论人工智能生成发明的可专利性及权利归属

陈全真，徐棣枫

(南京大学 法学院，江苏 南京 210093)

1 人工智能发明专利法之问

伴随着云计算、大数据、互联网的迅速发展，人工智能时代已经到来。然而，当前学术界、产业界和媒体对人工智能概念界定不清，导致人工智能边界不断扩大，甚至走向泛化。因此，对人工智能专利进行研究，应首先界定人工智能的内涵和外延。在发明专利场景下，人工智能是一种具有深度学习能力、语言识别能力、机器感知能力和知识图谱构建能力的创造系统。在这一内涵的基础上，人工智能未来很有可能摆脱人类干预，实现独立发明创造，并逐渐成为全球专利布局中最重要的领域，为人工智能投资者获取巨额收益提供重要途径。发达国家竞相制定人工智能发展规划，通过颁布和解释现行法律，将人工智能产业发展上升为国家战略，为人工智能技术发展保驾护航。可以预见，在人工智能领域，利用人工智能生成技术方案将成为人工智能知识产权的高地。但由此引发的问题也很明显，即人工智能发明对现行专利制度和理论将造成巨大冲击，这种冲击在宏观层面上表现为专利制度宗旨、价值体系面临重构，微观层面上表现为专利客体范围扩大、专利审查“三性”判断标准提高及相关主体权利重叠。本文围绕上述3个争议性问题进行深入研究，将人工智能发明纳入现行专利制度保护范围，论证其合理性，并以此为基础构建人工智能发明专利权属制度。

2 人工智能发明的可专利性

2.1 属于可专利主题范围

人工智能发明能否获取专利要看该发明是否属于可专利主题。我国《专利法》第2条正面明确了可专利主题，第5条和第25条则以反向排除方式明确了不可专利主题。因此，人工智能发明只有同时符合《专利法》第2条的正面规定和第5条、第25条的反向排除规定，才有可能构成可专利主题。一般而言，人工智能发明通常为技术方案，其是否属于《专利法》第5条第1款规定“违反法律、社会公德或者妨害公共利益”的情形较易识别，而第5条第2款规定“在违反法律、行政法规获取或利用遗传资源基础上完成发明创造”的情形显然不可能发生在人工智能发明领域。至于第25条所列举的6种不予授予专利的情形，其中“智力活动的规则和方法”最有可能阻碍人工智能发明构成可专利主题，该条款的立法目的在于防止基本定律和算法等人类智力活动规则达成无边界垄断，从而导致以这些基本定律、算法为基础进行的技术创新无法得到专利保护[1]。对比《专利审查指南》第二部分第九章第2节的规定和《专利法》第25条“智力活动的规则和方法”不予授予专利的规定，显然立法者已将“计算机程序算法本身”和“智力活动的规则和方法”作同等对待，一并排除在可专利主题范围之外[2]。众所周知，人工智能生成发明绝对依附于程序算法，即某种技术方案的生成必定是计算机程序运算的结果。由于该类技术方案基本不涉及硬件性能改进，而软件改进又依赖于人们设定的规则和算法，因此会面临上述两个条款的质疑[3]。

所谓算法是指解决某一数学问题的方法或步骤，而程序算法是指基于中央处理器的计算机程序完成某一指令的一系列方法或步骤。考察专利客体从“产品”向“方法”扩展的历史不难发现，程序算法作为一种过程意义上的操作方式应当受到专利保护。从上述定义可以看出，程序算法与数学运算存在天然的联系，绝大多数算法都是基于数学模型设计并通过数学语言描述出来，因此人们大多将程序算法归为数学运算或者类似于抽象思想的规则，从而将其排除在专利适格主题之外。诚然，纯粹的抽象思想不能被授予专利，但不能据此将计算机程序算法视为数学运算规则，从而将其排除在外。事实上，程序算法与普通数学运算有很大区别，计算机运行依赖于特定的程序算法，程序算法作为人类操作计算机的方法或步骤，是人类直接或间接操作计算机的一种方法或步骤，而不是人们想当然的抽象思想。将程序算法直接视为数学运算规则的观念，忽略了程序算法的目的是运行独立于人脑的计算机系统[4]。目前，对类似方法或步骤授予专利已经有不少经典案例。如早在1795年的英国Boulton v. Bull案中，法官指出除非体现于有形物质或者与有形物质相互联系，并表现为操作步骤或操作效果，否则单纯原则不予以专利保护。在后来的类似案件中，法院普遍接受了上述观点。自此，英国专利法上的适格主题从“制造物”延伸至“方法”，并将该方法解释为：将某一明确的工具要素作用于某一物质，从而产生另一物美价廉的物质。美国联邦最高院在Cochrane v. Deener 案中表达了类似观点：“一种方法是指处理特定物质材料以产生预期结果的模式，它是一个行为或者一系列行为，通过改变客体状态或者将其变成另外的物体。”上述经典判例的核心在于，强调方法必须作用于有形物质并引起物质状态改变。而程序算法描述虽然离不开抽象数学语言，但并非抽象思维规则，程序算法运行必然促使计算机系统作用于内部或外部对象，从而发生传统专利法意义上“物质状态改变”的客观事实，这与传统机械操作方法技术方案并无二致。“物质状态改变”的专利客体审查标准不但使专利审查更加便捷，也使专利客体范围更加明确，从而对现代专利制度产生深远影响[5]。

