針對“AI專利流氓”,美國專利局出手:提12大問題規範AI專利申請
谷歌的手裡,握著無數的AI專利,讓每個AI從業者頭疼。
比如Geoffrey Hinton老爺子搞的DropOut,谷歌兄弟公司DeepMind手裡的RNN,在法律層面,專利權都歸谷歌所有。
這些都是地球上幾乎所有的AI研究機構、AI公司必備的基礎工具,一旦沒了它們,巧婦難為無米之炊,那些剛拿了天使投資的小公司都得玩完,那些讀機器學習博士的年輕人,八成也都會被逼得半途而廢。
雖然Jeff Dean在東京說,這些AI專利只是為了防止被流氓搶注的防禦性設施,但鬼知道萬一哪天谷歌家沒餘糧了,會不會自己就當起專利流氓。
畢竟,巨獸已經拿起武器、穿上盔甲,雖然現在不打人,不代表以後不會發狂。
而且,專利保護期長達十幾年,要真來這麼一下,地球人的AI發展可以被鎖死個十幾年咯。
不“把專利的權力關進位制度的籠子裡”,年輕的AI從業者們,就沒法安生睡覺。
現在,迷迷糊糊地通過了谷歌好多AI專利的美國專利局,終於清醒了一下,開始認真琢磨AI專利制度這件事了,廣開言路,做了一個面向公眾的意見徵集,10月11號之前都可以針對AI專利問題找他們吐槽。
訊息一出,計算機視覺創業公司Matroid CEO、史丹佛客座教授Reza Zadeh當場就是一頓“表揚”:在搞了那麼多荒謬的專利之後,專利局終於開始向外界求助了。
迷途知返,其猶未晚。
好奇寶寶美國專利局
美國專利局求助的重點,是12個有關AI專利的問題,他們說對這12個問題的答案“特別感興趣”:
1、利用AI技術的發明以及AI開發的發明被稱為“人工智慧發明”。所以人工智慧發明的要素是什麼?
舉個例子,包括要解決的問題,訓練和執行依據的資料庫結構,基於資料的演算法訓練過程,演算法本身,影響結果的資料的原則和權重等等。
感覺彷彿是美國專利局想讓大家申請專利的時候填個表,但是並不知道應該填哪些內容……這個虛心求教的態度很好嘛(狗頭)。
2、自然人必須給AI發明做出怎樣的貢獻,才配成為發明人?
比如,設計演算法和調整加權,構建執行演算法的資料,再比如基於資料設計演算法並得出結果,聽起來有點像“到底乾點啥才能論文掛名”。
3、一項發明的貢獻者不一定是個人類(也可能是個公司、NGO什麼的),那現行的專利法和有關發明人的規定,要不要修改?
4、自然人以外的實體,或是自然人將專利轉讓給的公司,否應該擁有人工智慧發明專利?比如你蹭了谷歌的TPU訓練AI,這個AI谷歌有沒有份?
5、AI方面的發明,需不需要有一些特殊規定?(專利局內心OS:被你們AI圈的人說怕了,大爺們你們到底要啥?)
6、公佈一項AI發明的時候,需要做啥特殊的規定嗎?
比如說,現在通常要求充分公開演算法,這個詳略尺度上要不要做啥要求?特別是一些含有大量隱藏層的深度學習系統,其中權重在學習和訓練期間沒有人為干預的過程。
7、AI發明專利申請怎麼才算符合實際落地需求,特別是考慮到某些人工智慧系統的不可預測性。
8、AI是否會影響它作用領域裡水平普普通通的那些勞動者?能用這些普通勞動者的水平給AI“評職稱”麼?
9、AI發明有什麼不一樣的技術上的考慮因素?
10、AI發明是否需要新的智慧財產權保護策略,比如對資料的保護?
畢竟You are what you eat,吃掉什麼資料集,訓練出什麼模型,資料集也是影響機器學習模型的一個重要因素。
11、是否還有哪些與AI發明專利相關的其他問題需要考慮?
12、是否有其他專利代理機構的相關策略或做法,可以幫助美國商標專利局瞭解相關的AI發明專利的政策和做法?
這些問題涵蓋從專利審查政策,再到是否需要新形式的智慧財產權保護等方面等全流程的建議。
美國商標專利局表示,如果對上述問題有見解,可以在今年10月11日之前發到相關郵箱中。
要專利,還是要開源?
