李彥濤

內(nèi)容摘要：人工智能技術(shù)作為人類的一項(xiàng)發(fā)明創(chuàng)造，本身具備了一定的創(chuàng)造力。無論是專利法治實(shí)踐還是理論研究均無法否認(rèn)，在弱人工智能時(shí)代，人工智能技術(shù)兼具發(fā)明創(chuàng)造工具和發(fā)明創(chuàng)造方案的提供者的雙重身份。由此導(dǎo)致人工智能技術(shù)對(duì)“創(chuàng)造性判斷”“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”“隱性知識(shí)”等專利要素產(chǎn)生了實(shí)質(zhì)性影響。鑒于人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，我國(guó)專利法有必要在制度設(shè)計(jì)層面，圍繞“創(chuàng)造性”“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”以及“深度學(xué)習(xí)技術(shù)下的發(fā)明創(chuàng)造”等要素，重新思考人工智能的法律定位問題以及整個(gè)專利法體系的重構(gòu)方向。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù) 專利制度 創(chuàng)造性 本領(lǐng)域普通技術(shù)人員

中國(guó)分類號(hào)：DF523.2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1674-4039-（2019）01-0084-93

引言

整個(gè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度都是為保護(hù)人類的智慧成果而設(shè)，而專利制度正是對(duì)于人類智慧成果中的重要組成部分——科學(xué)技術(shù)的發(fā)明創(chuàng)造——進(jìn)行保護(hù)的制度。這一制度的有效運(yùn)行，有賴于保障有價(jià)值的專利獲得授權(quán)，這一功能是通過“創(chuàng)造性”條款實(shí)現(xiàn)的。因此現(xiàn)代專利制度，無一例外都對(duì)創(chuàng)造性提出了要求，歐美日韓以及中國(guó)莫不如此。創(chuàng)造性已經(jīng)成為專利制度中最重要的條款之一，它是技術(shù)經(jīng)由檢驗(yàn)和篩選上升為專利的過濾器。然而，人工智能的創(chuàng)造能力遠(yuǎn)比我們想象的更為發(fā)達(dá)。例如：新晶體的獲得一直被認(rèn)為偶然因素和不可控因素太多而難以預(yù)期，晶體生長(zhǎng)的條件與晶體結(jié)構(gòu)之間并不存在顯而易見的關(guān)聯(lián)性。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展以及作為學(xué)習(xí)素材的源數(shù)據(jù)的積累，人工智能的創(chuàng)造能力會(huì)不斷增強(qiáng)，人類在發(fā)明創(chuàng)造上相對(duì)于人工智能的優(yōu)越地位似乎也將動(dòng)搖。或者樂觀地說，人類的發(fā)明創(chuàng)造將在人工智能助力之下更加容易。2016年，美國(guó)科學(xué)家通過運(yùn)用人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)近4000次不同反應(yīng)條件下合成晶體實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)而成功預(yù)測(cè)了新的有機(jī)模板化無機(jī)產(chǎn)品的形成條件?！? 〕實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，機(jī)器學(xué)習(xí)算法建議的反應(yīng)條件的成功率達(dá)到89%，而材料化學(xué)家最好的成績(jī)也只有78%。由此可見，機(jī)器學(xué)習(xí)算法比最有經(jīng)驗(yàn)的材料化學(xué)家的水平還要高。雖然這一實(shí)驗(yàn)仍然無法證明人工智能具備了獨(dú)立的創(chuàng)新能力，卻毫無疑義地證明了人工智能可以輔助人類進(jìn)行更有效地發(fā)明創(chuàng)造。在人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展下，我們可以預(yù)想到，未來的人工智能技術(shù)將深入推進(jìn)新生事物的發(fā)展與創(chuàng)造，甚至在很大程度上挑戰(zhàn)各國(guó)的專利權(quán)保護(hù)體系。

但人工智能作為具有智能算法的科技成果，已經(jīng)可以輔助人類進(jìn)行發(fā)明創(chuàng)造（前文所引的制備晶體的實(shí)例已經(jīng)證明這是已經(jīng)發(fā)生的事實(shí)）。遠(yuǎn)期來看，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，一旦人工智能可以獨(dú)立地進(jìn)行某些發(fā)明創(chuàng)造，人工智能將成為人類的最后的發(fā)明。當(dāng)然，強(qiáng)人工智能的出現(xiàn)尚需時(shí)日，筆者暫不做深入分析，而弱人工智能技術(shù)在發(fā)明創(chuàng)造中的使用已經(jīng)成為“正在發(fā)生的歷史”的當(dāng)下，其對(duì)于專利的創(chuàng)造性標(biāo)準(zhǔn)的挑戰(zhàn)亟待討論。如果人工智能技術(shù)在創(chuàng)新能力上逼近甚至超越人類，它無疑將改寫人們對(duì)專利制度的現(xiàn)有認(rèn)知。面對(duì)這一重大變革，我國(guó)專利制度有必要明晰人工智能在推動(dòng)專利制度變革上存在哪些論爭(zhēng)，梳理人工智能技術(shù)對(duì)專利制度的哪些方面構(gòu)成具體挑戰(zhàn)，進(jìn)而明晰我國(guó)專利制度的改革方向。

一、人工智能技術(shù)推動(dòng)專利制度變革的論爭(zhēng)：實(shí)踐與理論的雙重碰撞

一般認(rèn)為，專利制度旨在通過對(duì)發(fā)明創(chuàng)造授予專利權(quán)激勵(lì)發(fā)明創(chuàng)造，從而推動(dòng)社會(huì)的技術(shù)進(jìn)步。該制度伴隨人類技術(shù)的進(jìn)步而產(chǎn)生，并隨著技術(shù)的進(jìn)步不斷發(fā)展。專利制度與技術(shù)的發(fā)展具有天然的聯(lián)系。但是，人工智能對(duì)于專利制度的挑戰(zhàn)卻是根本性的。人工智能出現(xiàn)之前的發(fā)明創(chuàng)造得到的技術(shù)僅是發(fā)明的客體。一旦人類完成了發(fā)明，其僅以產(chǎn)品本身發(fā)揮作用。而人工智能則不同，它固然是人類智慧的結(jié)晶，但其發(fā)明創(chuàng)造作用的發(fā)揮并不是僅僅體現(xiàn)在產(chǎn)品本身，更體現(xiàn)在它輸出的創(chuàng)造結(jié)果。簡(jiǎn)單來說，在人工智能時(shí)代，人工智能技術(shù)不僅僅是發(fā)明創(chuàng)造活動(dòng)的工具，還是發(fā)明創(chuàng)造方案的提供者。與傳統(tǒng)的專利發(fā)明相比，人工智能技術(shù)在一定程度上脫離了人類創(chuàng)造活動(dòng)的智力局限，它不僅是人類的發(fā)明物，同時(shí)還要扮演發(fā)明人的角色。在此意義上，人工智能不是人類手足耳目的替代或延伸，而是對(duì)于人類腦力的延伸甚至某種程度上的替代。這一根本性的特征，恰恰擊中了專利制度最核心的要害——鼓勵(lì)創(chuàng)造與保護(hù)創(chuàng)造。目前看來，人工智能技術(shù)在推動(dòng)專利制度變革上已然引發(fā)了以下實(shí)踐與理論論爭(zhēng)。

