1.บทนำ
ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว นักประดิษฐ์ต้องเผชิญกับความท้าทายในการปกป้องทรัพย์สินทางปัญญา (IP) ของตนให้มีประสิทธิภาพ การแข่งขันและการวงกลยุทธ์ในการจัดการ IP จะมีความสำคัญมากขึ้นไปอีก บทความนี้จะช่วยเป็นแนวทางให้แก้ผู้คิดค้นนวัตกรรม AI ไม่ว่าจะเป็นการวางกลยุทธ์ทรัพย์สินทางปัญญา ขั้นตอนสำคัญและยกตัวอย่างงานจริงที่สามารถนำไปปรับใช้ได้ รวมไปถึงการทำความเข้าใจวิธีจัดลำดับความสำคัญของการป้องกันทรัพย์สินทางปัญญา, การเลือกประเภทการป้องกันที่เหมาะสมกับนวัตกรรมการตรวจสอบ IP Portfolio, การใช้กลยุทธ์ให้คุ้มค่า การอนุญาตให้ใช้ประโยชน์จากทรัพย์สินทางปัญญา เมื่อปฏิบัติตามแนวทางที่ระบุไว้ในบทความนี้ เชื่อว่าคุณจะสามารถนำไปประยุกต์ต่อยอดกลยุทธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งจะช่วยให้นวัตกรรม AI ของคุณประสบความสำเร็จและสร้างมูลค่าได้อย่างยั่งยืนในอนาคต
2. ความเข้าใจเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่มีต้นทุนต่ำ (Understanding Cost Effective Strategy)
คือ สิ่งสำคัญสำหรับผู้คิดค้นนวัตกรรม AI ที่ต้องการปกป้องทรัพย์สินทางปัญญาของตน โดยต้องคำนึงถึงความคุ้มค่าและความสมดุลในการลงทุน ไม่ว่าจะเป็นการประเมินค่าใช้จ่ายและผลประโยชน์อย่างรอบคอบ เพื่อให้ได้ผลตอบแทนที่เหมาะสม ลดความเสี่ยงในการลงทุน เเละสามารถสร้างมูลค่าที่สูงให้กับธุรกิจได้ อีกด้านหนึ่งของกลยุทธ์นี้ก็เพื่อปกป้อง จัดการทรัพย์สินทางปัญญาให้เหมาะสมกับระบบธุรกิจและกลยุทธ์ทางการตลาด
โดยในการวางกลยุทธ์ควรพิจารณารอบด้านเช่น การเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการปกป้องทรัพสินทางปัญญา การร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญด้านทรัพย์สินทางปัญญา เพื่อให้แน่ใจว่าคุณมีวิธีการปกป้องทรัพย์สินทางปัญญาที่เหมาะสม ดังนั้นการตรวจสอบตลาดและ IP Portfolio ของคุณอย่างต่อเนื่องก็จะเป็นการช่วยให้เราสามารถปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ได้ตามสถานการณ์ ทำให้รักษาความได้เปรียบในการแข่งขันในโลกของ AI ที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว
3. การจัดลำดับความสำคัญของการป้องกันทรัพย์สินทางปัญญาตามเป้าหมายทางธุรกิจและการแข่งขัน (Prioritize IP Protection Based on Business Goals and Competitive Landscape)
เพื่อให้กลยุทธ์ของคุณมีประสิทธิภาพสูงสุดควรจัดลำดับควาสำคัญคัญในการปกป้องทรัพย์สินทางปัญญา โดยอิงเป้าหมายของธุรกิจและภูมิทัศน์การแข่งขัน เริ่มด้วยการวิเคราะห์ตลาดอย่างละเอียด ทำความเข้าใจเกี่ยวกับนวัตกรรมที่คู่แข่งของคุณกำลังดำเนินการ ระบุ key areas สำคัญที่ทรัพย์สินทางปัญญาของคุณสามารถสร้างความได้เปรียบในการเเข่งขัน โดยการมุ่งเน้นไปที่การปกป้องนวัตกรรมให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ระยะยาวของคุณ การมีศักยภาพทางการตลาดที่สำคัญจะส่งผลให้คุณสามารถจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น