賈麗萍 曹 璨

(福州大學(xué)法學(xué)院， 福建福州 350108)

一、問題的提出

目前人工智能的工程學(xué)研究的主流進(jìn)路是依托大數(shù)據(jù)，讓計(jì)算機(jī)進(jìn)行“深度學(xué)習(xí)”來模擬人類的智能。深度學(xué)習(xí)能夠讓人工智能通過訓(xùn)練來理解復(fù)雜世界的規(guī)律，并可以運(yùn)用到諸如智力成果創(chuàng)造等領(lǐng)域。在創(chuàng)新實(shí)踐領(lǐng)域，產(chǎn)生了能夠自主生成創(chuàng)新的人工智能，比如利用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行藥物研發(fā)、運(yùn)用遺傳信息編程程序進(jìn)行電路設(shè)計(jì)、運(yùn)用“機(jī)器人夏娃”這樣的機(jī)器人發(fā)明家發(fā)現(xiàn)藥物的新功能等。[1]在人工智能生成創(chuàng)新的過程中較少具有人類的干預(yù)，而在法學(xué)領(lǐng)域，專利法保護(hù)的是專利權(quán)人的合法權(quán)益。是否應(yīng)當(dāng)將人工智能生成創(chuàng)新納入專利法的保護(hù)范圍，以及如何保護(hù)人工智能的生成創(chuàng)新等問題理論界頗有分歧。

反對可專利性的學(xué)者大多從專利權(quán)取得的正當(dāng)性、權(quán)利保護(hù)的意義與專利實(shí)質(zhì)審查等角度展開論證。Amir.H.Khoury認(rèn)為：“知識產(chǎn)權(quán)法不允許為人工智能授予知識產(chǎn)權(quán)，人工智能和它們的副產(chǎn)品應(yīng)當(dāng)永遠(yuǎn)留在公共領(lǐng)域?！盵2]Shlomit Yanisky-Ravid 和 Xiaoqiong Liu在詳盡列舉了專利法在面對人工智能發(fā)明時(shí)的五點(diǎn)缺陷后，否認(rèn)人工智能創(chuàng)新的可專利性，提出了先行者模式。[3]支持專利法保護(hù)學(xué)者，如Ryan Abbott認(rèn)可現(xiàn)行專利法的區(qū)分發(fā)明人與專利權(quán)人的做法，認(rèn)為計(jì)算機(jī)生成物應(yīng)當(dāng)有資格獲得專利保護(hù)。[4]Mizuki Hashiguchi通過分析五個(gè)國家的專利審查案件，總結(jié)得出對計(jì)算機(jī)的改進(jìn)如果符合專利法隱性、事實(shí)上的適格性要求，法院就可能認(rèn)定發(fā)明能夠獲得專利授權(quán)。[5]這大多是從保護(hù)科技創(chuàng)新等角度進(jìn)行回應(yīng)，并圍繞專利制度設(shè)立的目的與可能造成的影響等方面展開論述。

人工智能依靠其跨領(lǐng)域分析處理數(shù)據(jù)的能力，其身份逐漸由發(fā)明對象向發(fā)明者轉(zhuǎn)變，這對人類中心主義造成了沖擊，原有的專利法框架也可能不復(fù)適用，需要進(jìn)行重新的評估和改進(jìn)。[6]

二、人工智能生成創(chuàng)新納入專利法保護(hù)的正當(dāng)性

(一)人工智能生成創(chuàng)新納入專利法保護(hù)的法理基礎(chǔ)

對爭議技術(shù)進(jìn)行可專利性分析，需要結(jié)合其技術(shù)特點(diǎn)梳理專利保護(hù)的法理基礎(chǔ)。本文通過傳統(tǒng)的專利法哲學(xué)理論，對人工智能生成創(chuàng)新進(jìn)行回應(yīng)。

1. 洛克的勞動(dòng)學(xué)說

該學(xué)說認(rèn)為，勞動(dòng)為財(cái)產(chǎn)權(quán)提供了正當(dāng)性，引申到知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域即創(chuàng)新者有權(quán)就其付出的智力創(chuàng)造成果主張權(quán)利，并獲得在一定期限內(nèi)排他使用專利方法或產(chǎn)品的權(quán)利。洛克指出：“土地和一切低等動(dòng)物為人類所共有，但是每一個(gè)人對他自己的人身享有一種所有權(quán)，除他之外任何人都沒有這種權(quán)利。他的身體所從事的勞動(dòng)和他的雙手所進(jìn)行的工作，我們可以說是正當(dāng)?shù)貙儆谒??！盵7]這種學(xué)說沿襲了格勞秀斯以來的自然法傳統(tǒng)，體現(xiàn)了傳統(tǒng)的人類中心主義。傳統(tǒng)的人類中心主義認(rèn)為勞動(dòng)應(yīng)當(dāng)只存在于“作為人類身體延伸”的人類勞動(dòng)。

