人工智能驱动知识产权审查变革：技术逻辑、价值准则与决策问责

张惠彬 王怀宾

摘    要：当前，我国正在从知识产权引进大国向知识产权创造大国转变，知识产权工作正在从追求数量向提高质量转变。以人工智能驱动知识产权审查，有利于提高知识产权审查效能，强化知识产权源头治理，为知识产权高质量发展提供保障。从技术逻辑看，人工智能能够有效解决知识产权审查压力不断增加与审查能力增强不足的矛盾，在缩短审查周期、提高审查质量方面具有优势和实现的可能性。从价值准则看，人工智能驱动知识产权审查须回应国家和社会的需求，遵循加快审查速度、提高审查质量、维护社会公平正义的价值准则。与此同时，人工智能驱动传统的救济为主的事后纠正制度转向权利救济与决策问责相结合的责任制度，在明确审查人员责任构成同时，还需对人工智能可能产生的风险进行规制。

关键词：人工智能;知识产权审查;技术逻辑;价值准则;决策问责

中图分类号：TP 18;D 923.4    文献标识码：A    文章编号：2096-9783（2021）04-0099-09

引  言

知识产权审查制度作为知识产权市场行为的“守门人”，一方面需要快速回应市场主体的创新性需求，另一方面需要压制和否定低质量知识产权产生与非创新恶性竞争环境形成1。自2010年超过日本和美国，中国专利申请数量连续十年高居世界第一位，发明专利在2019年申请数量是第二位美国的两倍之多;商标申请数量更是连续十七年稳居榜首，2006年中国商标申请数量尚还是美国的两倍左右，2018年则几乎扩大到12倍[1]。审查工作面临着前所未有的压力和挑战，一是在可预期的一段时间内知识产权注册申请数量持续增加与知识产权审查力量严重不足之间的矛盾越来越突出;二是知识产权审查难度不断加大。知识产权注册量的持续大幅增长直接导致知识产权数据库基础比对数据量大幅上升，审查检索比对的难度也随之相应增大。以商标为例，现在审查一件商标相当于 2008 年审查 6.4 件的工作难度2，同时《商标注册用商品和服务国际分类表》的逐年调整，审查员对商品或服务类似关系的判断和审查标准把握的难度也相应增大3。三是国务院对知识产权审查时限不断提出新的要求。全国深化“放管服”改革转变政府职能电视电话会议要求[2]，深化商标注册、专利申请等便利化改革，五年内将商标审查时间压缩到四个月以内，发明专利审查周期压减三分之一，其中高价值专利审查周期压减一半。4因此，知识产权审查工作任重道远，如果不能从根本上解决知识产权审查的困境，巩固好知识产权大国建设的成果，将会对知识权强国建设的长远目标尤为不利。

提高知识产权审查效能，要充分吸收当前科学技术进步的红利，以人工智能技术促进知识产权审查提质增效，进行技术性变革，从根本上解决数据过载与标准不统一的问题[3]。人工智能在极大提升知识产权审查效能的同时，新一代人工智具有的通用目的性、算法黑箱以及数据依赖性等特征，将可能引发社会、企业、政府、个人等不同维度的风险和挑战。尤其在当前外部审查压力不断增加、内部审查标准愈加严格，同时科学技术发展所具有的革新力吸引之下，若以人工智能技术嵌入知识产权审查，而对其在知识产权行政管理中的全部内涵不加以充分理解并提前规制其风险，将会陷入“技术决定论”的思维桎梏。而只有在否定“技术决定论”的前提之下，我们才可以在行政管理的技术性变革中掌握主动权，才拥有公共管理和公共政策的讨论空间[4]。因此，在充分理解人工智能技术逻辑，探明其价值准则，并优先制定政策规范可能产生的问题之后自主进行政策抉择——即是否以及如何引入人工智能嵌入知识产权审查，并由此建立出多元化、个性化、高效能的知识产权审查制度。

