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| 層面 | 數(shù)據(jù)庫的知識產(chǎn)權(quán)約束（輸入層面） | AI 生成物的專利風(fēng)險（輸出層面） |
|---|---|---|
| 約束對象 | 對數(shù)據(jù)庫本身的訪問、使用和分發(fā)行為 | AI 模型輸出的具體多肽序列能否被認(rèn)定為專利法意義上的 “發(fā)明” |
| 主要風(fēng)險 | 違反數(shù)據(jù)庫的使用許可協(xié)議（如未按要求署名、用于禁止的商業(yè)用途等） | 專利權(quán)根本不被授權(quán)，或因 AI 被視為 “發(fā)明人” 導(dǎo)致專利被判無效 |
| 法律依據(jù) | 數(shù)據(jù)庫的使用條款、開源許可協(xié)議（如 CC 協(xié)議） | 專利法中關(guān)于 “發(fā)明人”“創(chuàng)造性” 和 “充分公開” 的要求 |
| 現(xiàn)狀與趨勢 | 大多數(shù)科學(xué)數(shù)據(jù)庫鼓勵開放共享，但要求合規(guī)使用。政策傾向于保障 “輸入端” 的數(shù)據(jù)獲取 | 法律尚不明確，存在重大不確定性，是當(dāng)前爭議和訴訟的焦點 |
面對上述知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險，相關(guān)研發(fā)團隊可采取以下主動措施，提前做好防范：
行動目標(biāo)
具體措施
合規(guī)使用數(shù)據(jù)庫
建立數(shù)據(jù)庫使用臺賬，記錄每個訓(xùn)練數(shù)據(jù)源的 URL 和許可協(xié)議（如 CC-BY 4.0）。在使用成果時，嚴(yán)格履行署名等義務(wù)
強化人類貢獻
在研發(fā)記錄中，詳細記載人類研究者的關(guān)鍵決策：如定義篩選條件、設(shè)計模型架構(gòu)、對 AI 輸出結(jié)果進行創(chuàng)造性解釋與優(yōu)化等。證明是 “人主導(dǎo)的 AI 輔助發(fā)明”
專利策略前置
在提交專利申請前，與專利律師重點討論如何撰寫以突出人類發(fā)明步驟，并評估潛在風(fēng)險?？紤]對 AI 模型本身、新型多肽骨架或特定藥物劑型進行并行保護
選擇有利法域
關(guān)注不同國家 / 地區(qū)的司法動態(tài)。例如，美國的專利體系相對靈活，可能更早給出判例。同時，中國的司法實踐也提出了在數(shù)據(jù) “輸入端” 構(gòu)建合理使用制度的思路
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