人工智能与人类社会丨ChatGPT与专利间的距离：美国人工智能专利保护的理论动态
ChatGPT与专利间的距离：
美国人工智能专利保护的理论动态
本文作者：王润华，北京科技大学副教授、研究生导师，主要研究方向为知识产权、创新政策与管理、法律与科技，擅长实证、法经济学与比较研究。北京航天航空大学工业工程与法学双学位本科，美国伊利诺大学香槟分校（UIUC）法学院LLM法学硕士、JSD法学博士。曾任UIUC博士后助理研究员、美国乔治梅森大学法学院汤姆爱迪生创新学者、日本知识产权研究所研究学者、美国芝加哥肯特法学院实证知识产权研究员。现属WIPO ADR青年成员、上海浦东新区知识产权协会商业秘密保护方向智库成员。在海内外法学、管理学期刊、报刊发表30余篇文章，著有专著《第四知识产权——美国商业秘密保护》、《知识产权法律保护学说概论》等。创办、运营公众号《IP罗盘》，联合创立《大国知识产权论坛》。
摘要：人工智能正在成为各产业的基础，美国更是率先推出最新一代生成式人工智能，ChatGPT是其代表之一，将人工智能的信息处理水平推向新高潮。适用、支持、规范人工智能的基本法律理念与原则并就这些问题达成国际共识，对中国的创新能力及知识产权法律保护国际治理能力提升至关重要。虽然认同人工智能技术及应用应被支持，但专利制度是不是提供支持的合适机制一直是人工智能能否适用知识产权法律保护的关键问题。关于人工智能的专利保护，美国学者在法律理论研究方面已形成基本共识，即人工智能技术有机会获得保护，但它的生成物却由于缺少适格发明人问题，难以获得保护。
关键词：ChatGPT；人工智能技术；人工智能生成物；美国专利法
2022年，随着人工智能的数据处理能力不断提升，生成式人工智能系统不断升级，不仅有些被用于基因预测等前沿技术研发，也有ChatGPT走入人们生活并迅速累积了大量用户。随着这些人工智能技术的发展，围绕人工智能知识产权法律问题的探讨也在不断加深与拓展。无论是在市场激励技术发展与创新方面，还是在专利法的法条要求与实践方面，中美两国都有许多相似之处。[1] 但从专利制度本身的发展情况来看，美国在理论和法律内容上都相对更加成熟，因此，了解美国专利制度如何为ChatGPT等人工智能技术及其生成物的保护提供支持和制约，对我国专利制度是否或如何接纳人工智能有参考作用。了解欧美学者对这些人工智能技术及其生成物的支持方式与途径，将有助中国在国际层面扩大影响力和取得共识。
目前，关于人工智能技术及其生成物的可专利性问题在美国社会已达成两项共识。第一，符合专利法条件的人工智能技术可获得专利保护。第二，人工智能技术不具有专利法意义上的发明人资格，由人工智能技术高度自主研发的生成物因此不能获得专利权。还未形成共识的部分是：第一，对人工智能技术保护的强度应如何把握；第二，专利法是否可以通过修改接纳人工智能技术及与其交互的人群的发明人资格；第三，如果专利法可以为人工智能技术生成物提供保护，将如何进行合理和有效的利益分配？
针对以上问题，本文将从法律内容解析、法理根基、法律研究方法的适用角度全面介绍现有西方学者对美国专利体制关于ChatGPT等人工智能技术及其生成物可专利性的认识与预判。
一、人工智能与人类的交互
在对人工智能是否受专利保护的相关问题进行讨论时，一个必须了解的问题是，我们所讨论的是将人工智能作为发明内容还是发明人进行保护。这个问题的本质在于明晰人工智能的法律地位，即人工智能在专利法体系中属客体还是主体。它的目的在于为人工智能产业厘清潜在的法律权利分布范围。目前，这两种声音在学界中皆有出现，也有人同时讨论这两种保护途径。当人工智能充当发明人时，除了讨论它的生成物是否可以通过专利法加以保护，利益归属又该如何分配也是被重点关注的问题。然而，在人工智能不同的保护途径和保护对象背后，所涉及的法律、经济、哲学等理论也各不相同。因此，在详细介绍这些问题和讨论之前，本部分将介绍人工智能的定义与工作模式，厘清对人工智能的认识。
1.人工智能的定义
几乎所有讨论人工智能问题的论文，都会率先给人工智能下定义。人工智能在不同时期、对不同的人，可能含义是不同的。[2] 随着人工智能的发展和人们对它的认识，这些定义是动态发展且依然充满不确定性的，需要结合具体情况和语境来设定。[3]
人工智能可以被简单定义为：由一系列技术组成的可模仿人类行为的智能机器。[4] 这些技术是计算机技术的子集，包括软件、硬件、数据等。[5] 在人工智能技术发展初期，虽然有“人工智能”这一词汇，但通常也会被“软件”、[6] “机器人”[7] 等词汇代称。20世纪80年代，人工智能可以被用来广义地描述进行智能活动的计算机科学。[8] 随着它的发展和普遍适用，人们逐渐意识到，很多类型的计算机技术本身可以是一项人工智能或一部分人工智能技术，人工智能技术和产品也可以由计算机技术产生。[9] 换言之，凡是使用计算机技术进行的相关创新活动，无论是软件、硬件还是对数据的处理，都有可能涉及人工智能技术的研发，对这些技术的支持也会成为对人工智能技术发展的支持。[10]
“模仿人类行为”是一种不太严谨的说法，可以从人工智能的特性将它描述为具有人类智慧，如认知、决策、创造、学习、进化与沟通。[11] 它的另一种简单替代性说法是，计算机技术可以自主地创作与生产具有创新性的艺术或技术成果。[12] 因此，人工智能可以与普通计算机技术区分开。这里的自主输出是指，计算机程序可以自己产生程序员预想不到的结果。因此，法律界有人也遵循技术界的观点，通过技术功能特点对人工智能进行定义：人工智能可以读懂非数据化结构，使用计算机进行推理，自主学习。[13]
然而，为了通过人工智能在知识产权体系下获取更多利益，[14] 西方也有很多学者试图将一些人工智能定义为欧洲、美国著作权和专利体制下的作者或发明人。[15] 与对人工智能从技术特征上进行定义不同，这样一项潜在的法律定义引发了学界从法学、经济学、哲学等多个社科领域，通过多种法学研究方法对相关问题的热烈探讨。
2.交互对象与交互模式
含ChatGPT在内的各类人工智能技术无论是发展还是应用，都需要与人进行交互活动。为了设计、开发、实现和应用人工智能技术，在不同阶段都有不同群体和人工智能产生交互。福坦莫大学（Fordham University）法学教授什洛米特·雅尼-拉韦德（Shlomit Yanisky-Ravid）与她的华裔同事刘晓琼（Xiaoqiong Liu）对这些群体进行了划分和整理，以讨论对人工智能产生利益的划分。[16] 具体来说，这些群体包括软件工程师，数据供给群体，训练员与反馈支持，人工智能系统所有人，人工智能系统运行人，相关技术工作人员的新雇主，公众，政府，投资人及人工智能系统自己。
ChatGPT等人工智能的创造性从来都不是“从石头缝中蹦出来的”，而是需要被人类建立起来的。[17] 在建立过程中，需要程序员来搭建起基本的逻辑框架、书写程序并输入数据以实现相关逻辑、不断训练和调整相关程序。相关数据的供应者可以是直接的产品用户，可以是专门的数据采集商，也可以来自大众或公共领域。[18] 虽然大多数时候，人工智能的构建、使用和发展都需要与人类交互才能进行，但它在运行如深度学习的过程中，是可以完全不需要人为干预的，此时它是在与自己发生交互，进行表达，然后再与用户或其他公众发生交互。[19]
人工智能技术被搭建起来后，在发展它的过程中，市场是需要积极参与其中的。市场中有当下和潜在的竞争者，以及投资人。[20] 这也是为什么在谈及促进人工智能技术发展的时候，厘清知识产权保护和相关权利归属很重要。在这些活动中，政府除了为人工智能技术的开发和使用提供服务和政策支持外，有时也扮演投资人或人工智能用户的角色。[21]
