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人工智能技術(shù)對專利制度的挑戰(zhàn)與應(yīng)對

2019年12月5日 來源:機器人網(wǎng)  瀏覽 1029 次 評論(0)

人工智能技術(shù)作為人類的一項發(fā)明創(chuàng)造,本身具備了一定的創(chuàng)造力。無論是專利法治實踐還是理論研究均無法否認(rèn),在弱人工智能時代,人工智能技術(shù)兼具發(fā)明創(chuàng)造工具和發(fā)明創(chuàng)造方案的提供者的雙重身份。由此導(dǎo)致人工智能技術(shù)對“創(chuàng)造性判斷”“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”“隱性知識”等專利要素產(chǎn)生了實質(zhì)性影響。鑒于人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,我國專利法有必要在制度設(shè)計層面,圍繞“創(chuàng)造性”“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”以及“深度學(xué)習(xí)技術(shù)下的發(fā)明創(chuàng)造”等要素,重新思考人工智能的法律定位問題以及整個專利法體系的重構(gòu)方向。

整個知識產(chǎn)權(quán)制度都是為保護(hù)人類的智慧成果而設(shè),而專利制度正是對于人類智慧成果中的重要組成部分——科學(xué)技術(shù)的發(fā)明創(chuàng)造——進(jìn)行保護(hù)的制度。這一制度的有效運行,有賴于保障有價值的專利獲得授權(quán),這一功能是通過“創(chuàng)造性”條款實現(xiàn)的。因此現(xiàn)代專利制度,無一例外都對創(chuàng)造性提出了要求,歐美日韓以及中國莫不如此。創(chuàng)造性已經(jīng)成為專利制度中重要的條款之一,它是技術(shù)經(jīng)由檢驗和篩選上升為專利的過濾器。然而,人工智能的創(chuàng)造能力遠(yuǎn)比我們想象的更為發(fā)達(dá)。例如:新晶體的獲得一直被認(rèn)為偶然因素和不可控因素太多而難以預(yù)期,晶體生長的條件與晶體結(jié)構(gòu)之間并不存在顯而易見的關(guān)聯(lián)性。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展以及作為學(xué)習(xí)素材的源數(shù)據(jù)的積累,人工智能的創(chuàng)造能力會不斷增強,人類在發(fā)明創(chuàng)造上相對于人工智能的優(yōu)越地位似乎也將動搖。或者樂觀地說,人類的發(fā)明創(chuàng)造將在人工智能助力之下更加容易。2016年,美國科學(xué)家通過運用人工智能機器學(xué)習(xí)算法,對近4000次不同反應(yīng)條件下合成晶體實驗的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法,進(jìn)而成功預(yù)測了新的有機模板化無機產(chǎn)品的形成條件。實驗結(jié)果表明,機器學(xué)習(xí)算法建議的反應(yīng)條件的成功率達(dá)到89%,而材料化學(xué)家的成績也只有78%。由此可見,機器學(xué)習(xí)算法比有經(jīng)驗的材料化學(xué)家的水平還要高。雖然這一實驗仍然無法證明人工智能具備了獨立的創(chuàng)新能力,卻毫無疑義地證明了人工智能可以輔助人類進(jìn)行更有效地發(fā)明創(chuàng)造。在人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展下,我們可以預(yù)想到,未來的人工智能技術(shù)將深入推進(jìn)事物的發(fā)展與創(chuàng)造,甚在很大程度上挑戰(zhàn)各國的專利權(quán)保護(hù)體系。

但人工智能作為具有智能算法的科技成果,已經(jīng)可以輔助人類進(jìn)行發(fā)明創(chuàng)造(前文所引的制備晶體的實例已經(jīng)證明這是已經(jīng)發(fā)生的事實)。遠(yuǎn)期來看,隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,一旦人工智能可以獨立地進(jìn)行某些發(fā)明創(chuàng)造,人工智能將成為人類的后的發(fā)明。當(dāng)然,強人工智能的出現(xiàn)尚需時日,筆者暫不做深入分析,而弱人工智能技術(shù)在發(fā)明創(chuàng)造中的使用已經(jīng)成為“正在發(fā)生的歷史”的當(dāng)下,其對于專利的創(chuàng)造性標(biāo)準(zhǔn)的挑戰(zhàn)亟待討論。如果人工智能技術(shù)在創(chuàng)新能力上逼近甚超越人類,它無疑將改寫人們對專利制度的現(xiàn)有認(rèn)知。面對這一重大變革,我國專利制度有必要明晰人工智能在推動專利制度變革上存在哪些論爭,梳理人工智能技術(shù)對專利制度的哪些方面構(gòu)成具體挑戰(zhàn),進(jìn)而明晰我國專利制度的改革方向。

一 、人工智能技術(shù)推動專利制度變革的論爭:實踐與理論的雙重碰撞

一般認(rèn)為,專利制度旨在通過對發(fā)明創(chuàng)造授予專利權(quán)激勵發(fā)明創(chuàng)造,從而推動社會的技術(shù)進(jìn)步。該制度伴隨人類技術(shù)的進(jìn)步而產(chǎn)生,并隨著技術(shù)的進(jìn)步不斷發(fā)展。專利制度與技術(shù)的發(fā)展具有天然的聯(lián)系。但是,人工智能對于專利制度的挑戰(zhàn)卻是根本性的。人工智能出現(xiàn)之前的發(fā)明創(chuàng)造得到的技術(shù)僅是發(fā)明的客體。一旦人類完成了發(fā)明,其僅以產(chǎn)品本身發(fā)揮作用。而人工智能則不同,它固然是人類智慧的結(jié)晶,但其發(fā)明創(chuàng)造作用的發(fā)揮并不是僅僅體現(xiàn)在產(chǎn)品本身,更體現(xiàn)在它輸出的創(chuàng)造結(jié)果。簡單來說,在人工智能時代,人工智能技術(shù)不僅僅是發(fā)明創(chuàng)造活動的工具,還是發(fā)明創(chuàng)造方案的提供者。與傳統(tǒng)的專利發(fā)明相比,人工智能技術(shù)在一定程度上脫離了人類創(chuàng)造活動的智力局限,它不僅是人類的發(fā)明物,同時還要扮演發(fā)明人的角色。在此意義上,人工智能不是人類手足耳目的替代或延伸,而是對于人類腦力的延伸甚某種程度上的替代。這一根本性的特征,恰恰擊中了專利制度核心的要害——鼓勵創(chuàng)造與保護(hù)創(chuàng)造。目前看來,人工智能技術(shù)在推動專利制度變革上已然引發(fā)了以下實踐與理論論爭。

