人工智能相关专利申请客体审查基准研究

陈皓

国家知识产权局 100088

摘要：针对包含人工智能算法的发明能否构成专利保护客体这一问题，本文从比较法的角度，对中、欧、日、美四国针对AI相关专利申请的客体审查基准进行了研究。总体来看，日本对专利客体要求最松，欧洲次之，我国和美国虽然法律规范并不相同，但涉及人工智能专利适格性审查方向大致相似，一方面强调算法的技术应用，鼓励AI技术和各个应用领域的结合，另一方面允许保护与计算机硬件结构产生特定关联的基础算法。

关键词：人工智能；专利；客体

随着人工智能、大数据等相关技术的发展，与人工智能相关的专利申请的数量与日俱增，技术的快速发展使得法律法规的修订迫在眉睫。人工智能相关的法律问题主要包括两类，一是AI(人工智能)技术本身所产生的知识产权法律问题，例如包含人工智能算法的发明能否得到专利法的保护；二是人工智能创作物的知识产权法律问题，例如人工智能创作物能否被授予专利权^[1]。笔者主要针对上述第一个问题进行比较法上的研究，涉及中、欧、日、美四国针对AI相关专利申请的客体审查基准。

一．我国客体审查基准

为了应对AI技术的发展和业界要求给予专利保护的呼声，我国国家知识产权局早在2019年就启动了针对《专利审查指南》的修改，并于2020年2月1日起正式施行。随后，2021年初，再次启动针对《专利审查指南》的修改。2020年修订并施行的《专利审查指南》首次提出判断包含算法特征或商业规则特征的专利申请是否属于专利客体的审查基准，具体分两步走：首先判断是否属于智力活动的规则和方法；其次，如果要求保护的权利要求作为一个整体不属于智力活动的规则与方法，则需要判断其是否属于专利法意义上的技术方案，如果该项权利要求满足技术三要素，则构成技术方案。《专利审查指南》中给出构成技术方案的具体示例，即如果算法处理的数据是技术领域中具有确切技术含义的数据，算法的执行能直接体现出利用自然规律解决技术问题的过程，并获得技术效果，那通常该权利要求所限定的解决方案构成技术方案。2021年启动修订的《专利审查指南》新增了两个构成技术方案的具体示例，分别为：1)如果权利要求涉及人工智能算法的改进，该算法与计算机系统的内部结构存在特定技术关联，能够解决提升硬件运算效率或执行效果的技术问题，从而获得符合自然规律的计算机系统内部性能改进的技术效果，则该权利要求构成技术方案。2)如果权利要求处理的是具体领域的大数据，挖掘的是数据中符合自然规律的内在关联关系，从而解决提高数据分析可靠性的技术问题，则该权利要求构成技术方案。

至此，我国能够纳入专利保护客体范围内的AI相关专利申请已经较为清晰：首先，如果AI算法被应用于具体技术领域、或者使用算法处理具体技术领域的数据，那么这样的专利申请是符合客体要求的。进一步，如果仅涉及算法的改进，不涉及算法的应用，那么只要该算法与计算机内部结构相关联，能实现对计算机内部性能的改进，这样的专利申请也可以获得保护。更进一步，如果通过算法处理具体领域的大数据，挖掘数据中符合自然规律的内在关联关系并应用该关联关系，这样的专利申请同样能够获得保护。

二．EPO客体审查基准

EPO于2018年11月修订《欧洲专利审查指南》^［2］，通过对评估可专利性方法的统一化，试图在政策上将AI相关发明纳入专利制度的保护范畴。2021年 3月,再次修订《欧洲专利审查指南》，增加了AI和机器学习的更多技术应用。