（一）弱人工智能背景下的發(fā)明創(chuàng)造

根據(jù)人工智能與發(fā)明的關(guān)系，從機(jī)器在發(fā)明創(chuàng)造活動(dòng)中的應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)，可以把人工智能技術(shù)在最終發(fā)明成果中的作用劃分為兩類：人工智能技術(shù)獨(dú)立完成的發(fā)明和將人工智能技術(shù)作為創(chuàng)造工具的發(fā)明。前者被視為“強(qiáng)人工智能”下的發(fā)明創(chuàng)造;后者則被稱為“弱人工智能”下協(xié)助發(fā)明創(chuàng)造。以此為區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)，筆者目前所探討的人工智能發(fā)明創(chuàng)造活動(dòng)主要是指“弱人工智能”下協(xié)助發(fā)明創(chuàng)造。

“弱人工智能”尤指具有推理和解決問題能力但并不具備自主意識(shí)的人工智能，其往往聚焦于單一任務(wù)本身，只能輸出結(jié)果但并不理解待處理的問題。一般認(rèn)為弱人工智能具如下特點(diǎn)：（1）對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的依賴。目前幾乎所有的人工智能系統(tǒng)都需要首先進(jìn)行人工形式化建模，轉(zhuǎn)化為一類特定的計(jì)算問題（如搜索、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等）進(jìn)行處理。（2）環(huán)境遷移能力和自適應(yīng)能力弱。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)和深度學(xué)習(xí)算法的提出與應(yīng)用，推動(dòng)了很多特定領(lǐng)域機(jī)器智能水平的快速發(fā)展（如語音識(shí)別和圖像分類性能的快速提升正是得益于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練），帶動(dòng)了新一輪智能技術(shù)研究和創(chuàng)新的熱潮。然而，深度學(xué)習(xí)的優(yōu)越性能仍然限于特定領(lǐng)域，其實(shí)現(xiàn)依賴大量標(biāo)記樣本，而且主要是離線學(xué)習(xí)，它的環(huán)境遷移和自適應(yīng)能力較差。（3）沒有自我意識(shí)和想象力。不能夠自動(dòng)地認(rèn)知自我、體驗(yàn)自我，并產(chǎn)生對(duì)主體自身、外部世界的情感意識(shí)及價(jià)值行為。

目前我們對(duì)人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，只能處于弱人工智能時(shí)期伴生式發(fā)明創(chuàng)造。例如：2016年5月，谷歌的DeepMind團(tuán)隊(duì)開發(fā)的“神經(jīng)編程解釋器”（NPI）。這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自己學(xué)習(xí)并且編輯簡(jiǎn)單的程序，可以取代部分初級(jí)程序員的工作了。這表明人工智能研究超越了簡(jiǎn)單模仿人類的階段，具備了初步的智能思考的能力，其自主性大為增強(qiáng)。人工智能已經(jīng)作為科技研究中的一種高效工具，逐漸出現(xiàn)了人工智能替代發(fā)明人進(jìn)行發(fā)明創(chuàng)造的萌芽。以創(chuàng)新難度最大風(fēng)險(xiǎn)最高的生物醫(yī)藥領(lǐng)域?yàn)槔?007年劍橋大學(xué)生物學(xué)家Steve Oliver利用人工智能機(jī)器人分析文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)了酵母菌基因的新功能，正確9個(gè)，僅錯(cuò)誤1個(gè)。該團(tuán)隊(duì)2018年1月又利用人工智能發(fā)現(xiàn)了牙膏中成分三氯生可以靶向DHFR酶治療瘧疾。在化學(xué)合成中人工智能也大放異彩，德國(guó)威斯特法倫威廉大學(xué)與上海大學(xué)團(tuán)隊(duì)報(bào)道了用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及人工智能算法規(guī)劃新的化學(xué)合成路線?！? 〕它可以達(dá)到合成化學(xué)家的水平，被譽(yù)為化學(xué)合成領(lǐng)域的“AlphaGo”。對(duì)于上述領(lǐng)域的發(fā)明創(chuàng)造活動(dòng)，現(xiàn)行專利法多是將“弱人工智能技術(shù)”作為一種發(fā)明工具來對(duì)待。實(shí)際上，弱人工智能技術(shù)對(duì)發(fā)明創(chuàng)造的作用與日俱增，甚至在某些情況下，發(fā)明創(chuàng)造的產(chǎn)生在某種程度上依賴于人工智能技術(shù)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。故此，在人工智能時(shí)代，弱人工智能技術(shù)的功能將改變專利制度的實(shí)際治理方式。

（二）超越專利范疇的影響：來自人工智能的發(fā)展

人工智能的思想最早來源于圖靈，1950年他提出了圖靈測(cè)試，如果一臺(tái)機(jī)器能夠與人類展開對(duì)話（通過電傳設(shè)備）而不能被辨別出其機(jī)器身份，那么稱這臺(tái)機(jī)器具有智能。1956年，美國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院的約翰·麥卡錫與10位相關(guān)領(lǐng)域的專家討論了兩個(gè)月后，第一次正式使用了人工智能這一術(shù)語，標(biāo)志著人工智能這一新興學(xué)科的正式誕生。但在現(xiàn)代法治視閾下，人工智能技術(shù)的法治化，要求我們必須清晰地界定其概念，以保證立法范圍的明確性。為此，關(guān)于“人工智能技術(shù)”范疇的界定，就成為我們明晰人工智能技術(shù)與專利制度關(guān)系的出發(fā)點(diǎn)和依據(jù)。

2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司研發(fā)的人工智能機(jī)器人AlphaGo以4：1戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍、職業(yè)九段李世石;2017年5月，AlphaGo又以3：0的完美戰(zhàn)績(jī)戰(zhàn)勝中國(guó)棋手職業(yè)九段柯潔。自此，人工智能的超高計(jì)算能力引起了全社會(huì)的廣泛關(guān)注，甚至在某些密集勞動(dòng)領(lǐng)域和大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域已然超越了人類大腦的運(yùn)算能力。例如：工業(yè)機(jī)器人替代初級(jí)人類勞動(dòng)力的現(xiàn)象已經(jīng)普遍發(fā)生;華爾街的股票分析師也正在被人工智能分析軟件所代替（后者可以在數(shù)秒之內(nèi)完成股票分析師數(shù)月的工作）;人工智能應(yīng)用于法律咨詢業(yè)務(wù)可以代替律師完成80%的咨詢業(yè)務(wù);人工智能應(yīng)用于語音識(shí)別可以近乎自然語言的形式與人類交流;人工智能應(yīng)用于自動(dòng)駕駛，谷歌、百度都已經(jīng)有車型問世并進(jìn)行了道路試驗(yàn)?！? 〕對(duì)此，有人為此歡呼，認(rèn)為人工智能開啟了新的時(shí)代?！? 〕有人為此憂慮，人類作為高級(jí)生物的優(yōu)越感正在被人工智能機(jī)器人所取代?！? 〕也有論者從現(xiàn)象倫理學(xué)的角度，認(rèn)為“人工智能技術(shù)的倫理討論不僅涉及一般性的技術(shù)倫理問題，而且涉及未來可能具有自主意識(shí)和行為能力的人工智能體所產(chǎn)生的特殊倫理問題”?！? 〕但不管對(duì)人工智能持何種態(tài)度，人類已經(jīng)不可逆轉(zhuǎn)地邁向了人工智能時(shí)代。但是，上述現(xiàn)象僅僅在闡述一種工具性競(jìng)爭(zhēng)的結(jié)果。這如同人類以往的發(fā)明一樣，汽車是對(duì)人類腳力的替代，電動(dòng)工具是對(duì)人類雙手的替代，下棋、法律咨詢、語音對(duì)話和駕駛汽車都是人工智能對(duì)人類的模仿?？梢哉f，人工智能只是在效率上更高一籌，并不能改變事物的本質(zhì)，更無法像人類思維發(fā)明、創(chuàng)造出新的事物。因此，人工智能機(jī)器人僅僅旨在提升人類常規(guī)腦力勞動(dòng)，進(jìn)而提升工作效率。但發(fā)明創(chuàng)造需要大量的創(chuàng)新性思維、發(fā)散思維和跳躍性思維，甚至訴諸多年的經(jīng)驗(yàn)和模糊的直覺，這些都是人工智能難以企及的領(lǐng)域。

