专利制度会阻碍科技进步吗？就 AI 领域而言，这一趋势愈加明显

编者按：关于专利是否会阻碍创新的争论，自打专利制度创立之初至今就没有消停过，但专利制度从未因此而停滞不前。随着人工智能和机器学习的发展，专利的触角已然深入AI领域之中，并对人工智能的发展形成了现实的阻碍。科技媒体Techdirt据此推出专栏“本月最愚蠢的专利”，专门收录那些阻碍创新、形成垄断的专利。本月榜上有名的9760834号专利，就对机器学习算法在蛋白质分析方面的应用做出了诸多限制。本文编译自techdirt原题为“Stupid Patent Of The Month: Will Patents Slow Artificial Intelligence? ”的文章。

关于为什么专利系统可能不适合软件发展，我们之前已经写过不少文章了。通常，专利局在审查应用程序的时候，从来不看真实世界中的软件是什么样的，就在软件这一概念上提供宽泛的、模糊的或的专利。这些专利在给“专利巨头”添砖加瓦的同时导致了大量资源浪费。随着机器学习和人工智能变得越来越普遍，对于专利系统中的这些缺陷将如何影响人工智能的发展这一问题，我们应当给予充分的重视和考量。

不少人担心人工智能领域通过一些范围非常广泛的专利。例如，谷歌拥有一种通用的机器学习技术——dropout。（编者按：dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器。）这意味着谷歌可以通过申请专利来避免其他人在2032年之前使用这项技术。与此同时，微软也申请了一项专利，这项专利在主动机器学习领域提出了一些非常广泛的要求（专利局最近发布了一个非最终的拒绝，尽管申请结果仍然悬而未决，微软仍将有机会论证为什么它应该被授予专利）。关于机器学习基础技术的专利有可能导致人工智能的开发分崩离析，并最终耽误在人工智能领域所取得的进展。

作为软件开发的一部分，人工智能领域过多的专利限制很可能会像软件专利一样导致许多类似的问题。例如，我们已经注意到，许多软件专利采用的形式是：应用特定领域中某种著名的、广泛应用的技术。例如，我们从2015年1月开始更新的这个“本月最愚蠢专利”项目，囊括了例如远程更新软件和运动电子游戏（尽管这一专利后来被认为无效）这样的技术。其他的专利包括利用电脑做一些非常简单的事情，比如计算选票或计算卡路里。我们可以想象专利局在机器学习领域中也会以明显的方式提出愚蠢程度与此不相上下的专利。

事实上，这已经发生了。以美国5944839号专利为例，它的内容是“自动维护某一计算机系统的方法和系统”。这一专利的应用领域非常广泛，包括应用人工智能来诊断计算机系统的问题。

该专利规定：

一种计算机系统优化方法，该方法包括：检测计算机系统中的问题；激活人工智能引擎，以应对问题检测；利用人工智能引擎，选择多个传感器来收集有关计算机系统的信息；通过人工智能引擎收集信息并最终确定一个可能的解决方案；当一个可能的解决方案无法确定是否有效时，保存计算机系统的现有状态。

除了保存计算机的最后状态这一条无法找到解决方案之外，这个专利的要求基本上包括所有使用人工智能诊断计算机问题的技术。（这一说法在专利审判和上诉委员会面前经受了挑战，但联邦巡回上诉委员会最近下令，董事会将重新考虑先前的技术是否能明显地证明这一点。）

最近的一项专利引起了类似的担忧。美国的9760834号专利（通常被称为834专利），由Hampton Creek公司所有，涉及使用机器学习技术创建可用于分析蛋白质的模型。这个专利很长，它的条款也很长（这使得避免侵权变得更容易，因为每一个索赔条款都必须达到才能成立侵权）。但专利仍然反映出一种令人担忧的趋势。从本质上讲，专利的索赔条款1规定的是“在这种特殊的应用程序上进行机器学习”。事实上，在对专利申请的起诉过程中，Hampton Creek认为，先前的技术可以被区分开来，因为它仅仅描述了将机器学习应用到“分析数据”，而不是明确地将技术应用于蛋白质片段。

更具体地说，这项专利在索赔条款1后紧跟了一系列的条款：“在进行条款1中的机器学习时，使用了这种特定的、已经存在的机器学习算法”。的确，在我们看来，这个专利读起来就像一本介绍人工智能的课本的目录。它涵盖了使用你可能在一门人工智能导论课中学到的几乎所有的机器学习技术，包括线性和非线性回归、邻近算法、聚类、知识向量机、主变元分析、高斯过程、用套索算法或弹性神经网络进行特征提取，甚至是应用于具体蛋白质结构数据的决策树。当然，将这些技术应用于蛋白质可能是一个有价值然而非常耗时的工程。但这并不意味着它理应获得专利。一个公司不应该在一个特定领域中对知名技术进行多年的垄断，它没有充分的理由认为这些技术不能在该领域使用（即使这家公司第一个在该领域应用这些技术）。像这样的专利并没有带来任何新的发展；它只是限制了现有工具和技术可以使用的领域。基于这个原因，我们宣布“834”专利获得“本月最愚蠢的专利”称号。

公平地说，“834专利”并不像我们这份名单上其他那些榜上有名的专利那样过分。但我们仍然认为，这项专利在这个系列中值得引起注意，因为类似专利对创新和经济发展带来的潜在问题非常严重。为众所周知的机器学习技术在特定领域的使用行为申请专利，只不过是鼓励了一种军备竞赛，做常规开发的每家公司、每个人，都在试图为他们的工作申请专利。最终这将导致一个整体低质量的机器学习行业格局，每一个竞争个体将本可以应用于整个机器学习领域的技术用来解决一个小众问题。这样的环境将加剧专利申请竞争，并且挫败那些想要将机器学习技术作为他们想要推向市场的新技术中一小部分的创业公司的科研热情。

我们最近在人工智能和机器学习领域发起了一个进行进展监测的重要项目。在我们实践这个项目的过程中，我们还将监测人工智能的专利申请情况，并试图评估其对行业进展的影响。

原文链接：https://www.techdirt.com/articles/20170929/16255538317/stupid-patent-month-will-patents-slow-artificial-intelligence.shtml

编译组出品。编辑：郝鹏程