人工智慧最新應用及其法律議題 系列5 – AI智財管理之專利運營10大核心項目
科技產業資訊室(iKnow) - 陳家駿、許正乾 發表於 2025年10月31日
圖、人工智慧最新應用及其法律議題 系列5 – AI智財管理之專利運營10大核心項目
本系列上一篇談到，以AI代理（AI Agent）與代理AI（Agentic AI）輔助專利檢索、分析與撰擬的應用，已逐步在產業中一一被探索其可行性，甚至有些已經逐步落地應用。這些AI技術的導入，不僅顯著提升專利作業的準確度與效率，還重塑傳統專利申請與審查（prosecution）流程的運作邏輯。然而，未來更具顛覆性的變革，正在專利運營與智財貨幣化（Patent Monetization）或智財數位資產化（IP-Based Tokenization）的領域悄悄地萌芽。
在專利授權、買賣、價值評估與專利貨幣化等後端環節中，AI代理與代理AI的潛力，正逐漸受到業界高度關注。儘管目前仍處於起步階段，但以「專利王國」聞名的美國，已有科技與專利業者投入開發，試圖打造能自動評估管理專利組合（Portfolio Management）與估價、預測市場趨勢之工具。這些發展雖尚未完全商用化，卻明顯預示：AI有機會成為專利營運決策與智財管理的核心驅動力。本文茲探討這些重要的專利運營事項供業界參考。
AI與專利運營核心項目之整合
AI已被視為推動智財管理與運營的關鍵力量，因為其已從過去專利運營的單純資料分析工具，進階到能進行自主決策、策略模擬與流程自動化。AI代理與代理AI不僅會改變專利的取得與保護，更將重塑專利智財貨幣化的流通、評價與運營。隨著AI技術持續進化，從專利價值預測、風險評估到自動化等應用皆備受矚目。
其能更進一步，在複雜環境中自主設定目標、生成策略，甚至主動協調不同子系統來完成任務。AI在專利運營核心項目上的應用，帶來前所未有的革命，不僅提高效率，更改變了專利治理、商業決策與法律合規的運作模式。以下將分別探討AI與專利運營之十大核心項目，並論述AI代理與代理AI在其中的具體角色與功能。
一、提升文件審查與回覆效率
在專利申請與審查實務過程中，專利從業人員往往需面對海量文件資料，包括合約條款、訴訟檔案、授權協議、專利文件與前案舉證素材。這些文件中蘊含大量關鍵資訊，除專利本體資訊之外還包括權利義務範圍、時效期限、繳交年費、技術關聯與法律風險。然而，傳統人工模式不僅耗時費力，也極易因資訊過載而發生疏漏。
AI代理的核心價值，在於以自然語言處理技術，自動完成文件內容理解與關鍵資訊提取。舉例來說，在專利審查程序中，AI代理能夠主動承擔分析審查意見、草擬答辯文件的核心任務，展現像人類律師般的應對能力。以一件涉及半導體封裝結構的專利申請為例，審查委員指出申請案缺乏進步性，理由為申請技術與兩篇合併引用的先前技術間差異，非顯而易見的程度不足。AI代理首先提取其相關資訊並解析審查意見內容，運用語意向量技術，自動比對申請文件與引用文獻的技術特徵，並針對核心創新點，如「多層封裝中空氣間隙的導熱路徑設計」，提出與先前技術顯著不同的功能性差異。AI代理接著自動建構答辯邏輯架構，草擬具體答辯內容，並在必要時整合引用實驗數據與模擬結果，來強化回覆官方審查意見的核駁。當然，最後的整份答辯文件，為符合專利審查要求的規範，仍需要經人類的專利師審閱與確認，整個回覆審查意見的效率大幅提升，並確保客戶的權益。
