倾听时代呼声，加强人工智能创新保护

何永春 刘晓飞

人工智能浪潮正席卷全球，生物特征识别广泛应用，无人设备随处可见，智慧城市建设方兴未艾，技术创新也层出不穷，从个性推荐，智能穿戴，到辅助医疗、因材施教，众多的产品与服务，争奇斗艳，催生千亿美金级别的庞大市场。巨大的市场机遇和激烈的竞争，对创新提出了更高的要求，同时也对创新的保护提出新的课题。①陶翔.全球视野下的人工智能：趋势、影响和挑战[J].竞争情报，2019(3):6-15.

一、人工智能时代特点

与传统工业时代相比，人工智能时代彰显出鲜明的特点：

人工智能时代，各行各业因为大幅爆发的数据而正变得蒸蒸日上，大数据成为众多行业的基础推动力，更是人工智能的三大基础要素之一（数据、算法、算力），其重要性不言而喻。

深度学习使得历史悠久的AI 技术真正走向市场，落地开花，在智慧城市，教育，医疗，汽车等行业取得显著的市场成果，人与机器之间，机器与机器之间，正发生频繁而深度的交互，人机耦合成为时代特征。②罗荣,王亮,肖玉杰.深度学习技术应用现状分析与发展趋势[J].计算机教育，2019(10):23-26.

社会生活数字化之后，传统的产品和服务被赋予智能化，新的产品形态和商业模式层出不穷，可以量化/程序化的工作正在被机器取代，软件算法正在定义产品形态。

二、人工智能时代知识产权内涵和外延得到扩展，对于全面保护提出挑战

（一）各国审查尺度不一致造成困扰

在专利保护客体方面，单纯的深度学习算法，神经网络模型，数字数据处理是否能够获得专利保护，各国观点不统一，审查尺度不明确，对于专利布局带来困难。

单纯的智力活动的规则和方法，一般认为不属于专利保护的客体，但是计算机算法是否能够给予专利保护，各国专利实践中仍然在积极探索，美国认为能否给予保护的关键在于是否结合了实际应用，欧洲专利局则从技术应用和技术实施两个方面来考量是否给予专利保护，我国的审查实践也强调计算机算法与具体领域相结合，才有可能给予专利保护，因而，计算机算法在专利申请实践中能否获得专利保护，存在很强的未知性。③刘强.人工智能算法发明可专利性问题研究[J].时代法学，2019(04):23-32.

（二）人工智能产业飞速发展要求加强创新保护，对于人工智能基础要素的创新需要进行保护。

算法、算力和数据是人工智能三大核心要素。AI算法持续突破创新，模型复杂度指数级提升，算法的不断突破创新也持续提升了算法模型的准确率和效率，各类加速方案快速发展，在各个细分领域应用落地，并不断衍生出新的变种，模型的持续丰富也使得场景的适应能力逐步提升。

数据量迎来爆炸式增长，对 AI 算法、系统的持续迭代至关重要。模型训练数据的丰富程度、清洗的干净程度一定程度上决定了 AI 算法的优劣。而大数据技术的不断提升也降低了 AI 赖以学习的标记数据获得成本，同时对数据的处理速度出现大幅提升。

从新颖性、创造性、实用性方面来说，算法与大数据解决方案与一般技术方案并无太大差异，而在算法、算力、数据作为人工智能三要素，人工智能的很多基础性创新，关键发明点就在于创新的算法或者对于大数据的创新分析。

人工智能经过三次发展浪潮，成为现代科技的一部分，其技术性早已经得到广泛的认可和验证，已经脱离了人类主观认识的范畴，既然技术属性毋庸置疑，对于形成人工智能的核心要素，即数据、算法、算力，理应认可其客观的技术特征，而不属于人类智能活动规则，从而给予其专利保护。目前对于算力相关的创新，由于涉及计算机硬件的改进，给予专利保护，没有疑问，但对于算法和数据的改进，则尚处于不确定状态。

三、加强对于大数据和算法创新的保护，有益于提升人工智能产业核心竞争力

除了技术发展的客观展现之外，回到专利制度促进技术创新的初衷，以及专利保护的地域性，对于数据和算法的创新，应当给予专利保护。

加强大数据技术方案专利保护，凸显国家优势技术能力，争取国际话语权。

大数据滋养了以深度学习为代表的人工智能技术，在人工智能体系上，这些数据的结构化处理、分类、聚类、筛选、评价等均体现了人工智能技术的客观性，展现出数据本身的客观性，从而让机器客观、准确的理解人类社会规则，应当被纳入专利保护的客体。另一方面，对这些大数据进行的各种处理和分析，已经不可能通过单纯的人脑或者人工来实现，而必须在计算机/计算机网络环境中实现，因而，对大数据的处理和分析不能被认为体现人类主观意识，而是新型的、客观的事物。

