WIPO-人工智能與智力Property：經(jīng)濟(jì)視角（英譯中）

人工智能與知識(shí)產(chǎn)權(quán)：經(jīng)濟(jì)學(xué)視角亞歷山大·坎茨(WIPO)、卡斯滕·芬克(WIPO)、漢蘇埃利·斯塔姆(IPI)*Introduction自第一次工業(yè)革命開始以來，一系列技術(shù)突破徹底改變了社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的面貌。他們還改變了創(chuàng)新者創(chuàng)造新技術(shù)和創(chuàng)作者制作原創(chuàng)作品的方式。人工智能（AI）是最新的突破。雖然人工智能并不新鮮，但它的能力和應(yīng)用已經(jīng)發(fā)展到今天可以賦予幾乎所有類型的創(chuàng)新者和創(chuàng)造者權(quán)力的程度。在某種程度上，人工智能可以被視為增強(qiáng)人類能力的工具，類似于過去出現(xiàn)的工具。印刷機(jī)允許人類知識(shí)的廣泛傳播，鼓勵(lì)創(chuàng)新者借鑒他人的想法。顯微鏡使科學(xué)家能夠研究微小物體的結(jié)構(gòu)，例如細(xì)胞和微生物，它們太小，人眼看不到。電力對(duì)于現(xiàn)代研究實(shí)驗(yàn)室至關(guān)重要，無論是冷藏DNA樣本還是為大規(guī)模實(shí)驗(yàn)提供動(dòng)力，例如世界上最大的強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)。同樣，人工智能可以分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，以識(shí)別人類研究人員不明顯的模式和關(guān)系。然而，與過去的技術(shù)相比，人工智能也可能被認(rèn)為是全新的和不同的，因?yàn)樗魅趿恕踔寥〈恕祟惖穆斆鞑胖?，而人類的聰明才智是迄今為止每一?xiàng)創(chuàng)新和創(chuàng)造性努力的根源。這種前景在某些領(lǐng)域已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)：強(qiáng)大的人工智能工具已經(jīng)出現(xiàn)，可以用最少的人力投入生成圖像、藝術(shù)品、音樂或故事。*本文表達(dá)的觀點(diǎn)是作者的觀點(diǎn)，并不反映世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織和瑞士聯(lián)邦知識(shí)產(chǎn)權(quán)研究所的機(jī)構(gòu)觀點(diǎn)。作者對(duì)收到的AlicaDaly，ChristianHelmers，AndrasJokuti，BrentLutes，RyanSafner和UlrikeTill的評(píng)論表示感謝。從歷史上看，新技術(shù)的出現(xiàn)對(duì)促進(jìn)創(chuàng)新的關(guān)系和機(jī)構(gòu)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。政策制定者——尋求平衡對(duì)創(chuàng)新者的激勵(lì)，為后續(xù)創(chuàng)新者和整個(gè)社會(huì)提供充分的創(chuàng)新機(jī)會(huì)——經(jīng)常調(diào)整管理創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的政策。人工智能的出現(xiàn)已經(jīng)促使了這種調(diào)整，并將繼續(xù)這樣做。保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)是創(chuàng)新和創(chuàng)造性活動(dòng)的激勵(lì)結(jié)構(gòu)的核心。AI對(duì)IP系統(tǒng)提出了棘手的問題。人工智能生成的發(fā)明是否有資格獲得專利保護(hù)？版權(quán)保護(hù)是否適用于人工智能生成的小說？從互聯(lián)網(wǎng)上提取圖像以訓(xùn)練產(chǎn)生原創(chuàng)作品的人工智能算法是否合法？對(duì)于其中一些問題，根據(jù)對(duì)現(xiàn)有法律的解釋,已經(jīng)出現(xiàn)了答案。其他問題目前正在法庭上進(jìn)行辯論。反過來，一些法律學(xué)者認(rèn)為，現(xiàn)有的知識(shí)產(chǎn)權(quán)法-最初是為人類對(duì)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)而設(shè)計(jì)的-不再適合目的，需要改革。雖然范圍狹窄，但這些法律問題具有重要的經(jīng)濟(jì)影響。歷史表明，知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律的微小變化可能會(huì)對(duì)不斷發(fā)展的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。例如，1952年的《美國專利法》將司法發(fā)展的“創(chuàng)造性天才閃光”要求改為法定的“非顯而易見性”要求，該要求更適合從常規(guī)的大規(guī)模研發(fā)（R＆D）努力中獲得專利。其他國家隨后頒布了類似的專利標(biāo)準(zhǔn)。1因此，面對(duì)新技術(shù)調(diào)整IP系統(tǒng)需要仔細(xì)考慮。在改變?nèi)魏畏煽蚣苤埃紫人伎颊嬲谧兓氖鞘裁?，任何變化如何影響?chuàng)新的激勵(lì)結(jié)構(gòu)，并審查現(xiàn)有證據(jù)是有意義的。到目前為止，教科書所定位的市場(chǎng)失靈，是消失了還是轉(zhuǎn)移到了創(chuàng)新和創(chuàng)意作品價(jià)值鏈的另一個(gè)地方？本文旨在將當(dāng)前關(guān)于人工智能和知識(shí)產(chǎn)權(quán)的辯論置于更廣泛的經(jīng)濟(jì)視角。基于對(duì)創(chuàng)新激勵(lì)的經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)的見解，本文的目的是從根本上研究在涉及人工智能和知識(shí)產(chǎn)權(quán)時(shí)，從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度來看哪些主題是新出現(xiàn)的。在對(duì)本質(zhì)和1見Sampat(2015年)。“知識(shí)產(chǎn)權(quán)和藥品:抗生素案例”。經(jīng)濟(jì)研究工作文件第26號(hào)。(WIPO日內(nèi)瓦)。在下一章中采用人工智能，我們從第2節(jié)開始，介紹知識(shí)產(chǎn)權(quán)在創(chuàng)新領(lǐng)域的基本作用以及隨著人工智能的出現(xiàn)而發(fā)生的變化。我們?cè)诘?章中采取了類似的方法，重點(diǎn)關(guān)注人工智能和創(chuàng)造力。在第4章中，我們?cè)噲D闡明人工智能創(chuàng)新本身的動(dòng)機(jī)，然后在第6章中進(jìn)行一些總結(jié)。1.AI的性質(zhì)和采用盡管人工智能已經(jīng)以幾種不同的形式成為我們生活的一部分，無論是在翻譯系統(tǒng)、面部識(shí)別技術(shù)還是機(jī)器人領(lǐng)域，近年來它都取得了巨大的進(jìn)步。Cocbr等人。（2019年）顯示，1990年至2015年間，有關(guān)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)術(shù)出版物急劇增長(zhǎng)，從1990年的不到100篇論文增長(zhǎng)到2015年的近5,000篇。在接下來的幾年中，新技術(shù)開始受到其他商業(yè)應(yīng)用的關(guān)注。由Statista2023編制的數(shù)據(jù)（見圖1）顯示，全球企業(yè)人工智能投資總額從2015年的127.5億美元增加到美元。2022年為919億，未來幾年從這些投資中賺錢的期望很高。全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將在2021年至2030年之間增長(zhǎng)20倍，從2021年的約1000億美元增長(zhǎng)到2030年的近2000億美元（Statista2023見圖2）。有了這樣的前景，預(yù)計(jì)這些對(duì)新技術(shù)的投資將開辟創(chuàng)新和創(chuàng)造力的全新視野。圖1：2015-2022年全球AI企業(yè)投資資料來源：Statista(2023)。圖2：預(yù)期的AI市場(chǎng)規(guī)模資料來源：Statista(2023)。盡管前景蓬勃發(fā)展，但AI的采用和進(jìn)一步發(fā)展將受到許多因素的限制。盡管AI技術(shù)的科學(xué)構(gòu)建塊可以廣泛使用，但在新應(yīng)用程序中應(yīng)用這些構(gòu)建塊的技能卻很少。2第二個(gè)障礙是計(jì)算能力：某些AI任務(wù)需要大規(guī)模的尖端計(jì)算能力，這對(duì)較小的實(shí)體獲得AI能力構(gòu)成了障礙。最后，AI工具的能力主要取決于訓(xùn)練它們的數(shù)據(jù)。原則上，日常生活的數(shù)字化極大地?cái)U(kuò)大了可用數(shù)據(jù)的范圍。但是，訪問，清理，標(biāo)準(zhǔn)化和處理相關(guān)數(shù)據(jù)可能會(huì)遇到許多技術(shù)，法律和財(cái)務(wù)障礙，這將在第5節(jié)中進(jìn)一步討論。這些障礙的存在也會(huì)影響公司組織創(chuàng)新活動(dòng)的方式。他們是獲得自己的內(nèi)部人工智能能力還是與專業(yè)的人工智能創(chuàng)新者合作？例如，汽車和制藥等“老行業(yè)”與一些領(lǐng)先的科技公司之間出現(xiàn)了有趣的聯(lián)盟。3獲得技能，計(jì)算能力和培訓(xùn)數(shù)據(jù)是此類聯(lián)盟的關(guān)鍵激勵(lì)因素。另一個(gè)更近的發(fā)展是用戶友好的“生成AI”工具的出現(xiàn)，這些工具大大降低了使用AI技術(shù)的技能。正如一個(gè)人不需要成為機(jī)械工程師來駕駛汽車一樣，一個(gè)人也不需要成為計(jì)算機(jī)科學(xué)家來有效地使用ChatGPT。2見Alekseeva等人(2020)。 3例如，最近的公告包括微軟和諾華以及谷歌和大眾汽車之間以人工智能為重點(diǎn)的新合作伙伴關(guān)系。 創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)，如中途，Speechify，Synthesia和AmperAI;這些工具利用AI生成新的聲音，音樂，圖像和文本。據(jù)說AI是第四次工業(yè)革命的起源。