来源：上海市法学会 东方法学
发布日期：2026年04月08日
人工智能的技术特征导致相关发明专利的侵权行为往往具备多主体、多步骤的特征。在全面覆盖原则的约束下，对实施部分技术步骤的主体进行追责面临制度性障碍。过往的共同侵权、“控制或指挥”以及间接侵权等专利分离式侵权规则均面临规则正当性的诘责以及人工智能环境下适用的困难。考虑到专利侵权与一般侵权的共性，将因果关系引入分离式侵权的分析不仅具备正当性，且有助于明确全面覆盖原则的规范目的以及界定该原则在人工智能场景下的具体内涵。在具体的规则适用上，“不可替代的实质性作用”规则可以作为判断依据，通过对应用环节中技术控制力的分析和对主观过错的客观化判断，实现追究实际侵权人侵权责任的目的。
当前的人工智能综合人工神经网络、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、深度学习等技术，从传统意义上的研发辅助设备转变为人类通过简单操作、较少干预进行研发工作的“半研发主体”身份。在部分研究领域，人工智能甚至可以摆脱人类的操控实现自主性研究。人工智能的这一特性构成了其与传统技术手段的根本区别，更是对专利法等相关既有法律规范的重大挑战。人工智能以既有技术方案为基础进行训练和语料库建立，使其即使在弱人工操作甚至无人工操作环境下生成技术方案。相关技术方案可能对既有专有权构成字面侵权或者等同侵权。人工智能作为一项综合技术和产业形态，其所涉及的技术构成和供应公司众多。当人工智能生成的技术方案侵犯既有专利权时，以何种规则对人工智能背后的硬件供应商、云服务提供商和算法开发公司等主体进行责任追究成为当前的重大问题。
一、问题的提出
（一）
人工智能生成技术方案的侵权可能
随着硬件的进步、算法的优化、大数据的应用及模型架构的创新，人工智能计算能力的强度和使用场景的广度都较之过往获得了长足的进步。在专利开发的语境下，人工智能不仅可以作为专利法保护的研究成果，还可以作为技术手段进行辅助研发工作。使用人工智能开展技术方案的研究与开发并非罕事。早在20世纪90年代的美国，人工神经网络为基础的人工智能Creativity Machine即被作为研发工具用于专利技术方案的生成。联结主义进路下，人工智能以人类大脑运作的生理学机制为观察对象，将生物学结构进行数学抽象，再用非生物的技术手段进行工程学建构。人工神经元之间的联结方式和神经元网络的学习规则决定了人工智能具备自主解决问题的能力以及伴随指令输入的变化而自我调节的功能。在此设计思路下的人工智能的计算水平与训练数据库的规模与质量、拓扑学结构和训练程序的设计合理性等因素呈正相关。当前人工智能模型动辄以上千亿量级的数据为其进行科学研究和方案撰写提供支持。此外，当前市场上存在训练速度、生成速度、生成内容规模、训练稳定性等性能特征各不相同的训练算法，为不同任务需求提供模型供给。Transformer架构不仅有助于人工智能对既有技术方案的学习和后续技术方案的输出，并且其还可以结合语音识别技术一同提升人工智能对于用户需求的理解，提高人工智能的人机交互性。从当前的技术构成来看，人工智能完全具备利用既有的技术方案进行训练和语料收集，通过对自然规律进行表征与转化，帮助甚至独立形成具体的技术方案的可能性。
在数据输入和算法学习阶段，人工智能的训练过程可能为追求某种功能性的目的而未经许可实施了受保护的方法专利中所有的技术步骤，涉嫌专利方法的侵权。在资源整合和方案生成阶段，人工智能也可能利用自然语言处理框架进行同义替换、语序变动等无创新性的文字游戏。通过对数据库中的海量专利文书进行深度学习，人工智能对特定专利文书内容进行数据和语词的重组和替换，不仅不具备突出的实质性特征和显著进步，而且可能构成对专利权的侵害。
（二）
人工智能发明专利侵权的认定困境
根据《专利侵权纠纷司法解释（一）》第7条之规定，我国关于专利侵权的判断采取全面覆盖原则。全面覆盖原则要求被控侵权技术方案中包含了既有专利权的权利要求所记载的全部技术特征。该原则暗含了专利侵权需要由单一主体完成专利权保护的技术方案的全部技术特征。所谓的“单一主体”并非仅指一个单位或者自然人，若是其主客观要件符合共同侵权的群体亦符合单一主体的要求。在具体判断时，将被控侵权主体所实施或使用的技术方案与既有专利权的技术方案进行对比，并将非该主体所实施或使用的技术内容予以排除。
