美國專利商標局2024年7月專利適格指南更新及最新案例導讀

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“AI技術相比于傳統(tǒng)技術具有虛擬化的特點，用文字表達的AI發(fā)明專利申請則更為抽象，因此權(quán)利要求究竟是僅僅停留在頭腦中的抽象想法，還是融入實際應用的發(fā)明構(gòu)思？并不容易區(qū)分?！?br/>

來源：IPRdaily中文網(wǎng)（iprdaily.cn）

作者：杜衡

美國專利商標局（以下簡稱USPTO）于2024年7月17日頒布了《2024年專利主題適格更新指南，包括人工智能方面》（2024 Guidance Update on Patent Subject Matter Eligibility, Including on Artificial Intelligence），并配套發(fā)布了《2024年7月主題適格示例集》（July 2024 Subject Matter Eligibility Examples），以進一步應對專利申請中大量出現(xiàn)的人工智能（以下簡稱AI）發(fā)明。誠如該指南所言：“AI發(fā)明的權(quán)利要求通常都會包含抽象想法（abstract idea），USPTO審查員必須在‘記載’（recite）了抽象想法的權(quán)利要求（因此要求進一步的適格分析）和僅僅包含或者基于抽象想法的權(quán)利要求之間，劃一道分界線”[1]。AI技術相比于傳統(tǒng)技術具有虛擬化的特點，用文字表達的AI發(fā)明專利申請則更為抽象，因此權(quán)利要求究竟是僅僅停留在頭腦中的抽象想法，還是融入實際應用的發(fā)明構(gòu)思？并不容易區(qū)分。這些專利適格的判斷難題，也是當今世界各專利局普遍面臨的困難。

USPTO曾于2019年8月廣泛征求社會意見，咨詢“AI發(fā)明的專利適格性是否存在獨一無二的考量因素”。并在2020年10月公布調(diào)研結(jié)論：“大多數(shù)評論者認同AI應被視為計算機執(zhí)行的發(fā)明的子集；因此，多數(shù)意見表示目前的USPTO指南，尤其是關于計算機執(zhí)行的發(fā)明在專利主題適格和充分公開方面，足以應對AI的進展”[2]?；谶@樣的現(xiàn)實，USPTO在2024 年7月頒布的上述更新指南中，并未對現(xiàn)有的適格判斷理論做出實質(zhì)修改或者補充，依然沿用了《專利審查操作指南》（MPEP）中以“Alice/Mayo測試法”為核心的專利適格判斷方法[3]。所以最新頒布的指南并未冠以“AI發(fā)明專利主題適格指南”之類的名目，而被命名為“專利主題適格更新指南，包括人工智能方面”，以此表明該指南在適格判斷理論上的通用性，以及對如何將通用適格判斷理論套用于AI新技術領域的解釋說明。

由此可知，該更新指南中對于AI發(fā)明案例的實操解讀要比回顧已有審查理論更加重要?？赡苁鞘芷?，該更新指南僅在篇尾（第V小節(jié)）簡單提及了USPTO新增的三件AI發(fā)明適格審查示例，并未對這些案例的分析過程加以展開，甚至連判斷結(jié)論都未給出，具體的案例分析解讀只記錄在附件示例集中。因此可以說，該示例集是比該指南更具參考價值的資料，值得精讀并全譯。

上述《2024年7月主題適格示例集》中收錄的三件AI發(fā)明案例分別是：示例47——用人工神經(jīng)網(wǎng)絡檢測異常，示例48——基于AI的語音信號分離，和示例49——針對病人的特征提供專門治療方案的AI模型。涉及異常檢測，語音識別和智慧醫(yī)療三類AI常見應用。

有趣的是，這三件案例全部是虛構(gòu)的，并不像MPEP收錄的大部分案例那樣來自于實際司法判例或復審判例?？赡苁且驗锳I技術在2016年以后才大量出現(xiàn)，滯后的專利審查和侵權(quán)訴訟，導致目前在聯(lián)邦巡回上訴法院和最高院中缺乏相關的典型判例。然而“Alice/Mayo測試法”中存在大量內(nèi)涵模糊的法律術語，譬如“針對”（direct to），“融入”（integrate into），“明顯超過”（be significantly more）等等；導致在實際審查中適用難度較高，主觀性較大，容易引發(fā)社會詬病，成了USPTO迫在眉睫的審查難題。實際AI發(fā)明的權(quán)利要求特征以及特征之間的關聯(lián)，如何對應這些抽象的法律術語，不僅要靠不斷完善的定義來詮釋，更要靠大量的典型案例來輔助解讀。通過增加指導案例，能將抽象模糊的審查理論轉(zhuǎn)化為具體實用的操作說明。因此USPTO及時編撰虛擬案例以解燃眉之急，成了MPEP判例傳統(tǒng)中的例外。

