人工智能衍生發明與專利法的前沿問題研究

李敏

（吉林大學法學院，吉林 長春 132000）

1 引言

人工智能的技術研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等，其不僅可以對人的意識和思維的信息過程進行模擬，而且可以使機器完成一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。近年來，隨著信息技術領域軟硬件技術的不斷突破和升級，人工智能的發展日趨成熟，漸漸從單純的實驗室研究走入社會，并陸續應用于汽車自動駕駛、新藥開發、農業智能化種植、智能社會安防和服務業大數據處理等眾多新領域。此外，人工智能技術的應用屢次創造佳績，如人臉辨識準確率超越人類、下棋對弈勝過人類等。各國科技企業爭先恐后地持續投入大量資金與人力，以期在人工智能技術領域實現更多新突破并領先于國際同行業［1］。

就目前已知的人工智能技術應用來說，雖然大多仍停留在扮演人類輔助工具的階段，但隨著科技不斷發展，人工智能應用將很快能夠自行獨立思考和創作。這種突破性進步將對現行各項法律規范產生強烈的沖擊，其中包含民事侵權責任、刑事犯罪責任的歸屬問題（如自動駕駛汽車肇事的損害賠償）及專利權、著作權等知識產權法相關問題（如發明人及創作人的認定）。具體在專利法方面，人工智能若擁有獨立思考及研發能力，將衍生諸多法律問題［2］。

一是權利歸屬的主體適格性問題。專利法規定，受保護的權利主體主要包括發明人及設計人（自然人）、申請權人（自然人或法人）及專利權人（自然人或法人）。其中，發明人及設計人一般為對創作成果有實質貢獻的自然人，因而主要享有自然人獨有的人格權/姓名表示權；申請權人及專利權人可以是自然人或法人，申請權人享有該創作成果的相關程序性申請權利，而專利權人享有相關實體權利。現行專利法中，發明人及設計人僅限于自然人；申請權人及專利權人則可能為發明人及設計人本身，亦可為依法律規定或合同特別約定的相關自然人或法人，如職務發明的發明人所在單位、委托發明合同中約定的專利申請權人及專利人權利主體、專利申請權或專利權轉讓合同的受讓人等情形。然而，人工智能僅為一種無形的計算機軟件程序，受限于民法僅承認自然人與法人為可以享受權利、負擔義務的權利歸屬主體［3］，人工智能即便擁有了獨立自主的研發能力，仍難以作為適格的發明人，在專利申請權與專利權方面也會產生權利歸屬主體不適格的問題。此外，當人工智能與自然人共同參與研發時，發明人應如何認定、其權利如何分配等問題，也是現行專利法無法解答的問題。

二是專利法要件認定的問題。我國《專利法》第二十二條規定，授予專利權的發明專利和實用新型專利，應當具備新穎性、創造性和實用性。而目前發明人及設計人的認定標準及范圍均局限于自然人。當人工智能加入自然人的研發過程后，除了要建立人工智能的認定標準外，現行的自然人認定標準可能也會受到影響。舉例而言，在新穎性的認定上，人工智能無意義的大量產出，是否得以作為自然人發明的先前技術？在創造性的認定上，人工智能的所屬領域具有普通技術知識的知識水平應如何界定？自然人原有的所屬領域具有普通技術知識標準是否需因人工智能的加入做出相應調整？自然人與人工智能究竟應采取統一標準，還是區分為兩個系統分別認定？等等。由此可知，當人工智能有能力創作并產生發明后，許多現行專利法的規定可能將無法適用，這不論對于研發者還是整體市場發展皆會產生相當程度的沖擊。

鑒于此，本文首先從人工智能技術層面的發展談起，深入探討其現階段運作模式及未來發展走向；其次，討論人工智能發明本身的適格性問題及其與計算機軟件發明的關系；最后，就人工智能創作的發明，提出現行專利法不能解決的問題及可能的解決方案，并試圖給出適當的建議。

2 人工智能的定義及技術背景

人工智能（Artificial Intelligence）可以看作是人工和智能的結合，即由人類制造的機器所表現出來的智能行為。其中：人工通常指人為創造的、具有信息處理功能的非生命體，如計算機、機器人等；而智慧包括諸如對數理定律的推演、音樂繪畫的創作、藥物配方的發明以及科幻電影的想象力等。人類的智慧盡管已經滲透到了科學、藝術、醫療、娛樂等眾多領域，但其根源來自人類強大的思考能力。因此，人工智能的研究主要是致力于讓機器能夠模擬人類思考的過程，進而使機器表現出人類智慧的行為。人工智能領域最新的技術層發展包括機器學習、深度學習，以及最廣為人知的卷積神經網絡和生成對抗網絡等；應用層的領域則包括臉部辨識、自動駕駛系統等。

