集微網(wǎng)消息，據(jù)路透社報道，人工智能走出漫長的寒冬，進入了快速增長的季節(jié)。
在過去的幾年里，特別是自從OpenAI發(fā)布ChatGPT以來，人工智能已經(jīng)開始以新產(chǎn)品和服務(wù)的形式提供實質(zhì)性的實際成果，這些產(chǎn)品和服務(wù)正在以極快的速度被許多行業(yè)采用。
除了
大型語言模型（LLM）為自然語言查詢提供答案，人工智能也被用于促進從制藥到機器人到自動駕駛汽車等領(lǐng)域的發(fā)明。人工智能在加速創(chuàng)新方面的這種用途對專利體系有著重大的潛在影響。
人工智能給專利制度帶來的主要挑戰(zhàn)
世界范圍內(nèi)的專利法是在人工發(fā)明過程的背景下制定的，以激勵人類發(fā)明者從事發(fā)明活動并向公眾公開他們的發(fā)明。人工智能至少部分自動化發(fā)明過程的能力引發(fā)了各種問題，即如何將專利性的法律標準應(yīng)用于人工智能協(xié)助開發(fā)的發(fā)明。
美國專利商標局（USPTO）今年早些時候就與人工智能發(fā)明和可專利性相關(guān)的各種問題正式征求公眾意見。
人工智能可以被視為以前發(fā)明工具的延伸，包括計算機輔助設(shè)計（CAD）、3D打印，甚至概念工具。如果人工智能被廣泛用于協(xié)助特定領(lǐng)域的發(fā)明，那么美國專利商標局和法院是否應(yīng)該對該領(lǐng)域的發(fā)明，制定比其他領(lǐng)域更高的非顯而易見性標準？
許多人工智能系統(tǒng)的一個特點是，人類很難或不可能理解它們的輸出以及輸出途徑。這被稱為“人工智能的不可預(yù)測性”。
相比之下，傳統(tǒng)軟件是由人類程序員創(chuàng)建的，他們編寫可以被其他程序員理解的源代碼。
對于那些希望在為人工智能相關(guān)發(fā)明撰寫專利申請時滿足專利法的書面描述和啟用要求的人來說，無法理解和描述人工智能系統(tǒng)及其輸出會帶來問題。然而，這一問題在一般情況下并非不可克服，盡管在某些情況下可能難以解決。
與此同時，專利法允許發(fā)明以各種方式獲得專利，例如通過使用產(chǎn)品工藝權(quán)利要求（根據(jù)用于生產(chǎn)該產(chǎn)品的工藝對產(chǎn)品提出權(quán)利要求）和使用方法權(quán)利要求（即使產(chǎn)品本身的作用機制未知，也要聲明產(chǎn)品的用途）。與人工智能相關(guān)的專利可能會受益于相同的技術(shù)，這將要求專利律師和審查員將化學和生物領(lǐng)域中常見的做法應(yīng)用于原本被認為僅屬于計算機相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)明。
結(jié)論
大型語言模型的興起引起了許多人的關(guān)注，但公眾和法律界的許多人尚未開始認識到人工智能在自動化發(fā)明過程中的廣泛應(yīng)用。然而，美國專利商標局已經(jīng)抓住了這一日益增長的趨勢，并正在努力尋求公眾對人工智能在發(fā)明中的使用以及專利法和美國專利商標局政策可能受益于根據(jù)人工智能的發(fā)展進行更新的潛在方式的意見。
人工智能對適用于發(fā)明權(quán)、隱性、書面描述和授權(quán)的法律標準提出了一些具有挑戰(zhàn)性但并非不可克服的問題。主動、有意識地應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，而不是被動地應(yīng)對，就可以使專利制度在準確理解人工智能的基礎(chǔ)上繼續(xù)促進創(chuàng)新。
（校對/劉昕煒）
