基于激励理论的人工智能发明人身份探究

2021-08-03 09:50曹新明马子斌
科技与法律 2021年2期
关键词:专利法激励理论人工智能

曹新明 马子斌

摘    要:随着人工智能自主创造技术的不断发展,人工智能对以“人类发明者中心主义”为基础的发明人制度发起挑战。激励理论是专利法存在的目的,从激励理论角度考察,期望激励理论、公平激励理论和成就激励理论奠定了发明人激励制度的内部基础。基于对激励理论的逐一分析,人工智能即使能够自主完成发明创造,也不是基于激励意识而产生的结果。有鉴于此,人工智能不能作为发明人与人类发明者并存于专利法之中。面对未来时代人工智能自主生成或辅助生成发明的可能性,我国应坚持现有的激励自然人作为发明人进行创造的立法目的,维护既有的自然人是发明人的制度体系。

关键词:人工智能;专利法;发明人资格;激励理论

中图分类号:F 830        文献标志码:  A        文章编号:2096-9783(2021)02-0042-09

引 言

人工智能的发明人身份是新时代人工智能技术发展下的热点话题。2020年10月17日,我国《关于修改<中华人民共和国专利法>的决定》的通过,映射了我国对人工智能和大数据发展的时代要求,该决定未对发明人身份做出任何修改,表明我国对“人类发明者中心主义”的坚持,即人工智能不具有取得发明人身份的资格。不仅我国持此观点,其他国家亦是如此。面对科学家史蒂芬·泰勒将人工智能DABUS作为专利发明人提出的专利申请,各国专利局均做出否定回应并从不同的角度进行解释。美国专利商标局1和欧盟专利局2基于人格理论角度,认为发明是自然人构思的具体化,是其精神的体现,必须由自然人完成;英国知识产权局从激励理论角度出发,表示人工智能只能被指示创新,不能被专利利益所激励,因此人工智能不是专利法设想的人3。

自专利法诞生至今,其一直都是激励自然人发明创造的一种手段,由此,激励理论能够更好地解释专利法的立法初衷,以激励理论为角度讨论发明人符合专利法立法目的。此外,专利法主要通过一种外在诱因来激发发明人的内在动力,过程型激励理论侧重研究动机的形成过程与行为目标的选择、行为的改变和修正的过程,较内容型激励理论与行为后果激励理论而言,与发明人被激励的过程更为契合4。因此,笔者将从过程型激励理论角度出发,分别从期望激励理论、公平激励理论和成就激励理论角度分析人工智能发明人身份以求得出最终的结论。

一、从期望激励理论视角对人工智能发明人身份的考察

(一)以期望为基础的发明人激励理论

专利制度属于制度创新范畴,它是激励创新和保护智力成果的基本法律制度,不仅为技术创新的发明人提供法律保障,而且为激励创新提供基本动力机制。这种基本动力机制主要是利用发明人的内在需求实现,发明人作为技术创新的源头基于利益驱动产生了创新的欲望,才能保证技术创新源源不断,为技术创新提供更多的内在动力。换言之,发明人如果知道自己能够通过专利法获得排他性的权利去排除他人对自己研发成果的任意复制,同时可以利用自身合法权利获取相应的利益,发明人极大可能会放弃闲暇时间转而投入研发实验中去。对于发明人发明创造的动机而言,如果发明成果的后续利用不能实现自身利益需求,发明人极大可能会减少研发时间,这样必然会影响社会技术水平的发展。因此,发明人本身是以一定的期望为动机,通过创造行为来满足自身的需要的主体。