除了竞争者和投资人，市场中最大的群体是用户。人工智能技术与用户的交互是多元性的。一方面，通过使用，用户与人工智能产品或人工智能系统产生交互。按照需求与人工智能的特性，部分用户会从人工智能系统开发者手中进行采购，成为人工智能系统所有人。另一方面，在与用户交互的过程中，人工智能产品会从用户处收集数据，通过后台反馈给训练员，甚至反馈给其他专门的数据采集商。因此，发明人或专利代理人作为用户，依赖ChatGPT这类由第三方提供的自然语言处理工具来进行专利文件撰写并非明智之举，必然导致信息在提交申请前泄露；[22] 为保护公众不受人工智能技术和相关企业的侵害，要由政府充当技术和市场监督者的角色。[23]
3.交互复杂性需要并推动法律发展
由于人工智能技术交互群体复杂、与各群体的交互活动复杂，现行法律和政策虽然明确了鼓励并监督人工智能技术的使用和发展，却在实践层面遇到很多问题。
一方面，随着人工智能技术的自主性不断提高，与自己的交互程度不断加深、加强，包括美国在内很多国家的政府正积极采取管理措施，对它进行全方位的监督和管理。[24] 例如，美国加利福尼亚州在《机动车法》(Vehicle Code)中添加了对自动驾驶汽车的管理条款。[25] 由于自动驾驶汽车在技术上自我交互、技术实现和发展过程中所必需的与用户和后台技术人员的交互活动，该法律对自动驾驶技术进行监督，对自动驾驶汽车在道路上与其他车辆和行人的交互活动，以及与它交互的用户的身份和能力进行了限制，并对它收集用户数据的活动进行了监督和限制。类似的，ChatGPT系统面世的同一时间，全球教育界就开始积极寻求识别ChatGPT与人类交互痕迹的技术方案，[26] 并着手制定有关在考试与学术创作中使用ChatGPT的规则。
另一方面，人工智能技术的高自主性也是技术先进的一种体现，这是由多个群体与它交互而产生的结果。但是，对哪类交互群体进行怎样程度的奖励、补偿和激励比较合适，政策制定者一直都没有明确地从知识产权法，尤其是专利法角度进行积极回应。因此，出现了大量的文献对相关问题进行探讨。
二、人工智能技术及其生成物
美国专利申请与审查现状
当前，针对ChatGPT等人工智能在美国的专利保护是有共识的：技术本身的可专利性是可行的，但会受到一些法律限制，并在实践中遭遇不确定性；人工智能技术生成物未必可以获得专利，这主要取决于其发明人身份是否确认、其他专利法要求是否满足。下面就这两个共识的法律问题与实践现状进行介绍。
1.人工智能技术获得专利的主要要求
在美国，ChatGPT等人工智能技术是否获得专利主要取决于五方面要求：专利主题资格；新颖性；创造性；发明说明的描述与实施；发明权利要求的撰写。[27] 其中，人工智能技术面临的最大的不确定性，也是最难达到的要求是专利主题资格、关于发明说明的描述与实施、发明权利要求的撰写。
（1）专利主题资格
阻碍ChatGPT等人工智能技术获得专利申请首当其冲的就是美国专利法第101条中对专利主题资格的要求。虽然同一法条也提出了专利实用性这一要求，但通常，为满足实用性，证明一项涉及人工智能技术的专利申请是有用的并不难。[28] 而专利主题资格则对于涉及人工智能技术的申请充满挑战。专利法不保护抽象概念、自然现象和自然法则。[29] 其中，涉及算法和软件的人工智能技术最容易被抽象概念这一专利主题资格的排除要求拒之门外。
无论是专利法法条还是普通法判例都表示，满足一定条件的抽象概念可以获得专利保护。[30]通过2008年之前联邦巡回上诉法院对法律的适用和解读可以发现，专利主题资格要求不构成对人工智能技术专利保护的阻碍。[31] 然而，近年来却出现了新的变动。
2014年6月，在美国最高法院发布对Alice案[32] 的判决后，美国计算机界再次整体陷入对专利主题资格要求进行判定的困惑。[33] Alice案是对美国专利法第101条中专利主题资格要求的解读，主要贡献和作用是提出了排除涉及抽象概念的专利和专利申请的两步法测试。[34] 第一步，一项专利或专利申请应被判定是否是或包含一项抽象概念。如果既不是也不包括，测试结束；如果是或包括，进行第二步测试。第二步，该抽象概念是否具备新颖的附加要素，可以使得抽象概念被转化为一项具备可专利性的发明。因此，在原本基于第101条的审查结果，软件、算法等领域的专利申请持续不理想的基础上，受第101条的严格要求与Alice案中司法语言模糊造成的双重影响，多类涉及人工智能核心和应用技术的相关专利申请都无法通过专利审查。[35]
伊利诺伊大学厄本那分校法学教授杰伊·凯桑（Jay Kesan）与笔者的实证研究发现，在Alice案的影响下，多项与软件和算法这些人工智能技术相关的电子商务类商业方法都遭受重创，无法通过专利主题资格要求。[36] 同时，被认为是人工智能技术重要组成部分的生物信息[37] 也同样在Alice案影响下面临大量的专利申请被拒。[38] 虽然人工智能核心技术部分并没有受到太大影响，但其和大多数其他软件主题行业一样，在Alice案之后进行了自我调整。由于自乱阵脚而导致新提交的专利申请被拒比例有所提升，使得相关专利申请充满了不确定性。[39]
（2）发明说明的描述与实施和发明权利要求的撰写
美国专利法第112（a）条和第112（b）条是对美国专利申请书写的两项不同要求。出于专利申请人公开技术这一要求，第112（a）条要求专利申请人在专利书中的说明部分满足描述性与实施性。[40] 为了明确专利的保护范围，即专利权人的权利范围，第112（b）条要求专利书中的权利要求应具有确定性。[41]
凯桑和笔者的实证研究显示，这两项要求是美国专利审查员对各类有可能涉及人工智能技术的软件或生物计算机技术，基于发明说明，提出拒绝而给出的最多理由。[42] 一方面，专利审查员在判定发明说明问题时，会与对抽象概念的判定形成关联印象，认为不符合专利主题资格要求的专利申请很可能也同时不具备发明权利要求的确定性，并且，具有描述性与实施性不足等问题。[43] 另一方面，人工智能技术通常涉及多项数据的使用、披露，技术本身又可能缺乏透明性，犹如黑匣子一般的分析与机器学习过程使得专利申请人难以做出审查员认为合格的专利申请撰写。[44] 苏黎世大学法学学者阿尔弗雷德·弗吕（Alfred Früh）表示，欧洲与美国专利制度相似，披露不清、不足会导致专利申请被拒，并且，缺乏透明性的专利申请披露也同时会造成专利技术难以被再生产，从而失去了专利制度鼓励发明的意义。[45]
在现行美国专利制度下，不只是专利审查员会产生对专利主题资格和发明说明的混淆，法院在面对人工智能技术的专利申请时也常常产生混淆，从而做出对专利申请人不利的判决。
2.人工智能技术生成物的专利发明人或专利权人身份资格
在美国专利法下，相对于充满希望但也具有不确定性的关于人工智能技术的专利申请，由人工智能技术辅助或独立创造的生成物获得专利权面临的仅仅是阻碍而非希望。其中，最大的阻碍就是人工智能的发明人身份资格问题。美国专利制度明确：只有人才可以作为专利发明人，且不认可机器具有发明人身份资格。[46]
（1）人工智能专利发明人身份资格
