1. AI工具革新引发专利刑事规责挑战
目前国内外的AI软件都以其高效和完整的逻辑性被用于日常生活中，以ChatGPT、StableDiffusion是以计算机学习数据分布并采样生成内容的1.0系列AI软件率先进入大众视野，其运行并非通过简单的计算机编程，而是检索其目录的数据库进行数十亿次的学习，得出数据的统计分布规律。根据最高人民检察院2025年发布的研究报告，生成式AI的刑事风险可分为工具型指利用生成式人工智能作为实施犯罪的技术工具，例如生成虚假信息；对象型指以生成式人工智能系统本身或其所输出的内容作为犯罪侵害的对象；数据型指在人工智能训练可能构成侵犯公民个人信息、商业秘密和自主型也即本文探讨的生成式人工智能应用四类。
本文以专利文本为例，大模型通过学习全球在册的上千万份专利文书内容，分析专利文书的句式、各行业的技术用语的衔接、不同的技术方案常见的模型结构[1]。它通过大量的阅读，形成复杂的概率模型，并不是把所有专利的内容复制下来而是学会来怎么使用学习过的词组生成才像一份专利，阅读起来是否符合范式。根据使用者给出的关键词开始计算下一个词组应该是什么，比如关键词同法律，可能生成法理学类的科普也可能生成法哲学类的科普。在各行各业中充当了发明辅助，由于其运行根本是运用自己的储备知识概率性地生成由AI的“黑箱1”生成内容完全不可预测，当使用者直接将生成方案在商业活动中使用，该方案实质性地侵犯了《刑法》第216条2规定的伪造、变造他人专利文件，在无法证明使用者是否具有直接故意复制使用的情况下，是否为AI的侵权内容承担刑事责任？
1.1. 生成内容挑战法规漏洞
使用者对AI生成内容的具体走向和内在逻辑缺乏完全掌控，使得其难以核实生成内容中技术链条的完备性和数据来源的真实性。这种情况下，认定使用者具有直接侵犯他人专利的主观故意，在实践中存在显著困难。在生成式人工智能的技术逻辑中，其核心是基于对训练数据内在规律的统计学习。这意味着，AI在用户关键词限定的范围内，实质上是进行一种基于概率模型的采样与重组，AI也可能是无意涉及到了与现有专利技术方案非常接近的技术性词语，从而生成了侵权内容，当一个点达到侵权的阈值后形成“点线面”式的撞车事件，当生成的文本片段或方案无意间逼近甚至实质上覆盖了某项有效专利的权利要求时，用户的行为便可能直接触及专利侵权的客观构成要件。
尽管AI软件的开发者会规避专利侵权中的全面覆盖原则，不可能在生成内容中包含专利权要求中记载的每一项特征[2]。但是对于同等侵权，被告完全可以用“技术特征雷同系巧合，均为AI生成不具侵权的主观意图”进行抗辩。尽管在司法实务中对于专利侵权责任的认定不问主观意图，但是会影响法官心中对恶性程度的初步判断影响对情节的认定。
尽管刑法规定了假冒专利罪，但参考国内目前有关专利侵权的案件中，几乎所有的人工智能相关的专利争议都依靠民事侵权框架来解决。但是一个具有现实危害性的问题在于：企业或个人直接利用AI生成的技术性方案投以商用，实质上侵犯了他人的有效专利造成重大损失3的定性问题。更复杂的要素在于对同等原则中限定的“本领域普通技术人员”，生成式的人工智能凭其海量的数据库和上万亿次的算法，能够进行跨行业的词组特征进行组合，当人工智能运用低概率的词实现相同功能的替换方案时，那司法实践是以普通技术职员的认知为准还是以市面上人工智能生成软件的通用水平为标准呢？因此AI的拟合性生成和“黑箱性”令专利侵权认定陷入龃龉。法律对此类问题的关注点从结果论转移到对使用者的行为审查上，基于人工智能生成式软件是以对话的形式运行的，若使用者给出规避特定风险的指令或者对生成的内容未尽到积极的筛查义务，是否可以考虑主体具有重大过失乃至间接故意。同时参考北京互联网法院2025年判决确立的“关键词过滤义务”，来考虑使用者是否尽到了行业审查义务来判定主体具有重大过失。
1.2. 刑事罪名适用的障碍
