劉友華 李新鳳
內(nèi)容提要:人工智能生成的技術(shù)方案若滿足專利授權(quán)標(biāo)準(zhǔn),則其可作為專利法保護(hù)客體。人工智能參與創(chuàng)新過程,降低了發(fā)明創(chuàng)造的時(shí)間成本,跨庫(kù)檢索模糊了技術(shù)領(lǐng)域界限,文本挖掘使技術(shù)啟示更易實(shí)現(xiàn),對(duì)人工智能發(fā)明的創(chuàng)造性標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成挑戰(zhàn),需要作出調(diào)整:動(dòng)態(tài)擬制“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”;準(zhǔn)確把握“技術(shù)領(lǐng)域”的邊界;適當(dāng)提高“創(chuàng)造性”判斷標(biāo)準(zhǔn)。
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)技術(shù)的興起與算法(Algorithm)的普及,使人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的同時(shí),也給專利制度帶來了巨大挑戰(zhàn)。人工智能強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力極大地促進(jìn)創(chuàng)新,并逐漸從輔助性工具轉(zhuǎn)向參與發(fā)明構(gòu)思甚至獨(dú)立完成一項(xiàng)技術(shù)設(shè)計(jì)。人工智能技術(shù)可提高創(chuàng)新速度,降低創(chuàng)新成本,增進(jìn)社會(huì)價(jià)值。甚至有學(xué)者懷疑人工智能將不可避免地取代人類成為發(fā)明主體。由此引發(fā)的深思是:人工智能生成的技術(shù)方案(或計(jì)算機(jī)生成物,Computer-generated Works,CGWs)是否應(yīng)被授予專利權(quán)?若其成為專利保護(hù)客體,將對(duì)現(xiàn)有專利授權(quán)、專利審查等制度帶來怎樣的沖擊,如何調(diào)整授權(quán)標(biāo)準(zhǔn)以保證發(fā)明人與公眾的利益均衡成為必須面對(duì)的重要問題。
“人工智能”的概念最早可以追溯到二十世紀(jì)中期。1950年,艾倫·圖靈提出了著名的“圖靈測(cè)試”來檢驗(yàn)機(jī)器的“智慧”。①Turing,Alan M., Computing Machinery and Intelligence, Mind LIX 433 (1950),p.433-460.1956年,在達(dá)特茅斯會(huì)議上約翰·麥卡錫首次提出了“人工智能”一詞,但并未對(duì)其作出界定。2018年1月,中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院等在《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書(2018版)》對(duì)人工智能的界定如下:利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者數(shù)字計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能,感知環(huán)境、獲取知識(shí)并使用知識(shí)獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。②創(chuàng)業(yè)邦研究中心:《中國(guó)人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書(2018 版)》,載http://www.cesi.ac.cn/images/editor/20180124/ 20180124135528742.pdf.,最后訪問日期:2019年10月22日。人工智能技術(shù)涵蓋邏輯推理、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)和機(jī)器人等。在過去二十多年里,由于算法的進(jìn)步,可用數(shù)據(jù)的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)以及更低成本的計(jì)算能力,人工智能正徹底改變社會(huì)運(yùn)行方式。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用使人工智能獲取、使用和學(xué)習(xí)的信息得到極大擴(kuò)展,人工智能的深度學(xué)習(xí)能力加強(qiáng),創(chuàng)新手段不斷深化。在人工智能參與下,發(fā)明過程更快,創(chuàng)新成本更低。如對(duì)人類基因組完成測(cè)序在2003年費(fèi)時(shí)10年,要耗費(fèi)30億美元,而到2013年成本僅為1000美元、耗時(shí)則僅為一個(gè)星期。③B.M.Simon,The Implications of Technological Advancement for Obviousness, 19 Mich.Telecomm.&Tech.L.Rev.101 (2013),pp.101-147.隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷升級(jí)與廣泛應(yīng)用,人工智能技術(shù)獨(dú)立性日益增強(qiáng),但其并不具備完全的獨(dú)立意志,需通過對(duì)其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的回歸與分類不斷優(yōu)化既有的模型或程序,最終達(dá)到自行處理實(shí)時(shí)案例的智能化水平。人工智能系統(tǒng)可以幫助改進(jìn)理論、生成可測(cè)試的假設(shè)、使用機(jī)器人系統(tǒng)模擬實(shí)驗(yàn)和設(shè)計(jì)新設(shè)備或軟件。如2016年美國(guó)科學(xué)家通過運(yùn)用人工智能學(xué)習(xí)算法,利用近四千次不同反應(yīng)條件下合成晶體實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法,成功預(yù)測(cè)新的有機(jī)模板化無機(jī)產(chǎn)品的形成條件。④Raccuglia Paul,et al.Machine-learning-assisted Materials Discovery Using Failed Experiments,Nature 533,73 (2016),pp.73-76.
