人工智能：專利化難題的破解之道

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來源：IPRdaily中文網（iprdaily.cn）

作者：王景林

原標題：人工智能：專利化難題的破解之道

一、人工智能專利申請以往遭遇獲批難

根據中國官方公布的2017年人工智能專利授權情況【1】，人工智能領域共授予發(fā)明專利權6475件，其中算法只有1378件，而當年的申請量是30000余件【2】，因此，人工智能領域專利的授權率只有約21%。民間的榜單也顯示【3】，2017年中國前三名人工智能領域杰出專利代理人在人工智能領域專利申請的授權率分別僅僅為100/500=20%，180/400=45%，160/300=53%。即使不考慮僅與AI有關但不是純AI發(fā)明的那些專利申請，官方和民間的數據也都表明：人工智能專利授權率非常之低。

中國人工智能專利的申請數量已經全球第一【4】。然而，中國人工智能專利的授權率一直不高，明顯低于美國、日本、歐洲、以色列。美國在2014年的Alice案之后提高了人工智能專利的授權門檻【5】，但采用新的專利撰寫方式之后，人工智能專利的授權率卻不降反升。歐洲降低了人工智能專利申請的審查標準【6】，中國放寬了人工智能專利申請的審查要求【7】。然而，采用傳統(tǒng)的專利撰寫方式【8】，人工智能專利授權的授權率卻沒有提高。

舊的人工智能專利撰寫方式，在美國容易被認為是“抽象概念”、“純數學范疇”；在歐洲常常被認為“缺乏技術手段”；而在中國被冠以“智力活動的規(guī)則”?？傊?，人工智能的科研成果，國際上被排除在“專利保護客體”之外。因此，無論人工智能研發(fā)成果多么富有新穎性、創(chuàng)造性、實用性，都難以被授予專利權。長期以來，關于人工智能專利撰寫方式，有人討論如何更好地運用傳統(tǒng)的方法【7】，但罕見有人探索通過顛覆傳統(tǒng)的專利撰寫方式而提高人工智能專利申請授權率的途徑。

中國在人工智能領域原創(chuàng)性、基礎性成果比較少，但不是專利申請基數大、但獲批少的根本原因；人工智能應用型的發(fā)明創(chuàng)造應該更有機會獲得專利權。實踐表明，人工智能領域申請專利的方式(claim drafting approach)多年來一直保持著傳統(tǒng)方式，沒有跟上時代的步伐，這才是問題的關鍵所在。

二、破解人工智能專利申請授權難的方法之一：采用“機器腦”方式描述

少數中國科學家已經按照“機器腦”方式申請了人工智能專利，包括無人駕駛車輛、無人機、智能搜索引擎、智能停車場、智能機器人、電子警察等領域，授權率在美國超過了80%，在中國和歐洲都超過了70%。這與創(chuàng)造性的審查標準有關，美國僅要求非顯而易見，中國和歐洲還要求具有技術效果。

以“機器腦”方式描述人工智能專利申請，是破解人工智能專利保護難題的最大秘笈。傳統(tǒng)的人工智能專利撰寫方式，表達的是“計算機程序”、“算法的流程”，因為軟件開發(fā)基本上都以計算機高級語言進行編程，不考慮計算機硬件的操作與控制，軟件成果自然與專利法的立法本意相互脫離。

以“機器腦”方式描述人工智能專利申請，拋棄了的傳統(tǒng)的以虛擬軟件模塊為線索的描述方式，改用以信息流、數據流、控制流構成的“機器腦”方式進行描述，使得人工智能領域的純數學、純軟件成果變成了一種“人造大腦”的“產品”發(fā)明，對于這樣的學術前沿研究成果，只要解決了專利保護客體問題，自身的創(chuàng)造性一般是沒有問題的，授權率自然就非常之高。

關于人工智能是否屬于專利法保護的對象，已經爭論了多年，一直沒有找到有效的解決方案，可人工智能技術正在迅速發(fā)展，人工智能的知識產權保護問題日趨緊迫。世界知識產權組織(WIPO)已經釋放出為人工智能立法的信號【9】，但“人工智能法”真正實施之日難以預測。在此之前，以“機器腦”方式描述人工智能專利申請，在現有的專利法框架下，就可以高比例地獲得專利權。

三、破解人工智能專利申請授權難的方法之二：按照非“人工智能”領域進行申請

人工智能研發(fā)成果，無論涉及數據、模型訓練、模型應用，還是說深度學習、人機融合、類腦思考、機器翻譯等，核心往往都是算法。以往的人工智能專利申請，所表達出來的都是“科學方法”，而不是專利法要求的“技術措施”，因此，越強調是人工智能領域的科研成果，專利申請就越容易被駁回。

