试论人工智能底层算法专利法保护进路

邹开亮，刘祖兵

（华东交通大学人文社会科学学院，江西南昌 330013）

《新一代人工智能发展规划》与国家“十四五”规划发布后，智能算法成为推动数字经济韧性增长的核心驱动力。计算产业化正在促进以智能算法为核心的人工智能技术的蓬勃兴起。算法竞争力业已成为企业核心竞争力并构成国家软实力的有机组成部分。学术界多以研究智能算法规制为主，主题多集中于“可解释性”和“可问责性”等方面，鲜有学者涉足算法保护。在实务层面，世界各国纷纷开展智能算法专利审查实务，并颁布诸多具体审查细则。《欧盟专利审查指南》将技术特征视为可专利化的必备要素；美国《专利客体资格指南》认为独创性的人类成果即具备可专利性；日本《特定领域的审查应用指南》重申算法成为专利主题的要求；我国《专利审查指南》中明确具有算法特征的技术方案可成为专利主题。各国知识产权相关制度的陆续出台表明，人们早已意识到人工智能算法成为专利主题并受专利法保护具有重要的法治价值与社会意义。

笔者拟以此大背景为基础，从算法专利制度沿革、主题哲学基础和实务困境等角度论证底层智能算法专利化的必要性与正当性，剖析我国现有专利法保护制度的缺陷，探讨底层智能算法专利法保护的制度基础。

一 溯源：底层智能算法专利主题制度沿革

以道德算法、进化算法和遗传算法为典型代表的底层智能算法作为控制智能算法发育和进化的逻辑神经元，是通用层算法和应用层算法的监管者和优化者，是特殊的智能算法。原生底层智能算法与次原生底层智能算法构成动态的算法技术方案，具有自主发育性和进化性［1］。道德算法对智能算法全局展开伦理管控，是“算法从善”规范指引的伦理框架，它基于预设道德模型来监督、管理通用层和应用层算法，一定程度上允许智能体作为道德能动者存在，具有底层性。进化算法使用模拟生物界基因交叉、基因变异、基因重组等方式驱动计算机算子进化，从而引导种群趋向最优化，具有底层性。遗传算法对最优粒子的位置进行优化，提高算法的运行效率，兼具通用性和底层性特征。

目前，国内绝大多数研究机构并未对底层智能算法的技术价值与社会价值给予应有的重视，未将其作为核心知识产权进行保护，致使错失提升竞争优势之契机。国外许多国家对底层智能算法做过多种尝试。以美国、欧盟和日本为代表的知识产权强国曾就算法法律属性问题进行反复比较。美国于1996 年生效的《专利审查指南》对智能算法敞开了可专利的大门，在同年年底日内瓦外交会议一致通过的《世界知识产权组织公约》中，计算机软件被纳入第4 条的保护范畴，即被当作《伯尔尼公约》第2 条所规定的文学作品加以保护；欧盟《专利审查指南》成为软件专利化法律属性转变的重要里程碑；日本虽于1985 年将计算机软件纳入版权法保护的范畴，但在1997 年的《特定领域的审查应用指南》中明确其属于可专利性主题。

（一）美国：从商业方法例外原则到“Mayo 二分法”

美国率先探索算法技术方案可专利性主题（Patentable Subject Matter）。美国专利法第101 条和相关立法解释中将“主题”一词定义为“隶属本标题之条件与要求”，目前我国学界普遍认为其所述“主题”一词的含义相当于我国专利法中可以获得专利权的“客体”，即专利法的“实体性正当程序”。美国是最早通过判例来确立含抽象思想在内的技术方案专利化审查的国家，其间适用过“商业方法例外原则”“整体判断原则”“两步测试法”和“涉及特定物及其状态的转换”等审查原则。但是，随着司法案件的复杂化而被迫放弃，最终选择了“Mayo 二分法”审查方法。