目前的人工智能大致分為記憶、推理以及創造3個階段。第一階段的人工智能是指能夠按照人類預先設計好的指令，依靠高效的處理器和大型儲存裝置，從而具備強大的計算能力及記憶能力，完成相應重復性任務的機器，如大規模數據庫內的信息檢索。該階段人工智能的重點仍然放在人工而非智慧上，且并不具備真正的思考問題和解決問題的能力。第二階段的人工智能是指能夠通過學習，從既有信息中獲取知識，并擁有一定程度推理能力的機器。例如，人臉辨識算法并非單純地將世界上所有人臉都記錄下來，而是通過對部分人臉的辨識，掌握提取人臉特征的方法，如面部輪廓、皮膚顏色等，再借由提取到的特征對人臉進行區分，從而達到辨識的目的。然而，將特征抽象出來的行為及其推理過程并不能創造出新的知識。第三階段的人工智能是指具有一定創造能力和決策能力的機器，如圍棋大師AlphaGo Zero完全沒有借鑒任何既有的棋譜，在僅知道圍棋規則的情況下，通過自己和自己對弈的方式探索出一套特有的下棋風格。

人工智能旨在賦予機器思考的能力，使其可以表現出與人類相似的智慧行為，其研究過程融合了計算機科學、數學、神經科學等諸多領域的知識。從最初的避免重復人力勞動而設計的搜索算法，到在特定知識領域內的邏輯推理，再到能夠從既有資料中自主獲取新知識的機器學習，人工智能從指令的執行者，進步為人類思考方式的模仿者，最終將演變為可以獨立思考的學習者。人工智能已經可以完成包括人臉辨識、語音辨識、桌上游戲、自動駕駛等諸多復雜任務，在經過一定訓練后甚至可以進行音樂或繪畫的自主創作。這就對本文探討的專利法對人工智能衍生發明的適用提出新的挑戰。

3 人工智能相關專利的適格性判斷

人工智能發明包括兩類：一類是由人類創作出來的人工智能發明本身；另一類則是人工智能參與創作或者獨立創作的新發明。本文將重點聚焦于前者，從比較法角度討論美國、歐洲及我國對人工智能相關發明的專利適格性判定，并在此基礎上探討當人工智能為發明主體時，其衍生發明的權利歸屬是否符合專利法要件的問題［4］。

3.1 美國人工智能發明專利的適格性

根據《美國專利法》第101條及專利審查基準的規定，判斷發明專利是否適格的標準有兩個：一是先認定其可否歸類為方法、機器、制品及組合物之一；二是請求標的若指向抽象概念、自然法則或自然現象這三項法定例外，則除非整體請求標的包含能夠實質超越該例外之額外限制，否則不得作為適格的專利標的［5］。

2019年1月，美國專利商標局發布了《美國專利法101條專利適格性審查指南》。一是進一步細化了抽象概念的群組分類，包含數學概念、組織人類活動的方法、心智活動等三種典型的抽象概念。其中，數學概念包含了數學關系、數學公式或方程式、數學計算；組織人類活動的方法包含了基本經濟原則或實施行為（如避險、保險、風險降低）、商業或法律活動（如合約協議、法律義務、廣告、營銷行為、銷售活動、商業關聯）、管理個人行為、關系或互動等；心智活動則為心智執行的概念（如觀察、評估、判斷、意見）。當專利審查官認為請求項屬于抽象概念時，原則上須說明其屬于上述3種中哪一種抽象概念；若審查官無法將其歸類于任一類型中，卻仍認定其屬于抽象概念，則屬罕見特例且可被推翻。二是進一步明確了指向法定例外。即若是原本屬于法定例外的請求項可以整合到實際應用，則可直接判斷為專利適格；反之，若是請求項屬于法定例外且不得整合到實際應用，則須繼續檢測其是否有實質超越法定例外的額外要件［6］。

總結而言，因人工智能相關發明與軟件專利的性質十分相似，在討論其適格性時，大多可以套用有關軟件專利的判斷標準。值得一提的是，美國專利商標局局長Andrei Iancu在出席參議院司法委員會的監督聽證會時，公開表示算法可以申請專利。因此，我們或許可以大膽推測：在未來幾年內，美國對于人工智能及軟件相關發明，都會采取傾向于專利保護的開放態度。

3.2 歐洲人工智能發明專利的適格性

《歐洲專利公約》雖未對發明有明確定義，但公約第52條第2項明確列舉了不具備專利適格性的標的，包括發現，科學理論，數學方法，審美創作，執行心智活動，游戲或商業活動之計劃、規則及方法，計算機程序及資料呈現等。若一項請求標的僅包含上述內容，則當然不具備專利適格性；反之，若請求標的除了包含以上不適格標的外，尚包含其他部分，如產生超越一般程序與計算機間物理互動的技術效果，則不能排除其具備可專利性［7］。

