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AI人工智慧衍生智慧財產權歸屬之探討

2021-04-16 出處 / 聯合新聞網

【練文程╱教育部IMPACT臺灣智財加值營運管理中心 智財副理】

AI人工智慧技術 (以下簡稱AI)於現今社會已漸漸融入人類生活中,也因為如此,AI所衍生的智慧財產權也開始受人矚目。相信各界已經就此議題討論得如火如荼,筆者希望藉此文抒發個人看法:現今筆者所認知的AI,其所衍生之智慧財產權,個人偏向歸類於發明人的「繼承縮時發明」(此為自創用詞,指 AI所產出的創作發明)。

 

因人類屬於具有社會行為的生物,很難就單一技術思想邏輯,不斷使用同一種學習機制,並僅吸收特定學習資料,就此一生創作該技術思想的創作發明;所以AI可以是發明人至少有一技術思想繼承於一載物上,再透過特定的訓練機制,在短時間內吸收特定學習資訊,並衍生出新創作發明的基礎發明,目前所認知的AI大致結構如圖1所示。

 

圖1.  目前一般所認知的AI結構 (製圖:練文程)

圖1. 目前一般所認知的AI結構 (製圖:練文程)

所以「繼承縮時發明」實際上是透過技術思想的人類發明人以及編撰學習機制的人類發明人共同完成的,則該發明的歸屬應屬於技術思想的人類發明人以及編撰學習機制的人類發明人共同所有,前述二者人類發明人可能為同一人。

 

這部分的想法,有點雷同於著作權上的觀點,是否透過人類指揮誘導所完成之創作,甚至比著作權魯托自拍的案例更為單純。目前單一AI的技術層次應該還無法達到僅給予隨機環境資訊就能自我生成學習機制,並衍生出各種技術思想進而產生出創作發明 。例如AI棋王深藍,由於是特定為了西洋棋技藝研發出來的,因此就算給予它許多食譜的學習資料,而無食譜創作技術思想的發明人與食譜創作學習機制的發明人進行AI優化,推測應無法直接創作出新食譜。也許當未來單一AI能達成這樣的技術層次時,人類對於生物的定義也許會有不同的解釋。且若AI歸類於一單一個體時,其如何就該「繼承縮時發明」進行說明?實務上還是以該AI技術思想的發明人了解AI的學習機制,才能就該創作發明是如何完成,進行詳述說明;如果該創作發明是該領域通常知識者不需要透過說明,很容易便會想到的技術創作發明,那是否又能成為專利所保護的標的?這值得思考!

 

圖2. AI創新與發明人之關係 (製圖:練文程)

圖2. AI創新與發明人之關係 (製圖:練文程)

就前述內容,「繼承縮時發明」歸屬應為技術思想的人類發明人與編撰學習機制的人類發明人所共有;就現階段而言,對於歸屬的想法,有人將AI人格化、也有單純的以技術思想的發明人為主要發明人,但筆者推測這些想法的考量,應該都是來自於專利說明書所應揭露是否足以支持為AI所完成的創作發明。

 

根據專利法的初衷,主要是促進科技的發展,並減少社會重複研發成本的浪費。如果主張為AI所完成的創作發明,其專利說明書的內容應包含AI的技術思想、學習機制、完成「繼承縮時發明」的學習資料,以及「繼承縮時發明」的詳細說明。但就現況而言,多數人把AI技術歸類於營業秘密與著作權方式進行保護,卻想把「繼承縮時發明」進行專利保護,筆者認為與專利法的初衷是有矛盾的,現在全球企業都在AI投入大量資源進行開發,肯定有許多資源都浪費在重複開發,卻要讓專利保護許多浪費資源重複開發的成果,這是不合理的,所以不應該將AI人格化。如前所述,現階段單一AI技術層次未達到接受隨機環境資料即可自行建立學習機制與自行創造技術思想,並可恰當對完成的創作發明進行詳細說明;也不可僅列技術思想與學習機制的發明人,即可主張AI產生的創作發明為其發明;同樣專利說明書無法揭露足以支持為AI所產生之創作發明,甚至當技術思想與學習機制的發明人為不同人時,在沒有揭露AI技術內容時,更無法支持學習機制的發明人在該發明的貢獻範圍。

 

所以若以營業秘密與著作權保護的AI技術,企業應自行擔負該AI技術所完成的創作發明是有足夠秘密性,不會被他人逆向或以其他方式複製之風險;而願意揭露AI技術,則應將該AI技術進行專利保護,進而布局該AI技術所產生的創作發明,方能減少重複開發的資源浪費,有保護的價值。

 

筆者認為上述觀點應該都被考量過了,而真正的癥結在於執行面,如現階段企業進行「繼承縮時發明」的申請,並揭露了該AI的技術思想、學習機制、以及完成「繼承縮時發明」的學習資料,審查人員是無法辨識該些資訊是否足以支持「繼承縮時發明」,現階段只能將該些資料歸類於形式審查不予實體審查的資料內容,後續交由IPR/複審機制讓兩造自行佐證足以支持或不足以支持。

 

另外的問題會出現在完成的創作發明公開,AI的優勢在於短時間內學習大量資料來進行技術思想的調整,所以往往是技術的創作發明公開在先,後續發明人才能發覺該創作發明具有可專利性,這個將會挑戰現階段優惠期/優先權的原則。

 

在現階段,筆者設想最大的衝擊可能是在於異質性AI整合的AI技術(像是影視串流OTT服務),在大數據時代中,一定會衍生出一AI技術對多種學習資料,進而分類並導入其他相關AI技術進行作業使用,特別是當AI技術內容的揭露,這種異質性AI整合的AI技術將會大爆發,隨之而來將會有更多爭議出現,也許會激發AI相關的新授權模式也說不定。


 

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