在美国专利法下，发明人和共同发明人必须是人。[47] 这里的人，并不一定指生理上的人类，而是指被专利法认可有资格的自然人。专利法第111（a）条要求，发明人必须以宣誓和声明的方式，保证自己是原始发明人。[48] 在美国南北战争前，就奴隶的发明是否可以获得专利保护已得到充分讨论：奴隶不具备宣誓资格，因此无法成为专利发明人。[49] 直到南北战争后，美国通过修改宪法解放了奴隶，[50] 并确立了美国黑人作为美国公民的民事权利，[51] 美国非裔才得以在专利系统中作为发明人出现并获益。[52]
显然，人工智能无论是作为机器还是软件，即便具有再高的自主性，也无法被考虑为美国专利法下对发明人的身份资格要求。[53]因此，完全由人工智能技术所发明出的生成物，由于缺乏发明人身份资格问题，美国现行专利制度无法接受它获得专利。[54]然而，在这一点上，美国学术界并没有达成共识，并还在对人工智能是否可以具有人格权进行争论。[55] 学术界多年来的主要争议点更在于，是否需要修改专利法的相关内容，以授予人工智能发明人身份资格。[56]
（2）交互群体作为发明人或专利权人身份资格
在确立关于人工智能技术生成物的专利申请中发明人身份资格的问题上，另一个美国学术界争议的要点是，无论人工智能本身是否可以被列为发明人，除了人工智能外，还有哪些人具有发明人或专利权人身份资格。[57]
实际情况中，密歇根已有法院确立了人工智能的投资人、拥有人和运行人不足以构成它生成物的发明人；如果发明创造中人工智能技术仅起辅助作用，即使研发生成物利用了人工智能的自主性，人也可以作为发明人使相关生成物获得专利。[58]佐治亚大学商学院法学教授迈克尔·舒斯特（Michael Schuster）通过美国现有判例断定，如果人工智能技术与人类构成共同发明人，人类发明人是有可能对相关发明生成物获得专利的。[59] 然而，还留有争议的问题是，由于人工智能技术与发明生成物的交互程度难以判定、人工智能技术在发明过程中交互的人类对象多且复杂，人类的贡献水平与质量不一，恐怕难以支撑他们发明人或共同发明人的身份。[60]
例如，舒斯特教授认为，根据联邦巡回上诉法院连续的判例，像为人工智能技术提供神经网络、基本算法的这类种子信息的程序员，是无法通过程序员的创新贡献而构成人工智能技术的共同发明人的。[61] 联邦巡回上诉法院曾反复表示，如果一个人对物质组合所形成的发明成果没有坚定且明确的认知，是不能声称为该成果的共同发明人的。[62] 对此，美国专利审查指南明确指出，发明人应对发明的构思做出贡献，即需要存在精神活动。[63] 这一要求，双重排除了人工智能技术以及与它发生交互的部分群体的发明人身份资格。[64]
如果无法有效建立起人工智能技术或与它产生交互的群体的发明人身份资格，就无法建立起对人工智能技术成果获得专利权的有效分配。根据2011年颁布的《美国发明法案》（American Invents Act），于2012年9月16日就专利所有权问题进行的修改生效前所提交的专利申请，专利权最初是授予署名的发明人的，[65] 再由发明人根据约定转让至其他人或企业。[66] 在该日期后提交的专利申请，专利申请人为专利权人。[67] 但问题是，这些专利申请依然需要满足专利法第261条对发明人身份资格的要求。[68] 在众多和人工智能技术产生交互的群体中，谁有权声称为专利法认可的发明人或专利权人，依然是学界在为人工智能技术生成物建立专利保护与否时争辩的要点。[69]
三、专利系统是否适用于
人工智能技术生成物的法学研究
探讨ChatGPT等人工智能生成物在专利系统下的适用性的切入点非常多，主要有六个：人工智能技术生成物被授予专利权与被认定侵权的合法性问题；为人工智能技术生成物提供专利保护的效率问题；为它提供专利保护引发的公平及权责平衡问题；人格权是否会阻碍人工智能技术生成物被授予专利权；为它提供专利保护的道德危机问题；政策制定者的态度问题。面对法律的不确定性，在探讨这些切入点的发展方向时，学者们会参考三大知识产权理论：[70] 法经济学与功利主义理论；黑格尔哲学下的人格理论；洛克的劳动理论。
1.合法性问题
对专利体系适用人工智能技术生成物的合法性的探讨有两个方向。
（1）人工智能技术生成物的专利法保护问题
在讨论人工智能技术生成物的专利法保护时，主要是围绕人工智能技术及其使用人根据现行法律可不可以具备发明人身份资格的问题。虽然纽约大学法学教授亚瑟·米勒（Arthur Miller）提出，由于著作权法的法条与案例都没有排除计算机被认定为作者的可能性，因此他建议著作权法可以认定计算机为作者，[71] 但他和其他学者都没有把这一观点延伸至专利法领域。关于专利法问题，前文已讨论过，在现行法律上，已经形成定论，人工智能技术本身没有发明人身份资格。[72]
法律中不确定性的部分是，当人通过生成式AI等人工智能技术的辅助或与它的交互而产生发明成果，却无法从外部识别出人工智能的参与程度时，这些人是否有资格作为专利发明人。美国和世界其他国家的现行专利法系统一样，不要求专利申请人披露是否有人工智能技术参与创作过程。[73] 因此，现实中不可避免地会出现人类冒认人工智能技术而充当发明人的情况。[74] 但是，一旦被查出事实上的发明人并非真正的发明人，专利会随时被宣告无效。[75] 所以，支持或反对人工智能技术及其交互团队获得专利法认可的发明人身份资格，是开放性探讨中必不可少的内容。
除此之外，美国和其他西方学者对人工智能技术生成物的可专利性研究也像对人工智能技术的可专利性研究那样，逐一对专利主题要求、实用性、新颖性和创造性进行分析。[76] 其中，雅尼-拉韦德教授与他另一位华裔同事雷吉娜·金（Regina Jin）的研究最为全面，但不如其他学者对专项问题的探讨深刻。
首先，人工智能技术生成物可能会基于两种原因无法满足专利法对专利主题资格的要求。雅尼-拉韦德与金指出，关于实用性要求，人工智能技术本身缺乏明确性和解释性，由其开发出的技术有可能人也无法理解，由此可能会被审查员判定缺乏实用性；并且，人工智能技术生成物可能无法满足对专利主题资格的要求，这是由于人工智能技术的工作过程通常需要对数据进行演算，或模仿其他的人类思维活动，是典型的不受专利法保护的抽象思维。[77] 美国加州大学黑斯廷斯法学教授杰弗里·弗莱登（Jeffrey Lefstin）与他的科研伙伴表示，从先例角度来判断，人工智能技术的高自主工作成果也可能同时被认定为自然现象或自然法则，从而不具备专利主题资格。[78] 他们的这项研究也是伯克利法律与科技研究中心定期支持和组织专家对专利主题资格问题进行探讨的成果，并与参与实践的美国律师们[79] 以及对美国专利法进行研究的欧洲学者们[80] 的想法一致。
其次，这两个导致人工智能技术生成物无法通过专利主题资格的理由同样会导致人工智能技术生成物无法通过其他可专利性要求。荷兰马斯垂克大学法学教授阿纳·拉马尔霍（Ana Ramalho）曾套用弗莱登等人的观点解释说，如果人工智能技术生成物被认定为自然现象或自然法则，显然不具备新颖性要求。雅尼-拉韦德与金表示，作为事实上的发明人，人工智能技术的一大缺陷是无法充分提供创作与复制的过程与细节。这一“黑匣子”特征，会有碍其通过新颖性以及基于描述性和实施性的审查要求。[81] 这一点与弗吕博士[82] 和杨百翰大学法学教授克拉克·阿塞（Clark Asay）[83] 的观点一致。
最后，学者们一致对人工智能技术生成物通过创造性要求非常看好。伦敦布鲁内尔大学法学教授奥尔加·古古拉（Olga Gurgula）曾点评，如果人工智能技术可以突破新颖性的要求，其自主性研发结果的水平是人难以预料的，因此会轻松通过由人进行的创造性审查。[84] 雅尼-拉韦德与金也持同样观点，[85] 他们认为，由于判定显而易见的标准是同领域技术专业人员，短期内专利商标局还不会采用人工智能替代人类审查员来完成创造性的审查工作。基于人类的判断标准，人工智能生成物越是难以预测，越不会是显而易见地形成的。[86] 因而，创造性不会对人工智能生成物的可专利性形成太大阻碍。
