人工智能和机器学习领域的创新公司正在面临两难境地

导读希望保护其在人工智能和机器学习领域的创新的公司面临两难境地。数据和算法是开发基于这些技术的产品所必需的组件，但是，从知识产权的

希望保护其在人工智能和机器学习领域的创新的公司面临两难境地。数据和算法是开发基于这些技术的产品所必需的组件，但是，从知识产权的角度来看，保护它们是众所周知的困难。

这昆仑紫瓜里有两种可能的方法。一种是申请专利。另一个是寻求商业秘密保望海潮赏析护。对于AI模型和鄂尔多斯大学算法，后者是更好的方法。问题在于，大多数CIO都没有这种知识产权形式的经验。

商业秘密保护不需要CIO共享有关其使用方法的详细信息，这对于专利来说是必须要做的。取而代之的是，它要求他们证明该信息不容易获得，具有商业价值，并且已采取措施对其进行保密。

商业秘密用于防止信息被盗，并可能与专利和版权重叠。数据通常被认为是书面作品，即使是电子形式。书面作品通常受版权保护，但由于版权在作品制作中需要一定的创造力，因此在这里效果不佳responsible。仅数据本身并没有这些。

算法通常会产生功能方面的影响，但是目前，由于其数学基础，世界上大多数专利局都将其视为自然法则，并且不允许对其进行专利申请。CIO用于处理功能对象，并且自然会获得专利。他们需要改变观点，而是考虑数据和算法。

Kemp IT Law的合伙人Richard Kemp建议，这种观点的改变会改变游戏规则。“在AI领域，商业秘密可以说是最适合目的的IP [知识产权]。这是因为数据没有(因此)拥有专利权或(事实上)没有版权，i walk this road alone但是和法律都明确将数据作为商业秘密进行保护。”在最近的博客文章中，他列出了公司为保护AI发明需要采取的措施的详细信息。