人工智能作为一项技术综合体，其背后所涉及的具体技术门类众多。在成熟的产业布局下，人工智能从研发到投入市场再到后续运营所涉及的诸多项目必然是力求通过产业的分工与合作、精细化生产实现比较优势。此外，在人工智能实际运用于辅助研发和材料撰写时，人工智能根据使用者的指令进行数据处理和文字生成工作。这使得人工智能的使用者亦可利用其实施侵权行为。所以，无论是在技术组合环节还是在实际应用环节，人工智能作为系统工程，是多元主体共同实施作用的结果。人工智能对于发明专利的侵害完全可能由某一主体实施了部分的技术步骤、再由其他主体实施余下的技术步骤。虽然就最终结果而言，各主体的技术步骤均是不可或缺的必要条件，但每一主体均未完整实施全部的技术步骤。
那么可否以共同侵权为通路，将人工智能的制造商、运营商以及使用者的共同行为视为共同加害行为，以满足单一主体规则的要求。我国民法关于共同侵权的认定存在不同的学术观点。早期学界曾存在主张仅凭行为关联性即可认定共同侵权的学术观点，但这一学说可能导致连带责任的滥用，随着研究的深入，这一观点逐渐销声匿迹。有观点认为民法典第1168条所指称的“共同”须以共同故意为意，即“明知且意欲协力导致损害结果的发生”。具言之，数行为人在侵权行为发生的过程中、主观的认识因素上，要互相意识到彼此的存在、在意志因素上要有共同的目标追求，在客观上彼此为达成共同目标而各自承担了一定数量的、互相之间有具备一定关联的行为部分。在人工智能侵犯发明专利的场景下，虽然制造商、运营商、使用者之间存在分工协作关系，但是各个主体之间并不存在意思联络，而只是各行为客观上存在一定的关联度，不能以共同故意构成责任共同体的道德基础。另有观点认为，除了最为典型的共同故意之外，共同过失以及过失与故意相结合的场景亦可构成共同侵权。其逻辑在于共同过失导致损害结果的发生，系共同注意义务违反的结果，在某个因果关系的结合点上，数人共同引发了风险，同时均未避免可以避免的风险的实现。所以共同过失构成共同侵权行为需要以各行为人具有共同的可预见及可避免的内容为前提。但在人工智能侵权方法发明专利的场景下，各主体负担的注意义务的具体内容并不相同，而无法通过此路径化解单一主体规则与专利权保护的矛盾。
二、人工智能背景下传统分离式侵权认定规则之否定
人工智能背景下，多主体参与、多步骤地进行专利侵权难以满足全面覆盖原则的要求。专利侵权呈现多主体、多步骤特点并非人工智能场景所特有。云计算等新兴技术亦具备网络化、分散性等特点，所以其专利侵权行为也具备分离化的特点。美国司法较早关注到了分离式侵权的问题，并在司法实践中对于该问题的认定标准进行了明确并不断予以更新。相关的法学理论和司法实践对于人工智能生产发明专利侵权的判断规则亦可供借鉴。
（一）
直接侵权规则认定人工智能专利分离式侵权
1.以直接侵权为基础的侵权认定规则
以直接侵权规则对专利分离式侵权进行判定，其思路往往是通过考察主体间的社会关系而将侵犯专利权的技术步骤归咎于多主体中的关系主导者。究其本质而言，直接侵权规则进行专利分离式侵权的认定是一种替代责任的适用，多主体关系中的具有优势地位的主体需要对其没有实施的侵权步骤承担法律责任。
在美国司法实践早期，Crowell v. Baker Oil Tools.案通过是否存在“代理”（Agency）关系判断多个主体情况下共同侵权的成立，后续的Faroudja Laboratories v. Dwin Electronics. 案中将互相协作、共同完成等“某些联系”（Some Connection）作为认定“共同侵权”的依据。但此二标准或既可能因其形式化倾向诱发责任主体的规避行为，抑或因为主体间关系内容过窄而导致在判别时存在适用困难。
在BMC Res.，Inc. v. Paymentech.案中，美国联邦巡回法庭提出了“控制或指挥”（Director Control）规则解决分离式侵权的问题。BMC公司主张Paymentech公司“参与并积极促成消费者、金融机构、借记卡网络实现专利的技术效果”而需要承担直接侵权责任。美国联邦巡回法庭点明若非多主体之间存在控制或指挥关系，否则多主体的协同行为不构成直接侵权。本案中Paymentech公司通过借记网络提供数据等行为并不形成控制或指挥地位。
在随后的Muniauction，Inc. v. Thomson Corporation.案中，“控制或指挥”规则的适用被进一步细化。在专利被多主体、多步骤分离实施的情况下，特定主体因为其对技术实施步骤具有控制或指挥地位而构成直接侵权，上述控制或指挥的程度需要达到各步骤可归因于该主体的程度。主导者对于实施专利诸多步骤的指导与控制使得其在本质上与典型的单一主体实施专利技术方案中的全部步骤无异，以至于可以说是该主体实施了技术方案的全部步骤。除了经典的委托代理关系外，控制或指挥地位的形成还包括在供应、分包等场合订立含有行为限制内容的合同条款敦使第三方进行具体技术步骤的情形。
