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美专利商标局近期行动将引起人工智能专利实践的变化

美国专利商标局(USPTO)近期发布了多项指南和拟议规则,这些指南和规则可能会改变专利实践的格局。除此之外,该机构还提议大幅上调终端免责声明费用,以促使专利申请人尽早提交终端免责声明。该机构的一系列行动将会对人工智能相关专利产生重大的影响,从整体角度了解该机构对这一关键新兴技术的立场是非常重要的。本文将具体探讨该机构的以下行动对人工智能的影响:

 

-《关于人工智能辅助发明发明人身份的指南》(“《人工智能发明人身份指南》”);

 

-《关于根据最高法院在安进公司等诉赛诺菲公司等一案中的裁决评估实用新型专利申请和发明专利中的可实施性的指南》(“《可实施性指南》”);

 

-《关于审查“手段加功能”和“步骤加功能”权利要求限制的资源的指南(根据<美国法典>35编第112条第f款)》(“《手段加功能指南》”);

 

-为促进创新和竞争对终端免责声明(TD)实践进行的拟议修改(“拟议的TD规则”);以及

 

-USPTO拟议的终端免责声明费用(“拟议的TD费用”)。

 

《人工智能发明人身份指南》

 

概述

 

USPTO的《人工智能发明人身份指南》是根据美国总统行政命令的指示颁布的,其政策目标是“促进负责任的创新、竞争与合作,这将使美国能够在人工智能领域处于领先地位,并释放该技术的潜力,以解决社会上一些最棘手的挑战”。

 

根据《人工智能发明人身份指南》,在人工智能协助下创造的发明并不会被完全排除在可专利资格之外。但是,考虑到联邦巡回上诉法院在泰勒诉凯瑟琳.维达尔(维达尔)案中重申的观点,美国专利和专利申请中指定的发明人和共同发明人必须是自然人,因此人工智能不能被列为作者。对于那些声称有人工智能贡献的发明,例如生成式人工智能,适当的发明人身份取决于人类发明人的重大贡献。特别是,《人工智能发明人身份指南》指出,“人工智能辅助发明的专利申请和专利必须将为发明作出重大贡献的自然人指定为发明人或共同发明人”。

 

因此,发明人身份是由人类发明人的“重大贡献”决定的。因此,《人工智能发明人身份指南》要求列出所有为发明过程作出重大贡献的人类发明人。即便人工智能也对所主张保护的发明作出了重大贡献,却不能在申请数据表(ADS)上列明。但是,只要有自然人对所主张的发明作出了重大贡献,人工智能的重大贡献或使用并不会将可专利性排除掉。

 

申请人和执业律师的实践技巧

 

首先,《人工智能发明人身份指南》指出,一般来说,USPTO假定ADS或宣誓/声明中指定的发明人是申请的实际发明人或共同发明人。但是,审查员和该机构的其他人员在确定发明人身份时,应仔细评估档案记录或其他外部证据中的事实。因此,ADS被假定为没有错误且该机构不得无故对ADS提出质疑。如果人工智能不是ADS上列明的发明人,那么该机构也不应该无缘无故地质疑人工智能是否对发明作出了重大贡献。

 

然后,从业人员和申请人应注意不要让该机构有质疑ADS的理由。例如,通常来说,利用或实施人工智能的发明的指定发明人会在申请专利保护的同时发表一篇有关其发明的论文。申请人应注意不要发表作者与其专利申请的具名发明人不一致的论文。在某些情况下,实习生或管理人员可以被包括或排除在这些文件中的任何一份中,从而导致发表论文的作者与ADS上的发明人不一致。这些类型的不一致可以被视为外部证据,该机构可以引用这些证据来质疑ADS的有效性或正确性。一旦质疑提出,申请人的坦诚义务或披露义务就会被触发,这可能会带来很大的问题。

 

在坦率义务方面,《人工智能发明人身份指南》指出,“当审查员或其他USPTO雇员有合理依据得出结论,认为根据《美国专利法实施细则》第1条第56款第c项或第1条第555款第a项确定的个人或任何受让人拥有审查申请或处理某些事项合理需要的信息时,审查员或USPTO的其他雇员可能会要求其提交不一定对专利性具有重要意义的信息。因此,USPTO在要求提供有关发明人身份的额外信息方面的自由裁量权似乎是无限的。“关于发明人身份的额外信息”是指足以根据PannuIolab案提出的因素(“Pannu因素”)确定发明人身份的信息,而这可能需要大量事实信息。从业人员和申请人最关心的是,如果这些信息不能充分地提供给该机构,那么该机构可能会发现发明人身份问题无法确定,从而使专利或专利申请因缺乏适当的发明人身份而无效。