一、人工智能驱动知识产权审查变革的技术逻辑

人工智能（Artificial intelligence）是指，用机器模拟、实现或延伸人类的感知、思考、行动等智力与行为能力的科学与技术[5]。在产生之初，其主要用于解决需要大量重复计算与检验，并且对计算效率有严格要求的密码破译等工作。而随着科学技术与数学理论的不断发展，人工智能已经不再局限于简单的重复检验，而具有了“学习-运用”的内涵。在人工智能发展的历程中，通常可以划分为两个阶段，分别是基于“传统算法”主导的“专家系统”等典型运用的人工智能以及以 “机器学习算法”主导的人工智能。

我国知识产权审查技术性变革分为两个阶段，一是2008年以来以“商标注册与管理自动化系统三期工程”、“专利电子审批系统”、“专利检索与服务系统建设”等项目为建设目标的信息化、自动化变革;二是近年来以“商标图像图形检索”、“專利自动分类与检索”、“机器翻译”、审查工作分配等为未来方向的人工智能变革。信息化、自动化是人工智能的数据基础与互联网基础，而人工智能则是建立在前述基础条件下的“大数据+算法”。虽然我国知识产权审查制度在一定程度上已经实现了国家要求建立“电子政务”的阶段性目标，但是当前知识产权审查的“电子政务”形式并非完全“智能化”，“智能化”应当包括“互联网、大数据、人工智能”三者缺一不可。尽管如此，知识产权审查制度的“智能化”却具有更为广阔的前景，相较于传统政务，人工智能对知识产权审查制度的影响更为直接。传统政务的复杂性、灵活性、多样性与价值判断的多元导致了当前人工智能一定程度的“无能为力”。而知识产权审查制度中，所面向的对象并非复杂的事物与具体的人，而是图形、色彩、技术等以载体表现出的“知识”的具体形式，所完成的工作是一定标准之下的重复性的“数据对比”。而人工智能无论是严格执行标准还是高效重复数据比对，都具有极强的效率，能够解决不断增加的基础数据过载矛盾。当前，随着通信技术的不断发展，人工智能审查这一设想不只停留在理论层面，而且已于各国知识产权局有了初步的运用。在商标检索方面，我国知识产权局在2019年正式上线“图形智能检索系统”，实现了商标审查工作由纯人工检索向“以图搜图”智能检索的转变[6];俄罗斯联邦工业产权局也正在积极探索使用神经网络和深度学习方法提高发明和实用新型审查中相似性检索的效率;在机器翻译方面，世界知识产权组织于2016年推出WIPO Translate人工智能翻译工具，以满足专利领域的特殊翻译需要;在审查工作自动分配方面，新加坡知识产权局目前正在探索利用自然语言处理理解专利文档，并将其自动分类至相关专业，减轻了专利行政管理工作[7]。而美国专利商标局则具有一整套人工智能分析程序，以加强其对知识产权管理的理解（见图1）。

二、人工智能驱动知识产权审查变革的价值准则

2020年11月30日，习近平总书记在中共中央政治局第二十五次集体学习会议强调，“强化知识产权全链条保护从……审查授权……等环节完善保护体系，加强协同配合，构建大保护工作格局”，明确知识产权审查制度对于知识产权保护的重要意义。会议上，习近平提出，“既严格保护知识产权，又确保公共利益和激励创新兼得” [8]。同时，习近平总书记多次提到 “加强知识产权创造、保护、运用……提高知识产权审查质量和审查效率” [9]，对知识产权审查工作寄予厚望。习近平总书记关于知识产权的论述与要求，实际上是知识产权制度“行政价值”本质的体现，表达了公共行政（客体）对于人类社会（主体）的积极意义及其有效性，反映了国家与社会对知识产权制度的希望、理想、信仰和寄托[10]，为知识产权管理体制机制改革指出了方向，表明知识产权审查制度改革必须坚持以加快审查速度、提高审查质量、维护社会公平正义为价值准则。

