張惠彬 王懷賓

摘? ? 要：當(dāng)前，我國正在從知識產(chǎn)權(quán)引進大國向知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造大國轉(zhuǎn)變，知識產(chǎn)權(quán)工作正在從追求數(shù)量向提高質(zhì)量轉(zhuǎn)變。以人工智能驅(qū)動知識產(chǎn)權(quán)審查，有利于提高知識產(chǎn)權(quán)審查效能，強化知識產(chǎn)權(quán)源頭治理，為知識產(chǎn)權(quán)高質(zhì)量發(fā)展提供保障。從技術(shù)邏輯看，人工智能能夠有效解決知識產(chǎn)權(quán)審查壓力不斷增加與審查能力增強不足的矛盾，在縮短審查周期、提高審查質(zhì)量方面具有優(yōu)勢和實現(xiàn)的可能性。從價值準(zhǔn)則看，人工智能驅(qū)動知識產(chǎn)權(quán)審查須回應(yīng)國家和社會的需求，遵循加快審查速度、提高審查質(zhì)量、維護社會公平正義的價值準(zhǔn)則。與此同時，人工智能驅(qū)動傳統(tǒng)的救濟為主的事后糾正制度轉(zhuǎn)向權(quán)利救濟與決策問責(zé)相結(jié)合的責(zé)任制度，在明確審查人員責(zé)任構(gòu)成同時，還需對人工智能可能產(chǎn)生的風(fēng)險進行規(guī)制。

關(guān)鍵詞：人工智能;知識產(chǎn)權(quán)審查;技術(shù)邏輯;價值準(zhǔn)則;決策問責(zé)

中圖分類號：TP 18;D 923.4? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? 文章編號：2096-9783（2021）04-0099-09

引? 言

知識產(chǎn)權(quán)審查制度作為知識產(chǎn)權(quán)市場行為的“守門人”，一方面需要快速回應(yīng)市場主體的創(chuàng)新性需求，另一方面需要壓制和否定低質(zhì)量知識產(chǎn)權(quán)產(chǎn)生與非創(chuàng)新惡性競爭環(huán)境形成1。自2010年超過日本和美國，中國專利申請數(shù)量連續(xù)十年高居世界第一位，發(fā)明專利在2019年申請數(shù)量是第二位美國的兩倍之多;商標(biāo)申請數(shù)量更是連續(xù)十七年穩(wěn)居榜首，2006年中國商標(biāo)申請數(shù)量尚還是美國的兩倍左右，2018年則幾乎擴大到12倍[1]。審查工作面臨著前所未有的壓力和挑戰(zhàn)，一是在可預(yù)期的一段時間內(nèi)知識產(chǎn)權(quán)注冊申請數(shù)量持續(xù)增加與知識產(chǎn)權(quán)審查力量嚴(yán)重不足之間的矛盾越來越突出;二是知識產(chǎn)權(quán)審查難度不斷加大。知識產(chǎn)權(quán)注冊量的持續(xù)大幅增長直接導(dǎo)致知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)比對數(shù)據(jù)量大幅上升，審查檢索比對的難度也隨之相應(yīng)增大。以商標(biāo)為例，現(xiàn)在審查一件商標(biāo)相當(dāng)于 2008 年審查 6.4 件的工作難度2，同時《商標(biāo)注冊用商品和服務(wù)國際分類表》的逐年調(diào)整，審查員對商品或服務(wù)類似關(guān)系的判斷和審查標(biāo)準(zhǔn)把握的難度也相應(yīng)增大3。三是國務(wù)院對知識產(chǎn)權(quán)審查時限不斷提出新的要求。全國深化“放管服”改革轉(zhuǎn)變政府職能電視電話會議要求[2]，深化商標(biāo)注冊、專利申請等便利化改革，五年內(nèi)將商標(biāo)審查時間壓縮到四個月以內(nèi)，發(fā)明專利審查周期壓減三分之一，其中高價值專利審查周期壓減一半。4因此，知識產(chǎn)權(quán)審查工作任重道遠(yuǎn)，如果不能從根本上解決知識產(chǎn)權(quán)審查的困境，鞏固好知識產(chǎn)權(quán)大國建設(shè)的成果，將會對知識權(quán)強國建設(shè)的長遠(yuǎn)目標(biāo)尤為不利。

提高知識產(chǎn)權(quán)審查效能，要充分吸收當(dāng)前科學(xué)技術(shù)進步的紅利，以人工智能技術(shù)促進知識產(chǎn)權(quán)審查提質(zhì)增效，進行技術(shù)性變革，從根本上解決數(shù)據(jù)過載與標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問題[3]。人工智能在極大提升知識產(chǎn)權(quán)審查效能的同時，新一代人工智具有的通用目的性、算法黑箱以及數(shù)據(jù)依賴性等特征，將可能引發(fā)社會、企業(yè)、政府、個人等不同維度的風(fēng)險和挑戰(zhàn)。尤其在當(dāng)前外部審查壓力不斷增加、內(nèi)部審查標(biāo)準(zhǔn)愈加嚴(yán)格，同時科學(xué)技術(shù)發(fā)展所具有的革新力吸引之下，若以人工智能技術(shù)嵌入知識產(chǎn)權(quán)審查，而對其在知識產(chǎn)權(quán)行政管理中的全部內(nèi)涵不加以充分理解并提前規(guī)制其風(fēng)險，將會陷入“技術(shù)決定論”的思維桎梏。而只有在否定“技術(shù)決定論”的前提之下，我們才可以在行政管理的技術(shù)性變革中掌握主動權(quán)，才擁有公共管理和公共政策的討論空間[4]。因此，在充分理解人工智能技術(shù)邏輯，探明其價值準(zhǔn)則，并優(yōu)先制定政策規(guī)范可能產(chǎn)生的問題之后自主進行政策抉擇——即是否以及如何引入人工智能嵌入知識產(chǎn)權(quán)審查，并由此建立出多元化、個性化、高效能的知識產(chǎn)權(quán)審查制度。

