論人工智能生成物的可專利性

　　摘要：隨著人工智能深度學習能力的加強，人工智能的創(chuàng)造潛力逐漸突顯，甚至可以在人類不介入的情況下自主生成技術(shù)成果‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。人工智能生成物作為一種新型技術(shù)成果，將給人類生產(chǎn)生活帶來巨大改變，成為科學技術(shù)發(fā)展帶來強大驅(qū)動力‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。人工智能生成物能否獲得專利法保護、如何保護，已成為新技術(shù)發(fā)展趨勢下專利法必須面對的現(xiàn)實問題‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。雖然人工智能生成物在尋求專利法保護時存在法律要件等障礙，但是基于專利法立法目的、人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展等因素的考量，有必要將人工智能生成物納入專利法保護范圍。本論文旨在論證人工智能生成物獲得專利保護的正當性以及可專利性的同時，提出人工智能生成物專利化的對策，以期對相關(guān)學術(shù)研究和立法實踐有所裨益。

　　關(guān)鍵詞：人工智能;生成物;可專利性;專利權(quán);公共利益

　　目前，人工智能正處于“弱人工智能”①階段并呈現(xiàn)出兩個發(fā)展特點和趨勢：第一，學習能力增強。人工智能依賴學習算法，在每次運行過程中自我糾正、自我改進;第二，不定性處理能力增強。人工智能不僅僅是按照算法的指令按部就班地處理問題，而是根據(jù)實際狀況靈活變通。隨著人工智能學習能力和不確定性處理能力的增強，人工智能從一個“理性”系統(tǒng)變?yōu)橐粋�“智慧”系統(tǒng)。具體到科技創(chuàng)造領(lǐng)域，人工智能原本只能幫助人類解決一些簡單的程序性問題，而如今可以幫助人類解決復雜的實體性問題。如，在新藥研發(fā)領(lǐng)域，人工智能可以用于基于靶點和表型的藥物開發(fā)，也可以對現(xiàn)有藥物進行新適應(yīng)癥開發(fā)[1];商用客機巨頭空中客車公司正在使用生成算法，用人工智能技術(shù)而不是機械工程師，設(shè)計用于飛機內(nèi)部的新型輕量結(jié)構(gòu)[2]。人工智能在科技創(chuàng)造活動中作用占比越來越大，在人類很少介入甚至不介入的情況下就可以完成一些技術(shù)成果，本文將這些技術(shù)成果統(tǒng)稱為“人工智能生成物”。人工智能生成物必將對人們生產(chǎn)生活產(chǎn)生重大影響、對世界各國專利制度帶來巨大沖擊。在我國人工智能大戰(zhàn)略背景下，有必要未雨綢繆地對人工智能生成物的專利法律問題進行研究。

　　一、人工智能生成物概述

　　(一)人工智能生成物的概念

　　實際上，人工智能生成物有兩類：第一類人工智能生成物，是指人類利用人工智能這種工具創(chuàng)造出的技術(shù)成果，人工智能在其中擔任“輔助者”角色。第一類人工智能生成物歸根結(jié)底是由人類創(chuàng)造的，對其按照現(xiàn)有專利法進行保護即可，并非本文研究對象。第二類人工智能生成物，是指在人類介入較少甚至不介入的情況下，人工智能系統(tǒng)自己生成的技術(shù)成果，人工智能在其中擔任“創(chuàng)造者”、“發(fā)明者”角色。第二類人工智能生成物才是本文所研究對象。

　　人工智能對其生成物的“創(chuàng)造”主要體現(xiàn)在對算法的自主升級上。人工智能基于深度學習功能的提升，已經(jīng)能夠逐步自行判斷、收集和學習新的數(shù)據(jù)，最終將實現(xiàn)脫離既定的算法預設(shè)，來解決新問題，獨立生成新的內(nèi)容，省去了計算機生成內(nèi)容時人在數(shù)據(jù)和算法規(guī)則方面的支持[3]。雖然人工智能生成物以人類輸入的算法為基礎(chǔ)，但是僅憑該算法是不可能產(chǎn)生人工智能生成物的，人工智能本身對算法的升級才是促成人工智能生成物產(chǎn)生的關(guān)鍵原因。

　　(二)人工智能生成物的實例

　　人工智能自主創(chuàng)造能力在遺傳編程、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器人科學家等領(lǐng)域率先凸顯，已經(jīng)產(chǎn)生了許多由人工智能生成的技術(shù)成果。

　　第一，遺傳編程。它是指一種自動化生成和選擇計算機程序來完成用戶定義的任務(wù)的技術(shù)[4]。遺傳編程借鑒了自然選擇和生物進化遺傳的原理，對算法進行類似染色體的交叉、變異、復制等進化，篩選、組合形成最優(yōu)算法。目前，中國已經(jīng)有通過遺傳算法技術(shù)獲取專利方案的實例，如采用人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的高速公路事件自動檢測系統(tǒng)[5]。2005年，美國專利局對一件由基因編程人工智能創(chuàng)造的發(fā)明授予了專利權(quán)，其發(fā)明者JohnKoza博士在介紹自己的成果時，提到基因編程人工智能在人類因素介入很少的情況下，創(chuàng)造出了多項發(fā)明成果[6]。