但是在人工智能自主發(fā)明能力逐漸增強(qiáng)的情況下，將人工智能的智力勞動(dòng)納入專利保護(hù)符合時(shí)代需要。因?yàn)閺膭趧?dòng)過程看，人工智能能夠和人類一樣，通過分析復(fù)雜環(huán)境調(diào)動(dòng)知識儲備，靈活作出相對合理的決斷，而且也沒有違反洛克理論的先決條件要求。[8]美國專利法第103條(a)款規(guī)定的“可專利性不可因?yàn)樽鞒鲈摪l(fā)明之方式而遭受否定”也為機(jī)器人創(chuàng)新納入專利法保護(hù)提供了依據(jù)。此外，我國《專利法》保護(hù)的客體是一種技術(shù)方案，而技術(shù)方案在人工智能時(shí)代是否只能出自人類的思維活動(dòng)，本文贊成借用群體實(shí)力對比理論，即“機(jī)器人低消耗、高產(chǎn)出的優(yōu)勢，先天地克服了人類休息、睡眠、生命周期短、易生病等物種進(jìn)化弊端，由此也將在多數(shù)競爭中獲得勝利”[9]來研究可專利性的問題。人工智能有類似的腦力勞動(dòng)能力并且將創(chuàng)造出遠(yuǎn)多于人類的技術(shù)成果，不應(yīng)該人為地限制創(chuàng)新活動(dòng)，我們應(yīng)當(dāng)給予機(jī)器的生成物與人類創(chuàng)新產(chǎn)物相同的地位。

2. 知識產(chǎn)權(quán)人格權(quán)理論

黑格爾在關(guān)于自由意志與財(cái)產(chǎn)的論述中認(rèn)為：“人有權(quán)把他的意志體現(xiàn)在任何物中，因而使該物成為我的東西?！盵10]他將財(cái)產(chǎn)權(quán)納入人格學(xué)說的討論范圍，財(cái)產(chǎn)是人發(fā)展自身的體現(xiàn)，也成為人自身實(shí)踐的終極目標(biāo)。[11]知識產(chǎn)權(quán)法的人格權(quán)理論認(rèn)為：“通過我們的能力和創(chuàng)造性的開發(fā)，我們的人格充分地體現(xiàn)在我們自身的智力產(chǎn)品中?！盵12]換言之，專利權(quán)通過對精神財(cái)產(chǎn)的確認(rèn)展現(xiàn)了發(fā)明人的意志，構(gòu)成了人格的組成部分。

人工智能并不具有人類的意志與人格，有哲學(xué)家如John R. Searle認(rèn)為：“執(zhí)行一個(gè)程序不可能構(gòu)成意向性，因?yàn)閷τ谝粋€(gè)主體來說，完全有可能執(zhí)行了一個(gè)程序而仍然不具有任何正確種類的意向性?！盵13]而意向性是心智的關(guān)鍵所在[14]，這引發(fā)了對于未來人工智能在即使能夠模擬人類心智，卻仍然無法擁有和人類一樣心智的擔(dān)憂。而沒有真正心智的人工智能不擁有自然人的個(gè)體性差異，無法進(jìn)行創(chuàng)造性人格的表達(dá)。

正如丹尼爾·丹尼特對塞爾的“漢字屋論證”做出的原哲學(xué)層面的批判一樣，人工智能是否擁有心智、具有人格不應(yīng)由哲學(xué)家以自己的直覺回應(yīng)，而應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)換角度結(jié)合未來人工智能發(fā)展的實(shí)際情況，訴諸于一些群眾性的意見，這為寬泛的人格定義奠定了基礎(chǔ)。隨著量子計(jì)算等新技術(shù)的開發(fā)運(yùn)用，能夠讓計(jì)算機(jī)更加智能，為具備獨(dú)特的創(chuàng)造性表達(dá)構(gòu)成了基礎(chǔ)。有些國家已經(jīng)對賦予人工智能以法律人格進(jìn)行了嘗試，如人工智能 Sophia 被沙特授予了公民身份，歐盟法律事務(wù)委員會認(rèn)為：“從長遠(yuǎn)來看，為機(jī)器人創(chuàng)造一個(gè)特定的法律地位，這樣至少最先進(jìn)的自主機(jī)器人可以被確立為具有電子人的地位……還可能將電子人格應(yīng)用于機(jī)器人自主決策或獨(dú)立與第三方互動(dòng)的情況?！盵15]2019年4月8日，歐盟人工智能高級別專家組提交的《值得信賴的人工智能倫理指南》(Ethics guidelines for trustworthy AI)提到“人工智能系統(tǒng)應(yīng)該賦予人類權(quán)力，允許他們做出明智的決定，并促進(jìn)他們的基本權(quán)利”[16]。2021年7月末，南非和澳大利亞官方相繼宣布可以將AI系統(tǒng)認(rèn)定為專利申請的發(fā)明人，通過擴(kuò)大發(fā)明人概念完善專利法基礎(chǔ)理論作為保護(hù)人工智能生成創(chuàng)新的邏輯起點(diǎn)。[17]這也體現(xiàn)了人格權(quán)理論在人工智能發(fā)展中起到基礎(chǔ)作用。

3. 激勵(lì)理論

該理論是從功利主義的角度論證知識產(chǎn)權(quán)法的正當(dāng)性，認(rèn)為“為了促進(jìn)有價(jià)值的智力成果的創(chuàng)造，需要將這些成果的財(cái)產(chǎn)權(quán)賦予智力勞動(dòng)者”[18]?！罢荚谶m用知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)于有用的社會目的——鼓勵(lì)創(chuàng)新和創(chuàng)造?！盵19]通過知識產(chǎn)權(quán)法的設(shè)置賦予創(chuàng)造性發(fā)明者對其創(chuàng)造成果的控制權(quán)，激發(fā)發(fā)明者進(jìn)行智力創(chuàng)造，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)社會智力創(chuàng)造的最大化。

