AI時代來臨前的企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理

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發(fā)布：IPRdaily中文網(wǎng)（IPRdaily.cn）

供稿：中國企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)研究院

作者：王冀  阿里文娛集團大優(yōu)酷事業(yè)群

原標題：AI時代來臨前的企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理

一年一度的世界互聯(lián)網(wǎng)大會本月初在烏鎮(zhèn)如期而至，會上有兩個熱詞被互聯(lián)網(wǎng)大咖們反復強調(diào)——那就是“責任”和“人工智能（AI）”，特別是阿里巴巴集團董事局主席馬云在演講中再次爆出金句“對網(wǎng)絡空間、對數(shù)字經(jīng)濟，與其擔心，不如擔當”。筆者借此蹭個熱度，把近期思考的問題拿出來拋磚引玉，談談人工智能對企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理的挑戰(zhàn)和IPer們應具有的擔當。

記不清從什么時間起，身邊越來越多的同行開始討論AI技術(shù)未來可能對知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)帶來的影響，一些有心人開始思考“明天”IPer應當具備怎樣的能力匹配，一些開拓者已經(jīng)在專利智能檢索、合同智能起草等方面率先嘗試、開發(fā)出應用級產(chǎn)品雛形。筆者認為真正的知識產(chǎn)權(quán)AI時代還遠沒有到來，也許距離全面AI還需要相當長的時間，但無人會否認這一時代變革的必然趨勢。企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理者在變革進程中可以扮演什么樣的角色呢？旁觀者還是參與者，討論者還是推動者。

一、AI時代的特質(zhì)

AI是指基于大數(shù)據(jù)引擎，通過大規(guī)模機器學習和深度學習等技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)進行處理、分析和挖掘，提取數(shù)據(jù)中所包含的有價值的信息和知識，并通過建立模型尋求現(xiàn)有問題的解決方案并實現(xiàn)預測。大數(shù)據(jù)本身并不“智能”，運用好大數(shù)據(jù)才可能衍生出“智能”效果。

AI時代，過去認為難以解決的問題，會因為大數(shù)據(jù)和機器智能的使用而迎刃而解，比如解決癌癥個性化治療的難題；同時，大數(shù)據(jù)和機器智能還可能徹底改變未來的商業(yè)模式，很多傳統(tǒng)行業(yè)都不得不通過AI技術(shù)實現(xiàn)升級換代，同時改變原有的商業(yè)模式；AI還會對現(xiàn)有的法律體系帶來挑戰(zhàn)，例如若AI產(chǎn)品發(fā)生侵權(quán)糾紛該如何確定侵權(quán)主體，該怎樣認定侵權(quán)因果關(guān)系以及適用怎樣的歸責原則?？梢?，AI對于未來社會的影響可能是全方位的。

二、企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理遇到的挑戰(zhàn)

1、企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理的對象擴大范疇

管理企業(yè)的知識產(chǎn)權(quán)業(yè)務，雖然要以扎實的法律技能做工作基礎(chǔ)，但更重要的內(nèi)涵在于解決組織（企業(yè)）發(fā)展過程中的管理問題。這也是從事知識產(chǎn)權(quán)工作的外部律師/代理人與企業(yè)In-house職業(yè)發(fā)展的定位差異所在。

在管理學體系下管理有五層含義。管理是一個過程，管理的任務是達到組織的目標，管理的核心是持續(xù)改進和追求更好，管理的手段是配置和運作組織擁有的資源，管理的本質(zhì)是決策和協(xié)調(diào)。企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理屬于管理學范疇，傳統(tǒng)環(huán)境下進行知識產(chǎn)權(quán)管理，管理的對象包括生產(chǎn)資料、生產(chǎn)力和生產(chǎn)產(chǎn)品，例如，生產(chǎn)資料可以是供應鏈上游的物料也可以是生產(chǎn)工具(制造設(shè)備或制造方法)，生產(chǎn)力可以是科學技術(shù)中的發(fā)明創(chuàng)造，生產(chǎn)產(chǎn)品可以是實體物質(zhì)產(chǎn)品也可以是無形精神產(chǎn)品。做好企業(yè)內(nèi)部的知識產(chǎn)權(quán)管理，就是在知識產(chǎn)權(quán)的業(yè)務層面，針對上述管理對象提升管理效率、降低管理成本、優(yōu)化管理質(zhì)量、控制管理風險。

AI時代，大數(shù)據(jù)將成為重要的生產(chǎn)資料，云計算如無意外將成為首要的生產(chǎn)力。AI對知識產(chǎn)權(quán)管理提出了新的內(nèi)在要求，企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理者未來必須要管理好與大數(shù)據(jù)和云計算相關(guān)的知識產(chǎn)權(quán)。比如，數(shù)據(jù)庫的保護、數(shù)據(jù)的披露和使用是否屬于知識產(chǎn)權(quán)管理的范疇；考慮到云計算發(fā)生在服務器端，現(xiàn)有的專利布局理念和實踐經(jīng)驗是否能有效保護涉及云計算的創(chuàng)新；企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理部門有無措施、有無權(quán)限去保護企業(yè)的大數(shù)據(jù)和云計算能力，都是懸而未決的問題。

2、企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理的依據(jù)遇到挑戰(zhàn)

企業(yè)運行知識產(chǎn)權(quán)管理，其主要動因在于保障企業(yè)主營業(yè)務高速奔跑的同時防止同業(yè)者同質(zhì)化競爭，進而還衍生出允許同業(yè)者同質(zhì)化競爭但通過知識產(chǎn)權(quán)授權(quán)提升其成本。企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理的依據(jù)在于規(guī)制侵權(quán)行為的法律，例如民法、刑法等基本法律以及各類知識產(chǎn)權(quán)法。

