文 / 汪濤
人工智能正在顛覆性地改變?nèi)祟惿鐣?huì)和生活的方方面面,從無(wú)人駕駛到人機(jī)交互、再到醫(yī)療診斷和高端裝備制造,人工智能技術(shù)正日益成為推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)勁動(dòng)力。在積極研發(fā)新技術(shù),開拓新市場(chǎng)的同時(shí),人工智能的創(chuàng)新主體和投資主體積極尋求專利保護(hù),期望獲得專利保護(hù)的人工智能技術(shù)成為其獲取利益回報(bào)和維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要途徑1吳漢東:《人工智能生成發(fā)明的專利法之問》,載《當(dāng)代法學(xué)》2019年第4期,第24-38頁(yè)。。
習(xí)近平總書記在中央政治局第二十五次集體學(xué)習(xí)時(shí)要求加大對(duì)我國(guó)企業(yè)海外知識(shí)產(chǎn)權(quán)維權(quán)援助,歐洲是我國(guó)企業(yè)最為重要的海外市場(chǎng)之一,歐洲專利局(EPO)2歐洲專利局官網(wǎng),https://www.epo.org/about-us/annual-reports-statistics/statistics/2021/statistics/patent-applications.html,最后訪問日期:2022年1月31日。的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,在最近的10年間,我國(guó)申請(qǐng)人向EPO提交的專利申請(qǐng)從2012年的3,751件增長(zhǎng)到2021年16,665件,年均增長(zhǎng)率高達(dá)16%。特別是在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域,我國(guó)申請(qǐng)人僅在2021年就向EPO提交了2,240件專利申請(qǐng),占總申請(qǐng)量的15%,由此可以看出計(jì)算機(jī)領(lǐng)域是我國(guó)創(chuàng)新活躍的領(lǐng)域。因此,深入研究歐洲最新專利審查標(biāo)準(zhǔn),對(duì)我國(guó)企業(yè)在歐洲獲權(quán)和維權(quán)具有重要意義。
Patent Strategy于2019年調(diào)研來(lái)自歐洲、北美和亞洲不同行業(yè)的60多位資深內(nèi)部專利律師,了解他們對(duì)人工智能專利申請(qǐng)審查方面的看法3Machine Yearning: AI and patents [EB/OL], (2019-02), https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/CSET-Patents-and-Artificial-Intelligence.pdf, 最后訪問日期:2022年1月31日。。調(diào)研結(jié)果顯示,44%的公司已經(jīng)申請(qǐng)了人工智能相關(guān)的專利,15%的公司計(jì)劃在5年內(nèi)申請(qǐng)。31%的受訪者表示“客體和創(chuàng)造性”是申請(qǐng)人工智能專利面臨的最大難題。所有受訪者都希望各國(guó)專利局采取有效措施來(lái)避免人工智能專利審查中存在的不確定性,其中的71%認(rèn)為由于EPO于2018年修改審查指南,新增人工智能章節(jié),細(xì)化人工智能發(fā)明的客體和創(chuàng)造性審查標(biāo)準(zhǔn),增加了創(chuàng)新者和投資者對(duì)人工智能相關(guān)專利授權(quán)的可預(yù)期性。因此,本文將基于EPO 2018年、2019年和2021年最新三次修改的審查指南和導(dǎo)致審查指南修改的EPO申訴委員會(huì)重要判例,回答創(chuàng)新主體關(guān)心的問題:
1.EPO關(guān)于計(jì)算機(jī)實(shí)施發(fā)明的客體和創(chuàng)造性審查標(biāo)準(zhǔn)4Andreas HR, Robert K, Carl K, et al, Patenting Artificial Intelligence and Machine Learning Innovations in Europe [EB/OL],(2018-10-25), https://www.jdsupra.com/legalnews/patenting-artificial-intelligence-and-53923/, 最后訪問日期:2022年1月31日。是什么,其適用于涉及人工智能發(fā)明的審查嗎?2.人工智能算法本身是可專利客體嗎?3.人工智能發(fā)明如何成為可專利客體?4.人工智能算法處理的數(shù)據(jù)具有技術(shù)本質(zhì)(technical nature),能否使人工智能發(fā)明成為可專利客體?5.人工智能算法處理數(shù)據(jù)未服務(wù)于技術(shù)目的,能否使人工智能發(fā)明成為可專利客體? 6.創(chuàng)造性判斷中,人工智能算法本身是否納入創(chuàng)造性整體考量的范疇?7.創(chuàng)造性判斷中,人工智能算法如何能用于“具體的技術(shù)應(yīng)用”(specific technical application),對(duì)發(fā)明的技術(shù)性(technical character)做出貢獻(xiàn),進(jìn)而可以納入創(chuàng)造性判斷整體考量的范疇?8.創(chuàng)造性判斷中,人工智能算法如何能用于“具體的技術(shù)實(shí)施”(specific technical implementation),對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn),進(jìn)而可以納入創(chuàng)造性判斷整體考量的范疇?9.創(chuàng)造性判斷中,人工智能算法”具體的技術(shù)實(shí)施”中計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部運(yùn)行(internal functioning)與計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)生“進(jìn)一步的技術(shù)效果(further technical effects)”中的計(jì)算機(jī)內(nèi)部運(yùn)行是否相同?10.創(chuàng)造性判斷中,人工智能算法提高了算法本身的計(jì)算效率,能否對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn),進(jìn)而可以納入創(chuàng)造性判斷整體考量的范疇?
