20162017年，深度思維（Deepmind）公司開發(fā)的人工智能程序阿爾法圍棋（AlphaGo）兩次戰(zhàn)勝人類職業(yè)圍棋選手的事實，以一種石破天驚的方式，將已有半個多世紀研究歷史但卻沉寂甚久的人工智能重新拉回公眾的視野。在此之前，2011年，IBM公司開發(fā)的人工智能沃森（Watson）也在風靡北美地區(qū)的智力問答電視節(jié)目《危險邊緣》中完勝人類冠軍，引爆了人們的眼球。類似的人工智能在近年來還有不少，如谷歌的無人駕駛軟件Carcraft、微軟的中文古詩寫作軟件小冰、百度的強大腦腦王小度等。人工智能研發(fā)在21世紀的突飛猛進，主要受益于摩爾定律之下計算機存儲空間、計算能力和算法性能這三大基礎要素日新月異的進步。從實用和實踐的視角來看，人工智能已經被應用于制造、金融、醫(yī)療、交通、安防、家居、教育、零售和法律等多個行業(yè)領域。從某種意義上，我們真的可以說，人類社會正在經歷著一場智能革命。
在這種背景之下，世界主要國家和地區(qū)都從國家戰(zhàn)略層面高度重視人工智能的發(fā)展并作出相應的規(guī)劃。2014年6月，歐盟委員會與歐洲機器人協(xié)會合作啟動了歐盟機器人研發(fā)計劃（SPARC），旨在全方位拓展機器人的應用。2015年1月，日本經濟產業(yè)省發(fā)布了《日本機器人戰(zhàn)略：愿景、戰(zhàn)略、行動計劃》。2016年10月，美國政府發(fā)布了《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計劃》，并將之稱為新阿波羅登月計劃。2018年4月16日，英國議會人工智能特別委員會發(fā)布了《英國人工智能發(fā)展的計劃、能力與志向》報告。中國國務院也在2017年7月發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。
這些戰(zhàn)略規(guī)劃要么將人工智能的倫理和法律問題作為研究內容或保障措施，要么呼吁制定配套的法律和政策體系，如歐洲議會法律事務委員會起草并發(fā)布《歐洲機器人民法規(guī)則》草案，美國國會提出關于《人工智能未來法案》的議案。人工智能知識產權問題在相關的法律和政策體系中是不可或缺的，并且居于重要的地位。日本政府知識產權戰(zhàn)略總部在其《知識產權推進計劃2016》中就建議，修改其《著作權法》以建立人工智能創(chuàng)作作品的著作權保護制度。[1]中國在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中也明確將制定促進人工智能發(fā)展的法律法規(guī)和倫理規(guī)范及建立人工智能知識產權體系作為重要的保障措施。由此可見，圍繞人工智能的研發(fā)和應用解釋現行知識產權法，以及補充建構新的知識產權規(guī)范體系，對各國人工智能戰(zhàn)略的實施都具有緊迫且重大的現實意義。
從理論上講，對人工智能知識產權法律問題的研究也有利于促進我們思考，知識產權法在促進科技文化進步與回饋人的創(chuàng)造勞動之間的關系，知識產權究竟是單純進行資源配置的財產權還是也帶有精神性的因素。我們應當如何既立足當下，又面向未來，重新思考知識產權法的基礎，以適當的方式將人工智能納入知識產權法的調整框架。
