人工智能生成的技術方案的創造性判斷標準研究

劉友華 李新鳳

內容提要：人工智能生成的技術方案若滿足專利授權標準，則其可作為專利法保護客體。人工智能參與創新過程，降低了發明創造的時間成本，跨庫檢索模糊了技術領域界限，文本挖掘使技術啟示更易實現，對人工智能發明的創造性標準構成挑戰，需要作出調整：動態擬制“本領域普通技術人員”；準確把握“技術領域”的邊界；適當提高“創造性”判斷標準。

機器學習（Machine Learning）技術的興起與算法（Algorithm）的普及，使人工智能技術飛速發展的同時，也給專利制度帶來了巨大挑戰。人工智能強大的學習能力極大地促進創新，并逐漸從輔助性工具轉向參與發明構思甚至獨立完成一項技術設計。人工智能技術可提高創新速度，降低創新成本，增進社會價值。甚至有學者懷疑人工智能將不可避免地取代人類成為發明主體。由此引發的深思是：人工智能生成的技術方案（或計算機生成物，Computer-generated Works，CGWs）是否應被授予專利權？若其成為專利保護客體，將對現有專利授權、專利審查等制度帶來怎樣的沖擊，如何調整授權標準以保證發明人與公眾的利益均衡成為必須面對的重要問題。

一、人工智能技術創新與發明創造

（一）人工智能技術創新

“人工智能”的概念最早可以追溯到二十世紀中期。1950年，艾倫·圖靈提出了著名的“圖靈測試”來檢驗機器的“智慧”。①Turing,Alan M., Computing Machinery and Intelligence, Mind LIX 433 (1950),p.433-460.1956年，在達特茅斯會議上約翰·麥卡錫首次提出了“人工智能”一詞，但并未對其作出界定。2018年1月，中國電子技術標準化研究院等在《人工智能標準化白皮書（2018版）》對人工智能的界定如下：利用數字計算機或者數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術及應用系統。②創業邦研究中心：《中國人工智能標準化白皮書（2018 版）》，載http://www.cesi.ac.cn/images/editor/20180124/ 20180124135528742.pdf.,最后訪問日期：2019年10月22日。人工智能技術涵蓋邏輯推理、自然語言處理、機器學習、人工神經網絡、專家系統和機器人等。在過去二十多年里，由于算法的進步，可用數據的指數級增長以及更低成本的計算能力，人工智能正徹底改變社會運行方式。

大數據技術的應用使人工智能獲取、使用和學習的信息得到極大擴展，人工智能的深度學習能力加強，創新手段不斷深化。在人工智能參與下，發明過程更快，創新成本更低。如對人類基因組完成測序在2003年費時10年，要耗費30億美元，而到2013年成本僅為1000美元、耗時則僅為一個星期。③B.M.Simon,The Implications of Technological Advancement for Obviousness, 19 Mich.Telecomm.&Tech.L.Rev.101 (2013),pp.101-147.隨著機器學習技術的不斷升級與廣泛應用，人工智能技術獨立性日益增強，但其并不具備完全的獨立意志，需通過對其訓練數據的回歸與分類不斷優化既有的模型或程序，最終達到自行處理實時案例的智能化水平。人工智能系統可以幫助改進理論、生成可測試的假設、使用機器人系統模擬實驗和設計新設備或軟件。如2016年美國科學家通過運用人工智能學習算法，利用近四千次不同反應條件下合成晶體實驗的數據來訓練機器學習算法，成功預測新的有機模板化無機產品的形成條件。④Raccuglia Paul,et al.Machine-learning-assisted Materials Discovery Using Failed Experiments,Nature 533,73 (2016),pp.73-76.