　　第二，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它是指通過采用物理可實現(xiàn)的器件或采用現(xiàn)有的計算機，來模擬生物體中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某些特征與功能的技術(shù)[7]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的神經(jīng)元模型，可以執(zhí)行復雜的邏輯運算。截至目前，已有商業(yè)主體利用人工智能算法代替人腦智慧，進行發(fā)明創(chuàng)造和技術(shù)優(yōu)化。例如，一家名為Ipro?va的瑞士科技公司聲稱已有用戶通過其旗下產(chǎn)品創(chuàng)造出新發(fā)明，甚至其中部分已被授予專利權(quán)[8]。第三，機器人科學家。它是指能獨立推理、把理論公式化乃至探索科學知識的人工智能[9]。英國曼徹斯特大學研究出的新一代機器人科學家“夏娃”成功發(fā)現(xiàn)一種具有抗腫瘤特性的化合物能同時應(yīng)用于瘧疾的治療[10]。IBM公司研發(fā)的人工智能Watson通過不斷學習為病人提出了最優(yōu)化的治療方案，這使得IBM公司在癌癥領(lǐng)域已經(jīng)取得了近150項專利[11]。

　　二、人工智能生成物獲得專利保護的正當性

　　隨著人工智能生成物自主創(chuàng)造能力的提升，人工智能生成物將對人類生產(chǎn)生活帶來巨大改變，給醫(yī)療制藥、材料、電子等領(lǐng)域提供巨大驅(qū)動力，其對于科學技術(shù)進步的作用是不可估量的。為了充分發(fā)揮人工智能生成物促進社會經(jīng)濟和科學技術(shù)發(fā)展的重要作用，法律應(yīng)當對其予以一定保護，不能讓其面臨保護無門的窘境。

　　(一)人工智能生成物保護模式之辯

　　第一種思路是對人工智能生成物采取商業(yè)秘密保護模式。該模式最大的優(yōu)勢在于自動獲權(quán)和理論上的無期限保護。但是，該模式存在弊端：一是難防反向工程。通過反向工程，不付出任何代價就能攫取和生產(chǎn)他人的產(chǎn)品，則會讓人們放棄投資和從事科學研究[12];二是保密難度大。人工智能生成物所涉領(lǐng)域眾多、接觸人群廣泛，保密協(xié)議作用有限，泄密風險較高;三是保密措施風險大。人工智能生成物產(chǎn)生于大數(shù)據(jù)環(huán)境，保密措施存在設(shè)置上的技術(shù)壁壘和被破解風險;四是社會效益較弱。人工智能生成物容易被獨占性壟斷使用。

　　第二種思路是對人工智能生成物采取專利保護模式。該模式將產(chǎn)生以下積極效果：第一，專利權(quán)人可通過專利實施獲得經(jīng)濟激勵，有利于調(diào)動創(chuàng)新積極性、促進技術(shù)研發(fā);第二，人工智能生成物不存在反向工程憂慮，專利保護狀態(tài)較為持續(xù)、穩(wěn)定;第三，保護私權(quán)的同時向公共利益有所傾斜，即人工智能生成物專利要向社會公開并通過專利許可等方式被公眾使用，專利保護期屆滿后將進入公共領(lǐng)域。

　　第三種思路是人工智能生成物的先行者優(yōu)勢保護模式[13]。該模式將人工智能生成物歸入公共領(lǐng)域，嚴格來說不屬于法律保護范疇。權(quán)利人可以率先將人工智能生成物投放于市場，在他人掌握該技術(shù)前享有一定期限的經(jīng)濟收益獨占地位‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。另外，任何人不經(jīng)許可便能獲取、使用、改良人工智能生成物，有利于減少技術(shù)獲得成本、推動技術(shù)升級。然而，人們掌握新技術(shù)的速度越來越快，這可能導致人工智能生成物剛被投入市場就被他人掌握并用于生產(chǎn)。先行者優(yōu)勢保護只是一種理論設(shè)想，不一定能夠?qū)崿F(xiàn)。

　　在三種保護模式比較下，人工智能生成物更適合專利保護模式，因為商業(yè)秘密保護模式和先行者優(yōu)勢保護模式下無法實現(xiàn)新技術(shù)的社會價值。一方面，人工智能生成物很可能會實現(xiàn)重大技術(shù)突破，應(yīng)當使其在合理限度內(nèi)能夠被社會公眾獲取，否則不利于技術(shù)傳播和改進。另一方面，人工智能生成物尚處在發(fā)展起步階段，技術(shù)發(fā)展還有很大空間。對于這種新技術(shù)，不能在其發(fā)展之初就放入公共領(lǐng)域，否則權(quán)利人將缺乏經(jīng)濟回報、喪失創(chuàng)新動力，這無疑是將人工智能生成物扼殺在搖籃里。

　　然而，人工智能生成物在尋求現(xiàn)有專利法保護時面臨著法律要件障礙：專利法中的發(fā)明人只能是自然人，而人工智能生成物的“發(fā)明者”是人工智能。當前，人工智能生成物無法與專利法制度順利對接，人工智能生成物獲得專利保護的正當性受到挑戰(zhàn)。