在Akamai Techs，Inc. v. Limelight Networks，Inc.案件（后简称为Akamai案）中，美国联邦巡回上诉法院确立了新的认定标准。在Akamai V案中，联邦巡回上诉法院扩大了根据美直接侵权的关系标准，将重心置于所有被控侵权的方法步骤是否可以归因于（attributeto）单个实体。“如若被指控侵权人以实施专利方法的一个或多个步骤为条件参与一项活动或接受一项利益，并确定实施该行为的方式或时间，也可以认定为第271条（a）款意义上的直接侵权。”对于能否将专利侵权的各个步骤归因于特定主体则通过“设定使用场景”以及“确定该执行的方式或时间”的两步检验。在AkamaiV案中，“设定使用场景”表现为Limelight通过格式合同设置了客户意欲使用其所提供的内容传输服务时所必须执行的步骤，其中包括标记和提供内容。
2.直接侵权规则的适用困境
在自己责任的原则下，替代责任作为通过考察各主体间的社会关系来实现责任“拟制”的例外规则，其适用需要足够的法律原因。例外规则的正当性证成须同时满足双重要件：消极层面需论证该规则排斥弱式、非平等对待将引发结构性利益失衡，积极层面则应证明该规则符合法律体系的价值目标与逻辑体系。适用替代责任较为经典场景即雇主责任。虽然雇主承担替代责任的理论基础较为多元，但经典的“控制理论”“代理理论”等学说往往是将雇员与雇主之间的关系作为研究视角进行切入。以“控制理论”为例，雇主为雇员行为承担侵权责任的原因在于雇主与雇员之间的人身财产关系使得二者人格失衡、雇员的个人意志被削弱，以至于雇主可以对雇员的行为进行支配或者重大影响。从美国法上直接侵权判断规则的演变历程来看，构成责任转嫁情形的多主体间社会关系的要求呈逐渐放宽的态势，责任主体对非由本主体实施的技术步骤的影响力和控制力趋于减弱。由此，责任转嫁的社会与经济原因因此减弱，相应的侵权判断规则也丧失了适用的正当性基础。从权利保护现状来看，当前的判断规则难谓对专利权人和第三方的利益提供了全面保护，有待对判断标准进一步软化以增强其可操作性和灵活性，但是标准的软化又会使得责任追究的正当性基础遭遇质疑。综合来看，在替代责任基础上建立的直接侵权判断规则陷入了权利保护与责任前提正当性的两难之中。
在人工智能专利侵权场景下，学界多主张以“控制或指挥”规则来克服单一主体要求所带来的直接侵权认定难题。但是根据人工智能专利侵权的特点，以“控制或指挥”规则作为的判断根据存在适用困难。第一，“控制或指挥”规则会造成处罚范围的不当缩减。从人工智能的实际运行场景来看，用户可以通过运营平台进行对人工智能进行数据调动、场景模拟和文字生成，但其大概率不会实际查看页面底部的使用说明和用户条款。人工智能的开发者和运营者很可能与异地、随机的用户完全不具备任何外部社会或者合同关系，更不存在替代责任意义下对其的控制或指挥。由此用户的行为被完全排除在责任构成的讨论范围之外。但是如前所述，用户完全可能利用人工智能实施专利侵权。所以，单纯以外部关系作为判断的标准，造成责任范围过窄。第二，“控制或指挥”规则存在具体适用时的判断困难。通过主体间外部关系进行判断，往往会将最终的侵权责任定位在合同的连接处。而位于合同连接处的公司，虽具有较强的赔付能力和对技术内容有较为全面的把握，但其可能并非侵权结果发生的真实原因。晚近的“设定使用场景”和“确定该执行的方式或时间”的判断标准，亦存在前述问题。究其原因在于控制力认定的错位，即技术应用场合中真正的控制力并不依赖于代理、合同等外部关系，而是发生在系统内部的技术控制。
（二）
间接侵权规则认定专利分离式侵权
1.间接侵权为基础的侵权认定规则
在Akamai案的诉讼进程中，联邦巡回上诉法院曾试图通过间接侵权规则解决法律适用困境。法院认为，271条（b）款中的“infringement”与271条（a）款中的“infringes”并无必然联系，（b）款中的侵权可以不受单一主体的限制，其更为强调的是引诱行为是否导致了侵权行为的发生。“如果被告实施了受专利法保护技术方案的某些步骤，并教唆其他主体实施其余的技术步骤，或是唆使其他主体共同实施技术方案的全部步骤，则被控侵权者将对专利方法负引诱侵权的责任”。根据Akamai Ⅱ 案的 裁判结论，引诱侵权的构成要件可以被抽象总结为：“被控侵权人存在主观过错”“被告诱导执行专利中方法的步骤”以及“专利步骤实际执行”，且“专利步骤被最终实际执行”并不要求与传统直接侵权的表现形式相一致。专利引诱侵权的主观过错要件与引诱行为要件仍然可以进一步澄清。第一，引诱侵权人的主观过错具体表现为：在认识上，引诱者须明知其行为会导致专利方法的实施，并且这种实施会构成侵权；在意志上，诱导者须有促使他人实施侵权行为的特定意图。第二，引诱侵权的行为要件中“引诱”的概念相当宽泛，其并不要求引诱人对被引诱人具有“操控或指示”的能力，如果行为人“怂恿、鼓励”实施侵权行为，就可以认定为满足引诱侵权的行为要件。
