王勇-合伙人、律师、专利代理师

 

      专利适格性(Patent Eligibility),指的是一个发明是否符合专利法规定的可以获得专利保护的基本条件。在大多数国家的专利法中,包括美国的专利法(Title 35 of the United States Code),专利适格性是授予专利权之前必须满足的一系列要求之一。该概念与专利制度中的另一个概念“可专利性”(patentability)容易混淆,两者之间既存在区别也存在联系。可专利性是指一个发明在满足适格性的基础上,是否还满足其他授予专利的标准,例如新颖性、非显而易见性和实用性等。可专利性的评估通常在专利适格性评估之后进行,如果一个发明未能通过适格性评估,就没有必要进行可专利性评估。简而言之,专利适格性是判断一个发明是否有资格获得专利的初步门槛,而可专利性是在发明已通过适格性门槛后,对其是否还满足专利授权的其他要求的评估。两者共同决定了一项发明是否能够最终获得专利保护。

 

      美国专利法第101条规定,可以获得专利的发明适格主题包括:1. 新的和有用的方法(methods);2. 机器(machines);3. 制造品(manufactures);4. 物质的组合(compositions of matter)。

 

      但是,近年来,随着科技的发展,尤其是生物技术、软件和商业方法以及AI技术等领域的创新,适格性问题变得更加复杂。特别是,美国最高法院在几个重要案例中,如Alice Corp. v. CLS Bank International(2014年)(Alice案)中,进一步阐明了适格性的标准,提出了判断一个发明是否属于抽象概念、自然法则或自然现象等专利法所排除的范畴的标准。

 

      2024年7月17日,美国专利商标局(USPTO)发布了专利适格性指南的更新(以下简称“指南更新2024”),以应对包括人工智能(AI)在内的关键和新兴技术中的创新。这是继2019年1月7日发布的关于Alice/Mayo测试的旨在为处理软件相关专利的申请提供更一致的审查标准后,又一针对性的审查指南,该新指南旨在确保AI相关发明的专利申请能够得到公平、一致的审查。

 

      Alice案是美国最高法院在2014年做出的一个具有里程碑意义的判决,对专利适格性审查产生了深远的影响。该案例明确了判断一个发明是否符合美国专利法第101条的标准,特别是针对软件和商业方法领域的专利申请。在该案中,最高法院提出了两步分析法来评估专利适格性,这已成为评估所有类型发明适格性的标准流程:1)第一步,确定权利要求是否描述了属于法定类别的主题(方法、机器、制造品、物质组合),并且是否涉及了司法例外(如抽象概念、自然法则或自然现象);2)第二步,如果权利要求涉及司法例外,进一步分析权利要求是否描述了这些例外的实际应用,或者是否仅仅是对抽象概念的常规或传统应用。

 

      在Alice案还提供了一些关于如何识别和界定抽象概念的指导,例如,某些数学公式、组织人类活动的方法(如对冲风险、减少交易成本)和心理思维过程(如观察、评估、判断)被认为是抽象概念。同时,最高法院强调,如果一个权利要求仅仅将抽象概念应用于某个技术领域,而没有提供任何技术性改进或解决技术问题,那么这个权利要求就不符合专利适格性。

 

      Alice案对软件和商业方法领域的专利申请产生了显著影响,导致许多相关专利或者专利申请未能通过两步分析法的审查而被拒绝或被宣告无效。

 

      在“指南更新2024”中,美国专利商标局提供了更新的Mayo/Alice测试法(即“两步法”)流程图,用于指导审查员的审查工作。此次更新并没有对 Mayo/Alice 两步法做实质的改动,只是略为细化和解释。

 

      以下是“指南更新2024”中Mayo/Alice测试法的完整流程图(图A)以及关于图A中的步骤2A的细化流程图(图B):

 

 

      从上面的流程图可以看出,细化了的Mayo/Alice 测试法包括如下步骤:

 

步骤1判断权利要求是否属于专利法第101条规定的四种法定类别,如果不是,则直接判定不符合101条款,不属于可授权的客体(除非可以进行修改以符合四种法定类别之一);如果是则进入步骤2A。