《刑法》第216条中的假冒专利行为在司法实践中被狭义认为假冒专利标记的行为，司法实践中也主要围绕经济损失和违法数额的结果要件，该罪名的客观行为被严格限定于非法标注专利标识等欺诈性行为，其保护法益侧重于国家专利管理秩序与消费者权益，而非专利权人的专有实施权这一核心财产权，学界也曾对该罪的保护范围过于狭窄导致对专利实施权的保护力度薄弱。当使用者利用人工智能工具生成并实施技术方案，该方案即便实质覆盖他人专利权利要求，亦难以被纳入传统“假冒”的行为范式。其行为本质更接近于非法实施，但因缺乏明确的规范性依据与主观故意证明路径，刑事追诉面临现实阻碍。这种规制空白使得利用人工智能进行的高技术性、规模化侵权活动难以受到刑法的有效威慑，加剧了知识产权保护体系在面对技术革新时的系统性风险。因此，有必要在解释论层面重新审视该罪名的规范目的，或通过立法论探讨将情节严重的非法实施行为独立入罪的必要性与可行性，以回应技术发展带来的治理挑战。在刑法内部的框架下，研究视域涵盖刑事立法理论、刑法解释学以及刑事司法适用等多个层面。就假冒专利罪而言，该罪名在刑法体系内的结构安排与在实践中的运行机制均存在不足，这不仅是其未能达到预期刑法效果与社会效果的原因，也并非单一刑法条文失效所能概括。更深层次看，它折射出当前刑事法治在现代社会经济领域所遭遇的普遍困境。
生成式人工智能使用者引发的专利侵权风险，在客观层面表现为对他人专利技术方案的功能性实施与商业化利用，而非对专利标识的非法冒用。二者在行为性质与侵害法益上存在本质区别。在主观层面，假冒专利罪要求行为人具有虚假标示的直接故意，而人工智能使用者可能仅对侵权结果持放任态度，或存在重大业务过失。现有罪名框架难以涵盖这种基于工具使用的新型间接故意或监督过失形态。笔者以“知识产权犯罪”为关键词在裁判文书网进行检索了5326份案件样本，以“假冒专利罪”为关键词检索仅显示7份案例样本，实际对应的刑事案件仅6起4。可得出假冒专利罪在司法实践中适用率偏低，这反映出在专利领域行政法执法与刑事司法之间衔接机制不够流畅，针对典型危害性案例以罚代刑的现象还是存在。
根据法律体系内部一致性原理，在前置法中不被认定为违法，自然也不应用刑法来评价。行为的首先具有违法性是入罪的关键，在《解释》第10条第三款将“未经许可在合同中使用他人专利号”列为假冒他人专利的行为。但是在《专利法实施细则》。中并无明确的界限，导致前置法不置可否，而后法却将其纳入刑事处罚的范围。这一现象与专利权保护保护的完善程度之间，究竟存在何种关联？是正向关联还是负面关联？若是为前者则证明现行的法律体系对专利权的保护较为完善，有效激励社会各方从事发明创造激活市场经济高质量发展的活力；若为后者，则体现了刑法在专利保护领域并未切中要害，未能发挥刑法作为最后手段的意义。根据国家知识产权局公布的统计数据，2018年我国查处的假冒专利案件约4万件，受理的专利侵权纠纷行政案件约3万件，后者约为美国同期案件的20倍，截止2022年，全国办理专利侵权纠纷案件达5.8万件。对于以上案件从案件定罪、年份、数量进行分析，如表1所示。
Table 1. Statistical graph of adjudicated offense categories for patent infringement cases (2018 to 2022)
表1. 2018~2022年专利侵权案件判决罪名统计表
年份 |
案件类型 |
数量/说明 |
2018年 |
国内查处假冒专利案件 |
约4万件 |
2018年 |
国内受理专利侵权纠纷案件 |
约3万件 |
2018年 |
中美对比 |
中国案件量约为美国的20倍 |
2022年 |
全国办理专利侵权纠纷行政案件 |
5.8万件 |
2022年 |
同比增长 |
16.8% |
因此，假冒专利罪的现有规范构造，无法为制裁利用人工智能实施的专利侵权行为提供恰当的教义学基础。其构成要件的狭窄性与生成式侵权行为的复杂性形成鲜明对比。这并非该罪名本身的缺陷，而是反映了工业时代制定的刑事规范在应对智能时代全新犯罪样态时的固有局限。刑法若欲有效回应此挑战，必须在解释论上寻求突破，或通过立法论进行有针对性的规范完善。
2. 生成式AI刑法专利权保护法理分析