通过上述分析可以看出,传统专利客体审查标准并不否定程序算法的可专利性。作为一种方法专利，程序算法不需要迎合计算机程序新审查标准。相反，程序算法却能够遵循传统方法的专利审查标准。因此，在“算法+技术”规则的指引下，将人工智能生成技术方案明确为方法类专利客体，可以避免人工智能发明因缺乏物理边界而得不到有效保护[3]。当人工智能生成技术方案能够满足“物质状态改变”的传统要件时，应给予其继续审查的机会。

2.2 符合专利法的“三性”要求

当人工智能算法本身具备方法发明的物理表象时，就应该将其纳入可专利主题范围。至于该方法发明实际运行后能否实现产业利益，不应该将其作为人工智能算法是否纳入可专利主题范围的依据。然而，人工智能发明若要获得专利保护，则应当考察该专利主题的“三性”。

2.2.1 实用性

在专利审查中，实用性审查应在创造性和新颖性之前，若不符合实用性标准将不再继续审查。根据我国《专利审查指南》，实用性主要包括3个方面：可再现性、可实施性以及能够产生积极的社会效果。

(1)在实用性审查中，是否可再现是人工智能发明最常遇到的阻碍。人工智能算法由于比较抽象、没有详尽说明或者缺乏相应信息，导致技术人员难以重复实施所记载的技术方案，难以检验是否达成相同的技术效果[6]。诚然，以算法为核心的人工智能发明相比于一般专利而言更加抽象，经常让专利审查部门摸不着头脑，但这终究不是否定人工智能发明实用性的理由。对于这种特殊的发明，可通过两种方式降低其实用性审查难度。第一，申请人在申请人工智能专利时，应当充分审查说明书的技术方案能否履行专利法中“充分公开”的义务，包括公开人工智能发明内容及背景，以便专利审查部门可以重复实施。第二，人工智能发明实用性审查应将人类价值取向介入其中。人工智能无法像人类一样在价值取向上作出积极、有利的决策，也正因如此，人工智能发明才或多或少地都会有人类的介入，以保证相关技术方案有利于经济社会发展。这种介入应包括两个方面：①如果一项技术方案由人工实施，且不存在可再现难度，此时遵循一般方法专利审查标准即可；②如果一项技术方案由人类控制人工智能实施，因人工智能只能作出“最佳决策”而不一定能够形成最有利于经济社会发展的决策，仅凭一份说明书或图纸无法作出价值判断，故应着重审查该技术方案是否能够产生积极效果。此时，若将人类价值取向介入其中，则可为实用性审查提供一定的参考标准。

(2)人工智能发明的可实施性和效果性与普通方法发明审查并无二致，所有发明进行实用性审查都要符合这两个要求，并不会因为生成发明主体不同而区别对待[7]。因此，可实施性与效果性审查可遵循现有方法发明审查规则。

2.2.2 新颖性

新颖性是指一项发明既不属于现有技术，也不存在抵触申请。人工智能发明新颖性审查的关键在于如何识别该技术方案不属于现有技术，这就涉及现有技术检索问题。人工智能发明以大数据为基础，以程序算法为动力，这种不同于传统方法的发明创造给新颖性认定带来诸多挑战。

