一、事件概述：一场静悄悄的"制度革命"

2026 年 2-3 月，《商学院》杂志推出重磅合刊《AI+ 知识产权，迎接新规则时代》，首次系统性地揭示了人工智能技术对传统知识产权体系的颠覆性冲击。

这不是危言耸听，而是正在发生的现实：

专利领域：AI 生成的技术方案能否申请专利？如果 AI 是"发明人"，专利权归谁？

版权领域：Midjourney 生成的画作有版权吗？训练 AI 用的数据是否侵权？AI 写出侵权内容谁来负责？

商标领域：元宇宙中虚拟商品的商标如何使用？"混淆可能性"标准在虚拟世界还适用吗？

国际博弈：欧盟出台《人工智能法案》，美国推进《人工智能创新法案》，中国如何构建自己的 AI 知识产权体系？

更深层的冲突在于：诞生于工业时代的知识产权制度，能否适应智能时代的创新范式？

作为知识产权从业者，我们正站在历史的十字路口。这不仅是法律条文的修订，更是整个创新生态的重构。今天，让我们深度拆解这场"规则地震"的核心议题与应对之道。

二、专利制度挑战：当 AI 成为"发明人"

（一）核心争议：AI 能否成为发明人？

经典案例：DABUS 之争

2018 年，科学家 Stephen Thaler 开发了一款名为 DABUS 的 AI 系统。这款 AI"独立"设计出了一款具有特殊齿形的食品容器和一个基于闪光技术的紧急信号灯。

Thaler 在向各国专利局提交申请时，做了一个前所未有的尝试：将 DABUS 列为发明人。

全球裁判结果：

中国立场：

根据《专利法实施细则》第十三条规定："专利法所称发明人或者设计人，是指对发明创造的实质性特点作出创造性贡献的人。"

关键词是"人"。在现行法律框架下，AI 无法成为发明人。

（二）深层冲突：算法"黑箱"vs"充分披露"

专利制度的基石：

专利的本质是"以公开换保护"——发明人向公众充分披露技术方案，作为交换，获得一定期限的独占权。

《专利法》第二十六条要求：

说明书应当对发明或者实用新型作出清楚、完整的说明，以所属技术领域的技术人员能够实现为准。

AI 的挑战：

深度学习算法是一个典型的"黑箱"：

输入：海量训练数据

输出：优化后的技术方案

过程：神经网络内部的权重调整，人类无法理解

灵魂拷问：

如果连开发者都无法解释 AI 是如何得出某个技术方案的，如何满足"充分披露"的要求？

真实困境：

某制药公司使用 AI 发现了一种新的药物分子结构。AI 给出了分子式和合成路径，但无法解释"为什么这个结构有效"。

专利申请时，审查员质疑：

本领域技术人员能否根据说明书重复该发明？

如果无法理解原理，如何判断是否具有"创造性"？

可能的解决方案：

降低披露标准：只要 AI 能稳定输出结果，无需解释内部逻辑

引入"算法审计"：要求提供训练数据、模型架构、测试报告等替代性证据

创设新型权利：为 AI 生成发明设立独立的"算法专利"类别

（三）实务影响：企业专利战略的三大转变

转变一：从"保护成果"到"保护过程"

传统专利保护的是最终技术方案。但在 AI 时代，同样的输入可能产生不同的输出，固定的权利要求难以覆盖 AI 的动态生成结果。

新策略：

保护训练数据的选取和处理方法

保护模型架构和参数调优策略

保护 AI 与人类协作的创新流程

转变二：从"单点申请"到"系统布局"

AI 驱动的创新往往是系统性的，单一专利难以形成有效保护。

新策略：

围绕核心 AI 模型构建专利池

同时申请方法专利、系统专利、应用专利

结合技术秘密保护关键参数和数据集

转变三：从"防御性公开"到"进攻性布局"

