人工智能算法可以申请专利吗，人工智能（AI）算法类申请的有关专利保护客体

今天，乐知网小编 给大家分享 人工智能算法可以申请专利吗，人工智能（AI）算法类申请的有关专利保护客体问题

人工智能算法可以申请专利吗，AI生成发明可否申请专利应审慎对待

【思想库】 自2018年开始，美国密苏里州人工智能专家斯蒂芬·泰勒及其团队成员，声称他们提交的饮料固定器和信号设备的两项装置是一个名为Dabus的人工智能系统独立开发的，该研究团队向多国提出申请，要求承认人工智能作为发明人，且给予发明专利保护。

这引发了全球监管部门、产业机构和学界的高度关注。

人工智能（AI）生成发明是否可以作为一种新的技术方案？所有的人工智能生成发明都可以授予专利吗？会发明创造的人工智能可以成为像人一样的权利主体吗？当前，人工智能的发展促使我们不断加深对专利法律制度和价值的思考。

人工智能生成发明与扩张中的专利保护范围 人工智能技术的进步，大大提升了技术创新与发明创造的能力。

在世界范围内，将人工智能生成发明作为专利权授予的考察范围，已是大势所趋。

其原因主要有：

第一，在已知的遗传编程、人工神经网络和机器人科学家领域，人工智能独立产生技术成果已经屡见不鲜。

第二，纵观专利制度的演进和发展历程，其调整范围是一个不断扩张的过程：

因为专利制度的本质是一种回报性垄断，关系科研工作与产业应用的投资与收益。

作为一种有效的激励机制，将人工智能生成发明纳入专利法调整范围，将有助于推动人工智能技术的进一步发展，促进智能产品和服务的市场价值的实现。

第三，如果专利法排除保护人工智能生成发明，更多的企业和研究者将通过商业秘密的方式维护自身利益，这对试图利用技术的人与保守秘密的人而言，都因风险和壁垒的存在，产生了较高的成本。

并非所有的人工智能生成发明都应被授予专利 人工智能独立生成的发明被授予专利，在法律规范层面需要满足两个条件：

一是满足专利法规定的“新颖性”“创造性”和“实用性”。

较之于人力，人工智能对大数据和算法的应用能更有效整合数据资源，挖掘隐藏的信息和关联性，探索同实体经济更多元的互动形式，因此其计算能力和创新能力更为突出；二是在法律规定的授予专利例外范围之外。

法律排除“违背公共利益”和“某些特定领域的技术发明”作为专利权客体，比如以人工智能技术开发的赌博算法、对人体胚胎进行的克隆和编程等技术都受到禁止；单纯作为科学发现、智力活动和规则以及疾病诊疗方法的人工智能技术也不能被授予专利，因为其垄断的设置会造成技术的进步与社会发展的障碍。

由于人工智能技术生成发明的过程可能面临数据隐秘性和算法可解释性问题，增加了“新颖性”“创造性”“实用性”判断的难度，所以不同国家和地区也在纷纷探索更加科学合理的审查标准。

我国国家知识产权局2019年12月31日发布关于修改《专利审查指南》的343号公告，设立专节规范人工智能、“互联网+”、大数据以及区块链等的发明专利申请问题。

美国采用了虚拟测试创新法，欧洲专利局通过技术属性测试以应对人工智能创新问题。

这些标准目前还未达成一致，但是都强调了技术特征在具体领域的展开，排除单纯作为算法的发明被授予专利。

这维持了专利制度保护研发者和生产者利益，同时有利于促进社会进步，实现利益平衡。

人工智能作为专利权主体应被审慎考虑 人工智能可以独立发明创造，是否可以作为专利权的享有者呢？有人结合“猴子自拍版权纠纷”和“北京互联网法院否认人工智能作为版权主体判决”等案件进行类比，也有人进行主体性伦理反思，试图寻找答案。

知识产权设立的目的在于保护人们的创造性劳动和智力成果。

专利制度较之于著作权具有更强的功利主义倾向，即追求社会发展的目的，以及逐渐弱化的人格属性。

目前国际范围内关于人工智能主体地位的讨论与制度设计已渐趋理性，较之于马上规定人工智能的公民身份或者主体资格，各国更加关注如何妥善解决企业、产业、政府以及不同国家之间的利益分配问题。

世界知识产权组织已经就人工智能生成专利展开调查研究，以协调日益突出的人工智能技术发展同既有的专利制度之间的冲突。

与人工智能相关的专利制度完善，已经成为人工智能战略的重要组成部分。

我国正在积极发展数字经济，并寻求增强在技术标准和规范秩序层面的竞争力。

此次全国人大常委会发布的专利法修正案草案二审稿虽然没有给出人工智能生成发明申请和授予专利的直接和详细规定，但是相关的制度设立和法律实施细则、审查制度已经体现出极强的时代回应。

这就要求以更加审慎包容的态度，对与人工智能技术发展相关的专利制度作出安排。

具体的制度举措可以是多元的，但坚持以人为本、促进产业和经济发展以及有利于数据流动和科技安全的价值导向，将是人工智能生成发明专利制度布局的重要使命。

人工智能算法可以申请专利吗，人工智能（AI）算法类申请的有关专利保护客体问题

by 专利代理师 Wendy Zhang 国家知识产权局于2019年12月31日发布了最新修改后的《专利审查指南》，公告自2020年2月1日起施行。

在该修改后的《专利审查指南》的第二部分第九章，增加了第6节“包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请审查相关规定”，旨在根据专利法及其实施细则的要求，对涉及人工智能、“互联网+”、大数据以及区块链等一般包含算法或商业规则和方法的发明专利申请的特殊性作出规定。