前三個(gè)與蒸汽機(jī)，電力以及最終的信息和通信技術(shù)（ICT）的發(fā)明有關(guān)。4經(jīng)濟(jì)學(xué)家將這些發(fā)明稱為“通用技術(shù)”或GPT。GPT是“一種生產(chǎn)和發(fā)明的新方法，其重要性足以產(chǎn)生長(zhǎng)期的總體影響”（不要與“生成預(yù)訓(xùn)練變壓器”混淆，后者是生成AI的突出框架，具有相同的縮寫）。5這些GPT對(duì)生產(chǎn)率、勞動(dòng)力市場(chǎng)和其他宏觀經(jīng)濟(jì)變量產(chǎn)生了可衡量的影6其中一些還對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)本身產(chǎn)生了實(shí)質(zhì)性的影響。這個(gè)概念的想法可以追溯到英國數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家阿爾弗雷德·諾斯·懷特海德。他把“發(fā)明方法的發(fā)明”(IMI)的概念稱為“十九世紀(jì)最偉大的發(fā)明”。7Griliches（1957）給出了一個(gè)IMI的經(jīng)典例子，以雜交玉米為例，表明該方法不僅產(chǎn)生新產(chǎn)品，而且產(chǎn)生新產(chǎn)品的新方法。8Crafts（2021）總結(jié)了這一討論：“IMI提高了創(chuàng)意生產(chǎn)的生產(chǎn)率，而GPT提高了商品和服務(wù)生產(chǎn)的生產(chǎn)率。但是，GPT的一部分也提供了IMI，并在提高創(chuàng)新成果的生產(chǎn)率方面發(fā)揮了重要作用?！盇I無疑是也屬于IMI類別的GPT。當(dāng)談到知識(shí)產(chǎn)權(quán)在未來創(chuàng)新過程中的作用時(shí)，人工智能的IMI部分尤其令人感興趣。有很多例子表明，使用人工智能系統(tǒng)不僅有助于發(fā)明新產(chǎn)品和服務(wù)，而且是一種新的發(fā)明方法。對(duì)于創(chuàng)造力來說,類似的論點(diǎn)也是如此。人工智能是一種產(chǎn)生創(chuàng)意作品的新方法；它必將提高創(chuàng)作過程的生產(chǎn)力,并促使創(chuàng)意作品出現(xiàn)新的形式。AI系統(tǒng)的輸入和輸出本質(zhì)上都是無形的。因此，如上所述，出現(xiàn)了一個(gè)問題，即AI系統(tǒng)的哪些組件需要知識(shí)產(chǎn)權(quán)法下的什么保護(hù)才能為投資設(shè)定必要的激勵(lì)措施4參見工藝品(2021)。5見Jovanovic和Rousseau(2005年)。6例如，參見Cockburn等人(2019)，Crafts(2021)，Mokyr(2018)。7見懷特海(1925年)，第136頁。8另見Cockburn等人(2019年)，第120頁。造法以及此保護(hù)與當(dāng)前IP系統(tǒng)下可用的保護(hù)有何潛在差異。WIPO（2023）區(qū)分了AI發(fā)明的四個(gè)定義。這種分類通常也可以應(yīng)用于使用AI的創(chuàng)意作品。AI模型或算法是所有AI發(fā)明的基礎(chǔ)。所有下游發(fā)明的不同之處尤其在于人類的投入程度以及AI作為產(chǎn)出的一部分所扮演的角色。圖3：不同AI發(fā)明概念的可視化。.首先，有AI模型或算法這種AI發(fā)明是關(guān)于實(shí)現(xiàn)AI的基本技術(shù)。眾所周知的這種技術(shù)例如是機(jī)器學(xué)習(xí)或神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。它們是后來用于進(jìn)一步發(fā)明的儀器,或者換句話說,是如上所述的本發(fā)明的方法。這樣，這些技術(shù)是產(chǎn)生創(chuàng)造性產(chǎn)出的發(fā)明的必要技術(shù)投入-無論是技術(shù)性質(zhì)還是創(chuàng)造性工作-接下來的三個(gè)類別。7.第二，有人工智能輔助發(fā)明[或創(chuàng)造],i.Procedres.，“在創(chuàng)造性[或創(chuàng)造性]過程中，使用人工智能作為工具進(jìn)行的發(fā)明[或創(chuàng)造]。這些發(fā)明的最終輸出并沒有表明使用了人工智能工具來生成它;如果沒有這樣的工具，它也可以實(shí)現(xiàn)-通常需要更大的努力。一個(gè)典型的例子是名為AlphaFold的工具，到目前為止，該工具可以預(yù)測(cè)超過2億種蛋白質(zhì)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。例如，它被用來開發(fā)新藥物。9來自創(chuàng)意領(lǐng)域的AI工具的一個(gè)示例是在現(xiàn)代相機(jī)的自動(dòng)對(duì)焦系統(tǒng)中識(shí)別不同的對(duì)象類型。.第三，有基于AI的發(fā)明[或創(chuàng)造],i.Procedres.“發(fā)明[或創(chuàng)造]，其中AI是發(fā)明[或創(chuàng)造性]概念的一部分。在這些發(fā)明中,AI是輸出的一部分。這可以是例如上述基于AI的工具之一(例如,基于AI的翻譯器deepl。com)或方向感基于AI的自動(dòng)駕駛汽車。在創(chuàng)意作品領(lǐng)域，例如，通過AI算法對(duì)環(huán)境做出反應(yīng)的藝術(shù)品。Procedres.AI是藝術(shù)品的一部分，屬于這一類。.第四，有AI產(chǎn)生的發(fā)明[或創(chuàng)造]，即“由人工智能自主做出的發(fā)明[或創(chuàng)造]，無需人工投入?！痹谶@一類別中，發(fā)明或創(chuàng)造是人工智能系統(tǒng)的輸出，只需要少量的人工投入就可以發(fā)明或創(chuàng)造新的東西。一個(gè)突出且備受爭(zhēng)議的例子是斯蒂芬·塞勒創(chuàng)造的DABUS系統(tǒng)，其技術(shù)發(fā)明。10另一個(gè)例子是生成藝術(shù)，例如ChatGPT寫的小說。在AI產(chǎn)生的第四類發(fā)明或創(chuàng)造中，AI自主性問題仍然存在很多爭(zhēng)議。11沒有任何人力投入的創(chuàng)新和創(chuàng)造力的未來真的可以想象嗎？Hilty等人。（2020）例如，堅(jiān)信“鑒于該領(lǐng)域的快速發(fā)展性質(zhì)，這需要參與[i。Procedres.相當(dāng)大的人類影響]可以預(yù)期會(huì)不斷減少?！傲硪环矫妫琄im等人。(2022）用Seeca的一句話來描述這種情況：“就像一把永遠(yuǎn)不會(huì)殺死自己的劍，而是殺手手中的工具，計(jì)算建模和執(zhí)行模型的計(jì)算機(jī)不會(huì)發(fā)明。9參見Arnold2023或Chun2023。10請(qǐng)參閱實(shí)驗(yàn)主頁：https://artificialinventor.com/。有關(guān)概述，請(qǐng)參閱Picht等（2024有關(guān)經(jīng)濟(jì)觀點(diǎn)，請(qǐng)參閱Mitra-Kahn（2022）。11參見例如Picht和Thouvenin（2023年）和[插入U(xiǎn)lrike及其同事即將發(fā)表的AI發(fā)明人論文]。8但它們本身是強(qiáng)大的解決問題的工具。"12這一爭(zhēng)議是關(guān)于知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度將如何應(yīng)對(duì)人工智能的法律論述的核心。知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律歷來在一項(xiàng)發(fā)明及其發(fā)明者、一項(xiàng)原創(chuàng)作品及其創(chuàng)造者之間建立了密切的聯(lián)系。部分原因是人類的貢獻(xiàn)為從法律上界定受知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的主題提供了法律依據(jù)，部分原因是知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律試圖確立為創(chuàng)造性和創(chuàng)造性活動(dòng)做出貢獻(xiàn)的個(gè)人的補(bǔ)償權(quán)，從而要求他們與知識(shí)產(chǎn)權(quán)相關(guān)聯(lián)。正如我們將在以下各章中看到的，從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度來看，相關(guān)的問題不是發(fā)明是由人還是機(jī)器制造的。而是AI產(chǎn)生的創(chuàng)新如何改變創(chuàng)新過程的性質(zhì)，以及任何此類變化如何影響創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中資源和激勵(lì)需求的平衡。2.人工智能、創(chuàng)新激勵(lì)和專利獲得了智慧要了解人工智能對(duì)專利制度運(yùn)作的影響，回顧保護(hù)專利的基本經(jīng)濟(jì)理由是有幫助的。諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者肯尼思·阿羅通過認(rèn)為發(fā)明過程面臨著內(nèi)在的市場(chǎng)失靈，幫助激發(fā)了關(guān)于創(chuàng)新激勵(lì)的經(jīng)濟(jì)思維（阿羅，1962）。一項(xiàng)發(fā)明——以解決技術(shù)問題的形式——具有公共利益的特征：許多人可以同時(shí)使用它，而最初的發(fā)明者可能不容易阻止他們這樣做。這個(gè)特征被稱為。適宜性困境創(chuàng)造性活動(dòng)。以專利制度為核心的制度旨在解決這一困境。通過提供對(duì)發(fā)明的專有權(quán)，它使創(chuàng)新者能夠從成功商業(yè)化的創(chuàng)新中獲得經(jīng)濟(jì)回報(bào)，這些創(chuàng)新將用于資助昂貴的研發(fā)事業(yè)。專利制度是一種以市場(chǎng)為導(dǎo)向的解決方案，以解決可適用性困境：由技術(shù)前沿的個(gè)人和公司決定追求哪些創(chuàng)新機(jī)會(huì)，他們最了12Militsyna（2023）提出了一個(gè)由五部分組成的測(cè)試，以區(qū)分足夠和不足的人類參與，使創(chuàng)意作品有資格獲得版權(quán)保護(hù)。13有關(guān)專利制度與其他支持創(chuàng)新的政策相比所帶來的激勵(lì)措施的更詳細(xì)分析，請(qǐng)參見WIPO（2011）。