康德哲学视点下人工智能生成物的著作权问题探讨/李扬 李晓宇
原发表于《法学杂志》2018年第9期
内容提要:康德“主客体统一认识论”和“人是目的”哲学视点下，无论人工智能发展到何种阶段，都只能作为人利用的客体和工具处理，而不能将其拟制为与人享有平等地位的法律主体。以此为前提，人工智能生成物应当作为人利用人工智能创作的作品并按照现行著作权法关于作品的构成要件判断其独创性。在人工智能生成物构成作品的情况下，应按照现行著作权法关于著作权归属的原则处理其权利归属，即人工智能生成物的著作权原则上归属于利用人工智能进行作品创作的作者(自然人或者法人或者非法人单位)，例外情况下属于雇主或者委托人。
关键词:康德哲学；人工智能生成物；主体资格；法律属性；权利分配
传统意义上，机械作为人类创作的辅助工具，替代或减轻人的体力劳动。计算机、互联网、大数据、基因工程、神经学科等科学技术的发展使得机械替代或减轻人的脑力劳动成为可能，人工智能时代随之拉开序幕。至今世界上并不存在一个认识统一的、明确的人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)概念，其大意是指一套试图使机器能够像人一样从事某些特定活动的计算机和机器系统。目前人工智能在日常生活中已经得到应用，如下棋、诗歌写作、模式识别、司法适用、智能驾驶、新闻稿撰写、医疗、绘画、图像处理、决策咨询、专家系统和机器学习等。《国务院关于印发新一代人工智能发展规划》《“互联网”+人工智能三年行动实施方案》《智能制造2025》已经将发展人工智能提高到国家战略层面。可以预计，随着人工智能技术的进一步发展和应用，人类社会的生产和生活方式将发生某些本质上的变化。
历史证明，每逢科技发生重大突破，著作权法均会受到重大影响。诗歌、绘画、新闻稿等大量人工智能生成物的出现，迫使著作权法不得不就以下问题作出回应:人工智能生成物能否构成著作权法上具有独创性的作品?如果人工智能生成物构成著作权法上具有独创性的作品，其著作权应当归属于人工智能还是人?如果应当归属人，那么应当归属于人工智能的设计者、所有者、操作者抑或是别的主体?对这些问题，学界已经有了一些研究成果，但这些研究成果仅限于从形而下的角度研究人工智能生成物的著作权问题，欠缺哲学高度，因而真正认识并解决上述问题的能力有限。本文试图在康德主客体统一认识论和“人是目的”的哲学命题视点下，从形而上的角度探讨人工智能生成物引发的著作权问题。笔者认为，为了解决人工智能生成物是否构成著作权法意义上具有独创性的作品及其著作权归属等问题，首先必须在康德主客体统一认识论和“人是目的”的哲学命题下解决人和人工智能的主客体关系以及目的和手段的关系问题。这个问题解决好之后，作为形而下的人工智能生成物的著作权问题也就迎刃而解了。
一、康德哲学视点下对人工智能“主体性”和“目的性”的批判
康德作为德国古典哲学的奠基人，其哲学思想不但实现了“以人为中心”的哥白尼式革命，确立了“人居于主体地位”的中心思想，而且构建了主客体统一的认识论体系。[1]在西方哲学发展史上，康德1781年出版的《纯粹理性批判》一书开启了“以人为本”理论研究，捍卫了人的自由、尊严与理性。[2]“理性”“自由”“自我意识”三者在康德哲学中处于重要地位。其一，理性是康德哲学的核心，它既涵盖了基础判断力与演绎推理在内的能力，又包含理论与实践的理性。康德对理性的认识源于对理性与自由二者关系的探索，理性使人与动物得以区分开来。[3]康德认为，理性是人与物最本质的区别，没有理性的东西只具备一种相对价值，是一种手段;理性的人才是目的。[4]理性是人认识过程的最高阶段，感性、知性与理性是人认识能力的三个层次。其中，感性是内感官中的心灵与心理状态。[5]其二，自由是人性的本质，享有自由是人拥有尊严的前提，体现人由自己意志选择的能力。[6]人作为主体应当是自由、独立的，在认识论中人才是中心而非自然，人应为自然立法。康德的“人为自然立法”，确立了人的“主体性”原则。[7]康德“主体性”原则的确立反映了人的自我意识觉醒在文艺复兴以后所达到的最高程度。[8]其三，自我意识(自我观念)是人所具备的，是主体对认识对象一种有选择的、有目的的认识活动，表明人高于地球上其他一切非理性动物，人处于支配与处置地位，人与动物在等级与尊严上截然不同。[9]康德把欧洲近代自我意识理论发展推进到了以人的自我作为主体、以主客体关系作为人类认识主线的新型理论上来。[10]自我意识觉醒，人才会以理性的尺度对现实对象展开批判，去创造新世界。在上述认识论体系基础上，1785年康德出版了《道德形而上学原理》一书。在该著作中，康德从人的行动出发提出并系统阐述了其“人是目的”的哲学命题。
按照康德的说法，人的行动包含两个不同侧面的关系。一是人与物的关系。康德认为世界存在两种不同的“存在者”。一种是无理性的存在者，即“事物”(Sachen)，其依自然的意志而存在，与人的意志无关，只具有相对价值，只能作为“手段”(Mittel)。另一种是理性的存在者，即“人”(Personen)，他们具有绝对价值，他们的本性凸显为“目的本身”(Zweckeansichselbst)。[11]康德指出:“这就不仅仅是其实存作为我们的行动的结果而对于我们来说具有一种价值的那些主观的目的，而是客观目的，亦即其存在自身就是目的的东西，而且是一种无法用任何其他目的来取代的目的，别的东西都应当仅仅作为手段来为它服务，因为若不然，就根本不能发现任何具有绝对价值的东西。”[12]换句话说，在康德看来，“在人与物的关系上，物只具有相对的价值，因而永远只能作为手段，而人作为绝对价值则不但是主观目的，而且也是客观目的，因为其存在自身就是目的。”[13]二是人与人的关系。康德指出，每个人都是理性存在者，都作为目的自身而存在，“因此，实践的命令式将是这样的:你要如此行动，即无论是你的人格中的人性，还是其他任何一个人的人格中的人性，你在任何时候都同时当作目的，绝不仅仅当作手段(niemalsblossalsMittel)来使用。”[14]也就是说，一个人的行为，无论是针对自己还是针对别人，他必须同时把自己和别人都尊为目的。
概而言之，康德认为，在人与物的关系上，物只是手段，人才是目的。在人与人的关系上，人应当把每一个理性的存在者，包括自己或他人，视为目的。在康德之后，费希特、黑格尔、马克思等人进一步发扬了其“人是目的”的思想。费希特认为，人作为能动的主体，是有目的、有意识的自然存在物。在个人与他人的关系中，不仅仅个人是目的，他人也是终极目的，而不是手段。[15]黑格尔在他的《历史哲学》中提到，人类自身具有目的，缘由在于人类自身具有“理性”的东西，又把它的活动和自决的力量称作“自由”。[16]黑格尔在《逻辑学》中进一步论证了目的与手段的关系。他认为手段从属于目的，力求使手段体现并实现目的的价值;目的通过手段扬弃客观而达到主观、客观的统一。这说明人作为主体在与客体交往的过程中，主体利用与改造客体，将客体视为工具。马克思则指出，“人是目的”的实现是一个漫长且曲折的历史进程，“创造这一切、拥有这一切并为这一切而斗争的，不是‘历史’，而正是人，现实的、活生生的人，但历史并不是把人当做达到自己目的的工具来利用的某种特殊的人格。历史不过是追求着自己目的的人的活动而已。”[17]
康德“人的主体性”和“人是目的”的哲学命题提升了人的地位、价值、境界和操守，将人从单纯因果必然性的束缚下解放出来，完成了古典法哲学向现代法哲学转变和发展史上的革命性变革，具有不可磨灭的历史和现实意义。人正是因为有理性、自由和自我意识而区别于自然存在的物，变得神圣，成为万事万物最后的归宿或者目的，成为自在的道德主体，本身即为目的，具有绝对价值。自然界存在的物，只有对人才有价值，离开了人，所有的东西都无所谓价值。人类社会的一切道德法则不是基于其他任何目的，只是为了人本身，以人为最高的绝对目的。
笔者认为，人和人的创造物的关系，无法也不应当脱离康德上述哲学命题的限定。脱离了人自身的创造物，不管是物质的还是精神的，虽然获得了一定的独立性，但对于人而言，不可能也不应当变成道德主体，变成目的和绝对价值。将人的创造物升格为主体和目的，将人降格为客体和手段，不但创造物毫无意义，人也将变得毫无意义。以此为出发点处理人和人工智能的关系，可得出一个结论:无论人工智能发展到什么阶段，都只能作为人的客体和工具对待。如果赋予人工智能主体性和绝对目的地位，让其获得和人平起平坐的地位，甚至让其成为人和世界的主宰，让人变成其客体和奴隶，那么不但人存在于这个世界将毫无价值，这个世界本身的存在也将变得毫无意义。由此视点出发，那种认为应当赋予人工智能主体性和目的地位的观点，不但显得有些幼稚和不切实际，而且对人极端不负责任，至少在道德上应当受到谴责。
