革新知识产权技术法/网络法

通过人工智能评估知识产权创造的复杂性

一:简介

人类对创造和发明的垄断终于结束了。不可否认的是,在第四次工业革命中,人工智能(“ AI”)现在已经能够产生语音(Deepmind的Wavenet),动画(Midas Creature),新闻文章(Bloomberg的Cyborg),音乐作品(Emily豪威尔计划(Howell Project),法律研究与论点(ROSS),视觉杰作(伦勃朗计划(Rembrandt Project))以及富有创意的文学和电影作品,例如《春日》电影。实际上,机器学习和深度神经网络的集成加快了实现通用智能系统的步伐。[1] 在掌握涉及复杂决策的棋盘游戏(例如国际象棋中的Alpha Zero, 通过特斯拉的自动驾驶技术实现自动驾驶,并成为Blawko和Bermuda等网络Instagram模型。

因此,当代的版权和专利制度正在努力定义AI的合法身份,分配因创建知识产权(IP)而产生的经济或精神权利,并分别归因于损害和侵权所引起的刑事和民事责任。因此,本文将假设责任的创建,所有权和归属问题,并试图解决人工智能的运营和法律复杂性。 

II:人工智能能够创造,创新和拥有所有权吗?

弱AI不会从其指令中获得任何意义,主要用于半自动或自治系统中以完成机械任务,而仅仅是其算法功能的结果。[2] 强大的人工智能很聪明,并采用专家系统,自然语言处理和感知系统,并与机器或深度学习和神经网络一起不断发展。[3] 简而言之,使用数据来训练算法,从而使其能够修改其代码并改进初步模型。[4] 在网络物理系统中受过训练的AI实施将确保人工干预的水平与自动化水平成反比。这并不是说所有机器人或算法动作都可以对其输出进行智力保护。[5]

  1. 版权创造

如果作品基于独创性,表达方式和固定性,则仅将版权保护授予作者。[6] Burrow Gilles Lithographic Co.诉 萨罗尼[7] 清楚地证明,由机器创造的纯机械作品没有创造力 本身 因此无法获得保护。创意测试甚至降低了 阿尔弗雷德·贝尔&公司与Catalda Fine Arts,Inc[8].,也允许对其他类似字符的艺术作品进行偶然或无意的修改,并授予版权。 的广阔 1957年《版权法》第2(y)条规定的“作品”的范围,含糊不清与“原创”作品的构成有关,并且对此类作品的高质量或独特性没有任何要求,即容易因创新而获得回报。但是,对于创建者而不是法人或自然人的实体而言,并不是那么简单。 

虽然 康明斯诉邦德[9] 明确指出,“作品来源的非人性本质”不会成为保护的标准, 布莱斯坦与唐纳森制版公司[10] 后来要求“人性的不可减少的创造性输出”是版权的前提。 Lovelace还认为,AI的规则约束行为会阻止AI获得不可预测的能力,因此无法发挥创造力。[11]然而,没有任何法理学断言或司法判例具有当代AI的思维机器学习能力。  

例如,OpenAI的文本生成器[12] 尽管他对语义和对话结构的理解是多余的,但他具有极强的诗歌和散文写作能力,但它通过基于模式的算法改进获得了创造性的信条。它依赖现有数据集的趋势模仿了处理并从现有作品中获得灵感的人类作家。因此,证据表明,虽然并非所有的AI都具有独创性和创造性思维的能力,但有一些是。  

  1. 可授予专利的发明

除了主题的性质和规范的构造之外,可专利性还基于工业应用,新​​颖性以及是否存在根据1970年《专利法》第2(j)条规定的发明性步骤。[13] 如果AI能够实现技术进步,这对AI的创新能力将得到证明,这对本领域的专家而言并不明显,并且具有经济意义。可预测性,与程序员的代码指令的接近程度以及人工干预的程度可以帮助确定专利对AI的归属程度。 

由人工发明人项目创建的DABUS AI于2019年8月在警示灯和食品容器上申请专利时被列为发明人。DABUS既不是为解决特定问题而创建的,也不是巧妙地提供特定数据来提供帮助的在创新中。[14] 作为连接主义者的“创造力机器”,它在两个神经网络之间采用了反馈回路,以评估其可专利性标准和本发明的显着性的想法。[15] 即使暂时考虑将AI限于其编程的论点,在其算法的例行执行过程中对其进行的最新技术水平的任何迭代或增量改进也可能有资格获得附加专利[16] 根据第54条的规定。尽管英国和欧洲专利局认为“发明本身值得专利”,但由于“发明人不是人”,因此申请被拒绝。[17]