根據(jù)人工智能參與發(fā)明創(chuàng)造的程度,預(yù)計(jì)可將人工智能的發(fā)展過程分為5個(gè)階段⑤Ryan Abbott,Everything is Obvious,at https://www.ip-watch.org/2019/03/25/everything-is-obvious/# comments,last visited:2019-10-22.,如表1所示。
第I階段為傳統(tǒng)創(chuàng)新時(shí)代,人工智能在此階段未介入創(chuàng)新過程,所有發(fā)明均由自然人創(chuàng)造的。第II階段為人工智能發(fā)展初期,其多以輔助性工具參與發(fā)明創(chuàng)造,人工智能以數(shù)據(jù)收集或是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等角色參與,并不對(duì)發(fā)明構(gòu)思的完成作出實(shí)質(zhì)性貢獻(xiàn),其在該階段仍未實(shí)質(zhì)參與發(fā)明構(gòu)思的形成。第III階段為弱人工智能時(shí)代的高級(jí)階段,隨著人工智能自主程度的逐漸提高,可為發(fā)明構(gòu)思的完成提供實(shí)質(zhì)性貢獻(xiàn),此時(shí)其可與自然人合作進(jìn)行發(fā)明,在個(gè)別領(lǐng)域甚至出現(xiàn)了人工智能系統(tǒng)自動(dòng)生成的技術(shù)方案。在第IV階段及第V階段,隨著奇點(diǎn)的出現(xiàn),強(qiáng)人工智能發(fā)展到超人工智能,發(fā)明創(chuàng)新的主體已經(jīng)由人類轉(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄堋,F(xiàn)階段處于人工智能創(chuàng)新第II階段與第III階段技術(shù)交叉階段,各領(lǐng)域人工智能技術(shù)發(fā)展程度不一,如藥品研發(fā)領(lǐng)域已進(jìn)入人工智能應(yīng)用的活躍期。
當(dāng)前人工智能參與創(chuàng)新的場(chǎng)域主要表現(xiàn)在第II階段,人工智能輔助人類創(chuàng)新。例如Adobe發(fā)布Sensei人工智能開發(fā)平臺(tái),致力于智能輔助軟件開發(fā),其利用Adobe長(zhǎng)期積累的大量數(shù)據(jù)和內(nèi)容,從圖片到影像,讓軟件了解到某張照片、某張照片的一部分、某段視頻以及某段文本描述的真實(shí)含義,使一些固定、重復(fù)性的操作變得自動(dòng)化和簡(jiǎn)單化;⑥吳湛:《Adobe 發(fā)布Sensei 人工智能開發(fā)平臺(tái)》,載http://www.elecfans.com/rengongzhineng/445423.html,最后訪問時(shí)間:2019年10月22日。再如Appy Pie作為云技術(shù)提供應(yīng)用程序創(chuàng)建服務(wù)的平臺(tái),能基于iOS或Android創(chuàng)建應(yīng)用程序。⑦Kyle Wiggers:《所見即所得——AI 輔助可視化程序開發(fā)》,載http://www.sohu.com/a/249457250_739762,最后訪問日期:2019年10月22日。人工智能參與研發(fā)的深度和廣度在增加,在人工智能技術(shù)發(fā)展速度比較快的領(lǐng)域,已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了人工智能與人類科學(xué)家的協(xié)同發(fā)明。例如《自然》 2018年發(fā)布了人工智能改變對(duì)新型藥物化合物和多種疾病結(jié)構(gòu)研究的最新進(jìn)展。⑧Nic Fleming,How Artificial Intelligence is Changing Drug Discovery, 557 Nature S55 (2018),at https://www.nature.com/articles/d41586-018-05267-x1[http://perma.cc/FP29-VVZU],last visited:2019-10-22.人工智能還被用于診斷疾病、定制治療方法、繪制不同細(xì)胞類別的基因圖以及創(chuàng)建用于藥物測(cè)試的虛擬動(dòng)物和人類模型。⑨Grantland Drutchas,Artificial IP:Can Drugs Discovered Using AI be Patented? 76 Chi Law,34 (2018),p.67.科研動(dòng)態(tài)表明,人工智能研發(fā)場(chǎng)域逐漸由第II階段轉(zhuǎn)向第III階段,人工智能也悄然實(shí)現(xiàn)從輔助者到協(xié)作者的角色轉(zhuǎn)換。
人工智能參與創(chuàng)新主要在三個(gè)領(lǐng)域:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳工程以及專家系統(tǒng)。⑩Erica Fraser,Computers as Inventors -Legal and Policy Implications of Artificial Intelligence on Patent Law,13 SCRIP Ted,305 (2016),p.316.其逐漸發(fā)展到可以理解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)從而可以進(jìn)行計(jì)算機(jī)推理,繼而可自動(dòng)學(xué)習(xí),從而產(chǎn)生獨(dú)立于程序員指令而開發(fā)的意外解決方案?Banterle Francesco,Ownership of Inventions Created by Artificial Intelligence (2018),AIDA (2018),at https://ssrn.com/abstract=3276702,last visited:2019-10-22.,如IBM開發(fā)的Watson專家系統(tǒng),其利用傳統(tǒng)邏輯推理架構(gòu),通過訪問大量數(shù)據(jù)庫(kù),產(chǎn)生具有新穎性、創(chuàng)造性和實(shí)用性的技術(shù)方案,已在財(cái)務(wù)規(guī)劃制定、幫助臨床醫(yī)生制定癌癥患者治療計(jì)劃等方面發(fā)揮重要作用。?同注釋⑤。
在傳統(tǒng)創(chuàng)新環(huán)境下,各技術(shù)要素之間由于排列組合較多,研發(fā)創(chuàng)新花費(fèi)的時(shí)間往往較長(zhǎng),而在人工智能參與創(chuàng)新的情境下,其呈現(xiàn)高效化、自動(dòng)化和規(guī)模化的特點(diǎn)。美國(guó)專利商標(biāo)局認(rèn)為,人工智能介入創(chuàng)新顯著降低了創(chuàng)新的時(shí)間成本,創(chuàng)新速度加快,這又導(dǎo)致待審申請(qǐng)數(shù)量增加,這將使現(xiàn)有的“專利積壓”現(xiàn)象更為嚴(yán)重,還可能形成“專利叢林”而阻礙后續(xù)創(chuàng)新。?Melancon Matthew,The USPTO新技術(shù)環(huán)境下,人工智能實(shí)質(zhì)性參與或協(xié)助參與創(chuàng)新將日益普遍,對(duì)該過程中所生成的技術(shù)方案授予專利權(quán)是否會(huì)抑制技術(shù)創(chuàng)新,是否會(huì)破壞專利法構(gòu)建的利益平衡機(jī)制?
