論人工智能生成發明的可專利性及權利歸屬

陳全真，徐棣楓

(南京大學 法學院，江蘇 南京 210093)

1 人工智能發明專利法之問

伴隨著云計算、大數據、互聯網的迅速發展，人工智能時代已經到來。然而，當前學術界、產業界和媒體對人工智能概念界定不清，導致人工智能邊界不斷擴大，甚至走向泛化。因此，對人工智能專利進行研究，應首先界定人工智能的內涵和外延。在發明專利場景下，人工智能是一種具有深度學習能力、語言識別能力、機器感知能力和知識圖譜構建能力的創造系統。在這一內涵的基礎上，人工智能未來很有可能擺脫人類干預，實現獨立發明創造，并逐漸成為全球專利布局中最重要的領域，為人工智能投資者獲取巨額收益提供重要途徑。發達國家競相制定人工智能發展規劃，通過頒布和解釋現行法律，將人工智能產業發展上升為國家戰略，為人工智能技術發展保駕護航?？梢灶A見，在人工智能領域，利用人工智能生成技術方案將成為人工智能知識產權的高地。但由此引發的問題也很明顯，即人工智能發明對現行專利制度和理論將造成巨大沖擊，這種沖擊在宏觀層面上表現為專利制度宗旨、價值體系面臨重構，微觀層面上表現為專利客體范圍擴大、專利審查“三性”判斷標準提高及相關主體權利重疊。本文圍繞上述3個爭議性問題進行深入研究，將人工智能發明納入現行專利制度保護范圍，論證其合理性，并以此為基礎構建人工智能發明專利權屬制度。

2 人工智能發明的可專利性

2.1 屬于可專利主題范圍

人工智能發明能否獲取專利要看該發明是否屬于可專利主題。我國《專利法》第2條正面明確了可專利主題，第5條和第25條則以反向排除方式明確了不可專利主題。因此，人工智能發明只有同時符合《專利法》第2條的正面規定和第5條、第25條的反向排除規定，才有可能構成可專利主題。一般而言，人工智能發明通常為技術方案，其是否屬于《專利法》第5條第1款規定“違反法律、社會公德或者妨害公共利益”的情形較易識別，而第5條第2款規定“在違反法律、行政法規獲取或利用遺傳資源基礎上完成發明創造”的情形顯然不可能發生在人工智能發明領域。至于第25條所列舉的6種不予授予專利的情形，其中“智力活動的規則和方法”最有可能阻礙人工智能發明構成可專利主題，該條款的立法目的在于防止基本定律和算法等人類智力活動規則達成無邊界壟斷，從而導致以這些基本定律、算法為基礎進行的技術創新無法得到專利保護[1]。對比《專利審查指南》第二部分第九章第2節的規定和《專利法》第25條“智力活動的規則和方法”不予授予專利的規定，顯然立法者已將“計算機程序算法本身”和“智力活動的規則和方法”作同等對待，一并排除在可專利主題范圍之外[2]。眾所周知，人工智能生成發明絕對依附于程序算法，即某種技術方案的生成必定是計算機程序運算的結果。由于該類技術方案基本不涉及硬件性能改進，而軟件改進又依賴于人們設定的規則和算法，因此會面臨上述兩個條款的質疑[3]。