  1. 人格与所有权

根本的问题在于,目前仅将AI视为开发工具,[18] 因此缺乏法人资格。只有具有人格的实体才能行使其权利,订立合同安排,拥有有形和无形财产,并承担责任和/或受到处罚。创造和发明的发起者被设想为“人”,这使AI失去了拥有知识产权的资格。[19] 将法律小说归因于AI会使AI承担义务,权利和责任,而AI目前尚无法处理。 

同样,即使通过1957年《版权法》第13(a)条阅读了第2(o)条,计算机软件中的版权仍然存在,算法或程序并不是发明 本身 根据1970年《专利法》第3(k)条。《计算机相关发明审查指南》(CRI)的指南4.5.3和4.5.4也明确指出算法和计算机软件 本身 被排除在可专利性之外。[20] 这不仅脆弱,因为它允许潜在的侵权者使用修改后的代码库来复制输出,而且要求附加到具有专利性的新颖软件上的要求还意味着,云或服务器上存在的AI被排除在适当保护范围之外。 

欧洲议会甚至通过赋予《机器人民法规则》的决议,探索了赋予智能自主机器人的前景,并扩展了人工智能的“电子化人格”,[21] 但因不当,不道德和法律不当而遭到迅速谴责。专家进一步指出,电子人格不能源自法人实体模型,因为它暗示着公司面纱背后存在着人。[22] 但是,肖恩·拜恩(Shawn Bayern)展示了如何利用美国公司法来创建仅由人工智能控制的法人实体,因此可以重新考虑电子个性的前景。[23]

但是以前的先例例如 Acohs Pvt Ltd与Ucorp Pvt Ltd.[24]Feist出版物诉农村电话服务公司[25] and Infopaq International A / S诉Danske Dagbaldes Forening[26] 在将思维方式确定为人类作者的智力创造的起源方面,它们是相似的,没有版权就无法生存。同样, 汤森诉史密斯[27] 构建了专利所有权的概念测试,要求发明者在实践之前先想到一个永久的构想。 

印度《版权法》第2(d)(vi)条通过使“导致作品被创造”的人通过计算机生成来实现这一点;就像美国专利法第101条和第102条一样,[28] 固执地要求将“人”视为真正的第一创造者。英国和新西兰在其立法中采用了类似的规定。[29] 考虑到AI对知识产权的所有权打开了Pandora,他们的立法犹豫是可以理解的’一箱侵权和责任索赔。[30] 在大多数情况下,所有权是通过额头主义的汗水决定的[31] 源自洛可可的道德规范或雇佣学说。前者使程序员因其因果关系,直觉规则和可及性原则而付出的努力得到回报,而后者则将收益分配给了按合同委托进行工作的实体。用户还具有所有权声明,这是因为由于其唯一输入而产生的唯一输出。但是,目前,AI尚无独家拥有IP的途径,而是被视为联合发明人。[32]

III:AI是否有责任承担责任?

人工智能还被部署在以下场景中:这些场景可能会通过自动信用评分对某些人群产生偏见,在汽车中需要最少人工干预的自动驾驶功能,以及在威胁生命的情况下进行机器人手术。人工智能还不是万无一失的,当它的行为造成损害时,就会产生责任问题。 

  1. 民事责任[33] 

对没有银行账户的实体处以罚款是没有实际意义的,但是如果要赋予其法人资格,则可能要严格追究其责任,并承担过失或违反保修的责任。 

以类似于汽车或电子产品中的物理设计缺陷的方式来响应制造软件缺陷是违反直觉的,因为前者可以通过空中更新来解决,而后者则需要大量撤出和大量财务资源。[34] 在即使合理使用AI也会造成损害的情况下,由于严格的责任,过失更难以否认。 

为了证明诉讼过失,需要采取标准的谨慎义务,被告违反该义务以及对原告造成的损害。程序员有责任谨慎地检测算法功能中的错误,所有者依赖于不完整或不正确的知识库,制造商未能提供足够的说明或警告,或者用户提供的错误输入或错误内容。如果使用不当,其责任可以与预期责任联系起来。内部合同安排可以在有关行为者之间界定责任。在此,即使AI无法胜任个人身份,也可以揭开面纱,让“实际”演员对违规行为负责。为此,可以通过作为或不作为来证明伤害,但是伤害的责任还是取决于它是简单建议采取行动还是代表用户采取行动。人为干预的程度决定了护理专家系统的标准,应该模仿最少的干预的专业人员或专家。最低要求是AI软件在出售时必须带有明示或暗示的保证,以便“满足所描述的要求并在合理的时间内适用”。  在涉及“超危险活动和手段”的情况下,制造商和程序员必须能够提供“来自不合理输入的合理输出”。 

