歐盟聯合研究中心發佈智慧財產權與人工智慧報告

2020-04-22

2020年1月28日，歐盟委員會聯合研究中心（JRC）發佈了智慧財產權與人工智慧報告，討論了在智慧財產權框架中開發和採用人工智慧技術（AI）的可能影響。報告指出，在不久的將來，人工智慧有望在我們的日常生活中發揮核心作用。同時，人工智慧系統日益增加的複雜性和自主決策能力，以及它們在多個行業的潛在應用，也帶來了法律監管上的挑戰。

人工智慧的智慧財產權保護

目前，關於智慧財產權體系是否足以應對人工智慧技術，以及人工智慧對現有專利標準的影響一直存在爭議。報告綜述了專利和版權法對人工智慧保護的關鍵要求。

1、人工智慧的專利保護

①符合條件的保護物件

幾年來，法院一直就是否授予新發明領域（尤其是電腦軟體）專利權進行爭論（Kohlhepp，2008）。包括人工智慧軟體在內的軟體能否獲得專利保護資格成為一個複雜的問題。通常，電腦程式的可專利性被歐洲專利局（EPO）排除，但排除條款不適用於具有技術特徵的電腦程式。

2018年，EPO新增了關於人工智慧和機器學習（ML）可專利性的章節，數學方法排除被在可授予專利權的範圍之外。同時，“如果權利要求涉及使用的技術手段（例如電腦）或設備，則其主題具有整體技術特徵，因此不排除可專利性。”EPO在審查保護的主題是否具有技術特徵時，必須仔細研究諸如“支援向量機”、“推理機”或“神經網路”之類的特定表達，因為它們通常指的是沒有技術特徵的抽象模型。

根據數學方法審查指南，一旦確定所聲稱的主題整體上是一項發明，就會根據其他可專利性要求，特別是新穎性和創造性步驟進行審查。EPO指南給出了人工智慧和機器學習應用的可專利主題的有利示例：在心臟監測設備中使用神經網路技術，以識別不規則的心跳，對此做出了技術貢獻。基於低級特徵（例如，圖像的邊緣或圖元屬性）的數位圖像、視頻、音訊或語音信號的分類是分類演算法典型的技術應用。另一方面，指南指出，“僅根據文本內容對文本文檔進行分類，但本質上不認為是技術目的，而是語言目的”的申請可能無法獲得專利。

②披露的充分性

歐洲專利公約（EPC）第83條要求，歐洲專利申請應以足夠清晰和完整的方式披露發明，以使“本領域技術人員”能夠實施。在有關人工智慧的IP5專家圓桌會議的報告中進一步提到，“披露的程度取決於要求保護的內容，並且IP5局對披露有嚴格的要求，過於嚴格的標準可能會阻止公司追求專利保護而轉用商業秘密保護。”由於人工智慧發明通常屬於CIIs22的範疇，因此可以假定，資訊披露的最低要求與電腦類發明大致相同。

根據世界智慧財產權組織（WIPO）關於專利和新興技術的背景檔，“深度學習技術的非確定性”可能引起另一個問題，“深度學習技術涉及一些隨機初始化。因此，即使相同的訓練資料和相同的神經網路架構也可能導致機器學習的性能略有不同。檔將這種不確定性特徵與生物材料的相似性進行了比較，並提到可以考慮基於專利申請中披露發明的可重複性或合理性”。

日本專利局在其《專利和實用新型審查手冊》（2019年1月）的附件中發佈了10個與人工智慧相關技術的新案例實例。Rogitz（2019）概述了描述要求的主要內容，並指出，在日本提交人工智慧專利申請時，應披露與人工智慧發明可能產生的“某些關聯，例如相關性”，以及對於某些人工智慧發明，要求披露測試結果或驗證模型“除非人工智慧的估算結果可以替代對實際製造產品的評估”。

2、人工智慧的版權保護

作為電腦程式，人工智慧系統可以獲得原創軟體的版權保護。但是，版權保護只適用於電腦程式的原始表達，而不適用於其背後的思想和原則。報告指出，只有表達是受版權保護的。這意味著演算法的代碼，如果是原創的，可以被保護，而演算法背後的純概念卻不能。

3、用於人工智慧的資料的智慧財產權保護

人工智慧系統高度依賴資料來訓練智慧演算法。這些資料可能受到協力廠商權利的保護，因此人工智慧開發人員可能需要獲得訪問和使用這些資料的許可。更複雜的是，人工智慧開發人員經常對原始資料集進行處理、清理和注釋活動，以確保資料足夠，這些活動可能會觸發新的許可權。對於相同或不同人工智慧系統的未來使用者來說，資料注釋有可能成為一種有價值的資源。