มีบริษัทที่กำลังพัฒนาเทคโนโลยีการวินิจฉัยทางการแพทย์ด้วย AI โดยการวิเคราะห์ตลาดของพวกเขา อาจพบว่าคู่แข่งของพวกเขากำลังมุ่งเน้นไปที่เงื่อนไขทางการแพทย์บางอย่าง การวิเคราะห์นี้อาจทำให้บริษัทจัดลำดับความสำคัญของการป้องกันทรัพย์สินทางปัญญาสำหรับอัลกอริทึมการวินิจฉัยเฉพาะที่ได้ เพื่อทำให้พวกเขาสร้างนวัตกรรมใหม่ที่แตกต่างจากคู่แข่ง
4. เลือกประเภทการป้องกันทรัพย์สินทางปัญญาที่เหมาะสมกับนวัตกรรมเเต่ละประเภท (Choose the Right Type of IP Protection for Each AI Innovation)
นวัตกรรม AI ที่แตกต่างกัน อาจต้องปกป้องทรัพย์สินทางปัญญาด้วยวิธีที่เเตกต่างกันไป เพื่อให้มีประสิทธิภาพ และคุ้มค่ามากที่สุด สิ่งสำคัญคือจะต้องเลือกวิธีการป้องกันที่เหมาะสมสำหรับแต่ละนวัตกรรม ได้แก่ สิทธิบัตร ลิขสิทธิ์ เครื่องหมายการค้า และความลับทางการค้า ในนวัตกรรมหนึ่งชิ้นอาจมีองค์ประกอบอยู่หลายส่วนดังนั้นจึงจำเป็นต้องเข้าใจขอบเขตการปกป้องของทรัพย์สินทางปัญญาแต่ละประเภท เพื่อให้เราสามารถปกป้องได้อย่างครอบคลุมและถูกวัตถุประสงค์ที่สุด ตัวอย่างเช่น บริษัทที่พัฒนาอินเทอร์เฟซผู้ใช้งาน (UI) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่มีเอกลักษณ์ไม่เหมือนใครอาจเลือกปกป้องการออกเเบบ ด้วยกฎหมายลิขสิทธิ์และเครื่องหมายการค้า ในขณะที่อัลกอริทึมของพวกเขาอาจถูกป้องกันด้วยสิทธิบัตรหรือความลับทางการค้า
5. ทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้านทรัพย์สินทางปัญญาที่มีประสบการณ์ (Collaborate with Experienced IP Professionals)
การเป็นทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้านทรัพย์สินทางปัญญาที่มีประสบการณ์เป็นกลยุทธ์ที่สำคัญ ผู้เชี่ยวชาญจะสามารถให้คำแนะนำเกี่ยวกับความแตกต่างของการปกป้องทรัพย์สินทางปัญญาประเภท รวมถึงช่วยเหลือในการร่าง ยื่นจดทะเบียน หรือช่วยแก้ไขปัญหาทางกฎหมายที่อาจเกิดขึ้น ความเชี่ยวชาญของพวกเขาจะสามารถช่วยคุณให้ประหยัดเวลาและทรัพยากร ในขณะเดียวกันก็มั่นใจได้ว่าสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาของคุณจะได้รับการคุ้มครองอย่างเพียงพอ
6.ตรวจสอบ IP Portfolio และตลาดของธุรกิจ (Monitor Your IP Portfolio and the Market)
การตรวจสอบ IP Portfolio และตลาดของธุรกิจอย่างสม่ำเสมอทำให้คุณสามารถระบุแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นใหม่ได้ในอนาคต การประเมินประสิทธิภาพนวัตกรรม การตัดสินใจในการป้องกันทรัพย์สินทางปัญญาในอนาคตอย่างมีเหตุผล การติดตามกิจกรรมของคู่แข่งและการเปลี่ยนแปลงของตลาดอยู่เสมอ จะช่วยให้คุณสามารถปรับกลยุทธ์ด้านทรัพย์สินทางปัญญาและรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาดได้ ยกตัวอย่างเช่น บริษัทสตาร์ทอัพเกี่ยวกับ AI มุ่งเน้นไปที่เทคโนโลยีการจดจำใบหน้า โดยการตรวจสอบ IP Portfolio ของพวกเขา คุณอาจพบว่าสิทธิบัตรที่เพิ่งได้รับมีศักยภาพทางการตลาดที่จำกัดเนื่องจากกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว ดังนั้นสตาร์ทอัพสามารถเปลี่ยนการมุ่งเน้นไปยังแอปพลิเคชัน AI อื่น ๆ ที่สอดคล้องกับแนวโน้มและกฎระเบียบของตลาดในปัจจุบันมากกว่าได้
