【作 者】刘建：中国农业大学人文与发展学院
【摘 要】算法知识产权保护中尚存在著作权和专利权保护的纷争。算法著作权保护更加契合算法表达形式本身和法理逻辑。我国算法著作权保护机制仍不健全，存在算法著作权归属界定不明确、相关法律规定不完善和因算法与硬件结合带来的实际操作困难等问题。为此，我国需明确算法著作权保护思路，坚持保护和应用均衡性原则，借鉴特殊作品的著作权保护规定，并健全算法创作的社会激励机制，构建符合我国国情的算法创作的著作权保护机制。
【关键词】算法；算法法律保护；著作权；专利权
一、问题的提出
算法是对解题方案准确且完整的描述，往往表现为一系列解决问题的清晰指令和以系统方法描述解决问题所形成的策略机制。在明确的程序性机制下，输入一定的规范，并在有限时间内获得要求的结果输出，是算法运行的一般模式。早在算法[1]初次出现并正式进入信息技术领域时，其已经被视为人类智力劳动的结晶。早期算法基本属于低阶算法，更多的可以理解为是人类解决某类特定问题的思路和操作程序的计算机语言表达。如今，经过了70余年的发展，尤其是近几年人工智能技术的快速发展，一些如黑箱算法[2]、感知器算法[3]和奇异值分解算法[4]等高阶算法的出现使得算法的商业价值属性越来越高。[5]因此，如何保护算法所有者的权益，如何规范算法发明创造的环境，如何引导算法实际应用的转化成为相关领域的重点和难点。从国内外现行保护模式来看，基本都是将算法的法律保护纳入知识产权制度，通过知识产权制度的权利配置实现对发明人的有效激励，界定发明人的权益范围，进而引导算法的有效利用和持续发明创造。[6]
随着算法在网络信息时代的普及应用，学界对其知识产权保护问题进行了探讨，但多将其纳入专利保护的范畴之中。Andrew Christie和Serena Syme等在《澳大利亚对算法及计算机软件专利保护的最新进展》[7]一文中对澳大利亚算法专利保护的立法进程、发展趋势和最新进展进行了阐述。2010年，张琳在《通信领域中算法发明专利的客体研究》[8]中对欧洲、美国、日本和我国的算法专利法律法规进行比较，指出我国在算法专利审查中存在的问题，提出应该将权利要求方案作为一个整体考虑，以“三要素”判断方案的技术属性。随后，沈嘉琦和石志超的《涉及“控制算法”的发明创造成为专利保护客体的探讨》[9]、杜鹃和尹海霞的《涉及算法的专利申请文件的撰写技巧》[10]、蔡琳的《智能算法专利保护的制度探索》[11]、刘强的《人工智能算法发明可专利性问题研究》[12]、孙建丽的《试论算法的法律保护模式》[13]等皆属于基于专利权对算法的法律保护问题进行探讨的文章。整体来看，国内对于算法专利保护的研究成果存在不足。另外，国内也有一些将算法保护置于著作权之中的研究成果，如马忠法和肖宇露的《人工智能创作物的著作权保护》[14]、张怀印和甘竞圆的《人工智能生成物著作权归属问题研究——谁有资格放弃〈阳光失了玻璃窗〉的版权？》[15]以及鞠真的《人工智能生成物的著作权认定及其规制》[16]等。
从国内外的应用实践来看，在众多的制度规制模式选择上，算法的法律保护模式可以分为著作权保护模式和专利权保护模式。[17]在人工智能技术日新月异的背景下，如何找到更为合规且稳妥的算法法律保护模式，兼顾不同级别算法的保护需求成为相关领域新的重点和难点。在我国智能科技与技术快速发展的背景下，各领域产业转化和升级带来的必然是各行业技术创造和创新的集中爆发。[18]如果此时对现行的法律进行较大幅度的修改，虽然可以提供与算法保护适配的法律规范，但恐难以因应其他类型的发明创造[19]，此种局面无疑值得反思、检视，亟待平衡与斟酌。
二、算法法律保护的域外经验述评
在算法法律保护中，美国、日本和欧盟等发达国家和地区居世界前列。健全我国算法法律保护机制，既要立足国情，也要对国外尤其是美国、日本和欧盟等发达国家和地区算法法律保护的模式经验进行借鉴。美国、日本和欧盟等发达国家和地区一般将算法视为工业产权，也即将其视作专利权进行保护。自1979年欧盟颁布《关于授予欧洲专利的公约》[20]以来，欧盟虽在1995年和2006年对该公约进行过修订[21]，但对专利权保护客体的规定并未出现变化，第二款中规定数学方法和计算机程序不受专利法保护，在第三款中进而明确，数学方法和计算机程序不属于专利法的保护客体。我国《专利法》第二十五条将数学方法、计算机程序等统一视为“智力活动的规则和方法”。[22]欧洲专利公约与我国的规定不同，而是对智力活动的规则和方法进行了严格区分。欧洲专利公约并非不保护所有算法，而是要看算法是否具有实用性、新颖性和独创性。
