UKIPO人工智能知识产权会议十大要点
2019年6月18日至19日，世界知识产权组织（WIPO）和英国知识产权局（UKIPO）在伦敦体育场（London Stadium）联合举办了为期2天的“人工智能：知识产权解码”会议，共同探讨了人工智能应用、新商业模式、所有权、责任、权利、竞争、数据访问、监管鼓励措施和道德规范等议题。本文对会议要点进行如下总结：
一、机器学习是人工智能的下一个重点
根据WIPO在2019年2月发布的名为“WIPO技术趋势（WIPO Technology Trends）”系列报告中第1份报告所研究的数据显示，机器学习占所有已确定的发明的1/3以上，占人工智能申请量的89%。WIPO的总干事弗朗西斯．高锐（Francis Gurry）在序言中强调了该报告的主要调查结果。
英国大学、科学、研究和创新部部长克里斯．斯基德莫尔（Chris Skidmore）指出，UKIPO近期发布了一份类似的报告《人工智能——人工智能专利全球概览》（Artificial Intelligence – a worldwide overview of AI patents），证实了WIPO的研究结果。
二、现代企业在商战中取胜的关键是数据
对于拥有大量数据的大企业与急需使用这些数据的小企业来说，数据共享协议可能是有助于解决二者关系问题的好办法。
英国数字创新公司Digital Catapult的人工智能技术负责人阿纳特．艾尔哈拉尔（Anat Elhalal）介绍了机器智能库（Machine Intelligence Garage）项目，该项目支持处于发展早期阶段的初创企业获得计算能力、专业知识以及最新的可靠人工智能资源。
三、责任问题可能成为人工智能所有权的隐患
一旦人工智能所有权建立，责任问题就随之而来，但尚未得到全面解决。
英国技术战略委员会（Innovate UK）的人工智能和数据经济主管佐伊．韦伯斯特（Zoë Webster）以及第一届人工智能应用和新商业模式的其他小组成员共同探讨的问题是，如果对人工智能责任方进行深入研究，人们是否会缺乏主张知识产权的热情。
四、技术发展迅速但相关法律滞后
法律的不确定性正在影响企业的人工智能知识产权战略。
最近，IBM商业价值研究院（IBM Institute for Business Value Survey）调查发现，82%的企业正在考虑在业务中采用人工智能，但对于如何合法地保护与人工智能相关的投资和成果几乎没有达成共识。
IBM负责欧洲、中东和非洲（EMEA）事务的知识产权法律团队的高级法律顾问贝琳达．加斯科因（Belinda Gascoyne）认为，企业需要决定他们是申请专利向公众公布其发明，还是谨慎实施保密措施以保守商业秘密。
在版权方面，不同司法管辖区的版权法差异可能会给全球企业带来困扰，这就是为什么目前企业会选择相关法律不太严格的司法管辖区（如美国或者以色列）的原因。
五、发明方必须仍然是人
发明方将仍然是人工智能系统的所有者或该系统的使用者/设计者。
正如伦敦玛丽女王大学（Queen Mary University）的知识产权与技术法学者诺姆．谢姆托夫（Noam Shemtov）在其关于人工智能活动相关发明的发明人权利研究所示，目前不可能将人工智能系统或法律实体称为发明人，因为发明人权利的概念中包括运用人类智力的要求。
当人工智能发明开始真正变为现实时，关于发明人权利的要求在未来是否仍然合理需要进行更加认真仔细地评估。
六、人工智能伦理处于起步阶段
法律和道德责任必须明确，这将有助于降低管理风险并设计“值得信赖的”人工智能。
在人工智能道德的背景下，微软（Microsoft）的高级分析和人工智能方面解决方案架构师乔恩．马基辛格（Jon Machtynger）介绍了微软的人工智能设计原则：
公平对待所有人；
具有包容性，允许人类参与；
能够安全可靠地运行；
技术透明并且易懂；
确保安全并尊重隐私；
承担算法责任。
七、知识产权法和竞争法尚未平衡
现有问题是政府是否（以及如何）控制知识产权的设计才能产生对广大社会更有利的结果。
知识产权专家露丝．奥基迪吉（Ruth Okediji）以及哈佛法学院（Harvard Law School）教授兼哈佛大学伯克曼克莱因互联网与社会研究中心（Berkman Klein Center for Internet and Society at Harvard University）主任杰里米．史密斯（Jeremiah Smith Jr.）提出建议，是否可对专利和版权保护给予例外，以避免与将培训数据输入人工智能系统有关的侵权指控。
八、人工智能机器人裁判和审查员仍然只是想象
人工智能能否成为技能熟练的人类团队成员？
伦敦大学学院（University College London）知识产权法学者伊拉娜．菲玛（Ilanah Fhima）解释称，欧盟知识产权局（EUIPO）最近推出了一种人工智能图像搜索工具，用于识别与用户上传图像具有相似外观的标志。但是，机器学习模型尚无法确定商标法中所称的混淆的可能性。
伦敦大学学院知识产权法教授席罗宾．雅各布（Sir Robin Jacob）同样反对机器人裁判和审查员的开发，但却提出人工智能系统可以成为技能熟练的人类团队的一部分。
事实上，这个概念已经在几个国家的专利法中得到采纳，并且会产生关于显而易见性的更高标准，特别是在超智能人工智能方面。
九、新的并不总是意味着更好
现有的专利制度能够为与人工智能相关的各类发明提供足够的保护，其中包括人工智能的发明、使用人工智能作为工具的发明以及真正由人工智能创造的发明。
总部位于德国慕尼黑的欧洲专利局（EPO）主任赫利．皮赫拉亚马（Heli Pihlajamaa）谈到了EPO关于可专利性要求的指南。她认为，没有必要为了找到人工智能相关发明领域中出现的4个主要问题（包括确定发明人权利、评估专利客体的适用法律标准、黑盒子专利（black-box patenting）和充分公开以及对该领域技术人员的定义）的答案而修改EPO目前的可专利性概念。
十、合作将成为人工智能全球策略的基础
香港大学（University of Hong Kong）副院长兼法学教授爱丽丝．李（Alice Lee）从不同层面谈到了潜在的全球性差异。她主张建立非法律网络，以帮助那些无法做出法律修订的国家跟上快速发展的人工智能的步伐。
UKIPO首席执行官蒂姆．莫斯（Tim Moss）在会议闭幕式上宣布，政策制定者愿意继续与各行业人士讨论当前知识产权框架的变化，以解决人工智能发展引发的行业问题。（编译自www.lexology.com）
