Springer Nature (全球最大的學術出版商之一) 出版的新書《生成式 AI 的社會、倫理與法律面向》（Social, Ethical and Legal Aspects of Generative AI）被發現包含大量捏造的引用。

Nathan Camp 博士發現其中有多處錯誤、不相符

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知名出版社的 AI 倫理新書，被抓包有大量 AI 捏造的內容

英國專利律師 Jim Boff 發現，2025 年英國專利的申請數量出現跳躍式增長。他懷疑這可能與申請人使用 AI 工具撰寫專利有關，在 Linkedin 引起蠻多討論。

另一位專利律師 Matt Dixon進一步調查發現，2025 年英國第 2 大專利申請人是一位名為 “Sanaa Saiyed

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英國專利申請量暴增！AI正在衝擊專利體系？

對 OpenAI 來說，每多拉一家大廠下水，就更能營造自己「大到不能倒」的情勢。

要再過很多年，我們才會看到這筆生意對迪士尼的長遠影響。

🍄  當使用者生成唐老鴨後，可以自由使用嗎？ 如果不行的話，意義何在？ 

🍄  如果生成了有點像，又不太像的米老鼠，對這個 IP 會造成什麼傷害？

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迪士尼是被逼著授權，因為他們知道這場仗贏不了

以下劇透，請謹慎服用（雖然與主要劇情沒太大相關）

Zootopia 中的「天氣牆」，將各區域分隔，使不同動物都可以生存 。

所有動物們都以為猞猁（一種貓科動物） 是天氣牆的發明人。 但事實上天氣牆是蝮蛇所發明的。

腹蛇將發明過程寫成日誌，還申請了專利，但猞猁撕下日誌中的專利證書，宣稱自己是真正

電影戲劇

發明

動物方城市

動物

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看電影學專利： 動物方城市 2 

很少公開批評，但 智點國際專利商標聯合事務所 這篇貼文的「專業人士提醒」部分，雖經過 AI 改寫，但論點、順序都與我的貼文內容高度一致。

為何能如此篤定？ 因為該貼文內容是我親自測試 Perplexity Patents 數天後，經過歸納、反覆斟酌修改，一字字寫出的結論。這種程度的改寫，自然是一眼

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相較於專利檢索，這其實相對難測試，因為即使同一組專利交給不同人分析，也可能得出不同的專利趨勢。也就是說，這沒有標準答案。即使是熟悉的領域，由於每個人做技術分類的維度不同，對趨勢的看法也不可能相同。

那該如何測試？我將完全一樣的專利趨勢分析提示詞，交給Perplexity Patents 平行執行 

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執行

Perplexity Patents 能分析專利趨勢嗎？

PHOSITA （通常知識者）變成超人：比起人類，AI 已經可以被視為「全知的」。美國也要將 PHOSITA 視為擁有 AI 工具的人了。 觸類旁通：AI 能夠檢索並關聯跨領域的先前技術，全部都成了「相關領域」 。 實驗成本降低：透過模擬與預測模型（如 AlphaFold 預測蛋白質結構），試錯成本降低，提高了「合理成功的預期」雖然 AI 讓研發能力變強，但進步性門檻也會變得更高，如果 AI 能知道的都變成顯而易見，還有多少專利能被核准？專利制度的基礎是否就此動搖？但如果維持原本的標準，可能造成專利氾濫成災。未來會怎麼走，沒人知道。現在還只是讓 PHOSITA 有 AI 可用，未來 AI 本身可能直接成為 PHOSITA。全知、客觀、可調整參數。聽起來就有夠狂。

專利制度的平衡，要被 AI 打破了？

英國的 Getty Images 案與德國的 Gema 案（針對 OpenAI）。這兩個案子雖然都在談 AI 模型是否侵權，但對「模型記憶（Memorization）」的認定卻給出了不同的看法。

其實除了各國的判斷標準不同，每個案件的事實也不同。本文作者 Andres Guadamuz 提到，AI

學習

模型

侵權

個案

 AI 侵權？ 是記憶還是學習？ 

資料庫資料更新慢

經個人測試，Perplexity Patents 只涵蓋美國專利，且資料庫延遲 2 個月左右。這應該與購買專利資料庫的成本有關。

若使用者要求系統提供近 2 個月內的專利，會發生什麼事？

Perplexity 的 Patents 功能不會啟動，也就是會變成如 ChatGPT 

聊天機器人

專業

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資訊

台積電

美國

為什麼 Perplexity Patents 難以取代傳統檢索工具？

[ 重點整理 ]

適合簡單確認發明概念是否已被揭露。

會取代專業的專利檢索工具嗎？ 現階段不可能，而且還差很遠。

極度不適合：可專利性檢索、自由實施檢索(FTO)、專利技術趨勢等分析。

適合產生大篇幅的無用報告：如果你確定老闆或客戶完全不會打開來閱讀。

[ 先講講優點 ]

可以用自然語言

自然

閱讀

期待與現實的落差：Perplexity Patents 