整個三月新創圈都圍繞著AI的話題討論，從新創公司OpenAI的人工智慧（AI）聊天機器人ChatGPT走紅所掀起的AI投資新旋風，不僅投資人躍躍欲試，也有更多新創團隊在此領域尋求關注，不論是開發AI工具或使用AI工具皆是，但在此背後，其實更反應的是這幾年新創投資圈的波折，整體經濟情勢未見明朗，新創團隊仍應一步一步穩定前行。特別是在前幾年很多新創高速發展、開疆拓土，但內部管理往往未能跟上，不論是人員或制度面，以致於速度一慢下來，內外問題便紛紛浮現了。總之，如果您正在AI這個賽道，或有志於此領域，甚至您是其他領域的創業家，我們都提供了以下一些發展應注意事項。
一、收斂自己的核心技術及競爭力
這是個好的時機點，去聚焦發展方向並集中資源。絕大部分新創都不是以最初始的產品持續到最後，發展過程中的「軸轉」（pivot）是常見甚至必須的，在目前大環境變動下，剛好可以藉此機會思考回歸到產品本質面，繼續前進。
二、盤點釐清核心技術的權利狀態
臺灣新創公司多是中小或微型企業，投資環境及規模亦和歐美有所差距；從而，其要在賽道上取得一席之地，除了投資人的資金挹注外，借助「第三人所握有技術」的「外部資源」加速發展、縮短研發期程，搶時進入市場，便是常見作法，此在需要大量資源投入的AI領域更是如此。然而，外部資源的挹注及使用，其間對價關係便顯重要，此權利義務關係之基石如不穩固，便會影響後續發展。對此，我們建議從以下面向著手盤點。
1.釐清有無權利使用上的風險
(1)AI的核心在於「演算法」（algorithm），這樣的「電腦軟體程式」開發甚為複雜，為求時效，很多團隊也會從GitHub等平臺找尋既成模組或開源模組。然而，如使用到開源軟體（open source software），務必注意其使用規範及限制（本質上屬於「授權」），像是可否商用、編寫後的程式碼（source code）是否需公開，甚至產出結果是否需開放等。如未遵循或逾越了使用規範，仍很高風險會被認定為侵權（千萬不要有「主張合理使用即可」的錯誤觀念）。尤其是，此類模組的研發者多為國外團隊，而國外權利人對於智慧財產權都甚為重視，甚至不惜跨國維權，筆者就接觸過不少此類案件，建議團隊千萬別輕忽了。
(2)所開發成果的權利歸屬，特別留意「共同研發」
a.為因應快速發展趨勢，新創團結打群架也是常見的作法。而新創主要技術支援，很大一部分來自於政府機關及學校的合作案、產學合作及技轉案件等。此應留意我國「科學技術基本法」，及所延伸的「經濟部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法」、「教育部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法」等規定；這類涉及到政府計畫的合作案，對於研究成果務必確認「權利歸屬」及「能否移轉」。甚者，即使不是政府計畫，基本上學校機關也多已有規範其（教）職員任職期間產出的研究技術成果，智慧財產權屬於學校機關；這會本質上框架了成果的使用，亦即，可能並非單純所執行的教職員（教授）就能決定成果的使用。如新創有涉及這類合作模式，務必確認並及早規劃因應。
