人工智能時代下，企業知識産權管理的新變局

文章來源于公衆号：洞見學堂

作者：董伊帆

【導讀】

根據世界知識産權組織的資料，自2010年以來，全球專利申請量年均增長率為4.5%，企業越來越重視知識産權保護。知識産權不僅可以幫助企業保護自己的核心技術、品牌、創新成果等企業利益，還可以為企業帶來一定的收益。比如，高通每年通過專利許可獲得的收入占總利潤的比例高達70%，成為其利潤的主要來源。

可見，知識産權是企業重要的資産。然而人類技術發展史表明，新技術一旦在人類社會廣泛應用，将不可避免地引發全新的法律風險。相應地，人工智能這一新技術的出現也給企業知識産權管理帶來了新變局，尤其ChatGPT等人工智能生成軟體的廣泛應用。人工智能的深入發展會對企業知識産權管理帶來哪些新變局？有哪些機遇與挑戰？我們将在本文與大家一同探讨。

一、人工智能将為企業知識産權管理帶來新思路

根據IDC的研究，2022年全球企業對人工智能的支出将達到97.9億美元，預計到2025年這一數字将增長至204.5億美元。根據凱捷咨詢的報告，超過四分之三的企業正在實施或規劃實施人工智能技術。其中，77%的企業表示人工智能技術可以提高生産效率，而62%的企業認為人工智能可以提高客戶體驗。可見，随着人工智能的深入發展，越來越多的企業将利用機器學習、自然語言處理和計算機視覺等技術提高生産效率、降低成本、提高客戶體驗和提高産品品質等，通過人工智能創造更高的商業價值。

同樣，人工智能也可以幫助企業更好地管理和保護其知識産權，加速知識産權審批過程，促進知識産權的創新和發展，以及提高知識産權的價值和商業利用。

（一）更好的保護知識産權

人工智能可以幫助企業更好地管理和保護其知識産權。例如，人工智能可以自動監測企業的知識産權并及時發現侵權行為，大大提高知識産權保護的效率和精度。

Adobe公司就使用了人工智能技術來監測侵權行為。根據Adobe公布的資料，2019年Adobe公司共發現了大約49億個侵權行為，其中大約35億個行為是由Adobe Sensei（Adobe的人工智能平台）自動檢測和處理的。亞馬遜也開發了一種基于機器學習的商标侵權檢測系統，該系統可以自動識别亞馬遜平台上的商品是否存在商标侵權行為。根據亞馬遜釋出的資料，該系統每天可以自動掃描數十億個商品頁面，識别數百萬個潛在的商标侵權行為。

（二）提高知識産權的價值

人工智能可以幫助企業更好地了解和利用其知識産權的價值和商業潛力。例如，人工智能可以利用資料分析和機器學習技術，自動分析市場需求和競争環境，進而發現知識産權的新應用場景，創造新商業價值。

Google一直在利用人工智能技術來發現新的市場機會，比如使用自然語言處理技術來确定哪些行業對于機器學習技術的需求最高，并以此為依據設計個性化的産品和營銷方案，為原有知識産權的應用開拓更廣闊的市場，創造更高的價值。大陸企業在這方面也有諸多應用，比如中國移動董事長楊傑在談及人工智能時表示，中國移動已經有NLP、深度學習、機器視覺等各方面的能力，2022年已依托此類人工智能以幫助中國移動實作30多億元的變現。據Deloitte的資料，使用人工智能技術可以将知識産權的價值提高20%以上。

（三）促進知識産權的創新

人工智能可以幫助企業更好地利用已有的知識産權，促進知識産權的創新和發展。例如，人工智能可以利用自然語言處理和機器學習技術，自動發現不同領域之間的知識交叉點，進而産生新的發明和創新。

藥物發現是一個需要跨學科知識的領域，需要将生物學、化學和藥學等領域的知識結合起來。人工智能可以通過分析海量的生物資訊資料和化學資料，發現不同學科領域之間的交叉點，進而幫助科學家快速發現新的藥物。例如，美國國家癌症研究所曾使用人工智能技術，在超過一百萬篇學術文獻中搜尋，發現了一種可以用于治療胰腺癌的新藥物并申請專利。IBM目前也在應用Watson人工智能系統自動搜尋和分析全球範圍内的專利和科學文獻，進而幫助IBM發現新的技術領域和市場機會，産生新的發明專利和創新。

二、人工智能對知識産權管理帶來的新挑戰

人工智能為企業知識産權管理帶來便利的同時也帶來了新的挑戰。人工智能通常包括三個核心要素：資料、算法和算力，這些要素之間的互相支援不斷推動人工智能技術的發展和創新。然而，目前人工智能對企業知識産權管理的挑戰也主要集中在這幾方面，尤其是資料和算法，及其帶來的價值創造（生成物）方面。此外，知識産權的法律責任歸屬問題也面臨新的挑戰。

