试论职务发明人的权益保护

指出我国现行《专利法》对职务发明创造界定标准及权利归属的规定存在的弊端;提出了相应的修改建议。     

人工智能生成发明专利保护的理论回归与制度探索——以DABUS案为例

以DABUS为代表的人工智能设备能够自动生成发明成果，其在科研创新过程中的自主性、智能性，减少了发明中的人类智慧元素，给传统专利法带来专利授权问题与发明人界定困惑。面对新技术的挑战，需要进行知识产权制度的基础理论回归，结合劳动价值说、创新激励说与利益平衡说，根据人工智能生成物的特点进行价值判断与逻辑论证。在既有专利法框架下，合作发明、雇佣发明等制度能够为人工智能生成物的专利保护问题提供启发，但应对人工智能技术的未来挑战，仍需要综合考虑专利制度目标，从权利主体、权利内容、权利限制等维度进行制度探索。     

产权分离与产权分割

权利归属是国防专利制度的核心问题,发明人的核心利益是智力成果收益问题。当前,国防领域职务发明权利归属不清,违背了智力财产私权性的法律原则,造成的结果是发明人失去了产权,国家损失了国防专利制度可能带来的收益,解决问题的关键是跳出“非此即彼”的权利归属思维定势,将国防专利权分为所有权、使用权、收益权和处置权,并在此基础上进行权利分割。国家拥有所有权,发明人拥有使用权和处置权,国家、单位和发明人共同拥有收益权,这既体现了法律的公平正义,又符合经济规律,做到了权、责、利相统一。     

对职务发明创造问题的几点思考

本文以我国现行<专利法>中关于职务发明创造的概念界定及专利申请权和专利权归属的规定为逻辑起点,一方面,阐明了职务发明创造及权利归属制度的进步性;另一方面,又揭示了职务发明创造的判定标准及成果归属违背公平合理原则,并据此提出了改进<专利法>中这一制度的几点建议.     

职务发明制度中利益分配机制的比较研究及借鉴

在国家第三次修改专利法及其实施细则之际,职务发明制度再度引起人们的广泛关注。从发达国家职务发明制度中利益分配机制的比较研究得出:利益平衡是职务发明制度中利益分配的原则,并依此原则对我国职务发明制度提出修改建议:在权利分配上采取类似于德国的分配方案,并采取类似于日本的程序设计以保障发明人获得合理报酬。     

产权分离与产权分割——职务发明国防专利权归属的新思路

权利归属是国防专利制度的核心问题,发明人的核心利益是智力成果收益问题。当前,国防领域职务发明权利归属不清,违背了智力财产私权性的法律原则,造成的结果是发明人失去了产权,国家损失了国防专利制度可能带来的收益,解决问题的关键是跳出"非此即彼"的权利归属思维定势,将国防专利权分为所有权、使用权、收益权和处置权,并在此基础上进行权利分割。国家拥有所有权,发明人拥有使用权和处置权,国家、单位和发明人共同拥有收益权,这既体现了法律的公平正义,又符合经济规律,做到了权、责、利相统一。     

发明人角色识别及二元创新能力差异分析——社会资本视角的解释

发明人的创新活动嵌入在合作创新网络中。基于社会资本视角，从结构资本和认知资本两个维度辨识并定义4类发明人角色，包括“明星”、“纽带”、“平庸”和“活跃”发明人。以人工智能领域在德温特专利数据库（DII）授权的专利数据为样本，运用负二项模型，对4类发明人的二元创新能力进行实证对比分析。结果表明，不同角色发明人的二元创新能力显著不同。其中，“明星”发明人的二元创新能力最高，“平庸”发明人的二元创新能力最低，“活跃”发明人的二元创新能力高于“纽带”发明人，即认知资本对二元创新的影响大于结构资本。结论对提升发明人二元创新能力具有重要参考价值。     

新《专利法》对我国制药行业的影响

我国新《专利法》已于2009年10月1日正式生效。新《专利法》中涉及到医药行业的相关修改包括专利授权门槛提高、确立平行进口的合法地位、扩大侵权例外情形、明确强制许可出口、保护生物遗传资源、明确专利权共有人权利的行使等多个方面。本文分析了专利法的修改内容,着重于其对我国制药行业的积极影响或限制,以期促进我国制药行业更好地理解和运用新《专利法》,维护我国制药产业健康有序地发展。     

