2020年2月 3日
人工智能可以做很多事情。 例如，它可以根据输入的训练数据算术地谱写音乐。 但是，如果人工智能谱写一部交响曲，那是真正的创造吗？ 人工智能可以成为发明家吗？这些问题目前也在专利事务考虑中。
“很难确定人工智能算法从哪一点开始独立运行。 例如，量子计算机能够读取以及合并人们无法承担的数据。 然而，单独的个人可能会做一些人工智能无法做到和预计的创造性的事情。 但是，如何定义创造呢？”，哥斯德的合伙人兼欧洲专利代理人Marjut Honkasalo 说到。
当英国研究团队向包括美国专利局，英国知识产权局，以及欧洲专利局（EPO）在内的专利局提出专利申请后，有关AI可否作为发明人的激烈辩论再次呈现于众。 在申请中，人工智能DABUS被指定为唯一的发明人，而研究团队的负责人Stephen Thaler作为该AI的创造者，被列为申请人。
“ 12月，EPO宣布拒绝了该项申请，因为在欧洲，仍然坚持发明人应该是人。 在知识产权界，很长一段时间都在讨论这种情况下的操作准则，但是尚未达成共识。 Thaler肯定会对最近公布的决定提出上诉，因此关于人工智能作为发明人的辩论仍在继续。” Honkasalo表示。
如果人工智能被认可是发明人，那么还必须解决谁拥有发明权以及基于什么理由。 例如，在DABUS的申请中，EPO首先被告知申请人基于雇佣关系已获得了权利-这意味着Thaler是DABUS的雇主。该说明然后被更正，指出申请人是发明人的继任者身份。
“如果认为人工智能可以成为发明者，那么我认为权利的自然所有者将是开发人工智能的团队，并且团队的雇主应像雇员的发明一样有权要求这些权利”， Honkasalo说。
即使人工智能的工作已经引发了关于发明和创造性的讨论，像人类一样运转的机器人和代替所有体力劳动的机器目前仅在科幻电影和文学作品中才能找到。
“比如，随着量子计算机的加入，任何事情都可能发生。 然而，我们还没有达到这种技术水平。 例如，可能还需要若干年的时间来完成正在为Kela开发类的似于人类的独立决策的人工智能。 Honkasalo说，我还没有遇到过一个会回答任何问题的聊天机器人， 而是回答 “问题太难了，我会把你联系到一个人”之类。
许多使用人工智能的程序就可作为一个例子，说明人工智能如何需要进行培训和再培训以使其更加可靠。 对于翻译引擎来说，这种现象最为明显：向引擎提供正确翻译的人越多，翻译就越准确。
“人工智能等于训练过程中输入的数据。 在Tinder应用程序的早期，人们注意到该应用程序以不相等的的方式对同龄的男人和女人建议：给男人建议年龄相同或以下的女人，以及给女人建议年龄相同的或更大的男人。 又比如，在一个招聘计划中，人工智能的运作基于先前雇用的人员的数据，而这些人员恰好都是男人，这导致了在程序中出现“这项工作只能由男性完成”的限制”， Honkasalo说
大的知识产权局几乎在相互竞争、开发各自的AI应用程序，这些人工智能程序可以帮助审查员进行例如支持工作并更有效地找到参考资料。
“当WIPO（世界知识产权组织）引入其为商标图像搜索而设的图像识别程序后，EUIPO的（欧盟知识产权局）Miguel Ortega表示，他们的程序类似，但基于更先进的人工智能应用程序。他表示充分的证明是，通过EUIPO的商标搜索，其面部图像与超人相似。 WIPO程序提供的结果是他是瑞士阿尔卑斯山的海蒂。 那么哪个程序更好？”
在等待可以做出复杂选择的量子计算机和机器人时，很容易想到人工智能是未来的神奇技术。 事实上，自1956年以来就存在人工智能。
“赫尔辛基大学组织的人工智能在线课程提到，Excel电子表格程序在1970年代是人工智能。 现在，它已是一个普通工具”，Honkasalo说。