根據人工智能參與發明創造的程度，預計可將人工智能的發展過程分為5個階段⑤Ryan Abbott,Everything is Obvious，at https://www.ip-watch.org/2019/03/25/everything-is-obvious/# comments,last visited:2019-10-22.，如表1所示。

第I階段為傳統創新時代，人工智能在此階段未介入創新過程，所有發明均由自然人創造的。第II階段為人工智能發展初期，其多以輔助性工具參與發明創造，人工智能以數據收集或是數據存儲等角色參與，并不對發明構思的完成作出實質性貢獻，其在該階段仍未實質參與發明構思的形成。第III階段為弱人工智能時代的高級階段，隨著人工智能自主程度的逐漸提高，可為發明構思的完成提供實質性貢獻，此時其可與自然人合作進行發明，在個別領域甚至出現了人工智能系統自動生成的技術方案。在第IV階段及第V階段，隨著奇點的出現，強人工智能發展到超人工智能，發明創新的主體已經由人類轉變為人工智能。現階段處于人工智能創新第II階段與第III階段技術交叉階段，各領域人工智能技術發展程度不一，如藥品研發領域已進入人工智能應用的活躍期。

（二）人工智能參與研發創新過程

當前人工智能參與創新的場域主要表現在第II階段，人工智能輔助人類創新。例如Adobe發布Sensei人工智能開發平臺，致力于智能輔助軟件開發，其利用Adobe長期積累的大量數據和內容，從圖片到影像，讓軟件了解到某張照片、某張照片的一部分、某段視頻以及某段文本描述的真實含義，使一些固定、重復性的操作變得自動化和簡單化；⑥吳湛：《Adobe 發布Sensei 人工智能開發平臺》，載http://www.elecfans.com/rengongzhineng/445423.html，最后訪問時間：2019年10月22日。再如Appy Pie作為云技術提供應用程序創建服務的平臺，能基于iOS或Android創建應用程序。⑦Kyle Wiggers：《所見即所得——AI 輔助可視化程序開發》，載http://www.sohu.com/a/249457250_739762，最后訪問日期：2019年10月22日。人工智能參與研發的深度和廣度在增加，在人工智能技術發展速度比較快的領域，已經實現了人工智能與人類科學家的協同發明。例如《自然》 2018年發布了人工智能改變對新型藥物化合物和多種疾病結構研究的最新進展。⑧Nic Fleming,How Artificial Intelligence is Changing Drug Discovery, 557 Nature S55 (2018),at https://www.nature.com/articles/d41586-018-05267-x1[http://perma.cc/FP29-VVZU],last visited:2019-10-22.人工智能還被用于診斷疾病、定制治療方法、繪制不同細胞類別的基因圖以及創建用于藥物測試的虛擬動物和人類模型。⑨Grantland Drutchas,Artificial IP:Can Drugs Discovered Using AI be Patented? 76 Chi Law,34 (2018),p.67.科研動態表明，人工智能研發場域逐漸由第II階段轉向第III階段，人工智能也悄然實現從輔助者到協作者的角色轉換。

人工智能參與創新主要在三個領域：神經網絡、遺傳工程以及專家系統。⑩Erica Fraser,Computers as Inventors -Legal and Policy Implications of Artificial Intelligence on Patent Law,13 SCRIP Ted,305 (2016),p.316.其逐漸發展到可以理解非結構化數據從而可以進行計算機推理，繼而可自動學習，從而產生獨立于程序員指令而開發的意外解決方案?Banterle Francesco,Ownership of Inventions Created by Artificial Intelligence (2018),AIDA (2018),at https://ssrn.com/abstract=3276702,last visited:2019-10-22.，如IBM開發的Watson專家系統，其利用傳統邏輯推理架構，通過訪問大量數據庫，產生具有新穎性、創造性和實用性的技術方案，已在財務規劃制定、幫助臨床醫生制定癌癥患者治療計劃等方面發揮重要作用。?同注釋⑤。