9隨著時(shí)間的推移，經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)這一基本經(jīng)濟(jì)原理進(jìn)行了細(xì)致入微的考慮。首先，創(chuàng)新企業(yè)還有其他手段來克服可適用性困境。調(diào)查證據(jù)表明，與專利相比，交貨期、商業(yè)秘密以及包括品牌建設(shè)在內(nèi)的銷售和服務(wù)活動(dòng)通常是公司產(chǎn)生創(chuàng)新回報(bào)的重要機(jī)制（WIPO，2011）。根據(jù)技術(shù)進(jìn)步的性質(zhì)和研發(fā)周期的長(zhǎng)短，不同行業(yè)的撥款機(jī)制的重要性明顯不同。簡(jiǎn)而言之，提前期往往是電子行業(yè)中最重要的機(jī)制，專利是生命科學(xué)行業(yè)中最重要的機(jī)制。14在這方面，同樣重要的是要注意，專利保護(hù)僅限于技術(shù)發(fā)明。公司必須依靠其他機(jī)制來進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆羌夹g(shù)創(chuàng)新，例如許多形式的組織或服務(wù)創(chuàng)15第二個(gè)重要的考慮因素是，創(chuàng)新活動(dòng)通常是累積和同時(shí)進(jìn)行的。一家公司的創(chuàng)新通常依賴于從以前的創(chuàng)新中獲得的見解，而新產(chǎn)品的商業(yè)化通常依賴于許多實(shí)體擁有的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。專利制度對(duì)累積和同步創(chuàng)新以及研發(fā)投資的分配具有多方面的影響。專利制度的一個(gè)重要功能是要求公開專利發(fā)明，這使得創(chuàng)新者更容易了解現(xiàn)有技術(shù)知識(shí)，并可以避免跨公司重復(fù)研究工作。同時(shí)，密集的專利景觀也會(huì)給創(chuàng)新者帶來挑戰(zhàn)，特別是當(dāng)商業(yè)化需要獲得互補(bǔ)專利時(shí)，因?yàn)檎勁性S可的交易成本很高，創(chuàng)新者之間的議價(jià)能力參差不齊（Scotchmer，2004）。AI的影響AI的出現(xiàn)如何改變專利制度帶來的創(chuàng)新激勵(lì)？作為一個(gè)思想實(shí)驗(yàn)，假設(shè)在極端情況下AI的貢獻(xiàn)完全取代了人類發(fā)明者的貢獻(xiàn)。還假設(shè)AI產(chǎn)生的發(fā)明沒有14Thecrossindustrydifferenceshaveremainedstableovertime.SeeLevinetal.(1987)andMezzanottiandSimcoe(2023).15Theprecisescopeofpatentabilitydifferentacrossjurisdictions;insomejurisdictions,forexample,certainbusinessmethodscanbeeligibleforpatentprotection.SeeDuffy(2010).任何人類貢獻(xiàn)都不符合專利法的要求，就像許多國家目前的情況一樣。16創(chuàng)新會(huì)受到影響嗎？在這種情況下,發(fā)明將是一種免費(fèi)的公共物品,不需要任何激勵(lì)。然而，實(shí)際上，成功的創(chuàng)新不僅僅需要人類的創(chuàng)造力，如圖4所示。它通常依賴于昂貴的非發(fā)明性人力以及資本投入。反過來，將發(fā)明轉(zhuǎn)化為商業(yè)產(chǎn)品需要大量的后發(fā)明開發(fā)。例如，制藥行業(yè)的創(chuàng)新需要對(duì)臨床試驗(yàn)進(jìn)行大量投資，這些投資需要多年時(shí)間，而且往往失敗。原則上，人工智能可能會(huì)產(chǎn)生超出其核心創(chuàng)造性貢獻(xiàn)的效率。例如，減少對(duì)實(shí)驗(yàn)室測(cè)試的依賴可以節(jié)省某些資本支出。然而，總體研發(fā)成本似乎不太可能下降到不會(huì)造成任何可適用性困境的水平，尤其是因?yàn)槿斯ぶ悄芟到y(tǒng)本身的運(yùn)行成本可能很高。事實(shí)上，一項(xiàng)關(guān)于在研發(fā)活動(dòng)中采用深度學(xué)習(xí)工具的研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)的資本強(qiáng)度會(huì)增加。17圖4：創(chuàng)新的人力和資本投入16另一種情況是，在人工智能被認(rèn)為是本領(lǐng)域普通技術(shù)人員的世界中，人工智能生成的發(fā)明沒有資格獲得專利保護(hù)，因?yàn)樗鼈儾荒軡M足專利法規(guī)定的非顯而易見的要求。17見Besiroglu等人(2023年)。對(duì)比支持AI-專利權(quán)關(guān)系的核心法律和經(jīng)濟(jì)問題是有幫助的。如上所述，主要的法律問題圍繞著人工智能是否會(huì)將人類對(duì)發(fā)明的貢獻(xiàn)減少到這樣的程度，以至于發(fā)明將失去現(xiàn)有法律規(guī)定的資格。主要的經(jīng)濟(jì)問題是，人工智能是否會(huì)將研發(fā)過程轉(zhuǎn)變?yōu)樾枰俚枚嗟膶?shí)際資源的活動(dòng)，從而消除對(duì)專利保護(hù)的需求。即使第一個(gè)問題的答案是肯定的，也不會(huì)自動(dòng)得出第二個(gè)問題的答案。人工智能將如何影響創(chuàng)新的資源需求最終是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)問題。宏觀趨勢(shì)顯示，迄今為止沒有跡象表明公司減少了研發(fā)投資-相反，研發(fā)支出繼續(xù)處于上升軌道（WIPO，2022）。此外，人工智能在一定程度上提高了研發(fā)活動(dòng)的生產(chǎn)率和機(jī)會(huì)，它很可能會(huì)促進(jìn)更多的研發(fā)投資-前提是公司可以適當(dāng)?shù)剡M(jìn)行此類投資。另一個(gè)不確定因素是人工智能研究未來可能面臨的監(jiān)管審查,這可能會(huì)顯著提高研發(fā)成本。最終，人工智能對(duì)研發(fā)支出的影響可能并不統(tǒng)一。對(duì)任何影響的性質(zhì)和大小進(jìn)行實(shí)證分析是未來研究的一個(gè)富有成果的領(lǐng)域。除了這個(gè)核心經(jīng)濟(jì)問題之外，還有其他因素影響專利的作用。人工智能不僅可能改變研發(fā)的性質(zhì)，還可能改變商業(yè)模式，這可能會(huì)影響公司如何進(jìn)行創(chuàng)新投資。例如，人工智能可能會(huì)促使公司為個(gè)人客戶定制產(chǎn)品，從而使復(fù)制技術(shù)變得更加困難。相比之下，人工智能還可以促進(jìn)技術(shù)的逆向工程,這反過來會(huì)增加公司對(duì)專利保護(hù)和執(zhí)法的依賴。18在沒有專利保護(hù)的情況下，公司可能會(huì)尋求其他形式的知識(shí)產(chǎn)權(quán)來適當(dāng)進(jìn)行創(chuàng)新投資。例如，在制藥和化學(xué)工業(yè)中，測(cè)試數(shù)據(jù)保護(hù)有助于激勵(lì)對(duì)可能不符合專利保護(hù)條件的化合物進(jìn)行試驗(yàn)的投資。貿(mào)易保密可能是人工智能可能贊成或反對(duì)的另一種基于知識(shí)產(chǎn)權(quán)的適用性機(jī)制。相關(guān)考慮涉及專利制度的公開功能，如上所述，該功能可以促進(jìn)累積創(chuàng)新。在法律上，專利申請(qǐng)人需要足夠詳細(xì)地描述他們的發(fā)明，以便本領(lǐng)域技術(shù)人員可以攜帶18有關(guān)AI如何改變逆向工程潛力的討論，請(qǐng)參閱拜仁（2022）。他們出去。第一個(gè)問題是，基于人工智能和人工智能生成的發(fā)明是否仍然能夠滿足披露要求，如果它們依賴于所謂的黑箱算法和大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)專利披露的規(guī)模和范圍（Ebrahim，2020）。第二個(gè)問題是，減少對(duì)專利制度的依賴——要么是因?yàn)槿斯ぶ悄苌傻陌l(fā)明不合格，要么是因?yàn)榘l(fā)明人更喜歡保密——是否會(huì)破壞學(xué)習(xí)和累積創(chuàng)新過程。19所有這些考慮都具有重要的經(jīng)濟(jì)意義。雖然人工智能生成的發(fā)明的專利不合格將減少創(chuàng)新激勵(lì)，但在很大程度上取決于替代可適用機(jī)制的可用性、不斷發(fā)展的商業(yè)模式和累積創(chuàng)新過程的性質(zhì)。對(duì)這些影響進(jìn)行實(shí)證分析，對(duì)于考慮對(duì)專利規(guī)則進(jìn)行改革或?yàn)槿斯ぶ悄苌傻陌l(fā)明開發(fā)任何替代薪酬系統(tǒng)的政策制定者來說，這可能是一個(gè)有價(jià)值的投入。.3.人工智能，創(chuàng)造力和版權(quán)接受智慧創(chuàng)造力是一種獨(dú)特的現(xiàn)象，在本質(zhì)上與發(fā)明不同。根據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)法，創(chuàng)意作品受到不同的對(duì)待，通常面臨較少的獨(dú)創(chuàng)性要求。版權(quán)保護(hù)尤其適用于任何新創(chuàng)作的作品。它旨在提供經(jīng)濟(jì)激勵(lì)，以在創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)中創(chuàng)建和分發(fā)原創(chuàng)作品。20一般來說，像發(fā)明一樣，創(chuàng)意作品是準(zhǔn)公共物品：它們的重要方面很難排除，并且在消費(fèi)方面是不可競(jìng)爭(zhēng)的。21因此，創(chuàng)作者和行業(yè)中介機(jī)構(gòu)面臨著與發(fā)明家和創(chuàng)新公司類似的市場(chǎng)失敗，特別是在復(fù)制容易且成本低廉的情況下。他們可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，從最初的創(chuàng)造和商業(yè)化中完全收回投資和適當(dāng)?shù)幕貓?bào)同樣困難。這凸顯了保護(hù)版權(quán)和其他知識(shí)產(chǎn)權(quán)（如工業(yè)設(shè)計(jì)權(quán)）在促進(jìn)原創(chuàng)作品的生產(chǎn)和發(fā)行方面的重要性。此外，創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)通常被認(rèn)為是高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)。