针对帮助侵权，美国专利法271条（c）条明确其构成要件为：（1）提供、出售或进口专利物品的重要组件，或用于实施专利方法的材料或装置；（2）明知其是专门制造或专门应用于对专利的侵权使用；（3）被控侵权的产品不是具有常见非侵权用途的通用商品或物品。对于帮助侵权的主观要件，美国司法实践的认定标准从DSU Med. Corp. v. JMS Co.案中仅限于明知的直接故意，至Global-Tech Appliances，Inc. v. SEB，S.A案将过错范围扩大到间接故意。这一标准也被我国最高人民法院《关于审理侵犯专利权纠纷案件应用法律若干问题的解释（二）》第25条所吸收，成为我国帮助侵权主观要件的认定依据。对于帮助侵权的对象要件，Fromberg，Inc. v. Thornhill一案中明确了作为帮助侵权对象要件的产品应为专供商品，希望以此作为基础对行为人的主观过错进行推定。相关观点也被北京高院《专利侵权判定若干问题的意见》第108条的规范所采纳。
2.间接侵权规则的适用难题
Akamai Ⅱ 案所确立的引诱侵权规则虽然较之直接侵权规则有更大的规制范围，但也存在规则缺漏而不能直接适用。
第一，采用“独立说”将引诱侵权与直接侵权分离不仅与侵权法原理相悖，且与我国当前的规范体系冲突。虽然Akamai Ⅱ 案并未明言引诱侵权无需以直接侵权的成立为前提，但其判决思路在本质上已与“独立说”相差无几。单纯的引诱或者帮助行为本身并不在专利权的排他效力范围之内，以此追责将导致专利权保护范围的不当扩张。美国联邦最高法院也曾多次在判例中明确“没有直接侵权，就不会有间接侵权”的原理。Akamai Ⅱ 案的规则思路显然与间接侵权从属认定的原理相背离，这从本案后续被联邦最高法院以此为由将此案发回重审上可见一斑。联邦最高法院重申：以271条（b）款追究引诱他人专利侵权责任需要以271条（a）款的成立为前提。在我国规范语境中，最高人民法院《关于审理侵犯专利权纠纷案件应用法律若干问题的解释（二）》第21条之规定仍然将专利间接侵权指引向民事法上的共同侵权规则适用。在共同侵权理论中，间接侵权须以直接侵权的存在为前提，间接侵权人才承担连带责任。在更为实质的层面，专利法上的间接侵权责任强调的是他人不得未经许可从专利的核心市场中获得实质利益，引诱侵权显然无法脱离直接侵权在专利技术市场单独获利，所以其应当以直接侵权成立为前提。
第二，在主观要件与行为要件的限制下，引诱侵权规则仍然无法有效规制人工智能的分离式侵权。在行为要件方面，行为人进行技术系统调度、为其他提供产品、技术说明和辅助指导的行为，是否可以构成对他人的“怂恿、鼓励”仍然有待讨论。人工智能作为一项复杂的技术系统，提供产品、技术说明和辅助指导是技术互联、产业衔接的必要行为，如果仅根据这些行为认定侵权责任，会导致责任范围不合理扩大。如对引诱行为进行限缩解释，将其限制在引诱的核心语义范围内，则会使责任过分集中于多向用户发布说明和指令的运营主体。在主观要件方面，人工智能引诱侵权的证立不仅要求证明被控侵权人知晓发生专利侵权可能性，而且需要证明其意图。技术操作环境会遮蔽人工智能发生专利侵权时开发者、运用者和使用者的引诱意图，使得其主观过错难以被探析。
帮助侵权规则除了同引诱侵权规则一样面临主观意图的证明困难外，还在人工智能场景中存在责任范围过宽或者过窄的问题。如若根据传统理论将帮助侵权提供的产品限定为专用商品，则会使责任范围过小。在人工智能的技术条件下，各技术提供者和运营者所提供的人工神经网络、机器学习、云计算服务器等均为通用商品，既可以用于专利侵权，也可用于非侵权的场景。如若将帮助侵权提供产品的范围扩展至通用商品，虽然可以较好地将人工智能的设计、运营和使用过程涵盖其中，但会造成了责任范围过度扩张。当具有风险性的日常习惯被社会普遍接纳时，其损害后果究应追究个体责任抑或作为社会进步的必要成本，仍有待法理与公共政策的协同论证完成价值决断。所以，将帮助侵权的对象范围拓展至通用商品，显然需要对于规则的其他要件加以改造，否则将会挤压个人行为自由的空间。