當(dāng)然用激勵(lì)論論證知識產(chǎn)權(quán)制度存在著固有的困難，因?yàn)椴⒉皇撬械闹橇?chuàng)造都具有“激勵(lì)的思想”，更何況人工智能本身無法被激勵(lì)。應(yīng)當(dāng)明確，雖然人工智能不需要激勵(lì)就能進(jìn)行發(fā)明，但是人工智能領(lǐng)域的技術(shù)人員為人工智能提供了數(shù)據(jù)、算法、校驗(yàn)等基礎(chǔ)條件，人類的工作不應(yīng)被忽視。研發(fā)人員與其上下游產(chǎn)業(yè)仍然需要經(jīng)濟(jì)刺激來補(bǔ)償其投入。人工智能與因?qū)＠贫鹊募?lì)而興起的生物技術(shù)一樣，都是屬于研發(fā)成本高、風(fēng)險(xiǎn)大，面臨很強(qiáng)開發(fā)投資的收回問題的領(lǐng)域。美國于上世紀(jì)80年代開始對生物技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行了強(qiáng)而寬廣的專利法保護(hù)使相關(guān)技術(shù)蓬勃發(fā)展的歷史經(jīng)驗(yàn)表明：合理的專利權(quán)配置能夠激勵(lì)技術(shù)公司的發(fā)展，促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步。[20]

將專利權(quán)賦予與人工智能最關(guān)聯(lián)的法律實(shí)體能夠激勵(lì)它們對人工智能生成創(chuàng)新的研發(fā)與投資，保障技術(shù)進(jìn)步。相反，采取商業(yè)秘密的方法保護(hù)人工智能生成的創(chuàng)新增加了防護(hù)的成本，減少了社會公眾應(yīng)當(dāng)享有的信息福利，而且要面對反向工程的挑戰(zhàn)，耗費(fèi)了本應(yīng)被用于技術(shù)開發(fā)的社會投資。所以在對人工智能生成的創(chuàng)新進(jìn)行專利法保護(hù)研究時(shí)，激勵(lì)理論可以起到理論支撐的作用。

(二)將人工智能生成創(chuàng)新納入專利法保護(hù)符合現(xiàn)實(shí)需要

從17世紀(jì)伽利略請求威尼斯國王將灌溉機(jī)的技術(shù)方案認(rèn)定為法律上的財(cái)產(chǎn)，到如今人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的創(chuàng)新被授予專利權(quán)[21]，專利法的發(fā)展過程始終與科技進(jìn)步緊密相聯(lián)。面對新一代人工智能技術(shù)的浪潮，《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》(國發(fā)[2017]35號)提出，要健全人工智能領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新、專利保護(hù)與標(biāo)準(zhǔn)化互動(dòng)支撐機(jī)制，促進(jìn)人工智能創(chuàng)新成果的知識產(chǎn)權(quán)化。

如上文所述，采取專利法保護(hù)人工智能生成創(chuàng)新能夠?qū)θ斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)激勵(lì)，鼓勵(lì)技術(shù)開發(fā)，防范“搭便車”行為損害其經(jīng)濟(jì)收益。除此之外，進(jìn)行專利法保護(hù)還可以將人類發(fā)明者的創(chuàng)造力集中到具有“歷史創(chuàng)造力”的環(huán)節(jié)——即“研究者認(rèn)為新穎性可分為兩種：相對于個(gè)人思想或某項(xiàng)人工智能系統(tǒng)是新穎的，或者相對于整個(gè)歷史是新穎的，前者被稱為 ‘心理創(chuàng)造力’，后者被稱為‘歷史創(chuàng)造力’”[22]。這能提升發(fā)明的總體高度。在人工智能自主發(fā)明創(chuàng)新過程中，其憑借大數(shù)據(jù)路徑與語義替換的工作模式能夠運(yùn)用海量的跨學(xué)科技術(shù)，這是人類囿于思維與精力的局限很難完成的。授予符合條件的人工智能創(chuàng)新專利權(quán)，人類發(fā)明者會因此減少在“心理創(chuàng)造力”上的投入，而主攻于“歷史創(chuàng)造力”的技術(shù)領(lǐng)域。換言之，對人工智能生成創(chuàng)新進(jìn)行專利法保護(hù)會在解決人類發(fā)明者面對廣袤的知識領(lǐng)域的低效率問題的過程中，提升發(fā)明質(zhì)量，增加社會效益。

三、人工智能生成創(chuàng)新與專利法客體審查

人工智能生成創(chuàng)新能否獲得專利法保護(hù)，首先需要結(jié)合《專利法》的具體條款與法律原則判斷其是否屬于客體范圍，同時(shí)也應(yīng)當(dāng)對有學(xué)者支持的劃歸公共領(lǐng)域的觀點(diǎn)進(jìn)行考量。因此，應(yīng)當(dāng)從制度層面弄清專利法保護(hù)范圍的內(nèi)涵，并結(jié)合人工智能的技術(shù)特點(diǎn)進(jìn)行比對。

