Профессор, председательправления Агентства интеллектуальной собственностиАзербайджанской Республики.
Professor, Chairman of the Board ofIntellectual Property Agency of the Republic of Azerbaijan
в условиях технологического развития знания и интеллектуальная собственность (ИС) становятся ключевыми драйверами инноваций. Статья посвящена установлению взаимосвязи между важнейшими понятиями системы ИС, а именно «информацией», «знанием», «результатом интеллектуальной деятельности» (РИД) и «объектом охраняемой ИС» с целью последующего применения выявленной взаимосвязи в системах искусственного интеллекта (ИИ). Для достижения указанной цели возникает необходимость интеграции философского, правового и экономического подходов к пониманию РИД с позиций ИС в рамках круговорота знаний с носителем «знание» и с носителем «информация». Для этого ставятся следующие задачи: проанализировать философские основания РИД (по Г.В.Ф. Гегелю и К. Попперу); охарактеризовать свойства знаний как ресурса; определить роль исключительных прав в создании «редкости» знаний; обосновать природу социального контракта и выявить взаимообратимость, сходство и различия между информацией и знанием (исходя из работ Н. Винера), а также установить возможность адекватного отображения в рамках классической и нечеткой логики связи «объект ИС» (ОИС) и «РИД» с целью последующего применения в системах ИИ. Исследование основано на системном подходе и философско-правовом анализе. Используются логические построения и сравнение категорий для понимания феномена объективации знания и субъективации информации. С учетом раскрытого механизма трансформации новизна заключается в различении философского (широкого) и правового (узкого) объемов понятия «РИД». Научная новизна заявлена автором через сферу демаркации (философского и правого объема понятия «РИД») и сводится к анализу взаимообратимости пары понятий «информация» и «знание», представляющих РИД, и его привязке к понятию «объект охраняемой ИС». В исследовании впервые использован аппарат бинарных логических операций и импликации «если… то…» для формализации логико-онтологической связи между категориями «ОИС» и «РИД». Практическим выводом является заключение о том, что категория «Объект охраняемой ИС», включающая охраняемые, охраноспособные и неохраняемые ОИС, адекватно не может быть отображена в рамках классической логики, modus ponens, а опирается на приближенные суждения и требует привлечения аппарата нечеткой логики. А это означает, что в практических приложениях (моделирование ИС, ИИ и т. д.) необходимо использование нечетких нейронных сетей (ННС). Показано, что ИС превращает знания в товар через легальную монополию. Сделан вывод: информационная природа РИД не поглощает его правовой режим ИС. Связь между ОИС и РИД представлена через таблицы истинности в рамках классической и нечеткой логики. Выводы применимы для совершенствования законодательства и управления активами в цифровой среде. Дальнейшие исследования коснутся влияния искусственного интеллекта на оборот знаний в цифровой среде и использования результатов в нечетких нейронных сетях.
in the context of technological development, knowledge and intellectual property (IP) are becoming key drivers of innovation. The article covers establishing the relationship between the most important concepts of the IP system, namely “information”, “knowledge”, “result of intellectual activity” (RIA) and “object of protected IP” in order to further apply the identified relationship in artificial intelligence (AI) systems. To achieve this goal, it becomes necessary to integrate philosophical, legal and economic approaches to understanding RIA from the standpoint of IP within the framework of the knowledge cycle with the carrier “knowledge” and with the carrier “information”. To do this, the following tasks are set: to analyze the philosophical foundations of RIA (according to G.V.F.Hegel and K. Popper); to characterize the properties of knowledge as a resource; to determine the role of exclusive rights in creating the “rarity” of knowledge; to substantiate the nature of the “social contract” and identify the “convertibility”, similarities and differences between information and knowledge (based on Wiener’s work), as well as to establish the possibility of an adequate representation within the framework of classical and fuzzy logic of the connection between the “IP object” (OIP) and “RIA” for subsequent application in AI systems. The research is based on a systematic approach and philosophical and legal analysis. Logical constructions and comparison of categories are used to understand the phenomenon of objectification of knowledge and subjectification of information. Taking into account the revealed transformation mechanism, the novelty lies in distinguishing the philosophical (broad) and legal (narrow) scope of the RIA concept. The scientific novelty is stated by the author through the sphere of demarcation of the philosophical and legal scope of the concepts of RIA and is reduced to the analysis of the convertibility of the pair of concepts “information” and “knowledge” representing RIA and its binding to the concept of “protected IP object”. For the first time, the research uses the apparatus of binary logical operations and the implication “If … then …” to formalize the logical-ontological relationship between the categories “OIP” and “RIA”. The practical conclusion is that the category of “Protected IP object”, which includes protected, protectable and unprotected IP, cannot be adequately represented within the framework of classical logic, “modus ponens”, but are based on approximate judgments and require the use of fuzzy logic. This means that in practical applications (IC modeling, AI, etc.), it is necessary to use fuzzy neural networks (FNS). It is shown that IP turns knowledge into a commodity through a legal monopoly. The conclusion is made: the informational nature of the RIA does not absorb its IP legal regime. The relationship between OIP and RIA is represented through truth tables within the framework of classical and fuzzy logic. The findings are applicable to improving legislation and asset management in the digital environment. Further research will focus on the impact of artificial intelligence on the turnover of knowledge in the digital environment and the use of the results in fuzzy neural networks.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.