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【法宝引证码】CLI.1.304262 【时效性】尚未生效

人工智能发明成果对专利制度的挑战——以遗传编程为例

Challenges Imposed on Patent System from Technical Designs Generated by AI: Taking Genetic Programming as an Example
【法宝引证码】CLI.A.1232216 

  • 期刊年份: 2017
  • 期号: 11
  • 页码: 59
  • 作者: 季冬梅
  • 学科分类: 专利法
  • 作者单位: 北京大学法学院
  • 专题分类: 人工智能
  • 摘要:

    人工智能技术的发展给人类生活带来诸多机遇和挑战,在现有的知识产权法律框架下,以遗传编程为代表的人工智能技术自动生成的技术方案,对于传统的专利授权条件即新颖性、创造性和实用性的标准适用带来新问题。人工智能发明物能否获得专利法的保护,受到学术界与理论界的广泛关注。专利制度对科技与经济发展的激励效应促使人工智能技术的进步与创新。基于传统的“三性”要求,专利授权范围的界定不能“一刀切”,其需结合人工智能的发展水平、贡献大小、普及程度、技术特征等具体情形不断调整,实现专利法律制度稳定性与灵活性的平衡。

  • 英文摘要:

    Artifi cial Intelligence (AI) brings with lots of opportunities and challenges. Under the current legal framework, technical designs generated automatically by AI technology such as generic programming pose new problems to the conditions of patent grant in terms of novelty, creativity and utility. Whether patent law can protect these designs has been concerned greatly in both of practical and theoretical fi elds. The incentive effects of patent system encourage the development and innovation of AI technology. Based on traditional patent grant conditions, the defi nition of patent scope should not be rigidly uniform. It should be adjusted with the development, contribution, popularity and other specifi c conditions, to realize the integration and balance between the stability and fl exibility of patent law system.

引言

人工智能是与人类智慧相对应的一个概念,它是指脱离于人类思维、意识、思想和分析等,完全由计算机本身完成的处理过程。[1]当下,人工智能技术的快速发展引领人类科技创新进入一个新的阶段,波及电子商务、医疗保健等众多工业领域,给社会生活方式带来巨大影响。2016年,人工智能迎来了第三次发展浪潮,技术驱动下的人工智能从实验室走向了市场,并进入了快速发展阶段。[2]人工智能对人类生活的方方面面都造成很大影响,原本用于调整人类社会生活关系的法律制度也无法置身事外。欧盟委员会公布的《关于民法规则适用于机器人的欧盟委员会建议报告(2015/2103(INL)》,指出人工智能带来的自动化趋势可能对安全与伦理造成挑战,还会带来个人信息与隐私保护、劳动力市场雇佣关系调整、机器人侵权及责任承担等一系列法律问题。[3]其中,知识产权法律体系亦面临权利保护客体范围的大小、权利主体的身份要求等诸多挑战。很多传统的法律原则与具体规则存在适用上的空白或不确定,可能会造成混乱无序的局面。

传统理念中,知识产权法为人类的精神劳动产生的智力成果提供保护,通过赋予垄断性权利来激励创新活动与知识分享,从而促进整体社会效益的提升。劳动价值论、功利主义说等知识产权的基础理论,主要围绕着人类自身展开。而人工智能产生的创造性成果由于缺少人类智慧性因素的充分融入,能否成为知识产权保护的客体引发了学界和理论界的广泛讨论。当下,计算机科学家们已经能够通过创建模型,模仿自然界中发现的过程,让算法具有进化能力,甚至复制人类大脑的特征,从而实现仿生算法,让机器有能力适应、学习和控制其环境特点与技术特征。[4]计算机自动生成发明方案的人工智能技术主要包括遗传编程(Genetic Programming,即GP)、人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN)、机器人科学家(Robot Scientist)等。[5]其中,遗传编程的发展为其自动生成发明方案带来巨大的技术支撑和潜在可能,其具有广泛适用性,可被应用于诸多领域,将计算机发展带入下一个阶段——人工智能代替人类智慧,并减少人类在发明过程中发挥的作用。

【注释】

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