郭一璞安妮发自凹非寺
量子位出品公众号 QbitAI
谷歌的手里，握着无数的 AI 专利，让每个 AI 从业者头疼。
比如 Geoffrey Hinton 老爷子搞的 DropOut，谷歌兄弟公司 DeepMind 手里的 RNN，在法律层面，专利权都归谷歌所有。
这些都是地球上几乎所有的 AI 研究机构、AI 公司必备的基础工具，一旦没了它们，巧妇难为无米之炊，那些刚拿了天使投资的小公司都得玩完，那些读机器学习博士的年轻人，八成也都会被逼得半途而废。
虽然 Jeff Dean 在东京说，这些 AI 专利只是为了防止被流氓抢注的防御性设施，但鬼知道万一哪天谷歌家没余粮了，会不会自己就当起专利流氓。
毕竟，巨兽已经拿起武器、穿上盔甲，虽然现在不打人，不代表以后不会发狂。
而且，专利保护期长达十几年，要真来这么一下，地球人的 AI 发展可以被锁死个十几年咯。
不 把专利的权力关进制度的笼子里 ，年轻的 AI 从业者们，就没法安生睡觉。
现在，迷迷糊糊地通过了谷歌好多 AI 专利的美国专利局，终于清醒了一下，开始认真琢磨 AI 专利制度这件事了，广开言路，做了一个面向公众的意见征集，10 月 11 号之前都可以针对 AI 专利问题找他们吐槽。
消息一出，计算机视觉创业公司 Matroid CEO、斯坦福客座教授 Reza Zadeh 当场就是一顿 表扬 ：在搞了那么多荒谬的专利之后，专利局终于开始向外界求助了。
迷途知返，其犹未晚。
好奇宝宝美国专利局
美国专利局求助的重点，是 12 个有关 AI 专利的问题，他们说对这 12 个问题的答案 特别感兴趣 ：
1、利用 AI 技术的发明以及 AI 开发的发明被称为 人工智能发明 。所以人工智能发明的要素是什么？
举个例子，包括要解决的问题，训练和运行依据的数据库结构，基于数据的算法训练过程，算法本身，影响结果的数据的原则和权重等等。
感觉仿佛是美国专利局想让大家申请专利的时候填个表，但是并不知道应该填哪些内容 这个虚心求教的态度很好嘛（狗头）。
2、自然人必须给 AI 发明做出怎样的贡献，才配成为发明人？
比如，设计算法和调整加权，构建运行算法的数据，再比如基于数据设计算法并得出结果，听起来有点像 到底干点啥才能论文挂名 。
3、一项发明的贡献者不一定是个人类（也可能是个公司、NGO 什么的），那现行的专利法和有关发明人的规定，要不要修改？
4、自然人以外的实体，或是自然人将专利转让给的公司，否应该拥有人工智能发明专利？比如你蹭了谷歌的 TPU 训练 AI，这个 AI 谷歌有没有份？
5、AI 方面的发明，需不需要有一些特殊规定？（专利局内心 OS：被你们 AI 圈的人说怕了，大爷们你们到底要啥？）
6、公布一项 AI 发明的时候，需要做啥特殊的规定吗？
比如说，现在通常要求充分公开算法，这个详略尺度上要不要做啥要求？特别是一些含有大量隐藏层的深度学习系统，其中权重在学习和训练期间没有人为干预的过程。
7、AI 发明专利申请怎么才算符合实际落地需求，特别是考虑到某些人工智能系统的不可预测性。
8、AI 是否会影响它作用领域里水平普普通通的那些劳动者？能用这些普通劳动者的水平给 AI 评职称 么？
9、AI 发明有什么不一样的技术上的考虑因素？
10、AI 发明是否需要新的知识产权保护策略，比如对数据的保护？
毕竟 You are what you eat，吃掉什么数据集，训练出什么模型，数据集也是影响机器学习模型的一个重要因素。
11、是否还有哪些与 AI 发明专利相关的其他问题需要考虑？
12、是否有其他专利代理机构的相关策略或做法，可以帮助美国商标专利局了解相关的 AI 发明专利的政策和做法？
这些问题涵盖从专利审查政策，再到是否需要新形式的知识产权保护等方面等全流程的建议。
美国商标专利局表示，如果对上述问题有见解，可以在今年 10 月 11 日之前发到相关邮箱中。
要专利，还是要开源？
专利局之所以需要把人工智能专利单独拎出来讲，一大原因是泛计算机领域的开源传统。
按照惯例，计算机领域的发明创造开源之后，都会根据一些业界通行的协议，在一定条件下允许其他人免费使用这些开源项目，甚至商用都可以。
这样，软件开发者们可以互相借鉴，或者干脆拿别人做好的现成工具来用，不会重复造轮子，节省了时间，也提高了信息社会进步的效率。
所以，开源是计算机领域绝对的政治正确，开源贡献就像游戏里的成就、战场上的勋章，是可以拿出来炫耀的东西。
CS 惯例，天经地义，想显得牛逼，No Code No BB。
可麻烦就在于，GitHub 不是美国政府开的，开源规则也是 约定俗成 的，背后没有法律保障，却和法律会保护的专利规则并不兼容。
一旦某项发明被申请为了专利，并且所有人追究专利权，那约定俗成的江湖规矩就不管用了，其他人要是随便用，会被专利所有人追究责任。
而在 AI 领域，你去翻翻论文、看看引用，就能明白：
几乎所有的创新和应用都是建立在前人研究基础之上的。
而且，这些开源的前人研究，可能引用次数都能上四位数，全球有无数业内的其他人在用，利用它们创作更新的成果，再进一步被更多人引用。
引用复引用，大家都是一条绳上的蚂蚱。
