当 Insilico Medicine 用生成式 AI 平台提出一种可能用于肺纤维化的药物分子时，公司在新闻稿中热情强调，这个分子“由”其 AI 发现。但到了申请专利的关键环节，故事出现了另一面：专利文件没有提到 AI，而是列出了五名人类“发明人”，其中包括公司 CEO Alex Zhavoronkov。
这一反差把一个长期被技术热潮掩盖的问题推到了台前：当 AI 越来越深地参与药物设计，谁才是在法律上被承认的发明者？专利、署名、监管责任和商业利益，又该如何在人类与算法之间分配？
AI 可以生成分子，但不能成为“发明人”
在药物研发领域，AI 的价值正在被快速放大。过去，发现一个新分子往往依赖研究人员的经验、筛选和反复试错；而现在，AI 模型可以较快地生成候选药物结构，提出人类可能不会第一时间想到的方向。对于希望缩短研发周期的生物科技公司而言，这种能力具有现实吸引力。
但法律体系并没有同步承认 AI 的“发明人”身份。美国法院在一宗测试性案件中已经给出明确结论：无论 AI 在创造过程中发挥了多大作用，专利法意义上的发明人只能是自然人。
该案由洛杉矶律所 Brown, Neri, Smith & Khan 的合伙人 Ryan Abbott 发起。他试图让一个名为 DABUS 的 AI 系统被登记为一项食品容器的发明人。该容器通过复杂的几何表面结构提升热传导效率并便于堆叠。由于没有人类参与设计，Abbott 主张 AI 应被列为发明人。
案件本可能引出更深层的哲学讨论：AI 是否应拥有法律权利？“灵感”或“发现”的本质是什么？但 2022 年，华盛顿特区一家上诉法院认为，这些“形而上学问题”并非重点。法院指出，美国法律中的“inventor”被表述为“individual”，其通常含义就是人类。机器不是人，因此不能成为发明人。
真正的问题不是 AI 能不能发明，而是人类贡献还剩多少
法律界并非否认 AI 的创造能力。美国专利商标局也曾承认，AI 系统如果像其他工具一样执行某些行为，而这些行为若由人类完成，可能构成法律意义上的发明行为。也就是说，问题不再是“AI 是否能做出类似发明的动作”，而是“人类是否做出了足够贡献，从而有资格被列为发明人”。
这一点可能成为未来 AI 药物专利争议的核心。Abbott 认为，AI 生成药物可能面临法律挑战，因为证明一项专利无效的方式之一，就是指出其列出的发明人不当。
如果 AI 在药物发现中承担了主要生成工作，而人类只是提出任务、批准预算或按下运行按钮，这些人是否仍应成为专利上的发明人？Abbott 用了一个假设：“如果我让 Claude 治愈癌症，它真的做到了，我认为声称是我发明了它并不合适。”
这也触及了知识产权制度的根本目的。美国宪法第一条明确规定，赋予发明人和作者有限期的排他权利，是为了“促进科学和实用技艺的进步”。如果 AI 生成的成果因无法获得专利保护而进入公共领域，或者因发明人资格问题频繁被挑战，可能反而削弱企业投入 AI 药物研发的动力。
企业保留人类参与，监管态度仍在摇摆
目前，率先使用 AI 的药物公司普遍选择让人类继续留在研发流程中，并尽量记录人类参与环节。Insilico 的 Zhavoronkov 表示，公司的人类化学家仍需要合成药物、制造变体并在动物身上进行测试。“这样的人会被写进专利。”他说，即使未来流程完全机器人化，也仍然会有人按下按钮、提供预算。
这种安排在当下可能是务实做法，但也留下新的模糊空间：按按钮是否足以构成发明贡献？预算审批是否等同于技术创造？这些都可能成为未来诉讼中的争点。
监管层面的态度也在变化。文章提到，在拜登政府时期，美国专利商标局曾发布指导文件，帮助申请人判断人类何时真正有资格成为 AI 发现的共同发明人。但特朗普政府上台后，该机构转向另一种说法：AI 只是工具，类似计算器，申请人甚至无需主动提及。
这种“不必多问”的口径降低了申请阶段的复杂性，却未必解决长期问题。随着 AI 系统自主性增强，未来药物研发中的人类角色可能越来越偏向目标设定、数据筛选和结果验证，而非直接提出分子结构。届时，现有专利规则是否仍能准确识别创新贡献，将成为产业和司法必须面对的问题。
对于 AI 制药行业来说，算法可以加速候选分子的出现，但法律上的署名、权利归属和责任边界仍需要落到人身上。至少在现行规则下，AI 能参与发现，却不能拥有发明人身份；企业能宣传 AI 的能力，却仍要在专利文件里寻找一个符合条件的人类名字。
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