人工智能算法赋能劳动的新样态——基于马克思劳动价值论视域的研究

人工智能算法赋能劳动新样态并没有改变活劳动创造价值这一实质，通过明确智能载体的在场挑战人类自身的在场、创造价值的“总体工人”外延的拓展、“活劳动”与“死劳动”的复杂关系等，领会人工智能算法扩大“活劳动”范畴的事实。人工智能算法革新劳动过程，通过明晓人类劳动与智能劳动、算法作为生产工具实现价值转移、物质对象向非物质对象拓展等显现劳动本身、劳动资料、劳动对象的智能化发展。人工智能算法变革劳动方式，通过明晰劳动者由“去技能化”向“再技能化”转型、劳动分工的精细化趋势、“人机协作”劳动模式等现象，彰显劳动方式的智能化转型。     

数据权利界定与收益共享共创：数字经济下如何化公地悲剧为共同富裕

数据作为数字经济高质量发展的核心生产要素，如何界定其权利归属已成为推进数据要素市场发展、构建数字治理体系的关键问题，而现行的数据产权从理论研究到制度设计并未对此做出明确回应。基于此，从数据的经济学属性出发，运用科斯定理模型分析个人数据和企业数据的权利界定问题具有重要意义。研究发现，非隐私个人数据、企业数据具有非竞争性和部分排他性，可以被多主体“共同使用、共享收益”。以数据抓取和反抓取案件为例，数据权利界定不当会导致“排他不足”或“排他过度”,进而带来“准公地悲剧”或“反公地悲剧”问题，损耗了社会总福利，而有效的权利界定制度可以化“公地悲剧”为“共同富裕”。因此，应根据数据属性和特征对其进行分类管理，并从社会福利增加视角强化数字要素的权利界定和制度规范。研究结果不仅为数据抓取等案件的判决提供了理论支撑，也为有序配置数据资源、扎实推动共同富裕提供了新思路。     

人工智能自主发明物专利保护模式论考

人工智能是当今世界科技发展的潮流，在没有人类干预的情况下，人工智能可逐步实现自主发明创造。然而，现行法律并没有厘定人工智能自主发明物的法律地位，导致法律对其的适用出现失灵态势，而先行者优势保护模式、添附保护模式以及职务发明保护模式等是当前理论上比较典型的应对之策。其中，职务发明保护模式更契合人域法的法治秩序以及我国专利保护环境。人工智能本身被视为雇员而拟制为发明人，人工智能使用人被视为雇主而成为专利权人。此外，《专利法》应在专利审查期限上为人工智能自主发明物开辟“绿色通道”，在动态流转中提取交易额的5%作为人工智能专项基金，并完善强制许可条款。     

高校科技成果转化现实障碍及其破解机制

高校科技成果转化率低的现实早已引起社会各界警觉,但理论研究和实践探索都将权属改革视为破解圭臬,并未实现预期目标。事实上,高校科技成果转化的真正障碍是专利技术水平和转化价值低、专业转化人才与机构缺失、中试环节薄弱且资金匮乏。因此,为了针对高校成果转化痛点精准施策,释放创新驱动效能,我国应改革专利管理体制和科研评价机制,提升专利质量并加大科学研究对企业需求的关照;可借鉴牛津大学的做法,由高校在不增加编制的前提下,独资建立自负盈亏的专业转化服务公司;优化科研经费投入结构,引导多元风险资金进入,健全科技成果转化风险投资机制。     

论人工智能生成发明的可专利性及权利归属

当前，人工智能发明对专利客体范围、专利“三性”审查标准及专利权属制度造成巨大冲击。就专利客体而言，在“算法＋技术”规则的指引下，可将人工智能生成的技术方案明确为方法类专利客体；在专利“三性”审查方面，借鉴人工智能技术中立优势对相关发明进行“新式审查”，可以化解对传统审查方式的冲击；在专利权属制度设计上，基于产业政策和利益平衡考量，构建以人工智能投资者为核心、辅之以意思自治原则的专利权属制度成为必然。     