(1)基础数据以及对基础数据的加工是否构成现有技术。正如论者所言，人工智能发明灵感来源于自身储存的海量数据，人工智能基于自身深度学习能力对数据进行筛选、分析，从而独立完成发明创造，倘若这些基础数据被视为现有技术，那么人工智能发明就很难经得起新颖性检验[8]。笔者认为，基础数据具有原始性、非实用性特征，不符合技术定义，因而不能被认定为现有技术；即便将原始数据认定为现有技术，在人工智能深度学习条件下，通过对基础数据加工生成一项新技术方案，本身就属于对技术的改进，倘若这种改进不具有新颖性，那么专利法鼓励创新的立法目的则难以实现。

(2)传统专利检索方式导致现有技术泛滥，不能衡量人工智能生成发明的新颖性。人工智能技术本身涉及领域非常广泛，人工智能发明也并非建立在与创新过程相关的技术背景资料的基础上，而是依靠人工智能本身对数据的加工完成，所以传统专利检索方式在对人工智能发明进行“现有技术检索”时难以奏效[3]。人工智能凭借自身强大的运算和记忆能力，完全可以规避现有技术，满足新颖性要求[9]。因此,既有新颖性标准对人工智能发明来说几乎形同虚设。概言之，作为普通人的专利技术人员难以穷尽所有现有技术，不但造成现有技术泛滥，且这种传统“低级审查模式”在面对基于算法的人工智能发明时捉襟见肘，人工智能发明可以轻易越过新颖性审查标准，形成技术垄断，阻碍后续科技创新[10]。不难看出，产生上述问题的根本原因在于人类检索能力有限，不仅导致过多现有技术涌入专利池，也必将导致更多人工智能发明成为现有技术，从而造成人工智能领域“反公地悲剧”现象[11]。针对这一问题，邓建志等[8]主张通过修改《专利法》提高人工智能发明新颖性审查标准。单独为人工智能发明设置一项新颖性审查标准是一种技术主义的被动型立法模式，其早已被学界淘汰。事实上，人工智能依托云计算和大数据技术，可以从云端调取的数据量非常惊人，且数据处理能力远超过人类[12]，完全可以弥补人力有限性这一短板。只要是公开的现有技术，不管是人类发明还是人工智能发明，人工智能都可以全面、准确、高效地完成检索，不仅能肃清泛滥的现有技术，也能使人工智能居于技术中立角度，从而完成人工智能发明新颖性审查，进一步杜绝人工智能专利泛滥的可能。

2.2.3 创造性

根据《专利法》第22条第3款，创造性是指与现有技术相比，发明创造具有突出的实质性特点和显著进步。《专利审查指南》作出进一步解释：突出的实质性特点是指对本领域一般技术而言，发明相对于现有技术而言并非显而易见；显著进步是指发明与现有技术相比能够产生有益的技术效果。在实践中，对发明创造的审查基于一般技术人员在本领域的认知水平，但人工智能独特的发明方式导致一般技术人员无力对其进行创造性审查，这与传统新颖性审查方式遭遇的困境相类似。

(1)一般技术人员难以判断人工智能发明是否具备突出的实质性特点。《专利审查指南》规定“一般技术人员”仅限于自然人，而作为自然人的“一般技术人员”在面对基于算法的人工智能发明时，其无法知晓人工智能领域的全部知识，更无法将人工智能发明与现有技术进行对比，从而无法得出人工智能发明是否具有实质性特点的结论。因此，可采用新颖性审查中的人工智能检索方式。人工智能以技术中立姿态可以全面、准确、高效地完成现有技术检索，从而判断该发明与现有技术相比是否具有显而易见性。

(2)一般技术人员难以判断人工智能发明是否能够产生“有益的技术效果”。技术有益性要求从人际关系出发，强调技术与人类社会的关系是正面、确定的，并应从专利申请文件中表达出来[13]。毫无疑问，人工智能基于自身强大的数据检索、筛选、分析能力，能够作出最佳决策，但最佳并不意味着能够产生“有益的技术效果”。后者是价值取向问题，而现阶段人工智能技术人员并不具备这种价值分析能力。因此，可参考实用性审查标准，将人类的价值分析介入其中，为创造性审查提供遵循标准。

综上所述，人工智能发明虽然对专利“三性”审查造成一定冲击，但并非不可化解。人工智能发明“三性”检验本质上属于技术自证问题，当传统审查模式不足以应对这种独特发明时，借鉴人工智能技术中立优势，对相关发明进行“新式审查”实属必要。