國內學術界對人工智能知識產權法律問題已經有所關注，相關研究主要集中在以下方面。一是人工智能創(chuàng)作作品的著作權。2016年，曹源通過比較研究得出結論認為，人工智能創(chuàng)作物的可版權性應當是考慮其進入市場后將產生何種影響的公共政策選擇。2016年，賈媛媛從主體、客體、侵權與保護等角度分析了在現行法律體系下機器人記者新聞寫作可能引發(fā)的著作權爭議。2017年，劉潤坤認為，人工智能雖可模仿人類藝術風格，但其本質上還是數據和算法的結晶，沒有藝術創(chuàng)作的動力，也沒有靈魂的獨特性，因此不能創(chuàng)作出觸動人心的作品。2017年，熊琦認為，人工智能生成的內容仍可遵循傳統(tǒng)的獨創(chuàng)性判斷標準，權利歸屬也應借鑒早已存在且運作成熟的法人作品制度安排，將人工智能的所有者視為著作權人。2017年，易繼明認為，人工智能之智能，將設計者的版權與智能作品上的版權區(qū)分開來，人工智能作品具有可版權性。2017年，王遷認為，人工智能生成的內容都是應用算法、規(guī)則和模板的結果，不能體現創(chuàng)作者獨特的個性，不能被認定為作品。2017年，梁志文認為，構建以受眾為基礎的版權法和專利法，可以解決人工智能創(chuàng)造物的法律保護問題。二是人工智能專利。2016年，王玲、陳麗麗分析了截至2016年4月的人工智能專利技術類別、關鍵廠家和行業(yè)領域，指出了未來值得關注和布局的人工智能產業(yè)。2017年，季冬梅認為，專利授權的三性標準應結合人工智能的發(fā)展水平、貢獻大小、普及程度和技術特征等具體情形不斷調整，實現專利法律制度穩(wěn)定性與靈活性的平衡。2018年，吳漢東、張平和張曉津從專利制度激勵創(chuàng)新的角度指出，人工智能具有可專利性，相關的專利權益應當比照職務發(fā)明制度等歸屬于人類投資和創(chuàng)造主體，在專利侵權問題上則應當通過司法構建出符合我國國情的人工智能專利侵權規(guī)則。2019年，鄒斌對涉及人工智能核心機器算法相關發(fā)明的專利審查發(fā)表了自己的見解，包括其是否必然屬于改善計算機內部系統(tǒng)性能的技術方案，如何判斷某一技術方案是否改進了計算機內部系統(tǒng)性能，在創(chuàng)造性評價中如何考量計算機算法的作用等。
國外對人工智能知識產權法律問題的研究從20世紀80年代就已經開始了。1981年，提摩西·巴特勒（Timothy L. Butler）分析指出，在短期內尚不需要在版權法上為人工智能創(chuàng)設虛擬人格以使其享有版權，而只需要將版權賦予相關人類主體即可。1986年，帕梅拉·薩繆爾森（Pamela Samuelson）認為，將計算機生成作品的版權賦予軟件使用者是合理的選擇。1988年，菲爾·馬納利（Phil Manally）和索伊爾·伊納亞圖拉（Sohai Inayatullay）認為，隨著人工智能的發(fā)展，機器也可能與人一樣具有創(chuàng)造力，從而顛覆法律上傳統(tǒng)的權利概念。隨后，1991年，世界知識產權組織（WIPO）召開了關于人工智能知識產權問題的論壇，認為應當跳出傳統(tǒng)的知識產權制度和理論框架思考人工智能的知識產權法律應對方案。1994年，克里斯托斯·巴達瓦斯（Christos P. Badavas）建議修改美國1976年版權法以保護計算機生成的作品。1997年，拉爾夫·克利福德（Ralph D. Clifford）認為，人工智能產物不能在美國版權和專利法框架下獲得保護。1997年，吳安德（Andrew J. Wu）分析了人工智能生成作品版權歸屬的五種可能。2004年，喬賓（Jon Bing）討論了具有人工智能性質的電子代理人與知識產權法上的商業(yè)方法專利制度、軟件著作權制度之間的關系。2010年，馬克·佩里（Mark Perry）和托馬斯·馬戈尼（Thomas Margoni）分析了普通法上尋求對計算機生成作品版權保護的路徑。2005年，雷克斯·索亞馬（Rex M. Shoyama）討論了計算機生成內容在加拿大版權法上的作者、制作者和所有權人。