1.商业方法例外原则

“商业方法例外原则”被用于审理Hotel Security 诉Lorraine Co 案中不与任何实物结合的思想能否成为发明的案涉争议焦点。美国1908 年Hotel Security Checking Co 诉Lorraine Co 案涉及监视和协调饭店的食物订单与配送和顾客付账关系，旨在阻止服务员和出纳员的贪污行为。联邦巡回上诉法院（CAFC）以“在先技术”( Prior Art) 使该专利不具备创造性为由将其撤销，最终法院认为，案涉发明为“纯粹的商业方法”不具有可专利性，单纯的思想专利化会阻碍创意性思想的传播，且易形成专利垄断。此后，美国专利审查部门均依据该先例驳回相关商业方法的专利申请。

2.整体判断原则

在Flook 案中确立的“整体判断原则”排除局部专利化的申请。该案即是Parker 诉Flook 案，案涉一种名为“修正报警值的方法”，主审法官认为实用性仅为授予专利权的一个条件，更为重要的是申请案是否具有新颖性。“整体判断原则”认为，若一个整体发明既包含专利法排除的部分，又包含可被专利法保护的部分，则应当从整体上把握该申报对象成为专利主题的可能性，而不能径直从局部否定。同年，美国专利商标局（USPTO）在《专利审查指南》中明确对抽象思想与具体应用的审查适用“两步测试法”原则。但在Diehr 案中最高法院又重释了“两步测试法”［2］，后来在若干相关案件中逐渐形成“两步测试法”。该方法被美国最高法院专利局进行审判时采用，此举推进了抽象思想的专利化进程。然而，在State Street Bank 诉Signature 案中，即在1998 年，因两家公司就其一项管理金融服务信息的数据处理系统专利授权谈判破裂，State Street Bank 在地方法院提起诉讼主张Signature 拥有的专利无效。地方法院认为Signature 的系统仅为数字间的转换与计算，且受商业方法例外原则的影响，以不符合法定主体为由判定涉案专利无效。美国联邦巡回上诉法院全面否定了“两步测试法”，提出“实用的、具体的及有形的结果”方法，即抽象思想的技术方案具备实用的、具体的及有形的结果就有成为专利主题的可能。但是，该标准在Bilski 诉Kappos 案中被“机器或转换测试法”的审查标准所替代，即商业方法专利化必须“关联特定的机器或者装置”或“涉及特定物及其状态的转换”［3］。主审法院认为，申请人要求保护的发明是一种对冲商品贸易领域因价格波动引发的市场风险的方法。因此，商业方法专利的申请必须依赖机器或者装置作为载体。其后，USPTO 据此制定《在Bilskiv Kappos 视角下程序申请可专利性的暂行审查指南》，用于指导对类似商业方法专利性的判别。

3.Mayo 二分法

联邦法院在Alice 案中应用“Mayo 二分法”进行审理，并就此奠定了该方法在此类案件中的指导意义。2014 年6 月，美国联邦最高法院（CAFC）在Alice 诉CLS Bank 一案中判决Alice 的软件+商业方法专利无效。该案后，所有申请专利的软件必须要通过Mayo 两段检验才能被认定为有效，且必须在抽象思想外具备有意义的“附加技术特征”。USPTO 也据此制定《基于Alice 判决的初步审查指南》。但是，这并非意味着算法在美国专利审查历程中的终结。2021 年美国共和党参议员Thomas Massie 提出一项名为《恢复美国创新领导力法案》（Restoring America’s Leadership in Innovation Act of 2021）的法案，该法案建议废除Alice 等案确定的审查方法，给予软件和科学发明以专利权，并要求将先“申请制”改回“先发明制”［4］。笔者认为，该改变于某种程度上符合美国专利强保护派期望保护发明人的创新和利益的立场。

从Hotel Security 案到Flook 案再到Alice 案，我们见证了美国最高法院在计算机程序审查标准上的观点变迁，其反映了美国司法部门面对逐渐细化的技术方案可专利主题所作的调整和让步。

