以知識(shí)產(chǎn)權(quán)立法推動(dòng)人工智能發(fā)展

楊延超

ChatGPT引爆了全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展。大模型通過大數(shù)據(jù)、大算力和大算法的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)世界的深度理解。大數(shù)據(jù)提供了豐富的知識(shí)，大算力使得模型能夠快速有效地學(xué)習(xí)這些知識(shí)，大算法則幫助模型優(yōu)化參數(shù)，提取有用信息。這三個(gè)維度的結(jié)合使得大模型具有強(qiáng)大的理解力，能夠更好地理解和生成人類語言，處理更復(fù)雜的任務(wù)，如文本理解、圖像識(shí)別等，從而極大地提升了AI的能力。大模型時(shí)代，也催生了人工智能領(lǐng)域一系列全新知識(shí)產(chǎn)權(quán)問題。

知識(shí)產(chǎn)權(quán)立法對(duì)于人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重要的意義，不僅可以保護(hù)創(chuàng)新者的權(quán)益，激勵(lì)產(chǎn)業(yè)的投資和創(chuàng)新，也可以推動(dòng)技術(shù)的進(jìn)步，促進(jìn)知識(shí)的傳播。同時(shí)，也需要兼顧社會(huì)安全和社會(huì)倫理的考量，以保護(hù)社會(huì)的安全和倫理。

全球人工智能的專利布局

人工智能的專利布局總體而言，主要集中在一些發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，包括美國、日本、中國、歐盟等國家和地區(qū)。這些國家和地區(qū)在人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用上都有著深厚的積累和優(yōu)勢(shì)。然而，專利布局的數(shù)量并不能完全代表技術(shù)的質(zhì)量和領(lǐng)先度。一個(gè)技術(shù)的應(yīng)用，它的用戶體驗(yàn)，以及市場(chǎng)上它最終的實(shí)踐情況，才能更科學(xué)地檢驗(yàn)它的技術(shù)領(lǐng)先度。

在人工智能的各個(gè)子領(lǐng)域中，不同的國家和地區(qū)具有不同的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。例如，在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域，日本、德國、瑞士的專利布局就比較明顯。在自然語言處理領(lǐng)域，美國和中國的專利布局也比較凸顯。在無人駕駛領(lǐng)域，中國和美國的專利布局近年來發(fā)展迅速。這些專利布局反映了各個(gè)國家在這些領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和發(fā)展方向。人工智能技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于生活、醫(yī)療、金融等多領(lǐng)域。例如，工業(yè)機(jī)器人廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐中；自然語言處理技術(shù)，如ChatGPT，被廣泛應(yīng)用于對(duì)話和交流中；無人駕駛技術(shù)正在逐步改變我們的出行方式。這些應(yīng)用都有著相關(guān)的專利布局，反映了人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用和深遠(yuǎn)影響。

在這里要特別強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)，對(duì)人工智能的保護(hù)，專利布局從某種意義上只能代表一個(gè)數(shù)量，它并不能完全代表著質(zhì)量，尤其是在很多技術(shù)領(lǐng)域中，可能后期你雖然有龐大的專利數(shù)量，但不代表著你占領(lǐng)了這個(gè)領(lǐng)域的核心技術(shù)，這是要特別關(guān)注的。一個(gè)技術(shù)的應(yīng)用，它的用戶體驗(yàn)，以及市場(chǎng)上它最終的實(shí)踐情況，以此來檢驗(yàn)它的技術(shù)領(lǐng)先度更科學(xué)。還有一點(diǎn)需特別強(qiáng)調(diào)的是，隱藏在專利布局背后的，是商業(yè)秘密。比如說這次的ChatGPT，它的論文也沒公布，具體的算法也沒公布。這背后，至少目前它是技術(shù)秘密的狀態(tài)。它在1.0版和2.0版公布了論文，但是到目前3.5版之后，它就沒有公布論文，它是通過這種商業(yè)秘密的方式來保護(hù)。所以對(duì)未來的AI時(shí)代，我們要考察技術(shù)領(lǐng)先度應(yīng)該是多維的，而不應(yīng)該僅僅是從專利布局的數(shù)量來單維考察。

