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谷歌接二連三申請(qǐng)AI專(zhuān)利,Pytorch該不該想想侵權(quán)的事兒? | reddit熱帖

本文作者: 我在思考中 2021-10-28 10:32
導(dǎo)語(yǔ):“未開(kāi)刃的刀”有沒(méi)有危險(xiǎn)?
谷歌接二連三申請(qǐng)AI專(zhuān)利,Pytorch該不該想想侵權(quán)的事兒? | reddit熱帖
“常識(shí)性”技術(shù)被授予專(zhuān)利,是為技術(shù)撐起了“保護(hù)傘”,還是在安放“定時(shí)炸彈”。
作者 | 王曄
編輯 | 青暮

近日reddit上一篇帖子再次引發(fā)了圈內(nèi)熱議,當(dāng)BN和dropout被谷歌申請(qǐng)了專(zhuān)利時(shí),像Facebook這樣的公司如何確保Pytorch不侵權(quán)?很人認(rèn)為對(duì)此沒(méi)有必要擔(dān)心,這只是谷歌的“防御”專(zhuān)利,但事實(shí)就是如此嗎?

谷歌接二連三申請(qǐng)AI專(zhuān)利,Pytorch該不該想想侵權(quán)的事兒? | reddit熱帖

相關(guān)鏈接:https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/qg4750/d_how_can_companies_like_facebook_use_pytorch_for/

近年來(lái),人工智能、深度學(xué)習(xí)方面取得了巨大進(jìn)展。這些技術(shù)可以極大地提升對(duì)圖像、視頻、語(yǔ)音、分子、測(cè)量等進(jìn)行計(jì)算處理的準(zhǔn)確性和易用性。

特別是開(kāi)源深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的出現(xiàn),如Tensorflow、PyTorch和DeepChem,使新手也能使用GPU硬件建立相當(dāng)復(fù)雜的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這些工具的出現(xiàn)使谷歌僅用了幾個(gè)月就將其翻譯系統(tǒng)換成了神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)。神經(jīng)系統(tǒng)的實(shí)施極大地提高了翻譯的準(zhǔn)確性,不僅如此,新的谷歌翻譯很可能比原來(lái)的翻譯更容易構(gòu)建。

像Tensorflow這樣的工具已經(jīng)使簡(jiǎn)單的神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)的構(gòu)建成為計(jì)算機(jī)科學(xué)課的家庭作業(yè)練習(xí)。

當(dāng)開(kāi)源學(xué)習(xí)工具允許構(gòu)建以前需要花費(fèi)數(shù)年時(shí)間才能構(gòu)建的系統(tǒng)時(shí),這對(duì)專(zhuān)利來(lái)講意味著什么?

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)擴(kuò)展到軟件生態(tài)系統(tǒng)的各個(gè)部分,這個(gè)問(wèn)題變得越來(lái)越重要。一旦算法系統(tǒng)能夠以最小的努力學(xué)會(huì)復(fù)制復(fù)雜的手動(dòng)調(diào)整的軟件包,軟件發(fā)明的創(chuàng)新性標(biāo)準(zhǔn)將需要進(jìn)行大幅調(diào)整。像“將學(xué)習(xí)算法X用于應(yīng)用Y或系統(tǒng)Z”這樣的專(zhuān)利不應(yīng)該被授予,因?yàn)檫@些已經(jīng)成為了從業(yè)者的常識(shí)。

受過(guò)6個(gè)月人工智能培訓(xùn)的學(xué)生可以很容易地創(chuàng)建這些專(zhuān)利所涵蓋的系統(tǒng)原型,而且往往使用的是谷歌自己創(chuàng)建的工具。

但是,這種專(zhuān)利已經(jīng)被廣泛授予了。

谷歌,盡管它對(duì)開(kāi)源軟件持強(qiáng)烈態(tài)度,但卻申請(qǐng)了大量的類(lèi)似專(zhuān)利。

早在19年6月25日,谷歌的 Dropout 專(zhuān)利生效,有效期 15 年。Dropout是在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí),普遍會(huì)用到的方法,也是調(diào)參的一種手段,可以有效防止過(guò)擬合。

雖然谷歌目前沒(méi)有執(zhí)行這些專(zhuān)利,但如果谷歌面臨財(cái)務(wù)危機(jī),那會(huì)發(fā)生什么呢?

PyTorch是什么?

PyTorch是由Torch7團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的以Python優(yōu)先的深度學(xué)習(xí)框架。它的前身是Torch,其底層和Torch框架一樣,但是使用Python重新寫(xiě)了很多內(nèi)容,不僅更加靈活,支持動(dòng)態(tài)圖,而且提供了Python接口。不僅能夠?qū)崿F(xiàn)強(qiáng)大的GPU加速,同時(shí)還支持動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

”真是荒謬“VS”沒(méi)啥好擔(dān)心的“

谷歌為BN和Dropout這一普遍且通用的方法申請(qǐng)專(zhuān)利,到底是出于什么樣的目的?會(huì)存在什么樣的風(fēng)險(xiǎn)?像Facebook這樣的公司有必要擔(dān)心Pytorch侵權(quán)嗎?怎樣才能“不造成威脅也不受威脅”呢?

reddit 上針對(duì)此事進(jìn)行了熱烈的討論:

