人工智能发明成果对专利制度的挑战——以遗传编程为例

内容提要

人工智能技术的发展给人类生活带来诸多机遇和挑战，在现有的知识产权法律框架下，以遗传编程为代表的人工智能技术自动生成的技术方案，对于传统的专利授权条件即新颖性、创造性和实用性的标准适用带来新问题。人工智能发明物能否获得专利法的保护，受到学术界与理论界的广泛关注。专利制度对科技与经济发展的激励效应促使人工智能技术的进步与创新。基于传统的“三性”要求，专利授权范围的界定不能“一刀切”，其需结合人工智能的发展水平、贡献大小、普及程度、技术特征等具体情形不断调整，实现专利法律制度稳定性与灵活性的平衡。

引言

人工智能是与人类智慧相对应的一个概念，它是指脱离于人类思维、意识、思想和分析等，完全由计算机本身完成的处理过程。当下，人工智能技术的快速发展引领人类科技创新进入一个新的阶段，波及电子商务、医疗保健等众多工业领域，给社会生活方式带来巨大影响。2016年，人工智能迎来了第三次发展浪潮，技术驱动下的人工智能从实验室走向了市场，并进入了快速发展阶段。人工智能对人类生活的方方面面都造成很大影响，原本用于调整人类社会生活关系的法律制度也无法置身事外。欧盟委员会公布的《关于民法规则适用于机器人的欧盟委员会建议报告（2015/2103（INL）》，指出人工智能带来的自动化趋势可能对安全与伦理造成挑战，还会带来个人信息与隐私保护、劳动力市场雇佣关系调整、机器人侵权及责任承担等一系列法律问题。其中，知识产权法律体系亦面临权利保护客体范围的大小、权利主体的身份要求等诸多挑战。很多传统的法律原则与具体规则存在适用上的空白或不确定，可能会造成混乱无序的局面。

传统理念中，知识产权法为人类的精神劳动产生的智力成果提供保护，通过赋予垄断性权利来激励创新活动与知识分享，从而促进整体社会效益的提升。劳动价值论、功利主义说等知识产权的基础理论，主要围绕着人类自身展开。而人工智能产生的创造性成果由于缺少人类智慧性因素的充分融入，能否成为知识产权保护的客体引发了学界和理论界的广泛讨论。当下，计算机科学家们已经能够通过创建模型，模仿自然界中发现的过程，让算法具有进化能

力，甚至复制人类大脑的特征，从而实现仿生算法，让机器有能力适应、学习和控制其环境特点与技术特征。计算机自动生成发明方案的人工智能技术主要包括遗传编程（Genetic Programming，即GP）、人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN）、机器人科学家（Robot Scientist）等。其中，遗传编程的发展为其自动生成发明方案带来巨大的技术支撑和潜在可能，其具有广泛适用性，可被应用于诸多领域，将计算机发展带入下一个阶段——人工智能代替人类智慧，并减少人类在发明过程中发挥的作用。遗传编程是指利用遗传算法（Genetic Algorithm，即GA）作为一种解决最优化的搜索技术，借鉴达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说，从生物进化中的遗传和复制、基因交叉、突变和编译、自然选择等现象发展起来。建立在遗传算法与遗传编程的基础上，美国学者Koza提出“Invention Machine”的概念，将专利发明交给机器来完成。目前，中国已经有通过遗传算法技术获取专利方案的实例，如采用人造神经网络和遗传算法的高速公路事件自动检测系统。本文就将以遗传编程为例，探讨这一人工智能技术的发展，将给我国专利法律体系带来的冲击与挑战，以及我国可采取的合理对策。

一、人工智能发明成果的专利权保护进退两难

（一）人工智能发明成果能否成为专利法保护的对象

人工智能主要包括四类，即与人类思维相似的系统、理性思维系统、与人类行为相似的系统、理性行为系统。其中，与人类行为相似及理性行为系统，在发明方案的设计中，最多扮演着辅助性操作工具的角色，比如作为计算设备或者信息存储设备。在这些情况下，计算机辅助人类发明家减少了操作步骤，但是计算机并没有参与发明构思的过程，无法生成原创性的技术方案，因此对于现有的专利法保护体系影响不大。而与人类思维相似的系统及理性思维系统，可能达到甚至超越人类的智慧水平，独立研发出技术方案，在进行相关专利的申请审查时，需格外关注。对于人工智能产物是否要提供专利权保护，争议颇多，其主要围绕专利制度设立的目的与可能造成的影响等方面展开。

持反对观点者从理论与实践两个层面进行阐述。理论上，反对者主张，专利法所称发明人或者设计人，是对发明创造的实质性特点作出创造性贡献的人，是能够进行智力劳动的自然人个体，不包括机器或设备。结合专利法的目

的之一——“为了保护专利权人的合法权益……制定本法”来看，很难将“专利权人”解释为机器人。法律的制定是从人类的切身利益出发，若法律保护的是机器人而不是人本身，这就与传统的法律伦理观念相悖。至少目前来看，机器人并不能享有独立的法律人格，拥有法律权利，承担法律义务。若承认人工智能生成方案的可专利性，完成发明创作的主体为机器人，但机器人并不能够成为法律意义上的人；若将专利权利授予人工智能的操作者，又违背了专利法下定义的发明人或设计人含义。因此，人工智能生成的技术方案实际上成为了“无主之物”而陷入困境。再者，人工智能虽然可能生成具有新颖性和创新性的技术方案，但是在实用性要求方面，仍然需要人类进行实际检验，验证技术方案是否具有可行性和实践意义。因此，人工智能并不能成为真正意义上的发明人。

在实践层面，由于专利权渐渐地从一种具有正当目的的法律权利异化为一种竞争工具，专利领域的“圈地运动”如火如荼，方兴未艾，人工智能领域的专利竞赛一触即发，因此，反对者认为，若开放人工智能自动生成专利技术的申请，将会大大增加专利的制度成本。以遗传编程为例，其获得的最优解决方案，实际是进行排列组合、最优选择的结果，操作者只需要输入一定参数和期待获取的结果，就能够获得多种多样的技术方案，其操作者为了尽可能占据更多的市场优势，打击竞争对手，就会不断获取大量的方案，申请大量的专利。这样就会给专利局带来较大负担，导致专利申请量巨大，专利积压。专利审查员在短时间内要面对繁重的审查任务以及人工智能这一新兴技术，工作质量会受到较大影响，导致授权专利存在较大的不确定性，继续引发投机式的专利申请，造成恶性循环。

而支持者认为，上述反对者的观点，并不足以成为否定人工智能生成方案获取专利保护的足够理由。首先，在理论上，专利法在实际中应灵活适用，凸显出法律制度对于技术发展和经济社会进步的回应性特征。在决定新技术客体是否应该属于专利法意义上的保护对象时，基于抽象定义的法律逻辑的力量在产业政策的权衡面前，常常显得非常有限。美国国会将可专利主题的范围扩展到“阳光下人类制作的任何成果”，虽然立法要求发明人对于发明方案中实质性进步的内容作出贡献，但就人工智能产业发展而言，能够采取人工智能技术