　　(二)人工智能生成物獲得專利保護的現(xiàn)實需要

　　一方面，人工智能發(fā)展驅(qū)動專利權(quán)客體擴張。專利制度自15世紀起源以來，受新技術(shù)影響，專利權(quán)客體一直處于擴張趨勢。例如，上世紀70年代計算機產(chǎn)業(yè)迅速崛起，但與傳統(tǒng)技術(shù)存在巨大差異的計算機軟件無法尋得專利法保護，為了推動計算機產(chǎn)業(yè)發(fā)展，美日歐等國家或地區(qū)迅速將計算機軟件納入專利保護。專利法對于技術(shù)發(fā)展而言具有明顯滯后性，專利制度只能調(diào)整立法之前已經(jīng)實際發(fā)生的事實，通常不會未雨綢繆地去規(guī)范尚未出現(xiàn)的事物。然而，科學技術(shù)日新月異，人工智能在短短數(shù)年內(nèi)得到顛覆性發(fā)展，未來人工智能生成物必將成為加速社會經(jīng)濟發(fā)展的強大驅(qū)動力。在此背景下，專利客體范圍應(yīng)當順應(yīng)技術(shù)潮流而擴大。如今，人工智能已經(jīng)成為國際競爭的新武器，許多發(fā)達國家已將人工智能上升至國家戰(zhàn)略層面②。對此，我國應(yīng)當抓住人工智能技術(shù)革命良機、搶占人工智能全球制高點，專利法應(yīng)當為人工智能生成物保留空間。

　　另一方面，需建立人工智能生成物與人類發(fā)明創(chuàng)造的動態(tài)平衡。人工智能生成物一旦進入公共領(lǐng)域，將逐漸形成與人類專利不對等競爭的關(guān)系。對于使用者來說，相比于人類的付費專利，人工智能生成物無疑是更經(jīng)濟的選擇。除了一些具有高度壟斷性、人工智能生成物無法匹敵的人類發(fā)明尚能在市場中屹立不倒之外，其他普通人類專利將會受到巨大沖擊。在專利經(jīng)濟效益降低、風險提高的情況下，人類發(fā)明者或相關(guān)投資者將更加謹慎，人類發(fā)明創(chuàng)造活動將難以開展。由此可見，人工智能生成物與人類發(fā)明創(chuàng)造是利益相關(guān)、相互平衡的。只有對人工智能生成物予以專利保護，使其與人類專利形成對等競爭關(guān)系，兩者數(shù)量增長才能保持平衡狀態(tài)，技術(shù)整體數(shù)量才能不斷增多，專利法促進科學技術(shù)進步和經(jīng)濟社會發(fā)展的最終目的才能實現(xiàn)。

　　(三)人工智能生成物獲得專利保護的理論基礎(chǔ)

　　其一，英國哲學家洛克的財產(chǎn)權(quán)勞動理論，可以用于解釋知識產(chǎn)權(quán)制度的正當性問題。勞動者通過勞動產(chǎn)生了新的智力成果并使之從共有資源中分離出來，勞動者便對智力成果享有財產(chǎn)權(quán)利。具體到專利法中，勞動是指“創(chuàng)造性勞動”。由此產(chǎn)生了財產(chǎn)權(quán)勞動理論對人工智能生成物獲得專利保護的質(zhì)疑：人工智能并不具有生物學意義上人的身體和腦袋，它只是自動運行人類設(shè)定好的算法生成發(fā)明而已，這一過程難以被看作是“創(chuàng)造性勞動”的過程[14]。本文認為，前述質(zhì)疑過于表面化。一方面，財產(chǎn)權(quán)勞動理論在被提出之時，何為“勞動”并不存在確切標準。后來，專利法為了防止那些不具有創(chuàng)造性、本應(yīng)留在公共領(lǐng)域的技術(shù)成果進入專利領(lǐng)域，而設(shè)置了“創(chuàng)造性”標準。從結(jié)果而論，如果人工智能生成物能達到創(chuàng)造性的高度，那么人類勞動的“創(chuàng)造性”要求是否是必要的?另一方面，財產(chǎn)權(quán)勞動理論存在“非損害”的先決條件。

　　洛克的勞動理論基本上系由反面推論而來——在不違反先決條件的情況下，有什么理由不就個人占有之物賦予財產(chǎn)權(quán)的保護[15]?雖然人工智能生成物不是人類通過智力勞動直接產(chǎn)生的成果，但是如果沒有人類對人工智能的智力勞動投入，人工智能生成物根本就不會存在。拋開人工智能生成物權(quán)利歸屬不談，專利制度不應(yīng)當忽略這部分人類勞動的存在而否定人工智能生成物受到專利法保護的正當性[16]。

　　其二，功利主義理論也是專利權(quán)正當性的重要基礎(chǔ)。對于專利系統(tǒng)，功利主義的解釋更是直接：專利只是經(jīng)濟政策的一個公共工具，有著兩方面的功用：首先，是提供刺激動機，刺激有實用性的發(fā)明創(chuàng)造不斷涌現(xiàn)，從而導致社會福利的增長;其次，專利制度本身構(gòu)成一個完備的信息系統(tǒng)，促進整個社會的技術(shù)信息的迅速傳播，避免不必要的重復研究開發(fā)，從而減少社會財富的浪費[17]。許多國家的專利法都能體現(xiàn)功利主義激勵創(chuàng)新和促進技術(shù)傳播的功用③�；�于公共利益可持續(xù)發(fā)展的考慮，應(yīng)當對技術(shù)成果的研發(fā)者授予專利權(quán)，使其從中獲取經(jīng)濟驅(qū)動力。雖然研發(fā)者的發(fā)明動機可能并不是為了經(jīng)濟利益，但實際上經(jīng)濟利益確實能夠有效地驅(qū)動研發(fā)者進行新一輪科技創(chuàng)造，尤其對人工智能生成物這種前期投資巨大的科技研發(fā)來說，經(jīng)濟利益的激勵尤為重要。然而，也許有人會認為激勵作用在人工智能生成物上失效了，因為人工智能不需要激勵。其實不然，激勵的具體表現(xiàn)是經(jīng)濟收益、經(jīng)濟回報，激勵的對象是將這些經(jīng)濟回報用于繼續(xù)研發(fā)的人。雖然人工智能本身不需要經(jīng)濟激勵就可以自主創(chuàng)造，但人工智能的研發(fā)者仍需要經(jīng)濟激勵。所以，激勵功能并未在人工智能生成物上失效，功利主義仍能為人工智能生成物獲得專利保護提供正當性基礎(chǔ)。