（二）欧盟：从著作权到专利权的选择

1977 年《欧洲专利公约》（EPC）明确软件仅仅是智力活动规则、方法，不能列为专利法保护的客体。早期的英国和法国也倾向于将软件归为著作权客体，德国则至今坚持给予计算机软件版权保护。在司法实践中法官也普遍认为，软件应当与硬件作为一个技术整体，必须经过系统化的操作产生技术贡献后才被申请为专利法保护的对象，成为可专利性主题［5］，但却未明确规定成为“技术方案”的具体标准，这也为英国后期转向专利法保护的做法预留了空间。

新的欧盟《专利审查指南》成为软件法律属性转变的里程碑。欧洲专利局于1985 年公布的新《专利审查指南》认为，软件与硬件相结合的整体可以成为专利主题。在美国IBM 软件公司软件专利上诉案中，即2019 年9 月17 日IBM 公司在加利福尼亚中区联邦地区法院起诉Zillow 公司专利侵权案，欧洲专利局上诉委员会认为计算机软件可以受到专利保护，该观点打破了该局拒绝软件专利的一贯做法。该委员会认为，若计算机软件与硬件的结合产生技术上的效果，且该效果并非二者其一能单独实现，则不能将其排除于可专利主题之外，该软件应获得专利法保护。该观点在欧洲专利局上诉委员会对《专利审查指南》的解释中也得到了回应，该机构认为立法机关并未全面否定计算机软件专利化的可能性，但认为仅具有规则说明或者无技术性的软件不具备成为专利主题的可能性。欧盟《专利审查指南》（2001）将以上审查观点纳入其中。据此，欧盟各国授权符合上述解释的计算机软件以专利保护。2003 年，欧洲专利局再次公布新的《专利审查指南》，致力于在计算机软件专利化和扩大专利保护主题问题上作出更多努力。

（三）日本：最终向美国看齐

1.从版权法转向专利法

计算机软件于1985 年被纳入日本版权法保护范畴。此前，针对计算机软件保护问题，日本国内一直存在两种声音：一部分学者主张专门立法；另有观点主张效仿美国，致力于对版权法加以修改。该国通产省依据计算机软件的自身特性，例如客体范畴、权限属性和权利主体等因素，着手进行专利权保护路径的铺垫。但1978 年修订的专利法第2条仍认为计算机软件仅是对自然规律的利用，从而将其排除在专利法保护对象之外，明确计算机软件不属于专利主题。当时，计算机软件仍被视为数字公式。因此，不属于专利法保护客体范畴。但是该国高等法院又对此留有缺口，指出如果涉案客体在本质上是帮助人类完成智力活动或提供了技术手段，取代由人类进行的智力活动便可构成发明。后来，日本法院也通过对“人工智能算法专利”的系列判决初步形成对于算法可专利化的立场。

2.整体审查原则

“整体审查原则”成为日本计算机软件专利的审查标准。日本《计算机程序发明的审查基准之一》（1975）规定，软件与计算机硬件共同实现操控计算机后方可成为专利主题。1982 年出台的《关于微计算机应用技术发明的运用指导》认为，从软件与硬件的整体看，如果计算机软件可依指令实现特定功能便具有可专利性。就此，1988 年日本特许厅发布《关于计算机发明的审查方法》对前观点加以细化，并将1975 年、1982 年和1988 年的三个审查标准整合，统一形成新的审查标准［6］。

《特定领域的审查应用指南》降低了计算机软件专利申请门槛。日本《特定领域的审查应用指南》（1997）明确下列软件可视为对自然规律的利用，即能控制硬件或者相关操作、借助硬件处理相关操作和以硬件为基础进行信息处理。该指南一方面将计算机程序和数据结构的记录介质也确定为发明；另一方面在旧概念的基础上明确了有关发明的基本概念［7］。简言之，日本在计算机软件可专利问题的路径基本沿用美国的成功经验。

