美國(guó)專利商標(biāo)局2024年7月專利適格指南更新及最新案例導(dǎo)讀

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“AI技術(shù)相比于傳統(tǒng)技術(shù)具有虛擬化的特點(diǎn)，用文字表達(dá)的AI發(fā)明專利申請(qǐng)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(shí)際應(yīng)用的發(fā)明構(gòu)思？并不容易區(qū)分。”

來源：IPRdaily中文網(wǎng)（iprdaily.cn）

作者：杜衡

美國(guó)專利商標(biāo)局（以下簡(jiǎn)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(jìn)一步應(yīng)對(duì)專利申請(qǐng)中大量出現(xiàn)的人工智能（以下簡(jiǎn)稱AI）發(fā)明。誠(chéng)如該指南所言：“AI發(fā)明的權(quán)利要求通常都會(huì)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(jìn)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(shù)相比于傳統(tǒng)技術(shù)具有虛擬化的特點(diǎn)，用文字表達(dá)的AI發(fā)明專利申請(qǐng)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(shí)際應(yīng)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(dāng)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(huì)意見，咨詢“AI發(fā)明的專利適格性是否存在獨(dú)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(píng)論者認(rèn)同AI應(yīng)被視為計(jì)算機(jī)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(guān)于計(jì)算機(jī)執(zhí)行的發(fā)明在專利主題適格和充分公開方面，足以應(yīng)對(duì)AI的進(jìn)展”[2]。基于這樣的現(xiàn)實(shí)，USPTO在2024 年7月頒布的上述更新指南中，并未對(duì)現(xiàn)有的適格判斷理論做出實(shí)質(zhì)修改或者補(bǔ)充，依然沿用了《專利審查操作指南》（MPEP）中以“Alice/Mayo測(cè)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(duì)如何將通用適格判斷理論套用于AI新技術(shù)領(lǐng)域的解釋說明。

由此可知，該更新指南中對(duì)于AI發(fā)明案例的實(shí)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(jiǎn)單提及了USPTO新增的三件AI發(fā)明適格審查示例，并未對(duì)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(jià)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(luò)檢測(cè)異常，示例48——基于AI的語(yǔ)音信號(hào)分離，和示例49——針對(duì)病人的特征提供專門治療方案的AI模型。涉及異常檢測(cè)，語(yǔ)音識(shí)別和智慧醫(yī)療三類AI常見應(yīng)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(shí)際司法判例或復(fù)審判例?？赡苁且?yàn)锳I技術(shù)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(dǎo)致目前在聯(lián)邦巡回上訴法院和最高院中缺乏相關(guān)的典型判例。然而“Alice/Mayo測(cè)試法”中存在大量?jī)?nèi)涵模糊的法律術(shù)語(yǔ)，譬如“針對(duì)”（direct to），“融入”（integrate into），“明顯超過”（be significantly more）等等；導(dǎo)致在實(shí)際審查中適用難度較高，主觀性較大，容易引發(fā)社會(huì)詬病，成了USPTO迫在眉睫的審查難題。實(shí)際AI發(fā)明的權(quán)利要求特征以及特征之間的關(guān)聯(lián)，如何對(duì)應(yīng)這些抽象的法律術(shù)語(yǔ)，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(dǎo)案例，能將抽象模糊的審查理論轉(zhuǎn)化為具體實(shí)用的操作說明。因此USPTO及時(shí)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(xì)節(jié)，無論是背景技術(shù)、工作原理、技術(shù)特征還是技術(shù)效果都有詳實(shí)且逼真的闡述。尤其是示例2，對(duì)于如何運(yùn)用人工智能算法提升語(yǔ)音識(shí)別效能，做了非常專業(yè)而具體的說明，幾乎達(dá)到了“充分公開”的程度。是理解AI語(yǔ)音處理技術(shù)底層邏輯的優(yōu)良學(xué)習(xí)資料。之所以要對(duì)虛擬案例作如此詳實(shí)的編寫，是因?yàn)槿缃駥?duì)于客體的判斷，已不再是三言兩語(yǔ)可以概括。曾經(jīng)只憑主題名稱中的“計(jì)算機(jī)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(fù)存在。目前，美國(guó)軟件發(fā)明客體判斷理論體系的復(fù)雜度堪稱世界第一，也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了美國(guó)“非顯而易見性”審查框架的復(fù)雜度。美國(guó)適格判斷的“兩步法”成型于2006年左右，十幾年來不斷補(bǔ)充完善。先是根據(jù)美國(guó)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(duì)應(yīng)Alice/Mayo測(cè)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(jìn)一步拆分為兩個(gè)分支（prong），實(shí)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(fù)雜程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過美國(guó)“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(diǎn)表”（Issue Spotting Chart）中就羅列了20余種考慮的要點(diǎn)，如下表所示。

