随着 Apple 商业秘密纠纷扩大，法院命令披露 OpenAI 招聘记录
在联邦法官允许 Apple 在其商业秘密诉讼中有限提前获取证据后，OpenAI 必须在 14 天内披露招聘记录。这项命令使争议不再局限于双方相互指控，转而涉及 OpenAI 的面试文件、私人消息、取证镜像和宣誓证词。
该裁决并未认定 OpenAI 窃取了任何内容。相反，它为 Apple 提供了一条更快获取证据的路径，而这些证据可能支持或削弱其主张。获准披露的 OpenAI 招聘记录涵盖前 Apple 员工申请加入 OpenAI 消费级硬件和机器人团队时的面试。
这一区别至关重要。Apple 辩称，OpenAI 将招聘视为获取机密硬件知识的渠道。OpenAI 则表示，Apple 正利用一项存在缺陷的诉讼，弥补其在留住员工和人工智能竞争方面的问题。
法院没有完全采纳任何一方的立场。它授权了与 Apple 指控相关的针对性取证，同时拒绝让 Apple 更广泛地接触 OpenAI 的硬件研究。这一结果对 OpenAI 施加了压力，但没有让 Apple 得以不受限制地窥探未来竞争对手的内部情况。
OpenAI 招聘记录命令范围有限，但意义重大
法院允许 Apple 接触其指控核心的招聘流程，但并未将 OpenAI 整个硬件业务交给 Apple。
美国加州北区联邦地区法院法官 Edward Davila 于 2026 年 10 月 13 日发布该命令。Apple 于 7 月 10 日对 OpenAI、io Products、Chang Liu 和 Tang Yew Tan 提起诉讼。
这份法院命令部分批准了 Apple 提出的加速取证动议。加速取证允许证据收集速度快于案件的常规时间表。
OpenAI 及其他被告须在五天内提交其已为本案收集的相关材料。他们还须在 14 天内就命令涵盖的其他材料作出回应。
披露内容包括已从与 Apple 指控相关设备中收集的取证镜像。取证镜像是设备存储内容的详细副本，用于保存文件、元数据和活动记录。
被告还必须提交用于指导面试 Apple 候选人、应聘 OpenAI 消费级硬件和机器人团队的文件。这些材料可能包括清单、指南、说明、手册和面试脚本。
该命令还涉及概述这些面试的技术演示材料，以及提及 Apple 技术或实体组件的面试记录。
这是裁决中影响最重大的部分。Apple 指控，OpenAI 的招聘流程鼓励候选人讨论机密工作、研究内部材料，或在面试中携带 Apple 组件。
获准的取证可检验这些指控所描述的是有记录可查的面试惯例，还是孤立的对话。面试模板和演示记录可能显示 OpenAI 正式要求、记录或传播了哪些内容。
Davila 法官还命令披露 Liu 与 Alyssa Peng 自 2026 年 1 月 1 日起的 LINE 消息。LINE 是一项用于一对一及群组对话的私人消息服务。
Apple 可在其缩减后的请求所规定的限制内，对 Liu、Peng 和 Tan 进行证词录取。证词录取是在审判前进行的宣誓问询，相关证词会被记录以供后续使用。
三人在加入 OpenAI 前均曾任职于 Apple。Tan 在 Apple 工作了 24 年，最终担任产品设计副总裁。他目前担任 OpenAI 首席硬件官。
Liu 在 2026 年 1 月加入 OpenAI 前，曾在 Apple 担任高级系统电气工程师长达八年。Apple 称，他离职后仍保留了对敏感文件的访问权限。
不过，法院驳回了 Apple 提出加速获取涉及 OpenAI 金属表面处理、电源管理和电池功能研究文件的请求。这些议题仍将通过常规取证程序获得处理。
法官还驳回了数项涉及 OpenAI 硬件研究及前 Apple 员工创作成果的宽泛请求。他认为，Apple 对源自 Apple 信息的拟议定义中有部分范围过于宽泛。