EPC第52條是客體條款,第52條第1款規(guī)定:對(duì)于所有技術(shù)領(lǐng)域的任何發(fā)明,只要具備新穎性、創(chuàng)造性并且能夠在產(chǎn)業(yè)上應(yīng)用,應(yīng)被授予歐洲專利。該條款明確歐洲專利保護(hù)的對(duì)象是發(fā)明,雖然沒有進(jìn)一步給出“發(fā)明”定義,但EPO審查指南第GII-1節(jié)規(guī)定:“EPC第52條第1款意義上的“發(fā)明”必須是具體的并具有技術(shù)性”。
EPC第52條第2款以非窮盡的方式列舉了不受專利保護(hù)的客體,包括:發(fā)現(xiàn);科學(xué)理論;數(shù)學(xué)方法;美學(xué)創(chuàng)作;智力活動(dòng)的規(guī)則和方法;游戲或商業(yè)方案、規(guī)則和方法;計(jì)算機(jī)程序;信息呈現(xiàn)。
EPC第56條是創(chuàng)造性條款:對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員而言,若發(fā)明相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)非顯而易見,則該發(fā)明應(yīng)當(dāng)視為具有創(chuàng)造性。
1.EPO關(guān)于計(jì)算機(jī)實(shí)施發(fā)明的客體和創(chuàng)造性審查標(biāo)準(zhǔn)是什么,其適用于涉及人工智能發(fā)明的審查嗎?
EPO審查指南第F-IV-3.9節(jié)給出計(jì)算機(jī)實(shí)施發(fā)明的定義,即包括計(jì)算機(jī)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)或其他可編程設(shè)備,其中至少一個(gè)特征(feature)是通過計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)的發(fā)明。EPO在審查計(jì)算機(jī)實(shí)施發(fā)明時(shí),采用“兩個(gè)障礙(two hurdle)法”5Examination matters [EB/OL],https://documents.epo.org/projects/babylon/acad.nsf/0/945A818A26B6A9B5C12584410027 51C9/$File/em2019_workshop_presentations.zip,最后訪問日期:2022年1月31日。來(lái)依次判斷客體和創(chuàng)造性,判斷流程如圖1所示:第一個(gè)障礙涉及EPC第52條客體的審查,即權(quán)利要求的特征中是否有技術(shù)特征或技術(shù)手段(technical means),也稱”任意技術(shù)手段”或”任意硬件”,若有,則是可專利客體,若無(wú),則不是可專利客體;第二個(gè)障礙涉及EPC第56條創(chuàng)造性的審查,即權(quán)利要求的特征是否有具體的技術(shù)應(yīng)用或具體的技術(shù)實(shí)施。若有,則對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn),是技術(shù)特征,納入創(chuàng)造性整體考量的范疇。若無(wú),則未對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn),是非技術(shù)特征,在創(chuàng)造性判斷時(shí)不予考慮。
圖1 兩個(gè)障礙法(two hurdle)的判斷流程
計(jì)算機(jī)實(shí)施發(fā)明的客體和創(chuàng)造性審查標(biāo)準(zhǔn),即“兩個(gè)障礙法”是否適用于人工智能發(fā)明的審查呢?這要從人工智能發(fā)明的定義說(shuō)起。EPO審查指南第G-II-3.3.1節(jié)中,將人工智能定義為用于分類(classification)、聚類(clustering)、 回 歸(regression) 和 降 維(dimensionality reduction)的計(jì)算模型和算法,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural networks)、遺傳算法(genetic algorithm)、支持向量機(jī)(support vector machines)、k均值(k-means)、核回歸(kernel regression)和判別分析(discriminant analysis)?;谠摱x,人工智能本身是一種計(jì)算模型和算法,如果該計(jì)算模型和算法通過計(jì)算機(jī)程序來(lái)實(shí)現(xiàn),則符合EPO審查指南第F-IV-3.9節(jié)給出的計(jì)算機(jī)實(shí)施發(fā)明的定義,因此屬于計(jì)算機(jī)實(shí)施發(fā)明。EPO關(guān)于計(jì)算機(jī)實(shí)施發(fā)明的“兩個(gè)障礙法”的審查標(biāo)準(zhǔn)同樣適用于人工智能發(fā)明的客體和創(chuàng)造性的判斷。
人工智能的計(jì)算模型和算法的輸入是訓(xùn)練數(shù)據(jù),該訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常來(lái)自于海量數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)預(yù)處理。訓(xùn)練的過程主要是調(diào)整計(jì)算模型和算法的配置參數(shù),訓(xùn)練的輸出是以最優(yōu)配置參數(shù)調(diào)整后的訓(xùn)練模型。因此,人工智能技術(shù)在訓(xùn)練階段主要涉及算法和算法對(duì)數(shù)據(jù)的處理6劉穎:《論算法與法律行為的關(guān)系:制度影響與法律回應(yīng)》,載《重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》,https://kns.cnki.net/kcms/detail/50.1023.C.20211203.0951.002.html,最后訪問日期:2022年1月31日。,因此人工智能的客體問題也將圍繞算法和算法對(duì)數(shù)據(jù)的處理展開,參見問題2-3和問題4-5。
2.人工智能算法本身是可授權(quán)客體嗎?
