药物发现过程以残酷著称。超过90%的候选药物在抵达患者前就宣告失败。
人工智能（AI）提供了一种诱人的可能性：一条更快、更便宜的途径，穿越潜在的“死亡之谷”。通过快速筛选数百万分子、预测潜在有效成分并及早发现问题，AI可帮助科学家避免数年的痛苦试错。尽管目前尚无AI设计的药物成功上市，但已有两款AI辅助候选药物通过二期临床试验，证实对患者安全。
鉴于涉及数十亿美元利益，部分AI开发商认为其产品将很快成为研发核心。如今，他们正着眼于如何在未来类似机遇中获利。但具体分配方式仍不明朗：若制药公司使用AI公司的技术开发新药，谁该获得发明署名权——又该获得收益？
《科学》杂志采访了芬威克与韦斯特律师事务所的知识产权律师弗雷德里克·曾（Fredrick Tsang）和安东尼亚·塞凯拉（Antonia Sequeira），探讨AI辅助发明的所有权问题，以及夸大AI贡献可能引发的反噬。以下为经编辑的访谈实录。
问： 美国联邦法院在2022年“泰勒诉维达尔案”（Thaler v. Vidal）中裁定，AI不得被列为专利发明人。但此后AI的科研能力已大幅提升。若类似案件再现，您认为该裁决会改变吗？
弗雷德里克·曾： “泰勒诉维达尔案”是上诉法院裁决，只能由美国最高法院推翻，而这一可能性极小。该案也未解决更现实的场景：当发明过程同时涉及AI与人类时，如何分配发明权？法律决策往往滞后于科技创新，有时长达十余年。尽管尚无重大判例改变格局，但美国专利局数月前已发布新指南，说明如何处理可能涉及AI助手的发明。
安东尼亚·塞凯拉： 该指南将AI视为人类使用的计算机或实验室工具。但最终决定法律现状的仍是法院。目前如何定局仍存在高度不确定性。
问： 关于不确定性：若AI承担主要工作，企业是否会面临无法申请专利的发明？
弗雷德里克·曾： 分子发现领域的法律尤为微妙，尤其针对难以合成的小分子。例如，修过有机化学的学生能随手画出任意有机分子结构，但这不代表他知道如何合成它。同理，当AI输出分子的数字形态时，并不意味着存在可行的合成路径。因此，实际找到合成方法的合成化学家仍很可能被视为发明人，其所属公司也将继续拥有该分子的知识产权。
安东尼亚·塞凯拉： 大分子领域则更复杂，当AI输出序列且该蛋白质或核酸的合成方法已明确时，更难主张存在人类贡献。
弗雷德里克·曾： 还有一种情况是AI发现现有分子的新用途——无论是药物再利用，还是我们从未知晓的分子特性。
问： 使用AI时有哪些科学家应警惕的陷阱？
弗雷德里克·曾： 科学家通常会维护实验记录本，详尽记载操作步骤。但人类天生不擅长记录思维过程，而保存AI输出只需点击按钮。这可能造成AI贡献远超科学家的假象，即使实际情况并非如此。
安东尼亚·塞凯拉： 若将AI记录为发现的关键环节，可能埋下法律隐患。例如，在专利侵权诉讼中，对方律师会回溯实验记录本和披露内容，评估AI的实际参与度。是否可能主张AI是发明人而人类毫无贡献？因此，无论在实验记录、市场宣传还是科学论文中，都必须准确记录AI使用情况，避免夸大其作用。
问： AI开发者能否对AI辅助发明主张权利？
弗雷德里克·曾： 除非训练AI的数据科学家针对直接促成发明的环节进行高度定制化操作，否则可能性极低。AI提供商与用户如何分配AI输出的经济利益，将由双方商业合同决定。
安东尼亚·塞凯拉： 这将成为未来合同的关键条款。假设制药公司为特定用途使用AI模型，专利局早前指南提示：为制药公司微调模型的AI工程师可能成为专利发明人。因此，制药公司需确保合同明确为软件即服务协议，并包含条款将所有发明权转让给制药公司。
问： 若无法通过专利获利，AI公司还有其他途径吗？例如基于药物疗效的结果定价模式。
弗雷德里克·曾： 这更多取决于私人合同而非法律。目前多数模型提供商在服务协议中将所有输出权转让给用户。但在高价值领域，双方必然就利益分配展开谈判。
安东尼亚·塞凯拉： 权力失衡也将影响合同形态：大型AI公司对大型药企、大型AI对小型药企、小型AI对大型药企的情况各不相同。
问： 我们是否需要尽快厘清这些问题？
安东尼亚·塞凯拉： AI将极大加速药物发现。由于药企承担全部研发资金并主导美国食品药品监督管理局审批流程，药物所有权仍应归属药企。我们必须明确所有权归属及合同运作机制。
未来AI将日益成为行业标准。最终，投资者将要求必须使用AI——他们不愿等待十五年，而期望五年内见效。及早解决这些问题能加速研发进程，最终惠及患者。
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