7. การใช้กลยุทธ์ต้นทุนคุณค่าที่มีประสิทธิภาพ (Implement Cost-Effective Strategies)
ในการเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ให้เหมาะสมและคุ้มค่าเป็นสิ่งสำคัญในการวางกลยุทธ์ที่เกี่ยวกับการป้องกันทรัพย์สินทางปัญญาที่มีการนำเทคโนโลยี AI มาใช้งาน ตัวอย่างเช่น บริษัทเทคโนโลยีระดับโลอย่าง IBM เน้นการป้องกันนวัตกรรมที่มีโอกาสได้รับผลตอบแทนสูงที่สุดและสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ธุรกิจของตน โดยการให้ความสำคัญกับการป้องกันนวัตกรรม AI ที่สร้างส่วนแบ่งในตลาด ซึ่งช่วยให้ธุรกิจอย่าง IBM สามารถรักษาความได้เปรียบอย่างมีประสิทธิภาพ การประเมินความสำเร็จและการปรับเปลี่ยนความเหมาะสมของกลยุทธ์ทรัพย์สินทางปัญญาถือที่เป็นเรื่องสำคัญ เพื่อให้สามารถจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ซึ่งในปี 2019 IBM ได้รับสิทธิบัตรจำนวน 9,262 ฉบับ ซึ่งสถิติโดยมีส่วนใหญ่เกี่ยวกับ AI การใช้กลยุทธ์โดยการเน้นนวัตกรรมที่สำคัญส่งผลให้ IBM รักษาตำแหน่งเป็นผู้นำในด้าน AI และเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่กำลังเกิดขึ้นใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
8. การอนุญาตให้ใช้ประโยชน์จากทรัพย์สินทางปัญญาและโอกาสในการร่วมมือกัน (Leverage Licensing and Collaboration Opportunities)
การใช้ประโยชน์จากโอกาสหรือทรัพยากรที่มีอยู่และการสร้างความร่วมมือกัน เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการนำนวัตกรรมด้าน AI ของคุณมาใช้ประโยชน์และเพิ่มมูลค่าให้กับทรัพย์สินทางปัญญา ตัวอย่างเช่น TensorFlow ของ Google ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI แบบ open-source ได้ส่งเสริมการร่วมมือและอนุญาตให้นำไปใช้กับหลายแพลตฟอร์มและเครื่องมือต่าง ๆ ได้อย่างหลากหลาย ทำให้องค์กรต่าง ๆ สามารถสร้างรายได้จากสินทรัพย์ AI ดังกล่าวได้ เเละสามารถเข้าถึงทรัพยากรที่มีคุณค่า รวมถึงโอกาสทางการตลาด วิธีการทำงานร่วมกันนั้นยังช่วยกระจายค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการป้องกันทรัพย์สินทางปัญญาได้ ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่คุ้มค่ากว่า อีกหนึ่งตัวอย่างเช่น บริษัท Tesla ผู้ผลิตรถยนต์ไฟฟ้าสามารถขยายธุรกิจด้วยการแบ่งปันซอฟต์แวร์ขับเคลื่อนอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI กับบริษัทยานยนต์อื่น ๆ วิธีการนี้ไม่เพียงแต่สร้างรายได้ให้กับบริษัทเพียงเท่านั้น แต่ยังส่งเสริมแบรนด์ของ Tesla และมีส่วนช่วยให้ระบบนิเวศ AI โดยรวมเติบโตขึ้นอีกด้วย
9. ตัวอย่างจริงในโลกธุรกิจ (Real-World Examples)
