AI专利生成三大核心疑问：从权属到落地的迷雾与破局
当生成式AI浪潮席卷全球，AI辅助甚至独立完成发明创造已从科幻照进现实，AI专利权属的界定成为专利体系首先要面对的难题。从IBM的AI自动生成专利申请，到DABUS案引发的全球权属争议，AI专利生成的每一步都在挑战传统专利制度的边界。
疑问一：AI生成的发明创造，权属归谁？
2020年，DABUS（一种AI系统）作为“发明人”的专利申请在多国引发轩然大波。美国专利商标局（USPTO）最初驳回申请，认为发明人必须是自然人；但2023年USPTO反转态度，允许将AI列为共同发明人之一，前提是人类在发明过程中作出了实质性贡献。而欧盟专利局则明确表示，只有自然人才能被列为发明人，AI只能作为工具存在。
在中国，根据现行专利法，发明创造的主体必须是自然人或法人，AI本身无法成为专利权人。但如果是人类利用AI工具完成发明，AI专利权属归属于提供核心创意、指导AI生成方向的自然人或单位。例如，某企业工程师通过设定AI训练数据、调整生成参数，最终得到可落地的技术方案，该方案的专利权应归属于企业，工程师可享有职务发明的相关权益。
这一差异背后，是各国对AI在发明创造中角色的不同认知：部分国家倾向于承认AI的“辅助创造”价值，而多数国家仍坚守“人类主体”的核心原则。但随着AI生成发明的数量激增，权属的界定将倒逼全球专利体系形成统一的规则框架，避免出现“AI专利跨境维权无门”的尴尬局面。
疑问二：AI生成的发明，满足“创造性”审查要求吗？
传统专利审查中，“创造性”是核心门槛，即发明相对于现有技术，对所属领域的技术人员而言是非显而易见的。但AI生成的发明，本质是基于海量训练数据的模式识别与组合创新，这与人类的“灵光一闪”存在本质区别，这也让专利创造性判定陷入两难。
中国国家知识产权局在2023年修订的《专利审查指南》中明确：若AI仅作为辅助工具，如数据检索、模型模拟，发明的创造性仍由人类的实质性贡献决定；若AI生成的方案超出人类设定的预期范围，审查员需重点考察该方案是否在现有技术的基础上实现了“意想不到的技术效果”。
例如，某医药企业利用AI筛选新型抗癌药物，AI通过分析千万级分子数据，发现了一种与现有药物作用机制完全不同的分子结构。此时，审查员不会因方案由AI生成而直接否定其创造性，而是会判断该分子结构是否超出了本领域技术人员的常规认知范围，若答案是肯定的，则可认定其满足创造性要求。
但现实中，AI生成的发明常面临“过度依赖现有技术”的质疑。比如，AI将现有技术的多个特征简单组合，而这种组合对本领域人员而言是显而易见的，那么即使是AI生成的，也无法获得专利授权。这意味着，专利创造性判定的核心并未改变，只是审查员需要更精准地区分AI在发明过程中的角色——是工具的延伸，还是独立的创造主体。
疑问三：AI生成专利的落地转化，面临哪些现实障碍？
除了法律层面的争议，AI生成专利的落地转化也面临诸多挑战，其中AI专利转化的核心问题在于“技术实用性”与“市场匹配度”的脱节。
一方面，AI生成的专利常存在“纸上谈兵”的问题。例如，AI根据算法生成的机械结构，可能在理论上可行，但受限于材料、加工工艺等现实条件，无法批量生产。某科技公司曾利用AI生成上百件无人机相关专利，但最终仅10%左右的方案具备商业化潜力，其余多为脱离实际的“空想发明”。
另一方面，AI生成专利的“同质化”问题严重。由于多数AI模型基于公开的训练数据，不同企业用类似的AI工具生成的专利，很可能存在高度重叠的技术特征，这不仅增加了专利侵权风险，也降低了专利的商业价值。根据2025年《全球AI专利发展报告》，在AI生成的图像识别专利领域，超过30%的专利申请存在技术方案重复的情况，导致大量专利沦为“沉睡专利”。
此外，AI生成专利的转化还面临人才缺口。企业需要既懂AI技术、又懂专利运营的复合型人才，这类人才不仅要能判断AI生成方案的技术可行性，还要能对接市场需求，完成专利的许可、转让或自主实施。但目前国内这类人才的数量不足，成为AI专利转化的重要瓶颈。
AI时代，专利体系的进化方向
面对AI专利生成的三大疑问，全球专利体系正处于进化的关键节点。未来，我们可能看到以下几大趋势：
其一，建立分层化的AI专利权属规则。对于人类主导、AI辅助的发明，仍遵循传统权属规则；对于AI独立生成、人类仅提供基础触发条件的发明，可探索设立“AI发明专项专利”，权属归AI的开发者或使用者，并明确相应的权利义务。
其二，升级专利创造性判定的审查工具。利用AI本身建立“创造性审查模型”，通过对比全球现有专利数据库，快速识别AI生成方案的创新点，提高审查效率与准确性，同时降低人为判断的主观性。
其三，完善AI专利转化服务体系。政府可搭建AI专利转化平台，连接AI开发者、企业投资者、专利运营机构，提供技术评估、价值测算、侵权预警等一站式服务，激活“沉睡专利”的商业价值。同时，鼓励高校开设AI专利运营相关课程，培养复合型人才队伍。
当AI成为专利生成的核心参与者，专利体系的变革已不可避免。只有直面AI专利生成的三大疑问，推动法律规则、审查标准与转化机制的协同进化，才能让AI真正成为创新的“加速器”，而非专利体系的“挑战者”。