在修改后的《专利审查指南》进一步解释和明确了如何撰写涉及算法特征的权利要求才能符合专利法第二条第二款规定的“技术方案”的要求。

这给了人工智能算法领域的申请人和专利代理师在撰写包含算法特征的发明专利申请方面更加细化的撰写指导，澄清了之前对权利要求中包含的算法步骤和所应用的技术领域的模棱两可的理解，并且更加有效地杜绝了申请人存在侥幸心理对通用算法类专利进行广泛申请、以期得到授权的念想。

按照该规定，我们在撰写涉及人工智能算法类发明专利申请的权利要求书时，需要明确体现算法的各个步骤与所要解决的技术问题“密切相关”。

关于对“密切相关”的理解，简单来说，是指以下四个层面的相关：

①使用该算法处理的数据必须具有确切的技术含义而非抽象的数据概念； ②处理的过程要体现出对该数据进行了符合自然规律的处理； ③经过该算法的处理后的输出数据也要有确切的技术含义而非抽象的数据概念；以及 ④算法的执行能解决一定的技术问题并获得技术效果。

以下，我们通过3个案例来直观地感受权利要求的中算法步骤是否与所要解决的技术问题“密切相关”。

案例1——“密切相关”的示例 一种卷积神经网络CNN特征的处理方法 所针对的技术问题：

如何对CNN特征进行处理，以提高图像的识别和搜索精度。

所请求保护的权利要求：

一种卷积神经网络特征即CNN特征的处理方法，用于对将多个图片组输入卷积神经网络所获得的特征图进行处理，其特征在于，包括：

将所述多个图片组中的各图片组分别输入神经网络模型中对应的子神经网络，以获得各图片组的视觉特征向量； 基于所获得的视觉特征向量计算各特征图在原始图片上的分布； 根据各特征图在原始图像上的分布，提取与原始图片中的各元素对应的特征向量；

人工智能算法可以申请专利吗，关于AI技术申请专利的建议

人工智能（AI）是当前科技领域的最重要的热点之一，围绕人工智能技术的知识产权保护也是法律界以及创新主体关注的焦点。

本文旨在结合实践经验，针对人工智能技术在中国申请专利给出一些建议，以期帮助创新主体更好地保护人工智能领域的技术创新。

一、人工智能技术在中国申请专利面对的主要法律规定 人工智能领域的技术方案通常涉及算法，因此在专利申请中需考虑专利法第二十五条第一款第(二)项中关于“智力活动的规则和方法”、以及专利法第二条第二款中关于发明专利的定义的要求。

此外，人工智能技术在医疗领域的应用日益广泛，利用人工智能技术进行医学数据的处理，以辅助诊断或治疗的技术方案，在申请专利时，会面临一个特殊的问题，即专利法第二十五条第一款第(三)项中关于“疾病的诊断和治疗方法”的问题。

以下笔者将结合实际案例，介绍目前中国针对以上法条的审查实践经验。

01关于智力活动的规则和方法 在2020年2月1日开始执行的最新版中国《专利审查指南》（以下简称“审查指南”）中，针对涉及算法特征、商业规则和方法特征的专利申请的审查做出了新的、更为详细的规定。

根据审查指南第二部分第九章6.1。1以及6.1。2节的规定，权利要求中只要包含了“技术特征”，即，权利要求不仅仅是抽象的算法特征，则不应当依据专利法第二十五条第一款第(二)项排除其获得专利权的可能性。

而对于一个包含了“技术特征”的权利要求，在其通过了上述第二十五条第一款第（二）项的审核后，还应继续审查其是否符合专利法第二条第二款的规定，即整体考虑权利要求中记载的全部特征，考察该项权利要求是否记载了对要解决的技术问题采用了利用自然规律的技术手段，并且由此获得符合自然规律的技术效果。

简而言之，涉及算法的权利要求必须包含“技术特征”，且符合三个“技术性”，即采用技术手段、解决技术问题、获得技术效果。

针对上述原则性的规定，审查指南以举例的方式给出了具体的判断方式，例如，如果权利要求中涉及算法的各个步骤体现出与所要解决的技术问题密切相关，如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某一技术问题的过程，并且获得了技术效果，则通常该权利要求限定的解决方案属于专利法第二条第二款所述的技术方案。

针对上述规定，我们不免有类似于这样的疑问：

“何为技术特征？”，“何为技术问题、技术手段、技术效果？”，“何为自然规律？”，技术与非技术之间，以及符合与不符合自然规律之间，是否有严格明确的界限呢？ 遗憾的是，目前在中国的相关法规中，的确没有非常明确的关于“技术”、“自然规律”等概念的定义，关于这些规定的执行尺度更多的来自于审查实践经验的积累。

因此，研究和总结典型的审查案例，对理解上述规定有很重要的意义。

以下笔者就与大家一起分享一些实践中的典型案例。

案例11。 一种CTR预估的方法，其特征在于，包括 原始特征训练步骤：

将当前对象的原始特征处理后输入至深度神经网络的输入层，由所述深度神经网络的多个隐含层进行训练； 实时特征训练步骤：

将当前对象的实时特征输入至所述深度神经网络的最后一个隐含层，与原始特征进行联合训练； 预估点击率输出步骤：

通过所述深度神经网络的输出层输出当前对象的预估点击率。



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