ในส่วนนี้เรามีตัวอย่างการสำรวจนวัตกรรม AI ต่าง ๆ และสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาที่เกี่ยวข้อง ทั้ง สิทธิบัตร ลิขสิทธิ์ เครื่องหมายการค้า และสิทธิ์ในการออกแบบ ตารางด้านล่างเป็นการแสดงภาพรวมของความสัมพันธ์ระหว่าง AI ประเภทต่าง ๆ สิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาที่เกี่ยวข้อง พร้อมตัวอย่างที่มีอยู่ในปัจจุบัน
ประเภทของ Ai | ทรัพย์สินทางปัญญาที่เกี่ยวข้อง | ตัวอย่าง |
อัลกอริทึม (Algorithms) | สิทธิบัตร | Google’s PageRank Algorithm |
ความลับทางการค้า | อัลกอริทึมของ Coca-Cola’s ในการสร้างรสชาติโดยใช้ AI (Coca-cola’s Ai- driven flavor algorithms) | |
ชุดข้อมูล (Datasets) | ลิขสิทธิ์ | Imagenet ชุดข้อมูลสำหรับการจดจำภาพ |
ความลับทางการค้า | ชุดข้อมูลทางการเงิน | |
Trained models | สิทธิบัตร | เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ IBM’s Watson for natural language processing |
ความลับทางการค้า | ซอฟเเวร์การขับขี่ยานยนต์อัตโนมัติของ Tesla’s | |
ผลงานที่สร้างโดย Ai (Ai-created Works) | ลิขสิทธิ์ | Ai สร้างสสรค์ผลงาน เพลง ศิลปะ เเละ วรรกกรม |
การออกแบบที่สร้างโดย Ai (AI-generated Design) | Design rights | Ai ออกเเบบ เเฟชั่น ผลิตภัณฑ์ บรรจุภัณฑ์ |
เครื่องหมายการค้าที่เกี่ยวข้องกับ Ai Ai-related Trademarks | เครื่องหมายการค้า | Ai เข้ามาช่วยด้าน สโลเเกนการตลาด โลโก้ |
9.1. อัลกอริทึม (Algorithms)
อัลกอริทึม(Algorithms) คือคำสั่งทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการประมวลผลข้อมูลและแก้ปัญหา นวัตกรรม เทคโนโลยีนี้สามารถได้รับการคุ้มครองด้วยสิทธิบัตร เช่น อัลกอริธึม PageRank ของ Google ที่เป็นส่วนสำคัญของเครื่องมือค้นหาของบริษัท บางองค์กรเลือกที่จะปกป้องอัลกอริทึมของตนผ่านความลับทางการค้า เช่น อัลกอริทึมของ Coca-Cola’s ในการสร้างรสชาติโดยใช้ AI โดยไม่ได้เปิดเผยให้เป็นที่รู้จักต่อสาธารณชน ความท้าทายที่สำคัญในการปกป้องสิ่งประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องกับ AI เช่น อัลกอริทึม คือการพิจารณาว่าสิ่งเหล่านี้มีสิทธิ์ได้รับความคุ้มครองภายใต้กรอบทรัพย์สินทางปัญญาที่มีอยู่หรือไม่ เนื่องจากอัลกอริทึมมักจะอิงตามแนวคิดทางคณิตศาสตร์ ซึ่งอาจไม่ได้รับการพิจารณาว่าสร้างสรรค์หรือแปลกใหม่พอที่จะได้รับการคุ้มครองสิทธิบัตร ในการทำให้อัลกอริทึม AI มีสิทธิ์ได้รับการคุ้มครองสิทธิบัตรมากขึ้น จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องอ้างอิงการใช้งานในรูปแบบที่นอกเหนือไปจากแนวคิดทางคณิตศาสตร์ โดยเน้นการใช้งานจริงหรือการเเก้ไขปัญหาทางเทคนิค ตัวอย่างเช่น แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่แง่มุมทางคณิตศาสตร์ของอัลกอริทึมเพียงอย่างเดียว ให้เน้นย้ำถึงวิธีการปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการเฉพาะ เช่น การปรับการใช้พลังงานให้เหมาะสมกับ smart grid system.
