AI X 知识产权｜AI时代，版权和专利规则要一起重写吗？——新加坡启动AI与知识产权全面公开咨询

2026年8月26日，新加坡法律部（MinLaw）与知识产权局（IPOS）联合发布了一份名为《关于新加坡知识产权制度应对人工智能的咨询》^[1]的文件，正式启动为期近两个月的公众咨询^[2]，截止日期为10月22日。该文件聚焦于版权及专利领域的五大议题。对于AI企业、内容平台及研发机构而言，这意味着未来的合规重点将进一步延伸至训练数据如何取得、AI部署如何控制风险、人类贡献如何得到法律承认等。

一、版权领域：从训练输入到人类创造

新加坡此次咨询在版权领域抛出的问题，精准地切入了当前全球AI版权争议的三个核心问题：输入、输出与可版权性。

1. 训练输入：如何提高AI训练的确定性、完善问责机制？

咨询文件的第一个问题直指AI产业链的源头——模型训练。如何为AI训练使用受版权保护的作品提供法律上的确定性和问责机制，是全球立法者面临的共同难题。

目前，新加坡《版权法2021》第244条确立了计算机数据分析（computational data analysis，CDA）例外^[3]，允许在符合条件的情况下复制作品用于计算机数据分析，包括机器学习，但要求使用者对相关作品具有合法访问权，并受到其他法定条件约束。然而，随着生成式AI的爆发，这一简单的机制是否足以平衡技术创新与权利人利益，引发了广泛争议。

同时，这一问题对于AI企业具有直接的商业意义。对于训练数据而言，真正需要核查的并不仅是“数据是否在互联网上公开”，还包括数据来源是否合法、是否受到访问控制、使用方式是否超出例外允许的范围，以及企业能否形成相应的授权和合规记录。

此次咨询并未预设立场，而是开放性地询问业界：现有例外的适用范围、合法访问要求以及权利人通过访问控制和技术措施表达其使用偏好的方式是否需要进一步明确？是否需要引入更具体的许可机制？这实际上是在试探一种介于“完全禁止”与“完全免费”之间的中间道路，试图在保障AI公司获取数据的同时，给内容创作者一个明确的交代。

2. 部署风险：AI部署和使用中的版权风险如何管理？

进一步到输出端，咨询关注的第二个重点是AI在实际应用中的侵权风险。这不仅仅指生成内容本身的侵权，还包括RAG（检索增强生成）等技术在调用外部知识库时可能产生的动态复制问题。

在新加坡的法律语境下，这一问题尤为敏感。因为新加坡不仅是AI研发中心，更是亚洲的数据枢纽和金融中心。如果AI工具在部署过程中频繁触发侵权警报，将直接影响企业采用AI技术的信心。因此，此次咨询的一项核心问题，是如何在现有版权原则下进一步明确AI开发者、部署者和终端用户之间的责任边界，并通过技术措施降低输出侵权风险。

作为参考的示例，文件在此提供了当前其它国家对于AI部署与使用过程中侵权的控制措施。在自愿性技术措施方面，文件以Kadrey诉Meta案与Getty诉Stability AI案为例，用以说明其如何影响诉讼结果。Kadrey案中，Meta对模型开展后训练，阻止模型“记忆”并输出训练数据中的特定文本，包括版权内容，这使得模型最终无法输出超过50个来自原告著作的词元，法院据此作出了构成合理使用的认定；Getty案中，在Stability屏蔽用于生成侵权输出示例的提示词后，原告亦撤回了输出侵权主张。在强制性监管措施方面，文件则列举了欧盟的《通用人工智能行为准则》与中国的《生成式人工智能服务安全基本要求》国家标准作为对照。进而，文件在此询问各方应当采取哪些技术措施，以及此类要求是否应按主体规模与能力分级，具体应当考虑哪些因素。

3. 人类创造性：什么程度的人类创造力足以获得版权保护？

这是关于AI辅助完成作品的核心追问：当人类只是输入了一个提示词，而AI完成了99%的创作工作时，这个作品还能算作人类的智力成果吗？

新加坡目前的版权法强调“作者必须是人类”，如果使用AI，最终作品需要与人类智力参与形成因果联系，并且人类的创作行为和决定要达到足够程度。咨询文件试图界定这个临界点：究竟需要多少人类的干预、选择或编排，才能让一个AI生成的内容被版权法保护。并且，在人类与生成式AI共同参与创作的情况下，应当如何理解、识别并证明人类创造性贡献。