有學(xué)者認(rèn)為,發(fā)現(xiàn)問題和構(gòu)思解決問題的技術(shù)方案是創(chuàng)造力所在,也是發(fā)明者的貢獻(xiàn)所在,發(fā)明要?dú)w于精神行為。?Soans C.A., Some Absurd Presumptions in Patent Cases,Pat.trademark &Copy.j.res.&Ed,1966.美國(guó)專利法雖未將由自然人完成發(fā)明作為授予專利權(quán)的特定門檻,但強(qiáng)調(diào)了“發(fā)明是發(fā)明者心中形成的觀念”。?Burroughs Wellcome Co.v.Barr Labs.,Inc.,40 F.3d 1223,1227-28 (Fed.Cir.1994).美國(guó)聯(lián)邦巡回法院認(rèn)為,發(fā)明者必須是自然人,不能是公司或其他主體。“發(fā)明中應(yīng)體現(xiàn)人類精神部分”常被用作驗(yàn)證客體可否獲得專利保護(hù)的重要理由。?University of Utah v.Max-Planck-Gesellschaft Zur Forderung Der Wissenschaften EV,734 F.3d 1315,1323 (Fed.Cir.2013).但在美國(guó)專利授權(quán)實(shí)踐中,專利授權(quán)并不以發(fā)明創(chuàng)造的過程如何完成為條件。我國(guó)《專利審查指南》也規(guī)定,“不管發(fā)明者在創(chuàng)造發(fā)明的過程中是歷盡艱辛,還是唾手而得,都不應(yīng)當(dāng)影響對(duì)該發(fā)明創(chuàng)造性的評(píng)價(jià)。《專利法》第2條第3款所述的技術(shù)方案,是指對(duì)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。技術(shù)手段通常是由技術(shù)特征來體現(xiàn)的。未采用技術(shù)手段解決技術(shù)問題以獲得符合自然規(guī)律的技術(shù)效果的方案,不屬于我國(guó)專利法中的技術(shù)方案,也就不屬于發(fā)明或?qū)嵱眯滦蛯@Wo(hù)的客體。?中華人民共和國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局:《專利審查指南(2010)》,知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社2010 版,第119 頁。總之,無論是發(fā)明創(chuàng)造過程抑或技術(shù)方案的定義,均未要求“人類精神”因素的存在,因?yàn)閷@ǜP(guān)注的是發(fā)明本身的實(shí)質(zhì)貢獻(xiàn),而非發(fā)明可能實(shí)現(xiàn)的主觀過程。
專利授權(quán)標(biāo)準(zhǔn)要求發(fā)明具有“新穎性”“創(chuàng)造性”和“實(shí)用性”。“新穎性”是指發(fā)明不屬于現(xiàn)有技術(shù),這里無需具有“人類精神”因素。“創(chuàng)造性”意味著發(fā)明對(duì)本領(lǐng)域的技術(shù)人員不是顯而易見的,人類表征因素僅僅在于對(duì)創(chuàng)新的評(píng)估,可以被認(rèn)為是發(fā)明的外在要素。?Banterle Francesco,Ownership of Inventions Created by Artificial Intelligence (November 1,2018),AIDA (2018),at https://ssrn.com/abstract=3276702,last visited:2019-10-22.“實(shí)用性”指的是在工業(yè)上的使用,也與“人類精神”因素沒有直接關(guān)聯(lián)。s Sisyphean Plan:Increasing Manpower Will Not Match Artificial Intelligence's Inventive Capabilities.,Tex.L.Rev.96 (2017),p.873.
專利法與版權(quán)法對(duì)人類表征要求不同。根據(jù)美國(guó)版權(quán)法的規(guī)定,原創(chuàng)性由創(chuàng)造力和作者身份共同定義,即具有“個(gè)性”,作者身份與表現(xiàn)作者個(gè)人風(fēng)格的知識(shí)創(chuàng)造有關(guān)。在版權(quán)法中很難對(duì)作品的藝術(shù)價(jià)值進(jìn)行評(píng)價(jià),因此需對(duì)作品是否反映作者的個(gè)性進(jìn)行考量。專利法上“創(chuàng)造性”概念與版權(quán)法中的“獨(dú)創(chuàng)性”不同,前者關(guān)注技術(shù)的非顯而易見性,而不在于作者個(gè)性的反映。歐洲專利局(以下簡(jiǎn)稱EPO)認(rèn)為發(fā)明的核心要素是工業(yè)性質(zhì)(也稱“技術(shù)效應(yīng)”)?EPO 的審查指南G 部分第II-1 節(jié)第687 條確認(rèn)發(fā)明的定義是基于技術(shù)特征的存在。“技術(shù)特征”是指發(fā)明必須涉及技術(shù)領(lǐng)域[規(guī)則42(1)(a)],必須涉及技術(shù)問題[規(guī)則42(1)(c)],并且必須具備可以在權(quán)利要求中確定尋求保護(hù)的事項(xiàng)的技術(shù)特征[規(guī)則43(1)]。,發(fā)明的概念沒有以人類發(fā)明為要素,相反其與功能目標(biāo)相關(guān)聯(lián),即任何解決技術(shù)問題的新方案均具有可專利性。在現(xiàn)行法律框架下,技術(shù)方案是否可獲得授權(quán),依據(jù)《專利法》第2條、第5條以及第25條規(guī)定,并不考察其為自然人的發(fā)明或者由人工智能輸出。對(duì)是否屬于技術(shù)方案的判斷,根據(jù)《專利審查指南(2019)》第二部分第1章第2節(jié)的規(guī)定,技術(shù)方案是對(duì)要解決的的技術(shù)問題所采取的利用了自然規(guī)律的技術(shù)手段的集合。技術(shù)手段通常是由技術(shù)特征來體現(xiàn),而技術(shù)手段的運(yùn)用體現(xiàn)在技術(shù)問題的解決上即為技術(shù)效果。一般而言,技術(shù)方案的解決由技術(shù)問題、技術(shù)手段和技術(shù)效果所彰顯。因此,人工智能參與創(chuàng)新過程,所生成的成果如可以通過技術(shù)手段解決技術(shù)問題,則符合審查指南中的“技術(shù)方案”,應(yīng)得到專利法保護(hù)。