 

鉴于可能触发坦诚义务,相关各方可能要考虑保留人工智能使用的同期记录,并要求发明人证明其人工智能使用情况。但是,要求发明人保留人工智能使用记录非常麻烦,这在许多情况下可能是不可行的。事实上,根据内部法律顾问的说法,要求保存这种记录会引起“反抗”。

 

由于发明人身份的最终测试标准是人类发明人是否作出了重大贡献,而不是人工智能是否有重大贡献,而因为Pannu因素是根据人类贡献而不是人工智能的贡献来评估的,因此申请人应侧重于提供人类贡献的记录,而不是人工智能使用的记录,因为人工智能使用记录可能导致USPTO将重点放在人工智能使用的程度和规模上,从而导致申请人的利益受损。例如,申请人应考虑对设计会议、发明会议、大量实验、测试、修改进行清晰的记录,特别是对人工智能输出、原型开发以及先前的草案、设计和原型等的修改。颇为关键的一点是要证明人类发明人不仅仅是发现了问题或理解了发明。无论人工智能的使用如何,申请人都应重点保留人类在发明过程中运用本领域专业知识和特定技能的记录。

 

根据《可实施性指南》和《手段加功能指南》主张人工智能专利保护

 

概述

 

鉴于最高法院在安进公司等诉赛诺菲公司等一案(“安进案”)中的裁决,USPTO发布了《可实施性指南》以告知工作人员和公众该机构对该裁决的执行情况。与《可实施性指南》不同的是,《手段加功能指南》不是由法院裁决促成的,而是为了提醒审查员在审查《美国法典》第35编第112f款规定的限制时可利用的资源。

 

研究《可实施性指南》和《手段加功能指南》(统称为《112指南》)对功能性权利要求的影响是十分必要的,因为功能性权利要求通常是保护人工智能技术的一种(有时是唯一的)有效方法。当涉及到人工智能和人工智能辅助技术(例如物联网)时,物理组件(例如硬件、机械等)不再是在一件事上统一提供的。人工智能组件是分散的——数据处理和存储可以在云端进行,机器转换可以远程进行,输出也可以远程生成。传统的积极权利要求组件模式并不能保护大多数人工智能技术,而纯粹的方法权利要求又很容易被绕过设计。因此,功能性权利要求和手段加功能权利要求对于捕获人工智能的特征是有用的,有时甚至是必要的。考虑到人工智能和人工智能辅助技术的功能性权利要求的重要性,了解《112指南》的含义非常重要。

 

在安进案中,最高法院认为,针对单克隆抗体属类提出的功能性主张因缺乏可实施性而无效。最高法院认为,“如果一项专利要求的是一整类方法、机器、制造或物质组合物,则该专利的说明书必须使该领域的技术人员能够制造和使用整个类别”。《可实施性指南》重申了法院对安进案的裁决,即功能可被视为包含一个属类,因此更需要考虑可实施性因素的影响。此外,如果存在执行上述功能的可识别变体,则功能性权利要求可以被视为属类权利要求,根据《可实施性指南》和安进案的裁决,这些变体也必须是完全可实施的。

 

关于手段加功能,《手段加功能指南》提醒审查员,当一项限制在详述功能性语言的同时也描述了一个通用的占位性术语,但却未能详细地说明执行该功能的足够明确的结构时,可要求进行权利要求解释。软件权利要求中使用的常用特定语境术语包括“机制”“模块”“设备”“单元”“组件”“元素”“成员”“设备”“机器”和“系统”。为了避免在引用手段加功能解释后因不确定性被驳回,申请需要披露执行主张保护的整体功能的相应结构(例如硬件)。如果没有披露执行所引用的整体功能的结构,则该权利要求不符合《美国法典》第35编第112b款的要求,应被认定为具有不确定性。《手段加功能指南》规定,对于由计算机实施的《美国法典》第35编第112f款规定的权利要求限制,说明书必须披露用于执行所主张保护的特定计算机功能的算法,否则该权利要求应被认定为具有不确定性。

 

申请人和执业律师的实践技巧

 

