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Google的深度学习基础专利能够成为AI领域的卡脖子专利吗?

不管是从涉及的专利范围来说还是从AI行业发展理念和现状来看,使用这些专利的风险似乎不大。

最近有些AI领域的自媒体称Google的Dropout专利获得了授权,担心这件专利将来会成为AI领域的致命武器。这件专利是深度学习教父Hinton在2012年申请的,转让给了Google。专利的主要内容涉及到训练神经网络的方法,权利要求如下:

Google的深度学习基础专利能够成为AI领域的卡脖子专利吗

这个权利要求的范围实在太宽,深度学习之所以在实践中获得成功,很大程度上得益于这套训练方法,很难想象哪些深度神经网络不是采用这样的训练方法训练的。

很多人担心Google会采用这件专利当作武器,随时能够让行业熄火。

笔者查了下Google的相关专利,发现这件专利早在2016年就授权了,并不是一件新鲜的事。

深度学习教父Hinton在发表AI领域里程碑式的论文之后,前后申请了十几件相关的专利,这些专利目前都在Google的名下,主要的专利列表如下所示:

Google的深度学习基础专利能够成为AI领域的卡脖子专利吗

Google在深度学习领域的基础专利

这些专利的权利要求范围很基础,但依然有很多其他的问题。

首先,这些专利目前只有部分在美国获得了授权,在其他国家都没有权利,主要内容基本上都是纯算法,这种专利一般情况下是很难获得授权的。在算法的可专利性客体方面,美国在修订指南之前最为严格,2019年新修改的指南明显放宽了客体的范围,但这些专利的大部分在修改指南前竟然都获得了授权,可见美国在算法的专利客体标准上还是比较灵活的。从各国专利局的审查意见来看,这些专利在其他国家获得授权的可能性很小,所以即使能够发挥作用,也只能限制在美国的范围内,而且关于是否真的符合可专利性标准,在美国法院那里可能还有不同说法。

其次,核心专利是关于神经网络的训练方法的,这些内容一般在产品的外部特征和功能上很难表现出来。专利权人即使反向工程也不容易判断出算法的训练方法,何况算法的源代码还可以加密。Google即使想起诉也难以举证。

此外,从产业生态上考虑,Google也没有必要通过这些基础专利来收费,这样会对行业的发展产生很大的不利影响,与Google在AI领域的开放理念不符。大家都不玩了,Google一家也玩不转。

总之,Google在深度学习领域的这些基础专利好看不好用,用了对Google也没啥好处。不过凡事也得留个心眼。企业在应用Google的开源代码开发自己的AI产品时,要注意到Google在美国是有专利的,如果违反协议,这些专利是能够发挥作用的。此外,企业在布局自己的深度学习领域的专利时,最好不要把这些专利写到背景技术里,否则会留下一个明显的痕迹,容易在Google找麻烦的时候成为第一波牺牲品,虽然这个可能性不大。

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