В связи с быстрым развитием платформ электронной коммерции значительно возрос риск того, что продавцы могут неосознанно размещать товары, нарушающие существующие патенты. Традиционные процедуры выявления и устранения нарушений патентов зачастую занимают много времени и достаточно неэффективны по своей сути. Для решения этих проблем все чаще используются технологии искусственного интеллекта (далее – ИИ). Также стоит отметить, что распространение онлайн-площадок произвело революцию в сфере купли-продажи товаров. ИИ открывает возможности для автоматизации и оптимизации процессов мониторинга и обнаружения, позволяя быстрее и точнее выявлять продукты, нарушающие патентные права. Используя возможности ИИ в таких областях, как распознавание изображений, обработка естественного языка и анализ данных, маркетплейсы могут повысить способность обеспечивать соблюдение патентных прав и защиту интеллектуальной собственности.
Выбор объектов патентных прав в качестве предмета исследования вопросов выявления и пресечения нарушений на маркетплейсах, особенно с применением технологий искусственного интеллекта, обусловлен их ключевым значением для инновационного развития и защиты результатов творческой деятельности. Несмотря на внутреннюю разнородность данной группы – изобретения и полезные модели охраняют технические решения, а промышленные образцы защищают внешний вид изделий – все они представляют существенную ценность для правообладателей и влияют на конкурентоспособность бизнеса.
Изобретения и полезные модели связаны с технической стороной продукта и требуют глубокого анализа технической документации, описаний и спецификаций. Промышленные образцы, напротив, направлены на охрану уникальных дизайнерских решений, что делает релевантными технологии распознавания изображений и сравнения визуальных характеристик. Именно такая разноплановость объектов патентных прав доказывает необходимость развивать и применять многоуровневые интеллектуальные системы, которые смогут учитывать специфику каждой подгруппы.
Объединяет все эти объекты единый правовой режим патентной охраны – государственная регистрация, наличие исключительного права и механизм защиты от нарушения. Нарушение любого из этих объектов на маркетплейсах может привести к значительным убыткам для правообладателей и ухудшению инновационного климата. Кроме того, специфика электронной коммерции, когда товары могут быть представлены в огромных масштабах и в цифровом формате, требует интеграции инструментов, способных системно и одновременно обрабатывать разнородную информацию: как текстовую (описания и характеристики технических решений), так и графическую (изображения и визуальные параметры товаров).
Таким образом, акцент на объектах патентных прав обусловлен как их особой правовой значимостью, так и практической необходимостью учитывать их внутреннюю разнородность при построении систем предотвращения и пресечения нарушений с использованием искусственного интеллекта. Эффективная работа в этом направлении способствует формированию цивилизованного рынка, где защищаются интересы владельцев результатов интеллектуального труда, обеспечивается честная конкуренция и поддерживается инновационное развитие.
