AI時(shí)代來(lái)臨前的企業(yè)知識產(chǎn)權管理

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供稿：中國企業(yè)知識產(chǎn)權研究院

作者：王冀  阿里文娛集團大優(yōu)酷事業(yè)群

原標題：AI時(shí)代來(lái)臨前的企業(yè)知識產(chǎn)權管理

一年一度的世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì )本月初在烏鎮如期而至，會(huì )上有兩個(gè)熱詞被互聯(lián)網(wǎng)大咖們反復強調——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(luò )空間、對數字經(jīng)濟，與其擔心，不如擔當”。筆者借此蹭個(gè)熱度，把近期思考的問(wèn)題拿出來(lái)拋磚引玉，談?wù)勅斯ぶ悄軐ζ髽I(yè)知識產(chǎn)權管理的挑戰和IPer們應具有的擔當。

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

一、AI時(shí)代的特質(zhì)

AI是指基于大數據引擎，通過(guò)大規模機器學(xué)習和深度學(xué)習等技術(shù)，對海量數據進(jìn)行處理、分析和挖掘，提取數據中所包含的有價(jià)值的信息和知識，并通過(guò)建立模型尋求現有問(wèn)題的解決方案并實(shí)現預測。大數據本身并不“智能”，運用好大數據才可能衍生出“智能”效果。

AI時(shí)代，過(guò)去認為難以解決的問(wèn)題，會(huì )因為大數據和機器智能的使用而迎刃而解，比如解決癌癥個(gè)性化治療的難題；同時(shí)，大數據和機器智能還可能徹底改變未來(lái)的商業(yè)模式，很多傳統行業(yè)都不得不通過(guò)AI技術(shù)實(shí)現升級換代，同時(shí)改變原有的商業(yè)模式；AI還會(huì )對現有的法律體系帶來(lái)挑戰，例如若AI產(chǎn)品發(fā)生侵權糾紛該如何確定侵權主體，該怎樣認定侵權因果關(guān)系以及適用怎樣的歸責原則?？梢?jiàn)，AI對于未來(lái)社會(huì )的影響可能是全方位的。

二、企業(yè)知識產(chǎn)權管理遇到的挑戰

1、企業(yè)知識產(chǎn)權管理的對象擴大范疇

管理企業(yè)的知識產(chǎn)權業(yè)務(wù)，雖然要以扎實(shí)的法律技能做工作基礎，但更重要的內涵在于解決組織（企業(yè)）發(fā)展過(guò)程中的管理問(wèn)題。這也是從事知識產(chǎn)權工作的外部律師/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(xué)體系下管理有五層含義。管理是一個(gè)過(guò)程，管理的任務(wù)是達到組織的目標，管理的核心是持續改進(jìn)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。企業(yè)知識產(chǎn)權管理屬于管理學(xué)范疇，傳統環(huán)境下進(jìn)行知識產(chǎn)權管理，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(制造設備或制造方法)，生產(chǎn)力可以是科學(xué)技術(shù)中的發(fā)明創(chuàng )造，生產(chǎn)產(chǎn)品可以是實(shí)體物質(zhì)產(chǎn)品也可以是無(wú)形精神產(chǎn)品。做好企業(yè)內部的知識產(chǎn)權管理，就是在知識產(chǎn)權的業(yè)務(wù)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(fēng)險。

AI時(shí)代，大數據將成為重要的生產(chǎn)資料，云計算如無(wú)意外將成為首要的生產(chǎn)力。AI對知識產(chǎn)權管理提出了新的內在要求，企業(yè)知識產(chǎn)權管理者未來(lái)必須要管理好與大數據和云計算相關(guān)的知識產(chǎn)權。比如，數據庫的保護、數據的披露和使用是否屬于知識產(chǎn)權管理的范疇；考慮到云計算發(fā)生在服務(wù)器端，現有的專(zhuān)利布局理念和實(shí)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)權管理部門(mén)有無(wú)措施、有無(wú)權限去保護企業(yè)的大數據和云計算能力，都是懸而未決的問(wèn)題。

2、企業(yè)知識產(chǎn)權管理的依據遇到挑戰

企業(yè)運行知識產(chǎn)權管理，其主要動(dòng)因在于保障企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)高速奔跑的同時(shí)防止同業(yè)者同質(zhì)化競爭，進(jìn)而還衍生出允許同業(yè)者同質(zhì)化競爭但通過(guò)知識產(chǎn)權授權提升其成本。企業(yè)知識產(chǎn)權管理的依據在于規制侵權行為的法律，例如民法、刑法等基本法律以及各類(lèi)知識產(chǎn)權法。

