人工智能知识产权保护的现状与前瞻
知识产权制度是科技和产业发展的产物。而今，人工智能成为最新科技前沿的代名词，它是人类科技累积到一定程度，在互联网和大数据的直接推动下应运而生的。人工智能时代的到来，为知识产权保护带来新的课题。毋庸置疑，人工智能虽来势凶猛、前景无限，但无论是技术研发还是产业化都还处于发展初期，真正的实质性发展和产业化普及尚需时日。人工智能发展对当前知识产权保护虽已有所冲击，但还都是局部的和浅层的，尚未达到要求知识产权制度进行深刻和全面变革的程度。当然，理论研究需要未雨绸缪，需要具有预见性和超前性。当前，人工智能知识产权保护问题受到热议，有不少法理和方法上的前瞻性探索为研究者开辟了一系列想象空间。本文主要就人工智能知识产权保护的一些理念和态度问题提出一些思考。
制度应对：积极容纳与谨慎颠覆
在对人工智能问题的诸多探讨中，不乏所谓“人工智能正在颠覆现有知识产权制度的哲学认知和制度标准”之类的说法。尽管“未来已来”的人工智能确实正在产生新的保护客体（如数据产品），创造新的保护领域（如算法的竞争法调整问题），以及带来保护标准的适应（如算法的专利授权标准），但简单断言人工智能对于知识产权制度形成颠覆还为时尚早。
历史地看，知识产权制度历经300余年，总是不断受到新科技和新产业的冲击，虽在制度上不断完善和理念上不断更新，但基本体系是相对稳定、稳步变化的，革新和变化更多是在保持基本体系稳定的前提下逐步完成，而不是动辄发生颠覆性改变。例如，版权制度产生于传统的手工制书时代，后来随着印刷和传播技术的发展屡受冲击，使得版权制度不断扩容，不断增设新内容和拓展新边界，但新的拓展都是在原制度的基础之上，通常不轻易颠覆基础性制度。再如，印刷术的产生催生了复制权；广播电视技术的发展催生了传播权；互联网技术使版权保护从纸质时代进入数字时代，催生了信息网络传播权；等等。但是，每一次制度创新都是在原制度之上的变革、扩展和丰富。只是经过相当长的历史时期进行回望时，屡经阶段性变化的法律制度与最初相比可能发生了翻天覆地的变革，而这种变革恰恰是在长期历史过程中累积形成的。
有人认为，人工智能的出现不同于以往任何技术对于知识产权制度的冲击。这种断言为时尚早。尽管机器人、智能创作、算法、大数据等新概念新术语令人眼花缭乱，但现有法律体系具有足够的容纳力，对新客体进行审时度势的调整。司法实践中已经出现的数据产品案、人工智能生成物著作权案等涉人工智能案，都采取了此类裁判态度。
概括而言，涉及人工智能的冲击与解决的情形有以下几种：其一，现有制度的自然涵盖。如算法的专利保护，无非是在现有专利授权标准之下，根据促进人工智能发展的需求，划分出可授予专利的“技术方案”和不具有可专利性的“智力规则”。利用人工智能创作的作品，基本上仍然纳入现行著作权主体和客体进行衡量。数据产品已纳入民法总则和反不正当竞争法的调整。其二，在发展中谨慎应对。例如，大数据背景下的数据产品涉及的利益关系复杂，民法总则尚未直接将其定位为民事权利，但实践中已产生保护的需求，当前的司法充分发挥反不正当竞争法的“权利孵化器”的作用，先肯定数据产品为受保护的法益，并依法给予保护。数据产品能否和如何上升为权利，仍有进一步探索的空间。其三，在现有制度之外开辟新领域。即在上述路径不能容纳时进行制度创设，这种情形多少有些颠覆性。总之，对于人工智能带来的知识产权保护新问题，在现有法律框架下应对的基本态度是积极容纳、谨慎颠覆。
科技创新与产业发展：制度变革的决定性力量