由于人工智能的核心是計(jì)算模型和算法,EPO審查指南第G-II-3.3.1節(jié)規(guī)定,不管是否基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行“訓(xùn)練”,該計(jì)算模型和算法本身具有抽象的數(shù)學(xué)屬性7陳相華:《人工智能的專利客體適格性探析》,上海交通大學(xué),2022年第2期。,屬于EPC第52條第2款列舉的“數(shù)學(xué)方法”,不是可專利客體8姚葉:《人工智能算法可專利性研究》,中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué),2021年第7期。。
EPO審查指南第GII-3.3節(jié)給出抽象數(shù)學(xué)方法不是可專利客體的示例:
(1)一種對(duì)抽象數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅立葉變換的方法,其沒有使用任何技術(shù)手段,實(shí)質(zhì)上是數(shù)學(xué)方法本身,不是可專利客體;
(2)純抽象的數(shù)學(xué)對(duì)象或概念,例如特定類型的幾何對(duì)象或具有節(jié)點(diǎn)和邊的圖形,因缺乏技術(shù)性,不是專利保護(hù)主題。
3.人工智能算法如何成為可專利客體?
人工智能算法要成為可專利客體,需克服圖1所示的第一個(gè)障礙,即權(quán)利要求中需包含技術(shù)手段或技術(shù)特征(technical feature),也稱為“任意技術(shù)手段”或“任意硬件”9EPO 2day 2019,https://e-courses.epo.org/pluginfile.php/52512/mod_page/content/3/PD50-2019%20VC3%20presentation.pdf,最后訪問時(shí)間:2022年1月31日。。具體而言,“任意技術(shù)手段”是指權(quán)利要求所請(qǐng)求保護(hù)的發(fā)明或者涉及一個(gè)技術(shù)領(lǐng)域;或者與一個(gè)技術(shù)問題有關(guān);或者權(quán)利要求中存在技術(shù)特征。“任意硬件”是指權(quán)利要求所請(qǐng)求保護(hù)的發(fā)明包含硬件,例如計(jì)算機(jī)、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)或數(shù)據(jù)載波信號(hào)(EPO認(rèn)為后兩者也是物理實(shí)體)等。事實(shí)上,由于硬件是一種“技術(shù)特征”,因此任意硬件可以認(rèn)為是任意技術(shù)手段的下位概念。上述四種情形滿足其一即被認(rèn)為克服第一個(gè)障礙,成為符合EPC第52條要求的可專利客體。
舉例說(shuō)明:一種利用計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)計(jì)算動(dòng)摩擦系數(shù)μ的方法,其特征在于,包括以下步驟:計(jì)算摩擦片的位置變化量S1和S2的比值;計(jì)算變化量的比值S2/S1的對(duì)數(shù)logS2/S1;求出對(duì)數(shù)logS2/S1與e的比值。EPO認(rèn)為,該權(quán)利要求請(qǐng)求保護(hù)的方法是由計(jì)算機(jī)實(shí)施的,因其包含計(jì)算機(jī)這一技術(shù)手段而具有技術(shù)性,因此該權(quán)利要求請(qǐng)求保護(hù)的方法構(gòu)成了EPC第52條意義上的,即克服了第一個(gè)障礙。
同理,人工智能算法要成為可專利客體,只要權(quán)利要求中包含“任意技術(shù)手段”或“任意硬件”即可。在客體判斷評(píng)估技術(shù)性時(shí)不應(yīng)考慮現(xiàn)有技術(shù),即無(wú)需考慮對(duì)于技術(shù)性做出貢獻(xiàn)的特征對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)是否是已知的10T 1173/97 (Computer program product/IBM) of 1.7.1998,https://www.epo.org/law-practice/case-law-appeals/recent/t971173ex1.html,最后訪問日期:2022年1月31日。。
4.只要人工智能算法處理的數(shù)據(jù)具有技術(shù)本質(zhì),能否使人工智能發(fā)明成為可專利客體?
