2024年3月10日发(作者：)

私法第18辑第1卷(总第35卷)

美国人工智能知识产权政策之评析

———基于美国专利商标局对公众意见报告的分析

初 萌

摘 要:2020年10月,USPTO发布了题为《关于人工智能与知识产

权政策的公众意见》的报告,就AI知识产权的现有政策进行了简要梳理,

并汇总了公众针对“AI发明专利的取得”和“AI对版权、商标权、数据

库保护、商业秘密及其他领域知识产权政策的影响”两项议题提出的主要

意见。从《报告》中可以看出,美国人工智能知识产权政策具有如下特

点:一是贯彻司法主导的渐进式政策演进模式,在现有法律框架内解决

AI带来的问题;二是坚持人与AI的“主体—客体”二元划分,将权利与

责任落实到人身上;三是积极倡导AI在知识产权申请、审查等实践中的

运用,强化事中、事后监管;四是注重AI领域技术创新与运用的平衡,

构建自由竞争的行业生态。《报告》的核心内容对我国AI知识产权政策制

定具有借鉴意义。具言之,我国可以考虑从区分AI使用场景、建立公众

反馈机制、完善数据立法、注重问责机制、加强人员培训、参与国际交流

等角度开展AI知识产权政策的制定与完善工作。

关键词:人工智能;知识产权政策;公众意见报告;数据产权;AI

法律主体资格

作者简介:初萌(1990— ),北京大学法学院2018级知识产权专

业博士研究生,北京大学国际知识产权研究中心助理研究员,研究方向:

知识产权法。

基金项目:本文系教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“中美

网络空间治理比较研究”(18JZD040)研究成果。

260

美国人工智能知识产权政策之评析

目 次

一 引言

二

四

《报告》的主要结论及意见汇总

(一)主要结论

(二)意见汇总

三 从《报告》分析美国的基本主张

(一)司法主导的渐进政策

(三)倡导与强化过程监管

(二)“主体—客体”框架下的主体责任

(四)AI创新与运用的生态构建

《报告》对我国人工智能知识产权政策制定的启示

(一)明晰AI概念

(二)强化公众参与

(三)完善数据立法

(四)注重问责机制

(五)开展人员培训

(六)加强国际交流

五 结语

附录:《关于AI与知识产权政策的公众意见》中文译本

一 引言

随着人类社会步入人工智能(以下简称“AI”)时代,既有政策的不

适应性愈发显现,这在知识产权领域尤为突出。当前,AI技术已大规模

运用于知识产权申请、审查程序之中,极大地促进了人力成本的降低与检

索效率的提升,进而成为创新者与审查者的良好辅助。与此同时,以个性

化推荐技术为代表的AI技术运用场景所带来的算法霸权、“信息茧房”等

261

私法第18辑第1卷(总第35卷)

问题,以及对传统侵权制度的挑战,

①

亦不容忽视。随着AI自主性进一步

增强,“发明”“创作”均呈现出新型样态,需要发明人资格认定、“三

性”与独创性判定规则的发展来回应。无论在上述何种意义上,均有必要

基于AI的新发展进行政策层面的评估,以确定既有的政策能否适用、应

否适用以及应当如何调整,从而在促进技术进步的同时,符合公共利益并

促进知识产权制度目的的实现。

虽然不同国家所处AI技术发展阶段有所差异,适用场景亦不甚相

同,但知识产权政策面临的挑战却具有相当程度的普遍性,因此,对别

国知识产权政策的跟进研究和借鉴亦十分必要。更为重要的是,由知识

产权客体无形性所引发的跨国流通需求,需要国际层面相对统一的知识

产权制度与理念来维护,这也提示了我们研究别国知识产权政策的必

要性。

本文以美国AI知识产权政策作为研究对象,正是基于上述考虑,

为继续维持美国在AI等新兴技术领域的领先地位,确保这一技术领域

的创新存在适当的激励机制,美国专利商标局(以下简称“USPTO”)

近年来始终注重与创新群体和AI技术专家在AI知识产权保护政策方面

的信息交流。继2019年举办AI政策会议以来,USPTO相继于2019年8

月27日、2019年10月30日分别就“AI发明专利的取得”和“AI对

版权、商标权、数据库保护、商业秘密及其他领域知识产权政策的影响”