AI的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的三種選擇

在專利布局背后，還隱藏著商業(yè)秘密。例如，ChatGPT在1.0版和2.0版的時(shí)候公布了論文，但在3.5版之后，它沒有公布論文，而是通過保護(hù)技術(shù)秘密的方式來保護(hù)自己的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。這種方式在未來的AI時(shí)代可能會(huì)越來越常見。此外，一些公司可能會(huì)選擇在關(guān)鍵技術(shù)上申請(qǐng)專利，而在其他非核心技術(shù)上選擇開源，以此來平衡保護(hù)技術(shù)秘密和推動(dòng)技術(shù)發(fā)展的需要。

在AI領(lǐng)域，開源、專利保護(hù)和商業(yè)秘密是三種常見的選擇，它們之間的關(guān)系和選擇取決于公司的戰(zhàn)略和市場(chǎng)環(huán)境。

開源是一種以共享和協(xié)作為基礎(chǔ)的開發(fā)模式，它可以推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和社區(qū)發(fā)展。例如，F(xiàn)acebook（現(xiàn)Meta）已經(jīng)將其最新的大型語言模型Llama 2開源，供研究和商業(yè)使用。開源模型可以幫助開發(fā)者和研究者更好地理解和利用AI技術(shù)，同時(shí)也能吸引更多的人才和資源參與到項(xiàng)目中來，推動(dòng)技術(shù)的進(jìn)步和社區(qū)的發(fā)展。

專利保護(hù)是一種法律手段，通過獲得專利權(quán)來保護(hù)技術(shù)成果和市場(chǎng)份額。專利保護(hù)可以防止他人在一定期限內(nèi)未經(jīng)許可使用、銷售或進(jìn)口專利產(chǎn)品，從而保護(hù)發(fā)明者的利益。然而，專利的申請(qǐng)和維護(hù)成本較高，且專利信息公開可能會(huì)暴露技術(shù)細(xì)節(jié)。

商業(yè)秘密是一種通過保密措施來保護(hù)核心技術(shù)和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的方式。例如，OpenAI在發(fā)布GPT-3后，沒有公開其詳細(xì)的技術(shù)細(xì)節(jié)和算法，而是選擇通過商業(yè)秘密的方式來保護(hù)其技術(shù)優(yōu)勢(shì)。商業(yè)秘密沒有時(shí)間限制，只要信息保密，就可以一直保護(hù)。然而，一旦秘密泄露，就可能無法獲得法律保護(hù)。

隨著AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，開源、專利保護(hù)和商業(yè)秘密這三種方式可能會(huì)并存和互補(bǔ)。一方面，開源可以推動(dòng)AI技術(shù)的進(jìn)步和社區(qū)的發(fā)展，另一方面，專利保護(hù)和商業(yè)秘密可以保護(hù)公司的技術(shù)成果和市場(chǎng)份額。具體選擇哪種方式，需要根據(jù)公司的戰(zhàn)略、技術(shù)特性和市場(chǎng)環(huán)境來決定。

未來，我們可能會(huì)看到更多的混合策略出現(xiàn)。例如，一些公司可能會(huì)選擇在關(guān)鍵技術(shù)上申請(qǐng)專利，而在其他非核心技術(shù)上選擇開源，以此來平衡保護(hù)技術(shù)秘密和推動(dòng)技術(shù)發(fā)展的需要。同時(shí)，隨著AI技術(shù)的發(fā)展，一些新的技術(shù)領(lǐng)域可能會(huì)出現(xiàn)，這些領(lǐng)域可能會(huì)有新的保護(hù)方式出現(xiàn)，例如，數(shù)據(jù)保護(hù)和算法保護(hù)可能會(huì)成為新的保護(hù)方式。