在傳統創新環境下，各技術要素之間由于排列組合較多，研發創新花費的時間往往較長，而在人工智能參與創新的情境下，其呈現高效化、自動化和規?；奶攸c。美國專利商標局認為，人工智能介入創新顯著降低了創新的時間成本，創新速度加快，這又導致待審申請數量增加，這將使現有的“專利積壓”現象更為嚴重，還可能形成“專利叢林”而阻礙后續創新。?Melancon Matthew,The USPTO新技術環境下，人工智能實質性參與或協助參與創新將日益普遍，對該過程中所生成的技術方案授予專利權是否會抑制技術創新，是否會破壞專利法構建的利益平衡機制？

二、人工智能生成的技術方案專利保護的正當性

（一）人工智能生成的技術方案屬于專利法保護的“技術方案”

有學者認為，發現問題和構思解決問題的技術方案是創造力所在，也是發明者的貢獻所在，發明要歸于精神行為。?Soans C.A., Some Absurd Presumptions in Patent Cases,Pat.trademark &Copy.j.res.&Ed,1966.美國專利法雖未將由自然人完成發明作為授予專利權的特定門檻，但強調了“發明是發明者心中形成的觀念”。?Burroughs Wellcome Co.v.Barr Labs.,Inc.,40 F.3d 1223,1227-28 (Fed.Cir.1994).美國聯邦巡回法院認為，發明者必須是自然人，不能是公司或其他主體?！鞍l明中應體現人類精神部分”常被用作驗證客體可否獲得專利保護的重要理由。?University of Utah v.Max-Planck-Gesellschaft Zur Forderung Der Wissenschaften EV,734 F.3d 1315,1323 (Fed.Cir.2013).但在美國專利授權實踐中，專利授權并不以發明創造的過程如何完成為條件。我國《專利審查指南》也規定，“不管發明者在創造發明的過程中是歷盡艱辛，還是唾手而得，都不應當影響對該發明創造性的評價?！秾＠ā返?條第3款所述的技術方案，是指對要解決的技術問題所采取的利用了自然規律的技術手段的集合。技術手段通常是由技術特征來體現的。未采用技術手段解決技術問題以獲得符合自然規律的技術效果的方案，不屬于我國專利法中的技術方案，也就不屬于發明或實用新型專利保護的客體。?中華人民共和國國家知識產權局：《專利審查指南（2010）》，知識產權出版社2010 版，第119 頁?？傊?，無論是發明創造過程抑或技術方案的定義，均未要求“人類精神”因素的存在，因為專利法更關注的是發明本身的實質貢獻，而非發明可能實現的主觀過程。

專利授權標準要求發明具有“新穎性”“創造性”和“實用性”?！靶路f性”是指發明不屬于現有技術，這里無需具有“人類精神”因素?！皠撛煨浴币馕吨l明對本領域的技術人員不是顯而易見的，人類表征因素僅僅在于對創新的評估，可以被認為是發明的外在要素。?Banterle Francesco,Ownership of Inventions Created by Artificial Intelligence (November 1,2018),AIDA (2018),at https://ssrn.com/abstract=3276702,last visited:2019-10-22.“實用性”指的是在工業上的使用，也與“人類精神”因素沒有直接關聯。s Sisyphean Plan:Increasing Manpower Will Not Match Artificial Intelligence's Inventive Capabilities.,Tex.L.Rev.96 (2017),p.873.