步骤2A步骤2A的第一分支(PRONE ONE):判断权利要求是否包含司法例外(即抽象概念、自然法则或自然现象)。如果不包含,则属于可授权的客体。

       步骤2A的第二分支(PRONE TWO):如果包含司法例外,再判断权利要求是否将司法例外整合到实际应用中。如果是,同样属于可授权的客体。如果不是则进入步骤2B

步骤2B,判断权利要求中是否包含显著超出司法例外的更多要素(即“显著超出司法例外要素”测试)。如果是,则属于可授权的客体,如果不是,则不属于可授权的客体。

 

      总的说来,“指南更新2024”并未改变美国专利商标局用于评估专利适格性的Alice/Mayo测试。

 

      “指南更新2024”重点说明了如何评估权利要求是否在步骤2A的第一子步骤中陈述了抽象概念,其强调区分“陈述”(recite)抽象概念的权利要求和仅仅“涉及”或“基于”抽象概念的权利要求的重要性。对于人工智能发明来说,这一区别至关重要,因为许多人工智能技术本身涉及数学概念或数据处理,这些概念或数据处理可能会被误解为抽象概念。对于AI,主要在三个方面可能涉及司法例外:1)数学概念;2)组织人类活动的某些方法;3)心理过程。

 

      在审查活动中,审查员需要识别权利要求中那些被认为“陈述”了抽象概念的具体限制,并决定这些限制是否属于从相关案例法中提炼出的抽象概念的分类中(例如数学概念、组织人类活动的特定方法或心理过程)。即使权利要求可能涉及或基于抽象概念,如果权利要求作为一个整体将所陈述的抽象概念整合到该概念的实际应用中,并且因此不是“指向”该抽象概念,那么权利要求可能仍然符合可专利性要求。

 

      对于如何界定抽象概念与具体技术应用,最高院在以前的案例中指出,抽象概念包括但不限于数学概念、某些组织人类活动的方法(如基金管理、营销策略)、以及心理活动过程(如观察、评估、判断)。法院强调,这些概念是如此基础和普遍,以至于它们在所有领域都可应用,因此不能被专利垄断。为了判断一个权利要求是否描述了抽象概念的具体技术应用,最高法院还提出了一个评估标准,即该权利要求是否将抽象概念“整合”到一个实际应用中。这意味着,权利要求必须描述一个实际的、具体的技术解决方案,而不仅仅是抽象概念的一般性陈述。如果一个权利要求仅仅是将抽象概念应用于一个技术领域,而没有提供任何新的技术功能或解决任何技术问题,那么它并没有实现“整合”。相反,如果权利要求描述了一种新颖的、非显而易见的方法,这种方法通过使用抽象概念解决了特定技术领域的实际问题,那么它可能被视为具体技术应用。

 

      “指南更新2024”基本保持步骤2A的第二分支不变,但强调需要将包含司法例外的限制以及除司法例外之外的权利要求中的额外要素一起评估,以确定权利要求是否将司法例外纳入实际应用。

 

      此外,“指南更新2024”还指出,在步骤2A的第二分支中,额外要素是否为众所周知的、常规的、惯用的并不重要,因为该分析会在步骤2B中进行。但指南和示例都没有对解释步骤2B的方式作出重大改变。

 

      在第二步分析中,最高法院提出了“显著超出司法例外要素”测试,以判断权利要求是否提供了超越抽象概念本身的额外价值。如果权利要求中的额外要素(additional elements)仅仅是对抽象概念的常规、传统应用,或者仅仅是对抽象概念的指示,那么这些要素并不足以使权利要求符合专利适格性。在确定权利要求可能涉及司法例外(如抽象概念)后,审查员通常要检查权利要求中是否包含除了这些例外之外的其他要素,分析这些额外要素是否提供了具体的功能,这些功能是否超越了抽象概念的一般性描述,并且是否将抽象概念整合到实际的技术应用中。

 

