文 / 孜里米拉·艾尼瓦尔 姚叶
摘要：人工智能在专利发明创造领域参与程度逐渐深化，对现行的专利法带来诸多挑战。一是人工智能算法的可专利主题。因人工智能算法看似与传统的数学算法一致而被视为“智力活动的规则和方法”，尽管存有争议，但从专利法促进新技术发展和“与时俱进”的时代使命出发给予其专利保护是较为务实的做法。二是人工智能时代的专利审查标准。针对传统专利性判断标准已在人工智能时代失灵，适当调整“专利三性”，确立适合于人工智能专利的“新三性”标准。三是人工智能生成发明权利主体的界定。在人为因素仍作用的弱人工智能时代，可以基于专利法中“二元主体结构”，承认人工智能作为发明人的资格，同时将专利权赋予人工智能开发者或管理者。四是人工智能专利侵权认定。在人工智能专利侵权责任承担主体上采取动态区分规则：区分人工智能不同的发展阶段；区分不同阶段人类介入因素的作用；区分不同阶段不同主体对侵权结果的作用等。 基金项目：本文受高等学校学科创新引智计划（111计划）资助（项目编号：B18058），同时受国家留学基金委2019年创新型人才国际合作培养项目资助。
作者简介：孜里米拉·艾尼瓦尔，中南财经政法大学知识产权研究中心博士研究生，德国马克斯·普朗克创新与竞争研究所访问学者。姚叶，中南财经政法大学知识产权研究中心助理研究员。
1. Soni, Pankaj, How is the Patent World Responding to the AI Revolution? Managing Intellectual Property, 2019（48）, p281.
关键词：人工智能技术；专利客体；专利授权标准；专利主体资格；专利侵权认定
一、问题之始
2019年6月26日，谷歌对Dropout 算法提出的专利申请正式生效。这一人工智能领域的跨时代进步将人工智能技术的专利保护问题推向高潮。人工智能在悄悄改变着我们的生活，经过过去60年的发展，它成为科技与商业层面
最大的发展。在人工智能领域寻求专利保护的创新领先者是IBM 、微软、Alphabet 、三星、西门子和东芝，均是全球排名前几的公司。2010年至2016年间，与人工智能技术相关的专利申请数量增加了5倍。1目前人工智能技术应用的四大领域主要是：机器学习技术、自然语言处理技术、图像处理技术、人机交互技术等四个
方面。2其中增长最快的是用于机器人和控制方法的人工智能，每年增长55％。在人工智能功能应用领域中，计算机视觉、语音处理和自然语言处理是申请专利的三大领域。强大的人工智能时代并不是一蹴而就的，“人工智能”在目前仍然处于“弱人工智能时代”，它虽然以人的形式进行思考，但是却并不具有自
我意识。然而，IBM 公司、海德堡大学与曼彻斯特大学正在实施“人脑计划”，即打破计算机的二进制机理，模仿人脑神经元(Neuron)放电(spark)的随机性，打造出一台能像人脑一样“思考”的计算机，也就是所谓的强人工智能。专利法的法律规制逻辑在人工智能时代遭遇冲击已经初现端倪，如何实现弱人工智能与强人工智能时代的逻辑自洽迫在眉睫。
这种迫切趋势在中国尤为突出，根据世界知识产权组织发布的《人工智能技术趋势（2019）》报告，中国在人工智能专利累计申请
方面占据世界第二位，且具有赶超美国之趋势。
3我国在2015年至2019年间持续将“人工智能”作为发展战略，旨在促进人工智能技术在各领域的深入发展。可见在中国，人工智能在专利发明创造领域参与程度逐渐深化，人工智能发明创造的数量逐渐增加。基于此，人工智能技术在专利发明创造领域参与程度逐渐深化，对现行的专利法制度提出新的挑战。其焦点为：一是人工智能算法的可专利主题问题，即如何破解智能算法对专利法区分抽象思想和具体技术方案的理论提出的难题；二是人工智能时代专利审查标准的失灵，即人工智能时代如何调整现有的“专利三性”，即新颖性、创造性及实用性之判断规则；三是人工智能生成发明的权利主体资格之争，即是否有必要引入“人工智
2. 吴汉东：《人工智能生成发明的专利法之问》，载《当代法学》2019年第04期，第24-38页。
3. World Intellectual Property Organization, Technology Trend 2019 Artificial Intelligence, World Intellectual Property Organization, 2019, p86-87.