事实上，从人工智能目前的发展水平看，也还远未达到讨论是否应当赋予人工智能主体性和绝对目的的地步。我国人工智能学者认为，人类智慧最为充分的表现就是人类具有为了实现自己的目标而不断地发现问题、定义问题和解决问题的能力。其中，发现问题与定义问题的能力是人类最具创造力的能力，这种能力依托于人的想象、知识、审美、灵感等抽象的能力，因此也叫“隐性智慧能力”。解决问题的能力则是人类智慧中最具操作性的能力，主要有赖于获取信息、提炼知识、演绎智能策略和执行智能策略这样一些显性的操作能力，因此也被称为“显性智慧能力”。对比二者可知，人类的隐性智慧能力具有抽象性与神秘性的特征，对它的理解与探索非常困难。相反人类的显性智慧能力更为清晰具体，比较易于探索和理解。正因如此，当前人工智能的研究焦点在于对人类显性智慧能力的模仿与探索上，而把人类的隐性智慧能力的模仿与探索作为长远的战略目标。实际上，目前人工智能所取得的进展都是对人类显性智慧的模拟与探索，在对隐性智慧的模拟与探索上几乎无任何实质性成果。[18]理性、自由、自我意识是人获得主体性和绝对目的性的基本要件。目前的人工智能系统内所有的程序化运作都依赖研发人员的提前预设，人工智能生成物都是人类预先设计好程序、规则、算法或模板的结果，根本就没有作为主体性和绝对目的性的理性、自由和自我意识。以轰动一时并为人津津乐道的人工智能机器人AlphaGo为例，其智能也需要编程人员使用深度学习的算法预先介入，通过海量自我对局训练学习规律，根据学习价值函数判断每种走法的优劣，寻找下一步棋子的最优策略。最优策略需要编程人员预先介入，不能由人工智能独立完成，而且只是一种算法的结果，并非源于机器的独立意识。
至今，人工智能还没有独立意识，它执行的只是设计者或操作者的意志。人工智能生成物是基于人预先设定好的程序、算法、规则及模型的结果，[19]人工智能自身仍未突破人类辅助工具的范畴，不能完全独立自主生成物品。诚如学者所言，在当下引人注目的“智慧法院”中，人工智能扮演的只是辅助性工具的角色。可以肯定，人工智能提高了案件的办案效益和透明度，它通过计算机信息检索等方式减轻了法官机械性劳动的负荷，但是案件的事实认定、法理论证及当事人主观情感因素的判定等依旧依赖于法官的自由心证与裁量。[20]那种拥有完全独立自主意识、可以感知周围环境并像人类一样拥有语言、能够独立认知与思考、具有独立辨认能力和控制能力的超强人工智能未来是否会出现，至少从现在来看还是一个未知数。[21]
总之，在康德主客体统一认识论和“人是目的”的哲学命题下，只有具有自觉能动性的人才能作为主体和绝对目的，客观存在的自然界和作为人造物的人工智能只能是客体，处于从属地位，二者地位不可颠倒，人不能也不应当成为人工智能的“奴隶”，被客体所主宰。质言之，按照康德哲学“人与物二分法”和“人是目的”的哲学主张，只要人的主体性与人工智能的客体性不发生根本变化，不管人工智能发展处于什么阶段，人类进行制度安排时就只能将人工智能作为人的工具(客体)处理，而不是相反地将其拟制为电子人、赋予其主体性和绝对目的性地位。
二、法律层面:人工智能不具备也难以通过拟制被赋予法律主体资格
作为一门新兴学科，由于人工智能缺少权威的内涵界定，导致学者对人工智能可否作为生成物的权利主体存有巨大分歧。有学者认为，随着科学技术的发展，人工智能不再单纯只是传统意义上辅助人类创造的机械工具，它愈加具备类似人类思维所具有的独立创造的能力，人工智能在创造过程中具有实质性贡献，可借鉴法人制度将人工智能拟制为法律关系中的权利主体。[22]有学者认为赋予机器人权利主体地位符合权利发展规律，是科技与社会实力提升的结果。[23]也有学者持反对意见，认为根据主客体不能互换的基本原理，人工智能还无法通过法律拟制手段成为生成物的权利主体。[54]那么究竟应如何取舍这些观点?
如上所述，笔者认为，在康德哲学层面，人工智能不能被赋予主体性和目的性，只能被作为人的客体和工具对待。从法律层面看，人工智能不具备也难以通过拟制被赋予法律主体资格，这也进一步说明上述从康德哲学层面论证而得出的人工智能客体和工具地位结论的合理性。
(一)法律主体的资格要件
伴随着民法立法技术的成熟，康德伦理哲学中的人格主义理论被民法以“人格权”的形式确立下来，康德的人格主义伦理哲学构成了1900年《德国民法典》的精神基础。[25]法律主体正是源自人格与人的尊严而形成的理论范畴，是对人本质的一种法律抽象。[26]康德的人格伦理哲学以“意志论”为其基础，“自由意志”理论成为近代民法中意思自治、权利平等等个人主义观念的哲学基础。[27]按照实定法，法律主体一般需要具备如下两个构成要件:
一是法律主体应当是依法能够独立享有权利、履行义务和承担责任的自然人、法人或其他组织。[28]法律主体是法律对人的一种法律抽象，是法律在归纳一般人基本性质的基础上做出的一种“拟制”，表明人在法律上的庄严地位，彰显人的尊严。法律主体与个人并非完全等同的概念，法律主体舍弃了个人的特性，融合了普遍人的共有特性，通过“拟制”手段，赋予人以法律人格，从而完成现实中的人到法律上的人的转化。“法律人格”概念的创造使得现实的人与法律意义上的人得以分离。
二是法律主体应具备“自主”与“自律”的特性。诚如英国学者杜兹纳所言，道德哲学与法律学都假设了一个自主自律的主体。[29]“自主”表明法律主体拥有理性与意志能力，“自律”意味着法律主体能够遵循内在的意志，通过自身行为理性地改变现实，并为自己的行为承担责任。申论之，在私法领域，法律将人设定为“理性人”，人根据内心意志的判断与抉择，理性地对社会生活作出相应的安排，对自身行为负起道德与法律上的责任。法律主体独立、自主、理性、自由的特征在哲学上可解释成“自为性”，即人按照自己内心的本质与意志行事，能动地去改造世界;在人与物的主客体关系中，人处于主动地位，而不是被奴役的地位。[30]法律主体应认同人类共同的社会秩序价值，遵守法律规范义务，只有这样才会获得他人尊重。法律对人进行预设时，将人设定为“理性人”，这蕴含了这样的逻辑前设，即人对人类共同的秩序价值与法律规范是认同的，人应遵守法律，人能够意识到自己行为的法律后果，普遍的法律规范决定了人的行动界限。
(二)人工智能不具备法律主体资格要件
就目前人工智能发展和应用水平而言，人工智能尚不具备上述法律主体资格要件，不能拟制为法律主体。
一是人工智能不具备人类独立自主的意识能力与情感能力。因科技发展和人工智能应用水平限制，当前人工智能依旧处于弱人工智能阶段，不管是根据深度学习创造的AlphaGo，智能驾驶汽车抑或是智能机器人，都是一种弱人工智能的应用。强人工智能只存在于科幻电影中，只是部分学者或公司对未来科技大胆的预测与探索，通过大众媒体以极其乐观的态度宣传的关于人工智能的美好愿景。[31]业内有人预计，至少到本世界下半叶，强人工智能才可能会实现。甚至有学者认为，智能机器永远无法具备人类的感情能力。[32]不管强人工智能和超强人工智能是否会出现，从人工智能生成物产生过程看，有一点应该是可以肯定的，即在没有人类的任何干预下，人工智能不可能完全独立自主地生成物品。
二是人工智能不具备享受权利、履行义务与承担责任的能力。人工智能无法拥有和行使权利，人工智能不具备独立的财产，难以履行义务和承担法律责任。如果认为可以利用监护制度由监护人代人工智能行使权利与履行义务，那么这种观点忽略了一个前提，即监护人的监护对象是无民事行为能力人和限制民事行为能力人，人工智能不属于上述二者范畴。监护人工智能的做法并不可行，即使可行，实际拥有财产、享受权利和履行义务、承担责任的也是监护人而非人工智能。如果有人认为可由政府建立专门机构管理人工智能，那么，笔者暂且不问人工智能的研发者或投资者是否愿意将人工智能的权利让渡给政府，即使投资者愿意转让权利，人工智能的侵权责任或人工智能生成物的产品瑕疵责任应当由谁承担?如果由政府承担，纳税人想必会反对;如果由人工智能研发者或投资者承担，他们已经让渡出权利还要承担义务，显然不符合公平原则。
三是人工智能并未认同人类社会的秩序价值和法律规范。社会秩序是在人与人的社会交往中逐渐建立起来的，法律调整的是人与人之间的社会关系，而不是人与物之间的关系。希望人工智能自愿或者强制其认同或遵循人类社会秩序与法律规范，只能说是种一厢情愿的设想。退言之，即使科技的发展实现了强人工智能和超强人工智能，智能机器能够拥有独立的自主意识，完全能够与人类一样理性思考并独立作出判断，能否将其拟制为法律主体，也将是一场涉及哲学、道德、伦理、科技、心理等众多基本问题的全世界范围的大讨论。在这场讨论得出理性、符合人类基本生存利益的一致结论之前，任何将人工智能拟制为与人类平起平坐的法律主体的做法，不但做不到，对人类也是极其不负责任的。在法律层面，即使承认人工智能主体地位，究竟如何界定人工智能的行为能力，如何创设和安排人工智能的权利义务内容、监护制度、管理制度、责任承担规则，也首先需要民法对此作出回答。法律是严谨的，作为第二性的法不能无视第一性的社会现实。[33]法律人对现象的定性与价值评判应基于客观事实，不可盲目对未来可能发生的不确定性事件进行法律评价和定性，否则将背离法的确定性和可操作性。
(三)法律拟制赋予人工智能主体地位的困境
按照实定法，人工智能不具备法律主体资格，那么是否能够通过法律拟制手段赋予其法律主体地位呢?答案也是否定的。