(一)人工智能生成創(chuàng)新符合專利法保護(hù)的客體范圍

首先，從《專利審查指南》的正面規(guī)定來看，“技術(shù)方案是對要解決的技術(shù)問題所采取的利用了自然規(guī)律的技術(shù)手段的集合”[23]。對申請審查的智力方案來說，當(dāng)其能夠針對技術(shù)問題，利用自然規(guī)律，獲得技術(shù)效果就應(yīng)當(dāng)認(rèn)定其屬于專利法客體的保護(hù)范圍。不需要對創(chuàng)新的主體是否屬于人類，屬于何種形式的智能進(jìn)行過多考量。這區(qū)別于《著作權(quán)法》要求的勞動(dòng)成果源于作者本人獨(dú)創(chuàng)性(originality)的個(gè)性化選擇與判斷的要求。如朱雪忠所言：“‘發(fā)明’的概念本身完全是客觀的技術(shù)性表達(dá)，它區(qū)別于著作權(quán)法中的作品，后者是包含作者獨(dú)特思想感情的表達(dá)，具有濃厚的個(gè)人主觀色彩?！盵24]所以，從正面規(guī)定看，人工智能生成創(chuàng)新符合專利法保護(hù)范圍。

其次，從專利法的反面排除條款分析，在研究可專利性問題時(shí)要注意區(qū)分技術(shù)方案與抽象思想的界限，否則會落入《專利法》第25條的“智力活動(dòng)的規(guī)則和方法”而不被授予專利權(quán)。在專利審查過程中，應(yīng)當(dāng)明確算法并不能因?yàn)樽陨砭哂兴季S步驟的特征而否認(rèn)該方案的可專利性，因?yàn)樵谀撤N意義上，所有的發(fā)明都隱含著某種抽象的思想。美國司法實(shí)踐中采用的Alice/Mayo二分法的核心是“審查權(quán)利要求中的要素以確定它是否有一個(gè)足以將抽象思想轉(zhuǎn)化為可專利的應(yīng)用的‘創(chuàng)造性概念’……以確保并非壟斷該抽象思想”[25]。運(yùn)用這樣的方法能夠化解對客體審查中整體論——將技術(shù)方案的算法與物理部分一并籠統(tǒng)地考慮，導(dǎo)致技術(shù)方案可能只是抽象思想的常規(guī)的“具體化”應(yīng)用卻通過客體審查的缺點(diǎn)。我國可以借鑒這種做法來分析人工智能所 “涉及計(jì)算機(jī)程序的發(fā)明”[26]，把真正通過算法進(jìn)行不斷學(xué)習(xí)改進(jìn)的技術(shù)方案納入專利法保護(hù)范圍。

再次，在新興技術(shù)的審查中，離不開符合政策性考量的價(jià)值判斷，以“隨時(shí)修正單純的法律語言邏輯所得的結(jié)論，避免專利保護(hù)客體的無限擴(kuò)張”[27]。專利法為了維護(hù)社會公德的需要禁止某些發(fā)明的實(shí)施，而人工智能快速生成的海量技術(shù)方案會顛覆人類在發(fā)明領(lǐng)域的主導(dǎo)地位，“保護(hù)計(jì)算機(jī)創(chuàng)新會讓未來的人類創(chuàng)新降溫”[28]。即擔(dān)心人類發(fā)明者的發(fā)明空間會被壓縮，而導(dǎo)致不公平競爭。筆者認(rèn)為，這錯(cuò)誤地理解了專利法保障的公平競爭價(jià)值。專利法想要實(shí)現(xiàn)的公平競爭是讓主體間減少因模仿盜用的行為導(dǎo)致的市場失靈與公共領(lǐng)域的縮水，而不是對發(fā)明能力強(qiáng)的主體減少激勵(lì)。人類不應(yīng)當(dāng)懼怕人工智能成為發(fā)明領(lǐng)域的主導(dǎo)，而應(yīng)合理運(yùn)用人工智能跨學(xué)科分析問題的能力。如前文所述，科研人員可以重新思考分析自身研發(fā)優(yōu)勢，將精力更多地投入到“歷史創(chuàng)造力”的部分，提升發(fā)明質(zhì)量以應(yīng)對機(jī)器在某些領(lǐng)域逐漸代替人類成為發(fā)明的主導(dǎo)力量的影響。

(二)公共領(lǐng)域保護(hù)模式評析

有觀點(diǎn)認(rèn)為，人工智能生成的創(chuàng)新應(yīng)當(dāng)直接劃歸公共領(lǐng)域供社會使用?！耙?yàn)橹R產(chǎn)權(quán)法律結(jié)構(gòu)的張力是由公共領(lǐng)域決定的。一旦將給定的知識產(chǎn)權(quán)主體置于私有領(lǐng)域的理由被用盡，那么該知識產(chǎn)權(quán)主體最終將被納入公共領(lǐng)域……必須有一個(gè)充滿活力的公共領(lǐng)域建設(shè)和一個(gè)良好的理由，什么主題應(yīng)符合私人領(lǐng)域的保護(hù)?！盵29]這種保護(hù)模式也稱為“先行者優(yōu)勢保護(hù)模式”[30]，似乎能夠很好地解決在專利法保護(hù)創(chuàng)新時(shí)發(fā)生的異化——即“專利叢林”困境，以及化解人工智能對專利審查的沖擊。

就目前而言，此種保護(hù)模式缺少法律確權(quán)將導(dǎo)致人工智能行業(yè)得不到充足的激勵(lì)，影響技術(shù)的發(fā)展。公共領(lǐng)域模式存在過度商業(yè)化的問題，即對市場的過度依賴，忽視了對基礎(chǔ)問題研究的關(guān)注。質(zhì)言之，在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域可能產(chǎn)生顛覆性結(jié)論的少數(shù)研發(fā)公司研發(fā)的技術(shù)方案可能因?yàn)闆]有專利法的保護(hù)而被反向工程破解，主流技術(shù)公司就可以通過增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級等簡單手段，達(dá)成類似效果。這會導(dǎo)致運(yùn)用新技術(shù)生成產(chǎn)品的公司無法獲得應(yīng)有的收益，進(jìn)而導(dǎo)致那些可能的進(jìn)路因無法獲得市場優(yōu)勢地位而被擱淺研發(fā)。總之，現(xiàn)階段將人工智能生成創(chuàng)新歸于公共領(lǐng)域不利于技術(shù)的健康發(fā)展，也很難從長遠(yuǎn)角度造福社會。

