Kłopot z "wynalazcami" AI Gdy algorytm krzyczy: Eureka!

Sztuczna inteligencja może być używana do tworzenia nowych wynalazków technicznych. Na przykład do automatycznego projektowania nowych materiałów, związków chemicznych, opracowywania nowych leków, a także do automatycznego wykrywania i rozwiązywania problemów technicznych, co czasem ma znamiona racjonalizacji a nawet wynalazczości (1).

AI, co nie jest niespodzianką, jest również używana do tworzenia algorytmów uczenia maszynowego, które są stosowane w wielu dziedzinach, takich jak diagnostyka medyczna, bezpieczeństwo ruchu drogowego i finansowanie. Algorytmy te umożliwiają sztucznej inteligencji uczenie się na podstawie danych i wyciąganie wniosków, co pozwala na automatyzację wielu procesów i usprawnienie ich działania.

Sztuczna inteligencja autorką

Jeśli chodzi o innowacje, w których, pomimo decydującej w nich roli ludzi, sztuczna inteligencja ma spory wkład, to można podać sporo przykładów z konkretnych dziedzin nauki i techniki.

Należą do nich badania materiałów o wysokiej wytrzymałości, przewodników elektrycznych i termicznych, nadprzewodników, katalizatorów, izolatorów i wielu innych nowych materiałów. AI może być używana do automatycznego projektowania i optymalizacji struktur materiałów, które cechują się nowymi poszukiwanymi właściwościami. Ponieważ osiągnięcia w tej dziedzinie rzadko są przypisywane pojedynczym badaczom, to algorytmy, jako niejako "członkowie zespołów" również powinny być kredytowane miejscem na liście autorów i wynalazców.

Podobnie jest branży farmaceutycznej. Firma ExcelinPharma opracowała platformę AI specjalnego przeznaczenia, która służy do skrócenia czas potrzebnego na prace nad nowymi lekami. Inna firma, Atomwise opracowała algorytm służący do przyspieszenia procesu opracowywania nowych leków poprzez automatyczne identyfikowanie potencjalnych kandydatów na leki. Z kolei Numenta przygotowała platformę AI do identyfikacji potencjalnych terapii chorób neurodegeneracyjnych, takich jak choroba Alzheimera. Po sztuczna inteligencję sięgnęła również Insilico, opracowując personalizowane terapie i leki na bazie genomu.

Istnieje także wiele różnych algorytmów uczenia maszynowego opracowanych przez samą sztuczną inteligencję. Oto kilka najbardziej popularnych:

regresja liniowa - mechanizm służący do prognozowania wartości numerycznych na podstawie danych historycznych;
drzewa decyzyjne - to z kolei algorytm opracowany do rozwiązywania problemów klasyfikacji i regresji, który opiera się na podejmowaniu decyzji na podstawie serii pytań;
Algorytm k najbliższych sąsiadów (lub algorytm k-nn z ang. k nearest neighbours, KNN) - do klasyfikacji obiektów na podstawie danych o ich cechach i danych o innych, podobnych obiektach;

Także sieci neuronowe służące do nauki modeli AI oraz algorytmy głębokiej nauki powstają przy asyście AI a niekiedy można mówić, że to sztuczna inteligencja jest ich główną autorką.

Algorytm w patencie wymieniony ale nie uznany jako wynalazca

Z powyższego wynika, że wkład w tworzenie nowych rozwiązań, jaki można przypisać algorytmom sztucznej inteligencji jest często podobny lub nawet większy od wkładu ludzi w zespołach, którym przyznaje się prawa do współautorstwa rozwiązań i patenty.

Nowego typu antybiotyk nazwany Halicyną w hołdzie dla HAL-a, komputera występującego w filmie "2001: Odyseja kosmiczna" został opracowany na MIT przy walnym udziale AI. Halicyna działa inaczej niż istniejące antybiotyki, zakłócając zdolność bakterii do pozyskiwania energii. Jest to z pewnością dużej rangi innowacja, jeśli chodzi o leki tego typu. W "Nature" ukazał się artykuł sugerujący przyznanie AI praw patentowych, oparty właśnie na historii odkrycia tego leku.