　　其三，專利人格權(quán)理論正逐漸弱化。大陸法系國家的知識產(chǎn)權(quán)制度以“人格權(quán)理論”為基礎(chǔ)，作品或發(fā)明創(chuàng)造等是作者或發(fā)明人人格的延伸[18]。我國知識產(chǎn)權(quán)法保護的基礎(chǔ)不是建立在“無形財產(chǎn)”之上的，而是建立在“精神財產(chǎn)”之上[19]。據(jù)此，人工智能生成物因其并非人類精神產(chǎn)物而無法獲得專利法保護。其實，不同的知識產(chǎn)權(quán)客體含有的人格屬性在程度上差異很大。音樂、電影、小說等文學藝術(shù)作品可以明顯體現(xiàn)作者的人格特征，計算機軟件、工程圖紙等技術(shù)性作品則很難用人格理論來論證其版權(quán)保護之正當性，而人格理論對于技術(shù)性極強的專利保護之正當性的解釋力就更不充分了。專利權(quán)中的人格屬性是極其有限的，專利權(quán)的人格屬性與財產(chǎn)屬性并未實際發(fā)生融合，專利權(quán)幾乎就是一個純粹的財產(chǎn)權(quán)‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。出于科學技術(shù)發(fā)展的考慮，對于客觀上符合專利授權(quán)條件的技術(shù)成果應(yīng)當授予專利，一項技術(shù)成果是否體現(xiàn)人的智慧，并不是專利審查、授權(quán)需要注意和考慮的。過度強調(diào)技術(shù)的人格屬性將對技術(shù)革新形成阻礙，專利制度應(yīng)當把關(guān)注重心放在技術(shù)本身。

　　三、人工智能生成物的可專利性

　　可專利性判斷包括兩個步驟：首先，判斷技術(shù)成果是否屬于專利權(quán)客體范圍;其次，判斷技術(shù)成果是否符合專利授權(quán)實質(zhì)性要求。誠然，專利法對其保護的客體有一個前置性要求，即“由人類創(chuàng)造”，但前文通過人工智能生成物獲得專利保護的正當性分析，已經(jīng)對該前置性要求予以否定。所以，可專利性的分析是純客觀的。這里以發(fā)明為例，對人工智能生成物可專利性進行分析。

　　(一)人工智能生成物是否屬于“發(fā)明”

　　如果一項技術(shù)成果屬于立法者意圖保護的范圍，則其就屬于專利權(quán)客體。從正面來說，發(fā)明，是指對產(chǎn)品、方法或者其改進所提出的新的技術(shù)方案④。從反面來說，一項技術(shù)不得屬于專利法規(guī)定的不授予專利權(quán)的情形⑤。“發(fā)明”是一個客觀的表達，人工智能生成物是否屬于“發(fā)明”也是一個客觀的判斷，只要其滿足“技術(shù)方案”要求而且不屬于專利法反面排除范圍即可。

　　人工智能生成物是通過人工智能算法的運算而自主生成的技術(shù)成果，在本質(zhì)上，它與人類利用人工智能作為工具而產(chǎn)生的技術(shù)成果是一樣的，兩者在技術(shù)原理和手段上沒有區(qū)別。換言之，人工智能生成物在外觀上與人類創(chuàng)造的技術(shù)成果并無二致�，F(xiàn)實中，我國已經(jīng)出現(xiàn)一些通過遺傳編程、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)產(chǎn)生的技術(shù)成果獲得專利授權(quán)或進入專利申請的實例，如采用人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的高速公路事件自動檢測系統(tǒng)⑥、基于笛卡爾遺傳編程循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超短時負荷預測方法⑦、人工智能程序員書寫數(shù)字飛行器代碼的遺傳編程決策方法⑧等等。前述技術(shù)成果的專利授權(quán)、申請實例都可以證明人工智能生成物在客觀上可以歸入“發(fā)明”范疇。

　　(二)人工智能生成物是否滿足“新穎性”

