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【期刊名称】 《东方法学》
人工智能技术对专利制度的挑战与应对
【作者】 李彦涛
【作者单位】 同济大学上海国际知识产权学院{博士研究生}
【分类】 16
【中文关键词】 人工智能技术;专利制度;创造性;本领域普通技术人员
【英文关键词】 artificial intelligence technology; patent system; creativity; ordinary technician
【文章编码】 1674-4039-(2019)01-0084-93【文献标识码】 A
【期刊年份】 2019年【期号】 1
【页码】 84
【摘要】

人工智能技术作为人类的一项发明创造,本身具备了一定的创造力。无论是专利法治实践还是理论研究均无法否认,在弱人工智能时代,人工智能技术兼具发明创造工具和发明创造方案的提供者的双重身份。由此导致人工智能技术对“创造性判断”“本领域普通技术人员”“隐性知识”等专利要素产生了实质性影响。鉴于人工智能技术的飞速发展,我国专利法有必要在制度设计层面,围绕“创造性”“本领域普通技术人员”以及“深度学习技术下的发明创造”等要素,重新思考人工智能的法律定位问题以及整个专利法体系的重构方向。

【英文摘要】

Artificial intelligence technology, as an invention of human beings, has its own creativity. In the era of weak artificial intelligence, artificial intelligence technology has the dual identity of the invention and creation tools and the providers of invention and creation programs. As a result, artificial intelligence technology has a substantial impact on patent elements such as “creative judgment”, “a person of ordinary skill in the art” and “hidden knowledge”. In view of the rapid development of artificial intelligence technology, it is necessary for China's patent law to rethink the legal positioning of artificial intelligence at the level of system design, focusing on elements such as “creative judgement”, “general technicians in the field” and “invention and creation under deep learning technology”.

【全文】法宝引证码CLI.A.1252967    
引言
  整个知识产权制度都是为保护人类的智慧成果而设,而专利制度正是对于人类智慧成果中的重要组成部分——科学技术的发明创造——进行保护的制度。这一制度的有效运行,有赖于保障有价值的专利获得授权,这一功能是通过“创造性”条款实现的。因此现代专利制度,无一例外都对创造性提出了要求,欧美日韩以及中国莫不如此。创造性已经成为专利制度中最重要的条款之一,它是技术经由检验和筛选上升为专利的过滤器。然而,人工智能的创造能力远比我们想象的更为发达。例如:新晶体的获得一直被认为偶然因素和不可控因素太多而难以预期,晶体生长的条件与晶体结构之间并不存在显而易见的关联性。随着人工智能技术的发展以及作为学习素材的源数据的积累,人工智能的创造能力会不断增强,人类在发明创造上相对于人工智能的优越地位似乎也将动摇。