版權和用於人工智慧訓練的資料

資料數位化和資料可用性已成為人工智慧最新發展的關鍵驅動力之一。報告從版權法的角度探討人工智慧模型中資料的使用問題。

為克服有關TDM的法律不確定性，歐盟委員會於2016年提出了一項有關數字單一市場中版權和鄰接權新指令的立法提案，該指令規定了強制性版權例外，允許研究組織可以合法訪問作品或資料庫進行TDM。另外，許多作者建議通過更寬泛的規定或開放的規範為歐洲版權法引入更靈活的規則。

人工智慧產生的作品的智慧財產權保護

智慧財產權法律框架在人工智慧產生的作品或發明中的應用是一個複雜的問題，特別是在版權和專利權方面。

1、版權

歐盟成員國的大多數版權立法在很大程度上依賴于以人為中心的概念，這體現在：（1）保護的受益人（即作者）；（2）保護條件（如獨創性）；（3）授予的權利（經濟權利，也包括道德權利）。軟體指令和資料庫指令均基於創建作品的自然人或自然人組來定義作者身份，這種以人為中心的方法也適用于原創性的定義。

《美國版權法》保護原創作品，而要成為具有原創資格的作品，則必須由人類創作。在這方面，美國版權局政策和程式的一般指南也很明確，“由隨機或自動運行而沒有任何創造性輸入或人工干預不屬於版權保護物件”。

中國也採取了類似的立場，北京法院最近的一項裁決以類似的理由拒絕了人工智慧系統生成報告的版權保護申請。從版權法的意義上說，僅由機器創作的作品不能被視為原創作品，因為它們將缺乏法律所要求的人的屬性。

眾多學者也對該問題進行了討論。Michaux（2018）指出如果人工智慧生成的作品不受版權保護，那麼區分人類和機器生成的作品將成為一大難點。LauberRönsberg（2019）強調將人工智慧生成的作品整合到版權制度中，可能會極大地破壞版權立法及整個體系的基礎。Perry和Margoni（2010）對公共領域的持續侵蝕提出了警告，而Schonberger（2018）則預測，如果機器生成的作品受到同樣的對待，可能會破壞對人類創造者的激勵。

2、專利權

原則上，只要是可授予專利的主題，就不能阻止人工智慧產生的發明受到專利保護。

McLaughlin（2018）提出了一個框架，該框架可以分析人為干預的範圍，以區分可授予專利和不可授予專利的電腦輔助發明和電腦生成的發明。

對於人工智慧的專利權保護方面，Blok和Shemtov持反對觀點，認為在解釋專利法時，不能也不應該允許人工智慧系統在專利法中的地位與人類發明者相同。而Davies (2011)、Pearlman、Abbott、Yanisky-Ravid等人持支持觀點，認為在這個新機器時代，機器越來越具有自主性，他們主張改變甚至徹底廢除傳統的專利法來適應新時代的到來。

智慧財產權與透明度和可解釋性之間的相互作用

報告認為，透明度和可解釋性要求的實施與智慧財產權的保護之間的相互作用也應予以考慮。

一方面，智慧財產權法已經存在對透明度或可解釋性的要求。因此，在專利法中，作為尋求專利保護的發明應該被清楚而充分地披露，以便使它們能夠付諸實踐。根據歐洲版權法，合法的軟體使用者有權“觀察，研究或測試該程式的功能，以確定構成該程式任何元素的思想和原則”。但是，正如Noto La Diega（2018）所強調的那樣，異常的範圍有限，使得其對演算法透明性的價值有限。

一方面，可解釋的人工智慧還可以幫助檢測受智慧財產權保護的資產的侵權使用，並克服確定給定使用是否屬於專有智慧財產權範圍的挑戰。

鑒於上述情況，應將有關以下方面的智慧財產權問題納入廣泛討論：

（1）人工智慧政策的道德和法律問題；
（2）開發可信賴的人工智慧的特定工具和方法以及適當的責任和安全框架。

結論

迄今為止，人工智慧策略很少關注人工智慧對智慧財產權法律框架的挑戰。然而，隨著人工智慧技術的重要性日益提高，學者們在版權和專利系統中發現的空白表明，有必要進一步研究這些問題。

在人工智慧的可專利性方面，歐洲專利局新發佈的《人工智慧可專利性標準指南》值得參考和借鑒。但是，保護人工智慧產生的作品或發明似乎更有問題。從著作權法的人本主義路徑來看，人工智慧生成的作品是否值得版權保護是一個值得探討的問題。在法律方面，雖然人工智慧產生的發明在原則上可能是一個可申請專利的主題，但對發明步驟或發明歸屬的評估也會引發政策問題。

儘管一些版權學者明確主張將人工智慧生成的作品置於公共領域，但其他人卻提出了旨在確保一定程度的保護的提議。除了明顯的例外，這些建議仍然太含糊，並不都能足夠詳細地說明支持這種保護的原因。

最後，報告主張將智慧財產權維度納入有關透明度和問責制的倫理和法律討論，以考慮到權利人、用戶和整個社會的利益。

資料來源：中國中科院知識產權信息

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