XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempatenting
人工智能技术、法规、发明人和专利会议
邓肯·马修斯，伦敦玛丽女王大学教授。邓肯·马修斯曾担任欧洲专利局 (EPO)、欧盟委员会、欧洲议会、英国知识产权局 (IPO)、世界知识产权组织 (WIPO)、世界卫生组织 (WHO) 和经济合作与发展组织 (OECD) 的顾问。他是 60 多部知识产权法出版物的作者，包括《全球化知识产权》（2002 年）、《知识产权、人权与发展》（2011 年），也是《知识产权与生命科学研究手册》（2017 年）和《欧洲专利法研究手册》（2023 年）的联合编辑。他为法学院研究生讲授欧洲、美国和国际专利法，并且是世界贸易组织《与贸易有关的知识产权协定》（TRIPS）专利条款方面的专家。他的研究兴趣包括：知识产权对 Covid-19 的反应、竞争法与专利法的关系以及专利在基因组编辑技术治理中的作用。
评估美国国家专利与……之间的关系
在学术文献中，大学技术转让/商业化获得了与拜杜法案相关的大部分关注。但是，该法案中的一项条款暗示该立法的影响还应涵盖政府所有和承包商运营的国家实验室 (GOCO)。具体而言，该立法规定“政府拥有的研究或生产设施的承包商 [可以] 选择保留任何主题发明的所有权……”。能源部 (DOE) 多年来一直反对对拜杜法案的这种解释，并辩称，根据 Walterscheid (1990) 的说法，这种解释改变了 DOE 的长期专利政策，该政策最初是根据 1954 年《原子能法》修正案和 1974 年《联邦非核能研究与发展法》第 9 条制定的。
ESG创新断开：绿色专利的证据
We are grateful for comments from Federico Bandi, Daniel Bergstresser, Christa Clapp, Spencer Dale, Shaun Davies, Carina Elfving, Falko Fecht, Jane Fuller, Leslie Gent, Lars Hansen, Oliver Hart, Alan Haywood, Geoffrey Heal, Andrew Hilton, Kateryna Holland, Harrison Hong, Mark Huson, Marcin Kacperczyk, Ulf von Kalckreuth, Oguzhan Karakas, Anil Kashyap, Simi Kedia, Jinu Koola, Phillip Krüger, Chen Lin, Pedro Matos, Roni Michaely, Randall Morck, Joelle Noailly, Lubos Pastor, Anna Pavlova, Phillip Phan, Monika Piazzesi, Alexander Popov，Nagpurnanand Prabhala，Lukasz Pomorski，John van Reenen，Ruy Ribeiro，Daniel R Romito，Aniket Shah，Laura Starks，Luke Starks，Luke Stein，Jerome Taillard，Luis Viceira，Luis Viceira，Alexis Wegerich，Fredrik Willumsen，Sophie Zhou。我们还要感谢国家科学基金会（SCISIP 1535813）和福特汉姆大学加贝利商学院 - PVH Corp.全球思想领导力授予企业社会责任的资金责任。本文所表达的观点是作者的观点，不一定反映国家经济研究局的观点。此外，我们衷心感谢研讨会的参与者参加2022年NBER长期资产管理会议，2021年美国财务协会会议，2023年ESG，2023年ESG和未来的商业会议，2021年，特拉华大学Weinberg University ocgi University opigi公司治理委员会，2021年，2021年ASU SONORAN WINTERABL斯坦福大学ESG会议，2021年，德克萨斯大学在达拉斯金融会议，2021年，巴西金融学会会议会议，金融创新研究中心，班德斯班克春季会议，2023年 - 气候变化 - 气候变化和中央银行，阿拉巴马州阿拉巴马大学，阿拉巴马大学，艾伯塔大学，巴布森学院，巴布森学院，巴布森学院，巴布森学院大学，佛罗里达州立大学，乔治华盛顿大学，乔治亚州立大学，哈佛商学院，香港大学，约翰·霍普金斯大学，密苏里大学，新加坡国立大学，内布拉斯加州大学，诺尔斯银行投资管理，挪威经济学学院（NHH） Wuppertal大学。