代理AI則進一步將法律文件審查，推向具備自主學習與法律推理能力。具體而言，在專利審查程序中，代理AI具備可自主執行任務的能力，能於收到官方審查意見後，主動完成技術比對、邏輯分析與答辯撰寫等流程。繼續以半導體封裝結構專利申請為例，審查委員認為申請案未能具備進步性，理由為其多層封裝結構與現有技術相比，無顯著技術效果提升。代理AI於研閱審查意見後，自動擷取爭點關鍵字，如「熱傳導」、「封裝介質」、「空隙填充材料」等，分析與比對引證中的技術方案，辨識申請案中使用具相變功能的介質材料，能在瞬間高溫下導通熱流並具備熱緩衝功能，顯著異於現有技術中僅作為絕緣填充的材料功能。接著，代理AI再依據專利法「進步性判斷之技術效果差異」原則，自動迭代並生成各種可能的答辯邏輯或建議，並引用審查基準相關條文支持其主張。最終，代理AI在特定領域具備完整的任務導向能力，並自主回應專利審查機關之實質審查意見，重構專利代理的作業模式。
二、自主化專利布局與專利挖掘
專利布局的常見策略包括：跨技術領域的多樣化配置、地域多元保護，以及整合市場需求與技術影響力的專利評估。傳統的專利布局，多依靠專利從業人員與產業分析師的人力檢索與比對方式完成，往往耗費大量時間與資源。然而，隨著專利量在全球範圍內持續快速增長，人力方法已難以有效應對複雜的專利布局工作。
隨著AI技術的進展，AI代理正逐漸成為企業內部的專利評審之一，不僅能夠實現自主化專利布局，還能依據產品規劃與市場變化，動態調整專利組合方向與維護策略。舉例而言，在半導體產業中，AI可針對即將量產的新模組，自動比對現有專利組合與競爭對手的專利範圍，快速辨識潛在侵權風險與防禦性漏洞，並推薦延伸申請或交互授權對象。AI代理亦可透過API連接全球專利資料庫（如WIPO、USPTO、EPO等），自動分類技術主題、擷取申請趨勢、分析關鍵發明人脈絡，生成專利地圖（patent landscape）。例如AI晶片設計商，便可透過AI建構其相關封裝技術的知識圖譜，快速發現對手在邊緣運算IC技術上的專利空白區，進而在該技術的萌芽期與成長期用相對低的資本支出先行卡位。企業亦可輸入特定技術關鍵詞與應用場域，讓AI自動生成候選專利清單，並進行地域性專利申請強度分析，協助制定如「僅在美日申請，放棄中國市場」等策略。
相較之下，代理AI的功能具備更前瞻的自主推演與決策適應能力，並發揮自行檢索探析龐大的專利資料庫與科學文獻，還能主動進行跨領域的趨勢預測，並針對變動的市場需求即時調整布局建議。其應用包含：主動發掘尚未被保護的技術領域與高潛力創新方向；依據專利引用數、維持年限、引用率或被引用率等指標進行價值預測；動態模擬不同專利布局策略下的投資回報，並即時修正策略。實務上，一些大型電信設備商可透過導入代理AI，以預測技術授權的機會，協助挑選出潛在的高價授權標的，並作為與潛在被授權對象議價的依據。
整體而言，這樣的轉變意味著，專利布局不再僅是被動應對研發成果的產物，而是自主驅動市場策略與產業競爭的工具。專利從業人員亦從傳統審查支援角色，轉型為透過AI的輔助分析與模擬決策的戰略管理者。透過AI代理的高效率檢索與代理AI的自主預測，企業得以構築橫跨多國、跨技術領域且動態優化的智慧專利組合，從而實現由防禦性專利體系，邁向引導產業發展的靈活性，不論AI代理或代理AI可望在專利佈局與專利挖掘工作，成為未來智財管理與運營的關鍵競爭力。
三、專利價值與專利組合評估
在專利管理決策中，準確判斷專利價值是一項極具挑戰的任務。專利價值受到多重因素綜合影響，包括技術創新度、市場應用前景、法律穩定性，以及產業競爭環境等。這些因素之間錯綜複雜，傳統人工評估往往依賴專利專業人員的技術理解與主觀判斷，不僅耗時還可能因經驗偏差而影響客觀性。
