Giới thiệu:

Thế giới không ngừng phát triển và chúng ta đã chứng kiến ​​một số thay đổi sâu sắc về công nghệ cũng như một số khái niệm khoa học xuất sắc. Do đó, điều quan trọng là phải đánh giá ý nghĩa pháp lý của các đột phá công nghệ. Một sự đổi mới như vậy là Trí tuệ nhân tạo. Lịch sử của từ 'Trí tuệ nhân tạo' có thể được bắt nguồn từ năm 1956 khi nó được đặt lần đầu tiên tại Đại học Dartmouth. Trí thông minh do “máy móc” tạo ra về cơ bản là thứ mà trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến. Thuật ngữ “sở hữu trí tuệ” (IP) đề cập đến bất kỳ phát minh thực sự nào về trí tuệ con người, bao gồm các tác phẩm nghệ thuật, văn học, công nghệ và khoa học.

Trí tuệ nhân tạo có thể biến thành một loài mới và bước vào lĩnh vực sở hữu trí tuệ. Đưa ra cách nhanh chóng. Điều quan trọng là phải nhận ra các vấn đề với hệ thống và sửa đổi một số tiêu chuẩn Sở hữu trí tuệ hiện có. Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI) như một công nghệ đa năng với các ứng dụng kinh tế và xã hội quan trọng làm dấy lên những lo ngại cơ bản vốn là cốt lõi của các hệ thống sở hữu trí tuệ hiện tại. Bài viết này nỗ lực giải quyết vấn đề về tính đầy đủ của việc công bố thông tin trong các phát minh AI, vốn rất quan trọng đối với các nguyên tắc cốt lõi của quyền sở hữu trí tuệ nhưng vẫn chưa ở một giai đoạn nhất định.

KHÓ KHĂN TRONG ĐÁP ỨNG YÊU CẦU CÔNG BỐ

Việc đáp ứng các yêu cầu tiết lộ thông tin khi cố gắng cấp bằng sáng chế cho các ý tưởng dựa trên AI có thể là một thách thức. Luật về bằng sáng chế có nguyên tắc có đi có lại ở cốt lõi của chúng. Nhà phát minh được yêu cầu tiết lộ cho công chúng đầy đủ thông tin về sáng chế để cho phép một người có kỹ năng bình thường trong lĩnh vực này đưa những gì được tuyên bố vào thực tế để đổi lấy độc quyền hạn chế thông qua một khoản trợ cấp để ngăn người khác sử dụng nó. Đáp ứng điều kiện này có thể khó khăn, do đặc điểm của một số đổi mới AI. Lý do chính đằng sau việc tạo ra các luật về bằng sáng chế là để khuyến khích sáng chế và công bố sáng chế ra công chúng.

Các phát minh có sự hỗ trợ của AI cung cấp cho con người quyền kiểm soát quy trình và các thông số xác định sản phẩm, với mức độ thành công khác nhau. Khả năng của các phần mềm/thuật toán khác nhau được sử dụng trong quy trình có khả năng có tác động đến mức độ chặt chẽ của các tham số được quản lý. Đối với các phát minh do AI hỗ trợ, việc tiết lộ sự tham gia của con người và bản chất của phần mềm có thể có ý nghĩa quan trọng nhất.

Thiết kế mạng thần kinh và quy trình được sử dụng để huấn luyện dữ liệu có thể được công khai nếu công nghệ này được sử dụng để tạo ra các sáng tạo do AI tạo ra một cách độc lập. Do lượng dữ liệu khổng lồ và nhiều lần lặp lại các phát hiện, quá trình đào tạo để phát triển một ý tưởng hoặc sản phẩm có thể khó tiết lộ.