二 探本：底层智能算法专利化的必要性与可专利性基础

（一）底层智能算法专利化的必要性

回归当下，保护算法表达抑或内在逻辑，选择公开抑或秘密，成为摆在权利人面前的两难问题。实践表明，著作权法无力保护底层智能算法核心要义——逻辑思想，保护期限带来权利风险，使现实走向过分限制创新或者重复保护的两个极端。法国首次确定表演权的“身后（post mortem auctoris）保护”模式，《伯尔尼公约》将该制度推广至全世界大部分国家，作者去世后50 年的权利保护期成为普通规则。德国在此背景下将著作权法保护期限延长至70 年，1993 年欧盟《版权保护期限指令》也将该期限纳入其中。而商业秘密法亦带来私法自治与公共权利的激烈冲突，引发严重的社会伦理问题。于此形势下，亟须寻找第三条路径以权衡保护与创新。专利法路径以公开换保护，或将是当下最为适宜的选项。

以公开换保护是应对底层智能算法不可解释性问题的迫切需要。在商业竞争中，“信息投毒”致使底层智能算法丧失数据过滤能力，道德算法或将面临被欺骗风险。“信息茧房”诱发算法受众认知视角狭隘病症，并固化社会阶层，诱发社会阶层撕裂等严重后果。算法不可解释性带来的社会问题正挑战人类伦理底线。底层智能算法伦理风险是不可解释性的病灶所在。公开算法、消除算法黑箱和算法歧视或将成为源头治理的有效途径。底层智能算法公开，能从根本上将算法内部运行规则置于大众监督之下，即可因此赢得较高的可理解性和可解释性，治愈公众认知“白内障”，打破存在于社会层面的信息孤岛，促进社会公平正义。

底层智能算法专利化是推动技术创新的现实需要。算法发展的本质是技术创新，自然适用保护创新之法，即知识产权法［8］。算法创新，是数字经济得以持续发展的基础，也是促进传统工商业数字化转型的基础支撑。授予底层智能算法专利权，细化对计算机程序的保护为对底层智能算法的保护，更有利于促进未来我国人工智能产业政策与国际接轨，留有交易相对人可在他人劳动的基础上应用自身数据资源进行训练并继续开发新人工智能产品的余地［9］。同时，提高同领域内算法设计人员的创新效率并降低创新成本，有效规避商业秘密保护模式易引发的将智力资源雪藏之弊端。

（二）底层智能算法专利化的哲学基础

“产权劳动理论”为底层智能算法专利法保护制度提供了理论基础。该理论从知识产权起源角度论证知识产权权利来源合乎自然理性，从而说明了对知识产权给予充分法律保护的正当性理由［10］。深层次的哲学基础是以亚当·斯密（Adam Smith)为代表的“自然法财产劳动学说”，它指出，人通过劳动获得的财产与所有其他财产的最初根源一样，是神圣不可侵犯的［11］。文艺复兴运动开阔了大众视野，以一种理性的方式审视人与世界。洛克（John Locke）在“产权劳动理论”的基础上发展“自然财产劳动学说”。作为古典自由主义思想家，洛克在其《政府论》中系统地发展了“自然法的财产权劳动学说”，他认为政府的目的在于保护私有财产，劳动作为劳动者无可置疑的财产，除了他自己，没有人对其施加了劳动的东西享有权利，但至少应当在公有中为他人留下足够而良好的部分［12］。

“人格权理论”在一定程度上巩固了底层智能算法专利化的学理基础。黑格尔将财产权纳入人格学说的研究范畴，认为“财产是人发展自身的体现，也是人自身实践的终极目标”［13］，他还认为“人有权把他的意志体现在任何物中，使该物成为我的东西”［14］。这些观点正好迎合了知识产权人格权理论主张，认为“通过我们的能力和创造性的开发，我们的人格充分地体现在自身的智力产品中”［15］。换言之，专利权是通过确定人类精神财产中的人格属性来展现发明人在该权利中的主体意识，财产属性是发明人人格属性的重要组成部分。该理论巩固了底层智能算法专利化的正当性基础，为算法的经济价值属性提供了哲学依据。

