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【期刊名称】 《时代法学》
人工智能算法发明可专利性问题研究
【英文标题】 Research on Patentability of Artificial Intelligence Algorithms Invention
【作者】 刘强【作者单位】 中南大学法学院
【分类】 16
【中文关键词】 人工智能;算法;发明;可专利性;智力活动规则与方法
【英文关键词】 artificial intelligence; algorithm; invention; patentability; rules and methods for mental activities
【文章编码】 1672-769X(2019)04-0017-10【文献标识码】 A
【期刊年份】 2019年【期号】 4
【页码】 17
【摘要】

人工智能算法发明带来专利保护需求,算法在人工智能发明中具有处于创新核心地位、具体化人类思维活动及应用广泛等特点。在人工智能算法发明可专利客体审查中,主要面临智力活动规则与方法、伦理道德问题、疾病诊断与治疗方法等方面的挑战。有必要对涉及人工智能算法发明的可专利性审查规则进行改进,以期适应并推动人工智能算法发明及有关产业的发展。

【英文摘要】

The invention of artificial intelligence arithmetic brings about the need of patent protection. In artificial intelligence inventions, the arithmetic has the characteristics of being at the core of innovation, concretizing human thinking activities and being widely used. In the process of patentable object examination of artificial intelligence algorithm inventions, there are mainly challenges in rules and methods for mental activities, ethical and moral examination, methods for the diagnosis or for the treatment of diseases. The corresponding patentability review rules concerning the inventions of artificial intelligence algorithms should be improved in order to adapt to and promote the development of artificial intelligence algorithm inventions and related industries.

【全文】法宝引证码CLI.A.1270151    
  

一、人工智能算法发明发展引发可专利性问题


  (一)人工智能算法发明带来专利保护需求


  涉及人工智能的发明创新成果可划分为两类[1],本文主要研究其中包含人工智能技术的发明创造的可专利性问题。以我国《专利审查指南》对“关于涉及计算机程序的发明专利”的定义为参照,“人工智能算法发明”是指:为解决发明提出的问题,全部或部分以人工智能算法为基础,由此编制计算机程序,对计算机外部对象或者内部对象进行控制或处理的解决方案[2]。此类发明在内容上包含人工智能算法,在效果上能够解决工业等领域技术问题,从而有可能成为专利授权的客体。


  我国近年来人工智能领域发明创造专利申请量、授权量呈现快速增长趋势。根据世界知识产权组织发布的《人工智能技术趋势(2019)》(Technology Trend 2019, Artificial Intelligence)报告,美国、中国、日本在人工智能专利累计申请量方面分别位居第一、二、三位,中国近年来申请量有赶超美国之势[3]。根据国家知识产权局统计,2015年~2017年,我国人工智能专利授权量分别达到7359件、12952件和17477件,同比增长率分别在30%~97%之间[4]。如果按照人工智能主要技术领域划分,2017年基础算法、基础硬件、垂直应用领域专利授权量分别为1378件、428件、15671件[5]。由此可见,我国目前主要研发重点领域在人工智能算法的具体应用方面,针对算法本身及基础硬件的专利授权量较少。随着人工智能产业发展,针对算法改进及其应用进行研发的投入逐步增加,使得算法发明获得专利保护的需求也逐步提高,对于有关发明可专利性标准的改进也提出新的要求。


  (二)算法在人工智能发明中的特点


  首先,人工智能发明核心创新之处在于算法改进。随着算法在人工智能发明中的作用不断提高,有实务界人士呼吁应当在一定条件下对于算法本身授予专利权[6]。利用算法改进,可以提高技术方案的有益效果,使得其更好地在工业领域加以应用。例如,在智能医疗领域,利用人工智能算法既可以增强医学图像效果,也可以直接用于诊断辅助。在“一种基于修正的多尺度retinex算法对医疗图像进行增强的方法”发明专利中(申请号为CN201710007475),该技术方案利用多尺度retinex算法增加了图像边缘强度,有利于人体内相近器官的区分,增加了病灶或感兴趣部位的可视性,有利于医生提高诊断和治疗准确率。此外,在人工智能算法对工业过程的控制领域,美国1981年戴蒙德专利侵权案涉及一项合成橡胶模压成熟化的产品加工方法,该发明工艺过程包含通过计算机软件运行的“阿赫尼斯方程式”,可以减少橡胶压模过程中过分熟化和熟化不够的可能性,因此在整体上属于对自然力的利用,可以被授予专利权[7]。作为专利授权客体的发明不再限于有形物,也可以包含计算机软件及系统等对象[8]。人工智能算法的运行必须借助硬件设备,并且可以有效提高工业应用的技术效果。在肯定软件算法是核心创新要点的同时,必须看到其可以与硬件结合而成为完整的技术方案。当一项权利要求在对其限定的全部内容中包含技术特征时,则该权利要求就整体而言并不是一种智力活动的规则和方法[9]。日本专利法上,该国法院在“双向牙科医疗网络案”中认为,即使发明与人类智力活动相关,但是通过技术手段对智力活动进行支持或者置换,则可以被授予专利权[10]。