進(jìn)入21世紀(jì)以來，人工智能技術(shù)獲得了巨大進(jìn)步。但人工智能至今尚無統(tǒng)一的定義。蔡自興認(rèn)為，人工智能技術(shù)應(yīng)當(dāng)從三個(gè)方向加以界定：在物理層面，人工智能技術(shù)是指能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)的機(jī)器;而在學(xué)科分類領(lǐng)域，人工智能學(xué)科是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支。它的近期主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù);在人工智能能力優(yōu)化方面，它是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的功能如判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動(dòng)?！叭说闹悄艿暮诵脑谟谥R(shí)，智能表現(xiàn)為知識(shí)獲取能力、知識(shí)處理能力和知識(shí)運(yùn)用能力?！?〔7 〕但是，上述關(guān)于人工智能的界定，只是技術(shù)層面的概念處理。實(shí)際上，人工智能技術(shù)總是與具體領(lǐng)域相關(guān)聯(lián)而產(chǎn)生具體的技術(shù)特征。尤其在知識(shí)產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域，學(xué)者們也對(duì)人工智能技術(shù)的概念界定作出了貢獻(xiàn)。吳漢東教授認(rèn)為，人工智能是一門關(guān)于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的科學(xué)技術(shù)，其研究領(lǐng)域主要涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、自然語言處理技術(shù)、圖像處理技術(shù)和人機(jī)交互技術(shù)?！? 〕而朱雪忠教授認(rèn)為，人工智能的不同類型、特征決定了它的具體含義。它可以通過被賦予認(rèn)知、創(chuàng)造、學(xué)習(xí)、進(jìn)化和交流的能力，來完成之前由人類所完成的工作。智能不是一維的，而是一個(gè)結(jié)構(gòu)豐富、層次分明的立體空間，具備各種信息處理能力。〔9 〕因此，人工智能技術(shù)與專利權(quán)的碰撞，實(shí)際上是在改變專利技術(shù)內(nèi)在創(chuàng)新結(jié)構(gòu)的具體構(gòu)成。人工智能技術(shù)概念的上述分歧，迫使我國(guó)推進(jìn)人工智技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一。2018年1月，中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院等單位在《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書（2018版）》中對(duì)人工智能作出如下界定：利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者數(shù)字計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能，感知環(huán)境、獲取知識(shí)并使用知識(shí)獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。

上述定義從不同角度對(duì)人工智能范疇進(jìn)行描述，側(cè)重各有不同，但上述人工智能的定義中都包含了“人工智能是模仿人類智能，輸出智能結(jié)果的技術(shù)”這一核心要素。為避免這一基本概念問題上產(chǎn)生不必要的紛爭(zhēng)，筆者涉及的“人工智能技術(shù)”將緊扣這一核心要素，并將清晰地證明人工智能的發(fā)展歷史實(shí)際上就是人工智能模仿人類智能的過程。

（三）人工智能技術(shù)影響專利制度的理論論爭(zhēng)

關(guān)于人工智能對(duì)于專利制度的挑戰(zhàn)與影響，國(guó)內(nèi)學(xué)者們較多地將注意力聚焦于兩個(gè)方面：一是智能機(jī)器人的主體資格問題;〔10 〕二是人工智能生成物的知識(shí)產(chǎn)權(quán)客體范圍問題。〔11 〕對(duì)這一問題，王遷認(rèn)為，對(duì)于人工智能生成的成果，盡管在表現(xiàn)形式上是與人類創(chuàng)作的作品類似的作品，但由于應(yīng)用算法、規(guī)則和模板的普適性，不能體現(xiàn)成果的獨(dú)特性，因而不能構(gòu)成作品。〔12 〕我國(guó)法律保護(hù)作品之間的創(chuàng)意性和差異性，“作品是一個(gè)客觀存在，不能因?yàn)楫a(chǎn)生作品的主體具有特殊性，而否決作品本質(zhì)?！?〔13 〕因此，鑒于人工智能所創(chuàng)作的作品符合上述兩個(gè)特征，我國(guó)應(yīng)當(dāng)認(rèn)可人工智能創(chuàng)作的作品之版權(quán)?！?4 〕而在專利領(lǐng)域，也存在人工智能產(chǎn)生的技術(shù)成果是否能夠獲得專利的問題，并由此產(chǎn)生一個(gè)附隨式疑問——人工智能是否可以作為發(fā)明主體的問題？朱雪忠認(rèn)為，只要人工智能的技術(shù)成果符合專利法關(guān)于新穎性、創(chuàng)造性和實(shí)用性的要求，其就是專利的適格標(biāo)的。但我國(guó)現(xiàn)行專利法僅承認(rèn)生物體意義上的人以及單位作為發(fā)明人，而未賦予人類之外的人工智能技術(shù)作為發(fā)明人的法律資格。因此，人工智能技術(shù)發(fā)明創(chuàng)造的專利權(quán)只能歸屬于人工智能技術(shù)的實(shí)際操作者、發(fā)明團(tuán)隊(duì)或單位?！?5 〕

