22、计算机模拟、奇点与知识产权的交织困境

计算机模拟、奇点与知识产权的交织困境

计算机模拟的可靠性与验证方法

计算机模拟在实证科学中扮演着重要角色，尽管在实践中会出现计算错误，但随着技术的进步，计算机出现故障的概率降低。诸如关键组件、功能和数据的复制与冗余机制等恢复程序，以及编程设计和实践中的新技术、丰富的编程语言和专业知识，使得计算机成为相对无差错且安全可靠的工具。因此，通常认为计算机模拟是稳定的，大多数情况下不会出现影响结果的计算错误，即便有也可忽略不计。

为确保计算机模拟的可靠性，需要采用验证和确认方法。这些方法是判断计算机模拟可靠性的基础，对于理解奇点相关的主张至关重要。
- 验证方法 ：美国机械工程师协会（ASME）将验证定义为“确定计算模型准确代表其底层数学模型及其解的过程”。验证可通过两种方式实现：
- 代码验证 ：旨在发现算法是否正确运行，去除计算机程序中的编程和逻辑错误，属于计算模型的设计阶段。
- 计算验证 ：测量数学模型离散解的准确性，确定因离散化近似、舍入误差、不连续性等导致的数值误差。这两种验证方法遵循形式和演绎原则，也结合了经验方法和直观实践。
- 确认方法 ：确认被定义为“从模型预期用途的角度确定模型对现实世界准确表示程度的过程”。确认方法更接近实证系统，关注模型表示的准确性。它利用基准或参考值来确定模拟结果的准确性，常见的获取数据方式包括传统实证实验、传统测量和观察程序获得的参考值。在某些情况下，如量子力学中原子位置值可通过理论方法确定，模拟结果可得到高精度验证。不同但相关的模拟结果也可用于确认目的。然而，确认方法只能对一定数量的结果进行验证，无法验证新的未知结果，主要用于协助检测错误，而非检测目标系统的错误表示。

在实际的验证和确认过程中，这些方法相互交织，并非相互独立。而且，并非所有的验证和确认方法都在模拟的设计和输出阶段同时进行。例如，一些验证仅在设计阶段进行，而像人工解决方案这样的方法则依赖于人工干预。人工解决方案是用于偏微分方程高精度数值解的定制验证方法，可验证代码中的许多数值方面。

计算机模拟成为技术奇点的现状

在合适的条件下，计算机模拟是可靠的过程，大多数情况下能产生有效的模拟结果，这些结果可被视为对目标系统的认知，从而支持计算机模拟是技术奇点的观点。但要完全符合技术奇点的定义，模拟结果不能由人类代理进行认可。实际上，符合技术奇点的计算机模拟数量有限，因为绝大多数模拟结果在产生后需要人类认可，这削弱了其成为技术奇点的可能性。

以下是计算机模拟验证和确认方法的对比表格：
| 方法 | 定义 | 实现方式 | 目的 | 局限性 |
| — | — | — | — | — |
| 验证 | 确定计算模型准确代表其底层数学模型及其解的过程 | 代码验证、计算验证 | 确保数学模型正确实现和求解 | 复杂模拟中形式化代码验证几乎不可能 |
| 确认 | 从模型预期用途的角度确定模型对现实世界准确表示程度的过程 | 利用基准或参考值，对比模拟结果与实验数据 | 提供模拟结果相对于实证目标系统准确性的证明 | 只能验证已知结果，无法验证新的未知结果 |

下面是计算机模拟验证和确认流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[计算机模拟开始] --> B[设计阶段]
    B --> C{是否进行代码验证?}
    C -- 是 --> D[代码验证]
    C -- 否 --> E{是否进行计算验证?}
    D --> E
    E -- 是 --> F[计算验证]
    E -- 否 --> G[模拟运行]
    F --> G
    G --> H{是否进行确认?}
    H -- 是 --> I[确认过程（利用基准等）]
    H -- 否 --> J[模拟结束]
    I --> J

知识产权对奇点发展的影响

许多与“奇点”或通用人工智能（AGI）发展相关的社会控制和政策考虑都涉及潜在的危害和风险，而知识产权法是当前立法和政策中对其发展构成风险的一个重要领域。知识产权通常被认为是创新所必需的，但它对奇点的最终发展以及奇点出现后我们的权利、义务和责任构成了重大威胁。

