面向機(jī)器學(xué)習(xí)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)可以圍繞以下五方面展開：訓(xùn)練集保護(hù)、訓(xùn)練參數(shù)保護(hù)、架構(gòu)保護(hù)、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)保護(hù)、模型防復(fù)制保護(hù)。

訓(xùn)練集保護(hù)

為特定的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用創(chuàng)建出色的訓(xùn)練集是一項耗時耗財?shù)墓ぷ?。盡管在典型環(huán)境中，侵權(quán)人無法直接訪問此訓(xùn)練集，但是如果通過某些方式獲得了訪問權(quán)限，那么復(fù)制訓(xùn)練集輕而易舉。知識產(chǎn)權(quán)法律的作用正在于此。

如果訓(xùn)練集所有者的主要營業(yè)地點位于歐盟地區(qū)，那么訓(xùn)練集將受到數(shù)據(jù)庫權(quán)利的保護(hù)。但是，這一權(quán)利僅對同樣位于該司法管轄區(qū)的侵權(quán)者具有法律效力。

而更加困難的是能否針對機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集主張版權(quán)。訓(xùn)練集并不是一件藝術(shù)作品。其目的通常是確保數(shù)據(jù)適合用例。根據(jù)版權(quán)法的規(guī)定，針對主題創(chuàng)建合適的數(shù)據(jù)集并不是一項創(chuàng)造性活動。但是，仍然可以主張版權(quán)的一個方面是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方式。如果類別是通過創(chuàng)造性過程（例如，“美麗/丑陋”、“強(qiáng)/弱”、“大/小”）進(jìn)行篩選的，那么就可以認(rèn)為通過創(chuàng)造性標(biāo)記方式創(chuàng)造的訓(xùn)練集受到版權(quán)保護(hù)?；谑聦嵰兀ɡ纭柏?狗”、“交通信號燈/路燈/停車標(biāo)志”）的分類不具備創(chuàng)造性，因此不受版權(quán)保護(hù)。

在某些應(yīng)用領(lǐng)域，訓(xùn)練集是通過模擬或其他人工手段生成的。有另一種觀點認(rèn)為，這樣的訓(xùn)練集可以受到版權(quán)保護(hù)，因為所選的模擬或生成方式可以看作是一種創(chuàng)造性選擇。但是，這一觀點從未在法庭上得到檢驗。

通常，公司會對其訓(xùn)練集嚴(yán)格保密。這種做法十分合理，因為使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型無需共享訓(xùn)練集。避免訓(xùn)練集被惡意復(fù)制，并對需要擁有訓(xùn)練集的各方施加嚴(yán)格的契約約束似乎是最好的方法。

訓(xùn)練參數(shù)保護(hù)訓(xùn)練集和模型只是機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)寶貴價值的一部分。驅(qū)動訓(xùn)練算法的參數(shù)也同樣十分寶貴：選擇正確的訓(xùn)練參數(shù)需要經(jīng)驗豐富的工程師花費大量時間和精力。

對于創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)所用的訓(xùn)練參數(shù)集，版權(quán)保護(hù)是最有用的。如果數(shù)據(jù)科學(xué)家通過創(chuàng)造性工作來選擇合適的訓(xùn)練參數(shù)，從而確定這些參數(shù)，那么最終得到的參數(shù)集就很有可能受到版權(quán)保護(hù)。但是，如果是通過詳盡搜索（例如評估文獻(xiàn)中提出的許多選項）或算法過程發(fā)現(xiàn)的訓(xùn)練參數(shù)，則不受版權(quán)保護(hù)。這一原則同樣適用于使用這些訓(xùn)練參數(shù)和指定訓(xùn)練集生成的模型。

數(shù)據(jù)庫權(quán)利可能不太適用于參數(shù)集，因為數(shù)據(jù)庫權(quán)利的一個標(biāo)準(zhǔn)是集合中的各個元素必須系統(tǒng)地或有條理地排列。參數(shù)集很難符合這個標(biāo)準(zhǔn)。

