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中美AI專利審查新指引:如何影響科技企業(yè)的創(chuàng)新路徑(一)

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近日,國家知識產(chǎn)權(quán)局發(fā)布了 《人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請指引(征求意見稿)》,美國專利商標局在今年7月份也發(fā)布了人工智能相關(guān)專利的指南,并公布了三個新的案例。中國兩國相繼不到半年都發(fā)布了人工智能相關(guān)專利申請的指南,也說明這個領(lǐng)域的申請異常活躍。

從中美兩國的指南來看,大家的目的都是希望促進本國的人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,讓這方面的創(chuàng)新更容易獲得保護,提高企業(yè)在這一領(lǐng)域的創(chuàng)新積極性。2019年美國更新人工智能相關(guān)專利申請的指南之后,人工智能領(lǐng)域的專利申請因為客體原因被駁回減少了25%。

中國的《人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請指引(征求意見稿)》主要提到發(fā)明人資格、客體、創(chuàng)造性、充分公開幾個問題。美國專利商標局的人工智能相關(guān)專利申請的指南主要提到客體和人工智能輔助發(fā)明的問題。美國的指南雖然沒有提及創(chuàng)造性和充分公開的問題,但是客體的判斷中含有一部分創(chuàng)造性相關(guān)的內(nèi)容,即在步驟2A中分成兩個分支,當權(quán)利要求中引用了“抽象的概念、自然法則、自然現(xiàn)象”的司法例外時,不是直接進入到步驟2B,而是進入到步驟2A的第二個分支,第二個分支中判斷權(quán)利要求在引用了司法例外之后,是否還有附加的因素,附加的因素將司法整合到實際應(yīng)用中。

在沒有步驟2A的第二個分支的情況下,權(quán)利要求引用了司法例外之后,就要進入步驟2B,要判斷權(quán)利要求是否具有附加因素足以明顯超過司法例外,這一點實際上就是含有初步的創(chuàng)造性的判斷,即附加的因素帶來創(chuàng)造性的貢獻。

在步驟分成兩個分支的情況下,第二分支是判斷附加因素是否將司法例外整合到實際應(yīng)用中。這其中有一部分的判斷是和步驟2B有重疊的,但是要比直接進入步驟2B進行評估要寬松,在步驟2A的第二分支中判斷附加因素是否無關(guān)緊要的額外手段(insignificant extra-solution activity)或者僅僅是應(yīng)用司法例外的指示。如果是這兩種情況,比如只是在權(quán)利要求中到“接收信息”、“發(fā)送信息”,這就是典型的無關(guān)緊要的額外手段,不會因為這些內(nèi)容讓含有算法特征的權(quán)利要求符合客體標準。僅僅是應(yīng)用司法例外的指示主要指在權(quán)利要求中寫一些套話,比如“用訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去處理”這些指令性的描述。

在步驟2A的第二分支中,當權(quán)利要求反映了對計算機功能的改進或者其他技術(shù)領(lǐng)域的改進,這時候就相當于將司法例外整合到實際應(yīng)用了。所以步驟2A的第二分支是隱含創(chuàng)造性的初步判斷的。但是步驟2A的創(chuàng)造性的判斷要比步驟2B要寬松,步驟2B是要明確排除公知、常規(guī)的、管用的手段,步驟2A的第二分支是排除掉無關(guān)緊要的額外手段或應(yīng)用例外的指令或指示。二者有明顯區(qū)別,也正是這個區(qū)別讓進入美國的人工智能申請因為客體被駁回的減少了很多。

中國的人工智能相關(guān)發(fā)明申請的指引描述克服客體的問題是要比美國相對容易的,主要三種情形,

情形一:人工智能算法或模型處理的是技術(shù)領(lǐng)域中具有確切 技術(shù)含義的數(shù)據(jù); 情形二:人工智能算法或模型與計算機系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在特定技術(shù)關(guān)聯(lián); 情形三: 基于人工智能算法挖掘具體應(yīng)用領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)中符 合自然規(guī)律的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系。

這三種情形基本上概括了大多數(shù)AI算法相關(guān)的專利申請,情形一主要是算法在產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用,例如利用算法進行圖像處理、語音處理等;情形二主要是模型本身或訓(xùn)練方法,很多大廠申請了大量相關(guān)的專利。情形三中主要是一些AI算法在一些領(lǐng)域的具體應(yīng)用,通過算法特征改進這一領(lǐng)域,產(chǎn)生有益的技術(shù)效果。(未完待續(xù))

Maxipat致力于作為成為科技創(chuàng)新和知識產(chǎn)權(quán)工作的AI加速,主要包括輔助創(chuàng)新:提高研發(fā)的科技創(chuàng)新效率,通過problem-solution算法深層關(guān)聯(lián)到的真實技術(shù)方案,能夠跨領(lǐng)域進行技術(shù)方案的深層挖掘和關(guān)聯(lián);智能搜索與分析:將專利搜索和報告制作借助AI實現(xiàn)智能化,包括智能查新、無效、FTO、Landscaping報告,采用GT搜索算法(graph transformer)(),系統(tǒng)真正做到理解概念后再搜索。目前開放注冊中。

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