现代知识产权包括版权、专利和商标。专利是国家授予发明者的对新的、有用的和非显而易见的实用物品的垄断权，有效期为 20 年；版权涵盖美学表达，有效期为作者有生之年加 70 年；商标涵盖商品名称，不在本文讨论范围内。版权和专利都与奇点的出现和前景相关，尤其是专利，以其当前形式对奇点的出现及其充分实现构成了主要威胁。

奇点的多种实现形式及知识产权的潜在阻碍

奇点可以通过多种方式实现，技术奇点将带来技术的巨大飞跃，从而改变社会。这可能通过实现真正的人工智能来达成，人工智能不受人类智能的生物限制；也可能通过纳米技术或其他对物质世界的激进新方法，使物体可编程，整个物理环境可由人类或与人工智能融合后进行改变；还可能涉及超人类主义的未来，人类自身成为技术变革的对象，拥有超级智能、力量、长寿甚至永生。奇点可能是这些情况的某种组合。

然而，当前的知识产权法存在一些问题。随着数字和生物技术的发展，知识产权法的一些实际和理论问题愈发明显。过去几十年里，法院和专利局对软件同时授予专利和版权，这两个原本相互排斥的类别，导致了知识产权的混乱局面。如今的创新者甚至被要求完全忽略和绕过知识产权法，因为制定当前知识产权法的法院和立法者在解释法律时，没有理解人工制品和自然的底层科学或形而上学，导致了所谓“科学公地”逐渐被私人财产侵占，这对推动奇点发展的技术尤其不利。

专利法原本的适用标准逐渐模糊，过去版权适用于“非实用”表达，如艺术作品；专利适用于“实用”表达。但随着时间推移，这些标准被广泛解释，几乎适用于任何事物，包括元素周期表中的元素、商业方法、软件、算法、基因等。同时，虽然专利法有抽象思想、自然产物和自然现象等明确排除项，但由于法院和专利局糟糕的形而上学理解，这些排除项变得更加模糊。例如，原本自然产生的氧气分子，若通过人工合成方法获得，在当前美国和欧洲的专利法解释下，不仅合成过程可以申请专利，产品本身也可成为专利对象。这在纳米技术和融合技术中成为一个实际问题，因为随着制造新实用物品的规模缩小，奇点临近时新产品的构建模块将处于分子层面。

以下是知识产权类别及相关信息的表格：
| 知识产权类别 | 适用对象 | 有效期 | 对奇点发展的潜在影响 |
| — | — | — | — |
| 专利 | 新的、有用的和非显而易见的实用物品 | 20 年 | 可能阻碍创新，模糊的适用标准和排除项影响技术发展 |
| 版权 | 美学表达 | 作者有生之年加 70 年 | 与奇点相关的创造性产品的版权归属存在问题 |
| 商标 | 商品名称 | - | 不在本文讨论范围内 |

下面是知识产权对奇点发展影响的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[奇点发展] --> B{知识产权法是否阻碍?}
    B -- 是 --> C[专利法问题（适用标准模糊等）]
    B -- 是 --> D[版权问题（创造性产品归属）]
    C --> E[阻碍技术创新]
    D --> E
    B -- 否 --> F[奇点顺利发展]
    E --> G[需要解决知识产权问题]
    G --> A

目前，知识产权法在两个方面对奇点发展提出了复杂且未解决的问题：一是现行专利法是否允许对人工智能进行专利申请，以及这是否是一个伦理或实际问题；二是知识产权保护是否适用于人工智能的创造性产品，以及是否应该适用。这些问题对奇点在不久的将来的实现构成了潜在障碍。为了积极引导通用人工智能的发展，我们需要深入理解知识产权在促进或阻碍创新方面的作用，以及如何更好地管理知识产权以降低预期风险。

计算机模拟、奇点与知识产权的交织困境

专利法与人工智能专利申请的伦理和实际问题

现行专利法是否允许对人工智能进行专利申请，这一问题涉及到伦理和实际层面的考量。从伦理角度看，将人工智能作为专利对象可能引发诸多争议。人工智能若被视为一种具有独特能力和潜在自主性的实体，对其进行专利垄断可能限制其广泛应用和发展，违背技术共享和进步的原则。例如，如果一家公司获得了某种通用人工智能算法的专利，其他研究机构或企业可能因专利限制无法对其进行改进和拓展，从而阻碍了整个领域的创新。