EPO審查指南G-II-3.3節(jié)規(guī)定:僅僅指明數(shù)學(xué)方法的數(shù)據(jù)或參數(shù)具有技術(shù)本質(zhì)并不足以使該數(shù)學(xué)方法成為EPC第52條第1款意義上的發(fā)明。因?yàn)楦鶕?jù)第一個(gè)障礙的判斷標(biāo)準(zhǔn)可知,技術(shù)領(lǐng)域、技術(shù)問題、技術(shù)特征或任意硬件才是衡量客體的標(biāo)準(zhǔn),與其處理的是何種類型的數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)。反之,如果權(quán)利要求中不涉及技術(shù)領(lǐng)域、技術(shù)手段、技術(shù)特征或硬件,那么即使處理的是具有技術(shù)本質(zhì)的數(shù)據(jù),也不是可專利客體。
2009年T 1029/06(環(huán)境影響評(píng)估)11T 1029/06 (Environmental impact estimation/TOSHIBA) of 22.4.2009,https://www.epo.org/law-practice/case-law-appeals/recent/t061029eu1.html,最后訪問日期:2022年1月31日。案中,權(quán)利要求是一種評(píng)估開發(fā)迭代產(chǎn)品的環(huán)境影響和成本的方法,該迭代產(chǎn)品能夠重復(fù)利用或循環(huán)利用上一代產(chǎn)品的舊部件(例如筆記本電腦的顯示器),包括步驟:創(chuàng)建一種產(chǎn)品壽命模型以確定上一代產(chǎn)品的哪些舊部件可被下一代產(chǎn)品重復(fù)利用或循環(huán)利用;預(yù)測(cè)制造下一代產(chǎn)品的數(shù)量和可被重復(fù)利用或循環(huán)利用的舊部件數(shù)量;評(píng)估制造下一代產(chǎn)品和重復(fù)利用或循環(huán)利用舊部件的環(huán)境影響(如二氧化碳排放)和成本;選擇產(chǎn)品價(jià)值壽命和產(chǎn)品使用壽命兩個(gè)分布曲線的峰值作為可被重復(fù)利用或循環(huán)利用的舊部件數(shù)量。
歐洲申訴委員會(huì)認(rèn)為,減少環(huán)境影響在某些特定情形下具有技術(shù)本質(zhì),但一種數(shù)學(xué)方法和一種技術(shù)工藝(technical process)的本質(zhì)區(qū)別在于:一種數(shù)學(xué)方法或算法是對(duì)數(shù)字進(jìn)行運(yùn)算的抽象概念,而一種技術(shù)工藝是利用某種技術(shù)手段(既可以是包含適當(dāng)硬件的專用設(shè)備,也可以是被適當(dāng)編程的通用計(jì)算機(jī))對(duì)一個(gè)物理實(shí)體(既可以是有形的物體,也可以是以電子信號(hào)存儲(chǔ)的圖像)執(zhí)行的,并使該物理實(shí)體發(fā)生特定變化的技術(shù)工藝。本發(fā)明沒有對(duì)任何物理實(shí)體或物理工藝帶來(lái)變化或?qū)崿F(xiàn)控制,而僅僅是對(duì)信息的處理,因此,申訴委員會(huì)認(rèn)為該權(quán)利要求作為一個(gè)整體是一種數(shù)學(xué)方法,不是EPC第52條第1款意義上的發(fā)明。
2006年T 1161/04(股票指數(shù))12T 1161/04 (Stock index/NASDAQ) of 6.12.2006,https://www.epo.org/law-practice/case-law-appeals/recent/t041161eu1.html,最后訪問日期:2022年1月31日。案中,權(quán)利要求是一種用于重新分配市值加權(quán)股票指數(shù)的裝置(10),包括:用于接收與股票指數(shù)中的股票有關(guān)的數(shù)據(jù)推送信息作為輸入的裝置(18,19,20);用于將股票指數(shù)中的股票進(jìn)行分類的裝置(12,42,60),如果股票的市值權(quán)重大于等于第一閾值,則將該股票分類為大型個(gè)股,如果股票的市值權(quán)重小于第一閾值,則將該股票分類為小型個(gè)股;用于按大宗股票的超配市值權(quán)重等比例降低大型個(gè)股的裝置(12,44,64,66);用于為小型個(gè)股的市值權(quán)重分配大型個(gè)股的總和超配市值權(quán)重的裝置(12,48),以及用于輸出與股票指數(shù)的重新分配市值權(quán)重相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)(50、52)的裝置(12、14、30)。申訴委員會(huì)認(rèn)為,上述權(quán)利要求包括輸入裝置、數(shù)據(jù)處理裝置以及輸出裝置,是符合EPC第52條的可專利客體。也就是說(shuō),只要權(quán)利要求的技術(shù)方案中采用了技術(shù)手段,不管處理的是何種數(shù)據(jù),即使是本案中沒有技術(shù)本質(zhì)的股票,仍具有技術(shù)性,是可專利客體。
5.人工智能處理數(shù)據(jù)未服務(wù)于技術(shù)目的,能否使人工智能發(fā)明成為可專利客體?
