人工智能驅動下的知識產權保護機制建設研究

韓 碩

人工智能技術是以信息技術來模擬、延伸、拓展人智能的技術,即“把人的一部分智能活動通過機械化的形式表現出來”[1],涵蓋語言識別、圖像識別、自然語言處理、專項系統及機器人等多個領域。人工智能技術在知識產權保護中具有巨大的應用價值,應構建人工智能驅動下的知識產權保護新機制,提升知識產權保護效果。

一、人工智能的發展歷程與能力

20世紀50年代以來,人工智能經歷了推理期、知識期、學習期三個發展階段,而機器學習則是人工智能學習期發展階段的重要內容。機器學習技術主要分為三類:一是決策樹和基于邏輯的學習。信息熵是決策樹理論的重要概念,指變量出現的期望值。信息熵的大小和系統的有序性呈負相關,信息熵越小,系統越有序,因此,信息熵最小化就成為決策樹的目標。基于邏輯的學習以歸納邏輯程序設計為重點,具體而言,便是通過修改、擴充邏輯表達式的方式來歸納數據。二是基于神經網絡的連接主義學習。1986年,Rumelhart,Hinton和Williams提出BP算法(反向傳播算法),該算法為基于梯度下降的誤差函數優化,顯著提高了計算效率,并成為神經網絡的通用訓練算法[2]。在BP算法的支持下,基于神經網絡的連接主義學習成為機器學習的主流技術。三是統計學習支持向量機SVM。20世紀90年代以來,統計學習發展迅猛,而支持向量機SVM則是最具代表性的統計學習技術。步入21世紀后,得益于計算機硬件處理技術以及數據存儲技術的發展,深度學習成為潮流,并成為人工智能領域的核心內容。

感知能力是人工智能最為基本的能力,指人工智能模仿人的感覺器官,感知外部世界的能力,如視覺感知能力、聽覺感知能力、觸覺感知能力等。人工智能具有模擬人的思維方式的能力。借助各種類型的傳感器,人工智能系統能夠從外部獲取信息,同時,也能結合已有信息對獲取到的信息進行思維性加工,涉及的主要技術有知識表示技術、推理技術、聯想技術等。人工智能具有強大的學習能力,人工智能系統能夠不斷地獲取新知識,并在實踐中提高自身的學習能力,適應環境變化。同時,人工智能與自動控制技術的結合,使得人工智能系統在無需人工干預的情況下,便能根據實際情況獨立做出某項行為。

二、人工智能時代知識產權保護機遇與挑戰

(一)人工智能時代知識產權保護的機遇

人工智能時代,知識產權保護迎來了前所未有的機遇。人工智能技術的廣泛應用是人工智能時代的主要特點,而人工智能技術在知識產權保護中的應用,則能推動知識產權保護的創新性開展,完善知識產權保護機制。

首先,助力知識產權管理。知識產權管理與知識產權保護有著密切的關系,知識產權管理是知識產權保護的基礎性工作,良好的知識產權管理體系能夠為知識產權保護的深入開展保駕護航,同時,知識產權保護本質上是知識產權管理的一環,且對知識產權管理的其他方面有著重要的影響。人工智能技術在推進知識產權管理中發揮著重要的作用。近年來,國家知識產權局圍繞人工智能技術的應用開展了一系列的課題研究,涵蓋知識產權價值評估、語義分析、智能分類等多個方面的內容,取得了良好的成效,有力提升了知識產權的管理水平。此外,大數據技術是支撐人工智能技術發展的關鍵技術之一,大數據技術強大的數據采集能力以及多維化的數據分析能力,也為知識產權管理提供了有力的支持[3]。

其次,助力知識產權檢索。當前,知識產權總量持續擴大,且處于動態更新中,這對知識產權檢索提出了更高的要求。知識產權檢索是知識產權保護的基礎環節,以專利為例,專利從申請到認證需要經過嚴格的審查,對現有專利的檢索與比對,是專利審查的重點。傳統的檢索方式以審查人員人工錄入檢索詞為主,存在著時效低的問題,且難以規避人為因素的風險。人工智能技術在知識產權檢索中有著巨大的應用價值。比如,知識圖譜作為人工智能技術的重要分支,能夠以數據圖形化的方式搭建應用模型。同時,知識圖譜與基于神經網絡的圖像檢索技術的聯合運用,能夠顯著提高知識產權檢索效能。國家知識產權局發布的數據顯示,外觀設計專利檢索中,圖文混合檢索的平均準確率達89%,平均召回率高達92%。