论职务科技成果混合所有制的规范表达与完善措施

职务科技成果混合所有制借助共有制度，将单位与科研人员间的行政管理关系转变为民事法律关系，但从规范性视角而言，其存在三方面问题：①客体范围不清晰；②团队主体化与法律不兼容；③共有权行使缺少规范性建构。由于共有关系的运行依赖于客体合法性、主体有效性以及共有权行使规则的合理性，因此上述3个问题直接影响职务科技成果混合所有制的实践效果。基于政策法律化和法律政策化原则，在共有制度三要件的逻辑框架下，结合相关法律规定和政策目标，建议从3个方面进行完善：第一，通过修正《科技进步法》或扩大解释《赋予科研人员职务科技成果所有权或长期使用权试点实施方案》，扩大试点单位享有的知识产权范围；第二，明确单位与科研人员的二元主体结构；第三，构建符合政策目标的共有权行使规则。     

专利权保护如何精准激励创新——以美国专利法中政策杠杆理论为切入点

专利权保护的发明创造所涉及行业日益复杂，精准激励不同行业的创新显得至关重要。美国学者主张法院应当灵活适用司法政策杠杆调节不同行业的激励机制，以避免激励不足或者激励过度。以政策杠杆理论为分析工具，研究发现：我国专利法中存在类似于美国的司法政策杠杆，还存在明确规定了特定于某些行业而适用的法定政策杠杆。司法政策杠杆的适用具有不确定性，可通过合理的法定化路径实现适用的确定性与可预见性，从而使我国专利法中的政策杠杆发挥精准激励不同行业创新的功能。     

专利侵权惩罚性赔偿问题研究

我国《专利法》规定了4种专利损害赔偿方式，司法解释对此也进行了细化。但总体而言，对专利损害赔偿的规定较为原则，实际操作中存在许多难以解决的问题，如赔偿数额低、诉讼时间长、举证困难等，难以遏制故意侵权和多次侵权，有必要引入惩罚性赔偿制度。最新的《专利法修订草案》第六十八条规定故意侵犯他人专利权处以一倍以上三倍以下赔偿数额。但是，对于什么情况下是“故意”、一倍以上三倍以下赔偿数额如何确定等还没有具体规定，缺乏可操作性。阐述专利侵权损害赔偿概念及计算方法，比较美国、日本、中国台湾地区专利惩罚性赔偿制度对我国的启示，分析我国专利侵权损害赔偿制度及存在的问题，并提出相关政策建议。     

A great wall of patents: What is behind China's recent patent explosion?

China's patent surge, documented in this paper, is seemingly paradoxical given the country's weak record of protecting intellectual property rights. Using a firm-level data set that spans the population of China's large and medium-size industrial enterprises, this paper explores the factors that account for China's rising patent activity. While the intensification of research and development in the Chinese economy tracks with patenting activity, it explains only a fraction of the patent explosion. The growth of foreign direct investment in China is prompting Chinese firms to file for more patent applications. Amendments to the patent law that favor patent holders and ownership reform that has clarified the assignment of property rights also emerge as significant sources of China's patent boom. These results are robust to alternative estimation strategies that account for over-dispersion in the patent counts data and firm heterogeneity.     

全球人工智能发展现状、挑战及对中国的建议

当前,人工智能(AI)已经成为各国必争的科技创新高地。政府、学术机构、企业都高度重视。基础研究方面,AI论文、期刊、学术会议数量都逐年增加;技术创新方面,算法进一步成熟,走进产业化,AI投资和专利产出大幅增长。围绕AI的国际竞争愈发激烈,许多国家都在加强布局AI研发和应用布局。本文结合近年来技术创新态势和主要智库、媒体观点,对当前人工智能发展形势、应用前景、主要挑战及国际竞争等进行了分析,并结合我国国情提出了促进人工智能创新发展的建议。     

专利转化特征精准识别与预测——以人工智能芯片为例

探讨前沿科技领域专利转化特征并对其进行精准识别与预测，对于我国破解“卡脖子”技术难题及实现科技自立自强具有重要意义。选取人工智能芯片专利领域，采用机器学习算法测度最优转化预测方案，分析全球范围内主要国家或地区专利成功转化影响因素，从企业/高校、国内/国际等不同层面总结专利成功转化的主要特征。结果发现：随机森林算法预测效果较好，人工智能芯片领域专利转化概率服从对数曲线分布，影响高校/企业、国内/国外专利转化特征的因素有所不同。最后，提出高校/科研机构应注重高价值专利维持和团队合作、企业应提升专利技术质量和撰写质量等政策建议。