2021年6月，歐洲專利局發布了第十四版《專利審查指南》（“以下簡稱《審查指南》”），除原先針對專利申請客體所要求具備的兩項適格性要件（一是必須具有“技術性”，即必須涉及技術領域，必須與技術問題相關，并且必須具有技術特征；二是該技術特征為具有具體的、有形的物理特征的實體）之外，特別新增了關于人工智能與機器學習發明專利性的判斷標準。該《審查指南》指出，判斷數學方法發明是否具有技術貢獻，主要可以從技術應用領域及適應特定的技術實施這兩個條件來判斷。事實上，涉及數學方法的發明有極大可能不具可專利性。此外，歐洲專利局進一步強調，有關人工智能及機器學習的發明，因其包含具有分類、回歸、壓縮等功能的計算模型與算法，如神經網絡、基因算法，而此模型與算法本身就具備抽象的數學性質，因而其判斷標準類似于數學方法發明，原則上不具有專利適格性。然而，若該人工智能或機器學習能夠應用于特定技術領域時，則認定其因具有技術特征而得以取得專利適格。舉例而言，當心臟監測儀器運用人工智能神經網絡辨別異常心跳時，或是基于低階特征（如圖像的邊緣或像素屬性）的數位圖像、影片、音訊或語音訊號之典型分類算法之技術應用，其因產生技術貢獻而具備專利適格性；反之，若該人工智能技術僅單純根據文字內容進行分類，或者對抽象數據或電信網絡數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，即便該分類算法可能被視為有具備價值的數學特性（如穩固性），其仍將被認定為本質上不具技術目的（technical purpose），從而不具專利適格。對此，《審查指南》亦特別提醒，若當分類方法系用于技術目的時，產生訓練集以及訓練分類器的步驟若可支持該技術目的的達成，則其亦可對于該發明的技術特征有所貢獻。

3.3 亞洲各國人工智能發明專利的適格性

隨著計算機軟件專利以及人工智能相關領域的專利申請數量暴增，除了美國、歐盟外，日本及中國兩大專利申請國近兩年也對有關專利適格性的審查標準及相關法規問題有所回應。

日本方面將發明定義為利用自然法則的、具有高度技術思想的創作。至于涉及計算機軟件發明的專利適格性問題，若能證明請求標的中有部分利用到自然法則，則可以將技術特征納入考量，并整體綜合判斷請求項。2018年，日本專利局更新了專利審查標準，于附件A內增加了10個人工智能相關的發明實例作為審理時的參考。同時指出，人工智能相關發明需指出其與實施例的相關性，且得到訓練模型的實驗測試結果，方能作為專利保護標的，并因而具備可專利性。

我國《專利法》將發明定義為對產品、方法或者其改進所提出的新的技術方案，并將智力活動的規則和方法作為不具備專利適格性的負面清單。對此，我國《專利審查指南》進一步說明，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，才屬于專利適格的請求客體。2017年的《專利審查指南修正案》在不屬于專利保護客體的“記錄在載體上的計算機程序”后面新增了“本身”二字。此項修改特別對“計算機程序”與“計算機程序本身”做出區別。這意味只要“記錄在載體上的計算機程序”有技術功效，就不是計算機程序“本身”，而不應該被排除，并使計算機程序的載體成為專利保護的客體。

綜上所述，若僅就整體的專利適格性而言，各國的規定皆要求將技術指標納入考量。中國要求須采用技術手段解決技術問題；日本要求具備技術特征；美國除了規范能夠分類于工藝過程、機器、制品和組合物四種標的外，還建構出極其縝密的審查流程，與目前其他國家的標準相比最為嚴格；歐洲則要求專利須具備技術性或技術特征，可以是解決問題的技術手段，也可以是由此產生的技術效果，然而相較于美國對于專利適格性所建立的兩步驟測試法，專利是否具備技術特征這一問題難以判斷。

4 利用人工智能衍生發明的專利權權利歸屬

近年來，人工智能在各領域都有飛躍性的突破，因而除了試圖將人工智能本身（如算法）申請專利之外，人類更希望能夠利用人工智能協助進行其他方面的研發工作。本文將人工智能介入研發的發明稱為人工智能衍生發明。該類衍生發明并無標的限制，可以是方法、化合物等。同時，以人工智能在研發中擔任的角色不同，可將其區分為前期的人類利用人工智能作為工具的發明、中期的人類與人工智能協力完成的發明及后期的人工智能獨立創作完成的發明等3種。

4.1 人工智能衍生發明的3種主要類型

4.1.1 人類利用人工智能作為工具的發明。人工智能發展初期僅為計算機程序應用的一種進階，其沒有獨立思考及判斷的能力。在這個階段，人工智能的定位是單純的輔助性工具，只能加速流程而未有任何實質性貢獻。事實上，截至目前，全世界大多數引入人工智能協助發明的實例，皆停留在此階段。

