下一階段的IP管理
對專利代理人而言，精準度是不可妥協的基礎：文字決定了權利範圍，一個從屬子句就可能影響專利的可執行性，而在時間壓力下於專利撰寫階段做出的決策，甚至可能在數年後左右商業談判的結果。也正因如此影響了 IP 界評估任何新技術的標準與態度。業界確實期待技術進步所帶來的效益，但同時也明確要求相關工具必須達到專業 IP 實務所需的高品質標準。
目前 AI 在智慧財產領域的應用發展，正反映出這種平衡。根據我們近期針對 33 個市場進行的國際調查，共訪問來自企業 IP 團隊及 IP 法律事務所的 312 位專業人士，其中 92% 表示有意探索 AI 的應用可能性。71% 的受訪者表示已開始評估或推動 AI 相關應用，而 55% 則已針對至少一項應用情境進行測試或正式導入。
這反映出業界正積極測試 AI 的實際應用價值。專業人士正投入時間與資源，評估 AI 能為實際工作流程帶來哪些價值。在曾接觸生成式 AI 的受訪者中，平均測試過 3.5 種應用情境，但大多數人目前僅正式導入其中一項。對 AI 的普遍好奇，正逐漸轉走向更針對性的導入與應用。業界對 AI 抱持樂觀態度，但在實際採用上仍相當審慎。
由實務需求塑造的期待
當被問及 AI 將如何影響工作時，受訪者所述的未來並非全面取代人力，而是重新分配工作內容。他們預期約有 20% 至 30% 的工作流程將完全自動化。40% 至 60% 的工作則將在 AI 的輔助下完成。其餘 20% 至 30% 的工作仍將由人員負責執行。
這樣的比例反映了專利實務工作的真實樣貌。其中部分工作具有高度結構化與重複性的特徵，尤其是在專利組合行政作業及程序管理等方面。然而，也有許多工作需要專業詮釋、情境判斷以及策略思考。因此，AI 在不同工作中的角色也將有所不同，在流程明確的作業中，自動化有助於提升一致性；而在分析與專利撰寫等工作中，AI 則更適合作為輔助工具，提升效率與品質。
在這樣的架構下，對從事 IP 法律工作的專業人士而言，準確性、精確性、可靠性與資訊安全仍是不可妥協的要求。在一個透過文字建立權利、並以文件加以維護與主張的領域中，對品質的要求始終極為嚴格。工具必須能在明確規範的範圍內穩定運作，而唯有在維持品質的前提下，提升效率才有意義。
專利撰寫成為 AI 的試金石
專利撰寫已逐漸成為評估生成式 AI 能力的重點。翻譯及其他結構化程度較高的工作流程，通常已有成熟的術語管理系統與驗證機制作為支撐。專利撰寫所面對的挑戰則更為複雜。專利撰寫不僅需要整合技術揭露內容，還必須預判審查策略，並符合不同司法管轄區的規範。在時間壓力下，還需確保權利項、實施例與名詞定義之間維持一致且連貫的邏輯架構。
對於在開放式寫作任務中表現出色的生成式 AI 而言，這是一項截然不同的挑戰。專利撰寫講求嚴謹的用語、內部邏輯的一致性，以及對權利範圍的精準拿捏。AI 或許能產出流暢的文字，但未必能掌握那些細微卻關鍵的差異，而這些差異往往決定了一組權利項是否具備足夠的策略韌性。因此，專業人士的審閱仍是不可或缺的核心環節，而 AI 的角色也必須融入這套作業架構之中。
從實務角度來看，AI 在專利撰寫中的定位正逐步朝向結構化輔助發展。它可以協助整理技術揭露內容、提供不同措辭建議、找出內容前後不一致之處，並建立初步的文件架構。至於最終的修訂、驗證與定稿，仍須由專利代理人依據法律要求與客戶需求進行把關。AI 的價值並不在於完全取代人員自主完成撰寫工作，而是在可控的環境中提升效率與一致性。
這也凸顯了通用能力與領域化智慧之間的差異。在專利實務中，真正能發揮價值的系統，必須以相關產業資料進行訓練、符合不同司法管轄區的實務要求，並嵌入能有效降低變異性的工作流程之中。
從模型競賽走向系統設計
AI 市場早期的焦點，多半集中在模型規模與效能表現上。但在專利實務領域，討論重心正逐漸轉向系統架構。一套可靠的 AI 解決方案，很少只是單一的生成式模型。它還需要結合術語管理、驗證機制、可追溯性，以及與專利組合資料的整合。同時，專業人員的回饋也必須被系統化納入流程，讓每一次修正都能成為未來持續優化的基礎。
另一方面，IP 領域對於機密性與專業倫理也有極高要求。專利組合往往涵蓋多位客戶、多項發明及多個司法管轄區的高度敏感資訊。因此，部署於此類環境中的 AI 系統，必須嚴格區隔不同資料集與案件資訊。即使是在同一組織內運作的 AI 系統，其學習機制也必須經過妥善設計，確保系統優化過程不會導致不同專利案件或客戶之間的機密資訊相互影響。維持這些倫理與程序上的防火牆，不僅是建立信任的基礎，也是符合專業規範的必要條件。
信任建立於系統架構、流程整合與治理機制之上。模型能力只是整體系統的一部分；真正重要的是，整個系統能否在實際作業環境中穩定且符合預期地運作。當生成式工具被納入結構化的工作流程，並與組織既有的知識體系相結合時，輸出結果的差異性便能降低，而使用者的信心也會隨之提升。