此外，在涉及技術(shù)保護(hù)問題上，人工智能公司也會(huì)在選擇商業(yè)秘密還是專利保護(hù)問題上進(jìn)行平衡。一般通過產(chǎn)品可以復(fù)現(xiàn)技術(shù)，會(huì)申請(qǐng)專利，這樣權(quán)利人就獲得了專利的獨(dú)占權(quán)，可以有效防止產(chǎn)品上市后，其他商家通過分析產(chǎn)品復(fù)現(xiàn)技術(shù)。在這種情況下，商業(yè)秘密是無意義的，因?yàn)楫a(chǎn)品一旦上市，商業(yè)秘密也就不存在了。然而，像對(duì)話類機(jī)器人，產(chǎn)品通過網(wǎng)絡(luò)使用，在使用中對(duì)底層算法是無法復(fù)現(xiàn)的，權(quán)利人也就不擔(dān)心產(chǎn)品上市后復(fù)現(xiàn)，這樣的話，一般會(huì)通過商業(yè)秘密的方法保護(hù)。當(dāng)然，隨著技術(shù)迭代，落后的技術(shù)會(huì)逐步開源，最先進(jìn)的技術(shù)會(huì)通過商業(yè)秘密進(jìn)行保護(hù)的。

AI引發(fā)知識(shí)產(chǎn)權(quán)立法的全面變革

人工智能大模型的發(fā)展，對(duì)版權(quán)法的挑戰(zhàn)與變革將是全面而深遠(yuǎn)的。知識(shí)產(chǎn)權(quán)法基本上解決了三個(gè)核心問題：創(chuàng)作者（發(fā)明者）身份的確定，智力成果的定義，以及如何保護(hù)。然而，人工智能的發(fā)展將對(duì)這三個(gè)問題提出新的挑戰(zhàn)和解決方案。下面以版權(quán)為例進(jìn)行討論。

首先，作者身份的確定問題。一般而言，作者是一位具有專門技能的藝術(shù)家或者創(chuàng)作者，往往從很小的時(shí)候就開始學(xué)習(xí)和磨煉這些技能。然而，大模型的出現(xiàn)可能會(huì)對(duì)我們對(duì)“作者”的定義提出全新的要求。它要求我們重新考慮獨(dú)創(chuàng)性的定義，并為此設(shè)定全新的標(biāo)準(zhǔn)。這不僅關(guān)乎版權(quán)法的問題，也涉及教育的問題，包括我們應(yīng)該如何培養(yǎng)孩子的技能。

其次，作品的定義問題。傳統(tǒng)上，作品的存在和價(jià)值在很大程度上取決于它的可復(fù)制性，復(fù)制權(quán)是版權(quán)中最重要的一種權(quán)利。然而，大模型的出現(xiàn)和發(fā)展可能會(huì)改變這種情況。未來的作品可能不再是千篇一律的復(fù)制品，而是可以根據(jù)每個(gè)人的需求進(jìn)行個(gè)性化調(diào)整的產(chǎn)品。預(yù)測(cè)未來，大模型的發(fā)展可能會(huì)使得每個(gè)人觀看的電視劇、玩的游戲都具有獨(dú)一無二的特性。這種轉(zhuǎn)變?cè)谖磥矶紝?shí)現(xiàn)。

最后，版權(quán)的保護(hù)方法。過去，我們主要依靠法律訴訟來保護(hù)版權(quán)。然而，大模型的出現(xiàn)使得技術(shù)性的保護(hù)方法成為可能。在這種情況下，我們不再需要通過頻繁的法律修訂來保護(hù)權(quán)利，而是可以依賴于技術(shù)來實(shí)現(xiàn)版權(quán)的保護(hù)。相比較法律保護(hù)，技術(shù)保護(hù)可以極大節(jié)省權(quán)利人保護(hù)權(quán)利的成本，同時(shí)極大提升保護(hù)效果。

總的來說，大模型的出現(xiàn)和發(fā)展將對(duì)版權(quán)法提出全新的挑戰(zhàn)，也將為版權(quán)法的改革提供全新的可能性。我們需要密切關(guān)注這一發(fā)展趨勢(shì)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行適應(yīng)性的改革。