Ngược lại, mô hình máy học là “hộp đen” khía cạnh của hệ thống AI. Theo tuyên bố của IBM, người đăng ký bằng sáng chế lớn nhất cho các phát minh AI ở Hoa Kỳ, “Các phát minh AI có thể khó tiết lộ đầy đủ vì mặc dù nhà phát minh có thể biết đầu vào và đầu ra, nhưng logic ở giữa ở một số khía cạnh vẫn chưa được biết.” Thực tế là các mô hình hiện đại như mạng lưới thần kinh học sâu rất phức tạp là một lý do khiến mô hình này được coi là “hộp đen”. Nhìn chung, AI đặt ra một vấn đề nan giải về tính minh bạch vì càng có nhiều kiến ​​thức về cơ chế hoạt động không rõ ràng của AI sẽ tạo ra lợi ích nhưng cũng có nguy cơ và cái giá phải trả.

Các quy trình hộp đen của máy thường dẫn đến các đổi mới AI, khiến cho việc tiết lộ các đổi mới đó một cách chi tiết đầy đủ để tuân thủ các quy tắc hiện có là điều không thể. Việc chuyển sang giữ bí mật đi ngược lại một trong những nguyên tắc của hệ thống sở hữu trí tuệ, trong đó tiết lộ công khai là một điều kiện để bảo vệ có giới hạn. Thế giới có thể cần các hình thức bảo vệ khác hiện không tồn tại.

Trong một số trường hợp, việc tiết lộ dữ liệu đào tạo ngoài các thuật toán cũng có thể cần thiết. Tuy nhiên, việc phát hành dữ liệu đào tạo có thể đi kèm với những trở ngại riêng, bao gồm:

• Mối quan tâm về quyền riêng tư và bảo mật đối với dữ liệu liên quan; Và
• Bên thứ ba nơi dữ liệu được tìm nạp có thể không sẵn sàng chia sẻ dữ liệu.

CÓ NÊN CÔNG BỐ CHUYÊN GIA CON NGƯỜI ĐƯỢC SỬ DỤNG ĐỂ LỰA CHỌN DỮ LIỆU VÀ ĐÀO TẠO THUẬT TOÁN KHÔNG?

Nhà phát triển hệ thống AI có thể miễn cưỡng tiết lộ dữ liệu vì lo ngại rằng đối thủ có thể sử dụng dữ liệu đó để đào tạo một hệ thống AI khác trong thời gian ngắn hơn. Vì việc tạo lại sáng chế mà không cần sử dụng dữ liệu đào tạo là đủ, nên các biến được sử dụng trong việc chọn dữ liệu đào tạo có thể được tiết lộ thay cho dữ liệu đào tạo.

Trong bối cảnh Ấn Độ cũng vậy, trong đơn xin cấp bằng sáng chế, người nộp đơn chỉ đề cập rằng anh ta đã sử dụng kỹ thuật học sâu đa phương thức để lập mô hình dữ liệu bằng cách sử dụng một lượng lớn bộ dữ liệu, nhưng anh ấy không đề cập đến lý do, Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) được sử dụng, để tạo đầu ra. Điều này là do con người không thể thu thập và phân tích thông tin giữa các lớp học sâu hoặc hiểu tại sao thuật toán cơ bản của AI lại phát triển các trọng số liên quan đến các cấp độ học sâu như vậy. Ngay cả các hoạt động của AI cũng đang trở nên phi tuyến tính hơn do phải nhập dữ liệu liên tục, làm tăng nhu cầu con người có thể giải thích cách một biến liên quan đến biến khác. Cái này thiếu sự sáng suốt và không thể giải thích được về phía người nộp đơn bằng sáng chế góp phần vào việc không đáp ứng đầy đủ yêu cầu công bố thông tin.