两项议题征求公众意见,以获取进一步的政策制定所需的必要信息。两项

议题分别收到99份、98份意见,由学术界、律所、律师协会、贸易协会、

相关企业、国外知识产权局等利害关系人提交。

②

基于上述意见汇总以及

对过往经验的总结,USPTO于2020年10月发布了题为《关于AI与知识

产权政策的公众意见》的报告(以下简称《报告》,全文翻译见文后“附

录”)。由于《报告》集中反映了政策制定者与核心利益集团的观点,本

①

②

初萌:《个性化推荐服务商合理注意义务之重构》,《科技与法律》2020年第2期。

USPTO,“PublicViewsonArtificialIntelligenceandIntellectualProperty”,p.i-ii,available

at/sites/default/files/documents/USPTO_AI-Report_2020-10-07.

pdf(lastvisitedOct26

th

,2020).

262

美国人工智能知识产权政策之评析

文的分析将主要围绕其展开。

①

在行文方面,本文首先对《报告》的主要

结论及公众意见进行归纳汇总,并以此为基础分析美国在AI知识产权政

策领域的基本主张,最后总结《报告》对我国人工智能知识产权政策制定

与完善的启示。

二 《报告》的主要结论及意见汇总

《报告》共分为两部分,分别针对上文所述两项议题而展开。以下简

要介绍《报告》的主要结论以及对公众意见汇总的情况。

(一)主要结论

根据《报告》,公众对“AI技术对知识产权政策影响”这一议题的整

体意见如下。

②

技术对知识产权政策的整体影响

不少评论者指出,由于AI技术尚缺乏普适、公认的定义,围绕其展

开的知识产权政策制定需要尤为慎重。考虑到当前AI技术的发展仍处于

①

需要指出的是,本文对美国AI知识产权政策的研究并不局限于国会的立法到行政机构制

定的条例、法规,相反,本文以拉斯韦尔(Lasswell)、卡普兰(Caplan)的政策过程理

论为视角,注重政策制定中公众参与对最终决策结果的影响。“公共政策是包含了目标、

价值观和战略的、经过设计的规划,政策过程包括对各种共识、需求和期望的规划、宣

传与执行”。Lasswell&Kaplan,1963,转引自朱春奎主编:《公共政策学》,清华大学出

版社2016年版,第1页。“政策制定过程以公民们希望政府采取何种行动的想法为出发

点。这些想法在政府工作过程中被反复探讨。其结果便产生一系列积极地或消极地影响

人们生活的政治行动(或不行动)。”〔美〕史蒂文·凯尔曼:《制定公共政策》,商务印

书馆1990年版,第3页。根据拉斯韦尔的政策科学观念,善治的实现需要以改进政府获

取信息的质量为依托,这些信息通常在政策过程中获得。拉斯维尔将“政策过程”分为

cation)、应用(application)、终止(termination)、评估(appraisal)。彼得·德利翁:《政

七个阶段:情报(intelligence)、提议(promotion)、规定(prescription)、合法化(invo-

策过程的阶段性方法:何去何从》,载〔美〕保罗·A.萨巴蒂尔编:《政策过程理论》,

彭宗超、钟开斌等译,生活·读书·新知三联书店2004年版,第22～23页。在本文所研

究的《报告》中,对公众意见的分析主要涉及上述过程中的“提议”与“评估”阶段。

②

USPTO,“PublicViewsonArtificialIntelligenceandIntellectualProperty”,-iv,available

at/sites/default/files/documents/USPTO_AI-Report_

(lastvisitedOct26

th

,2020).

263

私法第18辑第1卷(总第35卷)