  其次,人工智能算法是人类思维活动或者自然规律的具体化。人工智能算法可以具体表征人类思维活动,某些思维活动主要停留在抽象思维本身,还有部分思维活动与自然规律和技术问题密切联系在一起。例如,战胜人类高手的AlhpaGo模拟了围棋思维。在自然规律表征方面,人类可以通过数学公式对其进行表达(如质能方程E=mc2),也可以通过人工智能深度学习挖掘难以用简单数学公式表征的自然规律(如图像识别)。对于前者而言,由于属于单纯数值计算而不能获得专利授权;对于后者而言,则能够超出人类当前认识并加以表征的自然规律范围,加之投入研发成本较多,也能够被具体产业利用,也就具有获得专利保护的必要性和可行性。如果人工智能算法属于对自然规律的表征,但是又能够与机器设备结合形成技术效果,则可以被授予专利;如果算法并未与自然规律相联系,则无法超出专利法意义上的抽象思维范畴,也将不构成技术方案。美国2012年Mayo案和2014年Alice案所采用的“两步法”判断标准同样适用于人工智能发明可专利客体问题[11]。第一步:专利权利要求是否指向自然规律、自然现象或者抽象概念;第二步,在第一步成立的条件下,判断该权利要求中的技术特征或者技术特征的组合是否“足够确保”该专利已经“远远超出”其所涉及的自然规律、自然现象或者抽象概念本身,即构成具备可专利性的“发明性概念”[12]。2014年,美国专利商标局颁布了针对方法专利的暂行审查指南,将判决要旨转化为专利审查标准[13]。欧洲专利局在专利审查案中也承认包含非技术特征(算法等)以及技术特征的方案属于可专利客体[14]。对于人工智能发明而言,由于其核心发明点包含计算机算法,所以必然会指向自然规律、自然现象或者抽象概念,因此第一步是成立的。对于第二步而言,则要求该发明能够不限于算法本身,而应当通过将其应用于具体产业领域而超出算法所体现的自然规律或者抽象概念。由于该“两步法”标准所涉及的“足够确保”“远远超出”等概念尚不明确,因此有赖于通过具体案例加以厘清。在“人工智能+商业方法”领域,将传统商业方法通过计算机方式自动完成并不能使其成为专利授权客体[15]。美国《专利审查指南》也认为,利用算法决定销售代表访问客户最优人数的方法属于组织人类活动的方法,不能被授予专利权[16]。因此,商业方法与人工智能算法的结合并不会使得解决方案超出抽象思想范畴。