人工智能知识产权保护制度的架构和设计必然服从于和服务于创新与发展的现实需求。实践中，当知识产权法律规则适应科技创新和产业发展需求时，法律规则具有规范其发展的功能；反之，科技创新和产业发展必然以各种方式突破现有制度藩篱，最终建立新的适应性制度，实现制度规则的除旧布新。可见，知识产权保护的制度设计应充分体现科技创新和产业发展的需求，为创新和发展创造空间。例如，在信息高速公路和互联网兴起之初，美国克林顿政府曾发布绿皮书，试图沿着着重强化版权保护的旧轨道和原思路，呼吁在互联网环境下着重加强版权保护。但是，互联网环境迎来了权利人、网络服务提供者和社会公众的新利益格局，尤其是科技创新和产业利益的保护受到突出关注。在新旧各方利益博弈之下出台的数字千年版权法创设了避风港、红旗标准、通知删除规则等新的制度设计。这些新的制度设计，显然不是从已有法理推论而来，而是立法者依据现实情况的变化，综合考虑科技创新和产业发展需要作出的法律回应。同样，人工智能的知识产权保护也必须充分考虑科技创新和产业发展的需求。
知识产权具有独特的利益平衡机制，其最根本的利益平衡是权利保护与公有领域的比例关系，即以最大化创新激励为公约数，合理确定权利保护的边界和强度，留下必要的公共空间，以确保创新的可持续性。例如，软件发展初期，20世纪70年代美国曾经就软件能否纳入版权保护进行过讨论，为解决该问题美国国会还专门成立“版权作品新技术使用国家委员会”，提出了采取旧瓶装新酒的方式，将计算机程序视为文字作品进行保护的研究报告。计算机软件中的语言表达显然迥异于传统的文字作品，美国将计算机软件作为文字作品进行版权保护，显然主要不是由传统版权法理推论而来，而是主要考虑到，填补对计算机软件进行版权保护的法律空白，有助于促进计算机技术和软件产业发展。此后，这种做法被写进了WTO项下的TRIPs协定。在今天，人工智能的发展催生了知识产权保护新议题，在确定是否以及如何保护的态度时，立法者的利益平衡考量也必须以是否有利于人工智能科技创新和产业发展为前提。例如，人工智能创作物的可版权性问题情况复杂，有的创作物存在较多的人的干预因素，有的则更多是人工智能本身创作的。以人工智能作为工具的创作物，其可版权性更适宜以现有的法律标准进行衡量。但对于人工智能独自完成的创作物的可版权性问题，应当以更好地处理权利保护与公有领域的关系，以及如何更有利于激励创新和促进产业发展的需要，决定是否保护和如何保护。如果将纯属人工智能创作物的“作品”纳入公有领域更利于创新和发展，可以否定其可版权性；否则，可以进行保护。
现阶段，人工智能科技和产业涉及的知识产权保护仍主要是在现有制度体系内完成，更多是解决现有制度如何适应和适用问题。在现有制度框架内，首先是纳入和兼容，在无法纳入和兼容时进行零星的或者局部的创新和突破，对于现有制度的革命性颠覆很少发生。总之，既不能保守和墨守成规，又不能盲目冒进，而必须以需求为基础和实事求是。该突破时毫不犹豫突破，无需突破和颠覆时仍应进行兼容性和调适性适用。
实现自然人利益：人工智能知识产权保护的关键
人工智能是对于当今更具有人或者超人色彩的智能科技发展阶段、技术、产物和趋向的一种定义和表达，但无论如何，其毕竟是人类科技发展的一个阶段、过程和趋向，是人类主导之下的一种科技进步和成就。无论当前对于人工智能的“智力”和“创造力”有多么新鲜和惊人的描述与预测，无论人工智能的前景是恐怖还是诱人，人工智能的知识产权保护都需要以人为核心。在知识产权保护制度设计中，应当以人的需求为主导。与任何既有法律体系一样，自然人仍是人工智能知识产权保护制度最核心最根本的法律主体。自然人以外的法律主体和制度设计，都必须服务于人类的利益需求。
例如，国内外知识产权法学界正在热议机器人是否具有主体资格问题，如具有深度学习、思考和创造能力的机器人是否可以成为权利主体，赋予其法律人格，从而使其能够享有著作权、专利权等知识产权问题。譬如，英美等国家的哲学家、科学家和法学家正在讨论能否赋予机器人虚拟的法律人格。2016年欧盟委员会法律事务委员会向欧盟委员会动议，将最先进的自动化机器人的身份定位为“电子人”，赋予其特定权利义务。2017年沙特甚至石破天惊地授予智能机器人“索菲亚”公民资格。但是，无论这些讨论和做法如何喧嚣，在以自然人为中心的制度设计框架之下，即便是需要拟制的人，如法人，归根结底都是人类的工具，最终都是自然人实现利益最大化的制度设计。在人工智能时代，是否赋予机器人以法律上的人格，也必然以是否为促进科技创新和产业发展所必需为根本标准。即便是赋予机器人知识产权主体资格，也不过是借此更好地实现自然人的利益，使之成为更好实现人类利益的制度工具。