二、专利领域：发明人与现有技术的重构

IPOS此次提出的两个问题直接触及了专利制度的核心问题，一方面是对发明人的判断，另一方面则是对现有技术的影响。

1. 人与AI共同参与发明时对发明人的判断标准

目前的专利法普遍要求发明人必须是自然人。此次咨询并未直接提出赋予AI发明人资格，而是着重讨论现有的发明标准如何适用于不同程度的人类与AI共创。咨询文件将这种共创置于一个连续光谱中进行考察，而该谱系的两极分别是从“AI完全作为辅助工具，帮助人类研究所给的问题及提出解决方案”到“AI自主地识别问题并生成新颖的解决方案最少或无需人类参与”^[4]。因此，未来真正需要解决的问题并不是使用AI以后发明人的判断，而是在人类与AI共同参与技术创新的情况下，哪些人类行为足以构成发明活动中的实质性贡献。

放到具体情境中，如果一项发明是由人类科学家和AI系统共同完成的，甚至AI在其中起到了关键性的构思作用，如何定义发明人，仅包含人类，是否掩盖了AI的真实贡献，导致专利权属不清，包含AI则需要突破目前的法律框架。如果更进一步选择不申请专利则导致技术无法获得保护，是否会阻碍相关领域的创新投入。

新加坡此次咨询，实际上是在为未来的“混合发明”寻找法律出口。它可能不会立即承认AI的发明人资格，但会进一步探索如何在说明书中披露AI的贡献，或者重新定义“人类发明人”在AI辅助下的认定标准，并最终走向重建完整的发明人确定的法律框架。

2. AI生成的技术披露是否改变“现有技术”规则体系

此次咨询的第二个专利议题是，AI生成的大规模技术披露可能对现有技术体系产生的影响。随着AI能够自动生成海量的技术方案、代码甚至论文，互联网上充斥着大量由AI生成但从未被实际实施的技术披露。这些内容虽然可能是AI幻觉或无意义的组合，但它们构成了公开的现有技术。

而官方关注的问题并不是将所有AI生成内容直接认定为“现有技术”，而是提出需要进一步研究：随着AI生成的技术信息越来越多并进入公众可获取的信息环境，这些材料将如何影响专利检索、审查、可专利性判断以及创新激励机制。

总结而言，此处存在至少两个层面的制度问题。第一，是检索层面的规模问题。AI可以在较短时间内生成大量技术方案以及技术说明。随着此类信息进入网络环境，专利检索体系可能需要面对明显增加的信息数量，并进一步判断其中哪些内容具有真正的技术相关性。第二，是法律层面的有效性问题。即使某一AI生成技术披露在形式上已经公开，其能否成为专利法意义上的有效现有技术，仍需要进一步考察公开性、技术内容以及相关法律标准。例如，一项存在明显技术错误、缺乏实施条件或者无法实际运行的AI生成方案，是否足以影响后续发明的新颖性或其他可专利性判断，并不能仅因其已经出现在互联网上而直接得出结论。

咨询文件关注如何识别AI生成的技术披露，以及是否需要进一步考虑相关的工具、流程、元数据、记录保存或披露机制^[5]。这意味着官方认为可能需要建立一种机制来识别、标记甚至过滤AI生成的技术披露，以维护专利审查体系的纯洁性和有效性。否则，专利制度鼓励真实创新的初衷，可能会被AI生成的信息垃圾所稀释。

三、结语：新加坡正在重新审视AI进入知识生产后的知识产权边界

目前，相关问题仍处于公开咨询阶段，最终是否以及如何形成法律、政策或技术层面的调整，仍有待后续程序确认。对于在新加坡开展AI研发、内容生产、软件服务及技术创新的企业而言，密切关注新加坡的这一轮咨询进程具有重要意义。作为亚洲的风向标，其最终形成的制度框架，极有可能成为未来亚太地区乃至全球AI治理的重要参考范本。而更值得提前进行的工作，是围绕数据来源、产品运行、创作研发过程以及证据留存建立可持续的知识产权治理体系。

10月22日咨询期结束后的反馈报告，值得我们持续追踪。

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