國(guó)外有學(xué)者對(duì)人工智能對(duì)于專利制度的影響進(jìn)行了更為細(xì)致的研究。瑞安·艾伯特認(rèn)為，人工智能機(jī)器人以及人工智能技術(shù)在發(fā)明創(chuàng)造中的作用，在某種程度上類似于普通技術(shù)人員的功能，因此，即便無法將人工智能視為發(fā)明人，但可以將人工智能視為普通技術(shù)人員來進(jìn)行創(chuàng)造活動(dòng)?！?6 〕本·哈滕巴赫和約書亞·格魯考塔在動(dòng)態(tài)層面上審視了人工智能發(fā)明創(chuàng)造所引發(fā)的專利權(quán)問題，例如：人工智能技術(shù)所創(chuàng)造的專利權(quán)的具體歸屬，以及該專利對(duì)后續(xù)發(fā)明創(chuàng)造的實(shí)際影響等。〔17 〕對(duì)于這兩個(gè)問題，各國(guó)專利權(quán)尚未形成制度性建議和意見。除學(xué)者的研究之外，引人注目的是歐盟已經(jīng)進(jìn)行了立法論證嘗試。歐盟議會(huì)法律事務(wù)委員會(huì)在2017年1月12日通過的決議，就人工智能問題提出了具體的立法建議，為確定人工智能在版權(quán)法上“獨(dú)立智力創(chuàng)造”的標(biāo)準(zhǔn)，擬賦予復(fù)雜的人工智能法律地位的可能性?！?8 〕馬德琳·布寧加強(qiáng)調(diào)，當(dāng)下的人工智能技術(shù)已經(jīng)不需要人的干預(yù)，即可創(chuàng)造出更好的機(jī)器人版本和計(jì)算機(jī)程序，因此，歐盟現(xiàn)行知識(shí)產(chǎn)權(quán)立法應(yīng)當(dāng)接納人工智能機(jī)器人作為發(fā)明創(chuàng)造的主體?！?9 〕

綜上所述，國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者對(duì)于人工智能與知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度的研究，均聚焦于人工智能是否具備知識(shí)產(chǎn)權(quán)法上的主體資格問題，而弱人工智能對(duì)于專利創(chuàng)造性判斷規(guī)則的影響尚未見深入研究。盡管強(qiáng)人工智能在知識(shí)產(chǎn)權(quán)中的主體資格問題是一個(gè)非常重要的問題，但對(duì)于當(dāng)下法治國(guó)家建設(shè)而言，由于弱人工智能會(huì)對(duì)人類在推理和解決問題的能力上提供巨大支持，所以，弱人工智能對(duì)專利創(chuàng)造性判斷、發(fā)明人主體資格的影響更加值得深入討論。

二、人工智能技術(shù)對(duì)專利制度的三重挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)的發(fā)展對(duì)專利領(lǐng)域“創(chuàng)造性判斷”“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”“隱性知識(shí)”等諸要素都產(chǎn)生了實(shí)質(zhì)性影響，從而對(duì)專利法體系形成了以下挑戰(zhàn)。

（一）技術(shù)領(lǐng)域的挑戰(zhàn)

為本領(lǐng)域普通技術(shù)人員設(shè)定技術(shù)領(lǐng)域限制的初衷在于，限制其技術(shù)視野的范圍，通過有限的邊界為真正的技術(shù)創(chuàng)新和簡(jiǎn)單的拼湊劃定清晰的界限，排除“事后諸葛亮”的誤判。例如跨技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)要素的遷移是產(chǎn)生發(fā)明創(chuàng)造的一個(gè)重要途徑，嚴(yán)格限定本領(lǐng)域普通技術(shù)人員的技術(shù)領(lǐng)域才能準(zhǔn)確判定這一類轉(zhuǎn)用發(fā)明的創(chuàng)造性。但是，人工智能具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，它可以比人類的大腦“記憶”更多的知識(shí)，而人工智能的設(shè)計(jì)者或發(fā)明者在制造人工智能產(chǎn)品之時(shí)，并不會(huì)有意地自我限定人工智能的知識(shí)范圍，而是根據(jù)需要，為人工智能提供相關(guān)的知識(shí)。這些集成了多學(xué)科知識(shí)的人工智能產(chǎn)品，作為一個(gè)不可分割的產(chǎn)品本身被使用的時(shí)候，其自然就打破了專利法中對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員對(duì)于技術(shù)領(lǐng)域的限制。

實(shí)際上這種因工具的進(jìn)步導(dǎo)致跨學(xué)科技術(shù)進(jìn)入本學(xué)科是非常普遍的。例如在19世紀(jì)，費(fèi)歇爾作為糖化學(xué)的奠基人，使用純化學(xué)方法測(cè)定葡萄糖的結(jié)構(gòu)，將葡萄糖與苯肼反應(yīng)得到苯腙，前后耗時(shí)達(dá)數(shù)年之久，而這一工作在核磁共振儀以及質(zhì)譜儀出現(xiàn)之后，可以非常輕松地在極短時(shí)間內(nèi)完成。這種效率的提升有賴于化學(xué)領(lǐng)域之外的技術(shù)的發(fā)展與介入，而化學(xué)家并不需要掌握核磁共振儀和質(zhì)譜儀的工作原理，只需要增加如何解讀圖譜的知識(shí)即可。但是，不同于核磁共振儀和質(zhì)譜儀的是，人工智能產(chǎn)品作為科學(xué)研究的工具，不是僅僅提供解決某一具體技術(shù)問題的手段因而不能產(chǎn)生根本性的廣泛的影響，而是藉由人工智能存儲(chǔ)的海量跨學(xué)科技術(shù)知識(shí)，為發(fā)明人提供強(qiáng)大的支撐。從而從根本上，以一種全新的革命性的工具，大大增強(qiáng)了發(fā)明人的“發(fā)明能力”，根本是改變了發(fā)明創(chuàng)造產(chǎn)生的基礎(chǔ)土壤，使得評(píng)判創(chuàng)造性必要預(yù)設(shè)“技術(shù)領(lǐng)域”這一限制變得困難，甚至成為不必要，也無可能。

《專利審查指南》中對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在判斷創(chuàng)造性過程中的技術(shù)領(lǐng)域設(shè)定為與解決技術(shù)問題密切相關(guān)的領(lǐng)域，如果有必要，也會(huì)從相關(guān)或相近的技術(shù)領(lǐng)域中尋找啟示。從上述規(guī)定中可知，技術(shù)領(lǐng)域有基本穩(wěn)定的范圍，那就是與解決技術(shù)問題密切相關(guān)的領(lǐng)域，這是一種相當(dāng)狹窄的規(guī)定;當(dāng)然，指南也規(guī)定了拓寬技術(shù)領(lǐng)域的可能性，但是這需要前提，即由技術(shù)問題本身的性質(zhì)導(dǎo)致，這種拓寬領(lǐng)域范圍是必要的。而弱人工智能工具本身可以自帶跨領(lǐng)域知識(shí)，當(dāng)它作為一個(gè)產(chǎn)品特別是作為商業(yè)化的產(chǎn)品供人們研究的時(shí)候，使得研究人員無法對(duì)其已經(jīng)具備的多學(xué)科知識(shí)視而不見裝作不知。例如，在上述結(jié)晶案件中，人工智能自動(dòng)地將數(shù)據(jù)用化學(xué)家并不掌握的算法知識(shí)進(jìn)行運(yùn)算，來預(yù)測(cè)結(jié)晶的條件參數(shù)。又如，前述人工智能涉及化學(xué)合成的案例中，軟件存儲(chǔ)了大量化學(xué)反應(yīng)的數(shù)據(jù)，并預(yù)裝了效果良好的算法，其對(duì)新設(shè)計(jì)反應(yīng)路線具有極大的預(yù)測(cè)力。這種預(yù)測(cè)力必然使用了跨領(lǐng)域的化學(xué)知識(shí)，以及根本不在化學(xué)家知識(shí)范圍內(nèi)的計(jì)算機(jī)算法。

（二）創(chuàng)新方式的挑戰(zhàn)

