编者按：本文系专栏作者投稿，作者脑极体。
最近一段时间，科技圈几乎集体患上了“卡脖子PTSD”综合症，一有点风吹草动就精神高度紧张。
谷歌三年前申请的Dropout算法生效，都能在Reddit上引发一场连环大讨论。
先是如临大敌，diss谷歌将通用算法申请专利其心可诛；6月26日专利生效后又惶惶不安，AI创业公司如丧考妣，谷歌律师被封人生赢家，让该专利通过的美国法律更是被喷得颜面扫地。谷歌AI掌门人、首席架构师Jeff Dean在被问到时连忙澄清，谷歌只是为了防止碰瓷而“抢注”，专利即使生效也不会被强制执行。
虽然得到了官方保证，但只要谷歌还是专利受让人一天，光是想象收紧绳索的可能性，就足够让许多人心生不安了。
其实吧，也不用为一个Dropout专利大惊小怪。
毕竟谷歌也不是第一次将基本概念算法或公共领域知识申请成专利了，和Dropout同一批的就有“使用深度神经网络处理图像”“用于强化学习的方法与装置”等数十项呢，技术大神多就是任性。
况且也不是就谷歌一个这么“掉节操”，微软也曾经为一种CNN图形训练方法申请专利。IBM2016年申请的8088项专利中，就有2700多项专利与人工智能与认知计算相关。英特尔在AI芯片的知识产权布局也比较完整。
要是巨头们有个风吹草动就大喊“卡脖子”，恐怕不等别人动手，脖子自己就先紧张死了。当然，未雨绸缪、保持警醒也是必要的。
在全球政策不明的前提下，基础层专利，也就是那些底层技术的知识产权，是否真的会成为悬在头顶的达克莫里斯之剑？在这场硬核竞赛里，中国企业又处在何种境地里？我想，这才是接下来需要去思考和回答的问题。
基础层专利被巨头垄断之后，会发生些什么？
从Dropout等机器学习通用方法被申请开始，就反复有很多技术人员分析过此类做法可能带来的问题。总体来说，尽管谷歌、Facebook、IBM等巨头都表示，自身的基础算法只是“为了防御”，并不会对使用进行任何限制，但这在伦理内涵上却发出了一个消极的信号，影响可能出现在几个方面：
首先是AI企业。尤其是创业公司，一旦发生法律纠纷，谷歌可以起诉或使用这些专利作为谈判筹码，这种风险会劝退许多“资本”，至少也会影响公司的估值。同时，这些专利都是在美国获准的，如果覆盖了专利的企业恰好也被美国列入“实体清单”，更容易被政府“搞事”。
其次是人才竞争。我们知道，Dropout等专利都因为其核心研究者加入了谷歌，才令其获得了技术专利。而大公司通过收购、高薪垄断机器学习人才和研究领域的情况一旦出现，中小公司几乎不可能与Google、FB竞争，产业共荣自然也成了一个伪命题。
最终，这会直接影响学术进步。谷歌吹响了一场机器学习算法军备竞赛的哨声，可以想见，其他使用机器学习的公司很可能会争先恐后地为其员工和团队所开发的每一项研究成果都申请专利。其他开发者必须从源代码构建模型，将直接影响AI的学术交流和开源状况。
夸张一点地说，由于谷歌的“叛逃”，整个产业都不得不进入一场“囚徒游戏”。
谷歌：人类的本质是“真香”，大家理解一下
我谷歌，就是今天输了，被别人踩头上，也不会靠专利来搞竞争……真香。
2011年发生了著名的智能手机专利纠纷案，时任谷歌CEO的埃里克施密特（Eric SchMIDt）就坚持谷歌一贯的公开立场。表示谷歌，宁愿创新，也不愿玩法律游戏。
而我们看到的现状是，作为科技巨头，谷歌一边宣称专利战是无创新能力的公司进行不光彩竞争的武器，一边以前所未有的速度“抢注”并充实着自己的专利库。
那么，谷歌所谓的“防御”到底在防备些什么？
谷歌对待专利的态度从创新转为防御，是从三星败诉苹果而导致谷歌Android阵营受到重创开始的。事后谷歌反思，认为自己没有就生态系统的专利储备进行投资，自家专利技术的申请也十分缓慢，于是走上了“黑化”的道路。而同样的故事正在AI领域上演。