  最后,人工智能算法应用具有广泛性和潜在性。人工智能算法发明要符合可专利性条件,必须已经被应用于某个或者某些特定技术领域。某些通用算法甚至可以在多个技术领域分别加以利用。例如,聚类算法可以在“低压配电网拓扑自动识别”“康复机器人”“滚动轴承故障预测”等领域得到应用[17]。人工智能算法具体应用领域有很多,例如计算具有物理意义数值并得出物理性能的测定结论可以被认为是在具体技术领域的应用。其一,零部件物理性质测定问题。在发明名称为“一种外压自增强圆筒的设计计算与制造方法”的专利复审决定中,专利复审委员会认为,该发明利用算法“利用圆筒内外壁面半径、承载能力、屈服强度/压力等实际物理量来计算确定圆筒的厚度及塑性区深度,并确定圆筒整个筒壁内残余应力的当量应力及总应力的当量应力均不大于圆筒材料的屈服强度”,而计算得出“圆筒的厚度及塑性区深度”能够用于得出“确定符合工业承载要求的自增强圆筒”,属于技术问题[18]。其二,设备损伤因素测定问题。在发明名称为“多种失效机制共存环境下设备损伤因子的确定方法及其应用”的专利复审决定中,复审请求人认为,“本申请所公开的方法在对各类工业装置中钢制压力容器和管道进行风险评估的项目中进行应用,显著地提高了风险评估结果的可靠性”[19],专利复审委员会认为,该问题亦属于技术问题,该专利申请技术方案属于特定数学算法应用于具体的工业领域,不属于智力活动的规则与方法。如前所述,很多人工智能技术核心发明点在于算法方面的创新,但是存在能够适用于人工智能中多个领域的算法并不能获得专利授权的情况,使得开发有用算法积极性受到抑制[20]。如果一项算法可以在多个工业领域加以应用,本来是其适用领域范围宽并且能够带来广泛技术功能的体现,但是对其给予专利授权反而可能产生保护范围不明确等方面的问题,因此成为其获得专利授权的障碍,需要在专利审查标准改进时加以克服。


小词儿都挺能整

  (三)人工智能算法发明可专利性标准面临挑战


  人工智能算法发明在可专利性问题上,面临《专利法》第5条、第25条所规定的“智力活动的规则和方法”“社会公德”“疾病诊断和治疗方法”等方面的规则的限制,使得相关发明可能会被排除在可授予专利的客体范围之外。其中,“智力活动的规则和方法”问题涉及所有人工智能领域的发明成果;“社会公德”“疾病诊断和治疗方法”则分别影响着触及隐私等社会伦理问题的算法发明,以及智慧医疗产业的算法发明。以“智力活动的规则和方法”为例,我国《专利法》第2条第2款要求发明专利授权对象为技术方案,应当利用自然规律、采用技术手段,并解决技术问题[21]。我国《专利法》第25条第1款第2项则否定了属于“智力活动的规则和方法”获得专利授权的可能性[22]。美国《专利审查指南》排除了“数学关系/公式(mathematical relationships/formulas)”被授予专利的可能性,其中包括数学算法(如一种将二进制编码的十进制转换为纯二进制的算法)[23]。《欧洲专利公约》第52条第2款将“智力活动、游戏或者商业的方案、规则和方法,以及计算机程序”排除在可专利客体范围之外[24]。《专利审查指南》中对涉及计算机程序的发明专利申请也做出了同样强调[25]。每年全世界开发的软件中只有10%具备申请专利的条件,得到专利权授权的仅占1~3%[26],其主要障碍就在于软件中所蕴含的思想、算法、模型等抽象概念不能获得专利保护,以免专利保护范围过大并且过于模糊。


  人工智能产业发展与算法发明可专利性审查标准之间存在双向互动问题。一方面人工智能产业发展是推动专利审查标准的重要现实力量。以人类胚胎干细胞领域的发明类比,该领域技术创新与产业发展推动着专利审查标准革新,尤其是在原有不予授权的伦理道德规范标准上进行了突破。2019年4月,在国家知识产权局发布《专利审查指南修改草案》中,不再将所有人类胚胎干细胞发明基于伦理道德标准排除在可专利客体之外[27]。在该草案的修改说明中提到,“随着人类胚胎干细胞技术的快速发展,一些创新主体对人类胚胎干细胞技术的专利保护要求日渐迫切”[28]。在人工智能领域,产业发展也促进着可专利性审查标准的改革。另一方面,专利审查标准是推动技术革新的重要制度力量。专利授权标准要有助于促进人工智能产业发展,一方面应当与人工智能领域伦理规范相一致,另一方面也应当与人工智能产品市场准入安全标准协调一致。因此,随着人工智能产业发展,将对该领域专利审查标准发展提出新的需求。