現(xiàn)行《專利法》對(duì)專利創(chuàng)新的認(rèn)知，嚴(yán)重依賴于普通技術(shù)知識(shí)的增長(zhǎng)與發(fā)展。但是人工智能技術(shù)改變了創(chuàng)新方式的具體結(jié)構(gòu)，并在以下三個(gè)方面塑造出普通技術(shù)知識(shí)和人工智能創(chuàng)造性技術(shù)的差異：（1）存儲(chǔ)差異。普通技術(shù)知識(shí)是儲(chǔ)存于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員頭腦中的該領(lǐng)域的常規(guī)知識(shí)。對(duì)此相對(duì)應(yīng)的是，人工智能需要儲(chǔ)存并學(xué)習(xí)大量的知識(shí)。由于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展，人工智能可以從云端調(diào)用的數(shù)據(jù)是非常驚人的，并且其處理數(shù)據(jù)的能力和速度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人類的能力的。（2）形成方式的差異。人類知識(shí)就是由跨越時(shí)空的個(gè)體，借助媒介技術(shù)的記錄、匯聚、復(fù)制、傳承、批判等過程生產(chǎn)形成的，并藉由文字實(shí)現(xiàn)代際傳遞。但是人類的知識(shí)積累，有賴于個(gè)體的學(xué)習(xí)，時(shí)間和精力有限，而機(jī)器則不然，其所調(diào)用的知識(shí)可以是人類創(chuàng)造的所有知識(shí)。實(shí)際上為了彌補(bǔ)個(gè)體知識(shí)的欠缺，通行的本領(lǐng)域普通技術(shù)人員也可以是一個(gè)團(tuán)隊(duì)，具有超越個(gè)人的知識(shí)和能力。但無論如何都不足以與人工智能調(diào)用的海量數(shù)據(jù)相比。（3）數(shù)據(jù)量的差異。普通技術(shù)知識(shí)和人工智能創(chuàng)新技術(shù)的區(qū)分，主要在于是否將其視為人腦本來就已記憶和存儲(chǔ)的知識(shí)，并在實(shí)務(wù)中用于分配舉證責(zé)任和設(shè)定舉證期限。但在弱人工智能參與的發(fā)明創(chuàng)造中，這種區(qū)分已經(jīng)沒有必要。因?yàn)槿斯ぶ悄艿闹R(shí)儲(chǔ)備并不存在明顯的物理邊界，其與云端的數(shù)據(jù)相連，數(shù)據(jù)量幾乎是無限的。

如果說在人工智能興起之前，計(jì)算機(jī)僅能被動(dòng)地靜態(tài)地存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，尚不足以挑戰(zhàn)人類的智力的話，隨著算法的進(jìn)步和專家系統(tǒng)的改進(jìn)，人工智能機(jī)器人及人工智能技術(shù)運(yùn)用信息解決問題的能力大增。足夠大的信息量，特別是異質(zhì)異域的信息的綜合分析，會(huì)產(chǎn)生創(chuàng)造性的效果。這種大量的知識(shí)以及對(duì)知識(shí)運(yùn)算的算法的改進(jìn)，直接導(dǎo)致人工智能具備至少在表觀上是具有創(chuàng)造力的行為的出現(xiàn)，同時(shí)也極大地改變了當(dāng)下專利創(chuàng)新的方式。例如，AlphaGo的發(fā)明人、設(shè)計(jì)者在觀看其對(duì)陣?yán)钍朗倪^程中，對(duì)于AlphaGo作出的許多驚人決策深表意外，就已經(jīng)說明，AlphaGo并非僅僅從現(xiàn)成的棋譜中搜索結(jié)果用于對(duì)弈。由此觀之，人工智能技術(shù)對(duì)專利創(chuàng)新方式的變革，實(shí)質(zhì)性地影響了我國(guó)的專利法體系。

（三）人工智能對(duì)專利領(lǐng)域隱性知識(shí)的挑戰(zhàn)

隱性知識(shí)在人類的發(fā)明創(chuàng)造中扮演了非常重要的角色，其以人所不察的方式為人類的發(fā)明創(chuàng)造提供支撐。邁克爾·波蘭尼認(rèn)為，隱性知識(shí)是人們?cè)谛袆?dòng)中所蘊(yùn)含的未被表述的知識(shí)。〔20 〕其最本質(zhì)的特征是默會(huì)性，不能通過語言、文字、圖表或符號(hào)明確表述與邏輯說明，它是人類非語言智力活動(dòng)的成果。除默會(huì)性這一本質(zhì)特征之外，還具有非理性、整體性的特征，即缺少邏輯結(jié)構(gòu)，訴諸直覺、領(lǐng)悟，不是經(jīng)過邏輯推理獲得。它是本領(lǐng)域普通技術(shù)人員對(duì)于普通技術(shù)知識(shí)的常規(guī)運(yùn)用的能力。例如某個(gè)物質(zhì)在某個(gè)具體壓力和溫度下的溶解度，文獻(xiàn)中未必有具體的記載，但本領(lǐng)域普通技術(shù)人員獲取該數(shù)據(jù)并不需要特別的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，只需要按照常規(guī)的方法即可獲得。這本質(zhì)上是一種不具有創(chuàng)造力的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。但隱性知識(shí)還具有相對(duì)性。這里的相對(duì)性有兩層含義：一是隱性知識(shí)在一定條件下可以轉(zhuǎn)化為顯性知識(shí)，二是相對(duì)于一個(gè)人來說是隱性知識(shí)，但是同時(shí)對(duì)另一個(gè)人來說可能已經(jīng)是顯性知識(shí)，反之亦然。

隱性知識(shí)并不會(huì)因其神秘而完全無從琢磨，人工智能本身就是對(duì)人的模仿，它可以具備表觀上看是隱性知識(shí)的能力。人工智能獲取知識(shí)數(shù)量巨大，與人類個(gè)體所能掌握的完全不在一個(gè)數(shù)量級(jí)，量變引起質(zhì)變，對(duì)于知識(shí)的處理，能夠產(chǎn)生超出人類顯性知識(shí)之外的結(jié)論。例如，前文所述的人工智能可以提取出“風(fēng)格”等難以言傳的東西進(jìn)行藝術(shù)創(chuàng)作的實(shí)例。又如上述晶體結(jié)晶的實(shí)驗(yàn)中，對(duì)于雜亂無章的結(jié)晶條件與能否生成晶體的關(guān)聯(lián)，人類的科學(xué)家可以憑多年的經(jīng)驗(yàn)和直覺達(dá)到78%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，而電腦則可以達(dá)到89%。這種能力在特別依賴經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)領(lǐng)域，例如化學(xué)的領(lǐng)域表現(xiàn)尤為突出?；瘜W(xué)領(lǐng)域缺少類似物理定律那種精確、定量和寬闊的適用范圍，常常是模糊的、結(jié)論不穩(wěn)定的經(jīng)驗(yàn)。例如相似相溶原理，很多時(shí)候是正確的，但又有很多反例，相似程度如何定量，相溶到什么程度，則一概依賴人的經(jīng)驗(yàn)和直覺。有經(jīng)驗(yàn)的科學(xué)家給出的預(yù)期往往更準(zhǔn)，但作為預(yù)測(cè)依據(jù)的“經(jīng)驗(yàn)”卻是難以描述的。這種“經(jīng)驗(yàn)”“直覺”就像一個(gè)黑箱，能夠執(zhí)行一定功能但卻對(duì)其內(nèi)在結(jié)構(gòu)一無所知。而人工智能則可望借助大數(shù)據(jù)以及基于大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的唯象規(guī)律作出預(yù)測(cè)，雖然并不能揭示，或者不必揭示“黑箱”的結(jié)構(gòu)，但其效果就類似于人工智能具備了“隱性知識(shí)”的經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)人工智能作為商品化普及化的工具來取代人類經(jīng)驗(yàn)的時(shí)候，這種依賴專家經(jīng)驗(yàn)的工作變得沒有任何創(chuàng)造性。