该定义可能囊括涉及第三方的信息，或员工在任职期间获得的一般知识。法院表示，遵守由此产生的请求可能会造成极其沉重的负担。
因此，该裁决将两个问题分开处理。Apple 可以调查 OpenAI 的招聘流程及特定员工是否不当处理其信息；但不能利用加速取证检查 OpenAI 硬件项目的每一个相关部分。
这篇初步报道准确地将此描述为有限访问。若将该决定称作 Apple 的完全胜利，则忽略了 Davila 法官设定的界限。
这些界限也保护本案不会演变为对 OpenAI 的全面审计。目前，取证必须与具体指控、人员、设备、面试和通信记录保持关联。
Apple 称招聘变成了获取机密硬件知识的途径
Apple 的案件取决于其能否证明，普通招聘已越界成为有组织地收集受保护信息。
Apple 的起诉状将招聘描述为被指控不当行为的一部分，而不仅仅是员工离职背景。该公司称，OpenAI 在组建消费级硬件组织时寻求有关未发布产品的信息。
据 Apple 称，Tan 在与其前雇主的候选人交流时使用了机密项目名称。Apple 还指控，他索取了有关未公布产品的细节，并邀请候选人在面试时携带硬件组件。
这些仍只是指控。OpenAI 对 Apple 的描述提出异议，法院也尚未裁定任何面试请求涉及受保护的商业秘密。
不过，OpenAI 招聘记录仍可能提供异常直接的证据。招聘文件可以揭示，技术面试究竟围绕一般工程经验设计，还是围绕 Apple 特定产品和流程设计。
这一差异是商业秘密法的核心。员工可以将一般技能、经验和职业判断带到新雇主处，但不能合法转移属于前雇主的受保护技术信息。
Apple 还指控 Liu 离职时未归还一台 Apple 笔记本电脑。该公司称，他在加入 OpenAI 后访问并下载了机密硬件文件。
起诉状称，Liu 利用了一项身份验证漏洞，使他在雇佣关系结束后仍可访问 Apple 系统。Apple 表示，后来已修复该漏洞并终止其访问权限。
Apple 指控 Liu 获取了数十份机密文件，其中包含工程演示文稿、技术规格以及有关未发布产品的数据。Apple 进一步称，他曾就 OpenAI 面试前应研究哪些材料向另一名 Apple 员工提供建议。
后续提交的文件升级了这些指控。Apple 称，取证审查显示 Liu 在 OpenAI 工作期间使用了一份机密电路原理图。
OpenAI 对这一解释提出异议。据报道，其专家未发现证据表明 Liu 在另一台 Mac mini 上将争议文件用于与 AI 平台有关的工作。
法官在这一阶段拒绝解决该取证争议。取证命令决定双方能够获得哪些证据，而非决定谁已证明了基础主张。
Apple 还辩称，在常规取证推进前，临时数字证据可能消失。随着设备和系统持续运行，日志、元数据和使用记录可能被覆盖。
Davila 法官认为，这一担忧加上讨论恢复 Apple 所有设备的消息后具有说服力。命令称，提前取证的理由之一是证据可能丢失的风险。
法院并未认定 Liu 或 Peng 销毁了证据。它明确避免权衡双方相互竞争的取证说法。
这一谨慎区分很重要。证据丢失风险可以支持更快提交材料，但并不证明有人故意删除或隐瞒记录。
Apple 更广泛的担忧是，争议信息可能被嵌入 OpenAI 的硬件工作中。随着设计变化、团队协作，区分独立开发的工程成果与被侵占的材料会变得更加困难。
Apple 正在寻求初步禁令，该禁令将在最终审判前施加限制。该公司认为，提前取证有助于界定任何限制措施，并防止被指控的损害变得不可逆转。
一份独立法律分析指出，该起诉状援引了联邦《保护商业秘密法》。Apple 还针对个人被告提出合同索赔。
要胜诉，Apple 不能仅仅指出标注为机密的文件。它必须证明存在可受保护的商业秘密、已采取合理措施维护其秘密性，以及存在非法获取、披露或使用行为。
OpenAI 可以挑战每一项要件。它可以主张争议信息过于笼统、已为人所知、系独立开发，或 Apple 自身系统保护不充分。