综合来看，人工智能多主体分离式专利侵权判定无论是以直接侵权还是以间接侵权规则进行标准的设置，均面临规范正当性基础薄弱与场景适配度不足的双重质疑。在确保全面覆盖原则的制度目的可以实现、责任分配清楚合理的前提下，单一主体规则需要引入新的视角和规则进行理论调适。
三、因果关系视阈下专利分离式侵权判断规则的制度调适
以间接侵权规则的认定思路为启发，在侵权判断中引入因果关系有助于明确“谁是行为人”以及“行为人的特定行为（或状态）是否构成特定损害（或侵害）的原因”两个基本问题。因果关系作为责任归属的法律原因，既可以奠定责任承担的道德基础，也可充当分析工具明确责任的分配。
（一）
因果关系引入专利侵权判断的正当性
因果关系作为连接侵权行为与损害结果的要件，对人工智能专利侵权的判断具有重要作用。一则，因果关系可以明确责任主体的范围。虽然在哲学意义与法律意义上的因果关系有所区分，但是前者为认识后者提供了观察视角。例如，休谟认为因果关系作为一种概然推断，会随着例子的增加、积累，人类观念的可靠性也随着提高，最终实现了从概然性到证明的逐步进展。在人工智能场景中会存在难以追溯某个具体的问题环节、输入的错误指令的极端情形。人工智能不当考虑某种信息或者对信息赋予错误权重难以证明，所以人工智能致损的因果关系需要在概率性和相关性上进行理解。人工智能专利侵权可以通过技术原理分析和统计概率应用溯源至具体的某个或者数个环节，最终将责任范围锁定在相应环节的主体上。另则，因果关系可以发挥责任限制的功能。法律视角下的因果关系不仅需要完成对于损害结果发生原因的事实判断，其中还蕴含着社会观念和法律价值的考量。在条件关系中符合“没有前者就没有后者”判断的因果关系，可能因为不符合社会观念和立法目的而不认为具备相当性。人工智能的立法在保护专利权的同时，也需要肩负促进人工智能产业进步的目标。这不仅体现为《人工智能法（学者建议稿）》中设立“促进与发展”专章，在监督管理等规则设计上减轻人工智能产品和服务者的义务，还体现为通过价值判断影响因果关系进一步限缩侵权责任的范围。
除因果关系的一般属性外，民法与专利法之间的关系也决定了其在专利侵权场景下的适用并无体系上的障碍。在立法上，自《民法通则》始，我国民事立法一直将专利权作为一项民事权利加以规范，专利权作为民事权利受到侵犯当然应当诉诸于侵权法律规范。从知识产权制度的发展历程来看，早期的权利建构学说，无论从广义上理解所有权还是创设“精神所有权”均是对物权制度的概念模仿。但是将所有权概念移植到非物质财富的权利形态会导致法律概念的模糊和法律适用的错位，因此需要将非物质的财产权从物品所有权的概念束缚中解放出来，由此确立了知识产权制度。可见，知识产权的私权定位在其制度创设之初就是清楚明确的，这一定位也被TRIPS协议在序言中予以确认。作为私法领域的基本法，民法为专利侵权问题提供了基础性规范。在专利法没有特别规定的情况下，相关问题的处理应当从民法中寻求规范依据及学理支持。
需要注意的是，在具体判断人工智能专利侵权时不能忽视人工智能行业的特点和人工智能专利侵权的特性等对于因果关系的影响。
（二）
因果关系视阈下全面覆盖原则的解构与重塑
在人工智能应用场景下强调全面覆盖原则和单一主体规则，可以防止技术公司和运营公司的注意义务因人工智能项目的系统性而肆意扩张，也可以防止人工智能项下单一技术领域的公司与其他公司混合评价而构成侵权。在人工智能产业链条中，不同层级负责不同技术内容的公司所需要承担的避免专利侵权的注意义务应当有所区别。在一般情况下，技术公司所需要知悉的专利信息应当限于其业务范围内可预见的内容以及在产业链合作过程中需要获知的专利信息，而不应苛求其需要获悉对人工智能整体的技术构成和研发步骤的专利信息。
随着产业发展，一些具有发展优势的公司会通过自研、收购或者含有行为限制内容的合同，将产业链的多个环节纳入公司生产的内部，强化技术闭环、建构壁垒。例如：英伟达公司就通过硬件驱动整合，以GPU芯片为基础，延伸至CUDA开发平台以及Omniverse工业仿真、数字孪生应用。虽然垂直整合模式可以提升公司的技术协同和防风险能力，但也存在建设投入高、产业灵活性低和反垄断监管压力大等困境，所以公司通常会聚焦于技术核心环节，由上下游的供应商通常所负责项目的非核心、附加值较低的环节。大公司对产业链的控制力，不仅体现在供应商需要依其需求进行产品或服务的提供，更体现为公司对于芯片、数据、算法等关键生产要素的掌握。由于对产业链上诸环节的控制力得以增强，垂直整合模式下的少数公司对于自身业务范围以外的产业环节所涉及的专利侵权风险亦有预见可能，故而其负有更高的注意义务。在产业结构中对核心技术具有控制力的主体，在主观上对于普通主体的技术内容有较为清晰的认识，在客观上利用既有的技术基础或是将要发生的技术内容，而使“共同”行为完全落入专利法保护的范围之中。在侵权判断的视角中，侵权行为的本质应当是损害结果的引起。在此情形下，恪守单一主体规则可能在此等情形下出现权利保护不周的情况。