      所谓"额外要素",是指权利要求中除了被认为可能是抽象概念、自然法则或自然现象等司法例外之外的其他组成部分。在上述Alice案中提出的两步分析法的第二步中,对额外要素的评估是关键。

 

      但是,最高法院在Alice案中提出,即使权利要求中存在额外要素,这些要素也必须提供“显著超出司法例外”的东西,以确保整个权利要求不仅仅是对抽象概念的简单应用。这意味着额外要素必须足够特别,能够将权利要求提升到符合专利适格性的水平。

 

      从上面的介绍中可以看出,关于额外要素的审查在涉及客体适格性审查中也是一个十分重要的步骤,它助于确保专利权利要求不是对某个领域内普遍实践的过度宽泛的声明,而是确实描述了具体的、创新的技术解决方案。通过要求额外要素提供显著更多的内容,可以确保专利申请描述的发明对技术领域有实质性的贡献,避免将基本的抽象概念或自然法则的简单应用授予专利权,这可能不公正地限制公众对这些基本工具的使用。

 

      例如,假设一个专利申请的权利要求描述了一种使用特定算法来优化数据处理的方法。如果该算法被认为是一个抽象概念,那么审查员将寻找权利要求中的额外要素,例如特定的硬件实现或与现有技术显著不同的数据处理技术。如果这些额外要素足以显示该方法不仅仅是对算法的常规应用,而是提供了具体的技术改进,那么这个权利要求可能被认为符合专利适格性。

 

      “指南更新2024”最突出的修改之处是提供了关于适格性主题与AI相关发明的审查指引。

 

      与AI相关的发明创造一般包括两种情况:(1)AI 参与/辅助了发明创造本身;(2)发明所针对的是AI的创造、改进或应用。美国专利商标局在“指南更新2024”中对两者都给出了一定的指引。

 

      在2024年2月13日,美国专利商标局发布了有关AI辅助发明的发明人资格指引。根据该指引,对于由自然人使用一个或多个AI系统创造的发明,目前的法规不认可工具(如AI系统或其他高级系统)对发明人资格的贡献,即使这些AI系统在创造发明中起到了重要作用。然而, “指南更新2024”澄清了,一项发明是否是在人工智能的帮助下创造的不会影响专利适格性的评估,也就是说,AI参与或者辅助的发明并不是被归类为不可专利的。如果一个或多个人对所声称的发明做出了重大贡献,可以为AI辅助发明寻求专利保护。无论是否使用人工智能来辅助构思发明,评估仍针对所要求的发明本身。但指南中也强调,发明人必须对要求保护的权利要求作出重大贡献(significant contribution)。至于怎样才算作出“重大贡献”,本次指南更新未涉及。

 

      “指南更新2024”关于与AI发明相关的审查指引的更新还包括:(1)评估权利要求是否描述了抽象概念(上述步骤2A第一分支);以及(2)评估权利要求是否将描述的司法例外整合到实际应用中,所声称的发明是否改善了计算机或其他技术或技术领域的功能(上述步骤2A第二分支)。

 

      关于针对AI的发明,美国专利商标局明确指出其客体适格性并没有脱离上面介绍的Alice/Mayo 两步测试法的分析范畴,因此上面介绍的测试法依然适用。同时,为了给审查员和公众提供更清晰的指导,以评估AI相关发明的专利适格性,美国专利商标局为AI相关发明给出了3个新的专利适格性示例,编号为示例47-49。

 

示例47

场景:涉及使用人工神经网络(ANN)来识别或检测异常情况。

权利要求:一个人工神经网络(ANN),包括多个神经元,这些神经元以特定的拓扑结构排列,并且通过特定的学习算法进行训练,用于识别数据中的异常模式。

分析:

-步骤2A(Prong One):确定权利要求是否描述了抽象概念。在这个例子中,ANN的配置和训练可能涉及抽象概念。

-步骤2A(Prong Two):评估权利要求是否将抽象概念整合到实际应用中。如果ANN的应用是为了解决一个具体的技术问题,并且这种应用提高了计算机或其他技术领域的功能,那么权利要求可能被认为是适格的。

 