面试证据之所以重要，是因为它将个人行为与公司惯例联系起来。一名员工设备上保留的文件构成一种类型的案件；标准化招聘指引则提出了更广泛的机构性问题。
Apple 与 OpenAI 争夺的既是人才，也是文件
核心冲突在于，OpenAI 是在公平竞争 Apple 工程师，还是将招聘转化为获取竞争对手内部知识的手段。
根据 Apple 的指控，超过 400 名前 Apple 员工目前在 OpenAI 工作。这个数字并不表明这些员工存在不当行为，但它解释了 Apple 担忧的规模。
科技公司通常会从竞争对手处招聘。加州对员工流动性的保护也强于许多司法辖区，因此雇主试图控制前员工的做法尤其敏感。
Apple 不能将每一次离职都视为盗窃。OpenAI 也不能认为，从一家公司快速招聘就免除了其实施严格信息控制的必要性。
因此，这场争议检验了竞争性招聘与商业秘密侵占之间的界限。这一界限往往取决于相关行为、文件记录以及所涉信息的具体程度。
OpenAI 的回应将 Apple 描绘成一家在留住人才方面挣扎、同时在 AI 领域落后的公司。其驳回动议称该诉讼只是借口，并批评 Apple 对员工访问权限的管理。
该公司辩称，Apple 通过鼓励员工使用个人 iCloud 账户处理工作，将个人信息与公司信息混在一起。OpenAI 还表示，前员工未必知道他们离职后仍保留访问权限。
在公开辩护中，OpenAI 表示，Apple 通过自身系统和政策造成了混乱。其已发布的回应包含经过筛选的通信记录，旨在质疑 Apple 对争议时间线和事件经过的描述。
这些材料并不能独立解决事实问题。OpenAI 选择它们来支持自身辩护，正如 Apple 选择证据来支持其起诉和禁令申请一样。
OpenAI 还称，Apple 的律师曾在 2 月联系该公司，但并未清晰陈述后来诉讼中的指控。它特别指出，Apple 的外部法律顾问曾误将一封邮件发送给错误的收件人。
这起邮件失误令人尴尬，但并非决定性证据。它既不能证明 OpenAI 意图获取商业秘密，也不能说明 Apple 的主张毫无依据。
更具实质性的辩护涉及安全控制措施。如果 Apple 未能撤销凭证，或未将个人账户与公司系统隔离，OpenAI 可以借此质疑 Apple 的保护措施是否充分。
然而，薄弱的离职交接控制并不会自动授权前员工获取机密数据。系统访问权限与法律许可是两个不同的问题。
这份驳回动议还主张，Apple 没有充分界定可受保护的商业秘密。这是商业秘密诉讼早期阶段常见且重要的抗辩。
公司有时会以过于宽泛的方式描述秘密，以至于被告无法理解自己被指控获取了什么。法院通常会要求更高的具体性，才会允许范围广泛的证据开示。
Davila 法官的命令体现了这一担忧。他接受了有针对性的证据提交，同时驳回了 Apple 对“因 Apple 工作而创建或获知的信息”的宽泛定义。
这一部分结果给双方都带来压力。OpenAI 必须披露其通常会保密的招聘流程部分内容。Apple 则必须在无法立即接触 OpenAI 广泛研究领域的情况下构建案件。
这场竞争还包含一种不同寻常的商业张力。2024 年，Apple 将 ChatGPT 访问能力整合进其设备，Apple 与 OpenAI 因而成为备受关注的合作伙伴。
如今，双方关系同时包含合作、竞争与诉讼。OpenAI 仍与 Apple 平台上的软件服务相关联，同时也在开发可能降低人们对智能手机依赖的硬件。
这种转变提高了技术人才争夺的重要性。硬件专业能力涉及制造限制、电池系统、材料、无线电性能、供应链、热设计及人机交互。
进入消费级硬件领域的公司可以招聘已了解这些约束的人才。当专业知识与受保护的文件、组件或机密项目细节变得不可分割时，法律问题便随之出现。
对工程师和招聘经理而言，教训很实际。候选人能够说明自己过去的工作，并不代表潜在雇主有权索取另一家公司尚未发布的设计。