所謂算法是指解決某一數學問題的方法或步驟，而程序算法是指基于中央處理器的計算機程序完成某一指令的一系列方法或步驟?？疾鞂＠腕w從“產品”向“方法”擴展的歷史不難發現，程序算法作為一種過程意義上的操作方式應當受到專利保護。從上述定義可以看出，程序算法與數學運算存在天然的聯系，絕大多數算法都是基于數學模型設計并通過數學語言描述出來，因此人們大多將程序算法歸為數學運算或者類似于抽象思想的規則，從而將其排除在專利適格主題之外。誠然，純粹的抽象思想不能被授予專利，但不能據此將計算機程序算法視為數學運算規則，從而將其排除在外。事實上，程序算法與普通數學運算有很大區別，計算機運行依賴于特定的程序算法，程序算法作為人類操作計算機的方法或步驟，是人類直接或間接操作計算機的一種方法或步驟，而不是人們想當然的抽象思想。將程序算法直接視為數學運算規則的觀念，忽略了程序算法的目的是運行獨立于人腦的計算機系統[4]。目前，對類似方法或步驟授予專利已經有不少經典案例。如早在1795年的英國Boulton v. Bull案中，法官指出除非體現于有形物質或者與有形物質相互聯系，并表現為操作步驟或操作效果，否則單純原則不予以專利保護。在后來的類似案件中，法院普遍接受了上述觀點。自此，英國專利法上的適格主題從“制造物”延伸至“方法”，并將該方法解釋為：將某一明確的工具要素作用于某一物質，從而產生另一物美價廉的物質。美國聯邦最高院在Cochrane v. Deener 案中表達了類似觀點：“一種方法是指處理特定物質材料以產生預期結果的模式，它是一個行為或者一系列行為，通過改變客體狀態或者將其變成另外的物體?！鄙鲜鼋浀渑欣暮诵脑谟冢瑥娬{方法必須作用于有形物質并引起物質狀態改變。而程序算法描述雖然離不開抽象數學語言，但并非抽象思維規則，程序算法運行必然促使計算機系統作用于內部或外部對象，從而發生傳統專利法意義上“物質狀態改變”的客觀事實，這與傳統機械操作方法技術方案并無二致?！拔镔|狀態改變”的專利客體審查標準不但使專利審查更加便捷，也使專利客體范圍更加明確，從而對現代專利制度產生深遠影響[5]。

通過上述分析可以看出,傳統專利客體審查標準并不否定程序算法的可專利性。作為一種方法專利，程序算法不需要迎合計算機程序新審查標準。相反，程序算法卻能夠遵循傳統方法的專利審查標準。因此，在“算法+技術”規則的指引下，將人工智能生成技術方案明確為方法類專利客體，可以避免人工智能發明因缺乏物理邊界而得不到有效保護[3]。當人工智能生成技術方案能夠滿足“物質狀態改變”的傳統要件時，應給予其繼續審查的機會。

2.2 符合專利法的“三性”要求

當人工智能算法本身具備方法發明的物理表象時，就應該將其納入可專利主題范圍。至于該方法發明實際運行后能否實現產業利益，不應該將其作為人工智能算法是否納入可專利主題范圍的依據。然而，人工智能發明若要獲得專利保護，則應當考察該專利主題的“三性”。

2.2.1 實用性

在專利審查中，實用性審查應在創造性和新穎性之前，若不符合實用性標準將不再繼續審查。根據我國《專利審查指南》，實用性主要包括3個方面：可再現性、可實施性以及能夠產生積極的社會效果。

(1)在實用性審查中，是否可再現是人工智能發明最常遇到的阻礙。人工智能算法由于比較抽象、沒有詳盡說明或者缺乏相應信息，導致技術人員難以重復實施所記載的技術方案，難以檢驗是否達成相同的技術效果[6]。誠然，以算法為核心的人工智能發明相比于一般專利而言更加抽象，經常讓專利審查部門摸不著頭腦，但這終究不是否定人工智能發明實用性的理由。對于這種特殊的發明，可通過兩種方式降低其實用性審查難度。第一，申請人在申請人工智能專利時，應當充分審查說明書的技術方案能否履行專利法中“充分公開”的義務，包括公開人工智能發明內容及背景，以便專利審查部門可以重復實施。第二，人工智能發明實用性審查應將人類價值取向介入其中。人工智能無法像人類一樣在價值取向上作出積極、有利的決策，也正因如此，人工智能發明才或多或少地都會有人類的介入，以保證相關技術方案有利于經濟社會發展。這種介入應包括兩個方面：①如果一項技術方案由人工實施，且不存在可再現難度，此時遵循一般方法專利審查標準即可；②如果一項技術方案由人類控制人工智能實施，因人工智能只能作出“最佳決策”而不一定能夠形成最有利于經濟社會發展的決策，僅憑一份說明書或圖紙無法作出價值判斷，故應著重審查該技術方案是否能夠產生積極效果。此時，若將人類價值取向介入其中，則可為實用性審查提供一定的參考標準。