美国专利法并未对算法的专利保护问题进行专门规定，但在其审查程序手册中有相关规定。[23]2009年4月，美国颁布的审查程序手册[24]在第2100章中提到，对仅涉及解决数学问题或操作抽象想法或概念的过程进行专利权的保护，分析和操作起来都是复杂的，进而规定若所要求保护的过程仅涉及数字、抽象概念或想法及其信号表达，但其过程无法应用在适当主题中，则并不构成专利权保护的法定客体。[25]可见，美国采用的保护思路与欧洲具有相似性，皆强调实用性，而对于如未付诸实际应用的“数学算法”、无实际应用的抽象概念和体现自然法则或自然现象的数学定义及其算法规则等，并不授予专利权。[26]此外，审查指南还特别规定，若申请中含有数学算法并将其执行或应用在某一机构或过程中时，则该算法应当受到专利法保护。[27]
日本现行专利法[28]审查基准第二部分主要涉及可予以专利保护的一般要求，其第七部分的第一章便是主要审查与计算机有关的专利保护事项，对于算法专利保护也有一定借鉴意义。日本专利法审查基准的第二部分则列出了非法定发明的列表，其中规定，若拟申报的发明属于不同于自然规则的任意其他法则和任意规则、数学方法或智力活动以及利用上述规则的发明，则无法在专利法中被认定为可专利权的发明。可见，日本在保护发明专利中特别强调对于自然规律的利用[29]，即便权利要求中定义发明的部分应用了自然规律，然而若从总体来看在实际应用中未体现自然规律，也可不授予专利权。[30]同时，即便权利要求中定义发明的部分未应用自然规律，但若从整体看在实际应用中体现了自然规律，则可以授予专利权。另外，使用权利要求中所规定的手段若无法解决现实中的应用技术问题也不可以授予专利权。[31]
综上，美国、日本和欧盟都认为算法是一种数学方法，数学方法是一种纯粹的抽象或智力的方法，如果仅仅是单纯的算法不应当被授予专利权，但是如果将算法应用在适当的主题中，如将其应用在某种硬件之上，则可能因其具备实用性或解决实际问题的属性而获得专利权认可。从日本和欧盟对于算法专利保护的规定可以发现，日本和欧盟都认为权利申请中技术特征即便存在，但权利申请中存在技术特征并不一定必然导致发明可以成为专利权的保护客体，且权利申请中非技术特征的存在也可以成为专利权的保护客体。判断算法是否具有可专利性，关键在于看其在整体上能否满足专利权保护中关于法定客体的规定。
三、算法著作权保护的合理性
从上文对国外算法著作权保护的法律规定来看，著作权和专利权保护两种模式在算法保护中并存，但选择专利权保护模式的国家更多。在算法知识产权保护中，选择专利权保护模式的国家更多并不意味着其更具合理性。专利权保护模式就其本质而言，是将算法与机械等硬件设备的结合视为一个整体，并将这个整体视为一种发明专利。但是，专利权保护模式面临的一个最大问题就是忽视了算法本身的独立性。算法本身便是一种应当受到知识产权保护的对象，而不应在知识产权保护中将其视为与机械结合构成的整体的附庸而存在。因而，若单纯讨论算法的知识产权保护问题，首先应当坚持将算法作为一个独立的应受知识产权保护的法律客体。如果从该角度出发，专利权保护模式显然存在法律逻辑上的矛盾。从知识产权的角度看，算法作为一种融入创作者思想的特殊表达，将其置于著作权保护之下则更为合理，具体理据分述如下。
（一）算法文化产品属性更为明显，符合著作权保护对象特征
著作权法是以配置权利为核心，通过一定的标准和程序实现对信息创造、生产、传播的激励制度。从著作权法保护的客体来看，算法作为人类的技术创作与其他创作物具有一定的相似性，尤其是同样以非人类语言（包括艺术符号、机器语言等）存在的美术、雕塑、音乐等作品。伴随人工智能技术的快速发展，算法作为其中的核心内容，其表现出来的文化价值和商业价值愈发明显，将算法置于著作权保护之下显然更符合算法的这种发展趋势。如何通过合理的方式在法律层面进行准确定位是算法的商业价值能否有效转化为生产力、文化价值能否有效传播的关键，而著作权保护模式则能够在保护算法表达的同时赋予其智力成果社会化传播的可能，从而能够最大限度地挖掘其文化内涵与价值。明确算法本身的著作权属性还有助于我国在著作权体系中进一步明确算法的法律地位、权利属性和权利归属，以切实保障算法创作者的利益，推动信息创作领域持续发展和繁荣。因此，无论是算法本身还是算法衍生出的高阶算法，置于著作权保护范畴中都更加合理和必要。[32]
