人工智能和机器学习领域的创新公司正在面临两难境地

希望保护其在人工智能和机器学习领域的创新的公司面临两难境地。数据和算法是开发基于这些技术的产品所必需的组件，但是，从知识产权的角度来看，保护它们是众所周知的困难。

这里有两种可能的方法。一种是申请专利。另一个是寻求商业秘密保护。对于AI模型和算法，后者是更好的方法。问题在于，大多数CIO都没有这种知识产权形式的经验。

商业秘密保护不需要CIO共享有关其使用方法的详细信息，这对于专利来说是必须要做的。取而代之的是，它要求他们证明该信息不容易获得，具有商业价值，并且已采取措施对其进行保密。

商业秘密用于防止信息被盗，并可能与专利和版权重叠。数据通常被认为是书面作品，即使是电子形式。书面作品通常受版权保护，但由于版权在作品制作中需要一定的创造力，因此在这里效果不佳。仅数据本身并没有这些。

算法通常会产生功能方面的影响，但是目前，由于其数学基础，世界上大多数专利局都将其视为自然法则，并且不允许对其进行专利申请。CIO用于处理功能对象，并且自然会获得专利。他们需要改变观点，而是考虑数据和算法。

Kemp IT Law的合伙人Richard Kemp建议，这种观点的改变会改变游戏规则。“在AI领域，商业秘密可以说是最适合目的的IP [知识产权]。这是因为数据没有(因此)拥有专利权或(事实上)没有版权，但是美国和欧盟法律都明确将数据作为商业秘密进行保护。”在最近的博客文章中，他列出了公司为保护AI发明需要采取的措施的详细信息。

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