最后,防范知識產權侵權風險。知識產權侵權問題是知識產權保護中最為常見的問題,而人工智能技術能有效防范知識產權侵權風險。以商標為例,人工智能技術具有強大的圖像處理能力,能夠利用圖像處理來識別商標的不同形式,在防范惡意篡改商標等問題中具有顯著的作用。同時,人工智能技術也能對商標使用的情況進行分析,研判商標的用途,如是否被用于商業用途,從而更好地保護企業的合法權益。又如,在著作權的保護中,人工智能技術依托自然語言處理技術,能夠對海量文本進行分析、對比,監控文本的使用情況,防范文本被篡改,提高了對作者著作權的保護效果。

(二)人工智能時代知識產權保護的挑戰

對知識產權保護而言,人工智能技術是把雙刃劍,其為知識產權保護提供技術支持的同時,也對知識產權保護帶來巨大的挑戰。

首先,加劇了知識產權侵權現象。機器學習是人工智能技術模擬人類智能的關鍵,從學科的角度而言,機器學習是一門多領域交叉學科,以通過計算機模擬的方法來實現人類的學習活動為主要研究內容。從應用的角度而言,機器學習以已有知識數據為學習資源,經由計算機算法程序對已有知識數據進行訓練,以此獲得新的知識數據,并實現自我改進。無論何種類型的機器學習,均離不開大量的樣本數據。人工智能平臺依托大數據技術不僅可以采集結構化數據,也能采集半結構化、非結構化數據,這極大地增加了知識產權被非法利用的風險。此外,與傳統的知識產權侵權相比,人工智能時代的知識產權侵權現象更具隱蔽性,更不容易被發現。

其次,沖擊已有的知識產權法律。知識產權具有無形性,且能被多個主體所利用,極易受到侵害。傳統的物權法、債權法難以在知識產權保護中發揮作用,因此,需要以專門的知識產權法來保護知識產權。信息技術,特別是人工智能技術的發展,對知識產權的形態帶來了極大的變革,并引發了人工智能生成物法律屬性的爭議。部分學者認為,人工智能生成物雖然由人工智能依托一定的算法形成,但具有獨創性的特點,且有具體的表現形式,應該納入到知識產權保護中,也有學者認為人工智能生成物并非自然人創造的成果,不應該納入到知識產權保護中[4]。隨著法治建設的不斷深入,我國已經具備了相對完善的知識產權法體系,但已有的法律并未對人工智能生成物的法律屬性做明確的規定。

最后,增加了知識產權保護難度。從被侵權人的角度而言,自然人、法人等都可能成為知識產權被侵權人,人工智能時代的知識產權侵權更具隱蔽性,很多主體被侵權后尚不自知,即便知曉,也缺乏有效的渠道來維護自身的合法權益。從行政管理的角度而言,人工智能時代的到來,需要行政管理部門,如知識產權局、商業局等更新自身的行政執法能力,但不少行政管理部門尚不適應人工智能環境下知識產權保護的轉變[5]。從司法審判的角度而言,受法律規制不完善的影響,司法審判中對人工智能生成物是否屬于知識產權存在著標準之一的現象。以北京菲林律所訴北京百度網訊公司著作權侵權案、深圳騰訊公司訴上海盈訊科技公司著作權侵權案兩起案件為例,兩案性質相似,然而,法院的認定結果卻截然不同,第一起案件中法院否定了人工智能生成物的知識產權屬性,而第二起案件中法院則認可了人工智能生成物的知識產權屬性。