AI時(shí)代，現有法律體系將會(huì )遇到挑戰，很多新生的業(yè)務(wù)模式根據現有的法律可能無(wú)法確定其風(fēng)險。試舉一例，企業(yè)開(kāi)發(fā)了一種根據用戶(hù)輸入條件自動(dòng)作曲的AI產(chǎn)品，如果創(chuàng )作出的歌曲侵犯了他人著(zhù)作權，此時(shí)首先需要明確如何認定侵權主體，由于A(yíng)I產(chǎn)品可能是在無(wú)人或少人狀態(tài)下進(jìn)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(gè)潛在責任主體：數據模型建立者、訓練數據提供者、產(chǎn)品設計研發(fā)者、產(chǎn)品生產(chǎn)者、產(chǎn)品銷(xiāo)售者、產(chǎn)品運行的操作者、相關(guān)監管部門(mén)。與一般產(chǎn)品相比，上述每個(gè)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)權侵權的評判標準是否一致，亟待進(jìn)行探索。

3、企業(yè)知識產(chǎn)權管理的組織迎接變革

現階段企業(yè)知識產(chǎn)權管理者的工作不外乎創(chuàng )新保護（專(zhuān)利+技術(shù)秘密）、創(chuàng )作保護（版權）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有的企業(yè)知識產(chǎn)權管理組織架構，不管組織規模大小，不管人員內置或外包，一般會(huì )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)權管理部門(mén)的人員規模越大、預算越多，它所承受的收益期待和績(jì)效壓力就會(huì )越高。同時(shí)，如果知識產(chǎn)權管理部門(mén)人數過(guò)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(cháng)性不足的難題。

AI時(shí)代，大多數重復性的工作將被自動(dòng)化工具接管，任何決策前的基礎分析和概然性預測可能由機器人完成，企業(yè)知識產(chǎn)權管理部門(mén)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的工作將不再糾結于商標檢索，而會(huì )偏向于如何迎合業(yè)務(wù)目標進(jìn)行決策；如果版權智能監測工具日益完備，將不再需要雇傭大量的IPer進(jìn)行人工監測；如果專(zhuān)利智能撰寫(xiě)工具開(kāi)始成熟，IPer將更容易從繁雜耗時(shí)的申請撰寫(xiě)、申請審核中解脫出來(lái)。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(shí)具有敏銳商業(yè)嗅覺(jué)的知識產(chǎn)權管理專(zhuān)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(wù)。

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

三、AI時(shí)代來(lái)臨前的發(fā)展路徑思考

還好，真正意義上的AI時(shí)代可能還需要較長(cháng)時(shí)間才會(huì )到來(lái)，在A(yíng)I時(shí)代來(lái)臨前，留給了企業(yè)知識產(chǎn)權管理者提前思考和實(shí)踐的機會(huì )。筆者建議重視以下三方面工作：

1、關(guān)注數據管理

知識產(chǎn)權類(lèi)的AI產(chǎn)品需要海量的相關(guān)數據作為基礎進(jìn)行訓練，專(zhuān)利、商標、域名等公開(kāi)數據提供了部分訓練數據，但這遠不夠，如果希望開(kāi)發(fā)出進(jìn)行管理決策的智能工具，必然還需要財務(wù)、HR、IP管理等更多維度的訓練數據。例如，企業(yè)知識產(chǎn)權管理部門(mén)的日常工作往往是離散非系統的、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(diǎn)的AI工具，當下有必要預先管理與知識產(chǎn)權事務(wù)相關(guān)的知識，知識數據管理的關(guān)鍵在于知識數據吸收、知識數據分享和知識數據沉淀。

2、關(guān)注新風(fēng)險預研

在A(yíng)I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，系統化論證現有法律如何理解AI商業(yè)模式的侵權主體、侵權行為等諸多核心問(wèn)題并在行業(yè)中發(fā)聲，參與提出法律演進(jìn)的建議，以便在企業(yè)大規模投入AI商業(yè)模式之時(shí)提供企業(yè)發(fā)展的合規建議。

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)權管理部門(mén)的生產(chǎn)效率，但每個(gè)企業(yè)愿意接受AI工具的時(shí)間會(huì )有先后，可獲取AI工具的性能可能也相差千里，很難說(shuō)這些看上去小小的差異是否會(huì )大幅放大同業(yè)競爭者之間的差距。企業(yè)知識產(chǎn)權管理部門(mén)可有意識地關(guān)注AI行業(yè)的發(fā)展，在可控范圍內主動(dòng)擁抱科技變化，甚至可以對知識產(chǎn)權類(lèi)AI工具進(jìn)行資本投入或聯(lián)合開(kāi)發(fā)。

作為企業(yè)知識產(chǎn)權管理者，在A(yíng)I時(shí)代全面來(lái)到之前，我們還有很多潛在情況需要感知，還有很多潛在問(wèn)題值得思考?！芭c其擔心，不如擔當”，在推動(dòng)知識產(chǎn)權管理AI化的進(jìn)程中，企業(yè)IPer其實(shí)可以扮演更重要的角色。

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作者：王冀 阿里文娛集團大優(yōu)酷事業(yè)群

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