AI代理透過自動化程式與API，擷取如全球專利資料庫、市場資訊、學術文獻與產業新聞等外部數據，形成多維度的專利分析基礎。若進一步結合機器學習與深度學習，AI代理便能針對歷史專利資料與產業趨勢，進行特徵萃取與預測建模，並自動量化多項關鍵指標：如引用率，用以衡量專利技術影響力與知識價值；技術領域，用以判斷專利在產業中的定位與稀缺性；市場相關性與應用潛力，用以結合產品、市場趨勢與競爭對手布局；以及法律穩定性，用以分析專利有效性及訴訟風險。透過這些量化指標，AI代理能提供專利技術強度、市場價值與未來影響力的初步預測，輔助專利從業人員在投資、授權與訴訟決策上做出更具科學的決策。例如，曾有跨國電池企業導入AI代理，分析全球固態電池專利組合，發現其關鍵材料專利被多家新創引用且涉及多起授權交易，進而主動建議企業內部相關部門，強化自身固態電池在特定技術領域或市場的技術防禦牆。
若進一步引入代理AI，那麼專利價值評估就可進化為根據市場動態、產品策略導向的價值預測系統，其顯著的特色是：第一、代理AI能自主建構跨產業、跨地區的專利價值模擬模型；第二，根據市場變化、技術更新與競爭態勢，即時調整價值預測；第三，預測專利組合在授權、收購、訴訟或市場競爭中的潛在回報與風險；第四，主動生成策略建議，如專利投資優先順序或專利維護決策。這種代理AI的能力使企業能用數據驅動方式，將專利價值評估從過去依賴經驗的主觀判斷，轉向自我學習、演化、最後形成具有客觀預測能力的決策工具，並提升科學化的智財管理。舉例來說，一家AI晶片商可透過代理AI，預測競爭對手轉向低功耗運算架構設計的趨勢下，該代理AI可即時調整原先的高速運算方向的投資比例，以降低潛在過度資本支出的風險。甚至透過不同的專利組合對市場佔有率、成本效益及專利壁壘的影響，更進一步地自主修正企業的研發優先順序。
AI代理與代理AI的結合，不僅加速專利價值分析流程，也提升決策精準度，為企業在專利投資策略與法律訴訟中創造競爭優勢。然而，模型透明度、數據來源可靠性與可解釋性，仍是監管機構與投資者高度關注的議題，以確保智慧決策在法律與商業環境中的可追蹤性與合規性，是實施過程中不可忽視的挑戰。
四、授權策略與專利貨幣化
在現代智財管理中，授權策略與專利貨幣化，已成為企業將專利轉化為穩定收益與市場優勢的重要途徑，也是專利運營中的核心模式。透過AI代理與代理AI的協作，企業能更有效地即時進行專利交易設計與市場談判，並在風險與回報之間取得平衡。
AI代理能依循專業人員的需求，快速完成專利授權與貨幣化相關的任務：第一、透過專利被引用次數、技術週期、市場應用廣度等指標，建立初步的專利價值模型；第二、自動比較/分析不同產業的授權模式，並歸納出其間之風險（如專屬/非專屬授權、獨家授權、再授權、交互授權、回返授權、甚至是再授權擦邊球的have made right等），並生成多個候選方案；第三、蒐集潛在被授權方的產業地位與市場需求，提供談判籌碼。AI代理在此領域，可透過分析既有的授權案例、專利引用網絡與市場價格資訊，生成授權價格區間，並模擬不同專利權利金模型的可行性，例如一次性支付權利金（lump-sum royalty）、依使用次數計費、持續支付的權利金（running royalty）。同時，AI代理可在談判過程中扮演輔助角色，提供即時的市場比對數據，降低人為判斷的偏差。
相較於任務驅動的AI代理，代理AI能更主動地探索市場與技術資訊，挑選授權對象、篩選並持續優化授權與貨幣化的策略：第一、根據市場規模變化與競爭者行為，自主調整授權費率與契約條款；第二、透過即時AI演算，預測授權後可能出現的履約爭議、支付延遲或專利無效機率；第三、模擬不同授權策略對企業整體營收、品牌聲譽與市場佔有率的影響，協助決策者選擇最優方案。更讓人具有想像空間的是，代理AI能在多方授權談判中，自動協調各方的利益訴求，並生成符合各方需求的條件與合約條款。此外，代理AI還能透過財務模擬，預測不同授權模式對公司長期現金流的影響，進而提出最佳化的授權結構。這種能力使專利不僅是靜態資產，而成為可動態管理與優化的智財。