(一)弱人工智能背景下的發(fā)明創(chuàng)造

根據(jù)人工智能與發(fā)明的關(guān)系,從機器在發(fā)明創(chuàng)造活動中的應(yīng)用場景出發(fā),可以把人工智能技術(shù)在終發(fā)明成果中的作用劃分為兩類:人工智能技術(shù)獨立完成的發(fā)明和將人工智能技術(shù)作為創(chuàng)造工具的發(fā)明。前者被視為“強人工智能”下的發(fā)明創(chuàng)造;后者則被稱為“弱人工智能”下協(xié)助發(fā)明創(chuàng)造。以此為區(qū)分標(biāo)準(zhǔn),筆者目前所探討的人工智能發(fā)明創(chuàng)造活動主要是指“弱人工智能”下協(xié)助發(fā)明創(chuàng)造。

“弱人工智能”尤指具有推理和解決問題能力但并不具備自主意識的人工智能,其往往聚焦于單一任務(wù)本身,只能輸出結(jié)果但并不理解待處理的問題。一般認(rèn)為弱人工智能具如下特點:(1)對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的依賴。目前幾乎所有的人工智能系統(tǒng)都需要首先進(jìn)行人工形式化建模,轉(zhuǎn)化為一類特定的計算問題(如搜索、自動推理、機器學(xué)習(xí)等)進(jìn)行處理。(2)環(huán)境遷移能力和自適應(yīng)能力弱。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)和深度學(xué)習(xí)算法的提出與應(yīng)用,推動了很多特定領(lǐng)域機器智能水平的快速發(fā)展(如語音識別和圖像分類性能的快速正是得益于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練),帶動了新一輪智能技術(shù)研究和創(chuàng)新的熱潮。然而,深度學(xué)習(xí)的優(yōu)越性能仍然限于特定領(lǐng)域,其實現(xiàn)依賴大量標(biāo)記樣本,而且主要是離線學(xué)習(xí),它的環(huán)境遷移和自適應(yīng)能力較差。(3)沒有自我意識和想象力。不能夠自動地認(rèn)知自我、體驗自我,并產(chǎn)生對主體自身、外部的情感意識及價值行為。

目前我們對人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用,只能處于弱人工智能時期伴生式發(fā)明創(chuàng)造。例如:2016年5月,谷歌的DeepMind團(tuán)隊開發(fā)的“神經(jīng)編程解釋器”(NPI)。這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自己學(xué)習(xí)并且編輯簡單的程序,可以取代部分初級程序員的工作了。這表明人工智能研究超越了簡單模仿人類的階段,具備了初步的智能思考的能力,其自主性大為增強。人工智能已經(jīng)作為科技研究中的一種高效工具,逐漸出現(xiàn)了人工智能替代發(fā)明人進(jìn)行發(fā)明創(chuàng)造的萌芽。以創(chuàng)新難度風(fēng)險的生物醫(yī)藥領(lǐng)域為例,2007年劍橋大學(xué)生物學(xué)家Steve Oliver利用人工智能機器人分析文獻(xiàn)數(shù)據(jù),預(yù)測了酵母菌基因的新功能,正確9個,僅錯誤1個。該團(tuán)隊2018年1月又利用人工智能發(fā)現(xiàn)了牙膏中成分三氯生可以靶向DHFR酶治療瘧疾。在化學(xué)合成中人工智能也大放異彩,德國威斯特法倫威廉大學(xué)與上海大學(xué)團(tuán)隊報道了用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及人工智能算法規(guī)劃新的化學(xué)合成路線。它可以達(dá)到合成化學(xué)家的水平,被譽為化學(xué)合成領(lǐng)域的“AlphaGo”。對于上述領(lǐng)域的發(fā)明創(chuàng)造活動,現(xiàn)行專利法多是將“弱人工智能技術(shù)”作為一種發(fā)明工具來對待。實際上,弱人工智能技術(shù)對發(fā)明創(chuàng)造的作用與日俱增,甚在某些情況下,發(fā)明創(chuàng)造的產(chǎn)生在某種程度上依賴于人工智能技術(shù)的獨特優(yōu)勢。故此,在人工智能時代,弱人工智能技術(shù)的功能將改變專利制度的實際治理方式。

(二)超越專利范疇的影響:來自人工智能的發(fā)展

人工智能的思想早來源于圖靈,1950年他提出了圖靈測試,如果一臺機器能夠與人類展開對話(通過電傳設(shè)備)而不能被辨別出其機器身份,那么稱這臺機器具有智能。1956年,美國達(dá)特茅斯學(xué)院的約翰·麥卡錫與10位相關(guān)領(lǐng)域的專家討論了兩個月后,次正式使用了人工智能這一術(shù)語,標(biāo)志著人工智能這一新興學(xué)科的正式誕生。但在現(xiàn)代法治視閾下,人工智能技術(shù)的法治化,要求我們必須清晰地界定其概念,以保證立法范圍的明確性。為此,關(guān)于“人工智能技術(shù)”范疇的界定,就成為我們明晰人工智能技術(shù)與專利制度關(guān)系的出發(fā)點和依據(jù)。