專利法與版權法對人類表征要求不同。根據美國版權法的規定，原創性由創造力和作者身份共同定義，即具有“個性”，作者身份與表現作者個人風格的知識創造有關。在版權法中很難對作品的藝術價值進行評價，因此需對作品是否反映作者的個性進行考量。專利法上“創造性”概念與版權法中的“獨創性”不同，前者關注技術的非顯而易見性，而不在于作者個性的反映。歐洲專利局（以下簡稱EPO）認為發明的核心要素是工業性質（也稱“技術效應”）?EPO 的審查指南G 部分第II-1 節第687 條確認發明的定義是基于技術特征的存在。“技術特征”是指發明必須涉及技術領域［規則42（1）（a）］，必須涉及技術問題［規則42（1）（c）］，并且必須具備可以在權利要求中確定尋求保護的事項的技術特征［規則43（1）］。，發明的概念沒有以人類發明為要素，相反其與功能目標相關聯，即任何解決技術問題的新方案均具有可專利性。在現行法律框架下，技術方案是否可獲得授權，依據《專利法》第2條、第5條以及第25條規定，并不考察其為自然人的發明或者由人工智能輸出。對是否屬于技術方案的判斷，根據《專利審查指南（2019）》第二部分第1章第2節的規定，技術方案是對要解決的的技術問題所采取的利用了自然規律的技術手段的集合。技術手段通常是由技術特征來體現，而技術手段的運用體現在技術問題的解決上即為技術效果。一般而言，技術方案的解決由技術問題、技術手段和技術效果所彰顯。因此，人工智能參與創新過程，所生成的成果如可以通過技術手段解決技術問題，則符合審查指南中的“技術方案”，應得到專利法保護。

（二）人工智能時代的專利制度理論基礎并未改變

1.激勵技術創新

專利經濟學理論認為，基于信息傳播的低成本性，需對創新成果賦予價值，通過界定產權，排除其他人的低成本獲取。信息需求方為潛在購買方，如賣方對新知識沒有產權，則買方缺乏購買動機。對新的技術方案授予專利權，從而降低許可創新的交易成本，實現技術的便捷轉讓。?Arrow K.,Economic Welfare and the Allocation of Resources for Invention,12 NBER Chapters,609 (1962),pp.609-626.知識產品作為公共產品具有非排他性，如沒有高效的權利分配機制，“搭便車”行為將日益普遍，市場將逐步失靈。如沒有專利保護，新技術的研發將面臨市場失靈風險。人工智能從發明到應用于創新需要高額成本。對人工智能的投資可分為三部分：創建人工智能所需投入、培訓人工智能所需投入以及人工智能參與創新所需的投入，其中，培訓所需的投入視為最直接的投入。按此邏輯可量化投資者的投資情況，如AlphaGo在圍棋領域與人類的對抗上，一方面，Google需要對其進行耗時不低于3天的訓練，同時租用4張數據流處理器，3天費用達1872美元；另一方面，參與該項目研究的科學家每人薪酬每年接近20萬美元，研發人工智能花費的時間與金錢都相當可觀。?Feldman R &Thieme N.,Competition at the Dawn of Artificial Intelligence, 13 Social Science Electronic Publishing,(2018),p.35.即使人工智能生成新的技術方案成本降低，但研發階段的上游環節，人工智能系統的開發者也需要市場回報，以激勵繼續創新。因此，如沒有專利權支持的專有許可預期，人工智能系統的使用者將缺乏購買欲望，而研發者將難以回收昂貴的研發投入，則后續研發難以為繼，將無法有效激勵創新。

2.增進社會福利

從成本效益看，專利制度依然是保護人工智能發明的優先選擇。對發明者而言，只有其所得利益超過所投入的成本，才會有后續研發的動力。一個經濟有效的專利制度必須在利益相關方之間進行合理的損益分配，最大限度提高投資效率。?Stephen M.Maurer,Ideas into Practice:How Well Does U.S.Patent Law Implement Modern Innovation Theory? 12 J.Marshall R.Intell.Prop.L.644,(2013),p.660.質言之，專利制度需清晰界定產權、明確歸屬，將損失和成本降低。現有專利制度的產權歸屬、損益分配方式是否最優，如以專利方式保護人工智能生成技術方案，是否會破壞或減損既有成本效益結構？對成本效益問題，通過將當下狀態（稱之為“基線狀態”）與對人工智能生成技術方案進行專利保護的狀態進行對比，具體如表2?表中“0”并不是表示成本或效益為零，而是表示當下狀態（基線狀態）的既有現狀，將其記為“0”；“-”表示相較于基線態，成本或效益有所降低；“+”則表示相較于基線狀態，成本或效益有所增加。。

