以知識産權立法推動人工智能發展

在瑞士日内瓦“人工智能造福人類全球峰會”上，仿真機器人德斯迪莫納與樂隊一起在舞台上演出。由國際電信聯盟與40個聯合國夥伴機構合作舉辦的“人工智能造福人類全球峰會”于7月6日至7日在瑞士日内瓦國際會議中心舉行。此次峰會就安全和負責任的人工智能所需防範措施以及全球人工智能治理架構發展等議題展開讨論。

ChatGPT引爆了全球大模型産業發展。大模型通過大資料、大算力和大算法的結合，實作了對世界的深度了解。大資料提供了豐富的知識，大算力使得模型能夠快速有效地學習這些知識，大算法則幫助模型優化參數，提取有用資訊。這三個次元的結合使得大模型具有強大的了解力，能夠更好地了解和生成人類語言，處理更複雜的任務，如文本了解、圖像識别等，進而極大地提升了AI的能力。大模型時代，也催生了人工智能領域一系列全新知識産權問題。

知識産權立法對于人工智能産業的發展具有重要的意義，不僅可以保護創新者的權益，激勵産業的投資和創新，也可以推動技術的進步，促進知識的傳播。同時，也需要兼顧社會安全和社會倫理的考量，以保護社會的安全和倫理。

全球人工智能的專利布局

人工智能的專利布局總體而言，主要集中在一些發達經濟體，包括美國、日本、中國、歐盟等國家和地區。這些國家和地區在人工智能技術的研發和應用上都有着深厚的積累和優勢。然而，專利布局的數量并不能完全代表技術的品質和領先度。一個技術的應用，它的使用者體驗，以及市場上它最終的實踐情況，才能更科學地檢驗它的技術領先度。

在人工智能的各個子領域中，不同的國家和地區具有不同的技術優勢。例如，在工業機器人領域，日本、德國、瑞士的專利布局就比較明顯。在自然語言處理領域，美國和中國的專利布局也比較凸顯。在無人駕駛領域，中國和美國的專利布局近年來發展迅速。這些專利布局反映了各個國家在這些領域的技術優勢和發展方向。人工智能技術已經廣泛應用于生活、醫療、金融等多領域。例如，工業機器人廣泛應用于生産實踐中；自然語言處理技術，如ChatGPT，被廣泛應用于對話和交流中；無人駕駛技術正在逐漸改變我們的出行方式。這些應用都有着相關的專利布局，反映了人工智能技術的廣泛應用和深遠影響。

在這裡要特别強調一點，對人工智能的保護，專利布局從某種意義上隻能代表一個數量，它并不能完全代表着品質，尤其是在很多技術領域中，可能後期你雖然有龐大的專利數量，但不代表着你占領了這個領域的核心技術，這是要特别關注的。一個技術的應用，它的使用者體驗，以及市場上它最終的實踐情況，以此來檢驗它的技術領先度更科學。

還有一點需特别強調的是，隐藏在專利布局背後的，是商業秘密。比如說這次的ChatGPT，它的論文也沒公布，具體的算法也沒公布。這背後，至少目前它是技術秘密的狀态。它在1.0版和2.0版公布了論文，但是到目前3.5版之後，它就沒有公布論文，它是通過這種商業秘密的方式來保護。是以對未來的AI時代，我們要考察技術領先度應該是多元的，而不應該僅僅是從專利布局的數量來單維考察。

AI的知識産權保護的三種選擇

在專利布局背後，還隐藏着商業秘密。例如，ChatGPT在1.0版和2.0版的時候公布了論文，但在3.5版之後，它沒有公布論文，而是通過保護技術秘密的方式來保護自己的技術優勢。這種方式在未來的AI時代可能會越來越常見。此外，一些公司可能會選擇在關鍵技術上申請專利，而在其他非核心技術上選擇開源，以此來平衡保護技術秘密和推動技術發展的需要。

在AI領域，開源、專利保護和商業秘密是三種常見的選擇，它們之間的關系和選擇取決于公司的戰略和市場環境。

開源是一種以共享和協作為基礎的開發模式，它可以推動技術進步和社群發展。例如，Facebook（現Meta）已經将其最新的大型語言模型Llama 2開源，供研究和商業使用。開源模型可以幫助開發者和研究者更好地了解和利用AI技術，同時也能吸引更多的人才和資源參與到項目中來，推動技術的進步和社群的發展。

專利保護是一種法律手段，通過獲得專利權來保護技術成果和市場佔有率。專利保護可以防止他人在一定期限内未經許可使用、銷售或進口專利産品，進而保護發明者的利益。然而，專利的申請和維護成本較高，且專利資訊公開可能會暴露技術細節。

商業秘密是一種通過保密措施來保護核心技術和競争優勢的方式。例如，OpenAI在釋出GPT-3後，沒有公開其詳細的技術細節和算法，而是選擇通過商業秘密的方式來保護其技術優勢。商業秘密沒有時間限制，隻要資訊保密，就可以一直保護。然而，一旦秘密洩露，就可能無法獲得法律保護。

随着AI技術的發展和應用，開源、專利保護和商業秘密這三種方式可能會并存和互補。一方面，開源可以推動AI技術的進步和社群的發展，另一方面，專利保護和商業秘密可以保護公司的技術成果和市場佔有率。具體選擇哪種方式，需要根據公司的戰略、技術特性和市場環境來決定。