五、以智財為基礎之融資應用
專利價值已不僅是技術經濟分析的一環，更是關乎企業融資、授權、投資與併購決策中的關鍵支撐點。傳統的估值模型，如收益法、市場法、成本法與實物選擇權法，長期受到資訊不對稱、主觀判斷偏差與市場變動延遲等限制。然而，AI代理與代理AI的導入，正使專利價值與IP融資，邁向即時跟隨市場變化的智慧化運營階段。
AI代理能透過任務導向式分析，建構一個即時且可自我更新的專利價值系統。其核心功能包括：自動彙整專利質量指標（如專利家族規模、被引用次數、技術成熟度）、市場動態（如競爭產品銷售數據、市場滲透率），與法律風險（如專利訴訟成敗、專利無效記錄）；以圖形化介面呈現專利價值變化趨勢，並即時提示潛在風險或價值波動。此種AI代理的運作，使專利價值從過去的靜態報告，轉為連續更新的智慧監測系統，提升決策時效與精準度。
相較於執行性AI代理，代理AI具備更高層次的自主建模與策略生成能力。它能根據外部市場變化與內部專利品質，自主性地調整價值邏輯並設計創新的融資方案。其主要應用包括：第一、分析不同技術領域之市場動態與專利影響力，建立與時俱進的價值模型；第二、當某一技術成為產業標準或被主流採用時，代理AI可即時上修該專利組合的市場價值；第三、根據企業現金流與資產結構，自主建議最適融資模式，如專利質押貸款、專利證券化或專利收益信託；第四、生成可執行之智慧合約（Smart Contract）條款，確保融資金流、擔保與專利相關權益之間的透明度與合規性。代理AI的引入，讓專利不再只是靜態的無形資產，而成為能被即時交易、擔保與再投資的智慧資本。
AI驅動的專利價值不僅提升了貨幣化流動性，也促成IP融資市場的多元化與制度創新。透過AI代理與代理AI的協作，企業可在專利生命週期早期即掌握資本化契機，並以數據為基礎進行策略融資決策。這種新型態估值體系，亦為投資者提供更高透明度與即時性，降低資訊不對稱所造成的投資風險。
六、加速盡職調查（Accelerated Due Diligence）
在企業間之併購（M&A）、專利授權、轉讓、融資過程或相關交易中，對目標企業的專利及其智財，進行全面且深入的盡職調查，是企業識別智財風險與評估資產價值的核心程序。然而，傳統人工審查往往面臨文件量龐大、技術複雜與時間緊迫等挑戰，不僅效率低下也難以保證調查的完整與精確性。
AI代理可自動檢索處理待併購方之各類智財文件，包括專利申請、授權、轉讓協議及訴訟記錄等。AI代理能迅速完成文件分類與索引，建立結構化資料庫；評估專利有效性及識別潛在侵權風險；自動檢核維持狀態、到期日與合約義務；生成可視化的風險報告與摘要，將繁瑣資料轉化為直觀、可操作的決策資訊。這種自動化處理大幅縮短審查時間，不僅減少人為疏漏，而且為交易決策提供可靠基礎。因此AI代理可作為盡職調查之智能助理，自動連結多來源數據（如專利局資料庫、法院判決、技術文獻與商業報告），即時生成專利技術強度、法律狀態與風險分析概況。例如在半導體或生技領域的併購案中，AI代理能於短時間內識別目標企業專利組合中，是否存在「未釐清共有人」、「使用他人技術但未獲授權」、「涉入進行中訴訟」或「地區性保護不足」等潛在法律障礙，提供收購方極具價值的談判資訊與價格調整依據。