1.激勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新
專利經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為,基于信息傳播的低成本性,需對(duì)創(chuàng)新成果賦予價(jià)值,通過界定產(chǎn)權(quán),排除其他人的低成本獲取。信息需求方為潛在購(gòu)買方,如賣方對(duì)新知識(shí)沒有產(chǎn)權(quán),則買方缺乏購(gòu)買動(dòng)機(jī)。對(duì)新的技術(shù)方案授予專利權(quán),從而降低許可創(chuàng)新的交易成本,實(shí)現(xiàn)技術(shù)的便捷轉(zhuǎn)讓。?Arrow K.,Economic Welfare and the Allocation of Resources for Invention,12 NBER Chapters,609 (1962),pp.609-626.知識(shí)產(chǎn)品作為公共產(chǎn)品具有非排他性,如沒有高效的權(quán)利分配機(jī)制,“搭便車”行為將日益普遍,市場(chǎng)將逐步失靈。如沒有專利保護(hù),新技術(shù)的研發(fā)將面臨市場(chǎng)失靈風(fēng)險(xiǎn)。人工智能從發(fā)明到應(yīng)用于創(chuàng)新需要高額成本。對(duì)人工智能的投資可分為三部分:創(chuàng)建人工智能所需投入、培訓(xùn)人工智能所需投入以及人工智能參與創(chuàng)新所需的投入,其中,培訓(xùn)所需的投入視為最直接的投入。按此邏輯可量化投資者的投資情況,如AlphaGo在圍棋領(lǐng)域與人類的對(duì)抗上,一方面,Google需要對(duì)其進(jìn)行耗時(shí)不低于3天的訓(xùn)練,同時(shí)租用4張數(shù)據(jù)流處理器,3天費(fèi)用達(dá)1872美元;另一方面,參與該項(xiàng)目研究的科學(xué)家每人薪酬每年接近20萬美元,研發(fā)人工智能花費(fèi)的時(shí)間與金錢都相當(dāng)可觀。?Feldman R &Thieme N.,Competition at the Dawn of Artificial Intelligence, 13 Social Science Electronic Publishing,(2018),p.35.即使人工智能生成新的技術(shù)方案成本降低,但研發(fā)階段的上游環(huán)節(jié),人工智能系統(tǒng)的開發(fā)者也需要市場(chǎng)回報(bào),以激勵(lì)繼續(xù)創(chuàng)新。因此,如沒有專利權(quán)支持的專有許可預(yù)期,人工智能系統(tǒng)的使用者將缺乏購(gòu)買欲望,而研發(fā)者將難以回收昂貴的研發(fā)投入,則后續(xù)研發(fā)難以為繼,將無法有效激勵(lì)創(chuàng)新。
2.增進(jìn)社會(huì)福利
從成本效益看,專利制度依然是保護(hù)人工智能發(fā)明的優(yōu)先選擇。對(duì)發(fā)明者而言,只有其所得利益超過所投入的成本,才會(huì)有后續(xù)研發(fā)的動(dòng)力。一個(gè)經(jīng)濟(jì)有效的專利制度必須在利益相關(guān)方之間進(jìn)行合理的損益分配,最大限度提高投資效率。?Stephen M.Maurer,Ideas into Practice:How Well Does U.S.Patent Law Implement Modern Innovation Theory? 12 J.Marshall R.Intell.Prop.L.644,(2013),p.660.質(zhì)言之,專利制度需清晰界定產(chǎn)權(quán)、明確歸屬,將損失和成本降低。現(xiàn)有專利制度的產(chǎn)權(quán)歸屬、損益分配方式是否最優(yōu),如以專利方式保護(hù)人工智能生成技術(shù)方案,是否會(huì)破壞或減損既有成本效益結(jié)構(gòu)?對(duì)成本效益問題,通過將當(dāng)下狀態(tài)(稱之為“基線狀態(tài)”)與對(duì)人工智能生成技術(shù)方案進(jìn)行專利保護(hù)的狀態(tài)進(jìn)行對(duì)比,具體如表2?表中“0”并不是表示成本或效益為零,而是表示當(dāng)下狀態(tài)(基線狀態(tài))的既有現(xiàn)狀,將其記為“0”;“-”表示相較于基線態(tài),成本或效益有所降低;“+”則表示相較于基線狀態(tài),成本或效益有所增加。。

表2 人工智能生成技術(shù)方案專利保護(hù)成本/效益對(duì)照表
從發(fā)明人角度看,其成本和效益為:(1)人工智能逐漸從單純的工具發(fā)展到具有一定創(chuàng)造能力的“主體”,一定程度上解放了自然人發(fā)明主體,降低了發(fā)明創(chuàng)造的成本。(2)隨著對(duì)人工智能生成技術(shù)的專利保護(hù),技術(shù)持有者可通過專有權(quán)獲得收益,效益相較于基線狀態(tài)有所改善。