（三）底层智能算法的智力成果属性

底层智能算法属于人类智力成果，承载着来自算法研发者、数据贡献者和技术经营者等多元社会主体的智力投入，具有高技术价值和社会价值。

研发者的智力转化。智能算法的顶层设计、算法实现和算法训练过程中都需要研发者投入智力。在算法设计环节，要求研发者具备扎实的数学功底、逻辑思维和分析能力，还需精通一系列算法设计的理论和规则，要求高智力投入；底层智能算法的实现需要算法设计者和代码实现者展开精密的团队合作，不仅仅是个体的智力输出，更是社会团体智慧的孵化；算法训练是将算法智力与环境智力强力连接的过程，训练结果的不确定性要求设计者和实现者保持不间断的智力供给，纠偏、反馈与再造过程让智力成果再次成为一种非必然结果。人类智力投入于智能算法，转化为原生底层智能算法的初始智力，化为智能算法的智力源泉。

数据制造者的智力投入。数据“滋养”智能算法，数据是用户属性的承载者，亦成为底层智能算法智力贡献者之一。在数据生产环节，数据要素成为主体价值的承载者。例如，平台的用户痕迹被记录为代码化的主体认知标签；企业采购清账单间接反映其成本管理智慧，数据要素已不仅是客观的事物表述路径，更是高主观性的智力倾注；在数据传送环节，集中体现数据制造者的资源分配智慧。环境数据的输出，是主体智慧转化为客体智慧的过程，不仅是对数据价值负载作均衡考量，更是对客体智力持续的供给。底层智能算法作为数据接收者，会对被承载的智力进行改造，使之内化为自身智力构成；在数据使用环节，底层智能算法持续改造人类智慧。底层智能算法对关键数据加以改造后内化为自身系统的营养，决定着算法系统后期的进化走向。

技术经营者的商业智慧加持。在数字经济发展浪潮中，以人工智能为代表的新兴技术所扮演的社会角色越发重要。我国人工智能产业保持高速发展态势，市场上不断涌现出众多不乏国际竞争力的优秀企业，截至2021 年年底，中国泛人工智能企业超过七千家。以百度公司为代表的企业在自动驾驶汽车行业崭露头角，成为国内自动驾驶技术的领军者；以美团公司为代表的平台企业，引领我国线上经济的持续繁荣。数字经济的发展，不能仅仅归功于算法设计者，亦得益于我国技术经营者的商业智慧加持。

（四）底层智能算法的专利“三性”

底层智能算法符合专利审查属性之“三性”规定。现行专利法要求对专利客体进行实质审查，即发明专利必须具备实用性、创造性和新颖性。

从效能层面看，底层智能算法的实用性不仅表现在与硬件系统搭配，在特定领域获得特定的技术效果［16］，提高生产效率,解放人类双手。它还被广泛用于制造、服务和公共事务管理等多领域多场景中，助力应用底层算法功能的实现。

从进化层面看，底层智能算法于环境交互过程中持续发育，明确最合理的输出边界，再次淘汰、优化运算，拾级而上，最终进化为另一更优的次生底层智能算法。该过程集中展现了人类创造力，蕴含丰富的使用价值和技术价值。其代码的全局表达亦表现出人们智慧的创造能力。因此，底层智能算法具有创造价值。

从算法进化层面看，底层智能算法蕴含新颖性。细分行业的关键参数各有千秋，底层智能算法与行业融合表现出具体特性。在被应用于具体行业后，原生底层智能算法的内在逻辑发生改变。相较上一版本而言，它有与众不同的逻辑结构和逻辑表达。此外，其创造物——次原生底层智能算法具有很强的不确定性，且拥有原生底层智能算法不可比拟的先进性和一定的风险性。因此，新颖性是底层智能算法在发育与进化过程中持续保持的特性。

三 回归：底层智能算法专利化制度回应

底层智能算法是一种特殊的算法，学界在算法是否为“人类智力活动的规则与方法”问题上一直争论不休，各国在实务中亦默契地保持否定态度。底层智能算法的跨行业通用性与可复制性也给其专利化增添了诸多阻力。鉴于此，笔者认为可从立法、执行和司法层面展开制度安排，助力实现底层智能算法专利法保护。

