DABUS案后，专利代理师如何应对客户的“AI发明人”咨询？

【实务解读】“这个方案是AI生成的”：DABUS案后，专利代理师如何应对客户的“AI发明人”咨询？

引言：当客户问“能不能把AI写进发明人名单？”

几年前，当Stephen Thaler博士试图将AI系统“DABUS”列为发明人时，这还只是一个法律学术圈的热门话题。但如今，这已经成为了我们日常业务中必须面对的实务问题。

随着DABUS在世界主要法域（包括中国、美国、欧洲）碰壁，法律红线已经非常明确：“发明人必须是自然人”。

作为专利代理师，告诉客户“不能写AI的名字”很容易。但真正的挑战在于，当客户追问以下问题时，我们该如何从专业的角度给出合规建议：

“好吧，不写AI的名字。但这代码90%是Copilot写的，我只改了几个参数。我作为唯一发明人申报，会有法律风险吗？”

本文将跳出DABUS的新闻表象，结合中国专利实务，探讨在AIGC时代如何界定**“创造性贡献”**，以及如何帮助客户规避潜在的权属纠纷风险。

1. 法律红线：中国语境下的“自然人主义”

在中国，虽然针对DABUS的行政诉讼没有像美欧那样轰轰烈烈，但法律依据是坚如磐石的。

• 《专利法实施细则》第13条规定：

  “专利法所称发明人或者设计人，是指对发明创造的实质性特点作出创造性贡献的人。”

这里的“人”，在司法实践中被严格解释为自然人。

因此，如果在请求书中将“ChatGPT”或“DABUS”填入发明人栏，CNIPA会在初步审查（形式审查）阶段直接发出补正通知书，甚至视为未提出。

结论： AI绝对不能出现在发明人名单中，这是形式审查的底线。

2. 隐形风险：“冒名”与“权属纠纷”

虽然CNIPA在实质审查中很少主动调查“到底是谁搞出的发明”，但如果客户将完全由AI生成的方案，在没有任何人类实质性贡献的情况下申请专利，将面临两大风险：

1. 发明人资格瑕疵（非适格发明人）：

   如果未来发生权属纠纷（例如：团队中负责写Prompt的人跳槽并主张权利），而专利上只写了负责“点击运行”的项目经理，法院可能会依据“创造性贡献”重新认定发明人。

2. 专利有效性风险（专利法第26条第3款）：

   如果AI生成的内容包含“幻觉”（Hallucination），而发明人没有进行验证就直接申请，可能导致说明书公开不充分（无法实现），从而导致专利无效。

3. 代理师实务指南：如何锁定“人类的贡献”

当客户带着AI辅助完成的技术交底书（IDF）来咨询时，代理师需要通过挖掘，将**“AI生成的方案”转化为“人利用工具完成的发明”**。请关注以下三个维度：

① 将Prompt工程定义为“构思（Conception）”

简单的指令（如“帮我设计一个更快的天线”）不足以构成发明。但如果发明人设计了复杂的Prompt，包含了具体的边界条件、参数限制、架构逻辑，那么这个Prompt的设计过程本身就是人类的智力活动。

• 实务建议： 在撰写交底书时，询问客户：“您为了让AI输出这个结果，输入了哪些具体的技术限制条件？”这些条件就是权利要求中的技术特征来源。

② 强调“筛选”与“验证”的创造性

北京互联网法院在“AI文生图著作权案”中确立了一个观点：人类对AI生成内容的“选择”和“排布”体现了独创性。 这一逻辑在专利中同样适用。

• 撰写策略： 不要只描述最终结果。在说明书的实施例部分，强调发明人从AI生成的100个候选方案中，基于什么技术指标筛选出了这一个，并进行了何种仿真验证。这个“筛选与验证”的过程，体现了人类对“实质性特点”的贡献。

③ 避免“AI主导”的表述

在说明书的背景技术或具体实施方式中，注意措辞的合规性。

• ❌ 风险表述： “本发明由AI模型自主设计……”

• ✅ 合规表述： “发明人借助AI仿真工具，基于XXX参数约束，构建并优化了模型架构……”

4. 展望：从“著作权”看“专利权”的未来

虽然目前中国专利法尚未有专门针对AI发明人的新规，但参考著作权领域的司法导向（如“李一舟案”或“腾讯Dreamwriter案”），中国司法界倾向于**“鼓励新技术应用，但坚持人类主导”**。

这意味着，只要能证明**“人类在AI生成过程中付出了特定的智力投入（Intellectual Investment）”**，该成果就是受法律保护的。

结语：做客户的“发明合规官”

在AIGC时代，专利代理师的角色正在发生变化：我们不仅是技术的翻译者，更是发明人资格的“合规审计师”。

面对客户的疑虑，我们可以自信地回答：

“AI是您的超级计算器，但它不是发明人。只要是您定义了问题、设计了提示词（Prompt）、并验证了结果，您就是无可争议的发明人。为了保险起见，请把您的Prompt记录保留好，我们将把它转化为专利文件中的技术特征。”

📝 代理师自查清单 (Checklist)

• [ ] 形式审查： 确认请求书中未出现AI名称或非自然人名称。

• [ ] 贡献度核查： 询问客户是否使用了生成式AI？如果是，人类的具体贡献（Prompt设计、参数调整、结果筛选）是什么？

• [ ] 证据留存： 建议客户像保留“实验记录本”一样，保留关键的Prompt日志和迭代过程，以备未来潜在的权属纠纷。

• [ ] 撰写避雷： 确保权利要求保护的是“技术方案”而非“算法本身”，并确保实施例经过了人类的验证（符合实用性）。