专利法正落后于 AI 发明革命
AI 彻底颠覆了发明过程。对于专利持有人、其顾问团队、法院和政策制定者而言，这引发了一系列亟待解答的棘手问题
作者：Sharaz Gill
今年 6 月，谷歌 (Google) 勾勒出一幅雄心勃勃的 AI 应用蓝图。在为纪念一项旨在推广科研领域 AI 工具的计划启动而接受采访时，谷歌研究部负责人 Yossi Matias 将 AI 描述为一种协作研究伙伴，能够提出假设、建议实验方案，并加速科学创新的步伐。
尽管这一愿景在许多方面仍停留在理论层面，但显然，AI 的角色正从文档起草和数据分析，逐步发展到积极参与研究过程本身。对于专利界而言，这立即引发了一个大家早已熟悉的问题：AI 系统能否被视为发明人？
不过在我看来，一旦 AI 成为发明过程中被普遍接受的一部分，更重大的问题才真正浮现出来。如果 AI 系统提出的技术方案最终成为发明，那么人类发明人的创造性贡献究竟何以体现？当一项发明诞生于一系列提示词和 AI 生成的回应中，而非实验室笔记和研究人员间的讨论之中时，发明人身份又应如何认定？更为根本的是，如果 AI 能够常规性地识别出原本可能被忽视的、极具前景的技术解决方案，这是否会改变专利法评估创造性的方式？
随着 AI 日益融入研发领域，它不仅有可能重塑发明创造的方式，还可能重塑专利制度长期以来所依据的法律假设。因此，真正的争议在于：在人类创造力日益因机器智能而增强的时代，专利法中关于发明人身份认定和显而易见性的既定概念是否仍然适用。
David Mitchell 的小说《Cloud Atlas》中有一个情节一直令我难以忘怀。Robert Frobisher 担任 Vyvyan Ayrs 的乐谱誊写员，后者是一位创造力日渐衰退的年迈作曲家。起初，两人的关系似乎很明确：一人是作曲家，另一人是助手。但随着 Frobisher 自身的音乐创造力开始渗透到作品之中，这种界限变得不再那么清晰。助手不再仅仅是记录他人的想法，而是在进行自主创作。
这个文学场景恰好折射出 AI 辅助发明的一个重要方面。关于谁可以被列名为发明人，这一问题在很大程度上已有定论。而一旦 AI 成为发明过程不可或缺的一部分，如何评估人类的发明人身份，这一问题则尚无定论。
假设有一位研究人员正在致力于开发新型药物化合物。他们没有通过传统实验设计候选分子，而是让 AI 系统识别最有可能抑制特定生物通路的化合物。AI 提出了一份候选名单，从中选出一项，经过合成后，最终证明该方案既新颖又有创造性。
大多数专利制度几乎肯定会认定 AI 并非发明人。但这是否必然意味着该发明是由该研究人员构思出来的呢？还是说，该研究人员只是发现并确认由其他来源生成的解决方案的重要性？
长期以来专利法一直将那些参与发明构思的人，与那些仅负责验证、实施或将其付诸实践的人加以区分。AI 带来了一种前所未有的变化。与实验室设备或传统软件不同，生成式 AI 或许恰恰能在传统上被视为具有创造性的阶段做出贡献：即针对特定问题寻找技术解决方案。
这一切并不必然要求对发明人身份进行重新定义。人类的判断依然至关重要。研究人员必须界定技术问题，评估 AI 提出的方案是否合理，剔除不合适的备选方案，并决定所建议的解决方案是否值得进一步开发。这些贡献未必微不足道。事实上，有时这些判断和取舍本身就可能构成创造性技能的运用。
然而，随着 AI 在科学研究中扮演越来越重要的角色，专利局和法院可能越来越需要厘清人类的贡献止于何处，AI 辅助的过程又始于何方。这个问题很可能成为证据层面的问题，而非法律层面的问题。
记录为凭
传统上，一项发明的形成过程可以通过实验室笔记、内部汇报、电子邮件、发明披露草稿以及相关研究人员的回忆来加以还原。这些材料通常会展示实验结果和项目里程碑，但很少能完整呈现推理过程中的每一个中间步骤。
基于提示词的 AI 系统则会留下更详细的痕迹。提示词可能展示该技术问题是如何被界定的。AI 响应可能会提出一些可行的解决方案。后续的提示词则可能揭示研究人员如何对输出结果提出质疑、优化约束条件、剔除不合适的路径，或引导系统朝着更有前景的结果发展。
这些记录可能有助于解决发明人身份认定问题。记录可能可以展示被列名的发明人行使了真正的技术判断：界定技术问题、设定有意义的约束条件、剔除错误线索，并识别为何某一特定路径能够解决问题。反过来说，这些记录也可能展示具有决定性的技术贡献最初出现在 AI 生成的响应中，而人类的作用仅限于筛选、验证或常规实施。
相关记录可能揭示被列名的人类发明人是否做出了专利法所认可的发明人身份认定所需的贡献。若非如此，则可能由此产生发明人身份认定缺陷、权利归属争议、所有权问题等风险，甚至在某些司法管辖区可能演变为专利有效性问题。
创造性：关键真的只在于过程吗？
一旦提示词和输出结果揭示了发明所遵循的路径，它们不仅可能引发关于发明人身份认定的疑问，还可能引发关于创造性的质疑。创造性的判定取决于从现有技术到所主张发明的路径是否是本领域技术人员会采取的途径；而这条路径几乎总是由那些已经知道其最终结果的人在事后进行推演得出的。AI 将使这一分析变得更加复杂。