（二）有助于保护算法创作者权益，提高算法创作者的创作积极性
算法是算法创作者的智力成果，著作权保护模式有助于保护算法创作者的直接权益，并有利于算法智力成果的再生产。对于算法而言，只有从法律层面明确界定其著作权归属，才能在转化为生产工具的过程中获得大众的商业价值认同，从而实现技术创造到商业交易的过渡。具备相应需求的人可以通过付出相应代价的方式获取算法的交换价值——算法的使用权。这种价值认同毫无疑问需要法律所代表的社会公信力来保障。通过法律明确算法的著作权属性能够赋予其运用市场化的出版发行机制进行社会化推广，从而激励有需求的人们购买算法的使用权。同时，算法创作者也能够从相应的交易中获取利益，从而实现权利配置，推动创作者进一步创造发明。[33]如果将算法置于专利权保护之下，算法创作者的智力劳动则成为算法与机械结合的附庸，也即算法创作者的法律权益被置于次要地位甚或被忽视。如此一来，算法创作者的收益会降低，其创作热情和创作积极性也会受到影响，造成算法再生产受到抑制。[34]
（三）专利保护弱化其算法主体性，难以界定创作者的权利范畴
相比于算法的著作权保护，算法专利权保护虽在国外算法法律保护实践中应用较多，但其本身的矛盾也非常突出。其中，算法专利权保护模式存在的最突出问题是其保护的并非算法的专利权，而是算法与一定的硬件设备结合后形成的具有实际应用价值的智能化机器设备整体的专利权。算法专利权保护虽有一定合理性，但其弱化算法主体性的法律问题更加突出。目前，从复杂性来看，在一般算法的基础上通过算法的升级演化又可形成黑箱、感知和奇异算法等高阶算法。黑箱、感知和奇异等高阶算法要适用专利权法律保护模式必须符合可利用性特征。在专利的可利用性要求方面，低阶算法通过自主深度学习向高阶算法演化的过程中，通常可解释为黑箱、感知和奇异阶段。[35]在这三种高阶算法中，黑箱算法是不可直观观察的，感知算法是不可预测的，奇异算法则是难以解释的，这三种高阶算法在专利权保护中会出现难以对其可利用性进行精准把握的问题。一方面，黑箱、感知和奇异算法的演化特性造成难以精确确定其发明人，造成难以在专利法保护中对算法发明人的权利范畴进行相应界定；另一方面，算法的专利权保护还难以有效说明发明人对算法的演化程序和操作标准的升级改造。尤其是当其他同行以该算法为基础创造新算法并由此获益时，新算法发明人是否对该算法发明人的权益构成侵犯也难以界定。
（四）算法运行和演化不具备可说明性，违背专利权可说明性要求
专利权保护还要求被保护对象具有可说明性。但是，以专利权保护算法则很难对其运行过程和使用标准等进行明确说明，尤其是黑箱、感知和奇异等高阶算法演化过程以人类目前的技术手段很难对其自主深度学习的路径进行准确认知、理解和说明，即便是发明人自己也很难按照专利法的要求，通过规范、准确、系统的人类语言对算法的主要内容和技术要件进行说明。因此，当黑箱、感知和奇异等高阶算法与某一具体应用领域相结合时，算法发明人也仅能对引入算法的初级阶段进行较为清晰、系统的技术要件说明，而在此后的自主深度学习阶段，发明人对于上述算法的实际演化路径也无法准确、清晰地预测和解释。高阶算法演化过程的复杂性造成同行人员即便依据算法发明人提供的算法进行重现演化，其结果也可能存在较大差别。显然，算法尤其是高阶算法演化过程的复杂性决定了其不具备可说明性，与专利权保护要求被保护对象具有可说明性的规定存在矛盾。因而，当算法演化至黑箱、感知和奇异等高阶阶段时，算法发明人无法做到专利法要求的系统、完整披露算法主要内容和技术要件的要求。同时，算法应用于某个具体领域后，其他同行即便掌握发明人提供的初始算法，但因算法演化路径难以预测、理解和说明，也导致算法被重复的结果充满不确定性。显然，黑箱、感知和奇异等高阶算法在可说明性要求上也不宜采用专利权保护模式，而采用著作权保护模式则更为合理。