2016年3月,谷歌旗下DeepMind公司研發(fā)的人工智能機器人AlphaGo以4:1戰(zhàn)勝了圍棋冠軍、職業(yè)九段李世石;2017年5月,AlphaGo又以3:0的*戰(zhàn)績戰(zhàn)勝中國棋手職業(yè)九段柯潔。自此,人工智能的超高計算能力引起了全社會的廣泛關(guān)注,甚在某些密集勞動領(lǐng)域和大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域已然超越了人類大腦的運算能力。例如:工業(yè)機器人替代初級人類勞動力的現(xiàn)象已經(jīng)普遍發(fā)生;華爾街的股票分析師也正在被人工智能分析軟件所代替(后者可以在數(shù)秒之內(nèi)完成股票分析師數(shù)月的工作);人工智能應(yīng)用于法律咨詢業(yè)務(wù)可以代替律師完成80%的咨詢業(yè)務(wù);人工智能應(yīng)用于語音識別可以近乎自然語言的形式與人類交流;人工智能應(yīng)用于自動駕駛,谷歌、百度都已經(jīng)有車型問世并進(jìn)行了道路試驗。對此,有人為此歡呼,認(rèn)為人工智能開啟了新的時代。有人為此憂慮,人類作為生物的優(yōu)越感正在被人工智能機器人所取代。也有論者從現(xiàn)象倫理學(xué)的角度,認(rèn)為“人工智能技術(shù)的倫理討論不僅涉及一般性的技術(shù)倫理問題,而且涉及未來可能具有自主意識和行為能力的人工智能體所產(chǎn)生的特殊倫理問題”。但不管對人工智能持何種態(tài)度,人類已經(jīng)不可逆轉(zhuǎn)地邁向了人工智能時代。但是,上述現(xiàn)象僅僅在闡述一種工具性競爭的結(jié)果。這如同人類以往的發(fā)明一樣,汽車是對人類腳力的替代,電動工具是對人類雙手的替代,下棋、法律咨詢、語音對話和駕駛汽車都是人工智能對人類的模仿。可以說,人工智能只是在效率上更高一籌,并不能改變事物的本質(zhì),更無法像人類思維發(fā)明、創(chuàng)造出新的事物。因此,人工智能機器人僅僅旨在人類常規(guī)腦力勞動,進(jìn)而工作效率。但發(fā)明創(chuàng)造需要大量的創(chuàng)新性思維、發(fā)散思維和跳躍性思維,甚訴諸多年的經(jīng)驗和模糊的直覺,這些都是人工智能難以企及的領(lǐng)域。

進(jìn)入21世紀(jì)以來,人工智能技術(shù)獲得了巨大進(jìn)步。但人工智能今尚無統(tǒng)一的定義。蔡自興認(rèn)為,人工智能技術(shù)應(yīng)當(dāng)從三個方向加以界定:在物理層面,人工智能技術(shù)是指能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)的機器;而在學(xué)科分類領(lǐng)域,人工智能學(xué)科是計算機科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器的一個分支。它的近期主要目標(biāo)在于研究用機器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù);在人工智能能力優(yōu)化方面,它是智能機器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的功能如判斷、推理、證明、識別、感知、理解、設(shè)計、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動。“人的智能的核心在于知識,智能表現(xiàn)為知識獲取能力、知識處理能力和知識運用能力。”但是,上述關(guān)于人工智能的界定,只是技術(shù)層面的概念處理。實際上,人工智能技術(shù)總是與具體領(lǐng)域相關(guān)聯(lián)而產(chǎn)生具體的技術(shù)特征。尤其在知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域,學(xué)者們也對人工智能技術(shù)的概念界定作出了貢獻(xiàn)。吳漢東教授認(rèn)為,人工智能是一門關(guān)于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的科學(xué)技術(shù),其研究領(lǐng)域主要涉及機器學(xué)習(xí)技術(shù)、自然語言處理技術(shù)、圖像處理技術(shù)和人機交互技術(shù)。而朱雪忠教授認(rèn)為,人工智能的不同類型、特征決定了它的具體含義。它可以通過被賦予認(rèn)知、創(chuàng)造、學(xué)習(xí)、進(jìn)化和交流的能力,來完成之前由人類所完成的工作。智能不是一維的,而是一個結(jié)構(gòu)豐富、層次分明的立體空間,具備各種信息處理能力。因此,人工智能技術(shù)與專利權(quán)的碰撞,實際上是在改變專利技術(shù)內(nèi)在創(chuàng)新結(jié)構(gòu)的具體構(gòu)成。人工智能技術(shù)概念的上述分歧,迫使我國推進(jìn)人工智技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一。2018年1月,中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院等單位在《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書(2018版)》中對人工智能作出如下界定:利用數(shù)字計算機或者數(shù)字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能,感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲得結(jié)果的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。

上述定義從不同角度對人工智能范疇進(jìn)行描述,側(cè)重各有不同,但上述人工智能的定義中都包含了“人工智能是模仿人類智能,輸出智能結(jié)果的技術(shù)”這一核心要素。為避免這一基本概念問題上產(chǎn)生不必要的紛爭,筆者涉及的“人工智能技術(shù)”將緊扣這一核心要素,并將清晰地證明人工智能的發(fā)展歷史實際上就是人工智能模仿人類智能的過程。

(三)人工智能技術(shù)影響專利制度的理論論爭

關(guān)于人工智能對于專利制度的挑戰(zhàn)與影響,國內(nèi)學(xué)者們較多地將注意力聚焦于兩個方面:一是智能機器人的主體資格問題;二是人工智能生成物的知識產(chǎn)權(quán)客體范圍問題。對這一問題,王遷認(rèn)為,對于人工智能生成的成果,盡管在表現(xiàn)形式上是與人類創(chuàng)作的作品類似的作品,但由于應(yīng)用算法、規(guī)則和模板的普適性,不能體現(xiàn)成果的獨特性,因而不能構(gòu)成作品。我國法律保護(hù)作品之間的創(chuàng)意性和差異性,“作品是一個客觀存在,不能因為產(chǎn)生作品的主體具有特殊性,而否決作品本質(zhì)。”因此,鑒于人工智能所創(chuàng)作的作品符合上述兩個特征,我國應(yīng)當(dāng)認(rèn)可人工智能創(chuàng)作的作品之版權(quán)。而在專利領(lǐng)域,也存在人工智能產(chǎn)生的技術(shù)成果是否能夠獲得專利的問題,并由此產(chǎn)生一個附隨式疑問——人工智能是否可以作為發(fā)明主體的問題?朱雪忠認(rèn)為,只要人工智能的技術(shù)成果符合專利法關(guān)于新穎性、創(chuàng)造性和實用性的要求,其就是專利的適格標(biāo)的。但我國現(xiàn)行專利法僅承認(rèn)生物體意義上的人以及單位作為發(fā)明人,而未賦予人類之外的人工智能技術(shù)作為發(fā)明人的法律資格。因此,人工智能技術(shù)發(fā)明創(chuàng)造的專利權(quán)只能歸屬于人工智能技術(shù)的實際*作者、發(fā)明團(tuán)隊或單位。