19有關(guān)專利披露如何支持累積創(chuàng)新的證據(jù)，請(qǐng)參見Furmanetal.(2021).20見Giorcelli和Moser(2020)以及Landes和Posner(1989)。21見Novos和Waldman(1984)；Landes和Posner(1989)；Towse等人(2008)。哪些商業(yè)成功很難預(yù)測(cè)，創(chuàng)造性的努力和行業(yè)投資往往傾向于制作觀眾已經(jīng)熟悉的內(nèi)容。22經(jīng)濟(jì)研究表明，行業(yè)價(jià)值鏈中的各個(gè)參與者對(duì)創(chuàng)意活動(dòng)的適當(dāng)回報(bào)不同。這一結(jié)果取決于價(jià)值鏈中參與各方的議價(jià)能力，并取決于他們的簽約和收益共享實(shí)踐。23集中在最受歡迎的創(chuàng)意作品上的消費(fèi)者需求通常會(huì)導(dǎo)致一些超級(jí)巨星獲得不成比例的高回報(bào)，正如Rose（1981）首次指出的那樣。隨著技術(shù)擴(kuò)大了創(chuàng)意作品的范圍，超級(jí)明星的效果變得更加強(qiáng)大。盡管如此，上游創(chuàng)意活動(dòng)往往充滿活力和多樣化，有許多臨時(shí)項(xiàng)目、中小型企業(yè)和個(gè)人創(chuàng)造者活躍。各種原因傾向于藝術(shù)勞動(dòng)力供過于求，導(dǎo)致這些勞動(dòng)力市場(chǎng)的激烈競(jìng)爭(zhēng)，收入不穩(wěn)定或擁有多個(gè)工作崗位，以及相對(duì)于創(chuàng)意部門以外的職業(yè)而言，職業(yè)前景不佳。24數(shù)字化和內(nèi)容平臺(tái)的出現(xiàn)改變了商業(yè)模式和版權(quán)在創(chuàng)意領(lǐng)域的作用。亞馬遜和蘋果等大型科技公司已經(jīng)進(jìn)入該行業(yè)，產(chǎn)品/服務(wù)捆綁和獨(dú)家數(shù)據(jù)成為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。他們可以說是在有利于創(chuàng)新服務(wù)進(jìn)入的有利監(jiān)管環(huán)境中運(yùn)作的(例如，反映了美國制定的“安全港”條款S.數(shù)字千年版權(quán)法)。在某些情況下，該行業(yè)的現(xiàn)有利益相關(guān)者最初追趕和開發(fā)自己的數(shù)字渠道的速度很慢，部分原因是這要求他們投資于新的數(shù)字技術(shù)，并從權(quán)利人那里獲得創(chuàng)意作品的新用途。正如視聽領(lǐng)域所證明的那樣，自世紀(jì)之交以來的第一次數(shù)字浪潮使利基內(nèi)容變得更加廣泛，并減少了內(nèi)容貿(mào)易的摩擦，數(shù)字平臺(tái)現(xiàn)在越來越多地將本地制作的內(nèi)容流式傳輸給全球受眾。25在音樂和其他領(lǐng)域，數(shù)字銷售的增長(zhǎng)更加集中，盡管產(chǎn)品的數(shù)量有所增加，特別是來自獨(dú)立唱片公司和新藝術(shù)家的產(chǎn)品。26值得注意的是,22SeeCaves(2000)and,inthecaseoffilmfinance,Cuntzetal.(2023).Consumertastsforsimilarityversusnoveltysometimesmoderatethisfactor(Buccafuscoetal,2017).23見Towse(2006年)。24見Benhamou(2011)。25見本納和瓦爾德福格爾(2023年)和阿吉亞爾和瓦爾德福格爾(2018年)。26見阿吉亞爾和瓦爾德福格爾(2016年)；瓦爾德福格爾(2017年)。數(shù)字化降低了市場(chǎng)雙方的實(shí)驗(yàn)成本:在需求方面，數(shù)字變化降低了消費(fèi)者開發(fā)和了解他們對(duì)創(chuàng)意和文化產(chǎn)品的偏好的成本;在供應(yīng)方面，更大的數(shù)據(jù)可用性使創(chuàng)作者能夠使新內(nèi)容對(duì)受眾更具吸引力。此外，在線消費(fèi)者跟蹤和在分銷平臺(tái)上的大規(guī)模實(shí)驗(yàn)幫助公司更好地定位和定制創(chuàng)意內(nèi)容以滿足實(shí)際消費(fèi)者需求。27類似于累積的創(chuàng)新過程，創(chuàng)意作品可以隨著時(shí)間的推移而相互建立。版權(quán)規(guī)則，如美國的合理使用原則S.或歐盟版權(quán)豁免的封閉清單，定義什么被認(rèn)為是“變革性”或其他可接受的版權(quán)作品重用。這些規(guī)則涉及不同創(chuàng)意部門的借貸和累積創(chuàng)造力。雖然新的重用可以蠶食原始作品銷售的收入，但有證據(jù)表明，重用的廣告效應(yīng)可以緩和或超過音樂行業(yè)的這種效應(yīng)，至少在理論上，一般來說，更多的重用可以對(duì)權(quán)利人有利，增加整體福利。28但是，“衍生”權(quán)利的存在-例如，授予將作為新電影情節(jié)的書的原作者的權(quán)利，因此需要許可-以及缺乏諸如版權(quán)注冊(cè)和審查之類的手續(xù)往往會(huì)增加交易成本，并鼓勵(lì)“創(chuàng)造”或新的固定作品，而不是許可以前的作品。29它有時(shí)也會(huì)限制生產(chǎn)性再利用和累積創(chuàng)造力，例如在音樂的數(shù)字采樣中。30在其他情況下，從更具生產(chǎn)力的重用中獲得的許可收入原則上可以為原始創(chuàng)作者提供商業(yè)機(jī)會(huì)和額外的收入流。一些經(jīng)濟(jì)學(xué)研究也集中在藝術(shù)創(chuàng)造力和創(chuàng)造性實(shí)踐的本質(zhì)上。視覺藝術(shù)的先前研究將概念創(chuàng)新者與實(shí)驗(yàn)創(chuàng)新者區(qū)分開來。31Theresearchsuggestedthatartistsdifferentintheirpracticeandrelyonreusationandexperimentationtodifferentdegree.Italsoshowedthatmarkets,atleastinthevisualart,placehighervalueoninnovationandreallynewartworks.Inasimilar27佩克特（2019年）。具有更好的消費(fèi)者數(shù)據(jù)并由許多平臺(tái)服務(wù)操作的“算法推薦”系統(tǒng)已被證明會(huì)導(dǎo)致內(nèi)容消費(fèi)的整體集中度增加，因?yàn)橄到y(tǒng)會(huì)驅(qū)動(dòng)消費(fèi)者消費(fèi)其他人正在消費(fèi)的東西（例如，Hosaagar等人。,2014)。然而，其他研究表明，這種影響還取決于各個(gè)平臺(tái)追求的內(nèi)容策略，以及這種策略與個(gè)性化推薦的緊密程度(Datta等人。，2018）。28見Watson(2017b)和Arai和Kinukawa(2014)。29見Buccafusco等人(2017年)。30沃森（2017a）。31見Galenson(2007)。傳統(tǒng)上，據(jù)說數(shù)字化總體上可以通過擴(kuò)大市場(chǎng)范圍和整體消費(fèi)來增加社會(huì)福利并鼓勵(lì)產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)。這是因?yàn)樵谏虡I(yè)發(fā)行之前，當(dāng)工作吸引力不可預(yù)測(cè)時(shí)，在新作品制作中更多的供應(yīng)和更低成本的實(shí)驗(yàn)有助于發(fā)現(xiàn)和揭示尚未開發(fā)的音樂質(zhì)量和消費(fèi)者利益。32AI的影響在創(chuàng)造力和版權(quán)的背景下，出現(xiàn)了類似于發(fā)明和專利的問題。人工智能的出現(xiàn)如何改變版權(quán)系統(tǒng)帶來的創(chuàng)造動(dòng)機(jī)？作為一個(gè)平行的思想實(shí)驗(yàn)，再次假設(shè)在極端情況下，人工智能的貢獻(xiàn)完全取代了人類創(chuàng)造者的貢獻(xiàn)。還假設(shè)沒有任何人貢獻(xiàn)的AI生成的內(nèi)容將不符合版權(quán)保護(hù)的條件,如目前在大多數(shù)司法管轄區(qū)的情況。創(chuàng)造力和新內(nèi)容的供應(yīng)會(huì)受到影響嗎？歷史的例子表明，美國圖書出版商在19th即使在沒有版權(quán)的情況下，世紀(jì)也能夠維持市場(chǎng)并成功地將書籍商業(yè)化。33即使在今天，有些部門的收益分配比版權(quán)保護(hù)更依賴其他經(jīng)濟(jì)機(jī)制。例如，在時(shí)尚行業(yè)，即使存在品牌和商標(biāo)保護(hù)，學(xué)者們也認(rèn)為，提前期戰(zhàn)略是保持企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和確保創(chuàng)造性投資回報(bào)的關(guān)鍵，因?yàn)樾碌膭?chuàng)作可能沒有資格受到版權(quán)法的保護(hù)。34因此，簡(jiǎn)而言之，即使在沒有版權(quán)保護(hù)和/或有替代撥款機(jī)制的情況下，市場(chǎng)也可能繼續(xù)提供新的人工智能生成的作品。35盡管如此，AI的影響仍取決于這種情況下創(chuàng)意活動(dòng)的性質(zhì)，以及在個(gè)人創(chuàng)作者層面上進(jìn)行創(chuàng)作的通用動(dòng)機(jī)。如果創(chuàng)造力僅局限于創(chuàng)意過程，則沒有大量的前期投資32見Waldfogel和Aguiar(2017)。33見Khan(2005)和Safner(2023)。34見Raustiala和Sprigman（2006）和知識(shí)產(chǎn)權(quán)在時(shí)裝業(yè)中的作用：美國視角，《WIPO雜志》，2018年8月。35在視覺藝術(shù)領(lǐng)域，“真實(shí)性”不僅僅是版權(quán)保護(hù)，還使藝術(shù)家和中介機(jī)構(gòu)能夠?qū)⑺囆g(shù)品商業(yè)化，并從創(chuàng)意中獲得適當(dāng)?shù)幕貓?bào)。簡(jiǎn)單地說，藝術(shù)市場(chǎng)只會(huì)重視梵高本人創(chuàng)作的藝術(shù)品，而對(duì)另一位藝術(shù)家創(chuàng)作的梵高作品的確切，潛在侵權(quán)的復(fù)制品沒有或幾乎沒有價(jià)值。內(nèi)容生產(chǎn)和發(fā)行成本，例如廣告，答案將再次是創(chuàng)造力和新內(nèi)容的供應(yīng)不應(yīng)受到AI采用的影響。