Основные механизмы ИИ, которые помогают в обнаружении нарушений патентных прав на маркетплейсах
Рост электронной коммерции, а также самих маркетплейсов значительно расширили возможности ИИ, повысив эффективность, персонализацию и общий пользовательский опыт [11]. Поддельные аккаунты, накрученные отзывы и транзакции – это лишь некоторые из видов мошенничества, с которыми часто приходится сталкиваться маркетплейсам. Для обнаружения и предотвращения таких действий можно использовать технологии ИИ. Такие технологии используются на торговых площадках для сокращения внутренних операций, улучшения систем поиска, рекомендаций или повышения качества обслуживания клиентов. Из-за масштабов и сложности современной электронной коммерции выявление нарушений патентных прав на онлайн-площадках все больше зависит от искусственного интеллекта [15]. ИИ включает в себя несколько сложных механизмов, помогающих оптимизировать и улучшить этот процесс. Инструменты NLP могут анализировать описания товаров, названия и отзывы пользователей, чтобы сравнить язык объявлений на рынке с языком патентной документации, выявляя текстово несхожие совпадения потенциальных нарушений с формулами патентных документов [26]. Аналогичным образом модели распознавания изображений и компьютерного зрения, управляемые искусственным интеллектом, могут анализировать изображения продуктов и искать визуальное сходство с запатентованными образцами, схемами или компонентами. Эти инструменты NLP особенно полезны, поскольку они могут обнаружить нарушения патентов на промышленные образцы, которые могут быть неочевидны при чтении текстовых данных. Методы семантического поиска и сопоставления сходств – такие, как модели глубокого обучения с вкраплениями на основе трансформации – также сравнивают списки продуктов с патентами и измеряют семантические связи между слегка отличающимися фразами и формулировками, чтобы выявить нарушения, которые традиционные методы поиска могут пропустить [22]. Классификация на основе машинного обучения дополняет контекстуальные подходы, используя контролируемые и неконтролируемые алгоритмы, обученные на наборах данных о нарушающих и не нарушающих патент продуктах, для распознавания отличительных моделей нарушения патента. Обучающиеся модели, используя огромные массивы данных прошлых объявлений, могут узнать, какие модели сигнализируют о потенциальных проблемах с нарушением авторских прав, и автономно помечать подозрительные объявления соответствующим образом [19]. Автоматизируя поиск по известному уровню техники, ИИ может быстро просканировать миллионы патентов, опубликованных документов и существующих перечней продукции, чтобы определить, пересекается ли новый продукт с существующим набором патентных формул. Многие системы ИИ также используют графы знаний, чтобы составить представление о взаимосвязях между продукцией, технологией, изобретателями, правопреемниками и связями патентных активов конкретной компании [21]. Эти сложные карты могут выявить косвенные или ранее скрытые связи между нарушителями. Обнаружение аномалий поддерживает эту экосистему, выявляя подозрительные закономерности, такие как внезапные всплески очень похожих листингов или аномально быстрые запуски продуктов, которые могут указывать на скоординированное, техническое нарушение патентов или контрафакцию.
Такое сочетание позволяет ИИ помочь как торговым площадкам, так и патентообладателям быстро и точно выявлять продукты-нарушители, определять приоритеты правоприменительных действий и эффективно защищать права интеллектуальной собственности в масштабах компании. ИИ и подходы, основанные на данных, занимают видное место в выявлении и защите патентных прав на платформах электронной коммерции и на широком рынке. Например, программа Amazon Patent Evaluation Express (APEX) обеспечивает владельцам патентов упрощенный процесс подачи жалоб на неправомерные объявления о товарах [9]. Автоматизированные инструменты сопоставления текста и анализа изображений на основе искусственного интеллекта определяют, соответствуют ли характеристики товара, описанные в объявлениях, характеристикам, указанным в формуле патента, и/или репрезентативным изображениям товара. Такие компании, как Unified Patents, используют инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматического анализа и сопоставления информации о товарах на крупных онлайн-платформах (включая Alibaba и eBay) с широкими патентными портфелями [18]. Например, система ContentID компании YouTube использует аналогичные структуры для автоматического обнаружения, отметки и обеспечения соблюдения авторских прав при загрузке соответствующих видеороликов на платформу [12]. На основе таких систем обнаружения организации разрабатывают аналогичные системы, предназначенные для обнаружения патентов, с целью сопоставления видеороликов или изображений продуктов с запатентованными технологиями или правами на дизайн. Такие компании, как Tineco, также используют коммерческие инструменты ИИ для поиска в объявлениях электронной коммерции товаров, имеющих общие черты с их собственными патентами [27].