从实际层面来看，判断人工智能是否符合专利申请的“新的、有用的和非显而易见的”标准存在困难。人工智能的发展往往是基于大量的研究和技术积累，其创新点可能难以清晰界定。比如，一些人工智能系统是在已有算法和模型的基础上进行优化和改进，很难明确区分哪些部分是真正具有创新性的，哪些是已有技术的组合。此外，人工智能的运行和决策过程具有一定的复杂性和不确定性，这也增加了判断其是否具有实用性和非显而易见性的难度。

知识产权保护对人工智能创造性产品的适用性问题

另一个重要问题是知识产权保护是否适用于人工智能的创造性产品，以及是否应该适用。随着人工智能技术的发展，它能够生成各种创造性的成果，如艺术作品、文学作品、音乐等。然而，目前的知识产权法主要是基于人类创作者的概念制定的，对于人工智能创作的产品，其版权归属和保护存在诸多不确定性。

如果将人工智能的创造性产品视为其开发者的作品，那么开发者将享有版权。但这可能引发争议，因为人工智能在创作过程中可能具有一定的自主性，不完全依赖于开发者的指令。例如，一些人工智能艺术创作系统可以根据输入的少量提示生成独特的艺术作品，这些作品的创作过程中人工智能的自主学习和决策起到了重要作用。在这种情况下，将版权完全赋予开发者可能不公平。

反之，如果不给予人工智能创造性产品知识产权保护，可能会打击开发者的积极性，因为他们投入了大量的资源开发人工智能创作系统，却无法获得相应的回报。此外，缺乏保护也可能导致这些创造性产品被随意复制和使用，影响创新的可持续性。

以下是人工智能相关知识产权问题的对比表格：
| 问题类型 | 伦理考量 | 实际困难 | 可能的影响 |
| — | — | — | — |
| 人工智能专利申请 | 限制技术共享和发展，违背创新原则 | 难以判断是否符合专利标准 | 阻碍人工智能领域创新 |
| 人工智能创造性产品版权 | 版权归属争议，可能不公平 | 现有法律不适用，缺乏明确规定 | 影响开发者积极性和创新可持续性 |

下面是人工智能相关知识产权问题的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[人工智能发展] --> B{是否进行专利申请?}
    B -- 是 --> C{是否符合专利标准?}
    C -- 是 --> D[专利授予]
    C -- 否 --> E[申请失败]
    A --> F{创造性产品是否受保护?}
    F -- 是 --> G{版权归属问题}
    G --> H[开发者版权?]
    G --> I[人工智能自主版权?]
    F -- 否 --> J[缺乏保护影响创新]

应对知识产权挑战，促进奇点发展的建议

为了应对知识产权法对奇点发展带来的挑战，我们需要采取一系列措施来更好地管理知识产权，促进创新和技术进步。

• 修订知识产权法律 ：对现行的知识产权法进行修订，明确人工智能专利申请的标准和条件，以及人工智能创造性产品的版权归属。例如，可以制定专门的人工智能知识产权条款，规定在什么情况下人工智能可以被视为专利对象，以及如何确定其创造性产品的版权所有者。
• 建立知识产权共享机制 ：鼓励建立知识产权共享平台，让研究机构和企业可以在一定条件下共享人工智能相关的专利和技术。这样可以促进技术的交流和合作，加速奇点技术的发展。例如，一些开源的人工智能项目就是通过共享代码和技术，吸引了全球范围内的开发者参与，推动了人工智能技术的快速进步。
• 加强国际合作 ：知识产权问题是全球性的，需要各国之间加强合作，制定统一的知识产权标准和政策。这样可以避免因不同国家的法律差异导致的技术壁垒和创新阻碍。例如，国际组织可以牵头制定人工智能知识产权的国际公约，协调各国的法律和政策。

总结

计算机模拟在实证科学中具有重要作用，其可靠性通过验证和确认方法来保障，但要成为完全意义上的技术奇点仍面临诸多限制。同时，知识产权法在奇点和人工智能发展过程中扮演着复杂的角色，现行法律的一些问题可能阻碍技术的进步。为了积极引导奇点和人工智能的发展，我们需要深入研究和解决知识产权相关的问题，通过修订法律、建立共享机制和加强国际合作等方式，营造一个有利于创新和技术进步的环境，让奇点技术能够更好地造福人类社会。