（2）人工智能技术生成物的专利侵权问题
随着人工智能技术的普及，它的生成物对他人的有效专利造成的专利侵权问题不可避免。因此，除了对它及其生成物的权利争取，美国学界也呼吁对它的知识产权侵权行为进行考量：如果人工智能技术开发出的产品与有效专利或著作权保护对象形成冲突，是否构成专利或著作权侵权？雅尼-拉韦德教授虽然提出了这个问题，但她本人仅就著作权侵权问题进行了详细剖析，[87] 并未提及专利领域。类似的，在美国法学期刊提出同一问题的以色列特拉维夫大学法学教授阿米尔·霍里（Amir Khoury）也仅在著作权侵权问题上做出了回应。[88]
虽然美国学界目前还未对人工智能技术造成的专利侵权问题做出直接回应，但这两位的观点可以被专利领域所借鉴。雅尼-拉韦德教授认为，讨论人工智能技术生成物是否侵犯他人著作权的关键点在于，确认侵权人身份。[89] 人工智能技术与各群体产生的交互水平在各阶段都不一致，谁是相关生成物的所有者难以确定，谁需要对它的著作权侵权问题进行负责更难以确定。即便确认了权利所有者，也未必意味着是同一群人构成侵权责任人。霍里教授则认为，对于自主性高的人工智能，在人没有参与它的“侵权”行为情况下，不构成著作权侵权。[90]
2.效率问题
探讨对人工智能技术生成物实行专利保护的美国法学文献几乎都会涉及法经济学理论。通常，学者们会将法经济学与其他法学理论体系进行对比，再强调它的重要性。这是由于美国现行专利法主要遵循实用主义，法经济学理论和功利主义是指导它发展的主要理论依据。[91]
在这些文献中，比较有特点的是舒斯特教授通过适用科斯定理，为专利体制的进一步发展提供指导性建议。[92] 科斯定理是法经济学的经典理论：如果交易成本为零时，社会不需要法律。换言之，由于交易成本从不会为零，因此，被设定为可降低交易成本的法律，才是有效率的法律。在这样的理论下展开分析，舒斯特建议将人工智能生成物的专利权分配给人工智能的使用者。[93]
其他文献多是沿着功利主义理论，讨论如何有效通过专利保护促进人工智能技术的创新活动及对它的投资。专利机制能否实现创新与效率平衡的关键在于，如何在激励发明人与分享知识与技术之间实现平衡。一方面，人工智能的所有者以及与它产生交互的多个群体都希望获得排他性权利，另一方面，社会各界希望免费获取更多知识。[94] 为人工智能技术生成物提供专利保护不足的最大危害，有可能是损害对人工智能技术发展和应用的投资动机。[95] 也恰恰是投资人这个群体，最关注人工智能技术生成物获取专利权的可能性。但这些人从功利理论中得到的支持非常有限，加州大学洛杉矶分校法学与医学教授里安·艾伯特（Ryan Abbott）通过整理学界的多重说法，得出“功利论体系下，虽为人工智能提供专利保护在不同技术产业效果不一，但整体弊大于利”这一结论。[96] 具体理由有如下四方面：
第一，使用人工智能技术进行创新活动的成本并不高，尤其是在软件行业中。美国的法经济学家和知识产权学者都反复提出过类似观点。[97]第二，根据经典法经济学理论——“反公地悲剧”，[98] 过多的专利保护会阻碍社会创新。通过人工智能技术进行创新所造成的这个问题更加严重，因为机器的工作效率和水平都超过人类，但相关生成物的更新换代又非常快。这就导致了第三个关键理由——阻碍有效竞争，[99] 进而阻碍创新。专利权不仅为专利权人增加保护成本，还限制了其他人对相关行业的进入和对相关技术的使用。[100] 这一理论不仅适用于软件行业，也适用于当今的生物技术领域。第四，专利无法为人工智能技术提供有效动机。
3.公平及权责平衡问题
在如何通过专利体系对人工智能技术生成物进行公平处理的探讨中，学者们会参考支撑知识产权基础理论：洛克的劳动理论；权责平衡论。
在对人工智能技术生成物是否应授予专利权、授予谁专利权的探讨中，洛克的劳动理论被频繁提及。根据劳动理论,劳动者天然获得其劳动成果的所有权，包括财产权。[101]在美国，劳动理论是除了功利主义外，专利法的另一项重要起源和支柱。[102] 雅尼-拉韦德与金认为，劳动理论可以帮助与人工智能技术产生交互的程序员、训练员、数据科学家等人获得和拥有专利权。[103] 但这个观点存在两个根本问题。第一，劳动理论本身不足以说服学者们为人工智能技术争取专利发明人身份资格。例如，科尔黑普认为通过使用人工智能技术，商业秘密法等其他法律足以为除了机器以外的劳动者提供充分的补偿。[104] 第二，劳动理论早已随着专利法的发展而被边缘化，目前仅被用于补充法经济学理论。[105] 例如，艾伯特曾对完全拒绝人工智能技术发明人资格表示担心：有人会为了获得发明人身份资格和专利保护，冒领人工智能技术的研发成果，从而对其他人类发明人造成伤害。[106] 这一逻辑方式虽涉及劳动理论，但以法经济学理论为核心。当公地充裕与劳动成果自用这两个劳动理论的基本假设在人工智能创新能力高、速度快的背景下明显无法得到满足时，采用劳动理论对其解释自然显得力不从心。
由于人工智能技术在创新上相对人类的天然优势，学者们担心为它的研发成果提供专利保护会侵害公共利益。对美国专利问题研究的欧洲学者纷纷表示，除了专利权，公有领域也应该受到保护。[107] 美国学者对同一问题的解读通常会回归到法经济学理论中，认为不当的人工智能生成物专利权会对其他创新人产生寒蝉效应，从而损害创新。[108] 阿塞教授曾明确表示，一旦专利法放开对人工智能技术的发明人身份资格要求，一切其他专利法的要求在资金的帮助下，对人工智能技术来说都不再是阻碍，从而会形成“大企业专利越来越多，小企业拿不到专利，最后会放弃使用专利体系”这一赢者通吃的割据局面。[109]
权责平衡论的讨论一般是在欧洲学者而非美国学者中进行的。他们分别以合同法下的对价理论和代理人法理论进行探讨。弗吕博士表示，即便给予人工智能技术生成物专利权保护，它们对社会创新的贡献度也无法满足专利法的期待。[110] 这是由人工智能技术的不透明特性所造成的，从而违反了合同法的对价交换原则。[111] 霍里教授等欧洲学者认为，由于人工智能技术的高自主性而造成的人与机器交互程度有限，很多交互群体对消费者、其他专利持有者的权利和义务也有限，可能不为机器的行为承担包括专利侵权在内的多种法律责任。[112] 因此，他们相应地呼吁，不给予人工智能技术生成物知识产权保护。
4.人格权问题
是否要修改专利法以承认人工智能技术的发明人身份资格需要解决的根本问题是，人工智能是否可以被确立法律上的人格权。[113] 如果发明人不可以是人工智能，是否可以是其他与它发生交互的人类？这类讨论通常基于人格权理论。
目前，人格权是人与机器的重要区分特征，但法律是否有必要给予具有自主性的人工智能人格权，或忽略人格权的要求给予它专利权，是专利体系亟待回应的问题。霍里提醒道，人与机器之间有着无法跨越的鸿沟。[114] 艾伯特解释说，进行创新活动也是满足人类需求的一种，而人工智能仅根据人的指令进行创新，因此不会通过创新活动获得人格权。[115] 即便如此，依然有人为人工智能技术在法律体系下争取人格权。