历经两次修订，欧洲也基本形成了判定包含AI算法的专利申请是否满足专利客体要求的审查基准，具体包括三条原则：一是AI的技术目的，人工智能基于本身具有抽象性质的计算模型和数学算法，然而，当AI通过将其应用于解决技术领域的技术问题而离开抽象领域时，可能会被授予专利权。审查指南中列举了若干符合政策要求的技术应用目的，包括音频、视频图像分析，图像、音频、视频信号的分类等。二是AI的技术实施，当发明是针对AI的特定技术实现时，也可以提供针对技术问题的技术解决方案，例如，AI是由计算机内部功能的技术考虑而驱动的。三是AI的技术特性，计算机程序本身被排除在可专利性之外，但如果要求保护的主题具有技术特性，则符合可专利性要求。一方面，权利要求中记载技术手段，可能为要求保护的主题提供技术特性。例如，权利要求中包括计算机、计算机网络、可读介质等技术手段。另一方面，如果计算机程序在计算机上运行时能够带来超出程序与计算机之间“正常”物理交互的进一步技术效果，则要求保护的主题具有技术特性。

整体来看，AI相关申请涉及算法和大数据，判断AI的技术目的和技术实施更侧重于判断AI算法的可专利性；同时，AI相关申请的方案通常是由计算机执行的，属于计算机实施的发明，判断AI的技术特征更侧重于判断涉及计算机程序的AI发明的可专利性。

三．JPO客体审查基准

JPO于2016年9月28日和2017年3月22日对《发明专利和实用新型审查指南》进行修订，将5个与AI相关的专利申请案例纳入该手册中。2018年，为了补充适用于AI相关技术专利申请的实际案例，JPO再次修订了审查指南，新增了10个涉及AI的案例。2019 年3 月，JPO公开了针对人工智能及机器学习方面的审查指南实例。

整体来看，在JPO的审查框架下，AI相关申请通常属于计算机软件关联发明，对AI相关申请的客体判断遵循的原则和计算机软件关联发明的判断原则没有差异。首先，判断请求保护的专利申请是否属于“利用自然法则进行的技术思想创作”，如果是，则构成发明；如果该专利申请没有利用自然法则，或者不属于技术思想，则可以直接判定为不构成发明；如果基于该原则无法明确确定是否构成发明，则需要进一步“基于软件观点的考虑”来进行判断。“基于软件观点的考虑”是指判断权利要求是否通过软件与硬件资源相协作，来构建符合使用目的的特定信息处理装置或其操作方法，如果是，则该软件属于“利用自然法则进行的技术思想创作”^［3］。

在日本，除方法、装置及介质权利要求之外，根据2002年的日本专利法修改，程序可作为“物”记载在权利要求中，之后，数据结构也能够记载于权利要求中。并且，日本通过审查指南修改，将训练完毕模型、数据等也可以按照程序记载于权利要求中。更详细而言，使用硬件资源具体地实现基于软件的信息处理、与该软件关联工作的信息处理装置、工作方法及记录该软件的存储介质都能够被认为是利用了自然规律的技术思想的高度创造。其中，对于与人工智能技术相关的程序、数据结构、机器学习模型等与软件相关的保护主题而言，在根据其权利要求的记载能够其明确规定了基于计算机的信息处理的情况下，可以被认为满足发明客体要求。

四．USPTO客体审查基准

美国专利法是采用正向表述的方式来对“发明”做出定义，即规定了“方法、机器、产品和组合物”属于专利法意义上的发明，同时采用司法判例的方式给出了不构成发明客体的“司法例外”，包括自然现象、自然规则和抽象概念。USPTO自2009年以来多次修订美国《专利客体适格性审查指南》中有关专利客体适格性审查的标准、方法或程序，或者以备忘录形式作临时补充。2019年1月，USPTO发布了《专利客体适格性审查指南》修订版，同年10月，再次发布《专利客体适格性审查指南更新》，体现出对人工智能、大数据相关申请客体审查标准的政策考量。

根据2012年的Mayo案和2014年的Alice案，美国在判断专利审查客体时采用Alice/Mayo两步测试法，具体流程为：

步骤1，判断权利要求是否指向方法、机器、产品或组合物，如果否，则该权利要求不具有专利适格性；如果是，则进入步骤2A。软件本身在美国不具有专利适格性。

步骤2A，判断该权利要求是否指向自然现象、自然规则或抽象概念，如果否，则该权利要求具有专利适格性；如果是，则进入步骤2B。

步骤2B，使用最宽的合理解释考虑整个权利要求来确定该权利要求记载的附加元素是否显著高于所列举的上述司法例外，如果是，则该权利要求具有专利适格性；如果否，则该权利要求将作为专利非适格的主题被驳回。

