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专利or商业秘密？谁才是AI知识产权的盔甲

2020-04-30 06:55

来源：澎湃新闻·澎湃号·湃客

原创 Sienna 法律犀牛

AI发展势头猛，相关问题多

人工智能(AI)已迅速成为现代经济的支柱之一，根据2017年一项被广泛引用的研究，到2030年，人工智能可能为全球经济贡献高达15.7万亿美元。

图片普华永道的《全球人工智能研究：利用AI革命》

这个预言已经实现了。根据白宫在2020年2月发布的一份关于人工智能的报告，“人工智能已经产生了巨大的经济影响，不仅对其核心业务是人工智能的公司，而且对几乎所有其他公司都有影响，因为他们发现需要采用人工智能技术来保持全球竞争力。”

对人工智能重要性的认识是广泛而世界性的，俄罗斯总统弗拉基米尔•普京(Vladimir Putin)甚至宣称，“谁成为人工智能的领导者，谁就将成为世界的统治者。”

该图来源于theverge.com

因此，企业大力投资以保护它们在人工智能技术上的投资所产生的知识产权，也就不足为奇了。

普华永道《 MoneyTree报告》（2018年第四季度）

问题就变成了如何最好地保护这一关键领域的投资。例如，一家自动驾驶公司可能正在查看其AI培训数据（即以前的测试驾驶记录），从该培训数据生成的人工神经网络（即帮助汽车自身驾驶的软件）以及操作自动驾驶汽车所需的大量其他数据。对于这些要素中的每一个，公司都必须检查哪些方面可申请专利，并受商业秘密保护（或两者兼而有之）。错误的操作可能会导致公司对其最重要的研发没有任何有意义的知识产权保护。

但是，如今要为AI技术申请专利可能很困难。由于禁止为抽象概念申请专利，因此在人工智能系统上获取有意义的专利并不容易。因此，公司越来越多地寻求商业秘密保护来保护其与AI相关的知识产权。

什么是“人工智能”？

首先，关于术语。一些公司最早使用“人工智能”一词来描述其产品，即使基础技术不符合既定的人工智能定义也是如此。就本文而言，人工智能通常是指在某种意义上模仿人类智能的技术。在此定义下，AI允许计算机执行某些任务，而无需明确地编程以执行此任务。为此，本文将重点介绍机器学习，神经网络以及相关的训练模型，算法和数据。

专利与商业秘密–公开披露的权衡

专利授予合法权利，使他人多年无法制造，使用，销售和将要求保护的发明引入美国。但是，为了利用政府批准的这种垄断，发明人必须向公众披露发明的详细信息，以便该领域的其他人可以重新创建发明。这种以向公众披露发明换取对发明的有限时间的垄断为条件的权责交换是美国专利法的基本政策目标。

相比之下，商业秘密，顾名思义，就是保护“机密”信息。“商业秘密可以为任何信息提供保护，只要所有者“已采取合理措施对此类信息保密”，并且该信息“从不为他人所知的情况下获得独立的经济价值(实际的或潜在的)”。历史上，商业秘密保护被广泛应用于各种各样的主题，包括公共数据、源代码、示意图、图表和客户列表的汇编，以及许多其他信息。

在许多方面，商业秘密法可以比专利法更广泛或更灵活。与专利不同，商业秘密保护无需任何申请或注册即可获得——只要商业秘密所有者采取适当措施确保信息的机密性，只要这些信息提供了具有竞争力的利益，商业秘密保护就会自动产生。从理论上讲，只要信息保密，商业秘密保护也可以一直持续下去。

但在其他方面，商业秘密保护比专利保护要弱。重要的是，独立开发是对商业秘密盗用的辩护，而不是对专利侵权的辩护。

商业秘密法在许多方面提供的保护远远弱于专利法。而商业秘密法并没有禁止通过公平、诚实的手段发现商业秘密。商业秘密的持有者还冒着很大的风险，即商业秘密将通过盗窃或破坏保密关系的方式，以一种不易被发现或证明的方式传递给竞争对手。如果说专利法是一道屏障，那么商业秘密法则是相对的筛子。

AI申请专利的困难– Alice与抽象概念

近年来，针对人工智能领域发明的专利申请数量迅速增长。自2013 年以来，所有与AI相关的专利申请中超过一半已发布。

图片来源于WIPO技术趋势2019，人工智能

然而，尽管申请数量激增，但就人工智能相关的发明寻求专利保护也存在潜在的陷阱。特别地，要获得一项专利，该专利必须根据美国法典第35条第101款要求符合专利条件的标的物。抽象概念是不符合专利保护条件的一个类别。

一些人工智能相关的创新根本没有资格获得专利保护。例如，用于机器学习算法的原始数据本身是不可申请专利的。这些原始数据与传统的、众所周知的机器学习算法相结合，也可能无法获得专利，尽管其结果可能对公司非常有价值。考虑到这些风险，许多公司正转向其他途径来保护它们在人工智能领域的知识产权——即商业秘密。

商业秘密–保护AI知识产权的工具

虽然无法知道世界各地组织密切掌握的AI商业机密的数量，但当今美国产生的大多数AI知识产权很可能已通过使用商业机密受到保护。根据严格的保护令，尽管具体细节仍处于保密状态，但法院已经表明，与AI有关的某些信息区域可以作为商业秘密进行保护，例如算法，源代码以及企业利用AI实施机器学习的方式。

商业秘密保护有一些实际的好处-不收取申请费，实时保护，理论上无限的保护期限以及广泛符合条件的主题。特别是在AI方面，与专利相比，商业秘密之所以特别有价值，也特别适合保护知识产权，原因有以下几点:

人工智能技术正在迅速发展和改进，其速度之快，是专利制度设计无法跟上的。

公司可以通过了解和建立一个关于哪些技术无效的知识库来创造非常有价值的知识产权。虽然这些知识不符合专利保护的条件，但可以作为“负面商业秘密”加以保护。

人工智能中最重要的一些技术是不适合专利保护的实施专有技术。例如，由于自动驾驶汽车尚未在市场上普及，因此一些公司一直将其技术的特定实施方案向竞争对手保密，以获取优势。但是，实施专有技术必须具有潜在或实际的经济价值才能成为商业秘密。

正如所讨论的，许多人工智能的发展是基于软件的，这使得在Alice下获得专利变得更加困难。

虽然商业秘密对人工智能公司来说越来越重要，但利用商业秘密的一个主要缺点是，只有在知识产权能够保密的情况下，才会受到保护。(1)考虑到科技公司的人员流动，强有力的雇佣协议是必要的，以确保离职员工依法必须保守商业秘密。(2)考虑到“窃取”软件的易用性——就像将代码下载到USB驱动器一样容易——我们需要制定并实施强有力的网络安全政策。(3)由于逆向工程可能是商业秘密盗用的防御手段，因此软件的设计和部署需要确保逆向工程不可能发生。(4)为了开展业务，经常需要与员工和合作伙伴广泛分享技术，这增加了商业秘密被公开披露的风险。

鉴于这些担忧，维护商业秘密保护可能会给公司带来可观的成本，并且需要持续的高度警惕。最终，商业秘密只有在仍然是秘密的情况下才能受到保护。即使有严格的法规，公司也始终冒着信息将被公开的风险。

专利与商业秘密：

为AI相关发明做出正确的决定