AI浪潮下，企业IPR的破局与新生之路

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侵权监测与应对是企业IPR维护企业知识产权权益的重要职责。传统的商标侵权监测主要依赖人工的方式，工作难度大、效率低，很难及时发现和应对侵权行为。先进的AI技术可以自动采集、分析和对比商标信息，帮助企业实现商标监测的自动化和持续性。一旦发现商标侵权行为, AI系统还可以及时发出侵权警报，帮助企业及时发现市场上的侵权行为，采取措施进行打击，维护企业的合法权益。

基于区块链的AI存证工具实现了侵权页面自动抓取、哈希值实时上链。在应对侵权纠纷时，证据的收集和固定是关键。有了这类工具，企业IPR就能更快速、有效地获取和固定证据，提高维权效率，让侵权者得到应有的惩罚。

二

法律风险升级：为企业IPR工作增添新挑战

（一）权属认定灰色地带扩大

随着AI在企业内部的广泛应用，权属认定变得越来越复杂。就拿工程师使用ChatGPT辅助设计产生的技术方案来说，很可能引发《专利法》第6条关于职务发明认定的争议。在日常工作中，企业IPR一定要积极探索对AI辅助创作成果的权属管理，制定明确的内部规定，避免潜在的法律纠纷。

此外，开源代码污染风险也不容忽视。GitHub Copilot生成代码可能包含GPL（GNU General Public License）等协议代码片段，某软件公司就因为AI生成代码未合规审查，导致被迫开源核心模块，损失预估上亿元。这对企业来说是个巨大的损失，企业IPR要加强对AI生成代码的合规审查，建立严格的审查流程，确保企业使用的代码合法合规，保护企业的知识产权安全。

（二）数据合规三重门挑战

数据合规是企业IPR在AI时代面临的又一重大挑战。在训练数据来源合法性上，使用网络爬取数据训练企业内部AI工具，可能违反《数据安全法》第32条。某咨询公司就因为使用未经授权的行业数据库训练专利分析模型，被处以高额罚款。这提醒企业IPR，在使用数据训练AI模型时，一定要确保数据来源合法合规，提前做好授权工作，避免法律风险。

在输出内容侵权连带责任上，根据最近的典型案例，企业若未建立AI生成内容的版权过滤机制，需对侵权输出承担较大比例的责任。这就要求企业IPR要建立完善的AI生成内容版权过滤机制，加强对输出内容的审核，防止侵权行为的发生。企业IPR可以借助一些专业的版权检测工具，对AI生成的内容进行筛查，确保内容的合法性。

另外，员工使用公共AI工具处理技术文档，可能导致商业秘密泄露。企业要加强对员工使用AI工具的管理，制定相关的规章制度，限制员工在处理敏感信息时使用公共AI工具，防止商业秘密泄露。

三

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