（作者：孔祥俊，系上海交通大学讲席教授、凯原法学院院长、知识产权与竞争法研究院院长）
知识产权
原标题：知识产权|机遇与挑战：人工智能的知识产权法律问题【中国科讯】文/特约记者向鹏
人工智能作为新的数字疆界，正在成为经济发展的新引擎和新一轮产业变革的核心驱动力，它将引起科技、经济和社会的巨大变化，改变人们生产和分配商品及服务的模式，也将改变人们的工作和生活方式。近年来，中国人工智能产业化发展迅速，其企业数量、融资规模均居全球第二，成为人工智能产业化大国之一。
随着人工智能技术的广泛使用，专利、外观设计、文学和艺术作品等固有的知识产权概念已经在悄然发生改变，这是由人工智能技术和数字经济共同发展带来的。例如，生命科学产生的海量数据具有重要价值但不是传统意义上的发明；美联社将把人工智能应用到新闻写作中，微软公司的人工智能“小冰”写出《阳光失去了玻璃窗》这首诗。此外，人工智能创造出的绘画、音乐等作品也越来越多，这类作品在传统意义上具有著作权，但由人工智能创作产生的作品是否拥有著作权？与之相关的权利和义务有哪些？这些都值得探讨。
近年来，WIPO（世界知识产权组织）也在持续关注人工智能的知识产权问题，先后围绕“人工智能发明人的身份和所有权确定”“人工智能创造物的可专利性，以及可专利性指南如何修改”“如何判定人工智能的创造”“人工智能的专利公开”“人工智能是否需要授予专利”“人工智能的著作权及其权属”“人工智能的侵权责任”“人工智能的数据相关权利”等话题展开了多次对话和讨论。
事实上，这也是目前各个国家在人工智能的知识产权方面所讨论的核心话题。教育部人文社科重点研究基地武汉大学信息资源研究中心副主任、武汉大学信息管理学院教授冉从敬在中国科学院文献情报中心主办的“人工智能领域专利诉讼及高价值专利培育”系列培训上，从多角度剖析当前人工智能领域的知识产权问题。
人工智能知识产权获国际社会关注和重视
2016年10月，美国奥巴马政府颁布了《国家人工智能研究和发展战略计划》，从人工智能研究投资、人机协作开发、人工智能伦理法律以及社会影响、人工智能系统的安全、公共数据集、人工智能评估标准、人工智能研发人员等七个方面制订了发展规划；2019年，特朗普政府对该计划进行了更新，在重新阐述了上述七大领域的基础上，增加了“公司伙伴关系”这项战略。这两个版本的计划对人工智能的法律和伦理问题进行了不同的研究。
欧盟在2016年发布了《人工智能立法动议》，率先对人工智能的法律身份及其著作权、专利权等进行了讨论。2018年12月，欧盟发布了“人工智能协调计划”，涉及人工智能的投资、数据、人才和道德伦理问题，进一步关注和重视人工智能的知识产权。
展开全文英国在2013年已将人工智能列入国家级科研计划，2014年出台了《人工智能2020国家战略》，之后又相继出台了产业战略、人工智能领域行动等。英国知识产权局就人工智能和知识产权问题面向公众征集意见并发布了报告，报告中聚焦了很多有关人工智能和知识产权相关的议题，对其他国家来讲具有一定的借鉴意义。
日本于2016年提出了“社会5.0”战略，将人工智能作为实现超智能社会的核心，先后发布了《日本下一代人工智能促进战略》《人工智能技术战略》等。2019年，在人工智能的人才数据伦理问题的基础，日本提出了AI战略，设定了人才产业竞争技术体系国际化等战略目标。
据智慧芽数据观察，提及“人工智能”的专利在全世界有43万多件，其中中国有超过12万件。人工智能充分挖掘了知识产权大数据中的信息价值，促进了知识产权的发展和与时俱进，能够催生高质量的知识产权创造。
本文摘自《高科技与产业化》
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责任编辑：商标法追赶人工智能的步伐
