INTRODUCTION:

Le monde évolue constamment et nous avons assisté à de profonds changements technologiques et à des concepts scientifiques brillants. Par conséquent, il est crucial d'évaluer les implications juridiques des percées technologiques. Une de ces innovations est l'Intelligence Artificielle. L'histoire du mot 'Intelligence artificielle' remonte à l'année 1956, date à laquelle il a été inventé pour la première fois au Dartmouth College. L'intelligence générée par les « machines » est essentiellement ce à quoi l'intelligence artificielle (IA) fait référence. Le terme "propriété intellectuelle" (PI) fait référence à toute invention authentique de l'intelligence humaine, y compris les œuvres d'art, la littérature, la technologie et la science.

L'intelligence artificielle pourrait se transformer en une nouvelle espèce et entrer dans le champ de la propriété intellectuelle. Vu la rapidité. Il est crucial de reconnaître les problèmes du système et de modifier certaines des normes de propriété intellectuelle existantes. L'émergence de l'intelligence artificielle (IA) en tant que technologie polyvalente aux applications économiques et sociales importantes soulève des préoccupations fondamentales qui sont au cœur des systèmes de propriété intellectuelle actuels. Cet article s'efforce d'aborder la question de la suffisance de la divulgation dans les inventions d'IA, qui est vitale pour les principes fondamentaux des droits de propriété intellectuelle mais n'en est pas encore à un certain stade.

DIFFICULTÉ À SATISFAIRE AUX EXIGENCES DE DIVULGATION

Il peut être difficile de satisfaire aux exigences de divulgation lorsque vous essayez de breveter des idées basées sur l'IA. Les lois sur les brevets ont une contrepartie à leur base. Un inventeur est tenu de divulguer au public suffisamment d'informations sur l'invention pour permettre à l'homme du métier de mettre en pratique ce qui est revendiqué en échange d'un monopole limité via une subvention pour empêcher d'autres de l'utiliser. Répondre à cette condition peut être difficile, compte tenu des caractéristiques de certaines innovations en matière d'IA. La principale raison de la création de lois sur les brevets était de fournir une incitation à l'invention et à la divulgation publique de l'invention.

Les inventions assistées par l'IA permettent aux humains de contrôler le processus et les paramètres qui déterminent le produit, avec plus ou moins de succès. La capacité des différents logiciels/algorithmes utilisés dans le processus pourrait potentiellement avoir un impact sur la rigueur avec laquelle les paramètres sont gérés. Pour les inventions assistées par l'IA, la divulgation de l'implication humaine et de la nature du logiciel peut être de la plus haute importance.

La conception du réseau neuronal et le processus utilisé pour former les données peuvent être rendus publics si la technologie est utilisée pour produire des créations générées par l'IA de manière indépendante. En raison des grandes quantités de données et de plusieurs itérations de résultats, le processus de formation pour développer une idée ou un produit peut être difficile à divulguer.

En revanche, le modèle d'apprentissage automatique est le "boîte noire» aspect des systèmes d'IA. Comme indiqué par IBM, le plus grand déposant de brevets pour les inventions d'IA aux États-Unis, "les inventions d'IA peuvent être difficiles à divulguer complètement car même si l'entrée et la sortie peuvent être connues de l'inventeur, la logique entre les deux est à certains égards inconnue". Le fait que les modèles modernes tels que les réseaux de neurones d'apprentissage en profondeur soient si complexes est l'une des raisons pour lesquelles le modèle est considéré comme une « boîte noire ». En général, l'IA pose un dilemme de transparence car plus de connaissances sur le fonctionnement sous-jacent et opaque de l'IA génère des avantages mais aussi des dangers et des coûts.

Les processus de boîte noire de la machine, qui aboutissent fréquemment à des innovations en matière d'IA, empêchent de divulguer les innovations de manière suffisamment détaillée pour se conformer aux règles existantes. Le retour au secret va à l'encontre d'un des principes du système de propriété intellectuelle, où la divulgation publique est une condition d'une protection limitée. Le monde pourrait avoir besoin d'autres formes de protection qui n'existent pas actuellement.

Dans certaines circonstances, la divulgation de données de formation en plus des algorithmes peut également être nécessaire. Cependant, la publication des données de formation pourrait s'accompagner de son propre ensemble d'obstacles, notamment :

• Préoccupations concernant la vie privée et la confidentialité des données concernées ; et
• Le tiers à partir duquel les données sont récupérées peut ne pas vouloir partager les données.

L'EXPERTISE HUMAINE QUI A ÉTÉ UTILISÉE POUR CHOISIR LES DONNÉES ET FORMER L'ALGORITHME DOIT-ELLE ÊTRE DIVULGUÉE ?