管理学家弗鲁姆认为,工人的劳动是以一定的期望为基础来构建个人活动与其结果之间的联系,以此满足自身某方面的需要[1]。工人的个人需要是激励工人劳动的诱导因素,借此引发工人产生欲望和欲望未得到的不满足感,激发工人实施满足欲望的行为并得到满足感的过程。期望激励理论以公式进行表示为:激励力量(motivation)=∑效价(valence)×期望值(expectancy),即M = ∑ V × E 。效价指的是个人对他所要从事的工作或所要达到的目标的估价,或者说是将目标价值看得多大;期望值是实现目标的概率,激励力量是激励程度或是人们为达到目标的努力程度。三者之间相辅相成、缺一不可,效价与期望值对激励力量产生直接影响,三者的发展趋势成正比关系,但若其中一项为零,激励力量一定为零[2]。此外,效价的变动对个人行为的幅度具有控制性,换言之,个人对目标的估价存在不确定性,个人对目标价值高低的自我判断将导致个人行为幅度的增强或减弱。鉴于此,费鲁姆提出期望模式关系链,将期望激励理论的要素循环总结为一种直观的表达方式,即个人努力——个人成绩(绩效)——组织奖励(报酬)——个人需要[3]。此关系链负载了个人产生期望激励力量的全过程,关键之处是说明个人的期望动因产生到行为完成是无数个动力循环,并非是毫无相干的独立链条。

期望激励理论与发明人的动因产生过程相吻合。发明人的动因过程可以具体表示为,发明人是基于某种利益的诱惑产生发明创造的欲望,结合自身经验与能力,最终完成发明创造并获得某种利益的过程,这种利益诱惑即等同于效价,发明者经验和能力与期望值一致,利益诱惑下产生的欲望值就是期望激励力量。由此,发明人期望动因过程可以带入期望激励理论公式,即期望激励力量=发明创造的价值×完成发明创造的预测概率,结合上述三要素的正比关系,倘若该公式中两项要素一项为零,期望激励力量也不会产生。同时,根据期望模式关系链,由期望引发行为动因的过程并非是直线平行关系,而是持续性循环前进的关系,每一周期的目标和上一周期结束都存在某种或大或小的内部促进力量。发明人的激励过程存在循环式递进关系,发明人产生期望动因完成某次发明创造的目标,对于下次目标完成的估值会相应提升,带动期望激励力量的增强。需要强调的是,发明人的效价值的诱因并非仅限于正向因素,反之亦可。例如,发明人为获取足够的利益完成某项发明,这是利益驅动下的正向激励;在专利委托合同中,发明人未完成合同约定就需要承担相应违约责任,发明人为不承担责任而积极完成合同约定的情形即为反向激励。综上,发明人完成发明创造的内部激励过程与期望激励过程一致,期望激励理论暗含的一个基础就是发明人应该是能够为达到某种目的而产生期望的主体。

(二)人工智能发明人身份与期望激励理论的不符合

上述弗鲁姆期望激励理论,主要包含两层要素:第一层是目标成功的概率,这是以能力和经验作为参考要素;第二层是效价,即目标实现后的激励价值。首先,效价是人产生动机的原始因素,因为人做出的行为都具有某种动机,这种动机来自人类基于效价而引发的内在需求。在预期行为有助于达到所需目标的情况下,受到动机驱使的人会受到充分的激励而采取某种行动。这种驱动力是来源于人的生理和心理需求的基础之上。其次,在动机驱动后,人就会以自身能力与经验来估算自己完成期望目的的概率,以此综合计算自己最后得到的激励力量并得出是否行动的选择,这样就完成了期望激励理论的全部步骤。总的来说,期望激励理论的核心就是完成目标的期待值。换言之,人工智能能否符合期望激励理论,取决于人工智能是否能够感知“目的刺激”。

目前机器能感知的是简单外部刺激,而非内部刺激。所有生物是通过生物系统来实现信息传递,生物系统是由离子或者分子进行信号传输工作,这些纳米级离子元素包含于细胞膜中,以离子通道和离子泵的形式存在并且能够控制细胞膜中的离子浓度梯度,通过电位的改变实现信息解读,这就是生物体内传播信息的方式[4]。与生物系统不同,机器感知就是现代装置中的传感器,主要基于电子传输系统构成,人类为缩小上述两个系统之间的差距,实现生物系统和人为设备之间的无缝通信,开发了离子传输感官系统。该系统是模仿生物系统中的离子传输方式,由离子传感器、离子处理器和离子接口组成,通过控制离子的运动方向、速度达到传递信号的精确性,也就是说,基于离子传输感官系统的人工智能,是经过了外部刺激产生离子信号再转换为生物信号的过程,而这些过程必须是基于精确的离子传输才能够完成。然而,感知外部刺激的人工离子传感器是需要达到一定的高技术要求才能够实现模仿生物对外界刺激的传感能力;完成信号处理的离子处理器是通过离子晶体管实现,而离子晶体管的调节在大多数情况下是不可控的;而且作为外部信号和生物信号的连结桥梁的离子接口,目前还在寻求口语与阅读的双向通信的可能,可见该系统并不稳定,仍处于布局的初级阶段,所以技术领域的专家学者仍然在不停地探索寻求对机器中的离子传输达到精确控制的方式[5]。因此,技术领域构建类似生物感官系统的目的还未达到,人工智能感知外界的声音、温度、味道等都还处于探索阶段,可想而知,人工智能感知目的刺激还有较远的距离。