或者乐观地说,人类的发明创造将在人工智能助力之下更加容易。2016年,美国科学家通过运用人工智能机器学习算法,对近4000次不同反应条件下合成晶体实验的数据来训练机器学习算法,进而成功预测了新的有机模板化无机产品的形成条件。[1]实验结果表明,机器学习算法建议的反应条件的成功率达到89%,而材料化学家最好的成绩也只有78%。由此可见,机器学习算法比最有经验的材料化学家的水平还要高。虽然这一实验仍然无法证明人工智能具备了独立的创新能力,却毫无疑义地证明了人工智能可以辅助人类进行更有效地发明创造。在人工智能技术的飞速发展下,我们可以预想到,未来的人工智能技术将深入推进新生事物的发展与创造,甚至在很大程度上挑战各国的专利权保护体系。
  但人工智能作为具有智能算法的科技成果,已经可以辅助人类进行发明创造(前文所引的制备晶体的实例已经证明这是已经发生的事实)。远期来看,随着人工智能技术的发展,一旦人工智能可以独立地进行某些发明创造,人工智能将成为人类的最后的发明。当然,强人工智能的出现尚需时日,笔者暂不做深入分析,而弱人工智能技术在发明创造中的使用已经成为“正在发生的历史”的当下,其对于专利的创造性标准的挑战亟待讨论。如果人工智能技术在创新能力上逼近甚至超越人类,它无疑将改写人们对专利制度的现有认知。面对这一重大变革,我国专利制度有必要明晰人工智能在推动专利制度变革上存在哪些论争,梳理人工智能技术对专利制度的哪些方面构成具体挑战,进而明晰我国专利制度的改革方向。
  一、人工智能技术推动专利制度变革的论争:实践与理论的双重碰撞
  一般认为,专利制度旨在通过对发明创造授予专利权激励发明创造,从而推动社会的技术进步。该制度伴随人类技术的进步而产生,并随着技术的进步不断发展。专利制度与技术的发展具有天然的联系。但是,人工智能对于专利制度的挑战却是根本性的。人工智能出现之前的发明创造得到的技术仅是发明的客体。一旦人类完成了发明,其仅以产品本身发挥作用。而人工智能则不同,它固然是人类智慧的结晶,但其发明创造作用的发挥并不是仅仅体现在产品本身,更体现在它输出的创造结果。简单来说,在人工智能时代,人工智能技术不仅仅是发明创造活动的工具,还是发明创造方案的提供者。与传统的专利发明相比,人工智能技术在一定程度上脱离了人类创造活动的智力局限,它不仅是人类的发明物,同时还要扮演发明人的角色。在此意义上,人工智能不是人类手足耳目的替代或延伸,而是对于人类脑力的延伸甚至某种程度上的替代。这一根本性的特征,恰恰击中了专利制度最核心的要害——鼓励创造与保护创造。目前看来,人工智能技术在推动专利制度变革上已然引发了以下实践与理论论争。
  (一)弱人工智能背景下的发明创造
  根据人工智能与发明的关系,从机器在发明创造活动中的应用场景出发,可以把人工智能技术在最终发明成果中的作用划分为两类:人工智能技术独立完成的发明和将人工智能技术作为创造工具的发明。前者被视为“强人工智能”下的发明创造;后者则被称为“弱人工智能”下协助发明创造。以此为区分标准,笔者目前所探讨的人工智能发明创造活动主要是指“弱人工智能”下协助发明创造。
  “弱人工智能”尤指具有推理和解决问题能力但并不具备自主意识的人工智能,其往往聚焦于单一任务本身,只能输出结果但并不理解待处理的问题。一般认为弱人工智能具如下特点:(1)对于结构化数据的依赖。目前几乎所有的人工智能系统都需要首先进行人工形式化建模,转化为一类特定的计算问题(如搜索、自动推理、机器学习等)进行处理。(2)环境迁移能力和自适应能力弱。大数据的出现和深度学习算法的提出与应用,推动了很多特定领域机器智能水平的快速发展(如语音识别和图像分类性能的快速提升正是得益于深度神经网络和基于海量数据的训练),带动了新一轮智能技术研究和创新的热潮。然而,深度学习的优越性能仍然限于特定领域,其实现依赖大量标记样本,而且主要是离线学习,它的环境迁移和自适应能力较差。(3)没有自我意识和想象力。不能够自动地认知自我、体验自我,并产生对主体自身、外部世界的情感意识及价值行为。