（一）資料産權問題

人工智能離不開資料，人工智能的訓練、學習和預測都需要大量的資料，資料是人工智能的基礎和靈魂。以ChatGPT為例，其訓練使用了大量的網際網路文本資料，包括維基百科、新聞文章、書籍、網頁、社交媒體等等，包含了超過45TB、約數十億個單詞級别的多語言文本資料。

然而，這些社交網站、書籍、網頁等等資料來源包含大量原始創作者的作品，人工智能技術學習這些資料的過程并未經過版權人許可。在接受《福布斯》采訪時，Midjourney（AI畫圖軟體）首席執行官大衛·霍爾茨就曾表示，該公司并未征求擁有其作品版權的藝術家的同意，是以使用資料産權的合法性成為了一個重要的問題。

曾有案例表明為訓練資料集抓取圖像或其他内容在美國版權法中被視為“合理使用”，比如，谷歌在未經授權的情況下将大量出版和未出版的圖書數字化并收錄到其搜尋引擎中，引發訴訟案，美國法院認為谷歌圖書館屬于合理使用，不構成侵權。

但目前人工智能對未授權資料源的應用仍有可能構成對原始知作品産權的侵權。目前，微軟、GitHub、OpenAI、Stability AI、Midjourney、Deviant Art等公司都深陷人工智能資料産權的法律糾紛。因人工智能技術仍是一項新生技術，到目前為止，還沒有法院對類似案件進行裁決。衆多專業人士對此也表示：“很難預測生成式人工智能領域的版權侵權案件會有什麼結果，因為這項技術還沒有得到很好的了解。”

（二）算法産權問題

在機器學習和深度學習等人工智能技術中，算法被用于訓練和優化模型，進而讓計算機能夠自動進行資料分析、識别、分類、預測和決策等任務，算法是人工智能技術的核心，是實作人工智能的關鍵。是以，算法的産權問題也變得越來越重要，誰擁有算法的知識産權，以及如何確定算法的知識産權被保護，已成為關鍵問題。

就目前的法律體系來說，一些算法可以受到知識産權保護，一些國家還可以為算法的名稱和商标提供商标保護，如果算法的具體實作方式涉及到版權問題，算法還可以通過版權保護。但這些被保護的算法需要滿足一定的條件，例如，在美國和歐洲，新的算法要獲得專利保護，申請人需要證明其算法具有新穎性、非顯然性和實用性等特點。

但對于一些算法，例如公共領域的算法、已經被廣泛應用的算法和純數學算法等，卻不适用于上述知識産權保護，對于此類人工智能算法的産權保護也尚不明晰。以大陸為例，數學方法在中國不屬于專利保護的客體，《專利法》第25條規定了智力活動的規則和方法不屬于專利保護的客體，其目的是防止規則或算法的無邊界壟斷。是以，如果人工智能算法在僅涉及數學方法的情況下，很可能會被歸為智力活動的規則而不能受到專利法的保護。

（三）成果産權問題

人工智能算法可以在資料集上進行自主學習，進而生成新的知識和成果，這些知識和成果的創造性和價值性甚至超過人類自己的創造。但這些知識和成果是由算法生成的，是以如何确定它們的産權和保護它們的知識産權也成為了一個問題。如果人工智能生成的作品被認為具有知識産權，那麼如何确定其歸屬？是算法的開發者擁有知識産權，還是使用人工智能生成作品的人擁有知識産權？還是由人工智能本身擁有知識産權？

目前各國對人工智能成果産權的界定不一。

美國版權局不予登記人工智能生成的作品。根據美國《版權法》，人類作者身份是美國版權保護的先決條件，是以人工智能算法自動生産的作品不能被注冊，除非提供并證明人類作者對該作品進行了充分的創造性投入或幹預。與之不同，印度曾承認人工智能可作為藝術品版權的合作作者。在印度，一幅人工智能生成畫作“Suryast”的版權歸屬被判定為RAGHAV這一人工智能繪畫程式和它的産權所有者。南非也曾釋出全球首個将人工智能列為發明人的專利。該專利是一種基于分形幾何的食品容器，南非将人工智能裝置DABUS命名為發明人，但該專利在英國、歐洲和美國的申請均被駁回，不被授予專利。

