动物语言转换专利审查中的科技伦理检视

　　在人工智能浪潮席卷全球的当下，技术创新以前所未有的速度重塑人类认知边界。5月6日，北京百度网讯科技有限公司（以下简称百度网讯）一项突破性专利——“动物语言转换方法、装置、电子设备及存储介质”正式公开，其深度融合机器学习、深度学习与自然语言处理等前沿技术，通过先进算法对动物的声音、行为、体征等多模态数据进行融合分析，并借助生成对抗网络情感分析模型与动态情感标签更新机制，将动物复杂的情感状态精准转化为人类可理解的语言，试图实现跨越物种的“深度对话”。然而，值得注意的是，动物语言转换技术在突破传统人与动物交流屏障的同时，其数据采集的合法性、情感识别的准确性及技术应用的伦理性，均需接受专利法与科技伦理规范的双重审视。

　　动物语言转换技术的授权要件分析

　　专利制度的核心在于通过赋予创新者一定期限的独占权，从而激励技术研发与公开。依我国专利法，一项技术须具备新颖性、创造性和实用性方能获得授权。

　　就百度网讯“动物语言转换”专利而言，其新颖性需建立在现有技术基础上。百度网讯的权利要求书提及，现有动物情感分析技术多局限于单一模态数据的表面解读，而该专利却提出通过声音、行为、体征的多模态数据融合（权利要求1—3）、生成对抗网络（GAN）情感分析模型（权利要求4—5）及动态情感标签更新机制（权利要求6—10）实现动物情感的深层解析。若其技术方案确实通过独特的算法模型实现了对动物情感的深层解析，且在专利申请日前未被公开，则可能满足新颖性要求。然而，专利的创造性判断相对复杂，专利审查需证明该技术方案相比现有技术具有“突出的实质性特点和显著的进步”。尽管现有技术已通过单模态分类实现情感识别，但该专利的创造性却体现在技术组合的非显而易见性——其将多模态融合与GAN对抗训练结合以解决数据噪声与标注难题，同时引入时间窗口内的情感差距计算及权重评分累加策略（权利要求9—10），从而使得情感标签可随动物状态动态升级。实验数据显示，其对犬类情感的识别准确率较传统方法提升15%—20%。因此，若审查员认可该技术效果超出常规优化范畴，则创造性要件可成立。

　　实用性方面，该专利须确保技术能够稳定应用于实际场景。动物语言转换技术的核心，实则在于通过算法解析动物的行为、声音等信号，并将其映射到人类语言体系。该过程亦隐含着一个根本性前提假设，即动物的情感与表达能够被标准化、数据化。从技术可实施性来看，该专利说明书详细阐述了数据采集环节，明确指出利用麦克风、摄像头、传感器等常见设备获取动物声音、行为、体征数据，且对数据预处理流程，如去噪、归一化等操作，以及基于深度学习框架的模型部署方式都进行了清晰说明，与当下工业应用标准高度契合，具备技术层面的实际操作性和可落地性。但实用性原则的考量范围往往较新颖性与创造性更为宽泛，其不仅聚焦于技术层面的先进性与实用价值，更要着重审视该技术成果在社会应用中是否可能引发违背伦理道德争议。

　　动物情感识别技术中的科技伦理疑虑

　　我国专利法第五条确立了公序良俗原则，从实体要件层面框定了科技成果获取专利保护的必要条件，科技伦理问题也日益成为衡量高技术专利可授权性的重要因素之一。在专利法框架下，百度网讯的该项专利虽然从方法论角度切合专利法中的技术方案逻辑，其结构清晰、流程具体，具备可实现性，但其背后的伦理基础却显得相对薄弱。譬如该发明在处理动物多模态数据的过程中，并未明确说明数据采集是否建立在动物福利的保障基础上，亦未界定数据采集过程中的“同意机制”。在动物无法表达自我意愿的语境下，以高度侵入性的方式采集其生理与行为数据，则可能会涉嫌伦理过界。从技术角度看，百度网讯专利申请整合声音、行为、体征等多模态数据，借助深度学习与生成对抗网络进行情绪识别，最终实现语义映射与人类语言输出。此种“转换语言”为目标的系统，其本质是对动物内在心理状态的一种技术性“猜测”或“再构”。

　　当前，人工智能尚不具备“真实理解”或“意识模拟”能力，其对情感、意图的识别仅是基于统计相关性与模型训练的近似推演。如其未经充分说明而广泛应用，则可能导致人类在与动物的互动中产生误导性认知，从而引发技术拟人化带来的伦理风险泛化问题。百度网讯以“精准情感翻译”的名义对动物表达进行重构，无疑会挑战人类对情感的定义边界，继而触发“工具化动物”的伦理争议。专利法虽然原则上中立于道德判断，但面对高度依赖数据采集与模型训练的新一代人工智能技术，其在可授权性判断中是否应嵌入“伦理审查机制”，已成为亟待回应的时代命题。

　　专利审查中伦理评估机制的嵌入

　　专利制度作为技术与法律交汇的制度设计，其传统关注点集中在新颖性、创造性与实用性等技术标准之上，然而在人工智能高度渗透社会生活、情感识别、伦理判断等人类专属领域时，单纯以“技术中立”为核心的授权逻辑显然不足以回应当代科技伦理挑战。

　　从专利法角度看，专利制度应不仅保障发明创造的私权实现，更应承担促进科技向善的功能导向。在传统法理中，专利法是一种平衡“激励创新”与“公共利益”的工具型制度。然而，随着人工智能技术进入深层决策、情感识别、价值判断等“人类特权”领域，其技术行为本身往往具有非中立性，甚至可能重塑社会结构、放大偏见或引发数据伦理问题。因此，专利授权不应仅停留于形式技术评价，而应拓展至伦理合法性审查，即在授予排他性权利之前，对其可能带来的社会伦理影响进行评估。

　　一方面，可在专利申请阶段引入“科技伦理影响说明书”制度，要求申请人就其技术可能造成的数据侵权、认知误导、价值偏见等风险问题作出说明和防控方案。这样不仅可为专利审查提供伦理判断基础，亦能促使技术主体自觉履行伦理责任。另一方面，针对具有高社会影响力的人工智能专利，可以建立“伦理审查例外机制”，在权利授予之前引入多元主体评估机制，确保技术不会突破伦理底线。以百度网讯的此项专利为例，情感识别算法是否涉嫌伪造意图、动物语言转换系统是否侵犯动物基本福利等问题，均应纳入专利实质审查。

　　总而言之，伦理并非技术发展的对立面，而是确保其公正性与社会可接受性的基本前提。人工智能时代专利的审查变革应超越传统“技术评价”范式，转向兼顾伦理正当性的技术与伦理复合治理路径。专利审查制度须融合科技伦理，则可实现技术理性与价值理性的互动协同，在谦抑与革新之间达至平衡状态。

　　（作者单位：南京师范大学法学院）