SVENSKA INNOVATIONSKLIMATET

Därför väljer Spotify helst bort patent

Spotify satsar hårt på att skydda sina immateriella tillgångar, men patent är sällan bästa metoden. "Vi skulle helt klart använda patent mera om det var mer unisont mellan EU och USA", säger Per Wendin, IP Engineer manager på Spotify.

AI-vågen sveper över världen. Det går fort och de digitala hjärnorna blir alltmer kapabla att skriva texter, skapa bilder och filmer, bland annat. Ofta blir resultatet bättre än det människogenererade.

Men vem är det egentligen som har rätt till det som skapas av den artificiella intelligensen?

Det diskuterades på ett seminarium som är en del i arbetet med Svenskt Näringslivs immaterialrättsstrategi.

– Den snabba AI-utvecklingen påverkar redan nu hela branscher som film och musik. Men vi ser påverkan på andra branscher också, säger Christina Wainikka, expert på immaterialrätt på Svenskt Näringsliv.

”Om den mänskliga insatsen är liten så minskar möjligheten att skydda alstret.”

Men går det till exempel att ta patent på det ett AI har skapat? Svaret på det blir naturligtvis ett långt och juridiskt krångligt både ja och nej.

Det är viktigt att bland annat ta ställning till i vilken grad AI har varit inblandat i det som skapats. Enligt Thomas Riesler, upphovsrättsjurist på Patentverket, är huvudregeln i de flesta länder att det inte går att patentera sådant som AI självt har utvecklat, men är AI bara en del av processen – ett hjälpmedel – är sannolikheten större att det kan bli skyddat.

– Då måste man se AI som ett verktyg för skapandet, som en kamera. Men det förutsätter att användaren fritt kan göra valen inom skapelseprocessen. Om användaren inte kan göra det så uppstår inget upphovsrättsligt skydd, säger Thomas Riesler.

– Avgörande är också hur stor AI-assistansen är i förhållande till den mänskliga insatsen. Om den mänskliga insatsen är liten så minskar möjligheten att skydda alstret.

Specifik användning

Detta rör alltså själva skapandet. Men själva innovationsprocessen, där man tar fram en AI-lösning, kan också skyddas i vissa fall.

Väldigt förenklat är det viktigt att denna innovationsprocess har ett speciellt syfte för att det ska gå att patentera, enligt de regler som gäller i EU.

– Det man behöver är en specifik användning. Om vi till exempel säger att vi använder dessa bilddata för att prediktera bröstcancer, då anses det vara begränsat till en specifik användning, säger Nora Spjuth som är Europapatentombud på AWA.

De immateriella rättigheterna är idag helt avgörande för de kunskapsintensiva företagen, inte minst inom techsektorn, oavsett om det handlar om utveckling där AI är inblandat eller inte.

– Om vi tittar på siffror så kan vi konstatera att de immaterialrättsintensiva företagen står för 47 procent av EU:s BNP. Och de står för 90 procent av EU:s export till omvärlden, säger Karin Johansson, vice vd på Svenskt Näringsliv.

Så skyddar sig Spotify

Spotify är ett grant digitalt exempel och dessutom ett svenskt företag. Med nära på 500 miljoner användare över hela världen är den data som den globala streamingtjänsten samlar in om användarna guld värd. Med dessa data kan Spotifys välkända algoritmer till exempel skapa låtlistor som passar en specifik lyssnare.

Att påstå att de immaterialrättsliga tillgångarna blir viktiga för företaget är i det närmaste en truism.

Men man kan sätta en prislapp på det:

– Vi är värderade till 24 miljarder dollar på börsen, men har bara ett bokfört värde på 2 miljarder kronor. Varför? Det bokförda värdet tar bara hänsyn till de materiella tillgångarna, säger Per Wendin, IP Engineer manager på Spotify.

För att få kontroll över företagets immateriella tillgångar i innovationsprocessen har Spotify skapat ett ramverk (som bygger på en modell från Chalmers). Per Wendin är övertygad om att den kan passa flera företag i andra branscher, inte minst inom bank och finans.

Ramverket är uppdelat i olika typer av tillgångar, som tekniska, data, varumärke, relationer (tex med kunder) och strukturella (tex affärsplaner). Därmed kan man snabbt skapa sig en bild av vilken typ av skydd som fungerar bäst för den specifika tillgången.

Modellen har också hjälpt Spotify att dra flera slutsatser, till exempel att patent inte alltid är den bästa lösningen.

Olika regler

Det faktum att Spotify är ett globalt företag skapar flera utmaningar:

– Det skiljer sig mycket mellan EU och USA, det är till exempel lättare att få patent på digitala innovationer i USA än i Europa. Det är inte lika strikt i USA att innovationen ska ha tillräcklig teknisk effekt för att få ett patent, säger Per Wendin.

– Med det sagt, är det inte så att vi inte vill patentera. Fördelen med patent är att du har möjlighet att exkludera andra som vill använda din uppfinning.

Samtidigt är det svårt att kontrollera vad konkurrenterna gör; det går exempelvis inte att dissekera om deras digitala plattformar använder samma algoritmer som Spotify för att rekommendera en artist.

– Det är mycket lättare med hårdvara som man kan plocka sönder i sina olika komponenter, säger Per Wendin.

– Vi skulle helt klart använda patent mera om det var mer unisont mellan EU och USA och det var lättare att se om konkurrenterna använder våra innovationer.

Jobbar transparent

Alternativet blir därför att se det som företagshemligheter i stället för att skydda med patent, men även det är behäftat med en rad problem.

– Problemet med dem är att de är väldigt svåra att hantera, framför allt för att Spotify alltid har växt genom att vara transparent. Vi är vana vid att dela mycket information för att det ska gå snabbt framåt. Då är det svårt att behålla sina företagshemligheter.

Det blir också en utmaning att skydda sig från läckage när kunskapen finns hos de anställda.

– Folk slutar och går till en konkurrent. Därför är det svårt att hantera, säger Per Wendin.

För kunskapsintensiva företag, som Spotify, blir det också allt viktigare att skydda data, inte minst i den begynnande AI-åldern. Det krävs enorma mängder data för att en AI ska lära sig att dra korrekta egna slutsatser utan mänsklig inblandning. Man kan kalla det för ”träningsdata”.

– Människor lär sig utifrån erfarenheter. Men hur kan en dator lära sig? Då ger vi den erfarenheter i form av data, säger Nora Spjuth.

Det är särskilt spännande när mjukvaran är öppen källkod.

– Man talar mycket om open source, då man släpper något utan att skydda det, det är öppet för alla. Men då är frågan: Är all träningsdata öppna också?

Eftersom denna data är så viktig vill företagen skydda den.

– Det är den informationen som är så viktig för att man kan generera de här modellerna. Data som sådan blir en stor tillgång, helt enkelt, säger Nora Spjuth.