四、算法著作权保护机制建设中面临的问题
在网络信息技术快速发展并对经济社会产生日益深刻影响的今天，算法作为一种智力成果，加强对其知识产权保护有着重大的现实和战略意义。尤其是在智能化成为产业升级最新趋势的当下，保护算法的知识产权可为“中国制造2025”和我国创新驱动发展战略实施提供必要的法律保障，并形成有效推动效果。[36]但是，算法作为一种智力成果又有其特殊性，算法本身分为低阶算法和高阶算法等，高阶算法程序形成过程中的自主学习和升级演化等生成方式，造成了在保护创作者著作权时难以认定作品的身份归属等问题，而高阶算法中的一些相对简单的算法所具有的可说明性和可利用性又为将其纳入专利权保护带来了某些看似具有合理性的优势。实际上，算法在所谓专利权保护的实践中呈现出的可说明性和可利用性主要将算法看作其与硬件集合的整体，却忽略了算法作为应受知识产权保护的客体地位，也容易造成算法产业归属的错位。因而，就保护算法本身的知识产权而言，将其置于专利权保护下显然存在突出的法律逻辑矛盾，而将其置于著作权保护之下则更为合理。但是，在算法的著作权保护机制建设中，我国虽有些学者在学术层面进行过探讨，但在实际操作中也面临一些问题亟待解决。
（一）算法创作过程较为复杂，难以对其作品属性进行界定
算法著作权保护模式的局限性主要体现在对算法是否等同于“作品”的认定。算法可以大致分为五种，即白箱、灰箱、黑箱、感知和奇异算法。算法是通过计算机硬件，从原始特征获取基础数据，通过自动学习实现对数据库的持续升级，进而使所有可能的特征组合获取终端最优的策略机制。在这其中“从原始特征获取基础信息”通常为较为简单的算法，而在此后的“自动学习”“特征组合”等阶段表现为“黑箱”。[37]即便是算法的创作者也很难说清在这个过程中算法具体进行了哪些工作内容。有的学者认为，从创作逻辑层面来看，算法与传统著作权保护客体中的演绎作品较为接近。[38]因此，可以借鉴演绎作品的著作权保护方式对算法进行保护。但需要注意的是，算法的运作逻辑与演绎作品的创作过程仍然存在着较大的差异。高阶算法的运作是通过自主深度学习，结合大数据和概率分析获得事物发展的规律模型，并在此基础上实现对事物后续发展结果的推断。这与演绎作品通过对已有作品进行重新设计和编排的创作方式存在明显不同。[39]
（二）算法虽具有独创性，却存在难以界定作品归属的问题
算法创作过程较为复杂，难以对其作品属性进行界定，造成从现有“作品”的著作权保护方式中难以找到与算法相似的参照。但是，著作权保护的“作品”最显著的特点和最重要的条件便是要具备独创性。既然如此，若算法具备独创性，也可以将其视为作品。按照通常意义上的理解，著作权中的“独创性”是指最低限度的独创性。将这一条件应用于算法无疑是符合的，因为在强人工智能时代，算法的运作逻辑符合最低限度独创的要求。然而即便算法在著作权法中的“独创性”要求能够满足，算法被认定为著作权中的“作品”仍然存在着较大的障碍。这与著作权法中认定“作品”必须为具备独立人格的自然人的“智力成果”的基本前提存在较大的冲突。[40]一方面是由于虽然作为自然人的创作者在算法编制过程中贡献了部分基础算法和逻辑结构，但是在后续的演化过程中其不同演化方向的概率分布以及“特征提取”的过程和内容仍然是难以预测和不可重复的。[41]除此之外，算法自主学习的特殊性也很难从法律层面将其认定为创作者“手的延伸”。[42]基于上述分析可以看出，在著作权保护模式假设下，算法既无法保证与自然人的“作品”高度相似，也无法完成在“工具主义”视角下作为创作者这一自然人的“手的延伸”的基本假设。[43]
（三）某些高阶算法具备可说明性，造成算法著作权保护遭受质疑