据国家知识产权局于2025年12月发布的《关于加强知识产权保护中心和快速维权运行中心运行 高质量推进知识产权快速协同保护工作的意见》指出应该因地制宜发展新生产力，加快建设知识产权协同保护机制。早在2021年实施的《中华人民共和国刑法修正案(十一)》就降低了除专利权以外的其他知识产权犯罪的入罪标准，扩大了刑法处罚的范围，随着《中华人民共和国刑法修正案(十二)》的颁布实施更强调对保护市场经济的保护。基于当前的政策指导，对目前初步呈现的生成式人工智能引发的专利侵权风险展开以假冒专利罪为框架的刑事治理路径。
2.1. 生成式AI法益检视
首先基于假冒专利罪保护法益存在法益一元论和法益二元论两种主要观点，一元论主张本罪所保护的法益仅为国家的专利管理秩序，属于纯粹的超个人法益；法益二元论作为通说，认为本罪保护的是复合法益，既保护专利权人的个人财产权与人身权同时也保护专利权管理秩序[3]。在生成式AI的催化下，应在刑法解释学的框架下解决解释难题。AI能够高效、大批量地生成以假乱真的虚假专利文件，这一行为在使用者日常的工作、学习中潜移默化地侵蚀了专利管理制度的公信力，进一步任其发展可能在网络空间内对特定或者不特定的专利权人的竞争优势造成弥漫性的侵害。假设生成大量AI虚假专利申请，对于专利申请的行政授权效率将被整体拖慢，尤其在公开的专利数据库中混进大量AI生成的“认知偏差”技术方案，专利保护制度“以公开换保护”的根基会受到动摇。传统的假冒专利通常直接剽窃知名专利，受侵害的对象明确，但是AI生成的内容是基于之前学习词汇的组合是概率性的问题，所以其侵权容易造成无特定的对象但是受损害市场所有参与者的权利，也就是超个人法益。当AI根据使用者的指令生成一些似是而非的专利，此类文书在法律上不具备效应，但是基于当前理论界和实务界均面临的数字经济中存在于各大流媒体的商业诋毁问题，此类虚构的专利文书运用在商业竞争和舆论公关中，制造某行业存在技术壁垒的假象或者已经被技术垄断的假象影响真实创新发明者与投资者的进入，严重影响正常的市场研发和市场活力。此类侵害相比传统的窃取专利号，用污染一词更能体现该行为间接地、弥漫性地削弱了所有权利人市场价值还有现有法规的威慑力，这符合法益二元论中个人法益与超个人法益在目前人工智能时代不可分割的现状。本文认为，知识产权犯罪的保护法益应是二元的，既包括国家的专利管理秩序，也包括专利权人的个人财产权。这一观点的合理性在于，专利侵权行为不仅破坏了市场竞争秩序，也直接损害了专利权人的创新成果和经济利益，当承认法益的二元性，才能为专利犯罪的刑法规制提供坚实的理论基础。
2.2. 生成式AI的行为主体
就行为主体而言，传统假冒专利罪的主体是一般主体，本罪的主体是已满16周岁、具有刑事责任能力的自然人和单位。但是在AI工具生成的场景下，主体是使用者还是虚拟的“生成者”呢？笔者借鉴了陈兴良教授行为刑法的立场，刑事责任需要牢固地系于人的行为上，生成式AI本身不可能成为责任主体，是否可以将研发者和使用者基于其不同的行为模式而形成犯罪链条。若研发者故意设计用于生成假冒专利的大模型5用于非法经营或诈骗行为，该行为实质上为直接实行犯提供了关键的技术工具和便利条件，降低了犯罪门槛，符合“为他人犯罪提供帮助”的构成要件。其刑事责任应依据其在共同犯罪中所起的作用进行认定和处罚。
可能构成假冒专利罪提供犯罪工具的帮助犯，如果研发者不仅提供工具，而且与特定使用者通谋，为其策划中的具体假冒专利犯罪进行量身定制模型的开发，则该研发行为本身可能被评价为整个假冒专利犯罪的预备行为，研发者可能成立该罪的预备犯；使用者利用专用或市面通用模型生成并发布虚假专利信息，可以判定为直接的实行犯。
2.3. 基于传统解释论剖析生成式AI主观责任
