吴汉东：人工智能生成发明的专利法之问

    内容提要:人工智能在发明创造活动中的作用类型和作用程度不尽相同，包括机器辅助生成发明、人机合作生成发明和机器独立生成发明。人工智能生成发明的代表性类型主要是基因编程、人工神经网络、机器人科学家。人工智能技术的发展为专利法带来诸多挑战。一是人工智能生成发明的可专利主题。对于开放人工智能生成发明的专利申请，尽管存有争议，但给予其专利保护是可以预见的世界潮流。当下应明确人工智能专利的排除领域，包括有悖公共秩序的发明、不属于技术方案的发明等。二是人工智能专利权主体的界定。现行专利法以“人类发明者中心主义”为基本原则，秉持人的主体性与智能机器客体性的基本立场。但是，人工智能从辅助人类创造到独立进行创造将会成为可能，未来法律似应从发明人与专利权人“二元主体结构”出发，承认“机器发明人”这一法律事实，并参照职务发明专利、雇佣发明专利有关规定，赋予人工智能的投资人或雇主单位以专有权利。三是人工智能生成发明的可专利性标准。专利授权的条件，即新颖性、创造性和实用性的认定，在人工智能时代都应有所调整，例如新颖性标准中的“现有技术”判断、创造性标准中的“普通技术人员”识别、实用性标准中的“实际效果”评价等。
    关键词:人工智能生成发明；可专利主题；专利主体资格；专利判断标准
    一、研究背景:人工智能技术应用及其专利发展现状
    人工智能与基因工程技术、纳米技术并称为21世纪三大尖端技术，是一门关于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。人工智能以数据存储为基础，以机器算法为手段，其核心是使用计算机来模拟人的某些思想过程和智能行为。这种通过算法获得智能的计算机，后来又被运用于图像、语言处理和硬件之间互动等方面，从而形成人工智能技术应用的四大领域:
    (１)机器学习技术。即计算机通过对已有数据的处理和学习，从而拥有分析判断和作出最佳决策的能力，其代表性技术成果有深入学习、增强算法、人工神经网络，可广泛用于广告媒体、制造、消费、医疗、教育等领域。
    (２)自然语言处理技术。即计算机可以识别、理解和处理人类自然语言(文字、声音等)，包括将人类语言转化为计算机程序可以处理的形式和将计算机数据转化为人类语言两种形式，其代表性技术成果有信息检索、多语处理、语音识别等，可用于穿戴设备、智能家居、智能汽车、无人翻译等。
    (３)图像处理技术。即计算机拥有人类的视觉功能，可以获得、分析和理解图片或多维数据，其代表性技术成果有图像获得、过滤、调整以及特征提取等，其应用领域包括安防监控系统、无人驾驶等。
    (４)人机交互技术。即计算机系统与用户可以通过人机交互界面进行交流，其代表性技术成果有计算机图像学、交互界面设计、增强现实等，其应用场景即是当下和未来农业、工业、服务业的智能机器人。
    总体说来，人工智能让机器拥有同于甚至高于人类智慧能力的大脑和器官，使它具有人类的视觉、听觉和感觉，能够像人类一样记忆、认识、识别、判断和选择。概言之，人工智能可以模拟和表现人类的智慧能力，从而达成人类智慧的创造力优势与人工智能的操作性优势之间的强强结合。这一技术科学将改变甚至颠覆人类现存的生产、生活和交流方式，由此开启人类文明史上一个新的时代。
    人工智能在发明创造活动中发挥着重要作用，但其作用类型和作用程度各不相同，从而形成不同的人工智能生成物，在著作权法中表现为作品，在专利法中即为发明。有学者对人工智能发明采取“二分法”，将发明分为机器作为创造工具的发明和智能机器相对独立完成的发明。也有学者将智能产业分为不同的层级:基础层，如数据存储、机器算法等；技术层，如机器学习、语音识别、图像处理等；应用层，如无人驾驶，智能硬件等。多数学者根据人工智能与发明创造的频谱关系，从机器在最终发明创造成果中的贡献力程度出发，将人工智能发明分为三类:一是辅助生成发明，即作为创造工具而完成的发明，智能机器仅是作为辅助手段而未对发明成果作出实质性贡献；二是合作生成发明，即人机合一完成的发明，也就是机器在人类指导下完成的技术方案；三是独立生成发明，即机器在具有独立思维和自我意识的条件下所做出的发明。本文将要讨论的关于人工智能生成发明的专利法问题主要涉及后两种类型。
    机器独立生成发明是人工智能技术仿人智能化和智能自主性发展水平的体现，其基于数据和算法所完成的发明是与传统发明创造活动不同的技术方案。英国学者ＥｒｉｃａＦｒａｓｅｒ在«计算机作为发明者———人工智能对专利政策和专利法律的影响»一文中列举了最有代表性的三个实例:
    1.基因编程。基因编程是一种仿效生物进化过程的人工智能形式。它可以通过一种自动生成和选择程序，创造出生物遗传工程所需要的新一代解决方案。例如，对基因进行排列组合，在重组、改变、繁殖和删除中反复实验，从中得到性能最好的解决方案。基因编程生成发明有两个特点:第一，在仿效生物进化过程中，虽由人类指定目标、度量和终止标准，但在基因编程运行过程中通常没有人为干预；第二，基因编程擅长优化已有的发明，往往被用于重建现有的发明专利，生成非侵权的技术解决方案。无论如何，人工智能在基因编程方面的应用，突破了人类精力和体力的局限，凸显了最优技术方案的有效性和先进性。
    2.人工神经网络。人工神经网络是一种应用类似于大脑神经的结构来进行信息处理的数学模型。神经网络是一种运算模型，拥有类似于人类大脑神经突触联接的结构，由大量的节点(或称神经元)相互联接构成，通过调整内部大量节点之间相互联接的关系，从而达到处理信息的目的。这种网络具有学习功能、联想存储功能和高速寻找优化解的能力。将人工智能应用于神经网络，旨在模拟人脑的神经元模型，经过单层到双层直至多层神经网络，形成强于大脑神经系统的模拟能力，从而进行独特性的知识表达和智能化的信息处理。特定用途的人工神经网络本身就是一种“创造力机器”。1994年，美国计算机科学家斯蒂芬泰勒博士创制了“创造力机器”，即“一种能自动生成有用信息的装置”，而这种“创造力机器”又独立发明了“一种基于原型系统和方法的神经网络”。人工神经网络的应用价值极为可观，最为称道的即是用于创新药物的筛选或已知药物的新用途发现，提高资源和时间利用率，并快速找到医药实验的优先级。