4. 孔德海：《计算机程序算法的可专利性研究》，中国政法大学2011年硕士学位论文，第3-5页。
5. 孔德海：《计算机程序算法的可专利性研究》，中国政法大学2011年硕士学位论文，第3-5页。
能发明人”之主体资格；四是人工智能专利侵权责任，即针对人工智能专利侵权多阶段性，涉及主体多元化特点，如何确定专利侵权的责任主体等。本文围绕这四个具有争议性问题，试加探讨，略陈管见。
二、人工智能算法对可专利主题的挑战与反思
人工智能软件程序的设计步骤一般首先是数学建模，其次是设计算法，最后是编程实现。故而，“机器学习”是人工智能应用场景实现的根本方法，而“算法”与“建立模型”是机器学习技术的两大基石。正常的“建立模型”的作用在于将技术问题转变为数学问题，而“算法”是解决这一数学问题的方法，当然这种方法不仅包括数学算法，也包括非数学算法。人工智能以大数据为基础，机器通过数据的“喂养”而变得更加“智慧”。故而，人工智能的程序不仅要具有更高的处理海量数据的速度，更需要高速计算机运行的辅助。瑞士著名计算机科学家N.Wirth 曾经这样定义：“算法+数据结构=程序”。在程序设计中使用算法是为了对相关数据、数据结构（即按一定的组织形式组织起来的一批数据）进行一系列运算操作，以解决一定的问
题，从而最终实现该程序的功能目标。4计算机软件程序是在“算法”这一“厨师”指导下烹饪出的“菜肴”，菜肴的相与其外观是否被抄袭并非重点，而厨师的技巧与秘方才是烹饪出这道菜的诀窍。换言之，人工智能技术的进步往往依靠“算法”的选择而不是具体的代码。5可以说，算法技术变革发展引领人工智能技术的发展。当前，人工智能算法的应用已
逐渐渗入到人们的生活，如导航软件，人脸识别的闸机系统及电商的喜好推荐到社交网站上的好友推荐，无一不是人工智能算法的贡献。6
人工智能技术以算法为基础，通过将算法中数据的处理流程“仿人化”实现机器的仿人思维，这种算法较之以往自然界的规则具有极大的进步也渴望激励机制的介入。然而，现实情况是，关于人工智能算法发明成为可专利性主题的障碍主要集中在以下两个方面，一是法律要件障碍，即授予人工智能算法专利与《专利排除领域》中的“智力活动的规则和方法”的冲突与矛盾。人工智能算法看似与传统的数学算法一致而应当被视为“智力活动的规则和方法”，又或视为“疾病诊断与方法”，其认为是对自然规律的反馈进而被排除于可专利主题之外；二是制度实施障碍，即被授予人工智能算法发明实施存在的潜在的不利影响。人工智能算法在做决策时因违背伦理道德选择而导致“算法歧视”“算法黑箱”，产生妨害公共利益的结果；7在各国的实践中，根据算法所撰写的计算机软件程序往往都被认为是一种专利权客体，被授予专利权。然而各国、各时代对于人工智能算法的认可度却各不相同，至今无法定论。如欧盟专利局（EPO ）2018年11月公布的人工智能与机器学习技术可专利性审查指南中指出单纯的算法不是专利权
客体，不过人工智能算法当满足一定的技术特征，同时通过特定的技术手段来解决技术问题时才符合专利权客体：8 2011年之前美国专利审查实践及司法实践中都将算法视为“抽象概念”排除在可专利性主题中。9 2014年的Alice 案所采用的“两步
6. 王立石，于行州，宋洁，张洁： 《人工智能算法对专利保护政策的挑战及应对》，载《软件》2019年第04期，第128-132页。
7. 蔡琳：《智能算法专利保护的制度探索》 ，载《 西北工业大学学报（社会科学版）》2019年第03期，第103-111页。
8. 人民网：《欧盟专利局EPO 发布2018版审查指南》，ip.people/n1/2018/1207/c179663-30448967.html ，最后访问日期：2019年11月21日。
9. 张林：《通信领域中算法发明专利的客体研究》，中国政法大学2010年硕士学位论文，第18-20页。
10. Alice Corp. Pty. Ltd. v. CLS Bank Int l, 134 S. Ct. 2355(2014).；Mayo Collaborative Servs. v. Prometheus Labs., Inc., 132 S. Ct. 1284(2012).