這些AI發(fā)明示例雖屬虛構(gòu)，卻不乏細節(jié)，無論是背景技術、工作原理、技術特征還是技術效果都有詳實且逼真的闡述。尤其是示例2，對于如何運用人工智能算法提升語音識別效能，做了非常專業(yè)而具體的說明，幾乎達到了“充分公開”的程度。是理解AI語音處理技術底層邏輯的優(yōu)良學習資料。之所以要對虛擬案例作如此詳實的編寫，是因為如今對于客體的判斷，已不再是三言兩語可以概括。曾經(jīng)只憑主題名稱中的“計算機程序”、“商業(yè)方法”等字眼就可以判定不授權(quán)客體的粗放操作早已不復存在。目前，美國軟件發(fā)明客體判斷理論體系的復雜度堪稱世界第一，也遠遠超出了美國“非顯而易見性”審查框架的復雜度。美國適格判斷的“兩步法”成型于2006年左右，十幾年來不斷補充完善。先是根據(jù)美國聯(lián)邦最高法院2014年的Alice判例和2012年的Mayo判例，在2017年的MPEP中將“兩步法”的步驟2拆分為步驟2A和步驟2B（分別對應Alice/Mayo測試法中的第一步和第二步）。隨后又在《2019年10月專利適格指南更新》中將上述步驟2A進一步拆分為兩個分支（prong），實際上成了“四步法”判斷。其次該判斷框架需要并行考慮諸多因素，復雜程度遠遠超過美國“非顯而易見性”判斷中的“Graham要素”。在《2024年7月主題適格示例集》開篇展示的“要點表”（Issue Spotting Chart）中就羅列了20余種考慮的要點，如下表所示。

其中有些要點需要結(jié)合考慮，譬如“抽象想法”是否被“融入”到“實際應用”中；有些要點則需要權(quán)衡比較，譬如“附加元素”是否“明顯超過”了“司法排除對象”。而對于“附加元素”又分為多種積極因素和多種消極因素：如果是利用“特定機器”、產(chǎn)生“特定形變”、或者“提升計算機或其他技術的功能”等有意義的限定，則可以達到“明顯超過”司法排除對象的程度；如果僅是“熟知、常規(guī)而普遍的行為”、“解決方案之外的次要行為”等無意義的限定，那就難以“明顯超過”。對于“熟知、常規(guī)而普遍的行為”的認定還要根據(jù)聯(lián)邦巡回上訴法院的Berkheimer判例中所歸納的三種考量因素加以判斷。因此整個適格判斷過程錯綜復雜，仿佛自成一套“神經(jīng)網(wǎng)絡”，充滿了各種此消彼長的彈性聯(lián)動，難以簡單套用二元化線性流程來判斷，需要具體問題具體分析。

該案例集收錄的虛擬示例也充分體現(xiàn)了這種適格分析的復雜性，每個示例都編撰了兩到三個不等的權(quán)利要求，結(jié)論均是部分適格、部分不適格。示例1中的權(quán)利要求1是一種ASIC電路，不涉及抽象想法等司法排除對象，適格判斷沒有爭議。但兩個方法權(quán)利要求均是人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）的使用方法，各含7個步驟，都涉及數(shù)學概念、思維過程等司法排除對象，卻給出了不同的審查結(jié)論：權(quán)利要求2不適格，而權(quán)利要求3適格。兩者的區(qū)別主要在于人工神經(jīng)網(wǎng)絡與實際應用的結(jié)合程度。權(quán)利要求2無論是主題名稱還是特征限定，都沒有體現(xiàn)具體的實際應用，所識別的異常數(shù)據(jù)沒有明確的實際物理含義，因此只停留在抽象的數(shù)學概念里。而權(quán)利要求3的步驟(e)和(f)進一步說明了為補救或防止網(wǎng)絡入侵而執(zhí)行的操作，提供了具體的計算機解決方案，該方案利用ANN識別網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中的異常，可自動丟棄惡意網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包并阻止未來流量，無需網(wǎng)絡管理員采取任何行為，體現(xiàn)了將抽象想法融入到實際應用中。通過判斷數(shù)學模型與技術領域的耦合松緊度來判斷是否屬于技術方案，是軟件發(fā)明領域客體審查的合理思路，因此該案例的分析說理過程值得借鑒。