四、人工智能生成創(chuàng)新與專利實(shí)質(zhì)審查

在認(rèn)定一項(xiàng)智力成果屬于專利法保護(hù)的技術(shù)方案后，該智力成果還要滿足《專利法》第22條要求的“專利三性”才能被授予專利權(quán)。人工智能生成創(chuàng)新因其具備跨領(lǐng)域檢索整合技術(shù)自主學(xué)習(xí)的能力與不可預(yù)測性和可能出現(xiàn)的倫理道德問題對專利審查產(chǎn)生了沖擊，專利法需對此作出調(diào)整。

(一)人工智能生成創(chuàng)新對新穎性審查的沖擊與應(yīng)對

1. 人工智能生成創(chuàng)新對新穎性審查的沖擊

新穎性審查中，人工智能能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則化處理并憑借詞義替換創(chuàng)造新的權(quán)利要求[31]，可以在短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生大量跨領(lǐng)域技術(shù)方案，而這樣的技術(shù)方案在與現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行單獨(dú)對比的過程中，容易符合新穎性。這增加了通過不同領(lǐng)域的技術(shù)拆分，并隨機(jī)整合而形成的技術(shù)方案的獲得專利法保護(hù)的可能性。

2. 人工智能生成創(chuàng)新新穎性審查的應(yīng)對

為解決上述問題，本文認(rèn)為需要拓寬現(xiàn)有專利技術(shù)檢索范圍，由于專利審查機(jī)關(guān)的檢索能力很難匹配人工智能跨領(lǐng)域調(diào)取技術(shù)的能力，所以應(yīng)加強(qiáng)對申請人義務(wù)的要求。責(zé)令發(fā)明人檢索出全部技術(shù)信息，將其作為現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行參照。[32]要求申請人對權(quán)利要求涉及的各領(lǐng)域技術(shù)方案進(jìn)行解釋，并明確涉及的限制特征對發(fā)明整體技術(shù)方案的具體貢獻(xiàn)，防止運(yùn)用數(shù)據(jù)抓取能力拼湊多項(xiàng)技術(shù)而通過新穎性審查。同時(shí)，調(diào)動(dòng)社會力量，從高校、產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域推選人才，鼓勵(lì)人工智能的社會組織的組建，就人工智能涉及的廣泛技術(shù)范圍匯總相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业囊庖?，并將廣泛技術(shù)領(lǐng)域的內(nèi)容做好記錄整理，構(gòu)建利用人工智能進(jìn)行專利分類與檢索的新穎性審查機(jī)制。還應(yīng)該對申請人在申請過程中的不誠信行為進(jìn)行處罰。筆者建議引入公益訴訟制度，因?yàn)槿斯ぶ悄芾玫募夹g(shù)數(shù)據(jù)很大部分來自人類的發(fā)明或者人類本身，人工智能的社會組織應(yīng)替代社會公眾進(jìn)行專利權(quán)無效或者給予強(qiáng)制許可的公益訴訟，以避免“囤積”專利的情形。

(二)人工智能生成創(chuàng)新對創(chuàng)造性審查的沖擊與應(yīng)對

1. 人工智能生成創(chuàng)新對創(chuàng)造性審查的沖擊

人工智能技術(shù)具有跨領(lǐng)域自主學(xué)習(xí)的能力與創(chuàng)造新思維的能力，對現(xiàn)行專利創(chuàng)造性要件的審查帶來重大沖擊。

一方面，很多人工智能具有跨領(lǐng)域自主學(xué)習(xí)的能力。申請保護(hù)的技術(shù)方案可能包括智能算法結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)通過不斷試錯(cuò)，最終建立多領(lǐng)域技術(shù)可能的連接。而現(xiàn)行專利審查按照本領(lǐng)域熟練人員綜合多份現(xiàn)有技術(shù)判斷是否對申請方案存在啟示的做法，應(yīng)對人工智能生成創(chuàng)新時(shí)存在界定不適當(dāng)、標(biāo)準(zhǔn)過低的缺點(diǎn)，導(dǎo)致從客觀主體的角度很難發(fā)現(xiàn)人工智能生成技術(shù)方案存在的“顯而易見性”，因而通過創(chuàng)造性審查，從而不適當(dāng)?shù)亟档土藙?chuàng)造性標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)當(dāng)起到的作用。

另一方面，部分人工智能具備獨(dú)立且不同于人類的智能，具有輕松突破“非顯而易見性”要求的可能性。其具有強(qiáng)大的算力與能夠自我進(jìn)化的模型結(jié)構(gòu)，能夠發(fā)現(xiàn)人類囿于思維模式、智力等局限而難以想到的智力方案，當(dāng)運(yùn)用到具體技術(shù)領(lǐng)域時(shí)，憑借其可以創(chuàng)造新思維模式的能力，能輕易符合“顯而易見性”的要求。

