人工智能时代的知识产权问题

人工智能时代的知识产权问题要点第四次工业革命人工智能（AI）——演进的技术人工智能技术领域的投资AI“产品”AI——对标准专利法概念的挑战经验教训探索下一次工业革命资料来源：世界经济论坛工业革命年份信息蒸汽、水力、机器生产和工业装备劳动分工、电力、大规模生产电子、IT、自动化生产信息物理系统第四次工业革命信息物理系统的出现——赋予人与机器全新的能力[N.Davis，世界经济论坛]物理与先进的数字技术，如数据分析、人工智能、云计算和物联网等强强联合[福布斯观察、德勤]人工智能（AI）制造“智能机器”的科学与工程[约翰·麦卡锡，1955]机器获得与人类大脑相关联的认知功能，如理解语言、解决问题和学习的能力[https：///artificial-intelligence-potential-implications-patents/]

就专利法角度而言，指能让计算机模拟智能人类行为的数学算法欧洲专利局狭义人工智能（ANI）专精特定领域——例如IBM的DeepBlue®超级计算机（国际象棋）或中国的天河II号超级计算机——每秒可进行3.4千万亿次计算！可飞速解决复杂问题——但无法感知创作者所提供信息之外的任何其他事情实例：智能温度计（Nest®）、苹果公司的“Siri®”、视频游戏、搜索引擎等。无法模仿其预定操作范围之外的思维过程目前正在开展的开发工作：基于人类的物理、生物和化学学科思维过程，创造AI信息处理系统；电子神经网络、认知计算算法和人工新大脑皮层[Gurkaynak,Yilmaz,Haksever,2016]通用人工智能（AGI）代表“人类水平的AI”，即计算机像人类一样聪明——在任何方面都如此，并且能执行所有人类能执行的智能型任务对于人类而言，执行涉及复杂计算的任务需要付出大量的精力和时间——但这对于AI来说却非常简单AI现在已经能够成功完成所有需要“思考”的事情，只是却做不到像人类和动物那样“无需思考”可能到2030年左右能够实现[Gurkaynak,Yilmaz,Haksever,2016]超级人工智能（ASI）比任何一个领域中最智慧的人类都要聪明的AI，包括科学创造力、常规学识和社交技巧据期，AGI一旦成为现实，就将很快自我进化成为ASI——构成指数级增长（“智能爆炸”或“奇点现象”）ASI的主要形式：速度型超级智能、集体型超级智能和优质型超级智能——其中三者中任一种都有能力创造另外两种[Gurkaynak,Yilmaz,Haksever,2016]人工智能大爆炸Hutson，《科学》，2008年5月18日计算机科学所有科学出版物关于AI的一些技术基础可以处理大量数据、可以检测和解释规律的工具——这在以往是难以计算、识别甚至想象的可以使能机器预测、诊断、建模和风险分析AI——能够实现高效利用大量（无法人为进行管理的）数据的基本要素——并且无法通过人工进行高效再次编程的算法机器学习——重要的AI工具一种自动分析模型建造的数据分析方法使用针对数据进行迭代式学习的算法允许计算机寻找隐藏的洞见，而无需明确通过编程规定其从哪里进行寻找Google“AlphaGo”围棋大师：“深度学习正在解决AI所存在的各个问题”[J.Schaefer,2016]人工智能技术领域的投资中国——人工智能工业园区投资21亿美元欧盟——截止2020年人工智能研究资金投入将达到15亿欧元法国——截止2022年人工智能研究资金投入将达到15亿欧元美国政府——观望中

2017年第4季度

AI领域风投前十名由中美包揽美国——中国对比[数据来源：Astamuse；LinkedIn；麦肯锡全球研究院]美国中国数据科学家从业年数一半以上从业超过10年。40％从业不到5年。2010～2014

AI专利申请数15317（全球第一）8410（全球第二）人工智能岗位工作人数850000（全球第一）50000（全球第七）民间AI投资百分比（2016年）66％（全球第一）17％（全球第二）美国——中国对比“在传统科学领域，中国[科学家]想要与美国或欧洲一较高下的话，前路漫漫。但在计算机科学这方面，这是一个相对较新的领域。年轻人可以参与竞争。中国人可以参与竞争。”“在发起人工智能革命方面，中国并未发挥作用，但是目前正在奋起直追，进展令人瞩目。”[EricLander，马萨诸塞州剑桥博德研究所所长]大型药企对AI驱动的新药发现兴趣浓厚资料来源：NatureBiotechnology，第35卷2017年7月35日，第7期用机器学习分类癌症资料来源：《自然》，2018年3月22日利用机器学习法对肿瘤进行分类：Capper等学者利用机器学习法，利用对甲基化（一种DNA的修饰过程）的基因组测序结果特点，将脑部肿瘤进行分类。研究者先获得病理学家利用标准显微分析法或选定基因分析法确诊的肿瘤样本，然后将其甲基化数据输入机器算法进行训练。训练结束后，使用1104个病例对计算机进行测试。作者随后比较了计算机和病理学家的诊断结果。虽然机器无法确诊所有样本，但是其诊断更准确，或者可以将某种肿瘤划分至比病理学家所作的分类更具特异性的亚型。计算机与病理学家诊断相同诊断相同，但是计算机可将肿瘤划分至更细的亚型诊断不同计算机未能确诊肿瘤未确诊进一步计算机分析33%的样本可能代表罕见肿瘤分类确认了病理学家的诊断确认了计算机的诊断进一步确认化验AI设计有机合成

