中國(guó)人工智能數(shù)據(jù)板塊的專(zhuān)利授權(quán)幾乎為零的原因是什么？

人工智能高科技成果的專(zhuān)利保護(hù)一直以來(lái)都是一大難題，中國(guó)人工智能的專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量已經(jīng)是全球第一，而專(zhuān)利申請(qǐng)授權(quán)率卻只有21-53%，明顯低于美國(guó)、日本、歐洲、以色列。人工智能技術(shù)包括數(shù)據(jù)、計(jì)算能力、算法三大塊，在少量的人工智能授權(quán)專(zhuān)利中，絕大部分都是與硬件相關(guān)的計(jì)算能力板塊，一小部分是關(guān)于應(yīng)用場(chǎng)景的算法板塊，而在人工智能數(shù)據(jù)板塊，專(zhuān)利授權(quán)幾乎為零！

2019年中國(guó)人工智能大會(huì)（Chinese Congress on Artificial Intelligence 2019，簡(jiǎn)稱(chēng)“CCAI 2019”）將于9月21日-22日在青島膠州召開(kāi)。據(jù)悉，美中知識(shí)產(chǎn)權(quán)合作協(xié)會(huì)（US-China Association for IP Cooperation）相關(guān)學(xué)者將出席此次盛會(huì)，并在中國(guó)首次公開(kāi)破解人工智能專(zhuān)利保護(hù)難題的秘笈。就人工智能如何才能穩(wěn)妥地享受專(zhuān)利保護(hù)的問(wèn)題，美中知識(shí)產(chǎn)權(quán)合作協(xié)會(huì)中方聯(lián)絡(luò)人王景林先生近期接受了經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)記者的書(shū)面采訪(fǎng)。

↑美中知識(shí)產(chǎn)權(quán)合作協(xié)會(huì)中方聯(lián)絡(luò)人王景林

問(wèn)：中國(guó)人工智能數(shù)據(jù)板塊的專(zhuān)利授權(quán)幾乎為零的原因是什么？

答：數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，包括數(shù)據(jù)的采集、標(biāo)注、提取、校驗(yàn)、清洗、線(xiàn)上眾包等程序，特別是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，是實(shí)現(xiàn)人工智能的前期準(zhǔn)備和必要基礎(chǔ)。我國(guó)投入巨額資金進(jìn)行人工智能數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)急需專(zhuān)利保護(hù)，但長(zhǎng)期以來(lái)，人工智能數(shù)據(jù)難以獲得專(zhuān)利保護(hù)。

客觀原因是，人工智能數(shù)據(jù)，容易被認(rèn)為是“抽象概念”、“純數(shù)學(xué)范疇”；在歐洲常常被認(rèn)為“缺乏技術(shù)手段”；而在中國(guó)則被冠以“智力活動(dòng)的規(guī)則”。

主觀原因是，關(guān)于人工智能數(shù)據(jù)的專(zhuān)利保護(hù)，作為知識(shí)產(chǎn)權(quán)的創(chuàng)造者一直望而卻步，而且罕見(jiàn)有人探索通過(guò)顛覆傳統(tǒng)的專(zhuān)利撰寫(xiě)方式而實(shí)現(xiàn)人工智能數(shù)據(jù)專(zhuān)利申請(qǐng)高授權(quán)率的途徑。

人工智能數(shù)據(jù)的科研成果，如果獲得專(zhuān)利保護(hù)，第一關(guān)是要屬于專(zhuān)利的保護(hù)對(duì)象（客體）。第二關(guān)是要滿(mǎn)足授予專(zhuān)利權(quán)的條件，即新穎性、創(chuàng)造性、工業(yè)實(shí)用性。按照傳統(tǒng)的觀念，人工智能數(shù)據(jù)的專(zhuān)利申請(qǐng)難以通過(guò)第一關(guān)。