“《刑法》规定假冒专利罪是指自然人或单位违反国家专利管理法律法规，故意假冒他人专利，情节严重的行为通说认为，本罪侵犯的客体是国家的专利管理秩序和他人的专利专用权。”[4]结合上文关于假冒专利罪立法目的有争议的讨论，使得理论上对本罪保护的客体有不同理解。例如，假冒专利罪保护的法益是专利标识制度安全。本罪的客观方面，表现为自然人或单位违反专利管理法律法规，假冒他人专利，情节严重的行为。假冒专利行为、情节严重的评价依据是2004年最高人民法院出台的《关于办理侵犯知识产权刑事案件具体应用法律。若干问题的解释(一)》第4条、第10条的规定，结合假冒专利罪的简单罪状进行文义解释就部分学者主张，判断本罪成立的关键在于行为人实施的具体行为需同时满足两个要件：
其一，该行为构成对他人专利权的实质侵害，2025年《专利侵权判定指南》第12条第三款，当生成的内容里的相似指征超过75%可以认为实质性相似。
其二，该行为扰乱了正常的市场竞争秩序。行为方式必须严格符合司法解释所列举的四种假冒他人专利的法定情形。另有学者从法益保护角度提出更具建构性的解释路径，认为应当专利标识制度安全是本罪的核心保护法益。基于此，假冒行为的认定标准应限缩解释为具有导致相关公众产生混淆或误解的现实可能性。
基于假冒专利罪传统解释论，在讨论生成式AI引发的主观责任，因为生成式AI的“黑箱性”为主观故意认定带来的不确定性，对于直接故意的认定相对于明确，直接以使用者假冒专利为目的，使用精确的关键词引导或规避风险的词引导AI生成特定的虚假内容。而对于此类案件间接故意的认定难点在于，行为人对于AI被用于生成假冒专利信息的风险是否存在明知和放任，专业用户如企业研发人员和专利代理人，因其具备专业知识，若其在使用人工智能生成前未进行必要的专利审查和检索，或者在收到明确的侵权提示后仍继续使用，即可直接判定为“明知”，具有直接故意。对于普通用户如个人开发者、小微企业等注意义务较低，间接故意的成立需行为人认识到具体构成要件结果发生的现实可能性为前提。只有在生成式人工智能平台提供明确具体可验证的方式提示侵犯他人权利后仍继续使用，才可定义为“明知”，若是仅为模糊的提示词诱导，则不宜认定为具有直接故意，避免泛化间接故意的适用。而在技术语境下，这转化为对平台是否具备技术可控性和风险认知可能性的判断，当AI算法设计上存在明显可被利用的漏洞，或已有同类侵权事件发生而平台未采取技术过滤等最低限度的防范措施，可推定其具备放任的间接故意[5]。
3. 激发传通解释论体系下的结构张力
生成式人工智能的应用，正在深度改变技术成果与知识产权风险的呈现方式。本文旨在分析当使用者直接将AI生成内容投入商业领域，其行为可能在实质层面侵犯他人专利权，并因侵权规模与后果的严重性，后果严重触及刑法制裁的边界[6]。我国《刑法》第216条规定的假冒专利罪，作为专利刑事保护的核心，在应对新型的网络生成式人工智能引发新知识产权风险存在结构性的局限。该罪名立足于传统工业时代的侵权模式，其罪状严格限定于非法标注专利标识等欺诈行为其构成要件主要围绕非法标注专利标识等显性欺诈行为而设计[7]。然而，在智能技术环境下，利用生成工具实质性实施他人专利技术方案已变得更为便捷、隐蔽，其危害性可能远超形式上的“假冒”，如今可以利用智能工具实施专利技术方案更容易完成。当前此类问题才初露头角，司法实践可能存在适用率低以及学理上关于其法益保护范围的争议同时指向了一个问题就是既有规范与数字时代犯罪之间的脱节[8]。
目前，相关司法实践仍处于起步阶段，表现为该罪名适用率偏低。学界亦对其保护的法益范围存在持续争议。这些现象共同指向一个深层问题：既有刑事规范与数字时代新型侵权样态之间，已出现明显的体系性脱节。这一法律滞后性，不仅影响个案中法益保护的充分性，也可能在宏观上削弱知识产权刑事保护体系的预防与规制效能。
在面对生成式人工智能带来的新型法律风险时，刑法的回应需要在法治原则下进行审慎调适。从客观层面来看，对相关行为的认定应当符合时代发展需要，通过合理的法律解释适应技术进步带来的新场景。而在主观层面，有必要明确针对人工智能使用场景中“间接故意”的认定标准，完善因未尽审查义务而可能构成的监督过失责任[9]。
这其实要求对假冒专利罪的学理研究从对侵权结果的单纯对比转向为对使用者使用AI整体行为过程的评价。这一转变需要法律行业与人工智能技术行业对涉及的基本原理和应用场景进行匹配与法理的共同讨论，才能完成从事实认定到法律评价的准确过度。笔者对近年来有关于专利犯罪的案例进行分析并且结合生成式人工智能特征进行了对比处理得出责任分割路径，如表2所示。