（一）立法层面的安排

1.专利法部分条款的微调

明确底层智能算法专利主题法律地位。“智力活动的规则与方法”不可成为专利主题，这是我国专利法第二十五条第二款对专利申请的禁止性规定。此智力活动的规则与方法之主体是为何？底层智能算法作为人类智力成果，其与私法主体，即自然人、法人及非法人组织，具有强附庸关系，该点已于专利法第六条、第八条和第十条中明确。因此，立法上将底层智能算法纳入专利法所指权利客体范畴亦存在可能性。鉴于此，底层智能算法专利主题的法律地位应当在立法层面得到明确。这是专利化制度建设的第一步，也是可获得专利法保护的重要前提。底层智能算法已非新兴事物，它具有抽象性和不可量化性，并发挥着至关重要的社会功能。因此，有必要对该法第二十五条第二款的强制性规定进行必要补充。例如，增加新条款或发布司法解释：“智能算法及其生成物在具备实用性、创造性和新颖性的基础上，不适用本条款”。此举旨在将算法纳入可专利范围，明确底层智能算法可专利与否的界限，降低专利审查复杂程度，促进智能算法技术的长足发展。

特别限缩底层智能算法专利权保护期限。我国专利法第二十四条将发明专利的保护期限设定为20 年，但是，鉴于智能算法发展周期远远短于传统产业之现实，该权利期限明显欠缺合理性，极易造成社会智力资源的浪费。基于此，笔者认为，将相关专利权保护期限设定为3 至5 年较为适宜，最长不可超过7 年，以此应对“专利丛林”泛滥风险。在操作层面，可依据其适用范围和权利成本设定具体适用标准。例如，全行业通用的底层智能算法保护期限应明显短于某单一行业局部应用之权利期限；应用于社会公共领域的底层智能算法保护期限应短于私人领域应用之权利期限；高研发成本的底层智能算法权利期限应短于低成本之权利期限。同时，仍需考虑建立底层智能算法专利化环境评估机制，将保护期限内的环境评估结果设为决定权利期限长短的重要权重。

2.《专利审查指南》的完善

变算法整体审查为底层智能算法个体审查。智能算法呈现层级性分布，底层智能算法具有相对独立性。学术界有观点认为智能算法不能单独作为专利权客体，必须与硬件组成完整的技术方案才能进入专利审查视野。实务中也存在对现有技术进行改造的情况，要求在技术整体上给出将模型应用到该技术领域或相近技术领域的启示［17］。上述观点得到我国2021 年生效实施的《专利审查指南》的支持。该指南第九章第六节强调“整体审查原则”，要求审查时将权利要求的所有内容作为一个整体审查。《欧盟专利审查指南》也提出了相同的要求，以此考察算法是否构成技术方案。笔者认为，无论是我国《专利审查指南》抑或《欧盟专利审查指南》均将算法与硬件系统合并作为完整的技术方案进行审查的做法系出于充分发挥技术方案功能的考量，具有其合理性。然而，底层智能算法作为独立运行的算法模块，具有强通用性和独立性。同时在实践中，相对于算法主体而言，硬件权利主体基本技术优势跨越权力域并非难事。因此，将其与硬件系统视为整体的技术方案作为审查前提条件不仅会增加审查难度，同时也会引发硬件权利主体抢占申请的乱象。故而，在《专利审查指南》中应当明确针对底层智能算法的整体审查原则基本应当是该算法自身作为一个整体发挥技术效果的审查，而非与其他硬件模块组合的审查。

建立算法代码库以提升“三性”审查效能。底层智能算法和计算机软件存在类似性，即生命周期较短，更新速度较快，因而对审查周期提出了不小的挑战。“三性”审查的重点与难点在于新颖性和创造性，影响二者审查效率的关键因素是对过往数据的掌握。我国专利法第二十二条将新颖性定义为“非现有技术”，第三款将创造性定义为“同申请日以前的已有的技术相比，该发明有突出的实质性特点和显著的进步”，因此在审查时必须与以往的申请材料比对。但是，申请人提供的材料往往具有片面性，以致相关人员对申请材料的审查多止于形式。实用性的审查是建立在应用的可能性和应用的效果上，前者以应用场景和用户数为考察指标，后者以预期经济效果为参数，均需要量化的数据指标作为参考，代码库的建设能很好地满足记录和查询需求。由此观之，在全国范围内录入专利代码，构建算法专利代码库有其必要性与实用性。收集和鉴别与算法相关的现有技术信息并广泛通报已经受理专利申请信息，权利主体通过该途径履行底层智能算法公开和专利文献的强制公示义务。从算法代码的来源和重复率二个方面来切实提升审查效率，降低审查误判率。此举亦有助于解决当前专利审查期过长和审查费用过高等相关问题。与此同时，审查部门需要与商业秘密保护部门建立协同与共享机制，加强对开源者以及商业主体的专利权保护［18］。

