AI人工智慧

雖然前不久EPO及USPTO同時駁回以AI作為發明人的專利申請案，認為「自然人」才有資格當發明人；然而，事情並不是這樣就劃上句點。隨著人工智慧 (AI) 技術日新月異發展迅速，一定很難不跟智慧財產權 (IP) 扯上關係，而且IP不是只有專利，還包括商標、營業秘密、以及著作權。因此世界智慧財產權組織 (WIPO) 於2018年5月召開了一次會議，討論這些AI應用程式，並促進信息交流和此類應用程式的共享，其中第46單元 (paragraph 46) 列出了在行政管理中，AI智慧財產權政策方面的相關問題。 其後，在WIPO會員國的協助下整理了與人工智慧和智慧財產權有關的主要政府文稿。此外，WI...

承260期亞太國家運用AI輔助專利商標審查 - I：澳洲、新加坡、菲律賓 一文，本刊期會將重心放在亞太國家運用AI輔助專利商標審查的第二站：日本及韓國。 日本 日本使用人工智慧AI來輔助專利及商標審查共有3大目的及6大目標。圖1是其6大目標的時程表。 3大目的包括 (1) 針對IP處理作業，發展更複雜，更高效的業務管理操作方式、(2) 改善對用戶的服務、(3) 推動JPO員工工作方式之改革。而6大目標則為 (1) 回應用戶的問題（第3級）、（2）申請程序數位化（第3級）、（3）分配專利分類（第3 ~ 4級）、（4）進行前案檢索（第4級）、(5) 進行商標圖形前案檢索（第3級）、（...

繼259期當人類專利工程師遇上AI審查委員 一文後，本刊期繼續介紹其他國家IPO運用AI輔助專利、商標審查的狀況。亞太地區的第一站先來到澳洲、新加坡及菲律賓；接下來刊期會將重心放在亞太第二站的日本及韓國。 澳洲 如果與美國USPTO相比，澳洲的AI輔助專利／商標審查可以算只是停留在小學階段。在專利的部分，保守來說只是作到協助分案的層級。 澳洲智慧財產局 ( IP Australia) 的專利自動分類（Patent Auto Classifier, PAC）工具能分析非結構性的PDF文件中的專利申請的內容，並預測相關的技術組別，從而可以優先分配給相對應的專利審查組別。 PAC...

目前多國專利局 (IPO) 都已著手研究如何利用人工智慧 (AI) 來減輕專利或是商標審查工作的負擔，有些IPO甚至已研究經年，研發出利用AI來協助人類專利審查官的系統。然而，相對於人強馬壯的IPO，沒有多少事務所或是In-house IP部門積極投入大量資源研發以AI來輔助專利師／專利律師／專利工程師撰寫專利說明書的系統或技術，大部分仍停留在大數據應用的前案檢索階段。也許主事者認為無此需要，因為AI不僅難以了解發明人的想法（因為有不少發明人是天馬行空的），更遑論引導發明人朝更完整的claim或是滴水不漏的專利佈局邁進。但是，知己知彼，當各國IPO都在朝利用人工智慧 (AI) 來減輕審查工作的...

本刊在前文（2019年美國專利法規相關事件回顧）曾經報導過，在2019年時，在英國與歐盟已經有人試圖以AI作為發明人，並提出專利申請。其中，最為動見觀瞻的歐盟專利局（EPO）在經過口頭審理、做出駁回決定後，又在今年（2020）一月底對外公開決定書內容，並詳細說明了駁回申請的關鍵理由，相當值得專利業界注意。 這兩件專利申請案（EP 18275163、EP 18275174，以下簡稱系爭申請案）分別在2018年的10月和11月提出，但在最原始的兩份申請文件中，「發明人（inventor）」都呈現空白，未記載任何資訊。隨後，在EPO的要求下，申請人在2019年7月底提交了補充文件，指明系爭...

在新興人工智慧與物聯網演進的推動下，企業紛紛重新調整全球及產品、服務佈局，但新興科技的進展可能在短短一年之內，法律的演變往往卻需要5～20年來立法，如何監理AI相關產業將會是個問題。各國政府已經開始正視物聯網及AI所產生的隱私法及產品責任議題，並以績效和成果為導向做為新興科技的監管方式。 適合AI產業的監管體制是什麼？ AI監管最常見的是傳統規範性的（prescriptive）模式，先告訴你能做什麼，沒有說能做的就不能做，各國和台灣政府就是採用這種方式，但這種監管方式會抑制科技的創新，因為創新就是要做以前沒有人做的方式。國外現在有一種新的監管方式，是基於「績效和成果」（performa...

這一篇的題目很大器，其實它是國家實驗研究院副研究員樊晉源在工總「全球AI技術發展與專利布局演變與趨勢暨台歐美AI專利申請審查實務發展與應對研討會」中分享的簡報題目，由於這是國家級的研究計畫，所以架構很宏觀，視野很遼闊。樊晉源表示，這個智慧製造、智慧機械相關的專案前後已經進行了快5年，而AI的部分是第二年之後才加上去的，當時將智慧製造及AI作一些重整搭配，看是不是會有一些預期外的發展。但他認為整體來講突破不大，因為加入了AI還是要經過大量資料分析，目前仍是停留在第二階段機器學習巨量資料，以大量的資料配合統計及計算科學的方法，讓電腦能從事決策的階段。至於專利部分，他指出現階段運用人工智慧解決智慧製...

人工智慧 (AI) 專利為何值得討論？AI的基本架構是運用神經網路來進行深度學習，而這也是導致這一波人工智慧之所以興起的原因。由於這一波AI結構的特點是可以透過訓練場域的大量數據來進行學習，因此在各領域可以大放異彩。然而，經濟部智慧財產局專利二組副組長李清祺表示，換個角度看，如果有一個發明是因為透過數據學習而產生了很大的功能作用，在這種情況下人為的技術貢獻是很低的，反觀機器的貢獻是遠大於人類的。這時候就要回過頭來想：從專利法立法精神來看，這種專利是否值得保護？ 智慧財產局 (TIPO) 第一版的審查基準於1998年誕生，李清祺指出，審查基準於200 8年時將「技術性」列...

以深度學習為核心的第三波人工智慧（Artifical Intelligence, AI），正逐步改造我們熟悉的各行各業。運輸、工業製造、零售、金融、法律服務…等，都已經看得到業者利用人工智慧重新設計服務或商品內容的例子。這是從「人工智慧」一詞問世幾十年以來，第一次出現的實際應用。 與此同時，AI相關的專利技術佈局，在這幾年也是愈發興盛。從申請資料就可以看出，AI的應用場景愈來愈廣、技術內容也是推陳出新，而且申請人國別也不限於傳統的技術輸出大國。換句話說，在即將到來的AI時代，產業贏家是誰，仍然是個未知數。 從經濟部智慧局（TIPO）在今年（2019）12月初公布的「我國人工智慧...

2019年10月9日，美國專利商標局 (USPTO)發佈了一篇徵人啟事，尋找「資深人工智慧專家」(Senior Artificial Intelligence Expert)，年薪落在127,914美元 至 176,900美元範疇。這個職位其中一項任務是「支援USPTO持續發展用於專利及商標申請審查的人工智慧工具」。然而，這不代表USPTO現在才開始以AI來協助專利審查工作，他們只是要擴大這方面的進行力度而已。另一方面，中國知識產權局（CNIPA）將AI應用在專利審查上已有一段時間，究竟AI在兩大專利大國的專利審查上，起了什麼作用，產生了什麼影響？ USPTO：AI不能取代人工審查員 ...