一、人工智能驅(qū)動知識產(chǎn)權(quán)審查變革的技術(shù)邏輯

人工智能（Artificial intelligence）是指，用機器模擬、實現(xiàn)或延伸人類的感知、思考、行動等智力與行為能力的科學(xué)與技術(shù)[5]。在產(chǎn)生之初，其主要用于解決需要大量重復(fù)計算與檢驗，并且對計算效率有嚴(yán)格要求的密碼破譯等工作。而隨著科學(xué)技術(shù)與數(shù)學(xué)理論的不斷發(fā)展，人工智能已經(jīng)不再局限于簡單的重復(fù)檢驗，而具有了“學(xué)習(xí)-運用”的內(nèi)涵。在人工智能發(fā)展的歷程中，通?？梢詣澐譃閮蓚€階段，分別是基于“傳統(tǒng)算法”主導(dǎo)的“專家系統(tǒng)”等典型運用的人工智能以及以 “機器學(xué)習(xí)算法”主導(dǎo)的人工智能。

我國知識產(chǎn)權(quán)審查技術(shù)性變革分為兩個階段，一是2008年以來以“商標(biāo)注冊與管理自動化系統(tǒng)三期工程”、“專利電子審批系統(tǒng)”、“專利檢索與服務(wù)系統(tǒng)建設(shè)”等項目為建設(shè)目標(biāo)的信息化、自動化變革;二是近年來以“商標(biāo)圖像圖形檢索”、“專利自動分類與檢索”、“機器翻譯”、審查工作分配等為未來方向的人工智能變革。信息化、自動化是人工智能的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)，而人工智能則是建立在前述基礎(chǔ)條件下的“大數(shù)據(jù)+算法”。雖然我國知識產(chǎn)權(quán)審查制度在一定程度上已經(jīng)實現(xiàn)了國家要求建立“電子政務(wù)”的階段性目標(biāo)，但是當(dāng)前知識產(chǎn)權(quán)審查的“電子政務(wù)”形式并非完全“智能化”，“智能化”應(yīng)當(dāng)包括“互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能”三者缺一不可。盡管如此，知識產(chǎn)權(quán)審查制度的“智能化”卻具有更為廣闊的前景，相較于傳統(tǒng)政務(wù)，人工智能對知識產(chǎn)權(quán)審查制度的影響更為直接。傳統(tǒng)政務(wù)的復(fù)雜性、靈活性、多樣性與價值判斷的多元導(dǎo)致了當(dāng)前人工智能一定程度的“無能為力”。而知識產(chǎn)權(quán)審查制度中，所面向的對象并非復(fù)雜的事物與具體的人，而是圖形、色彩、技術(shù)等以載體表現(xiàn)出的“知識”的具體形式，所完成的工作是一定標(biāo)準(zhǔn)之下的重復(fù)性的“數(shù)據(jù)對比”。而人工智能無論是嚴(yán)格執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)還是高效重復(fù)數(shù)據(jù)比對，都具有極強的效率，能夠解決不斷增加的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)過載矛盾。當(dāng)前，隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能審查這一設(shè)想不只停留在理論層面，而且已于各國知識產(chǎn)權(quán)局有了初步的運用。在商標(biāo)檢索方面，我國知識產(chǎn)權(quán)局在2019年正式上線“圖形智能檢索系統(tǒng)”，實現(xiàn)了商標(biāo)審查工作由純?nèi)斯z索向“以圖搜圖”智能檢索的轉(zhuǎn)變[6];俄羅斯聯(lián)邦工業(yè)產(chǎn)權(quán)局也正在積極探索使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)方法提高發(fā)明和實用新型審查中相似性檢索的效率;在機器翻譯方面，世界知識產(chǎn)權(quán)組織于2016年推出WIPO Translate人工智能翻譯工具，以滿足專利領(lǐng)域的特殊翻譯需要;在審查工作自動分配方面，新加坡知識產(chǎn)權(quán)局目前正在探索利用自然語言處理理解專利文檔，并將其自動分類至相關(guān)專業(yè)，減輕了專利行政管理工作[7]。而美國專利商標(biāo)局則具有一整套人工智能分析程序，以加強其對知識產(chǎn)權(quán)管理的理解（見圖1）。

二、人工智能驅(qū)動知識產(chǎn)權(quán)審查變革的價值準(zhǔn)則

2020年11月30日，習(xí)近平總書記在中共中央政治局第二十五次集體學(xué)習(xí)會議強調(diào)，“強化知識產(chǎn)權(quán)全鏈條保護從……審查授權(quán)……等環(huán)節(jié)完善保護體系，加強協(xié)同配合，構(gòu)建大保護工作格局”，明確知識產(chǎn)權(quán)審查制度對于知識產(chǎn)權(quán)保護的重要意義。會議上，習(xí)近平提出，“既嚴(yán)格保護知識產(chǎn)權(quán)，又確保公共利益和激勵創(chuàng)新兼得” [8]。同時，習(xí)近平總書記多次提到 “加強知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造、保護、運用……提高知識產(chǎn)權(quán)審查質(zhì)量和審查效率” [9]，對知識產(chǎn)權(quán)審查工作寄予厚望。習(xí)近平總書記關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)的論述與要求，實際上是知識產(chǎn)權(quán)制度“行政價值”本質(zhì)的體現(xiàn)，表達(dá)了公共行政（客體）對于人類社會（主體）的積極意義及其有效性，反映了國家與社會對知識產(chǎn)權(quán)制度的希望、理想、信仰和寄托[10]，為知識產(chǎn)權(quán)管理體制機制改革指出了方向，表明知識產(chǎn)權(quán)審查制度改革必須堅持以加快審查速度、提高審查質(zhì)量、維護社會公平正義為價值準(zhǔn)則。

