064期
2020 年 6 月 10 日
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WIPO :当人工智能遇上知识产权,游戏规则应更明确
李淑蓮╱北美智权报 编辑部

虽然前不久EPO及USPTO同时驳回以AI作为发明人的专利申请案,认为「自然人」才有资格当发明人;然而,事情并不是这样就划上句点。随着人工智能 (AI) 技术日新月异发展迅速,一定很难不跟知识产权 (IP) 扯上关系,而且IP不是只有专利,还包括商标、营业秘密、以及著作权。因此世界知识产权组织 (WIPO) 于2018年5月召开了一次会议,讨论这些AI应用程序,并促进信息交流和此类应用程序的共享,其中第46单元 (paragraph 46) 列出了在行政管理中,AI知识产权政策方面的相关问题。

其后,在WIPO会员国的协助下整理了与人工智能和知识产权有关的主要政府文稿。此外,WIPO认为制定一张清单很重要,这一张列表是由于人工智能作为一种越来越广泛使用的通用技术而导致于知识产权政策中衍生的问题的列表。

为此,WIPO于2019年9月组织了一次对话,包括WIPO成员国、产业,研究单位及非政府部门的代表均参与了对话。对话结束后,第一步是让WIPO秘书处制定一份问题清单草案。WIPO于2019年12月13日发布了《问题清单》草案(a draft list of issues),并征求所有有关方面的意见,共收到了来自政府和非政府部门的250份意见书。到了2020年5月21日,WIPO整合了各方意见,并在网站上发表修订后的《问题清单》(Revised Issues Paper on Intellectual Property Policy and Artificial Intelligence),主要分为9部分,包括:(1)词汇表、(2)专利、(3)著作权和相关权、(4)数据、(5)设计、(6)商标、(7)营业秘密、(8)技术差距和能力建设、(9)知识产权行政决定的责任;本文选择读了者比较关心的部分(专利和商标)来介绍。


图片来源 : shutterstock、达志影像

词汇表(Glossary)

在问题清单中使用了许多术语,例如「AI」,「AI生成」,「AI自主生成」和「AI辅助」等。许多意见认为,对这些术语达成一致的定义将很有帮助,能促进有关AI和IP的对话。

  1. 定义
    1. 人工智能 (AI,Artificial Intelligence) 是的一门计算机学科,旨在开发机器和系统,这些机器和系统可以执行被认为需要人类智能的任务,而人类干预则是很少或是完全不干预。列表中的人工智能通常等同于「狭窄的人工智能」(narrow AI),即为执行单个任务而编程的技术和应用程序。机器学习和深度学习是AI的两个子集 (subset)。尽管AI领域正在迅速发展,但尚不清楚科学何时会发展到更高水平的通用人工智能,通用人工智能不再是旨在解决特定问题,而是在广泛的环境和任务范围内运作。
    2. 「AI生成」(AI-generated)和「 AI自主生成」(generated autonomously by AI) 是可以交互使用的术语,是指AI在没有人工干预的情况下生成而产出的意思。在这种情况下,AI可以在操作期间更改其行为以响应意外的信息或事件。这有别于在人工干预和/或指导下产生的「AI辅助」 (AI-assisted)产出。
    3. 「产出」(outputs)是指发明,作品,设计和商标。
    4. 「文学和艺术作品」(Literary and artistic works)和「作品」(works) 可交互使用,并根据《Article 2 of the Berne Convention for the Protection of Literary and Artistic Works》(于1979年9月28日修订)进行定义。
    5. 「存在于有著作权作品中的数据」(Data subsisting in copyright works)是一个术语,旨在区分不受著作权保护的单纯思想与受保护的思想。数据代表一种表达方式,代表原始文学和艺术作品的数据受著作权保护,也称为「存在于著作权作品中的数据」。
  2. 应该考虑的问题:
    1. 法律是否应界定AI产生的产出与AI辅助产出之间的界限?如果是,应如何界定?应该考虑多少产出的比例?
    2. 商定的词汇表中还应包含那些其他术语?
    3. 是否有可能以一种技术中立的方式定义术语?因考虑到AI领域和技术仍在迅速发展。

专利权 (Patents)

