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【导读】

根据世界知识产权组织的数据，自2010年以来，全球专利申请量年均增长率为4.5%，企业越来越重视知识产权保护。知识产权不仅可以帮助企业保护自己的核心技术、品牌、创新成果等企业利益，还可以为企业带来一定的收益。比如，高通每年通过专利许可获得的收入占总利润的比例高达70%，成为其利润的主要来源。

可见，知识产权是企业重要的资产。然而人类技术发展史表明，新技术一旦在人类社会广泛应用，将不可避免地引发全新的法律风险。相应地，人工智能这一新技术的出现也给企业知识产权管理带来了新变局，尤其ChatGPT等人工智能生成软件的广泛应用。人工智能的深入发展会对企业知识产权管理带来哪些新变局？有哪些机遇与挑战？我们将在本文与大家一同探讨。

一、人工智能将为企业知识产权管理带来新思路

根据IDC的研究，2022年全球企业对人工智能的支出将达到97.9亿美元，预计到2025年这一数字将增长至204.5亿美元。根据凯捷咨询的报告，超过四分之三的企业正在实施或规划实施人工智能技术。其中，77%的企业表示人工智能技术可以提高生产效率，而62%的企业认为人工智能可以提高客户体验。可见，随着人工智能的深入发展，越来越多的企业将利用机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术提高生产效率、降低成本、提高客户体验和提高产品质量等，通过人工智能创造更高的商业价值。

同样，人工智能也可以帮助企业更好地管理和保护其知识产权，加速知识产权审批过程，促进知识产权的创新和发展，以及提高知识产权的价值和商业利用。

（一）更好的保护知识产权

人工智能可以帮助企业更好地管理和保护其知识产权。例如，人工智能可以自动监测企业的知识产权并及时发现侵权行为，大大提高知识产权保护的效率和精度。

Adobe公司就使用了人工智能技术来监测侵权行为。根据Adobe公布的数据，2019年Adobe公司共发现了大约49亿个侵权行为，其中大约35亿个行为是由Adobe Sensei（Adobe的人工智能平台）自动检测和处理的。亚马逊也开发了一种基于机器学习的商标侵权检测系统，该系统可以自动识别亚马逊平台上的商品是否存在商标侵权行为。根据亚马逊发布的数据，该系统每天可以自动扫描数十亿个商品页面，识别数百万个潜在的商标侵权行为。

（二）提高知识产权的价值

人工智能可以帮助企业更好地理解和利用其知识产权的价值和商业潜力。例如，人工智能可以利用数据分析和机器学习技术，自动分析市场需求和竞争环境，从而发现知识产权的新应用场景，创造新商业价值。

Google一直在利用人工智能技术来发现新的市场机会，比如使用自然语言处理技术来确定哪些行业对于机器学习技术的需求最高，并以此为依据设计个性化的产品和营销方案，为原有知识产权的应用开拓更广阔的市场，创造更高的价值。我国企业在这方面也有诸多应用，比如中国移动董事长杨杰在谈及人工智能时表示，中国移动已经有NLP、深度学习、机器视觉等各方面的能力，2022年已依托此类人工智能以帮助中国移动实现30多亿元的变现。据Deloitte的数据，使用人工智能技术可以将知识产权的价值提高20%以上。

（三）促进知识产权的创新

人工智能可以帮助企业更好地利用已有的知识产权，促进知识产权的创新和发展。例如，人工智能可以利用自然语言处理和机器学习技术，自动发现不同领域之间的知识交叉点，从而产生新的发明和创新。

药物发现是一个需要跨学科知识的领域，需要将生物学、化学和药学等领域的知识结合起来。人工智能可以通过分析海量的生物信息数据和化学数据，发现不同学科领域之间的交叉点，从而帮助科学家快速发现新的药物。例如，美国国家癌症研究所曾使用人工智能技术，在超过一百万篇学术文献中搜索，发现了一种可以用于治疗胰腺癌的新药物并申请专利。IBM目前也在应用Watson人工智能系统自动搜索和分析全球范围内的专利和科学文献，从而帮助IBM发现新的技术领域和市场机会，产生新的发明专利和创新。

二、人工智能对知识产权管理带来的新挑战

人工智能为企业知识产权管理带来便利的同时也带来了新的挑战。人工智能通常包括三个核心要素：数据、算法和算力，这些要素之间的相互支持不断推动人工智能技术的发展和创新。然而，目前人工智能对企业知识产权管理的挑战也主要集中在这几方面，尤其是数据和算法，及其带来的价值创造（生成物）方面。此外，知识产权的法律责任归属问题也面临新的挑战。

（一）数据产权问题

人工智能离不开数据，人工智能的训练、学习和预测都需要大量的数据，数据是人工智能的基础和灵魂。以ChatGPT为例，其训练使用了大量的互联网文本数据，包括维基百科、新闻文章、书籍、网页、社交媒体等等，包含了超过45TB、约数十亿个单词级别的多语言文本数据。