在法律发展史上，奴隶与法人都曾不具备法律主体资格，而后才通过扩展与拟制的方法被赋予了法律主体地位。质言之，从法律主体与著作权法上作者范畴的演变历史可知，法律主体历经从少数人扩展到普遍人(赋予奴隶享有法律主体资格)，从生物意义上的人扩展到组织拟制人(法人)的转变;作者的范畴由创作者(自然人)扩展到法人。有学者认为法律主体在类型与范围上都具备开放性，人类之外的物体在法学构成上成为可能。[34]法人可以拟制，为何不能通过法律拟制手段也赋予人工智能权利义务主体资格?这个问题的答案涉及对法人本质的认识。《德国民法典》首先创制了“法人”这个概念，规定对符合一定条件的团体，在法律上赋予其权利能力，使其具备民事主体资格。这样的拟制手法意味着在法律框架之内将团体人格化。著名法学家萨维尼对此表示赞赏，认为法人是立法拟制的主体。德国法学家拉德布鲁赫认为“超个人主义思想”导致法律对法人主体的承认。[35]
为什么法人(包括社团法人与财团法人)能够被法律拟制成法律主体?其一，赋予法人法律主体资格是商品经济发展的必然结果，为了满足经济投资制度的需求，国家授予团体权利以保护其利益。现代社会大量公司的涌现推动了经济的发展，印证了法人制度的经济功利主义。其二，从应然到实然角度看，法人具体行为的实施、法人权利与义务的实现都离不开具体的自然人。在著作权法制度上，法人可视为作者的前提在于法人具备意思能力和行为能力，法人的职员或受雇人可视为法人创作的“手足”，承认法人为作者并不违背创作人原则。[36]作者范畴的多元化是著作权产业发展的历史必然，是著作权法对版权业发展的时代回应。其三，法人拥有独立的财产，可以享有权利、履行义务与承担责任。民事主体在财产、意识、责任上的独立是近现代民法的基本观点。[37]法律将法人拟制为法律主体，并未超越实定法关于法律主体内涵的限定。
反观人工智能，其根本无法像法人一样具备意思能力和行为能力，拥有财产、享有权利、履行义务和承担责任，欠缺拟制为法律主体的基本资格要件。不顾法律主体资格要件强行将人工智能拟制为法律主体，将产生如下法理悖论:
一是违背主客体不能置换原理。主体与客体之间不能置换是法律最基本的原理，客体只能是主体的支配对象。人工智能作为客体，不应颠覆主客体不可置换原理。晚近，动物权论者主张主体与客体是相对的、相互依赖和相互转化的，并在此基础上指责“主、客二分”的范式已经对人类生态系统造成毁灭性灾难。[38]且不论动物权论者所持的主客体可以互换的观点是否具备逻辑上的自洽性，如果人作为法律主体可转换为客体，意味着人处于可被支配、被处分的从属地位，那么人的尊严、自由将荡然无存。人的尊严作为现代法律秩序的根基，奠定了法律主体成立的基础。[39]丧失人类尊严的“主客体互换理论”(“主、客一体”范式)是对来之不易的现代法律秩序颠覆性的毁灭。退言之，人的生命和健康等人身权利不能作为客体被交易，否则在伦理与道德上难以自圆其说。其实动物权论者忽略了一个最基本的事实，在动物和生态环境保护问题上，应当规制的是人的行为。与其鼓吹动物权及主客体可以互换，不如增加人对环境保护的义务与责任，规制人破坏生态环境的行为，而不是作纯粹且空洞的语言分析。
二是不符合知识产权制度创设的激励理论。激励理论从哲学角度论证知识产权的正当性，按照该理论，法律之所以赋予发明或者作品创作者有限的排他权，目的在于通过确保发明者或者创作者的经济利益来激励发明者或者创作者创造或创作出更多新发明和作品，从而促进科技发展和文化进步与传播。[40]著作权法领域中，激励理论激励的对象是作品的作者或其他著作权人，即通过赋予作者一定期限的排他权，为作者提供经济回报和精神层面的认同，鼓励作者创作出更多更好的作品，促进社会文化的发展与繁荣。质言之，激励理论激励的是具备主体独立自主意识并对作品创作作出实质性贡献的自然人。人工智能中计算机等高级机器属于机器范畴，没有独立的主体意识，无法享受作品创作带来的物质和精神利益，赋予机器排他权既无必要，也无实际意义，与激励理论激励创作、促进文化进步的初衷相悖。
三、人工智能生成物构成作品的标准
按照上述两部分的论述，人工智能不能被赋予主体性和目的性，不能被拟制为法律主体，只能作为人的客体和工具对待。在此基础上，笔者认为，人工智能生成物实质只不过是人的生成物，人工智能生成物是否构成著作权法意义上应受保护的作品，也应当按照著作权法关于人的创作物是否属于应受保护的作品标准进行判断。笔者将此种观点简称为“人工智能创作工具说”。
人工智能生成物是否构成著作权法意义上的作品，学说上存在较为激烈的争论。有学者认为，人工智能生成物在表现形式符合作品构成的前提下，须从产生过程及是否符合作者个性方面考量生成物是否构成作品。[41]还有学者主张以“额头出汗”理论作为判断人工智能生成物是否构成作品的客观标准，认为人工智能生成物属于演绎作品。[42]也有学者认为，囿于作者的主体与独创性要求的限制，计算机等人工智能生成物不属于著作权法上的作品。[43]笔者认为这几种观点都值得商榷。
文学、艺术或者科学领域内某种思想或者情感的表达是否属于作品，与其创作过程无关，只要最终的表达具备独创性即可。对于作品是否必须反映作者的个性，学说上也存在不同观点。[44]前述第一种观点笔者难以赞同。自1991年美国联邦最高法院在”Feist”案中提出作品独创性等于“独立完成”加上“最低限度的一点创作性”之后，[45]判断作品独创性的“额头出汗”原则已经被美国抛弃，而大陆法系国家从各自著作权法诞生之日起，可以说就没有采用过“额头出汗”原则来判断作品的独创性。同时其认定人工智能生成物是在原有作品上创作的演绎作品的观点也经不起推敲。比如，机器人“小冰”创作的“诗歌”就与原作品没有任何关系。因此上述第二种观点笔者也无法同意。而认为人工智能生成物不属于著作权法上的作品的观点，则纯粹是受制于人工智能技术而未能从人与其创造物的关系的哲学高度对人工智能生成物进行著作权法上的评价而得出的结论，笔者更是无法苟同。
按照笔者倡导的“人工智能创作工具说”，人工智能生成物是否构成作品，根据我国《著作权法》关于作品的定义进行判断即可。由我国《著作权法实施条例》第2条可知，作品是文学、艺术和科学领域内具有独创性的智力成果。文字、诗歌、绘画等人工智能生成物属于文学、艺术和科学领域内的智力成果当无争议，人工智能生成物是否属于著作权法意义上的作品，关键是看其是否具备“独创性”。
从文义上看，独创性的判断包含了“独”和“创”两个构成要素，前者表明作品是作者独立完成，并非对他人仍然享有著作权或者已过著作权保护期的作品的剽窃与抄袭;后者表明作品应当具备最低限度的一点“创造性”，排除机械性或非智力性的思想或者情感表达。从比较法角度看，不同国家因立法价值取向不同，对独创性内涵的界定也不同。以大陆法系国家中的德国为例，早期德国对独创性界定标准较高，要求某种表达形式必须创作出某种具有想象力的特别东西，创作的作品比一般人的普通智力劳动创造的要求要高。[46]随着工业发展，新类型的创造物不断出现，德国司法实践中对于普通计算机程序、数据资料、菜单等独创性较低的作品同样赋予了著作权保护，有些德国学者亦主张改采“小硬币理论”认定作品的独创性。以英美法系国家中的美国为例，在其版权法成为成文法之前，其判例法上认为创作是人类智慧的火花，体现作者的个性，霍姆斯法官在Bleistein案件中采用此观点。[47]但注重实用主义的美国后来认为作者个性只是源于人的主观意识，版权只是财产性权利，作者个性不再是作品创作性的条件。自1991年美国联邦最高法院就Feist一案作出判决后，[48]作者“独立完成”且具有“最低限度的创作”即成为美国判断作品独创性的主流标准。我国学者对“独创性”的理解也莫衷一是。有学者主张独创性是指作品的个性;[49]有学者认为作品应当体现作者的个性与智慧;[50]还有学者认为作品的独创性是作者对作品智力劳动的投入，创作出的作品应具备最低限度的创造性。[51]
笔者认为，美国联邦最高法院在Feist案中确定的两个要素，即作者“独立完成”与“最低限度的创作性”，在认定独创性时依旧具有意义。据此，只要作品不是对他人现有作品的复制(“独立完成”)，表达形式与他人作品能相互区别，并排除公有领域的惯常表达和思想具有同一性的表达(“最低限度的创作性”)，该作品就具有独创性，构成著作权法意义上的作品。[52]至于该表达是否具有美学价值、是否具备个性在所不问。美学价值具有很强的主观性，不宜由具有文学局限性的法官在个案中进行评价。[53]虽不排除很多作品中会体现出创作者的个性，但以个性作为独创性判断标准具有很大局限。一是“个性”很难进行明确界定;二是随着信息技术的发展和进步，作品种类与数量呈指数型增长，若以作者的“个性”作为独创性判断标准，则计算机软件作品、事实作品等诸多本应受著作权法保护的作品将被排除在保护范围之外。
因此，人工智能生成物是否构成著作权法意义上的作品，不能一概而论，应当按照上述关于作品独创性的两个标准进行个案判断。
有学者以作者的个性化特征作为作品独创性表达的判断依据，认为人工智能将算法、规则和模板等应用于原材料后，不同人用正确方法操作所得结果是唯一的，因而该结果不具备个性化特征，不符合作品独创性要求，并非著作权法意义上的作品。[54]笔者认为，即使如此，只要该结果符合“独立完成”和“最低限度的创作性”，该唯一的结果依旧具有独创性，属于著作权法意义上的作品。结果唯一，只不过是不同创作者之间表达形式的偶然雷同，偶然雷同并不排斥作品各自的独创性。