Преимущества использования ИИ на маркетплейсах
Внедрение ИИ на онлайн-площадках изменило эти платформы, повысив операционную эффективность, безопасность и удовлетворенность клиентов. Возможно, самым большим преимуществом является повышенная способность выявлять мошеннические действия и контрафактные товары. Такие ключевые игроки, как Amazon и Alibaba, используют сложные системы искусственного интеллекта для отслеживания объявлений на предмет пиратства и нарушения прав интеллектуальной собственности [10]. Отличный пример – «Project Zero»[1] Amazon, инициатива машинного обучения, которая автоматически сканирует миллиарды объявлений и выявляет контрафактную продукцию [25].
Это позволяет сотрудникам сосредоточиться на более сложных запросах [14]. Когда речь заходит о политике и соблюдении требований, ИИ позволяет торговым площадкам автоматически обеспечивать жесткий контроль в масштабе [6]. Автоматизированные системы могут быстро просматривать и обрабатывать рекламные объявления для автоматического одобрения или неодобрения в соответствии с политикой торговой площадки. Это похоже на то, как Facebook Marketplace автоматически обнаруживает и блокирует объявления о запрещенных или поддельных товарах.
Такая быстрая и масштабная проверка с помощью ИИ никак не может быть сопоставлена с проверкой, проводимой человеком. Более того, использование ИИ для защиты прав ИС на торговых площадках растет. Система защиты прав интеллектуальной собственности Alibaba использует алгоритмы глубокого обучения, которые тщательно изучают описания и изображения товаров, чтобы обнаружить патенты и товарные знаки, и проактивно устраняют миллионы продуктов, нарушающих авторские права [8]. Это не только защищает самые известные бренды, но и помогает владельцам небольших предприятий защищать свои изобретения. Кроме того, ИИ по-новому определяет ценообразование и управление запасами. Программное обеспечение с ИИ, используемое такими розничными компаниями, как Walmart, предлагает корректировку цен в режиме реального времени в соответствии с тенденциями конкурентного рынка [5]. Алгоритмы анализируют структуру спроса и предлагают наиболее выгодную цену, обеспечивая рентабельность с оптимальной маржой. Такой тип управления снижает риски завышения или занижения цен, улучшая бизнес-операции и упрощая работу на рынке.
Таким образом, ИИ в онлайн-площадках способствует эволюции персонализированных покупок и обеспечивает повышенный уровень стратегической безопасности для пользователей. Такие площадки более надежны для торговли благодаря интеллектуальной и автоматизированной аналитике, способной защищать пользователей, вести переговоры, следить за соблюдением документов и нормативных актов, делая платформу привлекательной, конкурентоспособной и удобной для пользователей в быстро меняющемся цифровом мире.
Проблемы, связанные с применением ИИ на маркетплейсах
Внедрение ИИ в электронную торговлю открывает множество новых возможностей, но при этом порождает этические дилеммы. Одна из главных проблем – предвзятость и дискриминация. Алгоритмы ИИ, скорее всего, будут обучаться на уже существующих данных, а это значит, что они увековечат и даже усугубят существующие предубеждения по половому, расовому или региональному признаку. Это означает, что некоторые группы могут быть несправедливо ущемлены или несправедливо обогащены, что укрепит социальное и экономическое разделение на этих платформах [4]. Неравенство и диспропорции не будут восприниматься как нормальное явление под руководством ИИ. Глубокие нейронные сети, функционирующие на основе машинного обучения, не сообщают пользователю, почему определенная информация была выбрана или отфильтрована. Это касается и того, почему определенные продукты были предложены покупателю и по какой цене. Отсутствие такой прозрачности приводит к подрыву доверия, попыткам противостоять дискриминационным практикам и отменить их, а также делает невозможным протест против угнетения, которому подвергаются люди [3]. Доступность и использование огромного количества персональных данных для настройки результатов поиска, предлагаемых услуг и товаров, а также цен на товары создает огромные риски для частной жизни. Отсутствие надежных систем безопасности может привести к нежелательной слежке за пользователем, неправомерному использованию информации или нарушению безопасности при использовании аналитики данных с помощью ИИ [16]. Сложные алгоритмы способны манипулировать пользователями и подрывать их суверенитет, заставляя покупать или принимать предложения, которые сами по себе невыгодны, иногда с помощью динамического ценообразования или хищнических предложений, использующих частные данные и модели использования. Это спорно с этической точки зрения, поскольку размывает границы между персонализацией и эволюцией системы в сторону добровольного рабства и осознанного принятия решений. Обращение к ИИ еще больше увеличивает эти риски из-за распространения дезинформации. Создание и распространение фальшивых отзывов, поддельных изображений товаров и глубоких подделок может не только вводить в заблуждение покупателей, но и портить репутацию компаний и подрывать доверие на рынке [13]. Для того чтобы эти риски не вышли из-под контроля, необходимы надежные механизмы обнаружения и модерации, требующие неусыпной бдительности как от самих платформ, так и от их регуляторов. Кроме того, автоматизация ранее выполняемых человеком задач, таких как обслуживание клиентов, выявление мошенничества и доставка заказов, повышает риски экономического неравенства и нехватки рабочих мест.
