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如何進(jìn)行人工智能專(zhuān)利申請?

2022-12-23 11:13

近年來(lái),人工智能技術(shù)熱度持續升高,引起了全世界的廣泛關(guān)注。為抓住人工智能發(fā)展機遇,發(fā)達國家和地區將人工智能提升為國家戰略,美國、歐盟、日本和韓國等相繼開(kāi)啟了人工智能?chē)覄?chuàng )新計劃。自2015年始,我國出臺了一系列促進(jìn)人工智能技術(shù)研究與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策與措施,2017年7月,國務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規劃》,提出建立人工智能技術(shù)標準和知識產(chǎn)權體系,特別指出加強人工智能領(lǐng)域的知識產(chǎn)權保護,健全人工智能領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng )新、專(zhuān)利保護與標準化互動(dòng)支撐機制,促進(jìn)人工智能創(chuàng )新成果的知識產(chǎn)權化。

中國人工智能專(zhuān)利的申請數量已經(jīng)全球第一。然而,中國人工智能專(zhuān)利的授權率一直不高。

究其由,不是專(zhuān)利法不保護人工智能,而且以往尋求專(zhuān)利保護的舊方式與專(zhuān)利法不配套。人工智能領(lǐng)域申請專(zhuān)利的方式多年來(lái)一直保持著(zhù)傳統方式,沒(méi)有跟上時(shí)代的步伐,這才是問(wèn)題的關(guān)鍵所在。

如何進(jìn)行人工智能專(zhuān)利申請?

那么作為專(zhuān)利代理人,該如何進(jìn)行人工智能專(zhuān)利申請了?接下來(lái)介紹三個(gè)辦法。

一是,采用“機器腦”方式描述。

傳統的人工智能專(zhuān)利撰寫(xiě)方式,表達的是“計算機程序”、“算法的流程”,因為軟件開(kāi)發(fā)基本上都以計算機高級語(yǔ)言進(jìn)行編程,不考慮計算機硬件的操作與控制,軟件成果自然與專(zhuān)利法的立法本意相互脫離。以“機器腦”方式描述人工智能專(zhuān)利申請,拋棄了的傳統的以虛擬軟件模塊為線(xiàn)索的描述方式,改用以信息流、數據流、控制流構成的“機器腦”方式進(jìn)行描述,使得人工智能領(lǐng)域的純數學(xué)、純軟件成果變成了一種“人造大腦”的“產(chǎn)品”發(fā)明,對于這樣的學(xué)術(shù)前沿研究成果,只要解決了專(zhuān)利保護客體問(wèn)題,自身的創(chuàng )造性一般是沒(méi)有問(wèn)題的,授權率自然就非常之高。關(guān)于人工智能是否屬于專(zhuān)利法保護的對象,已經(jīng)爭論了多年,一直沒(méi)有找到有效的解決方案,可人工智能技術(shù)正在迅速發(fā)展,人工智能的知識產(chǎn)權保護問(wèn)題日趨緊迫。世界知識產(chǎn)權組織(WIPO)已經(jīng)釋放出為人工智能立法的信號,但“人工智能法”真正實(shí)施之日難以預測。在此之前,以“機器腦”方式描述人工智能專(zhuān)利申請,在現有的專(zhuān)利法框架下,就可以高比例地獲得專(zhuān)利權。

二是,按照非人工智能領(lǐng)域進(jìn)行申請。

人工智能研發(fā)成果,無(wú)論涉及數據、模型訓練、模型應用,還是說(shuō)深度學(xué)習、人機融合、類(lèi)腦思考、機器翻譯等,核心往往都是算法。以往的人工智能專(zhuān)利申請,所表達出來(lái)的都是“科學(xué)方法”,而不是專(zhuān)利法要求的“技術(shù)措施”,因此,越強調是人工智能領(lǐng)域的科研成果,專(zhuān)利申請就越容易被駁回。人工智能專(zhuān)利申請涉及機器的聽(tīng)、說(shuō)、讀、做、學(xué)等。其中,無(wú)論是遺傳算法的機器學(xué)習,還是類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法的深度學(xué)習,之前的駁回比例都非常高,駁回理由基本都是純數學(xué)算法,抽象概念,不屬于專(zhuān)利的保護范疇。“機器腦”申請模式可徹底改變這種狀況,此外,如果說(shuō)是自動(dòng)控制、傳感器技術(shù)、模式識別、圖像識別、語(yǔ)言識別、自然語(yǔ)音處理等領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng )新的成果,獲得專(zhuān)利權的阻力就小得多。實(shí)踐證明,不是專(zhuān)利法不保護人工智能,而是以往的人工智能專(zhuān)利申請方式與專(zhuān)利法不配套;在現有的專(zhuān)利法框架內,如果采用“機器腦”表述方式,可以解決人工智能的專(zhuān)利保護客體問(wèn)題;之前的30-40年,描述軟件專(zhuān)利靠的往往是“虛擬功能模塊”,這與被專(zhuān)利法排除在外的“智力活動(dòng)規則”常常難以區分,以往人工智能專(zhuān)利申請大多數會(huì )被駁回,并不奇怪。

三是,調整撰寫(xiě)策略

企業(yè)、高校、科研單位都希望突出自己的成果是“人工智能”,卻為獲得專(zhuān)利授權增加了難度。如果不在發(fā)明名稱(chēng)、摘要、權利要求書(shū)中出現“人工智能”字樣,要好得多。提交專(zhuān)利申請時(shí),人工智能字樣先寫(xiě)在說(shuō)明書(shū)的適當位置,摘要中盡可能避免出現明顯的人工智能術(shù)語(yǔ),例如決策樹(shù)、機器學(xué)習、對抗訓練、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等;在答復審查意見(jiàn)時(shí),再體現在發(fā)明名稱(chēng)里,在專(zhuān)利授權文本中體現“人工智能”字樣,以滿(mǎn)足學(xué)術(shù)的需要或商業(yè)的需求。從知識產(chǎn)權的角度看,人工智能僅僅是自動(dòng)控制系統、專(zhuān)家系統的升級版,只是多了學(xué)習功能、增強了人機融合,應用的領(lǐng)域從機器、工業(yè)裝置延伸至生活、服務(wù)、下棋、刷臉等;從隱式的客觀(guān)存在變成了顯式的商業(yè)化亮相。能否被依法授予專(zhuān)利權,看的是技術(shù)方案,并不是看涉及的技術(shù)領(lǐng)域是否時(shí)髦。因此,不必在申請文件中夸大人工智能的功能與效果。另外,在說(shuō)明書(shū)中盡量少用數學(xué)公式,能夠用生活中的語(yǔ)言說(shuō)清楚技術(shù)創(chuàng )新所在,非常有利于人工智能專(zhuān)利申請的授權。當然這種做的難度非常大。如果必須用數學(xué)語(yǔ)言描述,對每個(gè)變量、每個(gè)符號都要賦予其物理意義,對于每個(gè)數學(xué)式都要解釋在技術(shù)上到底會(huì )發(fā)生什么。

人工智能是目前可見(jiàn)的未來(lái)圖景之一,能否與其融洽地結合關(guān)乎行業(yè)發(fā)展。在專(zhuān)利代理領(lǐng)域,值得我們思考的問(wèn)題還有很多。

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