架構(gòu)保護(hù)系統(tǒng)架構(gòu)是機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基礎(chǔ)。其設(shè)計是確保系統(tǒng)正常運行的關(guān)鍵要素。在完成訓(xùn)練后，架構(gòu)就將投入使用。這類系統(tǒng)包含兩部分：定義架構(gòu)的圖形和實現(xiàn)架構(gòu)的軟件。圖形符合保護(hù)的條件與模型參數(shù)相同。從理論上講，架構(gòu)的創(chuàng)新硬件層面可以申請專利；但是由于這一領(lǐng)域的大多數(shù)創(chuàng)新基本只與軟件有關(guān)，因此硬件專利不太現(xiàn)實。實施訓(xùn)練和/或推理的軟件通常會受到版權(quán)保護(hù)，因為軟件主要是通過創(chuàng)造性工作設(shè)計而成的。

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)保護(hù)理論上，使用精心選擇的參數(shù)集編程并基于特定訓(xùn)練集訓(xùn)練的電腦系統(tǒng)屬于可獲專利的主題范圍。但是，歐洲和美國的現(xiàn)行判例法要求系統(tǒng)的設(shè)計目標(biāo)是執(zhí)行現(xiàn)實世界中的任務(wù)，例如駕駛汽車或識別現(xiàn)實世界中的圖像。對于以更抽象的方式運行的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)（例如，在現(xiàn)實世界中缺少特定用例的情況下，進(jìn)行識別和/或分類），能否獲得專利仍未可知。

就像任何其他軟件一樣，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的軟件一定可以受到版權(quán)保護(hù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫權(quán)利在理論上是有爭議的：爭議點在于數(shù)據(jù)集可通過模型和執(zhí)行該模型的軟件進(jìn)行搜索。但是，這一觀點從未在法庭上或法律文獻(xiàn)中得到檢驗。

模型防復(fù)制保護(hù)當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在對公眾沒有契約或使用限制的情況下推出時，就可以使用某種獨特的方法來復(fù)制其功能。本質(zhì)上，抄襲者使用一個未分類項目數(shù)據(jù)集，并將每個項目提交到機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。每個答案都仔細(xì)地記錄為抄襲者的數(shù)據(jù)集分類。從而獲得一個帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集，用來訓(xùn)練相似質(zhì)量的模型。事實證明，即使數(shù)據(jù)集包含非問題域數(shù)據(jù)，并且目標(biāo)系統(tǒng)和克隆系統(tǒng)的架構(gòu)與模型參數(shù)不匹配，這一方法仍然有效。根據(jù)版權(quán)或數(shù)據(jù)庫法律的規(guī)定，暫時無法界定這種行為是否合法。原始機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)集未被復(fù)制;只是利用了系統(tǒng)輸出，而且只用來標(biāo)記另一個數(shù)據(jù)集。

如果數(shù)據(jù)集分類本身具有創(chuàng)造性，那么抄襲者可能會因為重復(fù)使用標(biāo)簽而侵犯版權(quán)。即使只是復(fù)制和復(fù)用標(biāo)簽以對完全獨立的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，也有可能侵犯版權(quán)。但是，這一觀點從未在法庭上得到檢驗。

舉證責(zé)任

發(fā)現(xiàn)侵權(quán)者和在法庭上證明侵權(quán)是兩件截然不同的事情。在知識產(chǎn)權(quán)訴訟案件中，舉證責(zé)任可能難以實現(xiàn)。一般而言，法院需要得到充分的證據(jù)來確信很有可能存在侵權(quán)。被指控的侵權(quán)人沒有義務(wù)提供相關(guān)證據(jù)。因此，如果需要的證據(jù)在侵權(quán)人的掌握之下，那么知識產(chǎn)權(quán)權(quán)利所有者就可能會遇到問題。一些司法管轄區(qū)允許扣押證據(jù)或要求當(dāng)事方進(jìn)行所謂的“透露”，但這并不能確保權(quán)利所有者得到所需證據(jù)。

根據(jù)版權(quán)法的規(guī)定，如果兩個物品非常相似，那么法院可以反轉(zhuǎn)舉證責(zé)任：侵權(quán)人必須證明其作品是獨立創(chuàng)作的。但是，這是法院針對特定事實分析的結(jié)果，權(quán)利所有者不應(yīng)依賴于這一機(jī)制。

根據(jù)商業(yè)機(jī)密法的規(guī)定，權(quán)利所有者有時可以選擇要求法院對證據(jù)保密，或者讓獨立的一方（例如公證人）將證據(jù)與機(jī)密信息進(jìn)行比較，而不必使機(jī)密成為公開法院記錄的一部分。
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