一個(gè)非技術(shù)的問題通??梢杂眉夹g(shù)方案來(lái)解決,但一個(gè)非技術(shù)的方案(例如數(shù)學(xué)算法)要想從解決的問題中獲得技術(shù)性,則該問題必須是技術(shù)問題,否則該數(shù)學(xué)算法就不是可專利客體。EPO審查指南第G-II-3.3.1節(jié)中規(guī)定:如果利用數(shù)學(xué)算法對(duì)抽象的數(shù)據(jù)記錄甚至是對(duì)“電信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)記錄”進(jìn)行分類,卻未指明這種分類解決了何種技術(shù)問題,分類的結(jié)果用于何種技術(shù)用途,因此未服務(wù)于技術(shù)目的。
2012年的判例T 1784/0613T 1784/06 (Classification method/COMPTEL) of 21.9.2012, https://www.epo.org/law-practice/case-law-appeals/recent/t061784eu1.html,最后訪問日期:2022年1月31日。涉及一種對(duì)電信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行分類的方法,該方法利用一種更有效的數(shù)學(xué)算法對(duì)這些數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行自動(dòng)分類定級(jí)。在實(shí)審階段,該案因不具備創(chuàng)造性而被駁回,申請(qǐng)人不服進(jìn)行了上訴。EPO申訴委員會(huì)駁回這一上訴,認(rèn)為本申請(qǐng)不是可專利客體,無(wú)需進(jìn)入創(chuàng)造性的審查,具體理由如下:申訴委員會(huì)對(duì)請(qǐng)求保護(hù)的分類方法所依據(jù)的數(shù)學(xué)算法的技術(shù)性提出質(zhì)疑,因?yàn)楦鶕?jù)說(shuō)明書的記載,該數(shù)據(jù)記錄的分類算法的目的在于定級(jí)和計(jì)費(fèi),不是技術(shù)問題,無(wú)技術(shù)用途,未服務(wù)于任何技術(shù)目的,該算法未傳達(dá)出(convey)任何技術(shù)性。
當(dāng)克服第一個(gè)障礙,也就是客體的審查后,將進(jìn)入第二個(gè)障礙--創(chuàng)造性的審查。人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)的權(quán)利要求,通常包括技術(shù)特征和非技術(shù)特征,屬于混合型權(quán)利要求,在評(píng)價(jià)此類混合型權(quán)利要求的創(chuàng)造性時(shí),應(yīng)使用問題解決法(problem-solution approach),也就是我們通常所說(shuō)的“三步法”。在創(chuàng)造性判斷過程中,僅考慮對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)的特征,不考慮未對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)的特征,具體參見表1和圖2。
如表1和圖2所示,與全部特征都是技術(shù)特征的權(quán)利要求相比,混合型權(quán)利要求創(chuàng)造性判斷主要區(qū)別在于三點(diǎn):一是在先導(dǎo)步驟:辨別和區(qū)分技術(shù)特征和非技術(shù)特征;二是在第一步確定最接近的現(xiàn)有技術(shù)時(shí),考慮公開技術(shù)特征最多的現(xiàn)有技術(shù);三是在第二步確定實(shí)際要解決的技術(shù)問題時(shí),可能會(huì)考慮非技術(shù)特征或非技術(shù)效果。同時(shí),從表1可以看出,創(chuàng)造性判斷需要在兩個(gè)步驟辨別技術(shù)特征和非技術(shù)特征,一是在先導(dǎo)步驟,無(wú)需與現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行比較,二是在第二步,需要與最接近的現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行比較,辨別區(qū)別特征中哪些是做出技術(shù)貢獻(xiàn)的技術(shù)特征。
6、創(chuàng)造性判斷中,人工智能算法本身如何納入創(chuàng)造性整體考量的范疇?