人工智能不但能夠逐步取代人類隱性知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的位置，更重要的是，由于隱性知識(shí)的相對(duì)性，隨著科技的進(jìn)步，人工智能還可以將隱性知識(shí)顯性化。專家系統(tǒng)是典型將隱性知識(shí)顯性化的方式?！?1 〕隱性知識(shí)顯性化之后就具有了可以語言描述的邏輯結(jié)構(gòu)，更加有利于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員明確地運(yùn)用。不論隱性知識(shí)是否被人工智能明確地表述出來，都不妨礙其在問題的解決中的運(yùn)用。而這一運(yùn)用，即使其內(nèi)部機(jī)理仍然如黑匣子般不解其詳，而其運(yùn)用者——本領(lǐng)域普通技術(shù)人員——只需要按下開關(guān)即可輸出結(jié)果，這一過程看不出有任何創(chuàng)造性可言，卻對(duì)現(xiàn)行專利法體系帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

三、人工智能時(shí)代專利制度變革的可能路徑

人工智能究竟能否成為現(xiàn)代法治意義上的發(fā)明人，現(xiàn)行專利法體系無法給予正面的支撐。但在人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展下，專利法卻需要在制度設(shè)計(jì)層面重新思考人工智能的法律定位問題以及整個(gè)專利法體系的重構(gòu)方向。目前來看，專利法體系能夠接受人工智能的方式有三個(gè)：創(chuàng)造性、本領(lǐng)域普通技術(shù)人員以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)下的發(fā)明創(chuàng)造。前者反映的是人工智能技術(shù)與專利法之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，后者則體現(xiàn)出人工智能技術(shù)與發(fā)明人之間的主體連接方式問題，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)下的發(fā)明創(chuàng)造則反映出未來專利制度的變革方向。有鑒于此，我們可以圍繞“創(chuàng)造性”“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”以及“深度學(xué)習(xí)技術(shù)下的發(fā)明創(chuàng)造”等要素來重新檢視人工智能時(shí)代專利制度的變革方向。

（一）人工智能作為“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”的法律擬制

從上述歐洲、美國(guó)、日本以及我國(guó)關(guān)于創(chuàng)造性的相關(guān)規(guī)定來看，不論創(chuàng)造性鑒別采取什么具體方式，不論是直接規(guī)定在專利法中，還是規(guī)定在專利審查指南中，都離不開“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”這一要素的具體鑒別。它是法律擬制的、用于評(píng)價(jià)發(fā)明創(chuàng)造性的主體。我國(guó)《專利審查指南》規(guī)定，“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”是一個(gè)假設(shè)的人，他知曉申請(qǐng)日或者優(yōu)先權(quán)日前發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的所有的普通技術(shù)知識(shí)，能夠獲知該領(lǐng)域所有的現(xiàn)有技術(shù)，并且具有應(yīng)用該日期前的常規(guī)實(shí)驗(yàn)手段的能力，但不具備創(chuàng)造力。而歐洲專利局則規(guī)定，“本領(lǐng)域技術(shù)人員”假想為一名具備本領(lǐng)域一般知識(shí)和能力的有經(jīng)驗(yàn)的從業(yè)者，知曉相關(guān)日時(shí)的普通技術(shù)知識(shí)，可以獲知所有現(xiàn)有技術(shù)（尤其是檢索報(bào)告中所引用的對(duì)比文件），并且具備應(yīng)用常規(guī)實(shí)驗(yàn)手段的能力。如果技術(shù)問題促使本領(lǐng)域技術(shù)人員在另一技術(shù)領(lǐng)域?qū)ふ医鉀Q問題的方法，那么該領(lǐng)域的專家也是適合解決該問題的人。技術(shù)人員的能力在其技術(shù)領(lǐng)域應(yīng)當(dāng)不斷提高。如有提示，他可以在相鄰或一般領(lǐng)域甚至偏僻技術(shù)領(lǐng)域去尋找啟示。而判斷解決方案是否具備創(chuàng)造性應(yīng)當(dāng)基于專家的知識(shí)和能力。在某些情形下，將其視為一群人（如一個(gè)研究或生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)）而不是一個(gè)人更為恰當(dāng)。其對(duì)評(píng)價(jià)創(chuàng)造性和充分公開具有相同能力水平。日本特許廳對(duì)于所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員規(guī)定，所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員也稱為本領(lǐng)域技術(shù)人員，是一個(gè)假想的人，他知曉申請(qǐng)日前所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)知識(shí)，具有應(yīng)用研發(fā)工作的一般技術(shù)的能力，具備對(duì)材料進(jìn)行選擇和對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行更改的普通創(chuàng)造力，能夠獲知申請(qǐng)日之前所屬領(lǐng)域的所有現(xiàn)有技術(shù)，能夠獲知與發(fā)明所要解決的技術(shù)問題相關(guān)的所有現(xiàn)有技術(shù)，在某些情形下，可以將其視為“一組人”而非“一個(gè)人”更為恰當(dāng)。

歸納上述各國(guó)或國(guó)際組織的相關(guān)規(guī)定可以發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)成為“本領(lǐng)域普通技術(shù)人員”要素受到以下幾個(gè)方面的影響：

（1）技術(shù)領(lǐng)域。任何發(fā)明都是在特定的技術(shù)領(lǐng)域中進(jìn)行的。任何實(shí)際的創(chuàng)新主體都不可能全知全能。有些人知識(shí)視野更加豐富，了解的技術(shù)門類比較多，有些人僅專注于極小的技術(shù)學(xué)科，技術(shù)領(lǐng)域非常狹窄，為了統(tǒng)一尺度，將技術(shù)領(lǐng)域作為本領(lǐng)域普通技術(shù)人員技術(shù)視野的界限。雖然在實(shí)務(wù)中針對(duì)具體案情，技術(shù)領(lǐng)域如何限定，技術(shù)領(lǐng)域限定到多大的范圍都是可能引起爭(zhēng)議的問題，但作為一個(gè)原則，將評(píng)判專利創(chuàng)造性的本領(lǐng)域普通技術(shù)人員限定到特定的技術(shù)領(lǐng)域則是毫無爭(zhēng)議的，這一設(shè)定是為了合理地配置本領(lǐng)域普通技術(shù)人員的能力，同時(shí)避免了“事后諸葛亮”的問題。

