084期
2021 年 4 月 14 日
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AI人工智能衍生知识产权归属之探讨
练文程/台湾地区教育部IMPACT智财加值营运管理中心 智财副理

AI人工智能技术 (以下简称AI)于现今社会已渐渐融入人类生活中,也因为如此 ,AI所衍生的知识产权也开始受人瞩目。相信各界已经就此议题讨论得如火如荼,笔者希望藉此文抒发个人看法:现今笔者所认知的AI,其所衍生之知识产权,个人偏向归类于发明人的「继承缩时发明」(此为自创用词,指 AI所产出的创作发明)。因人类属于具有社会行为的生物,很难就单一技术思想逻辑,不断使用同一种学习机制,并仅吸收特定学习数据,就此一生创作该技术思想的创作发明;所以AI可以是发明人至少有一技术思想继承于一载物上,再透过特定的训练机制,在短时间内吸收特定学习信息,并衍生出新创作发明的基础发明,目前所认知的AI大致结构如图1所示。


图片来源 : shutterstock、达志影像

图1. 目前一般所认知的AI结构

制图:练文程

所以「继承缩时发明」实际上是透过技术思想的人类发明人以及编撰学习机制的人类发明人共同完成的,则该发明的归属应属于技术思想的人类发明人以及编撰学习机制的人类发明人共同所有,前述二者人类发明人可能为同一人。

这部分的想法,有点雷同于著作权上的观点,是否透过人类指挥诱导所完成之创作,甚至比著作权鲁托自拍的案例[1]更为单纯。目前单一AI的技术层次应该还无法达到仅给予随机环境信息就能自我生成学习机制,并衍生出各种技术思想进而产生出创作发明 。例如AI棋王深蓝,由于是特定为了西洋棋技艺研发出来的,因此就算给予它许多食谱的学习数据,而无食谱创作技术思想的发明人与食谱创作学习机制的发明人进行AI优化,推测应无法直接创作出新食谱。也许当未来单一AI能达成这样的技术层次时,人类对于生物的定义也许会有不同的解释。且若AI归类于一单一个体时,其如何就该「继承缩时发明」进行说明?实务上还是以该AI技术思想的发明人了解AI的学习机制,才能就该创作发明是如何完成,进行详述说明;如果该创作发明是该领域通常知识者不需要透过说明,很容易便会想到的技术创作发明,那是否又能成为专利所保护的目标?这值得思考!

图2. AI创新与发明人之关系

制图:练文程

就前述内容,「继承缩时发明」归属应为技术思想的人类发明人与编撰学习机制的人类发明人所共有;就现阶段而言,对于归属的想法,有人将AI人格化、也有单纯的以技术思想的发明人为主要发明人,但笔者推测这些想法的考虑,应该都是来自于专利说明书所应揭露是否足以支持为AI所完成的创作发明。

根据专利法的初衷,主要是促进科技的发展,并减少社会重复研发成本的浪费。如果主张为AI所完成的创作发明,其专利说明书的内容应包含AI的技术思想、学习机制、完成「继承缩时发明」的学习数据,以及「继承缩时发明」的详细说明。但就现况而言,多数人把AI技术归类于营业秘密与著作权方式进行保护,却想把「继承缩时发明」进行专利保护,笔者认为与专利法的初衷是有矛盾的,现在全球企业都在AI投入大量资源进行开发,肯定有许多资源都浪费在重复开发,却要让专利保护许多浪费资源重复开发的成果,这是不合理的,所以不应该将AI人格化。如前所述,现阶段单一AI技术层次未达到接受随机环境数据即可自行建立学习机制与自行创造技术思想,并可恰当对完成的创作发明进行详细说明;也不可仅列技术思想与学习机制的发明人,即可主张AI产生的创作发明为其发明;同样专利说明书无法揭露足以支持为AI所产生之创作发明,甚至当技术思想与学习机制的发明人为不同人时,在没有揭露AI技术内容时,更无法支持学习机制的发明人在该发明的贡献范围。

所以若以营业秘密与著作权保护的AI技术,企业应自行担负该AI技术所完成的创作发明是有足够秘密性,不会被他人逆向或以其他方式复制之风险;而愿意揭露AI技术,则应将该AI技术进行专利保护,进而布局该AI技术所产生的创作发明,方能减少重复开发的资源浪费,有保护的价值。

笔者认为上述观点应该都被考虑过了,而真正的症结在于执行面,如现阶段企业进行「继承缩时发明」的申请,并揭露了该AI的技术思想、学习机制、以及完成「继承缩时发明」的学习数据,审查人员是无法辨识该些信息是否足以支持「继承缩时发明」,现阶段只能将该些数据归类于形式审查不予实体审查的数据内容,后续交由IPR/复审机制让双方自行左证足以支持或不足以支持。

另外的问题会出现在完成的创作发明公开,AI的优势在于短时间内学习大量数据来进行技术思想的调整,所以往往是技术的创作发明公开在先,后续发明人才能发觉该创作发明具有可专利性,这个将会挑战现阶段优惠期/优先权的原则。

在现阶段,笔者设想最大的冲击可能是在于异质性AI整合的AI技术(像是影视串流OTT服务),在大数据时代中,一定会衍生出一AI技术对多种学习数据,进而分类并导入其他相关AI技术进行作业使用,特别是当AI技术内容的揭露,这种异质性AI整合的AI技术将会大爆发,随之而来将会有更多争议出现,也许会激发AI相关的新授权模式也说不定。

 

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【本文只反映专家作者意见,不代表本报立场。】

 
作者: 练文程
现任: 台湾地区教育部IMPACT智财加值营运管理中心智财副理
经历: 复盛股份有限公司 研发工程师
贝尔威勒电子股份有限公司 资深专利工程师/产品设计工程师
学历: 台湾地区中原大学机械工程学系
台湾地区中央大学光机电工程所硕士
专长: 产品开发/分析、知识产权、台湾专利法

 


 





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