人工智能技术、法规、发明人和专利会议
新技术的影响，包括关于互联网监管、专利制度结构和人工智能影响的文章。他一直被评为美国法学院被引用次数最多的知识产权学者之一。伯克教授拥有杨百翰大学微生物学学士学位（1985 年）、西北大学分子生物学和生物化学硕士学位（1987 年）、亚利桑那州立大学法学博士学位（1990 年）和斯坦福大学法学硕士（1994 年）。他曾在世界各地的顶尖机构任教，包括洪堡大学、巴黎政治学院和博科尼大学。2019 年，他是柏林魏森鲍姆网络社会研究所的客座高级研究员。他获得了无数奖项和奖学金，包括两项富布赖特奖学金：2011 年在德国慕尼黑马克斯普朗克创新与竞争研究所，2017 年在英国牛津互联网研究所。
联邦机构在外国专利方面的投资回报率
本报告记录了美国联邦机构对外国专利的使用情况，并提供了有关获得外国和美国专利以保护其实验室发明的知识产权的成本和收益的证据。在本报告完成后的六个月内，我们收集了更多数据。有关美国联邦机构专利组合的新数据可追溯到四十年前。利用这些额外数据，我们估算了两个新模型来补充本报告中的工作。首先，我们估算了一个分布滞后函数，该函数显示了机构申请美国专利的历史对许可收入的影响。估算结果表明，这些影响取决于该机构是否也为其发明获得了外国专利保护。其次，利用这些额外数据，我们能够使用一个简单得多的工具变量回归估计量重新估计本报告中提出的动态面板数据模型。结果与本报告中报告的更复杂的 Arellano-Bond 模型得到的结果基本相同。分布滞后模型和动态面板数据模型的结果说明了同样的情况。当一个机构除了获得美国专利外，还用外国专利保护其发明时，该机构的发明许可收入将远远高于没有获得外国专利保护的情况。这两个新的估算模型可以在我们的论文《David P. Leech 和 John T. Scott 的《美国联邦机构实验室的技术转让的外国专利》》中找到，《技术转让杂志》，即将出版。即将发表的论文中使用新模型得出的结果是对本报告中结果的补充。对于拥有足够外国专利来估计其影响的八个机构，如果该发明也受到外国专利的保护，增加一项美国专利发明将增加联邦机构的年度发明许可收入。如果该发明没有外国专利保护，这八个机构的年度许可收入变化要小得多，其中三个机构的变化显著为负值。即将发表的论文还对观察到的负边际收益实例进行了正式解释，即，如果没有外国专利保护，潜在许可证持有者对发明许可的需求将是缺乏弹性的，因为使用这些发明的商业化产品的利润会较低。
基因专利：印度对农作物品种保护的影响
IPR能力在社会进步中的作用是无可争议的。这种保护有助于确保为粮食安全和可持续农业生态系统提供足够的金钱和时间投资。遗传转化的革命性技术导致诸如转基因作物（GM）等产品的革命性技术使原本质朴的产业迷住了。与问题的复杂性和授予基因专利（隔离）一文不值的基因专利有一般共识。仅与植物的复杂生物系统结合起来，它们才能显示出其作用。超级作物现在可以通过各种植物生物技术干预措施来通过改变植物的基因组来获得所需的性状。这种技术是研究的密集，需要高度投资，因此必须通过知识产权保护法律保护。，但要授予植物遗传资源的专利或类似垄断是很复杂的，因为它对粮食负担能力和安全性具有直接影响，尤其是在发展中国家。此外，发达国家的巨型种子公司在植物基因上获得了许多专利，挪用了贫穷或未发达国家的植物遗传资源，这些国家富含生物多样性，从而引起了生物疾病。本文的目的是研究印度参考植物品种保护（PVP）的基因专利的法律框架。
对 USPTO 关于专利人工智能信息请求的回应