國外有學(xué)者對人工智能對于專利制度的影響進(jìn)行了更為細(xì)致的研究。瑞安·艾伯特認(rèn)為,人工智能機器人以及人工智能技術(shù)在發(fā)明創(chuàng)造中的作用,在某種程度上類似于普通技術(shù)人員的功能,因此,即便無法將人工智能視為發(fā)明人,但可以將人工智能視為普通技術(shù)人員來進(jìn)行創(chuàng)造活動。本·哈滕巴赫和約書亞·格魯考塔在動態(tài)層面上審視了人工智能發(fā)明創(chuàng)造所引發(fā)的專利權(quán)問題,例如:人工智能技術(shù)所創(chuàng)造的專利權(quán)的具體歸屬,以及該專利對后續(xù)發(fā)明創(chuàng)造的實際影響等。對于這兩個問題,各國專利權(quán)尚未形成制度性建議和意見。除學(xué)者的研究之外,引人注目的是歐盟已經(jīng)進(jìn)行了立法論證嘗試。歐盟議會法律事務(wù)委員會在2017年1月12日通過的決議,就人工智能問題提出了具體的立法建議,為確定人工智能在版權(quán)法上“獨立智力創(chuàng)造”的標(biāo)準(zhǔn),擬賦予復(fù)雜的人工智能法律地位的可能性。馬德琳·布寧加強調(diào),當(dāng)下的人工智能技術(shù)已經(jīng)不需要人的干預(yù),即可創(chuàng)造出更好的機器人版本和計算機程序,因此,歐盟現(xiàn)行知識產(chǎn)權(quán)立法應(yīng)當(dāng)接納人工智能機器人作為發(fā)明創(chuàng)造的主體。

綜上所述,國內(nèi)外專家學(xué)者對于人工智能與知識產(chǎn)權(quán)制度的研究,均聚焦于人工智能是否具備知識產(chǎn)權(quán)法上的主體資格問題,而弱人工智能對于專利創(chuàng)造性判斷規(guī)則的影響尚未見深入研究。盡管強人工智能在知識產(chǎn)權(quán)中的主體資格問題是一個*重要的問題,但對于當(dāng)下法治建設(shè)而言,由于弱人工智能會對人類在推理和解決問題的能力上提供巨大支持,所以,弱人工智能對專利創(chuàng)造性判斷、發(fā)明人主體資格的影響更加值得深入討論。

二、人工智能技術(shù)對專利制度的三重挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)的發(fā)展對專利領(lǐng)域“創(chuàng)造性判斷”“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”“隱性知識”等諸要素都產(chǎn)生了實質(zhì)性影響,從而對專利法體系形成了以下挑戰(zhàn)。

(一)技術(shù)領(lǐng)域的挑戰(zhàn)

為本領(lǐng)域普通技術(shù)人員設(shè)定技術(shù)領(lǐng)域限制的初衷在于,限制其技術(shù)視野的范圍,通過有限的邊界為真正的技術(shù)創(chuàng)新和簡單的拼湊劃定清晰的界限,排除“事后諸葛亮”的誤判。例如跨技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)要素的遷移是產(chǎn)生發(fā)明創(chuàng)造的一個重要途徑,嚴(yán)格限定本領(lǐng)域普通技術(shù)人員的技術(shù)領(lǐng)域才能準(zhǔn)確判定這一類轉(zhuǎn)用發(fā)明的創(chuàng)造性。但是,人工智能具有強大的數(shù)據(jù)存儲能力,它可以比人類的大腦“記憶”更多的知識,而人工智能的設(shè)計者或發(fā)明者在制造人工智能產(chǎn)品之時,并不會有意地自我限定人工智能的知識范圍,而是根據(jù)需要,為人工智能提供相關(guān)的知識。這些集成了多學(xué)科知識的人工智能產(chǎn)品,作為一個不可分割的產(chǎn)品本身被使用的時候,其自然就打破了專利法中對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員對于技術(shù)領(lǐng)域的限制。

實際上這種因工具的進(jìn)步導(dǎo)致跨學(xué)科技術(shù)進(jìn)入本學(xué)科是*普遍的。例如在19世紀(jì),費歇爾作為糖化學(xué)的奠基人,使用純化學(xué)方法測定葡萄糖的結(jié)構(gòu),將葡萄糖與苯肼反應(yīng)得到苯腙,前后耗時達(dá)數(shù)年之久,而這一工作在核磁共振儀以及質(zhì)譜儀出現(xiàn)之后,可以*輕松地在極短時間內(nèi)完成。這種效率的有賴于化學(xué)領(lǐng)域之外的技術(shù)的發(fā)展與介入,而化學(xué)家并不需要掌握核磁共振儀和質(zhì)譜儀的工作原理,只需要增加如何解讀圖譜的知識即可。但是,不同于核磁共振儀和質(zhì)譜儀的是,人工智能產(chǎn)品作為科學(xué)研究的工具,不是僅僅提供解決某一具體技術(shù)問題的手段因而不能產(chǎn)生根本性的廣泛的影響,而是藉由人工智能存儲的海量跨學(xué)科技術(shù)知識,為發(fā)明人提供強大的支撐。從而從根本上,以一種全新的性的工具,大大增強了發(fā)明人的“發(fā)明能力”,根本是改變了發(fā)明創(chuàng)造產(chǎn)生的基礎(chǔ)土壤,使得評判創(chuàng)造性必要預(yù)設(shè)“技術(shù)領(lǐng)域”這一限制變得困難,甚成為不必要,也無可能。

《專利審查指南》中對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在判斷創(chuàng)造性過程中的技術(shù)領(lǐng)域設(shè)定為與解決技術(shù)問題密切相關(guān)的領(lǐng)域,如果有必要,也會從相關(guān)或相近的技術(shù)領(lǐng)域中尋找啟示。從上述規(guī)定中可知,技術(shù)領(lǐng)域有基本穩(wěn)定的范圍,那就是與解決技術(shù)問題密切相關(guān)的領(lǐng)域,這是一種相當(dāng)狹窄的規(guī)定;當(dāng)然,指南也規(guī)定了拓寬技術(shù)領(lǐng)域的可能性,但是這需要前提,即由技術(shù)問題本身的性質(zhì)導(dǎo)致,這種拓寬領(lǐng)域范圍是必要的。而弱人工智能工具本身可以自帶跨領(lǐng)域知識,當(dāng)它作為一個產(chǎn)品特別是作為商業(yè)化的產(chǎn)品供人們研究的時候,使得研究人員無法對其已經(jīng)具備的多學(xué)科知識視而不見裝作不知。例如,在上述結(jié)晶案件中,人工智能自動地將數(shù)據(jù)用化學(xué)家并不掌握的算法知識進(jìn)行運算,來預(yù)測結(jié)晶的條件參數(shù)。又如,前述人工智能涉及化學(xué)合成的案例中,軟件存儲了大量化學(xué)反應(yīng)的數(shù)據(jù),并預(yù)裝了效果良好的算法,其對新設(shè)計反應(yīng)路線具有極大的預(yù)測力。這種預(yù)測力必然使用了跨領(lǐng)域的化學(xué)知識,以及根本不在化學(xué)家知識范圍內(nèi)的計算機算法。