(2)人工智能發明的可實施性和效果性與普通方法發明審查并無二致，所有發明進行實用性審查都要符合這兩個要求，并不會因為生成發明主體不同而區別對待[7]。因此，可實施性與效果性審查可遵循現有方法發明審查規則。

2.2.2 新穎性

新穎性是指一項發明既不屬于現有技術，也不存在抵觸申請。人工智能發明新穎性審查的關鍵在于如何識別該技術方案不屬于現有技術，這就涉及現有技術檢索問題。人工智能發明以大數據為基礎，以程序算法為動力，這種不同于傳統方法的發明創造給新穎性認定帶來諸多挑戰。

(1)基礎數據以及對基礎數據的加工是否構成現有技術。正如論者所言，人工智能發明靈感來源于自身儲存的海量數據，人工智能基于自身深度學習能力對數據進行篩選、分析，從而獨立完成發明創造，倘若這些基礎數據被視為現有技術，那么人工智能發明就很難經得起新穎性檢驗[8]。筆者認為，基礎數據具有原始性、非實用性特征，不符合技術定義，因而不能被認定為現有技術；即便將原始數據認定為現有技術，在人工智能深度學習條件下，通過對基礎數據加工生成一項新技術方案，本身就屬于對技術的改進，倘若這種改進不具有新穎性，那么專利法鼓勵創新的立法目的則難以實現。

(2)傳統專利檢索方式導致現有技術泛濫，不能衡量人工智能生成發明的新穎性。人工智能技術本身涉及領域非常廣泛，人工智能發明也并非建立在與創新過程相關的技術背景資料的基礎上，而是依靠人工智能本身對數據的加工完成，所以傳統專利檢索方式在對人工智能發明進行“現有技術檢索”時難以奏效[3]。人工智能憑借自身強大的運算和記憶能力，完全可以規避現有技術，滿足新穎性要求[9]。因此,既有新穎性標準對人工智能發明來說幾乎形同虛設。概言之，作為普通人的專利技術人員難以窮盡所有現有技術，不但造成現有技術泛濫，且這種傳統“低級審查模式”在面對基于算法的人工智能發明時捉襟見肘，人工智能發明可以輕易越過新穎性審查標準，形成技術壟斷，阻礙后續科技創新[10]。不難看出，產生上述問題的根本原因在于人類檢索能力有限，不僅導致過多現有技術涌入專利池，也必將導致更多人工智能發明成為現有技術，從而造成人工智能領域“反公地悲劇”現象[11]。針對這一問題，鄧建志等[8]主張通過修改《專利法》提高人工智能發明新穎性審查標準。單獨為人工智能發明設置一項新穎性審查標準是一種技術主義的被動型立法模式，其早已被學界淘汰。事實上，人工智能依托云計算和大數據技術，可以從云端調取的數據量非常驚人，且數據處理能力遠超過人類[12]，完全可以彌補人力有限性這一短板。只要是公開的現有技術，不管是人類發明還是人工智能發明，人工智能都可以全面、準確、高效地完成檢索，不僅能肅清泛濫的現有技術，也能使人工智能居于技術中立角度，從而完成人工智能發明新穎性審查，進一步杜絕人工智能專利泛濫的可能。

2.2.3 創造性

根據《專利法》第22條第3款，創造性是指與現有技術相比，發明創造具有突出的實質性特點和顯著進步。《專利審查指南》作出進一步解釋：突出的實質性特點是指對本領域一般技術而言，發明相對于現有技術而言并非顯而易見；顯著進步是指發明與現有技術相比能夠產生有益的技術效果。在實踐中，對發明創造的審查基于一般技術人員在本領域的認知水平，但人工智能獨特的發明方式導致一般技術人員無力對其進行創造性審查，這與傳統新穎性審查方式遭遇的困境相類似。