　　新穎性，是指該發(fā)明不屬于現(xiàn)有技術(shù)也不存在抵觸申請⑨。是否存在抵觸申請，并不涉及技術(shù)內(nèi)容的分析和實質(zhì)法律問題的判斷，所以本文僅針對人工智能生成物是否屬于現(xiàn)有技術(shù)進行分析與判斷。人類科學發(fā)展至今，各個領(lǐng)域的技術(shù)已經(jīng)數(shù)不勝數(shù)。在技術(shù)的海洋中，各技術(shù)之間總是存在著千絲萬縷的聯(lián)系，想要通過閉門造車的方法探尋出全新的技術(shù)幾乎是一件不可能實現(xiàn)的事情。人工智能生成物亦是站在巨人肩膀上的產(chǎn)物，不僅未沖破現(xiàn)有技術(shù)的枷鎖，而且對現(xiàn)有技術(shù)的依賴程度比較高。如果人工智能生成物僅僅是簡單排列組合的結(jié)果，則很容易落入現(xiàn)有技術(shù)的范圍，進而喪失新穎性。實際中，人工智能生成物具備新穎性的可能性是與人工智能應(yīng)用的算法的創(chuàng)造性和多樣性程度掛鉤的，兩者成正比關(guān)系。如果人工智能算法在輸出方面缺乏可變性或者依賴于類似的數(shù)據(jù)集，則人工智能生成物可能會缺乏新穎性[20]。如今，人工智能系統(tǒng)正逐漸擺脫單一性與封閉性，通過不斷學習去篩選、對比現(xiàn)有技術(shù)，可以成功避免出現(xiàn)簡單排列組合的結(jié)果，使其生成物能夠滿足專利的新穎性要求。不僅如此，隨著人工智能算法的改進，人工智能生成物具備新穎性的可能性將極大提高。

　　此外，人工智能有能力在某個領(lǐng)域創(chuàng)造出大量技術(shù)成果，在理論上甚至可以窮盡該領(lǐng)域所有發(fā)明創(chuàng)造。隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，人工智能生成物傳播速度加快，即便沒有實際運用到工業(yè)生產(chǎn)中，也能夠被他人獲取。人工智能生成物數(shù)量的增長，意味著現(xiàn)有技術(shù)范圍的擴大，甚至使得某一領(lǐng)域的現(xiàn)有技術(shù)呈現(xiàn)飽和狀態(tài)。如果大量人工智能生成物涌現(xiàn)并全部進入現(xiàn)有技術(shù)領(lǐng)域，則將對該領(lǐng)域人類發(fā)明創(chuàng)造的新穎性認定形成屏障，進而降低人類發(fā)明創(chuàng)造獲得專利授權(quán)的可能性。由此引發(fā)的消極后果是人類無法從發(fā)明創(chuàng)造中得到回報和經(jīng)濟激勵、創(chuàng)造積極性受到打擊，相關(guān)領(lǐng)域的科學研究也將停滯不前。面對這一困境，我們應(yīng)當審慎地處理人工智能生成物與現(xiàn)有技術(shù)之間的關(guān)系。

　　(三)人工智能生成物是否滿足“創(chuàng)造性”

　　創(chuàng)新性的核心要素在于“非顯而易見性”，“非顯而易見性”是基于所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員(以下簡稱“技術(shù)人員”)標準來認定的。對于技術(shù)人員來說，人工智能生成物很容易被認定為“非顯而易見”，原因在于人工智能生成物所運用的技術(shù)知識遠超于技術(shù)人員所知曉的技術(shù)知識。技術(shù)人員知曉的技術(shù)知識體現(xiàn)了他所具有的能力，一定程度上決定了創(chuàng)造性門檻的高低。技術(shù)人員知曉的技術(shù)知識有兩大特征：一是僅限于申請專利的技術(shù)方案所屬的領(lǐng)域，必要時才可以擴展至與技術(shù)方案有關(guān)的領(lǐng)域;二是僅限于普通技術(shù)，不包括那些深奧、復雜、生僻的普通人難以掌握的技術(shù)知識。相比于人類存儲空間有限的大腦，人工智能具有巨大、無限的存儲空間;相比于人類有限的認知水平和認知速度，人工智能可以在短時間內(nèi)實現(xiàn)巨額數(shù)據(jù)資料的收集與整合，而且這種能力隨著云計算的發(fā)展而得到極大增強。換言之，人工智能生成物所運用的技術(shù)知識不限領(lǐng)域、不限深淺，呈現(xiàn)出數(shù)量大、范圍廣的特點，除了所屬或有關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域之外還包括其他不相干的技術(shù)領(lǐng)域，除了普通技術(shù)知識之外還包括不為常人所掌握的技術(shù)�？梢姡瑢θ斯ぶ悄苌�成物創(chuàng)造性的判斷已經(jīng)超出了技術(shù)人員的能力范圍。因此，在現(xiàn)行專利制度下，人工智能生成物的“非顯而易見”較為明顯。

　　然而，一些被人類判定為具有創(chuàng)造性的人工智能生成物，極有可能只是人工智能系統(tǒng)“輕而易舉”產(chǎn)生的結(jié)果，在實際上并沒有達到創(chuàng)造性高度。研究者認為新穎性可分為兩種：相對于個人思想或某項人工智能系統(tǒng)是新穎的，或者相對于整個歷史是新穎的，前者被稱為“心理創(chuàng)造力”，后者被稱為“歷史創(chuàng)造力”。人工智能通常具有的是“心理創(chuàng)造力”，而極少具有“歷史創(chuàng)造力”[14]。也就是說，人工智能生成物的創(chuàng)造性是以人類創(chuàng)造水平為基準的創(chuàng)造性，而不是以人工智能創(chuàng)造水平為基準的創(chuàng)造性。如果仍站在所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員的視角人工智能生成物的創(chuàng)造性進行判定，必將使大量不具有創(chuàng)造性高度的人工智能生成物進入專利領(lǐng)域。用人類的標準去判斷人工智能生成物，無疑在實質(zhì)上降低了專利審查創(chuàng)造性標準。由此，人工智能生成物的創(chuàng)造性標準應(yīng)當予以相應(yīng)調(diào)整。