三、人工智能驅動下的知識產權保護機制建設路徑

(一)健全知識產權法律體系

法律是知識產權保護的根本保障。人工智能時代,人工智能生成物持續涌現,并在人類科技文化事業中發揮著日益重要的作用。人工智能生成物具有可版權性,因為其具有獨創性,且能以一定的表現形式被人感知,符合《中華人民共和國著作權法》(以下簡稱《著作權法》)第三條關于作品的規定。此外,《著作權法》雖然沒有涉及人工智能,但第三條第九款“符合作品特征的其他智力成果”作為兜底條款,實質上為人工智能生成物納入法律保護范圍提供了依據。因此,人工智能驅動下的知識產權保護應從人工智能生成物的可版權性出發,將其寫入法律中,健全知識產權法律體系。具體的立法思路有二:一是逐個修訂現有法律。當前,知識產權法主要有《著作權法》《中華人民共和國商標法》《中華人民共和國專利法》以及一些行政法規、部門規章等。可對現有法律逐個修訂,如在《著作權法》第三條中增加“人工智能生成物符合前款規定的,應當被認定為作品”,使人工智能生成物具有明確的知識產權法律地位。二是出臺專門的人工智能生成物法。人工智能技術正處于動態化發展中,人工智能生成物的質量、價值也在提升。從長遠的角度來看,人工智能生成物的重要性將繼續提升[6]。可從人工智能技術、人工智能生成物的發展態勢出發,出臺涵蓋民法、刑法等部門法的人工智能生成物法。

(二) 加強人工智能技術應用

人工智能技術在知識產權保護中的應用是人工智能驅動下的知識產權保護機制建設的核心環節。對此,應從以下三個方面加強人工智能技術應用。一是明確技術應用目標。將人工智能技術作為人工智能時代知識產權保護的關鍵技術,以將人工智能技術深度嵌入到知識產權保護機制中作為人工智能技術應用的目標,圍繞知識產權的創造、運用、保護、管理及服務等,構建人工智能技術的全鏈條應用模式。二是把握技術應用重點。文本處理、圖像處理是人工智能技術在知識產權保護中應用的兩大重點,前者主要應用于文字作品、發明專利、實用專利等知識產權的保護,能夠通過查詢統計、關聯分析來防范知識產權侵害風險,后者主要應用于商標、攝影作品、視聽作品等知識產權的保護。三是聚焦ChatGPT。ChatGPT是美國人工智能研究公司OpenAI開發的基于人工智能技術的自然語言處理工具,其采用Transformer神經網絡架構,在自然語言處理以及文本生成方面的性能顯著領先于其他工具,具有廣泛的應用價值。ChatGPT的誕生標志著人類進入強人工智能時代[7]。因此,人工智能技術應用應聚焦ChatGPT,或著說神經網絡架構模型這一熱點,更好地發揮人工智能技術在知識產權保護中的價值。

(三)優化知識產權法律服務

知識產權法律服務是知識產權保護的重要一環,一方面,知識產權法律服務能夠為相關主體提供法律幫助,使相關主體在遇到知識產權法律問題,如知識產權被侵害問題時,能運用法律武器保護自身合法權益,另一方面,知識產權法律服務也具有普法宣傳的作用,有助于在全社會范圍內營造尊重知識產權的良好氛圍。近年來,我國知識產權法律服務需求爆炸式增長,然而,知識產權法律服務供給卻存在滯后性,無論是市場化的知識產權法律服務,還是非市場化的知識產權法律服務,均難以滿足社會大眾的需求。知識產權法律服務面臨著服務對象狹窄、服務效率低、服務成本高等問題,對知識產權保護形成了非常大的制約。人工智能技術在知識產權法律服務中具有廣闊的應用價值,是推動知識產權法律服務標準化、普及化、低廉化的可靠技術。因此,要將優化知識產權法律服務作為人工智能驅動下的知識產權保護機制建設的重點內容,從紙質產權法律服務高重復性的特征出發,利用數據分析、人工智能案例、自然語言處理構建人工智能法律服務模型[8]。同時,也可打造人工智能知識產權法律服務專家系統,通過海量的數據訓練不斷提升專家系統的服務能力,使社會大眾足不出戶便能從專家系統中獲得可靠的知識產權法律服務。

