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来源：《成都理工大学学报·社会科学版》2021年第02期
摘 要：人工智能生成发明纳入专利法保护已成趋势，因专利法以保护人类发明中心主义为根本宗旨，现行的专利法面临挑战。其表现在：法律未赋予人工智能的法律主体地位、人工智能生成发明物未纳入专利法保护的客体范围、生成发明的专利权归属不明。要解决此类问题，应坚持激励创新、激励投资的目的，结合专利法的立法趋势，建议未来专利法应扩大专利保护范围，引用科斯定理经济学原理分析人工智能生成发明的专利权归属于人工智能使用者的合理性，使人工智能生成发明得到专利法的有效规制。
关键词：人工智能生成发明;专利法;专利权归属;科斯定理
中图分类号： D923.42 文献标志码： A 文章编号：1672-0539（2021）02-0031-05
一、问题提出
斯蒂芬·泰勒创造人工智能达布斯，达布斯模拟人脑创作，分析大量图文信息，并转变新的想法。瑞安团队在2018年时就人工智能达布斯生成的两项发明申请专利：一项是形状易变的食品塑料容器请求授予专利号 EP18275163;一项俗称神经火焰，也就是情况紧急灯闪烁发出信号引发关注请求授予专利号EP18275174。专利审查部门拒绝授予专利，且解释道：人工智能没有法律主体地位，申请国未承认，国际也未承认，更不满足国际上授予专利的标准;拥有人工智能者不能被认为是继承人，机器没有权利，它不能拥有自己的产品，不能拥有任何所谓发明，也不能转让任何权利[1]。此案未承认机器生成发明的专利权，根本还在于达布斯不具有法律主体地位。有学者认为，人工智能生成技术方案的整个过程由机器独立完成，没有人的干预，引出人工智能发明人地位的法律设想，进一步讨论专利法保护和权利归属等问题[2]。目前法律授予人工智能主体地位的条件还不具备，其实即使跳过人工智能法律主体地位问题，仍然可以探讨运用专利制度规制人工智能生成发明专利法保护。
人工智能以模拟人的大脑为目的，运行原理为：在储存数据的基础上，运用算法原理，模拟人思考等一系列的智力活动。有学者认为人工智能生成发明可分为三类：一种是辅助发明，也就是在生成发明中发挥着工具的作用，完全按照人输入的指令完成发明;一种
是与人合作发明，这种类型的人工智能还未独立发明，需要人的引导;还有一种是机器独立发明，人工智能有自我意识能独立思考，其发明没有人参与其中[3]。机器智能化程度提高，角也将发生转变，从辅助工具变成自主“发明人”，从简单的执行命令到生成新的创造，甚至有学者预言，人类的最后一次发明将是发明超人工智能，这就意味着人类将从解放体力活动时代进入到解放脑力活动时代。
2019年《政府工作报告》中提到新型基础设施建设，将人工智能产业列入其中。毋庸置疑，人工智能产业将在第四次工业革命中发挥重要作用，各国逐步发布人工智能战略，各领域广泛应用人工智能。人工智能深度学习自动生成发明的案例逐步出现，现有的专利法面临着如何规制这一现象的困境，各国学者纷纷发表自己的观点，但直到目前为止，各国专利法都没有明确规定，司法裁判无依据。
二、人工智能生成发明专利保护的必要性
（一）人工智能生成发明符合授予专利标准
目前在基因编程、人工神经网络以及机器人科学家领域的人工智能已出现自主生成发
明。专利申请者在没有披露机器发明的情况下，以人的名义申请且被授予了专利。其中“发明机器”生成的“改良性通用PID和非PID控制器的设备”授予专利号U.S.Patent No.6847851B1，“创造力机器”生成的“自动产生使用信息的装置”授予专利号 U.S.Patent No.5659666、“神经网络所依据的原型系统和方法”授予专利号 U.S.Patent No.5852815。可见机器参与发明而被授予专利并非个例。机器生成的技术方案若满足创新性要求，能为社会带来一定的经济效益。
（二）不授予专利保护将扰乱竞争秩序
如果专利法不规制，人工智能生成发明案例增多，以机器的名义申请发明的方式行不通，或许会出现为了获得专利权而申请专利，也就是会出现机器拥有者以自己的名义申请专利。尽管专利由人机合作或机器独立生成发明，但申请人申请时也不会披露机器，进一步挑战人的道德底线。专利权本质是一种垄断权，法律授予技术发明人在一定時间使用一项发明的独占权利的方式激励创新[4]。但垄断影响自由竞争，法律介入是为了达到垄断与激励的平衡，实现有效调节。现在借助人工智能的力量获取专利权而打破了这种平衡，不披露机器生成发明势必会破坏正常的竞争秩序，所以专利法必须规制人工智能的生成发明。
三、人工智能生成发明的专利法保护困境
专利法将人工智能生成发明纳入保护范围，在目前专利制度下还是一个实践难题。人工智能由人类制造，属于民法保护的客体、民法上的物，但是它具备深度学习的能力，又为特殊物。若因其能生成发明而赋予其主体地位，此做法将混淆主客体二分法。司法领域虽未承认人工智能的主体地位，但是司法实践也未否定人类以外的创造。所以有必要梳理现行的专利制度，进一步理清现实困境。
