<mark id="oztn4"></mark>
0
近日reddit上一篇帖子再次引發了圈內熱議，當BN和dropout被谷歌申請了專利時，像Facebook這樣的公司如何確保Pytorch不侵權？很人認為對此沒有必要擔心，這只是谷歌的“防御”專利，但事實就是如此嗎？
相關鏈接：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/qg4750/d_how_can_companies_like_facebook_use_pytorch_for/
近年來，人工智能、深度學習方面取得了巨大進展。這些技術可以極大地提升對圖像、視頻、語音、分子、測量等進行計算處理的準確性和易用性。
特別是開源深度學習系統的出現，如Tensorflow、PyTorch和DeepChem，使新手也能使用GPU硬件建立相當復雜的學習系統。這些工具的出現使谷歌僅用了幾個月就將其翻譯系統換成了神經機器翻譯系統。神經系統的實施極大地提高了翻譯的準確性，不僅如此，新的谷歌翻譯很可能比原來的翻譯更容易構建。
像Tensorflow這樣的工具已經使簡單的神經機器翻譯系統的構建成為計算機科學課的家庭作業練習。
當開源學習工具允許構建以前需要花費數年時間才能構建的系統時，這對專利來講意味著什么？
隨著深度學習技術擴展到軟件生態系統的各個部分，這個問題變得越來越重要。一旦算法系統能夠以最小的努力學會復制復雜的手動調整的軟件包，軟件發明的創新性標準將需要進行大幅調整。像“將學習算法X用于應用Y或系統Z”這樣的專利不應該被授予，因為這些已經成為了從業者的常識。
受過6個月人工智能培訓的學生可以很容易地創建這些專利所涵蓋的系統原型，而且往往使用的是谷歌自己創建的工具。
但是，這種專利已經被廣泛授予了。
谷歌，盡管它對開源軟件持強烈態度，但卻申請了大量的類似專利。
早在19年6月25日，谷歌的 Dropout 專利生效，有效期 15 年。Dropout是在進行深度學習、訓練神經網絡時，普遍會用到的方法，也是調參的一種手段，可以有效防止過擬合。
雖然谷歌目前沒有執行這些專利，但如果谷歌面臨財務危機，那會發生什么呢？
PyTorch是什么？
PyTorch是由Torch7團隊開發的以Python優先的深度學習框架。它的前身是Torch，其底層和Torch框架一樣，但是使用Python重新寫了很多內容，不僅更加靈活，支持動態圖，而且提供了Python接口。不僅能夠實現強大的GPU加速，同時還支持動態神經網絡。
”真是荒謬“VS”沒啥好擔心的“
谷歌為BN和Dropout這一普遍且通用的方法申請專利，到底是出于什么樣的目的？會存在什么樣的風險？像Facebook這樣的公司有必要擔心Pytorch侵權嗎？怎樣才能“不造成威脅也不受威脅”呢？
reddit 上針對此事進行了熱烈的討論：
有的人認為這是非常荒謬的，甚至有人認為凡是關于軟件專利的一切都是荒謬的。
還有人認為這只是谷歌的針對“專利巨頭”而做的，像Facebook這樣的公司根本不會擔心。
有人認為這種專利名不副實。認為樓主混淆了一些事情：獲得專利的不是TensorFlow的具體實現，而是實際算法。所以TensorFlow的許可并不重要，Pytorch有自己的實現辦法，不存在侵權問題。其次，專利并沒有被執行。雖然谷歌擁有專利，但似乎更多的是為了確保其他人不會申請專利并試圖限制其使用。另外，如果谷歌試圖執行這些專利，在法庭上是否能站得住腳還是一個問題。
還有人表達了自己的期望：如果有某種像專利一樣的法律，但能保證"我不能實施這項專利，但它仍然算作先前的工作，所以專利巨頭再次申請專利"，那就更好了。這樣一來，公司可以申請專利，以保護自己不受專利巨頭的侵害，也不用擔心會因此起訴他人。
并且還表示 "他們不能在沒有公關風暴的情況下實施專利 "是可以的，但如果能保證他們永遠不會這樣做就更好了。
Apache license中專利許可內容是這樣的：
Subject to the terms and conditions of this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable (except as stated in this section) patent license to make, have made, use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work, where such license applies only to those patent claims licensable by such Contributor that are necessarily infringed by their Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s) with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You institute patent litigation against any entity (including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct or contributory patent infringement, then any patent licenses granted to You under this License for that Work shall terminate as of the date such litigation is filed.
（根據本許可證的條例和條件， 每位貢獻者特此授予您永久、全球、非排他性、免收費、免版稅、不可撤銷（本節中注解除外）專利許可，以制作、使用、出售、銷售、進口和以其他方式轉讓作品，其中此類許可僅適用于此類貢獻者許可的專利主張，這些專利主張必然受到其貢獻單獨或其貢獻組合的侵犯提交此類貢獻的工作。如果您對任何實體提起專利訴訟（包括訴訟中的交叉索賠或反訴），聲稱作品或作品中包含的貢獻構成直接或貢獻專利侵權，則根據本作品許可證授予您的任何專利許可應自提交該作品之日起終止。）
相關鏈接：https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html
因此有人提出：如果你要使用TensorFlow中的dropout，那么谷歌可以授予你任何必要的專利許可。換句話說，Apache license不僅授予了版權所控制的權利，還授予了額外的權利，包括專利權。你根本不可能編寫出不侵犯大量專利的軟件，所以你必須賭一下，不管是侵犯了什么專利，要么無法執行，要么專利持有人會拒絕執行。谷歌在這方面有非常好的記錄，所以這些特定的專利可能是最不需要擔心的。
歐萊雅首席數據科學家 Louis Hénault 曾在推特上寫道：認真的@GoogleAI？。
一位律師也曾講：即使專利被授予，只要谷歌不起訴你，你仍然可以使用它。谷歌可能會等到你的公司長大后再回來起訴你，這可能會讓你或你的機構承擔責任和后果。
谷歌負責人Jeff Dean曾表示過開發者并不需要為此擔心，Google并不打算靠專利牟利，但考慮到當前的市場環境，Google選擇了先申請專利，防止可能的碰瓷或不必要的麻煩。
這種類似于“加減法”的專利雖還未產生實質性的影響，但是否應該被授予？其他公司又該如何確保自己不會面臨訴訟糾紛？對此，大家怎么看呢？
https://rbharath.github.io/software-patents-are-obsolete-in-the-age-of-ai/
雷鋒網雷鋒網
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
