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谷歌擁有無(wú)數的 AI 專(zhuān)利，比如 Google Brain 人工智能團隊的首席科學(xué)家 Geoffrey Hinton 生產(chǎn)的 DropOut，谷歌兄弟公司 DeepMind 的 RNN，在法律層面，其專(zhuān)利權都歸谷歌所有，其他專(zhuān)利包括用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )完成圖像處理、視頻分類(lèi)等各種任務(wù)，還有語(yǔ)音識別、圖像分類(lèi)等各種 AI 基本任務(wù)。這些都是世界上幾乎所有的 AI 研究機構、AI 公司必備的基礎工具，一旦沒(méi)了它們，對于剛拿了天使投資的小公司，或是那些讀機器學(xué)習博士的年輕人，可能都會(huì )進(jìn)退兩難。

雖然谷歌首席架構師 Jeff Dean 說(shuō)，申請這些 AI 專(zhuān)利只是為了防止被流氓搶注的防御性設施。但誰(shuí)也不能確定，谷歌自己可能哪一天就當起了專(zhuān)利流氓來(lái)牟利。而且，專(zhuān)利保護期長(cháng)達十幾年，如果真出現這種事，全球的 AI 發(fā)展定會(huì )受到或多或少的影響。

不過(guò)現在，迷迷糊糊地通過(guò)了谷歌許多 AI 專(zhuān)利的美國專(zhuān)利局終于清醒了，開(kāi)始認真加強 AI 專(zhuān)利制度，公開(kāi)征求公眾的意見(jiàn)，以評估是否需要進(jìn)一步的審查指導。

消息一出，計算機視覺(jué)創(chuàng )業(yè)公司 Matroid CEO、斯坦福客座教授 Reza Zadeh 也表示贊許：“在搞了那么多荒謬的專(zhuān)利之后，專(zhuān)利局終于開(kāi)始向外界求助了”。

美國專(zhuān)利局列舉了 12 個(gè)有關(guān) AI 專(zhuān)利的問(wèn)題，向公眾收集意見(jiàn)：

利用 AI 技術(shù)的發(fā)明以及 AI 開(kāi)發(fā)的發(fā)明被稱(chēng)為“人工智能發(fā)明”。所以人工智能發(fā)明的要素是什么?例如，包括要解決的問(wèn)題，訓練和運行依據的數據庫結構，基于數據的算法訓練過(guò)程，算法本身，影響結果的數據的原則和權重等等。

自然人(區別于法人)必須給 AI 發(fā)明做出怎樣的貢獻，才配成為發(fā)明人?比如，設計算法和調整加權，構建運行算法的數據，再比如基于數據設計算法并得出結果，聽(tīng)起來(lái)有點(diǎn)像“到底需要做些什么才能論文掛名”。

一項發(fā)明的貢獻者不一定是個(gè)人類(lèi)(也可能是個(gè)公司、NGO 什么的)，那現行的專(zhuān)利法和有關(guān)發(fā)明人的規定，要不要修改?

自然人以外的實(shí)體，或是自然人將專(zhuān)利轉讓給的公司，是否應該擁有人工智能發(fā)明專(zhuān)利?比如你蹭了谷歌的 TPU 訓練 AI，這個(gè) AI 谷歌有沒(méi)有份?

AI 方面的發(fā)明，需不需要有一些特殊規定?

公布一項 AI 發(fā)明的時(shí)候，需要做什么特殊的規定嗎?比如說(shuō)，現在通常要求充分公開(kāi)算法，這個(gè)詳略尺度上要不要做什么要求?特別是一些含有大量隱藏層的深度學(xué)習系統，其中權重在學(xué)習和訓練期間沒(méi)有人為干預的過(guò)程。

AI 發(fā)明專(zhuān)利申請怎么才算符合實(shí)際落地需求，特別是考慮到某些人工智能系統的不可預測性。

AI 是否會(huì )影響它作用領(lǐng)域里水平普普通通的那些勞動(dòng)者?能用這些普通勞動(dòng)者的水平給 AI“評職稱(chēng)”么?

AI 發(fā)明有什么不一樣的技術(shù)上的考慮因素?

AI 發(fā)明是否需要新的知識產(chǎn)權保護策略，比如對數據的保護?

是否還有哪些與 AI 發(fā)明專(zhuān)利相關(guān)的其他問(wèn)題需要考慮?

是否有其他專(zhuān)利代理機構的相關(guān)策略或做法，可以幫助美國商標專(zhuān)利局了解相關(guān)的 AI 發(fā)明專(zhuān)利的政策和做法?

這些問(wèn)題涵蓋從專(zhuān)利審查政策，再到是否需要新形式的知識產(chǎn)權保護等方面等全流程的建議。美國商標專(zhuān)利局表示，如果對上述問(wèn)題有見(jiàn)解，可以在今年 10 月 11 日之前發(fā)到相關(guān)郵箱中。

要專(zhuān)利，還是要開(kāi)源?

專(zhuān)利局之所以需要把人工智能專(zhuān)利單獨拎出來(lái)講，一大原因是泛計算機領(lǐng)域的開(kāi)源傳統。按照慣例，計算機領(lǐng)域開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品開(kāi)源之后，都會(huì )根據一些業(yè)界通行的協(xié)議，在一定條件下允許其他人免費使用這些開(kāi)源項目，甚至商用都可以。

而且，軟件開(kāi)發(fā)者們可以互相借鑒，或者直接拿別人做好的現成工具來(lái)用，不會(huì )重復造輪子，節省了時(shí)間，也提高了信息社會(huì )進(jìn)步的效率。

然而，開(kāi)源規則也是“約定俗成”的，背后沒(méi)有法律保障，與法律會(huì )保護的專(zhuān)利規則并不兼容。一旦某項發(fā)明被申請為了專(zhuān)利，并且所有人追究專(zhuān)利權，那約定俗成的江湖規矩就不管用了，其他人如果繼續使用，將會(huì )被專(zhuān)利所有人追究責任。

而在 AI 領(lǐng)域，幾乎所有的創(chuàng )新和應用都是建立在前人研究基礎之上的。而且，這些開(kāi)源的前人研究，可能引用次數都有四位數以上，全球有無(wú)數業(yè)內的其他人在用，利用它們來(lái)創(chuàng )作更新的成果，再進(jìn)一步被更多人引用。所以，一旦某些重要的開(kāi)源項目被申請了專(zhuān)利，專(zhuān)利所有人追起責來(lái)，那么就會(huì )牽扯出很多人，甚至關(guān)聯(lián)到非常基礎的 AI 工具，這些都不能用的話(huà)，AI 很難能繼續發(fā)展。

而歸根結底就是美國的專(zhuān)利制度不適應 AI 行業(yè)的發(fā)展。

雖然廣開(kāi)言路，但美國專(zhuān)利局也收到了一波吐槽。不少人都覺(jué)得，當前美國的專(zhuān)利制度不太靠譜。有不少人都參與討論，例如有的人認為嚴格上只能給“源碼”申請專(zhuān)利，因為用不一樣的源碼也可能實(shí)現相同的結果，還有如果甲只是申請某項轉件專(zhuān)利，但什么都沒(méi)有做，當軟件被乙做出來(lái)后卻為甲所有，這顯然不可能。

很多人都積極參與進(jìn)來(lái)，其中有位密歇根大學(xué)的博士生，就積極號召自己的母校參與到規則制定中來(lái)。畢竟，一旦專(zhuān)利局真的認栽了，那么就得讓真正的 AI 業(yè)內人士掌握話(huà)語(yǔ)權。