随着人工智能技术在机器视觉、身份识别、专家系统、自动规划、智能搜索、智能控制、语言和图像理解等诸多技术领域的广泛应用,人工智能专利的申请量及其涉及的技术领域也在不断扩张。根据最近发布的《中国人工智能发展报告2020》显示,过去十年全球人工智能专利申请量超过52万件,其中,中国专利申请量为389571件,占全球总量的74.7%,位居世界第一。


然而,作为一项新兴的科学技术,业内对如何使用专利来保护人工智能技术还缺少明确的标准和规范,容易在专利授权率、专利稳定性、专利保护范围及专利侵权举证难度等各方面造成不利的影响。为了帮助人工智能领域的广大申请人规避这些不利影响,以下将介绍一种构建人工智能专利权利要求时常见的问题,谨供广大申请人参考。


人工智能产品通常由知识提取模块和分类判断模块构成。该知识提取模块进一步由输入信息的预处理单元及各种形式的神经网络组成,由神经网络利用预先训练的学习参数,对非结构化或半结构化的输入信息进行一次或多次的多维映射,以提取获得结构化的多维特征向量。该分类判断模块主要包括支持向量机(SVM)等各种二分类及多分类模型,能够利用预先训练的学习参数,根据知识提取模块提供的结构化多维特征向量输出对应的分类标签,以实现分类判断的功能。


由于人工智能产品普遍需要先从输入信息中提取知识,再基于提取到的知识来进行分类判断,才能达到替代人工提供智能服务的效果,而这些知识提取及分类判断的操作又需要基于预先训练的学习参数来执行。因此,人工智能产品的开发者普遍存在将开发阶段的训练方案视作技术核心,而忽视人工智能产品使用方案的现象。


然而,从专利保护的角度来看,人工智能产品的训练方案通常只在产品的开发阶段实施,而不会在产品的生产过程及使用过程中重现,也无法在产品的核心代码中体现。因此,人工智能技术的专利产品往往不会涉及产品开发阶段的技术特征,专利权人也难以通过开发阶段的训练方案对专利产品形成实质的保护。


进一步地,基于《中华人民共和国专利法》对专利侵权判定的全面覆盖原则,专利权人需要证明被控侵权的产品的技术特征与专利的权利要求所记载的全部技术特征一一对应并且相同,才能主张该产品侵犯了专利权人的该项专利权。也就是说,一旦专利权人将产品开发阶段的训练方法特征纳入专利的独立权利要求,就必须举证被控侵权的产品是通过同样的训练方法训练而成,才能主张该产品侵犯了自身的专利权。然而,如上所述,由于人工智能产品的生产及使用阶段往往不会再次执行训练方法的特征,专利权人也难以通过被控侵权产品的反向工程来证明其采用了权利要求限定的训练方法,这种涉及训练方法特征的权利要求普遍存在举证困难的问题,难以为人工智能产品提供宽泛、有力的专利保护。因此,从司法实践的角度,我们一般不推荐将人工智能产品的训练方法特征写入专利的独立权利要求,以避免难以进行侵权举证的问题。


以上仅是笔者针对训练方法特征人工智能专利的保护效力及举证难度提供的简单介绍,谨为人工智能领域的广大申请人参考。实际上,对于涉及各种不同技术领域及各种不同改进方向的人工智能技术而言,其专利申请、答复审查意见及专利无效的实践过程往往会涉及更多复杂的情况。例如:对于改进点在于应用场景的人工智能技术,应当如何撰写申请文件才能使其区别于现有技术。又例如:对于改进点在于训练方法的人工智能技术,应当如何构建权利要求才能规避上述举证困难的问题。又例如,对于改进点在于核心算法人工智能技术,应当如何撰写申请文件才能符合《专利法》对技术方案的保护客体要求。


这些实践中遇到的问题通常是非专业人士所无法妥善处理的,都需要专利代理师结合技术方案的具体情况进行灵活的处理,才能避免对专利的保护范围及稳定性造成不可逆的影响,并保障广大申请人的合法权益。因此,当申请人在专利申请及维护的过程中遇到相关问题而迷茫时,敬请随时联系上专。上专将竭诚会为您提供专业的服务和帮助。


国内事业部:徐迪


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