人工智能技术保护的路径选择——专利与商业秘密
黄雯嫣
（上海市宝山区人民法院，上海 201999）
作者简介：黄雯嫣（1983—），女，本科，主要研究方向为数据法学。
    摘要：本文探讨了人工智能技术的法律保护路径，在立法目的、保护条件、保护程序、侵权风险、维权难易等方面对专利保护与商业秘密保护的优势与劣势进行了系统梳理，在此基础上讨论了不同情况下保护人工智能技术的可取之策。
    关键词：人工智能；专利；商业秘密
    引言
    企业在研发人工智能技术的过程中，涉及的一个重要问题是，如何保护人工智能技术投资所产生的知识产权。企业必须研究哪些方面可以申请专利，哪些方面可以受到商业秘密保护，或者两者兼而有之。保护路径的选择，可能影响到企业最重要的技术信息能否得到充分的保护。
    一、专利保护人工智能技术的优势与挑战
    人工智能专利保护是当前知识产权领域的热点问题，为人工智能提供专利保护，既有显著优势，也存在一些挑战和局限性。
    （一）专利保护人工智能技术的优势
    1. 激励人工智能技术创新
    专利保护赋予发明人一定期限的独占权（通常为20年），鼓励企业和个人投入资源研发人工智能技术，推动行业进步。高额的研发成本，例如深度学习模型训练，需要通过垄断回收投资[1]。同时，专利保护促进了技术资本化与融资。专利是无形资产，可吸引投资、质押、许可或转让获利，尤其对初创人工智能企业至关重要。
    2. 促进人工智能技术公开
    专利制度要求公开技术细节，促进技术传播，避免重复研发，能够推动整个领域发展。公开的专利数据库可作为后续创新的基础，标准必要专利可能推动行业技术标准形成，促进产业链协作。同时，专利可形成技术壁垒，确保企业核心人工智能技术如算法、硬件架构等不被抄袭，使企业保持市场优势，通过申请组合等专利布局，构建防御性战略以应对竞争。
    （二）专利保护人工智能技术的挑战
    1. 专利适格性存在争议
    在许多国家和地区，例如美国和欧洲，人们对纯软件算法或抽象数学方法的专利保护持谨慎态度，涉及计算机应用或数学公式的发明多为非可专利主题[2]。人工智能技术需与具体应用，例如医疗诊断、自动驾驶等结合，才能作为方法发明获得专利权保护。
    2. 保护成本过高
    专利审查周期通常需2~3年，可能导致授权时技术已经落后。对于生命周期较短的技术，专利保护实际意义有限。同时，若授予低质量或过度宽泛的人工智能专利，可能形成专利丛林，并阻碍创新。此外，在域外申请专利将面临不同法域的审查标准差异。
    3. 存在垄断风险
    对人工智能技术的过度专利化可能导致技术垄断，阻碍中小企业和学术界的研究访问。基础性人工智能技术若被少数企业控制，会导致其他企业无法利用，无法在其技术基础上进行二次创新，将影响人工智能技术的传播和应用，可能限制行业的公平发展。
    4. 侵权认定存在困难
    人工智能技术例如深度学习模型，具有“黑箱”特性，难以直接比对侵权证据，因而在追究侵权责任方面面临一定困难。同时，人工智能相关的软件，多采取分布式开发模式，在认定开源社区对于技术的贡献时牵涉不同的主体，增加了纠纷解决的复杂性。
    二、商业秘密保护人工智能技术的优势与挑战
    商业秘密保护是人工智能技术保护的重要方式之一，尤其适用于不适合或难以通过专利保护的人工智能核心技术。采用商业秘密保护人工智能技术也存在优势与挑战。
    （一）商业秘密保护人工智能技术的优势
    1. 保护范围广泛
    商业秘密保护无“可专利性”的限制，因此能够覆盖很多专利无法保护的人工智能技术领域[3]，例如数据集、超参数调优方法、未公开的模型架构等。此外，商业秘密还能保护与人工智能相关的经营秘密，例如纯数学算法、数据处理方法、商业逻辑等。
    2. 无须公开技术细节
    专利保护要求公开技术方案，而商业秘密保护则允许企业对相关信息完全保密，避免竞争对手的模仿。例如，与人工智能技术相关的很多算法，在早期均通过商业秘密保护，而非专利。如果人工智能模型或训练数据无法被竞争对手轻易破解，商业秘密保护更有效。
    3. 理论上存在无限保护
    专利的保护期通常为20年，而商业秘密只要未被泄露，理论上可获得永久保护。例如，可口可乐的配方已保密100多年，至今未被破解。因此，商业秘密保护适用于破译难度高、生命周期长的人工智能技术，如核心推荐算法。
    4. 无注册成本与审查流程
    专利保护需经历申请、审查、缴纳年费等手续，相较而言，商业秘密无须进行官方注册，能为人工智能技术开发者节省大量时间和费用。因此，对于大语言模型的微调方法这类快速迭代的人工智能技术，采用商业秘密保护更符合其技术特点。