  目前我们对人工智能技术的实际应用,只能处于弱人工智能时期伴生式发明创造。例如:2016年5月,谷歌的DeepMind团队开发的“神经编程解释器”(NPI)。这个神经网络能够自己学习并且编辑简单的程序,可以取代部分初级程序员的工作了。这表明人工智能研究超越了简单模仿人类的阶段,具备了初步的智能思考的能力,其自主性大为增强。人工智能已经作为科技研究中的一种高效工具,逐渐出现了人工智能替代发明人进行发明创造的萌芽。以创新难度最大风险最高的生物医药领域为例,2007年剑桥大学生物学家Steve Oliver利用人工智能机器人分析文献数据,预测了酵母菌基因的新功能,正确9个,仅错误1个。该团队2018年1月又利用人工智能发现了牙膏中成分三氯生可以靶向DHFR酶治疗疟疾。在化学合成中人工智能也大放异彩,德国威斯特法伦威廉大学与上海大学团队报道了用深层神经网络及人工智能算法规划新的化学合成路线。[2]它可以达到合成化学家的水平,被誉为化学合成领域的“AlphaGo”。对于上述领域的发明创造活动,现行专利法多是将“弱人工智能技术”作为一种发明工具来对待。实际上,弱人工智能技术对发明创造的作用与日俱增,甚至在某些情况下,发明创造的产生在某种程度上依赖于人工智能技术的独特优势。故此,在人工智能时代,弱人工智能技术的功能将改变专利制度的实际治理方式。
  (二)超越专利范畴的影响:来自人工智能的发展
  人工智能的思想最早来源于图灵,1950年他提出了图灵测试,如果一台机器能够与人类展开对话(通过电传设备)而不能被辨别出其机器身份,那么称这台机器具有智能。1956年,美国达特茅斯学院的约翰·麦卡锡与10位相关领域的专家讨论了两个月后,第一次正式使用了人工智能这一术语,标志着人工智能这一新兴学科的正式诞生。但在现代法治视阈下,人工智能技术的法治化,要求我们必须清晰地界定其概念,以保证立法范围的明确性。为此,关于“人工智能技术”范畴的界定,就成为我们明晰人工智能技术与专利制度关系的出发点和依据。
  2016年3月,谷歌旗下DeepMind公司研发的人工智能机器人AlphaGo以4:1战胜了世界围棋冠军、职业九段李世石;2017年5月,AlphaGo又以3:0的完美战绩战胜中国棋手职业九段柯洁。自此,人工智能的超高计算能力引起了全社会的广泛关注,甚至在某些密集劳动领域和大数据分析领域已然超越了人类大脑的运算能力。例如:工业机器人替代初级人类劳动力的现象已经普遍发生;华尔街的股票分析师也正在被人工智能分析软件所代替(后者可以在数秒之内完成股票分析师数月的工作);人工智能应用于法律咨询业务可以代替律师完成80%的咨询业务;人工智能应用于语音识别可以近乎自然语言的形式与人类交流;人工智能应用于自动驾驶,谷歌、百度都已经有车型问世并进行了道路试验。[3]对此,有人为此欢呼,认为人工智能开启了新的时代。[4]有人为此忧虑,人类作为高级生物的优越感正在被人工智能机器人所取代。[5]也有论者从现象伦理学的角度,认为“人工智能技术的伦理讨论不仅涉及一般性的技术伦理问题,而且涉及未来可能具有自主意识和行为能力的人工智能体所产生的特殊伦理问题”。[6]但不管对人工智能持何种态度,人类已经不可逆转地迈向了人工智能时代。但是,上述现象仅仅在阐述一种工具性竞争的结果。这如同人类以往的发明一样,汽车是对人类脚力的替代,电动工具是对人类双手的替代,下棋、法律咨询、语音对话和驾驶汽车都是人工智能对人类的模仿。可以说,人工智能只是在效率上更高一筹,并不能改变事物的本质,更无法像人类思维发明、创造出新的事物。因此,人工智能机器人仅仅旨在提升人类常规脑力劳动,进而提升工作效率。但发明创造需要大量的创新性思维、发散思维和跳跃性思维,甚至诉诸多年的经验和模糊的直觉,这些都是人工智能难以企及的领域。夫妻本是同林鸟