以新藥研發為例，新藥研發主要分為藥物探索、價值確效、動物試驗、臨床試驗等四大階段。其中，在藥物探索的早期階段，從確定潛在疾病目標到評估、測試候選藥物所需時間很長，這是藥廠開發新藥的最大瓶頸。而且，新藥即便通過了前期考驗，在最后的臨床試驗階段功虧一簣的也不在少數。因此，新藥研發其實是在技術支持的基礎上極其漫長且非常耗費人力、物力的不斷試錯的過程。有鑒于此，越來越多的新公司嘗試開發出應用于新藥研發領域的人工智能軟件，利用大數據統計資料并加以分析，協助人類進行研發。有別于傳統由人類逐一測試的方法，人工智能腦容量無限且具有快速運算的能力，大大降低了甄選候選藥物的試錯成本，因而人工智能大幅提升了新藥開發的進程并降低60%以上的研發成本。但在此階段，人工智能并沒有提出任何對最后發明有實質性貢獻的思想或方法。因此，在發明過程中，人工智能僅作為工具并不能列為發明人，當然就沒有討論其發明權利歸屬的必要性。

4.1.2 人類與人工智能協力完成的發明。此類人工智能具備了自主學習的能力，能夠向外擴大其所知范圍，對于未經工程師通過程序輸入并訓練的新信息，可以自發地進行學習甚至調整。事實上，人類與人工智能協力完成發明的類型，與《專利法》規定的共同發明極為類似，大致可分為以下兩種：一是有主副關系的協力發明，即人工智能做出的貢獻系以人類協助為前提。此類人工智能只具備有限的學習能力，必須由人類先以大量數據對其進行初步訓練后，再以既有的數據為基礎進行擴充。換句話說，此時的人工智能開始舉一反三，因而可能提供人類能力所未能獲取的信息。然而，其貢獻仍以人類前階段的訓練為要件。二是完全對等關系的協力發明，即人工智能的學習已經不受限于只能在已知的范圍內進行擴張，它可以跳脫出人類的引導，從無到有并獨立思考，其角色與一般人并無二致。綜上，人工智能只要對發明確有實質性貢獻，則其角色實際上已相當于發明人。舉例而言，在新藥研發中，先由人工智能判斷化學性質并提出有效配方，再由人類進行不需過多的臨床試驗，只要二者在法律角度判斷下皆對該藥物配方有實質性貢獻即可。然而究竟應將人類與人工智能并列為共同發明人，還是僅將人類列為發明人，是存在疑問的。前者面臨不適用于現行法的發明人主體適格問題，后者則可能因發明人不實而使專利無效。故在與人類協力完成發明的人工智能類型中，應如何認定人工智能在法律上的地位，實為現行法難以解決的問題。

4.1.3 人工智能獨立完成的發明。此類人工智能已經具有獨立思考的能力，創作空間也不再限于已知或經人類訓練并學習過的資料。它能夠在消化吸收已知的資料庫后，借由與外界互動等方式，主動學習新知識，擴大資料范圍并自主調整既有的算法模型。而調整算法的過程就類似于人類的思考，人工智能可以借此融會貫通、提升自我。此外，因具備獨立思考能力的人工智能大致上可以視同為一般人類，若在沒有人類協助的情況下產出了符合專利標的要件的發明，應如何認定該發明的發明人？該專利的申請權與專利權應由誰來享有？這些問題的處理在現行法下亦將面臨不小的困境。

4.2 人工智能衍生發明對現行法律制度的沖擊

在現行的《專利法》下，人工智能是否得以被列為發明人，可以分成兩個層次進行討論。首先，須先確認人工智能的實質性貢獻，即判斷人工智能是否滿足實質性貢獻標準，這需要先認可人工智能創作屬于精神創作，同時證明其在不經人類訓練的前提下獨立提出構想，且具備不需再經過繁雜實驗即可達成該構想的具體技術手段。其次，若無實質性貢獻則可以直接適用現行法，且無進一步討論的必要；若有實質性貢獻，則有必要討論應否以及如何認定人工智能衍生發明的權利歸屬問題［8］。

考慮到主體身份不適格的因素，權利歸屬問題需將發明人、專利申請權人及專利權人三者分開討論。有關發明人部分，因發明人享有的權利系人格權中的姓名權，而姓名權理論上僅自然人享有。在現行法下人工智能既無法取得民法上享受權利并負擔義務的權利能力，更不可能享受僅自然人得以享有的姓名權。那么事實上由人工智能獨立創作出來的發明，即為無適當可供記載的真實發明主體。而專利申請權及專利權皆為可歸屬于自然人及法人的財產權，其區別僅在于程序與實體在專利核準前后的身份轉換而已，故可以一并討論。人工智能衍生發明在發明人認定時，如因人工智能衍生發明的發明人為非自然人而被直接否認其專利適格，則該發明無法申請專利，也就沒有討論專利權歸屬的必要；而若以自然人充當發明人，即認可了人工智能發明人的主體適格，則需進一步考慮由誰提出申請及由誰享有專利核準后的專利權。進一步來講，對于自然人充當人工智能發明人的情形，雖該自然人并非有實質性貢獻，存在違背專利法獎勵創新的目的及發明人不實等問題，但在后續專利申請權人及專利權人的權利歸屬判斷上，并無現行法適用的困難；反之，若認可人工智能的發明人主體適格，則在專利申請權人及專利權人的權利歸屬上，又要再次進行歸屬于自然人、法人或是人工智能本身的價值判斷與法規適用探討［9］。

