人工智能 (AI) 已经从软件概念发展成为我们生活中的活跃存在。我们用它来管理我们的电网、分析医疗数据和保持飞机在空中飞行(仅举几个例子)。一般来说,人工智能通过基于程序员提供的算法对数据进行自动分析来解决问题。通常它还结合了机器学习,程序在其中训练自己变得“更聪明”。 AI 不再只是复制人类智能的尝试——它可以拥有自己的思想——它可以与众不同。
近年来,世界各地的专利局都见证了人工智能相关专利申请的激增。这些 AI 专利申请挑战了我们现有的专利资格标准,并提出了一个关于知识产权 (IP) 的重要问题:当机器学习使 AI 超越其人类程序员的贡献时,AI 能否拥有自己?这个问题的答案很棘手,因为它不仅要包括谁有权从人工智能中获利,还要包括谁应对不足甚至破坏性的结果负责。
产权组织的话
去年,世界知识产权组织(WIPO)总干事弗朗西斯·高锐表示,“知识产权制度的根本目标始终是鼓励新技术和创造性作品,为发明创造创造可持续的经济基础。从纯粹的经济角度来看,如果我们抛开知识产权制度的其他目标,例如“公正奖励”和精神权利,我们没有理由不使用知识产权来奖励人工智能产生的发明或创造。”不过,高锐承认“这还需要思考”,“答案并不明确”。
当前关于人工智能所有权的思考
美国法院明确表示,机器不是个人,因此不能拥有财产或承担责任。事实上,目前全球普遍的共识是人工智能属于它的人类程序员或程序员。有许多测试案例支持这一共识。例如,到目前为止,由人工智能“创造”的艺术品主要依赖于人类不断调整算法来获得最终结果。在这种情况下,人工智能似乎确实只是人类使用的一种工具。
尽管如此,问题依然存在。例如,人工智能所做的大部分工作是分析海量数据集。这就提出了这样一个问题,即此类数据的所有者是否有权对使用其数据的发明享有知识产权。物联网提出了另一个类似的问题:谁拥有一个功能依赖于与其他专有设备或程序交互的程序?没有简单的答案,而且会变得更加复杂。
人工智能通常包含大量公开捐赠的开源代码。是否应该存在允许此类代码的贡献者参与收益的机制?一个典型的例子是最近以 50 万美元的价格售出的 AI 创作的画作。它部分基于开源代码,由程序员 Robbie Barrat 编写和上传,他在推文中问道,“我是不是疯了,以为他们真的只是使用我的网络并在销售结果?”使事情变得更加复杂的是,开源代码可能包含许多程序员的贡献——因此即使明确地确定其作者也很困难,更不用说补偿他们了。
人工智能的“黑匣子”问题
到目前为止,我们一直在一般性地讨论 AI,但涉及机器学习的 AI 则完全是另一回事,AI 的自主权可能更合理。这种类型的程序可以远远超出其人类输入的范围,成为一个“黑匣子”,其工作原理通常在很大程度上不为它最初的人类“创造者”所知。这就提出了它自己的一组特定的知识产权问题:人类是否甚至想拥有决策过程未知的人工智能的知识产权?谁将为出现故障或造成损坏的 AI 程序负责?这里还有一个额外的知识产权问题:谁对自学侵犯他人专利的 AI 负责?
虽然机器学习已被证明是一种高效的工具,但毫无疑问,它总体上有点令人不安并且存在潜在危险。不知道程序实际上是如何得出结论的——即使它们看起来或多或少是明智的——程序员理所当然地感到不安。微软高级研究员 Hanna Wallach 告诉Quartz ,“随着机器学习在社会中变得越来越普遍——而且风险越来越高——人们开始意识到我们不能将这些系统视为绝对可靠和公正的黑匣子。我们需要了解它们内部发生的事情以及它们的使用方式。”
最终可能有必要对知识产权和人工智能进行彻底的反思
机器学习 AI 的黑匣子性质、跨应用程序功能的复杂性、评估 AI 程序真正所有权的困难——所有这些都让我们相信,当前的 IP 框架在 AI 所有权方面存在不足。与此同时,WIPO 总干事高锐认为,“我们所熟知的知识产权制度肯定不会过时。它的使用比以往任何时候都多。但新的挑战正在出现,其结果可能是增加了一层 IP,而不是替换现有系统。”只有时间会给出答案。