全球首例!南非官方認定AI系統DABUS,為一項新製造專利的「發明者」
全球首例!南非官方認定AI系統DABUS,為一項新製造專利的「發明者」

南非最近通過了一項專利設計,它的發明者不是「人」,而是名為「 DABUS 」的AI系統。

發明者不是人

第一眼看過去,南非最近通過的一項專利設計非常普通,是一款「運用碎形幾何學(fractal geometry)製成的食物容器」,透過這項技術,能讓多個食物容器互相扣合,使機器可以很方便地抓取跟堆疊它們。

但這項專利卻有一個令人意想不到的不平凡之處——它的發明者並不是「人」,而是名為「DABUS」的AI系統。

模擬人類的思考活動

「DABUS」為「device for the autonomous bootstrapping of unified sentience」的縮寫,直譯即「一統性感知的自主靴帶裝置」,它由美國AI專家塞勒(Stephen Thaler)所研發,能夠模擬人類的思考活動,並藉此發明出新產品。

根據QUARTZ報導,「DABUS」經常被稱為「具有創造力的機器」,因為它可以進行獨立且複雜的運作,而像是iPhone的聲控AI「Siri」,就因此和「DABUS」有非常大的不同。

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「DABUS」AI系統能夠模擬人類的思考活動,並藉此創造出新的發明。
圖/ SFIO CRACHO via shutterstock

只有南非通過專利許可

塞勒在2019年9月17日時,將「DABUS」列為發明者的專利申請送到了世界各地的十幾個國家和地區進行審核,包括美國、歐洲、澳洲和南非等,但只有南非在上月28號正式通過這項專利許可。

這項結果隨即引來許多智慧財產權專家的反對,有些人甚至直指這是一個錯誤,是該國專利局的過失;但相反地,也有人將此事視為一項發展趨勢,代表了政府對創新技術的支持。

「自主地」進行發明

而所謂「具有創造力的機器」,即是指系統能夠處理,並以具有判斷力的方式分析數據,然後再從中學習,這個過程被稱為「機器學習」(machine learning),而一旦系統經歷了「機器學習」,它便能在沒有人類干預的情況下「自主性」地開始進行發明。

近一、二十年間便有許多「具有創造力的機器」被製造出來,例如在「DABUS」之前,塞勒還發明過一個AI,這個AI可以創造出新樂譜,並開發出交叉刷毛造型的牙刷。

當時,塞勒對牙刷提出了專利申請,也順利取得了許可,這證明AI的確可以完成符合專利審核標準的發明,只是當年塞勒是將自己列在發明者的欄位當中,而不是AI。

但是在「DABUS」發明出食物容器後,塞勒受到英國薩里大學(University of Surrey)法學專家阿伯特(Ryan Abbott)等人的支持,決定要在申請專利時將「DABUS」列為發明者。

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美國專利及商標局指出,專利中必須要有「構想」的存在,這點是AI辦不到的。
圖/ 經濟部

專利法只為人類設計

然而,美國專利及商標局(United States Patent and Trademark Office)和歐洲專利局(European Patent Office)都在正式審查階段時拒絕了這項申請。首先,它們現行的專利法都只為人類設計,行文都以「他」(him)和「她」(her)作為發明者的代稱。

就如同英格蘭及威爾斯高等法院(England and Wales High Court),它們也依據英國 1977年通過的《專利法》(UK Patents Act 1977),以AI不是「自然人」、無法作為發明者為理由,拒絕了塞勒的申請。

此外,美國專利及商標局也提到,發明一項專利必須要有「構想」的存在,但這點只有人類的腦袋才辦得到,因此AI無法符合這項定義;最後還有一點則是,擁有「發明者資格」(inventorship)意味著也能夠獲得相關權益保障,但AI在法律上並沒有辦法擁有權益。

發明者可以是非人類

另一方面,在南非通過「DABUS」作為發明者的專利後,澳洲原本不予通過的審核結果則出現了轉折。

澳洲聯邦法院在上月30號裁定,專利委員因AI系統不能被認為是發明者而拒絕專利申請,是錯誤的判斷。其中,審理案件的法官比奇(Jonathan Barry Rashleigh Beach)表示:「在專利委員的邏輯中,如果你擁有一項能夠獲得專利的發明,卻沒有發明者的話,那麼你就不能為它申請專利。」

「澳洲的法律並沒有支持這樣的結果。」比奇認為專利委員對發明者的定義過於狹隘,他甚至直言:「發明者⋯⋯可以是AI系統或是裝置。」

「這是一場哲學性抗爭」

澳洲智慧財產局(IP Australia)在判決出來後表示,專利委員正在針對這項結果重新考慮塞勒的專利申請,但它們現階段並不會做出進一步的評論。

塞勒則告訴澳洲ABC新聞,爭取專利的官司對他來說:「更像是一場哲學性抗爭,嘗試說服人類相信,我那創造性的神經架構(指「DABUS」)的確具備認知、創造力、知覺和意識。」

「DABUS創造出了能夠擁有專利的發明,這一點進一步地證明了一件事,那就是這個系統會『走動跟說話』,就如同有意識的人腦一般。」

除此之外,ABC新聞報導中也有提到,雖然塞勒在申請時將「DABUS」列為發明者,但他自己依然是專利的擁有者,也就是說,塞勒並沒有進一步主張讓AI擁有產權。

南非沒有實質的專利審核系統

另一方面,回到南非本身,南非的公司與智慧財產權委員會(Companies and Intellectual Property Commission)雖然核可了專利的申請,卻沒有解釋為何會選擇這麼做。

同時,包括QUARTZ、《富比士》等媒體的報導則指出,南非並沒有實質的專利審核系統,意即專利的獲取在該國是非常簡單的事,因此反對「DABUS」成為發明者的人認為,如果南非有成立確實的檢查和審理機制的話,那麼這項專利申請當初就不會被通過了。

促進專利制度的改革

塞勒的法律團隊表示,他們之所以會將「DABUS」列為專利申請中的發明者,是為了要測試專利制度的極限,並藉此促進相關改革。

其中,法學專家阿伯特便指出:「現行的系統並不好,因為當科技開始領先時,我們必須從鼓勵人們發明東西,轉變成鼓勵人們創造出那些可以發明東西的AI。」

「在發明東西的時候,AI在某些領域或許比起人類擁有更大的優勢,例如遇到需要使用大量數據,又或是廣泛的電腦計算資源時。」

專利制度導致投資的不確定性

ABC新聞則提到,目前各國的專利制度阻止了部分發明被註冊,只因為它們是由AI自主創造的,而這一點也導致了投資AI領域的不確定性。

「我們想要一個專利制度,它能充分鼓勵人們創造出AI,並讓那些AI發展出具有社會價值的創新發明。」阿伯特說。

責任編輯:傅珮晴、蕭閔云

本文授權轉載自:地球圖輯隊

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關鍵字: #人工智慧
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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