安全配资 2024年帮助创新生态系统做好准备迎接人工智能（AI）：知识产权政策工具

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《帮助创新生态系统做好准备迎接人工智能（AI）：知识产权政策工具包》报告主要探讨了人工智能对知识产权的影响及应对策略。报告指出，人工智能发展迅速，专利申请增长显著，如GNoME鉴定出大量新晶体，人工智能专利申请增速超700%。这既带来机遇，也给知识产权带来诸多问题和挑战。

人工智能发明的分类及相关问题

1. 人工智能模型和算法：创新在于优化或设计新算法、模型，提升性能，但在专利保护方面面临数学方法与可专利发明界限模糊等问题，尤其在人工智能基于统计建模时，计算机软件专利原则适用性存疑。

2. 人工智能辅助发明：人类以人工智能为工具进行发明，过程需大量人类输入，人工智能起优化、筛选等作用。其引发了知识产权问题，如可专利性及创造性贡献认定，还涉及未来人工智能主导解决方案选择时的专利权授予问题。

3. 基于人工智能的发明：融合人类创新与人工智能技术，以人工智能为核心组成部分。但存在专利申请中如何充分公开人工智能模型和训练数据的难题，以满足再现要求并避免专利权被无效。

4. 人工智能生成的发明：虽有人认为人工智能可自主创造发明，但许多计算机科学家持保留态度，不过政策制定者仍需考虑未来可能性。

知识产权局和政策制定者的行动

1. 提供知识产权保护指导：帮助创新者在版权、专利、商业秘密保护及合同条款、技术保护措施间做出明智选择，例如针对不同类型人工智能发明特点匹配保护机制。

2. 平衡数据访问与保护：考虑如何平衡人工智能模型制造者对大量训练数据的访问需求与数据版权保护，如提供文本和数据挖掘适用性及合理使用条款指导、样本数据访问协议，设置沙盒装置等。

3. 明确创造性步骤要求：针对人工智能辅助发明，明确创造性步骤要求，根据具体情况调整本领域技术人员知识技能水平判断标准，提供相关案例及不同参与者贡献示例。

4. 确定创造性贡献者：明确人工智能生态系统中不同参与者贡献，确定在何种情况下谁做出创造性贡献，以及多参与者何时可视为共同发明人，以此提供指导原则。

5. 规范人工智能工具使用记录：建议创新者记录并保存人工智能工具使用情况，或考虑要求在专利申请中公开，同时要权衡公开的利弊，避免加重申请人负担和主观评估带来的问题。

专利法中“发明人”概念及相关问题

1. 专利法对发明人的规定：多数专利法要求列出发明人且通常为人类，但部分国家未明确规定。发明人需对专利申请权利要求有贡献或为实际设计者，这与人类创新能力及专利制度促进公开、避免创新保密的目的相关。

2. 不同国家的认定标准：加拿大基于构思确定发明人；美国类似，强调发明者头脑中形成完整可操作想法；中国要求对发明创造实质性特点有创造性贡献；日本需创造性参与发明特征部分完成，有两种认定方法。

3. 人工智能对发明人概念的挑战：人工智能发展使人们思考其能否成为发明人，这涉及专利制度的适应性和创新激励机制的调整，如人工智能对发明贡献程度、是否需要专利保护、对研发资源需求及专利公开功能的影响等。

应对人工智能生成发明的政策选择

1. 政策讨论起点：审查现有专利法对人工智能发明人的规定，了解是否促进预期政策激励措施，结合当地知识产权生态系统制定解决方案。如DABUS案例，多个国家司法机构对此有不同回应，反映出人工智能发明人问题的复杂性。

2. 专利的经济和社会目的：专利旨在激励创新、推动经济增长，平衡发明者私利与社会公共利益。公开发明可提高透明度、保护公众、促进问责制，专利排他性非绝对，不同司法辖区平衡方式不同，政策制定者需权衡修订专利法应对人工智能发明的必要性。

3. 应对人工智能生成发明的选择

- 维持现状：基于专利法激励人类创新目的及对专利制度结构和功能的务实考虑，部分人支持维持现状，认为人工智能生成发明不应获专利，应成为公共产品，但这可能导致发明起源虚假声明和执行问题。

- 修改专利法：允许人工智能系统列为发明人，可促进人工智能研发投资和知识传播，但面临所有权确定、法律框架构建、法律不确定性等问题，同时需重新审视专利制度对创新激励的本质。

- 调整现有专利制度：要求指定人类为发明人并记录人工智能创造性贡献，可解决所有权和问责问题，但也存在与允许人工智能发明获专利类似的潜在问题。

- 制定专门法律：为人工智能生成发明制定自成一体的知识产权法，可定制适应其创造性过程，但面临反对声音，如知识产权保护扩展争议、垄断担忧等，且需协调与现有专利法关系。

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4. 连锁反应及政策制定者行动：每种应对选择都有风险和机遇，政策制定者应谨慎考虑，进行综合调查，平衡各方利益，制定与专利制度目的和其他知识产权法律一致的解决方案，避免意外后果。

案例研究

1. 拉丁美洲植保协会：成员公司开发AI模型，其商业模式核心是数据集，涉及AI模型保护、数据访问和保护等知识产权问题，使用多种知识产权组合保护投资。

2. 肯尼亚Hello Tractor：开发基于AI的预测模型提高拖拉机利用率，面临AI模型保护、专利申请技术描述、数据授权访问和所有权等挑战，通过知识产权与合同协议组合应对，还致力于提高当地企业知识产权意识。

3. 突尼斯Digi Smart Solutions：开发AI模型并整合到物联网应用，需解决不侵犯第三方知识产权、专利申请中描述AI模型和数据、公开数据以满足要求等问题，选择专利化技术并依靠合同框架保障。

4. 印度SigTuple：利用AI改变医学实验室显微镜检查方式，面临AI使用对发明标准评价影响、数据公开和所有权隐私等问题，重视知识产权对业务增长的重要性，但在市场识别和策略形成上存在困难。

5. 美国Sign - Speak：利用AI模型进行手语翻译，面临数据授权访问、数据集保护、专利保护选择、发明步骤技术效果标准及知识产权战略制定等问题，已提交专利申请但仍在努力完善策略。

6. 斯里兰卡Jendo Innovations：提供心血管健康预防解决方案，需解决AI模型和数据公开要求、数据授权访问、发明人资格和所有权确定及国际知识产权战略实施等问题，已提交专利申请以证实发明经济价值。

7. 泰国Meticuly：利用AI提供个性化医疗保健解决方案，面临发明人确定、数据授权访问和保护、满足发明步骤和公开要求等知识产权问题，提交专利申请并实施知识产权管理战略，不断评估和调整。

以下为报告节选内容

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