至于不同人根据不同的素材或操作方法，通过人工智能机器创作出的不同类型作品，则属于非雷同的完全独立创作，只要通过“最低限度的创作性”标准检验，即属于著作权法意义上的作品。例如，谷歌开发的一款图像识别工具DeepDream，在人工神经网络算法的基础上，利用数学方法，通过大量的数据以及数以百万计的训练模型，将人类输入的图像转化为机器识别的图像。输入不同的图像，智能识别机器会相应生成出不同类型的对应图像，该对应图像即属于此种情形。
四、人工智能生成物的著作权归属
解决了人工智能生成物的可版权性问题之后，接下来进一步探讨人工智能生成物的著作权归属问题。需要注意的是，人工智能与人工智能生成物是两个不同的概念，前者的权利归属是第一次权利分配，后者的权利归属是第二次权利分配。人工智能本身的权利(专利权或软件著作权抑或是商标权)由人工智能的开发者享有。
人工智能生成物如果构成具有独创性的作品，其著作权应当如何分配，学者意见极不统一，存在设计者(研发者或编程者)说、操作者(使用者)说、所有者说、合作作者说、类职务作品说等。设计者说认为，设计者投入创造性的智力劳动设计出计算机程序，再由诸如计算机等智能机器生成相应的作品，设计者对人工智能生成物的创作具有实质性贡献，生成物的著作权归属于设计者。[55]操作者说认为，计算机等智能机器是创作的辅助工具，不能独立自动自主创作，人工智能生成物的作者是使用智能机器进行创作的人，而非计算机之类的智能机器，人工智能生成物的著作权应归其操作者。[56]所有者说，将人工智能视为表达所有者的意志创作，人工智能生成物的权利归属可借鉴法人作品制度，将著作权归属于人工智能的所有者。[57]合作作者说认为人工智能生成物是设计者与操作者共同合作创作的作品，著作权归设计者和操作者共同享有。[58]还有观点认为，以作者为中心的狭义著作权制度与人工智能生成物保护存在理念冲突与制度困境，为了缓解人工智能生成物对著作权制度的冲击，应当从保护投资者角度出发，创设新类型的邻接权，对人工智能生成物加以保护。[59]
然而，以本文所倡导的“人工智能创作工具说”进行分析，就不难得出如下人工智能生成物著作权归属的结论:谁利用人工智能创作出了作品(生成物)，谁就是该作品的作者，谁就享有该作品的著作权，除非著作权法有特别规定。此即我国《著作权法》明确规定的“著作权归属创作者说”。
具体而言，按照我国《著作权法》第11条的规定，“著作权属于作者，本法另有规定的除外。”创作作品的公民是作者。由法人或者其他组织主持，代表法人或者其他组织意志创作，并由法人或者其他组织承担责任的作品，法人或者其他组织视为作者。如无相反证明，在作品上署名的公民、法人或者其他组织为作者。
所谓创作，按照我国《著作权法实施条例》第3条的规定，是指直接产生文学、艺术和科学作品的智力活动。为他人创作进行组织工作，提供咨询意见、物质条件，或者进行其他辅助工作，均不视为创作。由于人工智能只是人创作的辅助工具，因此只要人对人工智能生成物的生成过程施加了干预，不管干预程度有多大，哪怕真如某些学者所说的仅仅是简单启动人工智能操作程序(事实上，至今尚未出现此种除了“启动操作程序”之外能够完全独立自主创作的人工智能)，也应当将该生成物视为操作者的创作物处理。按照笔者的理解，尽管英国《版权法》第9条第3款规定的“由计算机生成的文字、戏剧、音乐或者艺术作品，对该作品创作进行必要安排的人视为作者”的合理性和可行性受到了质疑，但如果将人工智能理解为人创作的工具，将“对该作品创作进行必要安排”解读为人对人工智能生成物的产生过程进行了任何形式的干预因而对作品创作作出了实质性贡献，则该款规定的合理性就不言自明了。
所谓“本法另有规定的除外”，是指《著作权法》第16条、第17条的规定。第16条规定的是职务作品的著作权归属，第17条规定的是委托作品的著作权归属。按照第16条第1款的规定，公民为完成法人或者其他组织工作任务所创作的作品是职务作品，除本条第2款的规定以外，著作权由作者享有，但法人或者其他组织有权在其业务范围内优先使用。作品完成2年内，未经单位同意，作者不得许可第三人以与单位使用的相同方式使用该作品。第16条第2款规定，有下列情形之一的职务作品，作者享有署名权，著作权的其他权利由法人或者其他组织享有，法人或者其他组织可以给予作者奖励:(一)主要是利用法人或者其他组织的物质技术条件创作，并由法人或者其他组织承担责任的工程设计图、产品设计图、地图、计算机软件等职务作品;(二)法律、行政法规规定或者合同约定著作权由法人或者其他组织享有的职务作品。简单地说，一般职务作品的著作权归作者享有，单位只在业务范围内享有2年优先使用权。特殊职务作品的著作权归单位，作者只享有署名权。据此，如果利用人工智能进行创作的作者隶属于某个单位，其创作属于职务创作，则应当按照《著作权法》第16条确定人工智能生成物的著作权归属。
按照《著作权法》第17条规定，受委托创作的作品，著作权的归属由委托人和受托人通过合同约定。合同未作明确约定或者没有订立合同的，著作权属于受托人。同时根据最高人民法院2002年发布的《关于审理著作权民事纠纷案件适用法律若干问题的解释》第12条规定，按照《著作权法》第17条规定委托作品著作权属于受托人的情形，委托人在约定的使用范围内享有使用作品的权利;双方没有约定使用作品范围的，委托人可以在委托创作的特定目的范围内免费使用该作品。据此，如果利用人工智能进行创作的作者是受他人委托创作作品，则应当按照《著作权法》第17条和最高人民法院的上述司法解释确定人工智能生成物的著作权归属。
按照上述人工智能生成物著作权归属设计者说，人工智能设计者通过计算机程序预设了所有的人工智能生成物，因此设计者对人工智能生成物作出了实质性贡献，该生成物著作权应归设计者。笔者认为此种观点难以成立。人工智能设计者虽然通过计算机程序预设了算法、规则和模板，但也仅此而已。在缺少基础数据和原材料的情况下，人工智能不可能自动生成任何内容。由于作为算法、规则和模板应用基础的数据和原材料处于变动状态，人工智能设计者不可能预设出所有可能的生成物，否则基础数据和原材料(比如新闻事实、新的图像、新的情境、新的主题等等)就会失去存在的意义。人工智能设计者通过计算机程序预设出所有可能的生成物，事实上也不符合作品创作的基本规律。归根结底，人工智能设计者所设计的人工智能只不过是他人创作的智能化工具。设计者虽可以对其设计的人工智能通过著作权(计算机程序)、专利权(智能机器)、商标权(智能机器)等确保利益还流，但对他人利用人工智能创作出的作品不再享有著作权。
人工智能生成物著作权归属操作者说和所有者说虽看到了人工智能机器的创作工具属性，但忽略了操作者或所有者基于雇主合同关系或者委托合同关系产生身份变化而导致著作权归属于雇主或者委托人的情况，并不可取。合作作者说既存在设计者说的缺陷，也存在操作者说的不足。投资者说不但预设了投资者投资了人工智能开发，而且投资了人工智能生成物的创作，过于片面，亦不足取。事实上，在投资者居于雇主身份或者委托人身份时，对于人工智能生成物的著作权归属完全可以按照职务创作作品或者委托创作作品著作权归属原则确定其著作权身份，并无创设新类型邻接权的必要。
五、结语
目前不少学者认为人工智能拥有独立的自主意识，具备独立的辨认与控制能力，甚至具备完全的行动自由，已对“以人为中心”与“人作为主体”的世界观提出挑战，进而得出人工智能可取代人类精神劳动、已对著作权制度造成颠覆性冲击、应当将其拟制为享有权利和承担义务的法律主体的结论。这种设想已经完全脱离了至少在现存宇宙和世界“人才是中心”“只有人才能处于主体地位”“只有人才是客观万物及其创造物绝对目的”的康德哲学命题，存在将人降格为人工智能客体、使人丧失主体性和自由、尊严的极度危险。以康德“人是目的”的哲学命题为前提，笔者主张，无论人工智能发展到什么阶段，为了维护人作为人的自由、尊严和价值，立法者和司法者在进行相关著作权制度设计或者适用时，都只能将人工智能作为人类创作的辅助工具对待，并在此基础上根据现行《著作权法》对人工智能生成物的作品属性及其著作权归属作出合理安排和解释。
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[41]王迁:《论人工智能生成的内容在著作权法中的定性》，载《法律科学》2017年第5期，第148页。
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[44]张玉敏教授认为作品中应当体现作者的个性与智慧，参见张玉敏:《知识产权法》，法律出版社2005年版，第83页。严波认为作者个性不是作品独创性的必要条件，参见严波:《现场直播节目版权问题研究》，法律出版社2016年版，第118～121页。
[45]FeistPublications，Inc．V．ＲuralTelephoneServiceCo．，Inc，499U．S．(1991)
[46]［德］雷炳德:《著作权法》，张恩民译，法律出版社2005年版，第117页。