商标法追赶人工智能的步伐？2020年6月
李·柯蒂斯和蕾切尔·普拉茨，HGF律师事务所特许商标律师，英国曼彻斯特
人工智能(AI)有可能对我们生活的方方面面产生影响，目前针对这一话题众说纷纭。然而，尽管媒体广泛宣传人工智能，声称人工智能具有革命意义，但从短期来看，人工智能对我们生活的影响可能相对有限。
人工智能对消费者购买产品服务的方式有何长期影响，对商标法会产生何种连锁反应，这些问题往往无人关注。大多数评论着重于AI对专利、版权和外观设计法的影响。（图片：anyaberkut/GettyImages）正如从事科研的美国未来学家罗伊·阿玛拉所称，“我们往往高估技术的短期影响，而低估其长期影响。”
人工智能对消费者购买产品服务的方式有何长期影响，对商标法会产生何种连锁反应，这些问题往往无人关注。大多数评论着重于人工智能对专利、版权和外观设计法的影响。
我们的购物方式：时代变迁商标法的基本原则在维多利亚时期已经形成，那时的店员会建议消费者选择购买哪种产品，如同消费者和产品之间的“过滤器”，很大程度上不受品牌影响。（图片：benoitb/GettyImages）你可能觉得我们购买产品和服务的方式始终如一，但事实并非如此；我们购买产品和服务的方式多年来一直在变化。
想想19世纪人们的购物方式，商标法的基本原则就在那时形成。毫无疑问，人们脑海里会浮现一家维多利亚式传统商店，摆满商品的玻璃柜台前站着一位店员。
那时的店员如同消费者和产品之间的“过滤器”，很大程度上不受品牌影响。在这个过程中，只有店员了解在售产品，消费者购买产品时店员通常会提出建议。
人工智能对消费者购买产品服务的方式有何长期影响，对商标法会产生何种连锁反应，这些问题往往无人关注。
随着现代超市的出现，消费者独立决策，不再受惠于消费者和产品之间的过滤器（店员），因为所有在售产品对消费者可见。（图片：GeorgeMarks/GettyImages）随着现代超市的出现，维多利亚式购物发生剧变，消费者独立决策，不再受惠于消费者和产品之间的过滤器（店员）。
此外，在这种模式下，消费者已经了解或者有机会了解超市销售的所有产品，因为店中所有在售产品对消费者可见。
随后，产品品牌日益突出，品牌直接向消费者提供附加信息，通过名称发音、视觉效果或概念等形式影响消费者。
在现代超市中，品牌有效取代维多利亚式店员，基本起到与消费者直接沟通的作用。
互联网进一步改变购物习惯社交媒体革命带来影响消费者的新方法，亲朋好友“点赞”成为购物决策的重要因素之一。（图片：ElenaBrovko/GettyImages）随着网上购物的出现，购物流程再度改变。消费者可购买的产品呈指数性增长，产品信息和消费者的知识也随之增长。
同样，在消费者和产品之间没有过滤器；消费者完全掌握购物决策权。社交媒体革命带来影响消费者的新方法，亲朋好友“点赞”成为购物决策的重要因素之一。
随着名人和体育明星等“外部”影响者登场，“点赞”变得更加重要。
影响购物流程的因素有消费者所能获取的信息，以及购物由谁决策，或者说实际上由什么来决策。而人工智能影响消费者可获取的信息及其购物决策。
亚马逊Alexa、谷歌家庭、消费者聊天机器人等AI应用，Mona和AmazonDash等AI个人购物助手和Pepper这样的AI机器人助手出现后，购物流程的结构可以说又有变化。从许多方面来说，推出AI应用意味着购物流程回到旧的维多利亚模式，同时又存在一些重要区别。
随着网上购物的出现，购物流程再度改变。消费者可购买的产品呈指数性增长，产品信息和消费者的知识也随之增长。（图片：AndreyPopov/GettyImages）AI对购物决策的影响尽管消费者对AI应用的利用仍然相对有限，但大多数消费者都曾经用过某种形式的AI应用，比如亚马逊网站和其他线上零售平台上出现的产品推荐系统。在这种环境下，AI应用有效充当消费者、产品和品牌之间的过滤器，根据过往购物决策向消费者提出个性化建议。