（一）速度變革

人工智能的首要價值在于全面提升知識產(chǎn)權(quán)審查速度，縮短審查期間。隨著創(chuàng)新意識的提高與知識產(chǎn)權(quán)制度的完善，社會主體創(chuàng)新熱情高漲，每年專利、商標(biāo)等知識產(chǎn)權(quán)申請數(shù)量急劇增加，社會創(chuàng)新需求不斷提高。2008年商標(biāo)注冊申請量為96.8萬件，專利注冊申請量則為82.8萬件，2019年商標(biāo)注冊申請增加到783.7萬件，而專利則增加到438.1萬件，其他知識產(chǎn)權(quán)申請數(shù)量也急劇增加。與不斷增加的知識產(chǎn)權(quán)申請量相比，短時間內(nèi)知識產(chǎn)權(quán)的審查能力卻沒有呈相應(yīng)提高趨勢。依據(jù)知識產(chǎn)權(quán)局統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示（見圖2），在2011年至2017年期間，商標(biāo)審查量明顯低于商標(biāo)注冊申請量，一方面是由于商標(biāo)申請數(shù)量急劇增加，另一方面則是為滿足不斷縮減的審查周期的要求所導(dǎo)致的。而在2018年，首次出現(xiàn)審查量高于申請量的情形，同時審查周期也降低為6個月（2017年為8個月），這主要得益于2018年“商標(biāo)智能檢索功能”在6家商標(biāo)審查協(xié)作中心推廣試用。而從之前商標(biāo)審查周期的變化情形來看，“信息化”與“自動化”在提高商標(biāo)審查效率、縮短商標(biāo)審查周期方面同樣發(fā)揮著重要的作用?！皞鹘y(tǒng)算法”主導(dǎo)的“商標(biāo)注冊與管理自動化系統(tǒng)”不僅在加快審查速度方面表現(xiàn)優(yōu)異，同時其在線服務(wù)改進了數(shù)據(jù)采集過程，特別是結(jié)構(gòu)化著錄項目數(shù)據(jù)，在現(xiàn)有的法律框架（例如《專利法條約》）和技術(shù)框架（特別是WIPO標(biāo)準(zhǔn)）下對其予以標(biāo)準(zhǔn)化和明確定義，使得傳統(tǒng)紙質(zhì)文本（傳真、WORD、PDF等）轉(zhuǎn)化為機器可讀的XML文本（可擴展標(biāo)記語言，一種簡單靈活的文本格式，用于在互聯(lián)網(wǎng)上數(shù)據(jù)交換），為人工智能技術(shù)運用打下數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

相較于商標(biāo)，專利審查形勢卻更加嚴(yán)峻。自2008年以來，專利審查效率顯著提高，但面對不斷增長的申請數(shù)量，審查周期卻未見明顯縮短（見圖3）。根據(jù)知識產(chǎn)權(quán)局?jǐn)?shù)據(jù)，專利發(fā)明年申請數(shù)量由2007年的24.5萬件增長到2018年的154.2萬件，2007年專利發(fā)明平均審查周期為26個月，2018年發(fā)明專利平均授權(quán)周期在22.5個月。在年平均申請量以10%以上同比增長的基礎(chǔ)之上，專利授權(quán)周期仍能夠穩(wěn)中有減，一方面得利于體制機制的改革與常規(guī)審查能力增強，另一方面則歸結(jié)于審查技術(shù)的變革。但是相較于商標(biāo)審查周期的大幅度縮減，發(fā)明專利與實用新型的審查周期未成相應(yīng)縮減趨勢，這主要受制于專利數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)的多樣性（附圖、公式、機械構(gòu)造等）導(dǎo)致難以統(tǒng)一為機器可讀文本，同時專利還未實現(xiàn)人工智能的自動分類與檢索。對數(shù)據(jù)和文檔進行手工分類，對摘要、全文和任何進一步編碼，然后由熟練的檢索者使用分類符號進行檢索的布爾檢索仍是當(dāng)前知識產(chǎn)權(quán)局所普遍采用的技術(shù)[11]。但這并不意味著“人工智能”的速度價值在專利審查面前的無能為力。相反，在借鑒大幅度提高商標(biāo)審查速度的經(jīng)驗與智能技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，專利審查的智能識別數(shù)據(jù)、分類與檢索具有更大的應(yīng)用前景。因此，在面對不斷增加審查壓力的同時，縮短審查周期，回應(yīng)社會創(chuàng)新需求不僅是“人工智能”的價值準(zhǔn)則，同時其具有相當(dāng)?shù)目赡苄浴?/p>