专利法并不考察实际发明人是否觉得该发明具有难度。在欧洲，创造性是采用客观标准予以评估的，即考察一名假想的本 领域技术人员基于现有技术背景并面临客观技术问题时，是否会认为所主张的发明是显而易见的。
尽管如此，通向该发明的路径仍可能间接产生影响。如果现有技术为本领域技术人员指明了一条清晰明确的路径，且沿着该路径进行探索，能够合理预期会成功获得该发明，那么就更难证明该发明具有创造性。欧洲专利局的判例法有时将此描述为“单行道”(one-way street)。
在英国法下，相关重叠问题通常通过“显而易见应当尝试”(obvious to try)原则来加以分析。该原则尤其适用于这种情形：进展通过常规实验取得，且本领域技术人员有动机去探索某一路径，并合理预期该路径能够获得成功。这一方法的现代表述体现在英国最高法院在 Actavis 诉 ICOS 案的判决中，该判决将研究路径的常规性视为众多考量因素之一，而非一项独立且具决定性的判断标准。
当 AI 指明方向时……
AI 引发了一个棘手的问题：当该路径并非由本领域技术人员独立发现，而是由 AI 系统所识别时，会发生什么情况？假设现有技术较为复杂，且存在多种可能的发展方向。人类研究人员可能看不到任何明确的推进路径。而AI 系统从中识别出一个极具前景的候选方案。研究人员沿着这一路径继续研究，并最终获得了所主张的发明。AI 仅仅是辅助了发明人吗？还是说，AI揭示了，只要对现有信息进行恰当分析，这项发明本就必然会在一条显而易见的路径产生？
同样，这个问题也没有直接明了的答案。无论是“单行道”分析还是“显而易见应当尝试”分析，都有一个共同前提，即在优先权日时，相关路径对本领域技术人员而言是显而易见的。这些方法通常不会去追问，如果由一个能够以超越普通人类能力规模和速度处理信 息的系统来进行分析，是否还会发现其他技术路径或解决方案。因此，AI 生成的建议或许能够证明存在一条可行的技术路径，但这并不必然意味着该路径在传统专利法意义上是显而易见的。
如果两个研究团队通过不同的路径得出了相同的发明成果，这种异常现象就会变得更加明显。一个团队采用传统方法：通过查阅文献，排除可能的方法，最终经过艰苦的实验后获得所主张的发明。另一个团队则同样基于相同的现有技术，但借助 AI 系统锁定极具前景的相关候选解决方案。两项发明完全相同。现有技术完全相同。技术问题完全相同。唯一的区别在于达成该发明的路径。
专利法通常不会赋予这种差异以法律意义。创造性并非通过考察实际发明人付出了多少努力来评判。然而，AI 辅助研究却带来了一个令人不安的事实：
如果将 AI 生成的路径视为本领域技术人员常规工具箱的一部分，那么尽管第一个团队的发明需要相当程度的人类创造力，但仍可能被视为显而易见的。
如果忽略 AI 的作用，第二个团队则可能为一个仅仅通过提出恰当问题、选择系统建议的路径并执行验证工作即可获得的结果而取得专利保护。
这两种结果都不尽如人意。专利法试图避免对单纯的坚持、运气或例行验证给予奖励，同时也避免仅因某位发明人碰巧使用了强大的工具，就剥夺其获得保护的权利。
因此，考虑量AI 辅助手段的可用性是否改变了本领域技术人员的常规能力，这一点至关重要。专利法历来将常规工具和知识归属于本领域技术人员。科学数据库、序列检索工具、模拟软件、计算建模和机器学习技术，在相应的领域中，都已成为日常研究环境的一部分。
本领域技术人员的定义重构
AI 是这一发展进程中的下一个阶段。如果某个特定领域的研究人员惯常使用 AI 系统来检索文献、生成候选分子、对技术系统进行建模或提出实验路径，那么将这些工具排除在本领域技术人员的能力范围之外，无疑是牵强的。但 AI 与许多早期工具不同。它可能不仅帮助本领域技术人员进行检索、计算或验证，还可能提出假设并识别出有前景的路径，而这些是人类研究人员可能无法独立想到的。
尽管是在不同的理论背景下，但美国似乎已经为这一论点敞开了大门。美国专利商标局现将 AI 系统定性为类似于实验室设备、计算机软件或研究数据库的工具——即协助人类发明人而非与其共同进行发明的工具。这种定性是为了维护人类的发明人身份认定，就这一目的而言，它是有效的。但实验室设备、软件和研究数据库，恰恰是专利法可能归属于假定的本领域技术人员的工具。因此，这种用于维护发明人身份认定的类比，可能会对创造性构成压力。如果 AI 是发明人手中的常规研究工具，那么就更难解释为何它在本领域技术人员手中不能同样被视为常规研究工具。
这一解决方案不太可能适用于所有技术领域。相关问题将取决于具体事实：在优先权日，该领域的本领域技术人员是否已经能普遍获得并使用相关 AI 工具，来协助其识别出通向所要求保护的发明的技术路径？
对于专利所有者而言，其中的启示很明确。一旦 AI 参与了通向发明的路径，它就成为了发明故事的一部分。这个故事需要被理解、记录，并在必要时加以管理。
本领域技术人员一直是一个法律假定的概念。AI 或许不会消除这一概念，但会迫使我们重新定义它。借用《黑客帝国》中 Neo 的话来说，即使是本领域技术人员，不久后 也可能需要依靠 AI 工具。而且是大量的 AI 工具。
Sharaz Gill 为 Sisvel 专利组合管理负责人
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