來源：Ai全域數(shù)字化圈

隨著人工智能技術(shù)的狂飆突進，AI領(lǐng)域的知識產(chǎn)權(quán)保護正迎來新的規(guī)則與挑戰(zhàn)。

4月24日，國家知識產(chǎn)權(quán)局在國務院新聞辦公室舉行的新聞發(fā)布會上表示，為應對人工智能、大數(shù)據(jù)等新興產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，新修改的《專利審查指南》已設立專門章節(jié)，將規(guī)范相關(guān)領(lǐng)域的審查標準。新指南中提出，要“加強人工智能倫理審查”、“引導智能向善”。

結(jié)合新版《專利審查指南》及國家知識產(chǎn)權(quán)局釋放的新聞內(nèi)容，至少有三類人工智能專利申請將被明確亮紅燈，不予授權(quán)。

一、 觸碰倫理底線與法律紅線不向善的AI

技術(shù)無罪，但技術(shù)的應用必須有底線?！吨改稀穼I科技倫理和數(shù)據(jù)合規(guī)提升到了專利授權(quán)的前置門檻高度。

如果一項AI發(fā)明專利的數(shù)據(jù)采集、標簽管理、規(guī)則設置或推薦決策包含了違反國家法律，如《個人信息保護法》，違背社會公德或妨害公共利益的內(nèi)容，將被直接依據(jù)《專利法》第五條駁回。

典型被拒情形一，違背生命平等的算法規(guī)則，例如，一種“無人駕駛車輛應急決策模型”，其算法規(guī)則設定為在無法避讓障礙物時，根據(jù)識別出的“行人的性別和年齡”來決定撞擊對象。這種將生命劃分為不同等級的算法，嚴重踐踏了社會倫理底線，破壞了公眾對新技術(shù)的信任，堅決不予授權(quán)。

典型被拒情形二，非法的數(shù)據(jù)采集與濫用，未經(jīng)授權(quán)的大規(guī)模隱私數(shù)據(jù)抓取算法，或侵犯個人隱私的隱蔽式人臉識別追蹤模型，只要涉嫌違法收集數(shù)據(jù)，均無法獲得專利保護。

二、 AI黑盒 未充分公開的技術(shù)

人工智能模型往往具有“黑盒”特征，輸入數(shù)據(jù)和輸出結(jié)果之間的內(nèi)部推導過程難以解釋。但在專利申請中，如果申請人把“黑盒”當成掩飾技術(shù)空洞的擋箭牌，將面臨“公開不充分”的審查紅線。

新規(guī)要求，專利說明書必須清晰、完整地寫明AI模型的構(gòu)建、訓練及內(nèi)部關(guān)聯(lián)關(guān)系，使得所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)該發(fā)明。

典型被拒情形三，缺乏內(nèi)在邏輯的“強行關(guān)聯(lián)”， 比如，某項專利申請聲稱“將患者的血常規(guī)數(shù)據(jù)和面部圖像輸入深度學習模型，即可預測其患某種特定癌癥的概率”。但如果申請文件中既沒有公開這些輸入數(shù)據(jù)與癌癥之間存在的內(nèi)在醫(yī)學關(guān)聯(lián)，也沒有詳細說明模型是如何訓練并得出可靠結(jié)論的，且這不屬于公知常識。審查員會認定該技術(shù)方案無法實施，屬于未充分公開，不予授權(quán)。

三、 換套殼AI 缺乏實質(zhì)性創(chuàng)造性

隨著AI基礎(chǔ)設施的普及，許多企業(yè)試圖通過“排列組合”或簡單的“場景遷移”來瘋狂跑馬圈地，制造“專利叢林”。新規(guī)對此類低質(zhì)量申請予以了精準打擊，大幅提高了創(chuàng)造性審查的標準。

典型被拒情形四，僅僅更換了應用場景， 如果一項專利申請的核心算法流程、模型參數(shù)等技術(shù)要素相比現(xiàn)有技術(shù)沒有任何實質(zhì)性改變，僅僅是把用于“金融風控”的數(shù)據(jù)處理模型，原封不動地搬到了“醫(yī)療診斷”或“物流預測”場景中，更換了處理對象。這種“換湯不換藥”的方案將被認定為不具備創(chuàng)造性。

典型被拒情形五，單純的商業(yè)規(guī)則疊加，僅在既有AI技術(shù)的基礎(chǔ)上，附加了純粹的商業(yè)規(guī)則或管理方法（如營銷話術(shù)匹配），而沒有解決任何實質(zhì)性的技術(shù)問題，同樣無法跨過專利授權(quán)的門檻。

四、對人工智能行業(yè)的影響

國家知識產(chǎn)權(quán)局此次明確AI專利的“不授權(quán)”清單，是為了給真正做底層技術(shù)突破的硬科技企業(yè)掃清障礙。

有業(yè)內(nèi)專家指出，新規(guī)的落地為廣大創(chuàng)新主體敲響了警鐘。未來的AI企業(yè)在研發(fā)之初，必須建立“技術(shù)創(chuàng)新+合規(guī)審查”的雙驅(qū)動機制。一方面，要告別依賴場景替換的低質(zhì)量專利水軍模式，深耕算法架構(gòu)和底層邏輯的創(chuàng)新；另一方面，必須將《個人信息保護法》和科技倫理規(guī)范融入研發(fā)全生命周期。只有真正做到核心技術(shù)硬且智能向善的人工智能，才能在完善的知識產(chǎn)權(quán)法律制度庇護下，成為推動我國新質(zhì)生產(chǎn)力蓬勃發(fā)展的強勁引擎。（文/ResGov數(shù)字理政人工智能治理研究中心）

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