從使用人角度看,其成本和效益為:(1)在基線狀態(tài)下,人工智能生成技術(shù)方案不被專利法保護(hù),但可能侵犯商業(yè)秘密。一旦獲得專利保護(hù),則將因許可費(fèi)而增加使用成本。(2)相比于基線狀態(tài),以專利保護(hù)人工智能生成技術(shù)方案對(duì)潛在技術(shù)使用者而言,具有兩方面優(yōu)勢(shì)。一是技術(shù)方案所有人將技術(shù)公開,可在現(xiàn)有技術(shù)上進(jìn)行研發(fā);二是有更多可供使用的技術(shù),為技術(shù)使用者提升商業(yè)使用的機(jī)會(huì)。
從社會(huì)角度看,其成本和效益為:(1)因申請(qǐng)量增加,社會(huì)成本而增加,其他方面的成本與現(xiàn)有專利制度相比沒有增加。(2)專利保護(hù)使技術(shù)得以公開,增加了技術(shù)存量,擴(kuò)張了公有領(lǐng)域,從而促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新,增加社會(huì)公共利益。
總之,以專利保護(hù)人工智能生成技術(shù)方案并不會(huì)打破現(xiàn)有專利制度維系的平衡,不會(huì)減損權(quán)利人、使用人和社會(huì)公共利益。
對(duì)人工智能生成的技術(shù)方案予以專利保護(hù),若專利授權(quán)標(biāo)準(zhǔn)維持不變,將導(dǎo)致對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響不大、技術(shù)進(jìn)步微小的專利大量產(chǎn)生,授權(quán)數(shù)量激增,保護(hù)成本增加,第三方搜索成本將增加,造成專利制度的成本增加。?Duffy J.F.,Inventing Invention:A Case Study of Legal Innovation,86 Texas Law Review,1,(2008),pp.1-72.譬如掌握基礎(chǔ)專利公司使用人工智能申請(qǐng)大量的外圍專利,將導(dǎo)致專利審查期限的遲延與專利質(zhì)量的降低。?滕銳、周鴻煥:《工業(yè)4.0 時(shí)代專利成果外生性風(fēng)險(xiǎn)的政府治理》,載《知識(shí)產(chǎn)權(quán)》2019年第1 期,第77-87 頁。這就需通過專利授權(quán)條件加以控制。在專利授權(quán)“三性”判斷中,需深入探討的是“創(chuàng)造性”標(biāo)準(zhǔn)問題。這是因?yàn)椤靶路f性”要求技術(shù)方案不同于現(xiàn)有技術(shù),人工智能介入創(chuàng)新過程,不同程度地影響新技術(shù)出現(xiàn)的頻次和質(zhì)量,但在某個(gè)特定時(shí)間點(diǎn),公有領(lǐng)域的技術(shù)存量是確定的,并不會(huì)因人工智能的介入而發(fā)生改變。因此,新穎性標(biāo)準(zhǔn)并未發(fā)生根本性改變。“實(shí)用性”要求技術(shù)方案具備工業(yè)價(jià)值,能投入產(chǎn)業(yè)使用,并對(duì)現(xiàn)有技術(shù)問題的解決達(dá)到積極效果,人工智能生成技術(shù)方案滿足“實(shí)用性”要求同傳統(tǒng)發(fā)明模式下基本相同,技術(shù)方案“實(shí)用性”的判斷變化不大。
創(chuàng)造性作為“可專利性”的重要條件,可以排除對(duì)“微不足道的進(jìn)步”的技術(shù)方案授予專有權(quán),防止專利數(shù)量上升到不合理水平,進(jìn)而對(duì)后續(xù)創(chuàng)新構(gòu)成妨礙。創(chuàng)造性旨在確認(rèn)技術(shù)方案對(duì)社會(huì)的貢獻(xiàn)度和價(jià)值性,只有對(duì)社會(huì)有價(jià)值、作出了貢獻(xiàn)的方案才需要予以專利保護(hù),以防止不必要的壟斷,避免增加社會(huì)成本。在這個(gè)意義上,創(chuàng)造性被認(rèn)為是“可專利性的最終條件”,也被稱為“專利制度的守夜人”。?Michelle Ernst,Reforming the Non-Obviousness Judicial Inquiry,28 Cardozo Arts &Ent.L.J.663 (2011),p.663.因此,創(chuàng)造性的重要功能就是在發(fā)明人的私有領(lǐng)域與旨在維系社會(huì)公共利益的公共領(lǐng)域之間劃清界限。專利制度不能通過對(duì)技術(shù)的重疊保護(hù)實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步,而是通過填補(bǔ)創(chuàng)新空白來推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新,因而對(duì)創(chuàng)造性審查以界分現(xiàn)有技術(shù)與創(chuàng)新技術(shù)變得尤為重要。正是如此,人工智能技術(shù)對(duì)專利制度的沖擊主要表現(xiàn)在發(fā)明的創(chuàng)造性判斷標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)適問題。
1.對(duì)判斷起點(diǎn)的挑戰(zhàn):本領(lǐng)域普通技術(shù)人員抑或本領(lǐng)域普通人工智能
對(duì)創(chuàng)造性的審查主要是判斷人工智能生成的技術(shù)方案是否具有非顯而易見性。在傳統(tǒng)環(huán)境下,創(chuàng)造性判斷是以虛構(gòu)的“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”(Person Having Ordinary Skill in The Art,PHOSITA)的標(biāo)準(zhǔn)來衡量。而人工智能生成的技術(shù)方案,基于其獨(dú)特的生成過程,在對(duì)其生成的技術(shù)方案進(jìn)行審查時(shí),仍以判斷自然人發(fā)明的本領(lǐng)域普通技術(shù)人員的視角進(jìn)行審視是否合適?