Автоматизация значительно повышает производительность труда, но она рискует оставить сотрудников «за бортом», если нет достаточных возможностей для переобучения или адаптации. Например, на форумах с открытым исходным кодом ИИ может предложить 3D-печатный продукт, основанный на запатентованном дизайне, что затрудняет выявление и устранение подобных нарушений [7]. Тот факт, что системам искусственного интеллекта необходим доступ к огромным объемам данных, еще больше усложняет ситуацию и поднимает вопросы о конфиденциальности данных и их несанкционированном использовании. В отсутствие надежной системы управления данными существует вероятность нарушения прав на использование данных, защищенных патентами, описывающими методологии, основанные на данных. Кроме того, инструменты искусственного интеллекта, призванные выявлять фальшивые отзывы на таких сайтах, как Yelp или TripAdvisor, часто не справляются с этой задачей [17]. Предприятиям может быть предъявлен иск, если их искусственный интеллект ошибочно сочтет законные отзывы мошенническими, особенно если в них обсуждаются запатентованные товары или тактики.
Кроме того, проблемой является кража ИИ с помощью ИИ-скреппинга[2]. Боты ИИ могут собирать данные с конкурирующих платформ и использовать их для создания конкурентоспособных моделей ИИ, которые могут имитировать процедурные элементы собственных процессов. Кроме того, торговые алгоритмы, управляемые ИИ, иногда используют тактику, противоречащую собственным алгоритмам на финансовых рынках [1]. В некоторых случаях торговые роботы обучались несанкционированным методам работы через сложные сети данных и проводили большое количество сделок по шаблонам, защищенным патентами [2]. Общеотраслевые стандарты для ИИ, а также патенты, связанные с обучением искусственного интеллекта и контролем за их соблюдением, служат примером совместных моделей и решений, необходимых для эффективного решения возникающих в этой области проблем. Еще одним аспектом является создание прозрачных систем ИИ, чтобы сделать процессы принятия решений более понятными и подтвердить уместность и справедливость запатентованных алгоритмов. Для предотвращения нарушения ПИС продвинутые системы ИИ, сопоставляющие продукты с существующими патентами в режиме реального времени, требуют усовершенствованных инструментов мониторинга. В заключение следует отметить, что для преодоления этих препятствий и создания надежных систем ИИ, которые защищают права ИИ, способствуя инновациям и гарантируя рыночную справедливость, операторы торговых площадок, патентообладатели и разработчики ИИ должны работать вместе на структурированной основе.