（一）速度变革

人工智能的首要价值在于全面提升知识产权审查速度，缩短审查期间。随着创新意识的提高与知识产权制度的完善，社会主体创新热情高涨，每年专利、商标等知识产权申请数量急剧增加，社会创新需求不断提高。2008年商标注册申请量为96.8万件，专利注册申请量则为82.8万件，2019年商标注册申请增加到783.7万件，而专利则增加到438.1万件，其他知识产权申请数量也急剧增加。与不断增加的知识产权申请量相比，短时间内知识产权的审查能力却没有呈相应提高趋势。依据知识产权局统计数据显示（见图2），在2011年至2017年期间，商标审查量明显低于商标注册申请量，一方面是由于商标申请数量急剧增加，另一方面则是为满足不断缩减的审查周期的要求所导致的。而在2018年，首次出现审查量高于申请量的情形，同时审查周期也降低为6个月（2017年为8个月），这主要得益于2018年“商标智能检索功能”在6家商标审查协作中心推广试用。而从之前商标审查周期的变化情形来看，“信息化”与“自动化”在提高商标审查效率、缩短商标审查周期方面同样发挥着重要的作用。“传统算法”主导的“商标注册与管理自动化系统”不仅在加快审查速度方面表现优异，同时其在线服务改进了数据采集过程，特别是结构化著录项目数据，在现有的法律框架（例如《专利法条约》）和技术框架（特别是WIPO标准）下对其予以标准化和明确定义，使得传统纸质文本（传真、WORD、PDF等）转化为机器可读的XML文本（可扩展标记语言，一种简单灵活的文本格式，用于在互联网上数据交换），为人工智能技术运用打下数据基础。

相较于商标，专利审查形势却更加严峻。自2008年以来，专利审查效率显著提高，但面对不断增长的申请数量，审查周期却未见明显缩短（见图3）。根据知识产权局数据，专利发明年申请数量由2007年的24.5万件增长到2018年的154.2万件，2007年专利发明平均审查周期为26个月，2018年发明专利平均授权周期在22.5个月。在年平均申请量以10%以上同比增长的基础之上，专利授权周期仍能够稳中有减，一方面得利于体制机制的改革与常规审查能力增强，另一方面则归结于审查技术的变革。但是相较于商标审查周期的大幅度缩减，发明专利与实用新型的审查周期未成相应缩减趋势，这主要受制于专利数据与标准的多样性（附图、公式、机械构造等）导致难以统一为机器可读文本，同时专利还未实现人工智能的自动分类与检索。对数据和文档进行手工分类，对摘要、全文和任何进一步编码，然后由熟练的检索者使用分类符号进行检索的布尔检索仍是当前知识产权局所普遍采用的技术[11]。但这并不意味着“人工智能”的速度价值在专利审查面前的无能为力。相反，在借鉴大幅度提高商标审查速度的经验与智能技术不断发展的背景下，专利审查的智能识别数据、分类与检索具有更大的应用前景。因此，在面对不断增加审查压力的同时，缩短审查周期，回应社会创新需求不仅是“人工智能”的价值准则，同时其具有相当的可能性。

（二）效率变革

人工智能的核心价值在于统一审查标准，大幅度提升知识产权审查的准确率，降低复审和异议机制的启动频率，努力提高知识产权审查质量。效率首先属于经济学概念，是指劳动成果与劳动的比值，但有学者误将效率认为是成本与收益的比值[12]。这一定义混淆了效益与效率概念，尤其是在我国早期常常将效率等同于节约时间、提高速度的普遍现象下，片面追求审查速度而忽略审查质量，就必然会导致对在先权利人，利害关系人、消费者甚至是公共利益的侵害[13]。同时，高效率应当包括付出的劳动成本能够收获较高的价值，反映在知识产权审查中，就是尽量保证实质审查的正确。若是以清除积压审查数量与缩短审查周期作为知识产权审查的主导思想而忽略了审查质量，表面上提高了审查效益，但另一方面不仅增加了利害关系人维权成本与社会公共利益，同时还增加了复审、撤销、注销、无效宣告的程序成本与知识产权的执法成本，这样一来，效益越高反而效率越低。而按照效用经济学的观点，效率实质上是指“资源的有效配置所实现的帕累托最优状态” ，而反映在知识产权审查制度中，则是如何在审查速度、审查期間与审查的准确率之间寻求最佳的平衡点。当然，帕累托最优是一个不断优化的过程，在过去的知识产权审查制度中，我们所确定的平衡点将会在面临新的创新压力与新的“技术性变革”下被打破，以人工智能技术为依托的“人机协同”将会形成新的帕累托最优，使得大幅度缩短审查期间的同时能够保持更高的审查质量，破除体制机制改革的瓶颈。