然而，即使數(shù)字技術(shù)降低了這些前期成本，它們?nèi)匀粚?duì)一系列創(chuàng)造性產(chǎn)出具有重要意義，例如制作大片。因此，假設(shè)對(duì)AI生成的作品缺乏版權(quán)保護(hù)可能主要影響創(chuàng)意活動(dòng)的方向。換句話說，如果人工智能生成的作品不能從版權(quán)保護(hù)中受益，大規(guī)模資本密集型作品的創(chuàng)作者和生產(chǎn)者可能會(huì)避開人工智能技術(shù)的采用。一方面，這將影響對(duì)創(chuàng)造性就業(yè)的需求：創(chuàng)造性內(nèi)容的生產(chǎn)將繼續(xù)吸引人類創(chuàng)作者-作家，演員,攝影師，音樂家-而不是依賴AI替代品。隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步，它將越來越多地成為行業(yè)中介機(jī)構(gòu)委托新作品的“外部選擇”，這可能會(huì)削弱人類創(chuàng)作者的討價(jià)還價(jià)地位。36不出所料，人工智能的采用問題已經(jīng)在不同創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的勞資關(guān)系中得到了重視。37盡管如此，應(yīng)該注意的是，創(chuàng)作者的整體收入通常來自各種來源，技術(shù)變化不會(huì)統(tǒng)一影響這些來源。例如，與音樂流媒體銷售相比，新技術(shù)可能不會(huì)影響甚至不會(huì)增加現(xiàn)場(chǎng)表演的收入流。另一方面，由于由此產(chǎn)生的作品沒有資格獲得版權(quán)保護(hù)而導(dǎo)致的人工智能技術(shù)的回避可能會(huì)阻礙創(chuàng)造性表達(dá)的新機(jī)會(huì)。人工智能的采用和創(chuàng)作成本的大幅下降將帶來顯著的生產(chǎn)力提升。這可能會(huì)刺激市場(chǎng)上的實(shí)驗(yàn)和更多的內(nèi)容供應(yīng)，即使它仍然開放到什么程度，人工智能輸出將是真正的原創(chuàng)，而不僅僅是對(duì)人類作品的“重新散列”。隨著人工智能“自動(dòng)化”創(chuàng)造性作品的重用，它代表了一種新的創(chuàng)造力“方法”，降低甚至消除了單個(gè)創(chuàng)作者的搜索和實(shí)驗(yàn)成本。3836類似的事情發(fā)生了，但在相反的跡象下，隨著大型流媒體平臺(tái)作為新音樂內(nèi)容的替代渠道的興起（Waldfogel，2012），削減了市場(chǎng)上一些現(xiàn)有的中介機(jī)構(gòu)和發(fā)行商，并提高了成功的可預(yù)測(cè)性，投資分配和一些創(chuàng)作者的議價(jià)地位。同樣，圖書行業(yè)自我出版的選擇也影響了圖書出版業(yè)的作者進(jìn)步（Pecert和Reimers，2021）。37請(qǐng)參閱聊天機(jī)器人會(huì)寫下一個(gè)“繼任”嗎紐約時(shí)報(bào)，2023年5月2日。38參見上文指出的Cockburn等人(2019)。在這種情況下，“控制”許多未來的“生產(chǎn)性”再利用，自然地，圍繞人工智能生成的作品共享“未來應(yīng)收款”變得更加相關(guān)，這是基于來自現(xiàn)有作品的許多輸入，這些作品提供給這些新服務(wù)（另請(qǐng)參閱下文關(guān)于培訓(xùn)數(shù)據(jù)的討論）。從歷史上看，版權(quán)規(guī)則試圖平衡產(chǎn)生原創(chuàng)作品和鼓勵(lì)生產(chǎn)性再利用的激勵(lì)措施，以適應(yīng)新舊一代創(chuàng)作者的利益。39AI在實(shí)現(xiàn)這種平衡方面提出了新的挑戰(zhàn)。美國好萊塢制片廠，制作公司，演員和作家的最新交易是如何根據(jù)新技術(shù)重新談判新的創(chuàng)意作品使用和行業(yè)收入分享的第一個(gè)例子。40從這種“動(dòng)態(tài)”的角度來看，廣泛的版權(quán)保護(hù)可以增加對(duì)當(dāng)前創(chuàng)作者的回報(bào)，但也會(huì)增加未來創(chuàng)作者的成本。正確的平衡取決于后續(xù)創(chuàng)作與原始作品之間的差異，才能被視為非侵權(quán)重用。41與此同時(shí)，如果原創(chuàng)作品的創(chuàng)作者在沒有保護(hù)的情況下不能參與來自人工智能生成的作品重用的下游收入，那么他們的激勵(lì)可能會(huì)減少。這些變化是否實(shí)質(zhì)性，是否使創(chuàng)作者放棄原創(chuàng)作品創(chuàng)作，將取決于許多經(jīng)濟(jì)因素，最突出的是，重用和原創(chuàng)作品重疊的市場(chǎng)和作品可以被視為替代品或互補(bǔ)。此外,這在很大程度上取決于AI生成作品的商業(yè)模式的演變。例如，即使人工智能生成的作品沒有從版權(quán)保護(hù)中受益，其創(chuàng)作者也可能會(huì)找到其他方式來獲得適當(dāng)?shù)幕貓?bào)-例如，通過廣告模型或現(xiàn)場(chǎng)表演。人工智能也可能影響創(chuàng)作新作品的替代、非貨幣激勵(lì)。特別是，作品的歸屬和社區(qū)內(nèi)同行創(chuàng)作者的認(rèn)可可以激發(fā)進(jìn)一步的創(chuàng)造力，并有助于在藝術(shù)生涯中建立聲譽(yù)。除了法律和特許權(quán)使用費(fèi)收入提供的純粹經(jīng)濟(jì)激勵(lì)外，這種動(dòng)機(jī)已被證明是創(chuàng)造力和勞動(dòng)力供給決策的重要“內(nèi)在”和“外在”驅(qū)動(dòng)力。42人工智能的使用可能會(huì)扭曲這種動(dòng)機(jī)來創(chuàng)造和潛在的社會(huì)39例如,參見Cuntz(2023)。40請(qǐng)參閱工作室揭示了在數(shù)據(jù)透明度，AI和殘差方面打擊作家的新提議，好萊塢記者，2023年8月22日41參見Landes和Posner(1989)和Handke(2016)。42見Bille等人(2013)；Miller和Cuntz(2018)。鼓勵(lì)進(jìn)一步創(chuàng)造的機(jī)制。一種可能的補(bǔ)救措施可能是圍繞AI的有效透明度法規(guī)，該法規(guī)將披露培訓(xùn)數(shù)據(jù)源，并有可能再次給予“信譽(yù)”并賦予輸入作品的原始創(chuàng)作者。內(nèi)在動(dòng)機(jī)可能在創(chuàng)造性實(shí)踐中起著特殊的作用，因?yàn)橐子谑褂玫纳葾I工具，如ChatGPT，Midtry和DALL-E“民主化”AI使用，從而擴(kuò)大創(chuàng)造性勞動(dòng)力市場(chǎng)并使其更具“包容性”。這將促進(jìn)弱勢(shì)群體參與創(chuàng)作過程，增加消費(fèi)者可獲得的各種新內(nèi)容和整體福利。與此同時(shí)，“民主化”的人工智能工具可以挑戰(zhàn)，隨著更多的業(yè)余創(chuàng)作者進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)，威脅到專業(yè)創(chuàng)作者的現(xiàn)有收入地位，讓那些采用新做法緩慢或難以獲得培訓(xùn)和教育的人落后。人工智能技術(shù)的采用最終將如何在勞動(dòng)力市場(chǎng)上為創(chuàng)作者和更廣泛的經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮作用，目前還很難預(yù)測(cè)。43盡管如此，這是未來研究的重要領(lǐng)域。最后，人工智能可能會(huì)對(duì)創(chuàng)作過程產(chǎn)生更廣泛的影響。它可能有助于進(jìn)一步提高創(chuàng)意作品成功的事前可預(yù)測(cè)性，這可以使行業(yè)利益相關(guān)者更好地瞄準(zhǔn)投資并降低其風(fēng)險(xiǎn)敞口。例如，在圖書行業(yè),數(shù)字化已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了更準(zhǔn)確的信息收集，以預(yù)測(cè)產(chǎn)品吸引力，現(xiàn)在許可證支付的規(guī)模更準(zhǔn)確地反映了一本書的事后成功(Pecert和Reimers，2021)。更廣泛地說，人工智能工具有可能大幅改善與受保護(hù)內(nèi)容相關(guān)的權(quán)利管理，從而提高創(chuàng)作者的報(bào)酬和新內(nèi)容服務(wù)的開發(fā)（Strowel，2022）。4.開發(fā)AI模型和AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)AI模型的激勵(lì)措施從經(jīng)濟(jì)角度來看，開發(fā)更強(qiáng)大和更強(qiáng)大的AI模型在兩個(gè)方面是特殊的。首先，AI的GPT和IMI性質(zhì)表明43從理論上講，采用人工智能實(shí)踐帶來的任何生產(chǎn)率提高最終都可能導(dǎo)致行業(yè)某些部門的工資下降和一些工作崗位的替代(Acemogl和Restrepo，2018)。同時(shí)，新的實(shí)踐可以幫助“增加”并可能增加非自動(dòng)化任務(wù)中的勞動(dòng)力需求，并創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)，正如其他關(guān)于自動(dòng)化和機(jī)器人的經(jīng)濟(jì)研究所觀察到的那樣（Ator，2015）。然而，目前很難預(yù)測(cè)新人工智能技術(shù)采用的兩種抵消效應(yīng)最終將如何在創(chuàng)造性勞動(dòng)力市場(chǎng)上發(fā)揮作用。因此，這是未來經(jīng)濟(jì)研究的重要領(lǐng)域，Bryjolfsso等人。(2023)新的人工智能工具肯定會(huì)很高，因?yàn)樗鼈兛梢栽趶V泛的領(lǐng)域推進(jìn)進(jìn)步。其次，AI模型是累積創(chuàng)新過程中的上游研究工具。從經(jīng)濟(jì)研究多階段創(chuàng)新過程的一個(gè)重要見解是，跨創(chuàng)新階段的創(chuàng)新激勵(lì)需要適當(dāng)平衡（Scotchmer，1991）。對(duì)人工智能模型研究的激勵(lì)不足會(huì)減緩支持后續(xù)創(chuàng)新的工具的開發(fā)；然而，對(duì)人工智能模型的強(qiáng)大控制可能會(huì)導(dǎo)致后期創(chuàng)新者的“堅(jiān)持”，并降低這些工具的最終影響。很難評(píng)估目前是否存在這種平衡的創(chuàng)新激勵(lì)措施。