赵晨伊
山东大学法学院 山东省青岛市 266237
摘要：人工智能独立生成发明创造从想象逐渐变为现实，给传统专利法制度带来了新的挑战。在专利法的主体方面、授权客体方面与可专利性判断标准上，面对人工智能生成的技术方案专利权问题都存在着失灵与滞后而亟待做出调整。因此，专利法各项制度与标准有必要进行相应修改以消除理论上的争议和实践中的缺陷，有利于优化审查与管理，促进人工智能技术今后的不断发展。
关键词：人工智能；发明创造；专利权归属；可专利性
近年来，人工智能技术不断发展，被广泛应用到交通、医疗、文化等各个领域，其影响不仅局限于有关人工智能的发明大量增加，由人工智能作为主角生成的作品和发明也开始产生，对传统著作权法与专利法造成了一定的冲击。目前在人工智能生成作品方面，国际上已有获得著作权法保护的个例[ 吴汉东：“人工智能对知识产权法律保护的挑战”，《中国法律评论》2018年第2期]，而在人工智能生成发明方面涉及专利法的相关问题却鲜有研究。人工智能是否可以作为发明人，人工智能发明专利权的权利归属，专利法保护客体范围界定与排除以及可专利性三个实质性要件的判断标准这些问题仍存在争议而有待解决。
一、专利权主体界定
在人工智能实现发明创造前，专利法一直遵循“人类发明者中心主义”原则，然而现今人工智能在发明创造过程中的参与程度与影响在不断扩大，甚至可以基本无需人类因素介入而独立开发。不再仅仅是作为辅助工具，可以独立生成技术方案的人工智能，其在专利法中的角色是否会发生变化，是否可以作为发明人乃至专利权人，各学者有不同的看法。
（一）人工智能是否具有独立发明人的地位
关于可以独立发明创造的人工智能是否可以赋予发明人地位问题存在两派观点：一是主张赋予发明人地位的，二是反对人工智能作为独立发明人地位的。与赞成派的观点相对比，反对派的论述更为合理，第一点原因是赋予人工智能发明人地位，无法产生激励效果来促进创新。第二点，赋予人工智能发明人地位的主张与民法主体制度相悖。当今的人工智能仍是“弱人工智能”，并没有产生独立意识，自然也无法真正享受权利，履行义务和承担义务，其不是民法主体自然也无法成为专利法的主体。第三点是人工智能缺乏自然人人格体现而不具备财产权利，依据洛克财产理论，公民社会是为了对财产权利提供保护而产生的，财产是自然人的人格体现，人工智能作为一种机器不具备人格因素而无需赋予财产权。综上所述，可以独立发明创造的人工智能依旧不是发明人，依旧不是专利权的主体。但否认人工智能的发明人地位并不是否认人工智能创造的发明的可专利性，依旧可以在不违背民法专利法传统规范的前提下，解决人工智能发明创造的专利权归属和可专利性问题，通过将专利权赋予人工智能的创造人或投资人，从而激励创新以达到制定专利法的主要目的。
（二）专利权归属
在人工智能发明创造的过程中，有如下四类主体参与：
1.人工智能算法程序的创造人：他们编写的算法程序是人工智能赖以运作的基础，对人工智能的算法与筛选方式做出了规定，但并不意味编程作者对人工智能的发明创造其决定性作用，创造人并不一定享有人工智能创造发明的专利权，要以该算法程序是否对专利发明作出实质性贡献为标准进行判断。在专利归属制度中践行创造人保护模式的专利，若存在实质性贡献来源多主体的情况可通过事前协议来明确专利权归属。
2.数据提供者：该类主体为人工智能提供大量数据，通过人工智能的筛选、分析与加工运算出新的技术方案。数据提供者更类似于原材料提供者，不涉及后续的加工与创造，故不对专利发明有实质性贡献而不享有专利权。
3.用户：用户对人工智能的使用行为如果对新技术成果有实质有效的贡献，则用户也应被赋予专利权。然而，不可否认人工智能的创造性很大程度来源于算法软件，故在算法程序创造人与操作者不同时，可以通过事前协议来约定人工智能产生的技术成果专利权归属，可以将两者作为该技术成果的共同专利权人。