议题1:发明权和所有权 (Inventorship and Ownership)
在大多数情况下,AI是协助发明人进行发明过程或构成发明特征的工具。在这方面,人工智能辅助的发明可能与其他计算机实现的发明没有实质的不同。但是,现在的趋势很明显:人工智能在发明过程中的作用正在增加,并且在某些情况下,申请人已将人工智能应用指定为专利申请中的发明人。

就人工智能产生的发明,有以下8大问题:

  1. 人工智能产生的发明是否完全需要专利保护或类似的奖励制度?
  2. 法律是否应要求将某人指定为发明人,或者法律应允许将AI申请指定为发明人?
  3. 如果要求指定人类为发明人,那么AI产生的发明应属于公共领域,还是法律应制定指定人类发明人的方式?是否应将发明人的决定留给私人安排(例如公司政策)?
  4. 如果允许AI申请为发明人,应将AI申请视为唯一的发明人,还是应要求与人类共同发明?
  5. 发明权的议题也延伸出了一个问题,即谁应被记录为涉及AI申请的专利权所有人。是否需要引入特定的法律规定来管理AI产生的发明的所有权,或者所有权应遵循发明人的所有权以及有关发明人所有权和所有权的任何相关私人安排(例如公司政策)?
  6. 如果将AI产生的发明排除在专利保护范围之外,那么对于这些发明有哪些替代保护机制可以采用?对AI发明缺乏专利保护,是否会导致营业秘密的使用增?以及信息流通和技术进步的减少?如果是这样,政策应该如何解决这个问题?
  7. 如果AI产生的发明不能从专利保护中受益,那是否会掩盖AI的参与?是否应该建立防止这种行为的机制?如何发现这种行为?每一项发明都应该有一份研发日志,该日志是否可以保护发明工作并透明地识别每个参与者的行为?为了防止规避规则,每个涉及AI应用程序的发明都应声明涉及AI应用程序的内容吗?
  8. 发明权和所有权问题对像是侵权、责任和争端解决之类的相关问题有什么影响?

议题2:可授予专利的主题和可专利性指南 (Patentable Subject Matter and Patentability Guidelines)
只要不被排除在可专利性范围之外,就可以在所有技术领域中为发明提供专利保护(TRIPS第27条)。可专利性的例外在区域和国家层级定义,以及软件的可专利性并未全球统一。例如,《欧洲专利公约》(EPC)第52条规定,计算机程序本身不应视为可授予专利的发明。众所周知,EPC之下的发明应具有技术特征,所谓的计算机实现的发明将受益于专利保护,而计算机程序本身则不会。在美国,却没有将软件从可授予专利的主题中排除。因此,同一软件或计算机程序相关的发明可能在一个地区中被视为可授予专利的主题,而在其他地区的则不在可授予专利的主题范围之内。

针对可授予专利的主题,.对于由人工智能产生或由人工智能辅助的发明有以下的问题:

  1. 法律是否应将AI生成的发明排除在专利资格范围之外?
  2. 是否应以对应其他计算机实现的发明之相同方式来对待由AI生成和AI辅助的发明?或者,是否应为AI辅助发明引入具体规定,尤其是为了专利法的统一?
  3. 是否需要对AI产生的和AI辅助的发明的专利审查指南进行修订?
  4. 是否应将AI应用程序或算法视为计算机程序或软件,以及它们是否代表可专利主题的问题,应由国家立法解决?
  5. 如果将AI应用程序或算法排除在可专利性范围之外,会否将AI应用程序或算法作为机密保存并加剧所谓的黑匣子问题(black box problem)?是否应该考虑统一的方法?

议题3:创造性或非显而易见性 (Inventive Step or Non-Obviousness)
可授予专利的条件是,发明要有创造性或非显而易见性。用于评估非显而易见性的标准是本发明对本发明所属领域的技术人员是否显而易见。如此一来,延伸出以下问题:

  1. 在AI辅助或AI产生的发明的背景下,是否有必要保留与人类的发明行为基本相关的创造性或非显而易见性的传统要求?技术应该是从AI应用程序中发明出来的产品或过程的技术领域?
  2. 在AI产生的发明的情况下,应保持本领域技术人员的标准,还是应考虑用「经过指定领域的特定数据训练过的AI应用程序」代替本领域技术人员?
  3. 具有AI应用程序来代替本领域技术人员将对现有技术基础产生什么影响?
  4. AI生成的内容是否可以作为现有技术?