AI模型的關(guān)鍵構(gòu)建塊以科學(xué)文章和開源計(jì)算機(jī)代碼的形式存在于公共領(lǐng)域。最近的經(jīng)濟(jì)研究指出，圍繞新生技術(shù)發(fā)展的創(chuàng)新公地結(jié)構(gòu)具有重要作用，可作為蓬勃發(fā)展的企業(yè)家精神和更有效的發(fā)現(xiàn)過程的手段，用于創(chuàng)新和未知的技術(shù)應(yīng)用和44這也可能適用于當(dāng)前開發(fā)階段的人工智能模型，考慮到其潛在的通用技術(shù)性質(zhì)和跨行業(yè)的預(yù)期經(jīng)濟(jì)影響，更廣泛的訪問，至少是暫時(shí)的，可以幫助發(fā)現(xiàn)未來和商業(yè)上可行的應(yīng)用。盡管如此，較小的實(shí)體采用更“定制化”和特定于公司的人工智能的使用可能比大科技公司和數(shù)字出生的公司采用的速度要慢，因?yàn)槿斯ぶ悄艿氖褂萌匀恍枰谟?jì)算能力和訓(xùn)練數(shù)據(jù)方面進(jìn)行大量45這可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)更大的利益相關(guān)者開發(fā)的人工智能工具的進(jìn)一步依賴，進(jìn)而可能導(dǎo)致更高的行業(yè)集中度，并最終導(dǎo)致未來較小的實(shí)體和個(gè)人創(chuàng)造者的議價(jià)地位降低。46也就是說，這在很大程度上取決于領(lǐng)先的AI開發(fā)人員將采用的商業(yè)模式。在生成AI領(lǐng)域，一些大型開發(fā)人員支持開源方法，而另一些更封閉的方法，已經(jīng)存在分歧。47AI模型如何通過不同形式的IP來保護(hù)，也必然會(huì)影響新AI工具的開發(fā)。在實(shí)踐中，數(shù)學(xué)方法通常無法通過任何形式的IP來保護(hù)；AI模型底層的軟件受益于版權(quán)保護(hù)（并且，在某些情況下44見Potts（2019年Cuntz和Peuckert（2023年）。45也就是說，也有證據(jù)表明，規(guī)模較小的組織可能會(huì)更靈活地適應(yīng)新技術(shù)Terziovski（2010）。46可以說，競(jìng)爭(zhēng)擔(dān)憂也可能來自人工智能與價(jià)值鏈生產(chǎn)端的更深層次的“垂直整合”Peukert(2019)。47請(qǐng)參閱Meta發(fā)布商業(yè)AI模型以抓住競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手“金融時(shí)報(bào)”，2023年7月13日。也是專利保護(hù)基于AI的發(fā)明可能有資格獲得專利保護(hù)。在實(shí)踐中，數(shù)學(xué)方法，軟件和發(fā)明之間的區(qū)別可能是模糊的，最終可能由法院決定。48更廣泛地說，人工智能還提出了大量的責(zé)任問題，并強(qiáng)調(diào)需要圍繞新技術(shù)的開發(fā)和使用建立和平衡經(jīng)濟(jì)激勵(lì)措施。49例如，人工智能開發(fā)和作品重用中不明確或定義不清的版權(quán)侵權(quán)責(zé)任可能會(huì)增加人工智能開發(fā)人員、運(yùn)營服務(wù)和用戶的法律不確定性和訴訟風(fēng)險(xiǎn)。盡管如此，重要的是要注意，原則上，雖然責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)因?yàn)楦叩某杀径箘?chuàng)新受挫，但它也可能會(huì)激勵(lì)風(fēng)險(xiǎn)緩解技術(shù)和安全產(chǎn)品設(shè)計(jì)的開發(fā)，從而降低權(quán)利侵權(quán)的可能性和與使用人工智能相關(guān)的其他類型的風(fēng)險(xiǎn)。50圍繞正確的執(zhí)法和/或產(chǎn)品安全的明確責(zé)任規(guī)則應(yīng)鼓勵(lì)和幫助對(duì)“預(yù)防性”措施和“補(bǔ)充”技術(shù)的投資，而不會(huì)損害對(duì)進(jìn)一步人工智能創(chuàng)新和行業(yè)進(jìn)入的激勵(lì)?？赡苄枰獓@AI使用的新的“自動(dòng)化”許可和過濾技術(shù)來強(qiáng)制執(zhí)行現(xiàn)有內(nèi)容作為AI輸入的權(quán)利，類似于第一波互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中發(fā)生的情況。51圍繞人工智能的責(zé)任規(guī)則將在鼓勵(lì)圍繞人工智能和互補(bǔ)技術(shù)的投資和分擔(dān)成本方面發(fā)揮重要作用，它們可以幫助保持人工智能開發(fā)和人工智能運(yùn)營服務(wù)市場(chǎng)的開放性和競(jìng)爭(zhēng)性。52由于種種原因，制定新規(guī)則將具有挑戰(zhàn)性，并且顯然需要對(duì)投資激勵(lì)和責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)敞口進(jìn)行進(jìn)一步的經(jīng)濟(jì)研究。這也是因?yàn)樵S多AI系統(tǒng)（半）自主且以不可預(yù)測(cè)的方式運(yùn)行，這使得監(jiān)控對(duì)運(yùn)營商而言成本高昂，有時(shí)甚至是不可能的。5348有關(guān)最近的評(píng)論，請(qǐng)參閱Khan（2024）。49見Buiten等人(2023年)。50參見加拉索和盧(2022)。51見Brchardi和Harle(2018)和Catalii和Gas(2017)。過去，自動(dòng)化許可和過濾技術(shù)的開發(fā)成本很高，而且新數(shù)字服務(wù)的實(shí)施和采用通常發(fā)展緩慢，盡管通過自動(dòng)化行業(yè)的合同流程可能會(huì)提高效率。因此，人工智能所需的這些新的支持和“互補(bǔ)”技術(shù)的一般訪問、互操作性和傳播將同樣重要，這可能會(huì)挑戰(zhàn)目前在版權(quán)系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域運(yùn)營的一些現(xiàn)有利益相關(guān)者和商業(yè)模式，如集體管理組織(CMO)。52見Bailey和Baumol(1983)。53見Buiten等人(2023年)。最后，作為政策改革的替代方案，創(chuàng)新的人工智能運(yùn)營商和權(quán)利所有者之間的行業(yè)自律和私人合同——例如，集體管理組織和人工智能運(yùn)營服務(wù)之間的談判——可以提供另一個(gè)重要機(jī)制來適應(yīng)市場(chǎng)中的技術(shù)變化。然而，在過去，該行業(yè)的私人合同和談判往往需要時(shí)間來發(fā)展和解決。54訓(xùn)練數(shù)據(jù)為了產(chǎn)生“新”輸出，AI模型需要大量的輸入-訓(xùn)練數(shù)據(jù)。日常生活的數(shù)字化極大地?cái)U(kuò)大了AI研究人員可用數(shù)據(jù)的范圍，從而擴(kuò)大了AI應(yīng)用的范圍。盡管如此，數(shù)據(jù)并不是任何人都可以免費(fèi)獲得的。在某些情況下，數(shù)據(jù)收集是銷售商品或提供服務(wù)的自然副產(chǎn)品，實(shí)際上，許多AI應(yīng)用程序都依賴于數(shù)字交易留下的足跡。在其他情況下，數(shù)據(jù)收集需要專用資源-例如，消費(fèi)者信用評(píng)分的匯編。在后一種情況下，上述適用性困境適用：數(shù)據(jù)具有公共良好的特性，數(shù)據(jù)提供者需要一種機(jī)制來收回?cái)?shù)據(jù)生成的成本。知識(shí)產(chǎn)權(quán)-以商業(yè)秘密或特殊數(shù)據(jù)庫權(quán)利的形式-提供了這種機(jī)制。然而,在IP權(quán)限限制對(duì)數(shù)據(jù)的訪問的程度上,它們影響其作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的下游使用。經(jīng)濟(jì)研究表明，滯留，交易成本和特許權(quán)使用費(fèi)堆積的問題可能會(huì)破壞其他有益的數(shù)據(jù)許可安排。55許多現(xiàn)代AI工具利用大量數(shù)據(jù)源的事實(shí)勢(shì)必會(huì)加劇此類問題。在這種情況下，一個(gè)重要的法律問題是，使用受IP保護(hù)的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否超出了IP權(quán)利提供的專有權(quán)的范圍。例如，根據(jù)合理使用規(guī)則或版權(quán)法中規(guī)定的明確豁免，這種使用可能是合理的。這個(gè)問題是版權(quán)所有者最近針對(duì)AI工具提供商提起的幾起訴訟的核心。56什么是社會(huì)的最大利益是先驗(yàn)不明顯。一方面，人們可以爭(zhēng)辯說，在有價(jià)值的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上保持IP排他性會(huì)減緩有前途的AI研究。另一方面，它也可以創(chuàng)造新的54有關(guān)音樂的情況，請(qǐng)參閱Schwemer（2014）。55參見Farrell等人(2007)；Spulber(2017)和Duch-Brown等人(2017)。56例如，見，GettyImages起訴AI藝術(shù)生成器StableDiffusion在美國侵犯版權(quán)，TheVerge，2023年2月6日和SarahSilverman起訴OpenAI和Meta侵犯版權(quán)，TheVerge，2023年7月9日。產(chǎn)生和管理數(shù)據(jù)的激勵(lì)措施，這些數(shù)據(jù)可以刺激對(duì)社會(huì)有益的人工智能研究。對(duì)這種激勵(lì)措施的需求可能會(huì)演變。例如，對(duì)AI工具進(jìn)行更嚴(yán)格的監(jiān)管審查可能意味著公司必須在培訓(xùn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性上進(jìn)行更多投資。相比之下，人工智能開發(fā)人員將來可能會(huì)更多地依賴自生成的“合成”訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以低成本生成，并且不承擔(dān)任何責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)。57無論如何，找到適當(dāng)?shù)募?lì)措施平衡將是未來知識(shí)產(chǎn)權(quán)法的關(guān)鍵挑戰(zhàn)——重申早期關(guān)于多階段創(chuàng)新過程中激勵(lì)措施分配的觀點(diǎn)。