　　(四)人工智能生成物是否滿足“實用性”

　　滿足實用性是進入新穎性和創(chuàng)造性審查的前置條件。實用性包含三個要求：一是能夠在產(chǎn)業(yè)中制造或使用⑩;二是能夠解決技術(shù)問題，即符合自然規(guī)律、具有技術(shù)特征;三是能夠產(chǎn)生積極的社會經(jīng)濟效益。人工智能生成物要滿足實用性要求并非難事，但是其中不可避免地需要人類介入。針對產(chǎn)業(yè)制造要求，人工智能生成物可能出現(xiàn)兩極分化的情況：一方面，人工智能的極高創(chuàng)造力可能使得原本無法投入產(chǎn)業(yè)制造或使用的技術(shù)方案轉(zhuǎn)而具有實用性;另一方面，人工智能生成物可能缺乏有關(guān)創(chuàng)造過程的詳細說明和創(chuàng)造背景的信息資料，這導致人工智能生成物缺少操作指導，若要滿足產(chǎn)業(yè)制造要求，必然離不開人類的分析與實踐。針對積極效益要求，人工智能生成物存在有害風險，如英國在2015年2月進行了該國首例機器人心瓣修復手術(shù)，結(jié)果機器人把病人的心臟“放錯位置”、戳穿大動脈，病人不治身亡[21]‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。在人工智能技術(shù)尚未成熟的情況下，人工智能具有不可預測性，其生成物的有害性風險具有潛在性。由于人工智能本身無法進行實用性監(jiān)測，所以在實用性的把控上，不可避免地需要人類的介入和指引。

　　綜上所述，以發(fā)明為例分析而得知，人工智能生成物可以成為專利權(quán)客體，同時也可以滿足專利授權(quán)“三性”要求，人工智能生成物在客觀上具有可專利性。但同時，人工智能生成物也給“三性”帶來一定挑戰(zhàn)。在新穎性方面，人工智能生成物若成為現(xiàn)有技術(shù)將對該領(lǐng)域人類發(fā)明創(chuàng)造的新穎性認定形成屏障;在創(chuàng)造性方面，現(xiàn)有創(chuàng)造性判斷標準過低，容易使一些未達到創(chuàng)造性高度的人工智能生成物獲得專利授權(quán)，進而導致低質(zhì)量專利泛濫;在實用性方面，人工智能生成物的風險潛在性可能導致其產(chǎn)生消極后果。

　　四、人工智能生成物專利化的對策

　　在我國現(xiàn)行專利法制度下，人工智能生成物客觀上具有可專利性，但由于不符合發(fā)明人只能為自然人的規(guī)定，進而不能獲得我國專利法保護。但是，誠如本文第二部分所述，在新技術(shù)發(fā)展趨勢下，人工智能生成物專利化具有正當性。為了解決現(xiàn)實需求與現(xiàn)行專利法之間的矛盾，筆者試圖在我國現(xiàn)有專利法體系的基礎(chǔ)上，提出人工智能生成物專利化的有關(guān)對策。為了避免、減輕人工智能生成物對公共利益造成侵害，必須將公共利益保障貫穿于整個人工智能生成物專利化過程之中。

　　(一)確立“以人為本”的專利權(quán)歸屬方式

　　法律都是“人域法”而非“物域法”。我國1984頒布的《專利法》對立法目的的表述為“為了保護發(fā)明創(chuàng)造專利權(quán)……”，我國2008年修訂的現(xiàn)行《專利法》對立法目的的表述為“為了保護專利權(quán)人的合法權(quán)益……”??????從立法目的表述的轉(zhuǎn)變中可知，專利規(guī)則是圍繞著人展開的，強調(diào)只保護人的權(quán)益。因此，人工智能生成物專利化應(yīng)當遵循“以人為本”的原則，專利權(quán)利歸屬應(yīng)當限定為自然人，如此一來才能發(fā)揮專利法激勵創(chuàng)新的功能。

　　人工智能生成物所涉利益主體較多，候選專利權(quán)人主要如下：其一，人工智能編程者。人工智能計算、編排、選擇等活動都是通過算法實現(xiàn)的，沒有算法就沒有人工智能生成物。然而，編程者可以獲得算法版權(quán)保護，再予以其生成物專利保護有過度保護之嫌;其二，信息數(shù)據(jù)供應(yīng)者。充足、有效地信息數(shù)據(jù)是人工智能生成物的產(chǎn)生基礎(chǔ)，但是供應(yīng)者身份具有不確定性，對其授予專利權(quán)存在諸多不便;其三，人工智能系統(tǒng)測試者。測試者不斷解決、糾正人工智能系統(tǒng)出現(xiàn)的問題與錯誤，為人工智能自主創(chuàng)造提供良好的運行環(huán)境;其四，人工智能系統(tǒng)的使用者(用戶)。使用者設(shè)定目標、輸入指令，使人工智能在運行中生成技術(shù)成果，但在人工智能發(fā)展現(xiàn)階段這種可能性較低;其五，人工智能所有者。通常情況下，人工智能所有者是為人工智能研發(fā)提供資金、技術(shù)、人才等資源的企業(yè)。