2. 人工智能生成創(chuàng)新創(chuàng)造性審查的應(yīng)對

第一，適當(dāng)調(diào)整創(chuàng)造性要件以應(yīng)對人工智能的自主學(xué)習(xí)能力。

創(chuàng)造性要件要求從擬制的“本領(lǐng)域熟練人員”的角度出發(fā)，確定“最接近的現(xiàn)有技術(shù)”。首先，應(yīng)當(dāng)認(rèn)識到，人工智能跨領(lǐng)域生成創(chuàng)新存在所在的領(lǐng)域難以認(rèn)定的問題，而這導(dǎo)致后續(xù)創(chuàng)造性判斷工作難以進(jìn)行。本文贊同Ryan Abbott教授的觀點(diǎn)——他認(rèn)為發(fā)明機(jī)器幾乎能夠訪問所有種類的現(xiàn)有技術(shù)，應(yīng)將熟練人員的標(biāo)準(zhǔn)擴(kuò)大到所有技術(shù)領(lǐng)域。[33]以此作為客觀主體的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，來應(yīng)對單一領(lǐng)域熟練人員難以多領(lǐng)域判斷的情況。而所有技術(shù)領(lǐng)域的熟練技術(shù)人員作為新的擬制的概念，仍需在實(shí)際判斷中還原為具體的人員，為了高效地判斷，專利審查人員可以通過向上文提到的人工智能技術(shù)的社會組織咨詢，來確定所有技術(shù)領(lǐng)域的熟練人員的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

其次，在確定最接近的現(xiàn)有技術(shù)時(shí)，其判斷過程大致分為兩步：其一，看該知識是否屬于專利申請方案所在的相同技術(shù)領(lǐng)域；其二，如果不屬于相同技術(shù)領(lǐng)域，則看該知識是否與發(fā)明人所要解決的技術(shù)問題合理相關(guān)。[34]筆者認(rèn)為，現(xiàn)有的審查機(jī)制中“合理相關(guān)”的范圍需要進(jìn)一步擴(kuò)大，將更多領(lǐng)域的技術(shù)納入“合理相關(guān)”的范圍以應(yīng)對人工智能的跨領(lǐng)域發(fā)明。同時(shí)要符合人工智能技術(shù)的發(fā)展情況，把握與現(xiàn)有發(fā)展階段人工智能的整合能力同步，即“根據(jù)該領(lǐng)域人工智能生成發(fā)明的普適性及相關(guān)的人工智能技術(shù)的發(fā)展水平，以此來判斷發(fā)明是否具有創(chuàng)造性”[35]。

再次，在認(rèn)定“顯而易見性”的問題上，由于人工智能自主學(xué)習(xí)能力對于“啟示”的理解程度相對于人類發(fā)明者能夠更加深入。如果還是從人類技術(shù)人員的眼光來看，則很難否認(rèn)其整合各技術(shù)部分能力所展現(xiàn)的非顯而易見性。所以，應(yīng)當(dāng)提升“非顯而易見性”的標(biāo)準(zhǔn)。在人工智能發(fā)明的審查工作中，至少應(yīng)該提升到使用了人工智能設(shè)備的熟練技術(shù)人員的標(biāo)準(zhǔn)。這樣能夠從平視的角度審視人工智能生成創(chuàng)新所具備的創(chuàng)造力大小。

第二，適當(dāng)調(diào)整創(chuàng)造性要件以應(yīng)對人工智能創(chuàng)造新思維的能力。

部分人工智能技術(shù)運(yùn)用了獨(dú)立的思維模式，突破了人類思維的局限性。在其創(chuàng)造新思維的過程中也很少利用現(xiàn)有技術(shù)所帶來的啟示，其智力勞動(dòng)可能不同于人類發(fā)明，具有較高的創(chuàng)造性，這個(gè)創(chuàng)造過程沒有依賴傳統(tǒng)策略上的啟示，顛覆了傳統(tǒng)思維模式。筆者建議在現(xiàn)有的創(chuàng)造性審查部分“判斷發(fā)明創(chuàng)造性時(shí)需要考慮的其他因素”中增加一條，即將“超越了人類思維模式的局限”作為創(chuàng)造性判斷的輔助性手段，以進(jìn)一步加強(qiáng)對人工智能在專利審查中的重要性的認(rèn)識。在進(jìn)行專利保護(hù)的同時(shí)也能夠發(fā)揮人工智能對人類思維的反作用，提升人類思維層次，滿足社會公眾的長遠(yuǎn)權(quán)利需求。

(三)人工智能生成創(chuàng)新對實(shí)用性審查的沖擊與應(yīng)對

1. 人工智能生成創(chuàng)新對實(shí)用性審查的沖擊

當(dāng)下AI研究的熱點(diǎn)是基于深度學(xué)習(xí)的人工智能——“是在用機(jī)器擅長的關(guān)聯(lián)推理代替人類擅長的因果推理”，而這樣的發(fā)展進(jìn)路因?yàn)楹鲆暳藙傂缘倪壿嫿Y(jié)構(gòu)而過于重視“經(jīng)驗(yàn)性色彩的‘啟發(fā)式搜索原理’”， 難以被解釋進(jìn)而無法為人類所理解。[36]這導(dǎo)致不滿足可再現(xiàn)性的要求，因?yàn)榧夹g(shù)人員在未完全理解全部技術(shù)條件所體現(xiàn)的規(guī)律的情況下，去按照申請保護(hù)的技術(shù)方案難以穩(wěn)定地再現(xiàn)技術(shù)效果來認(rèn)定。