2. Halicyna

Kwestia - czy oprogramowanie może być wynalazcą - stało się zresztą przedmiotem kilku już opisywanych przez media spraw sądowych. Jedna z nich dotyczyła platformy AI o nazwie DABUS (Device for the Autonomous Bootstrapping of Unified Sentience), stworzonego przez Stephena Thalera, prezesa i dyrektora generalnego amerykańskiej firmy Imagination Engines. Thaler twierdzi, że DABUS jest wynalazcą nowego typu pojemnika na żywność o określonym wzorze powierzchni, a także alarmowych świateł, które pulsują według określonego wzorca. Międzynarodowy zespół prawny Thalera, kierowany przez Ryana Abbotta z Uniwersytetu Surrey, złożył w urzędach patentowych na całym świecie wnioski, w których DABUS jest wymieniany jako jedyny wynalazca określonego typu pojemnika. Batalia sądowa trwa. Jej wyniki mogą mieć ogromne znaczenie dla ochrony prawnej i systemów patentowych na świecie.

Na razie organy zajmujące się rejestracją patentów w Wielkiej Brytanii, Stanach Zjednoczonych, Europejskim Urzędzie Patentowym, Niemczech, Korei Południowej, Tajwanie, Nowej Zelandii i Australii, odrzuciły wnioski patentowe DABUS. Jednak jest wyjątek. W Republice Południowej Afryki patent został przyznany AI, choć nie przeprowadzono jeszcze merytorycznego badania wniosku patentowego. W innych krajach Thaler odwołuje się od decyzji urzędów i toczy boje prawne.

Przynajmniej na razie, wydaje się, że sądy trzymają się linii, że zdolność patentowa wynalazcy przysługuje jedynie ludziom. W Niemczech było nieco inaczej. Federalny Sąd Patentowy zmieniał stanowisko, ostatecznie proponując kompromisowe rozwiązanie, w którym właścicielem patentu jest "Stephen L. Thaler, który skłonił sztuczną inteligencję DABUS do stworzenia wynalazku". Rzecz w tym, że AI jest wymieniona jako wynalazca.

Systemy patentowe są obecnie oparte na (ludzkim) wynalazcy, który posiada lub przypisuje sobie korzyści płynące z patentu. Kto może być właścicielem wynagrodzeń z tytułu opłat patentowych związanych z działalnością sztuczne inteligencji? Programista? Właściciel komputera, na którym działa? A co z właścicielem(ami) danych, na których AI może być szkolona?

Już właściwie pewne jest, że sztuczna inteligencja przyspiesza tempo, w jakim powstają wynalazki. To może mieć także takie skutki jak przeciążenie systemu patentowego. Może to spowodować pogłębienie nierówności pomiędzy tymi, którzy posiadają systemy AI zdolne do dokonywania wynalazków, a tymi, którzy ich nie posiadają. Może to również zmienić samą istotę i rozumienie wynalazku. Zgodnie z dobrze ugruntowanymi zasadami patentowymi, "poziom wynalazczy" ma miejsce, gdy wynalazek jest uznany za nieoczywisty dla osoby biegłej w sztuce. Ale system AI może być bardziej kompetentny i wykwalifikowany niż jakakolwiek osoba na planecie i nie będzie żądnych ekspertów, którzy potrafiliby rozpoznać wynalazek.

Zasady leżące u podstaw prawa patentowego mają ponad pół tysiąca lat i ewoluowały, aby poradzić sobie z nowymi zmianami technologicznymi, od sekwencjonowania genetycznego do organizmów żywych stworzonych przez człowieka. Jednak wynalazczość AI może te sprawdzone metody i ścieżki zweryfikować jako dalece nieskuteczne.

Mirosław Usidus