3.相关配套制度的建立

构建授权报备制度以规避重复保护风险。底层智能算法不是实际面对用户的算法，也非实现“自主智能体”所对应的“通用智能算法”［19］。笔者认为，底层智能算法是“智能算法的算法”，它是智能算法的顶层设计和底层逻辑，具有高度抽象性。其标准化程度较高，亦具有高行业通用价值，可复用性远超于通用层和应用层。跨行业复用或将诱发重复保护问题。以道德算法、进化算法和遗传算法为代表的底层智能算法可在不同行业的不同具体场景中被借鉴和复用。例如，道德算法可应用于自动驾驶汽车紧急路况处置，亦能被借鉴植入无人机作业。那么，汽车制造业的道德算法予以专利化后，于航空飞行业再次申请专利，其是否违背该制度创设之初衷？进化算法和遗传算法仍是优化算法，其行业通用程度更高，即基于数据的丰富从一模型修正为另一更高效率的算法模型，它配以具体应用场景便能摇身一变，那么再次以此申请专利即是对专利权的滥用。其直接后果是同一权利分配于不同的权利人，若二者产生权利冲突，又当如何处理？于此情景下，有必要建立底层智能算法授权报备制度，即被授权人使用该底层智能算法需经国家公权部门审核与备案后方能进行，以此控制同一底层智能算法在不同行业内重复申请专利。

推进建立算法合理使用制度。合理使用制度旨在限缩对算法侵权行为的判定标准，权衡社会智力权利与私人专利权的冲突，协调算法权利人与算法授权的矛盾。尽管目前算法的确定性不可能应对所有合理使用情形，亦可尝试在更有限的范围内部署算法［20］。算法合理使用提供的应是最低限度的合理使用，而非最高限度的合理使用［21］。笔者认为，可在该制度初创期适度借鉴美国“四要素平衡法”［22］，从功能性合理使用和表达性合理使用两个维度进行制度创设。功能性合理使用，即让渡实用性至关重要或维持竞争性生产成本所必需的功能于权利人以外的其他社会主体，允许其在法定范围内使用该算法功能而不构成权利侵害，是对底层智能算法公开后功能借鉴有效性的一种宽容和限制。表达性合理使用是对底层智能算法逻辑策略的表达结构的限制，其底层的通用性决定非权利主体的借用亦有控制的必要性。功能性合理使用的标准应当是明确的，表达性合理使用的空间应当具有一定弹性。

（二）强化行政执法力度

建设算法专利执法队伍。联合执法常态化已成为当下专利行政保护顺利进行的阻碍，常规化的联合执法导致的直接后果是多头执法或者不执法。笔者认为，可从两方面解决此问题：在制度层面，应该建立以专利局为首，联合网监等多个部门的权责明确的算法专利保护联合行政管理机制。尝试初设专利执法委员会，以协调全国算法专利执法统筹工作。在操作层面，专项执法和常态化联合执法并行，以弥补不执法或者乱执法的弊端。欲建立该机制，相关执法人员的专业素质培养成为摆在我们面前的第一任务。尽管近年来知识产权法院的硬件设施陆续建构完毕，但是以专利素质为主的软件部分却仍然与海外诸国保持着较大差距。因此，为应对国际知识产权竞争带来的巨大挑战，我们必须在提升执法人员的专业素养方面狠下功夫，要加强技术知识的普及，使其能够熟练掌握算法专业知识。