满足特定领域需求的狭义AI阶段,与人类智力相媲美的通用AI目前仅具

有理论上的可能性,多数评论者认为AI目前并不具备在无人类干预的情

况下从事发明或者创作的能力,这将降低现有知识产权政策修改的必要

性。整体看来,多数评论者认为美国现有的知识产权法律制度能够应对

建立更为健全的知识产权保护体系。

技术与专利申请、授权

多数评论者认为,AI发明应被视为计算机实施的发明的一个子集,因

此,USPTO当前关于计算机实施的发明的可专利性和充分公开要求的规定

依然能够适用。多数评论者还认为AI技术的广泛运用会对“本领域普通技

术人员”的认定产生影响,进而影响专利授权决定。此外,AI技术的运用

可能会产生大量的现有技术,进而增加寻找相关领域现有技术的难度。

技术与其他知识产权

多数评论者认为,美国现有的知识产权法律制度能够应对AI技术带

来的挑战,合同法等法律中的基本原则也有助于弥补因AI技术发展而产

生的法律漏洞。多数评论者对“AI技术的运用能够提升商标、专利审查

效率”的观点持赞同态度,也注意到了AI训练中版权作品使用的复制权

侵权问题。至于《美国版权法》上的合理使用条款,多数意见认为其具有

灵活性、对AI技术环境的适应性,因而无需更改。

AI技术带来的挑战,分歧点则在于是否有必要增设新的知识产权类型、

(二)意见汇总

1.公众就“AI发明专利的取得”议题的意见汇总

①

(1)AI发明要素的界定

“AI发明要素的界定”这一问题的提出,旨在宏观地确定可获得专利

的AI发明的范围。对于这一问题,主要有四种观点。第一种认为AI发明

的要素包括但不限于:待解决的问题,对AI进行训练、运用的数据库结

①

bleat/sites/default/files/documents/USPTO_AI-Report_2020-10-07.

pdf(lastvisitedOct26

th

,2020).

USPTO,“PublicViewsonArtificialIntelligenceandIntellectualProperty”,p.1-18,availa-

264

美国人工智能知识产权政策之评析

构,基于数据的算法训练,算法本身,通过自动化程序实现的AI发明结

果,影响结果的对数据的权重赋予,等等。第二种认为AI可被理解为模

仿人类认知功能的计算机功能。第三种认为AI发明可以归为三类:AI技

术领域的发明,运用AI技术实现的其他技术领域的发明和AI自身所产生

的发明。第四种着眼于AI技术的动态发展以及产生重大改进的可能性,

不建议将过多精力用在对其下定义上。

(2)AI发明中自然人获得发明人资格的可行性

对于这一问题,多数评论者认为传统上判断发明人资格的“发明构

思”(conceptionofaninvention)标准

①

对于AI发明依旧适用。具体说来,

仅仅在数据上运行AI算法并得出结果一般不被认为构成发明构思,但对

AI系统进行设计架构、选择特定的训练数据、制定AI系统处理数据的算

法等等,可能构成发明构思。

(3)赋予法人、其他组织发明人资格的必要性

根据《美国专利法》的规定,发明人只能是自然人。

②

多数评论者认

为,就AI当前的发展阶段而言,没有必要为AI发明而更改这一规则。例

如,国际保护知识产权协会(AIPPI)就指出当前AI技术发展尚未发展到

可以排除自然人发明人的程度,

③

国际知识产权律师联合会(FICPI)等

机构也强调AI仅仅是人类发明中的工具。

④

也有一些评论者指出,待AI

技术发展到通用AI阶段时,应重新审视这一问题。

(4)扩充专利权主体的必要性

根据《美国专利法》的规定,仅有自然人以及从自然人处受让权利的

法人能够成为专利权主体。多数意见认为暂无必要对这一规定进行修改。

少数意见考虑到机器无法获得法律主体资格,提出扩充专利权主体的两种

①

美国联邦巡回上诉法院在判决中明确指出,“构思”是发明创造的试金石。构思要求发

明者对一个问题有具体的解决方案,而非一个总的实现目标。BurroughsWellcome

hoef,888F.3d1362,1366(.2018).

ResponsefromAIPPI,at5.

ResponsefromFICPI,at3.

bs.,Inc.,40F.3d1223,1227-1228(.1994);seealsoInreVer-

②

③

④

35U.S.C.§115(a);seealso35U.S.C.§115(h)(1).