有觀點(diǎn)認(rèn)為,對(duì)人工智能發(fā)明申請(qǐng)的創(chuàng)造性審查時(shí),普通技術(shù)人員的標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該被提高,以反映現(xiàn)實(shí)條件中的一般技術(shù)水平。?劉強(qiáng)、周奕澄:《人工智能發(fā)明專利審查標(biāo)準(zhǔn)研究》,載《凈月學(xué)刊》2018年第3 期,第78-87 頁。亦有學(xué)者提出“普通技術(shù)人員”應(yīng)為“所屬技術(shù)領(lǐng)域的人工智能”所代替。?馬忠法、彭亞媛、張馳:《與人工智能相關(guān)的主要知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律問題》,載《武陵學(xué)刊》2019年第1 期,第52-65 頁。Abbott R.認(rèn)為,本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該是人工智能使用者與人工智能,或僅僅是人工智能。?同注釋⑤。除了所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員作為法律上擬制的“人”,在擬制時(shí)參照標(biāo)準(zhǔn)受到人工智能的影響之外,“普通技術(shù)人員”的“一般技術(shù)水平”是否會(huì)因?yàn)槟骋痪唧w領(lǐng)域人工智能技術(shù)發(fā)展水平不一而難以確定呢?如何確定本領(lǐng)域人工智能技術(shù)發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)呢?
2.人工智能的跨領(lǐng)域檢索技術(shù):“技術(shù)領(lǐng)域”界限的打破抑或不變
Brenda M.Simon提出,認(rèn)知技術(shù)可實(shí)現(xiàn)高效、低成本的信息存儲(chǔ)和處理,從而將加快許多領(lǐng)域的發(fā)現(xiàn)步伐,將解決方案從一個(gè)技術(shù)領(lǐng)域轉(zhuǎn)化為其他技術(shù)領(lǐng)域的可能性,將帶來更高效的創(chuàng)新過程。?Brenda M.Simon,The Implications of Technological Advancement for Obviousness,19 Mich.Telecommm.&Tech.L.Rev.331 (2013),p.335.現(xiàn)有技術(shù)的范圍決定了專利創(chuàng)造性的基準(zhǔn),具體包括現(xiàn)有技術(shù)的技術(shù)領(lǐng)域、技術(shù)內(nèi)容、常規(guī)實(shí)驗(yàn)?zāi)芰Φ龋加涊d于教科書、技術(shù)詞典、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)之中。人工智能可以打破原有技術(shù)領(lǐng)域的界限,挖掘潛在的技術(shù)信息。一方面,人工智能存儲(chǔ)的海量跨學(xué)科技術(shù)知識(shí),使得創(chuàng)造性判斷中的預(yù)設(shè)“技術(shù)領(lǐng)域”的界限不再清晰,也不再必要;另一方面,人工智能將擴(kuò)大信息搜索和訪問的廣度和深度,提高信息分析的質(zhì)量和效率,從而發(fā)現(xiàn)原本非顯而易見的新舊發(fā)明之間的聯(lián)系。?曹建峰、祝林華:《人工智能對(duì)專利制度的影響初探》,載《中國(guó)發(fā)明與專利》2018年第6 期,第55-59 頁。因此,“技術(shù)領(lǐng)域”界限是否會(huì)因人工智能技術(shù)發(fā)展被打破還是保持不變,也是人工智能生成技術(shù)方案創(chuàng)造性判斷需要厘清的問題。
專利授權(quán)實(shí)質(zhì)性條件是確定私有領(lǐng)域與公有領(lǐng)域界限的重要工具,是確定需保護(hù)技術(shù)方案的“調(diào)節(jié)閥”,是社會(huì)技術(shù)存量與技術(shù)增量之間平衡關(guān)系的“調(diào)節(jié)器”,而創(chuàng)造性標(biāo)準(zhǔn)則是這個(gè)“調(diào)節(jié)器”上的“平衡碼”。當(dāng)人工智能技術(shù)對(duì)創(chuàng)新過程帶來實(shí)質(zhì)性影響時(shí),撥動(dòng)“平衡碼”才能有效促進(jìn)創(chuàng)新。
現(xiàn)行專利法對(duì)“創(chuàng)造性”的判斷采用“非顯而易見”標(biāo)準(zhǔn),而“技術(shù)領(lǐng)域”“普通技術(shù)人員”是創(chuàng)造性判斷的基礎(chǔ)。但創(chuàng)造性判斷本身具有主觀性,需要對(duì)“技術(shù)領(lǐng)域”“普通技術(shù)人員”等因素作出客觀分析,才能得出創(chuàng)造性動(dòng)態(tài)調(diào)整的要求。
創(chuàng)造性標(biāo)準(zhǔn)可以代表專利保護(hù)水平。諾德豪斯認(rèn)為,最佳的專利保護(hù)水平應(yīng)是一個(gè)平衡點(diǎn)。?Whitaker J.K.&Nordhaus.W D.Invention,Growth and Welfare:A Theoretical Treatment of Technological Change, 37 Economica,443(1971),p.443.超過這個(gè)平衡點(diǎn)的更強(qiáng)專利保護(hù)通過激勵(lì)創(chuàng)造活動(dòng)而產(chǎn)生社會(huì)效益,同時(shí)也將使社會(huì)負(fù)擔(dān)更重的固定成本。最佳的保護(hù)水平必須是邊際社會(huì)成本與邊際社會(huì)效益相等的點(diǎn)。?石必勝:《專利創(chuàng)造性的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析》,載《知識(shí)產(chǎn)權(quán)》2012年第4 期,第16-23 頁。若P代表公眾購(gòu)買專利產(chǎn)品的價(jià)格,Q代表專利產(chǎn)品的供應(yīng)量,則在E點(diǎn)邊際社會(huì)成本與邊際社會(huì)效益成本相等。