　　筆者認為，人工智能所有者更宜獲得人工智能生成物的專利權(quán)，理由如下：第一，人工智能所有者是除人工智能本身之外的最大貢獻者。具體而言，編程者的貢獻止于編程完成之時，信息供應(yīng)者的貢獻止于信息到位之時，測試者的貢獻僅限于對系統(tǒng)的監(jiān)測和調(diào)試，使用者的貢獻僅限于對系統(tǒng)的目標設(shè)定和指令輸入，只有人工智能所有者的貢獻是貫穿始終的;第二，人工智能所有者通常是投資者，他們是最需要得到經(jīng)濟激勵的主體。如果將專利權(quán)授予其他主體，經(jīng)濟激勵作用則非常有限;第三，人工智能所有者在后續(xù)專利實施運營、糾紛處理上具有更大優(yōu)勢，能充分發(fā)揮人工智能生成物的價值;第四，人工智能生成物類似于人工智能產(chǎn)生的孳息[22]，孳息權(quán)利歸原物權(quán)利人所有的權(quán)利歸屬方式符合人們常規(guī)思維，能避免因權(quán)利主體誤認而引發(fā)的糾紛。此外，人工智能生成物是多個主體共同投入的結(jié)果，考慮到所涉利益主體之間的錯綜關(guān)系，應(yīng)當賦予各主體自由約定專利權(quán)屬的權(quán)利。因此，對于人工智能生成物的專利權(quán)利歸屬，原則上歸于人工智能所有者，但有約定的從約定。

　　在確立人類為人工智能生成物專利權(quán)人的前提下，可以將人工智能本身確立為發(fā)明人。盡管人工智能在民法理論下的非主體性已有定論，但發(fā)明人與一般權(quán)利主體相較之下具有特殊性。發(fā)明人享有的署名權(quán)并不屬于實質(zhì)性的權(quán)利，發(fā)明人也不參與專利實施、運營。將人工智能作為發(fā)明人并不會影響人類在專利法律關(guān)系中的地位，也不會對其他主體或公共利益造成損害。如果為了保護便利而直接將人類作為人工智能生成物的發(fā)明人，則與發(fā)明人的定義不符，是不尊重技術(shù)客觀發(fā)展狀況的表現(xiàn)。歷史證明，為了解決某些現(xiàn)實問題，法律可以通過法律擬制??????的手段，將權(quán)利主體地位賦予一些“非權(quán)利主體”。因此，為了解決人工智能專利化的難題、促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，可以將人工智能擬制成發(fā)明人。

　　(二)改進人工智能生成物新穎性審查方式

　　針對人工智能生成物的新穎性審查方式，可從以下兩個方面進行改進：

　　第一，設(shè)定現(xiàn)有技術(shù)提供義務(wù)。實際上，我國專利法已經(jīng)設(shè)定了專利申請人的資料提交義務(wù)。然而，與一般技術(shù)相比，人工智能生成物新穎性審查對現(xiàn)有技術(shù)全面性、完整性的要求更高。前述法律規(guī)定沒有設(shè)定不作為的法律后果、有關(guān)參考資料的范圍也不明確，可能導致專利申請人出于僥幸心理而不完全提交資料，該規(guī)定所起的作用是有限的。據(jù)此，針對人工智能生成物新穎性審查，可以設(shè)定申請人提供所參考的現(xiàn)有技術(shù)等資料的義務(wù)，并規(guī)定不履行的法律后果。

　　第二，適當采用綜合對比原則。單獨對比原則可能并不能很好地適用于人工智能生成物的專利審查，理由如下：其一，如今現(xiàn)有技術(shù)之間的界限越來越模糊，人工智能參考的資料具有生僻性、碎片性，這些資料難以形成一篇完整的對比文件，單獨對比原則在實際操作中存在障礙;其二，人工智能采用的一些非慣常手段的同等替換在短時間內(nèi)不易被察覺，由此形成的發(fā)明創(chuàng)造實質(zhì)上并不符合新穎性標準，但專利審查員僅通過上下位概念、手段置換、數(shù)值范圍等方法進行單獨對比的話，很容易造成新穎性誤判[23]。因此，在人工智能生成物單獨對比實操困難或結(jié)果存疑時，可適當?shù)夭捎镁C合對比原則。

　　另外，由于人工智能生成物作為現(xiàn)有技術(shù)將對人類發(fā)明創(chuàng)造新穎性認定形成屏障，可暫時將人工智能生成物排除出現(xiàn)有技術(shù)范圍�，F(xiàn)有技術(shù)具有公知性、時效性和實用性，與一般技術(shù)相比，人工智能生成物的公知性程度更低。具體而言，人工智能生成物是基于數(shù)量巨大、內(nèi)容繁雜的參考資料后高速分析、復雜計算的結(jié)果，對公眾來說在檢索上可能存在技術(shù)屏障。在現(xiàn)階段如果把人工智能生成物作為對抗其他專利申請的現(xiàn)有技術(shù)，實際上是擴大了現(xiàn)有技術(shù)的范圍。但是，隨著人工智能技術(shù)的普及，人工智能生成物的公知性將不斷提高，待其給人類專利申請帶來的不合理影響消除后，可逐漸成為現(xiàn)有技術(shù)。

