前言
隨著人工智慧技術的快速發展，專利申請人逐漸將AI工具靈活運用在專利申請流程中，例如透過目前熱門的GPT、Gemini、Claude或Copilot等大型語言模型 (LLM)，協助撰寫專利提案資料、生成完整專利說明書或是將專利說明書投入給AI以期獲得專業回饋意見，這些使用AI生成的專利文件表面上呈現高度專業，實際上潛在許多技術或法律風險。

以AI生成專利文件的特點
1、快速生成：當申請人將自己的發明想法提供AI後，可以迅速的生成一份長達數百頁的專利文件；或是將專利說明書反覆提供給AI，尋求AI提供參考意見，例如文字校對、權利保護範圍擴增等。相較於人力撰寫完整的專利文件或人為校對，速度方面大幅提高。
2、技術延伸：專利文件本質上仍是在介紹發明技術，當申請人藉助AI產出專利文件時，會根據申請人提供的基礎技術為申請人編撰出多個技術方案，甚至是延伸至申請人原本未預期的技術方案。
3、格式一致：對於文字誤繕、用語不一致等形式方面的問題，能夠快速正確修正。

可能的潛在顧慮
1、發明人不適格：申請人頭腦中或許有個隱約的發明想法，但還不甚具體，於是訴諸AI產生一份完整的專利說明書，這樣的創作過程在專利方面可能需思考是否能符合專利法相關規定。以美國而言，美國專利商標局在2025年11月28日發布了《人工智慧輔助發明的修訂版發明人資格指南 (Revised Inventorship Guidance for AI-Assisted Inventions)》，在該指南中明確指出真正的發明人應當具備發明構思 (conception)，構思是指「發明人在頭腦中形成一個明確且永久的想法，即完整且可實施的發明，該發明將在實踐中得到應用」。當「發明人擁有一個具體、確定的想法，針對當前問題的特定解決方案，而不僅僅是一個籠統的目標或研究計劃」時，構思才算完成。換言之，若申請人本身僅是概念性的想法而未有具體的技術方案，基於AI生成的專利說明書而提出申請，日後恐被質疑是否為真正發明人。
2、產出錯誤技術方案
AI擅長於「文字」的蒐集整合而非專業技術的理解，所生成的技術說明乍看之下似乎很專業，尤其是對於發明效果、發明訴求這方面的強化敘述，但仔細思考後會發現如何達成發明功效的具體技術內容卻相對薄弱、敘述缺乏連貫性或是前後邏輯沒有一致，更甚者，AI可能編造不切實際、不可實施的技術方案，也就是令人困擾的AI幻覺問題。
3、誤解技術核心
AI不見得能夠正確地提取發明的技術核心，以下範例說明使用者在連線登入若忘記正確的帳號／密碼時，可改為用手機號碼進行登入驗證。即便使用者已經更換手機，從舊手機（第二手機號碼）改為目前的新手機（第一手機號碼），仍然可以持用新手機向主機端發出「第二手機號碼」作為驗證請求，一旦驗證通過，主機便可回傳臨時密碼到使用者的「新手機」。



但若是參考AI建議的技術方案，卻是將臨時密碼傳送到使用者的「舊手機」。由此可以理解AI會過度濃縮「文字」，從而失去發明的特徵，甚至是誤解發明的技術核心。


4、洩露發明的風險
發明技術的洩露風險取決於所使用的AI類別，提供給雲端AI的資料若會進一步用於訓練或人工審查，發明技術外洩的風險將大為提高，這些提供出去的發明技術被AI模型吸收後，日後可能以相似發明技術特徵作為答案而回答其他用戶；相較之下，本地端部署的AI因為能把資料保留在內部環境，可大幅降低資訊外洩的風險，但此類AI模型的成本相對高出許多。

結論
人工智慧無可否認對專利申請人帶來便利，得以快速生成專利文件的基本框架，進而縮短申請人的前期資料蒐集及整合工作。然而人工智慧仍有前述風險，必須透過真人判斷技術正確性、發明技術核心、權利保護範圍的合理規劃等，申請人仍然需要實際嚴格檢視AI生成專利文件的正確性，畢竟「專利說明書」本質上是法律文件，但AI無法為申請人承擔任何法律責任。