“人机协同”是机器的辅助审查与审查人员的最终决策的结合，当前技术现状尚不能由人工智能独自做出审查决策。机器的辅助审查速度取决于计算力，在理想状态下与审查质量之间并无矛盾，审查质量主要取决于人工智能技术的基础——算法与数据。正如有学者认为，如果设计得当，人工智能可以促进决策的准确性，“因为计算机纯粹基于逻辑，理论上不会受制于有意识和无意识的偏见，但人类的决策却不可避免地会被这些偏见所牵引。然而，人工智能系统是由人类设计的，训练时使用的数据，反映的是我们置身其中那并不完美的世界，因此如果不进行严谨的规划，人工智能的运行可能有失公平” [14]。在人工智能辅助审查过程中，用于学习检验的“商标”、“专利”是曾经审查的知识产权数据，但是该数据在多方面并非完美无暇的，他可能涵盖了错误审查的知识产权数据，也包括将会无效或者被撤销的数据，也即是无法全面覆盖，也可能存在地区失衡。基于不完美的数据训练的经验或知识的“代码”可能会带来歧视与偏见。同时，依靠“代码”做出判断而非审查人员基于“规则”作出决策，在提高了准确性的同时，也会带来一定的误差。排除掉人为的算法错误，基于人工智能所作出的决策的偏见与歧视是“算法的一个难以预料的、无意识的属性，而非编程人员的有意识的选择，更增加了识别问题的根源与解决问题的难度”[15]。因此，人工智能所具有的高度理性与量化能够降低人为偏见与误差，提高知识产权审查的效率，但基于“机器学习”运行机制的副作用同样会带来偏见与歧视。从长远来看，知识产权审查机构在基于人工智能的治理时，应当着力消除技术带来的弊端，及时检验算法与更新数据，纠正偏差以实现高质量的知识产权审查。

（三）公平变革

公平价值是人工智能运用过程中所追求的价值，是在保证速度与效率之上的平衡多方主体利益之间的矛盾，是知识产权行政管理者调和人工智能技术的负外部性以满足社会公平正义的价值追求。人工智能技术的运用不能自发的使社会达到帕累托最优状态，例如，广为诟病的自动推送算法就以损害群体的选择自由而达到精准推送的目的。在以往的认知中，公平与效率是互相矛盾的，认为提升效率必然以损害公平为代价。从我国分配制度变迁也可以看出，效率與公平的利益分配难以调和[16]，但是在人工智能的辅助下，知识产权审查效率极大提升，此时应当转向寻求效率与公平的新的更加高效的帕累托最优。在这个过程中，应当认识到人工智能技术能够在一定程度上带来公平，例如，人工智能有助于厘清商标审查中相同与近似的不同标准，化解因相同与近似之间标准模糊而导致的矛盾;又或者在商标与外观设计的权利冲突中，尤其是三维立体商标与外观设计审查中的重叠导致的诉讼纠纷，亦可以通过人工智能技术加以规避，利于保障在先权利以及社会公共利益，但任由其自发运转反而无法推动知识产权审查制度的公平变革，需要相应的约束。