算法有低阶和高阶之分，其中白箱算法和灰箱算法虽然都属于高阶算法，但其因程序较为固定而具有低阶算法的特点。白箱算法是指算法结构及其运行程序固定且所执行指令集明确的一种高阶算法形式。灰箱算法是指算法结构及运行程序基本固定，不同指令集下的运行结果易于预测和解释的一种算法形式。前文中已经提到，专利权保护要求发明具有可说明性。专利的可说明性是指专利所有人应该在申请专利时附以明确专利内容阐述和关键技术说明，如我国专利法第二十六条中就详细规定了专利申请时所应同时提交的完整清晰的内容及关键技术说明。这一要求的存续目的是确保专利申请人能够凭借清晰、明确的专利说明界定自身的权利范围——既不会因为界定范围过小导致权利空缺，又不会因盲目扩大算法专利权授权范围而造成其专利授权过度泛滥；既降低了专利授权的品质，又失去了专利授权的实用价值。因白箱算法和灰箱算法运行程序较为固定，所以其具备可说明性，而若将其视为著作权中的作品时便存在难以对创作过程和创作者进行界定的问题。[44]从目前的不同研究观点来看，基于白箱和灰箱算法结构的固定性、指令集的可预测性，学术界普遍认同白箱和灰箱算法满足专利的可说明性要求。[45]正因如此，算法的著作权保护模式存在遭受质疑的问题，但其并不能改变算法著作权保护模式的优势。
（四）算法要与硬件结合才能体现实用性，使算法著作权保护复杂化
在算法知识产权保护中，一些国家之所以选择专利权模式，还与算法要与硬件结合才能体现出其实用性有关。可利用性是指同样具备专利领域技术基础能力的人能够按照专利说明书和技术要件重现专利效果。低阶算法的结构固定和指令集易于预测决定了同领域工作人员能够较为容易地通过对算法的重现实现相同的结果。[46]发明人的算法处于白箱和灰箱等此类低阶算法时，由于此种算法结构较为固定，指令集便于预测，因此能够通过系统、明晰的语言实现对算法关键内容与核心要件的完整说明，符合专利法的可说明性要求。[47]算法的专利权保护模式虽在上文分析中已经明确，其因违背保护算法本身的知识产权而存在疑义，单就一些低阶算法的可利用性来看，其又具备某些优势，这也是一些国家采用专利权保护模式而不采用著作权保护模式的原因。[48]如果对算法采用著作权保护模式，那么算法往往与一定硬件结合的可利用性特征也会带来法律关系复杂化，比如对于一套应用复杂算法的硬件装备，固然应当保护其专利权，同时又要保护其算法的著作权，那么如何在这套硬件装备的知识产权保护中明确界定算法著作权和硬件设备专利权的权利边界及其归属是相当复杂的。[49]
五、我国算法著作权保护机制的构建路径
21世纪是知识经济的时代，而智能技术研发及其应用则是知识经济发展的最新趋势。在智能技术研发和运用中，算法是最核心的技术形态。算法与硬件的适用结合是智能化的一般实现方式。在以智能化推进产业升级被确立为我国产业发展基本方向的当下，算法的运用不仅已经改变了我们的生产和生活方式，而且未来将更加广泛地深入到我国经济社会发展的各个方面。[50]因而，明确算法的知识产权保护模式，为算法的创作和再创作提供有效的法律保障已是当务之急。在上文的讨论中，本文明确了算法著作权保护模式较之于国外一些国家采用的算法专利权保护模式更为合理，因其保护算法及其创作者本身，而非如专利权保护模式那般只是将算法作为算法与硬件结合后形成的整体的附庸。但是，我国算法著作权法律保护机制建设仍需在以下几个方面完善。
（一）明确算法著作权保护思路，借鉴各国经验，确立保护原则
当前，在计算机网络技术快速发展和广泛应用的背景下，知识经济时代已经来临，[51]包括我国在内的世界各国产业结构升级优化趋势日益显著，而将算法纳入著作权保护范畴之中已经成为不可规避的重大课题。著作权设定的目的在于保护智力劳动成果，但其在对智力劳动成果的保护中相应设定了较为细致的规则和标准，只有符合著作权法定构成要件的智力成果才能获得知识产权保护。显然，算法是一种智力成果，且其对各国经济转型、产业升级和社会进步具有特殊的重要价值。因而，对算法予以著作权范畴的法律保护契合我国经济社会发展的需要和产业优化升级的趋势。但是对算法给予著作权保护仍属于国内外新兴课题。基于科学性和严谨性的考量，我国应借鉴域（国）外国家和地区算法著作权相关规定和在对比各国著作权保护优劣的基础上，确定算法著作权保护应当遵循的一般原则，然后立足我国算法著作权法律规定的既有基础和国情所需探索符合我国发展需要的算法著作权保护模式。
（二）坚持保护和应用均衡性原则，明确算法著作权保护法律关系