b.和民間企業共同研發亦需注意。臺灣有很完整的製造產業鏈，無數新創都是和業者合作，將新技術結合應用場景，解決問題，進而找到自己的定位。然而，這樣的合作關係對於產出成果的權利歸屬亦需留意。在智慧財產權領域，著作權、專利、營業秘密等，其「共同研發」確實表示成果也共享，但前提是有「實質投入研發或創作」，只有idea或問題的提供，而沒有解決方案或手法，不足以被認定為創作。然而，實務往往更為複雜，雙方實質研究者固然不少，但廠商提供研發或試用場域、資助經費而要求列名「共同發明人」、共有專利權者亦相當常見。甚至，筆者也碰過，新創團隊被傳產公司要求將研發成果的專利申請權人約定為傳產公司，以換取後續團隊產品服務的出海口（訂單），沒想到專利獲准後，雙方合作關係因故生變、訂單告吹，驚覺不對勁的新創團隊此時想再把專利取回，就變得非常棘手。簡而言之，只要能用「授權」，就不要「讓與」，更不要把權利直接約定或登記為第三人。
(3)委外研發則需注意監督及管理。前述的共同研發，雙方投入資源培育成果，有一致的重視目標，大家比較願意進行保護。但很多新創公司會有委託第三方（可能是外部小型工作室、個人）研發的狀況，這類多半短期的合作案，公司應務必實質監督管理，並要求不得外洩、揭露案件資訊等。此外，於某些領域（例如資通相關）如果研發者是陸人，也會是投資人所顧慮在意的點。
2.整體較佳的作法
在合作開始前（事先），將合作案重點確認：合作性質、產出權利歸屬、費用安排、後續使用的計畫等。如有書面契約簽署，亦可有效降低事後爭議或毀約的風險。但同樣地，水能載舟也能覆舟；書面契約證據性很強，內容如記載對自身不利的條款，後續要推翻也同樣不易，戒之慎之。
三、就前述研發成果的權利保護
以AI領域而言，演算法本身之電腦程式軟體/系統，常見以「專利」（發明專利）保護，而程式碼本身亦屬於著作權保護之客體「電腦程式著作」。然而，此領域向來存有是否屬於商業實施手段而不具專利適格性的爭議，建議在專利申請上應先諮詢相關專業人士。
四、程式模型培訓過程使用到的training data，反而需要留意是否會涉及「擅自使用他人資料」的違法爭議
簡單來說，如果是新創（程式開發者）預先所灌入的資料，而資料權利人並沒有同意或授權，則就只剩「合理使用」（fair use）的抗辯空間。但我國司法實務對於合理使用的判斷較外國嚴格許多，且本質上此處是否有轉化性使用、有明顯較高價值產出等，也未可一概而論，甚至未註明出處，這都增加了被認定侵權的風險。因此，對於所預設導入的資料，會非常建議取得授權。實際上，國外已經有諸多訴訟案件產生，像是美國律師事務所Joseph Saveri就代表眾多的開發者及權利人，對GitHub和Open AI等業者提告了。
五、核心團隊的鞏固及員工管理
人才是新創最重要的資本之一，建議藉此機會對關鍵人才釐清關係。管控部分，新創公司可藉工作規則強化管理，尤其近來很多企業注意到AI工具在使用上可能帶來的風險，像是人員因使用此類工具而輸入並不慎洩漏公司內部資訊的情況，這些都行為可能透過工作規則、資安規範加以約束。此外，對於適用勞動法規的員工，也可趁此盤點有無違法爭議約款並修改，例如常見的「離職後競業禁止」，如未符合法定要件（像是代償）等將直接被認定無效。至於不適用勞動法規的經理人或founder們等開國元老，必要的服務協議或保密協議也建議補行簽署。
這段期間的風口是AI，但經歷了這兩年較低迷的景氣，重新盤整了投資環境，投資人對投資標的也更加謹慎，又特別是在AI這種需要強力軍備競賽、大者全拿的領域，投資人勢必看的內容也更加細緻。本文前面所提皆是新創在營運上可能潛藏的風險，創業家平時未必有感，但碰到投資機會時，只要投資人一調查，創業家可能就失分了；輕則影響投資條件，重者甚至讓投資人打退堂鼓，更別說一旦這些風險事件發生，更可能影響企業的營運。此外，即使投資人願意在這些風險事項存在下進行投資，也多會透過與創業家的股東協議，將這些列為創業家需擔保或聲明的事項（例如，聲明該產品並未有侵權或權利爭議），換言之，最終風險仍回歸到創業家承擔，如此是否值得，創業家們確實可以多思考。