    3.机器人科学家。机器人科学家是一种将人工智能算法与物理实验机器人技术相结合，使机器能够自主地进行科学实验的系统。机器人科学家实际上是新一代的超级计算机，其载体为能够独立推理、将理论公式化乃至探索科学技术知识的智能系统。它有着超强的智能硬件结构和海量的数据软件支持，能够从亿万个运算结果中找出最优选择方案，或者最终产生前所未有的新的技术方案。概言之，即是让机器人独立从事科学研究，实现科学发现过程的自动化。机器人科学家可用于解迷生物学难题、研发新药、探索宇宙等研究领域。未来学家称，２１世纪将是一个机器人科学家与人类科学家并存的时代。
    基因编程、人工神经网络、机器人科学家是人工智能独立生成发明物的基本类型。人工智能独立生成发明是一种相对意义的概念，从实质上讲，在上述三类发明创造活动中，我们依然可以看到人类智力劳动的贡献，人类智力劳动在人工智能发明创造中依然发挥了目标制定、输入数据和提供基本材料的作用。人工智能目前还不能完全摆脱人类的指引而独立自主地进行发明创造活动。这是基于当下“弱人工智能时代”的初步判断。科学家预测，基于人工智能系统的不可预测性、可进化性、高效率和精确化的特征，未来时代的智能机器人有望代替或超过人类智慧进行技术方案优化或实施人力难以独立完成的发明。在“强人工智能时代”和“超人工智能时代”的未来，人工智能有可能独立自主地进行科学研究和技术开发，由此产生完整意义上的机器生成发明，这不仅将改变人类社会的精神生产方式，而且会对现行专利制度带来挑战和冲击。
    人工智能时代已经到来，诸如机器学习、语言处理、图像识别、人机交互、人脑芯片等核心技术的研发和应用，使得人工智能技术方案成为全球专利布局中最为重要的领域。人工智能的创造主体和投资主体寻求专利法保护，成为其获取利益回报和维持技术优势的重要途径，可以说，在未来的人工智能产业领域，得知识产权者得天下。人工智能专利实践已经走在前头，发达国家多是通过扩大解释现有立法和先行判例，对这一新技术提供专利法庇护。但是，就人工智能独立生成发明而言，其与以“人类发明者为中心”的专利制度和理论并非完全契合，相关制度冲击和理论挑战已为知识产权界高度关注:一是人工智能发明的可专利性问题，即如何开放“授权范围”和规范“排除领域”；二是人工智能专利的主体资格问题，即有无必要区分“发明机器”和“机器发明人”；三是人工智能专利授权的“三性”判断标准问题，如何调整“现有技术”认定、“普通技术人员”识别以及“现实效果”评价规则。下文将就这些问题作出探讨。
    二、人工智能生成发明能否作为可专利主题?
    通过申请专利以寻求对发明创造成果的保护，是人工智能产业主体形成并维持技术优势和竞争优势的主要法律措施。审时度势，将人工智能作为“可专利主题”，业已成为世界各国特别是发达国家促进本国创新发展的重要专利政策立场。关于专利授权范围，各国专利法大抵从两个方面做出规范。一是明确“可专利主题”。在一些国家，专利立法或司法判例从正面划定了专利客体范围，落入这一范围的发明创造原则上就是专利法的保护客体。二是设置“专利排除领域”。各国的专利立法或司法判例一般都从反面规定了不可专利的主题，这些被专利法排除的智力成果，或者是缺乏足够的技术性，无法成为专利法意义上的技术方案；或者即使是专利法意义上的技术方案，也因具体的政策性目标而被明确排除。
    (一)“可专利主题”的扩张与人工智能发明
    在现代各国专利立法和授权实践中，“可专利主题”即可被授予专利的新的技术方案，一直都处于调整变动之中，总的趋势是“可专利主题”的范围逐渐扩大。在一些国家和地区，诸如计算机软件、商业方法、基因物质发现等，已然成为专利授权对象。在美国，“可专利主题”在1987年宪法、国会立法文件、司法判例乃至专利商标局文件中都有规定。美国现行«专利法»第100条将“可专利主题”定义为任何“发明”或“发现”，并在第101条将其具体化为“方法、机器、产品或物质的合成”四种类型。联邦最高法院宣称，除了自然现象、自然规律和抽象思想外，“可专利主题”范围被界定为“阳光下人类制作的任何成果”。两百多年来，美国«专利法»对“可专利主题”的规定没有实质性变化，但通过对法院的判例解读，特别是对实用技艺及其法定分类的定义和解释，美国将新技术(包括基于计算机软件所产生的发明)纳入专利客体范围。日本«专利法»关于“可专利主题”即“发明”的规定也并无修改，但在«专利审查基准»中对发明是否为“利用自然规律的具有创造性的技术方案”的专利判断标准作出有弹性的扩大解释。日本特许厅在2000年«专利审查基准»中，对适用“工业性原则”作出新的解释，凡使用软件与硬件资源协调运作以实现某一目的的算法运行或信息处理，都被认为是“利用自然规律的技术方案”。上述变化为计算机软件、商业方法提供了“可专利主题”的空间。
    我国«专利法»第2条对“可专利主题”有一个概括而明确的定义:“发明是指对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案”。
        
    国家知识产权局2010年«专利审查指南»对技术方案做出了描述性解释，即技术方案是技术手段的集合体，这些技术手段利用了自然规律，旨在解决特定的技术问题，通常体现为技术特征。2017年，国家知识产权局发布了«关于修改‹专利审查指南›的决定»(局令第74号)，主要的修改内容包括以下两个方面。(1)关于商业模式的可专利问题。一般而言，商业实施等方面的管理方法是智力活动的规则，属于不授予专利权的客体。修改后的«专利审查指南»对“纯粹商业方法”与“技术性商业方法”做出了明确区分，对于包含了技术特征的商业模式，不排除其获得专利权的可能性。(2)关于计算机程序的可专利问题。通常而言，计算机程序是算法的一种，本身属于智力活动的规则，不能授予专利权。修改后的«专利审查指南»对“计算机程序本身”与“涉及计算机程序的发明”做出严格区分，前者不属于“可专利主题”，但允许后者采用“介质＋计算机程序流程”的方式撰写权利要求书，进而获得专利授权。