[47]Bleisteinv．DonaldsonLithographingCo．，188U．S．250(1903)［Z］．
[48]FeistPublications，Inc．V．ＲuralTelephoneServiceCo．，Inc，499U．S．(1991)．
[49]韦之:《著作权法原理》，北京大学出版社1998年版，第18页。
[50]张玉敏:《知识产权法》，法律出版社2005年版，第83页。
[51]李明德、许超:《著作权法》，法律出版社2009年版，第28页。
[52]参见李扬:《网络游戏直播中的著作权问题》，载《知识产权》2017年第1期。
[53]梁志文:《版权法上的审美判断》，载《法学家》2017年第6期，第143页。
[54]王迁:《论人工智能生成的内容在著作权法中的定性》，载《法律科学》2017年第5期，第151页。
[55]DarinGlasser，CopyrightsinComputer－generatedWorks:Whom，IfAnyone，DoWeＲeward?DukeL．＆Tech．Ｒev．24，(2001)．
[56]EvanH．Farr，CopyrightabilityofComputer－CreatedWorks，15ＲutgersComputer＆Tech．L．J．63，74(1989)．
[57]参见熊琦:《人工智能生成内容的著作权认定》，载《知识产权》2017年第3期，第8页。
[58]EvanH．Farr，CopyrightabilityofComputer－CreatedWorks，15ＲutgersComputer＆Tech．L．J．63，79(1989)．
[59]参见罗翔、张国安:《著作权法视角下人工智能创作物保护》，载《河南财经政法大学学报》2017年第6期，第144页。
论人工智能对著作权制度的冲击与应对
制造出比肩人类智力水平的机器人，一直是科学家的梦想。这种对未来的美好憧憬，在诸多科幻电影中得到了完美诠释。计算机的发明让科学家看到了实现这一愿望的现实途径。世界上第一台通用计算机于1946年在美国宾夕法尼亚大学诞生，仅仅10年后，计算机科学家、数学家和神经学家在美国达特茅斯学院召开了史上第一次人工智能研讨会，该会议为期两个月，标志着人工智能学科的诞生[1]。经过两次发展高潮和低谷后，随着核心算法的突破，计算能力的迅速提高，以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个10年里迎来了质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点[2]。在今天，基于人工智能而实现的自动驾驶、智能医疗、智能投顾、智能教育、智能司法等，已逐渐渗透到人类社会生活的诸多领域。不可回避的是，人工智能作为一项模拟人类智能行为的科学技术，如同以往的科技革命一样，对现行的法律制度也提出了巨大的挑战。如学者在回顾科技革命对著作权带来挑战所感叹的那样，“著作权从一开始就是技术之子”[3],今天因为人工智能技术的发展，著作权制度似乎又来到了需要重新审视的节点。
一、人工智能对著作权法的挑战1709年，英国颁布《安娜法典》，标志着版权制度正式建立，随着众多科技技术的发展，版权制度的内涵与外延不断得到拓展与丰富。复印技术的发展，改变了作品复制的效率；摄影技术的发明与发展，使得作品的范围扩充了照片、电影等类别；互联网技术使得作品传播效率与方便性达到了称之为“触手可及”的程度，从而滋生了网络传播权。回顾过往，我们不难发现，著作权法史与科技史水乳交融。那么，这一次人工智能又可能颠覆了著作权的什么呢？它超越了以往技术对著作权法挑战的范围——作品的创作主体、方式与效率。
(一)人工智能对于作品创作主体的颠覆现行《著作权法》规定“中国公民、法人或者其他组织的作品，不论是否发表，依照本法享有著作权……”①，“著作权人包括：(一)作者；(二)其他依照本法享有著作权的公民、法人或者其他组织”②，依此可清晰界定能够享有著作权的主体是公民、法人或者其他组织。法律从来都是将人(包括自然人和法律拟制的人如法人、其他组织)作为享有权利和履行义务的唯一主体。然而，人工智能似乎正在逐渐改变这条严密的界限。
①参见《中国人民共和国著作权法》第2条。
②参见《中国人民共和国著作权法》第9条。
随着人工智能深入人类社会，人们已习惯将人工智能当作某些活动的主体。围棋终结者AlphaGo作为一款人工智能程序，在2015年便以5:0的比分横扫了曾三次斩获欧洲围棋冠军的职业二段棋手樊麾，随后又以4:1的比分战胜了韩国顶尖棋手李世石，AlphaGo因此名声大噪[4]。自此，人们已潜意识地将AlphaGo当作一名棋艺高超的棋手。随后，又不断出现了诗人小冰、海报设计师鹿班、作曲家Aiva、合成的新闻主播等，这些都说明人工智能已在人类社会扮演着不同的角色。对于现行著作权制度造成巨大冲击的就是这类新型人工智能作者的出现。他们的作品是那么地引人关注，因为这些作品与人类作者的作品几乎别无二致，就像人们已潜意识地将AlphaGo当作一名棋艺高超的棋手，诗人小冰、海报设计师鹿班、作曲家Aiva也自然成了人们心中的作者。由此也引发了人类社会对于人工智能将取代人类工作的担忧，甚至著名物理学教授史蒂芬·霍金也“担心人工智能将全面取代人类”[5]。这种现实和担忧似乎验证和承认了人工智能已成为创作作品的主体，以致我们不得不考量是否应将人工智能作品纳入著作权法律保护体系当中。
(二)人工智能对于作品创作方式的颠覆著作权法所称创作，是指直接产生文学、艺术和科学作品的智力活动③。特别地，对应《著作权法》保护如文字作品、口述作品、音乐、戏剧、曲艺、舞蹈、杂技艺术作品、美术、建筑作品、摄影作品等多种作品形式④，具体的创作方式就更不相同。法律并没有直接定义创作行为，虽然创作行为难以准确定义，但根据我们对创造活动的观察和自身体会，创作实际是作者基于一定素材并结合情感、思想、逻辑等内心活动，借助文字、语言、音符、线条、色彩等形式产生作品的一项复杂活动。
③参见《中华人民共和国著作权法实施条例》第2条。
④参见《中国人民共和国著作权法》第3条、《中华人民共和国著作权法实施条例》第2条。
不管作品是什么样的内容和形式，但都是作者表现情感、思想等心理活动的创作结果。然而，人工智能并不具备人类所特有的思想与情感，其创作方式自然与人类作者迥然相异。虽然关于人工智能的新闻时常在冲击我们的眼球，但由于具有技术难度方面的因素，人们对于人工智能还缺乏清醒的认识。人工智能并不会像人类那样思考，也不具备人类喜怒哀乐的情感，人工智能学科只是计算机学科的一个分支，人工智能是以“计算”的方式完成了创作。这种以计算方式完成创作的作品，与人类作者依靠情感、思想等内心活动创作的作品，可能都具有作品的外观，但内核却大相径庭，如将这种计算所得到的作品纳入著作权法保护范畴之内，亦会对现行著作权制度产生较大的冲击。
(三)人工智能对于作品创作效率的颠覆知识产权是一项专有或垄断权，法律赋予权利人在一定时期内独占某项智力成果的相关利益，比如现行《著作权法》规定公民作品中的财产权保护期为作者终生及其死亡后50年⑤。赋予作者著作权固然有激励创作之目的，但如此长的保护期限也反映出作品创作困难、创作缓慢的现实。人工智能是科技进步的新产物，是一项对大幅提升人类生产效率的计算机技术。和机器提高人类制造业的生产效率的原理一样，人工智能似乎也使得创作这件事变得简单。基于计算力的发展，人工智能完成作品的创作时间以秒来计算，这种作品创作的速度让历史上所有高产作家瞠目结舌。试想如果作品仅在以秒计算的时间内就能创作完成，却给予作品如此长的保护期限，这似乎是一种权利的错误配置。人工智能高出人类作家多个数量级的创作效率，这对于著作权制度中规定的较长保护期限无疑造成了巨大的冲击。
⑤参见《中华人民共和国著作权法》第21条。
(四)著作权领域学者对人工智能的法律评价人工智能对于作品创作主体、方式、效率的颠覆，引发了学术界广泛的讨论，是否对人工智能作品予以著作权保护，观点不一。总体而言，学术界对人工智能作品是否应纳入著作权制度保护以及具体的保护路径的观点分为两类：一是对人工智能作品采取著作权强保护、弱保护和不保护；二是对人工智能作品采取著作权以外的方式保护，比如邻接权。有学者主张不应对人工智能生成物给予著作权保护，原因在于其“获得的结果具有唯一性，从而不符合独创性的要求”[6]；也有人认为虽然这些成果属于作品，但应“根据现行法，人工智能不能提出专利权或著作权的要求”，人工智能创作成果应“进入公域，任何人都可以使用”⑥。考虑到人工智能如此高产，这种创作的高效率意味着低成本，为体现公平原则，有学者主张对人工智能创作的成果予以弱保护，比如采取缩短权利保护期的方式，即“人工智能的创作者享有为期10年的著作权或专利权，过期后进入公域”[7]。
⑥RalphDClifford."IntellectualPropertyintheEraoftheCreativeComputerProgram:WilltheTrueCreatorPleaseStandUp?".Tul.l.rev，1996.