过去，企业为防止他人申请专利，会主动公开技术方案（防御性公开）。现在，更多企业选择：

新策略：

快速申请抢占优先权

通过 PCT 途径进行全球布局

积极参与标准制定，推动专利入标

（四）从业者建议：AI 相关专利申请的实操要点

要点一：明确"人机协作"的贡献边界

在专利说明书中清晰描述：

人类工程师的贡献（如问题定义、数据标注、结果验证）

AI 系统的贡献（如方案生成、参数优化）

人机交互的具体流程

目的： 确保发明人资格符合法律要求，同时体现 AI 的技术价值。

要点二：强化"可重复性"证据

为应对"充分披露"质疑，建议准备：

训练数据集的详细描述（来源、规模、预处理方法）

模型架构图和关键参数

多轮测试的结果一致性报告

第三方验证报告或开源代码仓库链接

要点三：采用"多层次"权利要求设计

独立权利要求：保护最核心的技术方案

从属权利要求：层层细化，覆盖具体实现方式

替代方案权利要求：涵盖可能的规避设计路径

三、版权灰色地带：生成式 AI 的权利迷宫

（一）核心问题：AI 生成内容有版权吗？

场景还原：

你在 Midjourney 输入提示词："一只穿着西装的猫在开会，赛博朋克风格"。

30 秒后，AI 生成了一幅精美的图片。

灵魂拷问：

这幅图有版权吗？如果有，版权归谁？

全球司法实践：

中国最新进展：

2023 年，北京互联网法院在某 AI 文生图案件中作出里程碑式判决：

原告通过设置提示词、参数调整、反复修改等方式，体现了其个性化的选择和安排，涉案图片具备"独创性"要件，应受著作权法保护。

关键突破：

法院没有纠结于"AI 是否是作者"，而是聚焦于人类的贡献是否达到"独创性"标准。

（二）训练数据合法性：一场数十亿美元的豪赌

核心争议：

生成式 AI 需要海量数据进行训练。这些数据从哪里来？

Stability AI：被指控使用数亿张未经授权的网络图片训练 Stable Diffusion

OpenAI：被纽约时报起诉，指控其使用数百万篇付费墙文章训练 GPT 模型

GitHub Copilot：被程序员集体诉讼，指控其使用开源代码训练商业模型

法律焦点：

1. "合理使用"抗辩是否成立？

美国《版权法》第 107 条规定了"合理使用"的四要素：

使用的目的和性质（是否商业性）

作品的性质（是否事实性）

使用部分占原作品的比例

对原作品市场价值的影响

AI 公司的论点：

训练是"转换性使用"（transformative use），不是简单复制

AI 学习的是"规律"而非"表达"