面试官需要有书面记录的边界。候选人需要获得明确指示，了解哪些内容不得披露。雇主还需要制定流程，以处理招聘期间出现的可疑文件或实物组件。
这类证据链可能具有决定性作用。明确警告可支持雇主关于其试图防止滥用的主张。索取专有细节的请求则可能支持相反的推断。
法院并未裁定 OpenAI 窃取了商业秘密
该裁定赋予 Apple 获取证据的机会，而非对责任作出判决；其最严重的指控仍存在争议。
早期程序性胜利在公众报道中的意义，往往大于其在法院中的实际分量。这项命令并未认定 OpenAI、Liu、Tan、Peng 或 io 承担责任。
它并未确认 Apple 已识别出有效的商业秘密。它也未裁定 OpenAI 是否在产品中使用了 Apple 的信息。
它同样没有认定存在证据毁灭。法官提到了临时记录可能消失的风险，但拒绝裁定双方围绕删除行为提出的相互冲突主张。
因此，OpenAI 仍保有多项抗辩。它可以主张，面试文件显示的是常规技术评估，而非索取 Apple 秘密。
它还可以辩称，员工讨论的是一般工程知识、公开信息或个人经验。这些类别通常仍属于员工换工作后可使用的内容。
取证证据需要结合语境。某个文件出现在设备上，并不一定表明它影响了商业产品。
调查人员可能审查访问时间、应用程序历史记录、复制行为、通信记录、模拟数据和设计记录。除非与其他证据相互关联，否则每项痕迹都可能支持多种解释。
法院驳回范围更广的加速证据开示，也限制了 Apple 将涉嫌信息直接追溯至 OpenAI 研究工作的能力。这一限制可能令即时得出产品层面的结论更加困难。
Apple 可以通过常规证据开示重新提出部分请求。如果 Apple 能将请求与其主张更紧密地联系起来，法官也为范围更窄的方案留出了空间。
这为 Apple 带来一种权衡。范围较窄的请求可以推进得更快、面临的阻力也更小，但它们可能较少揭示 OpenAI 如何开发其硬件。
OpenAI 面临相反的权衡。它避免了广泛研究类别被立即披露，但其面试流程和经过筛选的通信记录如今将受到更密切审查。
公开记录还缺少关键背景。许多技术细节仍被删节，因为它们据称涉及机密信息。
读者应对任何一方的绝对化叙述保持怀疑。Apple 描述了一种有组织的窃取模式。OpenAI 则称，这是一种对人才竞争毫无根据的回应。
现有裁定支持一个更有限的结论。Apple 已指出足够具体的关切，以证明加速获取特定证据具有正当性。
法官也认识到，Apple 的请求可能演变为对竞争对手文件造成负担的搜查。这一担忧阻止了该公司获得其要求的一切材料。
该命令的平衡结构削弱了“一方已经获胜”的简单说法。Apple 获得了调查杠杆，而 OpenAI 保住了围绕其研究工作的实质性限制。
一篇早期案件报道将这起诉讼描述为技术合作伙伴之间的重大裂痕。证据开示裁定表明，这道裂痕如今已延伸至日常运营实践。
招聘团队可能需要保存面试笔记、评分记录、演示材料和与候选人的通信。工程团队可能面临有关其何时收到特定想法或文件的询问。
高管也可能因汇报关系和升级流程而受到审查。公司在得知存在争议信息后的应对，几乎可能与最初事件同样重要。
对其他雇主而言，此案揭示了员工流动双方的风险。离职员工可能因意外、故意或设计不良的系统而保留访问权限。
原雇主需要立即撤销凭证、收回设备，并明确区分个人存储与公司存储。新雇主则需要采取防护措施，避免接收受保护材料。
任何一种流程都无法仅靠政策措辞实现。法院会审查消息、设备记录、实际面试做法，以及关切浮现后所采取的行动。
OpenAI 的招聘记录可能提供此类运营证据。它们的重要性将取决于具体内容，而不只是 Apple 获得了这些记录这一事实。
Apple 与 OpenAI 案件接下来会发生什么
三项进展将决定这项证据开示命令会成为转折点，还是仍仅是有限的程序性步骤。