来自USPTO的数据库显示， Facebook在2016年提交了与机器学习或神经网络有关的55件专利，2010年时为0。IBM在2017年获得1400项与AI有关的专利。其中申请量最大的就是机器学习和基础算法。AI在特定领域提交的专利申请越来越多，发生诉讼的可能性也越来越大。前不久，就发生过谷歌Waymo前员工窃取其激光雷达技术用于Uber的案件。
在竞争日益白热化的人工智能领域，谷歌自然不能示弱。
（科技巨头的AI专利布局）
除了防范竞争对手，还有一群专利流氓虎视眈眈，随时准备分一杯羹。2015年，就发生过著名的专利流氓公司WiLAN从英飞凌科技(Infineon Technologies)、奇梦达(Qimonda)和飞思卡尔(Freescale)等半导体公司手中购买专利，然后在几个月后根据这些专利提出诉讼并谋利的。类似的套路，谷歌、腾讯、华为、高通、Hulu、Netflix等也都中过招，而且赔的几率不小。
从这个角度看，谷歌的预防性申请，反而能更有效地保护研究成果。况且不仅开源了不少核心算法，也没有发动过一次相关诉讼。
当然，大家更关心的，可能还是中国在基础算法领域的地位几何，究竟会不会被人“卡脖子”。
一份未来智能实验室的报告显示，虽然中国机构或企业申请的人工智能专利数量位居第一，但主要集中在应用层（自然语言处理），基础算法仍然是陪跑的状态。
专利的国际化布局也不甚乐观，在机器学习和基础算法方向，国外申请人只有微软，百度、腾讯、阿里巴巴和国家电网。并且大量成果还处在实验室阶段，核心代码还是靠开源。
前有特朗普禁令，后有谷歌核心算法专利，想必不少同学又要担忧地摸摸脖子了。那么事情真的如大家所想的那样令人窒息吗？
基础算法的“柏林墙”，真的能建起来吗？
冷战时期，为了阻止民主德国和联邦德国所属的人员之间自由往来，在德国的土地上，建起了一座全长155公里的围墙，也被称之为“自由世界的橱窗”。
那么，这座想象中由基础算法专利构成的高且深的“AI柏林墙”，真的能修建起来吗？
我们认为未必。
首先，AI是十分注重生态的。在AI平台化的驱使下，许多科技巨头都都在广泛布局产业链的基础技术层和应用层，谷歌有TensorFlow开源框架，中国也有PaddlePaddle等开发平台，都会将自身的AI能力变成模型来提供给开发者，未来算法的壁垒越来越低，如果一个公司要靠通用技术“卡脖子”，哪怕只透露个苗头，恐怕都会将广大开发者推入别的生态圈，进而失去长远的竞争力。
另外，传统机器学习算法的性能已经到了瓶颈期，在接下来的竞争中，应用型创新、垄断性大数据等在竞争中的优势会有明显的提升。吴恩达曾说过“算法不是壁垒，数据才是”，就是这个意思。而在这方面，中国企业的护城河一直很深。从商业的角度考虑，双赢的办法自然是通过专利交叉授权，优势互补，避免自身重复的技术研发投入。
当然，还有最严峻的一种情况，就算科技企业之间“合作大于竞争”了，万一美国政府施压怎么办？我们知道，早在“特朗普禁令”之前，中美之间的政策交手和零星冲突就从来没有停止过。前不久，特朗普也宣布解除相关禁令。在这场战火可能延烧数十载、政策风向不断变化的国家博弈面前，科技行业中短期内固然要面临阴晴不定的气候，也恰好争取到了从基础追赶的宝贵时间和风险意识，为中国的AI研究助攻一把。
所以我们有理由相信，谷歌不会变成它曾经讨厌的样子——投入大量时间、金钱和精力狂打专利官司的流氓公司。当然，“专利战”尤其是底层算法专利以“肉眼可见”的速度爆发，对我们也是一种警醒。如何将AI驶向更深远的海域，应该是建构更伟大繁荣的桥梁，而不是“闭关锁国”的高墙。
即使对方伸出了手，也不代表我们必须伸出脖子，而不是完成一次击掌。
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