    从过往的计算机软件、商业方法到当下的人工智能生成发明的专利保护问题，总是引起学术界的争议和产业界的质疑。关于开放人工智能生成发明专利申请的争论，主要是围绕相关制度影响和实践效果评价展开的。反对者的疑虑主要集中在以下两个方面:一是专利制度成本增加，即人们借助人工智能系统将会以较低的时间和金钱成本获取海量且多样的技术方案，这会诱发大量的投机性专利申请，增加专利审查业务量，进而影响专利的整体授权质量；二是专利市场竞争失序，即借助人工智能强有力的数据分析处理技术，人们实验研究和发掘未知的能力将大幅提高，如果开放人工智能发明的专利申请，会引发高新技术领域的“圈地运动”，具有激励创新等法价值的专利权就沦为了简单的竞争工具。这些质疑的观点并不足以作为否定人工智能发明成为“可专利主题”的理由。就专利法立法目的而言，其宏观层面上是提高创新能力，促进科学技术进步和经济发展；其微观意义上是鼓励发明创造，推动发明创造的产业应用。作为新技术方案的产出工具，人工智能位居发明创造活动的上游，其本身就是一种突出的技术创新。无论是下游的产品创新或方法创新，还是上游的发明工具创新，概为专利法立法目的之所在，都值得专利法予以保护和激励。简言之，我们不应以某一发明是借助人工智能完成，或属于人工智能自主生成为由，而对其关闭专利授权的大门。也有学者从事实假定出发，列举了人工智能发明“非专利主题”的若干消极后果。一是授予专利权利以激励技术创新的制度目的落空。如果相关发明创造归于公共领域，则“搭便车”行为将会盛行，新技术利益的外溢会使相关产业主体的获利远低于开发成本，而市场中的“无利”也终将表现为智能产业创新活动中的“无力”。二是技术方案公开化和商业化的制度运行受阻。如果专利法拒绝保护人工智能生成发明，那么智能生成的最具有价值的技术方案将倾向于采取商业秘密保护模式，这将导致技术信息的封闭，以及技术重复开发的资源浪费；而没有或不能采取商业秘密保护的人工智能生成发明，因其投资预期没有产权的有效保护，没有人愿意对这些技术进行产业应用和商业开发。至于大量申请案所带来的专利审查工作负担，不仅与人工智能发明的“可专利性主题”问题无直接关系，而且还可借助人工智能技术提高检索效率，缓解工作负累。目前，专利审查人员可以借助专利大数据和智能算法的结合，提高专利检索的速度和准确率；将来，更加成熟的人工智能技术还有望独立地完成专利检索任务，从效果层面提高专利审查与授权的质量。
    (二)人工智能生成发明的专利排除
    “专利排除领域”是专利权客体制度的另一问题。“可专利主题”的技术方案，须具备法律规定的专利性(即新颖性、创造性和实用性)才能授予专利，但具备专利性的发明创造并非都能受到专利权保护，各国专利法或判例法均有关于专利授权的一系列排除或例外。在客体问题上，明确人工智能生成发明专利的排除领域也许更为重要，也就是说，在有限的例外情形之外，所有人工智能生成发明都有可能成为“可专利主题”。作为例外的专利排除主题有以下三类情形。
    1.有悖公共秩序的发明。发明创造如果有悖公共秩序，即违反国家法律、损害社会公德或者妨害公共利益，则不能授予专利权。各国专利法大抵规定有“公共秩序”条款，同时“公共秩序”条款也是知识产权的国际法准则。依据世界贸易组织的«知识产权协议»第27条第2款，如果发明违反公共秩序或公德，损害人类和动植物的生命和健康，或者破坏生态环境，各成员国可以将这些发明排除在专利授权范围之外；欧盟«关于生物技术发明的法律保护指令»第１条确认了生物技术发明的主要法律保护模式是专利权，同时在第6条根据“公共秩序”原则对克隆人的技术、人类胚胎的商业利用、人体基因序列的简单发现的基因技术做出了专利排除的特别规定。人工智能是知识革命中最具代表性和影响力的先进技术，对法律所保护的先进技术仅持信任态度是不够的。人工智能存在威胁人类社会的可能性，对可能出现的技术风险有赖于法律制度来有效控制，危害公共秩序的人工智能产物，如杀手机器人、智能赌博工具、隐匿盗窃工具等，都应在专利排除的范围之列。
    2.不属于技术方案的发明。技术方案是为解决技术问题而提出的技术手段的集合。在这个意义上，并非所有的发明创造都属于专利法意义上的发明，各国专利立法通常将科学发现、智力活动的规则和方法、疾病的诊断和治疗方法等列为“专利排除领域”，其主要包括以下几个方面。
    (1)科学发现。发现是对物质世界的认识，即对自然界客观存在的未知事物及其特性和规律的揭示。这些发现也是一种智力创造成果，但不具有发明专利所必备的技术性，即不是用以解决特定技术问题的技术手段集合体(技术方案)。发明和发现虽然有着本质上的不同，但两者关系密切，许多发明即建立在发现的基础之上，没有发现就没有后续的发明。寻找从前未知的自然物质是一种发现，而采取技术方法将其从自然界中分离或提取出来，则属于发明。在基因工程领域，“专利只能授予发明而不能授予发现”的传统理论遭到质疑。专利法的一个重要变革就是淡化发明与发现的概念区别，给予基因技术基础研究成果以专利保护。人工智能领域涉及基础研究、技术研究及其应用研究。基于人工神经网络、基因编程、机器人科学家所产生的智力创造成果，是发现还是发明没有必要先行认定，而可以直接审查其本身是否符合专利条件，对于人工智能中的某些真理性、规律性认识，如果能够从中提出某种实际用途或者具备潜在的应用功能，应作出有实用性的判断。
    (2)智力活动规则和方法。专利法上所谓的“智力活动规则和方法”，是人脑进行精神和智能活动的手段和过程，是引导人们对信息进行思维、判断和记忆的方案，属于抽象思想的范畴；它不是对自然规律的利用过程，也不是一种为解决技术问题所提出的技术手段，更不可能解决技术问题和产生技术效果，因此不属于可授予专利权的技术方案。但是，人工智能利用智力规则和方法所产生的新技术，如果符合专利的实质性要件，可以获得专利授权，诸如程序算法、商业方法的可专利性即是如此。将专利客体范围延伸至程序算法、商业方法，并没有改变专利权排除抽象思维的基本原则。正如学者所言:“程序算法依然对现实世界的物理因素(计算机)有着直接依赖，也正是因为这种物质依赖保证程序算法在本质上是操作现实世界里存在的机器的方法，而不是抽象的思想规则。”