法”却成为判断含有算法的技术方案的可专利性问题的重要一环，第一步：专利权利要求是否指向自然规律、自然现象或者抽象概念；第二步，在第一成立的条件下，判断该权利要求中的技术特征或者技术特
征的组合是否足够“确保”该专利“远远超出”其所涉及的自然规律、自然现象或者抽象概念本身。10我国《专利法》第2条规定了“专利权客体，即“发明是指对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案”，又在第25条规定了“专利客体排除领域”，其中第1款第（二）项中规定：“对智力活动的规则和方法不授予专利权。”国家知识产权局在2020年新修改的《专利审查指南》中认为“如果权利要求中除了算法特征，还包含技术特征，该权利要求就整体而言并不是一种智力活动的规则和方法”。此次修改可以理解为将“算法”纳入可专利主题中。
人工智能算法的“可专利性主题”之看似是智能时代新热议问题，不过其实质是各国专利法领域一直争论不休的区分抽象思想与具体技术标准的问题。从曾经的计算机程序的客体属性，到商业方法的可专利性，再到人工智能算法的可专利性主题之争的中心都围绕上述发明是否属于《专利法》第5条规定的“智力活动的规则和方法”来展开的。就专利法的目的而言，无论时代如何变迁，无论各国国情有何不同，在微观层面表现为通过保护以智力创造成果相关的创造人的利益来达到鼓励发明创造；在宏观层面则表现为促进科技创新来推动科学技术和经济的发展。如，美国宪法“知识产权条款”的立法宗旨是“促进科学和技术的进
步”；我国《专利法》第1条同样也规定了专利法目的在于“促进科学技术进步和经济社会发展。”人工智能算法作为推动人工智能技术的核心技术，其本身就具有高度创造性，是一种技术创新的表现。换言之，“人工智能的创新归根结底是算法的创新”。11授予人工智能算法专利权，一方面可以鼓励创新主体
及促进后续创新；另一方面可以造福于社会及公众，既可以促进当下社会科技进步，又让社会公众更大限度享受新技术带来的便利；简言之，我们不应该因某一发明具有类似于人的思维模式，或因技术方案含有算法而将其视为“智力活动的规则和方法”，全盘否定其获得专利权的可能性，而是有必要通过专利制度作为手段激励创新主体，促进人工智能技术的发展。除此之外，当下“与时俱进”应当成为各国专利法律制度基本价值观。在人工智能技术飞跃式发展的当代社会，我们的专利法制度与其固守传统的专利法观念，不如以“与时俱进”的姿态来面对人工智能技术带来的变革。根据国家知识产权局的统计，我国目前主要研发重点在人工智能算法的具体应用上，针对算法本身及基础硬件的专利授权量比较少。算法技术作为引领人工智能技术发展的核心要素，在未来随着人工智能算法技术的不断发展，算法发明专利的申请量、授权量将会逐渐上升。这大致决定了算法发明的专利保护必将会成为人工智能时代市场竞争取胜之关键。故而，针对人工智能算法是否是可专利性主题问题上，不如采取美国立法者对于在含有算法的技术方案可专利性问题上的实用主义的态度，从务实的角度出发，着眼于考察该技术方案应用效果是否具有技术进步性，从整体上看这一算法是否与自然规律和技术问题结合而具有技术改进的功效来判断其可专利性，将其纳入到专利客体中。尽管人工智能算法表面上存在“智力活动的规则和方法”之嫌，似乎
11. 李宗辉：《人工智能专利授权的理论争议与实践发展》，载《河南财经政法大学学报》2018年第06期，第152-160页。
不符合“可专利性主题”的标准，但完全可以通过对人工智能算法发明采取严格审查权利要求书及说明来排除不包含技术特征及技术效果的算法，同时规避“算法歧视”“算法黑箱”等违背伦理道德发明被授予专利之风险。
三、人工智能时代专利审查标准的失灵
与应对
我国《专利法》第22条第1款规定专利授权标准，即“只有符合新颖性，创造性和实用性要求的发明创造，才能被授予专利权。”可专利性标准中的“新颖性，创造性，实用性”称为“专利三性”，是判断专利是否可被授权的基础。然而在人工智能时代“专利三性”均具有不同程度的打破。根据人工智能产业的发展来调整其现行的“专利三性”标准才能使其专利法充分发挥“创新之法”这一时代使命。
（一）人工智能发明的新颖性问题
