本研究調查智慧財產對英國AI投資的影響，並探究其他影響因素。尤其，這反映了不同智慧財產權及橫跨不同公司規模、產業和國家之間的差異。本報告包括：

 

1. 針對AI投資之主要影響因素，以及智慧財產在其中的角色進行文獻回顧
2. 呈現英國及外國地區AI產業的主要參與者及其貢獻
3. 透過面訪利害關係人，收集附加的證詞。

 

一、文獻調查所得結論

（一）文獻調查結論

本研究先蒐集了不同來源的資訊，檢視關於AI及相關投資的現有文獻，所得結果摘要如下：

1. 1. 2020年，在私人投資AI方面，英國在全球排名第三(僅次於美國及中國大陸），在歐洲則排名第一(Zhang, et al.，2021)。
2.  

圖1 2020年各國在AI的私人投資

 

2. 2. 若以AI相關專利家族數量估測專利活動量，英國申請人和發明人則排名第六（UKIPO，2019）。

 

3. 3. 倫敦是歐洲AI開發活動的主要樞紐中心。

 

4. 4. 英國擁有大量AI和軟體人才，包括聚焦AI研究及發展（R&D）的重要研究機構。

 

5. 5. 隨著美國產業生態系統日益擴大，英國享有母語為英語的優勢。

 

6. 6. 英國的強項是發展AI解決方案，但是缺乏創建期以後的投資以及AI公司成長。對此，利害關係人訪談提供一些回饋意見。

 

 

圖2 根據企業採用AI的比例(%)呈現英國、歐洲、美國之AI技術擴散

 

（二）、文獻調查補充

1. 1. 機器學習顯然在AI領域中具領銜地位，也是各個產業中最廣泛被採用的AI類型，主要是因為在所有情況中，機器學習都是在解決產業或商業的特定需求，藉此提高生產力，同時降低成本。

 

 

圖3 企業受訪者背景(依AI使用類型、應用領域和規模)

 

2. 2. 在英國，挹注到新創公司與中小企業的投資，大多來自創始人、家人與朋友，以及天使投資人；少數來自創業投資公司。然而，在草創初期，創投公司往往受限於他們所能提供的融資額度，以及願意投資的公司類型（GrantTree，2021）。

 

3. 3. AI的發展及後續的投資絕大多數都集中在美國及中國大陸。然而，僅就歐洲的狀況觀察，英國正引領著AI發展活動和投資。

 

 

圖4 2015-2020年全球企業的AI投資(單位：十億美元)

 

 

圖5 2000-2020年全球AI期刊出版來源地區

 

4. 4. AI研究領域的結盟及合作不多見，而衝突和訴訟看起來也不常發生（WIPO，2019）。

 

5. 5. 此外，相較於德國、法國、日本及韓國等國家，英國的專利產出較低（Bughin等，2019）。這可能是因為，英國將AI研究成功商品化似乎很吃力（英國上議院，2018）。若干因素可解釋這狀況。部分英國的發展活動屬於早期階段，且還未發展成熟到足以申請專利；也可能是因為英國企業選擇在美國或歐洲申請專利，而不是在英國。然而，軟體的生命週期一般很短（至多5年），而且早期階段的開發可能被新發布和升級版的技術所取代。

 

6. 6. 以更為寬廣的環境背景觀察在英國及更遠地方對AI的投資，雖然智慧財產可能是當中的一部分，但很顯然地不是最重要的因素（Bughin 等人，2019）。取得人力技能資本、獲得訓練AI所需的數據，一套可信賴的法律和管制系統，對投資來說，也都是非常重要的先決條件。

 

7. 7. 相較UKIPO/EPO制度，相關專業法律及諮詢服務較會影響一家公司在英國進行投資的決定。其中包含UKIPO的智慧財產審計(IP audit)與存取授權，這些能夠提供處於早期發展階段的企業一些商業性忠告（Mathys & Squire LLP，2021）。調解服務、智慧財產權執法、司法系統信任度以及整體管制環境，也十分重要。