需要注意的是，当优势公司位于产业链的上游而普通公司居于产业链的下游，优势公司的技术内容发生作用于普通公司之前，但是前者可以通过合同、惯例等对于后者的技术内容形成大致的认识进而进行技术设置，亦可认为优势公司利用了普通公司的技术内容而与最终的侵权结果之间形成因果关系。虽然在此情形中，优势公司的行为产生技术效果时，普通公司尚未进行技术介入，在事实上并不存在优势公司利用普通公司提供的技术内容实施侵权行为。但是，优势公司对于产业内容的控制力不仅体现于其掌握产业链中的核心技术，更在于其对产业链中技术供需的大致认识和重大影响。优势公司可以预先认识专利侵权因果流程，而积极创设损害结果发生的技术条件，待普通公司依照合同或商业惯例提供技术内容，实现受专利法保护的技术方案的效果。如须恪守因果关系的顺序性，则会使得优势公司通过调整技术步骤而逃避法律责任的追究，而使得侵权规范被架空。
对因果关系作相当性判断时，需要综合考量被控侵权人的注意义务、加害行为的危险性以及侵权所损害利益重大与否等因素进行考量。纵然，普通公司在专利侵权中发挥了必要的作用，但其处于产业链边缘，在系统工程中获益相对较少，对侵权的因果全貌未能有所认识，难以负担避免侵权的注意义务，故而其行为往往不能认为其与最终侵权结果具有因果关系。
四、人工智能专利侵权认定规则的确立
在因果关系的视角下，优势主体以普通主体的技术行为为媒介实施专利技术方案应当被追究专利侵权责任，并不与全面覆盖原则相悖。所以，人工智能专利侵权责任的归属很大程度依赖于对人工智能环境下优势主体的判断。如何在技术研发、运营管理及实际应用等多元主体中准确识别具备实际控制力的优势主体仍然需要进行规则抽象和标准明确。
（一）
客观要件：侵权主体实施“不可替代的实质性作用”的行为
人工智能应用导致的发明专利侵权，其损害结果的发生原因往往可以溯源为某项技术行为或技术结构。专利侵权结果具有因果关系的技术行为应当具有原因力的程度要求：只有当该行为在技术环节中对侵权结果发挥了“不可替代的实质性作用”时，才认为其构成专利侵权意义上的因果关系。
“不可替代的实质性作用”作为一项适用于专利分离式侵权场景的标准规则，已在司法裁判中所有体现。在吉祥腾达案的判决主文中，“不可替代的实质性作用”规则被描述为“如果被诉侵权行为人以生产经营为目的，将专利方法的实质内容固化在被诉侵权产品中，该行为或者行为结果对专利权利要求的技术特征被全面覆盖起到了不可替代的实质性作用，也即终端用户在正常使用该被诉侵权产品时就能自然再现该专利方法过程的，则应认定被诉侵权行为人实施了该专利方法，侵害了专利权人的权利。”在不同的人工智能专利侵权场景中，“不可替代的实质性作用”行为各有其表现形式。第一，在人工智能使用者对专利侵权负责的场景中，“不可替代的实质性作用”的行为往往体现为使用者向人工智能输入专利技术方案、发布诱导性指令。虽然涉案技术方案是由人工智能呈现，但是人工智能单独在制造、运营等环节中具有较高安全性。即使将涉案的人工智能更换为其他功能相近的品类，使用者的行为亦有极大可能引发专利侵权的后果。故而应当认为使用者的行为对最终的结果发挥了不可替代的实质性作用。第二，在人工智能制造者对专利侵权负责的场景中，“不可替代的实质性作用”的行为通常表现为优势科技公司所提供的技术环节本就暗含专利侵权的内容。诚然，人工智能实施技术方案需要由使用者输入指令、运营者交互信息，但在通常情况下用户终端设备所输入的内容与技术配置和调度无关、门户网站往往仅仅就用户输入内容进行传输。使用和运行行为对于侵权结果的发生具有可替代性，对最终损害结果的发生并未发挥实质性作用，仅有制造主体的制造、控制、使用行为才应受到专利权的限制。第三，在人工智能运营者对专利侵权负责的场景中，“不可替代的实质性作用”的行为表现为运营公司引诱用户依照其侵权目的进行指令的调整，以及对用户指令进行加工和处理、实现对人工智能系统的调动。运营者既可以通过用户指南、输入提示等内容对用户指令的内容进行诱导，也可以对用户的指令内容进行再编辑和再处理，所以运营商在人工智能运行活动中对于指令的内容具有一定程度的控制力。运营商滥用其对指令的控制力造成专利侵权时，应当认为其对结果发生具有“不可替代的实质性作用”。
