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人工智能相關知識產權10個最佳實踐

人工智能（“ AI”）正在許多行業中擴展，到2030年可能為全球經濟增加約13萬億美元。許多公共和私人組織都在AI研究與開發（R＆D）中投入了大量資源。美國，歐盟，加拿大，中國和許多其他國家已經制定或正在制定一項國家人工智能戰略，該戰略在許多情況下考慮了政府對人工智能的大量投資。全球對AI初創企業的投資穩步增長，從2010年的$ 1.3B到2018年的$ 40.4B以上，年均增長率超過48％。雖然全球大流行已挫傷經濟增長，重點繼續最大化AI以解決COVID-19和其他重要需求。

毫不奇怪，在AI研發方面的投資已大大增加了AI相關的知識產權（“ IP”）。自2017年以來，美國專利商標局（“USPTO”）發布了超過27,000個與AI相關的專利申請，其中在過去的18個月中發布了超過16,000個。世界知識產權組織（“WIPO”）報告了全球范圍內與AI有關的專利申請量的類似增長。此外，組織將繼續投資開發AI算法，軟件和數據資產。

人工智能也已成為知識產權發展的重要工具。例如，許多制藥公司在藥物開發中使用AI。廣告商和其他人利用AI來創建內容。這些活動和其他活動可以產生AI輸出，例如新藥或新內容，以及AI算法的增量改進，所有這些都可能是有價值的IP。

與AI有關的知識產權的10個最佳實踐

鑒于其與人工智能相關的知識產權的潛在價值，組織應保護其知識產權。對于2018年的S＆P 500公司而言，知識產權和其他無形資產占公司價值的84％。但是，隨著AI-IP法律環境的不斷發展，制定利用此價值的策略可能會遇到一些障礙。例如，WIPO，歐洲專利局（“EPO”），美國專利商標局（USPTO），美國版權局和其他政府機構正在研究許多與人工智能有關的知識產權問題，包括人工智能發明者，專利資格，書面說明和啟用要求，數據問題。以及與AI有關的版權問題。

為了在繼續進行政策審議的同時最大限度地保護與AI相關的IP，組織可以遵循以下10種最佳實踐。

1.制定知識產權戰略和程序。

組織應擁有書面的知識產權戰略以及實施該戰略的程序，以有效地簡化（1）知識產權資產的標識，（2）評估其對企業的重要性以及（3）確定如何最好地保護知識產權。保護的一些選項包括專利，版權，商業秘密，商標和合同，并且組織經常采用保護的組合。例如，算法通常受版權，商業秘密和合同保護。知識產權戰略和程序應優先保護有價值的知識產權，同時考慮到現有法律可能會發生變化，并會在法律變化時根據需要進行修改。它們還應包括降低第三方侵權和其他IP索賠風險的步驟，并解決商標，社交媒體和其他IP問題。

2.評估發明是否具有專利資格。

在考慮為與AI相關的發明申請專利時，組織必須仔細回答這些發明是否符合專利保護條件的門檻問題。由于專利是地域性的，因此專利分析的資格要求在各個司法管轄區之間會有所不同，尤其是與AI相關的發明，這種分析可能會很復雜。例如，在美國，最高法院對廣泛的法定專利資格語言進行了解釋，以排除抽象概念，自然法則和自然現象（包括自然產物），而最近的案例則建立了兩步檢驗標準，即Alice / Mayo框架，用于確定專利權利要求是否針對符合專利條件的主題。在在歐洲，雖然計算機程序可能無法申請專利，但可以達到或達到技術目的的人工智能和機器學習都可以使用。為了解決這些問題，組織應確定希望為其AI發明提供專利保護的國家，并評估此類發明是否滿足適用的主題資格標準。如果是這樣，必須準備專利申請以解決此類標準和組織的目標。如果專利保護似乎不可行，則組織應考慮商業秘密或其他選擇。

3.確定與AI相關的發明的發明權和所有權。

使用AI開發的發明專利，例如可能在上述藥物發現環境中出現的發明，提出了新的問題。具體而言，專利申請必須確定發明人。但是，英國專利局（“UKIPO”），EPO和USPTO最近表示，發明者必須是人類，并且不允許AI工具被指定為發明者。因此，組織在為與人工智能有關的發明準備專利申請時，應考慮與該概念有關的特殊情況。以及減少對發明的實踐，以便確定誰應被命名為發明人。確定發明人的能力可能會對專利擁有權產生重要影響。在美國，發明人擁有專利申請，但沒有相反的協議或其他安排。鑒于確定發明人的潛在困難和法律的不斷發展，組織應確保所有潛在的發明人在許多情況下通過合同已經授予或以其他方式轉讓了他們在向組織提出的專利申請中可能擁有的任何權利。