 

8. 8. 其他經濟工具，包含稅收優惠，也會影響大公司是否落腳英國的決定（TechUK，2021；BEIS and DCMS，2019； OECD，2021）。稅捐優惠則包含專利盒稅收優惠制度（patent box）或研發稅額抵減（R&D tax credits）。

 

9. 9. 針對政府諮詢文件（Government Consultation paper）的一項公開回應，強調智慧財產權的重要作用是鞏固英國在AI領域的地位及吸引更多的人才與投資（Lord Clement Jones，2022）。對於修改當前智慧財產制度，有部分選項被納入考量，當中有些反映了本研究受訪者的選擇。這些選項包含針對AI生成的著作，推行縮短的著作權保護期，並利用商業性獎勵措施達成目標。其他幾個被討論選項還包括，提供數據擁有者授權使用訓練用途數據的誘因。

 

10. 10. AI相關產業仍舊是白人男性主導的場域。英國AI產業所有受雇人員中，只有22%是女性。然而，全英國AI新創公司中，45%的公司有女性共同創辦人（Aashind，2021）。此外，根據2021年AI指數報告，北美受訪的AI領域畢業生中，有45%是白人（Zhang等，2021）。這表示AI領域缺乏多樣性，可能會進一步影響廣泛開發與實行AI的機會。

 

二、訪談所得結論摘要

（一）受訪利害關係人之背景

本研究從（1）中小企業、（2）大型公司法人、（3）學術界、（4）加速器與新創機構及（5）投資人等不同群體中篩選利害關係人，進行面對面訪談。總計篩選出96位來自不同企業和組織的個人，其中有34人回應，21人接受訪談，整體回應率接近22%。超過一半(61%)的受訪者為企業，13%為投資人，而投資人包含天使投資人（angel inventor）、創投（venture capital）和企業創投（corporate venture）。

 

 

圖6 根據實體類型（entity type）區分本研究的受訪者

 

 

（二）儘管本研究受訪的利害關係人涉及廣泛且不同的產業利益，不過回應趨同。許多受訪者在訪談中強調AI發明不太可能均透過專利進行保護。很多軟體及AI公司，特別是新創公司和中小企業，往往同時仰賴保密協議、著作權和營業秘密來保護AI發明。這也衍生出以下問題:

 

1. 1. 現行的智慧財產權是否足以讓快速發展的AI領域及軟體所衍生的種種創新能受到更廣泛地保護？

 

2. 2. 是時候思考以新類型智慧財產權對AI發明進行保護 (Pinsent Masons , 2021; Deamer, 2022)

 

3. 3. 針對現行智慧財產權法規的修訂，是否能朝向解決當前軟體及AI發展所遭遇的困境進行著手？

 

一家大型企業的受訪者表示，取得外部數據的問題一直存在，利用其他方提供的商業性客戶資料並加以標註，藉此訓練AI模型。隨著這些數據逐步地經由一條鏈（chain）傳遞、標記並逐漸被修改（在某些情況下會被多方修改），也衍生出一項重要問題：「當數據不再跟原始資料相像，且可能已經被傳遞鏈過程中的多方修改過了，那麼誰實際上擁有這些數據的權利？」

 

（三）訪談所得結論摘要

透過與利害關係人面談，本研究另外得出其他結論。從訪談中得出結論主要可劃分為：智慧財產、人力技術資本和人事任用（staffing）、投資，以及AI應用等主題。結論摘要如下：

 

1. 1. 對於本研究受訪者而言，英國智慧財產制度並非投資時的基本考量因素。

 

2. 2. 投資決策的主導因素：具備充足的AI技術能力人才、技術樞紐中心及大學的名聲、政府補助及取得早期資金（early-stage funding）的機會。整體而言，這些因素的相對優勢促進對英國的AI投資。

 

3. 3. 自草創期開始，AI企業的人力資源便分散在全世界，這是因為這類企業需在全球尋找AI技能人才。對於畢業後回到自己國家的國際學生，這提供了居家從事軟體開發工作的機會。