但是，由于两个原因，人格权理论对美国专利体系的影响注定不会太大。第一，人格权理论对美国知识产权体系本身影响并不大。[116] 第二，受人格权理论影响最大的知识产权类型为著作权，而不涉及专利权。[117] 总的来说，美国知识产权体系更关注的是经济利益，且并未全盘接受保护发明或创作人的精神权利这一理念。[118] 因此，虽然仅人类享有私有权这一私法理论与仅人类享有人格权这一哲学理论异曲同工，但前者在美国专利领域更具影响力。[119]
5.道德危机问题
在对法律进行讨论时，除了以合规和效率为目的，众多法学家都呼吁专利法和政策制定者在处理人工智能技术生成物的保护问题上，需要考虑人工智能正在造成的道德危机。这里的道德危机远不止教育界所担忧的由ChatGPT带来的学术不当问题。一方面，道德危机基于人格权理论而来：尤其是欧洲学者在呼吁，划清人与机器的界限对于保留人类的火种至关重要。[120] 另一方面，道德危机来自授予人工智能技术成果专利权对人类创新能力产生的负面影响：新颖性和创新性水平被提高，人类无法超越甚至达到机器创新水平，从而专利系统对人类发明人失效；[121] 大量创新技术被人工智能技术掠夺，公众所能免费接触到的知识范围被缩小；[122] 对未来的人类发明人形成阻吓作用，违背基本道德初衷。[123] 如果不考虑道德对人类社会发展的重要影响，就会像艾伯特教授一样，为了创新而创新，从而敦促尽早为人工智能生成物争取专利保护。[124]
6.政策问题
即便有如上多个方向的分析，学者们依然认为，专利系统的发展方向是受政策影响的。虽然ChatGPT等人工智能是否会获得发明人身份资格，其生成物是否被授予专利权、授予谁，可能会由政策制定者来把握，[125] 但如上的讨论路径显示，学者们从未放弃通过对道德或不同经济发展路线进行研究来辅助和指导政策制定者做出决策。也正是因为对人工智能技术发展的把握是一个政策问题，一贯对人工智能技术及其生成物的专利保护持保守态度的雅尼-拉韦德教授在2020年新冠肺炎疫情出现后，与金发文呼吁政策制定者尽快对人工智能技术生成物确立专利保护，从而促进医疗诊断工具领域的创新，以支持市场和响应公共卫生需求。[126]
很明显，在现行法律还未针对人工智能技术出台具体的支持措施时，有学者会希望以一种现实主义的方式来解读现有法律或修改法律，以寻求解决实际需求的突破口。在法治社会发展进程中，政策制定者与立法者应直面这类需求。为避免现实主义的极端化与法律不确定问题，政策制定者应尽早考虑抛弃并不十分适合的专利系统，建立独立法律渠道对人工智能技术的发展与应用提供支持。
四、对人工智能专利问题的研究趋势
面对人工智能技术及其生成物可专利性这一随着科技发展而暴露出的法律问题，美国法学界的相关研究具有三个趋势：学科交叉化；内容细致化；专利保护态度保守化。
学科交叉化体现在法学内部的专利法与其他法律的交叉，以及法学外部与其他学科的交叉。在比较法研究上，欧洲学者会将专利法与代理人法、侵权法理论相比较，用以认定人工智能技术与其交互对象的关系及责任匹配，[127]以及与合同法相比较，用来探讨专利法保护人工智能技术生成物的合理性。[128]但美国学者通常仅倾向将专利问题与著作权问题相比较。[129]在法学领域外，基于对技术与科学发展的认知与追踪，学者们通常借助法经济学、经济学理论与研究方法以及哲学理论来探讨专利法的发展方向。
研究内容细致化体现在美国学者关于法律内容的探讨上。对人工智能技术及其生成物可专利性的合法性进行分析时，关于发明人资格的定义、可专利性与其他专利审查标准的判定方法等，前文介绍过的很多研究都不是通过研究者自己对法律条文的主观解读，而是通过美国最高法院对法条的解析、联邦法院在实践中对法条的适用、专利商标局所发布的对法条的解析方法与内容等进行的解读。中国也有学者对人工智能技术及其生成物可专利性的法律问题进行了全面分析，[130] 但与美国学者相比，略显粗糙和浅显。
虽然市场上诸如ChatGPT的人工智能技术的进展如火如荼，但学术界对通过专利系统给予人工智能技术及其生成物专利权利的态度却愈发保守。这主要源自对人工智能技术的过度发展而产生的担心。一方面，霍金、马斯克等人发表的人工智能技术“人类终结论”让时刻关注社会发展的法学专家提高了警惕，[131] 出现了专门建议政府对人工智能技术进行发展限制和管制的学术文章。[132] 另一方面，通过使用法经济学理论等工具对人工智能技术及其生成物在专利领域的发展前景进行预测后，学者们一致不看好通过专利法保护鼓励人工智能技术的使用与发展。因此，也有很多文章建议通过专利以外的手段，如公开信息、先发优势、政府补贴等机制，替代专利补偿。[133]
目前，中国学者与西方学者们的研究存在一项重要共识：专利法不是支持人工智能技术发展唯一的、最佳的途径。[134] 在探讨人工智能技术及其生成物的可专利性问题时，中国学者明显对欧洲理论与学说的接纳程度更高。例如，中国学者非常热衷探讨人工智能的人格权与权利主体资格问题，[135] 他们中不少人提出考虑接纳欧洲所提出的“电子人格权”概念。[136] 但大家对美国就这一问题的法学研究方法与思路还缺乏关注度。这容易导致学者们在探讨相关问题时，过于追求形式和执着于对人工智能主体—客体二分法划分的探讨，[137]而忽略了背后的法律研究理论与方法，从而难以打破形式化的法学分析与研究。形式划分法的另一个弊端在于，当中国立法者与政策制定者正热烈探讨与人工智能密切相关的算法与数据规则时，可能会出现与专利制度不匹配的系统性冲突问题，从而无法有效实现依托人工智能技术的发展激发并促进创新的政策意义与效果。例如，一些人若在中国使用ChatGPT等处理自然语言的人工智能来撰写技术交底书并冒充发明人，这类行为无法被有效限制。这是由于中国专利法第二十条虽规定了申请专利应遵循诚信原则，却没有类似于美国专利法111（a）条中宣誓和声明这类具有实操性的具体规则以落实专利发明人的真实性。这使得ChatGPT这类强人工智能产品的出现与应用对中国社科与法律研究提出了比美国更大的挑战。总的来说，促进和规范人工智能技术快速发展是一个国际问题，在对其法律、政策等相关问题研究时兼容美国与欧洲的研究思路与方法对中国社科学者会产生有益的帮助。
虽然人工智能技术的发展迅速，形成了很多待解决的法律问题，但在专利法领域，美国以及其他西方国家已形成部分共识。在美国，支撑ChatGPT等人工智能的技术可以获得专利保护，但由于法律内容不清晰而具有司法过程中产生的不确定性，它们的生成物却因为人工智能技术缺乏发明人资格而难以获得专利保护。虽然可以通过修改专利法来实现对人工智能技术生成物的保护，但通过法理学的深入分析，西方学者认为，考虑对人工智能的支持不仅要考虑法律与经济问题，更要考虑道德问题。修改专利法为人工智能提供支持这种手段弊大于利，多数学者建议采纳通过市场或补贴等机制对人工智能的发展提供支持。这些研究方法与观点值得中国学者参考，以帮助中国寻求合适的人工智能支持政策方式，同时积极推进与他国学者沟通。尤其是在美国考虑制定具有倾向应对中国人工智能技术快速发展的专利政策时，[138] 中国不能再一味作为旁观者，[139] 而应该主动出击，出台适合自己以及会被世界认同的人工智能支持与规范政策与法律——走出第五知识产权之路。[140]
▲原刊于《上海师范大学学报（哲学社会科学版）》2023年第3期
（图片源自网络，如有侵权请联系删除。）
注释
1 R. Wang， “New Private Law？Intellectual Property ‘Common-Law Precedents’ in China”， UMKC L. Rev.， Vol. 89， No. 2， 2020， pp. 353-414.