И наконец, ответственность за вред, причиненный ИИ, неясна. Когда потребители страдают из-за несправедливых запретов, дискриминационного ценообразования или поддельных продуктов, не всегда ясно, кто несет ответственность: рынок, создатели ИИ или кто-то еще? Отсутствие ясности в регулировании ставит людей под угрозу и затрудняет возмещение ущерба. Решение таких сложных проблем требует энергичной и моральной реакции. От онлайн-платформ все чаще требуют регулярного аудита алгоритмических предрассудков, повышения открытости, защиты конфиденциальности потребителя, предоставления человеческой оценки критических суждений и создания конкретных моральных критериев. Новые нормативные акты, такие как Закон ЕС о цифровых услугах и Закон об искусственном интеллекте, начинают закладывать основу для ответственного регулирования ИИ.
Закон об искусственном интеллекте (AI Act)
Закон об ИИ, получивший официальное название Artificial Intelligence Act[3], призван создать правовую базу для систем ИИ, классифицировав их по степени риска, включая приложения с высоким и минимальным риском. Главная цель – гарантировать, что создание и применение технологий искусственного интеллекта будет морально оправданным, поддерживающим установленные законы и основные права. Самые строгие правила, такие как необходимость документирования стандартов качества данных и оценки соответствия, применяются к системам ИИ с высоким уровнем риска, которые могут быть использованы в критической инфраструктуре образования и занятости [20].
Закон об ИИ требует от операторов торговых площадок, использующих ИИ, соблюдения особых стандартов, особенно в отношении приложений ИИ с высокой степенью риска. Для того чтобы патентообладатели могли подтвердить соблюдение стандартов, не нарушая при этом запатентованную технологию, может оказаться необходимым обеспечить прозрачность функционирования алгоритмов ИИ [28]. Риск непреднамеренного нарушения патента снижается, поскольку эти торговые площадки тщательно документируют свои механизмы ИИ. Это связано с тем, что четкая реализация технологии позволяет избежать конфликтов с уже существующими патентами. Закон об ИИ также требует от поставщиков и пользователей систем ИИ проводить оценку рисков и внедрять системы управления рисками[4]. В рамках более широкого плана управления рисками торговые площадки должны создать процессы для выявления возможных нарушений патентов. Торговые площадки ИИ могут предотвратить судебные иски и гарантировать соблюдение национального и международного патентного законодательства за счет проактивного управления этими рисками.
Закон об ИИ может стимулировать инновации и препятствовать хищнической патентной практике путем установления четких руководящих принципов и ожиданий. Благодаря нормативной базе, защищающей как свои, так и чужие инновации, рынки, использующие технологии ИИ, смогут сосредоточиться на создании новых решений, которые с меньшей вероятностью будут нарушать существующие патенты. Закон об ИИ также подчеркивает важность координации использования технологий ИИ с правами интеллектуальной собственности[5]. Для достижения такого соответствия рынки, использующие ИИ, должны интегрировать инструменты управления ИС в дополнение к соблюдению действующих норм ИС. Вероятность нарушения патентных прав может быть снижена благодаря использованию инструментов на основе ИИ, которые могут выявить возможное дублирование патентов до выпуска новых технологий. Торговые площадки должны внедрять тщательные программы по соблюдению требований ИИ, чтобы гарантировать соответствие нормативным актам об ИИ [24]. В качестве примера таких программ можно привести регулярные патентные аудиты, патентные тренинги для разработчиков и системы, позволяющие периодически пересматривать и обновлять протоколы соответствия по мере изменения законодательства и технологий. Торговые площадки могут проактивно выявлять и снижать возможные риски нарушения патентов, используя технологии искусственного интеллекта для управления и мониторинга прав интеллектуальной собственности. Прежде чем новые технологии будут выпущены или представлены на рынке, эти инструменты ИИ помогут проверить их на соответствие уже выданным патентам. В заключение следует отметить, что Закон об ИИ открывает перед торговыми площадками, использующими ИИ, как возможности, так и проблемы, связанные с нарушением патентов [29]. Рынки могут успешно справиться с этими проблемами и зарекомендовать себя как лидеры в ответственном внедрении ИИ, уделяя особое внимание соблюдению требований, повышению прозрачности и использованию инструментов управления ИС на основе ИИ. Закон об ИИ выступает в качестве как нормативной базы, так и ускорителя инноваций в экосистеме цифровых торговых площадок.