(二)創(chuàng)新方式的挑戰(zhàn)

現(xiàn)行《專利法》對專利創(chuàng)新的認(rèn)知,嚴(yán)重依賴于普通技術(shù)知識的增長與發(fā)展。但是人工智能技術(shù)改變了創(chuàng)新方式的具體結(jié)構(gòu),并在以下三個方面塑造出普通技術(shù)知識和人工智能創(chuàng)造性技術(shù)的差異:(1)存儲差異。普通技術(shù)知識是儲存于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員頭腦中的該領(lǐng)域的常規(guī)知識。對此相對應(yīng)的是,人工智能需要儲存并學(xué)習(xí)大量的知識。由于大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的發(fā)展,人工智能可以從云端調(diào)用的數(shù)據(jù)是*驚人的,并且其處理數(shù)據(jù)的能力和速度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人類的能力的。(2)形成方式的差異。人類知識就是由跨越時空的個體,借助媒介技術(shù)的記錄、匯聚、復(fù)制、傳承、批判等過程生產(chǎn)形成的,并藉由文字實現(xiàn)代際傳遞。但是人類的知識積累,有賴于個體的學(xué)習(xí),時間和精力有限,而機器則不然,其所調(diào)用的知識可以是人類創(chuàng)造的所有知識。實際上為了彌補個體知識的欠缺,通行的本領(lǐng)域普通技術(shù)人員也可以是一個團(tuán)隊,具有超越個人的知識和能力。但無論如何都不足以與人工智能調(diào)用的海量數(shù)據(jù)相比。(3)數(shù)據(jù)量的差異。普通技術(shù)知識和人工智能創(chuàng)新技術(shù)的區(qū)分,主要在于是否將其視為人腦本來就已記憶和存儲的知識,并在實務(wù)中用于分配舉證責(zé)任和設(shè)定舉證期限。但在弱人工智能參與的發(fā)明創(chuàng)造中,這種區(qū)分已經(jīng)沒有必要。因為人工智能的知識儲備并不存在*的物理邊界,其與云端的數(shù)據(jù)相連,數(shù)據(jù)量幾乎是無限的。

如果說在人工智能興起之前,計算機僅能被動地靜態(tài)地存儲數(shù)據(jù),尚不足以挑戰(zhàn)人類的智力的話,隨著算法的進(jìn)步和專家系統(tǒng)的改進(jìn),人工智能機器人及人工智能技術(shù)運用信息解決問題的能力大增。足夠大的信息量,特別是異質(zhì)異域的信息的綜合分析,會產(chǎn)生創(chuàng)造性的效果。這種大量的知識以及對知識運算的算法的改進(jìn),直接導(dǎo)致人工智能具備少在表觀上是具有創(chuàng)造力的行為的出現(xiàn),同時也極大地改變了當(dāng)下專利創(chuàng)新的方式。例如,AlphaGo的發(fā)明人、設(shè)計者在觀看其對陣?yán)钍朗倪^程中,對于AlphaGo作出的許多驚人決策深表意外,就已經(jīng)說明,AlphaGo并非僅僅從現(xiàn)成的棋譜中搜索結(jié)果用于對弈。由此觀之,人工智能技術(shù)對專利創(chuàng)新方式的變革,實質(zhì)性地影響了我國的專利法體系。

(三)人工智能對專利領(lǐng)域隱性知識的挑戰(zhàn)

隱性知識在人類的發(fā)明創(chuàng)造中扮演了*重要的角色,其以人所不察的方式為人類的發(fā)明創(chuàng)造提供支撐。邁克爾·波蘭尼認(rèn)為,隱性知識是人們在行動中所蘊含的未被表述的知識。

其本質(zhì)的特征是默會性,不能通過語言、文字、圖表或符號明確表述與邏輯說明,它是人類非語言智力活動的成果。除默會性這一本質(zhì)特征之外,還具有非理性、整體性的特征,即缺少邏輯結(jié)構(gòu),訴諸直覺、領(lǐng)悟,不是經(jīng)過邏輯推理獲得。它是本領(lǐng)域普通技術(shù)人員對于普通技術(shù)知識的常規(guī)運用的能力。例如某個物質(zhì)在某個具體壓力和溫度下的溶解度,文獻(xiàn)中未必有具體的記載,但本領(lǐng)域普通技術(shù)人員獲取該數(shù)據(jù)并不需要特別的實驗設(shè)計,只需要按照常規(guī)的方法即可獲得。這本質(zhì)上是一種不具有創(chuàng)造力的行業(yè)經(jīng)驗。但隱性知識還具有相對性。這里的相對性有兩層含義:一是隱性知識在一定條件下可以轉(zhuǎn)化為顯性知識,二是相對于一個人來說是隱性知識,但是同時對另一個人來說可能已經(jīng)是顯性知識,反之亦然。隱性知識并不會因其神秘而完全無從琢磨,人工智能本身就是對人的模仿,它可以具備表觀上看是隱性知識的能力。人工智能獲取知識數(shù)量巨大,與人類個體所能掌握的完全不在一個數(shù)量級,量變引起質(zhì)變,對于知識的處理,能夠產(chǎn)生超出人類顯性知識之外的結(jié)論。例如,前文所述的人工智能可以提取出“風(fēng)格”等難以言傳的東西進(jìn)行藝術(shù)創(chuàng)作的實例。又如上述晶體結(jié)晶的實驗中,對于雜亂無章的結(jié)晶條件與能否生成晶體的關(guān)聯(lián),人類的科學(xué)家可以憑多年的經(jīng)驗和直覺達(dá)到78%的預(yù)測準(zhǔn)確率,而電腦則可以達(dá)到89%。這種能力在特別依賴經(jīng)驗的技術(shù)領(lǐng)域,例如化學(xué)的領(lǐng)域表現(xiàn)尤為突出。化學(xué)領(lǐng)域缺少類似物理定律那種、定量和寬闊的適用范圍,常常是模糊的、結(jié)論不穩(wěn)定的經(jīng)驗。例如相似相溶原理,很多時候是正確的,但又有很多反例,相似程度如何定量,相溶到什么程度,則一概依賴人的經(jīng)驗和直覺。有經(jīng)驗的科學(xué)家給出的預(yù)期往往更準(zhǔn),但作為預(yù)測依據(jù)的“經(jīng)驗”卻是難以描述的。這種“經(jīng)驗”“直覺”就像一個黑箱,能夠執(zhí)行一定功能但卻對其內(nèi)在結(jié)構(gòu)一無所知。而人工智能則可望借助大數(shù)據(jù)以及基于大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的唯象規(guī)律作出預(yù)測,雖然并不能揭示,或者不必揭示“黑箱”的結(jié)構(gòu),但其效果就類似于人工智能具備了“隱性知識”的經(jīng)驗。當(dāng)人工智能作為商品化普及化的工具來取代人類經(jīng)驗的時候,這種依賴專家經(jīng)驗的工作變得沒有創(chuàng)造性。