2 C. Asay， “Artificial Stupidity”， William and Mary Law Review， Vol. 61， No. 5， 2020， pp. 1187-1257.
3 S. Yanisky-Ravid， “Generating Rembrandt：Artificial Intelligence， Copyright， And Accountability in The 3a Era—The Human-Like Authors Are Already Here—A New Model”， Michigan State Law Review， Vol. 2017， 2017， pp. 659-726.
4 O. Gurgula， “AI-Assisted Inventions in the Field of Drug Discovery：Readjusting the Obviousness Analysis”， International Journal of Social Science and Public Policy， Vol. 2， 2020， pp. 7-21.
5 C. Asay， “Artificial Stupidity”， p.1194.
6 P. Samuelson， “Allocating Ownership Rights in Computer- Generated Works”， Pittsburg Law Review， Vol. 47， 1985， pp.1185-1228.
7 P. Kohlhepp， “When the Invention Is an Inventor：Revitalizing Patentable Subject Matter to Exclude Unpredictable Processes”， Minnesota Law Review， Vol. 93， No. 2， 2008， pp.779-814.
8 P. Samuelson， “Allocating Ownership Rights in Computer- Generated Works”， pp.1185-1228.
9 F. Banterle， “Ownership of Inventions Created by Artificial Intelligence”， SSRN， 2018， https：//ssrn.com/abstract=3276702.
10 C. Asay， “Artificial Stupidity”， p. 1194.
11 S. Russell & P. Norvig， Artificial Intelligence：A Modern Approach， 4th ed. Pearson， 2020， pp. 1-35.
12 S. Yanisky-Ravid， “Generating Rembrandt：Artificial Intelligence， Copyright， And Accountability in The 3a Era—The Human-Like Authors Are Already Here—A New Model”， p.659.
13 A. Khoury， “Intellectual Property Rights for Hubots：On the Legal Implications of Human-like Robots as Innovators and Creators”， Cardozo Arts & Entertainment Law Journal， Vol. 35， No. 3， 2017， pp. 635-668.
14 Diamond v. Chakrabarty， 447 U.S. 303 （Fed. Cir. 1980）.
15 E. Fraser， “Computers as Inventors：Legal and Policy Implications of Artificial Intelligence on Patent Law”， SCRIPTed， Vol.13， 2016， pp. 305-333.
16 Yanisky-Ravid & X. Liu， “When Artificial Intelligence Systems Produce Inventions：The 3A Era and an Alternative Model for Patent Law”， Cardozo Law Review， Vol. 39， 2018， pp. 2231-2235.
17 D. Lim， “AI & IP：Innovation & Creativity in an Age of Accelerated Change”， Arkon Law Review， Vol.52， No.3， 2018， pp.813-875.
18 Yanisky-Ravid & X. Liu， “When Artificial Intelligence Systems Produce Inventions：The 3A Era and an Alternative Model for Patent Law”， p.2232.
19 D. Lim， “AI & IP：Innovation & Creativity in an Age of Accelerated Change”，p.822.
20 Yanisky-Ravid & X. Liu， “When Artificial Intelligence Systems Produce Inventions：The 3A Era and an Alternative Model for Patent Law”， pp.2232-2233.
21 D. F. Engstrom， D. E. Ho， C. M. Sharkey et al.， “Government by Algorithm：Artificial Intelligence in Federal Administrative Agencies”， SSRN， April 2， 2020， https：//www-cdn.law.stanford.edu/wp-content/uploads/2020/02/ACUS-AI-Report.pdf.
22 Y. Levin-Schwartz， “Can ChatGPT Draft Patent Applications？”， JDSupra， Feb. 7， 2023， https：//www.jdsupra.com/legalnews/can-chatgpt-draft-patent-applications-7924300/.
23 S. Larsson & F. Heintz， “Transparency in Artificial Intelligence”， Internet Policy Review， Vol. 9， No. 2， 2020， pp.1-16.
24 J. McCain， “National Defense Authorization Act for Fiscal Year 2019”， Pub. L. 115-232， § 238， 132 Stat. 1658， 2018， https：//www.congress.gov/115/bills/hr5515/BILLS-115hr5515enr.pdf；General Data Protection Regulation （GDPR） Art. 41.
25 Cal. Stat. 2012， Ch. 570， Sec. 2；Cal. Stats. 2017， Ch. 725， Sec. 1. （SB 145）.
26 E. Bowman， “A College Student Created an App That Can Tell Whether AI Wrote an Essay”， NPR （Jan. 9， 2023）， https：//www.npr.org/2023/01/09/1147549845/gptzero-ai-chatgpt-edward-tian-plagiarism.
27 35 U.S.C. §§ 101-103 & 112（a）-（b）.
28 A. Rai， “Machine Learning at the Patent Office：Lessons for Patents and Administrative Law”， Iowa Law Review， Vol. 104， No. 5， 2019， pp. 2617-2641.
29 Gottshalk v. Benson， 409 U.S. 63 （1972）.
30 State St. Bank & Trust Co. v. Signature Fin. Group， Inc.， 149 F.3d 1368 （Fed. Cir. 1998）.
31 P. Kohlhepp， “When the Invention Is an Inventor：Revitalizing Patentable Subject Matter to Exclude Unpredictable Processes”，p.813.
32 Alice Corp. Pty. Ltd. v. CLS Bank Int’l， 134 S. Ct. 2347 （2014）.
33 D. Reardon & G. Quinn， “Alice is Due for Reversal：Science Proves Its Reasoning Unsound”， IPWatchdog， March 21， 2019-03-21， https：//www.ipwatchdog.com/2019/03/21/alice-due-reversal-science-proves-reasoning-unsound/.
34 Alice Corp. Pty. Ltd。， 134 S. Ct. p. 2355.
35 R. Sachs， “Alice：Benevolent Despot or Tyrant？Analyzing Five Years of Case Law Since Alice v. CLS Bank：Part 1”， IPWatchdog， Sep. 3， 2019， https：//ipwatchdog.com/2019/09/03/alice-benevolent-despot-or-tyrant-analyzing-five-years-of-case-law-since-alice-v-cls-bank-part-ii/id=112769/.
36 J. Kesan & R. Wang， “Eligible Subject Matter at the Patent Office：An Empirical Study of the Influence of Alice on Patent Examiners and Patent Applicants”， Minnesota Law Review， Vol.105， No. 2， 2020， pp. 527-617.