示例 48

场景:涉及使用AI分析语音信号并从背景噪音中分离出所需语音的方法。

权利要求:一种用于处理语音信号的系统,包括一个处理器,该处理器配置有机器学习算法,用于分析语音信号并从背景噪音中分离出所需的语音。

分析:

- 步骤2A(Prong One):评估是否描述了抽象概念。语音处理和识别算法可能涉及数学和统计方法,这些通常被认为是抽象的。

- 步骤2A(Prong Two):如果算法被用于改进语音识别设备的性能,或者在特定的技术环境中提供了显著的技术效果,那么这种方法可能被认为是适格的。

 

示例 49

场景:涉及设计用于协助个性化医疗治疗的AI模型,根据个别患者的特定特征定制治疗方案。

权利要求:一种用于个性化医疗治疗的系统,包括一个人工智能模型,该模型配置为分析患者的医疗数据,并推荐个性化的治疗方案。

分析:

- 步骤2A(Prong One):确定是否描述了抽象概念。医疗数据分析和个性化治疗建议可能涉及抽象的数据处理和逻辑判断过程。

- 步骤2A(Prong Two):评估是否将这些抽象概念整合到实际的医疗应用中。如果AI模型的应用能够显著改善患者的治疗效果,或者在医疗技术领域提供了新的解决方案,那么这种应用可能被认为是适格的。

 

      这些示例展示了美国专利商标局如何将抽象概念与具体技术应用相结合,以评估AI相关发明的专利适格性。每个示例都强调了在专利审查过程中考虑技术应用的具体性和实际效果的重要性。

 

      总之,美国专利商标局通过发布更新的专利适格性指南,为涉及计算机软件、商业方法以及AI相关发明的专利申请提供了明确的指引,提高了美国专利商标局审查过程的透明度,使申请人和发明人能够更好地预测和准备他们的申请可能面临的审查挑战,这不仅有助于提高专利审查的效率和质量,也为申请人提供了宝贵的参考依据,为发明人提供了关于其发明可能获得专利保护的确定性,从而鼓励研发和商业化,有助于促进AI领域的创新和投资。另外,为确保涉及AI 的发明能够得到有效的专利保护,申请人在撰写此类发明时,说明书中要详细说明算法、数据处理方法、或机器学习模型的具体步骤和组成部分,避免使用过于宽泛或模糊的术语;要明确指出发明是如何作为技术解决方案来解决具体技术问题的,描述发明如何改善现有技术、提高效率、或解决之前方法中未解决的问题。在可能的情况下,描述AI技术是如何与特定的硬件结合使用的。确保发明内容包括算法或数据结构在实际技术系统中的应用,将发明应用于具体的技术领域中,如制造、医疗、通信等,展示其实际应用场景和效果。

 

作者简介:

 

 

      王勇先生于1991年毕业于上海华东师范大学计算机科学系。1994年在中国科学院计算技术研究所获硕士学位,2005年获得中国人民大学法学硕士学位。王勇先生于1994年至2006年在中国专利代理(香港)有限公司从事专利代理工作,2007年加入泛华伟业知识产权代理有限公司任高级合伙人。

 

      王勇先生中华全国专利代理师协会会员,中华全国专利代理师协会电子、信息技术专业委员会委员,国际许可证贸易工作者协会(LES)中国分会会员;国际保护知识产权协会(AIPPI)中国分会会员;国际知识产权律师联合会(FICPI)中国分会会员。中华全国专利代理师协会专利代理师培训讲师。

 

      王勇先生的业务领域主要涉及计算机硬件、计算机软件、通信技术、半导体器件及制备工艺、自动控制及家用电器等领域。王勇先生长期从事知识产权保护的咨询、代理工作,曾代理来自国内外申请人的数千件专利申请,在专利申请文件撰写、审查意见答复、专利申请复审、专利无效、专利行政诉讼、侵权诉讼、集成电路布局保护和计算机软件保护等方面拥有丰富的经验。作为富有经验的律师和专利代理人,王勇先生曾在涉及世界多家著名跨国公司的数十件专利案件中作为指导者和主要负责律师参与诉讼。

 

 

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