表2 人工智能生成技術方案專利保護成本/效益對照表

從發明人角度看，其成本和效益為：（1）人工智能逐漸從單純的工具發展到具有一定創造能力的“主體”，一定程度上解放了自然人發明主體，降低了發明創造的成本。（2）隨著對人工智能生成技術的專利保護，技術持有者可通過專有權獲得收益，效益相較于基線狀態有所改善。

從使用人角度看，其成本和效益為：（1）在基線狀態下，人工智能生成技術方案不被專利法保護，但可能侵犯商業秘密。一旦獲得專利保護，則將因許可費而增加使用成本。（2）相比于基線狀態，以專利保護人工智能生成技術方案對潛在技術使用者而言，具有兩方面優勢。一是技術方案所有人將技術公開，可在現有技術上進行研發；二是有更多可供使用的技術，為技術使用者提升商業使用的機會。

從社會角度看，其成本和效益為：（1）因申請量增加，社會成本而增加，其他方面的成本與現有專利制度相比沒有增加。（2）專利保護使技術得以公開，增加了技術存量，擴張了公有領域，從而促進技術創新，增加社會公共利益。

總之，以專利保護人工智能生成技術方案并不會打破現有專利制度維系的平衡，不會減損權利人、使用人和社會公共利益。

三、人工智能生成的技術方案創造性標準的挑戰

對人工智能生成的技術方案予以專利保護，若專利授權標準維持不變，將導致對社會經濟影響不大、技術進步微小的專利大量產生，授權數量激增，保護成本增加，第三方搜索成本將增加，造成專利制度的成本增加。?Duffy J.F.,Inventing Invention:A Case Study of Legal Innovation,86 Texas Law Review,1,(2008),pp.1-72.譬如掌握基礎專利公司使用人工智能申請大量的外圍專利，將導致專利審查期限的遲延與專利質量的降低。?滕銳、周鴻煥：《工業4.0 時代專利成果外生性風險的政府治理》，載《知識產權》2019年第1 期，第77-87 頁。這就需通過專利授權條件加以控制。在專利授權“三性”判斷中，需深入探討的是“創造性”標準問題。這是因為“新穎性”要求技術方案不同于現有技術，人工智能介入創新過程，不同程度地影響新技術出現的頻次和質量，但在某個特定時間點，公有領域的技術存量是確定的，并不會因人工智能的介入而發生改變。因此，新穎性標準并未發生根本性改變。“實用性”要求技術方案具備工業價值，能投入產業使用，并對現有技術問題的解決達到積極效果，人工智能生成技術方案滿足“實用性”要求同傳統發明模式下基本相同，技術方案“實用性”的判斷變化不大。

（一）創造性標準在專利法中的地位

創造性作為“可專利性”的重要條件，可以排除對“微不足道的進步”的技術方案授予專有權，防止專利數量上升到不合理水平，進而對后續創新構成妨礙。創造性旨在確認技術方案對社會的貢獻度和價值性，只有對社會有價值、作出了貢獻的方案才需要予以專利保護，以防止不必要的壟斷，避免增加社會成本。在這個意義上，創造性被認為是“可專利性的最終條件”，也被稱為“專利制度的守夜人”。?Michelle Ernst,Reforming the Non-Obviousness Judicial Inquiry,28 Cardozo Arts &Ent.L.J.663 (2011),p.663.因此，創造性的重要功能就是在發明人的私有領域與旨在維系社會公共利益的公共領域之間劃清界限。專利制度不能通過對技術的重疊保護實現技術進步，而是通過填補創新空白來推進技術創新，因而對創造性審查以界分現有技術與創新技術變得尤為重要。正是如此，人工智能技術對專利制度的沖擊主要表現在發明的創造性判斷標準的調適問題。