人工智能创作的成果是著作权法意义上的作品吗？谁对这些“作品”享有相应的权利，我们是否需要对这些人工智能创作的“作品”给予著作权法上的特殊保护。笔者将在下文对这些问题依次进行讨论。为避免引发歧义或者陷入先入为主的误区，笔者有必要跟随其他学者一样，将人工智能“创作”产生的“作品”，仅能先谨慎地称之为人工智能生成物。
二、人工智能生成物作品属性探究(一)著作权法视野下的作品我国《著作权法》所称作品，是指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以某种有形形式复制的智力成果。从该定义出发，我们来界定作品的属性。“在文学、艺术和科学领域内”和“能以某种有形形式复制”分别指作品内容所属的范畴和作品具有可复制性，属于比较容易判断的范畴。智力成果，体现的是著作权法对于智力劳动的保护。所谓成果，则可体现为各种各样的作品形式。学术上有争议之处在于，判断某内容或信息是否属于作品，关键在于判断其是否具有独创性。
独创性的判断，在学术界至今没有统一的标准。综合学术界观点，独创性含义有二：一是独立创作的过程；二是具有创造性的效果评价。有学者主张具有独创性即可，因为独创性指作品是自己完成的而不是抄袭的[8]，即独创性仅要求独立创作的过程，独立创作是著作权法鼓励创新的应有之义，其对立面是抄袭、剽窃。还有学者主张独创性的评价应包含前述两层含义，既要独立创作，还要求所创作之物具有一定程度的创造性。对独创性中的“独”与“创”应该分别认识，“独”是指独立创作、源于本人；而“创”是指一定水准的智力创造高度创造性的效果评价[9]。
笔者认为，著作权法应对独立创作的过程要求更严格、苛刻，而对创造性的效果评价的法律约束更模糊。究其原因，独立创作本就是智力劳动付出的过程和事实，是著作权法激励创新之本。诚如“一千个读者，就有一千个哈姆雷特”所言，创造性的效果评价，具有强烈个人主观色彩的价值评价，创造性评价难以建立可量化的标准，因判断者自身素质和对文化、艺术理解的差异，所得到的结果往往差异也很大。因此，笔者认为，对于作品独创性的判断，应首先要求独立创作，不剽窃和抄袭；对于作品创造性的价值判断应交与市场进行选择和淘汰，市场有需求的则可认为是有创造性的，需求越大，创造性也越强，反之亦然。
(二)人工智能生成物之独创性评价1.人工智能之智在于计算
人工智能本质上是计算机程序对于人类智能行为的模拟。这种模拟的实际意义是，利用计算机程序解决人类智能行为才能解决的问题。人工智能如果对于外部世界的理解和反馈更像人，则我们可以认为这种模拟更加成功。但是计算机对于人类智能的模拟，绝不是按照人类大脑本身运行的方式来进行，而是以其独特的基于计算的方式。人工智能与人类智能是基于不同的原理实现的。
著名计算机科学家吴军认为，现有的计算机还没有突破图灵机的边界，都是以计算的方式来解决各种问题的，计算机解决问题的边界受如下方式约束：世界上有很多问题，其中一小部分是可用数学方式解决的问题，在这部分数学问题中又有一小部分是目前有解的，在这部分有解的问题中也只有一小部分是理想状态下的计算机可以解决的，而人工智能能解决的问题只是计算机程序实际应用解决问题当中的一部分⑦。因此，人工智能产品只能解决在数学上有解且能够用计算机程序实现的部分问题，这是计算机的极限所决定的本质问题。因此，人工智能的“智”之所在，体现为对被求解问题的数学回答和程序实现。
⑦参见得到APP《吴军的谷歌方法丨第004封信丨为什么计算机不是万能的》。
2.人工智能创作的独特方式
人类创作行为的本质是基于一定的思想、情感，用文字、符号、线条、色彩、音符等要素构建成文体、图画、音乐等形式且有意义的表达。人类的创作可以说是基于思想、情感而生的个性化表达。在计算机发明以前的几千年文化演进里，创作这件事不会被理解成是以数学的方式进行的。然而，计算机解决问题的方式只能是数学方式，“创作”也不例外。人工智能之所以可以“创作”，是因为形成作品的表达在数学上可以看作为文字、符号、线条、色彩、音符等要素的排列、组合。然而，这样的表达在数学上是无限的，所以人工智能科学家的任务是利用人工智能构建出符合人类可理解的且有思想、有意义的表达。人工智能无法具备某种思想和情感，但其可以依靠计算机高速的计算能力轻而易举地形成表达，然而随意生成的表达是无意义的，人工智能科学家实际是利用不断丰富的样本数据，优化核心算法，以此提高表达的有效性，使该表达能够达到让人类受众认可承载于表达之中的思想、情感、艺术价值的程度，这也就实现了人工智能创作作品的功能与目的。由此可知，人类创作与人工智能创作最大的差别是人类创作是先有思想和情感，再寻求于外在表达而形成作品；相反，人工智能创作，是利用计算机程序形成表达，并借助大量数据优化算法以提高表达的有效性，使得表达有思想。前者是先有思想，再借助于表达形成作品；后者是先有表达，再优先算法使表达具有思想、情感或艺术价值上的依托，以此归入到作品的范畴。
以音乐创作为例，任何具有艺术价值的悦耳歌曲，在数学上，都可以看作是音符的有序排列。具体而言，人工智能科学家开发计算机程序，让其学习和识别不同风格曲目的编排方式和技巧，比如音符如何排列更像爵士乐，如何排列更像摇滚乐，随着样本数量的不断加大，人工智能对于音乐风格的掌握会逐渐提高，创作能力也会逐渐增强。2016年，索尼计算机科学实验室开发的FlowMachines，就是系统通过“分析”近13000份世界各地不同风格的乐谱，最终创造了一首“披头士风格”的流行歌曲《Daddy’sCar》[10]。当然，最终的歌曲并不是完全由人工智能从头到尾执行，在人工智能完成后，法国作曲家BenotCarré最后排列好这些曲调和歌词，使其更加流畅。由阿里工程师芦阳开发的MusciGo，只需将几千上万首完整的音乐作品输入这个系统，人工智能MusicGo就会自行“学习”各种饶舌音乐的规律和方式(数据)，从而建立一个可以创作的“神经元网络”。MusicGo采用了机器学习技术，也就是说，人给机器“喂养”什么内容，机器就自动学习什么内容[11]。经过“喂养”和设定，借用这个程序，他写出了2017年的双11饶舌神曲《天猫双11有嘻哈》。上面这些案例，都是向受众明确告知歌曲是由人工智能创作，受众在欣赏这些音乐时，难免带有先入为主的情绪，尽管有不少人对前面案例中的音乐赞赏有加，但也有人认为人工智能创作的音乐只是音符和词句的堆砌，达不到人类创作者的艺术高度。从著作权视角下去评价，其可能不具有作品的创造性，因此达不到由著作权法保护的程度。
因此，需要有案例来说明，就同一题材背景下，人类创作者和人工智能的创作水平相差几何，普通受众能否轻易辨别。在2018年8月18日《机智过人》第二季第2期节目中，主持人要求人工智能小冰和国内词曲创作人黄国伦、李泉分别就三国赤壁题材各自创作一首词曲，并交由歌手黄龄分别演唱，再由观众判断哪一首是人工智能小冰所创作的。结局出人意料之外，三首歌曲都相当有水平，现场嘉宾和观众难以分辨哪首歌曲系人工智能小冰创作。无独有偶，在2018年11月10日《机智过人》第二季第10期节目中，主持人对人工智能设计师鹿班进行两轮测试，第一轮考验是鹿班与三名人类资深设计师分别给汽车做商业海报，第二轮考验中央美术学院范迪安院长要求鹿班与另外两名人类资深设计师分别给《孙子兵法》设计书籍封面，最后交由观众判断。鹿班学习了500万张优秀人类设计作品，现在每秒能做8000次设计，自2016年上线至今，鹿班已经完成了10亿次海报设计，是全球首位大规模投入使用的人工智能平面设计师。可以说，人工智能设计师鹿班不仅海量地学习设计作品，同时还有丰富的实战经验。现场嘉宾和观众都对哪一幅作品是鹿班的创作作出了错误判断。特别是在《孙子兵法》书籍设计时，人工智能鹿班设计的作品，抓住了《孙子兵法》中“兵无常势，水无常形”的核心意境，以虚实结合的线条和色彩演绎出的行军水墨画，获得了观众和点评嘉宾的一致认可。因此，人工智能生成物与人类作品同样具备思想、感情及文化层面的深度，自然也具备著作权法保护作品所要求的独创性。可以说，人工智能与人类因创作而划分来的界限变得越来越模糊。
