オーストラリアの裁判所が判決:人工知能システムDABUSが特許発明者として認められる!

オーストラリアの裁判所が判決:人工知能システムDABUSが特許発明者として認められる!

[[416531]]

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式サイトにアクセスして許可を申請してください。

少し前に、人工知能システムの特許出願権に関して新たな展開がありました。

先週の金曜日、オーストラリア連邦裁判所は、人工知能(AI)も人間と同じように発明者として認められるという判決を下しました。

オーストラリアの裁判所がこの判決を下す数日前、南アフリカは人工知能ロボットDABUSを「発明者」として認め、人工知能に特許を付与した最初の国となった。

これは、AIシステムが特許出願の発明者として法的に認められた初めてのケースであり、歴史的な画期的な判決です。これまでの法律では、発明者になれるのは人間だけであると常に想定されていました。

DABUS は、アメリカの企業 Imagination Engines の創設者である Stephen Thaler 氏が開発した人工知能システムです。同社は、フラクタル食品容器と、より多くの注目を集めることができる警告灯という 2 つの新しい技術を発明しました。

キャプション:DABUSが発明したフラクタル食品容器は、ロボットアームによる積み重ねや操作を容易にする形状になっています。

キャプション: 特定のパターンで人間の神経活動を模倣し、より多くの注意を引く警告灯

両方の発明は DABUS の「独自のアイデア」であったため、Stephen Thaler は DABUS が発明者として認められ、両方の技術の特許が付与されるべきだと信じていました。

しかし、スティーブン・セイラー氏が昨年、欧州連合および12カ国以上の裁判所にDABUS社を特許の発明者として記載するよう求めたところ、全会一致で却下され、世界中で大きな議論と法廷闘争が巻き起こった。

しかし、スティーブン・セイラー氏と彼の弁護団は諦めませんでした。彼らは、DABUS が「発明者」という正当なアイデンティティを獲得できることを期待しながら、懸命に働き続けました。

現在、彼らの要求は南アフリカとオーストラリアでようやく認められ、スティーブン・セイラー氏と彼のチームは非常に喜んでいます。

しかし、ABCニュースによると、スティーブン・セイラー氏は、自分にとってこれは決して訴訟ではなく、むしろDABUSが人間の意識ある脳のように「歩き」「話す」ことができる認知、創造性、感情、意識の説得力のあるモデルであることを人間に納得させるための「哲学的な戦い」のようなものだと語ったという。

1.イベントの簡単な紹介

DABUS訴訟を主導し、『合理的なロボット:人工知能と法律』の著者でもある英国の弁護士ライアン・アボット氏は、法律がAIの行動と人間の行動を評価するのに「二重基準」を使用していることを知ったとき、AIを擁護したいと思ったと語った。

「例えば、製薬会社がAIシステムを使って新薬を開発しても特許は取れませんが、人間が新薬を開発すれば特許は取れます。」

DABUS は「統合された知覚の自律的なブートストラップのためのデバイス」の略で、本質的には独立して発明するようにプログラムされたコンピュータ システムです。

技術的には、それは「思考プロセス」と「記憶」を継続的に生成し、時間の経過とともに新しい創造的な出力を独立して生成する、切断されたニューラル ネットワークの「グループ」です。

DABUSは「誕生」以来、注目を集めるフラクタル食品容器や警告灯を独自に発明してきました。 2018年10月以来、スティーブン・セイラーはDABUSをこれら2つの技術の特許発明者として記載し、12か国以上と欧州連合に申請書を提出しました。

DABUS の申請は、世界中の知的財産庁や裁判所で数か月に及ぶ審議を引き起こしました。当時、この法案は英国最高裁判所に持ち込まれたが却下され、米国やEUの裁判所と同じ結果となった。つまり、上記出願の発明者は人工知能であったため、出願人は発明者を変更するか、却下されるかのいずれかを要求されたのである。

スティーブン・セイラー氏は米国特許商標庁(USPTO)に再検討請求を提出したが、USPTOは最終的に、特許出願では人工知能を発明者として使用することはできないと確認することを決定した。

この波の中で、オーストラリア連邦裁判所のジョナサン・ビーチ判事は、「発明者はAIシステムまたはデバイスである可能性がある」という判決を初めて下した。

ライアン・アボット氏らは判決を喜び、「これは画期的な判決であり、オーストラリアが人工知能の社会的利益を最大限に高め、イノベーションを促進できるようにする上で重要な一歩だ」と述べた。

しかし、この判決は行政上の決定であり、司法上の考慮を伴わないことに留意する必要がある。しかし、この訴訟を主導した同法律事務所のもう一人のパートナー、リチャード・ハマー氏は、国際司法裁判所がこの問題を検討し続ける中で、41ページに及ぶ包括的な判決が確実に先導役となるだろうと考えている。

リチャード・ハマー氏はまた、「AI 支援の発明は、AI に依存しない発明に取って代わられました。これらの発明は将来的にイノベーションの重要な部分となるため、特許可能であることは非常に重要です。特許制度の目的は、イノベーションを奨励し、発明が特許明細書で公開されることを奨励することです」と述べました。

しかし、オーストラリア知的財産庁は、特許委員会は決定を検討しているだけであり、現段階ではこれ以上コメントしないと述べた。

2.イベント評価

スティーブン・セイラー氏の弁護団は、彼らの目標は特許制度の限界を試し、特許制度の改革を推進することだと述べた。

[[416534]]

