攻略！「人工智能專利訴訟」要點解析

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來源：中科院知識產權信息

檢索/校譯：許軼  

編譯：朱敏

原標題：美律所解析人工智能專利訴訟要點

當前，產業界對人工智能（AI）產生了濃厚興趣，全球AI專利申請數量大幅增長。對AI技術投入的增長可能會引起相關專利訴訟的增加，而訴訟人將面臨AI技術動態性帶來的問題。AI技術顯著特征在于隨著時間推移，它能夠隨外部條件變化而變化。

AI使得計算機能夠執行越來越復雜的任務的同時，也為專利侵權訴訟中的訴訟人提出了新問題：從起訴對象、起訴地點，到調查與起訴侵權行為等都需要采取新策略以應對挑戰。2017年12月，美國律師事務所Jones Day律師Jacqueline K.S. Lee等發文從判定侵權人和侵權地、提起侵權訴訟、侵權舉證等方面解析了人工智能環境下專利訴訟的要點。

1、侵權人的判定

AI技術最初可能不會侵犯專利權，隨著時間的推移，當AI學習和修改內部操作和外部行為時，可能發生侵權行為。從AI技術的生命周期來看，AI程序可能由一個實體開發，由第二個實體購買并擁有，由第三個實體運營，由第四個實體訓練。AI程序最終可能用于開發一項產品（如一種化合物），該產品侵犯了已授權專利的一項或多項權利要求。這種情況下，如何確定侵權人的問題，當前法律尚未明確，目標技術隨時間推移而發展，很難確定誰是直接侵權人。

Lee指出在考慮直接侵權人時，有以下問題值得思考：

（1）直接侵權人是否為AI程序的開發者？但是如果開發的AI程序并不能制造侵權產品呢？

（2）直接侵權人是否為制造了侵權產品的AI程序擁有者呢？但是如果AI程序在大量實施前并未制造侵權產品呢？

（3）如果AI程序在制造侵權產品前需要大量訓練的情況下，如何確定直接侵權人呢？

間接侵權需要考慮以下問題：

（1）AI程序的開發者和擁有者是否要承擔間接侵權責任？

（2）如何確定AI程序是否具有實質性非侵權用途？

（3）實體在知曉AI侵權情況下進行的行為（主動誘導）如何判定？操縱和訓練者為AI提供資源和信息從而導致侵權如何判定？既然AI目的是讓其自主學習，那么如何確定哪些信息會導致直接侵權呢？

2、侵權發生地的判定

鑒于TC Heartland LLC與Kraft Food Group的案件判決，AI技術背景下的訴訟地點判定將更加復雜。鑒于AI侵權人識別的復雜性，訴訟期間可能會出現增刪當事人的情況，因此訴訟地的選擇更加重要，以避免訴訟途中轉移地點浪費時間。

3、提起侵權訴訟

在提起專利侵權訴訟時，專利持有人必須有事實依據證明自身的權利受損。這要求專利權人提供侵權設備的描述，對不斷發展的AI技術來說，這十分具有挑戰性。傳統的技術分析手段有可能不能在發現前識別AI設備侵權特征，因為這些特征可能與產品相分離，或具有暫時屬性，或需要專用設備識別。如果不能提供設備，專利權人只能更多地需要依靠潛在侵權者的市場宣傳資料來作為侵權訴訟的基礎?；诖?，原告可能在訴訟伊始就受到限制。

4、證明侵權行為

Lee認為起訴階段證實AI侵權只是原告所面對潛在挑戰的開始。AI設備的持續發展意味著侵權行為可能只會在短時間內出現，甚至只是瞬間發生，隨后設備就可能進入非侵權狀態，某些設備甚至可能永遠不會再以侵權狀態運行，捕捉AI設備侵權操作數據是很困難的，即使有，也很難確定侵權發生的時間。

因此可能會發展出新的侵權法律理論解釋AI技術的這些獨特特征。例如，可以證實侵權和損害賠償的新的潛在因素可能是：曾經短暫的侵權不是一個偶然事件，而是發展到AI設備當前狀態的一個不可避免的步驟；或者設備當前的性能和變化性質的評估可能表明會在未來發生侵權行為。

各方還需要使取證程序適用于AI特征。例如，原告可能需要利用來自被控侵權人的信息和數據補充對涉嫌侵權設備的技術調查。因此，從起訴階段開始，專利權人就需要采取更積極的方式取得超出常規訴訟證據保留要求的保全令，要求被控侵權人提交捕獲、存儲、收集和生成可能不在正常數據業務流程內產生的數據。

AI設備過去性能和預期功能的有用信息可以委托第三方獲取，包括AI計算機算法開發人員、過去的用戶、AI訓練者和顧客。AI技術依賴于持續的訓練和更新，從而增加了從這些第三方獲得實質性侵權發現的可能性。

技術專家是專利訴訟的重要部分。但是，AI領域還沒有具有豐富經驗的高質量專家。此外，任何這樣的專家都有可能被AI公司聘用，可能會因為利益沖突無法出庭作證。原告和被告可能同時在尋找能夠解釋AI技術的專家。因而盡快找到并預定AI專家是十分重要的。

來源：中科院知識產權信息

檢索/校譯：許軼  

編譯：朱敏

編輯：IPRdaily趙珍          校對：IPRdaily縱橫君

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