9.2 .ชุดข้อมูล (Dataset)
ชุดข้อมูล (Datasets) เป็นการรวบรวมข้อมูลที่ระบบ AI ใช้เรียนรู้และปรับปรุงคุณภาพ ข้อมูลเหล่านี้สามารถได้รับการปกป้องด้วยลิขสิทธิ์ เช่น ชุดข้อมูล ImageNet ซึ่งได้สร้างความก้าวหน้าในด้านการจำเเนกภาพถ่ายอย่างเเม่นยํา ในทางกลับกันบางบริษัทอาจเลือกปกป้องชุดข้อมูลของพวกเขาเป็นความลับทางการค้า เช่นชุดข้อมูลทางการเงินโดยเฉพาะข้อมูลที่เป็นสินทรัพย์มีค่าสำหรับบริษัทลงทุน
กลยุทธ์ในการทำให้ชุดข้อมูลมีคุณสมบัติที่เหมาะสมสำหรับการคุ้มครองทรัพย์สิทนทางปัญญามากขึ้น อาจรวมถึงการสาธิตวิธีการรวบรวม การเลือกสรร หรือการจัดระเบียบชุดข้อมูลในลักษณะที่เป็นนวัตกรรมและไม่เป็นเรื่องที่น่าจะเกิดขึ้นได้อย่างชัดเจน เช่น การยื่นขอสิทธิบัตรสำหรับชุดข้อมูลที่อาจอธิบายเทคนิคเฉพาะ ที่ใช้ในการรวบรวมข้อมูลการจราจรแบบเรียลไทม์จากเครือข่ายเซ็นเซอร์และรวมข้อมูลเหล่านั้นในลักษณะที่เพิ่มประสิทธิภาพการคาดการณ์รับส่งข้อมูลอย่างมีนัยสำคัญ
9.3. Trained Models
Trained Models หมายถึงระบบ AI ที่ได้รับการปรับปรุงด้วยอัลกอริทึมและชุดข้อมูลเฉพาะ เพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพที่สูงขึ้น โมเดลเหล่านี้สามารถรับการปกป้องด้วยสิทธิบัตร ยกตัวอย่างเช่น IBM’s Watson ซึ่งเป็นระบบ AI ที่มีความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) บางบริษัทอาจปกป้อง Trained Models ของพวกเขาด้วยความลับทางการค้า เช่น ซอฟต์แวร์ Autopilot ของ Tesla
เพื่อเพิ่มความเหมาะสมในการขอสิทธิบัตรสำหรับ Trained AI models จึงจำเป็นต้องยื่นข้อเสนอเป็นส่วนหนึ่งของระบบหรือวิธีการสร้างสรรค์ที่กว้างขึ้น ตัวอย่างเช่น การยื่นขอสิทธิบัตรสำหรับเครื่องมือช่วยวินิจฉัยที่ใช้ AI เพื่อให้เห็นว่า Trained Model เป็นส่วนสำคัญของระบบและเกี่ยวข้องกับองค์ประกอบต่าง ๆ ของระบบ อย่าง เซ็นเซอร์และอินเตอร์เฟสผู้ใช้ที่ช่วยให้มีการวินิจฉัยที่ถูกต้องและรวดเร็ว
9.4. ผลงานที่สร้างโดย AI (AI-created Works)
ผลงาน ดนตรี ศิลปะ หรือวรรณกรรมที่สร้างขึ้นโดยใช้เทคโนโลยี AI อาจมีสิทธิ์ได้รับการคุ้มครองในด้านลิขสิทธิ์ หากมีการปรับเเต่ง ดัดแปลงและการจัดการที่สร้างสรรค์โดยมนุษย์ ตามที่ระบุไว้โดยสำนักงานลิขสิทธิ์ของสหรัฐอเมริกา โดยทั่วไปเเล้วเพื่อให้ได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์ ผลงานจะต้องมีความเป็นเอกลักษณ์ สร้างสรรค์ ถูกจัดเก็บไว้ในสื่อที่จับต้องได้ เเละจะต้องไม่มีผลงานอื่นที่เป็นเเบบเดียวกันอยู่ก่อนหน้านั้น
9.5. การออกแบบที่สร้างโดย AI (AI-generated Designs)