示例2中的獨立權(quán)利要求1雖在主題名稱中限定了應用領域“語音分離方法”，但依然被判定為不適格。這是因為所記載的步驟a-c僅能使深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）生成嵌入式向量，與所要解決的語音分離問題之間的邏輯關系并不直接，所以被認定為沒有將深度學習算法融入到實際應用中，未產(chǎn)生發(fā)明構(gòu)思。而從屬權(quán)利要求2在權(quán)利要求1的基礎上，進一步限定了步驟d-h，能夠通過非監(jiān)督學習算法實現(xiàn)語音頻譜的自動聚類，再通過掩碼濾除非預期信號，從而重構(gòu)干凈的語音信號，體現(xiàn)了對語音分離的技術改進，不再是泛泛地指示將DNN算法應用于語音分離領域，具有完整的技術邏輯，產(chǎn)生了發(fā)明構(gòu)思。獨立權(quán)利要求1不適格而從屬權(quán)利要求2適格的評審方式，在國家知識產(chǎn)權(quán)局的審查實踐中較為罕見。對于類似情形，國家知識產(chǎn)權(quán)局很有可能指出從屬權(quán)利要求2中的限定是獨立權(quán)利要求1的必要技術特征，要求申請人將其補入權(quán)利要求1中。兩種審查操作殊途同歸，但利弊優(yōu)劣值得進一步對比分析。示例2的獨立權(quán)利要求3是一種計算機可讀存儲介質(zhì)，以其存儲的計算機執(zhí)行指令作為限定特征，案例分析中并未對保護形式提出質(zhì)疑，更關注方案的實質(zhì)。由于該權(quán)利要求限定了與權(quán)利要求2類似的技術特征改進語音到文本的轉(zhuǎn)錄，將數(shù)學概念和思維過程融入實際應用中，而被認定為專利適格。國家知識產(chǎn)權(quán)局在2017年指南修訂后，也不再因為“計算機可讀存儲介質(zhì)”的限定特征是計算機程序而一律簡單排除，如何進一步審查，該案例給出了參考。

示例3中的權(quán)利要求1-2均屬于智慧醫(yī)療中的治療方法，USPTO對于“疾病的診斷和治療方法”主題并不會一概排除，但仍可能會以“自然規(guī)律”為由否定部分診斷方法的適格性，譬如2012年Mayo判例中的生物標志物就被認定為對自然規(guī)律的發(fā)現(xiàn)而專利不適格。國家知識產(chǎn)權(quán)局2023版指南雖然已對診斷方法中“全部步驟由計算機等裝置實施的信息處理方法”網(wǎng)開一面，但并不能類比推理擴大到對治療方法的審查中。涉及治療方法的案例，哪怕全部步驟由計算機實施仍會被指出落入專利法第25條第1款第（3）項的范疇而予以否決。因此該案例對國家知識產(chǎn)權(quán)局目前審查的參考價值不大，但可以作為指南今后修改的參考。

本案例集中的分析嚴格按照MPEP里的兩步法流程操作，對于每一個關鍵法律術語的闡釋都會引證MPEP中的相關規(guī)定或判例出處，整體行文嚴謹而冗長。同時為保障每一個示例分析解讀的完整性，還會不斷重復MPEP中對關鍵法律術語的闡釋，使得行文更加啰嗦枯燥。在瀏覽過程中，對于重復內(nèi)容可以略讀，而對于緊扣案例個性的分析卻必須深入思考，把握復雜的邏輯推理論證。如果對相關法律術語的內(nèi)涵難以把握，可以系統(tǒng)查閱中譯本《美國專利審查操作指南——可專利性》（知識產(chǎn)權(quán)出版社，2021年9月第1版）或MPEP-2100原文（訪問網(wǎng)址https://www.uspto.gov/web/offices/pac/mpep/index.html）。

美國不僅在人工智能技術的研發(fā)和應用方面領先世界，而且在軟件發(fā)明適格的理論體系構(gòu)建上也最為深入周全。雖然該理論體系越發(fā)晦澀難懂，但這并不是USPTO的刻意復雜化，而主要是因為新型信息技術與傳統(tǒng)專利制度之間無法回避的新矛盾。美國適格判斷的理論研究和案例解讀都有助于我們打開眼界、擴展思路。希望各位同行能從中獲得啟示，各取所需，解決自己實際遇到的業(yè)務難題。

注釋：

[1]2024 Guidance Update on Patent Subject Matter Eligibility, Including on Artificial Intelligence，III.A.1, Federal Register / Vol. 89, No. 137 / Wednesday, July 17, 2024/ Notices, 58134
[2]出處同腳注1，第I.A小節(jié)，第58129頁。
[3]參見《美國專利審查操作指南——可專利性》，國家知識產(chǎn)權(quán)局條法司、審查業(yè)務管理部組織翻譯，知識產(chǎn)權(quán)出版社，2021年9月第1版，第11-84，495-514頁。本導讀主要沿用該中譯本中的術語。

（原標題：美國專利商標局2024年7月專利適格指南更新及最新案例導讀）

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來源：IPRdaily中文網(wǎng)（iprdaily.cn）

作者：杜衡

編輯：IPRdaily辛夷          校對：IPRdaily縱橫君

注：原文鏈接：美國專利商標局2024年7月專利適格指南更新及最新案例導讀（點擊標題查看原文）

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