此外，隨著培訓(xùn)數(shù)據(jù)成為技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵投入，版權(quán)規(guī)則必將更加突出地塑造創(chuàng)新成果，模糊了工業(yè)產(chǎn)權(quán)與版權(quán)之間的經(jīng)典區(qū)別。例如，在受版權(quán)保護(hù)的語音聲音樣本上訓(xùn)練的AI可以授權(quán)通過分析患者的語音來檢測(cè)喉癌的醫(yī)療設(shè)備。更復(fù)雜的是，AI開發(fā)人員在模型中使用數(shù)據(jù)還面臨其他障礙。數(shù)據(jù)可以被加密或在技術(shù)防火墻后面。對(duì)于公司來說，數(shù)據(jù)收集通常是他們不愿意分享的關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)資產(chǎn)，即使它們具有更廣泛的社會(huì)用途。當(dāng)數(shù)據(jù)可以公開訪問時(shí)，通常不清楚誰擁有它，這本身可能會(huì)阻礙它的使用。此外，除了知識(shí)產(chǎn)權(quán)法之外，其他法律限制可能會(huì)制約數(shù)據(jù)的訪問，例如合同使用條款以及數(shù)據(jù)隱私和安全規(guī)則。后者需要合法的監(jiān)管目標(biāo)，并與創(chuàng)新政策進(jìn)行艱難的權(quán)衡。例如，隱私考慮有利于限制性地訪問醫(yī)療記錄，而大規(guī)模醫(yī)療數(shù)據(jù)集的匯編可以使人工智能驅(qū)動(dòng)的健康創(chuàng)新惠及整個(gè)社會(huì)。數(shù)據(jù)匿名化和加密形式的技術(shù)可以幫助彌合隱私和創(chuàng)新目標(biāo)。即便如此，交易成本——例如，以選擇隱私規(guī)則的形式——可能仍然阻止大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)的生成。Conclusion人工智能技術(shù)正在重塑創(chuàng)新和創(chuàng)造性活動(dòng)的本質(zhì)。一些預(yù)期的影響，如自主發(fā)明機(jī)器，仍然看起來是烏托邦式的。其他一些，如人工智能生成的喜劇已經(jīng)成為具體知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛的主題。人工智能總是在改變當(dāng)前知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度提供的激勵(lì)平衡。57請(qǐng)參閱為什么使用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練AI模型“金融時(shí)報(bào)”，2023年7月19日。政策制定者需要密切關(guān)注這些事態(tài)發(fā)展。在考慮任何政策改革時(shí)，他們面臨的挑戰(zhàn)是不要反應(yīng)過度,不要清醒地看待關(guān)于人工智能影響的新證據(jù)。與過去的技術(shù)變革一樣，利益相關(guān)者需要時(shí)間來適應(yīng)，新的商業(yè)模式出現(xiàn)，法院解釋法律和行業(yè)慣例需要時(shí)間來鞏固。此外，過早的政策改革可能會(huì)帶來不必要的后果，并且可能無法解釋市場(chǎng)的自我監(jiān)管。同時(shí)，政策不確定性也可能成為創(chuàng)新的障礙。例如，公司可能會(huì)避免在其創(chuàng)新和創(chuàng)意活動(dòng)中使用人工智能，如果他們擔(dān)心這種使用可能會(huì)使未來的知識(shí)產(chǎn)權(quán)無效。例如，人工智能創(chuàng)新者可能會(huì)避免承擔(dān)版權(quán)侵權(quán)責(zé)任高風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目和新服務(wù)開發(fā)。經(jīng)濟(jì)學(xué)家在這場(chǎng)辯論中有很多貢獻(xiàn)。這項(xiàng)審查確定了幾個(gè)領(lǐng)域，在這些領(lǐng)域中，對(duì)不斷發(fā)展的創(chuàng)新和創(chuàng)造力生態(tài)系統(tǒng)的更好的經(jīng)驗(yàn)理解可以為政策辯論提供信息。一項(xiàng)研究任務(wù)是更好地了解AI帶來的創(chuàng)新和創(chuàng)造力的變化性質(zhì)。這不僅涉及研發(fā)和創(chuàng)意過程的性質(zhì)，更廣泛地涉及人工智能如何改變商業(yè)模式、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和供應(yīng)鏈中的討價(jià)還價(jià)關(guān)系。第二個(gè)研究領(lǐng)域是根據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律中嵌入的傳統(tǒng)激勵(lì)機(jī)制，了解人工智能對(duì)創(chuàng)造性和創(chuàng)造性勞動(dòng)的影響。如前所述，人工智能的應(yīng)用前景已經(jīng)導(dǎo)致了許多創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的勞資關(guān)系摩擦，盡管人工智能的影響必然是多方面的。最后，研究生態(tài)系統(tǒng)對(duì)于進(jìn)一步開發(fā)和訪問AI模型（包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)）及其對(duì)創(chuàng)新者和創(chuàng)造者下游使用的影響非常重要。最后，重要的是要強(qiáng)調(diào)，本文只關(guān)注知識(shí)產(chǎn)權(quán)在人工智能創(chuàng)新中的作用。它還認(rèn)為人工智能創(chuàng)新——作為一般的創(chuàng)新和發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)的新的、但未知的應(yīng)用——符合社會(huì)的最大利益。正如許多評(píng)論員和人工智能研究人員自己所指出的那樣，人工智能創(chuàng)新引發(fā)了許多社會(huì)問題，包括錯(cuò)誤信息的傳播和算法偏見，值得政策制定者認(rèn)真關(guān)注。參考文獻(xiàn)Acemoglu，D.andRestrepo，P.（2018）。人工智能，自動(dòng)化和工作。在人工智能的經(jīng)濟(jì)學(xué)：議程,第197-236頁。芝加哥大學(xué)出版社。Aguiar,L.andWaldfogel,J.(2016).Eventhelosersgetluckysometimes:Newproductsandtheevolutionofmusicqualitysincenapster.InformationEconomicsandPolicy,34:1-15.Aguiar,L.andWaldfogel,J.(2018).Netflix:globalexecuonorfacilitatoroffrictionlessdigitaltrade?JournalofCulturalEconomics,42:419-445.Alekseeva,L.,J.Azar,M.Gine,S.SamilaandB.Taska.(2020).ThedemandforAIskillsinthelabormarket.CEPRDiscussionPaperDPaperDP14320.Arai,Y.andKinukawa,S.(2014).版權(quán)侵權(quán)作為用戶創(chuàng)新.JournalofCulturalEconomics,38(2):131-144.Arnold,Carrie(2023).InsidethenurcentindustryofAI-designeddrugs.NatureMedicine.Vol.29,June2023,p.1292-1295.Arrow,K.J.(1962).EconomicWelfareandtheallocationofresourcesforinvention.InR.Nelson(Ed.),TheRateandDirectionofInventiveActivity:EconomicandSocialFactors.普林斯頓，新澤西州：普林斯頓大學(xué)出版社，609-626。Autor,D.H.(2015).Whyaretherestillsomanyjobs?thehistoryandfutureofworkplaceautomation.Journalofeconomicperspectives,29(3):3-30.拜仁，S.（2022逆向工程（按）人工智能。見：雅培，瑞安（2022知識(shí)產(chǎn)權(quán)和人工智能研究手冊(cè)。切爾滕納姆：愛德華·埃爾加。Bailey,E.E.andBaumol,W.J.(1983).Deregulationandthetheoryofcontestablemarkets.YaleJ.onReg.,1:111.Benhamou,F.(2011).Artists'lutormarkets.InAHandbookofCulturalEconomics,SecondEdition.EdwardElgarPublishing.Benner,M.J.andWaldfogel,J.(2023).Changingthechannel:Digitizationandtheriseof"middletail"strategies.StrategicManagementJournal,44(1):264-287.Besiroglu，T.，N.Emery-Xu和N.Thompson。（2023）。人工智能增強(qiáng)研發(fā)的經(jīng)濟(jì)影響。論文2212.08198，arXiv.org。Bille,T.,Fj_llegaard,C.B.,Frey,B.S.,andSteiner,L.(2013).Happlianceinthearts-internationalevidenceonartists'jobsatisfaction.EconomicsLetters,121(1):15-18.Bridle，J.（2018）。新黑暗時(shí)代：技術(shù)與未來的終結(jié)。VersoBooks。Brynjolfsson,E.,Li,D.,andRaymond,L.R.(2023).Generativeaiatwork.Technicalreport,NationalBureauofEconomicResearch.Buccafusco,C.,Bechtold,S.,andSprigman,C.J.(2017).Thenatureofsequalinnovation.Wm.&MaryL.Rev.,59:1.Buiten,M.,DeStreel,A.,andPeitz,M.