（二）效率變革

人工智能的核心價值在于統(tǒng)一審查標(biāo)準(zhǔn)，大幅度提升知識產(chǎn)權(quán)審查的準(zhǔn)確率，降低復(fù)審和異議機制的啟動頻率，努力提高知識產(chǎn)權(quán)審查質(zhì)量。效率首先屬于經(jīng)濟學(xué)概念，是指勞動成果與勞動的比值，但有學(xué)者誤將效率認(rèn)為是成本與收益的比值[12]。這一定義混淆了效益與效率概念，尤其是在我國早期常常將效率等同于節(jié)約時間、提高速度的普遍現(xiàn)象下，片面追求審查速度而忽略審查質(zhì)量，就必然會導(dǎo)致對在先權(quán)利人，利害關(guān)系人、消費者甚至是公共利益的侵害[13]。同時，高效率應(yīng)當(dāng)包括付出的勞動成本能夠收獲較高的價值，反映在知識產(chǎn)權(quán)審查中，就是盡量保證實質(zhì)審查的正確。若是以清除積壓審查數(shù)量與縮短審查周期作為知識產(chǎn)權(quán)審查的主導(dǎo)思想而忽略了審查質(zhì)量，表面上提高了審查效益，但另一方面不僅增加了利害關(guān)系人維權(quán)成本與社會公共利益，同時還增加了復(fù)審、撤銷、注銷、無效宣告的程序成本與知識產(chǎn)權(quán)的執(zhí)法成本，這樣一來，效益越高反而效率越低。而按照效用經(jīng)濟學(xué)的觀點，效率實質(zhì)上是指“資源的有效配置所實現(xiàn)的帕累托最優(yōu)狀態(tài)” ，而反映在知識產(chǎn)權(quán)審查制度中，則是如何在審查速度、審查期間與審查的準(zhǔn)確率之間尋求最佳的平衡點。當(dāng)然，帕累托最優(yōu)是一個不斷優(yōu)化的過程，在過去的知識產(chǎn)權(quán)審查制度中，我們所確定的平衡點將會在面臨新的創(chuàng)新壓力與新的“技術(shù)性變革”下被打破，以人工智能技術(shù)為依托的“人機協(xié)同”將會形成新的帕累托最優(yōu)，使得大幅度縮短審查期間的同時能夠保持更高的審查質(zhì)量，破除體制機制改革的瓶頸。

“人機協(xié)同”是機器的輔助審查與審查人員的最終決策的結(jié)合，當(dāng)前技術(shù)現(xiàn)狀尚不能由人工智能獨自做出審查決策。機器的輔助審查速度取決于計算力，在理想狀態(tài)下與審查質(zhì)量之間并無矛盾，審查質(zhì)量主要取決于人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)——算法與數(shù)據(jù)。正如有學(xué)者認(rèn)為，如果設(shè)計得當(dāng)，人工智能可以促進決策的準(zhǔn)確性，“因為計算機純粹基于邏輯，理論上不會受制于有意識和無意識的偏見，但人類的決策卻不可避免地會被這些偏見所牽引。然而，人工智能系統(tǒng)是由人類設(shè)計的，訓(xùn)練時使用的數(shù)據(jù)，反映的是我們置身其中那并不完美的世界，因此如果不進行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊?guī)劃，人工智能的運行可能有失公平” [14]。在人工智能輔助審查過程中，用于學(xué)習(xí)檢驗的“商標(biāo)”、“專利”是曾經(jīng)審查的知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)，但是該數(shù)據(jù)在多方面并非完美無暇的，他可能涵蓋了錯誤審查的知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)，也包括將會無效或者被撤銷的數(shù)據(jù)，也即是無法全面覆蓋，也可能存在地區(qū)失衡。基于不完美的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的經(jīng)驗或知識的“代碼”可能會帶來歧視與偏見。同時，依靠“代碼”做出判斷而非審查人員基于“規(guī)則”作出決策，在提高了準(zhǔn)確性的同時，也會帶來一定的誤差。排除掉人為的算法錯誤，基于人工智能所作出的決策的偏見與歧視是“算法的一個難以預(yù)料的、無意識的屬性，而非編程人員的有意識的選擇，更增加了識別問題的根源與解決問題的難度”[15]。因此，人工智能所具有的高度理性與量化能夠降低人為偏見與誤差，提高知識產(chǎn)權(quán)審查的效率，但基于“機器學(xué)習(xí)”運行機制的副作用同樣會帶來偏見與歧視。從長遠(yuǎn)來看，知識產(chǎn)權(quán)審查機構(gòu)在基于人工智能的治理時，應(yīng)當(dāng)著力消除技術(shù)帶來的弊端，及時檢驗算法與更新數(shù)據(jù)，糾正偏差以實現(xiàn)高質(zhì)量的知識產(chǎn)權(quán)審查。

（三）公平變革

公平價值是人工智能運用過程中所追求的價值，是在保證速度與效率之上的平衡多方主體利益之間的矛盾，是知識產(chǎn)權(quán)行政管理者調(diào)和人工智能技術(shù)的負(fù)外部性以滿足社會公平正義的價值追求。人工智能技術(shù)的運用不能自發(fā)的使社會達(dá)到帕累托最優(yōu)狀態(tài)，例如，廣為詬病的自動推送算法就以損害群體的選擇自由而達(dá)到精準(zhǔn)推送的目的。在以往的認(rèn)知中，公平與效率是互相矛盾的，認(rèn)為提升效率必然以損害公平為代價。從我國分配制度變遷也可以看出，效率與公平的利益分配難以調(diào)和[16]，但是在人工智能的輔助下，知識產(chǎn)權(quán)審查效率極大提升，此時應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)向?qū)で笮逝c公平的新的更加高效的帕累托最優(yōu)。在這個過程中，應(yīng)當(dāng)認(rèn)識到人工智能技術(shù)能夠在一定程度上帶來公平，例如，人工智能有助于厘清商標(biāo)審查中相同與近似的不同標(biāo)準(zhǔn)，化解因相同與近似之間標(biāo)準(zhǔn)模糊而導(dǎo)致的矛盾;又或者在商標(biāo)與外觀設(shè)計的權(quán)利沖突中，尤其是三維立體商標(biāo)與外觀設(shè)計審查中的重疊導(dǎo)致的訴訟糾紛，亦可以通過人工智能技術(shù)加以規(guī)避，利于保障在先權(quán)利以及社會公共利益，但任由其自發(fā)運轉(zhuǎn)反而無法推動知識產(chǎn)權(quán)審查制度的公平變革，需要相應(yīng)的約束。

