一、【引言人】莊弘鈺教授：《人工智慧對專利法制的衝擊與挑戰》
人工智慧以高效率的電腦運算進行資料蒐集、分析。將AI應用於智慧財產權業務而有具體成效者包括：專利現有技術檢索與分析、專利自動分類；商標圖形檢索、商標審查、商標申請商品和服務自動分類推薦，大幅減輕人力負擔並縮短審查處理時間。然而AI無法處理邏輯與常識問題，可能對特定族群產生歧視或對隱私權造成侵害；另系統本身的透明性與可受監督性存有疑問，在應用上亦受法令的限制。WIPO在2019年底提出議題清單，在專利權方面有(1)發明人身份認定，及衍生之專利權歸屬問題;(2)是否為可專利客體，及可專利性指南;(3)進步性之判斷標準;(4)技術公開之要求;(5)是否另創設權利體系（如植物新品種權、晶片設計權）；在著作權方面有(1)作者身份認定及權利歸屬問題;(2)著作侵權認定;(3)deepfake之違法問題;(4)一般性制度設計問題，以及資料保護的議題。本課程由四位專家就人工智慧對專利法制的衝擊與挑戰進行深入探討。

二、【與談人】李界昇教授：《Deep Learning for Patents》
資訊科學領域不斷發展以深度學習協助發明人產生新專利的技術，希望實現擴增發明 (Augmented Inventing)，進一步激發發明人的創新構想，並協助專利工程師撰寫新的專利。由於實務上美國專利價值較高、英文的自然語言處理研究較多，本課程以美國專利為例，說明深度學習在專利領域之應用上目前研究的進展。

三、【與談人】宋皇志教授：《人工智慧所完成發明的專利法議題》
人工智慧創作與發明的例子中，人工智慧的投入有多少？人工智慧所完成之發明是否為專利法所定義之發明？人工智慧所完成之發明，誰是發明人？邏輯上，人工智慧發明可以分成三類: (1)以人類為發明主體，人工智慧只是工具：所完成之發明當屬可專利之標的，發明人為操作人工智慧的人類。 (2)人類與人工智慧共同完成發明：所完成之發明當屬可專利之標的，操作人工智慧的人類為發明人（之一），問題是人工智慧能否當共同發明人？ (3)人工智慧單獨完成發明，人類只給定基本條件與限制：此發明是否為可專利之標的？若是，誰是發明人？決定發明人是誰，在專利法上為何重要？難以決定誰是發明人，在專利法上會面臨什麼困境？本課程介紹DABUS案在歐洲、美國的處分與反思。

四、討論及交流
謝銘洋大法官曾就人工智慧對智慧財產領域造成的衝擊提出一連串的問題：現有的智慧財產制度是為保護人類創作與技術創新而設，人工智慧的創作或發明原非預想的適用對象，是否有必要對人工智慧的創作和發明給予權利保護？是否要開放既有的智慧財產制度來保護非人類的智慧創作？人工智慧涉及許多高端技術的開發以及大量的資料學習，人工智慧的創作和發明是否也需要有經濟上的誘因？人工智慧創作或研發的成果是否可以受到智慧財產權的保護？若可受保護，其權利歸屬於誰？該如何給予保護？是否納入既有的智慧財產制度而賦予排他權？如是，對於既有體系會造成如何的衝擊？是否會壟斷並排擠人類創作？如不將其納入智慧財產保護體系，是否就其權利內容、排他性高低、保護期間長短，甚至權利歸屬，另為適當之考量，賦予一個特別權保護？本課程討論中學者有深入的交流。