綜上所述，對于人工智能衍生發明的情形，究竟應否賦予人工智能權利，賦予權利的范圍與限度，皆需要綜合人工智能貢獻程度、法規適用可能性、公序良俗、發明人創作意愿、整體經濟發展水平等因素進行考量。洛克的勞動理論認為，一個人對其工作成果擁有自然的權利。如依此理論，人工智能只要對該發明的產生有貢獻，包含程序設計者、訓練者、擁有者、操作者等，都應該給予其經濟上的獎賞。至于給予獎賞的多寡，則取決于其設定參數、完成目標等動作的困難度。然若僅依照操作手冊進行，人工智能則不足以被認為是發明人或共同發明人［10］。

4.3 人工智能衍生發明權利歸屬認定的可能方案與建議

考慮到專利權分為屬于人格權的發明人姓名權，以及屬于財產權的專利申請權與專利權，因而分別討論如下：

4.3.1 發明人。人工智能衍生發明的發明人認定最關鍵的是要確定誰在發明創作中最為重要。如果法律能夠賦予機器對人工智能衍生發明專利權的主體適格性，則將有自然人從中獲益進而促使人類投入更多資源、更積極從事使機器創作衍生發明的研究。否則單純擁有具備創作能力的人工智能本身的專利權，而無法獲得由人工智能所創作的新成果的發明專利權，這對人工智能研發者而言，可能會降低其研發意愿，違背專利法鼓勵科技創新的目的。有鑒于此，我們認為人工智能應作為適格發明人，可以考慮賦予人工智能民法適格主體的身份，使其成為“擬制自然人”，同時享有權利能力以取得姓名權；并在此基礎上使人工智能本身成為適格的發明人主體，再為其選定自然人的法定代表替其主張權利。如此，不但可以如實記載發明人，還能解決發明人認定的困難。此外，在人工智能與人工智能共同研發時，多個人工智能應并列成為共同發明人；同樣地，在人工智能與人類共同研發時，人工智能與人類為共同發明人；若是有多個人工智能與多個自然人共同研發時，則將該多個人工智能與自然人同時并列為發明人即可。

4.3.2 專利申請權人與專利權人。專利申請權人與專利權人的區別在于，專利權人系專利申請權人申請并獲準取得專利的人。除了事后有將專利權贈予或轉讓的情形外，專利申請權人與專利權人二者意義及享有權利雖不盡相同，但其原則上應為同一人，以下將一并進行討論。

由于現行專利法規定的權利歸屬主體僅限于自然人，故當人工智能實際參與研發、與人類共同創作發明時，考慮到現行法人工智能不得作為發明人，故無法將有實質性貢獻的人工智能與人類如實地列為共同發明人。而人工智能單獨進行研發的情形，根據現行法的規定，為避免使該發明不得作為專利，只能選擇將實際上未有實質性貢獻的自然人列為發明人，但因申報的發明人并未對人工智能衍生發明有實質性貢獻，因而需承擔因發明人不實而遭質疑最終使專利無效的風險；反之，若拒絕將未有實質性貢獻的自然人列為發明人，則該發明因無適格發明人，而不得申請專利，故而失去了專利排他權帶來的經濟利益，實質上降低了研究者將人工智能衍生發明公開的可能，這有違專利法的立法目的。因此，本文認為人工智能衍生發明的情形不適合直接沿用現行法，有必要通過修訂專利法提出新的解決方案。

在現行專利法下，除職務發明或合同約定等特別情況外，發明人即預設為專利申請權人，并在專利核準后成為專利權人。而人工智能本身通常為附著在機器上的算法或系統，不是現行法中具有民事權利能力的自然人或法人，因而不得作為專利申請權人及專利權人。若選擇將人工智能本身作為權利歸屬主體，則勢必需要修改現行法。例如，將人工智能定位為“擬制自然人”，使其享有權利能力成為發明人進而享有姓名權，同時也是預設的專利申請權人及專利權人。這不僅存在因沒有實質意義上的自然人獲益而難以繼續投入資源進行研發的風險，而且若有侵權、授權、讓與等權利行使或主張等問題，人工智能自身仍會面臨無法處理的困境。有鑒于此，人工智能相關人員若為避免人工智能衍生發明因無法適用現行法而成為公共財產的情況，建議考慮將人工智能衍生發明的專利權人設定為人工智能相關人員，即從初期人工智能出現到最終人工智能衍生發明產出各流程涉及的自然人。有別于使人工智能本身成為專利權人，當以自然人作為人工智能衍生發明的專利權人時，因其享有專利權一定期限排他的經濟利益，得以鼓勵自然人從事更進一步的人工智能研發，推進科學技術的更大發展。