所以，一旦某些重要的开源项目被申请了专利，专利所有人追起责来，那么就会牵扯出一群人，牵扯出一群非常基础的 AI 工具，这些都不能用的话，那大家干脆不要研究 AI、不要商业化 AI 了。
去年就有人发现，谷歌兄弟公司 DeepMind 把一大堆基础的 AI 研究都申请成了专利，不仅有用神经网络来生成音视频、处理文本、训练行为，甚至连 RNN 这种 AI 领域的最基础工具都成了 DeepMind 家的。
专利号专利名称优先权日
WO 2018/048934
用神经网络生成音频
6 Sep 2016
WO 2018/048945
用卷积神经网络处理序列
6 Sep 2016
WO 2018064591
用神经网络生成视频帧
6 Sep 2016
WO 2018071392
用于为机器人智能体选择要执行行为的神经网络
10 Oct 2016
WO 2018/081089
用神经网络处理文本序列
26 Oct 2016
WO 2018/083532
用神经网络训练行为选择
3 Nov 2016
WO 2018/083667
强化学习系统
4 Nov 2016
WO 2018/083668
用神经网络实现场景理解与生成
4 Nov 2016
WO 2018/083669
循环神经网络(RNN)
4 Nov 2016
WO 2018083670
序列转换神经网络
4 Nov 2016
WO 2018083671
带有辅助任务的强化学习
4 Nov 2016
WO 2018/083672
用强化学习实现环境导航
4 Nov 2016
而今年 6 月 25 日，谷歌的 Dropout 专利也生效了。Dropout 是解决神经网络过拟合的一种方法，可以说是 AI 界的基础工具之一了。
本月初，谷歌还为 用神经网络从输入序列生成输出序列 的常用方法申请了专利，网友调侃称：
News from the UK is that the grave of some guy named Turing has been heard making noises since this came out.
翻译过来大概是，图灵的棺材板都压不住了吧。
此外，还有许多 AI 应用，都已经被谷歌申请了专利，从名字上看，他们包含用神经网络完成图像处理、视频分类等各种任务，还有语音识别、图像分类等各种 AI 基本任务 照着谷歌专利网页去搜寻，可能找都找不完。
这简直相当于，有人把平底锅、烤箱、电饭煲都申请成了专利，而使用这些工具的厨师们，想给客人卖几道菜都要面临被收专利费的风险。
这样成本一转嫁，食客们哪儿下得起馆子，厨师们还开哪门子的店，大家回家自己动手，刀耕火种得了。
而正是因此，谷歌已经被骂了好多年，不少业界人士都觉得，这种大规模的专利申请扼杀 AI 创新，许多研究者和 AI 创业者都觉得一旦被追究责任都没法将自己的事业进行下去。
不过，Jeff Dean 后来也表示，谷歌把这么多 AI 项目申请为专利，只是防止碰瓷的防御性手段，并不打算靠此牟利。
说来说去，归根到底还是美国的专利制度不适应 AI 行业的发展，才让业界和谷歌陷入了 你流氓！ 我没有！ 的争执之中。
AI 专利，合理吗？
虽然广开言路，但美国专利局也收到了一波吐槽。
针对这份通知文件，有人发现了 bug： 利用人工智能以及 人工智能开发的发明 ？
人工智能自己开发发明？这位 AI 博士心情很复杂。不知道专利局是不是真的以为 一只 AI 是个独立的个体。
更深刻的问题在于，如今的专利制度，可能真的不适合 AI 这个领域，不少人都觉得，当前美国的专利制度不太靠谱。
要是大众议论纷纷之前就这么做那就很好了。说实话，他们（专利局）应该跳出一般软件专利的想法，他们一次又一次做一些荒谬的事情。
严格来说，你只能给一种东西申请软件专利：
源代码。
如果有其他人用不一样的代码实现一样的结果，那你无话可说。要是有人申请了一个子集都做不出来的软件专利，这没道理。难道我能申请一个我没有技能、需求和资金去开发的软件做专利，然后别人做出来了，我就有这项专利权？这没道理。
我觉着，专利局就是专门膈应小开发者的：
1、初步费用先花 5000~10000 美元，实际专利再花 10000~50000 美元，这对没有背靠大公司的小开发者来说绝对是个障碍，对社会也没有好处，只是保护了大公司。记住，空有一纸专利不能当饭吃，只是需要你花更多钱来保护你的专利。专利诉讼需要很长时间，随随便便就花费超过 10 万美元，想想你得卖多少产品才能支撑最初的专利费用和诉讼费。专利申请流程不仅仅绝对是个笑话，我们的法律体系也需要改革。
2、95% 的专利在第一次申请的时候挂掉了，这么高的数字，意味着要么申请程序有问题，要么专利局太无能；无论是哪种原因，这个专利申请流程都太笨重了，需要简化。
在我看来，软件专利的整个概念是有问题的。软件是逻辑，逻辑可能会很复杂，但依然可以简化为流程图，这就好像能给用乐高积木搭出来的东西申请专利一样，但是你不能给一块积木本身申请专利。
当然，也有人不少人积极参与进来了，像这位密歇根大学的博士生，就在积极号召自己的母校参与到规则制定中来。
毕竟，要是专利局真的认栽了，那么就得让真正的 AI 业内人士掌握话语权。
