近年來(lái)，人工智能技術(shù)熱度持續(xù)升高，引起了全世界的廣泛關(guān)注。為抓住人工智能發(fā)展機(jī)遇，發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)將人工智能提升為國(guó)家戰(zhàn)略，美國(guó)、歐盟、日本和韓國(guó)等相繼開(kāi)啟了人工智能?chē)?guó)家創(chuàng)新計(jì)劃。自2015年始，我國(guó)出臺(tái)了一系列促進(jìn)人工智能技術(shù)研究與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策與措施，2017年7月，國(guó)務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出建立人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)體系，特別指出加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，健全人工智能領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新、專(zhuān)利保護(hù)與標(biāo)準(zhǔn)化互動(dòng)支撐機(jī)制，促進(jìn)人工智能創(chuàng)新成果的知識(shí)產(chǎn)權(quán)化。
中國(guó)人工智能專(zhuān)利的申請(qǐng)數(shù)量已經(jīng)全球第一。然而，中國(guó)人工智能專(zhuān)利的授權(quán)率一直不高。
究其由，不是專(zhuān)利法不保護(hù)人工智能，而且以往尋求專(zhuān)利保護(hù)的舊方式與專(zhuān)利法不配套。人工智能領(lǐng)域申請(qǐng)專(zhuān)利的方式多年來(lái)一直保持著傳統(tǒng)方式，沒(méi)有跟上時(shí)代的步伐，這才是問(wèn)題的關(guān)鍵所在。
那么作為專(zhuān)利代理人，該如何進(jìn)行人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)了？接下來(lái)介紹三個(gè)辦法。
一是，采用“機(jī)器腦”方式描述。
傳統(tǒng)的人工智能專(zhuān)利撰寫(xiě)方式，表達(dá)的是“計(jì)算機(jī)程序”、“算法的流程”，因?yàn)檐浖_(kāi)發(fā)基本上都以計(jì)算機(jī)高級(jí)語(yǔ)言進(jìn)行編程，不考慮計(jì)算機(jī)硬件的操作與控制，軟件成果自然與專(zhuān)利法的立法本意相互脫離。以“機(jī)器腦”方式描述人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)，拋棄了的傳統(tǒng)的以虛擬軟件模塊為線索的描述方式，改用以信息流、數(shù)據(jù)流、控制流構(gòu)成的“機(jī)器腦”方式進(jìn)行描述，使得人工智能領(lǐng)域的純數(shù)學(xué)、純軟件成果變成了一種“人造大腦”的“產(chǎn)品”發(fā)明，對(duì)于這樣的學(xué)術(shù)前沿研究成果，只要解決了專(zhuān)利保護(hù)客體問(wèn)題，自身的創(chuàng)造性一般是沒(méi)有問(wèn)題的，授權(quán)率自然就非常之高。關(guān)于人工智能是否屬于專(zhuān)利法保護(hù)的對(duì)象，已經(jīng)爭(zhēng)論了多年，一直沒(méi)有找到有效的解決方案，可人工智能技術(shù)正在迅速發(fā)展，人工智能的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)問(wèn)題日趨緊迫。世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織(WIPO)已經(jīng)釋放出為人工智能立法的信號(hào)，但“人工智能法”真正實(shí)施之日難以預(yù)測(cè)。在此之前，以“機(jī)器腦”方式描述人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)，在現(xiàn)有的專(zhuān)利法框架下，就可以高比例地獲得專(zhuān)利權(quán)。
二是，按照非人工智能領(lǐng)域進(jìn)行申請(qǐng)。