构建算法双轨认证机制，突破规制与重复保护之困局。一方面，继续深入推进“放管服”，应用规制算法约束底层智能算法，于算法运行中植入公钥。当私钥算法触犯公钥算法设定的“规则”时，将该“行为”记录在案并作为协会经政府授权下审查算法合规性的依据之一，实现在协会层面的合规认证。另一方面，底层智能算法创新的实质是对算法的再造，确保其具备新颖性和实用性。应当结合用户的评判标准和政府职能部门管理标准作为评价依据。在系统层面加入算法创新评估入口，实现在算法创新评估时达成底层智能算法保护的目的。明确人工智能行业专利最低技术标准，建立专利规范体系，促使双轨机制与专利申请机制超融合助力人工智能算法良性发展。

（三）完善专利侵权司法保护

尝试推动举证责任倒置制度。底层智能算法不是普通的劳动产品，它是人类智力转化的结果。原生底层智能算法在未经授权下被使用的情况时常难以被发现，这便加大了侵权认定的难度。通用层算法和应用层算法在底层智能算法指挥下建立民事法律关系，一旦在受数据污染后实施侵权行为，其影响范围之大不可不预判。在产品责任机制下，由权利人承担举证责任势必加大权利救济的难度，侵权责任或将无法被追究。鉴于此，可以在底层智能算法专利侵权举证责任分配上尝试施行举证责任倒置制度，以减轻被侵权人权利救济难度。

强化对专利权滥用行为的司法打击力度。当下，我国反垄断法缺乏专门针对专利权滥用的司法规制途径，而仅适用一般垄断行为的司法救济规则。专利法第五十三条在一定意义上属于间接规制专利权滥用的法律规定，总则第二十条又引用反垄断法对滥用专利权加以适用，该点在反垄断法附则的第五十五条得到呼应。2020 年修订的《关于禁止滥用知识产权排除、限制竞争行为的规定》作为应用细则仅对严重违法情形规定以罚款处罚。然而，算法专利垄断所带来的负面效应已不满足于经济层面，它更是在人类生命健康、公共安全和全球治理等重要领域发挥着深刻影响。底层智能算法因其受众不特定和影响范围之广，涉及危害公共安全问题也不在少数。例如，在2009 年至2018 年，英国国家健康系统的乳腺癌筛查调度软件出现预测误差，导致约45 万名68 岁到71 岁的女性失去最后一次进行乳腺癌检查的机会，可能使135 人至270 人提前死亡［23］。因此，底层智能算法侵权或将超越司法规制藩篱，仅从经济层面展开救济是否能做到罚当其过仍存在疑问。研究算法专利滥权行为的刑罚衔接具有重要学术价值和社会意义。

除此之外，底层智能算法侵权纠纷的司法管辖、审议程序的应用、知识产权法院配套建设以及司法队伍专业素质的培养等诸多问题仍然是摆在我们面前亟须研究的难点，限于本文篇幅，此处不再赘述。

人工智能算法作为数字经济的核心驱动力，正处于时代发展的风口浪尖。世界技术寡头对智能算法专利化态度不一，我国对相关法律作了修订，将客体“三性”视为审查圭臬。在国家互联网信息办公室联合中共中央宣传部等九个部门印发的《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》中亦明确指出要坚持技术创新，大力推进算法创新研究工作，保护算法知识产权，提升算法的核心竞争力［24］。作为其内核的底层智能算法属于人类智力成果，蕴含经济价值与社会价值，具备知识产权保护的现实紧迫性。实践中，人们在三种保护路径的选择上作出过诸多尝试后发现，虽然专利权法保护路径存在一定缺陷，但依然是可行方案中最为稳妥的选项。

人工智能领域的立法是对技术发展与人类关系的预判，是对未来的立法。需要我们立足于当下，抓住时代机遇，充分发挥社会主体多层级协同机制的能效，科学促成产学研融合，助力数字经济与实体经济协调发展。要求我们借鉴国外先进法学研究成果和成功实务经验，力图绕道超车，抢占时代发展先机，尽快实现从“跟跑者”向“领跑者”的历史跨越。