人工智能创作，实际是科学家编写计算机程序以数学方式对创作问题的求解，通过向海量数据的不断学习，逐渐优化核心算法，使得机器也具有了创作的智能行为。诚如现代人工智能概念提出者约翰·麦卡锡所言，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，而重点是让机器解决人脑才能解决的问题[2]。虽然人工智能与人类作者创作方式各异，但对于丰富文学、艺术和科学作品所贡献的价值应是相当的。
3.人工智能生成物独创性之来源
人工智能生成物之所以具有独创性，在于随着人工神经网络和深度学习技术的应用，赋予不同人工智能程序不同的创作基因，其创作结果也颇具个性色彩。神经网络是由一层一层的神经元构成，层数越多，就越深，所谓深度学习就是用很多层神经元构成的神经网络达到机器学习的功能[12]111。根据人工智能在语音、图像等方面不同的应用，神经网络结构会发生相应变形。神经网络输入层接收信息后，经过每层神经元对信息的处理与计算，最终在输出层输出结果。理论上讲，如果一层网络是一个函数的话，多层网络就是多个函数的嵌套[12]112。神经网络本质上可以看成一个数学函数，数据通过神经元逐层运算后得到结果，每个神经元可以理解成一个参数，参数设置的不同，最终的输出结果也会不同。人脑的神经连接有一百万万亿个，要使人工智能的功能接近于人类，神经网络的神经元数量必须要达到一定的数量级别才行。2012年，时任斯坦福大学人工智能实验室主任的吴恩达与谷歌合作搭建了一个当时最大的神经网络，神经元数量多达十七亿[12]113。而由于神经元数量较多，且一个神经元参数的变动又会影响下一层参数的设置，神经元的参数不同所得到的结果也会不同，当神经元数量超过一定数量后，神经网络就构成了一个混沌系统，人类是难以预测其结果的。
显然，通过手动方式设置这些参数，工作量之大，任何人都难以完成。人工智能开发者通常的做法是先随机设置参数，再用学习数据去不断调整和优化参数，使其输出达到开发者满意的结果。随着神经网络接收的学习数据在内容和数量上的不同，神经元参数会不断调整，输出结果也会不断优化。按照人工智能大师西蒙的说法，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或者类似任务时，会比现在做得更好或者效率更高[13]。以上是人工智能神经网络的计算原理，人工智能创作作品是基于此原理的实际运用。因此，人工智能由于算法设计、神经网络结构、学习内容和数量上的不同，会使得人工智能具备不同的创作才能，而算法设计、学习数据的选取均体现了人工智能开发者的创造性工作。同时，就算是同一人工智能，基于学习对神经网络参数的改变，在不同阶段的创作也会发生变化。而且，这种混沌系统下的变化所带来的结果难以预测，故，有学者称利用人工智能“获得的结果具有唯一性，从而不符合独创性的要求”[6]。笔者以为此种说法欠妥当。人工智能基于算法设计和学习数据的不同，具备了独特的创作基因而彰显出个性，其生成物具有独创性，而赋予其独创性的行为可追根溯源至人工智能开发者的创造性工作。
三、给予人工智能生成物著作权保护的理论基础人工智能生成物既然已经具备作品的所有客观属性，理应作为作品，成为著作权法保护的对象，相关权利人应作为著作权人享有相关权益。但相较于传统人类创作者的作品，人工智能生成物的创作方式显得颇为独特，这使得对其予以著作权法保护仍有使人费解的地方。因此，笔者认为对人工智能生成物作品赋予著作权保护，有必要进一步论证其理论基础。
(一)财产权劳动理论下的知识产权制度洛克在《政府论》中说到，“土地和一切低等动物为一切人所共有，但是，每人对他自己的人身享有一种所有权，除他以外任何人都没有这种权利。他的身体所从事的劳动和他的双手所进行的工作，我们可以说是正当地属于他的”[14]18。洛克认为，“劳动使它们同公共的东西有所区别，劳动在万物之母的自然所已完成的作业上面加上一些东西,这样，它们就成为他的私有的权利了”[14]19。依据洛克的劳动理论，人们对原来共有的东西施加劳动，就产生相应物品的私有财产权。洛克的财产权劳动理论成为知识产权正当性依据之一，学者冯晓青认为自然法原理和洛克的财产权劳动理论是知识产权制度正当性的重要理论基础，不仅可以用于解释知识产权的形成，而且在知识产权从传统形式转化到现代形式的过程中发挥了非常重要的作用[15]。
知识产权作为一种财产权，劳动理论仍有适用的空间。人工智能生成物，系人工智能科学家团队投入资金购买计算机设备，不断设计和优化核心算法，选择海量数据训练模型，最终使人工智能产品完成作品的创作，这无疑是一种辛勤劳动的付出，另加之人工智能生成物本身又具有作品的客观属性，这为其获得著作权保护奠定了坚实的基础。因人工智能与人类智能本身运作方式不同，从创作的过程来看，人工智能科学家与人类创作者所付出的智力劳动确有差异，但这不必然地构成人工智能生成物获得著作权保护的障碍，相对于人类创作者随性、浪漫的创作，人工智能是以严谨的数学方式构建表达。但不管是哪种方式，都属于智力劳动的付出，从财产权劳动理论的角度，都应予以财产权保护。
(二)著作权法立法宗旨知识产权法激励创新与鼓励创作之立法宗旨，已然成为国际共识。人工智能生成物是对文学、艺术和科学领域作品的有益丰富，也是对人类作品创作的良好补充，是科技革命下新的创新之源。对人工智能生成物予以著作权保护，符合知识产权法之宗旨。
反之，如果将人工智能生成物不予以著作权保护，而其本身又具备作品的客观属性，只能以类似于对待已过权利保护期的作品，将其归属于公共领域。这导致的最直接的后果是，没有著作权对应的利益激励和法律保护，人工智能开发者的兴趣和热情会大为下降，人工智能创作将沦为一纸空话，这与著作权法激励创作、丰富精神文化产品之意大相违背。顺应知识产权法之立法宗旨，我们应对人工智能生成物予以著作权保护。
(三)著作权随技术进步而扩张的历史宿命随着科技技术的进步与发展，特别是创作工具与传播媒体不断创新与迭代，作品种类也不断丰富。有学者总结到，“技术的发展是版权扩张的直接原因”[16]，回顾过往，我们可以清晰地看到在科学技术的灌溉下，著作权从一颗小树苗，已逐渐长成参天大树。
然而，在新技术诞生之初的一段时期内，技术给予著作权更多的是困惑。譬如，在照相技术发明的初期，照片是否独创性，能否成为著作权保护对象存有争议。1865年德国巴伐利亚地区借鉴法国的做法，将照片列入著作权法保护的对象，但同一时期的普鲁士却认为，摄影被认为是手工艺，不能享有著作权保护[17]。不保护的主要理由是摄影所针对的客体是作为事实的人物、风景等自然界存在的事物，摄影仅是对这些实物简单、机械地捕捉。但随着对摄影理解的不断摄入，学术界与实务界基本上已达成共识，“摄影作品的独创性在于拍摄时对拍摄对象的选择、对拍摄时机与角度的把握、对拍摄技能的运用以及后期的编辑处理”⑧，摄影作品不是机械性地记录拍摄对象，而是摄影者运用其技能对拍摄对象予以创作性选择的结果，创作过程体现了摄影者的创造性判断和思考。同样地，互联网技术对于著作权的冲击与影响巨大，但随着学术讨论与实务理解的深入，网络传播权应运而生。
⑧参见北京市朝阳区人民法院作出的“朝民初字〔2011〕20681号”民事判决书。
人工智能也是技术进步的产物，对于创作而言，人工智能的本质仍是工具，人的创造性劳动仍然起着根本性的决定作用。比如，人工智能产品功能的设计与构造、核心算法的开发与优化、数据的筛选与喂养工作，这些都离不开人的创造性劳动，这与摄影者利用摄影工具所付出的创造性劳动何其相似。而且，这些创造性劳动的投入，对于人工智能生成物最终生成的内容有着重大的影响，这些创造性劳动的不同，依据混沌理论，也使得人工智能生成物最终具有个性化的表现，从而使人工智能生成物达到独创性所包含的创造性要求。只不过，人工智能相比以往技术，似乎更具有迷惑性，让人以为是机器在创作，而不是背后的人在创作；但透过本质，我们可以清晰地看见是人发明人工智能，并利用人工智能进行创作，人工智能只不过是科技革命下的新型创作工具而已。鉴于此，笔者觉得有必要对人工智能生成物予以著作权保护，这符合著作权随着科技发展而相应扩张的宿命。
四、人工智能生成物著作权立法建议诚如前文所述，人工智能生成物符合著作权法规定的作品范畴，但人工智能在作品创作主体、方式、效率上存在特殊性，怎样对人工智能生成物在著作权法层面予以具体的保护，仍需要进一步讨论和明确。