3 人工智能发明专利保护的必要性——产业政策论视角

产业政策作为凯恩斯理论的重要支撑，国内学者对其内涵的认知尚未达成一致。从宏观上讲，产业政策是指代表公众利益的国家为实现产业发展、财富增长、公共福利等经济目标，以强有力的权力配置制定、实施的政策或法律，具体包括行政机关对经济活动的鼓励和引导，以及司法机关对经济活动作出的解释和裁判。从产业政策角度讲，专利权乃至整个知识产权制度是国家鼓励技术创新、促进经济社会发展的手段，首先以实现国家产业利益和社会公众利益为主要目标，其次才是保护权利人的个人利益，也即虽然赋予权利人较强的垄断地位，但更多体现在工具意义上，目的是鼓励技术创新，实现经济效应与社会效应[14]。在人工智能专利领域，相关产业政策一方面通过赋予人工智能投资者或所有者以专利权保护其垄断利益，鼓励资本投入和技术创新，实现人工智能技术长远发展，进而促进国家经济和社会福利增长；另一方面，授予部分人工智能发明专利权也有可能造成“专利丛林”现象，限制人工智能技术后续创新发展。因此，应首先基于产业利益考量，待相关技术方案成熟后再授予其专利。由此可见，在人工智能专利领域，产业利益是衡量人工智能发明能否被授予专利的第一要素。产业政策论立足于社会整体利益，不是简单地保护人工智能专利权人的垄断利益，更重要的是促进国家人工智能产业进步和经济发展。

以美国为例，2016年10月美国国家科学与技术委员会发布《国家人工智能发展与研究战略计划》，牢牢服务于美国的国家战略需要，而这一战略的首要目的就是保持美国在人工智能等新兴技术领域的优势地位。该战略计划明确指出，仅依赖于市场自我调节机制并不能实现现阶段人工智能发展，联邦政府除长期投入资金外，还应在人工智能社会化应用方面作出示范，且地方政府、工商业界及科研院所研发人员都要服务于该战略需要。由此可见，美国并不是仅依赖于市场自我调整而发展，其有意隐瞒了在新科技领域强有力的国家干预[15]，隐藏了强烈的产业政策指引，体现出高度的国家产业战略导向，这在之前其对基因专利摇摆不定的态度上就有所体现。

从美国人工智能产业导向看，产业政策论应用于人工智能等新兴技术领域的最大优势在于，不同国家可以基于本国人工智能技术发展水平，在人工智能发明方面设置不同保护力度和保护范围。因此，对于人工智能技术，特别是影响时代更替的高新技术，后发国家若能抓住机遇，及时制定明确的、适合本国国情的产业政策，就很容易实现弯道超车[16]。例如，国务院于2017年颁发的《新一代人工智能发展规划》，即是我国政府依据现阶段人工智能技术发展的良好态势，以产业政策鼓励、引导高科技企业和科研院所加大对人工智能技术投资及研发的重大举措。现阶段我国正处于人工智能产业发展初期，通过相关产业政策指引，可以最大程度上促进人工智能产业蓬勃发展，进而促使我国在智能制造与服务领域走在世界前列。

现代专利制度深受重商主义的影响，其不仅依赖于技术发展，还与经济发展存在密切联系，专利权保护力度与保护范围也随着技术与经济发展水平而不断调整。因此，国家或政府不应只是扮演市场失灵的“修理者”角色，而应充当起市场“塑造者”角色[17]。根据人工智能产业发展水平和人工智能发明市场需求制定相关政策或法律，实际上是产业政策论在制度层面上的贯彻与实践。

4 人工智能发明的专利权属安排

4.1 人工智能可否作为发明人或专利权人

近年来，关于人工智能发明人的争论日趋激烈。尤其是美国科学家Stephen L·Thaler及其团队成员自2018年开始，分别向英国、欧盟、美国、日本等多国提交“食品容器(Food container)”和“用于吸引增强注意力的装置和方法(Devices and methods for attracting enhancedattention)”两项专利申请，将人工智能发明人资格的学术争论带至现实法律层面。此前，英国、EPO、美国均驳回将人工智能DABUS作为发明人的专利申请。特别是英国知识产权局(UKIPO)在2019年10月修改的程序手册《Formalities Manual》在第3.05节明确规定：“‘人工智能发明人’是不可接受的，因为它不能识别法律所要求的‘人’”，由此导致专利申请被撤回的结果；与此同时，英格兰及威尔士高等法院也支持并扩展了UKIPO的立场，认为仅发明某物并不会导致授予发明人的专利，要授予一项发明，必须申请专利，这只能由人来完成。因此，人工智能DABUS因无法申请专利而不能成为发明人[18]。美国专利法规定“发明人”意指发明或发现发明主题的个人或者共同的多个人，这里采用“individual(s)”的表述，意指发明人为生物学意义上的自然人。