265

私法第18辑第1卷(总第35卷)

方案:第一种由知识产权权利人协会(IPO)提出,建议增设AI程序训练

者为专利权主体;

①

第二种由IBM公司、西门子公司提出,建议赋予AI

系统所有者、控制者专利权主体身份。

②

(5)AI发明所涉特殊可专利性问题

根据美国专利立法及司法实践,自然法则、自然现象、抽象概念等不

具备成为可专利主题的资格。USPTO发布的《2019年可专利主题资格修

订指南》(PEG)对法院认定的抽象概念进行了提炼和综合,有助于明晰

其适用标准。在许多评论者看来,AI发明并无特殊可专利性问题,应与

计算机实施的发明获得同等对待,这也与USPTO目前审查实践的做法相

一致。关于涉AI抽象概念的权利要求,根据Alice/Mayo测试法

③

,如果

构成“显著更多”的要素,则可能被转化为可专利主题。

(6)AI发明的充分公开问题

根据目前通行的实践标准,算法的充分公开是计算机实施的发明获得

专利权的前提条件。AI发明的特殊问题则在于存在算法黑箱。不过,大

多数评论者并不认为需要为AI发明制定特殊的充分公开规则,USPTO

2019年发布的针对含有功能性描述的专利申请的审查指南

④

已经能够提供

有益的指引。具言之,申请人需要在申请书中充分披露其硬件与软件的细

节信息,尤其是算法的详细步骤、程序、公式、图表、流程图等。另有一

些评论者如IBM公司则对上述观点存疑,指出“AI发明很难完全公开,

因为即使发明人知道输入和输出内容,但其间的逻辑在某些方面是未知

的”。

⑤

还有一些评论者,如美国律师协会知识产权部(ABAIPL),则倡

附加的权利要求要素单独或者结合起来考虑远远超出抽象概念本身,从而

①

②

③

ResponsefromIPO(Nov.11,2019),at6.

Alice/Mayo测试法主要包含三步:第一步,确定权利要求的主题是否属于方法、机器、

产品或组合物这四种法定发明类别之一;第二步,判断权利要求的主题是否属于自然法

而转化为可专利主题。

则、自然现象或抽象概念;第三步,判断权利要求中是否包含“显著更多”的要素,进

ResponsefromIBM(Nov.8,2019),at4;seealsoResponsefromSiemens,at2.

④

⑤

ExaminingComputer-ImplementedFunctionalClaimLimitationsforComplianceWith35U.S.C.

ResponsefromIBM(Nov.8,2019),at6.

§112,.57(Jan.7,2019).

266

美国人工智能知识产权政策之评析

导严格执行充分公开标准,以确保专利质量。

①

(7)AI发明的可实施性问题

发明的可实施性是指,本领域普通技术人员根据说明书进行操作即可实

现发明,而无需过多的额外实验。

②

一般而言,对于与特定发明属性相关的

现有技术了解越多、技术的可预测性越强,要求在说明书中明确陈述的信息

就越少;反之亦然。关于AI系统的可预测性,评论者们尚未形成一致意见,

但认为司法实践中发展出的“Wands因素”

③

判定法仍有适用的空间。

(8)AI技术对本领域普通技术人员判定的影响

本领域普通技术人员是发明非显而易见性的拟制判定主体,其法律标

准的确定一般需要考虑所需解决的技术问题、对技术问题的现有解决方

案、创新的速度、技术的复杂程度、所属技术领域人员的受教育水平等因

素。

④

对于这一问题,多数评论者认为AI技术会对本领域普通技术人员的

标准产生潜在影响,同时指出当前判定本领域普通技术人员的法律框架对

于应对AI带来的挑战仍然是充足的,毕竟,任何新出现的技术都会提升

对本领域普通技术人员技术水平的要求。另有少数评论者指出,对于未来

可能出现的通用AI,其机器身份决定了其所掌握的技术水平不应影响本

领域普通技术人员的法律标准。

(9)AI发明特有的现有技术认定问题

大多数评论者否认此类问题的存在,认为“现有技术”认定标准是足

够的。少数评论者则指出,AI的技术产出将会导致现有技术大量涌现,

增加搜索的难度。随着AI复杂性的增加,这一问题或许会有新的答案。

值得注意的是,评论者普遍认为应当加强审查员训练并为其提供识别、寻

①

②

③

.62;seealsoMPEP§2164.01.

ResponsefromABAIPL(Nov.8,2019),at17.

巡回法院在1988年Wands案中指出,判断一项生物技术专利能否满足充分公开要求时应

考虑如下因素:权利要求的广度、发明的性质、现有技术的状态、本领域普通技术人员

的水平、技术的可预测性、发明人提供的索引数量、存在的实例以及根据公开内容实施

发明所必需的实验次数。上述因素统称为“Wands因素”。

④

InreGPACInc.,57F.3d1573,1579(.1995).

267