第一个信号是面试材料的内容。它们应能澄清 OpenAI 是采用标准化保障措施，还是鼓励讨论与 Apple 技术相关的内容。
显示一般工程问题和保密提醒的记录，将增强 OpenAI 的辩护。针对 Apple 的提问、组件请求或对机密项目的提及，则将强化 Apple 的说法。
提交期限构成最早的检验。10 月 13 日命令发布时已收集的材料，必须在五天内提交；其他受涵盖的记录则须在 14 天内提交。
公众获取渠道可能仍将受限。敏感文件可能被密封、删节，或在保护令下交换。
即使没有公开文件，后续提交的文书也可能揭示双方如何描述证据。读者应关注具体描述，而非笼统指控。
第二个信号是 Liu、Peng 和 Tan 的证词。他们的回答能够将文件和消息与决策、指示及技术工作联系起来。
Liu 的证词应涉及设备访问、保留的设备、存在争议的文件、与 Apple 员工的通信，以及在 OpenAI 对这些材料的任何使用。
Peng 的证词可以澄清 LINE 消息及有关 Apple 所有设备的讨论。Tan 的证词则可以说明 OpenAI 如何面试 Apple 候选人及管理保密事宜。
证词与数字记录之间的不一致，将增加相关证人的压力。由同期文件支持的一致说法，则会削弱对方的指控。
第三个信号是 Apple 的初步禁令申请及任何重新提出的证据开示方案。禁令在运营层面的影响将大于当前的证据命令。
Apple 希望获得限制措施，防止涉嫌商业秘密在诉讼持续期间影响 OpenAI 的硬件。要获得这种救济，它必须证明的不仅仅是怀疑。
法院将考虑包括 Apple 胜诉可能性、潜在不可弥补损害、双方相对困难及公共利益在内的因素。具体法律标准取决于所请求的救济。
如果 Apple 缩小其对硬件研究的请求范围并获得访问权，案件将更接近产品开发层面。如果法院继续驳回这些请求，争议可能仍将集中于个人行为和招聘。
OpenAI 的首款消费级设备提供了另一项重要背景，但推测应保持克制。其确切形态、能力和发布时间表尚未在公开记录中得到充分确认。
诉讼表明，Apple 认为 OpenAI 的硬件努力具有商业相关性。OpenAI 招聘经验丰富的 Apple 设计师和工程师，也强化了这一判断。
然而，招聘人才并不能证明可行产品已经存在。一款设备仍须解决成本、可靠性、隐私、电池续航、交互设计和日常实用性等难题。
此案也可能影响科技公司记录面试的方式。从紧密竞争对手处招聘的团队，可能制定更严格的规则，禁止讨论机密项目。
候选人在技术演示前可能收到书面提醒。当候选人开始描述受保护系统时，面试官可能需要终止面试。
公司还可能将招聘材料与产品开发资料库分开。这种隔离可减少意外接触，并形成更清晰的独立开发记录。
知识工作者应当关注，因为这场争议涉及常见的职业转换。员工在展示专业能力时，往往会依赖此前项目中的示例。
更稳妥的做法，是在不披露受保护的名称、文件、测量数据、设计或未发布计划的前提下，说明方法、职责与经验教训。机密信息不会因为能让面试表现更好，就变得可以随意携带。
雇主也应出于类似原因保持警惕。当访问权限仍然有效、设备尚未归还、个人存储空间与公司工作内容混在一起时，限制性警告的作用微乎其微。
Apple 与 OpenAI 的争端不会为科技招聘制定一条普遍适用的规则。但它仍可成为一个详细案例，展示招聘、安全与产品竞争如何发生碰撞。
目前，最明确的结论仍在程序层面。Apple 获得了对 OpenAI 招聘记录和证词的定向访问权，而法院则保护了更广泛的硬件研究，使其免于被加速审查。
接下来的文件将显示，这些记录是否支持 Apple 对协同行为招揽的描述，还是支持 OpenAI 的说法——即这是一起被诉讼扭曲解读的常规招聘。到那时之前，任何一种叙事都尚未得到证实。
关注证据，而非言辞。面试文件、宣誓证词以及禁令裁决将揭示，这场争端会否始终局限于狭窄范围，还是会延伸至 OpenAI 的硬件路线图。
