7月7日，在瑞士日內瓦“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臺上演出。由國際電信聯(lián)盟與40個聯(lián)合國伙伴機構合作舉辦的“人工智能造福人類全球峰會”于7月6日至7日在瑞士日內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范措施以及全球人工智能治理框架發(fā)展等議題展開討論。（資料照片）

ChatGPT引爆了全球大模型產業(yè)發(fā)展。大模型通過大數據、大算力和大算法的結合，實現了對世界的深度理解。大數據提供了豐富的知識，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(yōu)化參數，提取有用信息。這三個維度的結合使得大模型具有強大的理解力，能夠更好地理解和生成人類語言，處理更復雜的任務，如文本理解、圖像識別等，從而極大地提升了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產權問題。

知識產權立法對于人工智能產業(yè)的發(fā)展具有重要的意義，不僅可以保護創(chuàng)新者的權益，激勵產業(yè)的投資和創(chuàng)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。


【資料圖】

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(fā)達經濟體，包括美國、日本、中國、歐盟等國家和地區(qū)。這些國家和地區(qū)在人工智能技術的研發(fā)和應用上都有著深厚的積累和優(yōu)勢。然而，專利布局的數量并不能完全代表技術的質量和領先度。一個技術的應用，它的用戶體驗，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(qū)具有不同的技術優(yōu)勢。例如，在工業(yè)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(fā)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(yōu)勢和發(fā)展方向。人工智能技術已經廣泛應用于生活、醫(yī)療、金融等多領域。例如，工業(yè)機器人廣泛應用于生產實踐中；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步改變我們的出行方式。這些應用都有著相關的專利布局，反映了人工智能技術的廣泛應用和深遠影響。

在這里要特別強調一點，對人工智能的保護，專利布局從某種意義上只能代表一個數量，它并不能完全代表著質量，尤其是在很多技術領域中，可能后期你雖然有龐大的專利數量，但不代表著你占領了這個領域的核心技術，這是要特別關注的。一個技術的應用，它的用戶體驗，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。

還有一點需特別強調的是，隱藏在專利布局背后的，是商業(yè)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。這背后，至少目前它是技術秘密的狀態(tài)。它在1.0版和2.0版公布了論文，但是到目前3.5版之后，它就沒有公布論文，它是通過這種商業(yè)秘密的方式來保護。所以對未來的AI時代，我們要考察技術領先度應該是多維的，而不應該僅僅是從專利布局的數量來單維考察。

AI的知識產權保護的三種選擇

在專利布局背后，還隱藏著商業(yè)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版之后，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(yōu)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(fā)展的需要。

在AI領域，開源、專利保護和商業(yè)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(zhàn)略和市場環(huán)境。

開源是一種以共享和協(xié)作為基礎的開發(fā)模式，它可以推動技術進步和社區(qū)發(fā)展。例如，Facebook（現Meta）已經將其最新的大型語言模型Llama 2開源，供研究和商業(yè)使用。開源模型可以幫助開發(fā)者和研究者更好地理解和利用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區(qū)的發(fā)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份額。專利保護可以防止他人在一定期限內未經許可使用、銷售或進口專利產品，從而保護發(fā)明者的利益。然而，專利的申請和維護成本較高，且專利信息公開可能會暴露技術細節(jié)。

商業(yè)秘密是一種通過保密措施來保護核心技術和競爭優(yōu)勢的方式。例如，OpenAI在發(fā)布GPT-3后，沒有公開其詳細的技術細節(jié)和算法，而是選擇通過商業(yè)秘密的方式來保護其技術優(yōu)勢。商業(yè)秘密沒有時間限制，只要信息保密，就可以一直保護。然而，一旦秘密泄露，就可能無法獲得法律保護。

隨著AI技術的發(fā)展和應用，開源、專利保護和商業(yè)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技術的進步和社區(qū)的發(fā)展，另一方面，專利保護和商業(yè)秘密可以保護公司的技術成果和市場份額。具體選擇哪種方式，需要根據公司的戰(zhàn)略、技術特性和市場環(huán)境來決定。

