隨著ChatGPT等模型技術進展，企業爭先恐後將AI導入營運流程，或許認為科技管理得當可改善績效。對「落後」的恐懼，是否已壓過「誤用」的風險？美國專精智財權的律師解析，使用生成式AI時，企業可用以檢視法律風險的基本框架，並提出如何著手的建議。
「我們要研發自己的AI技術，應該考慮哪些法律風險？」
「有供應商提供這樣的AI工具，在擬定合約時我應該注意些什麼？」
「我的年輕員工想在日常工作中使用生成式AI，我該如何引導他們在過程中保護知識財產權？」
對於在美國科技重鎮舊金山執業的律師李潔（Lisa Li）來說，這些是司空見慣的客戶提問。專精智財及科技領域的她對《遠見》表示，「錯失恐懼」（FOMO）的心理在矽谷更為強烈。
任職於美國前十大律師事務所Greenberg Traurig的李潔解釋，許多企業即便認知到使用生成式AI可能伴隨資料隱私、智慧財產權等風險，「但要選擇用還是不用時，都選擇用。」
當落後的風險看似比使用生成式AI的風險更大，企業更加需要對行動的風險有足夠理解。在2024年全國科技法律研討會上，參與國際智財戰略論壇的李潔分享了企業引入生成式AI的風險檢視框架。
她建議，可由四大組成成分切入審視：演算法及模型、訓練資料集、輸入、輸出。
基本上主要的法律風險，都來自於這四個部分。但根據各企業的產品服務流程，以及使用人工智慧的環節與方式，會蒙受不同程度的風險。因此，每個企業對自己進行「健康檢查」後，需要特別關注的風險點也不盡相同。
「你無法盤點所有和自己業務相關的每一條法規。」李潔表示，「但可以從前十大重要的法規開始著手。每個公司最關鍵的前十大法規，彼此是完全不同的。」
例如，行政同仁使用生成式AI查閱內部資料庫，風險不是太高。但模型輸出會直接觸及一般消費者的智慧客服機器人，或是使用生成式AI加速產品研發的開發人員，可能就必須額外關注模型輸出內容或人機協作的專利權申請。
2024年全國科技法律研討會上有不少討論AI的議程。台灣科技法學會提供
AI協作專利歸屬，詳實紀錄「人類貢獻」成關鍵
專利是智慧財產權保護中的一大重點。依美國現行法律框架，機器不能作為專利發明者，但這不表示借助機器進行發明的人類無法取得專利。關鍵在於，人類需要在過程中付出「重要貢獻」。
李潔舉例，機器可能生成一個傳動軸的完整設計圖，而在實際打造原型後，人類協作者發現某個零件形狀可以優化。若這個改動與機器及前人的設計都不同，也確實提升了整個傳動軸的效能，那麼這個零件優化本身可能可以申請專利，即便此人類沒有設計出整個傳動軸。
研究工作日誌，因此變得相當重要。人類有必要詳盡記錄整個研發過程中，自己做出了哪些「重要貢獻」。這可能包括輸入指令的內容、時間與日期，以及相關參數設定。
「證明自己的貢獻在這個專利申請的範圍中，是真正重要的，成為人類發明者的責任。」李潔表示。
同樣需要考慮的，是使用人工智慧的益處、以及可能的限制。
例如，若研發團隊使用了人工智慧，因此加速了產品研發流程，但最終可以申請專利的範圍因此縮窄，這對企業來說會是合算的嗎？能否申請專利這件事有多重要？提早產品上市的時間又有多重要？
李潔表示，這原本就是一個持續權衡的過程。只是在生成式AI時代，這件事變得更加重要。
版權爭議延燒，合作供應商應謹慎評估
除了專利權，版權爭議是另一個生成式AI懸而未決的風險。目前美國在文字、影像、音樂等受版權保護的主要內容類型，都有創作者控告模型訓練者侵權的訴訟正在進行中。
如果基礎模型被證明侵權，那麼衍生出的服務也都有侵權風險。李潔建議，在與生成式AI服務供應商合作時，需要注意對方是否真正擁有訓練資料集的版權，以及這些資料的可靠度是否夠高。其次，企業自己用於微調的資料集也應確保未有侵權情事。
有鑑於AI模型版權議題的複雜性，外界估計這場爭戰不會太早塵埃落定。偉凱律師事務所（White & Case）智財權合伙人戴維斯（Mark Davies）與娜多諾夫（Anna Naydonov）近期撰文指出，以牽連蘋果、三星、高通、宏達電等多家科技公司的智慧型手機專利戰為前例，生成式AI模型的版權爭議可能也將延燒至2030年代。
李潔指出，使用各種「公開可得」的資料來訓練模型，能否被視為合理使用，有幾個考量因素。包括是否營利、輸出與原作差異程度，以及是否傷害原作者透過版權作品獲利的能力。另外，能造福公眾利益的使用，也較可能受到肯定。
善用科技管理雖是趨勢，仍需提升AI素養
綜地來說，即使引入新工具，不可侵犯他人智財權、保護消費者權益這類企業應遵循的行為準則沒有改變。在既有法規的基礎上行動，便更能確保合規。為此，員工教育是必須的。
李潔強調，從企業高層、法務、研發到每個使用生成式AI工具的員工，都應該了解這樣的工具可以做到什麼，可以如何應用在工作中，以及使用這類工具所具有的意涵。
有了基礎知識與足夠的訓練，員工才能評估效能以及風險，做出適切的獨立判斷，決定自己手上的任務要或不要使用生成式AI工具。懂得如何權衡用與不用AI的利與弊，已是專業工作者的重要技能。
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