 

4. 4. 廣泛意見認為英國智慧財產制度是值得信賴且可靠的，但對投資決策沒有重大影響，亦即英國智慧財產制度被視為雙因素理論中的背景保健因素（hygiene factor）。然而，需留意的是，處於草創期的AI新創公司缺乏利用英國智慧財產制度的經驗。

 

5. 5. 投資者通常需要專利來支持投資決策。專利相當於就技術獨特性提供了第三方意見，同時，若是企業停止交易，專利也提供「可出售的資產保險(saleable asset insurance)」。

 

6. 6. 科技產業相關人士普遍有錯誤的認知，認為「核心AI軟體不具專利性（not patentable）」。英國數位文化媒體暨體育部(DCMS)及AI辦公室(OAI)最近發布一份委託外部研究AI報告（Westgarth 等人，2022 年），此報告中也做出了類似的觀察結果。該報告提出，AI的價值在於透過應用來解決現存問題。然而，對AI相關發明的專利保護適用於所有技術領域。包含演算法或軟體的發明，只要能提供技術上的貢獻，便能透過專利進行保護。一如歐洲專利局(EPO)的做法，UKIPO核准了數千項有關AI領域的電腦及軟體發明（UKIPO，2019 年）。因此，專利確實為這個領域的創新者提供了保護，UKIPO 的專利實務手冊（Manual of Patent Practice）對於以軟體和電腦進行的發明，提供了廣泛的指引。

 

7. 7. 隨著新創公司成長為中型企業(中小企業)，他們也更加瞭解專利及著作權，但對於營業秘密相關智慧財產制度的瞭解仍稍顯薄弱。

 

8. 8. 看起來有兩個利益團體正在使用、開發AI技術和英國智慧財產制度，科技產業社群傾向以專利為主，並仰賴專利律師事務所；而媒體產業則主要會找著作權律師（solicitor）。

 

9. 9. 目前前述兩個專業少有重疊的利益團體之間，存在很大的歧異。若整合這兩個領域的專業，將有助於初創階段的AI企業發展商業戰略，藉此在保護、募集資金和開發利用方面，充分發揮企業關鍵資產的潛力。

 

10. 英國在孵化AI企業方面建立了卓越的聲譽。然而，英國的市場被認為太小，無法發展出大型的公司，也無法為大規模且有長期成長需求的企業，取得大量投資。許多成立時間不長的企業有提前退場的打算，或是計畫遷移到市場規模較大且以承擔風險和大型投資著稱的美國市場。英國太常在AI企業成長過程所取得的大規模經濟效益上，輸給其他更大規模的經濟體。英國商業、能源暨產業策略部(BEIS)的創新戰略(Innovation Strategy)文件（BEIS，2021），也揭櫫英國創新企業在擴大規模上所面臨的挑戰。

 

（四）訪談所得結論補充

1. 1. 智慧財產權

本研究發現，微型及中小企業對於專利流程、著作權以及營業秘密等三種類型智慧財產的瞭解差異很大。這些企業最瞭解專利相關知識，但卻較不看重著作權與營業秘密，也對其了解不深。在早期軟體開發階段，企業往往需仰賴著作權及營業秘密，但他們卻未能完全了解這兩者所提供的權利或法律保護。

 

 

圖7 不同參與者對不同智慧財產權之看法

 

處於早期（應用的先前階段pre-application）AI發展階段的新創公司，面臨如下困境：他們的主要資產是軟體，而軟體（在英國）不具可專利性。沒有專利，投資者便難以用一客觀指標衡量軟體程式碼的發明性，導致投資者產生專利偏見。

 

透過訪談，本研究也發現，目前英國在營業秘密保護方面的立場尚不明確。英國脫離歐盟後，現行的《2018年營業秘密保護（執法）條例》（英國皇家著作權，2018）是否繼續保持原貌，仍存在諸多疑問。其他問題則包含：相較於美國（美國政府出版局，2016）或歐盟（歐洲議會，2016），英國營業祕密的保護情況。