專利局之所以需要把人工智慧專利單獨拎出來講,一大原因是泛計算機領域的開源傳統。
按照慣例,計算機領域的發明創造開源之後,都會根據一些業界通行的協議,在一定條件下允許其他人免費使用這些開源專案,甚至商用都可以。
這樣,軟體開發者們可以互相借鑑,或者乾脆拿別人做好的現成工具來用,不會重複造輪子,節省了時間,也提高了資訊社會進步的效率。
所以,開源是計算機領域絕對的政治正確,開源貢獻就像遊戲裡的成就、戰場上的勳章,是可以拿出來炫耀的東西。
CS慣例,天經地義,想顯得牛逼,No Code No BB。
可麻煩就在於,GitHub不是美國政府開的,開源規則也是“約定俗成”的,背後沒有法律保障,卻和法律會保護的專利規則並不相容。
一旦某項發明被申請為了專利,並且所有人追究專利權,那約定俗成的江湖規矩就不管用了,其他人要是隨便用,會被專利所有人追究責任。
而在AI領域,你去翻翻論文、看看引用,就能明白:
幾乎所有的創新和應用都是建立在前人研究基礎之上的。
而且,這些開源的前人研究,可能引用次數都能上四位數,全球有無數業內的其他人在用,利用它們創作更新的成果,再進一步被更多人引用。
引用復引用,大家都是一條繩上的螞蚱。
所以,一旦某些重要的開源專案被申請了專利,專利所有人追起責來,那麼就會牽扯出一群人,牽扯出一群非常基礎的AI工具,這些都不能用的話,那大家乾脆不要研究AI、不要商業化AI了。
去年就有人發現,谷歌兄弟公司DeepMind把一大堆基礎的AI研究都申請成了專利,不僅有用神經網路來生成音視訊、處理文字、訓練行為,甚至連RNN這種AI領域的最基礎工具都成了DeepMind家的。
而今年6月25日,谷歌的Dropout專利也生效了。Dropout是解決神經網路過擬合的一種方法,可以說是AI界的基礎工具之一了。
本月初,谷歌還為“用神經網路從輸入序列生成輸出序列”的常用方法申請了專利,網友調侃稱:
News from the UK is that the grave of some guy named Turing has been heard making noises since this came out.
翻譯過來大概是,圖靈的棺材板都壓不住了吧。
此外,還有許多AI應用,都已經被谷歌申請了專利,從名字上看,他們包含用神經網路完成影象處理、視訊分類等各種任務,還有語音識別、影象分類等各種AI基本任務……照著谷歌專利網頁去搜尋,可能找都找不完。
這簡直相當於,有人把平底鍋、烤箱、電飯煲都申請成了專利,而使用這些工具的廚師們,想給客人賣幾道菜都要面臨被收專利費的風險。
這樣成本一轉嫁,食客們哪兒下得起館子,廚師們還開哪門子的店,大家回家自己動手,刀耕火種得了。
而正是因此,谷歌已經被罵了好多年,不少業界人士都覺得,這種大規模的專利申請扼殺AI創新,許多研究者和AI創業者都覺得一旦被追究責任都沒法將自己的事業進行下去。
不過,Jeff Dean後來也表示,谷歌把這麼多AI專案申請為專利,只是防止碰瓷的防禦性手段,並不打算靠此牟利。
說來說去,歸根到底還是美國的專利制度不適應AI行業的發展,才讓業界和谷歌陷入了“你流氓!”“我沒有!”的爭執之中。
AI專利,合理嗎?
雖然廣開言路,但美國專利局也收到了一波吐槽。
針對這份通知檔案,有人發現了bug:“利用人工智慧以及……人工智慧開發的發明”?
人工智慧自己開發發明?這位AI博士心情很複雜。不知道專利局是不是真的以為“一隻AI”是個獨立的個體。
更深刻的問題在於,如今的專利制度,可能真的不適合AI這個領域,不少人都覺得,當前美國的專利制度不太靠譜。
要是大眾議論紛紛之前就這麼做那就很好了。說實話,他們(專利局)應該跳出一般軟體專利的想法,他們一次又一次做一些荒謬的事情。
嚴格來說,你只能給一種東西申請軟體專利:
原始碼。
如果有其他人用不一樣的程式碼實現一樣的結果,那你無話可說。要是有人申請了一個子集都做不出來的軟體專利,這沒道理。難道我能申請一個我沒有技能、需求和資金去開發的軟體做專利,然後別人做出來了,我就有這項專利權?這沒道理。
我覺著,專利局就是專門膈應小開發者的:
1、初步費用先花5000~10000美元,實際專利再花10000~50000美元,這對沒有背靠大公司的小開發者來說絕對是個障礙,對社會也沒有好處,只是保護了大公司。記住,空有一紙專利不能當飯吃,只是需要你花更多錢來保護你的專利。專利訴訟需要很長時間,隨隨便便就花費超過10萬美元,想想你得賣多少產品才能支撐最初的專利費用和訴訟費。專利申請流程不僅僅絕對是個笑話,我們的法律體系也需要改革。
2、95%的專利在第一次申請的時候掛掉了,這麼高的數字,意味著要麼申請程式有問題,要麼專利局太無能;無論是哪種原因,這個專利申請流程都太笨重了,需要簡化。
在我看來,軟體專利的整個概念是有問題的。軟體是邏輯,邏輯可能會很複雜,但依然可以簡化為流程圖,這就好像能給用樂高積木搭出來的東西申請專利一樣,但是你不能給一塊積木本身申請專利。
當然,也有人不少人積極參與進來了,像這位密歇根大學的博士生,就在積極號召自己的母校參與到規則制定中來。
畢竟,要是專利局真的認栽了,那麼就得讓真正的AI業內人士掌握話語權。
參考資料:
美國專利及商標局:
https://www.federalregister.gov/documents/2019/08/27/2019-18443/request-for-comments-on-patenting-artificial-intelligence-inventions
Reddit討論區:
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/d40juv/d_us_patent_office_request_for_comments_on/
— 完 —
https://www.toutiao.com/a6737837518697267725/
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2657483/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
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