【摘 要】
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伴随人工智能算法技术的飞速发展,人工智能算法已经能够产生具有新颖性、创新性和实用性的生成物,可能成为被专利法保护的客体,人工智能生成物的专利权归属问题对现有专利法律制度带来冲击。神经网络人工智能算法是当前最具前景的人工智能算法类型,这一算法基于大数据驱动和自主学习的特性,使算法产生的生成物的创造过程已经脱离算法设计者的深度介入。法律需要明确神经网络智能算法的创造性生成物是否可专利化,确定发明人,以
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伴随人工智能算法技术的飞速发展,人工智能算法已经能够产生具有新颖性、创新性和实用性的生成物,可能成为被专利法保护的客体,人工智能生成物的专利权归属问题对现有专利法律制度带来冲击。神经网络人工智能算法是当前最具前景的人工智能算法类型,这一算法基于大数据驱动和自主学习的特性,使算法产生的生成物的创造过程已经脱离算法设计者的深度介入。法律需要明确神经网络智能算法的创造性生成物是否可专利化,确定发明人,以及明确生成物的的专利权归属问题。第一部分提出神经网络智能算法生成物专利权归属面临的困境。第二部分对人工智能算法这一整体概念根据算法的类型和原理进行拆分研究,神经网络人工智能算法能够摆脱人类的干预自主产生发明创造,而专家系统为代表的传统人工智能算法本质上不具备自主产生发明创造的特性,只能作为人类发明辅助工具,提出在确定发明人时,应根据智能算法的类型及算法在发明过程中对创造性的贡献及自然人的介入程度进行区分和界定。神经网络智能算法生成物未来可能采用的专利权归属模式有发明人与专利权人分离的模式、职务发明模式、约定主义等。第三部分提出针对神经网络算法等大数据驱动的算法,由于引入了数据提供方这一新的利益相关方,尤其当数据提供方是普通大众时,专利法规和制度应对数据提供方的权益予以一定保护,避免巨头企业形成算法霸权,对公众利益造成损害。第四部分针对域外部分发达国家的立法机构和专利管理机构已经开展了的人工智能立法和人工智能生成物专利制度前沿探索进行分析,我国可进行参考和借鉴。第五部分提出立法建议,神经网络人工智能算法可审慎认定为发明人,法规应对人工智能的定义进行明确,实践中需要甄别和审查真正的人工智能,同时适当限制人工智能算法生成物的专利保护范围。
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