我国对于算法著作权的保护应坚持保护和应用均衡原则。算法创作和保护的根本目的是推动算法在不同社会领域的广泛应用，进而带动社会生产力的不断提高。以计算机为载体，以一系列指令集为路径的算法实际上是将人类解决特定问题的思路进行计算机语言转化的策略机制。从其本质上讲，算法仍可视为推动社会信息技术领域发展的生产工具。因此，在设定算法保护模式时，应该遵循实践性和应用性原则，通过恰当的方式实现对算法持续发明创造和算法充分有效利用两个层面的均衡，如对于算法中最常见的数学公式，美国[52]、欧洲[53]和日本[54]都在其知识产权法中基于发明的实用技术性而将其排除在知识产权保护授权范围之外。我国算法的著作权保护机制建设还应遵循法律适用原则。从上文分析来看，对算法的知识产权保护应立足在著作权领域。对于著作权法而言，算法与计算机程序之间并不能基本等同，同时国内外对于计算机软件的保护条款中也都有算法不适用于计算机软件著作权的说明，例如在我国《计算机软件保护条例》中即有“对计算机软件的保护目前不能扩及软件开发所用的思想、原理和算法”的要求。算法的自然演化和深度学习特性也使得算法的智慧衍生物不能认定为著作权法中关于“作品”这一保护客体的界定，由此，《著作权法》并不能适用于算法的法律保护。[55]我国应当在《著作权法》修订中针对算法的特殊情形做出具有针对性的规定，明确算法著作权保护的要件、法律关系的主客体及其相互之间的权利和义务。
（三）借鉴特殊作品的著作权保护规定，健全算法著作权法律保护规定
算法作为人类智慧的高级别产物，应用知识产权制度对其加以保护具有重要的现实意义。从目前的算法发展情况来看，一方面低阶算法发展如火如荼，在各行各业的实践应用领域逐渐向着极大丰富、极快发展、极多应用发展。算法发明创造呈现出了集中爆发的趋势。从上文的分析中可知，当算法处于低阶算法阶段时，如白箱算法、灰箱算法满足以专利法之规制对其引导和保护的要求，因此，不妨在低阶算法保护中引入著作权法律的相应条款，予以保护。另一方面，如黑箱、感知、奇异算法等高阶算法正表现出越来越高的应用价值，成为未来算法发明创造的主要趋势。只是基于人类现有认知和技术手段，对于高阶算法的演化路径难以预测、控制和解释，虽尚不满足著作权法的相关规制要求，但是仍然要建立合理的机制保障算法发明人的合法权利，如借鉴演绎作品和重混创作等特殊作品的著作权保护规定，将算法看作一种特殊作品，并在著作权法中予以明确规定。我国在著作权法中要形成针对算法著作权保护的明确规定，[56]尤其是在明确算法作为作品时要对其构成要件做出清晰规定，并为其权利归属判断提供可靠的法律规范支持。
（四）健全算法创作的社会激励机制，配合算法著作权机制建设
对于黑箱、感知、奇异算法等高阶算法，因其不适用于当前的著作权法律制度，而其存在的法律问题也不可能骤然消除，因而可以在不断健全著作权保护机制的过程中健全算法创作的社会激励机制，以鼓励算法发明人的持续发明创造，有效地推动高阶算法的有序快速发展。算法的社会创新激励机制建设应在政府主导下形成高校（包括科研机构）、企业及个人共同参与的联合体系。高校、企业和个人作为算法的创作者具有享受对应精神和物质激励的权利。[57]政府作为激励机制的推动者和管理者以专项基金、税收减免和津贴奖金等方式获取算法使用权的让渡。当算法创作者被认定为“非专属性发明创造”时，政府可以通过对价交换的方式获取算法的使用权，也即当算法发明人为个人时以津贴奖金，高校以科研基金、团队奖励、荣誉及资格奖励，企业以税收优惠、资金及政策扶持作为创作者放开算法使用权限的合理补偿。政府还要通过专属机构备案的方式认可算法创作者的著作权。当算法发明人为个人和高校时，政府鼓励其与相关企业进行合作，企业向算法创作者支付相应的使用费用，政府给予企业相应的税收优惠，以促进算法实际价值的有效转化。
（五）严谨设计算法著作权体系，维护著作权法权威性