 

2. 2. 人力資本與人員任用

對於所有產業、公司規模及投資者而言，人力資源與技能是根本。所有受訪者均一致認為，資源供應對AI而言是最重要的一環。

 

許多較大規模的中小企業定期出席研討會、發表文章並參與黑客松（hackathons），與像是Google等大型跨國公司一起展現他們的活動與能力。這對許多試圖在AI領域闖出名號，且想與公司以外的人一起工作的AI研究人員來說是必要的。這可能不太容易跟企業的智慧財產權政策並行，因為企業往往就其營業秘密進行高規格的保護。

 

許多受訪企業也有AI團隊，由來自英國與其他國家的人員所組成。英國脫歐後的簽證問題，可能造成英國往返歐洲變得較為困難。然而，隨著COVID-19期間人們逐漸適應遠距工作，也讓開發團隊遍布全球成為可能。

 

3. 3. 投資與募資

大多數創投投資人希望看到公司具備專利，而企業投資者則對技術及團隊比較感興趣。許多中小企業認為專利很重要，因為專利能吸引與滿足投資者。然而，著作權或營業秘密等其他權利卻較少被投資者所認識，尤其是創投。

 

英國補助融資系統（grant funding system），包括Innovate UK、Innovate UK Edge補助以及UKIPO補助，被認為對於企業的早期發展階段非常有幫助。然而，絕大多數新創公司計劃盡可能盡快退場，因為他們認為英國不具市場規模或拓展企業規模的資本。美國被認為同時具備市場規模與資本，以及渴望收購新創公司的大型企業。

 

AI正廣泛應用於醫療科技產業，尤其是在新藥探索領域，這可能是受COVID-19疫情影響所致。

 

 

圖8 2019-2020年間AI應用領域的變化

 

4. 4. 數據

對所有產業而言，數據的取得至關重要。大型公司可取用自身所擁有的龐大數據，但新創公司能取得的數據有限，這可能導致其發展速度變慢。改善共同取用數據的情形或進行數據共享，將有助於新創公司加速開發，並創造出更多公平競爭的場域。大型公司對於主要資料源具有壟斷的潛力。

 

大多數受訪的中小企業指出，透過商業管道取得的資料集，還有內部合成的資料集，使他們擁有充足管道取用AI訓練數據。他們也指出，非常歡迎政府支持或產業支持用於訓練的匿名資料池(pooling of anonymised data)。然而，他們深知說服產業界參與並非易事。在這個問題上，相較於西方國家，中國大陸在收集與使用大量訓練數據的能力上有明顯的優勢（WIPO，2019）。這跟DCMS與BEIS委外研究的獨立報告（Hall & Pesenti，2017）所提的建議一致。這個報告建議訓練數據應該要更加容易取用，同時政府及產業界應致力於發展「數據信任（data trusts）」，以促進數據共享。

 

5. 5. 位於英國的關聯性

相較於歐洲其他地區，英國的生態系統及資金可得性普遍為人稱道。然而，多數企業會選擇在英國以外的地區尋求資金以擴大事業規模。一家大型企業指出，任何針對AI相關發明和創作的智慧財產保護所做的改變，都需要在國際或歐洲這類較大的層級施行。僅在英國提供一個單一的「特殊」AI權利，對許多跨國企業來說，可能毫無利益或用處。

 

三、AI投資的主要參與者及參與者類型

本研究將AI投資參與者歸類為少數幾個一般性群集，這些群集之間可能重疊，也可能有子群體存在集群中。

 

四種類型的AI投資者：

1. 1. 政府投資：本研究假設政府投資是由智慧財產制度以外的因素主導（因為政府經由立法訂定制度）。但是，政府機關在學術投資的產出，將連同為了投資或資金補助目的所需的智慧財產相關要件一併考慮。

 

2. 2. 對產品或服務直接進行內部投資的企業：透過運用本身內部資源，創設AI相關功能。

 