舉例說明：當A公司的B員工研發了人工智能程序并授權給C公司，C公司D員工將該程序或算法附著在E公司的機器上，并使用了F公司的數據來訓練該人工智能程序。若該人工智能程序在接受訓練后創作了人工智能衍生發明，那么誰才是該發明成果的發明人？此創作流程包含人工智能程序的專利權人（A公司）、人工智能程序或算法設計者（B員工）、操作人工智能使其產出發明的終端使用者（C公司或D員工）、內建有人工智能系統的機器制造者（E公司）以及訓練數據提供者（F公司）等。因人工智能的使用情形非常復雜且多元，我們擬就與創作新發明聯系最為密切的人選分別討論如下：

①訓練數據提供者。人工智能需通過深度學習大量的數據，調整內部參數及演算方式，最終擁有獨立思考能力而得以跳脫原有的知識范圍。如果將人工智能比擬成人類，那么訓練數據即為教材，人工智能將教材融會貫通后提出自己的見解。類比來看，訓練數據提供者向人工智能提供了學習環境與背景知識，而對發明最重要的人工智能心智創作幾乎沒有貢獻。此外，訓練數據提供者并非期待人工智能進行創作并由此獲益。因此，數據提供者在人工智能衍生發明的創作過程中所發揮的作用并不足以使其被認定為專利權人。

②程序設計者。程序設計者的貢獻主要分為幾個部分：一是設計程序對數據進行篩選及清洗預處理。雖然不同的人工智能可以使用相同的數據來源，但因使用目的及需要聚焦的領域不同，程序設計者通常會依個案需求自行選取所需部分并進行調整。二是在確認有足夠的訓練數據后，建立人工智能的主要框架。這是程序設計最重要的步驟，包含網絡結構、損失函數等。通過調整函數結構及深度，建立人工智能程序的學習成效評判標準。三是通過調整參數將模型最優化。在建立好的框架上，利用前述數據執行反復訓練，并在通過測試后完成最終的人工智能程序。

由于討論人工智能衍生發明的專利權權利歸屬時，需以人工智能自行學習額外知識并獨立思考及研發創作為前提，故對人工智能衍生發明提供實質性貢獻者必須是人工智能而非人類。然而，程序設計者在人工智能心智形成過程中扮演了重要的角色，故似屬專利權人歸屬的可能人選。但是，有反對者認為，若將人工智能衍生發明的專利權歸屬于程序設計者，可能導致期待通過使用人工智能創造發明的使用者喪失對人工智能衍生發明的專利權，進而降低付費取得人工智能程序授權的意愿。這可能影響使用者與程序設計者雙方的經濟權益。因此，不宜將人工智能的程序設計者認定為人工智能衍生發明的專利權人。

③制造者。當今人工智能主要以機器學習或深度學習的計算模型形式存在，若要大量廣泛應用則需嵌入有形的機器內。在未來，若有研發能力的人工智能以“發明機器人”的模式被販售、授權、出租，則該發明機器人的制造者將扮演重要角色。例如，制藥機器人即機器人制造商將經過大量藥方訓練學習的新藥配方人工智能系統內嵌至制藥機器人，并在人類使用者輸入參數或進行其他操作后，創作出定制化藥物。然而很明顯地，制造者僅單純地將已經完成的人工智能程序與有形體的機器人結合。因其外殼并非必要，且制造者不是以期待人工智能具備創作能力為目的而進行投入，因而不應享有專利權。

④終端使用者。終端使用者是指在既有創作能力的人工智能基礎上，借由操作系統及提供輸入資料等動作，促使人工智能創作并產生發明的人。在上文其他角色提供技術、資金、設備等資源，并使人工智能得以自主創作后，終端使用者負責依照各自需求觸發人工智能進行創作。終端使用者雖未直接對人工智能的創作能力提供資源，但其觸發創作并支付了人工智能使用費，應屬于間接提供了資源。此外，從經濟發展的角度思考，若否定使用者作為人工智能衍生發明的專利權人的可能性，對于使用者而言，其向負責創作人工智能的專利權人支付費用，卻無法借由人工智能取得的創作成果作為平衡，故其在人力、金錢上的投資將沒有回報；而對于負責創作人工智能的專利權人而言，除自行使用人工智能技術外，通常亦會選擇授權他人使用以取得更多經濟利益。這樣將大大降低被授權人取得授權的意愿，進而環環相扣地減緩研發意愿與科技發展進程，這有違專利法最初鼓勵創作的目的。