除此之外,从思维能力的层面也可以体现出人工智能不具备感知“目的刺激”的能力。虽然人工智能在与人类大脑结构上不同的情况下仍然能够在抽象层面通过符号运算表现一定的“思维能力”,但是能够表现“思维能力”不等于具有人类的思维过程。人类的思维基于人脑产生,所以机器思维一般是模仿人类思维创设并按照既定程序处理问题,其模仿人类思维主要从两方面进行模拟,一方面是结构模拟,按照人脑的结构机制仿造一种类似于人脑结构的机械脑,甚至已经有一种大脑分层模型将人类潜意识能力和意识能力勾画出来,但事实表明,这种模型也只是初步认识,要想达到人脑意识的水平仍然需要时间和公式验证[6];另一方面是功能模拟,主要研究人脑具备的一般思维能力、情绪思维能力、价值判断能力等,通过编制计算机程序达到人脑功能表达的目的,计算机运行的程序、操纵符号的方式也只是被动的响应他们操作符号的句法属性[7],因此机器程序缺乏意图—处理意识的能力,所以机器仍然达不到产生类人意识的水平,不能构成人类思维性和理解性,更不能具备感知内部因素刺激的能力,即便能够计算出目标成功的概率,也不会基于效价产生激励力量。

二、从公平激励理论视角对人工智能发明人身份的质疑

(一)以公平为要素的发明人激励理论

专利法是私法,是调整各主体利益关系的法律,其不仅为专利权人的垄断利益和社会公众利益之间寻求利益平衡,还调整专利发明人之间、发明人与所有人和使用人之间的利益分配,寻求精准的利益平衡是专利制度的必然要求。专利法通过对专利申请标准、专利申请程序、专利保护范围等的谨慎规定,为专利法利益平衡原则夯实基础,同时为各个主体间的利益平衡提供标准,比如为平衡社会公众与发明人的利益,以垄断换取技术公开;为平衡专利发明人之间的利益,制定专利授予最先发明人的规则;为平衡发明人与所有人之间的利益,规定合同自治原则;为平衡发明人与使用人之间的利益,对专利许可、转让、质押等做出详细规制等。此外,专利法激励发明人制度多以市场交易为前提,以经济激励为主要激励方式,其公平性主要表现在发明人之间付出与经济回报比率的一致性,通过给予发明人垄断利益,激励发明人产生投入研发创新的动机,同时使发明人能够利用发明创造收回投资成本甚至盈利,从而建设投资与盈利的再循环。

公平激励理论由著名管理学家亚当斯提出,目的是为解决劳动者之间的工资薪金分配问题并说明公平对劳动者工作积极性的影响。亚当斯认为拥有同等条件、付出同等贡献的人们会将彼此获得的利益进行比较,若两者同等待遇,则双方均具有公平感,反之内心天平倾斜,不公平感由内而生,富有不公平感的劳动者将会引发负面效应,直接影响企业、市场乃至社会得稳定[8]。公平激励理论公式为Op / Ip = Oo / Io,Op是指个人对自身所获得的报酬的感觉。此处的报酬包括物质与精神满足;Ip 指的是个人对达到目标投入程度地自我感知,投入包括资金、时间、金钱、技术等;Oo 即个人对比较对象所获报酬的感觉,Io 即个人对比较对象所作投入的感知。亚当斯所界定的比较方式不仅包含人与人之间的横向比较,还包括不同时间段内的人与自身之间的纵向比较:横向公平比较指的是个人所獲报酬的感觉/个人付出的贡献=他人所获报酬的感觉/他人付出的贡献,纵向公平比较指的是个人A时期所获报酬的感觉/个人A时期付出的贡献=个人B时期所获报酬的感觉/个人B时期付出的贡献。深研之,只有当两方的比值相等,才会出现绝对公平,只要两方比值不一致,就一定会有一方出现不公平感。公平感是激励劳动者积极工作的要素之一,无论是正向激励还是反向激励,公平激励理论始终贯穿劳动者追求目标的内部心理过程,也是劳动者对目标的期望价值高低的重要保障。