問(wèn)：中國(guó)人工智能數(shù)據(jù)獲批專(zhuān)利權(quán)這么少，以前沒(méi)做過(guò)相關(guān)工作嗎？

答：人工智能數(shù)據(jù)的研發(fā)成果，無(wú)論是數(shù)字化采集、信息化標(biāo)注、智能化提取、科學(xué)化校驗(yàn)、精準(zhǔn)化清洗，還是商業(yè)化線(xiàn)上眾包；無(wú)論用于模型訓(xùn)練，還是模型應(yīng)用；無(wú)論是用于深度學(xué)習(xí)、人機(jī)融合、類(lèi)腦思考、機(jī)器翻譯，還是用于計(jì)算機(jī)味覺(jué)、觸覺(jué)等新領(lǐng)域，核心往往都是算法。以往的人工智能數(shù)據(jù)的專(zhuān)利申請(qǐng)，所表達(dá)出來(lái)的都是“科學(xué)方法”，而不是專(zhuān)利法要求的“技術(shù)措施”，因此，越強(qiáng)調(diào)是人工智能數(shù)據(jù)領(lǐng)域的科研成果，專(zhuān)利申請(qǐng)就越容易被駁回。

中國(guó)在人工智能領(lǐng)域原創(chuàng)性、基礎(chǔ)性成果比較少，但不是專(zhuān)利申請(qǐng)基數(shù)大、但獲批少的根本原因；人工智能數(shù)據(jù)作為應(yīng)用型的發(fā)明創(chuàng)造應(yīng)該更有機(jī)會(huì)獲得專(zhuān)利權(quán)。實(shí)踐表明，人工智能領(lǐng)域申請(qǐng)專(zhuān)利的方式（claim drafting approach）多年來(lái)缺乏創(chuàng)新，沒(méi)有跟上時(shí)代的步伐，這才是問(wèn)題的關(guān)鍵所在。

專(zhuān)家學(xué)者一直呼吁對(duì)人工智能數(shù)據(jù)的研發(fā)成果進(jìn)行法律保護(hù)。但是關(guān)于人工智能是否屬于專(zhuān)利法保護(hù)的對(duì)象，已經(jīng)爭(zhēng)論了多年，一直沒(méi)有找到有效的解決方案，可人工智能技術(shù)正在迅速發(fā)展，人工智能數(shù)據(jù)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)問(wèn)題日趨緊迫。

世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織（WIPO）已經(jīng)釋放出為人工智能立法的信號(hào)，但“人工智能法”真正實(shí)施之日難以預(yù)期。

因此，人工智能數(shù)據(jù)的研發(fā)主體迫切需要獲得專(zhuān)利保護(hù)。

問(wèn)：從專(zhuān)利保護(hù)的角度，您對(duì)人工智能數(shù)據(jù)專(zhuān)利申請(qǐng)具體有什么建議？

答：實(shí)踐證明，不是專(zhuān)利法不保護(hù)人工智能數(shù)據(jù)，而是以往的人工智能數(shù)據(jù)的專(zhuān)利申請(qǐng)方式與專(zhuān)利法不配套。近年來(lái)，在歐美、在中國(guó)的專(zhuān)利申請(qǐng)實(shí)踐都反復(fù)證實(shí)，以結(jié)構(gòu)屬性描述人工智能數(shù)據(jù)的專(zhuān)利申請(qǐng)，在現(xiàn)有的專(zhuān)利法框架下，就可以高比例地獲得專(zhuān)利權(quán)。

因?yàn)槿斯ぶ悄軘?shù)據(jù)具有雙重屬性：邏輯屬性、結(jié)構(gòu)屬性。長(zhǎng)期以來(lái)，研發(fā)主體總是以邏輯屬性表達(dá)人工智能數(shù)據(jù)的研發(fā)成果，結(jié)果是只能進(jìn)行軟件著作權(quán)登記。根本原因是，人工智能數(shù)據(jù)的研發(fā)屬于軟件工程，研發(fā)人員習(xí)慣于采用高級(jí)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言編程，這無(wú)意中脫離了對(duì)在硬件中存儲(chǔ)與處理過(guò)程的關(guān)注。也就是說(shuō)，忽略了還可以結(jié)構(gòu)屬性描述人工智能數(shù)據(jù)的科研成果。

打個(gè)比喻，邏輯屬性、結(jié)構(gòu)屬性相當(dāng)于一個(gè)硬幣的兩個(gè)表面。以邏輯屬性描述人工智能數(shù)據(jù)的研發(fā)成果，根據(jù)專(zhuān)利法的字面規(guī)定，就不會(huì)授予專(zhuān)利權(quán)。但法律并沒(méi)有禁止以結(jié)構(gòu)屬性描述人工智能數(shù)據(jù)的研發(fā)成果。