我們的研究顯示，市場對於以高品質產業資料為基礎的專業化 AI 解決方案愈來愈感興趣。這類系統能更有效地控管術語使用與風格一致性。它們也提供更清晰的治理架構，讓企業能明確界定哪些工作適合自動化、哪些工作應由 AI 提供輔助。隨著企業從早期試驗階段邁向實際營運應用時，系統表現的穩定性與可靠性也將變得愈發重要。
基礎架構成為關鍵變數
現有的技術基礎架構最終將決定 AI 能以多快的速度及多大的規模落地應用。六成的受訪機構表示已導入 IP 管理系統。然而，僅有一半的受訪者對系統表現感到滿意，而表示非常滿意的比例更只有 12%。相較於律師事務所，企業內部的 IP 專業人士對其系統的滿意度明顯較低。
在描述其 IP 管理系統時，受訪者最常使用的兩個詞是「昂貴」和「複雜」。只有極少數受訪者對系統的整合能力以及創新與開發表現感到非常滿意。這些發現之所以重要，是因為系統整合能力決定了智慧工具能否從零星試驗進一步擴展至實際的營運應用。
AI 往往會放大其所處環境原有的優勢與限制。在靈活且高度整合的環境中，AI 的效益能持續累積並擴大。但在僵化或割裂的系統中，其價值則容易受到限制。無論是專利撰寫輔助、分析工具或自動化功能，若能與核心系統及專利組合管理環境無縫整合，便能發揮更大的價值。因此，系統架構已不再只是背景支撐，而是影響競爭力的重要策略考量。
隨著企業積極探索 AI 應用，愈來愈多組織開始評估現有基礎架構究竟是在支援或是限制智慧化工作流程的發展。逐步加入功能擴充或許能帶來局部改善。但真正持久的競爭優勢，來自於一個完整且協調運作的生態系統，讓資料、分析結果與文件內容能夠順暢流通並彼此連結。
以紀律創造競爭優勢
研究結果所呈現的趨勢並非對 AI 熱潮的退卻，而是逐漸走向更成熟的應用。那些已嘗試多種應用情境並選擇性導入 AI 的專業人士，正逐步建立更明確的評估標準。評估重心正從展示價值轉向實際應用表現。
長遠來看，將 AI 深入整合至核心工作流程的組織，將有機會逐步累積競爭優勢。專利撰寫週期可能縮短。申請案之間的一致性有望提升。專利組合的掌握度可能更加全面。跨司法管轄區的合作也將變得更為順暢。這些改變看似循序漸進，但長期累積下來的影響可能相當顯著。
這些成果的實現，仰賴的是有紀律的導入方式。治理架構、資料品質標準以及系統整合規劃，將決定 AI 究竟是提升組織能力，還是為工作流程帶來新的阻礙。專利實務領域不太可能出現一夕之間的劇烈變革。相反地，差距更可能逐漸出現在兩類組織之間：一類將 AI 視為基礎能力建設的重要一環；另一類則仍將其侷限於邊緣性的試驗與探索。
受訪者普遍預期在未來二至五年內，AI 將開始帶來具體價值。這樣的時間預期既反映了市場期待，也展現出務實的態度。要打造真正可靠的 AI 系統，仍需要透過持續迭代，並在真實工作環境中不斷驗證與優化。
打造 AI 發展的下一階段
AI 已開始改變智慧財產領域對技術工具的期待。而下一階段的發展將建立在嚴謹的工程方法之上。專利代理人需要的工具，必須能在高壓環境下維持穩定表現、順利融入既有工作流程，並符合權利制度所建立的各項專業標準。
隨著生成式 AI 能力愈來愈深入地融入專業領域導向的系統之中，人們對 AI 的信任落差也將逐漸縮小。智慧工具不再只是額外嘗試的新技術，而會成為專業工作不可或缺的一部分。在這樣的環境下，AI 不僅能提升效率，也能增強組織與流程的韌性。
業界的嚴格審查非但不會拖慢發展腳步，反而可能成為推動進步的重要力量。正是因為專利從業人員堅持精準度、系統整合與治理機制的重要性，才得以為 AI 發展成可靠的基礎設施奠定必要條件。從實務角度來看，這種嚴格的審查也促使技術供應商必須打造真正符合專利工作需求的解決方案，而非僅僅滿足一般科技市場的期待。因此，資料來源的可靠性、機密資訊保護、稽核追溯能力，以及系統整合等議題，都從過去的附帶考量，成為產品設計的核心要素。也因此，最終能在 IP 領域獲得廣泛採用的工具，很可能是那些具備嚴謹工程設計、明確責任機制，以及能在複雜工作流程中持續維持穩定表現的解決方案。長遠來看，這種來自專業實務的驗證與篩選機制，將有助於塑造新一代更成熟的 AI 系統——專為符合專利實務所要求的嚴謹標準、專業責任與長期價值創造而打造。
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本文由 RWS 創新主管 Anthony Brennand 撰寫。
Author
Sarah Donnelly
全球內容策略師
Sarah 擁有超過 20 年的文案撰寫經驗，她的作品廣見於各大報章雜誌，以及跨足多個產業領域的企業刊物。。加入 RWS 之前，她曾於一家中型的能源企業擔任行銷部門主管。目前負責 RWS 智慧財產事業部的內容策略。