人工智能研發(fā)成果，無(wú)論涉及數(shù)據(jù)、模型訓(xùn)練、模型應(yīng)用，還是說(shuō)深度學(xué)習(xí)、人機(jī)融合、類(lèi)腦思考、機(jī)器翻譯等，核心往往都是算法。以往的人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)，所表達(dá)出來(lái)的都是“科學(xué)方法”，而不是專(zhuān)利法要求的“技術(shù)措施”，因此，越強(qiáng)調(diào)是人工智能領(lǐng)域的科研成果，專(zhuān)利申請(qǐng)就越容易被駁回。人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)涉及機(jī)器的聽(tīng)、說(shuō)、讀、做、學(xué)等。其中，無(wú)論是遺傳算法的機(jī)器學(xué)習(xí)，還是類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的深度學(xué)習(xí)，之前的駁回比例都非常高，駁回理由基本都是純數(shù)學(xué)算法，抽象概念，不屬于專(zhuān)利的保護(hù)范疇?！皺C(jī)器腦”申請(qǐng)模式可徹底改變這種狀況，此外，如果說(shuō)是自動(dòng)控制、傳感器技術(shù)、模式識(shí)別、圖像識(shí)別、語(yǔ)言識(shí)別、自然語(yǔ)音處理等領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新的成果，獲得專(zhuān)利權(quán)的阻力就小得多。實(shí)踐證明，不是專(zhuān)利法不保護(hù)人工智能，而是以往的人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)方式與專(zhuān)利法不配套；在現(xiàn)有的專(zhuān)利法框架內(nèi)，如果采用“機(jī)器腦”表述方式，可以解決人工智能的專(zhuān)利保護(hù)客體問(wèn)題；之前的30-40年，描述軟件專(zhuān)利靠的往往是“虛擬功能模塊”，這與被專(zhuān)利法排除在外的“智力活動(dòng)規(guī)則”常常難以區(qū)分，以往人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)大多數(shù)會(huì)被駁回，并不奇怪。
三是，調(diào)整撰寫(xiě)策略
企業(yè)、高校、科研單位都希望突出自己的成果是“人工智能”，卻為獲得專(zhuān)利授權(quán)增加了難度。如果不在發(fā)明名稱(chēng)、摘要、權(quán)利要求書(shū)中出現(xiàn)“人工智能”字樣，要好得多。提交專(zhuān)利申請(qǐng)時(shí)，人工智能字樣先寫(xiě)在說(shuō)明書(shū)的適當(dāng)位置，摘要中盡可能避免出現(xiàn)明顯的人工智能術(shù)語(yǔ)，例如決策樹(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、對(duì)抗訓(xùn)練、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；在答復(fù)審查意見(jiàn)時(shí)，再體現(xiàn)在發(fā)明名稱(chēng)里，在專(zhuān)利授權(quán)文本中體現(xiàn)“人工智能”字樣，以滿足學(xué)術(shù)的需要或商業(yè)的需求。從知識(shí)產(chǎn)權(quán)的角度看，人工智能僅僅是自動(dòng)控制系統(tǒng)、專(zhuān)家系統(tǒng)的升級(jí)版，只是多了學(xué)習(xí)功能、增強(qiáng)了人機(jī)融合，應(yīng)用的領(lǐng)域從機(jī)器、工業(yè)裝置延伸至生活、服務(wù)、下棋、刷臉等；從隱式的客觀存在變成了顯式的商業(yè)化亮相。能否被依法授予專(zhuān)利權(quán)，看的是技術(shù)方案，并不是看涉及的技術(shù)領(lǐng)域是否時(shí)髦。因此，不必在申請(qǐng)文件中夸大人工智能的功能與效果。另外，在說(shuō)明書(shū)中盡量少用數(shù)學(xué)公式，能夠用生活中的語(yǔ)言說(shuō)清楚技術(shù)創(chuàng)新所在，非常有利于人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)的授權(quán)。當(dāng)然這種做的難度非常大。如果必須用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述，對(duì)每個(gè)變量、每個(gè)符號(hào)都要賦予其物理意義，對(duì)于每個(gè)數(shù)學(xué)式都要解釋在技術(shù)上到底會(huì)發(fā)生什么。
人工智能是目前可見(jiàn)的未來(lái)圖景之一，能否與其融洽地結(jié)合關(guān)乎行業(yè)發(fā)展。在專(zhuān)利代理領(lǐng)域，值得我們思考的問(wèn)題還有很多。
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