由表1和圖2可以看出,只有對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)的特征在創(chuàng)造性判斷時(shí)才會(huì)予以考慮,未對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)的特征不予以考慮。同理,人工智能算法本身要想納入創(chuàng)造性整體考量的范疇,就必須對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)。
表1 問題解決法判斷步驟
圖2 問題解決法
EPO審查指南GII-3.3節(jié)規(guī)定,創(chuàng)造性可從兩個(gè)維度來(lái)判斷數(shù)學(xué)方法是否為發(fā)明做出技術(shù)貢獻(xiàn),要么數(shù)學(xué)方法具有服務(wù)于技術(shù)目的的“具體的技術(shù)應(yīng)用”(第一個(gè)維度),要么數(shù)學(xué)方法用于“具體的技術(shù)實(shí)施”(第二個(gè)維度),兩個(gè)維度滿足其一即可。
例如,第三問中提及的利用計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)計(jì)算動(dòng)摩擦系數(shù)μ的案例:基于物理測(cè)量S1和S2,計(jì)算logS2/S1與e的比值,得出動(dòng)摩擦系數(shù)μ。盡管該數(shù)學(xué)方法本身是非技術(shù)性的,但由于是具有服務(wù)于技術(shù)目的(計(jì)算動(dòng)摩擦系數(shù))的具體的技術(shù)應(yīng)用,滿足第一個(gè)維度的要求,因此對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn),在創(chuàng)造性判斷時(shí)應(yīng)考慮該數(shù)學(xué)方法。
7.創(chuàng)造性判斷中,人工智能算法如何能用于“具體的技術(shù)應(yīng)用”,對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn),進(jìn)而被納入創(chuàng)造性判斷整體考量的范疇?
關(guān)于“具體的技術(shù)應(yīng)用”的第一個(gè)維度,由于“技術(shù)應(yīng)用”的廣泛性和擴(kuò)展性,EPO審查指南第G-II-3.3節(jié)未給出一個(gè)通用的定義,而是給出了數(shù)學(xué)方法具有服務(wù)于技術(shù)目的的“具體的技術(shù)應(yīng)用”的多個(gè)示例:
(1)控制具體的技術(shù)系統(tǒng)或工藝,例如,X射線設(shè)備或鋼冷卻工藝;
(2)從測(cè)量中確定壓實(shí)機(jī)所需的通過次數(shù),以達(dá)到理想的材料密度;
(3)數(shù)字音頻、圖像或視頻增強(qiáng)或分析,例如去噪、檢測(cè)數(shù)字圖像中的人物、估計(jì)傳輸?shù)臄?shù)字音頻信號(hào)的質(zhì)量;
(4)分離語(yǔ)音信號(hào)源;語(yǔ)音識(shí)別,例如將語(yǔ)音輸入映射到文本輸出;
(5)編碼數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)可靠和/或高效的傳輸或存儲(chǔ)(以及對(duì)應(yīng)的解碼),例如,對(duì)通過噪聲信道傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行糾錯(cuò)編碼,壓縮音頻、圖像、視頻或傳感器數(shù)據(jù);
(6)加密/解密或簽署電子通信;在RSA密碼系統(tǒng)中生成密鑰;
(7)優(yōu)化計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的負(fù)載分配;
(8)通過處理從生理傳感器獲得的數(shù)據(jù)來(lái)確定受試者的能量消耗;從耳溫檢測(cè)器獲得的數(shù)據(jù)推導(dǎo)出受試者的體溫;
(9)提供基于DNA樣本分析的基因型評(píng)估,并提供評(píng)估置信區(qū)間以量化其可靠性;
(10)通過處理生理測(cè)量的自動(dòng)化系統(tǒng)來(lái)提供醫(yī)學(xué)診斷。
這里需要注意的是,“具體的技術(shù)應(yīng)用”中的“具體”一詞,是指技術(shù)目的必須是具體的,諸如“控制技術(shù)系統(tǒng)”之類的通用目的不足以賦予數(shù)學(xué)方法技術(shù)性。
一旦人工智能算法具有上述服務(wù)于技術(shù)目的的“具體的技術(shù)應(yīng)用”,就可以認(rèn)定對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn),在創(chuàng)造性判斷中予以考慮。
8.創(chuàng)造性判斷中,人工智能算法如何能用于“具體的技術(shù)實(shí)施”,對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn),進(jìn)而被納入創(chuàng)造性判斷整體考量的范疇?