（二）對創造性標準挑戰的主要方面

1.對判斷起點的挑戰：本領域普通技術人員抑或本領域普通人工智能

對創造性的審查主要是判斷人工智能生成的技術方案是否具有非顯而易見性。在傳統環境下，創造性判斷是以虛構的“本領域普通技術人員”（Person Having Ordinary Skill in The Art，PHOSITA）的標準來衡量。而人工智能生成的技術方案，基于其獨特的生成過程，在對其生成的技術方案進行審查時，仍以判斷自然人發明的本領域普通技術人員的視角進行審視是否合適？

有觀點認為，對人工智能發明申請的創造性審查時，普通技術人員的標準應該被提高，以反映現實條件中的一般技術水平。?劉強、周奕澄：《人工智能發明專利審查標準研究》，載《凈月學刊》2018年第3 期，第78-87 頁。亦有學者提出“普通技術人員”應為“所屬技術領域的人工智能”所代替。?馬忠法、彭亞媛、張馳：《與人工智能相關的主要知識產權法律問題》，載《武陵學刊》2019年第1 期，第52-65 頁。Abbott R.認為，本領域技術人員應該是人工智能使用者與人工智能，或僅僅是人工智能。?同注釋⑤。除了所屬領域的普通技術人員作為法律上擬制的“人”，在擬制時參照標準受到人工智能的影響之外，“普通技術人員”的“一般技術水平”是否會因為某一具體領域人工智能技術發展水平不一而難以確定呢？如何確定本領域人工智能技術發展的標準呢？

2.人工智能的跨領域檢索技術：“技術領域”界限的打破抑或不變

Brenda M.Simon提出，認知技術可實現高效、低成本的信息存儲和處理，從而將加快許多領域的發現步伐，將解決方案從一個技術領域轉化為其他技術領域的可能性，將帶來更高效的創新過程。?Brenda M.Simon,The Implications of Technological Advancement for Obviousness,19 Mich.Telecommm.&Tech.L.Rev.331 (2013),p.335.現有技術的范圍決定了專利創造性的基準，具體包括現有技術的技術領域、技術內容、常規實驗能力等，往往都記載于教科書、技術詞典、國家標準之中。人工智能可以打破原有技術領域的界限，挖掘潛在的技術信息。一方面，人工智能存儲的海量跨學科技術知識，使得創造性判斷中的預設“技術領域”的界限不再清晰，也不再必要；另一方面，人工智能將擴大信息搜索和訪問的廣度和深度，提高信息分析的質量和效率，從而發現原本非顯而易見的新舊發明之間的聯系。?曹建峰、祝林華：《人工智能對專利制度的影響初探》，載《中國發明與專利》2018年第6 期，第55-59 頁。因此，“技術領域”界限是否會因人工智能技術發展被打破還是保持不變，也是人工智能生成技術方案創造性判斷需要厘清的問題。

四、人工智能生成技術方案的創造性標準的調整

專利授權實質性條件是確定私有領域與公有領域界限的重要工具，是確定需保護技術方案的“調節閥”，是社會技術存量與技術增量之間平衡關系的“調節器”，而創造性標準則是這個“調節器”上的“平衡碼”。當人工智能技術對創新過程帶來實質性影響時，撥動“平衡碼”才能有效促進創新。

現行專利法對“創造性”的判斷采用“非顯而易見”標準，而“技術領域”“普通技術人員”是創造性判斷的基礎。但創造性判斷本身具有主觀性，需要對“技術領域”“普通技術人員”等因素作出客觀分析，才能得出創造性動態調整的要求。