  进入21世纪以来,人工智能技术获得了巨大进步。但人工智能至今尚无统一的定义。蔡自兴认为,人工智能技术应当从三个方向加以界定:在物理层面,人工智能技术是指能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器;而在学科分类领域,人工智能学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能并开发相关理论和技术;在人工智能能力优化方面,它是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。“人的智能的核心在于知识,智能表现为知识获取能力、知识处理能力和知识运用能力。”[7]但是,上述关于人工智能的界定,只是技术层面的概念处理。实际上,人工智能技术总是与具体领域相关联而产生具体的技术特征。尤其在知识产权领域,学者们也对人工智能技术的概念界定作出了贡献。吴汉东教授认为,人工智能是一门关于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的科学技术,其研究领域主要涉及机器学习技术、自然语言处理技术、图像处理技术和人机交互技术。[8]而朱雪忠教授认为,人工智能的不同类型、特征决定了它的具体含义。它可以通过被赋予认知、创造、学习、进化和交流的能力,来完成之前由人类所完成的工作。智能不是一维的,而是一个结构丰富、层次分明的立体空间,具备各种信息处理能力。[9]因此,人工智能技术与专利权的碰撞,实际上是在改变专利技术内在创新结构的具体构成。人工智能技术概念的上述分歧,迫使我国推进人工智技术的标准化统一。2018年1月,中国电子技术标准化研究院等单位在《人工智能标准化白皮书(2018版)》中对人工智能作出如下界定:利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
  上述定义从不同角度对人工智能范畴进行描述,侧重各有不同,但上述人工智能的定义中都包含了“人工智能是模仿人类智能,输出智能结果的技术”这一核心要素。为避免这一基本概念问题上产生不必要的纷争,笔者涉及的“人工智能技术”将紧扣这一核心要素,并将清晰地证明人工智能的发展历史实际上就是人工智能模仿人类智能的过程。
  (三)人工智能技术影响专利制度的理论论争
  关于人工智能对于专利制度的挑战与影响,国内学者们较多地将注意力聚焦于两个方面:一是智能机器人的主体资格问题;[10]二是人工智能生成物的知识产权客体范围问题。[11]对这一问题,王迁认为,对于人工智能生成的成果,尽管在表现形式上是与人类创作的作品类似的作品,但由于应用算法、规则和模板的普适性,不能体现成果的独特性,因而不能构成作品。[12]我国法律保护作品之间的创意性和差异性,“作品是一个客观存在,不能因为产生作品的主体具有特殊性,而否决作品本质。”[13]因此,鉴于人工智能所创作的作品符合上述两个特征,我国应当认可人工智能创作的作品之版权。[14]而在专利领域,也存在人工智能产生的技术成果是否能够获得专利的问题,并由此产生一个附随式疑问——人工智能是否可以作为发明主体的问题?朱雪忠认为,只要人工智能的技术成果符合专利法关于新颖性、创造性和实用性的要求,其就是专利的适格标的。但我国现行专利法仅承认生物体意义上的人以及单位作为发明人,而未赋予人类之外的人工智能技术作为发明人的法律资格。因此,人工智能技术发明创造的专利权只能归属于人工智能技术的实际操作者、发明团队或单位。[15]
  国外有学者对人工智能对于专利制度的影响进行了更为细致的研究。瑞安·艾伯特认为,人工智能机器人以及人工智能技术在发明创造中的作用,在某种程度上类似于普通技术人员的功能,因此,即便无法将人工智能视为发明人,但可以将人工智能视为普通技术人员来进行创造活动。[16]本·哈滕巴赫和约书亚·格鲁考塔在动态层面上审视了人工智能发明创造所引发的专利权问题,例如:人工智能技术所创造的专利权的具体归属,以及该专利对后续发明创造的实际影响等。[17]对于这两个问题,各国专利权尚未形成制度性建议和意见。除学者的研究之外,引人注目的是欧盟已经进行了立法论证尝试。欧盟议会法律事务委员会在2017年1月12日通过的决议,就人工智能问题提出了具体的立法建议,为确定人工智能在版权法上“独立智力创造”的标准,拟赋予复杂的人工智能法律地位的可能性。[18]马德琳·布宁加强调,当下的人工智能技术已经不需要人的干预,即可创造出更好的机器人版本和计算机程序,因此,欧盟现行知识产权立法应当接纳人工智能机器人作为发明创造的主体。[19]