人工智能在驅(qū)動知識產(chǎn)權(quán)審查制度公平變革的同時，偏見、歧視、損害社會公共利益等偏離知識產(chǎn)權(quán)制度理念的現(xiàn)象也不可避免的隨之而產(chǎn)生。一是申請者的平等對待與審查客體的偏見與歧視。人工智能所具有的在審查標(biāo)準(zhǔn)方面的客觀統(tǒng)一能夠避免人為檢索的主觀與誤差，平等對待所有申請者，在審查效率方面的同等對待也能夠促進公平。但基于數(shù)據(jù)的不完美與算法的自適應(yīng)性將會導(dǎo)致人工智能延續(xù)了知識產(chǎn)權(quán)局潛在的審查規(guī)則，從而產(chǎn)生對審查客體的偏見與歧視;二是審查標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一與基于大數(shù)據(jù)的審查標(biāo)準(zhǔn)的“代碼”化。審查標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一是公平對待所有申請者與審查客體的前提，能夠消除審查人員知識與能力的不平等。但與此同時，傳統(tǒng)審查的依據(jù)規(guī)則已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐罁?jù)“代碼”，也即是在“代碼即法律”的背景下[17]，基于大數(shù)據(jù)的審查標(biāo)準(zhǔn)的非法定化脫離了立法者的本意，帶來實質(zhì)上的不公平;三是保障利害關(guān)系人權(quán)利與抑制創(chuàng)新。人工智能技術(shù)在知識產(chǎn)權(quán)審查方面的提質(zhì)增效，能夠充分保障利害關(guān)系人的權(quán)利。同時，利用大數(shù)據(jù)標(biāo)記非創(chuàng)新目的的申請，區(qū)分不誠信申請行為特征與建立申請主體數(shù)據(jù)庫，能夠有效提高審查質(zhì)量與保障社會公共利益。但是，基于知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)的開放，社會主體可以利用開放的知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)訓(xùn)練機器，以“人工智能創(chuàng)造”對戰(zhàn)“人工智能審查”。審查標(biāo)準(zhǔn)的客觀化代替了創(chuàng)新認(rèn)識的主觀化，創(chuàng)新不再是標(biāo)準(zhǔn)，如何躲避“人工智能審查”才是創(chuàng)造的靈感;四是數(shù)據(jù)安全與技術(shù)鴻溝。知識產(chǎn)權(quán)局開放知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)與檢索的目的在于方便申請人或者代理人提前檢索，以提高初審準(zhǔn)確率，但由此帶來的數(shù)據(jù)安全與技術(shù)鴻溝卻不能被忽視。知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)雖然是公共產(chǎn)品，但具有潛在的價值，高科技公司擁有獲取數(shù)據(jù)價值的能力，能夠建立檢索工具規(guī)避風(fēng)險與提高注冊效率，進一步擴大科技主體與其他主體的技術(shù)鴻溝。

充分利用人工智能的公平價值并規(guī)制其技術(shù)性的“負(fù)外部性”風(fēng)險，首先要求認(rèn)識到其“技術(shù)性”的公平價值與“負(fù)外部性”，其次應(yīng)當(dāng)建立科學(xué)的“人機協(xié)同”審查機制，根據(jù)不同審查對象的特點與相同審查對象的不同進程選擇嵌入何種人工智能以及嵌入的程度，建立多元的知識產(chǎn)權(quán)審查機制，最后還需約束人工智能的“負(fù)外部性”，盡快建立面向人工智能知識產(chǎn)權(quán)審查制度規(guī)則體系，明確智能審查機器人的“準(zhǔn)入清單”與“權(quán)力清單”。

三、人工智能驅(qū)動知識產(chǎn)權(quán)審查變革的決策問責(zé)

法律責(zé)任的配置與衡量在所有規(guī)制性的制度安排中必不可少。對于知識產(chǎn)權(quán)審查制度而言，現(xiàn)行的法律責(zé)任配置并不涉及對于審查人員的具體審查行為的問責(zé)，而是沿用《中華人民共和國公務(wù)員法》的問責(zé)體系，從整體上評價審查人員的日常工作。對于商標(biāo)、專利的錯誤授權(quán)，只存在對錯誤注冊行為的異議、撤銷或者無效宣告的事后救濟，而不存在對錯誤審查行為的問責(zé)[18]。以商標(biāo)審查為例，知識產(chǎn)權(quán)局并沒有明文規(guī)定審查行為的責(zé)任構(gòu)成要件與責(zé)任承擔(dān)機制，而是通過規(guī)定“勤勉義務(wù)”與必要的“注意義務(wù)”等職業(yè)倫理來約束審查人員?！豆ど绦姓芾聿块T商標(biāo)注冊、管理和評審工作守則》第2條規(guī)定，“從事商標(biāo)注冊、管理和評審工作的國家機關(guān)工作人員必須秉公執(zhí)法，廉潔自律，忠于職守，文明服務(wù)”，以及第13條規(guī)定，“商標(biāo)工作人員違反本守則規(guī)定，情節(jié)輕微的，由工商行政管理部門對其進行批評教育，情節(jié)嚴(yán)重的，視情節(jié)給予警告、記過、記大過、降級、撤職、開除等處分;構(gòu)成犯罪的，依法追究刑事責(zé)任”。由此可見，商標(biāo)審查行為雖然有形式上的問責(zé)制度，但實質(zhì)上仍然是將商標(biāo)審查人員當(dāng)作公務(wù)員進行問責(zé)，在實踐中并不具有針對性和可操作性，專利審查問責(zé)亦如此。這是因為相較于傳統(tǒng)公務(wù)行為，影響知識產(chǎn)權(quán)審查決策行為的因素更為復(fù)雜。審查人員基于“獨立審查”的原則以及審查標(biāo)準(zhǔn)的理解，依靠掌握的法律知識、專業(yè)知識與審查經(jīng)驗作出審查決策。同時，與其他公務(wù)人員一樣，認(rèn)真謹(jǐn)慎、公平負(fù)責(zé)等職業(yè)道德同樣影響著審查質(zhì)量。因此，在知識產(chǎn)權(quán)審查過程中，一項高質(zhì)量審查實際上是對審查人員的專業(yè)技術(shù)知識、相關(guān)法律認(rèn)識以及職業(yè)道德提出三重要求[19]。這樣一來，一旦審查結(jié)果被認(rèn)定為錯誤，到底是判斷為客觀的能力不足還是主觀的故意過失就成為問責(zé)的難點。知識產(chǎn)權(quán)審查行為的復(fù)雜性決定了審查決策問責(zé)只能轉(zhuǎn)向督促“勤勉義務(wù)”與必要的“注意義務(wù)”等職業(yè)倫理以及通過績效等來激勵積極認(rèn)真審查，由此疏于對錯誤審查行為與懶政行為的問責(zé)。例如在商標(biāo)初審中，新手審查人員經(jīng)驗不足，工作量大，深怕犯“該駁回不駁回”的錯誤，在把握不準(zhǔn)的情況下，偏向于選擇駁回，即使駁回錯誤也不會被追責(zé)，況且還有經(jīng)驗豐富的復(fù)審審查員兜底把關(guān)，無形之中增加了審查成本。由此，問責(zé)制度的缺位不僅是一種無奈之舉，同時也制約著知識產(chǎn)權(quán)審查的效能。