（一）技術發展推動創造性標準的提高

創造性標準可以代表專利保護水平。諾德豪斯認為，最佳的專利保護水平應是一個平衡點。?Whitaker J.K.&Nordhaus.W D.Invention,Growth and Welfare:A Theoretical Treatment of Technological Change, 37 Economica,443(1971),p.443.超過這個平衡點的更強專利保護通過激勵創造活動而產生社會效益，同時也將使社會負擔更重的固定成本。最佳的保護水平必須是邊際社會成本與邊際社會效益相等的點。?石必勝：《專利創造性的經濟學分析》，載《知識產權》2012年第4 期，第16-23 頁。若P代表公眾購買專利產品的價格，Q代表專利產品的供應量，則在E點邊際社會成本與邊際社會效益成本相等。

此時受保護發明數量Q*為專利產品的最佳數量，如圖1所示。

圖1 傳統發明模式下專利產品邊際社會成本與邊際社會效益

人工智能參與研發創新日益普遍，使得發明成本不斷降低，SMC曲線平行下移，若公眾購買發明的價格P不發生變化，則SMC與Pe的交點E將右移為E1，對應的Q值將增大為Q3，意味著越來越多的技術方案將獲得專利保護，專利制度原先所構建的均衡狀態被打破，如圖2所示。因此，為防止因發明成本降低而導致專利數量激增情形的出現，現有專利判斷標準有必要作出調整。

圖2 人工智能發明專利產品邊際社會成本與社會效益

（二）創造性判斷標準的動態調整

人工智能參與創新，“普通技術人員”的擬制、“相關技術領域”和“一般技術水平”的確定須充分考量技術發展因素。總體而言，“創造性”判斷標準依然取決于發明成本與公眾使用發明的成本的平衡。

1.普通技術人員的擬制

“普通技術人員”是美國司法實踐中為統一創造性判斷標準，通過系列經典判決逐漸構建起的創造性判斷的虛擬主體。其在KSR案?KSR Intl' Co.v.Teleflex Inc.,550 U.S.398,421 (2007).中被描述為“一個普通創造者”，在Panduit Corp案?Standard Oil Co.v.Am.Cyanamid Co.,774 F.2d 448,454 (Fed.Cir.1985).中，被認為是“按照本領域的傳統智慧思考的人”。其特點在于其可獲知該技術領域的所有現有技術，具有常規實驗能力，但不具有創造力。我國《專利審查指南》明確規定：本領域的技術人員，是指一種假設的“人”，假定他知曉申請日或者優先權日之前發明所屬技術領域所有的普通技術知識，能夠獲知該領域中所有的現有技術，并且具有應用該日期之前常規實驗手段的能力，但他不具有創造能力。作為創造性判斷的主體，“本領域技術人員”是一個法律上的假定，是抽象的、非現實的技術人員，是與當時研發創新中的技術水平相應的人。因此，在人工智能實質性參與或協同創新的階段，“本領域普通技術人員”應體現為運用人工智能獲得技術強化的自然人或者是人工智能本身。因此，該領域的技術方案創造性的判斷，需評估當下技術人員的技術手段以及本領域內人工智能發展水平，相應地擬制“普通技術人員”。