Table 2. Liability division model
表2. 责任模型
责任主体 |
刑事风险情形 |
免责抗辩路径 |
使用者 |
1. 故意输入侵权提示词 2. 未履行专利筛查义务 3. 规模化商用侵权方案 |
1. 生成前已进行FTO6分析 2. 及时停止侵权并赔偿 3. 证明AI存在算法缺陷 |
开发者 |
1. 训练数据包含盗版专利文献 2. 未设置侵权风险过滤机制 |
1. 建立专利侵权投诉通道 |
平台方 |
1. 明知用户侵权仍提供算力支持 2. 未落实生成内容审核义务 |
1. 履行“通知–删除”义务 2. 采用区块链存证固定生成过程 |
4. 结语
犯罪归根结底是现实社会矛盾的反映，其出现和变化与社会结构及运行状态密不可分。控制犯罪是一项系统社会工程，刑罚的预防作用只有融入这一工程才能有效发挥。《2022年中国专利调查报告》显示，多数企业主体普遍期待国家进一步加强对专利侵权与假冒行为的惩治力度。在当前发展阶段，刑法对专利权的保护应当与经济社会高质量发展要求及新修订的《专利法》内容相互协调、同步推进。新修订的《专利法》已体现加强保护的趋势，作为“最后防线”的刑法，其保护力度和反应速度也需跟上经济社会发展新要求，与《专利法》新内容保持协调一致。
面对生成式人工智能带来的新型专利侵权风险，刑法需在坚守谦抑性原则的基础上，通过解释论突破与立法论完善，构建多层次、全方位的规制体系。在解释论层面，应立足法益二元论，充分考量人工智能时代专利保护的特殊性，合理界定间接故意与监督过失的认定标准，明确使用者、开发者、平台方的责任边界；在立法论层面，可借鉴域外行政刑法立法经验，探索将情节严重的非法实施专利行为独立入罪，或通过修订司法解释，扩大假冒专利罪的规制范围，弥补现有规范漏洞。同时，应健全行政执法与刑事司法衔接机制，统一证据转化标准与案件移送程序，避免发生在知识产权行政执法与刑事司法保护衔接中，存在部分案件仅作行政处罚而未移送司法机关的情况的现象，其原因复杂，包括证据标准不统一、执法资源有限等，需要通过完善制度设计来加以解决，充分发挥刑法在知识产权保护中的最后保障作用。唯有如此，才能既遏制新型专利侵权行为，又为人工智能技术创新与应用预留合理空间，实现知识产权保护与科技创新的良性互动。
NOTES
1AI黑箱指的是人工智能系统内部运作机制对用户完全不可见，你只能输入数据并得到结果，但无法查看其生成答案的逻辑或代码。
2本条规定的“假冒他人专利”，是指侵权人在自己产品上加上他人的专利标记和专利号，或使其与专利产品相类似，使公众认为该产品是他人的专利产品，以假乱真，侵害他人合法权利的行为。
3根据最高人民法院、最高人民检察院《关于办理侵犯知识产权刑事案件具体应用法律若干问题的解释》的规定，这里的“情节严重”包括如下情形：(一) 非法经营数额在二十万元以上或者违法所得数额在十万元以上的；(二) 给专利权人造成直接经济损失五十万元以上的；(三) 假冒两项以上他人专利，非法经营数额在十万元以上或者违法所得数额在五万元以上的；(四) 其他情节严重的情形。
4参见国家知识产权局官网，https://www.cnipa.gov.cn/tjxx/jianbao/year2018/indexy.html，2025年12月12日访问。
5此类模型的应用指为Web应用，区别于市面通用的大模型，具有隐蔽性可通过内部网络提供服务能够解析服务器发送过来的HTML、CSS和JavaScript等资源。
62025年深圳某药企使用AI生成药物化合物结构案中，因企业未进行专利检索(FTO分析)且非法经营额达28万元，法院依据《刑法》第216条及《关于办理侵犯知识产权刑事案件适用法律若干问题的解释》(法释〔2025〕5号)，认定构成假冒专利罪，考虑到其无直接复制故意且积极赔偿，从轻判处罚金15万元[来源：最高人民检察院《知识产权检察办案指引》2025年第4期案例]。