    (3)疾病的诊断和治疗方法。医疗方法是以人或动物为直接实施对象，进行疾病诊断和治疗的过程。因为医疗对象体质特征的差异性和既往病史的特殊性，某一医疗方法无法在临床实践中标准化地大规模使用，因此不具备专利法上所要求的实用性。在专利审查实践中，西医的外科手术方法、中医的针灸和诊脉方法通常都被列为“专利排除领域”，但是有关诊断和治疗疾病的仪器设备可以申请专利。关于医疗方法的“可专利性”，在一些国家的专利实践中有扩张之势。在美国，许可制度已延及与基因诊断有关的专利。美国联邦最高法院判例否认自然产生的ＤＮＡ片段作为“可专利主题”，但承认ＣＤＮＡ，即在一定条件下合成的基因构成或“遗传微粒”)可取得专利。在日本，特许厅开放再生医疗技术和基因医疗技术的可专利性，包括上述医疗方法和技术所涉及的皮肤、角膜、肝脏、血管等组织和细胞。在中国，从人道主义和社会伦理的角度出发，专利法将“疾病的诊断与治疗方法”排除在专利授权范围之外。但是出于对医疗技术进步与人类健康的考量，诊断和医疗中适用的仪器、设备和药物等可以作为专利权的客体。在“香港中文大学诉国家知识产权局专利复审委员会发明专利申请驳回复审行政纠纷”一案中，北京知识产权法院判决认为，该权利要求是以计算机程序流程为依据的功能模块框架，属于产品权利要求，而非方法权利要求，因而撤销专利复审委员会作出的维持国家知识产权局驳回原告专利申请的决定。
    3.某些特定技术领域的发明。在早期的专利立法中，出于国内产业发展状况和科技发展水平的考量，包括美日在内的许多国家都曾将某些技术领域的发明排除在专利授权范围之外。但在知识产权保护一体化的今天，各国的“可专利主题”范围大抵相同。根据我国«专利法»第25条的规定，有两类技术发明不予保护。一是动物和植物品种。根据«植物新品种保护条例»的规定，植物新品种可适用专门法保护。此外，微生物品种以及动植物品种的生产方法，可以申请专利保护。二是用原子核变换方法获得的物质。各国专利法基本上都将此列入专利排除领域，但是为实现核变换方法的各种设备、仪器及其零部件等，可以申请并取得专利保护。此处讨论的与人工智能有关的某些特定技术领域的发明，包括存在“机器偏见”(ＭａｃｈｉｎｅＢｉａｓ)、“黑箱算法”(ＢｌａｃｋＢｏｘ)的人工智能技术，这些技术具有某些不可预测的、潜在的、不可逆的某些危害，其能否作为“可专利主题”值得商榷。笔者认为，在专利法“公共秩序”的弹性条款中进行立法释义，或者由法官根据具体情形进行司法裁量，都是可以考虑的解决方案。
    三、谁是人工智能生成发明的发明人和专利权人?
    主体资格是民事主体在民法(包括知识产权法)上的法律人格，是自然人及其组织成为民事主体的法律前提。主体人格独立和法律地位平等是确认民事主体资格的基本原则。在民法上，“法的人格者等于权利能力者”。在自然人那里，是以伦理价值为依据，通过权利能力赋予“生物人”以“法律人格”；在法人领域，则是以“团体人格”为基础，通过权利能力赋予“团体”即自然人集合体以“法律人格”。在一般民事法律关系中，民事主体是享有民事权利、履行民事义务和承担民事责任的人，财产所有人(包括原始取得和继受取得的物的所有人)即权利主体。但是在知识产权法律关系中，作为主体存在的人则有着不同的分类:在发明创造活动中，有通过智力劳动的事实行为而成为主体的作者、发明人；在权利原始取得中，有通过国家机关授权的法律行为而成为主体的著作权人、专利权人。在有的情况下，作者即著作权人，发明人即专利权人，他们之间存在着同一性关系。但是也存在许多作者、发明人与相关权利人并非同一主体的情形。在本文述及的专利法领域，即可能出现发明人与专利权人“二元主体结构”，这就为我们解读人工智能专利的主体资格问题提供了重要的思想方案。
    (一)智能机器人的主体资格争议
    随着人工智能技术的快速发展，机器人与人的差别日益缩小。未来机器人将会拥有可与人脑神经元数量相媲美的智能大脑，其工作和服务将更加智能化和人性化。美国科学家库兹韦尔(Ｋｕｒｚｗｅｉｌ)甚至预测，在本世纪中叶，非生物智能将10亿倍于今天所有人的智慧。
        
    关于是否赋予智能机器人以“主体资格”，美欧等国的哲学家、科学家、法律家在过去的一段时间内对此有过激烈的争论。2016年，欧盟委员会法律事务委员会向欧盟委员会提交动议，主张以“电子人”(ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＰｅｒｓｏｎｓ)身份定位最先进的自动化机器人，除赋予其“特定的权利和义务”外，还建议为其进行身份登记和开立账户，使其像自然人一样纳税、缴费和领取养老金。虽然欧盟委员会已经否决了该项法律动议，但是该动议本身及其所带来的关于智能机器人主体资格的讨论，对传统的民事主体制度造成了冲击。2017年，沙特政府宣布授予“女性”智能机器人“索菲娅”(Ｓｏｐｈｉａ)公民资格，这就意味着具有公民资格的“索菲娅”与其他沙特公民一样，在法律层面拥有各项权利。当然，这是一件极其个别的法律事件，但不可否认也是一个令人震惊的事件，机器人的主体资格问题已然出现。
    机器人是机器还是人?这是知识产权法乃至整个私法面临的难题。主客体二分法是法理上的一项基本原则，但是主客体之间这种不可逾越的鸿沟现在正发生动摇。从基因时代发展到智能时代，传统民法的主客体二分框架面临着冲击和挑战:人的遗传基因物质不能简单作为客体物看待，没有生命但具有人工智能的机器人也有可能被赋予法律主体资格。对于智能机器人的主体资格，目前学界的主要观点可以归纳为以下两派。一是赞成派，主张机器人应被赋予法律人格，即“有限人格”或“次等人格”。智能机器人享有主体资格有其事实依据和法律渊源。不同于普通的客体物，智能机器人具有相当程度的自主判断能力和决策能力，这是赋予智能机器人主体资格的事实基础；从法律史来看，民事主体由自然人扩展至法人(自然人集合体)，民事主体制度演化出独立于自然人人格的“拟制人格”，这是可容纳智能机器人主体资格的制度基础。在资本主义发展史中，法人以法律拟制的主体资格介入民事法律关系，极大地推动了市场经济的发展和繁荣；同理，法律也可以赋予智能机器人以拟制人格，使其参与民事法律关系，为社会经济发展注入活力。