　　(三)提高人工智能生成物創(chuàng)造性審查標準

　　針對性人工智能生成物創(chuàng)造性審查標準的提高，有學者提出，在不改變專利授權(quán)條件和審查標準的情況下，可以提高人工智能生成物專利申請費用及后續(xù)專利年費，以控制專利數(shù)量[24]。然而，該方法治標不治本，若專利申請對申請人經(jīng)濟實力形成依賴，則會給那些研究費用有限但極具創(chuàng)造性的發(fā)明專利申請設(shè)下障礙。還有學者提出，可以把所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員變更為人工智能系統(tǒng)[25]。這個設(shè)想一針見血，在理論上具有重要意義，但在實踐中卻無法實現(xiàn)。因為專利審查員無法獲取與人工智能系統(tǒng)相同的知識與能力，無法用人工智能系統(tǒng)的標準進行判斷，除非把專利審查員直接替換為人工智能系統(tǒng)。2017年，日本特許廳就提出將人工智能技術(shù)運用于專利審查工作，并將專利審查業(yè)務(wù)分為三個等級：一是容易實現(xiàn)的流程工作，如紙質(zhì)文件電子化和印章、收據(jù)確認等簡單業(yè)務(wù);二是技術(shù)尚未成熟，但已有先例的現(xiàn)有技術(shù)檢索和發(fā)明分類等業(yè)務(wù);三是包括自動作出審查決定在內(nèi)的需要優(yōu)秀的分析和決策能力的業(yè)務(wù)，目前尚無開發(fā)先例[26]‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。因此，把所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員變更為人工智能系統(tǒng)的設(shè)想很難實現(xiàn)。而且專利審查中許多細節(jié)的拿捏、復雜情況的處理機器是無法替代專利審查員完成的。

　　基于前述設(shè)想，筆者認為，可以將所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員變更為“掌握人工智能的技術(shù)人員”。假設(shè)該技術(shù)人員知曉人工智能相關(guān)領(lǐng)域的所有普通技術(shù)知識，掌握普通人工智能系統(tǒng)的運行規(guī)則。該技術(shù)人員可以判斷出某一人工智能生成物到底是系統(tǒng)“輕而易舉”就能產(chǎn)生的結(jié)果，還是系統(tǒng)通過不斷學習、試錯而產(chǎn)生的結(jié)果。如果屬于前種情況，則該人工智能生成物是顯而易見的、不符合創(chuàng)造性標準。也許有人會提出疑問，“掌握人工智能的技術(shù)人員”所具有的判斷能力過于抽象，專利審查員能達到如此之高要求嗎?確實，這一疑問是修改創(chuàng)造性標準的現(xiàn)實障礙，并且無法在人工智能技術(shù)尚未成熟的階段得到有效解決。對此，在人工智能生成物的創(chuàng)造性判斷上，必須充分考慮人工智能技術(shù)的發(fā)展狀況。只有當人工智能技術(shù)發(fā)展到一定高度、在相關(guān)領(lǐng)域被廣泛使用，人工智能創(chuàng)造實例增多、創(chuàng)造趨勢更加明朗之時，“掌握人工智能的技術(shù)人員”才能在實踐中加以運用，專利審查員的審查準確度才能得以保證。所以，當前人工智能技術(shù)尚未在相應(yīng)領(lǐng)域被廣泛使用之時，仍應(yīng)當基于原有的所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員標準進行創(chuàng)造性判斷。

　　(四)建立人工智能生成物高效許可機制

　　相比于一般技術(shù)成果，人工智能生成物的負外部性更加明顯：一，人工智能生成物具有產(chǎn)生速度快、數(shù)量大的特點，技術(shù)需求者必須在密集的“專利叢林”里披荊斬棘才可獲得有關(guān)專利，這將妨礙技術(shù)傳播、增添研發(fā)主體負擔、增加技術(shù)交易成本;二，一旦人工智能生成物構(gòu)成某一領(lǐng)域極具價值的探索性發(fā)明，專利權(quán)人為了建立市場優(yōu)勢，將選擇獨占使用或者減少對外許可，技術(shù)需求者將無法使用、改良相關(guān)技術(shù)，這不利于技術(shù)及時轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，容易釀成“反公地悲劇”;三，人工智能生成物很有可能成為人類通過專利侵權(quán)訴訟獲取利益的工具，成為“專利流氓”。

　　為了緩解以上危機，有必要建立高效的專利許可機制來保證技術(shù)及時實施。一方面，可以降低人工智能生成物的強制許可門檻。對于一般強制許可，可以適當縮短人工智能生成物未實施的年限，加快他人獲得許可的步伐;對于特殊強制許可，可以適當放寬公共利益的前提條件，只要是一般的公共利益即可，不要求重大公共利益;對于交叉強制許可，可以適當降低對下游專利的要求，只需有積極的社會效果即可。另一方面，可以建立規(guī)�；�、體系化的人工智能專利池和人工智能專利共享平臺，提高人工智能生成物專利許可、交易效率，保證技術(shù)及時有效實施。

　　結(jié)語

　　實際上，人工智能生成物專利化給專利法帶來的沖擊是可以合理化解的，人工智能生成物完全可以在不破壞現(xiàn)有專利法體系的情況下獲得專利保護。盡管在未來較短時間內(nèi)，人工智能生成物可能并不會在技術(shù)市場普及，專利法律制度也暫時沒有修改的緊迫性。但是，本文研究的目的并不單單在于得出專利法是否要保護、如何保護人工智能生成物的確實結(jié)論，還旨在對人工智能生成物可專利性分析的過程中，對專利法體系進行重新梳理，提出專利法面對新技術(shù)時應(yīng)有的應(yīng)對態(tài)度和方式，對專利法的公共屬性和社會價值有更加深入的認識�？萍及l(fā)展日新月異，基于技術(shù)發(fā)展而展開的專利法律制度討論永遠不會為時過早。

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