若進一步引入代理AI，盡職調查就不再僅停留在被動資料整理層面，而進化為動態、預測式的智慧決策系統。代理AI可自主對專利組合進行跨產業、跨國性的價值與風險模擬；根據之前的司法判決、專利動態及市場趨勢，即時調整風險評估模型；提出策略性建議，如併購價格調整、談判策略、或特定專利加強保護建議；模擬不同交易情境下的智財風險影響，幫助決策者評估潛在收益與法律風險。盡職調查透過代理AI，可從傳統的靜態審閱轉型為自我學習、優化、具預測能力的智慧流程，顯著提升交易效率、減少風險並提供決策者更多策略選項。
七、專利交易自動化
在全球技術快速更迭與創新週期縮短的時代，專利收購與出售市場正成為企業競爭策略的核心環節。無論是半導體、人工智慧，或生物醫藥產業，能否即時掌握高價值專利資產的流向與市場供需，往往決定企業能否在下一輪技術革命中搶占先機。
AI代理可作為持續監控全球專利轉讓平臺、拍賣市場與企業技術布局的AI工具，其範圍包括：全球化監測與即時預警，自動追蹤多國專利局公告、交易平臺及法院判決與資產清算，建立動態專利交易資料庫；價值與風險初步評估，透過演算法模型，快速分析專利技術含量、市場應用潛力、競爭格局與潛在侵權風險，生成初步報告；智慧分析與策略建議，AI系統可主動標記具技術稀缺性或高引用潛力的「高價值專利」或偵測「技術過時」等風險專利，並依企業的研發方向、供應鏈角色與地區策略自動匹配潛在投資標的。舉例來說，AI晶片新創也許可透過AI代理，追蹤並購入一家破產企業的封裝散熱技術專利組合，不僅以低價取得高潛力技術，更可在後續授權中實現現金流獲利。
然而，代理AI不僅執行指令，更具備自我目標設定、自主行動與策略推理的能力，能主動參與乃至引導專利交易過程。具體而言，代理AI可根據市場動態與企業策略需求，主動發掘潛在買家與賣家，並發起初步智慧談判與動態合約生成，模擬雙方談判策略，生成多版本合約草案，並即時調整條款以滿足價格、權利範圍與技術使用條件等多重需求；透過智能合約自動執行，並在區塊鏈基礎架構下，代理AI可生成並執行智能合約，自動觸發支付、轉讓與登錄程序，使專利交易實現端對端自動化。在此架構下，代理AI不再是單純的分析輔助者，而是具備交易行為能力的自主的經濟主體，可實際完成從發現、評估、談判到執行的全流程任務。
AI代理與代理AI的協同運作，使專利市場從過去資訊不對稱、交易緩慢的狀態，轉向智慧流通之高效型態。具體而言，先是資訊透明化，AI代理實現全球專利價值的即時映射，縮短買賣雙方的資訊差距；其次，達到市場效率化，代理AI的自動撮合功能顯著提升交易速度，形成類似AI智慧交易所的市場結構；最後，則是價值動態化，專利不再被動等待交易，而是透過AI代理主動在市場中被再定位，實現資產的持續流動與價值再生。
八、侵權風險偵測與自由運營（FTO）
在全球化與技術迭代加速的研發環境中，企業在開發產品或導入新技術前，必須先確認自己做的事情不會侵犯他人的專利。這個確認流程稱為「自由運營分析（FTO, Freedom to Operate）」。簡單來說，就是確保企業在某個國家或市場中，能合法地生產與銷售產品，避免類似專利侵權之發生。
以往這種分析是由人工進行，包括查找專利、比對法規，並由專利律師進行解釋。但隨著全球專利數量越來越多、不同國家的法律規定差異大，加上技術融合變得複雜，傳統做法不但曠日廢時，也很容易發生人為疏漏。現在有了AI代理的幫助，FTO分析可以變得快速又有效。AI代理能自動閱讀大量專利內容，並將這些資訊和企業的產品設計做比對，快速找出可能會侵權的地方。此外，還能幫忙分析競爭對手的專利動態與市場佈局，幫助企業提早發現法律風險，甚至建議哪些技術方向應該避開。原本需要花幾週的工作，現在幾小時內就能完成，還會自動產出清楚的圖表報告給決策者參考。