  二、人工智能算法发明与“智力活动的规则和方法”问题


  (一)人工智能算法发明应当包含技术特征


  对于人工智能计算机软件而言,专利保护的优势在于可以在一定条件下保护软件所蕴含的思想、算法和数学过程[29]。关于计算机程序能否作为专利授权客体,存在不同观点。在“整体论”中,计算机程序及设备被视为整体作为考察对象,即使软件运行并未导致硬件结构发生变化,仍然不应否认安装了新算法软件的通用计算机在“软件+硬件”整体上已经是一台新机器,因此可以作为专利授权客体[30]。我国《专利审查指南》指出,“如果一项权利要求在对其进行限定的全部内容中既包含智力活动的规则和方法的内容,又包含技术特征……则该权利要求就整体而言并不是一种智力活动的规则和方法”[31],这里采用的便是整体论观点。还有学者认为,应当重视计算机“算法”与“代码”之间的区别:“算法”属于专利法上的抽象概念,不应被授予专利权并导致保护范围过大而且模糊;“代码”是算法在具体领域的应用,可以类比为技术特征,从而被纳入专利保护对象[32]。然而,代码只是算法执行的工具,区分二者的实质意义有待商榷。20世纪80年代,欧洲专利局复审委员会认为应当将计算机“软件+硬件”作为整体进行可专利性客体的判定,并且认为软件本身就是“像机器一样的”应当受到保护。这是对计算机软件作为专利授权客体具有突破性的观点,为此后人工智能软件授权奠定了良好的规则基础[33]。


  只要申请专利的发明在包含人工智能算法的同时,也包含技术特征,通常会认为该方案采用了技术手段,解决了技术问题,实现了技术效果。2017年4月,国家知识产权局对《专利审查指南》进行了修改,其中多条修改内容涉及计算机程序发明是否属于智力活动方法的问题[34]。首先,增加规定“涉及商业模式的权利要求,如果既包含商业规则和方法的内容,又包含技术特征,则不应当依据《专利法》第二十五条排除其获得专利权的可能性”。利用人工智能技术改进商业方法可以提高商业活动的运行效率。例如,在发明名称为“一种基于区域用户习惯大数据的商品推送方法”的专利申请(申请号为CN201811482899)中,智能系统可以根据用户信息(定位信息和交易数据)、店铺信息(包括店铺位置信息和商品数据)以及其他用户信息(购买频率、购买数量)等,给店铺及客户推送消息,提高销售及购买效率。随着人工智能发明所表征和利用的规律从自然规律拓展到其他客观规律(如消费者习惯),商业方法获得专利保护需求也逐步增加。其次,将不授予专利的对象限定在“计算机程序本身”,而排斥涉及计算机程序的发明创造。由此,使得人工智能算法发明不因包含计算机程序而必然被归为智力活动的规则方法,从而拓宽此类发明获得专利授权的可能性。再次,将计算机程序发明装置权利要求中所包含的“功能模块”修改为“程序模块”。考虑到我国专利审查对于功能性限定较为排斥,即使允许此类描述也对说明书中公开的实施例要求较高,改为“程序模块”后可以避免司法机关对于专利权利要求是否清楚产生质疑。


  “软件+硬件”是计算机软件发明能够实现技术功能的基础性条件,但是我国《专利审查指南》对于此类发明能否被授予专利权的标准仍然不明确,造成不同专利申请案件的审查结果产生明显差异[35]。在发明名称为“信号处理方法、数据处理方法及装置”的专利复审决定中,专利复审委较为系统地提出了人工智能算法等涉及计算机软件的发明属于可专利客体的标准:(1)该算法应用到某一技术领域,并形成基于该算法的解决方案;(2)基于该算法的解决方案采用了技术手段,并解决了该技术领域的技术问题,获得了相应的技术效果[36]。该复审决定还指出,“不应当仅从权利要求的某个或某些特征出发,简单认定属于人为规定的数学计算规则,就得出整个权利要求的解决方案不构成技术方案的结论,而应当结合说明书客观地分析其发明所要解决的问题和获得的效果。”[37]美国Bilski等案件也认为,如果权利要求包含了数学算法,则要求产生了有形实际用途,而不只是一个没有实际意义的适用领域标签;权利要求所涵盖的范围受到限制,不能实质性地涵盖该数学算法的一切实际用途[38]。因此,人工智能算法被应用到具体技术领域是其获得专利保护的重要前提。如果人工智能算法不能在具体领域得到应用,或者仅具有抽象的应用可能性,而没有落实到具体的应用方式与路径中去,

  ······

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