（2）普通技術(shù)知識(shí)。普通技術(shù)知識(shí)在本領(lǐng)域普通技術(shù)人員的知識(shí)結(jié)構(gòu)中處于基礎(chǔ)性的地位，普通技術(shù)知識(shí)是本領(lǐng)域普通技術(shù)人員掌握的，儲(chǔ)存于大腦中應(yīng)當(dāng)形成深層的記憶，并且能夠熟練地隨時(shí)可以調(diào)用的知識(shí)，所以各國(guó)的措辭中一般用的是“知曉”。在創(chuàng)造性的評(píng)判中常常構(gòu)成該領(lǐng)域的技術(shù)公知常識(shí)。雖然法律進(jìn)行了這樣的擬制，但實(shí)際上沒有人可能同時(shí)記住那么多東西。所以為了將實(shí)際的技術(shù)人員向虛擬的本領(lǐng)域普通技術(shù)人員盡可能地逼近，在實(shí)務(wù)中往往表現(xiàn)為記載在教科書、工具書、辭典中的基本的技術(shù)知識(shí)，這些記載了普通技術(shù)知識(shí)的教科書、工具書以及辭典中就形成了具有“知曉”能力的普通技術(shù)人員的腦外存儲(chǔ)器，可以隨時(shí)調(diào)用。

（3）現(xiàn)有技術(shù)。普通技術(shù)知識(shí)之外的現(xiàn)有技術(shù)，被視為不必存儲(chǔ)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員頭腦之中，但存在于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員的視野之內(nèi)。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員知道有該技術(shù)的存在并且能夠獲得。這里的措辭往往是動(dòng)態(tài)的“獲取”“獲知”，強(qiáng)調(diào)了本領(lǐng)域技術(shù)人員具有根據(jù)需要檢索現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)的能力。

（4）常規(guī)實(shí)驗(yàn)手段的能力。這一能力使得本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以隨時(shí)運(yùn)用本領(lǐng)域的普通技術(shù)知識(shí)，以獲得不超出現(xiàn)有技術(shù)所能揭示的范圍的數(shù)據(jù)、信息。本領(lǐng)域技術(shù)人員的這一實(shí)驗(yàn)?zāi)芰Γ豢蛇^度地使用，而是應(yīng)當(dāng)“限于有限的實(shí)驗(yàn)”。所謂有限的實(shí)驗(yàn)并非指實(shí)驗(yàn)的次數(shù)非常少，否則將以實(shí)驗(yàn)次數(shù)的數(shù)量作為衡量創(chuàng)造性的尺度，這將與世界各國(guó)所秉持的“創(chuàng)造性與技術(shù)方案提出的途徑無關(guān)，與付出的勞動(dòng)量無關(guān)”的理念相悖。這里的有限的實(shí)驗(yàn)著眼于本領(lǐng)域技術(shù)人員在實(shí)驗(yàn)的過程中是否具有明確的實(shí)驗(yàn)方案或者實(shí)驗(yàn)規(guī)則的指引。換句話說，本領(lǐng)域技術(shù)人員并不具有動(dòng)腦設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)的能力，而僅有動(dòng)手操作實(shí)驗(yàn)的能力，其動(dòng)腦的唯一作用在于理解已經(jīng)設(shè)置好的實(shí)驗(yàn)方案。與有限的實(shí)驗(yàn)相對(duì)的一個(gè)概念叫作“過度勞動(dòng)”。過度勞動(dòng)的含義是當(dāng)本領(lǐng)域技術(shù)人員沒有實(shí)驗(yàn)方案時(shí)，特別是面臨多因素交織的情況下，無從簡(jiǎn)潔地完成實(shí)驗(yàn)方案，只能以近乎無法預(yù)期何時(shí)能夠完成的窮舉式的方式進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的情形。當(dāng)本領(lǐng)域技術(shù)人員需要付出過度勞動(dòng)的時(shí)候，他實(shí)施的一定不是有限的實(shí)驗(yàn);當(dāng)本領(lǐng)域技術(shù)人員通過有限的實(shí)驗(yàn)即可完成一個(gè)技術(shù)方案的時(shí)候，其一定不必付出過度的勞動(dòng)。

（二）建立法治化的“創(chuàng)造性”規(guī)則及鑒別標(biāo)準(zhǔn)體系

西方國(guó)家專利制度建立初期只規(guī)定了新穎性條件，而沒有規(guī)定創(chuàng)造性條件。隨著專利制度的發(fā)展，逐漸將創(chuàng)造性條款作為專利鑒別的重要要素。1850年，美國(guó)聯(lián)邦最高法院就已經(jīng)在Hotchkiss v. Greenwood案中確立了“非顯而易見”（即創(chuàng)造性）標(biāo)準(zhǔn)。〔22 〕該案涉及粘土或陶瓷把手專利，與現(xiàn)有技術(shù)的區(qū)別在于把手的材料，現(xiàn)有技術(shù)使用的材料為木頭、金屬，聯(lián)邦最高法院認(rèn)為該區(qū)別特征僅僅是材料的替換，缺少超越本領(lǐng)域普通技師的靈感或技能。該案可以視為專利創(chuàng)造性要素確立的標(biāo)志，首次明確提出了非顯而易見性的標(biāo)準(zhǔn)。隨后，美國(guó)在1952年《專利法》修訂中增加了“非顯而易見性”（即創(chuàng)造性）規(guī)定。該法第103條規(guī)定：一項(xiàng)發(fā)明，雖然并非本編第102條所規(guī)定的已經(jīng)有人知曉或者已有敘述的情況完全一致，但申請(qǐng)專利的內(nèi)容與其已有的技藝之間的差別甚為微小，以致在該項(xiàng)發(fā)明完成時(shí)對(duì)于本專業(yè)具有一般技藝的人員是顯而易見的，不能取得專利。同時(shí)，取得專利的條件不應(yīng)該根據(jù)完成發(fā)明的方式予以否定。該規(guī)定在1966年Graham v. John Deere Co.案中得到了鮮明體現(xiàn)，〔23 〕并確立了鑒別創(chuàng)造性因素的方法“Graham”，即現(xiàn)有技術(shù)公開的范圍，申請(qǐng)發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)之間的區(qū)別，相應(yīng)領(lǐng)域的普通技術(shù)水平，以及考慮輔助性考慮因素，包括商業(yè)上成功、長(zhǎng)期渴望解決的需求、他人的失敗等。

受美國(guó)專利制度的影響，其他國(guó)家紛紛增加了“創(chuàng)造性”規(guī)定，《歐洲專利公約》第52條第（1）款規(guī)定，歐洲專利獎(jiǎng)授予任何技術(shù)領(lǐng)域中具備新穎性、創(chuàng)造性和工業(yè)實(shí)用性的發(fā)明。公約第56條規(guī)定，如果一項(xiàng)發(fā)明相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)而言，對(duì)所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員來說是非顯而易見的，則該發(fā)明具備創(chuàng)造性。尤其是在創(chuàng)造性要素的鑒別上，歐洲專利局通過一系列判例（如T01/80、T20/81、T409/91、T435/91、T465/92、T939/92等）確立了以“問題解決法”來鑒別創(chuàng)造性的基本思路。而《日本特許法》（專利法）第29條規(guī)定，特許申請(qǐng)之前，具備該發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通知識(shí)者，依據(jù)載于前項(xiàng)各號(hào)中之發(fā)明，容易實(shí)現(xiàn)其發(fā)明時(shí)，不拘同項(xiàng)的規(guī)定如何，對(duì)其發(fā)明不能給以特許。上述思路為我國(guó)《專利法》所借鑒。我國(guó)《專利法》第22條第3款規(guī)定：創(chuàng)造性是指發(fā)明應(yīng)當(dāng)具備突出的實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)和顯著的進(jìn)步。專利審查指南規(guī)定按照三步法的規(guī)則進(jìn)行判斷。即首先確定最接近的現(xiàn)有技術(shù)，然后找出發(fā)明與最接近的現(xiàn)有技術(shù)之間的區(qū)別技術(shù)特征并確定實(shí)際解決的技術(shù)問題，最后判斷要保護(hù)的發(fā)明對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員來說是否顯而易見，即確定現(xiàn)有技術(shù)在整體上是否給出了技術(shù)啟示。

