隨著人工智能技術在機器視覺、身份識別、專家系統、自動規劃、智能搜索、智能控制、語言和圖像理解等諸多技術領域的廣泛應用,人工智能專利的申請量及其涉及的技術領域也在不斷擴張。根據最近發布的《中國人工智能發展報告2020》顯示,過去十年全球人工智能專利申請量超過52萬件,其中,中國專利申請量為389571件,占全球總量的74.7%,位居世界第一。


然而,作為一項新興的科學技術,業內對如何使用專利來保護人工智能技術還缺少明確的標準和規范,容易在專利授權率、專利穩定性、專利保護范圍及專利侵權舉證難度等各方面造成不利的影響。為了幫助人工智能領域的廣大申請人規避這些不利影響,以下將介紹一種構建人工智能專利權利要求時常見的問題,謹供廣大申請人參考。


人工智能產品通常由知識提取模塊和分類判斷模塊構成。該知識提取模塊進一步由輸入信息的預處理單元及各種形式的神經網絡組成,由神經網絡利用預先訓練的學習參數,對非結構化或半結構化的輸入信息進行一次或多次的多維映射,以提取獲得結構化的多維特征向量。該分類判斷模塊主要包括支持向量機(SVM)等各種二分類及多分類模型,能夠利用預先訓練的學習參數,根據知識提取模塊提供的結構化多維特征向量輸出對應的分類標簽,以實現分類判斷的功能。


由于人工智能產品普遍需要先從輸入信息中提取知識,再基于提取到的知識來進行分類判斷,才能達到替代人工提供智能服務的效果,而這些知識提取及分類判斷的操作又需要基于預先訓練的學習參數來執行。因此,人工智能產品的開發者普遍存在將開發階段的訓練方案視作技術核心,而忽視人工智能產品使用方案的現象。


然而,從專利保護的角度來看,人工智能產品的訓練方案通常只在產品的開發階段實施,而不會在產品的生產過程及使用過程中重現,也無法在產品的核心代碼中體現。因此,人工智能技術的專利產品往往不會涉及產品開發階段的技術特征,專利權人也難以通過開發階段的訓練方案對專利產品形成實質的保護。


進一步地,基于《中華人民共和國專利法》對專利侵權判定的全面覆蓋原則,專利權人需要證明被控侵權的產品的技術特征與專利的權利要求所記載的全部技術特征一一對應并且相同,才能主張該產品侵犯了專利權人的該項專利權。也就是說,一旦專利權人將產品開發階段的訓練方法特征納入專利的獨立權利要求,就必須舉證被控侵權的產品是通過同樣的訓練方法訓練而成,才能主張該產品侵犯了自身的專利權。然而,如上所述,由于人工智能產品的生產及使用階段往往不會再次執行訓練方法的特征,專利權人也難以通過被控侵權產品的反向工程來證明其采用了權利要求限定的訓練方法,這種涉及訓練方法特征的權利要求普遍存在舉證困難的問題,難以為人工智能產品提供寬泛、有力的專利保護。因此,從司法實踐的角度,我們一般不推薦將人工智能產品的訓練方法特征寫入專利的獨立權利要求,以避免難以進行侵權舉證的問題。


以上僅是筆者針對訓練方法特征人工智能專利的保護效力及舉證難度提供的簡單介紹,謹為人工智能領域的廣大申請人參考。實際上,對于涉及各種不同技術領域及各種不同改進方向的人工智能技術而言,其專利申請、答復審查意見及專利無效的實踐過程往往會涉及更多復雜的情況。例如:對于改進點在于應用場景的人工智能技術,應當如何撰寫申請文件才能使其區別于現有技術。又例如:對于改進點在于訓練方法的人工智能技術,應當如何構建權利要求才能規避上述舉證困難的問題。又例如,對于改進點在于核心算法人工智能技術,應當如何撰寫申請文件才能符合《專利法》對技術方案的保護客體要求。


這些實踐中遇到的問題通常是非專業人士所無法妥善處理的,都需要專利代理師結合技術方案的具體情況進行靈活的處理,才能避免對專利的保護范圍及穩定性造成不可逆的影響,并保障廣大申請人的合法權益。因此,當申請人在專利申請及維護的過程中遇到相關問題而迷茫時,敬請隨時聯系上專。上專將竭誠會為您提供專業的服務和幫助。


國內事業部:徐迪


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