Tòa án trong trường hợp Phần mềm Vasudevan, Inc v MicroStrategy, Inc rằng việc chỉ tiết lộ “kết quả mong muốn” không đáp ứng Mục 112 của 35 USC, bao gồm các yêu cầu mô tả bằng văn bản vì yêu cầu mô tả của quy chế bằng sáng chế yêu cầu mô tả sáng chế, chứ không phải chỉ dẫn về kết quả mà một người có thể đạt được nếu phát minh đó đã được thực hiện. Mô-đun “Mạng nơ-ron nhân tạo” được mô tả trong Bằng sáng chế Hoa Kỳ số 6,792,412 như một công cụ dựa trên AI cung cấp giá trị xếp hạng cho nhiều loại mặt hàng bằng cách tính toán lại các trọng số. Tuy nhiên, do khả năng tự học của mạng, phương pháp cơ bản, mẫu được tích hợp trong dữ liệu và việc nắm bắt cấu trúc thống kê trong một tập hợp dữ liệu đại diện cho các biến có thể quan sát được là không thể hiểu được đối với con người. Do đó, do các đặc điểm giống như hộp đen và không xác định của mô hình, việc tiết lộ cho một tuyên bố liên quan đến mô hình có thể được coi là chỉ tiết lộ về “kết quả mong muốn”, dẫn đến việc tiết lộ không đầy đủ theo yêu cầu.

CON ĐƯỜNG PHÍA TRƯỚC

Bởi vì các thuộc tính cụ thể của trạng thái kết thúc không thể được xác định bằng phương pháp sáng tạo đã tạo ra nó, nên sự phức tạp của AI đòi hỏi phải tăng cường yêu cầu công bố thông tin. Một phương pháp là áp dụng cơ chế tiền gửi, tương tự như Hiệp ước Budapest, đến những phát minh do AI hỗ trợ hoặc tạo ra. Hiệp ước Budapest liên quan đến quy trình cấp bằng sáng chế quốc tế về vi sinh vật. Hiệp ước đã loại bỏ yêu cầu rằng các vi sinh vật phải được ký gửi ở mỗi quốc gia nơi tìm kiếm sự bảo vệ bằng sáng chế. Theo thỏa thuận, việc ký gửi vi sinh vật với “cơ quan lưu ký quốc tế” đáp ứng các yêu cầu ký gửi của luật sáng chế quốc gia của các thành viên hiệp ước. Tương tự, việc áp dụng một tiêu chuẩn được công nhận trên toàn cầu sẽ giúp đảm bảo rằng một hệ thống như vậy được triển khai thành công vì một tiêu chuẩn duy nhất trên toàn thế giới có thể áp dụng cho cả hai loại tiền gửi, AI/thuật toán và dữ liệu đào tạo. Hội tụ quốc tế lớn hơn và hợp tác khu vực sẽ có lợi và cuối cùng sẽ làm tăng sự chắc chắn về mặt pháp lý.

Kết luận:

Luật Sở hữu trí tuệ (IP) hiện tại không đủ thẩm quyền để giải quyết các vấn đề do sự tiến bộ của công nghệ và việc sử dụng AI ngày càng tăng trong IPR. Những thay đổi về chính sách và luật pháp là cần thiết để giải quyết những vấn đề này. Quid pro quo, trong đó một nhà phát minh tiết lộ sáng tạo của mình cho công chúng để đổi lấy độc quyền sử dụng nó trong một khoảng thời gian nhất định, là nguyên lý cốt lõi của hầu hết các chế độ bằng sáng chế. Những phát triển gần đây về trí tuệ nhân tạo (AI) đã đặt ra câu hỏi về việc liệu công chúng có thể hưởng lợi từ những khám phá về AI đến mức mà việc cấp độc quyền có hợp lý theo các quy tắc tiết lộ bằng sáng chế hiện hành hay không. Khía cạnh “hộp đen” của một loại AI cụ thể, khiến cho việc tuân thủ luật tiết lộ thông tin hiện hành ở một số khu vực pháp lý trở nên khó khăn, là tâm điểm không thể tránh khỏi của cuộc thảo luận này. Kết quả là, trong bối cảnh của các phát minh AI, vẫn chưa rõ điều gì cấu thành việc tiết lộ thông tin phù hợp theo Chế độ sở hữu trí tuệ. Việc áp dụng một tiêu chuẩn công bố thông tin được công nhận trên toàn cầu là phương pháp tốt nhất trong vấn đề này.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.theippress.com/2023/08/11/sufficiency-of-disclosure-in-ai-inventions/