在现代制造和加工业中，已经有科研人员借助AI工具来改进产品生产，例如提高生产过程中的效率或改进产品性能。
但当前在科研中可应用的AI工具仍远落后于科学幻想，未能实现深度智能，其在研发过程中的作用主要是筛选和计算分析，并给出建议的参数。然而，在此过程中，正确输出的参数仍然需要科研人员团队一起调节和修改来完成。通过大量的预测和模拟，最终通过AI工具能够获得期望的结果。
如果由此获得的技术方案可能作为专利申请，那么对于这样的申请如何确定发明人是需要考虑的。
通过世界各地的反馈来看，可以确定的是目前AI本身仍不能作为发明人。
中国、日本、韩国和美国均在本国法律中将发明人定义为自然人。欧专局（EPO）也在2019年11月驳回了发明人为机器"DABUS"的欧洲专利申请，指明机器没有法律人格，不具有拥有一项发明的权利，申请人指明的发明人必须是人，而不是机器。
可见，世界上主要国家和地区当前对于AI不能作为发明人的立场是一致的。
在使用AI工具完成专利申请所保护的技术方案的过程中，除AI工具之外，各类科研人员也仍然需要参与其中，负责不同的工作模块。判断参与其中的科研人员能否作为发明人应考虑实际情况而定。
对此，笔者提供如下建议作为考量的方面。
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1、建议使用AI工具进行模拟的科研人员
如果一种AI工具在此类研究中是惯用的，那么仅考虑将其应用在具体研究方向上的科研人员对于发明创造的产生没有实际贡献，不应当作为发明人。
然而，如果通过选择特定的研究方向和特定的AI工具获得了意料不到的技术效果，那么该科研人员可能作为发明人。或者，该科研人员对于该研究方向可能出现的结果有明确的预期，AI仅作为辅助工具，那么该科研人员也可能作为发明人。
2、提供实验室数据以作为AI工具模拟和预测的基础数据的科研人员
如果通过某些实验室数据可以预测可能出现的技术效果，则提供上述实验室数据的科研人员可能作为发明人。反之，如果科研人员仅仅是提供常规的基础数据，则对于发明创造的产生没有实际贡献，不应当作为发明人。
3、在模拟过程中提出建议的科研人员
如果在特定的应用中有待解决的问题，例如无法确定参数的修改和/或优化方法，而科研人员提出相应的构思来解决这些问题，则可能作为发明人。
或者，在AI工具的模拟过程中，科研人员根据自身的知识和经验发现其中的关键点，从而确定改进方向或改进点，这样的科研人员也可能作为发明人。
4、输入/调节参数进行模拟的科研人员
对于参与输入/调节参数的科研人员，如果仅根据上述1）-3）中的科研人员的建议和构思进行重复性的工作，则他们不应当作为发明人。
在未来，随着AI技术的不断发展，AI工具必然会愈来愈多地参与到科研生产中，并逐渐改变人们的观念、行为模式和习惯。使用AI工具带来的改变同样属于生产工具的改进，也必然会促进人类社会的发展。
在这个过程中如果能够使科研人员更好地适应新的研发模式，并公平合理地保障科研人员的智力活动成果，将有利于提速研发过程，并加快人类社会的科技发展进程。而在利用AI技术进行的研发过程中，如果能够合理地确定作为专利申请的技术方案的发明人，则可以更有利地促进与AI相关的科技发展进程。
参考文献
1. 国家知识产权局，《专利审查指南（2010）》，北京，知识产权出版社，2010年，P557。
2. 《中国专利法详解》，尹新天著，北京，知识产权出版社，2011年，P75。
3.《首件案例！AI作为发明人的专利被驳回！理由：不符合要求》，潘树志，北京康信知识产权代理有限责任公司。
Originally published by Kangxin, July 2020
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