3. 3. 進行外部投資的企業：他們從第三方獲得產品或服務，有創投資金或以資金挹注外部研究。

 

4. 4. 專業投資者，例如創業投資或種子資金投資者，其投資根本上就是為了財務獲利。

 

以下為AI價值鏈中的六個組成元素：

 

1. 1. 晶片及硬體：開發用以支援AI應用之半導體晶片的公司（例如英特爾和高通）。

 

2. 2. 平臺及基礎設施：讓AI軟體執行的硬體架構或軟體框架（例如Google的AI平臺、Microsoft Azure及 TensorFlow）。

 

3. 3. 架構及演算法：AI框架讓AI應用程式的開發可以更快、更輕鬆（例如Microsoft CNTK及Caffe）。

 

4. 4. 企業解決方案：企業軟體的一種，這類軟體利用先進的AI技術，引導數位轉型（例如Digital Genius及Afiniti）。

 

5. 5. 垂直產業解決方案：垂直（特定市場行業）AI解決方案（在特定市場行業）旨在發現全新的機會，而不只是優化現有機會。例如：醫療保健服務中的Benevolent AI、金融和保險領域的Zest finance，以及農業領域的FarmersEdge。

 

6. 6. 大型企業：大公司，例如汽車及運輸領域的福特與波音、零售和媒體領域的迪士尼。

 

四、重要相關資訊

 

（一）訓練數據的可用性

對於英國等國家而言，另一個限制因素是，用以訓練模型的罕見數據不容易取得。這可歸因於諸多因素，包括未能認知到這類數據的價值，以及數據保護的考量。即使開發了一個獨一無二的AI技術或解決方案，英國也可能缺少合適的訓練數據。這與像是美國這類具有開放市場的國家，或是中國大陸這類由國家控制市場的地區形成鮮明對比。因此，大型企業准許開放其數據供第三方使用或許會是個機會，同時政府部門和組織也能夠提供英國企業大量（匿名）數據使用。這種方式可協助避免發生在加拿大的情況（Cowan & Hinton，2018）。雖然加拿大政府挹注大量投資進行AI研究，多數最後取得專利的發明都歸總部，不在加拿大的大型跨國企業所擁有。

 

（二）智慧財產保護

最近一項研究顯示，各行各業廣泛採用AI，可能對AI技術的智慧財產保護所需要件產生影響（Hilty 等人，2020），因為創新周期發展迅速，產品或系統汰換速度也很快。如果軟體系統在取得專利之前就已經過時，那麼投資一個透過專利取得正式保護的軟體系統可能就不具意義。因此，以智慧財產保護作為鼓勵進一步創新的誘因，這項標準假設可能不再適用。

 

此外，想要及時保護軟體發明可能有困難，尤其是透過專利進行保護，可能會限縮軟體新創公司吸引投資的能力，還可能阻礙他們透過智慧財產進行商業使用，例如授權交易，進一步產生收益的能力。因此，AI領域的智慧財產保護，可能有正當理由保護AI創造與發明方面的投資回報。

 

拜快速的開發時程及逐步改良所賜，主要技術的變化幅度非常小。多數變化致使計算速度提高，也改善了訓練數據集。儘管如此，原創且新穎的AI軟體及演算法可透過著作權或營業秘密進行保護，或是用專利保護相關技術貢獻。

 

開發AI的國家，包括英國在內，須制定一致的國家戰略和制度，以避免智慧財產漏失（Cowan & Hinton，2018 年）。這包含提供像是專利池（patent pools）或專家投資基金（specialist investment funds）等機制，藉此確保他們面對美國和中國大陸仍保有競爭力。在這種情況下，仍存在的問題是：英國智慧財產制度擴大範圍，是否能有效減緩部分前述已知的風險。

 

相關連結

https://www.gov.uk/government/publications/intellectual-property-and-investment-in-artificial-intelligence/intellectual-property-and-investment-in-artificial-intelligence