此外，從專利申請文件的“整體效果”來看，因?yàn)槿斯ぶ悄芩哂小八惴ê谙洹钡呢?fù)面效應(yīng)，使“我們也處在了無數(shù)不得而知的算法秘密的包圍之中，正在被秘密算法邏輯殖民”[37]。易言之，在將人工智能算法為核心的技術(shù)方案運(yùn)用到具體產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行自動(dòng)化決策時(shí)，需要盡可能降低認(rèn)知負(fù)擔(dān)，并將其控制在合目的的范圍內(nèi)，從而提高效率。[38]算法設(shè)計(jì)者在追逐效率這樣一種可以量化的價(jià)值的過程中，易忽視對人類來說很重要的其他價(jià)值，如個(gè)人尊嚴(yán)、幸福等。這可能會產(chǎn)生“損害公共利益”的消極效果，審查人員需要在實(shí)用性判斷中加以注意。

2. 人工智能生成創(chuàng)新實(shí)用性審查的應(yīng)對

一方面，在實(shí)用性審查階段，申請人要確保尋求保護(hù)的人工智能算法及其他技術(shù)特征是可以重復(fù)運(yùn)用到產(chǎn)業(yè)實(shí)踐領(lǐng)域的。很多人工智能生成創(chuàng)新的創(chuàng)造性部分在于其算法的創(chuàng)新，要符合專利授權(quán)條件需要將算法應(yīng)用于某個(gè)或某些特定技術(shù)領(lǐng)域。[39]這需要在申請文件中將智能算法處理信息生成結(jié)果的過程，結(jié)合現(xiàn)實(shí)技術(shù)效果進(jìn)行邏輯性解釋，專利法應(yīng)責(zé)令申請人完善描述技術(shù)手段的步驟以及公開其所涉及的全部技術(shù)，以判斷能否達(dá)到實(shí)用程度。

另一方面，為應(yīng)對可能出現(xiàn)的倫理道德問題，本文建議盡快制定人工智能算法的行業(yè)倫理標(biāo)準(zhǔn)[40]，保障公眾的數(shù)據(jù)權(quán)利等其他基本權(quán)益，確保人工智能發(fā)明的積極效果，實(shí)現(xiàn)算法正義。具體制度上，通過立法明確數(shù)據(jù)平臺的責(zé)任承擔(dān)，如我國《數(shù)據(jù)安全法》與《個(gè)人信息保護(hù)法》中的“重要數(shù)據(jù)處理者責(zé)任義務(wù)”“個(gè)人信息處理者義務(wù)”等相關(guān)制度設(shè)計(jì)[41]；同時(shí)可以引入公益訴訟制度解決個(gè)體維權(quán)難的問題，由人工智能的社會組織對算法風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估，在符合條件的情況下代替公眾行使其法律權(quán)利，以化解傳統(tǒng)的政府調(diào)控因技術(shù)力量的缺陷而無法有效管控的困局。

五、結(jié)語

雖然國家知識產(chǎn)權(quán)局新近修改的《專利審查指南》包括了對人工智能的保護(hù)[42]，但是仍未對人工智能生成創(chuàng)新客體范圍、客體審查等問題進(jìn)行明確規(guī)定，可見作為與人工智能技術(shù)聯(lián)系最為密切的專利制度仍需進(jìn)一步完善。人工智能在發(fā)明創(chuàng)新活動(dòng)中因其跨技術(shù)領(lǐng)域窮盡式搜索與自我進(jìn)化的整合能力，正在挑戰(zhàn)人類發(fā)明者的主導(dǎo)地位。本文認(rèn)為無論從專利法法理還是從保障人工智能發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需要出發(fā)，應(yīng)適用《專利法》保護(hù)人工智能生成的創(chuàng)新，積極調(diào)整現(xiàn)有的專利“三性”審查標(biāo)準(zhǔn)以符合人工智能時(shí)代的專利法價(jià)值追求。在保障創(chuàng)新的同時(shí)合理分配權(quán)利義務(wù)，發(fā)揮人工智能社會組織的作用，應(yīng)對人工智能對法律的沖擊。

注釋：

[1] Erica Fraser, “Computers as Inventors - Legal and Policy Implications of Artificial Intelligence on Patent Law”,AJournalofLaw,TechnologyandSociety, vol.13(2016), pp.305-333.

[2] Amir. H. Khoury, “Intellectual Property Rights for Hubots: On the Legal Implications of Human-like Robots as Innovators and Creators”,CardozoArts&Ent.LJ, vol.35(2016), pp.635-668.

[3][29] Shlomit Yanisky-Ravid, Xiaoqiong Liu, “When artificial intelligence systems produce inventions: the 3A era and an alternative model for patent law”,CardozoLawReview, vol.39(2018), pp.2215-2263.

[4][30] Ryan Abbott, “I think, therefore I invent: creative computers and the future of patent law”,B.C.L.Rev., vol.57(2016), pp.1079-1125.

[5] Mizuki Hashiguchi, “The global artificial intelligence revolution challenges patent eligibility laws”,JournalofBusiness&TechnologyLaw, vol.13(2017), pp.1-35.

[6] Matthew U. Scherer, “Regulating Artificial Intelligent Systems: Risks, Challenges, Competences, and Strategies”,HarvardJournalofLaw&Technology, vol.29(2016), pp.353-400.