Правовые прецеденты в области патентования ИИ и электронными рынками коммерции
Правовые прецеденты, связанные с патентованием ИИ и электронными рынками, многогранны и развиваются столь же стремительно, как и распространение интеллектуальных систем в промышленности и обществе. В центре дебатов о патентовании ИИ находится вопрос о том, может ли система искусственного интеллекта быть признана изобретателем. Исторически патенты выдавались только людям, но появление автономных систем ИИ, способных изобретать новые вещи, оказывает все большее давление на эту устоявшуюся традицию.
Одним из наиболее громких дел[6], связанных с этим вопросом, является дело DABUS (ИИ), разработанного доктором Стивеном Талером. DABUS был указан в качестве изобретателя в нескольких патентных заявках по всему миру, проверяя границы существующих рамок ИС. В Великобритании Ведомство интеллектуальной собственности и суды низшей инстанции вплоть до Апелляционного суда отказались предоставить статус изобретателя DABUS, поскольку действующее законодательство Великобритании признает изобретателями только людей. Аналогичным образом, Европейское патентное ведомство (ЕПВ)[7] утверждало, что изобретательские права, согласно Европейской патентной конвенции, принадлежат исключительно людям. В США United States Patent and Trademark Office (USPTO) и Окружной суд Восточного округа Вирджинии отклонили просьбу Талера на том основании, что «физические лица» – юридическое определение изобретателей по Патентному закону – являются физическими лицами[8]. Австралия поначалу шла вразрез с тенденцией: федеральный судья на короткое время признал ИИ изобретателем до того, как это решение было отменено в апелляции.
Таким образом, указанные выше дела показали, что действующее законодательство ограничивает изобретательскую деятельность людьми. Судебный процесс по делу DABUS вызвал широкое обсуждение адекватности систем интеллектуальной собственности для изобретений, созданных ИИ, и некоторые юрисдикции приступили к рассмотрению своих законодательных рамок с целью их последующего реформирования. Помимо вопроса об авторстве, суды также начали рассматривать вопрос о том, могут ли изобретения, полностью или в значительной степени разработанные алгоритмами, отвечать основным критериям патентоспособности, таким как новизна и изобретательский уровень. Консультации и обзоры политики, в том числе со стороны Ведомства по патентам и товарным знакам США, продолжаются и указывают на дальнейшее развитие этой области права. Наряду с этими дилеммами в области права ИС, цифровые рынки стали еще одним основным «полем битвы» для вопросов ИИ и права, в частности антимонопольного законодательства и рыночной власти платформ. Такие гиганты цифровой индустрии, как Amazon, Google и Facebook, все активнее используют инструменты ИИ для поисковой оптимизации, ценообразования, рекламы и управления платформами. Передовые судебные дела начали расширять границы юридической ответственности за результаты этих автоматизированных решений. В 2020 году Министерство юстиции США подало иск против Google[9] в связи с монопольной практикой в секторе поиска и поисковой рекламы. В основе этого дела лежит проверка алгоритмов ИИ Google, автоматизация которых, возможно, помогла компании закрепить свое господство. Это дело может создать важные прецеденты в отношении того, как превосходство, созданное искусственным интеллектом, может быть приравнено к злоупотреблению доминирующим положением с точки зрения антимонопольного законодательства. Иск Федеральной торговой комиссии (ФТК) против Amazon[10], поданный в 2023 году, также касается сложностей рынков, управляемых искусственным интеллектом. Жалоба ФТК обвиняет Amazon в использовании алгоритмов, в том числе программы ценообразования «Проект Несси», для фиксации цен и сохранения доминирующего положения, поднимая новый правовой вопрос о том, могут ли сложные алгоритмы приводить к антиконкурентным, квазиколлапсирующим результатам независимо от явного намерения человека. Ожидается, что это решение определит дальнейшее отношение к так называемому «робоколлапсу» и алгоритмической рыночной власти. Кроме того, такие решения, как дело USPTO против Booking.com B.V.[11], стали руководством к действию по обеспечению прав интеллектуальной собственности на нематериальные активы, многие из которых обязательно характеризуются потребительскими интерфейсами и бизнес-моделями, управляемыми искусственным интеллектом. Хотя в этом деле речь шла о товарных знаках, его последствия глубоко проникают в то, как ИИ повышает ценность цифровых технологий.
