Proposals for reforming the civil law protection of artificial intelligence as a single object of intellectual property

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The purpose of this study is to propose reforms of the legal protection of artificial intelligence (AI) in Russia, in particular, in relation to the protection of AI as a single object of intellectual property. The study suggests that modernized patent protection is the best way to protect AI rights and results, as patent protection can provide more comprehensive and stronger protection of AI technology rights. The methodology of the work included an analysis of the existing legal and regulatory framework for the protection of AI in Russia and the gaps identification in this context. The author proposes several measures to change the law, including the introduction of patent protection for all AI, the working repository creation versions of AI, and the patent protection term reduction to prevent monopolization. The analysis carried out showed that the existing legal framework for the protection of AI in Russia is inadequate and needs to be reassessed. The current AI protection regime should be expanded to include patent protection, which could encourage investment in AI research and development. Creating a repository of working versions of AI can improve the efficiency of research and development, while solving the “black box” problem inherent in AI. In addition, shortening the patent protection term can prevent monopolization and ensure that AI benefits society as a whole. The theoretical and practical study significance lies in the fact that it proposes changes to the existing legal framework for the protection of AI as an object of intellectual property. The study presents the author’s editions of the following concepts: patent protection of AI, depository of working versions of AI, reduction of the term of patent protection. These proposals can help solve the legal problems associated with the legal protection of AI as an object of intellectual property, and provide adequate protection of rights, promoting innovation and balancing the interests of society as a whole.

About the authors

Kirill S. GOLOVIN

Institute of Legislation and Comparative Law under the Government of the Russian Federation

Author for correspondence.
Email: golovinks@gmail.com
ORCID iD: 0009-0002-8844-488X

Post-Graduate Student, Private Law Disciplines Department

Russian Federation, 34, B. Cheremushkinskaya St., Moscow, 117218, Russian Federation

References

  1. Mishina N.V. (2020). Influence of the COVID-19 pandemic on formation of the right of artificial intelligence. Vestnik yuridicheskogo fakul’teta Yuzhnogo federal’nogo universiteta = Bulletin of the Law Faculty, Southern Federal University, no. 2, pp. 98-102. (In Russ.) https://doi.org/10.23683/2313-6138-2020-7-2-13, https://elibrary.ru/pkeddk
  2. Hauck R., Cevc B. (2019). Patentschutz für Systeme Künstlicher Intelligenz? Zeitschrift für Geistiges Eigentum, Bd. 11, Heft 2, S. 135-169. (In Ger.) https://doi.org/10.1628/zge-2019-0008
  3. Jin R., Yanisky-Ravid Sh. (2021). Summoning a new artificial intelligence patent model: in the age of pandemic. Michigan State Law Review, vol. 2021, no. 3, pp. 811-860. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3619069
  4. Arzumanyan A.B. (2021). Artificial intelligence: international issues of legal regulation. Severo-Kavkazskii yuridicheskii vestnik = North Caucasus Legal Vestnik, no. 3, pp. 92-99. (In Russ.) https://doi.org/10.22394/2074-7306-2021-1-3-92-99, https://elibrary.ru/ieaaqu
  5. Kirsanova E.E. (2022). Pravovoe regulirovanie oborota prav na rezul’taty intellektual’noi deyatel’nosti v tsifrovoi ekonomike [Legal regulation of the turnover of intellectual property rights in the digital economy]. Moscow, LLC Yustitsinform Publ., 228 p. (In Russ.) https://elibrary.ru/rfcgjq
  6. Sal’nikov M.Yu. (2021). Practice of IT patenting. Intellektual’naya sobstvennost’. Promyshlennaya sobstvennost’ = Intellectual Property. Industrial Property, no. 10, pp. 43-50. (In Russ.) https://elibrary.ru/uqaatx
  7. Yanisky-Ravid Sh., Liu Xiaoqiong. (2018). When artificial intelligence systems produce inventions: the 3A era and an alternative model for patent law. Cardozo Law Review, pp. 2215-2263. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2931828
  8. Schönberger D. (2018). Deep copyright: up- and downstream questions related to artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). Zeitschrift für Geistiges Eigentum, Bd. 10, Heft 1, S. 145-173. (In Ger.) https://doi.org/10.1628/zge-2018-0003
  9. Petit N. (2017). Law and regulation of artificial intelligence and robots – conceptual framework and normative implications. SSRN, 31 p. Available at: https://ssrn.com/abstract=2931339 (accessed 03.02.2023). http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2931339

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 GOLOVIN K.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».