（一）法律未承认人工智能发明人的法律地位
专利法以人类保护中心主义为立法宗旨，人工智能非人理所当然排除在外。国际上有尝试赋予人工智能法律主体地位的实践：欧盟曾提出将人工智能拟定为电子人并进行登记[5]，人工智能在沙特被赋予公民身份;有学者设想创设新的法律人格回应人工智能生成发明专利保护及其权利归属[6];也有学者认为弱人工智能时代，没有必要讨论人工智能主体资格问题;还有前文所提到的赋予人工智能主体地位也将混淆主客体二分法，有悖伦理道德。人工智能所展示的创造力的火花只是来自于对模拟人类创造性天才的代码的忠实遵守，而这种代码不符合法律上所要求的发明人身份。此问题争议已久，目前法律仍未承认人工智能
发明人的主体地位。
（二）人工智能生成发明未纳入专利授权范围
我国专利法可归纳为“肯定性概括+否定式排除”的立法模式，就发明创造来讲，符合新颖性、创造性、实用性，且不属于《中华人民共和国专利法》（以下简称《专利法》）第五条和第二十五条的规定可授予专利保护。人工智能无法律上的主体资格地位，人工智能生成发明也不属于专利法保护的客体。功利主义的观点认为授予其专利保护不能激发机器的创造力，更有甚者认为此行为将导致更多的负面效应。一方面，人工智能超人的分析数据能力和超强的记忆力，大大提高生成发明的效率，大大降低发明创造的成本，而且专利数量增加，加重专利审查负担，专利质量也随之下降;另一方面，会导致某一先进技术领域的“圈地运动”，已占据竞争优势地位的企业，通过申请获得该人工智能生成发明专利权，促进其竞争的优势地位，高科技的发明专利就成为竞争的工具，进一步加剧垄断的发生，激发更多的社会矛盾。还有学者认为人工智能没有创造性的意志，其显示的创造力要么来自用于设计和训练它的算法，要么来自用户操作提供的指令。机器学习能实现自我开发，此算法过程等同于黑匣子，以至于无法让原始程序员理解它们是如何工作的，生成发明也具有诸多不确定性。基于以上原因，将人工智能生成发明排除在专利法的保护范围外。
（三）人工智能生成发明的权属不清
参与人工智能生成发明的主体不单一，机器制造方、使用机器方、提供数据方、人工智能都对人工智能生成发明发挥着不同作用。具体而言：机器制造方为机器提供算法，对产生人工智能作出了重大贡献，确定了人工智能的类型;使用机器方直接运行机器，对机器深度学习的方向产生直接的影响;提供数据方，直接提供机器生成发明依靠的数据，也就是为生成发明供应原材料;人工智能本身，生成技术方案的“发明人”，直接产出技术方案。若授予人工智能生成发明专利权，专利权归属于何方，目前专利制度下还未明确。人工智能无法律主体资格，权利最终归属于人类，由人行使权利、履行义务、承担责任，如何合理分配专利权也成为亟待解决的问题。由于存在众多利益相关者，为了保证制度的稳定运行，需要合理分配权利、确保公平。
有学者认为权利分配可参照现有规定解决，如职务发明专利、雇佣发明专利[7]，也就是我国《专利法》第六条的相关规定。这些规则建立在两种保护模式的基础上：第一种模式保护创造人，多适用于非职务发明创造，这种模式充分分析了人工智能生成发明的运行原理，对发明作出实际贡献为判断标准，不纠结于权利主体的数量，只有一个主体参与，
权利归属于一个人，多个主体参与，由各方约定权利归属;另外一种保护投资者，实践中，企业投入大量的资金研发人工智能，企业享有人工智能的权利，若人工智能为企业的雇佣者，人工智能生成发明利用了企业提供的资金物质，专利权就属于企业或者雇主，若企业委托人工智能生成发明，可以事先约定专利权归属，而无约定或约定不明才归属于人工智能[8]。此类权利归属依据我国现有专利制度，节约立法成本，但是建立在承认人工智能拥有专利权的基础上，忽略了人工智能的特殊性。有学者深入分析参与者的作用并结合我国民法的财产权制度，认为专利归属应由相关利益方自由约定，无约定人工智能拥有者被默认为专利权人，并从交易成本角度予以论证，并建议现阶段先制定司法解释明确权利归属[9]。这种设想承认专利权私权属性，尊重私法意思自治的原则，并考虑市场交易成本，有一定的进步性，但是论证还缺乏一定的充分性。也有学者从法理角度评价了常用的三种保护模式：认为人工智能作为新兴事物不适用先行者优势保护模式，将人工智能非人的生成发明置于公有领域，只能获得有限的激励，不利于机器制造者改进人工智能;添附保护模式将人工智能生成发明成果作为添附物，归属于人工智能使用人，但添附保护模式只适用于有体物，对于专利权不具有法律理论依据;职务发明保护模式，前提需承认人工智能发明人的地位，人工智能制造者对人工智能生成发明的控制力较弱，直接接管人工智能的生成发
明的制度设计不合理，而人工智能生成发明受人工智能制造者和人工智能使用者的影响更大，两者分离时如何衡平也有一定的缺陷，权利分配具体操作更会带来一定的不确定性[10]。任何模式都有一定的弊端，人工智能本来就是多学科交叉结合的结果，还需要综合其他学科理论，科学分配权利。
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