浅析人工智能在工业产权领域的保护思路

纪永佳     北京市京师（深圳）律师事务所

摘要：“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”近年来人工智能技术的快速发展带来了知识产权保护的迫切需要，与一般的工业产权不同，人工智能技术有其特殊复杂性，这导致其在工业产权领域的知识产权保护工作存在相当大的困难，因此，与人工智能技术相关的知识产权保护工作受到业内外各界的广泛关注。本文首先明确了相关概念以及研究边界相关问题，然后分析了人工智能在工业产权保护中存在的问题，最后从宏观和微观两个层面剖析了可行的保护思路。

关键词：人工智能；知识产权；工业产权；保护思路

0 引言

习近平总书记强调：“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”近年来，人工智能产业愈发地成为引领社会经济发展的新引擎[1]。根据工业和信息化部2022年数据统计，截至今年6月份，我国人工智能核心产业规模业已突破4000亿元大关，企业数量达3000家以上，一些创新能力强、具有核心竞争力、产值过百亿元的龙头企业开始不断涌现。在人工智能相关技术迅速落地和产业快速形成的同时，也带来了对知识产权保护的迫切需求，尤其是在专利保护、商业秘密保护、商标保护、反不正当竞争等方面，都急需政策和法规的指引和帮助。

然而，“当原始法律一经制成‘法典’,所谓法律自发的发展,便告中止。自此以后,对它起着影响的,如果确有影响的话,便都是有意的和来自外界的。”因此，本文从人工智能技术权利人角度出发，探讨人工智能作为权利客体在工业产权领域主要涉及的专利权法律风险、商标权法律风险、商业秘密法律风险以及保护思路[2]。

1 相关概念与研究边界

1.1工业产权

工业产权一词来源于法文Propriétéindustrielle，英文为Industrialproperty，通常是指人们对工业领域里用脑力劳动所创造的智力成果所享有的一种专用权。这种专用权在工业领域里以人们智力成果权利的形式体现，故称其为产权。产权是一种财产性权利，具有排他性质，即只有所有人可以随意使用和任意支配，其他人未经所有人许可一律不准使用，否则将产生侵权行为的法律后果[3]。

与文学艺术领域里的智力成果的权利——例如著作权(copyright)——不同，工业产权的这种智力成果属于工业领域。根据《保护工业产权巴黎公约》(ParisConventionfortheProtectionofIndustrialProperty)的设立初衷，在知识产权保护工作中对工业产权应作最广义的理解，即除了包括专利(Patents)、实用新型(UtilityModels)、工业品外观设计(IndustrialDesigns)、商标(Trademarks)、服务商标(ServiceMarks)、商号(TradeNames)、产地标记或原产地名称(GeographicalIndications)以及制止不正当竞争(theRepressionofUnfairCompetition)外，还应当包括农业和采掘工业以及一切制成品或天然产品，如酒类、谷物、烟叶、水果、牲畜、矿产品、矿泉水、啤酒、花卉和面粉等。因此，这里所指工业概念要比一般意义上的工业概念广泛。

1.2人工智能

“人工智能”(ArtificialIntelligence，简称AI)一词是在美国达特茅斯学院(DartmouthCollege)举行的名为“人工智能夏季研讨会”(summerresearchprojectonartificialintelligence)的会议上，由该学院的约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)首先提出的，并被赋予“研究发现如何使机器能够使用语言、形成抽象思维和概念、解决目前人类面临的各种问题，以及改进它们自身”的目标定义[4]，即所谓“能思考的电脑”。

