论算法可专利性中的算法解释功能

算法解释是利用可视化与自然语言的方式向有关主体作出解释,而算法透明是算法主体通过算法解释行为而获得一定的公信力并满足监管的状态,二者是手段与目的的关系。算法的黑箱性来源于其高度非线性的特征,法律需要凝练算法技术参数与算法“主观恶性”之间的联系,形成针对算法解释的定性、定量、定体标准,从而使算法解释工作在标准化的同时也能够为常人所理解。专利制度的“公开换垄断”特征,使得“算法公开”可能可以满足监管需求,“专利垄断”则激励企业自律。因此,在中国,判断人工算法专利适格性的理论证成与制度标准,逐渐从“是否可专利性”转变为“算法专利保护”。在算法分级分类监管背景下,部分算法透明的任务可能由专利公开文件完成,同时,专利公开文件成为后续算法透明路径中不可或缺的基础参考。

论人工智能算法专利的披露标准

近年来人工智能(AI)算法专利申请量迅速增长。但AI算法黑箱属性、算法技术领域可预测性低、专利申请人易隐藏技术有用信息,使现行专利披露标准难以较好平衡“充分公开对应的公共利益”和“垄断保护指向的私人利益”。为更好践行专利披露理论所要求的“公开换保护”理念,应提高AI算法专利披露标准,确保在授予专有权的同时充分披露技术信息。鉴于提高专利披露标准会导致AI算法技术多被作为商业秘密保护,可通过费用减免和优先审查等专利制度内的激励措施,来提高专利申请人披露算法源代码、训练数据等信息的积极性,更好实现专利制度促进知识溢出和技术发展的社会功能。

算法专利适格性规则的体系化解释——基于《专利审查指南》的考察

数字智能经济时代,对于算法这一关键技术环节的专利适格性规则,《专利审查指南》在实践基础上给出及时回应,但仍然存在规则碎片化、复杂化乃至融贯性不足的特点。其根源在于围绕该规则开展的体系性考虑、概念辨析等理性研究仍有欠缺。本文运用体系思维和体系解释的方法,沿着算法类型和适格性审查标准的历史进路审视《专利审查指南》,不仅能够最大限度地尊重其历史传统,也有利于消除理论上的混淆,实现规则构建从问题思维到体系思维的转变。基于此,对算法适格性规则提出如下调整建议:一是将算法适格性规则集中于新业态专章,并使其治理对象清晰的指向最具实践意义的智能算法;二是融合“抽象思维判断与技术方案判断”的二重审查标准为“技术方案判断”的一重审查标准。为应对未来更加复杂多样的数字技术融合化创新打下坚实基础。

专利视角下对人工智能算法的保护与限制——基于算法特质的分析

人工智能被视为新一轮产业变革的核心驱动力,而算法是决定人工智能技术、产业、应用的核心,更是建立人工智能核心生态圈的基础和关键。然而,人工智能算法具有两面性,必须兼顾保护和限制。在现有专利授予框架下,结合算法特质可以为完善专利权实践提供新的方案:一是以算法的具象化和抽象化程度为厘清专利权授予范围提供新的判断逻辑,加强对算法专利的保护;二是以算法内部要素和外部特点相结合以完善“三性”审查,切实发掘算法自身价值;三是以“算法影响评价”来评判专利授予前算法可能产生的负面影响,限制算法数据和功能的滥用。由此避免过多地将相关专利申请不当排除于专利授予范围和规制人工智能算法可能引发的技术风险危机,以期助力智能化革命。

人工智能生成技术方案的专利授权理论争议、政策考量及权属安排

尽管人工智能生成的技术方案面临着可专利性及权利归属的争议,但无论是学术界主张的“算法专利说”,还是产业界所认同的“技术方案说”,均是在可专利性的预设前提下所提出,且两种学说具有同质性。虽然人工智能可在某些领域独立生成技术方案,但由于违背专利制度的理论基础,现阶段人工智能仍不具有发明人资格。在专利权属分配上,基于产业政策的驱动,专利权归属理念已开始由创造者向投资者转移,人工智能投资者具备了成为专利权人的理论基础和现实条件。未来《专利法》修订可考虑构建以人工智能投资者为核心的专利权属分配方案,同时赋予其将技术方案在设计者、使用者和社会公众之间自由让渡的权利。

云计算相关技术纳入专利保护范围的可能性

云计算是计算机分布式并行计算技术与虚拟技术的融合,是互联网技术的重要革新,是否给予此新兴技术专利权的保护是一个重要的课题。总体来说这是技术与法律,经济与上层建筑的良性互动,法律与上层建筑应适应其变化作出调整。首先,云计算相关技术的法律属性,即其在专利法上的地位的确立是关键。其次,考察云计算相关技术的可专利性问题,技术因素及算法的可专利性问题不容回避。最后,承认云计算相关技术的可专利性地位并不会不当扩大专利权客体范围。