4.投资人：一般来说，投资人多为单位，发明创造是在执行单位的任务过程中完成的，或主要利用了单位的物质技术条件而完成的，这种专利权归属的模式可比照职务发明的专利权归属，申请和取得专利的权利应属于投资人单位或雇主;而如果投资人与创造人间是委托关系存在合同的，则专利权归属依照合同约定。
综上，在“弱人工智能”阶段，人工智能的创造人、用户及投资人都有可能成为专利权人，这种专利权归属的模式，可以在专利法不进行重大修改的前提下对人工智能创造的技术成果予以保护。司法实践中也可通过司法解释对技术成果存在众多利益相关者的专利权归属进行明确。
二、专利权客体范围
虽然人工智能在当下仍不具备发明人主体资格，但其生成的技术方案是专利法保护客体，可以作为自然人的技术方案申请专利，规范人工智能发明创造领域专利权客体的授权范围与排除领域势在必行。
（一）人工智能专利客体授权范围
人工智能自主创造的技术成果能否获得专利授权，首先需要判断该技术成果是否属于专利法保护的客体，即是否符合专利法中发明、实用新型或外观设计的概念，而现今人工智能的技术成果多为发明或实用新型，它是不包含主观色彩而客观存在的技术性表达，因此人工智能生成物只要在专利法规定的智力成果的范围内，即可成为专利法保护的客体。
人工智能生成物是否属于专利法客体的认定标准，需要对该生成物进行一定的区分。例如学者将发明分为机器自动完成的发明和将机器作为创造工具的发明，那么属于专利权保护客体的发明必须是前者。
除此之外，也有学者通过人工智能与发明的频谱关系将人工智能创造发明产业分为三个层级，即人工智能在最终发明成果中起到的辅助生成、合作生成及独立生成的作用[ 吴汉东：“人工智能对知识产权法律保护的挑战”，《中国法律评论》2018年第2期
]。在这种区分模式下，后述两种类型才是所讨论的人工智能技术“可专利性”，才是人工智能领域专利权保护的客体范围。
（二）专利权客体排除领域
探讨技术方案是否可获得专利，首先应当明确其不属于专利的法定排除对象，故在讨论人工智能创造发明的可专利性问题时也需要排除不具有可专利性的主题。结合人工智能技术实际应用情况，不授予专利权的客体有三类：一，违反法律、社会公德或妨害公共利益的发明，例如杀人机器人等用于犯罪的发明创造；二，不属于智力成果不是技术方案的发明，其中包括科学发现和智力活动的规则和方法，例如由人工智能发明的数据筛选方法和游戏规则等；三，特殊领域的发明，有如疾病的诊断治疗、动植物新品种和涉及原子核变换方法的发明，出于社会和平稳定等因素的考量同样不予授权。
人工智能算法作为计算机程序的一种，生成新的算法能否作为专利法客体而受到保护是算法的客体属性困境[ 吴汉东：“人工智能时代的制度安排与法律规制”，《法律科学》，2017年第5期]。2017年修改后的《专利权审查指南》对计算机程序进行了区分，分为“计算机程序本身”与“涉及计算机程序的发明”，而后者被允许在存在存储介质的情况下获得专利授权。而人工智能某种程度上作为一种涉及计算机程序存在存储介质的机器，其专利权也得到了更好的保护，在无形间促进了人工智能技术和产业的发展。
三、人工智能创造可专利性判断标准
专利“三性”在面对新兴的人工智能技术时，存在着有如新颖性判断中的现有技术认定，创造性判断中的本领域技术人员识别以及实用性判断中的积极效果的评价规则问题，对传统的专利授权标准带来一定的挑战。
（一）人工智能发明创造的新颖性问题
?在对人工智能生成的技术方案进行新颖性判定时，“现有技术”的认定不同于往，其原因在于人工智能生成发明必然依赖于所存储的海量数据与信息，使认定是否为现有技术的界限变得模糊。现有技术判定标准的过高或过低都会分别引起技术方案获得专利困难或产生大量无用垃圾专利，对人工智能技术发展不利。此外，人工智能所依赖的已有技术文献和技术方案过多，现有技术的专利审查难度将会大幅增加，国务院专利行政部门的压力变大，专利新颖性判断的不确定性增加，导致带有新颖性瑕疵的授权专利增多。