    （二）商业秘密保护人工智能技术的挑战
    1. 依赖保密措施
    商业秘密需具备秘密性，一旦丧失秘密性，也就失去了价值而不具有独立保护的意义[4]。一旦因为员工跳槽、黑客攻击、合作方泄露等原因导致人工智能技术方案被泄密，权利人的竞争优势将瞬间丧失。对于人工智能技术，权利人需投入成本建立保密协议、访问控制、数据加密等保护机制。
    2. 无法阻止独立研发
    专利保护可禁止他人使用相同技术，而商业秘密保护仅能阻止“非法获取”，不能阻止他人独立开发。如果竞争对手独立研究开发获得相同技术，则不构成侵权。例如，某企业可自行训练类似GPT 的模型，只要未窃取Open AI的数据或代码，即是合法的。
    3. 存在反向工程风险
    如果人工智能模型被部署在客户端，例如手机端，相关技术可能因被他人反编译或分析而导致暴露。若市场出现多个相似的人工智能产品，不同企业的推荐算法功能将会趋同，使得权利人的竞争优势受到影响。
    4. 维权难度较大
    在商业秘密侵权诉讼中，权利人需证明信息具有商业价值、采取了合理保密措施、被告非法获取或使用了信息，在举证方面面临诸多困难。尤其是对于跨国案件的权利人而言，若前员工在国外泄露数据，维权更是难上加难。
    三、专利或商业秘密：人工智能技术保护路径的选择
    综上，在保护人工智能技术方面，专利和商业秘密有不同的优缺点。因此，对任何企业而言，决定为某项创新申请专利还是将其作为商业秘密，都是一项重要的战略决策。然而，采用专利抑或商业秘密保护，可以是相互排斥的，也可以是组合保护。
    在某些情况下，企业可以对产品中面向公众的部分申请专利，因为这部分并非秘密，所以不能作为商业秘密。与此同时，企业可以将产品中某些不为人知的制造技术或其他创新作为商业秘密。
    在另一种情况下，企业可以在不同的时间段，将技术作为商业秘密，同时申请专利保护。在这种情况下，人工智能技术可以在专利申请期间获得商业秘密保护，一旦专利获得批准，就可以获得专利保护。
    笔者认为，以下是在做出此类关键决定时需要考虑的因素。
    第一，人工智能技术是否符合专利保护的条件？是否符合专利法的要求？如果不符合条件和要求则无法获得专利，商业秘密保护是更好选择。
    第二，人工智能技术是否包含可以作为企业商业秘密的信息？如果很容易从产品本身或通过其他适当的方式进行辨别，那么商业秘密保护就不可用，专利保护是更好选择。
    第三，人工智能技术是否可能很快广为人知？商业秘密只保护不广为人知的信息，如果人工智能技术是竞争对手或学术界可能很快就会公开的创新，那么相比于商业秘密，专利保护可能是更好选择。
    第四，人工智能技术专利在诉讼中经受住攻击的可能性有多大？即使专利可能会得到专利局的批准，如果该专利不太可能经受住诉讼中的攻击，最好将其作为商业秘密保护，因为这样不必向公众披露其技术特征。
    第五，另一家企业从事相关技术研发有多难？申请专利的目的是防止他人未经许可实施这一技术方案，如果技术是在公众无法观察到的服务器上运行的算法，那么可能无法判断哪些竞争对手正在侵犯该技术，这降低了专利的价值。
    第六，人工智能技术过时的速度有多快？如果技术很快就会过时，考虑到保护期限、时间和费用，专利保护可能得不偿失，应选择将其作为商业秘密进行保护。
    第七，人工智能技术的商业化速度有多快？如果技术需要很长时间才能实现资本化，那么专利提供的保护期就可以为长期的投资和资本化留出时间。
    第八，如何描述人工智能技术？为获得专利，需要履行充分披露技术方案的义务，如果描述难以满足要求，或耗时耗力，商业秘密保护可能更为合适。
    第九，人工智能技术是否值得申请专利？并非所有技术都值得申请专利，对于某些类型的技术，利用商业秘密来保护，可能比申请专利更加实际。
    四、结语
    在人工智能技术的保护中，专利保护和商业秘密保护都提供了有力支持，两种保护路径各有利弊。在一些情况下，两种保护路径能各自发挥有效作用。但在大多数情况下，最佳的保护策略或许是对两种制度的综合利用。
参考文献
[1] 武恩强,蓝纯杰. 论人工智能技术背景下的作者利益补偿机制构建[J]. 成都行政学院学报,2024(3):71-80.
[2] 米勒,戴维斯. 知识财产概要[M]. 周林,刘清格,译. 北京:知识产权出版社,2017.
[3] 陶乾. 商业秘密保护法的规范构造研究[M]. 北京:法律出版社,2022.
[4] 马一德. 商业秘密法学[M]. 北京:高等教育出版社,2023.202