AI应用对于商标侵权诉讼中“普通消费者”身份的界定和责任问题也有重要影响。
许多消费者不会将购物决策委托给亚马逊Alexa这样的AI应用。然而，AI应用（而非消费者）能够获取在售产品的一切可用信息，因此可以起到类似私人买手的作用。从这个角度而言，消费者有可能完全将购物决策委托给AI应用，而AI应用主要根据消费者过往购物情况来决策。
在《哈佛商业评论》2019年5月刊的一篇文章中，尼古拉·西格尔科夫和克里斯蒂安·特维舍将这种产品呈现模式称为“自动执行”。该刊之前于2017年10月发表的一篇文章中，作者阿贾伊·阿格拉沃尔、乔舒亚·甘斯和阿维·戈德法布提到自动执行模式，它完全颠覆传统购物流程，从“先购物后运输”模式转变为“先运输后购物”。零售不再单纯“回应”消费者需求；人工智能时代趋向“预测零售”。
人工智能时代，零售不再单纯“回应”消费者需求；趋向“预测零售”，AI应用在消费者和品牌之间形成过滤器。商标法概念方面因此出现一些有趣问题，例如“售后混淆”等等。（图片：AndreyPopov/GettyImages）预测零售模式仍处于初级阶段。要想真正受到欢迎，此类零售模式必须足够准确，以避免大量退货带来的经济问题，快时尚行业已经因此饱受困扰。然而，这种零售模式在商标法概念方面提出一些有趣问题，例如“售后混淆”等等。如果某人没有参与品牌产品的购买过程，那么根据定义，此人只能在收到产品的环节感到混淆，而非销售环节。传统形式的售后混淆涉及第三方，而不是购买者，但预测零售可能预示着消费者会遇到新形式的售后混淆。
即使消费者没有将购买决策委托给AI应用，AI也会影响消费者看待市场、产品和品牌的方式，因为亚马逊Alexa这类AI应用在消费者购物搜索时平均会推荐三种产品。消费者并不了解市场上所有产品，因此即使最终亲自作出购物决策，他们面对的产品选择相对有限。AI应用再度在消费者和品牌之间形成过滤器。
那么，这与商标法有何关联？上述情况对商标法及其运用具有重大影响。毕竟，商标法涉及购物流程、购物方式以及消费者与品牌之间的互动。
影响购物流程的因素有消费者所能获取的信息，以及购物由谁决策，或者说实际上由什么来决策。而人工智能影响消费者可获取的信息及其购物决策。
在零售方面，AI也引发一些重要问题，涉及比较广告和影响者的相关法规。
此外，商标法的主要基础是人性弱点的概念。把“人性”和“弱点”从商标法中剔除之后还能剩下什么？
某些商标法基本原则涉及人性弱点，如“不完整回忆”、“混淆”、“商标含糊不清”，以及商标的视听效果、概念影响和相互比较。随着超市购物的兴起，商标法的这些方面得到加强，但人工智能崛起后，由于个人消费者面临的产品选择减少，或者至少产品品牌选择减少，又有可能变得不那么重要。
AI应用对于商标侵权诉讼中“普通消费者”身份的界定和责任问题也有重要影响。当某AI应用在很少或没有与人互动的情况下购买产品，这里的普通消费者指谁？或者更重要的是，指什么？导致商标侵权的购买行为应当由谁或者什么负责？
与AI及商标侵权有关的判例法尽管据我们所知尚无任何商标侵权案件直接涉及AI和赔偿责任问题，但关于这项新技术，可以运用过去十年欧盟法院（CJEU）审理的一些案件来阐明问题。
路易威登诉谷歌法国一案涉及关键词广告和谷歌AdWords系统自动选择此类关键词的问题，判决认定谷歌若非主动参与关键词广告系统则无须承担商标侵权责任。此外，欧莱雅诉eBay案涉及eBay线上销售假冒商品，同样判决eBay若未主动意识到侵权行为则无须承担商标侵权责任。在Coty公司诉亚马逊一案中也有类似论证。因此，如果AI应用提供商有类似于谷歌和eBay两案描述的下架程序，落实到位，并且没有注意到侵权行为，那么他们就不会因侵权行为被追究责任。