大陸曾出現人工智能生成物産權糾紛案例。2018年8月，騰訊證券網站上發表了Dreamwriter智能寫作助手創作完成的一篇文章，末尾注明“本文由騰訊機器人Dreamwriter自動撰寫”。發表當日，某科技公司在其經營的網站上轉發了這篇文章。對此，騰訊認為該行為侵犯了其享有的著作權，于是訴至深圳市南山區人民法院。最終法院認為該文章是由原告主持的多團隊、多人分工形成的整體智力創作完成的作品，判定該文章滿足著作權法對文字作品的保護條件，屬于大陸著作權法所保護的文字作品，被告的行為構成侵權。

可見，目前各國對人工智能成果産權的界定存在一定的差異，有判定其産權成立，也有判定其産權不成立的情況。在判定産權成立的情況下，産權又可能歸個人或團隊使用者所有、也有可能歸改軟體的所有者所有、也有可能歸該軟體多有，也有可能共同持有等等…

（四）法律責任問題

如果人工智能算法侵犯了知識産權，誰應該承擔法律責任也是一個問題，是算法的開發者還是使用人工智能生成作品的人？還是由人工智能本身承擔責任？

目前司法實踐對于人工智能算法侵權的主體歸責仍然局限于産品責任、終端使用者的責任或者平台責任這三個方面。但由于人工智能算法的複雜性和互動性，影響人工智能算法侵權的因素繁多。除了傳統的生産者和使用者之外，還可能存在算法設計者、資料提供者和算法應用平台、甚至算法本身等多種新的因素。這種情況下，責任的界定變得更加困難，是以難以确定誰應該承擔法律責任。

三、企業如何應對知識産權管理的新變局？

企業應以保護知識産權和防範法律風險為核心，采取相應措施應對人工智能給知識産權管理帶來的機遇與挑戰。

第一，提高知識産權保護水準。人工智能技術可以幫助企業更加高效地識别和保護自己的知識産權，企業應提高知識産權管理的智能化水準。企業和機構可以考慮引入人工智能技術來自動化知識産權管理，例如利用人工智能來監測侵權行為、處理專利申請等。同時，為了避免人工智能識别知識産權的錯誤，需要提高人工智能算法的準确性。企業可以通過提高訓練資料的品質、選擇更為準确的算法或結合人工和算法的方式提高識别準确性。

第二，加強企業資料安全保護。一方面，人工智能技術需要大量的資料源進行訓練和學習，是以企業群組織需要存儲大量敏感資料，例如個人身份資訊、财務資訊等。這些資料量的增加會增加資料洩露或遭到攻擊的風險；另一方面，人工智能技術本身也可通過算法自适應加強資料挖掘和分析能力，加大資料洩露的風險。是以企業應重視資料安全保護，采取必要的技術和管理措施，加密和安全存儲企業資料，防止關鍵資料洩露和外部攻擊。

第三，強化知識産權合規意識。随着人工智能技術的不斷發展和應用，各國開始對包括AIGC在内的人工智能技術進行更嚴格的監管。在此背景下，企業需要加強知識産權保護意識，避免在使用人工智能技術出時引發資料源侵權的糾紛。企業應當遵守監管規定，確定其人工智能相關應用程式符合當地法律法規和公司的政策要求。微軟公司在使用人工智能技術時，非常強調資料使用的合法性和合規性，要求所有的人工智能應用程式必須符合當地法律法規和公司的政策要求，確定資料擷取的合法性和合規性。微軟還通過開發工具和技術來確定其人工智能相關應用程式符合法律合規要求。

第四，積極推動各項法律法規和行業标準的落地。随着人工智能技術的不斷發展和應用，現有的知識産權法律需要不斷地更新和改進。例如，我們上文提到的對于資料産權、算法産權、成果産權和責任認定問題等等，都需要有更加明确和合理的法律規定來界定并保護各方的合法權益。

目前各國已經開始就此問題進行探讨，4月11日，中國網際網路資訊辦公室就《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》公開征求意見。同一天，美國商務部正式就ChatGPT等AI工具進行審查問責措施公開征求意見。此外，歐盟委員會也釋出了《關于人工智能的道德準則》和《關于人工智能的實施指南》等檔案，對人工智能技術的發展和應用提出了相應的指導和要求。企業在此階段開始就應積極參與一些行業協會和标準制定的工作，建言獻策，共同推動相關标準和規範的制定和實施，促進人工智能技術應用的健康發展的同時，保護自身的知識産權和降低法律風險。

【小結】

人工智能技術對企業知識産權保護和侵權産生了深遠的影響。雖然人工智能可以幫助加強企業知識産權保護，但同時也帶來了新的挑戰和風險。對此，企業應加強知識産權的保護意識，主動采取措施保護自身的知識産權，同時也要尊重他人的知識産權；積極與相關組織、協會、政府以及社會各方共同探讨人工智能時代下的知識産權管理。我們也會持續關注此問題，繼續與大家探讨、交流。