2008年，彼得·科赫普（Peter M. Kohlhepp）指出，應當將人工智能生成的不可預測的技術方法排除在可專利的客體之外。2011年，柯林·戴維斯（Colin R. Davies）分析了人工智能產物的專利和版權歸屬問題，考慮了各利益相關方的訴求，進而提出了創(chuàng)設新法律人格的解決方案。2012年，安妮瑪麗·布里迪（Annemarie Bridy）從人類創(chuàng)造性可算法化和編碼的角度分析了人工智能作品對版權法的挑戰(zhàn)。2013年，賈尼·麥庫奇恩（Jani Mccutcheon）分析了澳大利亞案例法上的計算機生成作品版權問題。2013年，威廉·薩莫爾（William Samore）研究了人工智能技術是否會導致原本可專利的技術成為顯而易見的技術。2015年，本·哈特巴赫（Ben Hattenbach）和約書亞·格盧科夫（ Glucoft）分析了人工智能生成發(fā)明的可專利性及其公開的文獻在何種程度上可視為現有技術。2016年，圖奧馬斯·索里亞馬（Tuomas Sorjamaa）認為，在人工智能時代，版權不應當是孤立的法律概念，而應當結合文化和技術語境來綜合理解。2016年，埃里卡·弗雷澤（Erica Fraser）分析了人工智能在發(fā)明過程中的作用及對專利法的影響。2016年，薩門德·巴歇爾（Shamnad Basheer）通過論文虛擬了一場關于人工智能發(fā)明的訴訟來討論其可專利性的問題。2016年，瑞安·雅培（Ryan Abott）指出，人工智能能夠發(fā)明符合專利法要求的產品，其發(fā)明人身份和專利權人地位應當得到法律承認，并就此分析了人工智能成為專利權人給專利法制度帶來的其他挑戰(zhàn)。2017年，卡琳·赫里斯托夫（Kalin Hristov）認為，解決人工智能創(chuàng)作作品版權困境的方法是將其視為特殊的職務作品。
現有研究大部分集中在人工智能生成物的知識產權問題上，并在可版權性、可專利性和權利歸屬等方面提出了一些有價值的觀點。但是，對于人工智能從研發(fā)、應用到市場競爭等完整產業(yè)鏈過程中的知識產權法律問題，尤其是人工智能本身的知識產權保護問題，我們還缺乏系統(tǒng)的思考、分析和認識，需要結合人工智能發(fā)展的特點，進行理論上的深度、細致挖掘和探討。因此，本書將從以下六個方面對人工智能的知識產權法律問題展開整體性研究。
一是人工智能的歷史演變及其與不斷發(fā)展的知識產權法律制度之間在價值目標、基本原理等方面的交織和沖突。具體而言，我們將研究：①人工智能的基本概念及其在知識產權法視域下的關鍵要點。②符號主義人工智能與知識產權符號論之間的暗合之處，以及知識產權法對計算機技術領域的早期關注。③聯結主義人工智能的發(fā)展與知識產權法保護技術創(chuàng)新成果的多元路徑，以及集成電路布圖設計和計算機軟件知識產權保護立法的初步興起。④行為主義人工智能與行為主義法學對知識產權法的影響，以及網絡時代的知識產權法演進。⑤人工智能技術發(fā)展的統(tǒng)一和綜合趨勢，以及知識產權法應對新興技術挑戰(zhàn)時的整體思路。