(四)創新知識產權行政管理

行政管理是我國知識產權保護體系最為重要的組成部分之一,在知識產權的權利認定、流轉、侵權處罰等方面發揮著至關重要的作用。2021年,中共中央、國務院印發的《知識產權強國建設綱要(2021—2035年)》要求“健全便捷高效、嚴格公正、公開透明的行政保護體系”[9],為知識產權行政管理的高質量發展指明了方向。當前,知識產權行政管理中同樣面臨著不少的問題。從知識產權的角度而言,知識產權侵權行為,如訪造商標、未經授權利用他人知識成果等,具有專業性強、隱蔽性高等特點,對行政管理主體的專業能力有很高的要求,而實踐中,行政管理主體,特別是基層行政管理主體多缺乏該方面的能力。從管理模式的角度而言,當前,我國知識產權行政管理仍以分散管理模式為主,不同行政管理部門負責不同領域的知識產權管理,如工商部門負責商標注冊和監管、文化廣電新聞出版部門負責版權管理等。人工智能技術是創新知識產權行政管理的重要技術,應依托人工智能技術,打造開放型人工智能平臺,推動知識產權行政管理從線下管理向線上管理轉變,發揮好人工智能平臺在知識產權風險預測、風險預警、證據搜集以及侵權認定等方面的作用。同時,以人工智能平臺推進知識產權管理從分散模式向集成模式轉變,依托數據共享,打破行政管理部門間的數據壁壘,強化知識產權行政管理的協同效應。

(五)推進知識產權智慧審判

隨著全面依法治國的不斷深入,社會大眾的知識產權法律意識不斷提升,越來越多的主體運用法律武器來維護自身的合法權益,相應地,知識產權糾紛也急劇增長。根據最高人民法院發布的數據,2013年,我國各類知識產權一審案件10.1萬件,而到2020年,則增長到46.7萬件,年均增長率24.5%。以人工智能生成物為代表的新型知識產權案件的爆炸式增長,是知識產權案件高發的重要因素。日益增加的知識產權案件對司法工作帶來了極大的壓力,同時,新型知識產權案件也對司法工作的專業性提出了更高的要求。人工智能技術在知識產權案件司法審判中具有重要的應用價值,2016年印發的《國家信息化發展戰略綱要》將“建設智慧法院”作為國家信息化發展的重點內容,并要求提高審判環節的信息化水平。因此,要推進人工智能技術在知識產權案件審判中的應用,打造知識產權案件智慧審判新模式,比如,在侵權對比、侵權責任認定、侵權賠償數額計算等復雜法律問題的研判中,可在已有案件數字化的基礎上構建人工智能模型,發揮人工智能技術在解決復雜法律問題中的作用,提高司法審判效率。人工智能技術的應用,一定程度上化解了審判人員專業能力不足的問題,也最大限度降低了人為因素對司法判決的影響,對提升司法公正性也具有積極意義。

(六)加速相關領域人才培養

人工智能技術為前沿技術,歷經多年的探索,我國人工智能技術取得了長足的進展,特別是在應用領域,如中文信息處理、生物特征識別、智能機器人、機器翻譯等,已躋身世界第一方陣。但與美國等人工智能技術強國相比,我國人工智能技術仍有許多薄弱環節,最為典型的便是缺少重大原創成果,在基礎理論的研究、核心算法的突破、關鍵設備的研發等方面存在明顯的短板,這對人工智能技術在知識產權保護中的應用形成了很大的制約。因此,要加速人工智能領域人才培養,一方面,出臺人才引入政策,以優渥的薪資條件、良好的發展空間,吸引全球范圍內人工智能領域的人才;另一方面,推進人工智能人才培養模式的變革與優化,發揮好高校、科研院校、企業等在人工智能人才培養中的作用。人工智能技術在知識產權保護中的應用,既為知識產權保護的創新性開展提供了有力的技術支持,也對知識產權保護人才的專業能力、綜合素質提出了更高的要求,傳統的單一素質型人才已然難以滿足知識產權保護的需求。應樹立復合型知識產權保護人才的培養理念,立足人工智能驅動下的知識產權保護機制的內涵、特征與要求,著力打造兼有數字素養、法律素養、市場意識等多重素質的復合型知識產權保護人才,厚植知識產權保護的力量。

四、結語

人工智能時代的到來,既為知識產權保護帶來了良好的技術環境,也對知識產權保護提出了更高的要求。要健全知識產權法律體系、加強人工智能技術應用、優化知識產權法律服務、創新知識產權行政管理、推進知識產權智慧審判、加速相關領域人才培養出發,構建人工智能驅動的知識產權保護機制。