2019年修订《专利客体适格性审查指南》，主要针对步骤2A进行了修改，目的在于当确定专利适格性时对权利要求提供更一致的法律应用^[4]。具体修改包括两个方面：

一是对抽象概念进行了提取和整合，将抽象概念分组为数学概念、智力活动和组织人类活动的特定方法^[5]。

二是将步骤2A进一步拆分为2个子步骤。子步骤1为：判断权利要求是否叙述了自然规则、自然想象或抽象概念，如果否，则该权利要求具有专利适格性；如果是，则进入子步骤2。子步骤2为：判断权利要求是否列举了将司法例外纳入实际应用的其它要素，如果是，则该权利要求具有专利适格性；如果否，则进入步骤2B。指南列举了5种属于“司法例外结合实际应用”的示例和３种不属于“司法例外结合实际应用”的示例，希望给予审查实践更多指导和规范。指南还特别指出，在子步骤2中，无需评估“附加元素”的性质，例如“附加元素”是否属于常规手段和广为人知的内容，即使是，也仍有可能满足将司法例外纳入实际应用。

这一修改实际上是给予司法例外（特别是抽象概念）更多的可专利途径。一方面，若司法例外被纳入实际应用，则有可能获得专利权，另一方面，若权利要求记载的附加元素显著高于司法例外，也有可能获得专利权。人工智能、大数据相关申请与抽象概念密不可分，在修订后的审查指南所确定的审查框架中，这些申请可以通过拓展的可专利途径获得专利保护，有利于促进产业发展和技术进步。

五．四局比较与小结

中、欧、日、美面对新领域新业态的专利保护需求，纷纷立足于本国经济、社会现状，做出了符合本国国情的政策选择。整体来看，日本对专利客体要求最松，与人工智能相关的程序、数据、学习模型只要满足“使用硬件资源具体地实现基于软件的信息处理”，都可以具备专利适格性。欧洲次之，只要权利要求中记载了技术特征就可以满足客体要求，但在进行创造性审查时则排除不具备技术特征的特征。我国和美国虽然法律规范并不相同，但涉及人工智能专利适格性审查方向大致相似，一方面强调算法的技术应用，鼓励AI技术和各个应用领域的结合，另一方面允许保护与计算机硬件结构产生特定关联的基础算法。

2021年9月发布的《知识产权强国纲要（2021-2035）》要求加快大数据、人工智能、基因技术等新领域新业态知识产权立法，建立健全新技术、新产业、新业态、新模式知识产权保护规则，研究完善算法、商业方法、人工智能产出物知识产权保护规则。显然，目前涉及人工智能大数据的知识产权保护规则是不够的，未来需要不断的加强和完善。规则的制定首先要符合本国国情，具有中国特色，协调好技术与法律的关系，其次要合理借鉴他国经验，协调好国际与国内的关系，既契合现行国际法律框架通用主流规则，又能够为我国AI技术和产业发展保驾护航^[6]。

[1]刘强著:人工智能知识产权法律问题研究(第一版).法律出版社2020年版.第13-14页

[2]EPO. Guidelines for Examination [EB/OL].2018-9-17.https://www.epo.org/law-practice/legal-texts/html/guidelines2018/e/g_ii_3_3/htm.

[3]国家知识产权产权局专利局审查业务管理部 组织编译.《日本发明、实用新型审查指南》特定技术领域适用实例.北京:知识产权出版社，2020: 14-15.

[4]USPTO.2019 Revised Patent Subject Matter Eligibility Guidance [J].Federal Register, 2019, 84(4):50-57.

[5]安文森.人工智能发明创造的国际保护挑战.中国发明与专利2020年5月第17卷第5期.第91页

[6]徐娜.人工智能的专利保护客体审查标准的探索与思考.法学论坛25卷12期.第53页

作者简介：陈皓，女，籍贯：河北，单位:国家知识产权局，邮编：100088，单位省份：北京市，学历：硕士研究生，职称：四级调研员，研究方向：知识产权法.