完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)立法將進(jìn)一步推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展

1.對(duì)人工智能產(chǎn)品的專利保護(hù)有利于激勵(lì)產(chǎn)業(yè)投資與創(chuàng)新。

人工智能產(chǎn)品的核心往往是與算法有關(guān)。然而，算法在現(xiàn)行的專利法中，可能會(huì)被納入到智力活動(dòng)規(guī)則的范疇，從而不受專利保護(hù)。這種情況下，人工智能產(chǎn)品的創(chuàng)新和投資可能會(huì)受到阻礙。因此，我們需要重新審視專利法，區(qū)分算法類產(chǎn)品與純粹的智力活動(dòng)規(guī)則之間的區(qū)別，制定更科學(xué)的專利保護(hù)范疇。這樣，不僅可以保護(hù)創(chuàng)新者的權(quán)益，也可以激勵(lì)更多的投資和創(chuàng)新。

在現(xiàn)實(shí)中，許多人工智能產(chǎn)品的創(chuàng)新都是基于算法的。例如，深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，都是基于復(fù)雜的算法。這些算法的創(chuàng)新，為人工智能產(chǎn)品的發(fā)展提供了強(qiáng)大的動(dòng)力。然而，如果這些算法不能得到專利保護(hù)，那么創(chuàng)新者可能會(huì)失去創(chuàng)新的動(dòng)力，因?yàn)樗麄儫o法從他們的創(chuàng)新中獲得經(jīng)濟(jì)回報(bào)。因此，對(duì)人工智能產(chǎn)品的專利保護(hù)，對(duì)于激勵(lì)產(chǎn)業(yè)投資與創(chuàng)新具有重要的意義。

2.人工智能時(shí)代，做好利益平衡，有利于推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步。

許多人工智能技術(shù)的發(fā)展都是基于數(shù)據(jù)共享、技術(shù)共享和模型共享的。例如，許多深度學(xué)習(xí)的模型，都是基于公開的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的。這些數(shù)據(jù)集的共享，為深度學(xué)習(xí)的發(fā)展提供了強(qiáng)大的支持。由此，就需要在保護(hù)數(shù)據(jù)私有性和推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步之間找到一個(gè)平衡。在人工智能時(shí)代，數(shù)據(jù)共享、技術(shù)共享、模型共享成為了一種趨勢(shì)。這不僅可以推動(dòng)技術(shù)的進(jìn)步，也可以促進(jìn)知識(shí)的傳播。然而，這也需要我們?cè)诒Ｗo(hù)創(chuàng)新的同時(shí)，合理設(shè)定權(quán)利限制，如合理使用、法定許可等制度。這樣，我們既可以保護(hù)創(chuàng)新者的權(quán)益，也可以讓技術(shù)成果、文學(xué)藝術(shù)得到極大的傳播與交流。

3.人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展還要兼顧社會(huì)安全和社會(huì)倫理考量。

人工智能的發(fā)展，不僅僅是技術(shù)的問題，更是社會(huì)安全和社會(huì)倫理的問題。因此，知識(shí)產(chǎn)權(quán)法也需要?jiǎng)澇黾t線，對(duì)于違反社會(huì)安全和社會(huì)倫理的人工智能產(chǎn)品，我們需要堅(jiān)決說不。這樣，我們既可以保護(hù)社會(huì)的安全，也可以維護(hù)社會(huì)的倫理。在現(xiàn)實(shí)中，人工智能的發(fā)展已經(jīng)引發(fā)了許多社會(huì)安全和社會(huì)倫理的問題。例如，人工智能的決策可能會(huì)引發(fā)歧視問題，人工智能的自主性可能會(huì)引發(fā)法律責(zé)任分配問題，相關(guān)問題也都有必要在人工智能的知識(shí)產(chǎn)權(quán)立法中進(jìn)行充分的考慮。

（摘自8月2日《經(jīng)濟(jì)參考報(bào)》。作者為中國社科院法學(xué)所研究員、科技與法研究中心主任）