(1)一般技術人員難以判斷人工智能發明是否具備突出的實質性特點?！秾＠麑彶橹改稀芬幎ā耙话慵夹g人員”僅限于自然人，而作為自然人的“一般技術人員”在面對基于算法的人工智能發明時，其無法知曉人工智能領域的全部知識，更無法將人工智能發明與現有技術進行對比，從而無法得出人工智能發明是否具有實質性特點的結論。因此，可采用新穎性審查中的人工智能檢索方式。人工智能以技術中立姿態可以全面、準確、高效地完成現有技術檢索，從而判斷該發明與現有技術相比是否具有顯而易見性。

(2)一般技術人員難以判斷人工智能發明是否能夠產生“有益的技術效果”。技術有益性要求從人際關系出發，強調技術與人類社會的關系是正面、確定的，并應從專利申請文件中表達出來[13]。毫無疑問，人工智能基于自身強大的數據檢索、篩選、分析能力，能夠作出最佳決策，但最佳并不意味著能夠產生“有益的技術效果”。后者是價值取向問題，而現階段人工智能技術人員并不具備這種價值分析能力。因此，可參考實用性審查標準，將人類的價值分析介入其中，為創造性審查提供遵循標準。

綜上所述，人工智能發明雖然對專利“三性”審查造成一定沖擊，但并非不可化解。人工智能發明“三性”檢驗本質上屬于技術自證問題，當傳統審查模式不足以應對這種獨特發明時，借鑒人工智能技術中立優勢，對相關發明進行“新式審查”實屬必要。

3 人工智能發明專利保護的必要性——產業政策論視角

產業政策作為凱恩斯理論的重要支撐，國內學者對其內涵的認知尚未達成一致。從宏觀上講，產業政策是指代表公眾利益的國家為實現產業發展、財富增長、公共福利等經濟目標，以強有力的權力配置制定、實施的政策或法律，具體包括行政機關對經濟活動的鼓勵和引導，以及司法機關對經濟活動作出的解釋和裁判。從產業政策角度講，專利權乃至整個知識產權制度是國家鼓勵技術創新、促進經濟社會發展的手段，首先以實現國家產業利益和社會公眾利益為主要目標，其次才是保護權利人的個人利益，也即雖然賦予權利人較強的壟斷地位，但更多體現在工具意義上，目的是鼓勵技術創新，實現經濟效應與社會效應[14]。在人工智能專利領域，相關產業政策一方面通過賦予人工智能投資者或所有者以專利權保護其壟斷利益，鼓勵資本投入和技術創新，實現人工智能技術長遠發展，進而促進國家經濟和社會福利增長；另一方面，授予部分人工智能發明專利權也有可能造成“專利叢林”現象，限制人工智能技術后續創新發展。因此，應首先基于產業利益考量，待相關技術方案成熟后再授予其專利。由此可見，在人工智能專利領域，產業利益是衡量人工智能發明能否被授予專利的第一要素。產業政策論立足于社會整體利益，不是簡單地保護人工智能專利權人的壟斷利益，更重要的是促進國家人工智能產業進步和經濟發展。

以美國為例，2016年10月美國國家科學與技術委員會發布《國家人工智能發展與研究戰略計劃》，牢牢服務于美國的國家戰略需要，而這一戰略的首要目的就是保持美國在人工智能等新興技術領域的優勢地位。該戰略計劃明確指出，僅依賴于市場自我調節機制并不能實現現階段人工智能發展，聯邦政府除長期投入資金外，還應在人工智能社會化應用方面作出示范，且地方政府、工商業界及科研院所研發人員都要服務于該戰略需要。由此可見，美國并不是僅依賴于市場自我調整而發展，其有意隱瞞了在新科技領域強有力的國家干預[15]，隱藏了強烈的產業政策指引，體現出高度的國家產業戰略導向，這在之前其對基因專利搖擺不定的態度上就有所體現。