Le développeur du système d'IA pourrait être réticent à divulguer les données par crainte qu'un rival puisse les utiliser pour former un système d'IA différent dans un délai plus court. Puisqu'il serait suffisant de recréer l'invention sans utiliser les données d'apprentissage, les variables utilisées dans le choix des données d'apprentissage peuvent en variante être divulguées à la place des données d'apprentissage.

Dans le contexte indien également, dans une demande de brevet, le demandeur a seulement mentionné qu'il utilisait techniques d'apprentissage profond multimodal pour modéliser les données en utilisant une quantité importante d'ensembles de données, mais il n'a fait aucune mention du raisonnement, le réseau de neurones artificiels (ANN) utilisé, pour générer la sortie. En effet, les humains ne peuvent pas collecter et analyser les informations entre les couches d'apprentissage en profondeur ou comprendre pourquoi l'algorithme sous-jacent de l'IA a fait évoluer les poids associés à de tels niveaux d'apprentissage en profondeur. Même les opérations de l'IA deviennent de plus en plus non linéaires en raison de l'ingestion constante d'ensembles de données, ce qui augmente le besoin pour les humains de pouvoir expliquer comment une variable est liée à une autre. Ce manque de discernement et inexplicabilité de la part du déposant du brevet contribue au non-respect de l'exigence de divulgation suffisante.

Le tribunal dans le cas de Vasudevan Software, Inc contre MicroStrategy, Inc qu'une simple divulgation du "résultat souhaité" ne satisfait pas à l'article 112 de la 35 USC, contenant les exigences de description écrite parce que l'exigence de description de la loi sur les brevets exige une description d'une invention, et non une indication d'un résultat que l'on pourrait réaliser si cette invention devait être faite. Le module « Réseau de neurones artificiels » a été décrit dans Brevet américain n ° 6,792,412 XNUMX XNUMX en tant qu'outil basé sur l'IA qui a fourni une valeur de notation pour une variété d'éléments en recalculant les poids. Cependant, en raison de la capacité d'auto-apprentissage du réseau, la méthode sous-jacente, le modèle incorporé dans les données et la capture de la structure statistique dans un ensemble de données représentant des variables observables étaient humainement inintelligibles. Par conséquent, en raison des caractéristiques de type boîte noire et non déterministes du modèle, une divulgation pour une revendication liée au modèle peut être considérée comme une simple divulgation des « résultats souhaités », ce qui conduit à l'insuffisance de la divulgation requise.

VOIE À SUIVRE

Étant donné que les propriétés particulières de l'état final ne peuvent pas être définies par la méthode inventive qui l'a produit, la complexité de l'IA nécessite de renforcer l'exigence de divulgation. Une méthode consiste à appliquer un mécanisme de dépôt, similaire au Traité de Budapest, aux inventions assistées ou créées par l'IA. Le Traité de Budapest concerne le processus international de brevetage des micro-organismes. Le traité a éliminé l'exigence selon laquelle les micro-organismes doivent être déposés dans chaque pays où la protection par brevet est demandée. Selon l'accord, le dépôt d'un micro-organisme auprès d'une « autorité de dépôt internationale » satisfait aux exigences de dépôt des lois nationales sur les brevets des membres du traité. De même, l'adoption d'une norme mondialement reconnue contribuera à garantir la réussite de la mise en œuvre d'un tel système, car une seule norme mondiale pourrait s'appliquer aux deux types de dépôts, à l'IA/aux algorithmes et aux données de formation. Une plus grande convergence internationale et une collaboration régionale seraient bénéfiques et devraient à terme accroître la sécurité juridique.

CONCLUSION:

Les lois existantes sur la propriété intellectuelle (PI) ne sont pas compétentes pour résoudre les problèmes dus aux progrès de la technologie et à l'utilisation croissante de l'IA dans les DPI. Des changements politiques et législatifs sont nécessaires pour faire face à ces problèmes. La contrepartie, dans laquelle un inventeur divulgue sa création au public en échange de droits exclusifs de l'utiliser pendant une période déterminée, est un principe fondamental de la plupart des régimes de brevets. Les développements récents de l'intelligence artificielle (IA) ont soulevé des questions quant à savoir si le public peut bénéficier des découvertes de l'IA au point où l'octroi du droit exclusif est justifiable en vertu des règles actuelles de divulgation des brevets. L'aspect « boîte noire » d'un type spécifique d'IA, qui rend difficile le respect des lois de divulgation en vigueur dans plusieurs juridictions, est le point focal inévitable de cette discussion. Par conséquent, on ne sait pas ce qui, dans le contexte des inventions d'IA, constitue une divulgation appropriée en vertu des régimes de propriété intellectuelle. L'adoption d'une norme de divulgation mondialement reconnue est la meilleure méthode à cet égard.

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• La source: https://www.theippress.com/2023/08/11/sufficiency-of-disclosure-in-ai-inventions/