英國 Getty Images 的判決才出爐不久，德國法官馬上做出幾乎完全相反的裁決。

同樣都是模型「記憶」了資料，但德國認為侵權，英國則說不會。相信這仍然會是未來訴訟的焦點。

另外，這次原告 Gema 成功舉證了 ChatGPT 能夠輸出侵權的內容，這是 Getty Images 沒能對 St

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 AI 模型的「訓練」及「輸出」都是侵權！ OpenAI 在德國敗訴

簡單講，因為 Stable diffusion 這個模型不是在英國訓練的，所以無法主張直接侵權。

那間接侵權呢？法院認為 AI 模型裡面已經沒有原始的資料了，而且 Getty Images 也沒能舉證 Stable diffusion 有生成侵權的作品。

話雖如此，隨著AI訓練資料慢慢透明化，我

生成

英國

高等法院

AI 模型不會儲存原始作品。Getty Images 在英國敗訴

換句話說，未來公司治理可以加 1 分的項目，除了 TIPS 之外，還可以選擇 ISO 56001，給予企業更多的彈性。 過去的條文中雖然有開放 ISO 56005，但常被詬病為較難驗證的「指南」。 此次加入的 ISO 56001 則是正式的 「標準」，且相較於 TIPS，有身為國際標準的優勢，應該會獲得大企業的青睞。

ESG評鑑取代公司治理評鑑，ISO 56001 成為加分項目

上週，專利師公會邀請了一位 AI 公司的技術長來分享，要如何「將生成式 AI 運用在專利師的日常生活」。 講者是非常知名的講者。也有認真備課。不過隔行如隔山這句話，在課程中完全顯露無遺。 雖然講者一開始就說要避免 AI 幻覺，但結果卻還是滿滿的指鹿為馬，以及不知所云。 或許是太想要強調 AI 角色扮演能力的強大，因此造成 Prompt 指令不清，自然也就悲劇了。 畢竟雖然光是「專利佈局」 這四個字，就有著太多種維度：有不同特徵的拆分、申請時間、階段、不同國家的策略等等，這甚至都還沒觸及每篇專利中的說明書、請求項設計。 而以上這些，全部都可以被泛稱為專利佈局。很顯然，目前的 AI 不可能直接剖析這些問題。因此會吐出一堆裝模作樣但狗屁不通的內容，是理所當然的。 重點是，因為講師不具備專利領域的「常識」，因此完全沒察覺生成的結果有明顯問題，所以在多輪的對話下，就出現幻覺不斷疊加的荒唐結果。 最終得到的是：由「幻覺專利策略家」所規劃、「幻覺專利師」所撰寫、「幻覺跨領域專家」 給核稿的「幻覺專利」，再被「幻覺審委」看過後提出「幻覺審查意見」。(看到那些牛頭不對馬嘴的內容，真的不知道該笑還是該哭)其實大概從課程規劃就註定是這樣的結果了吧。 為什麼這麼說？ 假設一個賣刀的廠商，要向一群壽司師傅推銷一把銳利無比的柳刃刀，他應該只要示範用刀順暢切開魚肉就好，而不是嘗試帶著大家從逛魚市場開始，從無到有完成一盤精美的壽司。 因為最後的結果，很高機率看起來是一盤面目全非的飯粒以及碎肉。回到正題。 問題到底出在哪裡？ 其實講師在課程一開始就說了：「我不是一個專利師，所以基本上各位的日常工作，我也只能透過語言模型來理解」 但他錯估的是，AI 其實也不理解；而不理解專利的人，也不可能幫助 AI 理解。 如果專利這麼容易懂的話，我們就不用白天做案子晚上還要進修研究各國判例，然後繼續每年講 100 遍自己有專利不代表不會侵權別人的專利了啦XD其實認識不少 AI 技巧出神入化的專利人，AI + 專利的硬實力，外行人根本不太可能模仿。 最後，還是要對所有在智財這條道路上努力，不孜不倦的夥伴們致上敬意。還有，今天是星期一，趕快去把連假前還沒寫完的案子處理一下囉各位。

【 專利對 AI 的逆襲？】

這篇文章提到， AI 生成的內容在專利文件中已隨處可見。 &nbsp;AU2023233168A1 的說明書：「截至我在 2021 年 9 月的最後知識更新，我無法存取特定的專利號碼或在那之後提交的類似發明的細節。」("As of my last knowledge update in September 2021, I do not have access to specific patent numbers or details of similar inventions that may have been filed after that date.") 其實這篇專利有很大一個段落都看得出來是專利律師（or 申請人？）叫 AI 去檢索然後直接複製貼上，有興趣的話可以去鑑賞一下。 不過，類似的錯誤也不是有了 AI 後才發生，往往都是校對時沒注意到： &nbsp;US9346394B1 的說明書：「感測器 408 以已知的方式與繼電器共同使用。對不起寶貝，但我可能真的必須待到很晚。我得在今天完成這份專利申請。幸運的是，Traci 願意待到很晚幫我完成它。」 ( "the sensor 408 works with a relay in a known manner I'm sorry babe, but I may actually have to be here late. I've got to get this patent application filed today. Thankfully, Traci is willing to stay late to help me get it done".) 感人的故事。Traci 真是個好員工， or ?

