人工智能正在颠覆知识产权领域的传统认知，其冲击力之大，或许自1623年英国议会颁布《垄断法规》以来前所未有。
现代专利体系历经漫长演变，里程碑事件是1790年美国国会通过首部《专利法》，次年法国大革命期间也建立了专利制度。然而，人工智能革命让政策制定者和法官陷入困惑，他们正努力理解这项新技术对逾百年历史的现代专利体系产生的广泛影响。
引发关注的案例是今年2月图像巨头Getty Images在美国起诉伦敦初创公司Stability AI。该公司开发了开源AI图像生成器Stable Diffusion，Getty指控其"肆无忌惮地大规模侵犯知识产权"，未经许可复制数据库中1200多万张图片用于构建竞争性业务，侵犯了版权和商标保护。AI艺术工具需要从网络获取插图、艺术品和照片作为训练数据，通常未经创作者同意。这家自称"全球领先开源生成式AI企业"的公司还面临美国艺术家的集体诉讼，原告指控其AI工具"使用从互联网抓取的数十亿受版权保护图片进行训练"，相关数据集未经艺术家授权或补偿即被下载使用。
这看似是艺术家与企业间常见的版权之争，但新技术带来了难以厘清的复杂变数。不仅法官需应对AI在艺术、医学等各领域的法律影响，更多相关方将卷入争议。Getty Images要求陪审团审判，使案件结果更具不确定性。
Stability AI辩称其"目标是最大化现代AI的可及性以激发全球创造力与创新"。但若法院支持Getty的诉求，要求下架Stable Diffusion文本生成图像系统及2022年8月推出的DreamStudio图像生成器，该目标将遥不可及。
人工智能的颠覆性影响在医药领域尤为显著。当AI艺术生成器的法律纠纷持续升级时，美国国会正面临更根本的难题：在药物发现等创新过程中，AI系统能否被授予专利？这是关键问题，因为美国与欧洲专利法均仅承认人类为发明者，不承认机器或AI系统，尽管科技发展已证明相反事实。
最引人注目的是，AI能在短时间内发明新分子，这一突破有望颠覆制药市场、医疗体系及专利制度。虽非首个AI辅助突破，但数周前宣布发现可杀灭致命医院细菌的新型抗生素堪称惊人成果。5月25日《自然·化学生物学》期刊发表的研究显示，加拿大麦克马斯特大学生物医学与生物化学系及麻省理工学院科学家成功研发出可对抗"优先病原体"鲍曼不动杆菌的新抗生素——该菌株被世界卫生组织列为对人类生命威胁最大的细菌群组。
两机构研发过程首先在培养皿中筛选约7500种分子，找出能抑制细菌生长的物质，再用这些数据训练机器学习模型识别具有抗鲍曼不动杆菌特性的化学结构。模型设计完成后，分析了含6680种潜在治疗分子的开源数据库，筛选出数百个候选分子，最终锁定新型抗菌化合物"阿巴辛"。
但这并非终点。药物上市前仍需完成关键三阶段临床试验，以证明分子对人体的有效性。AI的贡献在于大幅缩短药物发现首阶段的时间与成本：行业消息显示，相比常规4.5年周期，AI节省了两年时间并降低三分之一成本。随着AI工具优化，这些参数还将持续改善。
立法者与法院却严重滞后。阿巴辛的专利应授予发现它的AI系统还是背后的人类？这仍是悬而未决的难题。计算机科学家斯蒂芬·塞勒的案例颇具启发性：他申请为其AI系统设计的饮料架和应急灯标专利（完全无人类干预），但美国专利商标局以"规则仅承认人类为发明者"为由拒绝。下级法院维持该决定后，最高法院也拒绝介入塞勒的上诉。
变革新风或许正在吹起。今年4月，达拉斯临床阶段生物制药公司Lantern Pharma宣布，美国专利商标局已允许其对AI发现的新分子实体提交专利主张。该公司的非霍奇金淋巴瘤治疗新分子LP-284计划今年晚些时候进入1期临床试验，有望成为美国首款上市的AI研发肿瘤药物。
本文首发于《大地》杂志印刷版（2023年7月1-15日刊）
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