(2023).Thelawandeconomicsofailiability.ComputerLaw&SecurityReview,48:105794.Burchardi,K.和Harle,N.(2018)。區(qū)塊鏈將破壞音樂業(yè)務(wù)和超越。世界(奧克蘭,加利福尼亞州)。Catalini,C.andGans,J.S.(2017).Somesimpleeconomicsoftheblockchain(September21,2017).RotmanSchoolofManagementWorkingPaper,(2874598):5191-16.Caves,R.E.(2000).Creativeindustries:Contractsbetweenartandcommerce.Number20.HarvardUniversityPress.Chun,Matthew(2023)。人工智能如何徹底改變藥物發(fā)現(xiàn)。健康法案,哈佛法學(xué)院,https://blog.petrieflom.law.harvard.edu/2023/03/20/how-人工智能-is-革命性-藥物-發(fā)現(xiàn)/Cockburn,I.M.,Henderson,R.,andStern,S.(2019)。人工智能對(duì)創(chuàng)新的影響:探索性分析。在人工智能的經(jīng)濟(jì)學(xué):議程,第115-146頁。芝加哥大學(xué)出版社。Crafts，Nicholas(2021)，“人工智能作為一種通用技術(shù)：一種歷史規(guī)格”?！杜＝蚪?jīng)濟(jì)政策評(píng)論坎茨，A.（2023年）。今天的大權(quán)和歌劇重用。牛津經(jīng)濟(jì)論文,75(1),Cuntz,A.,Muscarnera,A.,Oguguo,P.C.,andSahli,M.(2023).IP資產(chǎn)和電影融資——美國標(biāo)準(zhǔn)做法入門書,第XX卷.WIPO.Cuntz,A.andPeuckert,J.(2023).Fromhackerstostart-ups:Innovationcommonsandlocalenternativeactivity.ResearchPolicy,52(2):104675.Datta，H.，Knox，G.和Bronnenberg，B.J.（2018）。改變他們的曲調(diào)：消費(fèi)者對(duì)在線流媒體的采用如何影響音樂消費(fèi)和發(fā)現(xiàn)。營銷科學(xué)，37（15-21。Duch-Brown,N.,Martens,B.,&Mueller-Langer,F.(2017).Theeconomicsofownership,accessandtradeindigitaldata.JRC數(shù)字經(jīng)濟(jì)工作論文2017-01.Duffy，JohnF.(2010)。為什么要有商業(yè)方法專利？斯坦福法律評(píng)論,Ebrahim,TabrezY.(2020).人工智能發(fā)明與專利披露.125PennSt.Furman,J.L.,M.NaglerandM.Watzinger.(2021).DisclosureandConsequentInnovation:EvidencefromthePatentDepositoryLibraryProgram.美國經(jīng)濟(jì)雜志：經(jīng)濟(jì)政策,Farrell,J.,Hayes,J.,Shapiro,C.,Sullivan,T.,Ganglmair,B.,Froeb,L.,Werden,G.Galenson,D.W.(2007).Andnowforsomethingcompletelydifferent;the多功能性ofconceptualinnovators.HistoricalMethods:AJournalofQuantitativeand交叉學(xué)科History,40(1):17-27.Gans，JoshuaS.，2015年。“關(guān)于使用受復(fù)制保護(hù)的作品的混合權(quán)利和談判”，《國際工業(yè)組織雜志》,Elsevier，第41卷（C第76-83頁。Giorcelli,M.andMoser,P.(2020).Copyrightsandcreativity:EvidencefromItalianoperainthenapoleonicage.JournalofPoliticalEconomy,128(11):4163-4210.Haefner,N.;Wincent,J.;Parida,V.;Gassmann,O.人工智能與創(chuàng)新管理:AReview,Framework,andResearchAgenda.Technol.Forecast.Soc.Change2021,162,120392.Griliches，Zvi（1957）。雜交玉米：技術(shù)變革經(jīng)濟(jì)學(xué)的探索。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)25（4501-522。Handke，C.（2016）。創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)中的知識(shí)產(chǎn)權(quán)：經(jīng)濟(jì)視角。SSRN電子期刊。Hilty，R.；Hoffmann，J.；Scheuerer，S.（2020）人工智能的知識(shí)產(chǎn)權(quán)理由。馬克斯·普朗克研究所創(chuàng)新與競(jìng)爭(zhēng)研究論文第20-02號(hào)。Hosanagar,K.,Fleder,D.,Lee,D.,andBuja,A.(2014).Willtheglobalvillagefractionintotries?recommendersystemsandtheireffectsonconsumerfragmentation.ManagementScience,60(4):805-823.Jovanovic,Boyan;Rousseau,PeterL.(2005),GeneralPurposeTechnologies.HandbookofEconomicGrowth,Volume1,PartB,1181-1224.Khan,B.Z.(2005)。發(fā)明的民主化：1790-1920年美國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的專利和版權(quán)劍橋大學(xué)出版社。Khan，F(xiàn).A.（2024）。軟件，人工智能和計(jì)算機(jī)相關(guān)發(fā)明的知識(shí)產(chǎn)權(quán)：比較分析。知識(shí)產(chǎn)權(quán)雜志,Kim，D.(2020)?！啊斯ぶ悄墚a(chǎn)生的發(fā)明’：是時(shí)候把記錄弄清楚了嗎？”GRURInternational，69(5)Kizhner,I.,Terras,M.,Rumyantsev,M.,Khokhlova,V.,Demeshkova,E.,Rudov,I.,和Afanasieva,J.(2021)。數(shù)字文化殖民主義：測(cè)量在谷歌藝術(shù)和文化中持有的聚合的數(shù)字化內(nèi)容中的偏見。人文科學(xué)數(shù)字獎(jiǎng)學(xué)金,36(3):607-640Lambrecht,A.andTucker,C.(2019).Algorithmicbias?anexisticalstudyofapparentgender-baseddiscriminationinthedisplayofstemcareerads.ManagementScience,65(7):2966-2981.Landes,W.M.andPosner,R.A.(1989).Aneconomicanalysisofcopyrightlaw.TheJournalofLegalStudies,18(2):325-363.Levin,R.,A.Klevorick,R.Nelson,S.Winter,R.GilbertandZ.Griliches.1987.AppropriatingthereturnsfromIndustrialResearchandDevelopment.布魯金斯經(jīng)濟(jì)活動(dòng)論文,Mezzanotti,F.andT.Simcoe.2023.InnovationandAppropriability:RevisitingtheRoleofIntellectualProperty.NBERWorkingPaperNo.31428.Miller,A.andCuntz,A.(2018).Unpackingpredictorsofincomeandincomesatisfactionforartists.EconomicResearchWorkingPaperSeries,(50).Militsina，K.（2023）。人類對(duì)基于AI的輸出的創(chuàng)造性貢獻(xiàn)-一個(gè)只是（'t）足夠。GRURInternational，即將出版。Mitra-Kahn,Benjamin(2022):EconomicReasonstorecogingAIinventors.In:Abbott,Ryan(2022):ResearchHandbookonIntellectualPropertyandArtificialIntelligence.Cheltenham:EdwardElgar,376-390.MokyrJoel（2018“創(chuàng)新的過去和未來：經(jīng)濟(jì)史的一些教訓(xùn)”，經(jīng)濟(jì)史探索，69，13-26。Newman,D.T.,Fast,N.J.和Harmon,D.J.(2020)。當(dāng)消除偏見是不公平的：人力資源決策中的算法還原論和程序正義。組織行為與人類決策過程，160：149-167。Novos,I.E.andWaldman,M.(1984).Theeffectsofincreasedcopyrightprotection:Ananalyticapproach.Journalofpoliticaleconomy,92(2):236-246.Peukert，C.（2019）。下一波數(shù)字技術(shù)變革與文化產(chǎn)業(yè)。文化經(jīng)濟(jì)學(xué)雜志，43（2189-210。Peukert，C.和Reimers，I.（2021）。數(shù)字化，預(yù)測(cè)和市場(chǎng)效率：來自圖書出版交易的證據(jù)。管理科學(xué)，可在SSRN上獲得：https://ssrn.com/abstract=3110105或http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3110105Picht,Peter;BrunnerValerie,Schmid,Rena(2024).人工智能和知識(shí)產(chǎn)權(quán)法:從診斷到行動(dòng).JIPLP(即將出版)Picht，Pet