⑤人工智能程序的專利權人。人工智能程序本身的專利權人，原則上為該程序的發明人。若該程序屬于職務發明、委托發明或通過合同特別約定的情形，則發明人的雇用人、出資人或合同約定主體為專利權人。以人工智能程序的專利權人作為預設的人工智能衍生發明的專利權人，將促使人工智能程序的專利權人愿意進行技術分享，而非限制他人使用。對此，本文作者認為，既然人工智能衍生發明由有創作能力的人工智能程序創造出來，那么判斷人工智能程序的專利權歸屬目的，即對人工智能程序進行使用、收益、處分等權利分配的價值判斷。以職務發明為例，受雇人于職務行為中完成的發明專利申請權及專利權歸屬于雇用人，系因受雇人借其研發行為享有薪資，且使用了雇用人提供的器材或資源，因而在利益分配上應認為專利權歸屬于雇用人。

在人工智能衍生發明的情形下，可以將人工智能程序的專利權人視為雇用人，人工智能程序視為受雇人，人工智能衍生發明則為職務發明。由于人工智能程序的專利權人投入資源研發有創作能力的人工智能，其目的即是期待能由人工智能程序進行創作研發，并由其享有衍生發明產生的利益，這與職務發明有著異曲同工之妙。此外，從專利法鼓勵創作的目的思考，這亦有助于提升對有研發能力的人工智能的研發意愿。但是，若將人工智能程序本身的專利權人作為人工智能衍生發明的預設專利權人，將產生與以程序設計者為專利權人時一樣的問題，即對于真正有需求的使用者而言，在產生衍生發明后其卻無法獲得相應的利益，導致失去了使用有創作能力的人工智能的實際價值，并因此降低市場的使用意愿，從長遠來看，將不利于技術發展。

2018年5月，歐洲專利局有關人工智能的會議采取了折中意見，表示即便人工智能已經可以自主發明，仍應認定程序設計者、開發者、實施者等作為人工智能衍生發明的發明人主體，如此便可以維持現有對于人類發明人的要件。本文作者認為當人工智能能夠在沒有人類協助的情況下進行自主研發時，人工智能為成果的直接貢獻者，依據專利法保護創新的立法宗旨，即應給予創作或研發主體發明人地位。從市場角度而言，這有助于提升對有研發能力的人工智能的研發動力。在現行法下，以人工智能為研發主體的發明，無適當的發明人可供記載；若由人工智能自主研發出來的發明無法取得專利，則該人工智能所有者為了不讓發明淪為公共財產，可能選擇不公開并轉而以商業秘密的方式保護，也可能因無法回收研發成本選擇放棄后續研發。不論是何種結果，皆不利于產業發展［11］。

綜上所述，由于專利權的賦予關系技術發展與社會進步，選擇專利權人時，應將經濟利益及市場參與最大化作為專利權人選擇的主要因素。其中，程序設計者為人工智能的產出源頭，賦予其專利權可以激勵更多研發創新，使企業更愿意投入人力、物力等資源到人工智能自主發明的研發當中。然而，人工智能本身的程序設計者或專利權人，通常未有進一步涉足人工智能衍生發明所屬相關領域的打算；反之，使用人工智能進行創作的使用者通常有意利用其所產生的衍生發明，甚至自主拓展該發明涉及的相關領域技術。因此，若僅單純考慮向人工智能創作提供資源，終端使用者或許并非最佳人選。然而，綜合考慮專利法的立法目的后，選擇將人工智能的終端使用者作為預設的人工智能衍生發明的專利申請權人與專利權人最為合適［12］。

5 人工智能衍生發明的專利要件判斷

我國《專利法》第二十二條規定，授予專利權的發明和實用新型，應當具備新穎性、創造性和實用性。

5.1 新穎性

人工智能衍生發明是否具備新穎性，很大程度取決于人工智能的創作過程。若人工智能使用的算法能夠不受限于人類的訓練模型，且可隨機產生更多改變，則更可能具備新穎性要件。區別于有生命的人類，人工智能的本質為機器，可以24小時全年無休地工作。若利用機器創造先前技術，其數量將遠大于自然人創造的先前技術，同時提高滿足新穎性要件的難度［13］。雖然各國至今尚未出現以計算機產出大量無意義的排列組合作為先前技術的情況，然而當人工智能技術越來越成熟，其生成的不再只是無意義的排列組合，而是有邏輯、有實施可能的技術描述時，不論是現有以人類作為發明人的發明，還是以人工智能作為發明人的發明，在新穎性甚至創造性判斷時都會受到影響。對此，可以采取將由人工智能創作的發明與由人類創作的發明區別開來的方式，在新穎性與創造性認定時僅以同類發明人作為先前技術的主體。綜上，為避免因人工智能介入產生大量先前技術而干擾新穎性認定，應限縮先前技術的構成。并非所有存在的信息皆屬于先前技術，否則人工智能普及后所產生的巨量先前技術，將嚴重阻礙研發人員申請專利，并且加重專利審查委員的負擔，甚至將對比先前技術的工作轉移至法院［14］。