不会替代原作品的市场需求

权利人的反击：

商业性使用明显，不符合合理使用

大规模复制本身就是侵权

AI 生成内容会直接竞争原作品市场

2. "选择退出"（Opt-out）机制是否可行？

一些平台提出：权利人如果不希望作品被用于 AI 训练，可以声明"Opt-out"。

问题：

默认规则是"可以训练"还是"禁止训练"？

个人创作者是否有能力及时发现并声明？

历史已训练的数据如何处理？

（三）侵权责任主体：谁是"背锅侠"？

场景：

用户使用某 AI 写作工具生成了一篇文章。后来发现，这篇文章抄袭了某知名作家的作品。

问题：

谁应该承担侵权责任？是用户、AI 开发者、还是平台方？

责任链条分析：

中国司法趋势：

参考《民法典》和《信息网络传播权保护条例》，未来可能的裁判规则：

用户责任：如明知或应知侵权仍使用，承担直接责任

开发者责任：如未采取合理预防措施（如相似度检测），承担连带责任

平台责任：接到通知后未及时处理的，对扩大损失承担责任

实务建议：

对 AI 开发者：

建立训练数据合规审查机制

部署输出内容的侵权检测系统

在用户协议中明确责任分担

购买知识产权保险转移风险

对用户：

不要直接使用 AI 生成的商业内容

进行人工审核和二次创作

保留创作过程的证据（提示词、修改记录）

对重要内容进行版权登记

（四）从业者机遇：AI 版权服务的五大蓝海

蓝海一：训练数据合规审计

服务内容：

审查企业 AI 训练数据的来源合法性

设计数据获取的授权机制

建立"可追溯"的数据供应链

目标客户： AI 大模型公司、自动驾驶企业、医疗 AI 开发商

蓝海二：AI 生成内容版权登记

服务内容：

协助客户进行 AI 生成内容的著作权登记

设计"人类贡献"的证据固化方案

提供版权价值评估服务

目标客户： 游戏公司、广告公司、内容创作平台

蓝海三：侵权风险监测与应对

服务内容：

监测 AI 生成内容是否侵犯他人权利

代理侵权纠纷的谈判和诉讼

设计"通知 - 删除"快速响应机制

目标客户： AI 平台运营商、MCN 机构、自媒体

蓝海四：版权许可与交易

服务内容：

代理权利人与 AI 公司的授权谈判

设计分层次的许可模式（如按训练次数收费）

搭建版权交易平台

目标客户： 出版社、图片库、音乐版权方

蓝海五：政策咨询与标准制定

服务内容：

参与 AI 版权立法咨询

代表行业组织提出政策建议

协助企业应对跨境合规

目标客户： 行业协会、大型科技企业、政府机构

四、商标新维度：元宇宙中的品牌保卫战

（一）核心挑战：虚拟世界的商标使用边界

场景还原：

耐克在现实世界拥有"NIKE"商标。

某天，一家公司在元宇宙平台（如 Decentraland）上开设了一家虚拟商店，销售带有"NIKE"标识的虚拟运动鞋（NFT 形式）。

问题：

这构成商标侵权吗？

现实案例：

2022 年，耐克起诉 StockX 在元宇宙中未经授权使用其商标销售 NFT 球鞋。

2023 年，爱马仕起诉 MetaBirkins 艺术家创作并销售虚拟版"Birkin 包"NFT。

裁判趋势：

美国法院在 MetaBirkins 案中判决：

虚拟商品同样可能构成商标侵权，关键在于是否会造成消费者混淆。

（二）"混淆可能性"标准的虚拟化重构

传统标准：

商标侵权的核心判断标准是"混淆可能性"，通常考虑：

商标的相似度

商品的关联度

销售渠道的重合度

消费者的注意力水平

元宇宙中的新变量：

1. 虚实交叉混淆

消费者可能误以为虚拟商品与现实品牌存在官方关联。

案例：

用户在元宇宙中看到"虚拟 LV 包"，可能认为这是 LV 品牌的官方产品，进而影响其在现实世界的购买决策。

2. 跨次元稀释

即使不构成直接混淆，虚拟世界的低质商品可能损害现实品牌的声誉。

场景：

某用户在元宇宙中购买了一个粗制滥造的"虚拟 Gucci 包"，体验很差，从此对现实 Gucci 品牌产生负面印象。

3. 二次创作边界

用户在元宇宙中对自己购买的虚拟商品进行改造（如给虚拟衣服添加图案），是否构成侵权？

法律争议：

这属于"合理使用"还是"改编权侵权"？

虚拟商品的"首次销售原则"是否适用？

（三）实务策略：品牌方的元宇宙商标布局

策略一：全类别注册 + 防御性布局

注册类别建议：

第 9 类：可下载的数字商品（NFT、虚拟服装）

第 35 类：在线零售服务（虚拟商店）

第 41 类：娱乐服务（虚拟世界游戏）

第 42 类：技术服务（区块链、元宇宙平台）

防御性注册：

注册近似商标防止"搭便车"

在不同元宇宙平台提前占位

考虑注册声音商标、动态商标等非传统商标

策略二：建立"虚拟 - 现实"联动监控体系

监控对象：

主流元宇宙平台（Decentraland、Sandbox、Roblox）

NFT 交易市场（OpenSea、Rarible）

社交媒体上的虚拟商品推广

技术手段：

图像识别技术自动发现侵权虚拟商品

区块链追踪 NFT 的交易链路

爬虫监测关键词和商标使用情况

策略三：设计分层授权机制

针对不同使用场景，设计灵活的授权模式：

（四）从业者建议：元宇宙商标维权的实操要点

要点一：固定电子证据

元宇宙中的侵权行为具有"易逝性"，必须及时取证：

使用区块链存证工具固化网页截图

录制虚拟世界中的侵权场景视频

购买侵权 NFT 并保存交易记录

公证虚拟商店的展示内容和销售数据

要点二：选择管辖法院

元宇宙侵权往往涉及跨境因素，管辖权是关键：

优先选择对知识产权保护较强的法域（如中国、美国、欧盟）

考虑被告财产所在地便于执行

关注平台用户协议中的管辖约定

要点三：多元化维权手段

除了诉讼，还可以考虑：

向元宇宙平台投诉要求下架

向 NFT 交易平台举报冻结账户

通过媒体曝光施加舆论压力

与行业协会合作发起联合行动

五、国际博弈：全球 AI 知识产权规则的"三国演义"