公平激励理论与专利法利益平衡论具有相关性。专利法的作用是保证发明创造创新的竞争动力,通过维护排除和获得之间的平衡,达到经济利益的最大化。专利法赋予发明人专利权的做法,是通过有限的垄断利益换取专利公开使公众享受或者收益的一种方式,实质是达到个人利益与公众利益的平衡,也是对发明人个人的一种公平利益交换。质言之,维护个人之间、个人与社会之间的平衡是保持发明创造竞争力的重要保证,维持发明人之间、发明人与其他主体之间的公平可以激励发明人发明创造的竞争性。发明人一旦失去公平感知,专利法保持竞争动力的作用就不能得到充分发挥,进而影响发明人个人利益、市场秩序的运行与社会经济的发展。将发明人制度与公平激励理论相关联,在发明人纵向比较中,若发明人处于某种单位竞争环境,单位要想达到激励发明人创新的基本目的,就必要遵循利益平衡理论,依据每一位发明人的付出给予等值回报,否则发明人的不公平感引发的消极效应就会产生对单位整体创造性的负面影响。在发明人横向比较中,若发明人的努力与时间段是正向关系,前期的发明创造报酬和后期的发明创造报酬呈上升态势,则发明人受到正向激励会增强创新的积极性,反之则激励程度呈现不确定状态。综上,利益均衡是发明人需要公平的重要体现,公平感是发明人保障自身合法权益的武器,若没有公平感的感知,人只是创造机器,后果是未知且不可估量的。易言之,公平感是激励发明人的重要推动力。

(二)人工智能发明人身份与公平激励理论的不匹配

发明人需要公平激励,公平感知能够影响发明人对发明创造未来价值的判断。公平激励理论提出,作为激励的奖酬起到的激励作用,并非取决于奖酬的数量,而是获得奖酬的人对奖酬的感知,个人在考虑付出与回报的比率时,作出横向和纵向比较后,由主观认识与价值观念做出是否公平的决定。发明人自身需要公平,公平激励与期望激励存在内在联系,发明人对公平的判断间接影响对目标的期望值,若付出与回报不成正比,那完成目标后的回报也并非发明人所期待的,自然付出也会大打折扣。同时,发明人利益与社会利益也需要公平,以社会承认其专有权换取发明人专利技术的公开,彼此的付出与回报处于对等状态,一方失去公平判断,长此以往两方利益都必然受损。利益均衡原则是专利法尊崇的原则之一,它是一种维持动态平衡的方法,也是专利法有效运行的基础与保障,因此,发明人需要公平激励作为保障,而人工智能是否感受到公平,取决于“情绪感受”。

感受并非感知,是优于感知的情感感受,所谓的机器情绪是不可自主产生的,这种精神层面的因果关系是人类独有的。机器中设定的计算机操作序列或者算法、软件程序已经将计算机的反应步骤定型化和细节化,依据既定程序做出类似于人类的情绪表现,完全是基于感知系统和之前设定好的情绪匹配模式,选择既定的情绪反应,并非是人体自我组织下产生自身情绪感受和行为的内在自发表现,如果将机器产生意识的原因归结为一种控制信号,这就是一种电子转化为感受的情形,并非是由激励力量引发[9]。同时,人体情绪能够影响行为的形式,比如口渴的反应就是喝水,极度痛苦的情况下会哭泣或者其他发泄行为,这是人体大脑有意识地在内部做出处理,使部分具备情绪的主体恢复到正常的状态,所以依据情绪变化的行为完全是主动化和自动化的。行为与情绪的关系是互相作用的,人体的行为也能够影响情绪的产生,人体行动可能刺激大脑產生快乐或者痛苦,这种情绪意识导致人体追求或者抑制某种思想,进而控制实现目标的状态。机器的某一种操作行为并不会引发自身的某种情绪感受,即不会对动作产生反射思想,多是依据编程做出被动型表现,这一点与人体的主动的自我反射相区别。