根据“合理使用条款”和第16(2)条,在美国和英国等某些司法管辖区,允许AI在其创作或发明过程中侵犯版权或专利材料 如果1988年版《版权设计和专利法》不是“实质性的”,则不会产生商业利益,社区驱动或慈善。[35] 在所有其他情况下,必须进行接近度测试,以评估程序员或用户对AI的控制及其与侵权活动的接近程度。第16(1)条明确限制制作受版权保护的作品的临时副本,这对于AI在学习,创建/发明过程中至关重要。 

  1. 刑事责任[36]

刑事责任的实施带来了不同的挑战,因为 男装或有罪意图,在大多数司法管辖区证明是犯罪的关键,很难归因于没有发明或创造“头脑”的人。相反,将 actus reus 到AI。但是,它又取决于人与人之间的关系以及其创建和使用的可能结果,必须根据具体情况得出结论。 

都 男装 and 行动 可以归功于任何利用AI作为代理实施犯罪的演员。这包括他们没有积极参与但他们“真正了解”犯罪并且未能履行职责的情况。在严格责任中,如果在违反情况下不需要证明意图,则该行为足以使认可机构承担责任。在AI被用于错误目的但并未针对AI进行编程的情况下,或者在对AI进行编程以进行犯罪时,应考虑其可预测性以及其创建和使用的意图。如果用户误用了机器人使同事丧失工作能力,那么当该机器人打算用于手术时;或者,如果开发了AI来破解银行帐户,则可以将其视为无辜或被视为帮凶。 

有人认为,通过恶意软件程序可能破坏人工智能的功能意图,而恶意软件会破坏算法并改变人工智能的用途,因此值得信任。这样的防御在英国已经成功地开展了工作,其中一个人声称在他的计算机上发现的儿童色情制品是恶意软件的结果,并且是在他不知情的情况下进行的。当他的计算机上发现多个Trojan程序时,他无罪释放。人工智能和人类行为者的纯真无知意味着原告无法获得正义-因为必须根据网络法律对黑客进行审判-但是在实施方面存在着自身的挑战。必须承认,该法律太幼稚,不足以解决当代的某些空白。 

  1. 罚款与处罚[37]

假设AI侵犯了专利,疏忽履行职责或犯了刑事罪,作者兼法律教授Gabriel Hallevy探索了实现适当的民事和刑事责任的某些途径,这值得考虑。 

对AI和人类行为者的惩罚必须在研究以下问题之后进行:

  • 对人类进行特殊惩罚的根本意义是什么? 
  • 什么 is the impact of the punishment on the AI?
  • 什么实用 adjustments 必须作出惩罚才能达到同样的意义?

      可以向控制AI的人类行为者收取罚款,使其参与和义务范围扩大,或者可以通过劳动向第三方提供补偿,或者国家可以以社区服务的形式收取罚款。可以通过限制其“自由”来处以监禁,这意味着在一定时间内禁止对AI的使用,并限制其履行算法功能的能力。要求判处死刑的犯罪将导致剥夺生命,并因此导致AI的删除,特定机器人的停用以及对依赖该软件的其他系统的审查。  

Hallevy的主张通过有效地将AI视为法人,弥合了执行惩罚之间的鸿沟,即使它们没有这种认可。可以理解的缺陷仍然是,人工智能可能没有“重要性”,也不担心任何事情,而仅仅是基于其编程的目的。因此,缺乏刑法制度的社会心理影响,这本身就具有威慑力。目前尚无完善的解决方案,但可以采取某些措施来平衡监管需求和发展需求。  