（一）欧盟：《人工智能法案》的"布鲁塞尔效应"

立法进程：

2024 年，欧盟正式通过《人工智能法案》（AI Act），成为全球首部综合性 AI 监管法律。

核心框架：

欧盟采用"风险分级"监管模式：

知识产权条款：

法案要求高风险 AI 系统的提供者必须：

披露训练数据的来源和特征

确保数据符合版权法规

建立侵权投诉处理机制

"布鲁塞尔效应"：

正如 GDPR 影响了全球隐私保护规则，欧盟希望通过 AI 法案确立全球标准：

跨国企业为进入欧盟市场，会主动遵守欧盟规则

其他国家可能借鉴欧盟立法模式

形成事实上的"全球统一标准"

对中国企业的影响：

出口欧盟的 AI 产品需满足额外合规要求

训练数据需进行版权清理

建议提前布局欧盟知识产权注册

（二）美国：《人工智能创新法案》的"产业优先"逻辑

立法背景：

2023 年，美国参议院提出《人工智能创新法案》，核心目标是保持美国在 AI 领域的全球领导地位。

核心思路：

与欧盟的"预防性监管"不同，美国采取"促进创新 + 事后追责"的模式：

1. 放宽监管限制

避免过度干预早期研发

鼓励产学研合作

简化 AI 产品的审批流程

2. 强化知识产权保护

推动 AI 生成内容的版权保护

加强 AI 核心技术的专利保护

打击外国企业的技术窃取行为

3. 聚焦国家安全

限制敏感 AI 技术出口

审查外资对美国 AI 企业的投资

建立 AI 供应链安全审查机制

中美博弈焦点：

1. 人才流动限制

收紧中国留学生和研究人员的签证

限制华裔科学家参与敏感项目

推动"脱钩断链"

2. 技术封锁

禁止向中国出口高端 AI 芯片

限制美国资本投资中国 AI 企业

施压盟友加入技术联盟

3. 规则话语权

在 WIPO 等国际组织推动有利于美国的规则

联合盟友制定"民主 AI"标准

指责中国"强制技术转让""知识产权盗窃"

（三）中国：构建自主 AI 知识产权体系的"第三条道路"

政策演进：

2017 年：《新一代人工智能发展规划》首次提出构建 AI 知识产权体系

2021 年：《知识产权强国建设纲要（2021—2035 年）》明确 AI 知识产权保护方向

2023 年：国家知识产权局发布《人工智能领域知识产权指导意见（征求意见稿）》

2026 年："十五五"规划将 AI 知识产权列为重点任务

核心思路：

中国的策略既不同于欧盟的"强监管"，也不同于美国的"产业优先"，而是探索"发展与规范并重"的第三条道路：

1. 鼓励创新

设立 AI 专利快速审查通道

建立 AI 产业园区提供政策支持

推动产学研协同创新

2. 完善保护

研究 AI 生成内容的版权保护规则

加强 AI 核心技术专利保护

严厉打击 AI 领域的侵权行为

3. 防范风险

建立 AI 伦理审查机制

规范训练数据的使用

防止 AI 技术滥用

制度创新方向：

1. 数据知识产权

探索数据确权、交易、保护的制度框架

浙江已率先将数据知识产权纳入"十五五"规划

可能创设独立的"数据财产权"

2. 算法备案与透明

要求高风险 AI 算法进行备案

建立算法透明度评估机制

平衡商业秘密与公共利益

3. 跨境数据流动

在保障安全前提下促进数据跨境流动

参与全球数字贸易规则制定

推动建立多边 AI 治理框架

（四）从业者策略：全球化时代的 IP 布局建议

建议一：建立"多法域"思维

AI 企业往往面向全球市场，必须考虑不同法域的规则差异：

行动清单：

梳理目标市场的 AI 监管要求

对比各国版权、专利、商标规则

聘请当地律师提供合规意见

建议二：采用"模块化"合规架构

针对不同市场设计灵活的产品架构：

示例：

欧盟版本：增加数据披露模块、人工监督接口

美国版本：强化知识产权保护、技术加密

中国版本：符合算法备案要求、内容审核机制

建议三：参与国际标准制定

一流企业做标准：

参与路径：

加入 ISO、IEEE 等国际标准组织

参与国内 AI 标准技术委员会

与行业协会合作提出标准提案

收益：

掌握规则制定话语权

推动自有专利入标

建立行业领导地位

六、深度研判：AI 知识产权的十大趋势预测

基于当前的发展态势，我们对未来 5-10 年的趋势做出以下判断：

预测一：AI 发明人资格将从"绝对禁止"转向"有限承认"