從美國人工智能產業導向看，產業政策論應用于人工智能等新興技術領域的最大優勢在于，不同國家可以基于本國人工智能技術發展水平，在人工智能發明方面設置不同保護力度和保護范圍。因此，對于人工智能技術，特別是影響時代更替的高新技術，后發國家若能抓住機遇，及時制定明確的、適合本國國情的產業政策，就很容易實現彎道超車[16]。例如，國務院于2017年頒發的《新一代人工智能發展規劃》，即是我國政府依據現階段人工智能技術發展的良好態勢，以產業政策鼓勵、引導高科技企業和科研院所加大對人工智能技術投資及研發的重大舉措?，F階段我國正處于人工智能產業發展初期，通過相關產業政策指引，可以最大程度上促進人工智能產業蓬勃發展，進而促使我國在智能制造與服務領域走在世界前列。

現代專利制度深受重商主義的影響，其不僅依賴于技術發展，還與經濟發展存在密切聯系，專利權保護力度與保護范圍也隨著技術與經濟發展水平而不斷調整。因此，國家或政府不應只是扮演市場失靈的“修理者”角色，而應充當起市場“塑造者”角色[17]。根據人工智能產業發展水平和人工智能發明市場需求制定相關政策或法律，實際上是產業政策論在制度層面上的貫徹與實踐。

4 人工智能發明的專利權屬安排

4.1 人工智能可否作為發明人或專利權人

近年來，關于人工智能發明人的爭論日趨激烈。尤其是美國科學家Stephen L·Thaler及其團隊成員自2018年開始，分別向英國、歐盟、美國、日本等多國提交“食品容器(Food container)”和“用于吸引增強注意力的裝置和方法(Devices and methods for attracting enhancedattention)”兩項專利申請，將人工智能發明人資格的學術爭論帶至現實法律層面。此前，英國、EPO、美國均駁回將人工智能DABUS作為發明人的專利申請。特別是英國知識產權局(UKIPO)在2019年10月修改的程序手冊《Formalities Manual》在第3.05節明確規定：“‘人工智能發明人’是不可接受的，因為它不能識別法律所要求的‘人’”，由此導致專利申請被撤回的結果；與此同時，英格蘭及威爾士高等法院也支持并擴展了UKIPO的立場，認為僅發明某物并不會導致授予發明人的專利，要授予一項發明，必須申請專利，這只能由人來完成。因此，人工智能DABUS因無法申請專利而不能成為發明人[18]。美國專利法規定“發明人”意指發明或發現發明主題的個人或者共同的多個人，這里采用“individual(s)”的表述，意指發明人為生物學意義上的自然人。

在我國，《中華人民共和國民法典》(以下簡稱《民法典》)第123條規定“民事主體依法享有知識產權”，而在第2條中明確了民事主體包括自然人、法人和非法人組織。顯然，人工智能并不在民事主體之列，從而不能依據《民法典》第123條的規定享有專利等知識產權。結合最新《專利法》第6條第2款規定：“非職務發明創造，申請專利的權利屬于發明人或者設計人；申請被批準后，該發明人或者設計人為專利權人?！睋Q句話說，非職務發明創造的發明人是當然具有申請專利權利、專利申請權和專利授權后的專利權人。另外，根據《專利法》第16條規定，發明人或者設計人有權在專利文件中寫明自己是發明人或者設計人。這表明，發明人或設計人享有署名權，由于機器無法享有身份性權利，因此人工智能亦不能享有發明成果的署名權。從以上可以看出，基于《民法典》的規定，人工智能不能享有知識產權，從而無法成為專利法中的發明人。國家知識產權局發布的《專利審查指南(2020)》規定：“發明人應當是個人，請求書中不得填寫單位或集體，以及人工智能名稱，例如不得寫成‘XX課題組’或‘人工智能XX’等?！边@表明，中國已成為繼英國之后全球第二個以法律明文規定拒絕將人工智能作為發明人的國家。專利審查指南的修改進一步說明在弱人工智能時代，各國專利法普遍采用“人類發明人中心主義”的立場仍然難以撼動。