我国《专利法》第22条第4款中规定：“新颖性是指该发明或者实用新型不属于现有技术；也没有任何单位或者个人就同样的发明或者实用新型在申请日以前向国务院专利行政部门提出过申请，并记载在申请日以后公布的专利申请文件或者公告的专利文件中。”大多数国家通过将技术方案与“现有技术”进行比较而判断，具体操作方法是相同领域的技术人员对现有技术进行检索并比对，判断二者的技术特征是否相
同。基于“数据+算法”模式的人工智能技术基于跨领域的海量数据，通过对不同的数据进行搜集、学习，最终生成涉及不同领域智能发明。人工智能具有远超过普通发明人的数据收集、整合及分析的能力，在对其生成的技术方案进行可专利性判断的过程中，也就产生了现有技术检索难以穷尽的局面，导致人工智能算法及发明可专利性审查结果的瑕疵性。
针对现行的新颖性标准在人工智能发明专利性判断中的不适性，专利法应当合理调整新颖性的判断标准。第一，专利行政部门现有技术的检索不应拘泥于申请日以前在国内外为公众所知晓的某一特定技术领域，而应对“现有技术”进行扩大解释，还应包括智能算法本身及其所运行依赖的原始数据，仅靠词语替换而生成的海量技术方案等。第二，要求专利申请人在专利申请材料中完全披露其与人工智能生成发明有关的所有数据文献，除涉及商业秘密之外。扩大专利行政部门现有技术检索的范围必然会加大技术对比工作中文献获取性的难度。尽管人工智能算法运行通常依赖于公开的数据，但是数据的储存量，收集及分析数据能力是人类在短时间内远远无法实现的，加之“爆炸式”增加的人工智能专利申请案，也不允许专利审查人员在专利现有技术检索中耗费数几个月，甚至数几年的时间，因此提出有专利申请人协助提供与专利申请发明所相关的一切数据文献可谓是一条捷径。
（二）人工智能发明的创造性问题
我国《专利法》第22条第4款中规定：“创造性，是指与现有技术相比，该发明具有突出的实质性特点和
显著的进步，该实用新型具有实质性特点和进步。”大多数国家对现有的操作方法是，先是申请专利与现有技术进行比较出区别与现有技术的技术特征，再是通过“所属的特定领域的一般技术人员”标准来判断申请专利是否显而易见。然而一种人工智能技术发明会涉及多个技术领域，并非是单一领域，创造性要件的核心要素申请专利“所属的领域的一般技术人员”无法确定。同时，人工智能创新能力超强与一般技术人员的能力，一般技术人员不可能精通所有领域的任何现有技术，势必会导致创造性判断的不确定性。
创造性标准可以根据新技术发展的要求进
12. Ryan Abbott ，“Everything is Obvious ”，UCLA Law Review, 2019, p2.13. 崔国斌：《专利法：原理与案例》，北京大学出版社2012年版，第138-139页。
行适当的调整。故而，针对判断非显而易见性的主体来说，在现有的“一般技术人员标准”基础上，引入“智能技术人员标准”，形成“二元技术标准”是破解创造性判断标准失灵的有益尝试。如前所述，基于人工智能生成发明的“海量数据基础”，“跨领域”特征，导致“一般技术人员标准”中“技术领域”难以界定。人工智能发明本身就是跨领域创造的结果，判断是否是非显而易见性的主体理应不被束缚在单一技术领域，而是熟悉所有技术领域的技术人员。12但是，并非所有的专利申请发明都是跨领域创造的结果，故而针对于一般的发明依然采取“一般技术人员标准”，而对于人工智能发明则引入“智能技术人员标准”。
（三）人工智能发明的实用性问题
言及实用性标准，我国《专利法》第22条第4款中规定：“实用性是指该发明或者实用新型能够制造或者使用，并且能够产生积极效果”。换言之，专利授权标准中的实用性要件强调两点：一是要求技术方案能够实现，具有在工商业重复生产性，用途必须达到“实用”的程度；二是“技术方案”应当是“积极的”，对社会产生有利的效果。13一项专利发明的效果是否积极，应当判断发明的正面与负面效果，既可用于娱乐又可用于赌博的，存在安全隐患的电器均无法被授予专利权的原因就在于其“负面性”。
毋庸置疑，人工智能技术具有“双面性”，既可以为社会带来积极的效果和巨大的经济利益，又可以使社会陷入道德及伦理风险之中。为了避免人工智能技术的“双刃性”特征给社会带来消极负面的影响，使其未来技术向有益于人类社会的方向发展，专利授权标准中的“实用性”要件须重新得到重视。具言之，首先，严格审查实用性要件之“实施效果”。人工智能生成发明是否对人类社会带来技术风险，
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