随着人工智能技术的不断发展，人工智能的概念也在不断的丰富和完善。

2021年7月，我国国家标准化管理委员会颁布了《人工智能标准化白皮书2021》，其中，对人工智能这一概念给出了更加具体的定义——“人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统”。这些理论、方法、技术及应用系统，凝聚到人工智能知识产权体系中具体表现形式为算法、算力和大数据。根据这些功能的不同，人们将人工智能分为智力仿真的弱人工智能、智力创新的强人工智能和无法预测的超人工智能三类：弱人工智能擅长于单一方面的人工智能，主要处于计算和感知的智能水平；强人工智能能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作，即在各方面都能和人类比肩的人工智能；超人工智能则为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑还聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能”(博斯特罗姆，2014)[5]。

1.3研究边界

尽管有预测说强人工智能会在未来30年后迎来超人工智能时代，但目前有关人工智能知识产权保护研究主要集中在人工智能技术和人工智能生成物两方面，由于后者是对传统知识产权法律体系的新挑战，不断引发新的争议，因此本文将回避此处争议焦点，重点讨论人工智能技术在传统工业产权领域的保护思路。因此，本文假设还需要相当长的一段时间进入超人工智能时代，且人工智能在相当长的时间内并不会被赋予法律意义上的主体人格权或者类似的法律拟制[6]。

2 工业领域人工智能知识产权法律风险

人工智能核心技术主要由算法、算力和数据构成，这三大核心是否可以被纳入到知识产权项下作为权利客体进行保护一直存在争议，具体体现为是否为专利权保护的客体、是否适合以商业秘密方式进行保护以及商标与不正当竞争等方面的问题。

2.1专利权保护问题

关于人工智能算法、算力和大数据的可专利性一直存在争议。

从专利权保护范围来看，可专利性范围较为有限，只能是可被运用到具体的技术领域中的技术方案，很难实现对所有研究场景的全面覆盖。其中，算法在专利审查的过程中很可能会被判定为智力活动的规则和方法，而智力活动的规则和方法属于我国《专利法》第25条第一款第(二)项规定的不授予专利权的法定情形，因此无法被纳入到专利法的保护范围[7]。

实践中，能否获得专利授权主要是根据算法应用抑或是转换后所产生的特定效果的技术创造性和经济效益，因此人工智能技术并非因为新颖性、创造性和实用性未达审查要求而被拒于专利权大门之外，这对于专利撰写者的水平和质量要求极高。换言之，一个对撰写质量要求极高且非常具有价值的人工智能技术被成功宣告无效的根本原因，不在于专利权本身的技术方案上，而在于专利撰写的质量上。

如果专利撰写质量不高，会带来一系列的法律风险。首先，在申请阶段不仅得不到授权，还有可能会被认定为非正常专利申请。其次，即使通过了申请阶段，可能也难以通过严格的审查环节，尤其是对于人工智能发明专利，需要经过实质审查，低质量的撰写很难过审。此外，获得授权也并非高枕无忧，面对着人工智能行业的市场竞争，随时可能面临被侵权的风险，但己方提起侵权诉讼时，对方可能会战略性地对该专利权提起无效宣告，而实践中因为专利质量不高而导致授权后被无效的风险极高。

2.2商业秘密保护问题

人工智能领域的大部分企业在研发人工智能技术成果时，作为核心技术不宜公开的，往往作为商业秘密进行保护。但作为商业秘密保护也存在以下问题。

首先，构成要件严苛。根据我国最新修订的《反不正当竞争法》，商业秘密应当同时具备秘密性(不为公众所知悉)、价值性(具有商业价值)和保密性(采取相应保密措施)三个特征，缺一不可。凡符合这三个构成要件的技术信息、经营信息、等商业信息，均可以构成商业秘密。实践中，人工智能大数据的权限划定界限往往相对模糊，能否被认定为商业秘密视案件情况一案一议。

其次，排他性较弱。如果以商业秘密的方式来保护人工智能技术成果，满足秘密性与保密性是其必要条件，这与专利权以公开换保护原则刚好相反。因此，与专利权(产权)排他性不同，商业秘密的排他性较弱，如果因某种原因而不慎向外公开，秘密性将不复存在，而且技术成果进入到公知领域之后，企业原本应享有的权利与权益都会受到破坏，蒙受不可估量的损失。