Kate Gaudry 1 1.利用人工智能的发明以及由人工智能开发的发明通常被称为“人工智能发明”。人工智能发明的要素是什么？例如：要解决的问题（例如，人工智能的应用）；人工智能将在其上进行训练和操作的数据库结构；算法在数据上的训练；算法本身；通过自动化过程的人工智能发明的结果；应用于影响结果结果的数据的策略/权重；和/或其他元素。重要的是不要将人工智能与机器学习混为一谈。并非所有人工智能技术都使用机器学习技术。机器学习技术使用数据来学习底层算法的部分（例如，学习一组参数的值）。一些 AI 技术不使用深度学习，而是可能依赖于（例如）复杂的查询、逻辑和/或知识库。例如，深蓝在 1997 年的国际象棋比赛中使用符号 AI（或“老式人工智能”）击败了 Garry Kasparov。深蓝通常被认为对应于 AI 系统，即使这种技术仅涉及比较（大量）潜在序列，这并不等同于“学习”。美国专利商标局似乎之前已经意识到 AI 比机器学习更广泛，因为 706 类有一个机器学习子类和一个知识处理系统子类。因此，AI 实际上是相当宽泛的术语。我建议避免设立需要具体描述单个专利申请是否与 AI 相关的计划或其他计划。目前，分类过程中使用了与 AI 相关的定义，但众所周知，专利申请可能涉及多个类别。因此，不期望 AI 类别会包含所有 AI 专利申请，也不期望分配给 AI 类别的所有类别实际上都与 AI 相关。此外，有些人认为整个领域都是 AI 领域的一部分。例如，可以说整个计算机视觉、语音检测和自然语言处理领域都是 AI 领域的子领域。因此，我再次建议谨慎制定“AI 发明”的定义，该定义将用于与其他专利申请相比对 AI 发明专利申请进行差异化处理。2.自然人可以通过哪些不同的方式为人工智能发明的构思做出贡献并有资格成为指定发明人？例如：设计算法和/或加权适应性；构建算法运行的数据；在数据上运行人工智能算法并获得结果。开发机器学习工具可以包括各种步骤，例如：
DeepMind 蛋白质折叠和专利 AI 发明 - HLK - IP
英国知识产权局 (UK IPO) 目前正在分析最近征集的关于人工智能可能对知识产权产生的影响（反之亦然）的意见反馈。在英国，作为人工智能系统核心的数学算法不具备专利性。但是，如果证明数学方法以及计算机程序的发明具有技术贡献，则可以获得专利。2011 年对英国专利制度进行的上一次独立审查（当时人工智能的许多实际方面都处于起步阶段）建议在那些不受专利保护的计算机程序和那些不受专利保护的计算机程序之间划一条界线。3 最近的征集意见旨在考虑这一结论是否仍然适用于当今的人工智能技术。
产品创新、出版、专利和制定标准之间的相互作用
企业采用各种做法来披露其研发活动产生的知识，包括但不限于在科学期刊上发表研究成果、为新技术申请专利以及为制定标准做出贡献。虽然参与上述做法对企业创新的个别影响是众所周知的，但现有文献尚未考虑它们之间的相互关系。因此，我们的研究考察了这三种做法在企业向市场推出新产品创新方面的表现是互补的、替代的还是无关的。我们的分析基于德国社区创新调查中的创新活跃企业样本，其中包括有关标准制定的信息，并补充了企业参与专利和出版的信息。我们发现 26% 的创新活跃企业至少参与了这三种做法中的一种，22% 的参与企业将它们结合起来。使用超模性测试，我们表明出版和专利以及专利和制定标准是替代的。出版和制定标准没有显著的联系。根据我们的研究结果，我们得出了对创新管理和政策的启示。
产品创新、出版、专利和制定标准之间的相互作用
企业采用各种做法来披露其研发活动产生的知识，包括但不限于在科学期刊上发表研究成果、为新技术申请专利以及为制定标准做出贡献。虽然参与上述做法对企业创新的个别影响是众所周知的，但现有文献尚未考虑它们之间的相互关系。因此，我们的研究考察了这三种做法在企业将新产品创新推向市场方面的表现方面是互补、替代还是无关的。我们的分析以德国社区创新调查中的创新活跃企业样本为基础，该样本包括有关标准制定的信息，并补充了企业参与专利和出版的信息。我们发现 26% 的创新活跃企业至少参与了这三种做法中的一种，22% 的参与企业将这三种做法结合起来。通过超模块化测试，我们表明出版和专利以及专利和开发标准是相互替代的。出版和开发标准之间没有显著的联系。根据我们的研究结果，我们得出了对创新管理和政策的启示。