未來，我們可能會看到更多的混合政策出現。例如，一些公司可能會選擇在關鍵技術上申請專利，而在其他非核心技術上選擇開源，以此來平衡保護技術秘密和推動技術發展的需要。同時，随着AI技術的發展，一些新的技術領域可能會出現，這些領域可能會有新的保護方式出現，例如，資料保護和算法保護可能會成為新的保護方式。

此外，在涉及技術保護問題上，人工智能公司也會在選擇商業秘密還是專利保護問題上進行平衡。一般通過産品可以複現技術，會申請專利，這樣權利人就獲得了專利的獨占權，可以有效防止産品上市後，其他商家通過分析産品複現技術。在這種情況下，商業秘密是無意義的，因為産品一旦上市，商業秘密也就不存在了。然而，像對話類機器人，産品通過網絡使用，在使用中對底層算法是無法複現的，權利人也就不擔心産品上市後複現，這樣的話，一般會通過商業秘密的方法保護。當然，随着技術疊代，落後的技術會逐漸開源，最先進的技術會通過商業秘密進行保護的。

AI引發知識産權立法的全面變革

人工智能大模型的發展，對版權法的挑戰與變革将是全面而深遠的。知識産權法基本上解決了三個核心問題：創作者（發明者）身份的确定，智力成果的定義，以及如何保護。然而，人工智能的發展将對這三個問題提出新的挑戰和解決方案。下面以版權為例進行讨論。

首先，作者身份的确定問題。一般而言，作者是一位具有專門技能的藝術家或者創作者，往往從很小的時候就開始學習和磨煉這些技能。然而，大模型的出現可能會對我們對“作者”的定義提出全新的要求。它要求我們重新考慮獨創性的定義，并為此設定全新的标準。這不僅關乎版權法的問題，也涉及到教育的問題，包括我們應該如何培養孩子的技能。

其次，作品的定義問題。傳統上，作品的存在和價值在很大程度上取決于它的可複制性，複制權是版權中最重要的一種權利。然而，大模型的出現和發展可能會改變這種情況。未來的作品可能不再是千篇一律的複制品，而是可以根據每個人的需求進行個性化調整的産品。預測未來，大模型的發展可能會使得每個人觀看的電視劇、玩的遊戲都具有獨一無二的特性。這種轉變在未來都将實作。

最後，版權的保護方法。過去，我們主要依靠法律訴訟來保護版權。然而，大模型的出現使得技術性的保護方法成為可能。在這種情況下，我們不再需要通過頻繁的法律修訂來保護權利，而是可以依賴于技術來實作版權的保護。相比較法律保護，技術保護可以極大節省權利人保護權利的成本，同時極大提升保護效果。

總的來說，大模型的出現和發展将對版權法提出全新的挑戰，也将為版權法的改革提供全新的可能性。我們需要密切關注這一發展趨勢，并在此基礎上進行适應性的改革。

完善知識産權立法

将進一步推動AI産業發展

1.對人工智能産品的專利保護有利于激勵産業投資與創新。

人工智能産品的核心往往是與算法有關。然而，算法在現行的專利法中，可能會被納入到智力活動規則的範疇，進而不受專利保護。這種情況下，人工智能産品的創新和投資可能會受到阻礙。是以，我們需要重新審視專利法，區分算法類産品與純粹的智力活動規則之間的差別，制定更科學的專利保護範疇。這樣，不僅可以保護創新者的權益，也可以激勵更多的投資和創新。

在現實中，許多人工智能産品的創新都是基于算法的。例如，深度學習、神經網絡等技術，都是基于複雜的算法。這些算法的創新，為人工智能産品的發展提供了強大的動力。然而，如果這些算法不能得到專利保護，那麼創新者可能會失去創新的動力，因為他們無法從他們的創新中獲得經濟回報。是以，對人工智能産品的專利保護，對于激勵産業投資與創新具有重要的意義。

2.人工智能時代，做好利益平衡，有利于推動技術進步。

許多人工智能技術的發展都是基于資料共享、技術共享和模型共享的。例如，許多深度學習的模型，都是基于公開的資料集進行訓練的。這些資料集的共享，為深度學習的發展提供了強大的支援。由此，就需要在保護資料私有性和推動技術進步之間找到一個平衡。在人工智能時代，資料共享、技術共享、模型共享成為了一種趨勢。這不僅可以推動技術的進步，也可以促進知識的傳播。然而，這也需要我們在保護創新的同時，合理設定權利限制，如合理使用、法定許可等制度。這樣，我們既可以保護創新者的權益，也可以讓技術成果、文學藝術得到極大的傳播與交流。

3.人工智能産業發展還要兼顧社會安全和社會倫理考量。

人工智能的發展，不僅僅是技術的問題，更是社會安全和社會倫理的問題。是以，知識産權法也需要劃出紅線，對于違反社會安全和社會倫理的人工智能産品，我們需要堅決說不。這樣，我們既可以保護社會的安全，也可以維護社會的倫理。在現實中，人工智能的發展已經引發了許多社會安全和社會倫理的問題。例如，人工智能的決策可能會引發歧視問題，人工智能的自主性可能會引發法律責任配置設定問題，相關問題也都有必要在人工智能的知識産權立法中進行充分的考慮。

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