（三）深度學(xué)習(xí)技術(shù)的法律性質(zhì)與制度空間

生理學(xué)研究發(fā)現(xiàn)大腦具有不同的功能區(qū)域，每個(gè)區(qū)域?qū)ｉT負(fù)責(zé)同一類的任務(wù)，這曾經(jīng)指引計(jì)算機(jī)科學(xué)家開發(fā)專用算法。但科學(xué)家們似乎低估了人類大腦的復(fù)雜程度。經(jīng)研究表明，大腦實(shí)際上是一臺(tái)“萬用學(xué)習(xí)機(jī)器”，同樣的學(xué)習(xí)機(jī)制可以用于完全不同的應(yīng)用。而且，許多能力的提升取決于后天的訓(xùn)練。由此看來，人類大腦具有強(qiáng)大的可塑性。而且，當(dāng)下的人們?nèi)匀粓?jiān)信，人工智能技術(shù)無法理解人類的豐富感情，更無法理解美，無法產(chǎn)生具有美學(xué)價(jià)值的作品。而這些恰是法律認(rèn)定專利權(quán)和專利技術(shù)的重要組成要素。

從人類大腦的邏輯思維構(gòu)成來看，人類大腦在邏輯思維上主要包括歸納總結(jié)和邏輯演繹，對(duì)應(yīng)著人工智能中的符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義 〔24 〕以及行為主義的人工智能技術(shù)。符號(hào)主義的主要思想就是應(yīng)用邏輯推理法則，從公理出發(fā)推演整個(gè)理論體系。其典型代表就是機(jī)器定理證明。它是基于公理系統(tǒng)的符號(hào)演算方法，形成的強(qiáng)烈主觀意識(shí)。聯(lián)結(jié)主義主要是模擬人類大腦的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。人類大量的視覺聽覺信號(hào)的感知處理都是下意識(shí)的，是基于大腦皮層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法。迄今為止，人工智能的發(fā)展進(jìn)步主要在于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如腦神經(jīng)科學(xué)的研究進(jìn)展、算法的改進(jìn)、計(jì)算能力的空前增強(qiáng)以及數(shù)據(jù)的積累導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)等。經(jīng)過多年的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能化程度在多個(gè)方面已經(jīng)全面超越人類。例如：在圖像識(shí)別上，微軟亞洲研究院（Microsoft Research Asia， MSRA）使用“深度殘余學(xué)習(xí)”算法構(gòu)建了深達(dá)152層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，前五個(gè)類別的識(shí)別錯(cuò)誤率為3.57%，遠(yuǎn)低于人類的5%識(shí)別錯(cuò)誤率。而在語音識(shí)別上，百度的英文語音識(shí)別系統(tǒng)接受了將近1.2萬小時(shí)的語音訓(xùn)練，單詞錯(cuò)誤率低至3.1%，已經(jīng)超過正常人的識(shí)別能力（5%）。在另外一個(gè)小型漢語基準(zhǔn)測(cè)試中，機(jī)器的識(shí)別錯(cuò)誤率更是只有3.7%，而一個(gè)五人小組的集體識(shí)別錯(cuò)誤率則為4%。

依照人工智能技術(shù)在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)，人工智能技術(shù)與相關(guān)產(chǎn)品很快將全面趕上并且超過普通人了。這些成就尚不足奇，目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已可以將一幅作品的內(nèi)容和風(fēng)格分開，同時(shí)向藝術(shù)大師學(xué)習(xí)藝術(shù)風(fēng)格，并把藝術(shù)風(fēng)格轉(zhuǎn)移到另外的作品中，用不同藝術(shù)家的風(fēng)格來渲染同樣的內(nèi)容，這意味著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以精確量化原本許多人文科學(xué)中模糊含混的概念，例如特定領(lǐng)域中的“藝術(shù)風(fēng)格”，博弈中的“棋風(fēng)”，并且使這些只可意會(huì)、無法言傳的技巧風(fēng)格顯性化。從上述人工智能發(fā)展的歷史可以預(yù)期，其未來發(fā)展趨勢(shì)不僅在分析數(shù)據(jù)的效率上遠(yuǎn)超人類，大數(shù)據(jù)訓(xùn)練和深度學(xué)習(xí)正在賦予人工智能技術(shù)一定的創(chuàng)造力。未來人工智能將從輔助人類創(chuàng)造到機(jī)器人獨(dú)立創(chuàng)造。就當(dāng)下的總體技術(shù)水平而言，發(fā)明創(chuàng)造活動(dòng)仍需人類智力為人工智能發(fā)明界定目標(biāo)、參數(shù)和成功標(biāo)準(zhǔn)，但專家預(yù)測(cè)，基于人工智能系統(tǒng)的創(chuàng)造性、不可預(yù)測(cè)性、可進(jìn)化性、高效率和精確化的特征，機(jī)器人在未來有望代替人類智慧進(jìn)行技術(shù)方案優(yōu)化或?qū)嵤┤肆﹄y以獨(dú)立完成的發(fā)明。

結(jié)論

保護(hù)發(fā)明創(chuàng)造是專利制度的使命。長(zhǎng)期以來，在發(fā)明創(chuàng)造和專利制度的關(guān)系上，發(fā)明創(chuàng)造僅僅是以專利保護(hù)的對(duì)象存在的，科技的進(jìn)步并沒有沖破這一基本模式，而專利制度也具有足夠的韌性和容量在這一基本模式中適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步的挑戰(zhàn)。但人工智能本身也是具有發(fā)明創(chuàng)造能力的發(fā)明創(chuàng)造，這是不同于以往人類的任何發(fā)明創(chuàng)造。創(chuàng)造性是專利制度中最為重要的核心條款，其目的在于對(duì)發(fā)明創(chuàng)造進(jìn)行評(píng)價(jià)，以確定是否對(duì)其進(jìn)行專利保護(hù)。因此本身就具備創(chuàng)造能力的人工智能與專利制度形成了正面的沖擊。專利制度與人工智能這一新型的發(fā)明創(chuàng)造的關(guān)系已經(jīng)大大不同于以往的發(fā)明創(chuàng)造，人工智能對(duì)于專利制度最基礎(chǔ)的創(chuàng)造性形成了挑戰(zhàn)。即使是弱人工智能作為人類的工具，對(duì)于專利制度中假想的本領(lǐng)域普通技術(shù)人員也形成了根本性的沖擊。