◎賴文智律師
壹、前言
據美國新聞網站Vox報導[1]，一家成立於2003年擁有雅詩蘭黛（Estée Lauder）、雅芳（Avon）、Coty及Donna Karan等知名客戶的德國香料香精公司Symrise，與IBM合作研究機器學習技術如何應用在香水領域。報導指出IBM已成功開發出一種香味演算法—Philyra，用以研究現有的香水配方並將這些成分與其他相關資料，如地理位置、客戶年齡等，進行比較分析，已可開發出針對特定細分市場的新型香水。Symrise擁有170萬種香水配方，Symrise與IBM共享這些香水配方以及客戶數據，包括哪些香水最為暢銷、是誰購買了這些香水、哪個年齡層的消費者更偏好哪種氣味，再以Philyra演算法制定出針對特定消費者的新香水公式。
連「香水」這種大概是專屬於「人類」生活情趣，幾乎可說是各家廠商最重要「營業秘密」的香水配方，都無可避免受到人工智慧發展的影響，以下藉由這則新聞，初步與讀者們分享人工智慧發展對於產業營業秘密保護與營業秘密法制本身可能的影響。
貳、人工智慧對於產業界營業秘密保護的影響
一、人工智慧將加速營業秘密的產出
早於13世紀「聞香師」即成為一種職業，每一款香水配方，無疑地都需要經過無數前人經驗的累積、長時間不斷的試誤與市場的投放測試，只要保護得當自然應該受到營業秘密的保護，這並不會因人工智慧發展而受影響。但透過長期累積的香水配方與銷售相關資料，透過機器學習與適當的演算法，可以快速產出新的香水配方，無論是廠商投入試製或是測試市場接受度，「時間成本」絕對是大幅降低，這也顯示出人工智慧對於產業營業秘密保護最重要的影響，應該是讓企業「營業秘密」的產出與累積愈來愈快。甚至可能會如Symrise與IBM的合作一般，過去需要好幾年才有一款新的香水問世，未來香水可能如流行服飾產業，每季都有新的流行，沒有跟上產業變化的業者，可能很快就被市場淘汰。
二、人工智慧亦將加速營業秘密的消逝
然而，我們可以想像目前機器學習是由已知的香水配方，嘗試搭配、調製新的香水配方，未來隨著香水配方資料累積，從市售香水分析出其原始配方也不是一件不可能的事情，過去最「秘密」的香水配方，一旦上市之後，能以「營業秘密」保護、發揮市場競爭力的時間，將隨著人工智慧的發展而縮短。因為「還原工程」向來被認為是一種「正當」探知他人營業秘密的方式，若是人工智慧有能力由市售的產品「逆推」出可能的幾種配方，競爭廠商即可透過短期的試驗，立即推出香味非常類似的產品。
這也提醒我們未來產業界適合以「營業秘密」保護的「無形資產」，可能會愈來愈窄，過去許多產業「還原工程」的門檻較高，例如：可口可樂的配方、肯德雞炸雞配方、積體電路等，除了各行業能夠從事「還原工程」的高端人力本身培育就是一個門檻，透過這些「師傅」們個人的經驗、試誤也受到「人類」體力、腦力的局限，確實比較困難在較短的時間發現確切的配方或完整地還原出相關功能設計。這類以「高端專家」作為還原工程「門檻」，而選擇以「營業秘密」保護的「無形資產」，勢將隨著大數據、機器學習在各產業領域的投入而受到衝擊。
[1] See, Chavie Lieber, Is AI the future of perfume? IBM is betting on it., https://www.vox.com/the-goods/2018/10/24/18019918/ibm-artificial-intelligence-perfume-symrise-philyra, 2019/04/14 visited.
請一併參考：
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