此時(shí)受保護(hù)發(fā)明數(shù)量Q*為專利產(chǎn)品的最佳數(shù)量,如圖1所示。

圖1 傳統(tǒng)發(fā)明模式下專利產(chǎn)品邊際社會(huì)成本與邊際社會(huì)效益
人工智能參與研發(fā)創(chuàng)新日益普遍,使得發(fā)明成本不斷降低,SMC曲線平行下移,若公眾購(gòu)買發(fā)明的價(jià)格P不發(fā)生變化,則SMC與Pe的交點(diǎn)E將右移為E1,對(duì)應(yīng)的Q值將增大為Q3,意味著越來越多的技術(shù)方案將獲得專利保護(hù),專利制度原先所構(gòu)建的均衡狀態(tài)被打破,如圖2所示。因此,為防止因發(fā)明成本降低而導(dǎo)致專利數(shù)量激增情形的出現(xiàn),現(xiàn)有專利判斷標(biāo)準(zhǔn)有必要作出調(diào)整。

圖2 人工智能發(fā)明專利產(chǎn)品邊際社會(huì)成本與社會(huì)效益
人工智能參與創(chuàng)新,“普通技術(shù)人員”的擬制、“相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域”和“一般技術(shù)水平”的確定須充分考量技術(shù)發(fā)展因素。總體而言,“創(chuàng)造性”判斷標(biāo)準(zhǔn)依然取決于發(fā)明成本與公眾使用發(fā)明的成本的平衡。
1.普通技術(shù)人員的擬制
“普通技術(shù)人員”是美國(guó)司法實(shí)踐中為統(tǒng)一創(chuàng)造性判斷標(biāo)準(zhǔn),通過系列經(jīng)典判決逐漸構(gòu)建起的創(chuàng)造性判斷的虛擬主體。其在KSR案?KSR Intl' Co.v.Teleflex Inc.,550 U.S.398,421 (2007).中被描述為“一個(gè)普通創(chuàng)造者”,在Panduit Corp案?Standard Oil Co.v.Am.Cyanamid Co.,774 F.2d 448,454 (Fed.Cir.1985).中,被認(rèn)為是“按照本領(lǐng)域的傳統(tǒng)智慧思考的人”。其特點(diǎn)在于其可獲知該技術(shù)領(lǐng)域的所有現(xiàn)有技術(shù),具有常規(guī)實(shí)驗(yàn)?zāi)芰Γ痪哂袆?chuàng)造力。我國(guó)《專利審查指南》明確規(guī)定:本領(lǐng)域的技術(shù)人員,是指一種假設(shè)的“人”,假定他知曉申請(qǐng)日或者優(yōu)先權(quán)日之前發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域所有的普通技術(shù)知識(shí),能夠獲知該領(lǐng)域中所有的現(xiàn)有技術(shù),并且具有應(yīng)用該日期之前常規(guī)實(shí)驗(yàn)手段的能力,但他不具有創(chuàng)造能力。作為創(chuàng)造性判斷的主體,“本領(lǐng)域技術(shù)人員”是一個(gè)法律上的假定,是抽象的、非現(xiàn)實(shí)的技術(shù)人員,是與當(dāng)時(shí)研發(fā)創(chuàng)新中的技術(shù)水平相應(yīng)的人。因此,在人工智能實(shí)質(zhì)性參與或協(xié)同創(chuàng)新的階段,“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”應(yīng)體現(xiàn)為運(yùn)用人工智能獲得技術(shù)強(qiáng)化的自然人或者是人工智能本身。因此,該領(lǐng)域的技術(shù)方案創(chuàng)造性的判斷,需評(píng)估當(dāng)下技術(shù)人員的技術(shù)手段以及本領(lǐng)域內(nèi)人工智能發(fā)展水平,相應(yīng)地?cái)M制“普通技術(shù)人員”。
在“普通技術(shù)人員”技術(shù)水平的確定方面,要求“普通技術(shù)人員”所掌握的技術(shù)應(yīng)該與“現(xiàn)有技術(shù)”的發(fā)展同步。William Samore以遺傳編程算法為例,結(jié)合基因編程設(shè)計(jì)出天線的實(shí)例,提出人工智能實(shí)質(zhì)性參與創(chuàng)新后,“普通技術(shù)人員”技術(shù)水平是動(dòng)態(tài)變化的,其認(rèn)為基因編程算法使得發(fā)明構(gòu)思顯而易見需要以基因編程算法普遍使用為前提。?William Samore,Artifciial Intelligence and the Patent System:Can a New Tool Render a once Patentable Idea Obvious? 29 Syracuse Journal Of Science &Technology Law,113 (2013),p.115.EPO和JPO指南均提到技術(shù)人員具有普通或正常的技術(shù)手段用于實(shí)驗(yàn)研究和開發(fā)。美國(guó)最高法院就明確指出,在對(duì)顯而易見性的考察和評(píng)估時(shí),應(yīng)考慮到最新技術(shù)。?KSR International Co.v.Telefelx,Inc.U.S.2007,550,398-428.因此,對(duì)人工智能生成技術(shù)方案的創(chuàng)造性判斷,應(yīng)考量本領(lǐng)域相關(guān)的人工智能技術(shù)發(fā)展的水平。?Robert Plotkin,The Genie in The Machine:How Computer-Automated Inventing is Revolutionizing Law and Business,Stanford Law Books Press,2009,p.109.如果在相關(guān)技術(shù)中使用人工智能不是正常的實(shí)驗(yàn)手段,若該發(fā)明對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員而言就不是顯而易見的,則不論發(fā)明人是否使用了人工智能,都應(yīng)該授予專利。以遺傳工程為例,若本領(lǐng)域技術(shù)人員并未能夠輕易獲取遺傳編程作為技術(shù)方案的設(shè)計(jì)與分析工具時(shí),該方案整體應(yīng)當(dāng)具有創(chuàng)造性。?季冬梅:《人工智能發(fā)明成果對(duì)專利制度的挑戰(zhàn)——以遺傳編程為例》,載《知識(shí)產(chǎn)權(quán)》2017 第11 期,第59-66 頁。如果在相關(guān)領(lǐng)域中使用人工智能是正常的技術(shù)手段,則本領(lǐng)域技術(shù)人員的技術(shù)水平必然考慮人工智能作為必要技術(shù)手段。我國(guó)《專利審查指南》并未要求申請(qǐng)人說明完成發(fā)明創(chuàng)造的方式,既可通過參考特定領(lǐng)域的一般發(fā)明實(shí)踐確定人工智能的使用程度,也可通過行業(yè)趨勢(shì)確定本領(lǐng)域人工智能技術(shù)使用水平。