二是人工智能本身的知識產權保護問題，包括以下三方面內容：①人工智能的版權保護問題�，F行法律體系下的人工智能對軟件著作權的保護有較大程度的依賴。一款人工智能產品往往是由多個相互協(xié)調、相互作用的知識庫、智能軟件等系統(tǒng)組合而成的，這種內部的協(xié)調作用可能恰恰是人工智能快速自我學習、適應新的外部環(huán)境的關鍵所在，因此我們需要厘清人工智能中受著作權保護的作品及其權利歸屬。②人工智能的專利保護問題。我們將研究作為人工智能技術核心內容的創(chuàng)造性算法如何突破智力活動的規(guī)則和方法限制，成為可專利性主題，并從理論和各國專利審查實踐的視角探討人工智能技術的三性要求，以及取得專利保護的關鍵因素。③人工智能的商業(yè)秘密保護。當下的人工智能大多是與大數據、云存儲等緊密相連的信息識別、采集、分析、過濾、計算、優(yōu)化和處理系統(tǒng)，所以其必然涉及數據庫權益的法律保護問題。除此之外，人工智能作為目前科技精英主義的產物，在開發(fā)和升級過程中會有不少值得保護的技術秘密及相關的經營秘密，需要我們結合《中華人民共和國反不正當競爭法》關于商業(yè)秘密保護的規(guī)定認真思考其特殊性。
三是人工智能創(chuàng)造物的知識產權保護問題，包括以下兩方面內容：①人工智能創(chuàng)作物的可版權性。現在人工智能已經在一定程度上被應用于文學、音樂和美術等作品的創(chuàng)作，因而我們的法律制度必須對此作出回應和表明態(tài)度。人工智能創(chuàng)作的作品是否可受版權保護需要仔細考量獨創(chuàng)性的內涵與標準，對文學藝術創(chuàng)作和文化產業(yè)的影響，實踐中尤其是司法實踐中區(qū)分判斷人工智能創(chuàng)作作品與人類創(chuàng)作作品的可能等因素。初步來看，我們可能不得不承認人工智能創(chuàng)作作品的可版權性，但是需要思考是否在著作權法上建立專門的制度，將其與人類創(chuàng)作的作品區(qū)別對待。②人工智能生成發(fā)明創(chuàng)造的可專利性。我們將簡單總結人工智能生成發(fā)明創(chuàng)造的幾種類型，分析對其授予專利權的哲學觀念、法律要件和制度實施障礙，并從法律根本宗旨、動態(tài)解釋原則和客體本身特點的角度闡述授予其專利權的正當性。
四是人工智能應用中的知識產權侵權風險及其法律規(guī)制。人工智能一旦被投入使用，就必然會存在自我搜索和處理信息的過程，在此過程中，人工智能主要遵循的是有用性原則，而不會考慮信息上是否存在他人的知識產權。如此一來，為解決技術問題而使用的人工智能就存在侵犯他人專利權的風險，為創(chuàng)作作品而使用的人工智能也可能在高度模仿人類的過程中構成著作權侵權。那么，人工智能的知識產權侵權是適用現行法律體系的標準還是需要單獨作出規(guī)定，其侵權責任具體如何承擔，都是需要研究的問題。

五是人工智能應用中的知識產權權利限制。當人工智能在社會生產生活領域被越來越廣泛應用的時候，我們就必須考慮兩個方面的問題：為方便人工智能的應用，人類的知識產權應受何種限制？這種知識產權限制是通過延伸細化適用既有的合理使用和強制許可等制度即可，還是需要建立專門的制度？

六是人工智能對知識產權實踐的影響，重點是研究人工智能給知識產權的技術保護、授權審查、市場應用及司法保護帶來的便利。
本書將綜合運用以下四種研究方法：①文獻分析法。全面分析與人工智能相關的理論文獻、專利文獻和法律文獻，從觀念、技術和制度層面綜合考慮人工智能帶來的知識產權法問題。②比較研究法。借鑒國外知識產權立法與實踐中有關人工智能知識產權的規(guī)定、做法或未來目標，使我國人工智能知識產權立法適應國際化發(fā)展趨勢和國家現實發(fā)展需求。③案例分析法。對實踐中發(fā)生的與人工智能及其創(chuàng)造物相關的知識產權爭議或糾紛進行深度剖析，厘清不同法律規(guī)則下的不同后果，做出的立法選擇和安排。④交叉學科方法。適當運用計算機科學、科學哲學、神經生理學、心理學等相關學科的理論、方法和研究成果，更加合理地建構和適用人工智能知識產權法律制度。

[1] 日本政府保護人工智能作品知識產權［J］. 電子知識產權. 2016（5）：5.