人工智能在驱动知识产权审查制度公平变革的同时，偏见、歧视、损害社会公共利益等偏离知识产权制度理念的现象也不可避免的随之而产生。一是申请者的平等对待与审查客体的偏见与歧视。人工智能所具有的在审查标准方面的客观统一能够避免人为检索的主观与误差，平等对待所有申请者，在审查效率方面的同等对待也能够促进公平。但基于数据的不完美与算法的自适应性将会导致人工智能延续了知识产权局潜在的审查规则，从而产生对审查客体的偏见与歧视;二是审查标准的统一与基于大数据的审查标准的“代码”化。审查标准的统一是公平对待所有申请者与审查客体的前提，能够消除审查人员知识与能力的不平等。但与此同时，传统审查的依据规则已经转变为依据“代码”，也即是在“代码即法律”的背景下[17]，基于大数据的审查标准的非法定化脱离了立法者的本意，带来实质上的不公平;三是保障利害关系人权利与抑制创新。人工智能技术在知识产权审查方面的提质增效，能够充分保障利害关系人的权利。同时，利用大数据标记非创新目的的申请，区分不诚信申请行为特征与建立申请主体数据库，能够有效提高审查质量与保障社会公共利益。但是，基于知识产权数据的开放，社会主体可以利用开放的知识产权数据训练机器，以“人工智能创造”对战“人工智能审查”。审查标准的客观化代替了创新认识的主观化，创新不再是标准，如何躲避“人工智能审查”才是创造的灵感;四是数据安全与技术鸿沟。知识产权局开放知识产权数据与检索的目的在于方便申请人或者代理人提前检索，以提高初审准确率，但由此带来的数据安全与技术鸿沟却不能被忽视。知识产权数据虽然是公共产品，但具有潜在的价值，高科技公司拥有获取数据价值的能力，能够建立检索工具规避风险与提高注册效率，进一步扩大科技主体与其他主体的技术鸿沟。

充分利用人工智能的公平价值并规制其技术性的“负外部性”风险，首先要求认识到其“技术性”的公平价值与“负外部性”，其次应当建立科学的“人机协同”审查机制，根据不同审查对象的特点与相同审查对象的不同进程选择嵌入何种人工智能以及嵌入的程度，建立多元的知识产权审查机制，最后还需约束人工智能的“负外部性”，尽快建立面向人工智能知识产权审查制度规则体系，明确智能审查机器人的“准入清单”与“权力清单”。

三、人工智能驱动知识产权审查变革的决策问责

法律责任的配置与衡量在所有规制性的制度安排中必不可少。对于知识产权审查制度而言，现行的法律责任配置并不涉及对于审查人员的具体审查行为的问责，而是沿用《中华人民共和国公务员法》的问责体系，从整体上评价审查人员的日常工作。对于商标、专利的错误授权，只存在对错误注册行为的异议、撤销或者无效宣告的事后救济，而不存在对错误审查行为的问责[18]。以商标审查为例，知识产权局并没有明文规定审查行为的责任构成要件与责任承担机制，而是通过规定“勤勉义务”与必要的“注意义务”等职业伦理来约束审查人员。《工商行政管理部门商标注册、管理和评审工作守则》第2条规定，“从事商标注册、管理和评审工作的国家机关工作人员必须秉公执法，廉洁自律，忠于职守，文明服务”，以及第13条规定，“商标工作人员违反本守则规定，情节轻微的，由工商行政管理部门对其进行批评教育，情节严重的，视情节给予警告、记过、记大过、降级、撤职、开除等处分;构成犯罪的，依法追究刑事责任”。由此可见，商标审查行为虽然有形式上的问责制度，但实质上仍然是将商标审查人员当作公务员进行问责，在实践中并不具有针对性和可操作性，专利审查问责亦如此。这是因为相较于传统公务行为，影响知识产权审查决策行为的因素更为复杂。审查人员基于“独立审查”的原则以及审查标准的理解，依靠掌握的法律知识、专业知识与审查经验作出审查决策。同时，与其他公务人员一样，认真谨慎、公平负责等职业道德同样影响着审查质量。因此，在知识产权审查过程中，一项高质量审查实际上是对审查人员的专业技术知识、相关法律认识以及职业道德提出三重要求[19]。这样一来，一旦审查结果被认定为错误，到底是判断为客观的能力不足还是主观的故意过失就成为问责的难点。知识产权审查行为的复杂性决定了审查决策问责只能转向督促“勤勉义务”与必要的“注意义务”等职业伦理以及通过绩效等来激励积极认真审查，由此疏于对错误审查行为与懒政行为的问责。例如在商标初审中，新手审查人员经验不足，工作量大，深怕犯“该驳回不驳回”的错误，在把握不准的情况下，偏向于选择驳回，即使驳回错误也不会被追责，况且还有经验丰富的复审审查员兜底把关，无形之中增加了审查成本。由此，问责制度的缺位不仅是一种无奈之举，同时也制约着知识产权审查的效能。