人工智能專利申請涉及機器的聽、說、讀、做、學等。其中，無論是遺傳算法的機器學習，還是類神經網絡算法的深度學習，之前的駁回比例都非常高，駁回理由基本都是純數學算法，抽象概念，不屬于專利的保護范疇。“機器腦”申請模式可徹底改變這種狀況，此外，如果說是自動控制、傳感器技術、模式識別、圖像識別、語言識別、自然語音處理等領域技術創(chuàng)新的成果，獲得專利權的阻力就小得多。

實踐證明，不是專利法不保護人工智能，而是以往的人工智能專利申請方式與專利法不配套；在現有的專利法框架內，如果采用“機器腦”表述方式，可以解決人工智能的專利保護客體問題；之前的30-40年，描述軟件專利靠的往往是“虛擬功能模塊”，這與被專利法排除在外的“智力活動規(guī)則”常常難以區(qū)分，以往人工智能專利申請大多數會被駁回，并不奇怪。

四、破解人工智能專利申請授權難的方法之三：調整撰寫策略

企業(yè)、高校、科研單位都希望突出自己的成果是“人工智能”，卻為獲得專利授權增加了難度。如果不在發(fā)明名稱、摘要、權利要求書中出現“人工智能”字樣，要好得多。提交專利申請時，人工智能字樣先寫在說明書的適當位置，摘要中盡可能避免出現明顯的人工智能術語，例如決策樹、機器學習、對抗訓練、卷積神經網絡等；在答復審查意見時，再體現在發(fā)明名稱里，在專利授權文本中體現“人工智能”字樣，以滿足學術的需要或商業(yè)的需求。

從知識產權的角度看，人工智能僅僅是自動控制系統(tǒng)、專家系統(tǒng)的升級版，只是多了學習功能、增強了人機融合，應用的領域從機器、工業(yè)裝置延伸至生活、服務、下棋、刷臉等；從隱式的客觀存在變成了顯式的商業(yè)化亮相。能否被依法授予專利權，看的是技術方案，并不是看涉及的技術領域是否時髦。因此，不必在申請文件中夸大人工智能的功能與效果。

另外，在說明書中盡量少用數學公式，能夠用生活中的語言說清楚技術創(chuàng)新所在，非常有利于人工智能專利申請的授權。當然這種做的難度非常大。如果必須用數學語言描述，對每個變量、每個符號都要賦予其物理意義，對于每個數學式都要解釋在技術上到底會發(fā)生什么。

 
五、結束語

人工智能的看(模式識別、圖像識別、圖像處理)、聽(語言識別)、說(自然語言處理)，并不是突然出現的，與20年前的自動控制技術、專家系統(tǒng)、模糊數學等都非常類似。采用“機器腦”方式撰寫專利申請文件，不強調屬于人工智能領域，非常有助于提高授權率。

機器深入學習、人機融合、類腦思考等，以傳統(tǒng)的虛擬軟件模塊進行描述，專利申請的駁回率一定很高；而以“機器腦”方式描述發(fā)明的技術方案，只要擺脫了發(fā)明客體的障礙，專利授權率就會很高。

參考文獻：

1. 國家知識產權規(guī)劃發(fā)展司，《2017年我國人工智能領域專利主要統(tǒng)計數據報告》，2018年10月

http://www.sipo.gov.cn/docs/20181115115055019230.pdf

2. 中國信息通信研究院數據研究系列之一，2017年中國人工智能產業(yè)數據報告(2018年2月)

http://www.sohu.com/a/222582172_735021

3.【致敬創(chuàng)新】張全文先生上榜“人工智能領域杰出專利代理人”,

http://www.zyip.com/show-689.html

4. Aaron Gin, Global Artificial Intelligence Patent Survey,

https://insidebigdata.com/2019/02/22/global-artificial-intelligence-patent-survey/
5. USPTO: 2019 Revised Patent Subject Matter Eligibility Guidance (January 2019)

https://www.govinfo.gov/content/pkg/FR-2019-01-07/pdf/2018-28282.pdf

6. European Patent Office Issues New Guidelines on Artificial Intelligence and Machine Learning，

https://www.jdsupra.com/legalnews/european-patent-office-issues-new-77875/

7. 國家知識產權局,《審查指南》2017年修訂版，見第二部分第九章第2節(jié)、第5.2節(jié)。

8. Michael Borella, How to Draft Patent Claims for Machine Learning Inventions,
https://www.patentdocs.org/2018/11/how-to-draft-patent-claims-for-machine-learning-inventions.html

9. Catherine Saez, Intellectual Property Watch, WIPO Sheds Light On Artificial Intelligence Patenting Trends In New Report,

https://www.ip-watch.org/2019/01/31/wipo-sheds-lights- artificial- intelligence- patenting-trends-new-report/

10. 作者聯系郵箱：info@wang-ip.com

 
來源：IPRdaily中文網（iprdaily.cn）

作者：王景林

編輯：IPRdaily王穎          校對：IPRdaily縱橫君

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