时间线：

2026-2028 年：主要国家维持现状，但展开广泛讨论

2029-2030 年：可能出现首个 G20 国家试点"AI 辅助发明"特殊类别

2031 年后：逐步建立"人类 +AI"共同发明的认定规则

影响：

专利申请量可能激增

专利审查周期延长

专利质量参差不齐

预测二：训练数据"合理使用"边界将逐步清晰

可能路径：

通过系列判例确立"转换性使用"的判断标准

立法明确特定情形下的免责条款（如科研、教育）

建立集体管理组织统一授权

商业模式创新：

出现"数据银行"集中管理版权授权

按训练次数或模型规模收费

建立数据溯源和收益分配机制

预测三：AI 生成内容版权登记将常态化

制度设计：

设立专门的"AI 生成作品"登记类别

要求披露 AI 工具和人类贡献程度

颁发差异化证书（如"高人类参与度""低人类参与度"）

市场影响：

AI 内容交易平台兴起

版权保险产品开发

版权估值模型成熟

预测四：元宇宙商标侵权案件将爆发式增长

驱动因素：

元宇宙用户规模突破 10 亿

虚拟商品市场规模超万亿美元

品牌方加大虚拟世界投入

司法应对：

设立专门的互联网法院审理元宇宙案件

建立跨境执法协作机制

发展虚拟资产查封和执行技术

预测五：AI 知识产权保险将成为标配

保险产品：

AI 训练数据侵权险

AI 生成内容被侵权险

AI 专利无效险

AI 跨境合规险

市场规模：

预计到 2030 年，全球 AI 知识产权保险市场规模将超过 100 亿美元。

预测六：AI 驱动的知识产权服务将普及

应用场景：

AI 辅助专利检索和撰写

AI 自动生成商标注册方案

AI 监测侵权线索并预警

AI 评估知识产权价值

行业冲击：

低端代理服务被替代

高端咨询服务需求增加

从业人员技能结构转型

预测七：标准必要专利（SEP）战场将延伸至 AI 领域

焦点领域：

AI 模型互操作性标准

数据格式和接口标准

AI 伦理和安全标准

博弈格局：

中美欧争夺标准主导权

专利许可费率成为焦点

反垄断监管介入 SEP 许可

预测八：AI 知识产权的刑事保护将加强

立法趋势：

降低 AI 领域犯罪的入罪门槛

提高法定刑期和罚金

增设单位犯罪责任

执法重点：

打击 AI 训练数据盗版

惩治 AI 生成内容恶意侵权

查处 AI 技术非法出口

预测九：发展中国家将寻求"规则突围"

诉求：

反对发达国家设置过高保护标准

主张 AI 技术的普惠 access

要求建立技术转移机制

可能行动：

在金砖国家、非盟等框架下协调立场

推动 WIPO 改革增加代表性

探索开放式创新模式

预测十：AI 知识产权将与 ESG 深度融合

连接点：

AI 伦理成为 ESG 评级指标

知识产权合规纳入社会责任报告

投资者关注 AI 企业的 IP 风险管理

企业应对：

将 IP 战略纳入 ESG 框架

定期披露 AI 知识产权信息

接受第三方审计和认证

七、从业者指南：在变革中寻找确定性

面对 AI 带来的规则不确定性，知识产权从业者如何应对？以下是分角色的实操建议：

（一）企业 IP 管理者：构建"敏捷型"IP 战略

行动一：建立 AI 知识产权盘点机制

每季度进行一次全面梳理：

现有专利组合中哪些可能被 AI 颠覆？

有哪些 AI 相关创新可以申请保护？

训练数据和 AI 模型是否需要特殊保护？

行动二：设计"情景规划"