随着人工智能技术不断嵌入知识产权审查体系，其不仅在提高审查速度、质量与维护公平发挥着有效作用，同时对于弱化审查道德要求、简化程序性事项、强化审查决策信心、明晰审查人员法律责任具有重要意义。首先，人工智能具有统一的审查标准与最低的审查误差，辅助审查人员作出决策，提供技术性工作，审查人员主观性判断比重减少，决策的客观性增加，不再过分依赖于职业道德。其次，人工智能大大简化了程序性事项，使得审查人员的工作量减少，被问责的内容也减少。然后，新手审查人员能够积极作出审查决策，不再过分依赖于经验与道德，强化了审查决策的信心。最后，“人机协同”审查模式下的权责分配大大缩减了问责的复杂性，传统的问责机制逐渐转向审查人员与人工智能的二元问责机制（见图4）。多元的“人机协同”模式决定了问责机制的多元化，嵌入程度的不同，嵌入类型的不同，人工智能发展阶段的不同，均应当配置相应的法律责任。如果是传统算法支撑下的“专家系统”，实际上审查人员决策占比更大，责任也更大;若是机器学习算法支撑下的审查机制，审查人员虽然仍然具有最终决策权，但是人工智能在很大程度上实现了检索比对，所以审查人员并未作出更多的决策，应当承担较少的责任。实际上，多元的审查机制背景下，仍然应当坚持权责一致的问责原则。

人工智能的嵌入不仅驱动了对审查人员的问责，而且对人工智能自身的责任配置提出了新的要求。人工智能由“数据”与“算法”组成，数据的好坏与算法的科学性共同决定了人工智能的能力的高低，因此责任的配置也应当包括“数据”与“算法”规制。但是为了建立最符合知识产权法规定的授权规律与标准的人工智能，用于训练学习的“数据”均应当来源于知识产权局以往审查的知识产权信息，例如典型的商标图像检索比對技术，用于训练的“商标”图像应当来自于现存有效的商标，也即是知识产权局所提供的现有“数据”，因此“数据”责任实际上是对以往知识产权审查能力的检验。而“算法”规制是对算法应用所引致的风险设置一定的责任结构，解决因“算法”而导致的错误审查或驳回的责任追溯与分担问题。在目前的算法责任框架内，除算法用户责任问题尚未达成理论共识、形成专门性的法律规则外，算法设计者责任、算法应用开发者责任、算法应用平台责任及监管责任已经开始构成算法责任体系的主架构[20]。

1、人机协同决策中，人工智能主要负责检索工作，审查人员在人工智能检索出的范围内进一步进行比对，做出最终决策。审查人员的自由裁量范围与可操作空间缩小，审查人员的自我辩解理由可以更容易被明确，因此审查人员责任更加明晰。包括违规决策责任，例如明显违反审查程序与原则，不在选定的范围内比对等;违反道德决策责任，例如消极审查，疏忽大意或者随意驳回等;违反知识产权相关法律责任，例如严重偏离审查标准，应当驳回而不予驳回等。

2、数据提供者应当为数据的真实可靠承担责任，若数据真实可靠，但是基于真实知识产权数据反映出了不完美的知识产权状况导致的算法的歧视与偏见，则不承担责任，而是无可奈何的“算法”的副产品。审查机构应当着力于纠正“算法”歧视与偏见。