隨著人工智能技術(shù)不斷嵌入知識產(chǎn)權(quán)審查體系，其不僅在提高審查速度、質(zhì)量與維護公平發(fā)揮著有效作用，同時對于弱化審查道德要求、簡化程序性事項、強化審查決策信心、明晰審查人員法律責(zé)任具有重要意義。首先，人工智能具有統(tǒng)一的審查標(biāo)準(zhǔn)與最低的審查誤差，輔助審查人員作出決策，提供技術(shù)性工作，審查人員主觀性判斷比重減少，決策的客觀性增加，不再過分依賴于職業(yè)道德。其次，人工智能大大簡化了程序性事項，使得審查人員的工作量減少，被問責(zé)的內(nèi)容也減少。然后，新手審查人員能夠積極作出審查決策，不再過分依賴于經(jīng)驗與道德，強化了審查決策的信心。最后，“人機協(xié)同”審查模式下的權(quán)責(zé)分配大大縮減了問責(zé)的復(fù)雜性，傳統(tǒng)的問責(zé)機制逐漸轉(zhuǎn)向?qū)彶槿藛T與人工智能的二元問責(zé)機制（見圖4）。多元的“人機協(xié)同”模式?jīng)Q定了問責(zé)機制的多元化，嵌入程度的不同，嵌入類型的不同，人工智能發(fā)展階段的不同，均應(yīng)當(dāng)配置相應(yīng)的法律責(zé)任。如果是傳統(tǒng)算法支撐下的“專家系統(tǒng)”，實際上審查人員決策占比更大，責(zé)任也更大;若是機器學(xué)習(xí)算法支撐下的審查機制，審查人員雖然仍然具有最終決策權(quán)，但是人工智能在很大程度上實現(xiàn)了檢索比對，所以審查人員并未作出更多的決策，應(yīng)當(dāng)承擔(dān)較少的責(zé)任。實際上，多元的審查機制背景下，仍然應(yīng)當(dāng)堅持權(quán)責(zé)一致的問責(zé)原則。

人工智能的嵌入不僅驅(qū)動了對審查人員的問責(zé)，而且對人工智能自身的責(zé)任配置提出了新的要求。人工智能由“數(shù)據(jù)”與“算法”組成，數(shù)據(jù)的好壞與算法的科學(xué)性共同決定了人工智能的能力的高低，因此責(zé)任的配置也應(yīng)當(dāng)包括“數(shù)據(jù)”與“算法”規(guī)制。但是為了建立最符合知識產(chǎn)權(quán)法規(guī)定的授權(quán)規(guī)律與標(biāo)準(zhǔn)的人工智能，用于訓(xùn)練學(xué)習(xí)的“數(shù)據(jù)”均應(yīng)當(dāng)來源于知識產(chǎn)權(quán)局以往審查的知識產(chǎn)權(quán)信息，例如典型的商標(biāo)圖像檢索比對技術(shù)，用于訓(xùn)練的“商標(biāo)”圖像應(yīng)當(dāng)來自于現(xiàn)存有效的商標(biāo)，也即是知識產(chǎn)權(quán)局所提供的現(xiàn)有“數(shù)據(jù)”，因此“數(shù)據(jù)”責(zé)任實際上是對以往知識產(chǎn)權(quán)審查能力的檢驗。而“算法”規(guī)制是對算法應(yīng)用所引致的風(fēng)險設(shè)置一定的責(zé)任結(jié)構(gòu)，解決因“算法”而導(dǎo)致的錯誤審查或駁回的責(zé)任追溯與分擔(dān)問題。在目前的算法責(zé)任框架內(nèi)，除算法用戶責(zé)任問題尚未達(dá)成理論共識、形成專門性的法律規(guī)則外，算法設(shè)計者責(zé)任、算法應(yīng)用開發(fā)者責(zé)任、算法應(yīng)用平臺責(zé)任及監(jiān)管責(zé)任已經(jīng)開始構(gòu)成算法責(zé)任體系的主架構(gòu)[20]。

1、人機協(xié)同決策中，人工智能主要負(fù)責(zé)檢索工作，審查人員在人工智能檢索出的范圍內(nèi)進一步進行比對，做出最終決策。審查人員的自由裁量范圍與可操作空間縮小，審查人員的自我辯解理由可以更容易被明確，因此審查人員責(zé)任更加明晰。包括違規(guī)決策責(zé)任，例如明顯違反審查程序與原則，不在選定的范圍內(nèi)比對等;違反道德決策責(zé)任，例如消極審查，疏忽大意或者隨意駁回等;違反知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)法律責(zé)任，例如嚴(yán)重偏離審查標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)當(dāng)駁回而不予駁回等。