我国具有全球最庞大的单一市场，积累了世界上最为庞大的，经过市场检验的，各行各业的大数据，具有很强的竞争优势，如果这些有优势的技术，被排除在专利保护范畴之外，则难以转化为知识产权资产，从而成为全球自由公用资源，这对于打造中国人工智能技术核心竞争力，争取世界新技术浪潮的话语权，是存在不利影响的。④周莹莹,杨涛.大数据、人工智能与云计算的融合应用分析[J].科学技术创新，2019(35):60-6.

算法创新，除了加强专利保护之外，还需要建立综合保护体系。

算法与数学运算紧密关联，其核心是函数运算，对于纯粹的数学运算，比如f(x)=ax+b，显然不应当给与专利权，但结合了输入X（输入X 本身是有技术意义的数据）以及输入y 之后的模型算法，可以获得专利保护。此时保护的核心思想是对特定的输入x 做了一系列运算后，得到有意义的输出。所以对特定输入进行特定处理，从而得到有意义的输出的方法，理应可以获得专利权，因为我们此时要求保护的不是特定处理本身，也不是数学运算，而是对特定输入进行处理并得到有客观意义的结果的过程。

比如对一幅图像（二维矩阵数据）经过各种各样复杂的运算，输出一个结果0 或者1，意义是是否包含一只狗，这应该是可以获得专利权，但各种各样复杂的数学运算本身，不能被授予专利权。

与大数据的情况有所不同，在算法创新方面，我国在应用领域的算法研究具有全球一流的实力，但在基础算法方面则颇有欠缺，存在对国外底层算法技术的依赖，因而，提升独立自主算法的研发水准势在必行。加快关键底层技术的攻关，确保自主可控，支持发展国内开源组织，推进开源共享，打造中国独立自主的开源生态。

与自主研发态势相呼应，建立并完善立体式的算法保护机制，支持与具体领域应用相结合的人工智能算法给予专利保护，同时允许核心机密类的算法不公开，作为软件著作权或商业秘密等形式存在。对于计算机算法的保护，近些年虽有改善，但总体上仍然较为困难，如时不时仍然会面对是否属于专利保护客体的争议，对于创造性的审查尺度偏于严厉，使得专利权的获得就存在较高的限制，也谈不上专利权的使用。另外由于软件算法的抽象、复杂和专业性，在专利权的使用、著作权与商业秘密的行使等方面也存在举证困难、刑事立案条件严格等不利于权利人的因素，这些都需要随着产业的发展和司法制度的建立健全，来逐渐解决。

四、对于人工智能新技术的保护，建议大胆尝试，小心求证

立法总是滞后于社会的发展，专利制度更是如此，但从专利制度的历史与根本目的来看，专利本身是彰显科技创新实力的重要载体。尽可能全面的布局专利对于创新保护有着重要的意义，尤其对于人工智能飞速发展的新兴产业，专利保护的外延和内涵，应当与时俱进，回应产业需求。不走出保护的第一步，始终无法在市场环境中印证专利制度的匹配情况。

更加具体地，在专利保护层面，放松对于大数据相关的解决方案的客体要求，建议将大数据技术方案全部纳入专利保护的客体，不以客体问题直接排除授权专利权。对于算法创新方案，进一步扩大专利保护的范畴，加强保护力度，同时构建专利、著作权、商业秘密一体保护模式，并降低刑事立案标准，通过刑事、民事相结合的手段，来保护权利人的合法权利。

另外，给予专利保护之后，经过市场实践，如果专利的垄断权影响人工智能行业的良好发展，或者阻碍市场自由竞争，影响公共利益，则通过执法阶段的具体实施细则，司法阶段的举证责任分配、侵权责任认定等具体手段，平衡专利权人的权利与公共利益。

从历史和现实来看，人工智能飞速发展，尤其在商业金融、医疗卫生、教育学习、消费硬件这几个领域，率先实现了数据模型，训练算法等基础性研究的市场化、产业化。以这几个产业为代表，可以初步分析出在现有专利法律法规的框架下，人工智能创新所面临的新情况，比如怎么通过专利制度来保护有价值的创新，在实践中，如何获得和运用好创新权利，充分体现专利等知识产权对于创新工作成果的保护，都是新的产业时代，提出的切实朴素的需求。⑤《IP 之道2》,林炮勤主编，2022 年01 月，第86-93 页。