37 K. Gaudry， L. Vandsburger， “Determining the Likelihood that an AI Patent Application Will Be Allowed at the USPTO”， IPWatchdog， Oct. 25， 2020， https：//www.ipwatchdog.com/2020/10/25/determining-likelihood-ai-patent-application-will-allowed-uspto/id=126687/.
38 J. Kesan & R. Wang， “Eligible Subject Matter at the Patent Office：An Empirical Study of the Influence of Alice on Patent Examiners and Patent Applicants”， pp.527-528.
39 J. Kesan & R. Wang， “Eligible Subject Matter at the Patent Office：An Empirical Study of the Influence of Alice on Patent Examiners and Patent Applicants”， pp.550-552.
40 35 U.S.C. § 112（a）.
41 35 U.S.C. § 112（b）.
42 J. Kesan & R. Wang， “Eligible Subject Matter at the Patent Office：An Empirical Study of the Influence of Alice on Patent Examiners and Patent Applicants”， pp.571-573.
43 J. Kesan & R. Wang， “Eligible Subject Matter at the Patent Office：An Empirical Study of the Influence of Alice on Patent Examiners and Patent Applicants”， pp.571.
44 A. Rai， “Machine Learning at the Patent Office：Lessons for Patents and Administrative Law”， pp.2638-2640.
45 A. Früh， “Transparency in the Patent System - Artificial Intelligence and the Disclosure Requirement”， Rethinking Patent Law as an Incentive to Innovation， 2019， pp. 1-15.
46 J. Porter， “US Patent Office Rules That Artificial Intelligence Cannot Be a Legal Inventor”， The Verge， April 9， 2020. https：//www.theverge.com/2020/4/29/21241251/artificial-intelligence-inventor-united-states-patent-trademark-office-intellectual-property.
47 35 U.S.C. § 100.
48 35 U.S.C. § 111（a）.
49 K. Swanson， “Race and Selective Legal Memory”， Columbia Law Review， Vol.120， No.4， 2020， pp.1077-1118.
50 U.S. Const. amend. XIII。
51 郑贤君：《宪法上的Civil Rights是公民权利吗？》，《首都师范大学学报（社科版）》，2004年第4期，第47—56页。
52 K. Swanson， “Race and Selective Legal Memory”， pp.1078-1083.
53 W. M. Schuster， “Artificial Intelligence and Patent Ownership”， Washington and Lee Law Review， Vol. 75， No. 4， 2018， pp.1945-2004.
54 Diamond v. Chakrabarty， 447 U.S. 303 （Fed. Cir. 1980）.
55 W. M. Schuster， “Artificial Intelligence and Patent Ownership”， p.1959.
56 D. Lim， “AI & IP：Innovation & Creativity in an Age of Accelerated Change”， p.858.
57 S. Yanisky-Ravid， “Generating Rembrandt：Artificial Intelligence， Copyright， And Accountability in The 3a Era—The Human-Like Authors Are Already Here—A New Model”， p. 666.
58 R. Abbott， “I Think， Therefore I Invent：Creative Computers and the Future of Patent Law”， Boston College Law Review， Vol. 57， No. 4， 2016， pp.1079-1126.
59 W. M. Schuster， “Artificial Intelligence and Patent Ownership”， p.1953.
60 W. M. Schuster， “Artificial Intelligence and Patent Ownership”， pp.1962-1963.
61 W. M. Schuster， “Artificial Intelligence and Patent Ownership”， p.1953.
62 Ethicon Inc. v. U.S. Surgical Corp.， 135 F.3d 1456 （Fed. Cir. 1998）；Nartron Corp. v. Schukra U.S.A. Inc.， 558 F.3d 1352 （Fed. Cir. 2009）.
63 U.S. Patent & Trademark Office， Manual of Patent Examining Procedure § 2137.01（II）；Townsend v. Smith， 36 F.2d 292， 295 （C.C.P.A. 1929）.
64 R. Abbott， “I Think， Therefore I Invent：Creative Computers and the Future of Patent Law”， p.1098.
65 Beech Aircraft Corp. v. EDO Corp.， 990 F.2d 1237 （Fed. Cir. 1993）.
66 35 U.S.C. 261.
67 37 CFR 3.73（a）.
68 35 U.S.C. 261.
69 S. Yanisky-Ravid， “Generating Rembrandt：Artificial Intelligence， Copyright， And Accountability in The 3a Era—The Human-Like Authors Are Already Here—A New Model”， p.666.
70 Yanisky-Ravid & X. Liu， “When Artificial Intelligence Systems Produce Inventions：The 3A Era and an Alternative Model for Patent Law”，pp.2236-2237.
71 A. Miller， “Copyright Protection for Computer Programs， Databases， and Computer-Generated Works：Is Anything New Since CONTU？”， Harvard Law Review， Vol.106， 1993， pp.977-1073.
72 35 U.S.C. § 100.
73 A. Ramalho， “Patentability of AI-Generated Inventions：Is a Reform of the Patent System Needed？”， SSRN， Feb. 15， 2018， https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？Abstract_id=3168703.
74 P. Kohlhepp， “When the Invention Is an Inventor：Revitalizing Patentable Subject Matter to Exclude Unpredictable Processes”，p.786.
75 R. Abbott， “I Think， Therefore I Invent：Creative Computers and the Future of Patent Law”， p.1098.
76 C. Asay， “Artificial Stupidity”， p.1194.
77 S. Yanisky-Ravid & R. Jin， “Summoning a New Artificial Intelligence Patent Model：In the Age of Pandemic”， Michigan State Law Review， Vol. 2021， 2021， pp.821-839.
78 J. Lefstin， P. Menell & D. Taylor， “Final Report of the Berkeley Center for Law & Technology Section 101 Workshop：Addressing Patent Eligibility Challenges”， Berkeley Technology Law Journal， Vol. 33， 2018， pp.551-606.
79 S. Tull & P. Miller， “Patenting Artificial Intelligence：Issues of Obviousness， Inventorship， and Patent Eligibility”， Robotics， Artificial Intelligence & Law， Vol. 1， No. 5， 2018， pp.313-325.
80 F. Banterle， “Ownership of Inventions Created by Artificial Intelligence”.
81 S. Yanisky-Ravid & R. Jin， “Summoning a New Artificial Intelligence Patent Model：In the Age of Pandemic”，pp.835-837.
82 A. Früh， “Transparency in the Patent System-Artificial Intelligence and the Disclosure Requirement”，p.2.
83 C. Asay， “Artificial Stupidity”， pp.1187-1257.
84 O. Gurgula， “AI-Assisted Inventions in the Field of Drug Discovery：Readjusting the Obviousness Analysis”， p.12.
85 S. Yanisky-Ravid & R. Jin， “Summoning a New Artificial Intelligence Patent Model：In the Age of Pandemic”， p.830.
86 S. Yanisky-Ravid & R. Jin， “Summoning a New Artificial Intelligence Patent Model：In the Age of Pandemic”， p.833.
87 S. Yanisky-Ravid， “Generating Rembrandt：Artificial Intelligence， Copyright， And Accountability in The 3a Era—The Human-Like Authors Are Already Here—A New Model”， p.666.
88 A. Khoury， “Intellectual Property Rights for Hubots：On the Legal Implications of Human-like Robots as Innovators and Creators”， p.650.
89 S. Yanisky-Ravid， “Generating Rembrandt：Artificial Intelligence， Copyright， And Accountability in The 3a Era—The Human-Like Authors Are Already Here—A New Model”， p.666.
90 A. Khoury， “Intellectual Property Rights for Hubots：On the Legal Implications of Human-like Robots as Innovators and Creators”， p.650.