在“普通技術人員”技術水平的確定方面，要求“普通技術人員”所掌握的技術應該與“現有技術”的發展同步。William Samore以遺傳編程算法為例，結合基因編程設計出天線的實例，提出人工智能實質性參與創新后，“普通技術人員”技術水平是動態變化的，其認為基因編程算法使得發明構思顯而易見需要以基因編程算法普遍使用為前提。?William Samore,Artifciial Intelligence and the Patent System:Can a New Tool Render a once Patentable Idea Obvious? 29 Syracuse Journal Of Science &Technology Law,113 (2013),p.115.EPO和JPO指南均提到技術人員具有普通或正常的技術手段用于實驗研究和開發。美國最高法院就明確指出，在對顯而易見性的考察和評估時，應考慮到最新技術。?KSR International Co.v.Telefelx,Inc.U.S.2007,550,398-428.因此，對人工智能生成技術方案的創造性判斷，應考量本領域相關的人工智能技術發展的水平。?Robert Plotkin,The Genie in The Machine:How Computer-Automated Inventing is Revolutionizing Law and Business,Stanford Law Books Press,2009,p.109.如果在相關技術中使用人工智能不是正常的實驗手段，若該發明對本領域技術人員而言就不是顯而易見的，則不論發明人是否使用了人工智能，都應該授予專利。以遺傳工程為例，若本領域技術人員并未能夠輕易獲取遺傳編程作為技術方案的設計與分析工具時，該方案整體應當具有創造性。?季冬梅：《人工智能發明成果對專利制度的挑戰——以遺傳編程為例》，載《知識產權》2017 第11 期，第59-66 頁。如果在相關領域中使用人工智能是正常的技術手段，則本領域技術人員的技術水平必然考慮人工智能作為必要技術手段。我國《專利審查指南》并未要求申請人說明完成發明創造的方式，既可通過參考特定領域的一般發明實踐確定人工智能的使用程度，也可通過行業趨勢確定本領域人工智能技術使用水平。

2.技術領域的拓展

“現有技術”的確定是創造性判斷的前提，而技術領域范圍的設定是現有技術確定的基礎。在某種程度上，幾乎所有的發明都涉及已知要素的組合，可以參考、考慮的技術領域越多，發明就越顯而易見。技術領域范圍設定的初衷是認為技術之間須具有類似性，技術領域屬于研發主體所努力的領域，或者與發明所要解決的問題密切相關。因此，普通技術人員被認為通曉本領域內的所有現有技術的知識，以及與該發明所解決的問題相關的現有技術，不要求普通技術人員超越其所屬領域的現有技術去熟悉其他領域知識。若某領域的大多數研究由人工智能去執行，參與創新的人工智能技術水平成為判斷顯而易見性的標準的重要因素，當利用人工智能進行跨領域數據挖掘時，在解決電氣工程中的問題時，機器能自動訪問醫學、物理學甚至烹飪學的相關技術。人工智能強大的搜索功能，將使獲取的信息明顯增多，人工智能的跨領域應用能力，加強了隱形知識的聯系。人工智能技術將挑戰限制技術人員視野“技術領域”的習慣概念，過去通常由發明意圖及解決的問題確定的技術領域，人工智能的數據挖掘技術可能突破傳統認知中技術領域的界限，在更多的技術領域獲得“技術啟示”。

傳統研發創新活動中，技術人員跨技術領域通過知識遷移獲得的發明被認為具有創造性。在人工智能時代，利用人工智能對不同技術領域的技術組合實現的發明創造，將缺乏創造性。?Joel N?gerl,Frank Steinbach and Benedikt Neuburger,Artificial Intelligence:a Game Changer for the Patent System,at https://www.iammedia.com/artificial-intelligence-game-changer-patent-system,last visited:2019-10-22.因人工智能技術對海量數據庫的跨庫檢索成為可能，在判斷是否具有創造性時，對相關技術的分析應考慮技術進步和跨學科合作在特定技術領域的發展程度，即現有技術由單一領域向多維化空間拓展，我國《專利審查指南》應擴大“相關技術領域”的范圍。在檢索技術發達時，技術領域的界限可能模糊甚至消失。

結語

計算機、算法、大數據和開源平臺的融合將我們帶入了人工智能驅動的第四次工業革命，人工智能普遍介入技術創新成為可能，使創新周期變短，發明成本降低，擠壓自然人發明空間，這將打破現有專利制度維系的利益平衡。創造性標準作為專利保護的“調節閥”，不僅是明確界分技術方案保護范圍的標尺，也是合理劃分私有領域和公有領域的工具，應隨著人工智能技術參與創新的程度作出相應調適。對于人工智能實質性參與或協助完成技術方案的創造性判斷，需準確把握“技術領域”邊界，動態調整“本領域普通技術人員的能力標準”，適當提高“創造性”判斷的標準。