人工智能不但能夠逐步取代人類隱性知識和經(jīng)驗的位置,更重要的是,由于隱性知識的相對性,隨著科技的進(jìn)步,人工智能還可以將隱性知識顯性化。專家系統(tǒng)是典型將隱性知識顯性化的方式。隱性知識顯性化之后就具有了可以語言描述的邏輯結(jié)構(gòu),更加有利于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員明確地運用。不論隱性知識是否被人工智能明確地表述出來,都不妨礙其在問題的解決中的運用。而這一運用,即使其內(nèi)部機理仍然如黑匣子般不解其詳,而其運用者——本領(lǐng)域普通技術(shù)人員——只需要按下開關(guān)即可輸出結(jié)果,這一過程看不出有創(chuàng)造性可言,卻對現(xiàn)行專利法體系帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。


三、人工智能時代專利制度變革的可能路徑

人工智能究竟能否成為現(xiàn)代法治意義上的發(fā)明人,現(xiàn)行專利法體系無法給予正面的支撐。但在人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展下,專利法卻需要在制度設(shè)計層面重新思考人工智能的法律定位問題以及整個專利法體系的重構(gòu)方向。目前來看,專利法體系能夠接受人工智能的方式有三個:創(chuàng)造性、本領(lǐng)域普通技術(shù)人員以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)下的發(fā)明創(chuàng)造。前者反映的是人工智能技術(shù)與專利法之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性,后者則體現(xiàn)出人工智能技術(shù)與發(fā)明人之間的主體連接方式問題,而深度學(xué)習(xí)技術(shù)下的發(fā)明創(chuàng)造則反映出未來專利制度的變革方向。有鑒于此,我們可以圍繞“創(chuàng)造性”“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”以及“深度學(xué)習(xí)技術(shù)下的發(fā)明創(chuàng)造”等要素來重新檢視人工智能時代專利制度的變革方向。

(一)人工智能作為“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”的法律擬制

從上述歐洲、美國、日本以及我國關(guān)于創(chuàng)造性的相關(guān)規(guī)定來看,不論創(chuàng)造性鑒別采取什么具體方式,不論是直接規(guī)定在專利法中,還是規(guī)定在專利審查指南中,都離不開“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”這一要素的具體鑒別。它是法律擬制的、用于評價發(fā)明創(chuàng)造性的主體。我國《專利審查指南》規(guī)定,“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”是一個假設(shè)的人,他知曉申請日或者優(yōu)先權(quán)日前發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的所有的普通技術(shù)知識,能夠獲知該領(lǐng)域所有的現(xiàn)有技術(shù),并且具有應(yīng)用該日期前的常規(guī)實驗手段的能力,但不具備創(chuàng)造力。而歐洲專利局則規(guī)定,“本領(lǐng)域技術(shù)人員”假想為一名具備本領(lǐng)域一般知識和能力的有經(jīng)驗的從業(yè)者,知曉相關(guān)日時的普通技術(shù)知識,可以獲知所有現(xiàn)有技術(shù)(尤其是檢索報告中所引用的對比文件),并且具備應(yīng)用常規(guī)實驗手段的能力。如果技術(shù)問題促使本領(lǐng)域技術(shù)人員在另一技術(shù)領(lǐng)域?qū)ふ医鉀Q問題的方法,那么該領(lǐng)域的專家也是適合解決該問題的人。技術(shù)人員的能力在其技術(shù)領(lǐng)域應(yīng)當(dāng)不斷提高。如有提示,他可以在相鄰或一般領(lǐng)域甚偏僻技術(shù)領(lǐng)域去尋找啟示。而判斷解決方案是否具備創(chuàng)造性應(yīng)當(dāng)基于專家的知識和能力。在某些情形下,將其視為一群人(如一個研究或生產(chǎn)團(tuán)隊)而不是一個人更為恰當(dāng)。其對評價創(chuàng)造性和充分公開具有相同能力水平。日本特許廳對于所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員規(guī)定,所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員也稱為本領(lǐng)域技術(shù)人員,是一個假想的人,他知曉申請日前所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)知識,具有應(yīng)用研發(fā)工作的一般技術(shù)的能力,具備對材料進(jìn)行選擇和對設(shè)計進(jìn)行更改的普通創(chuàng)造力,能夠獲知申請日之前所屬領(lǐng)域的所有現(xiàn)有技術(shù),能夠獲知與發(fā)明所要解決的技術(shù)問題相關(guān)的所有現(xiàn)有技術(shù),在某些情形下,可以將其視為“一組人”而非“一個人”更為恰當(dāng)。

歸納上述各國或組織的相關(guān)規(guī)定可以發(fā)現(xiàn),人工智能技術(shù)成為“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”要素受到以下幾個方面的影響:

(1)技術(shù)領(lǐng)域。發(fā)明都是在特定的技術(shù)領(lǐng)域中進(jìn)行的。實際的創(chuàng)新主體都不可能全知全能。有些人知識視野更加豐富,了解的技術(shù)門類比較多,有些人僅專注于極小的技術(shù)學(xué)科,技術(shù)領(lǐng)域*狹窄,為了統(tǒng)一尺度,將技術(shù)領(lǐng)域作為本領(lǐng)域普通技術(shù)人員技術(shù)視野的界限。雖然在實務(wù)中針對具體案情,技術(shù)領(lǐng)域如何限定,技術(shù)領(lǐng)域限定到多大的范圍都是可能引起爭議的問題,但作為一個原則,將評判專利創(chuàng)造性的本領(lǐng)域普通技術(shù)人員限定到特定的技術(shù)領(lǐng)域則是毫無爭議的,這一設(shè)定是為了合理地配置本領(lǐng)域普通技術(shù)人員的能力,同時避免了“事后諸葛亮”的問題。