在我国，《中华人民共和国民法典》(以下简称《民法典》)第123条规定“民事主体依法享有知识产权”，而在第2条中明确了民事主体包括自然人、法人和非法人组织。显然，人工智能并不在民事主体之列，从而不能依据《民法典》第123条的规定享有专利等知识产权。结合最新《专利法》第6条第2款规定：“非职务发明创造，申请专利的权利属于发明人或者设计人；申请被批准后，该发明人或者设计人为专利权人。”换句话说，非职务发明创造的发明人是当然具有申请专利权利、专利申请权和专利授权后的专利权人。另外，根据《专利法》第16条规定，发明人或者设计人有权在专利文件中写明自己是发明人或者设计人。这表明，发明人或设计人享有署名权，由于机器无法享有身份性权利，因此人工智能亦不能享有发明成果的署名权。从以上可以看出，基于《民法典》的规定，人工智能不能享有知识产权，从而无法成为专利法中的发明人。国家知识产权局发布的《专利审查指南(2020)》规定：“发明人应当是个人，请求书中不得填写单位或集体，以及人工智能名称，例如不得写成‘XX课题组’或‘人工智能XX’等。”这表明，中国已成为继英国之后全球第二个以法律明文规定拒绝将人工智能作为发明人的国家。专利审查指南的修改进一步说明在弱人工智能时代，各国专利法普遍采用“人类发明人中心主义”的立场仍然难以撼动。

在国内，不但立法和司法层面均未明确人工智能发明人资格，理论界对此也颇有争论。有论者基于激励理论的观点认为，人工智能仍然达不到产生类人意识的水平，不能构成人类思维，更不具备感知内部因素刺激的能力，因此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[19]。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。也有论者为解决现存法律困境，试图扩大知识产权适格主体，即把人工智能发明分为依赖人类进行创造和人工智能创造两种模式，以进行适格主体认定。对于后者，可以制定机器人宪章，各国在此基础上签订双边或多边条约联合处理人工智能发明成果[20]。此种解决进路，无异于为机器人单独制定法律，立法成本较高，也不具有现实可行性。

综合学界关于人工智能可否作为发明人或专利权人的争论看，多从伦理基础和创新激励两个方面论证。其一，现行知识产权主体制度设计奉行以人为本的伦理秩序，即知识产权法律体系建构以自然人作为立法原点。作为知识产权制度哲学根基的洛克提出“创造者所有”的观点，认为产权建立在天赋人权的“人”这一主体之上，人因为对自己的身体享有所有权，才继而享有自己劳动的创造物。而现阶段人工智能并没有生物学意义上的身体，也不具备完全的权利能力，且欠缺自主意识，适用“创造原则”保护专利权的正当化条件无从成立。因此，人工智能发明适用“创造原则”认定专利权归属存在法理悖论。作为调整人类智慧成果所产生的社会关系规范，知识产权制度应当维护以自然人为原点的伦理秩序。基于此,知识产权主体制度设计应当坚守自然人主体，辅之以拟制主体的原则，严格限制或禁止知识产权主体范围的非理性扩张，固守基本的伦理规范。其二，人工智能不符合激励理论下知识产权主体的理性要求，人工智能作为知识产权主体，并不能使其从知识产权权利归属中受到激励。人类通过社会生活经验的积累建立情感、道德和欲望等意识层面上的认知理性，而人工智能却是通过数据搜集和分析对事物产生认知，最多只能掌握数据呈现出的表象，无法了解数据背后体现的内在规律和道德准则，从而不具备自主意识，无法对激励作出回应。因此，强行将专利权赋予人工智能违背专利法鼓励创新的立法宗旨，专利法激励机制对人工智能来说形同虚设，并不能起到激励作用。