2.技術(shù)領(lǐng)域的拓展
“現(xiàn)有技術(shù)”的確定是創(chuàng)造性判斷的前提,而技術(shù)領(lǐng)域范圍的設(shè)定是現(xiàn)有技術(shù)確定的基礎(chǔ)。在某種程度上,幾乎所有的發(fā)明都涉及已知要素的組合,可以參考、考慮的技術(shù)領(lǐng)域越多,發(fā)明就越顯而易見。技術(shù)領(lǐng)域范圍設(shè)定的初衷是認(rèn)為技術(shù)之間須具有類似性,技術(shù)領(lǐng)域?qū)儆谘邪l(fā)主體所努力的領(lǐng)域,或者與發(fā)明所要解決的問題密切相關(guān)。因此,普通技術(shù)人員被認(rèn)為通曉本領(lǐng)域內(nèi)的所有現(xiàn)有技術(shù)的知識(shí),以及與該發(fā)明所解決的問題相關(guān)的現(xiàn)有技術(shù),不要求普通技術(shù)人員超越其所屬領(lǐng)域的現(xiàn)有技術(shù)去熟悉其他領(lǐng)域知識(shí)。若某領(lǐng)域的大多數(shù)研究由人工智能去執(zhí)行,參與創(chuàng)新的人工智能技術(shù)水平成為判斷顯而易見性的標(biāo)準(zhǔn)的重要因素,當(dāng)利用人工智能進(jìn)行跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘時(shí),在解決電氣工程中的問題時(shí),機(jī)器能自動(dòng)訪問醫(yī)學(xué)、物理學(xué)甚至烹飪學(xué)的相關(guān)技術(shù)。人工智能強(qiáng)大的搜索功能,將使獲取的信息明顯增多,人工智能的跨領(lǐng)域應(yīng)用能力,加強(qiáng)了隱形知識(shí)的聯(lián)系。人工智能技術(shù)將挑戰(zhàn)限制技術(shù)人員視野“技術(shù)領(lǐng)域”的習(xí)慣概念,過去通常由發(fā)明意圖及解決的問題確定的技術(shù)領(lǐng)域,人工智能的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能突破傳統(tǒng)認(rèn)知中技術(shù)領(lǐng)域的界限,在更多的技術(shù)領(lǐng)域獲得“技術(shù)啟示”。
傳統(tǒng)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)中,技術(shù)人員跨技術(shù)領(lǐng)域通過知識(shí)遷移獲得的發(fā)明被認(rèn)為具有創(chuàng)造性。在人工智能時(shí)代,利用人工智能對(duì)不同技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)組合實(shí)現(xiàn)的發(fā)明創(chuàng)造,將缺乏創(chuàng)造性。?Joel N?gerl,Frank Steinbach and Benedikt Neuburger,Artificial Intelligence:a Game Changer for the Patent System,at https://www.iammedia.com/artificial-intelligence-game-changer-patent-system,last visited:2019-10-22.因人工智能技術(shù)對(duì)海量數(shù)據(jù)庫(kù)的跨庫(kù)檢索成為可能,在判斷是否具有創(chuàng)造性時(shí),對(duì)相關(guān)技術(shù)的分析應(yīng)考慮技術(shù)進(jìn)步和跨學(xué)科合作在特定技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展程度,即現(xiàn)有技術(shù)由單一領(lǐng)域向多維化空間拓展,我國(guó)《專利審查指南》應(yīng)擴(kuò)大“相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域”的范圍。在檢索技術(shù)發(fā)達(dá)時(shí),技術(shù)領(lǐng)域的界限可能模糊甚至消失。
計(jì)算機(jī)、算法、大數(shù)據(jù)和開源平臺(tái)的融合將我們帶入了人工智能驅(qū)動(dòng)的第四次工業(yè)革命,人工智能普遍介入技術(shù)創(chuàng)新成為可能,使創(chuàng)新周期變短,發(fā)明成本降低,擠壓自然人發(fā)明空間,這將打破現(xiàn)有專利制度維系的利益平衡。創(chuàng)造性標(biāo)準(zhǔn)作為專利保護(hù)的“調(diào)節(jié)閥”,不僅是明確界分技術(shù)方案保護(hù)范圍的標(biāo)尺,也是合理劃分私有領(lǐng)域和公有領(lǐng)域的工具,應(yīng)隨著人工智能技術(shù)參與創(chuàng)新的程度作出相應(yīng)調(diào)適。對(duì)于人工智能實(shí)質(zhì)性參與或協(xié)助完成技術(shù)方案的創(chuàng)造性判斷,需準(zhǔn)確把握“技術(shù)領(lǐng)域”邊界,動(dòng)態(tài)調(diào)整“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員的能力標(biāo)準(zhǔn)”,適當(dāng)提高“創(chuàng)造性”判斷的標(biāo)準(zhǔn)。