针对不同的规则演变路径，准备多套预案：

行动三：建立跨界合作网络

与法务、技术、业务部门定期沟通

加入 AI 产业联盟获取前沿信息

与高校、研究机构建立合作关系

（二）律所/代理机构：打造"AI+IP"服务能力

能力建设一：培养复合型人才

理想的人才画像：

懂法律（知识产权法、数据法、AI 伦理）

懂技术（机器学习原理、算法逻辑）

懂商业（AI 产业链、商业模式）

培养路径：

内部培训 + 外部进修

与技术团队轮岗交流

参与实际 AI 项目积累经验

能力建设二：开发标准化产品

将服务产品化，提高效率：

能力建设三：投资技术工具

采购 AI 专利检索和分析工具

开发自动化文档生成系统

建立案例数据库和知识图谱

（三）研究人员：把握学术研究的"富矿"

研究方向建议：

1. 基础理论

AI 法律人格的理论基础

知识产权法的哲学重构

创新激励理论的更新

2. 比较法研究

各国 AI 知识产权立法比较

国际条约的适应性分析

跨境执法协作机制

3. 实证研究

AI 专利的质量和价值评估

AI 版权纠纷的裁判规律

产业政策的效果评估

4. 交叉学科

AI 伦理与法律的融合

技术治理的制度设计

经济学视角的效率分析

发表策略：

关注顶级期刊的特殊征稿

参与国际学术会议建立影响力

与实务界合作开展课题研究

（四）政府/行业协会：平衡"保护"与"发展"

政策建议：

1. 完善立法

加快 AI 知识产权专门立法

明确 AI 生成内容的法律地位

建立适应技术迭代的弹性规则

2. 优化服务

设立 AI 专利快速审查通道

提供免费的法律咨询和培训

建立纠纷调解和仲裁机制

3. 促进合作

组织产学研对接活动

推动建立行业自律公约

参与国际规则制定

4. 防范风险

建立 AI 知识产权风险预警机制

加强对弱势群体的保护（如个体创作者）

防止大企业垄断 AI 创新资源

八、结语：在不确定的时代做确定的事

AI 带来的知识产权"规则地震"，本质上是生产力变革倒逼生产关系调整的历史进程。

回顾历史，每一次技术革命都伴随着法律制度的重构：

印刷术催生了现代版权制度

工业革命推动了专利法的完善

互联网引发了网络知识产权的新规则

今天，AI 革命正在重演这一历史逻辑。

变的是什么？

保护的对象（从人类创作到 AI 生成）

认定的标准（从"人类中心"到"人机协作"）

规则的边界（从物理世界到虚拟空间）

不变的是什么？

保护创新的初心

平衡利益的智慧

促进进步的使命

对于知识产权从业者而言，这是一个充满挑战的时代：

熟悉的规则在瓦解，陌生的问题在涌现，昨天的经验可能成为明天的桎梏。

但这更是一个充满机遇的时代：

新的需求在爆发，新的服务在诞生，新的领袖在崛起。

在不确定的时代，我们可以做哪些确定的事？

对个人：

持续学习，保持对新技术的敏感度

深耕专业，在细分领域建立壁垒

拓展视野，关注全球规则演变

对企业：

尊重创新，将知识产权纳入核心战略

拥抱变化，灵活调整 IP 布局策略

履行责任，推动行业健康发展

对社会：

鼓励创新，为试错提供宽容环境

维护公平，防止技术垄断和滥用

促进共享，让 AI 红利惠及更多人

最后，用一句话总结：

AI 时代的知识产权规则正在重塑，但保护创新、促进进步的价值永不过时。

在这场"规则地震"中，唯一确定的，就是那些始终坚持创新、尊重规则、拥抱变化的人，将成为新时代的赢家。

而这，正是我们作为知识产权从业者的使命与荣光。

参考资料：

《商学院》杂志 2026 年 2-3 月合刊《AI+ 知识产权，迎接新规则时代》

世界知识产权组织（WIPO）《人工智能与知识产权政策指南》

欧盟《人工智能法案》（AI Act）正式文本

美国《2023 年人工智能创新法案》草案

中国国家知识产权局《人工智能领域知识产权指导意见（征求意见稿）》

北京互联网法院 AI 文生图著作权案判决书

美国 Copyright Office《AI 生成作品版权登记指南》