การออกแบบที่สร้างโดย AI เช่น การออกแบบแฟชั่น บรรจุภัณฑ์ของผลิตภัณฑ์ หรืออินเทอร์เฟซผู้ใช้งาน อาจได้รับการคุ้มครองภายใต้สิทธิ์การออกแบบ (Design rights) หากเป็นงานออกแบบที่ใหม่ ไม่ซ้ำใคร และมีลักษณะเฉพาะตัว ซึ่งจะให้สิทธิ์ในการครอบครองเเก่ผู้สร้างสรรค์ เเต่อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่สำคัญคือการพิสูจน์ว่าการออกแบบที่สร้างโดย AI เป็นไปตามข้อกำหนด โดยให้พิจารณาว่าการออกแบบนั้นเป็นผลลัพธ์ของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง ไม่ได้เป็นการป้อนข้อมูลจากมนุษย์
9.6. เครื่องหมายการค้าที่เกี่ยวข้องกับ AI (AI-related Trademarks)
การใช้เครื่องหมายการค้าเพื่อคุ้มครอง สโลแกนการตลาด โลโก้ หรือ ตัวบ่งชี้ต่าง ๆ ของแบรนด์ที่ถูกสร้างขึ้นโดย AI สามารถรับการคุ้มครองด้วยการจดทะเบียนเครื่องหมายการค้าได้ ซึ่งจะช่วยให้องค์กรสามารถรักษาภาพลักษณ์แบรนด์ที่ไม่เหมือนใครและป้องกันการใช้ทรัพย์สินทางปัญญาที่ถูกสร้างขึ้นโดย AI โดยไม่ได้รับอนุญาต ทั้งนี้ควรให้ตรวจสอบว่าเครื่องหมายการค้าที่ถูกสร้างขึ้นโดย AI นั้นเป็นเอกลักษณ์เเละไม่ละเมิดสิทธิ์ทรัพย์สินทางปัญญาของผู้อื่น
10. สิทธิ์อื่น ๆ เเเละ ข้อผูกพันตามสัญญาที่เกี่ยวข้องกับ Ai (Other AI-Related Rights and Contractual Obligations)
10.1. สิทธิในฐานข้อมูล Sui Generis (Sui Generis Database Rights)
Sui generis database rights คือ สิทธิ์ทรัพย์สินทางปัญญาประเภทหนึ่งที่ป้องกันการดึงข้อมูลออกจากฐานข้อมูลหรือการนำมาใช้ซ้ำโดยไม่ได้รับอนุญาต โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับฐานข้อมูลที่มีความเป็นเอกลักษณ์จากการลงทุนในการเก็บรวบรวม ตรวจสอบ หรือนำเสนอเนื้อหาฐานข้อมูล เช่น ฐานข้อมูลที่มีการจัดทำโดยใช้เทคโนโลยี AI เป็นต้น สิทธิ์ดังกล่าวถูกยอมรับโดยส่วนใหญ่ในสหภาพยุโรปและบางประเทศนอกสหภาพยุโรป เช่นเกาหลีและเม็กซิโก สิทธิ์นี้สามารถมีผลใช้บังคับในสถานการณ์ที่ใช้เทคโนโลยี AI ในการสร้าง บริหารจัดการ หรือแก้ไขฐานข้อมูลได้
10.2. ข้อผูกพันตามสัญญา (Contractual Obligations)
นอกเหนือจากสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาแล้ว ข้อผูกพันตามสัญญาสามารถใช้เพื่อปกป้องสิ่งประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องกับ AI ได้ โดยการทำข้อตกลงต่าง ๆ เช่น ข้อตกลงไม่เปิดเผยข้อมูล (non-disclosure agreements: NDAs) สัญญาให้สิทธิในการใช้งาน (licensing agreements) หรือ สัญญาการใช้ข้อมูล (data usage agreements) จะช่วยกำหนดกฎเกณฑ์และเงื่อนไขการใช้งาน การเข้าถึงและการแบ่งปันผลงานหรือข้อมูลที่ AI สร้างขึ้น สัญญายังสามารถช่วยให้ผลงานที่เกี่ยวกับ AI ได้รับการป้องกันอย่างมีเสถียรภาพ โดยภายใต้เงื่อนไขและข้อกำหนดที่ได้ระบุไว้ในสัญญา ซึ่งหากมีการละเมิดการรับผิดชอบตามสัญญา จะส่งผลให้เกิดความเสียหายและคดีความได้ ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องใส่ใจในการทำธุรกิจเพื่อให้สัมปทานกันได้อย่างเหมาะสมและเป็นธรรมในทุก ๆ ด้านของการธุรกิจ