3、算法责任则主要包括算法设计者、算法应用开发者和应用平台责任。算法设计者是指实际设计算法运行规则的主体，是算法的实际设计人;算法应用开发者是向平台和用户直接提供算法应用的主体，算法设计者与算法应用开发者类似于生产者与销售者（产品经理）的关系，当算法设计者与算法应用开发者不是同一主体，则由算法应用开发者对算法的性能缺陷与目标偏离负责应当是主要的责任配置原则;算法应用平台责任也即是知识产权局在人工智能嵌入知识产权审查的过程中违反某种义务而应承担的责任，而知识产权局的义务更适合从技术的审慎选择与风险监控的视角出发，要求其承担谨慎选择与技术的周密论证配置、技术的风险规制、及时采取应对措施、人工智能技术的更新与维护等义务。

结  语

当前，全球科技革命和产业变革方兴未艾，以深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控为特征的新一代人工智能不断取得突破，不仅对科技革命与产业革命具有强大驱动力，同时也逐渐延伸到政府治理之中。人类与人工智能正在知识产权行政管理领域相互补充与相互支撑，“人机共生”已经逐渐在世界各知识产权主管部门取得一致共识。但面对人工智能所具有的通用的潜在风险在知识产权政务领域所具有的独特表现却并未更加关注。例如，有学者提到，“对人工智能技术巨大潜力的欣喜和依赖，使得人类愿意暂时搁置对人工智能技术潜在失控风险的关注，转而从一种更为实用主义的角度来考量和审视人工智能”。[21]因此，在人工智能嵌入知识产权审查制度极大发挥其效能的同时，仍然应当秉持谨慎态度，尤其是面对“人工智能”所具有的无限可能性的诱惑时。当前，人工智能仍然以“辅助系统”的角色在知识产权管理领域发挥着作用，而随着科学技术发展，“人机共生”甚至“强人工智能”的时代可能得以到来，应当如何处理好人工智能与知识产权行政管理之间的关系，如何避免“技术理性”压倒一切的可能性发生，仍然是应当关注的重点。人工智能嵌入知识产权审查制度，在提高知识产权审查效能的同时，更是驱动了知识产权审查的问责制度，使得知识产权审查人员的责任更加清晰。同时，面对当前以及未来一段时间人工智能审查技术的将会产生的风险，应当建立人工智能技术的“准入清单”与“权力责任清单”，依靠法律以及建设监督机构对数据与算法进行规制与约束，防止出现系统性、技术性风险。同时，世界各知识产权主管局的人工智能运用能力的差距正在不断扩大，如何避免技术鸿沟对全球知识产权合作产生负面影响，应当采取何种政策措施来缩小技术差距，实现全球知识产权治理体系和治理能力现代化，也值得我们加以深入思考。

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Technical Logic， Value Criteria and Decision-making Accountability

Zhang Huibin1， Wang Huaibin2

（ 1. School of Civil and Commercial Law， Southwest University of Political Science and Law， Chongqing 401120， China; 2. National Intellectual Property Strategy Implementation （Southwest University of Political Science and Law） Research Base， Chongqing 401120， China ）

Abstract： At present， China is transforming from a country of importing intellectual property to a country of creating intellectual property， and intellectual property work is shifting from pursuing quantity to improving quality. Driving the reform of the intellectual property review system with artificial intelligence technology is conducive to comprehensively improving the effectiveness of intellectual property review，strengthening the source governance of intellectual property，thereby providing guarantee for the high-quality development of intellectual property. From the perspective of technical logic， artificial intelligence technology can effectively solve the contradiction between the increasing pressure of intellectual property review and the insufficient enhancement of review capabilities. It has advantages and possibilities in shortening the review period and improving the quality of review. From the point of view of value criteria，artificial intelligence driving the reform of intellectual property review must respond to the needs of the country and society， follow the value guidelines of accelerating review speed，improving review quality，and maintaining social fairness and justice. At the same time， artificial intelligence drives the traditional relief-based post-correction system to a responsibility system that combines rights relief and decision-making accountability. While clarifying the composition of the responsibilities of reviewers， it is also necessary to regulate the risks that artificial intelligence may generate.

Key words： artificial intelligence; intellectual property review; technical logic; value criteria; decision-making accountability