目前，我国网络信息技术的运用正在深入经济社会生活的各个领域，而将算法纳入著作权保护范畴中非常必要，可以为因算法现实应用而出现的一些法律纠纷的解决提供法律依据，同时在算法知识产权保护的法律设计中还要兼顾一定的前瞻性。我国可以在现行著作权法中增加算法著作权保护的条款，明确算法著作权的基本构成要件。在算法著作权基本构成要件的判定标准上可以充分借鉴欧盟遵循技术属性判断[58]的做法，明确规定算法要想获得著作权授权必须满足其所具备的独创性具体属于某一领域，也就是应当具有解决某一应用主题的实用性和原创性。实际上，日本在判定算法知识产权归属时也遵循了与欧盟相似的原则。同时，在判定要件中，我国还应明确规定，单纯的算法若不依托于具体的具有应用性的硬件设备，无法解决实际的应用难题，则不受著作权保护。[59]另外，对于无法满足上述著作权法可授权判定要求的算法，也即单纯的算法或算法片段，我国可以通过建立社会激励机制予以鼓励，并给予一定的物质性或精神性奖励，但暂时不宜将其放入著作权法的范畴之中，以维护著作权法的权威性和严肃性。
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[26]段计珍.计算机软件可专利性研究[D].呼和浩特:内蒙古大学,2006.
[27]USPTO,Examination Guidelines,S2106,1996.
[28]日本の特許法は特許権者の権利範囲を拡大し､制品が特許制品や特許方法が解決すべき課題に不可欠である場合､制品の制造､譲渡などの行為も｢侵害｣の範疇に入る可能性があると規定している｡
[29]第二条本法でいう｢発明｣とは､自然の法則を利用して､高度な技術思想をもって創作を行うことをいう｡
[30]特許庁ﾎｰﾑﾍﾟｰｼﾞ2009年10月号日本審査基準第二部第一章第1.1節第(4)点ｹｰｽ2-4を参照｡
[31]日本の審査基準第二部第三一四ﾍﾟｰｼﾞを参照｡
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[38]For example,in 2016, a team of data scientists,engineers and Rembrandt experts in The Netherlands finished The Next Rembrandt by replacing Rembrandt's pigments and brushes with algorithms.
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[52]In Benson (1972),the Supreme Court of the United States emphasized that abstract mathematical formulas are not protected in the sense of patent law the object.
[53]Das patentamt hält sich an die rechtlichen voraussetzungen fü r rein algorithmus und mathematischen berechnungen und greift auf artikel 52 (2)und 3) des abernut zurü ck,um die einzigartigkeit der patente aufzuheben.
[54]特許庁は､純粋な計算方法は自然法則を利用していないため､法定発明にはならないとしている｡
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[58]European review guide 2005 edition guidelines for examination In the fourth chapter of the third part of the European patent office is from the perspective of "technology attribute judgment"It is clear what kind of invention has technical attribute and thus belongs to the object of paten protection.
[59]｢日本の審査基準｣が特許法で定められている｢法定発明｣を取得するための資格として要求される権利は｢自然の法則を利用した技術的発想の産物｣である｡