โดยสรุป ในการจัดการกับผลงานที่เกี่ยวกับ AI ไม่เพียงเเต่จะต้องพิจารณาถึงสิทธิทรัพย์สินทางปัญญา เช่น ลิขสิทธิ์ เครื่องหมายการค้า สิทธิบัตร และสิทธิด้านการออกแบบเพียงเท่านั้น เเต่ยังรวมถึงสิทธิอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ AI เช่น สิทธิ์ในฐานข้อมูลแบบ sui generis อีกด้วย นอกจากนี้ ข้อผูกพันตามสัญญายังสามารถช่วยให้ผลงานที่เกี่ยวกับ AI ได้รับการป้องกันอย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น โดยการระบุกฎและเงื่อนไขการใช้งานผลงาน และสิทธิประโยชน์ของผู้ที่มีส่วนเกี่ยวข้องต่าง ๆ
บทสรุป Conclusion
บทความข้างต้นได้ให้เเนวทางที่ครอบคลุมเกี่ยวกับวิธีการจัดการทรัพย์สินทางปัญญาอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับผู้สร้างนวัตกรรม AI โดยเน้นการให้ความสำคัญกับการปกป้องทรัพย์สินทางปัญญาของตนเองโดยเลือกใช้ประเภทการปกป้องที่เหมาะสมและการร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญด้านทรัพย์สินทางปัญญา เพื่อให้สามารถเข้าใจกฏเกณฑ์ สิทธิ์ต่าง ๆ ช่วยให้ผู้คิดค้นนวัตกกรมนำไปปรับใช้ในการสร้างนวัตกรรม AI ได้ นอกจากนี้การสำรวจตลาด รวมถึงการอนุญาตให้ใช้ประโยชน์จากทรัพย์สินทางปัญญาและการร่วมมือกับผู้อื่นยังช่วยเพิ่มมูลค่าของทรัพย์สินทางปัญญา ไม่เพียงเท่านั้นยังช่วยรักษาความได้เปรียบของ AI ในโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วอีกด้วย การประเมินค่าใช้จ่าย ผลประโยชน์ของวิธีการปกป้องทรัพย์สินทางปัญญาต่าง ๆ รวมถึงการปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ตามแนวโน้มตลาดถือเป็นสิ่งสำคัญในการจัดการทรัพย์สินทางปัญญาให้มีประสิทธิภาพและสร้างความคุ้มค่าให้กับผลงานของตนเองได้
ผู้ประกอบการ นักประดิษฐ์ หรือ ผู้คิดค้นนวัตกรรมท่านใดที่กำลังสร้างสรรค์นผลงานของตนเองอยู่ ควรรับคำปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญด้านทรัพย์สินทางปัญญา เพื่อเริ่มต้นวางกลยุทธ์เเละจัดการทรัพย์สินทางปัญญาให้มีประสิทธิภาพ
อ้างอิง
[1] “IBM Tops U.S. Patent List for 2019”
[2] “Contribute to TensorFlow” https://www.tensorflow.org/community/contribute.
[3] “Tesla’s strength in patent numbers leaves rivals in dust”
[4] Patent No.US6285999B1 “Method for node ranking in a linked database
[5] “Coca-Cola’s use of AI to stay at the top of the drinks market”
[6] “Patentability of AI related patent application”
[7] “Key strategies for patenting big data solutions”
[8] “U.S. Copyright Office says some AI-assisted works may be copyrighted”
[9] “Rights in databases: success at last”