(2)普通技術(shù)知識。普通技術(shù)知識在本領(lǐng)域普通技術(shù)人員的知識結(jié)構(gòu)中處于基礎(chǔ)性的地位,普通技術(shù)知識是本領(lǐng)域普通技術(shù)人員掌握的,儲存于大腦中應(yīng)當(dāng)形成深層的記憶,并且能夠熟練地隨時可以調(diào)用的知識,所以各國的措辭中一般用的是“知曉”。在創(chuàng)造性的評判中常常構(gòu)成該領(lǐng)域的技術(shù)公知常識。雖然法律進(jìn)行了這樣的擬制,但實際上沒有人可能同時記住那么多東西。所以為了將實際的技術(shù)人員向虛擬的本領(lǐng)域普通技術(shù)人員盡可能地逼近,在實務(wù)中往往表現(xiàn)為記載在教科書、工具書、辭典中的基本的技術(shù)知識,這些記載了普通技術(shù)知識的教科書、工具書以及辭典中就形成了具有“知曉”能力的普通技術(shù)人員的腦外存儲器,可以隨時調(diào)用。

(3)現(xiàn)有技術(shù)。普通技術(shù)知識之外的現(xiàn)有技術(shù),被視為不必存儲于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員頭腦之中,但存在于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員的視野之內(nèi)。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員知道有該技術(shù)的存在并且能夠獲得。這里的措辭往往是動態(tài)的“獲取”“獲知”,強調(diào)了本領(lǐng)域技術(shù)人員具有根據(jù)需要檢索現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)的能力。

(4)常規(guī)實驗手段的能力。這一能力使得本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以隨時運用本領(lǐng)域的普通技術(shù)知識,以獲得不超出現(xiàn)有技術(shù)所能揭示的范圍的數(shù)據(jù)、信息。本領(lǐng)域技術(shù)人員的這一實驗?zāi)芰?,不可過度地使用,而是應(yīng)當(dāng)“限于有限的實驗”。所謂有限的實驗并非指實驗的次數(shù)*少,否則將以實驗次數(shù)的數(shù)量作為衡量創(chuàng)造性的尺度,這將與各國所秉持的“創(chuàng)造性與技術(shù)方案提出的途徑無關(guān),與付出的勞動量無關(guān)”的理念相悖。這里的有限的實驗著眼于本領(lǐng)域技術(shù)人員在實驗的過程中是否具有明確的實驗方案或者實驗規(guī)則的指引。換句話說,本領(lǐng)域技術(shù)人員并不具有動腦設(shè)計實驗的能力,而僅有動手*作實驗的能力,其動腦的作用在于理解已經(jīng)設(shè)置好的實驗方案。與有限的實驗相對的一個概念叫作“過度勞動”。過度勞動的含義是當(dāng)本領(lǐng)域技術(shù)人員沒有實驗方案時,特別是面臨多因素交織的情況下,無從簡潔地完成實驗方案,只能以近乎無法預(yù)期何時能夠完成的窮舉式的方式進(jìn)行實驗的情形。當(dāng)本領(lǐng)域技術(shù)人員需要付出過度勞動的時候,他實施的一定不是有限的實驗;當(dāng)本領(lǐng)域技術(shù)人員通過有限的實驗即可完成一個技術(shù)方案的時候,其一定不必付出過度的勞動。

(二)建立法治化的“創(chuàng)造性”規(guī)則及鑒別標(biāo)準(zhǔn)體系

西方專利制度建立初期只規(guī)定了新穎性條件,而沒有規(guī)定創(chuàng)造性條件。隨著專利制度的發(fā)展,逐漸將創(chuàng)造性條款作為專利鑒別的重要要素。1850年,美國聯(lián)邦法院就已經(jīng)在Hotchkiss v. Greenwood案中確立了“非顯而易見”(即創(chuàng)造性)標(biāo)準(zhǔn)。該案涉及粘土或陶瓷把手專利,與現(xiàn)有技術(shù)的區(qū)別在于把手的材料,現(xiàn)有技術(shù)使用的材料為木頭、金屬,聯(lián)邦法院認(rèn)為該區(qū)別特征僅僅是材料的替換,缺少超越本領(lǐng)域普通技師的靈感或技能。該案可以視為專利創(chuàng)造性要素確立的標(biāo)志,首次明確提出了非顯而易見性的標(biāo)準(zhǔn)。隨后,美國在1952年《專利法》修訂中增加了“非顯而易見性”(即創(chuàng)造性)規(guī)定。該法第103條規(guī)定:一項發(fā)明,雖然并非本編第102條所規(guī)定的已經(jīng)有人知曉或者已有敘述的情況完全一致,但申請專利的內(nèi)容與其已有的技藝之間的差別甚為微小,以致在該項發(fā)明完成時對于本具有一般技藝的人員是顯而易見的,不能取得專利。同時,取得專利的條件不應(yīng)該根據(jù)完成發(fā)明的方式予以否定。該規(guī)定在1966年Graham v. John Deere Co.案中得到了鮮明體現(xiàn),并確立了鑒別創(chuàng)造性因素的方法“Graham”,即現(xiàn)有技術(shù)公開的范圍,申請發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)之間的區(qū)別,相應(yīng)領(lǐng)域的普通技術(shù)水平,以及考慮輔助性考慮因素,包括商業(yè)上成功、長期渴望解決的需求、他人的失敗等。

受美國專利制度的影響,其他紛紛增加了“創(chuàng)造性”規(guī)定,《歐洲專利公約》第52條第(1)款規(guī)定,歐洲專利獎授予技術(shù)領(lǐng)域中具備新穎性、創(chuàng)造性和工業(yè)實用性的發(fā)明。公約第56條規(guī)定,如果一項發(fā)明相對于現(xiàn)有技術(shù)而言,對所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員來說是非顯而易見的,則該發(fā)明具備創(chuàng)造性。尤其是在創(chuàng)造性要素的鑒別上,歐洲專利局通過一系列判例(如T01/80、T20/81、T409/91、T435/91、T465/92、T939/92等)確立了以“問題解決法”來鑒別創(chuàng)造性的基本思路。而《日本特許法》(專利法)第29條規(guī)定,特許申請之前,具備該發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通知識者,依據(jù)載于前項各號中之發(fā)明,容易實現(xiàn)其發(fā)明時,不拘同項的規(guī)定如何,對其發(fā)明不能給以特許。上述思路為我國《專利法》所借鑒。我國《專利法》第22條第3款規(guī)定:創(chuàng)造性是指發(fā)明應(yīng)當(dāng)具備突出的實質(zhì)性特點和顯著的進(jìn)步。專利審查指南規(guī)定按照三步法的規(guī)則進(jìn)行判斷。即首先確定接近的現(xiàn)有技術(shù),然后找出發(fā)明與接近的現(xiàn)有技術(shù)之間的區(qū)別技術(shù)特征并確定實際解決的技術(shù)問題,后判斷要保護(hù)的發(fā)明對本領(lǐng)域技術(shù)人員來說是否顯而易見,即確定現(xiàn)有技術(shù)在整體上是否給出了技術(shù)啟示。