从神经生物学角度来谈,机器模拟人类情感产生过程也是具有不可行性的,即便有些机器辅以情感外观,但实际上也是恒温器的复杂版本,除非机器能够以某种方式感受到生存的意义,也关心某种目的的成败[10]。机器产生情绪并不是基于自发,而是基于计算,计算机产生情绪反应是因为模拟了人类产生情绪的过程,通过传感器检测对象的生理表现等获得情感信号,再以情感信号为基础进行数学建模,通过计算推理出感知对象未来可能的情感走向,最终使计算机了解到目前感知对象的情绪并选择合适的情感表达[11]。这种机器产生情绪的方式是机械的、被动的,而且仅依据数学建模模型并不能完全预测感知对象的情感走向,因为人体的情感是多变的、不可预测的。换言之,人类创造了一种聪明但是并不具备人类的思维能力和情感能力的算法软件,这种算法软件无法依据自身的感知产生情感表达,只能够借助事先人类工程师设定的程序通过计算选择合适的情感反应。所以,人工智能产生情绪的概率在当前时代还很微小,若成为发明人后,也不能从“内心”产生不公平的情绪感,即便能够计算出自己付出与回报的比率,也只是冰凉的数据对比。

三、从成就激励理论视角对人工智能发明人身份的考量

(一)以成就为内需的发明人激励理论

专利法制度自早期创立以来,就是作为一种激励机制存在,专利法早期以经济背景下的完全经济理性人构建激励理论,但是现有的“货币”已不能完全体现发明人的真正价值,发明人不再局限于追求利益最大化,而是部分追求某种精神满足[12]。例如,某些非营利性组织或非营利性的公共事业单位中的发明人,这些发明人并非以利益为追求,而是以精神满足为期待,这些创造者通常会为获得精神激励,愿意放弃一些传统的物质激励。专利法考虑到在发明创造中的人格和劳动力利益对发明者的重要性,通过成就激励来表达对发明者精神权利的关心与实现,换言之,专利法充分尊崇成就激励理论。在我国《专利法》第十七条规定:“发明人或设计人有权在专利文件中写明自己是发明人或者设计人”;《专利法实施细则》第十六条也要求专利申请请求书必须写明发明人或设计人的姓名,这种规定实质是赋予发明者人格和名誉,无论谁拥有专利权,个人发明者都必须在专利中命名。此外,心理学研究表明,自我表达的欲望是发明家发明的主要原因,某些发明人对自身声誉或者人格的肯定相比较于金钱激励而言可能重要得多[13]。

成就激励理论是证成发明人精神需求的重要理论。成就激励理论以人已具有基本生存需求为前提,认为人得到基本满足后,将会根据自身需求追寻更多利益,不同的人基于环境的不同需要会对成就、权力、社交做出不同的等级排序。首先,具有成就需要的个人会具有强烈的内心推动力,能够在完成工作的过程中持有勇于克服困难、坚持不懈、努力奋斗的心态并将预设的工作以较高效率、较高质量、较高精确性来完成。追求成就的个人在成功完成预期目标的情形下,会获得巨大的成就感,对于完成工作后所获得的物质奖励也只是放在次要位置。其次,具有权力需要的个人具有追求控制他人或者寻求不受他人控制的心理状态,能够为了满足自己对某种社会地位和影响力的欲望而积极完成工作,这类人不仅追求的是完成工作的成就感,而且还追求完成工作后获得的社会地位。最后,具有社交需要的个人会以建立自己与他人的友好的人际关系为欲求,为追求他人对自己的认可和喜爱度而积极配合小组工作或者完成自己的工作,在共同完成工作的过程中加强彼此的交流和联系,完成追求人与人和谐关系的目的。著名心理学家乌尔丹和卡普兰提出,有兴趣的目标成就与积极的结果相关联,而回避成就目标与消极的结果相关联[14]。换句话说,人基于对成就目标的诱因做出积极行为,最终得到所需的精神滿足性。