然而，有两宗案例表明，如果AI提供商在任何潜在侵权行为中牵扯更多，则有可能要承担法律责任。英国高等法院审理的CosmeticWarriors公司及Lush公司诉亚马逊英国公司和亚马逊欧盟公司一案判定亚马逊对商标使用侵权负有法律责任，因为商标所触发的该公司网站链接并不包含所提到的品牌产品，因而消费者无法判断在售产品是否属于品牌所有者。此外，德国联邦法院审理的一系列涉及OrtliebSportartikel公司的案件判定亚马逊有责任，因为搜索“Ortlieb”一词时，依据产品详情中是否出现该词以及过往消费者行为会触发亚马逊德国网站的广告，而这是AI应用的一个关键部分。法院的理由是，消费者会预期有且只有Ortlieb产品在售，因此受到“制约”。以马库斯·罗维宁的IPKat博客为首，有推测称这一逻辑可适用于所谓的在线产品列表广告（PLA），即搜索提供商根据过往搜索行为主动触发广告，类似于过去的消费者购物行为，对于基于AI的购物推荐和决策这也是主要驱动因素之一。
人工智能与比较广告：考虑因素在零售方面，AI也引发一些重要问题，涉及比较广告和影响者的相关法规。根据定义，亚马逊Alexa等AI应用属于“影响者”。消费者购物时Alexa平均推荐三种产品以供选择，通常是畅销品牌、亚马逊自有品牌以及受消费者过往购物决策影响的产品。即使AI应用本身没有受到委托进行购物决策，根据定义，它也确实“影响”了购物决策。如果认定这一点，AI应用是否应受制于影响者营销的相关监管框架？
在零售方面，AI也引发一些重要问题，涉及比较广告和影响者的相关法规。（图片：Kinwun/GettyImages）在这种情况下，AI应用的产品推荐应被明确界定为某种形式的推销。如果AI应用根据有利于AI提供商的标准（如产品利润率）推荐产品，而不是与消费者过往偏好直接相关的标准，那么这个问题就会更加重要。
此外，AI应用还有可能参与比较广告。如果消费者向AI应用咨询某种产品，该应用有可能向有竞争关系的产品供应商收费，为消费者推荐“替代”产品。这可以同线上关键词广告相提并论，关键词搜索的投标过程中已经出现了比较广告的问题。
语音搜索受到欢迎：对商标的影响AI应用的兴起预示着语音搜索的潜力，这一点广告业并未忽视。有预测称，五年内会有30%到50%的产品搜索将通过语音而不是文字进行。尽管这些预测可能有所夸大，但零售市场的某些领域，比如消费品市场，可能会受到语音搜索的显著影响。
有预测称，五年内会有30%到50%的产品搜索将通过语音而不是文字进行。这有可能引发文字搜索曾遇到的类似问题。商标视觉特点的重要性预期也会下降，更多侧重于发音特点和概念比较。（图片：kyonntra/GettyImages）语音搜索词投标的出现和兴起将引发与文字搜索类似的问题。此外，由于语音搜索量超过文字搜索，商标的发音特点、视觉特点和概念比较之间的关系将发生变化。商标视觉特点的重要性会下降，未来更多侧重于发音特点和概念比较。这可以等同于维多利亚购物模式让位于超市购物时发生的变化。
此外，尽管没有就比较广告问题做出最终裁决，英国Interflora公司诉谷歌的关键词广告一案未提及欧盟关于误导性和比较广告的指令（指令2006.114/EC），对此阿诺德大法官确实感到意外。或许涉及AI应用参与比较广告的案例会正面处理这一问题。
那么现状如何？人工智能不会对世界产生最近媒体热点所担心或盼望的那种短期或中期影响，但它确实离我们越来越近。人工智能可能产生突出影响的领域之一就是购物方式，顾名思义，这对于商标法而言意义重大。若拍摄新版《卡萨布兰卡》，亨弗莱·鲍嘉或许会对英格丽·褒曼这样说：人工智能正在改变商标法，或许不是今天也不是明天，但不会等太久，你的余生也会从此不同。
产权组织、知识产权与人工智能随着世界各地的政策制订者逐渐认识到人工智能对经济和社会的广泛影响，产权组织及其成员国开始研究专属知识产权领域的人工智能问题，分析人工智能对知识产权管理和知识产权政策的影响。2019年9月知识产权与人工智能产权组织对话会第一届会议以及2019年12月至2020年2月人工智能与知识产权政策公众评议之后，产权组织编写完成经修订的关于知识产权和人工智能问题的议题文件，涵盖商标法相关问题，将在2020年7月7日至9日举行的知识产权与人工智能产权组织对话会第二届会议上讨论。