在國內，不但立法和司法層面均未明確人工智能發明人資格，理論界對此也頗有爭論。有論者基于激勵理論的觀點認為，人工智能仍然達不到產生類人意識的水平，不能構成人類思維，更不具備感知內部因素刺激的能力，因此人工智能即使能夠自主完成發明創造，也不是基于激勵意識而產生的結果[19]。鑒于此，人工智能不能作為發明人與人類發明者并存于專利法之中。也有論者為解決現存法律困境，試圖擴大知識產權適格主體，即把人工智能發明分為依賴人類進行創造和人工智能創造兩種模式，以進行適格主體認定。對于后者，可以制定機器人憲章，各國在此基礎上簽訂雙邊或多邊條約聯合處理人工智能發明成果[20]。此種解決進路，無異于為機器人單獨制定法律，立法成本較高，也不具有現實可行性。

綜合學界關于人工智能可否作為發明人或專利權人的爭論看，多從倫理基礎和創新激勵兩個方面論證。其一，現行知識產權主體制度設計奉行以人為本的倫理秩序，即知識產權法律體系建構以自然人作為立法原點。作為知識產權制度哲學根基的洛克提出“創造者所有”的觀點，認為產權建立在天賦人權的“人”這一主體之上，人因為對自己的身體享有所有權，才繼而享有自己勞動的創造物。而現階段人工智能并沒有生物學意義上的身體，也不具備完全的權利能力，且欠缺自主意識，適用“創造原則”保護專利權的正當化條件無從成立。因此，人工智能發明適用“創造原則”認定專利權歸屬存在法理悖論。作為調整人類智慧成果所產生的社會關系規范，知識產權制度應當維護以自然人為原點的倫理秩序?；诖?知識產權主體制度設計應當堅守自然人主體，輔之以擬制主體的原則，嚴格限制或禁止知識產權主體范圍的非理性擴張，固守基本的倫理規范。其二，人工智能不符合激勵理論下知識產權主體的理性要求，人工智能作為知識產權主體，并不能使其從知識產權權利歸屬中受到激勵。人類通過社會生活經驗的積累建立情感、道德和欲望等意識層面上的認知理性，而人工智能卻是通過數據搜集和分析對事物產生認知，最多只能掌握數據呈現出的表象，無法了解數據背后體現的內在規律和道德準則，從而不具備自主意識，無法對激勵作出回應。因此，強行將專利權賦予人工智能違背專利法鼓勵創新的立法宗旨，專利法激勵機制對人工智能來說形同虛設，并不能起到激勵作用。

綜上所述，人工智能作為專利權主體有可能引發倫理沖突,違背專利法立法宗旨。否定人工智能專利主體的正當性，就意味著必須重新圍繞人工智能投資者、設計者和使用者尋找新專利權人，以妥善解決人工智能生成發明專利權歸屬問題。

4.2 以投資者為核心的權屬制度安排

從以往人工智能生成發明案例看，人工智能發明創造實際參與者包括4個，分別是人工智能設計者、投資者、使用者及相關數據提供者。

在人工智能發明權屬制度設計上，不但要從宏觀方面充分考量其對整個專利市場的影響，而且還要從微觀方面分析各利益主體對人工智能發明的整體性貢獻，將利益平衡論貫穿到相關制度設計中[21]。事實上，所有法律制度都是利益平衡的產物，只是不同法律制度關注的利益主體和利益平衡點不同，專利法也不例外。概括而言，專利制度為平衡專利權人壟斷利益和社會公眾利益而服務[22]，具體到人工智能發明專利而言，其涉及的利益主體一般包括投資者、設計者和使用者。因此，基于利益平衡的考量，在人工智能設計者、投資者及使用者之間進行專利權配置較為妥當。

