AI 能獨立搞發明嗎？從 DABUS 專利屢遭駁回看機器創新的邊界

如果某天 AI 算出一套精妙的圖紙，它能像人類工程師一樣擁有自己的專利嗎？

過去幾年裡，發明家 Stephen Thaler 帶著他研發的神經網路系統 DABUS，在世界各地的專利局四處碰壁。他堅稱這兩項發明——一個利用分形表面方便堆疊和傳熱的食品包裝盒，以及一盞利用分形脈衝吸引注意力的警示燈——完全由 DABUS 自主搞定，並在申請表上將這個 AI 系統列為「唯一發明人」。

然而，幾乎所有司法管轄區的專利局都駁回了申請。理由很直接：在現行法律框架下，專利發明人必須是自然人。

拆開黑盒：AI 離自主發明到底有多遠

法律歸法律，在技術上，DABUS 真的獨立發明了東西嗎？深入這套系統的運作流程，就會發現所謂「機器自主發明」立不住腳，主要卡在三道坎上。

第一道坎是問題建模。像 DABUS 這樣的系統，根本無法憑空定義問題。它的創造過程，全靠人類程式設計師投餵基礎原子概念。在這起案例裡，Thaler 親自給系統輸入了「容器」「表面」「分形」等幾個關鍵詞。至於為什麼要把分形引入包裝盒，很可能是人類受到了分形天線、分形散熱器此前成功的啟發。沒有人類前期的搭臺，機器根本邁不出第一步。

第二道坎是篩選過程中的「人工導師」。DABUS 在組合概念時會產生大量無用垃圾，這時需要人類扮演導師角色。Thaler 本人也承認，那個分形容器很大程度上是在導師的獎勵訊號下才成型的。人類看到有價值的火花就鼓勵系統繼續深入，看到死衚衕就立刻掐斷。換句話說，最有技術含量的價值判斷，全被人類悄悄做完了。

第三道坎更現實，機器吐出來的東西根本不是現成方案。DABUS 輸出的只是一張概念圖或極其彆扭的「混雜語言」，比如一段關於「分形瓶中盛放食品飲料、增大表面積、加快熱傳遞」的散碎片語。這種天書必須由長期和機器磨合的人類專家去腦補、解讀和落地。

說白了，從搭考場、劃重點到批改試卷，全由人類包辦，DABUS 只負責在規定範圍內做了排列組合。把它叫作發明人，未免太高估它了。

為什麼重要

這一爭論給所有想用 AI 降本增效的團隊提了個醒：現階段把生成式工具當成「合作者」可以，但別指望甩手讓它當頂梁柱。

我們認為，將 AI 定位為工具，不僅符合當前的技術現狀，更是保護創新者的務實選擇。如果法律真把發明人身份放給演算法，最先獲益的一定不是技術本身，而是能夠濫用算力批次生成垃圾專利的海量投機者，那會對整個智慧財產權審查體系造成毀滅性打擊。

對開發者和企業而言，眼下更聰明的做法不是去爭論機器能不能署名，而是看清人類在創新鏈路上的真正壁壘。無論大模型還是神經網路，它們能加速搜尋和聯想，但定義真正有價值的問題、在無數平庸解中挑出閃光點，以及把粗糙概念打磨成可用產品，這三件事的決定權依然在人類手裡。