在此种意义上,我国专利制度的典型特征就是赋予发明人垄断权利,除却满足发明人对发明创造的后续利益,还满足了发明人寻求社会认可的内心利益。当发明人内心动机的个体内在需要被满足,就有更高层次的自我发展的需求出现。如果说薪酬、报酬是发明人的内在基本需求,那么声誉、地位、公众认可度必然是发明人更高层次的自我精神满足的核心。为响应专利法立法目的,在专利法之外也设置了诸多方式来帮助发明人进行研发工作,比如对发明人设置的奖项也是不计其数,比如“中国专利奖、中国外观设计奖”、“OF week 维科杯中国人工智能技术创新奖”,同时就在我国十九届五中全会举行之际,新修订的《国家科学技术奖励条例》颁布并已于2020年12月1日起施行;国家为激励创新、满足发明人的更高精神追求还制定了科学研究激励政策,通过加大对科研单位、高校的财政扶持,为发明人的发明创造添砖铺路,为发明人能够获得精神奖励提供物质支持。总之,基于成就激励理论,发明人的外在激励因素和内在激励因素都必须充分囊括,为实现“鼓励发明创造”的宗旨奠定个体基调,使发明人成为未来社会经济和科技发展的催化剂。

(二)人工智能发明人身份与成就激励理论的不吻合

成就激励论研究人类成就动机的实质,是在人的基本需要得到满足的情形下,在其他方面产生的需要。著名管理学家卡普兰和加纳对成就激励论进行进一步解释,他们给予个体以特定社会角色,根据其所处的社会背景和社会互动来观察其拥有的信仰、自我认知和目标,并将这些因素之间的动态互动视为一个复杂角色身份的激励系统[15]。由此可见,成就激励是存在于一个社会大环境中,多种社会因素相互作用于人的内心产生的结果,是人意识到自我,紧接着肯定自我、再寻求他人肯定的意识过程。具体到人工智能领域,机器能否具有成就感,取决于是否具有“自我意识”。

机器自我意识主要解释为机器能否发觉自己是区别于其他个体的存在,能够反省、察觉到自我思想的存在实际上就是自我意识的标志。奥尔巴尼纽约州立大学的进化心理学家小戈登·盖洛普提出镜子自我识别的测试来检测个体是否具有自我意识,虽然已有人工智能成功通过测试,但是遭受到其他学者更有力的质疑。

首先,学者海耶斯认为测试只是受试者能否区分接受身体反馈的确认,并不能直接解释他们具有自我意识[16],可以理解为,机器识别出镜子对自己的身体的反馈并不意味着机器能够意识到镜子里的自己是否美丽。人类在照镜子的瞬间不止能够意识到镜子里是自己,更能够认识到自己的高矮胖瘦、美丑甚至能够思考更多深层次的问题,机器意识到自己的身体特征并不能解释为意识到自己的身份。而且,机器识别镜子里自己的过程也是程序设定的结果,与人类的生物感知系统自主传递信息是显然不同的。从上述文中表述的机器思维来看,机器的思维能力是基于数学模型、数据等运算得出的结果,具体到镜子测试,机器也是通过传感器感知镜子里的身体特征,分辨出是自己的身体结构罢了。

其次,人工智能究竟是否具有自我意识,根本在于机器是否能够思考,是否具备思想的自动化。在技术领域,各计算机学者纷纷采用不同的算法模型去分析人脑,为的是构建能够模仿人类意识的机器,但通过对人工智能算法的技术分析,人工智能算法不同于人脑构建的思维步骤,它依然受设备制约,受限于计算机表示的数据范围[17]。机器思考能力是借助于符号运算,依据输入数据通过预设程序推理出结果,思想机械化就是使机器归于机器的重要因素。

最后,即使机器具有意识,也并不能认定机器一定具有反思和思考的自我意识,至少现在达到此水平的机器没有出现。就如机器与人类的比赛一般,机器能够赢得比赛并不可怕,可怕的是机器具备了自主意识,为了某种利益而故意认输才是最可怕的。伯特·贾普·库普斯说:“我们不能否定未来能够自主行动且具备自我意识的人工智能会出现,但目前这种机器并不存在”[18]。因此,如若人工智能“自我意识”都没有产生,产生追求成就激励的意识就更不具备可能性,也就达不到发明人在精神层面的必然需求。