По мере того, как эти битвы разворачиваются в зале суда, на первый план выходят новые и более сложные вопросы. Законодатели и судьи все чаще сталкиваются с вопросами участия независимых агентов ИИ в разработке или внедрении антиконкурентной практики, распределения ответственности в случаях, когда модели машинного обучения создают исключающие или сговорные действия без руководства со стороны человека, а также необходимости прозрачности и объяснимости систем ИИ, которые влияют на потребителей и конкурентов [23]. В перспективе возникает фундаментальный вопрос о том, могут или должны ли произведения, созданные ИИ, – от программного обеспечения и произведений искусства до изобретений – подлежать правовой охране, и если да, то как правильно распределять права в случае отсутствия или косвенного вклада человека. Во всем мире подходы начинают расходиться и сближаться в значительной степени. В качестве примера можно привести Закон Европейского союза о цифровых рынках (DMA)[12] и Закон о цифровых услугах (DSA)[13], которые непосредственно касаются необходимости объяснения, прозрачности и справедливости на цифровых рынках и являются полезными образцами для глобального регулирования.
Законодательство о патентовании ИИ и цифровых рынках развивается под давлением текущих и предстоящих дел, таких как дело DABUS, антимонопольные разбирательства Amazon и Google, а также знаковые постановления об ответственности платформ и правах ИС. По мере того, как технология ИИ все больше становится частью инноваций и коммерции, суды и регулирующие органы осваивают новую почву, а знаковые решения, которые еще находятся в процессе принятия, будут определять правовые основы эры ИИ.
Заключение
Быстрое внедрение технологий ИИ на онлайн-площадках – это смена парадигмы, которая меняет профиль законодательства об интеллектуальной собственности, в частности о нарушении патентов. Хотя ИИ обеспечивает большую эффективность, масштабируемость и оперативность управления рынком – потенциально автоматизируя все: от выбора товара и персонализированных рекомендаций до динамического ценообразования и управления политикой платформы, – существуют и обратные риски. С другой стороны, те же способности создают проблемы с точки зрения мониторинга, поиска и приписывания нарушений патентов, особенно когда действия тысяч или миллионов поставщиков направляются через обычно непроницаемые алгоритмы. Нарушение прав на патенты на современных онлайн-рынках часто происходит в темпах и масштабах, превосходящих возможности традиционного мониторинга или правоприменительной деятельности. Применение инструментов на основе ИИ, предназначенных для выявления потенциально нарушающих листингов, несомненно, повысило показатели обнаружения, но при этом появились и новые риски: алгоритмическая предвзятость, угроза чрезмерного усиления контроля, ведущего к неправомерному удалению листингов, и проблема модификации систем в ответ на меняющиеся юридические интерпретации косвенной и контрибуционной ответственности. Более того, автономный характер некоторых процессов ИИ поднимает вопросы о намерениях, ответственности и границах осведомленности или «преднамеренности» нарушения – понятиях, занимающих центральное место в патентном праве, но трудно применимых там, где человеческое суждение заменяется или дополняется машинным обучением. Законодательная и судебная правовая база постепенно набирает обороты. Существует потребность в простых законодательных рекомендациях и судебном толковании для решения вопросов, характерных для ИИ, например, является ли использование определенных алгоритмов операторами рынка «активными действиями», которые могут привести к косвенной ответственности за нарушение патента. Все более широкое использование ИИ также осложняет трансграничное правоприменение, поскольку онлайн-торговля носит международный характер, а патентные права по-прежнему ограничены территориально. Кроме того, различные конструкции вторичной или контрибуционной ответственности в разных юрисдикциях могут создавать неопределенность и повышать операционные риски для владельцев глобальных торговых площадок. Создание эффективной и справедливой системы защиты патентов на рынках, управляемых искусственным интеллектом, в будущем потребует многомерного подхода. Торговые площадки должны инвестировать не только в более совершенные технологии обнаружения, но и в человеческую модерацию, открытые каналы связи с правообладателями, а также простые и недорогие, справедливые и эффективные механизмы разрешения споров. Регулирующие органы должны будут найти баланс между стимулированием инноваций и защитой прав изобретателей без чрезмерного регулирования, которое подавляет технический прогресс или вредит процветающему сообществу малых и средних онлайн-торговцев.