5.2 創造性

在進行人工智能衍生發明的創造性判斷時，也會面臨應如何認定所屬技術領域所有的普通技術知識的困難。相較于自然人發明，人工智能衍生發明所屬的技術領域中普通技術知識的技術水平應以自然人還是人工智能的技術水平為標準？此外，人工智能衍生發明中，當人工智能分屬于協助性工具、與人類協力以及獨立完成3種不同角色定位時，其所屬技術領域中具有普通技術知識應如何定義？

針對人工智能衍生發明的創造性認定問題，若將門檻設得過高，則會使有價值的發明無法獲得專利授權；若將門檻設得過低，則會產生許多無意義的專利，并迫使真正的發明人面對更多的侵權訴訟，此二者皆不利于創新。對此，建議考慮若某領域過去并未普遍使用人工智能技術，則不論該發明人為人工智能還是自然人，只要以自然人的標準判斷滿足創造性即可；反之，若該領域過去已普遍利用人工智能從事研發工作，則不論發明人為人工智能還是自然人，皆應以所屬領域普通技術知識利用人工智能的知識水平作為創造性的判斷標準［15］。最后，當人工智能發展至其功能不再限定于特定領域，而是真正具備了廣泛且通用的心智，并全面應用在所有領域時，就可以直接將所有領域的普通技術知識技術水平統一提升至人工智能的技術水平。

基于此，普通技術知識界定標準作為人工智能衍生發明創造性判斷中重要的因素之一，其既能保障專利的數量與質量，維護專利法僅保護有相當價值技術的目的，亦不需針對人工智能獨立發明、人工智能與自然人協力發明等不同情形分別制定不同標準。如此可避免將創造性認定復雜化，增加專利審查委員與法院間的分歧，并為專利申請人提供相對穩定的可預期性。

5.3 實用性

事實上，實用性是專利三要件中最容易滿足的一項。它包括在工業、農業、林業、漁業、牧業、礦業、水產業等任何領域中利用技術思想進行技術實踐的行為，且并不以發明所載的解決問題的技術手段已實際被制造或者使用為必要條件。只要具有實際制造或者使用的可能性，即可滿足實用性要求。因此，絕大多數欲申請專利的發明皆能滿足此要件。

6 結論

人工智能與專利法的問題首先是人工智能本身作為專利標的的適格性問題。本文將利用人工智能進行研發所產生的發明稱為人工智能衍生發明，并依據人工智能貢獻程度的不同，將其分為人類之工具、與人類協力以及由人工智能獨立完成3個階段，同時對3個不同階段分別進行分析。然而，在進入發明人、專利申請權人與專利權人的認定分析前，需先厘清涉及人工智能的發明究竟應否給予專利。若答案為肯定，就有分析權利歸屬的意義；若答案為否定，則因人工智能衍生發明無申請專利保護的可能，僅能以商業秘密的方式進行保護，或是貢獻于公眾領域，而不存在專利相關權利的歸屬問題。

對于有價值的發明，不論其產出來源是人類還是人工智能，只要其符合專利構成要件，那么就應有權享有專利權保護。在此前提下，我們進一步探討了發明人、專利申請權人與專利權人的認定問題。本文認為應考慮賦予人工智能民法上適格的權利歸屬主體身份，在其對于發明有實質性貢獻時，能夠有機會成為專利法上的發明人［16］。此外，本文還參考了職務發明的概念，綜合考量各相關人員向人工智能提供資源的程度、利用人工智能的目的以及選擇其作為專利權人對市場的影響等因素，最終推導出以人工智能的使用者作為預設專利權人似乎更為合理，當然當事人也可憑意思自治原則決定專利權的權利歸屬。

關于人工智能衍生發明是否滿足三大專利要件的問題，除了較無爭議的實用性外，新穎性與創造性的審查目的分別是避免相同發明重復申請及把關專利品質并控制專利數量。因此，在新穎性方面，應直接將人工智能發明與自然人發明同等看待，使用共同的先前技術并直接適用現行的新穎性標準，而無需將人工智能產生的成果排除于先前技術之外。在創造性方面，在同一技術領域中，人工智能衍生發明與自然人發明應使用同一普通技術知識的技術水平作為創造性判斷標準；不過，為避免人工智能與自然人的技術水平差距過大，影響自然人發明申請專利的可能性，仍應有所區分。即在已普遍使用人工智能的技術領域中，以人工智能為普通技術知識，作為自然人發明與人工智能衍生發明共同的技術水平參考；在未普遍使用人工智能的技術領域中，則以自然人為普通技術知識，作為自然人發明與人工智能衍生發明共同的技術水平參考。

最后，本文的研究內容主要針對人工智能衍生發明的專利權相關問題進行論述。人工智能雖然至今尚未具備自主發明能力，但在各國陸續開展探討甚至做立法準備時，筆者認為有必要深入研究并提出初步的思考建議，以供參考討論。