有的人認(rèn)為這是非?;闹嚨模踔劣腥苏J(rèn)為凡是關(guān)于軟件專(zhuān)利的一切都是荒謬的。

谷歌接二連三申請(qǐng)AI專(zhuān)利,Pytorch該不該想想侵權(quán)的事兒? | reddit熱帖

還有人認(rèn)為這只是谷歌的針對(duì)“專(zhuān)利巨頭”而做的,像Facebook這樣的公司根本不會(huì)擔(dān)心。

谷歌接二連三申請(qǐng)AI專(zhuān)利,Pytorch該不該想想侵權(quán)的事兒? | reddit熱帖

有人認(rèn)為這種專(zhuān)利名不副實(shí)。認(rèn)為樓主混淆了一些事情:獲得專(zhuān)利的不是TensorFlow的具體實(shí)現(xiàn),而是實(shí)際算法。所以TensorFlow的許可并不重要,Pytorch有自己的實(shí)現(xiàn)辦法,不存在侵權(quán)問(wèn)題。其次,專(zhuān)利并沒(méi)有被執(zhí)行。雖然谷歌擁有專(zhuān)利,但似乎更多的是為了確保其他人不會(huì)申請(qǐng)專(zhuān)利并試圖限制其使用。另外,如果谷歌試圖執(zhí)行這些專(zhuān)利,在法庭上是否能站得住腳還是一個(gè)問(wèn)題。

谷歌接二連三申請(qǐng)AI專(zhuān)利,Pytorch該不該想想侵權(quán)的事兒? | reddit熱帖

還有人表達(dá)了自己的期望:如果有某種像專(zhuān)利一樣的法律,但能保證"我不能實(shí)施這項(xiàng)專(zhuān)利,但它仍然算作先前的工作,所以專(zhuān)利巨頭再次申請(qǐng)專(zhuān)利",那就更好了。這樣一來(lái),公司可以申請(qǐng)專(zhuān)利,以保護(hù)自己不受專(zhuān)利巨頭的侵害,也不用擔(dān)心會(huì)因此起訴他人。

并且還表示 "他們不能在沒(méi)有公關(guān)風(fēng)暴的情況下實(shí)施專(zhuān)利 "是可以的,但如果能保證他們永遠(yuǎn)不會(huì)這樣做就更好了。

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Apache license中專(zhuān)利許可內(nèi)容是這樣的:

Subject to the terms and conditions of this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable (except as stated in this section) patent license to make, have made, use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work, where such license applies only to those patent claims licensable by such Contributor that are necessarily infringed by their Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s) with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You institute patent litigation against any entity (including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct or contributory patent infringement, then any patent licenses granted to You under this License for that Work shall terminate as of the date such litigation is filed.

(根據(jù)本許可證的條例和條件, 每位貢獻(xiàn)者特此授予您永久、全球、非排他性、免收費(fèi)、免版稅、不可撤銷(xiāo)(本節(jié)中注解除外)專(zhuān)利許可,以制作、使用、出售、銷(xiāo)售、進(jìn)口和以其他方式轉(zhuǎn)讓作品,其中此類(lèi)許可僅適用于此類(lèi)貢獻(xiàn)者許可的專(zhuān)利主張,這些專(zhuān)利主張必然受到其貢獻(xiàn)單獨(dú)或其貢獻(xiàn)組合的侵犯提交此類(lèi)貢獻(xiàn)的工作。如果您對(duì)任何實(shí)體提起專(zhuān)利訴訟(包括訴訟中的交叉索賠或反訴),聲稱(chēng)作品或作品中包含的貢獻(xiàn)構(gòu)成直接或貢獻(xiàn)專(zhuān)利侵權(quán),則根據(jù)本作品許可證授予您的任何專(zhuān)利許可應(yīng)自提交該作品之日起終止。)

相關(guān)鏈接:https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html

因此有人提出:如果你要使用TensorFlow中的dropout,那么谷歌可以授予你任何必要的專(zhuān)利許可。換句話(huà)說(shuō),Apache license不僅授予了版權(quán)所控制的權(quán)利,還授予了額外的權(quán)利,包括專(zhuān)利權(quán)。你根本不可能編寫(xiě)出不侵犯大量專(zhuān)利的軟件,所以你必須賭一下,不管是侵犯了什么專(zhuān)利,要么無(wú)法執(zhí)行,要么專(zhuān)利持有人會(huì)拒絕執(zhí)行。谷歌在這方面有非常好的記錄,所以這些特定的專(zhuān)利可能是最不需要擔(dān)心的。

歐萊雅首席數(shù)據(jù)科學(xué)家 Louis Hénault 曾在推特上寫(xiě)道:認(rèn)真的@GoogleAI?。

一位律師也曾講:即使專(zhuān)利被授予,只要谷歌不起訴你,你仍然可以使用它。谷歌可能會(huì)等到你的公司長(zhǎng)大后再回來(lái)起訴你,這可能會(huì)讓你或你的機(jī)構(gòu)承擔(dān)責(zé)任和后果。

谷歌負(fù)責(zé)人Jeff Dean曾表示過(guò)開(kāi)發(fā)者并不需要為此擔(dān)心,Google并不打算靠專(zhuān)利牟利,但考慮到當(dāng)前的市場(chǎng)環(huán)境,Google選擇了先申請(qǐng)專(zhuān)利,防止可能的碰瓷或不必要的麻煩。

這種類(lèi)似于“加減法”的專(zhuān)利雖還未產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性的影響,但是否應(yīng)該被授予?其他公司又該如何確保自己不會(huì)面臨訴訟糾紛?對(duì)此,大家怎么看呢?

參考資料:

https://rbharath.github.io/software-patents-are-obsolete-in-the-age-of-ai/

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