写真提供: スティーブン・セイラー

ライアン・アボット氏は、現在の特許制度は完璧な制度ではないと考えている。なぜなら、技術が進歩するにつれ、人間による発明を奨励するのではなく、人工知能による発明を奨励する方向にシフトすべきだと考えているからだ。「大量のデータが必要な場合や、非常に広範なコンピューティングリソースが使用される場合など、一部の分野では、人工知能は人間よりも発明において優位に立つ可能性がある」からだ。

客観的に言えば、現在の特許制度は主に人間の発明者を対象としており、多くの人工知能の発明の特許登録を妨げ、AI投資の不確実性を高めています。

シーメンスを例に挙げましょう。2019年にシーメンスは人工知能を使用した新しい自動車サスペンションシステムを開発しましたが、そのシステムがAIによって発明されたため、特許申請は却下されました。人間のエンジニアは、発明のプロセスに関与したことを証明できないため、自分自身を発明者として記載することはできません。米国では、特許を申請する際に間違った発明者を記入すると、罰せられます。

そのため、彼らは今回の訴訟を通じて特許制度の改革を推進し、社会革新を促進できる人工知能の開発を人々に全面的に奨励できることを期待している。

さらに、ABC ニュースの記者であるアレクサンドラ・ジョーンズ氏は、AI を特許の発明者に含めることは AI 技術の説明責任を促進するのに役立つかもしれないという興味深い点を指摘しました。特許が受理され登録されると、公の登録簿に掲載され、誰でもその発明の詳細な情報を確認できるようになります。

DABUS の発明はどちらも現在は有用であるように思われますが、自律的な発明がより一般的になるにつれて、AI があまり有益ではない、あるいは潜在的に有害な技術を開発する可能性は確かにあります。このため、評論家たちは特許庁がAIとそれが生み出すあらゆる発明を管理するための一般的なガイドラインを策定することを提案している。

ライアン・アボット氏は、人工物の発明者や創造者が法的人格についての議論を引き起こしたり、機械を法的に人間と同等に扱ったりすることはないだろうと強く否定している。同様に、オーストラリアのジョナサン・ビーチ判事は判決の中で、人工知能について議論する際には「意識、知覚、個人の知覚を脇に置く」と述べた。

3.最後に書く

結局のところ、DABUS 事件は、既存および新興の AI テクノロジーをどのように規制するかに関するものです。

ほとんどの AI テクノロジーは機械学習に基づいています。つまり、AI システムは実際にチームによってトレーニングされ、その後、人間が提供するデータからシステムが学習することになります。人工知能システムは継続的に「知識」を蓄積し、人間のように忘れることがないため、AIの学習能力は非常に大きいです。

AIは発展していますが、AI製品は法律で保護されていません。たとえば、2018年にクリスティーズのオークションで、人工知能システムによって生成された芸術作品が60万ドル以上で落札されました。しかし、現行法では、AI によって生成された芸術作品は著作権で保護されておらず、既存の著作権は人間が作成したオリジナルの芸術作品のみを保護します。

では、人工知能ロボットが特許発明者として記載されると、メリットとデメリットのどちらが増えるのでしょうか?どう思いますか?

<<:  自動運転がどんどん近づき、高精度地図の実用化も加速

>>:  中国は人工知能研究で米国を追い越している

推薦する

...

検索アルゴリズムはあなたの指先にあります: GitHubには最大のオープンソースアルゴリズムライブラリがあります

[[433085]]アルゴリズムは本質的に、1 つ以上の入力を受け入れ、内部計算とデータ操作を実行...

大手各社が相次いで「敗北を認める」。自動運転の実用化に目途は立つのか?

[[263741]]自動運転は短期間で実現できるのか?数年前なら、大手各社はおそらく肯定的な答えを...

...

...

ビジョンレーダーは、センサーコンピューティングによる次世代の自動運転システムの重要なコンポーネントです。

[[438879]] 2021年10月25日、テスラの時価総額は1兆ドルを超え、米国株式市場で時価...

C#とTypeScriptの作者がオープンソースAIプロジェクトTypeChatを発表

7月24日、C#とTypeScriptの父であるAnders Hejlsberg氏が、ユーザーがAI...

機械学習ソート入門 LTR - 線形モデル

[[207418]]多くの検索専門家は、「機械学習を通じて最適な重みを取得し」、それを検索クエリに使...

人間の脳の視覚処理を模倣し、ニューラルネットワークが敵対的なサンプルに対処できるようにする

ディープラーニングは、小切手や封筒に手書きされた文字しか認識できなかった時代から、長い道のりを歩んで...

ニューラルネットワークにおける分位点回帰と分位点損失

機械学習を使って予測モデルを構築する場合、単に「予測値(点予測)」を知りたいのではなく、「予測値が特...

AI時代のネイティブ:3歳でパズルを作り、5歳でプログラミングを学ぶ

[[241540]] 2018年世界ロボットコンテストで、子どもたちがロボットのプログラミングと制御...

「クローズドループ」に向けての運転 | LMDrive: LLM に基づく初のクローズドループ エンドツーエンド自動運転

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

分散システム設計のための負荷分散アルゴリズム

概要分散システムの設計では、通常、サービスはクラスターに展開されます。クラスター内の複数のノードが同...