91 R. Wang， “New Private Law？Intellectual Property ‘Common-Law Precedents’ in China”， pp.353-414.
92 W. M. Schuster， “Artificial Intelligence and Patent Ownership”， pp.1945-2004.
93 W. M. Schuster， “Artificial Intelligence and Patent Ownership”， p.2004.
94 D. Gervais， “The Machine as Author”， Iowa Law Review， Vol.104， No.5， 2022， pp.2053-2106.
95 R. Abbott， “I Think， Therefore I Invent：Creative Computers and the Future of Patent Law”， p.1108.
96 R. Abbott， “I Think， Therefore I Invent：Creative Computers and the Future of Patent Law”， p.1108.
97 W. Landes & R. Posner， The Economic Structure of Intellectual Property Law， 2003， p. 327；E. Goldman， “The Problems with Software Patents”， Forbes， Nov. 28， 2012， https：//www.forbes.com/sites/ericgoldman/2012/11/28/the-problems-with-software-patents/?sh=7506bb064391#234ba 3d66545.
98 M. Helter， “The Tragedy of the Anticommons：Property in the Transition from Marx to Markets”， Harvard Law Review， Vol. 111， No. 3， 1998， pp.622-688.
99 W. Landes & R. Posner， The Economic Structure of Intellectual Property Law， pp.372-402.
100 D. Hemel & L. Ouellette， Beyond the Patents-Prizes Debate， Texas Law Review， Vol. 92， 2013， pp.303-382.
101 J. Locke， “Second Treatise of Government”， Two Treatises of Government， 1689.
102 A. Mossoff， “Rethinking the Development of Patents：An Intellectual History”， Hastings Law Journal， Vol. 52， No. 6， 2001， pp. 1255-1322.
103 S. Yanisky-Ravid & R. Jin， “Summoning a New Artificial Intelligence Patent Model：In the Age of Pandemic”，pp.846-847.
104 P. Kohlhepp， “When the Invention Is an Inventor：Revitalizing Patentable Subject Matter to Exclude Unpredictable Processes”，p.795.
105 Yanisky-Ravid & X. Liu， “When Artificial Intelligence Systems Produce Inventions：The 3A Era and an Alternative Model for Patent Law”，pp.2236-2237.
106 R. Abbott， “The Artificial Inventor Project”， WIPO Magazine， 2019， https：//www.wipo.int/wipo_magazine/en/2019/06/article_0002.html.
107 K. Erickson， “Defining the Public Domain in Economic Terms-Approaches and Consequences for Policy”， Etikk i praksis-Nordic Journal of Applied Ethics， Vol.10， No. 1， 2016， pp.61-74.
108 S. Yanisky-Ravid & R. Jin， “Summoning a New Artificial Intelligence Patent Model：In the Age of Pandemic”， pp.817-818.
109 C. Asay， “Artificial Stupidity”， p.1215.
110 A. Früh， “Transparency in the Patent System-Artificial Intelligence and the Disclosure Requirement”， p.12.
111 R. Denicola， “Machina：Copyright Protection for Computer-Generated Works”， Rutgers University Law Review， Vol.69， No. 1， 2016， pp.251-288.
112 A. Khoury， “Intellectual Property Rights for Hubots：On the Legal Implications of Human-like Robots as Innovators and Creators”， p.650.
113 F. Banterle， “Ownership of Inventions Created by Artificial Intelligence”.
114 A. Khoury， “Intellectual Property Rights for Hubots：On the Legal Implications of Human-like Robots as Innovators and Creators”， p. 665.
115 R. Abbott， “I Think， Therefore I Invent：Creative Computers and the Future of Patent Law”， p. 1007.
116 Yanisky-Ravid & X. Liu， “When Artificial Intelligence Systems Produce Inventions：The 3A Era and an Alternative Model for Patent Law”， p. 2243.
117 A. Khoury， “Intellectual Property Rights for Hubots：On the Legal Implications of Human-like Robots as Innovators and Creators”， p. 652.
118 J-L. Piotraut， “An Authors’ Rights-Based Copyright Law：The Fairness and Morality of French and American Law Compared”， Cardozo Arts & Entm’t L. J， Vol. 24， No. 2， 2006， p.549.
119 S. Yanisky-Ravid & R. Jin， “Summoning a New Artificial Intelligence Patent Model：In the Age of Pandemic”， p.834.
120 A. Khoury， “Intellectual Property Rights for Hubots：On the Legal Implications of Human-like Robots as Innovators and Creators”， pp. 665-668.
121 R. Abbott， “Everything Is Obvious”， p.6.
122 F. Banterle， “Ownership of Inventions Created by Artificial Intelligence”.
123 A. Khoury， “Intellectual Property Rights for Hubots：On the Legal Implications of Human-like Robots as Innovators and Creators”，p.652.
124 R. Abbott， “I Think， Therefore I Invent：Creative Computers and the Future of Patent Law”， pp.1117-1121.
125 D. Skeeters， “Legal Considerations in Computer-Assisted Testing， Counseling and Guidance”.
126 S. Yanisky-Ravid & R. Jin， “Summoning a New Artificial Intelligence Patent Model：In the Age of Pandemic”，p. 843.
127 P. Kohlhepp， “When the Invention Is an Inventor：Revitalizing Patentable Subject Matter to Exclude Unpredictable Processes”， p.795.
128 A. Früh， “Transparency in the Patent System-Artificial Intelligence and the Disclosure Requirement”， p.8.
129 D. Lim， “AI & IP：Innovation & Creativity in an Age of Accelerated Change”，pp. 813-875.
130 刘瑛、何丹曦：《论人工智能生成物的可专利性》，《科技与法律》2019年第7期。
131 Yanisky-Ravid & X. Liu， “When Artificial Intelligence Systems Produce Inventions：The 3A Era and an Alternative Model for Patent Law”， pp.2217-2218.
132 M. Scherer， “Regulating Artificial Intelligence Systems：Risks， Challenges， Competencies， and Strategies”， Harvard Journal of Law & Technology， Vol. 29， 2016， pp.353-400， http：//eva.evannai.inf.uc3m.es/docencia/doctorado/cib/documentacion/OverviewIS.pdf.
133 Yanisky-Ravid & X. Liu， “When Artificial Intelligence Systems Produce Inventions：The 3A Era and an Alternative Model for Patent Law”， p.2216.
134 吴汉东、张平、张晓津：《人工智能对知识产权法律保护的挑战》，《中国法律评论》2018年第2期；郭久智、牛妍懿：《人工智能对知识产权法律保护的挑战》，《法治与社会》2020年第6期。
135 彭诚信、陈吉栋：《论人工智能体法律人格的考量因素》，《当代法学》2019年第2期。
136 张弛：《论人工智能的法律地位》，《上海法学研究》2020年第1期。
137 彭诚信、陈吉栋：《论人工智能体法律人格的考量因素》；马长山：《数字时代的法律变革》，《浙江社会科学》2019年第4期；易继明：《人工智能创作物应受版权保护吗》，《中国科学报》2019年10月8日，第1—2版。
138 王润华：《全面学习中国专利政策？中国专利政策在对美“游击战”中崭露头角》， 载微信公众号“IP罗盘”，2020年10月13日。
139 吴汉东、张平、张晓津：《人工智能对知识产权法律保护的挑战》。
140 王润华：《知识产权法律保护学说概论》，知识产权出版社 2022年版，第154—180页。
编辑：王雅梅
校对：李嘉君
审核：洪庆明
往期推荐
城市与社会 | 论历史研究中的“比较法”——以“中世纪城市革命”视角下的唐宋都城研究为例（2023年第1期）
艺术与传媒丨论人工智能时代的身体美学基本范畴（2022年第1期）艺术与传媒丨身体美学视域中的审美与认识（2022年第1期）
好文！必须点个在看