议题4:揭露 (Disclosure)
专利制度的基本目标是公开技术,以便随着时间的流逝,可以扩大公共领域的范围,并提供和获取人类技术的系统记录。专利法要求对发明的充分揭露足以使相关领域的技术人员能够再现本发明。至此,延伸出以下问题:

  1. 当前的公开规则如何适用于AI产生的和AI辅助的发明,并且足以满足基本的法条依据?
  2. 对于公开要求,人工智能辅助或人工智能产生的发明存在哪些问题?
  3. 在机器学习的情况下,结果可能会根据输入的数据而发生变化,并且算法会调整与神经元连接相关的权重,以调和实际结果和预测结果的差异,那么公开算法是否符合充揭露原则?
  4. 与微生物的存放类似,用于人工智能应用或培训数据的存放系统是否有需要?
  5. 为了揭露目的,应如何处理用于训练算法的数据?专利申请中是否应该揭露或描述用于训练算法的数据?
  6. 是否应要求揭露用于选择信息和训练算法的专业知识?

议题5:专利制度的一般政策注意事项 (General Policy Considerations for Patent System)
专利制度的基本目标是鼓励人力和财力的投资,并冒险发明可能对社会福祉作出积极贡献的发明,专利制度更是创新政策的基本组成部分。但AI产生的发明的出现是否要重新评估专利激励与此类发明的相关性?延伸问题有2:

  1. 人工智能产生的发明是否应从专利保护中受益?如果是这样,将AI产生的发明纳入当前的法律体系就足够了吗?还是应该考虑引入针对此类发明的专有知识产权制度,以便调整AI的创新激励措施?
  2. 考虑这些问题是否为时过早,因为AI对科学和技术的影响仍在迅速发展,并且在此阶段对这种影响或对那些政策措施(如果有)的了解不足,此一时机是否合适?

商标(Trademarks)

由于商标不具有作者或发明人的等同物 (申请商标注册不需填写发明人),所以AI不会以与专利,外观设计和著作权制度相同的方式影响商标制度。但是,也有某些商标法领域可能会受到AI的影响。

商标旨在区分商品和服务的来源,并防止消费者产生混淆。因此,当前的商标法是基于人类感知和追忆的概念,用于确定商标是否可注册以及是否被侵权。例如,如果申请人的商标与他人就相似商品或紧密相关的服务而注册或申请的商标实质上相同或在欺骗性的近似,则商标注册申请可能会被拒绝。

为了确认侵权,商标所有人通常需要证明服务商品的来源存在混淆。人工智能和电子商务平台的出现正在改变购买商品和服务的过程的性质。关于AI与在线环境中的商标交互方式的讨论正在进行。例如,人工智能助手,搜索引擎,客户服务机器人和在线市场在塑造消费者决策过程中起着重要作用。消费者通过AI与在线客服进行互动的方式可能会导致仅向消费者展示数量有限的品牌,或者导致消费者选择产品的方式发生其他变化。

就商标而言,有关可注册性,侵权性以及不正当竞争的问题也随之浮现。当中延伸出有关商标审查和起诉中使用AI的问题如下:

  1. 人工智能如何影响商标法?
  2. 关于AI的商标所有权是否引起任何关注?
  3. 是否需要重新考虑商标的功能,法律和惯例,以提高在市场营销中使用AI的程度以及在物联网应用程序中消费者使用AI的扩散?
  4. 消费者在有意或无意间使用AI进行产品选择时会影响品牌知名度吗?商标法的原则,例如独特性,回忆性,混淆的可能性或普通消费者的需求是否会由于AI的使用增加而发展?
  5. 谁最终对AI的行为负起责任,特别是在推荐中包含侵权产品时?
  6. 使用AI是否会引起不正当竞争问题? IP系统需要解决这个问题吗?

 

 

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作者: 李淑莲
现任: 北美智权报主编
学历: (台湾)文化大学新闻研究所
经历: 半导体科技杂志(SST-Taiwan)总编辑
CompuTrade International总编辑
日本电波新闻 (Dempa Shinbun) 驻海外记者
日经亚洲电子杂志 (台湾版) 编辑

 


 





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