因此，以結(jié)構(gòu)屬性描述人工智能數(shù)據(jù)的研發(fā)成果，包括無(wú)人駕駛車(chē)輛、無(wú)人機(jī)、智能搜索引擎、智能停車(chē)場(chǎng)、智能機(jī)器人、電子警察等領(lǐng)域，授權(quán)率在美國(guó)超過(guò)了80%，在中國(guó)和歐洲都超過(guò)了70%。這與創(chuàng)造性的審查標(biāo)準(zhǔn)有關(guān)，美國(guó)僅要求非顯而易見(jiàn)，中國(guó)和歐洲還要求具有技術(shù)效果。

問(wèn)：怎樣才能提高人工智能類(lèi)專(zhuān)利申請(qǐng)的授權(quán)率？具體做法有哪些？

答：改為以結(jié)構(gòu)屬性描述人工智能數(shù)據(jù)的專(zhuān)利申請(qǐng)，是破解人工智能數(shù)據(jù)專(zhuān)利保護(hù)難題的最大秘笈。

人工智能數(shù)據(jù)的研發(fā)成果，屬于學(xué)術(shù)前沿，只要闖過(guò)了第一關(guān)，解決了專(zhuān)利保護(hù)客體問(wèn)題，自身的創(chuàng)造性一般是沒(méi)有問(wèn)題的，所以往往容易闖過(guò)第二關(guān)，授權(quán)率自然就非常之高。

人工智能數(shù)據(jù)的專(zhuān)利申請(qǐng)涉及機(jī)器的聽(tīng)、說(shuō)、讀、摸、聞、做、學(xué)等。其中，無(wú)論是用于遺傳算法的機(jī)器學(xué)習(xí)，還是用于類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的深度學(xué)習(xí)，之前的駁回比例都非常高，駁回理由基本都是純數(shù)學(xué)算法，抽象概念，不屬于專(zhuān)利的保護(hù)范疇。

如果說(shuō)是用于自動(dòng)控制、傳感器技術(shù)、模式識(shí)別、圖像識(shí)別、語(yǔ)言識(shí)別、自然語(yǔ)音處理等領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新的成果，獲得專(zhuān)利權(quán)的阻力就小得多。

從知識(shí)產(chǎn)權(quán)的角度看，人工智能數(shù)據(jù)的研發(fā)成果，僅僅是在專(zhuān)家系統(tǒng)的基礎(chǔ)上擁有了機(jī)器學(xué)習(xí)功能、或增加了人機(jī)融合，應(yīng)用的領(lǐng)域從機(jī)器、工業(yè)裝置延伸至生活、服務(wù)、下棋、刷臉等；從隱式的客觀存在變成了顯式的商業(yè)化亮相。能否被依法授予專(zhuān)利權(quán)，看的是技術(shù)方案，并不是看涉及的技術(shù)領(lǐng)域是否時(shí)髦。

還有就是盡量少用數(shù)學(xué)公式描述人工智能數(shù)據(jù)的來(lái)龍去脈，能夠用生活中的語(yǔ)言說(shuō)清楚技術(shù)創(chuàng)新所在，非常有利于人工智能數(shù)據(jù)專(zhuān)利申請(qǐng)的授權(quán)。當(dāng)然這種做的難度非常大。如果必須用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述，對(duì)每個(gè)變量、每個(gè)符號(hào)都要賦予其物理意義，對(duì)于每個(gè)數(shù)學(xué)式都要解釋在技術(shù)上到底會(huì)發(fā)生什么。

問(wèn)：關(guān)于人工智能數(shù)據(jù)類(lèi)的專(zhuān)利申請(qǐng)，您最想說(shuō)的話(huà)是什么？

答：科學(xué)技術(shù)強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新；申請(qǐng)專(zhuān)利的方式方法同樣也需要?jiǎng)?chuàng)新。按照傳統(tǒng)的專(zhuān)利撰寫(xiě)模式，人工智能數(shù)據(jù)的專(zhuān)利保護(hù)無(wú)望，中國(guó)的人工智能科研成果通過(guò)發(fā)表論文只能是無(wú)償?shù)厮徒o世界；改用創(chuàng)新的“機(jī)器腦”方式申請(qǐng)人工智能類(lèi)的專(zhuān)利，成功率非常之高，有助于促進(jìn)我國(guó)的人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入良性循環(huán)。