從專利制度利益激勵理論看，以投資者為核心構建人工智能發明專利權屬制度更能促進人工智能技術發展。吳漢東[23]指出，隨著人工智能技術的快速發展，可以預見未來人工智能很有可能脫離人類而獨立進行發明創造。因此，可仿照職務發明的規定，將發明人與專利權人相分離，承認“機器人發明”，將專利權賦予投資者或者雇主單位。在現行《專利法》未專門為人工智能發明作出規定情況下，發明人與專利權人分離模式可使人工智能發明較好地落入《專利法》保護范圍，不至于陷入無法可依的困境。當前，仍有少數學者主張由人工智能使用者取得專利權，即借鑒現行專利法中關于職務發明的立法模式，將人工智能視為雇員，將人工智能使用者視為雇主，將人工智能作為發明人，人工智能使用者基于雇主地位取得專利權[24]。然而，也有人擔憂未來智能機器人可能會取代人類獨立完成高質量的發明，倘若將這些發明創造的專利權都賦予人工智能投資者，可能會造成專利壟斷[25]。本文認為，對于人工智能產業而言，作為投資者的智能互聯網企業是人工智能技術的催動者，能夠保障資金、管理經驗及人才源源不斷地流向人工智能領域，并進一步促進人工智能創造出更多高質量的發明，最終實現全產業鏈利益增長。在國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中，人工智能發展已經上升為一項國家戰略，各大智能互聯網企業及科研院所紛紛投入巨額成本加大對人工智能的研發力度，我國人工智能及相關產業步入蓬勃發展期。但就目前而言，我國尚未形成有利于人工智能及相關產業發展的外部法律環境，現行法律法規未對人工智能發明起到權利保障作用和利益激勵作用。因此，一方面，應維護人工智能投資者的合法權益，保障其對人工智能生成物的支配權、投資成本收回并獲取合法利益；另一方面，應確保投資者在專利方面的地位或權利，激發投資者對人工智能的投資熱情。具體而言，在人工智能發明權利歸屬上，應當承認投資者對人工智能發明享有專利權，在專利市場中尊重投資者的意思自治。正如論者所言，作為一種激勵機制的專利制度，應當旨在促進人工智能為社會產生更多、更好的發明，而這些均建立在投資者對人工智能巨額投入的基礎之上[26]。相反，倘若投資者利益得不到充分保護，投資熱情就會受到極大的打擊，科技進步乃至國民經濟發展都將成為無源之水、無本之木[27]。

人工智能發明已逐步成為現實，特別是在一些耗時長、效率低且與概率相關的科研領域，人工智能不但可以顯著改善傳統科研手段，而且還能同時進行眾多領域試驗，并產生了一系列突破性成果[28]。然而，《專利法》并未對相關發明成果的權屬配置作出相應制度安排，而人工智能發明專利權配置關系到相關產業發展態勢及國民經濟目標的實現。鑒于現階段人工智能尚不能獲得主體資格[29]，在專利申請文件中雖然表明某一項技術方案由人工智能生成，但并非承認人工智能作為專利法意義上的主體，而只是基于社會公眾的信賴利益和誠信原則，告知潛在技術使用者其欲使用的技術由人工智能生成。據此，無論是從人工智能產業政策出發，還是以知識產權法價值觀進行衡量，均需要在投資者、設計者和使用者之間進行專利權配置。具體而言，當人工智能發明符合可專利性要件時，可建立一套以人工智能投資者(一般為所有者)為專利權人，同時輔之以意思自治原則的人工智能發明專利權屬制度。