一种允许AI程序自行学习规则的系统资料来源：《自然》，2018年3月29日逆合成分析逆合成合成路径目标起始材料中间媒介中间媒介起始材料阿尔德反应金属催化剂氧化目标AI领域的数十亿投资与所得到的产品和工艺

—需要有效的专利保护—

专利资格EPO、JPO、SIPO和USPTO——大体上——采用与“传统”计算机应用发明同样的标准计算机程序做出技术性贡献的专利[即算法相关的发明]业已存在，例如在以下领域：医疗设备、汽车行业、工业控制、通讯/媒体技术、自动自然语言翻译、语音识别和视频压缩、计算机/工艺装备CognitiveCode公司“人工智能系统”于

2012年2月28日申请获得美国专利，

专利号：US8,126,832B2。“本发明从文本和/或语音中提取概念，并对概念及其关系的数字化表达进行使用。概念的提取使得系统能够理解各种不同模式中的表达。该工艺使得系统能够绕过人类语言的约束，实现从概念层面上进行思考。目前该系统也能够实现动态地生成输出，生成数种语法正确的智能反应。由于系统使用概念及其关系的数字化表达，因此具有语言独立性，甚至可以被用于多种语言环境下。”CognitiveCodeCorp公司的“人工智能系统”

于2012年2月28日申请获得美国专利，

专利号：US8,126,832B2。记忆器40输入设备20处理器30输出设备60数据库50CognitiveCodeCorp公司的“人工智能系统”于2012年2月28日申请获得美国专利，

专利号：US8,126,832B2。接收输入将输入翻译为信标替换信标中由复合信标构成的复合概念确定阵列是否包含复合概念确定阵列中的任何信标是否是由根信标衍生而来确定阵列中的信标是否与其他信标存在关系建立输入阵列添加与阵列的关系将所有信标添加至从该阵列的根标记中衍生出的阵列将根信标添加至阵列将信标存入阵列是是是否否否CognitiveCodeCorp公司的“人工智能系统”

于2012年2月28日申请获得美国专利，

专利号：US8,126,832B2。选择最能代表输入阵列的概念信标阵列对比输入阵列与存储中的概念信标阵列确定输入阵列中是否存在基础性标记选择最能代表已选中概念信标阵列的输出模式已选中的输出模式是否完整确定输入阵列中是否存在基础性信标利用选中的输入模式作为起点动态构建输出搜索对应基础性信标的输出模式是否存在包含基础性信标的输出模式？搜索输出模式，向用户进行输出向用户输出选中的输出模式是是否否否AI相关专利出版物对标题和摘要进行关键词搜索：深入学习人工智能机器学习中国正在AI领域追赶美国AI投资公司数专利数AI家庭应用的发展资料来源：EPO专利申请年家庭数美国：AI专利的冠军IBM：2012～2017——5600项AI专利（其中2017年超过1400项）IBM的Watson——基于云的AI产品——能够提供应用程序接口（API），该接口可以理解所有形式的数据，“利用”认知计算能力展现业务关键洞察——可嵌入各种产品中用于实现认知性搜索谷歌：2012～2017——约4500项AI专利谷歌神经机器翻译系统发展出了其独有的内部语言，并以此映射其翻译其他语言时所使用的概念AI挑战对传统专利法概念当前所应用的方法忽略/忽视[？]了AI技术本身可以通过技术手段，针对各种技术问题创造其独有的技术和应用，也就是发明。因此，除此以外，还需重新对以下方面进行评估：“发明”这个概念[由人确定问题，由AI解决问题？]数学算法的[非]可专利性——AI的“自我进化”核心谁是发明人——法人是否有资格成为发明人？某领域技术“人员”的概念——评估独创性的决定因素IP系统数字发明人面临的挑战？资料来源：西门子股份公司，2018DeepDream图像示例艺术作品？人工智能前提下的发明发明人必须是自然人吗？虽然EPC中并未明确规定，但根据现行法律解释，发明人必须是自然人（EPC第60条、第62条和第81条）

发明人是指请求专利保护的发明的创造者，即形成该项发明的创意、并以创造性活动将其开发成为一种技术规程的人。从此意义上来讲，只有人类才有能力进行创造性活动。（Benkard

EPÜ，第2版，第60条第9～10点）Source：EPOAI生成的发明在机器发明领域，人类的参与度可能出现各种不同的水平。尽管在很大程度上可以通过机器开发技术解决方案，但是目前该项工艺的实现尚不能完全脱离人类。通过创造性思维和/或结合机器所提供的结果来触发发明过程的人仍然是发明人资料来源：EPO可以将AI指定为发明人吗？当前情况如申请人指定AI（例如计算机）作为发明人，则不符合EPC第81条和第19条之规定如未能指定有效发明人，则该项申请将被否决（EPC第90条，第（5）款）资料来源：EPO将AI指定为发明人如果某项发明由AI单独生成，则有必要澄清AI是否可被视为发明人因此必须调整发明人的作用以及对于发明人一词的解释此外，立法者还必须澄清EPC第60条第（1）款规定的专利权。资料来源：EPOAI对技术人员的影响如在某特定技术领域普遍使用某特定创造性软件，则可假定技术人员将使用该软件进而，涉及AI或机器学习的发明或许可以提升技术人员的技能和知识这将会影响上述关于公开和独创性的要求资料来源：EPO英国/爱尔兰版权解决方案——一种可行的模式？“由计算机产生，且不存在人类作者的作品”的版权其版权归属于“对创造该项作品进行必要的安排的人” [《版权、设计和专利法》，1988年版，第c48条，§178（英国）《版权与相关权法》，2000年版，第5部分，第2节。第28/200