人工智能对技术方案技术文献的公开也会影响到传统的专利新颖性判断标准。人工智能的智能算法可以自动收集与自己已授权专利相关的技术信息并生成技术方案予以公开，在低成本或零成本的基础上阻却在后所有的相关领域专利申请获得授权。长此以往，新颖性要件可能渐渐沦为人工智能产业专利竞争的工具，而影响到专利审查的正当性和正常运行。
（二）人工智能发明创造的创造性问题
创造性的认定需要同时具备实质性特点与显著进步，评价这两点时应考虑对本领域的技术人员来说要求保护的发明相对于现有技术是否显而易见以及是否具有有益的技术效果。
在探讨人工智能生成物的实质性特点时，通常采用“三步法”予以判断，其中需要判断要求保护的发明对本领域的技术人员来说是否显而易见。此处的“本领域的技术人员”即是所属领域普通技术人员，它作为创造性判断的参照系之一，受到了来自人工智能技术的冲击。普通技术人员不仅是本领域的技术人员，还应对人工智能领域有足够的了解。创造性标准的改动，除技术人员专业领域扩大之外，专业水平也应提升而高于现阶段的“普通技术人员”。
（三）人工智能发明创造的实用性问题
实用性是指该发明或者实用新型能够制造或者使用，并且能够产生积极效果，前者强调技术方案的可实施性后者强调实施效果。虽然人工智能技术的发展使得先前不能实现的技术方案有了可实施性，但在“可实施性”与“实施效果”两个方面，人工智能的一些发明都有可能不满足要求而不具备实用性。
在可实施性方面，要求说明书中有清楚、完整的说明，所属领域的技术人员根据其技术知识或者经过惯常的试验和设计后，就能够得出申请专利的发明或者实用新型，而并不需要于申请前已经予以制造或使用。人工智能虽有其本身优势，通过大量数据分析，可以得出工业生产的可能性有无的结果，但是可实施性也要求着人工智能发明的技术方案予以公开。人工智能自动生成的技术方案可能由于随机因素的涉入而不具有可再现性[ 曹建峰：“人工智能对专利制度的影响初探”，《中国发明与专利》2018年第6期]，也可能因缺乏详细的技术细节说明和背景信息披露，而不具有可操作性。
其次在实施效果方面，要求人工智能生成的技术方案能够产生积极的在经济、技术和社会方面的效果。对人工智能发明创造的积极效果评价是极为必要的，因为在人工智能发明过程中，人类因素的介入减少，技术风险的不可控性与可不预测性随之变大。例如人工智能通过算法来决策时，会做出违背伦理道德的选择导致“算法歧视”、“算法黑箱”[ 蔡琳：“智能算法专利保护的制度探索”，《 西北工业大学学报（社会科学版）》2019年第3期]，而对诸如此类技术风险的预防与控制就需要通过对人工智能发明的积极效果评价来达到。在人工智能发明带来巨大经济效益的同时，也不能因此忽视它所隐含的安全风险、伦理风险和环境风险。由此，人工智能生成的技术方案在现阶段仍需人类的介入与参与，以及后续人为进行检测和实施，以此避免潜在风险使之能切实服务于人类社会。
五、结语
通过授予人工智能生成的技术方案专利权，可以促进创新、推动科技进步，达到专利法制定目的。在当下的“弱人工智能时代”，因人类情感与思想的不可替代性，应否定人工智能的发明人身份地位，仍通过人本主义的法律制度，在不颠覆专利法的基本规则的基础下对其主客体制度和授权审查制度予以调整改动，以维护科技发展与社会秩序之间的平衡。专利法应一方面对其客体范围予以扩充，对可专利性判断实质性要件予以调整，以保障人工智能生成技术方案的专利权；另一方面又不可忽视人工智能所带来的安全隐患，排除不具有可专利性的客体领域，加强专利审查力度，消除其带来的伦理、环境、安全等潜在风险。