用 AI 寫專利，也別忘了檢查

我腦海中過去想像的情境是，AI 專利撰寫工具逐漸成熟，企業 IH 對外部事務所的依賴有所降低。部分案件為求時效，可能直接採用 AI 撰寫，事務所僅協助送件。 (畢竟 IH 更懂技術，也可省去與外部的摩擦成本)。 隨著更多工具發達，IH 在技術挖掘、FTO、專利情報等工作會更有效率，也能夠完成過去那些力有未逮，外包又貴桑桑的任務，進而增加在公司的能見度及話語權。 雖然這些工具並不是只有懂專利的人才能操作，但 RD 通常沒有去使用的動機，所以仍然是 IH 專屬的領域。 然而，這些年出現了跟我想像中不同的發展。 一些 AI 專利工具，瞄準的是更大的市場。受眾已經不再是專利人員，而是研發單位。系統的設計已經是給 RD 所使用，可以讓一般人從專利中找到技術方向及突破點，接著是提出技術方案、撰寫技術揭露書、甚至直接生成專利說明書。其他像前案檢索、侵權比對的功能也都在優化中，而且介面頗為友善。 這就有點意思了。研發人員可能在軟體的引導之下，自然成為專利資訊的「應用者」 。會不會有一天，RD 自己做出來的技術報告，已經把專利人員要做的分析都給「順便」 完成了？ 這是我以前沒有想到的發展方向。 不過，即使這有機會發生，也會是很久以後的事。畢竟專利本來就很複雜，有時候連我自己都會混淆了，外行人哪這麼容易搞懂？ 就算 AI 再強，表面上看起來懂，跟真的有懂，是完全兩馬子事。

AI 工具會如何影響專利人員的價值？

Tenfold AI 產品主要涵蓋 Legal research 的知識管理、文件生成、文件審閱。 為什麼選擇法律領域？因為核心就是大量的文字資料。 Tenfold AI 把重點放在併購（M&amp;A），因為併購特別複雜，如果能先處理最困難的問題，未來更容易轉換到相對簡單的任務。此外，併購在國際間是相對通用的，這對於公司的規模化拓展，比處理特定國家的民事或刑事更具優勢。 這點我比較不贊同。從最困難的開始做起，未必是好的。 Tenfold AI 在知識管理方面，幫律師平均加速超過 20 倍，每週能為律師節省至少 6 小時。 在撰寫複雜文件（如盡職調查）時，可以加速超過 30 倍。 效果最好的是 issue spotting，加速高達百倍 (不用一份一份去看合約)。 法律被認為是較難被 AI 攻克的領域：因為涉及大量的人為判斷和律師的domain know-how。除了語言、專有名詞的複雜性，還有跨國或跨州之間法規與工作流程的差異。 主持人有說，很多人認為 Legal Tech可能是中小型新創公司唯一有突破口的機會？ 被訪談者的論點是，因為跨語言、不同國家的法規、訴訟流程是障礙，所以科技巨頭比較進不來(也不想進來)。 這我是同意的，不過也不代表競爭就會少，因為local的公司也都會想要做 (台灣就好幾家了)。

為啥有一拖拉庫的法律 AI 新創？

輸入關鍵字，還有設定日期、專利類型等條件，基本上是沒有問題的。

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測試讓 Comet 瀏覽器自動到 Google Patent 查專利

結果它破解不了高鐵網站的驗證碼 (我以為它應該可以輕鬆破解)。 話說，就算能成功進到付款頁面，目前應該還沒有人敢把信用卡資訊交給 AI。 幾年後就不一定了，大概會出現一堆被亂訂購、亂刷卡、AI被詐騙之類的新聞。

測試用 Comet 瀏覽器的 AI Agent 訂票

這詞當然是我瞎掰的。只是有感而發而已。

OpenAI 發布了 Sora 2 影片生成模型，而且基本上沒有設太多報護措施，基本上可以想像到的動漫人物，都可以直接生出影片來。

基本上這是再次對著作權宣戰。OpenAI 可能打算把油門催到底，把人人都能任意使用他人著作這件事，變成既成事實。 既然都已經