在 2026 年的新加坡知識產權週（Singapore IP Week）全球論壇上，Google 與 Alphabet 的全球事務總裁 Kent Walker 發表了題為「突破之突破：AI 與創新的未來」的演講。這場演講的核心在於探討生成式 AI（Generative AI，一種能根據訓練數據創造新內容的 AI 技術）如何加速科學與經濟進步，以及在追求技術突破的同時，應如何調整知識產權（Intellectual Property, IP）框架，以在保護創作者權益與促進技術普及之間取得平衡。
AI 技術的指數級成長與實務應用
目前的 AI 模型在效率上較兩年前提升了 300 倍，且其能力已從單純的預測轉向能夠獨立運作、在不同環境中採取行動並自我修正的智能體。這種進步不僅體現在日常效率，更直接推動了科學領域的重大突破。例如，Google 開發的 AlphaFold（一個能預測蛋白質三維度結構的 AI 系統）正被牛津大學研究人員用於設計更有效的瘧疾疫苗。
在經濟層面，AI 成為小型企業與創業者的力量倍增器。例如日本的旅遊平台 ikura 利用 AI 消除語言與物流障礙，將遊客引導至非主流旅遊區，支持當地小商家；印尼的 Aruna 則協助偏遠村莊的漁民獲得更公平價格。這種技術的普及（Diffusion）是決定競爭力的關鍵，技術競賽的勝出者往往不是最早發明者，而是能將技術最佳地部署於日常場景並整合進經濟體系的人。
亞太地區在 AI 採納率上領先全球，特別是新加坡的超級使用者（Super Users）比例遠高於美國。這些使用者將 AI 視為工作夥伴而非單純的搜尋工具，透過自動化日常流程與委派任務，顯著提升生產力。根據 Oxford Economics 的報告，AI 在未來十年內有望為全球 GDP 貢獻高達 6 兆美元。
專利制度的挑戰與適應
面對 AI 的衝擊，專利制度正經歷劇烈變動。由於生成式 AI 降低了撰寫專利申請書的門檻，導致 2024 與 2025 年發布的新專利數量超過了前十年的總和。這造成了一個矛盾：當大型語言模型（LLM, Large Language Models）能將三個要點快速擴充成一份正式的專利申請書時，專利審查機關可能同樣需要利用 LLM 將冗長的申請書還原成核心要點，以有效地評估其品質並分析先前技術（Prior Art，指在申請專利前已公開的技術資訊）。
Google 認為目前的專利架構無需推翻，但需要共同適應快速變動的環境，確保專利審查能區分真正的創新與僅是利用 AI 產生的低品質申請。
版權框架的轉型：從輸出到輸入
版權（Copyright）的爭議比專利更為複雜。Google 提出一個核心觀點：傳統版權法關注的是輸出（Output）而非輸入（Input）。
在輸出端，Google 主張 AI 僅是創作工具。無論是使用鉛筆、電腦還是 AI，如果最終產出的內容構成侵權，其法律標準應維持一致，重點在於工具如何被使用，而非工具本身。為了降低風險，Google 部署了特定模態的過濾器，防止模型精確複製訓練數據中的內容，並透過通知與移除系統處理侵權素材。
在輸入端，即 AI 的訓練過程，Google 將其比擬為人類的學習過程。就像學生在圖書館閱讀大量書籍以學習寫作技巧後創作原創小說並不構成侵權，AI 訓練本質上也是在識別模式（Pattern Recognition）。若要求開發者為每一條公開數據支付商業授權費，將會扼殺 AI 創新。因此，Google 支持新加坡、日本與歐盟採取的路徑，即針對公開內容的訓練建立明確的文本與數據挖掘（Text and Data Mining）豁免條款。
權利平衡與退出機制
為了在創新與權利之間取得平衡，Google 建議建立「廣泛訓練權」與「機器可讀的退出權」並行的機制。這意味著 AI 開發者在法律允許下可進行訓練，但必須提供讓內容創作者選擇退出（Opt-out）的手段。
目前 Google 已實施多項機制，包括 Google-Extended（允許權利持有者選擇不參與 AI 生態系）、robots.txt（長久以來用於控制搜尋引擎抓取內容的協議）以及更新的 Search Console 協議，讓網站主能管理其內容在生成式搜尋功能中的呈現方式。這種透明的規則反而能促進 AI 開發者與權利持有者之間更高效的商業談判。
對抗數位偽造與法律界限
針對 AI 產生的欺騙性數位副本（Deceptive Digital Replicas），如 Deepfakes（深度偽造），Google 認為不應使用版權法來解決，因為版權保護的是原創作品而非個人身份或事實。
對抗偽造內容應採取雙管齊下的策略：首先是產業端的技術防禦，例如 Google 開發的 SynthID，能在 AI 生成的圖像、音訊、文字或影片中嵌入不可見的水印，提高透明度；其次是立法端，支持如美國的 NO FAKES Act 等法案，利用針對 misappropriating images（誤用圖像）或虛假代言的法律來保護個人權益。
結論與展望
回顧過去兩百年的技術變革，從攝影機、無線電到網際網路，每次新技術出現時，人們都會擔憂知識產權法需要徹底革命。但事實證明，法律總是能透過彈性調整來適應新媒介。AI 時代亦然，只要維持開放的對話並建立合理的框架，人類就能在保護創作者權益的同時，充分發揮 AI 帶來的突破性潛力。
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。