[7] 洛 克：《政府論》(下)，葉啟芳、瞿菊農(nóng)譯，北京：商務(wù)印書館，1964年，第53頁。

[8] 胡心蘭、蔡岳勛：《從洛克勞動(dòng)財(cái)產(chǎn)權(quán)觀點(diǎn)論美國知識產(chǎn)權(quán)之?dāng)U張》，《清華法律評論》2012年第1期。

[9] 張玉潔：《論人工智能時(shí)代的機(jī)器人權(quán)利及其風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制》，《東方法學(xué)》2017年第6期。

[10] 黑格爾：《法哲學(xué)原理》，范 揚(yáng)、張企泰譯，北京：商務(wù)印書館，1961年，第52頁。

[11] 易繼明、李輝鳳：《財(cái)產(chǎn)權(quán)及其哲學(xué)基礎(chǔ)》，《政法論壇》2000年第3期。

[12] 馮小青：《知識產(chǎn)權(quán)法哲學(xué)》，北京:商務(wù)印書館，2003年，第142頁。

[13] John R. Searle, “Intrinsic intentionality”,BehavioralandBrainSciences, vol.3(1980), pp.450-457.

[14] 李 珍：《從哲學(xué)視角看人工智能的發(fā)展——對“中文屋論證”的批判性考察》，《河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)》(哲學(xué)社會科學(xué)版)，2011年第6期。

[15] European Parliament report with recommendations to the Commission on Civil Law Rules on Robotics,15 February 2017, https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/A-8-2017-0005_EN.html?redirect#top,2021年8月27日。

[16] Ethics guidelines for trustworthy AI,8 April 2019, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai,2021年5月15日。

[17] Thaler SL, inventor; Abbott R, assignee, “Food container and devices and methods for attracting enhanced attention”, WIPO patent WO2020079499, 23 April 2020, https://patentscope2.wipo.int/search/zh/detail.jsf?docId=WO2020079499&_cid=JP1-KT0CSC-62296-1，2021年8月27日。

[18] Edwin C. Hettinger, “Justifying intellectual property”,Philosophy&PublicAffairs, vol.18(1989), pp.31-52.

[19] Shubha Ghosh, “Patents and the regulatory state: rethinking the patent bargain metaphor after Eldred”，BerkeleyTech.LJ, vol.19(2004), p.1315.

[20] 葉云昆、黃永芬、王周吉、梅汝良:《美國生物技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r》，《黑龍江農(nóng)業(yè)科學(xué)》1993年第6期。

[21] 例如:北京理工大學(xué)，一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高精度室內(nèi)可見光定位方法，中國專利：201606632447,2018-07-06；廣東新世立農(nóng)業(yè)科技有限公司，基于大數(shù)據(jù)和可信計(jì)算的信息網(wǎng)絡(luò)安全自防御系統(tǒng)，中國專利:2016105251217,2019-01-22。

[22] 李宗輝：《人工智能生成發(fā)明專利授權(quán)之正當(dāng)性探析》，《電子知識產(chǎn)權(quán)》2019年第1期。

[23] 《中華人民共和國專利審查指南》第二部分第一章第二條第二款。

[24] 朱雪忠、張廣偉：《人工智能產(chǎn)生的技術(shù)成果可專利性及其權(quán)利歸屬研究》，《情報(bào)雜志》2018年第2期。

[25] Alice Corp. Pty. Ltd v. CLS Bank Intern.134 S.Ct.2347(2014).

[26] 《中華人民共和國專利審查指南》第二部分第九章。

[27] 崔國斌：《專利法:原理與案例》，北京：北京大學(xué)出版社，2016年，第59頁。

[28] Ryan Abbott, “Hal the Inventor: Big Data and Its Use by Artificial Intelligence”, inBigdataisnotamonolith, MIT Press (Sugimoto, Cassidy R., et al., eds.), 2016, p.187.

[31] Ben Hattenbach, Joshua Glucoft, “Patents in an era of infinite monkeys and artificial intelligence”,Stan.Tech.L.Rev., vol.19(2015), pp.32-51.

[32][35] 季東梅：《人工智能發(fā)明成果對專利制度的挑戰(zhàn)——以遺傳編程為例》，《知識產(chǎn)權(quán)》2017年第11期。

[33] Ryan Abbott, “Everything is obvious”,UCLAL.Rev., vol.66(2019), pp.2-52.

[34] 崔國斌：《專利法:原理與案例》，北京：北京大學(xué)出版社，2016年，第266頁。

[36] 何華燦：《重新找回人工智能的可解釋性》，《智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)》2019年第3期。

[37] Frank Pasquale,TheBlackBoxSociety:TheSecretAlgorithmsThatControlMoneyandInformation,Harvard University Press,2015, p.2.

[38] 蔣 舸：《作為算法的法律》，《清華法學(xué)》2019年第1期。

[39] 劉 強(qiáng)：《人工智能算法發(fā)明可專利性問題研究》，《時(shí)代法學(xué)》2019年第4期。

[40] 吳桂德：《德國人工智能創(chuàng)造物的知識產(chǎn)權(quán)法保護(hù)及其啟示》，《電子知識產(chǎn)權(quán)》2021年第1期。

[41] 《數(shù)據(jù)安全法》第二十八條:開展數(shù)據(jù)處理活動(dòng)以及研究開發(fā)數(shù)據(jù)新技術(shù)，應(yīng)當(dāng)有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展，增進(jìn)人民福祉，符合社會公德和倫理。

[42] 國家知識產(chǎn)權(quán)局關(guān)于修改《專利審查指南》的公告(第343號)。