文：張遠博（工總智慧財產權處資深專員）

隨著生成式AI技術的多元化發展，全球智慧財產權體系正面臨前所未有的挑戰。從中國大陸與台灣的應對策略觀察，可發現兩地在立法、司法與行政指導上，正快速形成截然不同的制度路徑。

近期發展趨勢

兩岸在AI智權的應對策略上展現出明顯差異。中國大陸方面，呈現出「快速立法」與「司法確立」的積極態勢，透過專門立法與標誌性判決迅速建構AI智慧財產規則。於專利領域，繼2024年1月修正《專利審查指南》後，2024年12月再發布《人工智能相關發明專利申請指引》，明確化AI技術審查標準。司法實務上，北京互聯網法院於2025年9月判決承認「AI模型權重」可作為營業秘密保護；在著作權領域，「貓咪晶鑽吊墜案」(註1)確立AI生成物需具備「人類實質智力投入」的歸屬原則，「奧特曼」案(註2)則明確AI平台可能構成「幫助侵權」責任。此外，《內容標識辦法》（2025年9月）強化AI生成內容的透明度，並於2024年4月的司法見解中，首次承認「AI聲音」享有人格權。

台灣方面，則採取「行政引導」與「司法審慎」並行的策略。行政面以經濟部智慧財產局（TIPO）為主，透過2024年7月修正《專利審查基準》及2025年發布《AI相關發明案例彙編》，提供審查與實務參考原則。司法實務則傾向建立較高之「進步性門檻」，要求AI相關發明須具備顯著技術創新。於著作權領域，TIPO在2025年5月的行政指導中明確表示，「人類創意投入」仍為保護核心。值得注意的是，2025年「七法（Lawsnote）」案突顯AI模型訓練資料的合法性問題，已成為台灣AI產業面臨的主要法律風險之一。

兩岸AI智權布局與產業轉型(註3)

兩岸對「AI智權布局驅動產業轉型」的共同觀點，皆著重於以AI作為智權營運的核心驅動力。透過RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）與「決策大腦」等技術，重構從檢索、撰稿/送件、審查回覆、監測到授權交易的自動化閉環流程。多採「小規模精準導入」模式，先驗證具量化價值的應用場景，再逐步擴張；並透過本地端或內網部署以強化權限控管與營業秘密治理。

在專利策略上，兩岸企業皆逐步由「防禦性累積」轉向「生命週期與貨幣化」營運。AI輔助分析已能協助企業進行技術洞察、競態識別與需求預測，建立高品質專利組合以創造現金流，並降低5G等標準必要專利（SEP）權利金壓力。制度面上，企業應掌握兩岸制度差異調整布局節奏：面對大陸的「快速立法」與台灣的「行政引導」，宜設計兼顧效率與風險管理的雙軌策略。最終，透過「平台化、數據化、一站式」的產學研成果轉化機制，串聯技術、專利與企業需求，打通「科技—企業—產業」鏈條，讓智慧財產真正成為推動產業升級的核心引擎。

AI驅動智權轉型的技術挑戰

然而，AI雖為智權營運帶來契機，實務上仍面臨三大挑戰：工具準確性、資料安全與企業應用落差。

一、AI工具的準確性與局限性

通用型大型語言模型（Large Language Model，LLM）在專業檢索上仍受限於準確度與可靠性。其一，AI常出現「幻覺」（AI Hallucination）現象，產出錯誤的專利號碼或不符事實的技術摘要；其二，AI雖能加速分析，卻難以形成具策略意義的洞察，因為有價值的決策需整合專利、市場與競品等多源資訊；其三，AI輸出結果高度依賴輸入資料品質，若基礎數據不精確，分析結果亦將失真。

二、資料安全與營業秘密管理

在資料安全與營業秘密保護上，企業面臨「資安風險」與「建置成本」的兩難。若使用外部SaaS（Software as a Service，軟體即服務）平台處理高機密資料，可能增加研發機密或營業秘密外洩風險；反之，若採本地端部署雖能強化安全性，卻需承擔高昂的系統建置與維運成本。因此，企業導入AI系統時，必須權衡資安風險與成本效益，並同步強化營業秘密管理制度。

三、智權營運的制度與市場挑戰

AI賦能的智權轉型在實務上仍面臨流程效率與制度風險的雙重挑戰。內部方面，傳統智權作業仍高度依賴人力與主觀判斷，導致流程效率受限、決策難以量化。外部方面，兩岸法制路徑分歧、跨境管轄複雜與高昂舉證成本，使企業面臨不確定性。台灣特別面臨「七法（Lawsnote）案」揭示的訓練資料合法性爭議，以及司法實務上趨嚴的專利進步性門檻，皆提高研發與布局難度。再加上台灣長期存在智權使用費逆差與5G SEP權利金壓力，若無法建立有效的成果轉化機制，智權反將成為企業營運負擔而非競爭優勢。

參考資料

註1  〈貓咪晶鑽吊墜案判決〉，2025年9月16日，北京互聯網法院，官方微信。

註2  〈奧特曼著作權侵權案〉，（2024）粵0192民初113號。

註3  第28屆京臺科技論壇分論壇－京臺智慧財產權論壇「知產賦能·兩岸融合·創新共贏」簡報資料，2025年9月25日，工業總會、首都知識產權服務業協會。