于智能机器人拟制人格的具体建构，可以有条件地赋予智能机器人部分的法律人格，即有限的权利能力、行为能力和责任能力。质言之，在未来世界，拥有一定程度的独立思维和自主行为的智能机器人将更多地以“类人主体”的方式出现，即能够表现出部分人类特征的拟人化物体。按照上述主张，在未来的私法领域，将会出现三类民事主体:自然人、法人和机器人。二是反对派，认为受自然人、法人等民事主体控制的机器人，尚不足以取得独立的主体地位。所谓的机器人“有限人格”，在法律逻辑上是不成立的，有限的人格是否是真正的人格，值得商榷。机器人没有独立的财产，也即无独立的责任能力，其最终的法律责任承担者都将是人，如此一来，智能机器人的“法律人格”就显得多余。此外，意志能力是自然人和法人获得法律人格的核心要素，不具有完全的独立思维和自主意识的智能机器人作为法律拟制的人享有法律主体资格，在法理上有值得斟酌之处。从技术层面而言，人造机器没有自身的目的，其特定的工作目的是由人类所设计，也被人类所限定；同时，机器人自身可以读取和分析的知识信息是由人类输入的，其所支配的知识信息种类和范围都由人类决定。在这种情况下，机器人工作的行为性质完全不同于由人类意志所支配的行为，由自然人和自然人集合体(法人)控制的机器人虽然具有相当的智性，但不具有人之心性和灵性，因此不足以取得独立的主体地位。只要人的主体性与智能机器人的客体性不发生根本变化，按照康德哲学“人与物二分法”和“人是目的”的理论，知识产权制度安排就只能将智能机器人作为人的工具(客体)，而不能相反地赋予其主体性地位。超强人工智能会不会带来民事主体方面的变化还有待观察，但是可以肯定的是，在当下“弱人工智能时代”，不宜动摇民事主体制度的根基。
    人工智能生成发明与人工智能生成作品有所不同:作品作为文学、艺术活动的创造成果，具有一定的审美力、想象力、表现力，是一种人类的思想“表达”(Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ)；而发明表现为工艺操作方法与技能，以及与此相适应的生产工具和其它物质设置，通常以技术目标、技术参数、技术标准作为创造成果的基础，是一种技术方案的“反映”(Ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ)。质言之，它是一种技术的“反映”，而不是思想的“表达”。从专利法“二元主体结构”出发，我们可以对人工智能领域的主体作出发明人与权利人的界分，以探讨机器人具有的事实身份和法律人格，而这些假说将会动摇我们业已形成的法律认知，甚至对现行的专利制度带来冲击。
    (二)机器人能否作为专利法意义上的发明人
    人工智能基于深度学习能力，自行收集、选择、识别数据，最终脱离限定的算法预设，可独立生成具有发明意义的技术方案。人工智能这种自我学习、自我思考、自我进行发明创造的能力与人类发明人无异。在前述基因编程、人工神经网络、机器人科学家等智能应用领域，人工智能主要就是通过反复实验和数据挖掘技术进行发明创造的，较之人类发明人的同类创新活动而言，其可以更为高效率地模仿和生成大量的技术解决方案。在这种情况下，人工智能不再是作为物质存在的“发明机器”，也不仅是人类发明的“辅助工具”，而可能是独立存在的发明人。基于此，一些学者借用美国«专利法»第103条(ａ)的规定，即“发明的可专利性不应当因该发明的产生方式而被否定”，以此说明发明的认定不涉及主体的自然属性判断，即技术方案的“可专利性”与发明产生方式无关。
    人工智能独立生成发明对“人类发明者中心主义”带来挑战。从“人类发明者中心主义”的立场出发，任何发明创造只可能由有思维和创造力的自然人完成，这在各国专利法中普遍得到认同。我国«专利法实施细则»第13条规定:“发明人是指对发明创造的实质性特点做出创造性贡献的人”。发明人只能是自然人，即便是职务发明(或称为雇员发明)，发明人是自然人即具体的研发人员，而不能是法人或其他单位。美国«专利法»第100条将发明人定义为“发明或发现发明客体的人”，这里的人在立法文件中采用了“Ｐｅｒｓｏｎ”或“Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ”的表述。此外，美国专利商标局要求发明专利申请文件须写明发明人全名，包括姓氏和名字，没有列明发明人姓名的专利申请文件无效。根据“人类发明者中心主义”原则，发明人有在专利文件上署名的权利。这种署名权是一种人身权，永远归属于作为自然人的发明人，可以放弃，但不能转让和继承。同时，署名权表彰的是发明人与发明成果的法律关系(人格关系)，对决定专利权的归属(财产关系)并不具有实质意义。人工智能对专利主体制度的挑战，在于未来时代的智能机器不仅是作为物质存在的“发明机器”，而且可能是独立自主的“机器发明人”。这一情形的出现将打破“发明人＝自然人”的“人类发明者中心主义”限制，“人工智能将超越作为发明所使用机器和工具的客体，并将作为智力成果生成的主体，两者在法律地位上将产生重要分别”。我们在专利主体制度方面可以这样构想，未来社会的发明人将分为“自然人发明人”和“智能机器发明人”。专利法意义上的发明人不再局限于自然人，对发明的实质性特点做出创造性贡献的人工智能系统，也可以成为发明人。人工智能的发明人身份有两种类型:在独立生成发明中，人工智能可以视为单一发明人；在智能机器和自然人的共同发明中，人工智能可以具有“共同发明人”身份。
    (三)谁有权提出人工智能专利的申请
    从立法技术而言，关于专利权归属的相关规定，首先是明确申请专利的权利主体，即涉及“专利申请的权利”；然后规定专利申请提出后，申请人享有决定是否继续进行申请程序或是授权他人继续专利申请的权利，由此产生“专利申请权”；最后规定专利申请批准后的权利归属，即专利权属于提出该申请的主体。可见，在专利法中，申请专利的权利、专利申请权和专利权是三个有关联性的权利。