  综上所述,国内外专家学者对于人工智能与知识产权制度的研究,均聚焦于人工智能是否具备知识产权法上的主体资格问题,而弱人工智能对于专利创造性判断规则的影响尚未见深入研究。尽管强人工智能在知识产权中的主体资格问题是一个非常重要的问题,但对于当下法治国家建设而言,由于弱人工智能会对人类在推理和解决问题的能力上提供巨大支持,所以,弱人工智能对专利创造性判断、发明人主体资格的影响更加值得深入讨论。
  二、人工智能技术对专利制度的三重挑战
  人工智能技术的发展对专利领域“创造性判断”“本领域普通技术人员”“隐性知识”等诸要素都产生了实质性影响,从而对专利法体系形成了以下挑战。
  (一)技术领域的挑战
  为本领域普通技术人员设定技术领域限制的初衷在于,限制其技术视野的范围,通过有限的边界为真正的技术创新和简单的拼凑划定清晰的界限,排除“事后诸葛亮”的误判。例如跨技术领域的技术要素的迁移是产生发明创造的一个重要途径,严格限定本领域普通技术人员的技术领域才能准确判定这一类转用发明的创造性。但是,人工智能具有强大的数据存储能力,它可以比人类的大脑“记忆”更多的知识,而人工智能的设计者或发明者在制造人工智能产品之时,并不会有意地自我限定人工智能的知识范围,而是根据需要,为人工智能提供相关的知识。这些集成了多学科知识的人工智能产品,作为一个不可分割的产品本身被使用的时候,其自然就打破了专利法中对本领域普通技术人员对于技术领域的限制。
  实际上这种因工具的进步导致跨学科技术进入本学科是非常普遍的。例如在19世纪,费歇尔作为糖化学的奠基人,使用纯化学方法测定葡萄糖的结构,将葡萄糖与苯肼反应得到苯腙,前后耗时达数年之久,而这一工作在核磁共振仪以及质谱仪出现之后,可以非常轻松地在极短时间内完成。这种效率的提升有赖于化学领域之外的技术的发展与介入,而化学家并不需要掌握核磁共振仪和质谱仪的工作原理,只需要增加如何解读图谱的知识即可。但是,不同于核磁共振仪和质谱仪的是,人工智能产品作为科学研究的工具,不是仅仅提供解决某一具体技术问题的手段因而不能产生根本性的广泛的影响,而是藉由人工智能存储的海量跨学科技术知识,为发明人提供强大的支撑。从而从根本上,以一种全新的革命性的工具,大大增强了发明人的“发明能力”,根本是改变了发明创造产生的基础土壤,使得评判创造性必要预设“技术领域”这一限制变得困难,甚至成为不必要,也无可能。
  《专利审查指南》中对于本领域普通技术人员在判断创造性过程中的技术领域设定为与解决技术问题密切相关的领域,如果有必要,也会从相关或相近的技术领域中寻找启示。从上述规定中可知,技术领域有基本稳定的范围,那就是与解决技术问题密切相关的领域,这是一种相当狭窄的规定;当然,指南也规定了拓宽技术领域的可能性,但是这需要前提,即由技术问题本身的性质导致,这种拓宽领域范围是必要的。而弱人工智能工具本身可以自带跨领域知识,当它作为一个产品特别是作为商业化的产品供人们研究的时候,使得研究人员无法对其已经具备的多学科知识视而不见装作不知。例如,在上述结晶案件中,人工智能自动地将数据用化学家并不掌握的算法知识进行运算,来预测结晶的条件参数。又如,前述人工智能涉及化学合成的案例中,软件存储了大量化学反应的数据,并预装了效果良好的算法,其对新设计反应路线具有极大的预测力。这种预测力必然使用了跨领域的化学知识,以及根本不在化学家知识范围内的计算机算法。
  (二)创新方式的挑战
  现行《专利法》对专利创新的认知,严重依赖于普通技术知识的增长与发展。但是人工智能技术改变了创新方式的具体结构,并在以下三个方面塑造出普通技术知识和人工智能创造性技术的差异:(1)存储差异。普通技术知识是储存于本领域普通技术人员头脑中的该领域的常规知识。对此相对应的是,人工智能需要储存并学习大量的知识。由于大数据、云计算等技术的发展,人工智能可以从云端调用的数据是非常惊人的,并且其处理数据的能力和速度是远远超出人类的能力的。(2)形成方式的差异。人类知识就是由跨越时空的个体,借助媒介技术的记录、汇聚、

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