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新时代专利代理人必学技能——人工智能专利申请

2021-01-19 13:01:02|144|起点商标网

近年来,人工智能技术热度持续升高,引起了全世界的广泛关注。为抓住人工智能发展机遇,发达国家和地区将人工智能提升为国家战略,美国、欧盟、日本和韩国等相继开启了人工智能国家创新计划。自2015年始,我国出台了一系列促进人工智能技术研究与产业发展的政策与措施,2017年7月,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》,提出建立人工智能技术标准和知识产权体系,特别指出加强人工智能领域的知识产权保护,健全人工智能领域技术创新、专利保护与标准化互动支撑机制,促进人工智能创新成果的知识产权化。


中国人工智能专利的申请数量已经全球第一。然而,中国人工智能专利的授权率一直不高。

究其由,不是专利法不保护人工智能,而且以往寻求专利保护的旧方式与专利法不配套。人工智能领域申请专利的方式多年来一直保持着传统方式,没有跟上时代的步伐,这才是问题的关键所在。


那么作为专利代理人,该如何进行人工智能专利申请了?接下来介绍三个办法。


一是,采用“机器脑”方式描述。

传统的人工智能专利撰写方式,表达的是“计算机程序”、“算法的流程”,因为软件开发基本上都以计算机高级语言进行编程,不考虑计算机硬件的操作与控制,软件成果自然与专利法的立法本意相互脱离。以“机器脑”方式描述人工智能专利申请,抛弃了的传统的以虚拟软件模块为线索的描述方式,改用以信息流、数据流、控制流构成的“机器脑”方式进行描述,使得人工智能领域的纯数学、纯软件成果变成了一种“人造大脑”的“产品”发明,对于这样的学术前沿研究成果,只要解决了专利保护客体问题,自身的创造性一般是没有问题的,授权率自然就非常之高。关于人工智能是否属于专利法保护的对象,已经争论了多年,一直没有找到有效的解决方案,可人工智能技术正在迅速发展,人工智能的知识产权保护问题日趋紧迫。世界知识产权组织(WIPO)已经释放出为人工智能立法的信号,但“人工智能法”真正实施之日难以预测。在此之前,以“机器脑”方式描述人工智能专利申请,在现有的专利法框架下,就可以高比例地获得专利权。


二是,按照非人工智能领域进行申请。

人工智能研发成果,无论涉及数据、模型训练、模型应用,还是说深度学习、人机融合、类脑思考、机器翻译等,核心往往都是算法。以往的人工智能专利申请,所表达出来的都是“科学方法”,而不是专利法要求的“技术措施”,因此,越强调是人工智能领域的科研成果,专利申请就越容易被驳回。人工智能专利申请涉及机器的听、说、读、做、学等。其中,无论是遗传算法的机器学习,还是类神经网络算法的深度学习,之前的驳回比例都非常高,驳回理由基本都是纯数学算法,抽象概念,不属于专利的保护范畴。“机器脑”申请模式可彻底改变这种状况,此外,如果说是自动控制、传感器技术、模式识别、图像识别、语言识别、自然语音处理等领域技术创新的成果,获得专利权的阻力就小得多。实践证明,不是专利法不保护人工智能,而是以往的人工智能专利申请方式与专利法不配套;在现有的专利法框架内,如果采用“机器脑”表述方式,可以解决人工智能的专利保护客体问题;之前的30-40年,描述软件专利靠的往往是“虚拟功能模块”,这与被专利法排除在外的“智力活动规则”常常难以区分,以往人工智能专利申请大多数会被驳回,并不奇怪。


三是,调整撰写策略

企业、高校、科研单位都希望突出自己的成果是“人工智能”,却为获得专利授权增加了难度。如果不在发明名称、摘要、权利要求书中出现“人工智能”字样,要好得多。提交专利申请时,人工智能字样先写在说明书的适当位置,摘要中尽可能避免出现明显的人工智能术语,例如决策树、机器学习、对抗训练、卷积神经网络等;在答复审查意见时,再体现在发明名称里,在专利授权文本中体现“人工智能”字样,以满足学术的需要或商业的需求。从知识产权的角度看,人工智能仅仅是自动控制系统、专家系统的升级版,只是多了学习功能、增强了人机融合,应用的领域从机器、工业装置延伸至生活、服务、下棋、刷脸等;从隐式的客观存在变成了显式的商业化亮相。能否被依法授予专利权,看的是技术方案,并不是看涉及的技术领域是否时髦。因此,不必在申请文件中夸大人工智能的功能与效果。另外,在说明书中尽量少用数学公式,能够用生活中的语言说清楚技术创新所在,非常有利于人工智能专利申请的授权。当然这种做的难度非常大。如果必须用数学语言描述,对每个变量、每个符号都要赋予其物理意义,对于每个数学式都要解释在技术上到底会发生什么。

人工智能是目前可见的未来图景之一,能否与其融洽地结合关乎行业发展。在专利代理领域,值得我们思考的问题还有很多。


参考文献:李国红,李文宇.人工智能专利初探及知识产权建议[J].电信网技术,2018(01):12-16.

资料来源:IPRdaily中文网


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