    申请专利的权利，是指从发明创造完成后到提出专利申请前，权利主体享有的是否对该项发明创造提出专利申请以及如何进行专利申请的权利。在立法例中，关于申请专利的权利，英国法表述为“申请并获得专利的权利”，德国法称之为“对专利的权利”，韩国法更为精确地概括为“获得专利的资格”。从专利审批程序的角度来说，该权利是发明创造专利申请前的权利。对于此类权利，凡属于非职务发明，申请专利的权利、专利申请权以及专利权均属于发明人，各国专利立法大抵如此；而职务发明的情形较为复杂:我国«专利法»第6条规定，申请专利的权利、专利申请权以及专利权均属于职务发明人所在单位；美国«专利法»第11条规定，除法律有规定外，专利申请应由发明人本人或发明人授权他人提出。德国、瑞士等国除适用专利法一般规定外，还辅之«雇员发明法»加以调整，即相关权利一般由发明人享有，但亦可以由雇主和雇员协议安排。现在的问题是，在人工智能自动生成或独立开发技术方案的情况下，机器人可以视为发明人，应如何决定申请专利的权利和专利申请权。当下最典型的案例是:美国计算机科学家斯蒂芬泰勒发明了“创造力机器”并获得专利，“创造力机器”通过打乱一个神经网络的联接来创造新的输出，并根据操作人设置的标准由第二个神经网络对输出加以感知，最终创造出新的发明，泰勒对该发明享有专利权。这说明，发明是一个智力(或称为智能活动)的事实行为，基于这一法律事件我们可以将人工智能视为发明人；但在涉及权利享有和行使的法律行为方面，只能由自然人或自然人的集合体来充当主体。就目前发展态势而言，对于专利法上的“人类发明者中心主义”基础，我们似无必要颠覆。
    (四)人工智能专利权归谁享有
    在“专利二元主体”结构中，发明人与专利权人是可以分离的，即使未来法律赋予人工智能以发明人资格，在人与人的社会关系中，机器人也无法像人那样理性并真实地享有权利、履行义务和承担责任。概言之，凡权利的主体须为意思的主体，专利权人应是自然人或自然人的集合体。我国«专利法»将其立法目的描述为“为保护专利权人的合法权益，鼓励发明创造，推动发明创造的应用，提高创新能力，促进科学技术进步和经济社会发展”。诚然，鼓励发明创造这一专利法宗旨，不会因为直接发明人是机器还是人类而有所改变，但对专利法激励功能作出反映，能够践行其立法宗旨的权利人只能是自然人和法人。2017年2月，欧盟议会通过的«机器人民事法规则»决议，确立了一个重要原则:“明的相关规定保护投资人的利益。一般来说，执行单位(雇主)的任务，或者主要是利用单位(雇主)的物质技术条件所完成的发明，申请和取得专利的权利应属于单位或雇主；接受他人委托而完成的发明，应当以协议约定专利权的归属。如果没有约定，相关权利属于对人工智能发明作出创造性贡献的受委托人。
    四、人工智能生成发明在挑战专利授权的判断标准?
    新颖性、创造性和实用性是专利授权的三个实质要件，可简称为专利“三性”。尽管不同国家和地区对此表述不尽相同，专利“三性”已经成为技术方案获得专利授权的实质性要件。在现代各国专利法发展过程中，专利“三性”要件一直处于变动之中:新颖性从国内新颖性，发展为混合新颖性，再到世界新颖性；创造性从依附于新颖性，发展为独立要件，再成为专利实质审查的核心；实用性从专利的最初要件，到现在的弱化，甚至虚化。还应指出的是，专利“三性”标准是专利制度兼顾稳定性与灵活性的调适器。针对不同的产业领域和技术发展阶段，“三性”标准的调整是保持专利制度生命力的重要机制，也是公共产业政策经由专利制度予以具体化的基本路径。
    (一)人工智能生成发明的新颖性问题
    专利的新颖性要件，指申请专利的技术方案不属于现有技术，
        
    并且不存在抵触申请。新颖性是一种“比较性质的判断”，比较对象是现有技术，也即专利申请日之前在世界范围内公开的技术。公开方式包括出版物公开、使用公开和其他方式公开(如网络公开)。人工智能的算法推理、数据整合、超强算力是人类在常规生理条件下和等同时间范围内不可企及的。人工智能技术在科学研究领域的广泛应用，意味着发明创造活动规模的扩大和产出速率的提高，而机器自动生成的大量技术方案会极大地扩展现有技术文献，并由此产生以下问题。
    第一，人工智能生成技术方案的公开是否对抗新颖性?产业主体将自有技术信息进行防御性或进攻性公开以破坏竞争对手可能专利的新颖性，是一个早就存在的专利竞争策略，只不过因为成本问题，这种竞争行为并不常见。但是人工智能的自动发明将会极大地降低这类专利竞争行为的成本，并带来一系列负面问题。美国目前出现的两个网站“ＡＬＬＰｒｉｏｒＡｒｔ”和“ＡＬＬＴｈｅＣｌｉａｍｓ”，从美国专利文献数据库以及其他技术文献来源处收集技术信息，通过智能算法进行分析整合，自动生成潜在技术专利的权利要求书和说明书，并将其发布在网站上。虽然该项目声称其目的在于打击当前肆意而为的“专利流氓”(ＰａｔｅｎｔＴｒｏｌｌ)诉讼，但是不可否认，类似的机器自动生成技术方案的人工智能，也会被其他产业主体广泛地应用于对抗竞争对手的专利申请计划。如专利权人会围绕自己的已授权专利，采用智能算法收集该领域的技术信息，自动生成与专利技术相关的技术方案，并将其公开为现有技术以防止竞争对手在该领域申请专利。在这个意义上，新颖性要件有可能异化为产业主体进行专利竞争的工具，长此以往，势必会危害专利制度的运行秩序，减损专利制度的正当性基础。
    第二，人工智能公开的技术文献是否带来新颖性审查瑕疵?现有技术检索比对的不完全性，会造成新颖性判断的不确定性，进而增加专利权的不稳定性。人工智能技术自主产生的大量公开技术文献，都在理论意义上构成现有技术。然而，专利行政部门的现有技术检索能力和资源都是有限的，因此，完全地对所有的现有技术文献进行检索比对是不可能的。可以预见，随着人工智能生成发明技术的进步，现有技术文献的实际检索比对数量与真实数量之间的差距将会越来越大。而现有技术文献检索比对日益显著的不完全性，势必会导致专利新颖性判断的不确定性，带有新颖性瑕疵的授权专利便会增多。可以认为，现有技术文献的不完全检索比对，会使几乎所有的已授权专利都面临着因新颖性缺陷而被无效的风险。如此，无形的专利权会因其不确定性而导致价值降低，专利转让/许可的交易风险和交易成本徒增，这将有害于专利技术的市场交易和产业应用，也将打击人工智能领域的投资信心。