未來，我們可能會看到更多的混合策略出現。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(fā)展的需要。同時，隨著AI技術的發(fā)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，數據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(yè)秘密還是專利保護問題上進行平衡。一般通過產品可以復現技術，會申請專利，這樣權利人就獲得了專利的獨占權，可以有效防止產品上市后，其他商家通過分析產品復現技術。在這種情況下，商業(yè)秘密是無意義的，因為產品一旦上市，商業(yè)秘密也就不存在了。然而，像對話類機器人，產品通過網絡使用，在使用中對底層算法是無法復現的，權利人也就不擔心產品上市后復現，這樣的話，一般會通過商業(yè)秘密的方法保護。當然，隨著技術迭代，落后的技術會逐步開源，最先進的技術會通過商業(yè)秘密進行保護的。

AI引發(fā)知識產權立法的全面變革

人工智能大模型的發(fā)展，對版權法的挑戰(zhàn)與變革將是全面而深遠的。知識產權法基本上解決了三個核心問題：創(chuàng)作者（發(fā)明者）身份的確定，智力成果的定義，以及如何保護。然而，人工智能的發(fā)展將對這三個問題提出新的挑戰(zhàn)和解決方案。下面以版權為例進行討論。

首先，作者身份的確定問題。一般而言，作者是一位具有專門技能的藝術家或者創(chuàng)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(chuàng)性的定義，并為此設定全新的標準。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(yǎng)孩子的技能。

其次，作品的定義問題。傳統(tǒng)上，作品的存在和價值在很大程度上取決于它的可復制性，復制權是版權中最重要的一種權利。然而，大模型的出現和發(fā)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復制品，而是可以根據每個人的需求進行個性化調整的產品。預測未來，大模型的發(fā)展可能會使得每個人觀看的電視劇、玩的游戲都具有獨一無二的特性。這種轉變在未來都將實現。

最后，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現版權的保護。相比較法律保護，技術保護可以極大節(jié)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(fā)展將對版權法提出全新的挑戰(zhàn)，也將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(fā)展趨勢，并在此基礎上進行適應性的改革。

完善知識產權立法

將進一步推動AI產業(yè)發(fā)展

1.對人工智能產品的專利保護有利于激勵產業(yè)投資與創(chuàng)新。

人工智能產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(guī)則的范疇，從而不受專利保護。這種情況下，人工智能產品的創(chuàng)新和投資可能會受到阻礙。因此，我們需要重新審視專利法，區(qū)分算法類產品與純粹的智力活動規(guī)則之間的區(qū)別，制定更科學的專利保護范疇。這樣，不僅可以保護創(chuàng)新者的權益，也可以激勵更多的投資和創(chuàng)新。

在現實中，許多人工智能產品的創(chuàng)新都是基于算法的。例如，深度學習、神經網絡等技術，都是基于復雜的算法。這些算法的創(chuàng)新，為人工智能產品的發(fā)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，那么創(chuàng)新者可能會失去創(chuàng)新的動力，因為他們無法從他們的創(chuàng)新中獲得經濟回報。因此，對人工智能產品的專利保護，對于激勵產業(yè)投資與創(chuàng)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(fā)展都是基于數據共享、技術共享和模型共享的。例如，許多深度學習的模型，都是基于公開的數據集進行訓練的。這些數據集的共享，為深度學習的發(fā)展提供了強大的支持。由此，就需要在保護數據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，數據共享、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(chuàng)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(chuàng)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.人工智能產業(yè)發(fā)展還要兼顧社會安全和社會倫理考量。

人工智能的發(fā)展，不僅僅是技術的問題，更是社會安全和社會倫理的問題。因此，知識產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產品，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(fā)展已經引發(fā)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(fā)歧視問題，人工智能的自主性可能會引發(fā)法律責任分配問題，相關問題也都有必要在人工智能的知識產權立法中進行充分的考慮。

（楊延超 作者為中國社科院法學所研究員、科技與法研究中心主任）

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