然而，这些社交网站、书籍、网页等等数据来源包含大量原始创作者的作品，人工智能技术学习这些数据的过程并未经过版权人许可。在接受《福布斯》采访时，Midjourney（AI画图软件）首席执行官大卫·霍尔茨就曾表示ai人工智能相关书籍，该公司并未征求拥有其作品版权的艺术家的同意，因此使用数据产权的合法性成为了一个重要的问题。

曾有案例表明为训练数据集抓取图像或其他内容在美国版权法中被视为“合理使用”，比如，谷歌在未经授权的情况下将大量出版和未出版的图书数字化并收录到其搜索引擎中，引发诉讼案，美国法院认为谷歌图书馆属于合理使用，不构成侵权。

但目前人工智能对未授权数据源的应用仍有可能构成对原始知作品产权的侵权。目前，微软、GitHub、OpenAI、Stability AI、Midjourney、Deviant Art等公司都深陷人工智能数据产权的法律纠纷。因人工智能技术仍是一项新生技术，到目前为止，还没有法院对类似案件进行裁决。众多专业人士对此也表示：“很难预测生成式人工智能领域的版权侵权案件会有什么结果，因为这项技术还没有得到很好的理解。”

（二）算法产权问题

在机器学习和深度学习等人工智能技术中，算法被用于训练和优化模型，从而让计算机能够自动进行数据分析、识别、分类、预测和决策等任务，算法是人工智能技术的核心，是实现人工智能的关键。因此，算法的产权问题也变得越来越重要，谁拥有算法的知识产权，以及如何确保算法的知识产权被保护，已成为关键问题。

就目前的法律体系来说，一些算法可以受到知识产权保护，一些国家还可以为算法的名称和商标提供商标保护，如果算法的具体实现方式涉及到版权问题，算法还可以通过版权保护。但这些被保护的算法需要满足一定的条件，例如，在美国和欧洲，新的算法要获得专利保护，申请人需要证明其算法具有新颖性、非显然性和实用性等特点。

但对于一些算法，例如公共领域的算法、已经被广泛应用的算法和纯数学算法等，却不适用于上述知识产权保护，对于此类人工智能算法的产权保护也尚不明晰。以我国为例，数学方法在中国不属于专利保护的客体，《专利法》第25条规定了智力活动的规则和方法不属于专利保护的客体，其目的是防止规则或算法的无边界垄断。因此，如果人工智能算法在仅涉及数学方法的情况下，很可能会被归为智力活动的规则而不能受到专利法的保护。

（三）成果产权问题

人工智能算法可以在数据集上进行自主学习，从而生成新的知识和成果，这些知识和成果的创造性和价值性甚至超过人类自己的创造。但这些知识和成果是由算法生成的，因此如何确定它们的产权和保护它们的知识产权也成为了一个问题。如果人工智能生成的作品被认为具有知识产权，那么如何确定其归属？是算法的开发者拥有知识产权，还是使用人工智能生成作品的人拥有知识产权？还是由人工智能本身拥有知识产权？

目前各国对人工智能成果产权的界定不一。

美国版权局不予登记人工智能生成的作品。根据美国《版权法》，人类作者身份是美国版权保护的先决条件，因此人工智能算法自动生产的作品不能被注册，除非提供并证明人类作者对该作品进行了充分的创造性投入或干预。与之不同，印度曾承认人工智能可作为艺术品版权的合作作者。在印度，一幅人工智能生成画作“Suryast”的版权归属被判定为RAGHAV这一人工智能绘画程序和它的产权所有者。南非也曾发布全球首个将人工智能列为发明人的专利。该专利是一种基于分形几何的食品容器，南非将人工智能装置DABUS命名为发明人，但该专利在英国、欧洲和美国的申请均被驳回，不被授予专利。

我国曾出现人工智能生成物产权纠纷案例。2018年8月，腾讯证券网站上发表了Dreamwriter智能写作助手创作完成的一篇文章，末尾注明“本文由腾讯机器人Dreamwriter自动撰写”。发表当日，某科技公司在其经营的网站上转发了这篇文章。对此，腾讯认为该行为侵犯了其享有的著作权，于是诉至深圳市南山区人民法院。最终法院认为该文章是由原告主持的多团队、多人分工形成的整体智力创作完成的作品，判定该文章满足著作权法对文字作品的保护条件，属于我国著作权法所保护的文字作品，被告的行为构成侵权。

可见，目前各国对人工智能成果产权的界定存在一定的差异，有判定其产权成立，也有判定其产权不成立的情况。在判定产权成立的情况下，产权又可能归个人或团队使用者所有、也有可能归改软件的所有者所有、也有可能归该软件多有ai人工智能相关书籍，也有可能共同持有等等…