在現代科學發展中，人工智能（AI）逐步應用于各個學科。

　　在現代制造和加工業中，已經有科研人員借助AI工具來改進產品生產，例如提高生產過程中的效率或改進產品性能。

　　但當前在科研中可應用的AI工具仍遠落后于科學幻想，未能實現深度智能，其在研發過程中的作用主要是篩選和計算分析，并給出建議的參數。然而，在此過程中，正確輸出的參數仍然需要科研人員團隊一起調節和修改來完成。通過大量的預測和模擬，最終通過AI工具能夠獲得期望的結果。

　　如果由此獲得的技術方案可能作為專利申請，那么對于這樣的申請如何確定發明人是需要考慮的。

　　通過世界各地的反饋來看，可以確定的是目前AI本身仍不能作為發明人。

　　中國、日本、韓國和美國均在本國法律中將發明人定義為自然人。歐專局（EPO）也在2019年11月駁回了發明人為機器“DABUS”的歐洲專利申請，指明機器沒有法律人格，不具有擁有一項發明的權利，申請人指明的發明人必須是人，而不是機器。

　　可見，世界上主要國家和地區當前對于AI不能作為發明人的立場是一致的。

　　在使用AI工具完成專利申請所保護的技術方案的過程中，除AI工具之外，各類科研人員也仍然需要參與其中，負責不同的工作模塊。判斷參與其中的科研人員能否作為發明人應考慮實際情況而定。

　　對此，筆者提供如下建議作為考量的方面。

　　1、建議使用AI工具進行模擬的科研人員

　　如果一種AI工具在此類研究中是慣用的，那么僅考慮將其應用在具體研究方向上的科研人員對于發明創造的產生沒有實際貢獻，不應當作為發明人。

　　然而，如果通過選擇特定的研究方向和特定的AI工具獲得了意料不到的技術效果，那么該科研人員可能作為發明人。或者，該科研人員對于該研究方向可能出現的結果有明確的預期，AI僅作為輔助工具，那么該科研人員也可能作為發明人。

　　2、提供實驗室數據以作為AI工具模擬和預測的基礎數據的科研人員

　　如果通過某些實驗室數據可以預測可能出現的技術效果，則提供上述實驗室數據的科研人員可能作為發明人。反之，如果科研人員僅僅是提供常規的基礎數據，則對于發明創造的產生沒有實際貢獻，不應當作為發明人。

　　3、在模擬過程中提出建議的科研人員

　　如果在特定的應用中有待解決的問題，例如無法確定參數的修改和/或優化方法，而科研人員提出相應的構思來解決這些問題，則可能作為發明人。

　　或者，在AI工具的模擬過程中，科研人員根據自身的知識和經驗發現其中的關鍵點，從而確定改進方向或改進點，這樣的科研人員也可能作為發明人。

　　4、輸入/調節參數進行模擬的科研人員

　　對于參與輸入/調節參數的科研人員，如果僅根據上述1）-3）中的科研人員的建議和構思進行重復性的工作，則他們不應當作為發明人。

　　在未來，隨著AI技術的不斷發展，AI工具必然會愈來愈多地參與到科研生產中，并逐漸改變人們的觀念、行為模式和習慣。使用AI工具帶來的改變同樣屬于生產工具的改進，也必然會促進人類社會的發展。

　　在這個過程中如果能夠使科研人員更好地適應新的研發模式，并公平合理地保障科研人員的智力活動成果，將有利于提速研發過程，并加快人類社會的科技發展進程。而在利用AI技術進行的研發過程中，如果能夠合理地確定作為專利申請的技術方案的發明人，則可以更有利地促進與AI相關的科技發展進程。

　　參考文獻

　　1. 國家知識產權局，《專利審查指南（2010）》，北京，知識產權出版社，2010年，P557。

　　2. 《中國專利法詳解》，尹新天著，北京，知識產權出版社，2011年，P75。

　　3.《首件案例！AI作為發明人的專利被駁回！理由：不符合要求》，潘樹志，北京康信知識產權代理有限責任公司。

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