四、人工智能发明人身份资格的排除

激励理论是专利法立法目的之体现。任何法律都具有内在的精神,一项制度之创立,必先有创建这项制度之意识与精神,一项制度之推行,也同样需要推行该项制度之意识与精神,此项制度之意识与精神逐渐晦昧懈弛,其制度亦即趋于腐化消失[19]。从专利法的历史发展而言,早在雅典国王时代,就出现了设置独占权激励发明人的制度,中世纪的时候,西方国家君主会为了发展经济,通过赋予独家经营权激励能工巧匠创造新产品,直到世界上第一部专利法出现,以立法取代君主特权的时代正式开始。从古至今,专利法一直是通过赋予和保护创造者利益的方式来完成激励其发明创造的目的,我国《专利法》将立法宗旨描述为“为保护专利权人的合法权益,鼓励发明创造,推动发明创造的应用,提高创新能力,促进科学技术进步和经济社会发展”。依照该立法宗旨,法律赋予发明创造者排他权,目的就是通过确保发明人的经济利益来激励发明人创造更优质的发明,更积极地推动发明创造应用,从而促进科技的进步。综上,专利制度的存在是客观的,以产权激励为核心的激励理论是专利法存在的目的[20]。

激励制度是发明创造的心理基础,是专利法需要长期建立并稳定的重要机制,无论是在经济激励模式还是归于精神激励模式上,激励机制都为发明人准备了充足的运作机制。依上述分析,人工智能从现有的技术层面来说,还并不具有完全类人化的目的意识、情绪意识、自我意识,质言之,人工智能并不能够产生期望激励、公平激励和成就激励的激励效果,其自主创造并不是基于激励因素。从激励的角度考察人工智能,若专利法强行赋予人工智能发明人资格,将会动摇专利法鼓励自然人发明创造的立法目的。加拿大蒙特利尔伦理研究所也表示,知识产权法律设计的目的就是激励和抑制人们的行为,激励人们为社会创造更有意义的发明。研究所以自动驾驶汽车为例,认为自动驾驶汽车除了数据之外,它并不会因为法律处罚或者扣分而被激励完成安全驾驶工作,因为它根本不知道法律处罚与扣分是什么概念,当激励机制与人工智能技术不兼容时,强行扩大知识产权法就是被质疑的5。因此,人工智能在发明人激励理论层面的冲突,否定了人工智能发明人身份的合理性,在科技发展的当前水平,能够对目标产生期待值,对薪酬不等产生不公平感,对享有声誉产生积极性的主体只有自然人。

从专利法激励的对象来谈,机器始终不是被激励的对象。专利制度以垄断利益获取激励要素,为发明人提供了创新的内在动机,这种动机指引的对象不仅是正在创新的人,也包含尚未创新的人,以及对创新活动进行投资的主体。需要强调的是,专利法并非激励所有的创造者,无论是少年发明人还是成年发明人,都可能存在单纯的不为某种利益的发明创造,但这些只是特指,并不能够代替所有的发明人,本文正是在泛指的情形下研究发明人。面对发明人总体情形,笔者认为无论激励的对象是自然人还是法人,最终的落脚点还是潜在的进行发明创造的发明人。一方面,对法人而言,法人本身就是人类思维的集合体,法人要想获得专利权,必须通过某种利益去激励为他完成发明的自然人;另一方面是灵光一现的偶然性发明,专利法也对这类发明存在某种程度上的直接激励作用,毕竟之所以能够把握住灵光一现并从中获得启发,是因为发明人始终处于研究之中,而专利法所构建的产权制度,对持续性研发活动具有不可忽视的激勵作用[21]。除了考虑激励的对象,将机器纳入发明人体系后对人类发明人的影响也应当有所考量。有的学者认为机器根本无需激励就可以创新,不需考虑激励要素就可以纳入发明人体系,然而,若不需激励要素的机器能够成为发明人,那需要激励的人类发明人将何去何从,对于需要大量诱惑去激励的自然人及投资主体必然会选择无需持续投资的机器,因为机器可以一次性买断,插上电就可以自主创新,在如此情形之下,自然人发明人又如何在发明人体系中生存,是否是对人类发明人的一种不公平的体现。基于此,不能轻易将激励要素排除在发明人体系之外。