4.遵守書面說明和啟用要求。

在準備與AI相關的專利申請時，組織應考慮如何公開發明。根據美國法律，專利申請必須包括書面說明，以證明發明人在提交專利時已經擁有發明，并使“本領域普通技術人員”能夠制造和使用發明。本書面說明旨在增進公眾知識以換取壟斷。如何最好地遵守書面說明的要求可能取決于各種因素，包括發明的性質和可用的信息。例如，如果專利申請涉及到對尚不為人所知或廣泛使用的AI的改進，則可能需要相對詳細的公開內容來描述和實現本發明。但是，如果預先存在的AI是眾所周知的或可用的，則更高級的描述可能就足夠了。

5.保護商業秘密。

商業秘密通常代表組織IP資產組合的重要組成部分。在某些情況下，例如（1）可能無法滿足包括上述內容在內的可專利性要求，（2）追求專利保護的成本超過收益或（3）需要時，商業秘密可能比專利更可取。潛在的IP保護超出了可用專利期限。組織應制定政策來保護其商業秘密的機密性和安全性。這些政策應考慮到遠程訪問和工作量（例如在大流行期間），并應采取措施防止未經授權的泄露和商業秘密的使用，并調查和補救實際或懷疑的盜用行為。企業通常會通過各種措施來實施這些政策，

6.確定AI生成的版權作品的作者和所有權。

對于版權，確定作者身份并進而確保AI生成的作品中的版權擁有權，提出了類似于專利背景下提出的新問題。例如，英國的1988年《版權，設計和專利法》規定，當“沒有人類創作”計算機生成的作品時，“應將作者視為創作作品所需安排的人”進行?！蓖瑯?，美國版權局表示，它將僅對人類創作的原創作品進行版權注冊。但是，確定AI生成的作品的人類作者不一定容易。例如，一些美國判例法建議如果與最終用戶相反，AI程序的作者“承擔大部分工作”來生成此類輸出，則該程序的作者將被視為該程序產生的輸出的作者。根據具體情況，確定程序是否完成了“大部分工作”可能具有挑戰性。作者身份也會對版權擁有權產生重要影響。在美國，作者擁有版權，沒有協議，可以租用作品或其他相反的安排。與專利一樣，確保所有潛在作者的權利（包括在許多情況下以合同形式）對于解決所有權（包括AI輸出和經過訓練的算法）也很重要。

7.保護數據權利。

保護訓練數據，AI數據輸出和其他重要數據的權利也需要仔細注意。根據美國法律，數據不具有版權，因為“事實”不是原創的原創作品。但是，有限的版權保護可能適用于如何選擇，協調或安排數據。同樣，歐盟法律為選擇或安排其內容“原始”數據庫提供版權保護。歐洲還規定了專門的數據庫權，如果已經投入大量資金來獲取，驗證或展示其內容，則對數據庫的保護有限。只要采取適當措施保護數據的機密性，組織就可以依靠商業秘密或類似法律來保護數據。組織通常還利用合同來保護數據。

8.管理文本和數據挖掘及類似活動。

組織越來越多地使用文本和數據挖掘（TDM）和類似的方式來獲取AI培訓數據，并應確保這些活動不違反第三方權利或適用的法律或協議。在歐盟，2019年數字單一市場指令將“文本和數據挖掘”定義為“旨在分析數字形式的文本和數據以便生成包括但不限于模式，趨勢和相關性的信息的任何自動分析技術?！痹撝噶钜髿W盟成員國對這些活動實施版權侵權的某些例外。只要IP所有者沒有行使其禁止TDM的權利，組織就可以依靠這些例外。在美國，可能會有一系列法律適用于TDM和類似活動，例如合理使用版權例外，商標法律，合同法，《計算機欺詐和濫用法》以及州法律?？偠灾?，從事TDM和類似活動的組織應熟悉適用的法律和協議，并調整其實踐以遵守這些法律和協議。

9.評估更廣泛的數據策略。

組織還應該評估與數據有關的更廣泛的法律前景。例如，歐洲委員會最近發布了關于“歐洲數據戰略”的來文。此次交流著重于通過以下方式使歐盟實現其在數據經濟中的潛力：（1）引入跨部門的數據訪問和使用治理框架；（2）改善歐盟的數據處理基礎設施并創建互操作性標準，（3）投資于技能和中小企業，以及（4）在戰略部門（例如衛生，金融，農業和能源）創建通用的歐洲數據空間。交流之后的發展可能會影響組織保護數據的方式。

10.最大化合同。

如上所述，合同可以幫助保護和分配IP權利，包括培訓數據，AI輸出和算法。因此，組織應評估如何最好地利用合同來實現其目標，并仔細制定適當的合同條款。此外，組織應該熟悉越來越多的用于提供某些IP的“免費”標準格式協議，例如開源和知識共享許可。這些許可證有許多版本，但條款不同。開源許可證通常用于免費提供軟件，而知識共享許可證通常用于免費提供其他受版權保護的作品和數據庫。

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