(一)保护方式：对人工智能生成物赋予著作权保护笔者的立法建议是对人工智能生成物赋予著作权保护，这更符合其本质。在思考用什么样的法律权利对人工智能生成物予以保护时，笔者认为应当探究相关主体在实践行为中的主观意图如何，并探究该行为对应的后果如何。简言之，人工智能开发者利用人工智能欲实现创作的目的，并付出相关劳动，相关生成物具备法律定义的作品外观，就应当用著作权对人工智能生成物予以保护。
著作权和邻接权构成了作品的相关权利体系。故而有学者认为人工智能生成物应以邻接权予以保护，主张“人工智能创作物虽然在满足一定条件后可在客观上获得独创性，但是因其既非人的智力成果，也非工具主义下人手的延伸，因此无法被解释进当前著作权的范围”[18]；“以邻接权制度保护人工智能创作物也与邻接权制度的功能高度契合”，“将人工智能创作物作为邻接权客体进行保护契合了邻接权制度保护传播者利益的基本功能”，“契合了邻接权制度保护投资人利益的目标”[19]。
笔者认为，用邻接权保护人工智能生成物，与邻接权本身保护的客体相悖，亦与人工智能生成物的本质相悖。传统的邻接权如表演者对其表演享有的权利、录音制品制作人对其录音制品享有的权利、广播电视组织对其广播电视节目享有的权利，均因对作品演绎和传播而享有相关权利。因此，使邻接权客体得以产生的人类活动不属于创作，为“非创作性投入”[20]。笔者认为，以著作权和邻接权来保护人工智能生成物的判断标准在于，是否有创作性投入和是否有新作品产生。创作性投入包括有创作的主观意图和付出创作劳动的客观行为。人工智能开发者定义人工智能实现创作的功能，说明开发者具备创作的主观意图，为实现人工智能创作而投入设备、开发算法、选择学习数据等，说明开发者为创作付出了实际的劳动，并最终获得具备独创性的作品。因此，人工智能生成物的本质更适合用作品著作权予以保护。相反地，相关主体在实施表演、制作录音录像时，根本无创作的主观意图，也明知其行为无法产生具备独创性的作品，用邻接权保护人工智能生成物不能体现相关主体的创作意图，也不能解释人工智能生成物的作品属性，故而用邻接权保护人工智能生成物并不恰当。
(二)权利主体：人工智能作品著作权归属于投资者笔者给出的立法建议是参考“电影制片人模式”，将人工智能作品著作权归属于投资者。
传统作品的著作权原则上由付出劳动的创作者享有，当然也存在职务作品、电影制片人的例外模式。为人工智能生成物付出劳动的创作者是谁呢？不同于传统作品，人工智能创作需要多方面的工作与付出，比如计算机设备的投入、算法设计与开发、学习数据的考量与选择等，且这些工作无疑对于人工智能生成物完成创作具有决定性的意义，不同的算法、不同的数据会造就不同创造性的作品，因此，技术开发人员似乎理应对人工智能生成物享有著作权。
但基于以下几方面的考虑，笔者建议将人工智能生成物的著作权赋予投资者，而技术人员的利益则通过合同的方式予以保护。首先，考虑到人工智能研究与开发投入巨大且存在相当大的风险，理应对人工智能投资者的权益进行合理补偿，技术人员的利益应重点以获取劳动报酬、分配项目收益的合同方式予以保护，这符合市场经济中风险与收益对等的原则，也能起到激励利用人工智能创作的目的。人工智能作品创作参与主体众多和投入成本大的模式与拍摄电影方式极其类似，将人工智能作品著作权归属于投资者，这也与电影作品中保护投资者的理论和模式一致。“实践证明，把电影作品和视听作品当作合作作品，不利于保护投资者(制片者)的利益，再者，由于作品权利主体众多，交易谈判过程更加复杂，也不利于电影作品和视听作品的顺利流转，投资人利益得不到保障，作品的传播者也无法提高积极性，法院最终经过相关判例的发展，判决电影作品和视听作品的版权属于雇主，雇员不享有作品的版权”[21]。因此，将人工智能作品著作权归属于投资者，能够分配风险与收益承担问题，提高作品创作效率，且将已有现行制片人成熟的法律模式作为参考，人工智能作品著作权归属于投资者也较容易得到各参与主体和社会公众的认可和接受。其次，前述模式也是人工智能立法一体化的要求。对于人工智能的利用，还涉及诸多领域，其他领域也要求类似的制度安排。比如，利用人工智能开发创新药物、制造自动驾驶汽车等，这些项目也同样需要巨大的资本投入，同样也存在项目失败的亏损风险，为推动创新和合理分配风险将获取的专利权给予投资人或投资人的公司，其他获取合同上的利益分配，是较好的一种制度安排。
(三)保护期限：与一般作品同等的著作权保护期限对于人工智能作品保护期限问题，有学者建议，就“人工智能创作内容”的保护期而言，可以将其规定为“自作品登记之日起20年的有效保护期”，以兼顾到社会公众的利益[22]。基于计算力的大幅提升，人工智能不到一分钟就能创作词曲、写好新闻稿件、完成海报设计，而且人工智能的创作是不知疲累的，可以连续、高速地大批量生产作品，如此高的创作效率和如此低的创作成本是人类创作者望尘莫及的。在面对摄影作品对手工绘画工作的竞争压力下，历史上有的国家曾对摄影作品著作权保护期限定为5年、10年不等[16]。因此，对人工智能生成物作为作品予以保护，似乎不得不考虑因创作效率产生的公平问题。
基于以下三方面原因，笔者不主张对人工智能作品划分单独的权利保护期限，笔者给出的立法建议是对人工智能作品给予一般作品同等的权利保护期限。
第一，在法律实施过程中，受众难以区分作品来源，即几乎无法识别作品是由人类还是由人工智能创作的。如果对人工智能作品缩短权利保护期，但在实际操作中又无法得到执行，这样的规定没有现实意义，反而还因缩短保护期限阻碍人工智能作品的创作动力，这明显相悖于著作权法激励创作之宗旨。
第二，著作权人受益多少最终取决于作品价值，而不是作品创作效率。即使在没有人工智能技术的背景下，作者获取作品利益多寡也不取决于创作效率的高低，因为创作效率并不代表作品的质量和价值。就不同的人类作者而言，可能其创作效率差不多，但创作成果的价值差别却很大，比如梵高的油画作品拍卖价格达1000万美元，显然普通画家作品价格难以望其项背。因此，人工智能创作效率的确很高，但其作品价值却不一定高(特别是在技术发展的初期)，因此不能以创作效率高低来划分权利保护期限的长度。
第三，作品经济价值应由市场评判，不应由法律直接划分保护期限的长短。著作权之所以能够发挥激励创新的作用，与著作权作为财产权能够为权利人带来经济利益密不可分，权利人最终获利多少取决于该作品的社会需求和评价。作品社会需求大和评价好，对应的价值和收益也高，反之亦然。权利人获取著作权经济利益，基本遵循市场经济理论。如果人工智能作品体现了较高的科学、文化、艺术价值，市场会给予权利人对等的经济收益；反之，人工智能作品无相应价值，最终的结果自然是无人问津，权利人也可能是颗粒无收，创作效率再高也是枉然，为人工智能作品设立过短的权利保护期，亦属多余之举。正如工业革命背景下机器替代人类更好更快地完成工作一样，如果为了保护人类纯手工商品的利益，法律禁止交易机器生产的产品或者为其设定一个不合理的低价格，那么我们的科学技术进步将会受到严重阻碍。同样地，如果人工智能确实能够又快又好地创作，其生成物与人类作品无异，甚至更好，我们就不能刻意为其设定过短保护期，否则，就是不恰当地违背了激励创新的目的和阻碍了社会生产效率的提高。笔者认为，妥善的做法应该是将人工智能生成物价值交与市场评价、淘汰和选择，这体现了法律的公平原则，也能发挥知识产权激励创新的立法宗旨。
人工智能是人类技术革命上的一次跨越，这次跨越给人类生活带来了极大的便利，同时也因为科学技术的跨越，将人类带到了由人工智能产生的法律迷雾区，由此发生对于人工生成物著作权保护的相关争议。今天，人们已然能够利用人工智能完成作品，但本质上人工智能仍是工具，人工智能生成物所体现的独创性来源于开发者所付出的创造性劳动。人工智能如此高效的创作，正是科技进步之价值所在，正如工业机器人替代产业工人那样，与其限制对人工智能生成物的保护，不如给予其著作权保护并交给市场评判其价值，以免人为地阻碍人类创新与进步的步伐。
::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。