2、數(shù)據(jù)提供者應(yīng)當(dāng)為數(shù)據(jù)的真實可靠承擔(dān)責(zé)任，若數(shù)據(jù)真實可靠，但是基于真實知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)反映出了不完美的知識產(chǎn)權(quán)狀況導(dǎo)致的算法的歧視與偏見，則不承擔(dān)責(zé)任，而是無可奈何的“算法”的副產(chǎn)品。審查機構(gòu)應(yīng)當(dāng)著力于糾正“算法”歧視與偏見。

3、算法責(zé)任則主要包括算法設(shè)計者、算法應(yīng)用開發(fā)者和應(yīng)用平臺責(zé)任。算法設(shè)計者是指實際設(shè)計算法運行規(guī)則的主體，是算法的實際設(shè)計人;算法應(yīng)用開發(fā)者是向平臺和用戶直接提供算法應(yīng)用的主體，算法設(shè)計者與算法應(yīng)用開發(fā)者類似于生產(chǎn)者與銷售者（產(chǎn)品經(jīng)理）的關(guān)系，當(dāng)算法設(shè)計者與算法應(yīng)用開發(fā)者不是同一主體，則由算法應(yīng)用開發(fā)者對算法的性能缺陷與目標(biāo)偏離負(fù)責(zé)應(yīng)當(dāng)是主要的責(zé)任配置原則;算法應(yīng)用平臺責(zé)任也即是知識產(chǎn)權(quán)局在人工智能嵌入知識產(chǎn)權(quán)審查的過程中違反某種義務(wù)而應(yīng)承擔(dān)的責(zé)任，而知識產(chǎn)權(quán)局的義務(wù)更適合從技術(shù)的審慎選擇與風(fēng)險監(jiān)控的視角出發(fā)，要求其承擔(dān)謹(jǐn)慎選擇與技術(shù)的周密論證配置、技術(shù)的風(fēng)險規(guī)制、及時采取應(yīng)對措施、人工智能技術(shù)的更新與維護等義務(wù)。

結(jié)? 語

當(dāng)前，全球科技革命和產(chǎn)業(yè)變革方興未艾，以深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控為特征的新一代人工智能不斷取得突破，不僅對科技革命與產(chǎn)業(yè)革命具有強大驅(qū)動力，同時也逐漸延伸到政府治理之中。人類與人工智能正在知識產(chǎn)權(quán)行政管理領(lǐng)域相互補充與相互支撐，“人機共生”已經(jīng)逐漸在世界各知識產(chǎn)權(quán)主管部門取得一致共識。但面對人工智能所具有的通用的潛在風(fēng)險在知識產(chǎn)權(quán)政務(wù)領(lǐng)域所具有的獨特表現(xiàn)卻并未更加關(guān)注。例如，有學(xué)者提到，“對人工智能技術(shù)巨大潛力的欣喜和依賴，使得人類愿意暫時擱置對人工智能技術(shù)潛在失控風(fēng)險的關(guān)注，轉(zhuǎn)而從一種更為實用主義的角度來考量和審視人工智能”。[21]因此，在人工智能嵌入知識產(chǎn)權(quán)審查制度極大發(fā)揮其效能的同時，仍然應(yīng)當(dāng)秉持謹(jǐn)慎態(tài)度，尤其是面對“人工智能”所具有的無限可能性的誘惑時。當(dāng)前，人工智能仍然以“輔助系統(tǒng)”的角色在知識產(chǎn)權(quán)管理領(lǐng)域發(fā)揮著作用，而隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展，“人機共生”甚至“強人工智能”的時代可能得以到來，應(yīng)當(dāng)如何處理好人工智能與知識產(chǎn)權(quán)行政管理之間的關(guān)系，如何避免“技術(shù)理性”壓倒一切的可能性發(fā)生，仍然是應(yīng)當(dāng)關(guān)注的重點。人工智能嵌入知識產(chǎn)權(quán)審查制度，在提高知識產(chǎn)權(quán)審查效能的同時，更是驅(qū)動了知識產(chǎn)權(quán)審查的問責(zé)制度，使得知識產(chǎn)權(quán)審查人員的責(zé)任更加清晰。同時，面對當(dāng)前以及未來一段時間人工智能審查技術(shù)的將會產(chǎn)生的風(fēng)險，應(yīng)當(dāng)建立人工智能技術(shù)的“準(zhǔn)入清單”與“權(quán)力責(zé)任清單”，依靠法律以及建設(shè)監(jiān)督機構(gòu)對數(shù)據(jù)與算法進行規(guī)制與約束，防止出現(xiàn)系統(tǒng)性、技術(shù)性風(fēng)險。同時，世界各知識產(chǎn)權(quán)主管局的人工智能運用能力的差距正在不斷擴大，如何避免技術(shù)鴻溝對全球知識產(chǎn)權(quán)合作產(chǎn)生負(fù)面影響，應(yīng)當(dāng)采取何種政策措施來縮小技術(shù)差距，實現(xiàn)全球知識產(chǎn)權(quán)治理體系和治理能力現(xiàn)代化，也值得我們加以深入思考。

參考文獻(xiàn)：

[1] World Intellectual Property Organization. World Intellectual Property Indicators 2020[R/OL]. wipo-pub-941-2020. （2020-12-07）. https：//www.wipo.int/portal/en/index.html.

[2] 中國政府網(wǎng). 李克強在全國深化“放管服”改革轉(zhuǎn)變政府職能電視電話會議上的講話[EB/OL].（2018-07-12）. http：//www.gov.cn/premier/2018-07/12/content_5305966.htm.