至於代理AI，它不僅幫助檢查風險，還能主動思考策略。舉例來說，它能根據不同國家的法律差異，提供修改產品設計的建議，或推薦最划算的專利佈局方式。代理AI還會持續追蹤新的專利申請與異議案件，自動修正分析模型，讓FTO分析從「一次性工作」變成「持續更新的安全預警系統」。
總結來說，AI代理與代理AI的配合，不但能讓FTO分析與研發流程同步進行，隨時更新風險資訊，還能透過分析市場趨勢與競爭對手專利活動，讓企業提前布局、降低風險，進一步提升創新速度與法律安全性。
九、專利證據電子開示
進入司法階段時，快速電子證據開示成為揭露、比對與驗證專利相關電子證據的重要程序，包括申請文件、技術實施記錄、通信往來與先前技術等，例如證據開示程序（discovery）進行、書面答詢（interrogatories）、文件提出（production of documents）再到證人詰問（deposition）等事項。AI代理能透過自然語言理解與關鍵字擴展技術，快速從擬提供之龐大文件中，鉅細靡遺地辨識出具法律意義之文件，並揭示隱含於技術規格或實驗報告中的侵權線索。此外，AI代理可建立即時風險預警系統，當偵測到與特定專利有高重疊度之技術或市場行為時，自動通知法務團隊介入評估，提前降低訴訟風險與合規壓力。
代理AI能自主建構證據關聯圖譜，模擬不同證據鏈的法律強度，並預測法院對該證據組合的可採行性評估，進而協助制定取證與答辯策略。若配合區塊鏈與智能合約技術，代理AI更能自動執行電子證據之真偽驗證程序，使跨國取證與資料流轉具備即時性與完整追蹤性。
十、專利訴訟中應用 & AI倫理與專利治理
在專利侵權訴訟中，以國內企業最關切之美國為例，從訴訟管轄法庭地（forum shopping）之選定與抗辯、到馬克曼聽證之專利申請範圍解讀（Markman Hearing/Claim Construction）、研閱專利申請檔案及歷史文獻（prosecution file wrapper/prior art）、判斷專利侵害型態及認定（全要件原則/文義侵害、均等論DOE、禁反言Estoppel）、再到專利三性等要件之抗辯（適格標的、新穎性、非顯而易見性、專利明確性之據以實施等要件），甚至是就侵權訴訟中最重要之賠償金額的認定，無論採所失利益原則（Lost Profits Rule）或合理權利金原則（Reasonable Royalty Rule即喬治亞因素法則/假設性協商談判(Georgia Pacific Factors Rule/hypothetical negotiation)）等。以上這些單一任務，AI代理都可針對各項進行資料的檢索分析，並做出預判供業界參考。
AI代理與代理AI的應用正推動從傳統的經驗依賴，轉向數據驅動的精準決策。AI代理可自動分析歷史判決、專利請求項與證據材料，生成訴訟風險評估報告，並模擬不同訴訟路徑的成本與勝訴機率。代理AI則更進一步，自主生成訴訟策略，包括證據組成、辯論重點與和解方案，甚至預測法官或陪審團的傾向。這種應用不僅加速訴訟準備還提升決策的客觀性。
AI代理與代理AI下之專利運營與法律挑戰
綜上所述，AI代理與代理AI已深入專利運營的10大核心項目，從文件審查、專利布局、價值評估到授權與訴訟決策，全面提升工作效率。這些技術的引入並非單純的技術升級，而是牽動專利運營模式與法律體制的根本性變革。隨著AI代理與代理AI深入專利實務，相關文件審查正從傳統的靜態比對，邁向動態演化與知識生成的新階段。然而，這種智能化轉型雖大幅提升專利管理效率，卻也引發一系列新的法律與倫理議題。