综上所述，人工智能作为专利权主体有可能引发伦理冲突,违背专利法立法宗旨。否定人工智能专利主体的正当性，就意味着必须重新围绕人工智能投资者、设计者和使用者寻找新专利权人，以妥善解决人工智能生成发明专利权归属问题。

4.2 以投资者为核心的权属制度安排

从以往人工智能生成发明案例看，人工智能发明创造实际参与者包括4个，分别是人工智能设计者、投资者、使用者及相关数据提供者。

在人工智能发明权属制度设计上，不但要从宏观方面充分考量其对整个专利市场的影响，而且还要从微观方面分析各利益主体对人工智能发明的整体性贡献，将利益平衡论贯穿到相关制度设计中[21]。事实上，所有法律制度都是利益平衡的产物，只是不同法律制度关注的利益主体和利益平衡点不同，专利法也不例外。概括而言，专利制度为平衡专利权人垄断利益和社会公众利益而服务[22]，具体到人工智能发明专利而言，其涉及的利益主体一般包括投资者、设计者和使用者。因此，基于利益平衡的考量，在人工智能设计者、投资者及使用者之间进行专利权配置较为妥当。

从专利制度利益激励理论看，以投资者为核心构建人工智能发明专利权属制度更能促进人工智能技术发展。吴汉东[23]指出，随着人工智能技术的快速发展，可以预见未来人工智能很有可能脱离人类而独立进行发明创造。因此，可仿照职务发明的规定，将发明人与专利权人相分离，承认“机器人发明”，将专利权赋予投资者或者雇主单位。在现行《专利法》未专门为人工智能发明作出规定情况下，发明人与专利权人分离模式可使人工智能发明较好地落入《专利法》保护范围，不至于陷入无法可依的困境。当前，仍有少数学者主张由人工智能使用者取得专利权，即借鉴现行专利法中关于职务发明的立法模式，将人工智能视为雇员，将人工智能使用者视为雇主，将人工智能作为发明人，人工智能使用者基于雇主地位取得专利权[24]。然而，也有人担忧未来智能机器人可能会取代人类独立完成高质量的发明，倘若将这些发明创造的专利权都赋予人工智能投资者，可能会造成专利垄断[25]。本文认为，对于人工智能产业而言，作为投资者的智能互联网企业是人工智能技术的催动者，能够保障资金、管理经验及人才源源不断地流向人工智能领域，并进一步促进人工智能创造出更多高质量的发明，最终实现全产业链利益增长。在国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中，人工智能发展已经上升为一项国家战略，各大智能互联网企业及科研院所纷纷投入巨额成本加大对人工智能的研发力度，我国人工智能及相关产业步入蓬勃发展期。但就目前而言，我国尚未形成有利于人工智能及相关产业发展的外部法律环境，现行法律法规未对人工智能发明起到权利保障作用和利益激励作用。因此，一方面，应维护人工智能投资者的合法权益，保障其对人工智能生成物的支配权、投资成本收回并获取合法利益；另一方面，应确保投资者在专利方面的地位或权利，激发投资者对人工智能的投资热情。具体而言，在人工智能发明权利归属上，应当承认投资者对人工智能发明享有专利权，在专利市场中尊重投资者的意思自治。正如论者所言，作为一种激励机制的专利制度，应当旨在促进人工智能为社会产生更多、更好的发明，而这些均建立在投资者对人工智能巨额投入的基础之上[26]。相反，倘若投资者利益得不到充分保护，投资热情就会受到极大的打击，科技进步乃至国民经济发展都将成为无源之水、无本之木[27]。

人工智能发明已逐步成为现实，特别是在一些耗时长、效率低且与概率相关的科研领域，人工智能不但可以显著改善传统科研手段，而且还能同时进行众多领域试验，并产生了一系列突破性成果[28]。然而，《专利法》并未对相关发明成果的权属配置作出相应制度安排，而人工智能发明专利权配置关系到相关产业发展态势及国民经济目标的实现。鉴于现阶段人工智能尚不能获得主体资格[29]，在专利申请文件中虽然表明某一项技术方案由人工智能生成，但并非承认人工智能作为专利法意义上的主体，而只是基于社会公众的信赖利益和诚信原则，告知潜在技术使用者其欲使用的技术由人工智能生成。据此，无论是从人工智能产业政策出发，还是以知识产权法价值观进行衡量，均需要在投资者、设计者和使用者之间进行专利权配置。具体而言，当人工智能发明符合可专利性要件时，可建立一套以人工智能投资者(一般为所有者)为专利权人，同时辅之以意思自治原则的人工智能发明专利权属制度。