再次，维权成本较高。商业秘密被泄露一方在诉讼的过程中如想证明己方已经采取上述保密措施的举证难度极大，如果举证不能，则人民法院一般会认定被泄露一方没有采取保密措施，即被泄露的内容会因为不同时具备三个构成要件而不被认定为商业秘密，如果要保证同时具备秘密性、价值性和保密性三个特征，企业还必须投入大量的财力、物力、人力，因此依照现行法律制度，损失与维权收益之间的差距较大。

2.3商标与不正当竞争问题

由于人工智能以算法、算力和大数据为主要研究对象，权利人更多集中关注的是可专利性这类体现智力成果的权利上，往往容易忽视人工智能对商标权和市场竞争的影响。例如人工智能产品在以APP的形式进入市场时，往往需要有自己的商标，这在APP的市场争夺战中可以充分体现竞争优势，尤其是在关于程序标识的非直接的商标使用行为中，也会起到帮助使用它的经营者进行影响力宣传并抑制竞品的商业推广的效果，从而提高消费者购买经营者的商品或服务的成单量，同时商标与借助其所推广的商品或服务商标之间可能存在混淆的问题，这些都可能隐藏着商标侵权和不正当竞争的风险[8-9]。

3 人工智能工业产权的保护思路

宏观上，人工智能在工业产权上的保护应当根据经营主体的发展阶段不同、知识产权的积累不同、所面临的风险不同而进行针对性的调整：尚处于初创期的，以生存为第一要务，其核心保护思路在于科技创新成果及商业秘密的保护；处于成长阶段的，则更侧重于技术数量的积累，其核心保护思路在于规划优质有效的产权制度战略；进入稳定发展阶段的，拥有了一定的市场地位和品牌效应，则可能需要进一步加强知识产权的全球战略布局，以迎接各种突如其来的挑战。

微观层面，人工智能在工业产权的保护聚焦于专利保护、商业秘密保护、商标保护等类型。

3.1专利权保护思路

根据我国现行专利法律制度，专利权自公告授予之日起并非高枕无忧，仍然随时会面临着任何单位或者个人对该专利权的无效宣告或者专利权无效的行政诉讼风险。如果专利权被宣告无效，很多当事人会误认为是司法制度不够健全或者其他原因导致的，但从司法实践来看，此类案件大部分是由于技术方案可能很高但撰写质量太差导致的，因此应当提高专利撰写质量，从根本上解决专利权保护问题。

在人工智能领域，由于该领域需要运用大量的算法，在专利撰写过程中稍有不慎便会被审查员认定为智力活动规则和方法，或者是抽象概念，从而导致其因不属于专利权保护的客体而被驳回。为避免此类情况，在撰写权利要求书时可以参考我国《专利审查指南》中对于权利要求整体评价的原则，即虽然在该人工智能技术中存在一定的算法(智力活动的方法和规则)，但从整体评价为技术方案，则属于专利权保护的客体，可以被授予专利权；而在对其是否属于技术方案进行判定时，也应当对权利要求之中记录的所有技术特征进行整体评价。此外，对新颖性与创造性进行评价时，应将算法上彼此相互映衬、存在对应作用关系的技术特征，作为整体考虑所述技术特征和它们之间的关系在所要求保护的发明中达到的技术效果，从而判断授权后可能的无效风险。

此外，对授权客体进行撰写时，若其虽然涉及数据库、大数据等数据架构，但是只借此来完成数据处理，整体技术方案可通过索引、存储等方法来应对降低存储空间、减少冗余等技术问题，同时还会形成技术效果，这种客体属于技术方案，满足专利保护要求。申请方需在对数据自身具有的特征进行描述的同时，还要将对数据展开特定处理的技术特征反映出来。例如“借助声音传感器和图像传感器来获取原始数据”或者“提取与识别原始数据的基本特征”。