人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）
英国就人工智能与知识产权关系问题征集公众意见
原标题：英国就人工智能与知识产权关系问题征集公众意见知识产权对于经济的正常运转而言至关重要。英国一直在努力确保其知识产权制度能够适应新技术所带来的挑战。该国支持研发密集型产业的发展，鼓励新技术领域的转型增长，并希望在人工智能和数据革命领域取得成果。近期，英国知识产权局（UKIPO）就人工智能与知识产权问题面向公众征集意见。
人工智能和机器学习正在改变全球的经济，并已成为人们生活中不可或缺的一部分。这些技术会对人们的工作场所、居住环境、交通以及医疗保健产生一定的影响。
人工智能没有统一的定义。英国政府将人工智能定义为：有能力执行需要人类智力（例如视觉感知、语音识别和语言翻译）的任务的技术。
此次意见征求活动使用了上述定义，没有涉及人工智能超级智能（AIsuperintelligence）或人工智能作为法人实体等概念的影响。
此次活动的内容包括人工智能对知识产权政策可能产生的影响以及知识产权在中短期内可能对人工智能产生的影响。此外，此次意见征集活动还阐明了知识产权框架与人工智能的关系，提出了对人工智能和知识产权政策的未来至关重要的一系列问题。
此次意见征集活动共涉及5个部分的内容：
－专利；
－版权及邻接权；
－外观设计；
－商标；
－商业机密。
这些部分列出了法律和政策背景，提出了有关人工智能与知识产权的关系的一系列问题。
人工智能技术在打击假冒和盗版方面也发挥着十分重要的作用。此次意见征集活动主要强调了人工智能与上述知识产权的关系，并未涉及使用人工智能技术来打击知识产权侵权这一问题。但是，UKIPO支持权利人使用此类技术来打击知识产权侵权行为。
此外，UKIPO的《2019－2020年战略规划》（CorporatePlan2019-2020）对数字化转型计划作出了规定。这将为客户提供更加完善的服务，并为该知识产权机构的员工提供改进的工具。从长远来看，UKIPO期望人工智能将在数字化转型计划中发挥作用。但是，这不属于此次意见征集活动的范围。
（编译自www.gov.uk）返回搜狐，查看更多
责任编辑：什么是深度学习它与机器学习和人工智能的关系是什么
深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建和训练深层神经网络模型来实现自动化学习和模式识别。深度学习模型由多层神经网络组成，每一层都通过学习从数据中提取特征来逐步进行高级表征的学习。深度学习的核心思想是使用大规模的标记数据和反向传播算法来优化模型的权重和偏置，以最大程度地拟合训练数据并实现准确的预测和推理。
机器学习是一种广泛的人工智能领域，旨在开发算法和技术，使计算机能够从数据中自动学习并做出决策或预测。机器学习的主要目标是设计和开发可以从经验中学习的模型，以便对新数据进行预测或决策。深度学习是机器学习中的一种方法，通过构建深层神经网络模型来实现学习和预测任务。
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发能够模仿人类智能行为的算法和系统。人工智能的目标是使机器能够执行智能任务，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。机器学习和深度学习是实现人工智能的关键技术之一，通过数据驱动的学习和模式识别来实现智能决策和预测能力。
因此，可以说深度学习是机器学习的一个分支，机器学习是实现人工智能的重要方法之一。深度学习通过构建和训练深层神经网络来实现自动化的学习和模式识别，为解决复杂的问题提供了强大的能力，并在许多领域取得了显著的成果。
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