[3] 鄒劍.國家知識產(chǎn)權(quán)局商標(biāo)局計算機處副處長.商標(biāo)注冊便利化改革政策解讀（五）-商標(biāo)改革中的信息化建設(shè)[EB/OL]. http：//sbj.cnipa.gov.cn/gzdt/201804/t20180413_273741.html.

[4] 禹信，崔之元.人工智能與公共管理研究：技術(shù)可能性、議題重構(gòu)和治理創(chuàng)新[J].中國行政管理，2020（3）：6-11.

[5] 中國信息通信研究院，中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟.人工智能治理白皮書[R/OL].

[6] 國家知識產(chǎn)權(quán)局商標(biāo)局.借力人工智能，開啟智慧審查——商標(biāo)圖形智能檢索功能正式上線[EB/OL]. http：//sbj.cnipa.gov.cn/gzdt/201901/t20190131_281363.html.

[7] World Intellectual Property Organization. Meeting of Intellectual Property Offices （IPOS） On Ict Strategies and Artifical Intelligence （AI） for IP Administration：Summary of the Replies to the Note on Applications of AI to IPO Administration [R/OL]. Prepared by the International Bureau of WIPO. Geneva， May 23 to 25， 2018. https：//www.wipo.int/portal/en/index.html.

[8] 新華社.習(xí)近平主持中央政治局第二十五次集體學(xué)習(xí)并講話[EB/OL].（2020-12-01）. http：//www.xinhuanet.com/politics/leaders/2020-12/01/c_1126808128.htm.

[9] 中國政府網(wǎng).習(xí)近平：營造穩(wěn)定公平透明的營商環(huán)境，加快建設(shè)開放型經(jīng)濟新體制[EB/OL].（2018-07-17）. http：//www.gov.cn/xinwen/2017-07/17/content_5211349.htm;習(xí)近平在首屆中國國際進口博覽會開幕式上的主旨演講.[EB/OL].（2018-11-05）. http：//www.xinhuanet.com/politics/leaders/2018-11/05/c_1123664692.htm.

[10]張富.公共行政的價值向度[M].北京：中央編譯出版社，2007：11.

[11] World Intellectual Property Organization. Meeting of Intellectual Property Offices （IPOS） on Ict Strategies and Artifical Intelligence （AI） for IP Administration：National and International Ict Strategies of IPOS[EB/OL]. Document prepared by the International Bureau of WIPO. Geneva，May 23 to 25，2018. https：//www.wipo.int/portal/en/index.html.

[12]劉茂林.知識產(chǎn)權(quán)法的經(jīng)濟分析[M].北京：法律出版社，1996：62.

[13]馮曉青，劉歡歡.效率與公平視角下的商標(biāo)注冊制度研究-兼評我國商標(biāo)法第四次修改[J].知識產(chǎn)權(quán)，2019（1）：3-13.

[14]沈向洋，[美]施博德.計算未來：人工智能及其社會角色[M].北京：北京大學(xué)出版社，2018：27.

[15]騰訊研究院，中國信息通信研究院互聯(lián)網(wǎng)法律研究中心等.人工智能：國家人工智能戰(zhàn)略行動抓手[M].北京：中國人民大學(xué)出版社，2017：243.

[16]楊寶國.公平與效率：實現(xiàn)公平正義的兩難選擇？[M].北京：中國社會科學(xué)出版社，2017：8-9.

[17]Lawrence Lessig.Code and Other Laws of Cyberspace（VOL.4）.New York：Basic books，1999：1.

[18]冉小燕.從一個無效案淺議國家知識產(chǎn)權(quán)局在專利審查中的責(zé)任[J].提交“2013年中華全國專利代理人協(xié)會年會暨第四屆知識產(chǎn)權(quán)論壇論”的論文.國家知識產(chǎn)權(quán)局專利局專利審查協(xié)作北京中心，2013-07-01.

[19]藺國強，梁林琳. 建設(shè)世界一流專利審查機構(gòu)背景下審查員職業(yè)道德探析[J].中國集體經(jīng)濟，2020（3）.94-96.

[20]蘇宇.算法規(guī)制的譜系[J].中國法學(xué)，2020（3）.165-184.

[21]王張華，顏佳華. 人工智能驅(qū)動政府治理變革：技術(shù)邏輯、價值準(zhǔn)則和目標(biāo)指向[J].天津行政學(xué)院學(xué)報，2020（6）.3-11

Technical Logic， Value Criteria and Decision-making Accountability

Zhang Huibin1， Wang Huaibin2

（ 1. School of Civil and Commercial Law， Southwest University of Political Science and Law， Chongqing 401120， China; 2. National Intellectual Property Strategy Implementation （Southwest University of Political Science and Law） Research Base， Chongqing 401120， China ）

Abstract： At present， China is transforming from a country of importing intellectual property to a country of creating intellectual property， and intellectual property work is shifting from pursuing quantity to improving quality. Driving the reform of the intellectual property review system with artificial intelligence technology is conducive to comprehensively improving the effectiveness of intellectual property review，strengthening the source governance of intellectual property，thereby providing guarantee for the high-quality development of intellectual property. From the perspective of technical logic， artificial intelligence technology can effectively solve the contradiction between the increasing pressure of intellectual property review and the insufficient enhancement of review capabilities. It has advantages and possibilities in shortening the review period and improving the quality of review. From the point of view of value criteria，artificial intelligence driving the reform of intellectual property review must respond to the needs of the country and society， follow the value guidelines of accelerating review speed，improving review quality，and maintaining social fairness and justice. At the same time， artificial intelligence drives the traditional relief-based post-correction system to a responsibility system that combines rights relief and decision-making accountability. While clarifying the composition of the responsibilities of reviewers， it is also necessary to regulate the risks that artificial intelligence may generate.

Key words： artificial intelligence; intellectual property review; technical logic; value criteria; decision-making accountability