对于涉及算法的人工智能专利进行申请时，应注重反映出每个算法步骤和技术方案应对的问题之间的技术关联性；加强算法数据、计算因素和技术构思之间的关联；对数据处理进行描述时，可通过与计算机处理加以结合来对抽象数学运算与数据处理进行区分；重点强调技术方案在整体上具备的技术要素，包括技术效果、技术手段与技术问题。

对权利要求进行撰写时，应注重对技术方案在工业领域技术层面上的用途进行限定，如“用于分析工业传感器获取的数据”；同时还应注明算法参数所具有的物理含义，如通过对某一参数进行调整来将工业传感器装置的数据分析精准度有效提升，算法与技术需充分结合。在主题部分与独立权利要求处应当指明人工智能技术的应用场景与对应的技术领域。

对说明书进行撰写时，应当注重技术效果、技术手段、技术问题在其中的实质性体现，同样需要通过记录技术的具体应用场景与所属技术领域，以此来证明人工智能技术成果是被用来解决工业领域的问题或者提供技术服务。说明书如需附图，则至少应当提供一幅能够显示该人工智能技术在具体的工业技术领域中得到应用的图片，同时尽可能地在图片中呈现出相关设备载体的实物图，以此能够确保专利审查人员充分理解该技术在具体领域中的应用。另外，在确保说明书清楚、完整并能够实施的前提下，对于不容易被竞争方检测、想到的人工智能技术诀窍可进行选择性保留。

3.2.商业秘密保护思路

商业秘密保护方案具有较低的起点，秘密性是其最为重要的构成要件，即不被外部公众所普遍知悉，因此这一要求远比创造性这类更高级别的要求更容易得到满足。商业秘密保护并不需要过于复杂化的授权过程，只要能够符合基本的构成要件，则可以直接获取法律提供的保护，并不需要另外进行认定与申请。当商业秘密权益受到侵害后，需要司法机关发挥作用时，才需进入认定程序。商业秘密并不存在期限限制，只需满足相应的条件，就能够一直受到保护。

若人工智能技术方案具有较高的商业价值，同时还有保密需求，或者很难借助反向工程加以破解，可依靠商业秘密的方式来实现对其的保护目标。工业领域中的人工智能技术经验因创造性层面的因素，难以获取专利保护，对其也可采取商业秘密保护方式。以数据的形成是否被附加相关权利人提供的创造性劳动为判断标准，可将AI数据划分为加工后的数据与基础数据，权利人未对后者进行任何形式的加工，因此其价值主要体现于数量得以集成后所形成的整体，可将其视作整体来提供商业秘密方面的保护。而经过加工的AI，无论是整体还是单个的数据都具有保护价值，因此同样可采用这一保护方式。AI算法这一技术信息具有明确的价值，因此无论算法、文档、程序、源代码等也可按照商业秘密进行保护。

在该知识产权保护模式中，企业需要着重做好保密工作。企业应注重在人工智能项目的合同中对保密义务进行约定，或者形成保密协议；借助书面告知、制度规章、培训与章程等多种方式，对能够接触到商业秘密的来访者、客户、供应商、前员工以及员工等人员提出明确的保密要求；对于涉及商业秘密的车间、厂房等场所应当实施分区管理，并对来访者加以限制。对于商业秘密与载体实施封存、加密、隔离、标记等安全管理措施；对于能够传输、接收、接触商业秘密的软件、网络设备、电子设备、计算机设备等采取限制或者禁止复制、存储、访问与使用等举措。对于新入职的员工，应当专门开展保密相关的教育工作，使其增强保密意识，明确保密规定。对有离职需求的员工提出销毁、清除、返还、登记其获取商业秘密载体的要求，并在离职后继续承担保密义务。

