AI专利伦理审查制度推动“智能向善”

　　开栏的话

　　新修改的《专利审查指南》已于2026年1月1日起正式施行。此次修改健全了新领域新业态保护制度，进一步优化了专利审查标准和规则，涉及人工智能、比特流、生物育种等领域相关专利申请审查标准以及发明实质审查、复审无效审查、初步审查及事务处理等相关规定。本报特开设“业界回响”栏目，邀请业界专家共话相关议题，与读者共同见证我国专利制度的与时俱进、不断革新。

　　胡晶晶 王国旭

　　在数字经济与科技创新深度融合的今天，人工智能（AI）已从实验室走向产业前沿，成为重塑众多关键领域的驱动力量。传统技术通常具有价值中立性，其潜在风险多源于应用阶段的人为操作。相比之下，AI的内在风险则具有鲜明的“源头性”与“系统性”特征，并且贯穿于数据输入、模型生成到规模化应用的全链条。AI的这一特质源于其构建逻辑——AI算法模型的构建与运行深度依赖训练数据选择、人工标签设定以及参数调整。这些环节会嵌入设计者个人的价值判断与潜在偏见，且AI具有高度“场景通用性”，在某一领域中被验证为安全有效的模型，迁移至另一社会语境或应用场景时，可能衍生出难以预见的伦理风险与社会隐患。一旦此类隐含偏见的系统投入规模化应用，其中隐匿的算法歧视、隐私侵蚀乃至公共安全威胁，便可能在复杂的现实交互中被急剧放大，产生广泛而深远的系统性影响。这不仅是一个技术治理问题，更对现行的知识产权制度提出了根本性质疑：在 AI时代，专利审查能否继续固守传统的“技术中立”原则，仅评估其新颖性、创造性与实用性，而将伦理与社会风险全然交由后续法律与市场规约？这已然成为一个无法回避的时代命题与制度挑战。

　　作为对这一命题的制度性回应，在国家知识产权局于2025年发布的关于修改《专利审查指南》的决定中，首次专门增设了“涉及 AI、大数据等”相关专项审查规定，系统性引入了伦理审查规则，标志着我国 AI专利治理正式迈入了“伦理嵌入、源头规范”的新阶段。这一重要制度调整不仅实现了专利审查范式从“技术中立”向“价值介入”的关键转型，更回应了创新主体对专利审查授权确权工作的合理诉求，为推动“智能向善”理念在技术创新领域的贯彻落实奠定了坚实的制度基础。

　　专利制度回应 AI技术革新

　　传统专利制度所秉持的“技术中立”原则，深深植根于工业时代的技术认知范式。在这一原则下，专利审查的焦点在于技术方案本身是否符合新颖性、创造性与实用性的法定要求，而将其潜在的社会影响与应用后果视为独立的、可分割的后续问题。该原则主张，一项技术只要具备实质性创新价值，便可获得专利授权；其应用阶段的滥用风险并不能否定其专利适格性。

　　然而，AI技术的三重特性动摇了“技术中立”原则赖以成立的逻辑根基。一是 AI技术生成层面的隐蔽性。AI模型通过海量数据训练“自主”习得决策模式，形成难以透视的“算法黑箱”，其内在的价值倾向与偏见深植于训练数据集的收集偏差、人工标注过程的主观取舍以及模型优化目标的功利性设定之中，伦理风险在技术生成之初即悄然植入。二是 AI运行机制层面的动态性。AI模型具有自主学习与迭代演化能力，其输出结果具有易变性，伦理风险也随着模型更新、数据流变化以及应用场景的迁移处于动态变化之中。三是影响范围的系统性。AI技术的规模化应用已深度渗透至医疗诊断、金融信贷、司法评估等关键领域，一旦出现伦理失范，其负面后果将会产生广泛的、难以追溯的放大效应与连锁反应，对公共利益造成系统性冲击。

　　与此同时，近年来 AI专利申请量快速增长，上述理论风险随之转化为专利审查中亟待解决的实践挑战。内嵌于算法设计源头的伦理风险若无法在专利审查阶段被有效识别与拦截，便可能在规模化应用中带来负面社会效应。

　　可见，专利制度的主动调适与革新具有合理性与必要性。构建 AI伦理审查制度，正是专利制度回应 AI技术革新带来的深刻挑战、履行其维护公共福祉与安全这一使命所采取的关键制度创新。

　　AI专利伦理审查之制度创新

　　此次《专利审查指南》的修改，在应对 AI与大数据引发的伦理挑战上作出系统性规范，主要包括两项关键的制度调整。

　　一是“扩展审查范围”。修改后的《专利审查指南》在原有基础上增补了“必要时应当针对说明书的内容进行审查”的表述。这一关键修改主要针对 AI专利伦理风险常隐藏于算法细节与实施方式中的现实，赋予审查员在必要时审查说明书的权限，从而在制度上确保了伦理评估能够覆盖技术方案的全貌，避免因文件撰写技巧而遗漏重大风险。

　　二是“确立具体审查标准”。修改后的《专利审查指南》第二部分第九章6.1.1规定：“对于包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请，如果其中的数据采集、标签管理、规则设置、推荐决策等含有违反法律、社会公德或者妨害公共利益的内容，则根据专利法第五条第一款的规定，不能被授予专利权。”这并非对专利法第五条第一款“对违反法律、社会公德或者妨害公共利益的发明创造，不授予专利权”的简单重申，而是将该条款的抽象伦理要求转化为了可操作的具体审查要点，为 AI专利伦理审查实践提供了清晰统一的裁量基准。

　　一方面，传统技术的伦理风险通常发生在应用阶段，而 AI专利的伦理风险则更多地隐匿在数据采集合法性、算法规则公平性等细节中。如某医疗诊断 AI专利，虽技术上可实现疾病筛查，但训练数据仅覆盖城市患者，形成算法歧视。这类风险因嵌入技术核心环节、隐蔽性强，传统审查模式缺乏明确指向易漏判。此次修改后的《专利审查指南》新增条款针对该问题，将“数据采集、标签管理、规则设置、推荐决策”明确列为审查核心。相应地，审查员应具体考察的伦理问题包括：数据采集是否合法、标签管理是否有偏见、规则设置是否公平、决策是否损害公共利益。

　　另一方面，此次修改后的《专利审查指南》新增条款通过将伦理审查纳入AI专利审查流程，不仅是AI技术应用的“风险防控”，更是引导 AI技术开发“智能向善”的制度设计，将使得企业在研发阶段就将“数据合法、算法公平、应用伦理”纳入技术方案设计。例如，医疗 AI企业在研发“疾病筛查算法”时，会主动确保训练数据覆盖不同人群，避免数据偏见；自动驾驶企业在设计决策算法时，会优先考虑“生命平等”的伦理准则，而非单纯追求技术效率。这种“以审查标准引导产业方向”的作用，是专利法第五条第一款的原则性规定无法单独实现的。

　　总之，AI专利伦理审查制度的构建，标志着“智能向善”从理念倡导走向制度实践。它并非束缚创新，而是为“负责任创新”提供了制度保障。这一制度在守护公共利益的同时，也为 AI产业的健康、可持续发展筑牢了根基。笔者认为，未来需持续优化伦理标准、强化审查能力、推动国际协同，从而确保专利制度在激励创新与维护公共利益之间保持审慎平衡。

　　（本文仅代表作者个人观点）（作者单位：西南政法大学）

（编辑：刘珊 实习编辑：蔡友良）