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林允宁替她回答了:
“数据在上传前都经过了脱敏处理，符合伦理审查要求。
所有权问题，我们可以和学校的技术转让中心协商，签订授权协议。”
戴维斯点了点头，在本子上记了一笔，又抛出第二个问题:
“如果未来这项技术应用于临床，产生了错误的药物筛选结果，导致医疗事故，责任该如何界定?是算法的提供者，还是使用算法的制药公司?”
这个问题更加刁钻，程新竹的脸都白了。
接下来，那位姓陈的女顾问接过话头，她的问题则完全集中在技术壁垒上。
“林先生，程小姐，我们先从专利草案开始。
“你们的权利要求第一条，‘一种基于信息论反演算法的蛋白质结构解析方法，这个定义过于宽泛。
任何使用类似贝叶斯框架的算法，都有可能对你们构成非侵权挑战。
你们需要更精确地定义算法的核心创新点。”
程新竹从小到大都是天才，但此刻，面对一个陌生的灵狱，她感觉自己像个旁听的文科生，每个单词都认识，但连在一起就完全不知道对方在说什么。
林允宁倒是很平静:
“核心创新点在于，我们将实验数据作为强物理约束，引入到KL散度的计算中，从而解决了传统蒙特卡洛方法的遍历性灾难问题。
这一点可以在补充条款里详细说明。”
陈顾问点了点头，在文件上做了个记号，继续问道:
“你们的算法，目前是建立在隐马尔可夫模型上的。
有没有想过，如果竞争对手，比如谷歌或者IBM的研究团队，使用循环神经网络RNN或者更先进的机器学习模型，去实现类似的反演过程，你们的专利还能构成壁垒
吗?”
这个问题，直接戳中了要害。
程新竹的脸白了一下，她张了张嘴，想说些什么，却发现自己根本无从反驳。
在法律问题上，即使是天才少女，也有些蒙圈。
她只能求助似的看向林允宁。
“这就是我们下一步的工作，”
林允宁的回答依旧滴水不漏，“目前这个版本只是一个最小可行性产品。
“我们会将它迭代成一个更通用的平台，将算法核心与具体的物理模型解耦。
用户可以根据自己的需求，接入不同的机器学习框架。
“我们保护的，不是某一个具体的算法，而是用实验数据约束理论模型进行路径反演’这一整套方法论。”
这场高强度的“答辩”
持续了整整两个小时。
方雪若团队的两个专利方面的专家，像两台精密的扫描仪，从市场潜力、技术壁垒、竞争对手、专利布局、商业模式等每一个可能的角度，对这个刚刚诞生的技术，进行了一次彻底的，不留情面的“体检”
。
他们指出了专利草案中不下十个逻辑漏洞，对单一算法能否构成持续的商业护城河表示了强烈的怀疑，甚至连未来可能的法律诉讼风险都做了预估。
程新竹从一开始的试图辩解，到后来的沉默，再到最后，她已经完全放弃了思考，只是呆呆地看着林允宁一个人，冷静地应对着对面两个“鲨鱼”
的轮番攻击。
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