该规则中的“不可替代”与“实质性作用”均对因果关系的程度提出要求。申言之，在公司被控侵权场景下，用户在正常技术和使用环境下除了使用被诉侵权产品之外，无需再借助其他专用装置或特定环境，就能完整地实施涉案专利方法；在用户被控侵权场景下，公司所提供的产品并非专门用于实施专利方法，若无用户发布特殊的指令，甚至额外输入涉及专利方案的内容，技术产品大概率不会实施专利方法。虽然其他行为仍然是损害结果发生的必要条件，但是在价值判断下，其所创设的侵权风险属于可被忽略的条件。因为即使在其他技术行为被替换而形成新的技术环境中，具有不可替代的实质性作用的行为仍然会导致专利侵权的后果。所以，将损害结果归结于具有不可替代的实质性作用行为的实施主体的本质是要求其对于整体损害后果负责，而非对于其他主体的行为后果负责，并不与单一主体规则相冲突。这也对所谓的“不可替代的实质性作用”起到了限制作用，要求行为的专利侵权作用必须达到足以忽略其他行为对专利侵权结果影响的程度。
根据主体特性进行义务和责任分配，并非人工智能专利侵权首创，而是在技术环境中进行风险管控的惯常思路。欧盟数字市场法第3条对于具备相当规模和经济实力、用户和消费者高度依赖、具备重大市场影响力的核心平台服务商设置了“守门员”条款，要求其在反垄断、数字赋权等方面负担特殊的义务。个人信息保护法第58条亦借鉴了相似的思路，要求互联网平台服务、用户数量巨大、业务类型复杂的个人信息处理者对个人信息保护负有特殊的注意义务。《互联网平台分配分级指南（征求意见稿）》根据平台的链接属性和主要功能，将平台区分为网络销售类平台、生活服务类平台等6类，根据用户规模、业务种类以及限制能力将互联网平台分为超大型平台、大型平台以及中小平台。《互联网平台落实主体责任指南（征求意见稿）》则对超大型平台苛以特殊的数据管理、风险评估与风控、安全审计等义务，并与其他的互联网平台相区分。现代侵权法所关心的基本问题是被控侵权人是否具有更好的风险分散能力。“不可替代的实质性作用”在危险控制能力的视角下对此理解为技术优势主体相较于普通主体具有更强的危险控制力。技术优势主体对专利侵权的控制成本更低，可以尽早察觉侵权原因的发生，尽快提供解决措施，能以较小的控制成本取得较大的风险治理效果。
（二）
主观要件：侵权主体存在过错
一般认为，我国的专利侵权应采无过错责任原则进行判断。随着绝对权请求权与侵权责任之间差异的日渐明晰，停止侵权等旨在恢复权利圆满状态的权利请求应当归入绝对权请求权的讨论范围，而与侵权责任无涉。所以，专利侵权系过错原则还是无过错原则的争论在损害赔偿的场合中才有意义。而无过错责任原则在侵权领域的适用往往以行为具有高度危险性为前提，而专利侵权的危险性显然并不足够。在权利性质的角度上，专利权本质上的财产权属性更为突出，而位于价值优位的人身权利尚由原则性的过错责任进行判断，专利权的权利属性上缺乏特殊保护的例外原因。在条文表述的角度来看，无过错责任原则适用规则场景的经典表述应为“因……造成他人损害的，侵权人应当承担侵权责任”，专利法第77条的规则表述显然与其并不相符。在法律适用层面，基于专利法与民法典之间的关系，在缺乏适用无过错责任原则的明显指向时，应当适用一般性的过错责任原则。并且已有裁判将以被控侵权人未经专利权人许可使用、许诺销售或者销售作为认定过错的依据，…无过错与过错之间的区分实益已大为消解。故而，专利侵权的损害赔偿责任应以过错责任为原则。根据《人工智能示范法（学者建议稿）》第85条之规定，人工智能产品和服务的提供者的民事责任归责原则根据其所提供的产品和服务予以区分。一般人工智能产品和服务的提供者适用过错责任原则；关键人工智能产品和服务的提供者适用过错推定责任原则。《人工智能示范法（学者建议稿）》第86条亦是规定了人工智能产品和服务使用者的过错责任原则。综合来说，对于人工智能专利侵权的判定应当采用过错原则。