总体来说，人工智能发明或技术方案获取方式包括两种：原始取得和继受取得。第一，投资者获得人工智能发明专利权为原始取得。投资者投入大量资金研发人工智能，从中获取人工智能生成发明或技术方案回报，是投资原则的体现。事实上，投资原则不仅是现代版权制度的理论基础，在耗资巨大的人工智能研发领域有更大发展空间。投资者在投入资金和承担风险后，不应当自主行使人工智能发明专利权，还应在人工智能设计者、使用者与消费者之间实现权利的自由变动。在具体制度设计上，英美法系版权立法模式可为人工智能发明权利归属提供借鉴。英国 《版权、设计与专利法》(以下简称CDPA)第九条第三款规定：“对于计算机生成的戏剧、文学、音乐等文学艺术作品的版权归属问题，对创作过程做出必要安排之人应当被视为作者。”同时，英国《CDPA》又在一百七十八条中对第九条第三款作出文义解释，即将计算机生成作品被限定在没有人为因素的前提下。因此，我国《专利法》可以英国版权制度为参考，在人工智能生成发明没有人为干预的情况下，将人工智能投资者视为专利权人。

第二，对于人工智能设计者而言，其主要利用投资者提供的资金、设备或资料进行程序设计，遵循特殊职务作品的规定，认可其对人工智能内部软件程序享有署名权并能够获取一定奖励和报酬，符合知识产权利益平衡原则。但由于设计者仅参与人工智能内部计算机软件程序设计，并不干预人工智能运行，没有直接参与人工智能发明或技术方案生成，因此该发明或技术方案并非由设计者创造，而是由人工智能本身生成。从这个层面看，人工智能设计者或开发者享有的利益止于人工智能本身，不能基于职务发明规定再对发明或技术方案生成主张报酬或奖励。否则，设计者就基于同一种创造性思维同时对计算机软件和人工智能发明享有利益分享权，这种垄断性赋权显然不利于人工智能技术创新[30]。所以，开发者或设计者无法合理地作为人工智能发明或技术方案的主要利益享有者。

第三，对于人工智能使用者而言，应当肯定其与投资者缔约合同的效力，以此保障使用者利益。实践中最常见的一种情形是，人工智能采购或维护成本较高，使用者无力支付相关费用，此时可与投资者约定继受享有人工智能发明专利权。然而，由于这种继受取得的方式是二者约定的债权，基于《民法》物权优先于债权的原则，其不能对抗投资者对人工智能及其发明享有的物权，故投资者利益仍是首要考量。事实上，随着社会分工的日益精细化，人工智能投资者与使用者通常不会是同一主体，即人工智能投资者(一般为所有者)通常会将人工智能租借给其他人，以此获取收益[31]，这种收益并不当然地涵盖人工智能生成发明或技术方案所带来的收益，因为投资者与使用者所约定的合同利益很可能已经包含人工智能生成发明或技术方案所创造的收益。当投资者租赁利益得以实现时，其未必有意愿再去追逐相关发明或技术方案产生的利益。因此，当人工智能投资者与使用者不是同一主体时，法律不应限制二者基于意思自治原则进行的约定，应让使用者获得人工智能发明或技术方案专利权。在现行专利法中，由于专利让与制度具有一定程度的开放性，投资者与使用者的约定并不会打乱关于专利让与的制度安排。除此之外，还应当明确区分一种实践中不太常见的情形，即当人工智能采购或维护成本较低或者再使用者可以轻松负担相关费用时，使用者可以自行采购或维护，此时使用者和投资者为同一主体，并不存在缔约合同问题。

5 不足与展望

尽管人工智能技术发展给现有法律制度和政策体系带来较大冲击，但其带来的成果也会逐渐惠及全人类，如何实现过程到结果的平稳过渡不能仅仅依靠法律制度变革，而应更多依赖于公共政策的积极回应。更进一步讲，针对人工智能生成发明，科技政策与法律制度如何化解冲突，进而形成协调一致的治理格局，将是本文未来研究重点。值得肯定的是，面对人工智能技术带来的法律挑战，回归专利制度本源，重构“激励创新”的制度内涵，合理界定专利客体范围并调整专利审查标准，将能有效激发人工智能产业发展潜力。