3.3.通过项目名称实施保护的思路

可通过项目名称实现对人工智能技术项目的有效保护，因此可在人工智能项目初期立项阶段，为项目选择名称时，应当考虑项目使用方式是否会有知识产权遭受侵犯的可能性，若有发生侵权的可能性，即可对于备选的项目名称实施商标权清扫，规避侵权风险。我国在判定商标权归属时，主要依据“在先申请”原则进行界定，而西方等国家则根据“在先使用”为标准判定该项权利的归属，因此企业应第一时间为人工智能项目申请注册商标。

申请前期，首先需要筛选出最为合适的人工智能商标，从形式上，可选择具有美好寓意、朗朗上口、简洁的商标[10]，但同时要避免与在先权利相冲突，当前各个区域的商标存量较大，并且每年还在不断增长。企业可将新的名词或者名称添加到现有的主商标上，而后再对新形成的人工智能商标进行申请注册。通过这种方式来确定商标，更容易满足审查条件，能够避免与其他商标出现重复，同时消费者也能够借助这种组合式的商标来了解其厂商来源，增强对其品牌价值的信任。商标中新添加的名称还能够显示出其所属的产品系列以及商品服务。企业也可选择与既有商标无关的全新商标全品类注册策略，以此增强品牌的新鲜度，确保商标的简洁性，这种处理方式更为灵活，既能够和主商标进行联合应用，也可单独进行使用。但是比较容易遭遇在先权利障碍。因此企业在选择这种全新商标时，必须将保密工作做好，通过签订协议来避免合作方出现泄密或者抢注商标的情况，而后还要展开检索与评估注册，最后则应尽快进行申请。

企业通过注册商标来保护人工智能项目的知识产权时，还应精准选择与之对应的商品服务，这种知识产权的保护方式需要结合商品服务。从本质上分析，人工智能技术主要载体为软件程序，开发目的为实现各种使用功能，其能够被应用到包括工业领域在内的多种领域中，这就提高了商品服务的选择难度。因此人工智能技术成果的持有者在国内这种“在先申请”原则的注册体系中进行商标注册时，除核心类别，可对其他全部相关类别进行囊括；而在“在先使用”原则的商标注册国家中(如美国)，若虚假列设证据或者陈述商标的使用情况，可能会面临入狱、罚金、商标失效等严重后果，因此必须只对技术对应的核心类别实施申请注册。企业需要结合所在区域的具体商标注册体系，选定最为合适的商品服务，以此来获取充分的保护。

4结论

人工智能在现阶段的基本风险管理原则应当以企业知识产权的总体战略为指引，以知识产权价值最大化、(被)侵权损害最小化为原则，持续改进人工智能技术在工业产权领域中的保护思路，为迎接超人工智能时代的到来做好准备。

参考文献：

[1]贾文娟,颜文茜.认知劳动与数据标注中的劳动控制——以N人工智能公司为例[J].社会学研究,2022,37(5):42-64+227.

[2](英)梅因H.S著；沈景一译.古代法[M].北京:商务印书馆,1959.02:13.

[3]叶京生.工业产权基础[M].北京:知识出版社,1990.04:1-2.

[4]GaryAnthes.Artificialintelligencepoisedtorideanew

wave[J].CommunicationsoftheACM,2017,60(7):19-21.

[5]BostromN.Superintelligence:Paths,Dangers,Strategies[M].Oxford:OxfordUniversityPress,2014.

[6]何立民.人工智能系统智能生成机理探索之六从弱人工智能、强人工智能到超人工智能[J].单片机与嵌入式系统应用,2020,20(8):87-89.

[7]王德夫.论人工智能算法的知识产权保护[J].知识产权,2021(11):50-70.

[8]李宗辉.人工智能商标侵权和不正当竞争的法律规制研究[J].中华商标,2020(1):29-32.

[9]杜颖,张建强.APP标识的商标注册问题研究[J].中华商标,2017(9):61-65.

[10]左为．论著作权法对人工智能生成成果的保护模式[J].消费导刊,2019(15):157,159.