    第三，人工智能产生的海量现有技术文献和专利申请书是否对专利审查工作带来冲击?现有技术文献和专利申请案的“爆炸”会增加专利行政部门的工作压力。一方面，产业主体为了打击“专利流氓”诉讼或干扰竞争对手的专利申请，会采用智能算法自动地产出海量的技术方案。尽管这些技术文献中的大多数可能是无意义的和无价值的，但是它们依然构成并继续扩张现有技术文献的数量，这将极大地增加现有技术文献检索比对的工作量。另一方面，市场主体或打算占领前沿科技高地，或意图从事“专利流氓”诉讼，会采用人工智能生成技术方案以申请大批专利，这意味着专利行政部门将要处理大量的专利申请案。现有技术文献和专利申请案的“爆炸”势必增加专利行政部门的工作压力，造成审查人员的短缺，导致审查精力的分散，威胁现有专利审查水准的可持续性。
    技术具有两面性，技术既可以产生问题，也可以用来解决问题。我们不应该忽视人工智能技术在专利行政审查与管理工作中所产生的积极作用。当下一些国家已经开始着手研究专利行政工作的智能化改革，如2017年4月，日本特许厅在第十届知识产权小组会上，对“ＡＩ＋专利行政管理”的可能性应用进行了深入讨论，并形成了«日本特许厅充分利用人工智能技术»的文件。该文件将可以优先应用人工智能的专利行政管理业务分为三个层级，其中第二层级即包括现有技术检索业务。此外，美欧地区的发达国家，以及世界知识产权组织也非常重视“ＡＩ＋专利行政管理”的应用性技术研究，其中具有代表性的技术项目有四类:专利翻译、专利分类、专利检索和专利分析。目前专利翻译在实务工作中的应用较为成熟，如2016年世界知识产权组织开发的一款借助神经网络算法的翻译机“ＷＩＰＯＴｒａｎｓｌａｔｅ”，能够胜任10种语言的专利文献翻译，具有出色的翻译效率和水平。
    (二)人工智能生成发明的创造性问题
    专利的创造性要件，指申请专利的技术方案具有非显而易见性，该项发明专利较之已有技术应具有突出的实质性特点和显著的进步。在专利审查制度中，创造性虽是最后确立的实质性要件，但后来却成为现代专利审查的核心环节。1966年，美国联邦最高法院在Ｇｒａｈａｍ案中将创造性的判断分为“主体因素”和“辅助因素”两部分。我国现有的创造性判断标准亦采用上述结构:主体部分采用“三步法”，即首先确定最接近的现有技术，其次确定申请专利的技术方案区别于现有技术的技术特征，以及其实际解决的技术问题，最后在前两步的基础上判断申请专利的技术方案对“所属领域的普通技术人员”而言是否显而易见；辅助的考虑因素包括技术方案是否解决了长期的技术难题，克服了技术偏见，取得了商业上的成功等。
    与新颖性类似，创造性也是一个“比较性质的判断”，而“最接近的现有技术”和“所属领域的普通技术人员”是创造性比较判断中最为重要的两个“参照系”。人工智能发明对创造性判断的冲击，也主要体现在这两个“参照系”上。首先，准确且有效地确定“最接近的现有技术”成为一个难题。创造性要件脱胎于新颖性要件，新颖性判断和创造性判断存在一个逻辑上的递进关系，因此人工智能大规模低成本的自主发明对现有技术文献的极大扩充，既对新颖性要件提出了挑战，也对创造性“三步法”判断之第一步“最接近的现有技术的确定”提出了新问题。数量巨大的现有技术文献大大地增加了现有技术的检索工作，而不完全的现有技术检索，也会同样地影响到创造性判断的确定性，以及事后授权专利的稳定性。其次，如何准确地界定“所属领域的普通技术人员”，即创造性的客观判断主体，也是一个棘手的问题。具体而言，人工智能发明对创造性客观判断主体的影响主要体现为以下两个方面。
    其一，人工智能的跨领域发明使得创造性的客观判断主体的“所属技术领域”难以确定。在我国，专利创造性审查的客观判断主体是该技术领域内的普通技术人员，因此确定相应的技术领域，是建构客观判断主体的前提。相比于传统的发明创造活动，“人工智能＋”使得跨领域的发明创造活动成本更低，因而更为普遍。简而言之，人工智能“发明者”是一个典型的“复合型人才”。在此背景下，确定判断主体的场域不再是单一的技术领域，而可能是混合若干不同技术的领域。混合技术领域相比单一技术领域更为复杂、更为抽象。更有学者进一步指出，如果人工智能技术继续发展成熟，非显而易见性的客观判断主体理应在所有的技术领域内拟制普通技术人员，而非特定的技术领域。
    其二，人工智能技术的发明能力(数量和速度)将重塑“普通技术人员”的含义。作为创造性判断的客观主体，普通技术人员是一个“假设”的概念，但并非一个“假象”的概念。普通技术人员是以生活中现实存在的发明群体为经验材料，经由逻辑加工而抽象出来的一个概念。申言之，法律所拟制的“普通技术人员”类似于韦伯所谓的“理想类型”，既是为经验材料所滋养的法律逻辑，又是为法律逻辑所规整的经验材料，逻辑概念随着经验事实的变动而演进。因此，如果现实层面发明主体的整体发明能力得以提升，那么“普通技术人员”的含义就有必要在逻辑层面予以调整。人工智能的自动发明会大幅提高产业主体的创新能力，相应地，普通技术人员也不应仅仅是熟悉该领域知识的技术人员，而且该技术人员还理应装备相当程度的人工智能装备(如超级计算机)。更有学者预想，如果人工智能技术发展成为无需人类介入的自主发明，那么参照传统自然人发明的创造性判断主体———熟练的“技术人员”，对人工智能发明专利申请的创造性进行判断的主体，可调整为熟练的“机器发明者”。对于人工智能生成发明而言，现有的专利创造性标准是较低的。价值判断因素较为浓厚的创造性，在专利“三性”中最具弹性。考虑到人工智能发明具有出色的创造能力，并会带来大量的专利申请，创造性标准理应有所上调。上述“所属技术领域”和“普通技术人员”的调整方向就是提高创造性标准的具体路径。然而，创造性应当调高到何处才是最佳标准，既是一个关键问题，也是一个疑难问题。一方面，如果创造性标准过低，则垃圾专利增多，形成专利丛林，并为“专利流氓”诉讼提供便利，这将严重阻碍人工智能技术的可持续发展；另一方面，如果创造性标准过高，可能多数有价值的人工智能发明得不到专利权保护，这将减损该领域的投资激励，并且产业主体会倾向于将技术方案转向商业秘密保护，如此则不利于技术信息的公开与共享。创造性标准的畸高畸低都不是最优选择，最佳的创造标准也许只是理论层面的，但是基于产业走访调研和数据统计分析的实证研究，我们或许可以调整出更为有效的创造性判断标准。