(三)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的法律性質(zhì)與制度空間

生理學(xué)研究發(fā)現(xiàn)大腦具有不同的功能區(qū)域,每個區(qū)域?qū)iT負(fù)責(zé)同一類的任務(wù),這曾經(jīng)指引計算機科學(xué)家開發(fā)專用算法。但科學(xué)家們似乎低估了人類大腦的復(fù)雜程度。經(jīng)研究表明,大腦實際上是一臺“萬用學(xué)習(xí)機器”,同樣的學(xué)習(xí)機制可以用于完全不同的應(yīng)用。而且,許多能力的取決于后天的訓(xùn)練。由此看來,人類大腦具有強大的可塑性。而且,當(dāng)下的人們?nèi)匀粓孕?,人工智能技術(shù)無法理解人類的豐富感情,更無法理解美,無法產(chǎn)生具有美學(xué)價值的作品。而這些恰是法律認(rèn)定專利權(quán)和專利技術(shù)的重要組成要素。

從人類大腦的邏輯思維構(gòu)成來看,人類大腦在邏輯思維上主要包括歸納總結(jié)和邏輯演繹,對應(yīng)著人工智能中的符號主義、聯(lián)結(jié)主義以及行為主義的人工智能技術(shù)。符號主義的主要思想就是應(yīng)用邏輯推理法則,從公理出發(fā)推演整個理論體系。其典型代表就是機器定理證明。它是基于公理系統(tǒng)的符號演算方法,形成的強烈主觀意識。聯(lián)結(jié)主義主要是模擬人類大腦的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。人類大量的視覺聽覺信號的感知處理都是下意識的,是基于大腦皮層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法。迄今為止,人工智能的發(fā)展進(jìn)步主要在于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),例如腦神經(jīng)科學(xué)的研究進(jìn)展、算法的改進(jìn)、計算能力的空前增強以及數(shù)據(jù)的積累導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)等。經(jīng)過多年的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能化程度在多個方面已經(jīng)超越人類。例如:在圖像識別上,微軟亞洲研究院(Microsoft Research Asia,MSRA)使用“深度殘余學(xué)習(xí)”算法構(gòu)建了深達(dá)152層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),前五個類別的識別錯誤率為3.57%,遠(yuǎn)低于人類的5%識別錯誤率。而在語音識別上,百度的英文語音識別系統(tǒng)接受了將近1.2萬小時的語音訓(xùn)練,單詞錯誤率低3.1%,已經(jīng)超過正常人的識別能力(5%)。在另外一個小型漢語基準(zhǔn)測試中,機器的識別錯誤率更是只有3.7%,而一個五人小組的集體識別錯誤率則為4%。

依照人工智能技術(shù)在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢,人工智能技術(shù)與相關(guān)產(chǎn)品很快將趕上并且超過普通人了。這些成就尚不足奇,目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已可以將一幅作品的內(nèi)容和風(fēng)格分開,同時向藝術(shù)大師學(xué)習(xí)藝術(shù)風(fēng)格,并把藝術(shù)風(fēng)格轉(zhuǎn)移到另外的作品中,用不同藝術(shù)家的風(fēng)格來渲染同樣的內(nèi)容,這意味著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以量化原本許多人文科學(xué)中模糊含混的概念,例如特定領(lǐng)域中的“藝術(shù)風(fēng)格”,博弈中的“棋風(fēng)”,并且使這些只可意會、無法言傳的技巧風(fēng)格顯性化。從上述人工智能發(fā)展的歷史可以預(yù)期,其未來發(fā)展趨勢不僅在分析數(shù)據(jù)的效率上遠(yuǎn)超人類,大數(shù)據(jù)訓(xùn)練和深度學(xué)習(xí)正在賦予人工智能技術(shù)一定的創(chuàng)造力。未來人工智能將從輔助人類創(chuàng)造到機器人獨立創(chuàng)造。就當(dāng)下的總體技術(shù)水平而言,發(fā)明創(chuàng)造活動仍需人類智力為人工智能發(fā)明界定目標(biāo)、參數(shù)和成功標(biāo)準(zhǔn),但專家預(yù)測,基于人工智能系統(tǒng)的創(chuàng)造性、不可預(yù)測性、可進(jìn)化性、高效率和化的特征,機器人在未來有望代替人類智慧進(jìn)行技術(shù)方案優(yōu)化或?qū)嵤┤肆﹄y以獨立完成的發(fā)明。

結(jié)論

保護(hù)發(fā)明創(chuàng)造是專利制度的使。長期以來,在發(fā)明創(chuàng)造和專利制度的關(guān)系上,發(fā)明創(chuàng)造僅僅是以專利保護(hù)的對象存在的,科技的進(jìn)步并沒有沖破這一基本模式,而專利制度也具有足夠的韌性和容量在這一基本模式中適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步的挑戰(zhàn)。但人工智能本身也是具有發(fā)明創(chuàng)造能力的發(fā)明創(chuàng)造,這是不同于以往人類的發(fā)明創(chuàng)造。創(chuàng)造性是專利制度中為重要的核心條款,其目的在于對發(fā)明創(chuàng)造進(jìn)行評價,以確定是否對其進(jìn)行專利保護(hù)。因此本身就具備創(chuàng)造能力的人工智能與專利制度形成了正面的沖擊。專利制度與人工智能這一新型的發(fā)明創(chuàng)造的關(guān)系已經(jīng)大大不同于以往的發(fā)明創(chuàng)造,人工智能對于專利制度基礎(chǔ)的創(chuàng)造性形成了挑戰(zhàn)。即使是弱人工智能作為人類的工具,對于專利制度中假想的本領(lǐng)域普通技術(shù)人員也形成了根本性的沖擊。

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