總體來說，人工智能發明或技術方案獲取方式包括兩種：原始取得和繼受取得。第一，投資者獲得人工智能發明專利權為原始取得。投資者投入大量資金研發人工智能，從中獲取人工智能生成發明或技術方案回報，是投資原則的體現。事實上，投資原則不僅是現代版權制度的理論基礎，在耗資巨大的人工智能研發領域有更大發展空間。投資者在投入資金和承擔風險后，不應當自主行使人工智能發明專利權，還應在人工智能設計者、使用者與消費者之間實現權利的自由變動。在具體制度設計上，英美法系版權立法模式可為人工智能發明權利歸屬提供借鑒。英國 《版權、設計與專利法》(以下簡稱CDPA)第九條第三款規定：“對于計算機生成的戲劇、文學、音樂等文學藝術作品的版權歸屬問題，對創作過程做出必要安排之人應當被視為作者?！蓖瑫r，英國《CDPA》又在一百七十八條中對第九條第三款作出文義解釋，即將計算機生成作品被限定在沒有人為因素的前提下。因此，我國《專利法》可以英國版權制度為參考，在人工智能生成發明沒有人為干預的情況下，將人工智能投資者視為專利權人。

第二，對于人工智能設計者而言，其主要利用投資者提供的資金、設備或資料進行程序設計，遵循特殊職務作品的規定，認可其對人工智能內部軟件程序享有署名權并能夠獲取一定獎勵和報酬，符合知識產權利益平衡原則。但由于設計者僅參與人工智能內部計算機軟件程序設計，并不干預人工智能運行，沒有直接參與人工智能發明或技術方案生成，因此該發明或技術方案并非由設計者創造，而是由人工智能本身生成。從這個層面看，人工智能設計者或開發者享有的利益止于人工智能本身，不能基于職務發明規定再對發明或技術方案生成主張報酬或獎勵。否則，設計者就基于同一種創造性思維同時對計算機軟件和人工智能發明享有利益分享權，這種壟斷性賦權顯然不利于人工智能技術創新[30]。所以，開發者或設計者無法合理地作為人工智能發明或技術方案的主要利益享有者。

第三，對于人工智能使用者而言，應當肯定其與投資者締約合同的效力，以此保障使用者利益。實踐中最常見的一種情形是，人工智能采購或維護成本較高，使用者無力支付相關費用，此時可與投資者約定繼受享有人工智能發明專利權。然而，由于這種繼受取得的方式是二者約定的債權，基于《民法》物權優先于債權的原則，其不能對抗投資者對人工智能及其發明享有的物權，故投資者利益仍是首要考量。事實上，隨著社會分工的日益精細化，人工智能投資者與使用者通常不會是同一主體，即人工智能投資者(一般為所有者)通常會將人工智能租借給其他人，以此獲取收益[31]，這種收益并不當然地涵蓋人工智能生成發明或技術方案所帶來的收益，因為投資者與使用者所約定的合同利益很可能已經包含人工智能生成發明或技術方案所創造的收益。當投資者租賃利益得以實現時，其未必有意愿再去追逐相關發明或技術方案產生的利益。因此，當人工智能投資者與使用者不是同一主體時，法律不應限制二者基于意思自治原則進行的約定，應讓使用者獲得人工智能發明或技術方案專利權。在現行專利法中，由于專利讓與制度具有一定程度的開放性，投資者與使用者的約定并不會打亂關于專利讓與的制度安排。除此之外，還應當明確區分一種實踐中不太常見的情形，即當人工智能采購或維護成本較低或者再使用者可以輕松負擔相關費用時，使用者可以自行采購或維護，此時使用者和投資者為同一主體，并不存在締約合同問題。

5 不足與展望

盡管人工智能技術發展給現有法律制度和政策體系帶來較大沖擊，但其帶來的成果也會逐漸惠及全人類，如何實現過程到結果的平穩過渡不能僅僅依靠法律制度變革，而應更多依賴于公共政策的積極回應。更進一步講，針對人工智能生成發明，科技政策與法律制度如何化解沖突，進而形成協調一致的治理格局，將是本文未來研究重點。值得肯定的是，面對人工智能技術帶來的法律挑戰，回歸專利制度本源，重構“激勵創新”的制度內涵，合理界定專利客體范圍并調整專利審查標準，將能有效激發人工智能產業發展潛力。