IV:建议和结论

当前允许发起者保留其AI创建的IP的范式最初会鼓励创新,但同时也导致IP的垄断。公平保证了发起人辛勤劳动的成果,但并非无限。 

  • 专利法修正案: 1970年专利法应予修改,以允许算法和软件获得专利 本身 并扩展“发明家”的定义。为防止通过《版权法》进行明显的代码再造而采取的其他保护措施将进一步加强所提供的保护。 
  • 人工智能认可:  必须修改TRIPS,以统一认识到AI在创建IP中的作用,并且必须使用立法来规范人工智能行为。[38]
  • 重新考虑电子人格的概念: 尽管这个概念可能还为时过早,但他们不断增长的智慧将使他们能够处理法人实体的权利和义务。人为干预的性质和程度也将同时发展。[39]
  • AI的分类: 应根据涉及的人工干预程度,智能系统的集成及其处理的性质对AI进行分类。这样,可以采用不同的立法方法。 
  • 差分IP处理: 版权具有更主观的标准,而专利具有更客观和技术性的标准。在考虑AI IP索赔时,法律应反映出不同的指标。 
  • 创建用于AI犯罪的单独标尺: Requirement of a 男装 不适用于机器。其意图基于其代码,应据此做出判断。 
  • 将伦理学融入AI: 为防止以侵权形式滥用,侵犯数据隐私 除其他外,道德原则必须 embedded 在其代码中。阿西莫夫的机器人定律可以作为起点。[40]
  • 开源和许可: 人工智能创建的IP也可以潜在地置于公共领域中,以获取社区利益。有人可能会辩称,发起人会期望自己的劳动得到某种回报,因此可以考虑采用强制许可制度。 Copyleft许可的概念已在英国采用,其中作者放弃了允许自由分发的权利,并且这样做可以确保该软件的版本保持免费以进行改进和更改。[41]
  • 创建分层的特许权使用费系统: 由于人类演员不是直接的创作者,因此必须更改其版税,以更好地反映其角色。特许权使用费的AI部分可以作为信托基金的一部分。 

从以上分析可以得出结论,人工智能可以创造/发明,并且可以承担一定程度的责任,但不能拥有知识产权。可以接受的是,以上建议的措施是零散的,确实不可能确切地理解AI的思维过程,尤其是不断发展的过程。司法判例和现行立法在该主题上已过时。不可忘记的是,这是一个机会,可以在一个既有好处也有危害的巨大潜力的地区间接地规范人类的行为。任何“合理”的人都会看到需要采取积极主动的立法来澄清AI创造的IP的操作复杂性,为AI发展做出贡献并引入一般情报的必要性。 

本文的引用为:

蓝皮书,第20版。“ 罗希特·希伯莱, 通过人工智能评估知识产权创造的复杂性, 明典网– InfoTech 和 IPR, accessible at //nerdeicek.com/assessing-complexities-in-intellectual-property-creation-by-artificial-intelligence/。”

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[7] 111 U.S. 53 (1884)

[8] 191 F.2d 99(2d巡洋舰1951)

[9] [1927] 1 Ch 167

[10] 188 U.S. 239 (1903)

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[23]Shawn Bayern, The Implications of Modern Business-Entity Law for the Regulation of Autonomous Systems SSRN (2016), Page 102, //poseidon01.ssrn.com/delivery.php?ID=639031071067109079087127029074005103097015064044037086104072016113002091101009027027063025012043117004047031070013073085011127123037031086044067113068120111125119105036051031098088101126019085003001076102090013071071097092107087088113105031030012083005 (last visited Aug 7, 2020).

[24] [2010] FCA 577

[25] 499 U.S. 340 (1991)

[26] Case C-5/08,  [2009年7月19日] ECR I-6569

[27] 36 F.2d 292,293(1929)

[28]Liza  Vertinsky  &  Todd  M.  Rice,  Thinking  about  Thinking  Machines: Implications for  Machine  Inventors For  Patent  Law, B. U. J SCI. & TECH  L. 82 (2002),  Page 12, http://www.bu.edu/law/journals-archive/  scitech/  volume82/ vertinsky&rice.pdf, (last visited Aug 5, 2020).

[29]Yohan Liyanage & Kathy Berry, INSIGHT: 知识产权 Challenges During an AI Boom, Bloomberg Law News (2019), //news.bloomberglaw.com/ip-law/insight-intellectual-property-challenges-during-an-ai-boom (last visited Aug 5, 2020).

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[31] 立博VS威廉希尔[1964] 1 All ER 465

[32]Emma Woollacott, Who owns AI’s ideas? Disputing 知识产权 rights Raconteur (2020), //www.raconteur.net/risk-management/ai-ip-rights (last visited Aug 5, 2020).

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[37]Prof. Gabriel Hallevy, The 刑事责任 of 人工智能 Entities SSRN (2010), Page 39-42, //poseidon01.ssrn.com/delivery.php?ID=606070026007126075065078081092007086026071069006028088099020122064088025105068001022096019020106111061101117115031123110001094015046040047000111005095081110016125060034044026012095088096003073117076114070067089106004102087094018010118101120030125117 (last visited Aug 7, 2020).

[38]Swapnil Tripathi & Chandni Ghatak, 人工智能 和 知识产权, ResearchGate (2017), Page 96, //www.researchgate.net/publication/323557478_Artificial_Intelligence_and_Intellectual_Property (last visited Aug 7, 2020).

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[40]Committee on Legal Affairs, PR INL – European Parliament Europarl.europa.eu (2016), Page 14-16, //www.europarl.europa.eu/doceo/document/JURI-PR-582443_EN.pdf?redirect (last visited Aug 7, 2020).

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