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• 作者: 萬川知識產(chǎn)權(quán)
• 來源: 中國知識產(chǎn)權(quán)資訊網(wǎng)
• 日期: 2018-09-18
• 瀏覽次數(shù): 839次

如今，我們處于人工智能（AI）產(chǎn)業(yè)發(fā)展的繁榮時期。無人駕駛（AV）是利用AI技術(shù)的重要領(lǐng)域之一。據(jù)報道，到2027年，全球的無人駕駛市場收益預(yù)計將達到1268億美金。只有在不斷演進的法律體系中找到正確的方向，才能使人工智能產(chǎn)業(yè)的知識產(chǎn)權(quán)得到保護。在美國，關(guān)于無人駕駛知識產(chǎn)權(quán)的保護有兩大關(guān)鍵問題，即專利申請主題可專利性問題，以及說明書充分公開問題。

　　可專利性問題及應(yīng)對策略

　　為獲得專利保護客體資格，權(quán)利要求的主題內(nèi)容必須符合《美國法典》第35章第101條規(guī)定的4種法定類別之一，即方法、機器、制品或物質(zhì)組成。但是，僅僅只有抽象概念的權(quán)利要求不具有可專利性，比如數(shù)學(xué)算法。人工智能技術(shù)相關(guān)發(fā)明大部分是基于計算機程序或數(shù)學(xué)算法的改進，如果專利申請撰寫不當，這些專利申請專題可能會被視為不具備可專利性。

　　在Alice Corp.訴CLS Bank International一案中（案號：34 S. Ct. 2347 （2014）），美國最高法院就“爭議權(quán)利要求是否指向非專利適格概念”規(guī)定了現(xiàn)行框架。對于這樣的權(quán)利要求，需要審查權(quán)利要求的各項要素，從而“判定這些要素是否包含足以將權(quán)利要求的抽象概念‘轉(zhuǎn)變’成具有專利適格性申請的‘發(fā)明概念’”。

　　從Alice案來看，一件專利申請如果要獲得專利授權(quán)面臨諸多挑戰(zhàn)，尤其是涉及人工智能算法的權(quán)利要求很可能會被駁回，因為它要求保護的是人類活動的一種方法，這與法院所認定的抽象概念類似。而人工智能的目的通常在于復(fù)制人類活動，因此，專利從業(yè)者所面臨的挑戰(zhàn)在于，如何就人工智能技術(shù)撰寫權(quán)利要求并使之具有專利適格性。

　　解決適格性問題的策略之一就是針對具體人工智能技術(shù)撰寫權(quán)利要求，即指向?qū)ΜF(xiàn)有技術(shù)的改進，而非僅僅利用計算機進行傳統(tǒng)活動的自動化。例如，在Enfish LLC訴Microsoft Corp.一案中（案號：822 F.3d 1327），法院維持了關(guān)于自我參照形式的數(shù)據(jù)索引系統(tǒng)的權(quán)利要求的有效性，原因在于其指向針對傳統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)庫功能的具體改進，因此具有專利適格性。法院認為，其作出這一認定的依據(jù)是其說明書，說明書中公開了自我參照表的諸多優(yōu)點，包括靈活性更高、速度更快、記憶要求更低。

　　人工智能技術(shù)的專利申請文件撰寫策略，包括對現(xiàn)有技術(shù)的貢獻，也可以用于無人駕駛技術(shù)領(lǐng)域。例如，一種用于優(yōu)化無人駕駛導(dǎo)航系統(tǒng)從而提高效率、速度和/或性能的深度學(xué)習(xí)算法，如果用人工智能技術(shù)的撰寫策略去撰寫專利申請文件，就可以解決專利適格性問題。此外，為應(yīng)對專利適格性的挑戰(zhàn)，專利從業(yè)者還需要考慮在說明書中就人工智能技術(shù)是如何提高性能和效率作出解釋。

　　說明書充分公開與撰寫策略

　　在對無人駕駛領(lǐng)域的人工智能技術(shù)尋求專利保護時，說明書披露要求也面臨不少挑戰(zhàn)。美國專利法規(guī)定，發(fā)明人通過獲得專利授權(quán)得到技術(shù)獨占權(quán)并排除他人使用，作為交換，必須向公眾披露能夠使本領(lǐng)域技術(shù)人員實現(xiàn)權(quán)利要求內(nèi)容的有關(guān)發(fā)明的足夠信息。

　　鑒于某些人工智能發(fā)明的性質(zhì)，滿足這一要求可能十分困難。例如，研發(fā)團隊開發(fā)出了針對某一具體應(yīng)用的規(guī)則集合，可以針對這一集合提出基于算法規(guī)則的人工智能系統(tǒng)專利申請，例如，在無人駕駛設(shè)備內(nèi)的指令和控制操作。然而，如果這個專利申請的權(quán)利要求覆蓋更大的保護范圍而無法由上文提到的針對某一具體應(yīng)用的規(guī)則集合所實現(xiàn)的話，就會有問題。這是因為僅披露涉及某一應(yīng)用領(lǐng)域的具體規(guī)則可能無法滿足《美國法典》第35章第112條所規(guī)定的披露義務(wù)。

　　無人駕駛系統(tǒng)的車輛控制系統(tǒng)通常采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其人工智能性能取決于神經(jīng)層的數(shù)量和類型、每層的神經(jīng)元數(shù)量、神經(jīng)元特性、訓(xùn)練算法、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集等。這類專利申請的權(quán)利要求保護范圍取決于，說明書如何根據(jù)其中披露的有限拓撲結(jié)構(gòu)去教本領(lǐng)域技術(shù)人員實現(xiàn)該發(fā)明。在基于規(guī)則和基于網(wǎng)絡(luò)的專利申請中，若已啟發(fā)性地建立了相關(guān)系統(tǒng)，則需要考慮說明書中是否披露了足夠的信息，從而為獲得更寬的權(quán)利要求保護范圍提供支持。在實踐中可能存在數(shù)百萬網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)或規(guī)則，僅僅披露幾種實施例并試圖據(jù)此獲得較寬的權(quán)利要求范圍會存在風(fēng)險，而較全面地披露多種實施例可在一定程度上降低風(fēng)險。然而，對于能夠或應(yīng)該披露的實施例數(shù)量，在實踐中存在諸多限制。

　　解決無人駕駛領(lǐng)域人工智能技術(shù)知識產(chǎn)權(quán)保護的另一策略是在專利申請文件中，把功能模塊描述成功能性限定權(quán)利要求。例如，把功能模塊描述為 “分類方式”或“反向傳播學(xué)習(xí)的回應(yīng)方式”。除了在專利權(quán)利要求書中限定人工智能發(fā)明的某些結(jié)構(gòu)特征外，再撰寫一些這些結(jié)構(gòu)特征所能實現(xiàn)的功能的其他權(quán)利要求，也是非常有利的。但對于權(quán)利要求中的功能性限定，存在諸多限制。發(fā)明人僅能夠獲得為完成所限定的功能或等同功能而披露的結(jié)構(gòu)。因此，雖然可以進行功能性限定，但在提交人工智能專利申請時，申請人還是需要披露足夠多的實施例。