即使不具有具體的技術(shù)應(yīng)用,還可以從第二個(gè)維度——“具體的技術(shù)實(shí)施”來(lái)做出技術(shù)貢獻(xiàn)。由于“具體的技術(shù)實(shí)施”的含義相對(duì)明確,因此EPO審查指南第G-II-3.3節(jié)給出了定義,即數(shù)學(xué)方法的具體的技術(shù)實(shí)施是指出于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部運(yùn)行(internal functioning)的技術(shù)考量(considerations)的動(dòng)機(jī)(motivation)來(lái)設(shè)計(jì)該數(shù)學(xué)方法14T 1358/09 (Classification/BDGB ENTERPRISE SOFTWARE) of 21.11.2014 [EB/OL],https://www.epo.org/law-practice/case-law-appeals/recent/t091358eu1.html,最后訪問日期:2022年1月31日。,例如有效使用計(jì)算機(jī)的內(nèi)存或網(wǎng)絡(luò)帶寬。
2015年的T 1925/1115T 1925/11 (Modular reduction hardware/INSIDE SECURE) of 25.3.2015 [EB/OL],https://www.epo.org/law-practice/caselaw-appeals/recent/t111925eu1.html,最后訪問日期:2022年1月31日。案涉及一種計(jì)算機(jī)硬件實(shí)施的加密方法,該方法利用一種多項(xiàng)式約減(polynomial reduction)算法,將CPU處理的字長(zhǎng)(wordsize)偏移來(lái)與計(jì)算機(jī)硬件的處理字長(zhǎng)相匹配,由于該算法是基于計(jì)算機(jī)硬件內(nèi)部運(yùn)行的技術(shù)考量,產(chǎn)生了有效硬件實(shí)施的技術(shù)效果,因此該算法應(yīng)被納入創(chuàng)造性判斷的整體考量。
一旦人工智能算法出于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部運(yùn)行的技術(shù)考量的動(dòng)機(jī)來(lái)設(shè)計(jì),就是用于“具體的技術(shù)實(shí)施”,就可以認(rèn)定對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn),在創(chuàng)造性判斷中予以考慮。
9.創(chuàng)造性判斷中,人工智能算法“具體的技術(shù)實(shí)施”中的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部運(yùn)行(internal functioning)與計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)生“進(jìn)一步的技術(shù)效果(further technical effects)”中的計(jì)算機(jī)內(nèi)部運(yùn)行是否相同?
EPC第52條第2款將計(jì)算機(jī)程序也列入了不可授權(quán)客體,但當(dāng)計(jì)算機(jī)程序在計(jì)算機(jī)中運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生“進(jìn)一步的技術(shù)效果”時(shí),則具有技術(shù)性。EPO審查指南第3.6節(jié)給出了“進(jìn)一步技術(shù)效果”的定義,即超出計(jì)算機(jī)程序(軟件)與運(yùn)行程序的計(jì)算機(jī)(硬件)“正常的物理交互(如電流流動(dòng))”,例如對(duì)技術(shù)工藝(technical process)的控制,對(duì)計(jì)算機(jī)自身或其接口的內(nèi)部運(yùn)行的控制。這里計(jì)算機(jī)是一個(gè)廣義的概念,包含計(jì)算機(jī)、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)或其他可編程裝置。
EPO審查指南第3.6.1節(jié)進(jìn)一步給出了計(jì)算機(jī)程序?yàn)橛?jì)算機(jī)內(nèi)部運(yùn)行帶來(lái)技術(shù)性的示例,包括基于計(jì)算機(jī)的具體架構(gòu)(architecture)來(lái)設(shè)計(jì)的程序,為保護(hù)開機(jī)boot程序完整性而實(shí)施安全措施的計(jì)算機(jī)程序,用于防范功率分析攻擊的反制措施的計(jì)算機(jī)程序,用于控制計(jì)算機(jī)負(fù)載均衡的計(jì)算機(jī)程序,用于控制內(nèi)存分配的計(jì)算機(jī)程序等。
因此,人工智能算法具體的技術(shù)實(shí)施中的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部運(yùn)行(internal functioning)的示例:有效使用計(jì)算機(jī)的內(nèi)存或網(wǎng)絡(luò)帶寬、字長(zhǎng)匹配等,與計(jì)算機(jī)程序“進(jìn)一步的技術(shù)效果”中的計(jì)算機(jī)內(nèi)部運(yùn)行的上述示例,兩者的概念是等同的:無(wú)論是人工智能的算法設(shè)計(jì)動(dòng)機(jī),還是計(jì)算機(jī)程序的設(shè)計(jì)動(dòng)機(jī),都是基于硬件內(nèi)部運(yùn)行的技術(shù)考量。
10、創(chuàng)造性判斷中,人工智能算法提高了算法本身的計(jì)算效率,能否對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn),進(jìn)而納入創(chuàng)造性判斷整體考量的范疇?