从发明人的定义来看,人工智能与法律规定的发明人并非一致。我国《专利法》中的发明人是对发明创造的实质性特点做出创造性贡献的人,核心之处在于发明人一定是具有思维能力、创造能力(构思具体化能力)的自然人。而且,我国专利法规定的发明人不包含自然人之外的法人或其他组织,这一点也是与著作权法中作者认定的不同之处。《美国专利法》将发明人定义为发明或发现标的的“单一个人”或共同发明下的“多位个人”,并且要求宣誓的发明人必须是“人”6;美国专利商标局对专利法规和联邦巡回法院的判例的理解也提及发明人必须是自然人,这在《美国联邦法规》第37篇之中被多次提及7。除此之外,美国《专利审查程序手册》(MPEP)也遵循判例法,将发明解释为“发明行为的精神部分的完全体现,是发明人头脑中形成完整和有效的发明的明确和永久的想法8。”《英国专利法》提及发明人必须是该法认定的“人”,如果不能说出发明人的姓名,英国专利申请被视为撤回9,《欧洲专利公约》(EPC)要求专利申请需注明发明人的姓、名和完整地址10。究其本质,各国要求的发明人表现为拥有一定创造性、能够产生智力构思、具有精神层面的满足性的人,均是为充分体现和保障发明人的精神人格要求。产生智力构思是自然人发明人创新的内部原动力,精神层面的满足性是自然人发明人激励创新的本质驱动力,两者均是专利法设置的价值所在。正如上文分析,人工智能与自然人仍有很大差距,也并不能体现某种精神与人格,将其作为发明人将动摇专利法“自然人”发明人的立法根基,进而影响到未来人类发明人的利益甚至整个社会的利益。

最后,人工智能是自然人开发出来的,是自然人的辅助工具,根本目的是帮助人类解决问题,提高生活质量。近年来出现的智能汽车、语音识别、机器翻译等技术,都是在为人类的生活提供便利,甚至有可能创造某种就业机会。斯坦福大学在《2030年的人工智能与人类生活》中分析了未来15年内,人工智能基本以改善人类健康、安全和生产力为主要方向,并且预测2030年通用人工智能还未可能出现[22]。因此,未来发展如何还有待追寻,人工智能永远在前进。基于现有的科技水平,人工智能依然是作为人类的辅助工具存在。鉴于潜在的创新范围和可能不止一个人参与人工智能系统的开发和运营,美国专利法通常基于谁在法律上对人工智能发明做出了贡献,谁具有可以被命名为发明人的资格。所以,这个问题需要依据利益平衡原则结合多种相关因素综合考虑,但至少与人工智能本身无关。

结  语

专利法是保护人类智力成果的法律,人类的聪明才智是一切发明成果的源泉,专利制度应遵循以激励人类发明创造为本的立法目的。随着科学技术发展,专利制度还会受到各种各样的挑战,笔者相信,人工智能对专利制度的影响是不可能回避的,未来必将引发更多地关注甚至争论。对此,我们将密切跟踪进行研究。但是,在人工智能技术发展如火如荼的当下,以“人类发明者中心主义”为基础的发明人制度仍应作为专利法的基础,激励人类发明创造仍应作为专利法的基本目的。

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The Identity of the Inventor of Artificial Intelligence Based on Incentive Theory

Cao Xinming,  Ma Zibin

(Center for Intellectual Property Research, Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan 430073, China)

Abstract: With the continuous development of artificial intelligence self-creation technology, artificial intelligence challenges the inventor system based on "human inventor centrism". Incentive theory is the purpose of patent law, and from the perspective of incentive theory, expectation incentive theory, fair incentive theory and achievement incentive theory have laid the internal foundation of inventor's incentive system. Based on one-by-one analysis of incentive theory, artificial intelligence is not the result of motivational consciousness, even if it can complete the invention on its own. In view of this, artificial intelligence cannot coexist as inventors with human inventors in patent law. Faced with the possibility of artificial intelligence generating independently or assisting in the creation of inventions in the coming era, China should adhere to the existing legislative purpose of encouraging natural persons to create as inventors and maintain the institutional system of existing natural persons as inventors.

Key words: artificial intelligence; patent law; inventor qualification; incentive theory

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