首要之挑戰是法律責任歸屬。若AI在授權談判過程中，自動生成的文件、合約、法律分析或摘要，並自動執行智能合約出現錯誤，責任歸屬將成為爭議焦點，法律責任應由誰承擔？在法院程序中，代理AI主動性之法律角色，是否會影響人類律師或專業人員的專業責任判斷？AI是否具備合約當事人或民法之代理人地位？其決策是否符合法律的可解釋性與合法要求？這些問題凸顯AI代理雖已能取代部分法律專家的作業，但仍須建立責任可追蹤、決策可審計的法律架構，以確保其在法律治理中的正當性與制度穩定性。
其次，以盡職調查而言，雖然AI代理與代理AI極大化地加速了盡職調查流程，但建立可追蹤、可解釋的AI治理框架，是未來IP交易與智財管理中不可或缺的課題。若AI生成的風險分析或建議出現錯誤，責任應如何歸屬？在跨國交易中，AI對不同司法管轄專利法律的解讀，是否具備法律效力？如何保證代理AI模型的透明度、可審計性與合規性？
再者，當AI代理與代理AI能自主生成技術構想，並形成具專利要件的新發明時，法律體系需重新檢視AI創造物是否具備專利適格性。同時，企業亦需在倫理與治理層面上，確立AI參與創新的透明度、歸責機制與智財權分配原則。因此，未來的智慧法律體系必須在效率與責任、透明與可審計之間取得平衡，以確保AI驅動的法律決策在技術上可信、在制度上合法正當。
另外，結合AI代理與代理AI，可使併購中的專利整合從靜態盤點轉向動態優化：前者提供即時知識基礎，後者則持續模擬市場變化、預測法律風險並提出自適性策略。此雙軌架構使專利管理不再是單次事件，而成為併購後企業競爭優勢的動態演化系統。然而，這種自主演化的AI決策體系亦帶來新的法律風險。例如，若代理AI自主提出的整合方案，涉及潛在壟斷行為或違反了反托拉斯法，究竟應由企業、AI開發者，抑或AI代理本身承擔責任？此問題揭示未來法律體系需回應的核心挑戰：當AI不再僅是輔助者而是共同決策者，現有的風險治理與法律責任結構將需重新定義。
最後，AI參與證據開示雖大幅提升效率與準確性，但也引發若干法律與倫理疑慮：若代理AI在自動化證據蒐集過程中，違反個資料隱私或跨境取證規範，責任歸屬應由誰承擔？AI在生成調查報告或證據摘要時，其分析結論能否被法院認定為具法律效力之人類意圖延伸？AI生成的比對或文件是否具備證據力？當AI演算法具自我學習能力，其決策路徑的可解釋性與偏誤風險，如何接受司法程序的檢驗？凡此種種，未來的法律體系需明確規範AI介入合約形成的法律效力與風險歸屬。
小結
基本上，迄目前為止，針對專利的檢索、分析和撰寫，已經有幾項AI代理的工具正在開發。但針對代理AI方面的應用工具，卻都還在規劃中。尤其是針對上述的這些重要的專利運營項目，雖然有若干業者已開始將其中幾項，比較可能實施的項目做整合。但基本上，現都仍然只是在萌芽階段，仍只是在AI代理或代理AI技術特性可能發揮的射程，進行初步整合歸納。
不過，可以看得出來，就全球企業針對專利部署的操盤當中，以上這些重要的事項，都是在專利業界重中之重的營運項目。只不過，除了技術的展現之外，其他在法律和倫理議題等的挑戰和限制，更是將來必須整體考量並與處理的重要環節。未來的挑戰在於，如何在享受AI帶來的效率與智慧化決策的同時，確保其法律效力、透明性與責任歸屬。
總之，隨著AI代理與代理AI深入智財管理，倫理議題如演算法偏誤、資料隱私與AI生成內容的歸屬權益日益凸顯。AI代理可監控倫理合規，自動檢測潛在偏誤；代理AI則自主制定內部治理規則，模擬全球規範標準（如歐盟AI法案）的適用性。未來的專利運營需建立國際框架，確保AI應用不損害公平競爭，並明確AI在智財創造中的角色，以平衡創新與倫理責任。(9928字；圖1)
作者資訊：
陳家駿律師 臺灣資訊智慧財產權協會 理事長
許正乾執行長 因子數據股份有限公司 共同創辦人
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