其中有些要點(diǎn)需要結(jié)合考慮，譬如“抽象想法”是否被“融入”到“實(shí)際應(yīng)用”中；有些要點(diǎn)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(duì)象”。而對(duì)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(jī)器”、產(chǎn)生“特定形變”、或者“提升計(jì)算機(jī)或其他技術(shù)的功能”等有意義的限定，則可以達(dá)到“明顯超過”司法排除對(duì)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(duì)于“熟知、常規(guī)而普遍的行為”的認(rèn)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(gè)適格判斷過程錯(cuò)綜復(fù)雜，仿佛自成一套“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，充滿了各種此消彼長(zhǎng)的彈性聯(lián)動(dòng)，難以簡(jiǎn)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(fù)雜性，每個(gè)示例都編撰了兩到三個(gè)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(duì)象，適格判斷沒有爭(zhēng)議。但兩個(gè)方法權(quán)利要求均是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的使用方法，各含7個(gè)步驟，都涉及數(shù)學(xué)概念、思維過程等司法排除對(duì)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(luò)與實(shí)際應(yīng)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(shí)際應(yīng)用，所識(shí)別的異常數(shù)據(jù)沒有明確的實(shí)際物理含義，因此只停留在抽象的數(shù)學(xué)概念里。而權(quán)利要求3的步驟(e)和(f)進(jìn)一步說明了為補(bǔ)救或防止網(wǎng)絡(luò)入侵而執(zhí)行的操作，提供了具體的計(jì)算機(jī)解決方案，該方案利用ANN識(shí)別網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中的異常，可自動(dòng)丟棄惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包并阻止未來流量，無需網(wǎng)絡(luò)管理員采取任何行為，體現(xiàn)了將抽象想法融入到實(shí)際應(yīng)用中。通過判斷數(shù)學(xué)模型與技術(shù)領(lǐng)域的耦合松緊度來判斷是否屬于技術(shù)方案，是軟件發(fā)明領(lǐng)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(dú)立權(quán)利要求1雖在主題名稱中限定了應(yīng)用領(lǐng)域“語(yǔ)音分離方法”，但依然被判定為不適格。這是因?yàn)樗涊d的步驟a-c僅能使深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）生成嵌入式向量，與所要解決的語(yǔ)音分離問題之間的邏輯關(guān)系并不直接，所以被認(rèn)定為沒有將深度學(xué)習(xí)算法融入到實(shí)際應(yīng)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(chǔ)上，進(jìn)一步限定了步驟d-h，能夠通過非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音頻譜的自動(dòng)聚類，再通過掩碼濾除非預(yù)期信號(hào)，從而重構(gòu)干凈的語(yǔ)音信號(hào)，體現(xiàn)了對(duì)語(yǔ)音分離的技術(shù)改進(jìn)，不再是泛泛地指示將DNN算法應(yīng)用于語(yǔ)音分離領(lǐng)域，具有完整的技術(shù)邏輯，產(chǎn)生了發(fā)明構(gòu)思。獨(dú)立權(quán)利要求1不適格而從屬權(quán)利要求2適格的評(píng)審方式，在國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局的審查實(shí)踐中較為罕見。對(duì)于類似情形，國(guó)家知識(shí)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(dú)立權(quán)利要求1的必要技術(shù)特征，要求申請(qǐng)人將其補(bǔ)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(jìn)一步對(duì)比分析。示例2的獨(dú)立權(quán)利要求3是一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，以其存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令作為限定特征，案例分析中并未對(duì)保護(hù)形式提出質(zhì)疑，更關(guān)注方案的實(shí)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(shù)特征改進(jìn)語(yǔ)音到文本的轉(zhuǎn)錄，將數(shù)學(xué)概念和思維過程融入實(shí)際應(yīng)用中，而被認(rèn)定為專利適格。國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局在2017年指南修訂后，也不再因?yàn)椤坝?jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)”的限定特征是計(jì)算機(jī)程序而一律簡(jiǎn)單排除，如何進(jìn)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(duì)于“疾病的診斷和治療方法”主題并不會(huì)一概排除，但仍可能會(huì)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(biāo)志物就被認(rèn)定為對(duì)自然規(guī)律的發(fā)現(xiàn)而專利不適格。國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局2023版指南雖然已對(duì)診斷方法中“全部步驟由計(jì)算機(jī)等裝置實(shí)施的信息處理方法”網(wǎng)開一面，但并不能類比推理擴(kuò)大到對(duì)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(jì)算機(jī)實(shí)施仍會(huì)被指出落入專利法第25條第1款第（3）項(xiàng)的范疇而予以否決。因此該案例對(duì)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局目前審查的參考價(jià)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(yán)格按照MPEP里的兩步法流程操作，對(duì)于每一個(gè)關(guān)鍵法律術(shù)語(yǔ)的闡釋都會(huì)引證MPEP中的相關(guān)規(guī)定或判例出處，整體行文嚴(yán)謹(jǐn)而冗長(zhǎng)。同時(shí)為保障每一個(gè)示例分析解讀的完整性，還會(huì)不斷重復(fù)MPEP中對(duì)關(guān)鍵法律術(shù)語(yǔ)的闡釋，使得行文更加啰嗦枯燥。在瀏覽過程中，對(duì)于重復(fù)內(nèi)容可以略讀，而對(duì)于緊扣案例個(gè)性的分析卻必須深入思考，把握復(fù)雜的邏輯推理論證。如果對(duì)相關(guān)法律術(shù)語(yǔ)的內(nèi)涵難以把握，可以系統(tǒng)查閱中譯本《美國(guó)專利審查操作指南——可專利性》（知識(shí)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(guó)不僅在人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用方面領(lǐng)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(fù)雜化，而主要是因?yàn)樾滦托畔⒓夹g(shù)與傳統(tǒng)專利制度之間無法回避的新矛盾。美國(guó)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(kuò)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(shí)際遇到的業(yè)務(wù)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(yè)。
[3]參見《美國(guó)專利審查操作指南——可專利性》，國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局條法司、審查業(yè)務(wù)管理部組織翻譯，知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社，2021年9月第1版，第11-84，495-514頁(yè)。本導(dǎo)讀主要沿用該中譯本中的術(shù)語(yǔ)。

（原標(biāo)題：美國(guó)專利商標(biāo)局2024年7月專利適格指南更新及最新案例導(dǎo)讀）

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作者：杜衡

編輯：IPRdaily辛夷          校對(duì)：IPRdaily縱橫君

注：原文鏈接：美國(guó)專利商標(biāo)局2024年7月專利適格指南更新及最新案例導(dǎo)讀（點(diǎn)擊標(biāo)題查看原文）

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