人工智能专利保护客体审查标准探析

人工智能（AI）正在颠覆性地改变人类社会和生活的方方面面，从自动驾驶汽车到医疗诊断，再到先进制造业，日益成为推动技术和商业发展的强劲动力。由于与AI有关的发明主要指向软件，因此，AI的迅猛发展便将“可专利性”这一或许在10年前还很少被提及的法律条款推到人们面前，成为争议和讨论的焦点。欧美知识产权主管机构相继动作，对这一规则进行修改和完善，以与时俱进跟上技术的更新迭代。本文旨在通过对比分析欧洲专利局（EPO）和美国专利商标局（USPTO）的审查标准与政策，探索与思考我国现行法律框架下人工智能的可专利性问题，并结合AI专利申请现状提出可行性建议。

欧美两局审查标准解读

1.EPO对AI专利申请客体适格性的审查标准

2018年11月，EPO新版审查指南生效，其中，专门增加人工智能（AI）和机器学习（ML）的可专利性审查标准，在五大局中率先对AI的快速发展做出正面回应。由于AI和ML所依据的计算模型与算法不论是否可以基于训练数据进行训练，其本质上都属于抽象的数学领域，因此，EPO在新版指南中认为数学方法的审查标准同样适用于AI和ML相关专利申请。

总体来讲，EPO在判断AI相关专利申请适格性时的核心标准是：是否具有“技术特征”，具体来说主要从技术应用和技术实施两个方面来考量。其中，关于技术应用，指南列举了11种属于技术目的的应用，并特别强调如果仅泛泛地指出可用于技术系统，并不足以使其具备技术特征，其技术目的应当是明确具体的。关于技术实施，特别适用于那些在实施中基于改进计算机内部功能的技术性考虑而设计的数学方法。可见，是否有紧密关联的硬件实体是技术实施的关键。如果一个数学方法既不具备明确具体的技术目的，也没阐明明确具体的技术实施，则该数学方法因缺少技术特征而不具备可专利性。

为使指引更清晰，指南中针对AI和ML应用的具体技术领域还分别提供了正反两方面的例子。比如，“在心脏监测设备中使用神经网络识别不规则的心跳”“基于低级特征对数字图像、视频、音频或语音信号的分类”均属于技术应用。而“仅仅就文本内容对文本文档进行分类本身不应视为技术目的，而是语言目的”。该指南进一步指出，即使那些具有价值的数学属性（例如鲁棒性）的分类算法，如果仅仅对抽象数据记录甚至“电信网络数据记录”进行分类，而没有任何迹象表明分类结果可用于技术用途的话，也不能视为具备技术目的。

2. USPTO最新修订的专利保护客体审查指导意见

今年1月，USPTO公布并生效了新修订的专利保护客体审查指导意见。准确地讲，该意见并不是专门针对AI专利申请，而是针对Alice/Mayo测试法进行了进一步的明确和细化。Alice/Mayo测试法是美国最高法院于2012年Mayo案中提出、2014年Alice案中再次确认的专利客体适格性判断方法，具体判定流程如下：

步骤1：判断权利要求保护主题是否属于35 U.S.C.§101条款规定的四种法定类型（方法、机器、产品或组合物）之一。如果不是，则直接判定不符合§101条款，如果是，则进入步骤2A。

步骤2A：判断权利要求保护主题是否指向司法例外（如自然规律、自然现象、抽象概念等）。如果不是，则属于可授权的客体；如果是，则进入步骤2B。

步骤2B：判断权利要求中是否阐述了能够使其超出司法例外的“显著更多”要素。如果是，则属于可授权客体；如果不是，则仍然不符合§101条款。

实际上，该测试法自发布以来就在业界产生了持续的争议，被认为“是不确定的，因为没有人能确定在任何特定情况下如何应用它，而且过于严格”，导致大量专利因之无效。本次修订正是在这种背景下完成的，主要将Alice/Mayo测试法中的步骤2A又进一步细化为以下2个子步骤：

步骤2A（ⅰ）：确定权利要求保护主题是否阐述了司法例外，例如抽象概念等。如果不是，则属于可授权的客体；如果是，则进入步骤2A（ⅱ）；

步骤2A（ⅱ）：确定该司法例外是否结合了实际应用。如果是，则属于可授权的客体；如果不是，则该权利要求最终指向了司法例外，并进入步骤2B进行进一步判断。

其中，针对步骤2A（ⅰ），指南指出，三种司法例外中只有涉及“抽象概念”时判断方法相比修订之前有了改变。因为新的指南对“抽象概念”这一关键术语进行了提取与整合，具体界定为：数学概念、组织人类活动的特定方法或者思维过程，以帮助审查员在判断过程中有所遵循。针对步骤2A（ⅱ），指南列举了5种属于“司法例外结合实际应用”和3种“司法例外没有结合实际应用”的示例性情况。