AI時代，現(xiàn)有法律體系將會遇到挑戰(zhàn)，很多新生的業(yè)務模式根據(jù)現(xiàn)有的法律可能無法確定其風險。試舉一例，企業(yè)開發(fā)了一種根據(jù)用戶輸入條件自動作曲的AI產(chǎn)品，如果創(chuàng)作出的歌曲侵犯了他人著作權(quán)，此時首先需要明確如何認定侵權(quán)主體，由于AI產(chǎn)品可能是在無人或少人狀態(tài)下進行生產(chǎn)或工作的，其與一般產(chǎn)品責任相比有共性也有特殊性，其可能牽連多個潛在責任主體：數(shù)據(jù)模型建立者、訓練數(shù)據(jù)提供者、產(chǎn)品設(shè)計研發(fā)者、產(chǎn)品生產(chǎn)者、產(chǎn)品銷售者、產(chǎn)品運行的操作者、相關(guān)監(jiān)管部門。與一般產(chǎn)品相比，上述每個潛在責任主體應承擔責任的比重是否發(fā)生變化，在不同情形下發(fā)生知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)的評判標準是否一致，亟待進行探索。

3、企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理的組織迎接變革

現(xiàn)階段企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理者的工作不外乎創(chuàng)新保護（專利+技術(shù)秘密）、創(chuàng)作保護（版權(quán)）和品牌保護（商標+域名），只是處于不同行業(yè)、不同發(fā)展階段的企業(yè)對于上述三種工作的理解、重視程度和投入分配各有不同?，F(xiàn)有的企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理組織架構(gòu)，不管組織規(guī)模大小，不管人員內(nèi)置或外包，一般會包括申請（注冊）、分析、爭議解決、許可交易等職能模塊。知識產(chǎn)權(quán)管理部門的人員規(guī)模越大、預算越多，它所承受的收益期待和績效壓力就會越高。同時，如果知識產(chǎn)權(quán)管理部門人數(shù)過多并且同質(zhì)化嚴重，則該組織還可能遇到晉升危機和成長性不足的難題。

AI時代，大多數(shù)重復性的工作將被自動化工具接管，任何決策前的基礎(chǔ)分析和概然性預測可能由機器人完成，企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理部門不能再比拼“體重”，要比拼“健康”。如果商標智能檢索工具逐漸完善，IPer的工作將不再糾結(jié)于商標檢索，而會偏向于如何迎合業(yè)務目標進行決策；如果版權(quán)智能監(jiān)測工具日益完備，將不再需要雇傭大量的IPer進行人工監(jiān)測；如果專利智能撰寫工具開始成熟，IPer將更容易從繁雜耗時的申請撰寫、申請審核中解脫出來。企業(yè)可能更僅需要少量的、但具備資深從業(yè)經(jīng)驗、同時具有敏銳商業(yè)嗅覺的知識產(chǎn)權(quán)管理專家，去駕馭眾多AI工具從而優(yōu)化效能，抽絲剝繭只處理較為關(guān)鍵的事務。

同時，企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理部門還需要考慮是否應當增加開發(fā)、運維AI產(chǎn)品的崗位職能，因為那時AI產(chǎn)品可能已不再是輔助性工具，而變成整個團隊最重要的生產(chǎn)力。

三、AI時代來臨前的發(fā)展路徑思考

還好，真正意義上的AI時代可能還需要較長時間才會到來，在AI時代來臨前，留給了企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理者提前思考和實踐的機會。筆者建議重視以下三方面工作：

1、關(guān)注數(shù)據(jù)管理

知識產(chǎn)權(quán)類的AI產(chǎn)品需要海量的相關(guān)數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)進行訓練，專利、商標、域名等公開數(shù)據(jù)提供了部分訓練數(shù)據(jù)，但這遠不夠，如果希望開發(fā)出進行管理決策的智能工具，必然還需要財務、HR、IP管理等更多維度的訓練數(shù)據(jù)。例如，企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理部門的日常工作往往是離散非系統(tǒng)的、是分布非協(xié)作的、是隨機非共性的，為獲得符合本企業(yè)特點的AI工具，當下有必要預先管理與知識產(chǎn)權(quán)事務相關(guān)的知識，知識數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵在于知識數(shù)據(jù)吸收、知識數(shù)據(jù)分享和知識數(shù)據(jù)沉淀。

2、關(guān)注新風險預研

在AI商業(yè)模式布局之初，應當預先研究與AI商業(yè)模式相關(guān)的法律，系統(tǒng)化論證現(xiàn)有法律如何理解AI商業(yè)模式的侵權(quán)主體、侵權(quán)行為等諸多核心問題并在行業(yè)中發(fā)聲，參與提出法律演進的建議，以便在企業(yè)大規(guī)模投入AI商業(yè)模式之時提供企業(yè)發(fā)展的合規(guī)建議。

3、關(guān)注新技術(shù)應用

AI工具必將極大提升企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理部門的生產(chǎn)效率，但每個企業(yè)愿意接受AI工具的時間會有先后，可獲取AI工具的性能可能也相差千里，很難說這些看上去小小的差異是否會大幅放大同業(yè)競爭者之間的差距。企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理部門可有意識地關(guān)注AI行業(yè)的發(fā)展，在可控范圍內(nèi)主動擁抱科技變化，甚至可以對知識產(chǎn)權(quán)類AI工具進行資本投入或聯(lián)合開發(fā)。

作為企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)管理者，在AI時代全面來到之前，我們還有很多潛在情況需要感知，還有很多潛在問題值得思考?！芭c其擔心，不如擔當”，在推動知識產(chǎn)權(quán)管理AI化的進程中，企業(yè)IPer其實可以扮演更重要的角色。

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編輯：IPRdaily趙珍          校對：IPRdaily縱橫君

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