美國專利商標局（USPTO）更新人工智能（AI）專利適格性指南

2024年07月29日

導讀

2024年7月17日，USPTO發布了專利適格性指南的更新，並增加了三個新的示例以幫助從業者和審查員確定所要求保護的發明是否屬於第101條規定的適格主題。更新後的指南具體解決了如何評估AI和機器學習相關發明適格性的問題。

總體而言，更新後的指南是對現有適格性確定框架的增量改動，其保留之前整體的適格性判定框架，即通過步驟2A分支1用於確定權利要求是否列舉了司法例外以及步驟2A分支2用於確定所列舉的司法例外是否融入到實際應用中。

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新指南的主要結論為，當AI發明解決了特定技術問題或改進了另壹項技術時，該發明便極有可能被視為被認為是適格的。更重要的是，說明書中描述的進步必須反映在權利要求中，以證明其適格性。

更新後的指南表明，在步驟2A分支1下，AI發明主要在以下三種主要方面可能涉及司法例外：1）描述數學計算（mathematical calculations）；2）涉及思維過程（mental process）；3）僅描述解決方案的概念而非解決方案的具體實施細節。

更新後的示例包括壹個不具備專利資格的假設性權利要求，其僅敘述了生成嵌入向量的數學計算，而沒有反映所公開的改進。因此，該假設性權利要求未能正確敘述解決方案是如何實現的或該權利要求提供何種技術優勢。

至於思維過程，更新後的示例同樣收錄了壹個假設性權利要求，其中敘述了使用經過訓練的神經網絡來檢測異常，但僅限於高度異常。因此，該權利要求涉及檢測異常的思維過程，而訓練好的的神經網絡被解釋為僅僅是使用領域。

在步驟2A分支2中，更新後的指南做出了壹些重要說明。首先，該指南澄清了司法例外之外的所謂附加要素（a誒誒itional elements）的作用。指南特別指出，附加要素不壹定是提供改進或技術解決方案的唯壹特征。相反，這些附加要素與任何已陳述的司法例外結合在壹起，可以證明與實際應用的結合。此外，指南還指出，在步驟2A分支2中，附加要素是否為人們所熟知的、常規的和傳統的並不重要。這些說明為從業者提供了有用的指引，以證明其AI發明權利要求的適格性。

最後，更新的指南和示例似乎再次確認了步驟2B在適格性分析中的作用越來越小。更新的指南和示例沒有對專利局解釋步驟2B的方式做出重大改變，也沒有提供任何示例說明根據步驟2A不符合條件但根據步驟2B符合條件的權利要求。因此，關於步驟 2B 的成功論證似乎僅限於程序缺陷，例如審查員完全跳過了分析。

總而言之，更新後的指南重申了壹種傳統觀點，即根據USPTO的適格性分析，那些描述黑盒AI（black box AI）或機器學習模塊的權利要求很可能會受到審查員的質疑。為降低面臨此類問題的風險，從業者應確保其說明書闡明了對現有技術的改進，並確保其權利要求反映了這些改進。

本文編譯自：https://www.jdsupra.com/legalnews/uspto-updates-eligibility-guidance-on-6821927/

內容來源：廣東省海外知識產權保護促進會

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