使用者的过错认定可以通过其输入的内容、发布的指令是否具有专利侵权危险进行判断。但是，技术主体的过错则难以通过技术环节予以认定。算法的多层级特性以及每个层级以突变方式产生的新质力并不具备统计概率上的最优性，使得人类在多数情况下无法依靠推理和语义解释的直觉来理解其运作过程。运行的复杂度还受到时间因素的影响，时间与算力的复杂交互使得人工智能成为无法被充分认识的状态。希望通过解释方法对人工智能进行解释仍存在较大的应对局限。内置型可解释性方案旨在通过自解释模型、广义加性模型等无需额外的信息就可以对模型的结构、参数、输入项和输出项获得直观理解。其有效的机器解释场景往往是线性模型，而当前人工智能往往属于深度神经网络模型，复杂的非线性映射和扩散使其解释的范围和有效性都大打折扣。事后型可解释性方法是在模型训练完成后，通过分析模型输入与输出之间的关系来解释其预测行为的技术。单项解释分析技术的解释效能有限，未来趋势是多种方法（如SHAP+LIME）和多模态解释（如文本+可视化）进行解释，那么如何选择合适的解释分析技术并进行组合亦是技术难题。而且，通过外部工具或算法对“黑箱”模型进行逆向分析的逻辑存在准确性瑕疵、用户理解困难、公平和安全等问题。《人工智能安全标准化白皮书（2023版）》指出模型参数的数量、结构的复杂程度与解释模型的有效性呈负相关。随着人工智能计算能力的提升和应用场景的扩张，其模型参数逐步增加、结构趋于复杂，解释模型对人工智能的解释效能只会愈发下降。
在人工智能未有可保障人工智能透明度的重大解释技术突破之前，被控侵权人的主观过错可以通过技术结构的客观表现进行观察，尤其是在人工智能企业意欲通过专利制度保护其技术方案的场合。在专利法“以公开换保护”机制的引导下，人工智能制造主体和运营主体需要对人工智能相关专利信息进行公开。《人工智能相关发明专利申请指引（征求意见稿）》要求人工智能相关发明专利申请说明书需涵盖必要的算法步骤、训练方法、模块结构、层次结构或链接关系和输入、输出数据等内容，并对各要素之间的联系进行说明。对于公开是否充分的审查，以所属技术领域的技术人员能否实现相关解决方案进行判断。为了降低依照说明书信息未能实现技术效果的意外发生概率，发明人还可以披露诸如算法源代码、伪代码示例等信息，以确保通过公开信息可以复现技术效果。此外，人工智能专利信息还应当尽可能满足公平性、可信度、可达性和交互性以及因果关系等定量要求，以期技术指标可以尽可能反映人工智能实际运行的情况。随着信息数量和质量的提高，人工智能专利信息公开在一定程度上发挥了人工智能解释的效果，为技术人员和监管主体判断技术主体和运营主体主观错过提供了良好的参考资料。
从注意义务的视角出发，技术主体和运营主体如若已尽到现有技术水平的损害防免义务，则应认为开发者和提供者不具有过错。即使发生了损害结果，也应当认定为意外风险。对于“现有技术水平”的认定需要从以下三个层面予以认定：第一，时间维度。现有技术水平的认定应以当下的专业知识水平为判断，充分考虑理论创新向实践转化的时间。尤其是，技术安全措施和算法解释技术应当随着技术迭代进行及时更新，否则应当认为开发者和提供者具有过错。第二，行业维度。现有技术水平的认定应以本领域专家知识水平为标准，综合行业特点和技术获取的难度等因素。本领域专家知识水平是否需要大幅超越行业惯例和平均水平，甚至达到本行业最先进的水平，需要考虑人工智能的应用领域和行业普及度。第三，地域维度。现有技术水平的认定应以国际技术标准为视野，兼顾技术封锁、技术管制等给知识获取带来的障碍。
结语
我国人工智能技术的飞速发展和全面应用，其中所蕴含的专利侵权的法律风险不可不察。人工智能特殊的产业特征和技术结构使得在专利侵权领域被奉为圭臬的全面覆盖原则无法充分保护人工智能生成发明专利。全面覆盖原则背后所蕴含的单一主体规则显然无法完美适用于多技术主体、强人机交互的人工智能技术，但将其完全舍弃会造成理论体系的不周延以及专利权的过度保护。过往为了解决分离式侵权而提出的共同侵权规则、代理规则、“控制或指挥”规则、“设定使用场景”和“确定该执行的方式或时间”规则以及间接侵权规则在规则建构上存在瑕疵，无法在人工智能技术场景中解决责任归属问题。通过因果关系分析专利的分离式侵权，可以基于技术控制力对全面覆盖原则作出侵权规则定位的实质理解。当责任主体预设了侵权的因果流程并在行为上积极引起侵权风险，并将其他主体的技术行为作为媒介而导致专利侵权结果的发生，即已满足全面覆盖原则的要求。在具体判断时，“不可替代的实质性作用”规则通过梳理损害结果发生的因果关系，对责任归属进行事实和价值的双重判断。考虑到人工智能的黑箱属性以及算法解释技术尚不成熟，对侵权行为人的过错判断应当以其在客观层面的表现形式为基础。通过责任认定规则的明确和完善，规范人工智能的研发和应用，实现人工智能产业发展和专利权保护的平衡。
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