欧美两局审查标准分析

从新版指南可以看出，EPO对AI领域专利申请的审查标准依然沿袭了“强调技术性”这一欧洲法律传统：要想满足客体适格性要求，专利申请必须阐明该AI发明如何利用技术手段、解决技术问题、并产生技术效果。这也反映了欧洲专利公约成员国的长期惯例，即要求一项发明具有技术效果才能获得专利保护。因此，和涉及AI应用有关的专利申请相比，AI基础算法类发明成为专利保护客体的难度更大，因为后者很容易被认定为不具备技术特征的数学方法。

USPTO虽然在本次修订中并未专门针对AI领域，但客观上依然为专利客体适格性的判断提供了非常有益的指引，有利于改善美国自2010年Bilski案以来该方面审查标准相对混乱的现状。其主要贡献在于，一是具体界定了“抽象概念”这一关键术语；二是澄清了当结合实际应用时该权利要求不指向为司法例外这一判断基准。另外，步骤2A（ⅱ）的设置，有力地保障了专利客体适格性的提前有效解析，从而提高了审查标准的一致性和可靠性。特别值得注意的是，USPTO在发布该指南的同一天还发布了《计算机可执行的功能性权利要求审查指南》,对计算机可执行的功能性权利要求撰写进一步提供了指导和方向。两个指导性文件的同时发布，可以更好地确保审查规则保持协调一致并在实践中得到更充分的应用。

我国AI审查标准分析

我国新一代人工智能发展迅速，特别是，在全球AI专利申请量排名前20的学术机构中，中国高校和研究机构占据17席，在特定领域AI研究中发挥着引领作用。但另一方面，我们也应当看到，在申请日趋国际化的大背景下，平均1/3的AI专利申请在1个以上国家或地区提交，但首次向我国提交的申请中仅有4%随后在其他司法辖区提交。此外，尽管我国的专利族数量排名第一，如果仅考虑授权/高被引/扩展专利族时，排名则明显下降。

面对新业态的迅猛发展，笔者认为有必要主动求变应变，结合我国AI技术产业发展和专利申请实际，在现行法律框架下与时俱进调整审查标准，从而提早有力地从战略层面进行AI专利布局，助推我国在新一轮产业革命中占据主动地位。具体来讲，应统筹把握好以下几对关系。

一是技术与法律的关系。专利客体适格性是技术创新到法律保护的“入场资格券”。特别是对AI相关的专利申请，其技术特质决定了与专利法规定的可专利客体存在着某种意义上的冲突和不一致。因此，AI专利客体适格性审查标准，相较其他领域而言，会对其未来技术发展方向产生更加重要而深远的影响。EPO、USPTO新的审查标准最大的共同点，就是都突出了对“具体的”“技术性”的要求。这一倾向客观上能够更好地平衡社会公众与创新主体的利益关系，确保了奠定AI基石的基础研究不被垄断，有利于研发人员广泛利用AI基础理论进行更好的创新。因此，我国在拟定相应审查标准时，应当首先对我国目前AI技术和应用发展状况和特点进行分析研究，同时结合AI专利申请现状，统筹拟定审查标准，从而更好地促进AI创新成果的知识产权化，对AI技术未来发展和应用方向提供正面指引。

二是国内与国际的关系。EPO和USPTO新的审查指南虽然从整体上来看有很大的共性，但在一些具体细节上又各有千秋。例如，根据《欧洲专利公约》第52（2）的规定，“计算机程序”不属于专利保护客体。但美国专利法对此却并未特别提及，只是视情况根据Alice/Mayo测试法判断其是否属于“抽象概念”。从《报告》中可以看出，在全球AI发展浪潮中，我国已经构筑起具有自己鲜明特点的独特优势。因此，我们应当在认真研究、充分参考借鉴EPO、USPTO等审查标准和司法判例的基础上，紧密结合我国AI技术发展和专利申请实际，探索出适合我国国情、具有我国特色的审查政策和标准，使之成为既契合现行国际法律框架通用主流规则的“通行牌”，又是能够为我国AI技术和产业发展保驾护航的“护身符”。

三是明确与宽泛的关系。虽然EPO、USPTO都在试图通过修订出台新的审查指导意见来进一步清晰明确“哪些可专利、哪些不可专利”这一界限，然而另一方面，无论是以往的判例还是最新的指南，其宽泛的法定定义都足够灵活，从而为将来可能遇到的种种情况提供司法解释的空间。毕竟技术总是先于法律，而技术的发展又往往具有不可预见性。因此，我国在拟定相关审查指南时，也要既着眼当下，为AI专利申请树立相对清晰、明确的“指向标”，又要放眼未来，为技术的发展留有足够的“自留地”。

展望未来，我国海量的数据资源以及巨大的应用需求，必将为以大数据为主要支撑的AI技术注入强劲的发展动力。及时完善相应的专利客体审查标准，有利于保护创新、鼓励创新，真正实现专利制度与科技创新同频共振，从而助推我国在新一轮产业革命中占据引领地位。