随着人工智能的发展，有必要重新思考如何在发明中考虑到AI以及它如何到影响专利申请中发明性的评估。 人工智能的发明可以根据与任何软件相同的规则获得专利：人工智能的使用必须限于特定目的。 在欧洲，该目的必须是技术性的。
“在欧洲，目的或优势不能比如是省钱。 单独的算法无法获得专利。 与美国和中国相比，欧洲专利局在这方面是最严格的。 在欧洲，发明必须限于特定的技术目的，在评估发明性时发明的所有其他方面会被刨开。” Honkasalo说道。
专利申请中对发明的充分描述也存在挑战。 例如，如果人工智能被训练了从图像中识别出良性痣和癌性痣，则必须考虑是否足以在专利申请中简单地说明已经使用了无数种此类图像来进行人工智能训练，基于这些它现在可以进行分类。
“另一个问题关于描述发明中使用的算法。 即使AI发明是基于任何人都可以下载的通用算法，仍然需要在申请中描述以及何等细致的描述？ 例如，在为计算机程序申请专利时，无需描述代码。 然而，对此尚无共识”，Honkasalo表示。
申请专利时应该存储算法或AI的训练数据吗？ 该问题已受到生物技术领域的影响，如果该材料不是公开存在的，并且不能在专利申请中充分描述，则该生物材料将存储在单独的存储设施中。
“用于训练人工智能的数据量通常很大，因此将其单独存储对存储来说将是一个挑战。 这些数据还可能包含商业机密或受版权保护，因此将其存储在公共域名中可能会涉及法律问题。” Honkasalo说。
人们应该在一定程度上预测未来。 如果一项发明也适用于非技术目的，在放宽专利申请标准的情况下，其描述应涵盖所有选择。 该描述应足以允许从原始申请中申请具有更广保护范围的另一个专利申请。
另一方面，描述必须为根据当前标准、支持专利申请被通过。
“准备一项涵盖所有可能选项的申请需要大量的工作和时间，因而需要投入。 然而，平衡时间、可用信息和金钱投资不仅只和AI发明有关，一直来说都是这种情况。”
许多人错误地认为，如果在一项发明中使用计算机程序或人工智能，就无法获得专利。
“将人工智能用于特定技术目的时，始终值得考虑专利保护。 ” Honkasalo说：“专利申请也应不仅限于欧洲，因为在欧洲以外有可能获得更广泛的保护。”
相同的申请可能不会在每个国家/地区都获得专利。 专利专业人士需要不断关注各专利局的最新指示，以便在编写专利申请时能考虑到不同国家/地区的不同条件，并取得成功。
“欧洲专利局将中国和日本专利局的软件相关的发明实例进行了比较。 从比较结果中可以得出结论，根据当前的法律惯例，特定的人工智能申请在欧洲专利局被拒绝，但在日本或中国可能会成功。 目前正在与美国专利局进行类似的比较。” Honkasalo解释并举例说明了不同的做法：
“中国可能授予一项根据客户数据中参数的值以最大或更低的速度传输数据的发明专利。 参数值取决于客户为数据传输服务支付的费用。 但是，EPO拒绝了这样的申请。 由于该参数基于价格，因此EPO认为这是业务问题，在评估发明性时会去掉与财务考虑相关的所有方面。 在中国，没有这样的去除。”
根据Honkasalo的说法，最先进的人工智能类型是机器学习和机器视觉，这些在汽车技术和医疗保健领域已被利用并获得了专利。
“当汽车驶入停车场时，机器就会看到。 它标识了车牌，在此基础上打开动臂闸门并收取正确的费用。 在医疗保健中，人工智能可以充当医生的右手。 比如，一个AI申请可以在家中扫描用户的眼睛并分析这种情况是否需要住院治疗。” Honkasalo说。
Honkasalo认为，未来人工智能将改变并促进工作内容。
“这是一种工具！ 人类做出决定，但是智能设备可以在每个行业提供帮助，例如，通过加快数据收集或改善道路安全性。 人工智能无疑还将在将来工业过程控制或寻找减少排放解决方案时帮助我们。”
Marjut Honkasalo
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