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AI创新,知识产权怎么“算”?

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终于到了这一天,6月9日Nature发文“A graphplacement methodology for fast chip design”,来自谷歌的研究者们发布了一种用于布局规划的深度强化学习技术,即安排计算机芯片不同组件放置的过程。

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虽然在芯片设计中使用软件并不新鲜,但据谷歌研究者称,新的强化学习模型在所有关键指标(包括功耗、性能和芯片面积)上都优于或者能与人类设计的芯片布局图相媲美。最重要的是,其大大缩短了设计芯片所需的时间。

随着AI在各个领域内大展拳脚,各项由AI主导的专利和版权作品不断问世。“人工智能是否能拥有知识产权”已经不再是个纯搞笑的问题,事实上业内人士很早就已经开始讨论这类问题,美国知识产权商标局甚至对此给出了官方回应。

在2020年4月,USPTO在对两项由人工智能创建专利的回应中裁定,人工智能系统不能被视为专利的发明者。专利申请背后的团体辩称法律将发明人称为“个人(individual)”的说法适用于及其,但USPTO则表示根据现行法律,只有自然人才能在专利申请中被指定为发明人。

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这些团体的目的自然并不是为了让人工智能拥有知识产权。这背后的逻辑是,在人工智能系统足以解决问题之前,有数百名甚至数千名员工向系统贡献了代码,但这其中几乎没有任何一个人与之后人工智能所主导的发明有足够密切的关系来获取专利。现行几乎所有地区对专利申请上的“发明人”均要求为自然人。在这种情况下,人工智能所获得的成果可能根本就不会被申请专利。

这个团体认为,允许人工智能被列为发明者将激励创新,因为如此一来,人工智能的创新成果将成为新的附加价值,从而使得人工智能的研发得到更为丰厚的回报。

话虽如此,我们也可以想见,人工智能所创造出来的知识资产当然不会被埋没,创建人工智能的自然人或基团自然不会白白放过这些本就属于自己的利益。不过在有明确法律条文允许将人工智能列为“发明人”之前,人们需要寻求其他方式来运作这些知识资产的保护和应用。

也许在将来的某一天,人工智能可以称为“发明人”,“专利申请人”,甚至是“专利权人”。但在当下,人工智能依然是人类手中的一把科技利剑,协助我们劈砍前方技术荆棘。

也许这并不是人工智能替代人类的故事,而是人类寻找方法将人工智能作为道具来克服自己的认知限制并扩展能力的一种表现。如果存在良性循环,那就是人工智能和人类需找到更好的协作方式。

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