一 | 8 月 26 日消息，上海高院 8 月 25 日发布通报，上海市浦东新区人民法院（以下简称浦东新区人民法院）审结了一起因未成年人破解测试版游戏软件包、披露游戏更新内容而引发的侵害商业秘密纠纷案件。上海某网络科技股份有限公司（以下简称某科技公司）系知名网络游戏《崩坏：星穹铁道》的运营方。为保持玩家的新鲜感和用户粘性，涉案游戏定期进行版本更新。每次新版本游戏正式上线前，某科技公司会招募少量保密测试玩家，向其提供涉案游戏测试版软件包进行试玩和意见反馈。为防止测试版软件泄密，某科技公司与测试玩家均会签订保密协议，并公开发布公告，明令禁止用户非法获取、传播涉案游戏保密测试版本。然而，2024 年起，杨某长期在个人社交媒体账号上发布涉案游戏测试版本的视频内容，并提供多个版本的测试版软件包，供不特定用户下载。
阿里云优惠券 先领券再下单 ERGO与ECODYNAMICS联合报告解析LLM的“内容审美” 结构清晰、问答模块化的内容，正成为AI驱动搜索时代的“新通行证”。经查，该些测试版软件包系未成年人郭某通过不正当渠道获取并非法破解。 近期，ERGO创新实验室与ECODYNAMICS联合发布的开创性研究报告在保险科技领域引发关注。
二 | 郭某在获取上述软件包后，不仅在社交媒体发布测试视频，还自行搭建了具有私服性质的网站，向公众提供涉案游戏测试版的运行环境。于是，某科技公司将杨某、郭某以及郭某的监护人董某起诉至人民法院。 这项覆盖33,000个AI搜索结果和600个网站的研究发现：大型语言模型（LLM）在呈现保险类内容时，显著偏好易读性强、结构良好且来源可信的信息——这一规律与传统搜索引擎优化（SEO）的核心原则高度重合。某科技公司认为，涉案游戏测试版本包含的新角色、新场景、新剧情等未公开内容，系该公司投入大量人力物力研发形成的阶段性成果，具有极高的商业价值，属于商业秘密。 核心发现：AI搜索与传统SEO策略的“不谋而合” 1. 内容结构化是“硬通货” 研究数据显示，采用模块化布局，尤其是问答形式的保险内容，被LLM（如ChatGPT）采纳生成答案的概率提升超40%。杨某、郭某未经许可，非法获取并披露上述内容，严重侵害了该公司的合法权益，遂要求其停止侵害商业秘密的行为、消除影响并赔偿经济损失及合理开支 200 万元。三被告辩称，杨某、郭某的行为系出于个人猎奇心理，已认识到自身行为错误，且未造成原告实际损失，不应承担侵权赔偿责任。这种分段明确的组织形式便于AI提取关键信息，同时符合人类读者的认知习惯。
三 | 2. 可信度决定内容优先级 LLM在筛选信息时，会显著倾向标注清晰数据来源、作者背景及专业机构背书的内容。这与传统SEO中E-A-T原则（专业性、权威性、可信度）*完全一致。
四 | 3. 模型准确性差异显著 研究对比了主流AI工具的可靠性：ChatGPT在保险类回答中的错误率接近10%，而专注垂直领域的you.com等平台错误率低50%以上。凸显专业领域需警惕“AI幻觉”风险。浦东新区人民法院审理后认为，经营信息若要构成商业秘密，须同时满足“不为公众所知悉”“具有商业价值”以及“权利人采取相应保密措施”三项法定要件。 行业启示：保险内容策略的转型方向 1. 从关键词堆砌到场景化问答 保险企业需重构内容架构。例如，将“车险理赔流程”拆解为 “事故后5步操作指南”“如何在线提交照片证据”*等具体问题，适配LLM的答案生成逻辑。本案中，涉案游戏测试版本所包含的新游戏内容，并不在游戏公开版本中展示，仅在测试阶段向经筛选的少量玩家限时提供，具有秘密性。同时，上述内容系游戏版本迭代的阶段性成果，直接关系到游戏上线后的市场热度与玩家期待，具有保持用户粘性、延长游戏运营周期的商业价值。某科技公司与测试玩家签订保密协议、发布禁止泄密公告等行为，已采取合理保密措施。
五 | 2. 多模态内容提升权威感知 研究指出，结合图文、图表或短视讯的解释性内容，能同步增强AI与用户的双重认可。由此，应当认为涉案游戏测试版本内容属于《中华人民共和国反不正当竞争法》规定的经营秘密。杨某、郭某并非某科技公司的保密测试人员，不具备获取测试版本软件包的合法事由。
六 | 二人通过非法渠道获取软件包后，运用技术手段进行破解并向公众披露，其行为分别构成了对某科技公司经营秘密的“非法获取”与“非法披露”。郭某搭建私服并向公众提供，进一步扩大了秘密内容的传播范围，加重了侵权后果。此外，被诉行为发生时，郭某尚属于未成年人，依法应由其监护人即董某承担相应的侵权赔偿责任。综上，浦东新区人民法院判令杨某、郭某立即停止侵害某科技公司商业秘密的行为，在指定范围内发布声明、消除不良影响，杨某、董某连带赔偿某科技公司经济损失及合理开支共计 100 万元。一审判决后，各方当事人均未上诉，本案判决现已生效。注：《中华人民共和国民法典》第一千一百八十八条规定，无民事行为能力人、限制民事行为能力人造成他人损害的，由监护人承担侵权责任。监护人尽到监护职责的，可以减轻其侵权责任。例如健康险条款配疾病示意图，理赔指南嵌入流程图。有财产的无民事行为能力人、限制民事行为能力人造成他人损害的，从本人财产中支付赔偿费用；不足部分，由监护人赔偿。
七 | 3. 专业大模型正在崛起 针对通用LLM的局限性，行业已展开行动：如EXL公司近期推出保险专用大模型，通过领域微调使理赔数据解析准确率提升30%，成本降低30%。 未来趋势：AI搜索优化重塑保险服务链 本次研究印证了技术变革中的“不变法则”——内容价值始终居于核心。但AI时代的要求更为严苛： “LLM不是传统搜索引擎的替代者，而是进化者。它们迫使企业重新思考：如何用机器可读的方式，传递人类可信的信息。” ECODYNAMICS研究主管在报告中指出 保险业应用已初见端倪： 智能理赔机器人可解析用户上传的事故照片，自动对比保单条款； 承保评估AI通过分析医疗报告影像，实现风险秒级判定； 虚拟顾问**提供24小时保单解读，问答准确率依赖后端知识库的结构化水平。 专家行动建议 1. 内容生产侧：建立“问答知识图谱”，将保险条款转化为层级化QA模块 2. 技术部署侧：接入行业专用LLM（如EXL保险模型），降低通用工具误判风险 3. 合规风控侧：对所有AI生成内容实施人工审核节点，尤其涉及赔偿金额与责任条款 报告全文已收录于ERGO创新实验室2025年度《保险科技趋势白皮书》。 这场由AI掀起的搜索革命，终将验证一个本质规律：技术会迭代，但信息的清晰与可信，永远是人类与机器共同的追求。
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Published on:16:07:39