    (三)人工智能生成发明的实用性问题
    专利的实用性要件，指申请专利的技术方案具有工业实用性、重复再现性或有益性。实用性本是最早确立的专利实质性要件，但在如今专利实质审查中却处于被弱化和虚化的境地。在实践中，因实用性缺陷而被驳回的专利申请或被无效的专利寥寥无几。然而，人工智能发明的技术复杂性和潜在技术风险，以及人工智能与前沿科技叠加所导致的科学发现与技术发明之间界限的模糊，促使我们必须重新审视专利的实用性要件，深入认识其具体内涵和制度功能。我国«专利法»第22条第4款规定:“实用性是指该发明或者实用新型能够制造或者使用，并且能够产生积极效果”。该条文的核心内容有两个:一是技术方案“能够制造或者使用”，即产品专利能够制造，方法专利能够使用；二是技术方案“能够产生积极效果”。前者强调技术方案的“可实施性”，属于事实判断；后者关注技术方案的“实施效果”，更多的是价值判断。对于人工智能发明的专利申请，专利“实用性”的审查重点和标准新变化主要体现为以下三个方面。
    首先，通过强调实用性之“可实施性”，敦促人工智能发明技术方案的充分公开。人工智能自主的发明创造活动具有一定程度的技术性和隐蔽性，复杂的技术信息通常涵盖不同的技术领域。人工智能自动生成的技术方案可能由于缺乏详细的技术细节说明和背景信息披露，而不具有可操作性。我国«专利审查指南»对技术方案的“可实施性”做出了进一步解释，即发明创造应当可以“再现”，并将其解释为“所属技术领域的技术人员，根据公开的技术内容，能够重复实施专利申请中为解决技术问题所采用的技术方案”。在这个意义上，专利技术方案的实用性要求与专利说明书的充分公开要求存在“法条竞合”的情况，即技术方案因公开不充分而无法实施，既属于实用性缺陷，又属于技术方案的不充分公开。强调技术方案的“可实施性”，可以敦促人工智能发明的专利申请人尽量地挖掘技术信息，披露更多的技术背景，提供更为详细的技术操作说明。
    其次，通过强化实用性之“实施效果”，预防和控制人工智能发明的技术风险。毋庸置疑，人工智能发明能够带来积极的技术效果和巨大的经济效益，不过人工智能发明也存在着不可忽视的技术风险，包括但不限于安全风险、伦理风险和环境风险。“人工智能存在着现代性的负面影响，因此有必要采取风险措施，即预防性行为和因应性制度”，专利的实用性审查即是一个技术风险的事前监管机制。专利实用性之“能够产生积极效果”有两层含义:第一，技术方案可以产生积极的经济效益，可称其为经济实用性；第二，
        
    技术方案不会带来消极的社会效果，可称其为社会实用性或无害实用性。美国Ｓｔｏｒｙ法官最早阐释了实用性要件的社会功能，他认为“实用性这一要求的目的，在于限制邪恶和不道德发明的可专利性。发明专利不能对人类福祉、善良风俗和社会道德造成伤害。”换言之，应把经济上有用但是有害社会的发明，排斥在专利实质性要件之外，使发明真正地服务于公共利益的需求。人工智能发明并不全部都能产生积极的社会效果，某些自主生成的技术方案可能会危及人类安全、有害社会风俗、造成环境污染，而人类的介入监管能够最大限度地避免人工智能发明的技术风险，其中专利实用性之“实施效果”的审查，即是一个事前预防技术危害的风险治理机制。可以认为，有害发明的“可专利主题排除”与专利申请案中的无害实用性审查，共同组成了防范人工智能发明技术风险的安全阀。
    最后，通过要求技术方案产业用途的具体性和实际性，区分科学发现与科技发明，提高人工智能发明专利的产业转化率。生物、化学、医药等前沿科技的发展，模糊了科学发现与技术发明之间的界限，而实用性审查有助于区分基础研究与应用研究。当下人工智能技术被广泛应用在前沿技术领域，例如作为人工智能进化算法的一种，基因编程被应用于复杂的生物技术研究领域。遗传算法会按照要求对基因进行排列组合，不停地反复实验，一直持续到符合实验目标结果的出现。可以预见，得到人工智能技术加持的前沿科技将会快速发展，原有的科学发现与技术发明界限模糊的问题也会被放大，因此人工智能发明专利申请的实用性审查很有必要。另外，人工智能的自主发明可能会超越人类当前的认知能力，也即部分人工智能发明具有何种技术意义、能够以何种方式予以应用尚属未知。如果任凭这样的技术方案申请专利，并被用于“跑马圈地”，独占广阔的未知的知识领域，则会阻碍科学技术的发展。对此，美国专利商标局的实用性审查标准的变化值得我们借鉴。为了应对生物医药技术的新发展，美国专利商标局在判例法的基础上，将实用性审查标准归纳为具体实用性和实际实用性。前者要求申请专利的技术方案能够为社会公众提供一种界定清晰的具体益处；后者强调申请专利的技术方案必须展示其在当前的条件下对社会公众有用处，而不是证明其在进一步研究之后会对未来社会产生效益。在人工智能发明时代，强调专利技术方案的具体化用途和实际性用处，一方面可以有效地区别科学发现和科技发明，从而保证相关领域内基础研究的开展；另一方面也可以提升人工智能发明的专利质量，从而提高人工智能发明专利的产业转化率。
    五、研究结论:人工智能时代专利法的价值取向和政策立场
    人工智能已经成为全球新一轮科技革命和产业变革的着力点。面向未来时代的专利法规范构成，应以促进人工智能技术发展和规制人工智能社会风险为主题，即在“正义”这一最高法价值指引之下，以“创新”和“安全”作为专利制度的基本法价值观，对客体制度、主体制度、授权制度等进行审视，或维系、或调整、或重构，以回应人工智能时代的法律挑战。一方面，专利法应充分发挥其“创新之法”和“产业之法”的制度功能，通过法律创新和法治实践创新，即扩充专利授权客体范围、保障产业主体利益、调整专利授权的“三性”判断标准，来实现“创新发展”的法价值目标。另一方面，专利法也要秉持法律的安全价值观，从时代理性和社会理性出发，通过设置专利客体的排除领域，以及适用禁止权利滥用、限制权利行使等制度规则，消解人工智能技术的潜在危害。
    作者：吴汉东，中南财经政法大学文澜资深教授。
    来源：《当代法学》2019年第4期。