Этические соображения, такие как риск ложных срабатываний и риск непропорционального воздействия автоматизированных систем на определенных пользователей или бизнес-модели, также должны быть в центре внимания любого технологического и нормативного решения. Заблаговременное взаимодействие с заинтересованными сторонами – операторами платформ, поставщиками технологий, держателями патентов, политиками и международными организациями – будет иметь большое значение для стандартизации стандартов и согласования правоприменения в разных странах. Одним словом, пересечение искусственного интеллекта и патентного права в электронной коммерции – это место напряженности и развития. В этой области необходимо тщательно взвешивать правовые, технологические и этические соображения. Благодаря постоянным технологическим инновациям, юридической изобретательности и сотрудничеству между отраслями удастся добиться как надежной защиты изобретателей, так и здоровой, надежной среды онлайн-торговли. Нахождение такого баланса определит будущее контроля за интеллектуальной собственностью в контексте торговли в интернете с помощью систем искусственного интеллекта.
Чтобы разрешить сложную взаимосвязь между патентными системами и алгоритмами искусственного интеллекта на онлайн-площадках, необходимо сотрудничество всех заинтересованных сторон. Торговые площадки должны иметь специальную политику, направленную на рассмотрение претензий, связанных с нарушением патентов, обеспечивать связь с обвиняемыми продавцами и уважать их право на апелляцию. Публикация анонимных статистических данных о действиях по удалению патентов добавляет еще одну меру доверия и процессуальной справедливости в этот процесс. В этой быстро меняющейся атмосфере не менее важно образование. Торговые площадки должны вкладывать средства в обучение персонала, продавцов и потребителей правам интеллектуальной собственности, возможностям и ограничениям технологий обнаружения ИИ, а также требованиям к соблюдению законодательства. Информированные участники с гораздо большей вероятностью будут внимательны и соблюдать патентное право, снижая при этом вероятность случайных нарушений.
Учитывая глобальный охват большинства онлайн-рынков, содействие гармонизации трансграничного законодательства имеет решающее значение. Согласование патентного законодательства и систем правоприменения с международными организациями и правительствами гарантирует устранение юрисдикционных различий, которые могут подорвать эффективную охрану в Интернете. Обеспечение надежных и эффективных процессов патентной экспертизы также имеет решающее значение. Поощрение тщательной патентной экспертизы в патентных ведомствах может помочь снизить количество выдаваемых слишком широких или двусмысленных патентов, которые операторам рынка и системам искусственного интеллекта особенно трудно читать и применять в равной степени. Однако при этом усилия по защите ИС не должны идти в ущерб законным инновациям и конкуренции. Достижение надлежащего баланса требует тонких решений – таких, как постепенное наказание за нарушения, коррективное обучение при непреднамеренном нарушении и свободный доступ к альтернативным способам разрешения споров, – которые стимулируют соблюдение правил, не подавляя предпринимательские инновации.