如果人工智能算法既不具有服務(wù)于技術(shù)目的具體的技術(shù)應(yīng)用,又沒有具體的技術(shù)實(shí)施,則沒有克服第二個(gè)障礙,則該人工智能算法對(duì)發(fā)明的技術(shù)性沒有做出貢獻(xiàn)。在這種情況下,僅僅數(shù)學(xué)方法能夠提升計(jì)算效率,不予納入創(chuàng)造性判斷的整體考量。2004年的T 0258/0316T 0258/03 (Auction method/HITACHI) of 21.4.2004, https://www.epo.org/law-practice/case-law-appeals/recent/t030258ex1.html,最后訪問日期:2022年1月31日。涉及一拍賣方法來(lái)確定成交價(jià)格,該方法在收集競(jìng)拍方報(bào)出的“希望的成交價(jià)格”和“最高可接受的價(jià)格”后,自動(dòng)執(zhí)行競(jìng)拍算法直到確定成交價(jià)格。雖然比常規(guī)在線拍賣方法效率更高,但該算法不滿足克服第二個(gè)障礙的兩個(gè)維度的要求,既不具有服務(wù)于技術(shù)目的的技術(shù)應(yīng)用,也沒有用于具體的技術(shù)實(shí)施,因此在判斷創(chuàng)造性時(shí)不予考慮。
反之,如果滿足克服第二個(gè)障礙的兩個(gè)維度任一個(gè)維度,算法本身的計(jì)算效率則會(huì)被納入創(chuàng)造性判斷的整體考量。
從EPO 2018年、2019年和2021年三次指南修改來(lái)看,雖然EPO在人工智能發(fā)明的客體審查標(biāo)準(zhǔn)非常寬松,只要權(quán)利要求所請(qǐng)求保護(hù)的發(fā)明中采用任意技術(shù)手段或任意硬件就可以通過客體審查,但為了防止未對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出技術(shù)貢獻(xiàn)的發(fā)明獲得專利權(quán),EPO在創(chuàng)造性審查標(biāo)準(zhǔn)上持保守和謹(jǐn)慎的態(tài)度,不考慮未對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出技術(shù)貢獻(xiàn)的特征。EPO選擇這種“先松后緊”的審查政策,實(shí)質(zhì)上是放棄了關(guān)于客體問題的單純說(shuō)理(相對(duì)主觀),將審查重心后移至創(chuàng)造性,采用現(xiàn)有技術(shù)舉證(相對(duì)客觀)+ 僅考慮技術(shù)特征的方式來(lái)進(jìn)行創(chuàng)造性判斷,同時(shí)也彰顯出EPO對(duì)其檢索實(shí)力的自信。
但這種“先松后緊”的審查標(biāo)準(zhǔn)還是為人工智能發(fā)明通過創(chuàng)造性審查帶來(lái)不確定性。因?yàn)樵趧?chuàng)造性判斷的三步法中,人工智能算法和算法所處理的數(shù)據(jù)能否為發(fā)明帶來(lái)技術(shù)貢獻(xiàn)仍然取決于主觀的說(shuō)理,與客體問題的單純說(shuō)理并無(wú)二致。但是具體的技術(shù)應(yīng)用和具體的技術(shù)實(shí)施的“兩個(gè)維度”克服第二個(gè)障礙,還是在減少這種不確定性上邁出堅(jiān)實(shí)步伐,是值得肯定的。
EPO根據(jù)兩個(gè)障礙法來(lái)審查人工智能發(fā)明的客體和創(chuàng)造性。就客體而言,與美國(guó)用于客體判斷的Alice/Mayo二分測(cè)試法17汪濤、唐田田、智月:《美國(guó)商業(yè)方法專利保護(hù)制度研究》,載《情報(bào)工程》2021年第5期,第75-86頁(yè)。相比,EPO客體標(biāo)準(zhǔn)較為寬松,只要權(quán)利要求中包含任意技術(shù)手段或任意硬件,就可以通過客體問題,克服了第一個(gè)障礙。就創(chuàng)造性而言,EPO的判斷依據(jù)是兩個(gè)維度,即人工智能算法具有服務(wù)于技術(shù)目的的具體的技術(shù)應(yīng)用或者用于具體的技術(shù)實(shí)施,克服了第二個(gè)障礙,則會(huì)被納入創(chuàng)造性判斷的整體考量。
隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展,我國(guó)創(chuàng)新主體“走出去”的步伐也在不斷加快,希望通過本文對(duì)EPO審查指南和判例的解讀,能夠幫助我國(guó)創(chuàng)新主體準(zhǔn)確理解并把握EPO有關(guān)人工智能發(fā)明客體和創(chuàng)造性的審查標(biāo)準(zhǔn),并撰寫出符合EPO審查要求的專利申請(qǐng),從而在歐洲能夠及時(shí)獲權(quán)和維權(quán)。