AI によって生成された出力が特許を取得できるかどうかという問題は、テクノロジー企業が知的財産を保護する方法に影響を与えています。
最も注目されている AI テクノロジーのいくつかは、驚くほどクリエイティブなアウトプットを生み出すことができるシステムです。 不気味な詩、短編小説、 印象的なデジタルアート すべて機械によって生成されました。 これらのプロセスを開始するために必要な人間の努力は、多くの場合些細なものです。数回クリックするか、テキストの説明を入力するだけで、有用なものを生成するようにマシンを導くことができます。
同様のジェネレーティブ AI モデルは、科学的および技術的アプリケーションにも適用されています。 機械学習アルゴリズムは、たとえば、探している分子の組み合わせを吐き出すことができます 新薬、 の回路図を作成します 斬新なチップ設計、さらに コードを書く.
現在の米国法では、知的財産は「自然人」によって作成された場合にのみ認められ、保護されます。 人間がこれらのモデルを構築しますが、トレーニングの後、ほとんどの支援なしで出力が自動的に生成されます。 AIシステムの人間の開発者が発明者と見なされるべきか、それとも機械が功績を主張できるかという問題を提起するのはどれですか? この問題は法的な謎でもあります。化合物や、これらのシステムによって作成されたソフトウェアの特許を取得することは許されるのでしょうか?
Google の上級特許弁護士である Laura Sheridan 氏は、米国特許商標庁にこの問題に関するガイダンスを求めました。 彼女は、Googleが複数のファイルを提出したと言いました 特許 サーバーで現在使用されている同社のカスタム AI アクセラレータ TPU チップのコンポーネントを自動的に設計およびマッピングするために内部で使用される機械学習手法について説明します。
「私たちは、新しい機械学習モデルに関する特許を申請しました。 モデルによって生成されたフロア プラン自体については、これらの特許を取得していません」と彼女は次のように述べています。 就任会議 米国特許商標庁が開催する AI and Emerging Technologies (ET) Partnership Series の XNUMX つです。
アルゴリズムによって生成された IP を保護する特許を申請することが可能かどうか、またはどのように申請するのが最善かをめぐる不確実性は、特に製薬業界やバイオテクノロジー業界では、新製品の開発の障害になることがあります。
たとえば、AI ソフトウェアを使用して新薬や抗体を作成する企業は、臨床試験を開始する前に特許を取得する必要があることがよくあります。 この段階は、患者向けに新しい治療法や医薬品を市場に出すための承認を得るために重要です。
「私たち Google は、間違いなく、発明者の質問全体について多くのことを考えています…私たちは、AI 開発プロセス全体を通して、発明への貢献の問題について考えています」と Sheridan 氏は締めくくりました。
「これは私たちが多くのことを考えてきた分野であり、[USPTO] がこれらの評価を行うのに役立つように特許出願人にガイダンスを提供することは非常に役立つと思います. それらは非常に複雑です。」 ®