鉴于《可实施性指南》的规定,从业人员在起草权利要求时应注意确定功能性权利要求是否可以被视为一个属类,然后再考虑披露是否适当地启用了实现所主张保护的功能的所有可能手段。此外,从业人员可以考虑修改功能性语言,以包括至少有一个或多个步骤的方法限制。也就是说,当尝试捕获功能(capture function)时,可尝试使用某种方法进行起草,甚至可能是一个步骤,然后得出结果——功能。这样一来,该权利要求就不太可能被解释为一个属类权利要求,或者至少不会是一个具有无数变体或手段的广泛属类权利要求(这些变体或手段将更加难以实现)。如果审查员认为功能的步骤可以是子属类或需要进一步实施的变体,那就相当于认为“桌子腿是桌子的变体”,这是不恰当的。

 

关于手段加功能(means-plus-function),从业人员还应注意识别披露中的所有潜在“黑匣子”,这些“黑匣子”在涉及人工智能和机器学习技术的申请中可以说被疯狂使用。专利审判和上诉委员会发现,“机器学习分类器和线性模型就像输入数据并产生组织参数输出的黑匣子一样。在这些情况下,必须为每一层指定进入模型的输入数据。从业人员需提供输入数据和训练数据的示例,以及如何在每个阶段转换这些数据。从业人员也可以考虑提供样本数据集。但是,在采取这样的做法时,重要的是需注意不能给人留有一种印象,即数据集可以被人类大脑充分处理,这可能会危及发明,使其被认为是针对心理过程的。

 

充分披露和描述所有神经网络结构也很重要,包括网络拓扑、激活函数(例如,S形曲线、双曲正切、线性整流函数等)和层连接类型(例如,全连接层、卷积层等)。即使是常规披露,也建议包括神经网络类型(例如,前馈神经网络、卷积神经网络等)的示例以满足披露要求,因为架构需要与数据输入和转换相结合才能满足披露要求。

 

终端免责声明及延续实践

 

概述

 

拟议的TD规则规定,提交TD将包括一项协议,即如果相关专利通过TD与另一项专利相关联,而该专利根据《美国法典》第35编第102103条被认定为不具有可专利性或无效,并且所有上诉权皆已用尽,或在基于预期或显而易见性对某项权利要求提出任何质疑后提交了法定的权利要求免责声明,则该主题申请授予的任何专利都将不可执行。通俗地说,拟议的规则规定了一点,如果专利与TD相关联,则在基于现有技术驳回专利中的一项权利要求将会导致整个同族专利都被驳回。

 

在拟议的TD规则发布前不久,USPTO通过新的拟议TD费用来表明了对TD采取的强硬态度新费用引入了附加费用,这可能会大大增加等待提交TD和延续申请的成本。根据拟议的TD费用,在等待该机构依据案情实际情况进行初步审查后,提交TD的费用将按分级收费结构计算。特别是,如果申请人在该机构依据案情实际情况发出第一次审查意见通知书后才提交TD,则费用几乎是当前费用的3倍(增加194%)。如果等到最终审查意见通知书或审查通过后再提交,附加费用将跃升至当前费用的4.5倍。如果在专利授权之后提交,则附加费用将大幅增长到当前费用的8倍。

 

联邦巡回法院在In re Cellect案中作出的裁决是所有这些机构行动的背景。由于Cellect公司没有在后来申请的专利中提交TD,而该专利中的权利要求本应因属于显而易见性类型的双重专利(ODP)而被驳回,因此尽管Cellect公司在审查期间从未收以ODP理由的驳回意见,但该公司后来提交的专利中被驳回的权利要求是无效的,并且在复审期间提出该问题时,由于所有专利都已过期,Cellect公司已经别无选择。

 

申请人和执业律师的实践技巧

 

如果拟议的TD规则获得通过,申请人在提交TD时应该持十分谨慎的态度,因为这样做会很容易使同族专利的所有权利要求都被普遍宣告无效。然而,拟议的TD费用以及In re Cellect案的裁决都预示着一个问题——如果申请人不仅拒绝提交TD,而且即使在ODP未被提出的情况下也没有预先提交TD,那么申请人将会面临高昂的罚款。在In re Cellect案之前,申请人几乎没有动力在没有以ODP理由驳回的情况下提交TD。但是,USPTO通过对在第一次审查意见通知书之前不提交TD的行为而征收3倍的附加费用,为In re Cellect案的裁决提供了极大的灵活性,因为申请人绝对不可能在实质审查之前收到以ODP理由驳回的通知书。

 

因此,申请人也只剩下令人恐惧的的选择——在收到以ODP理由驳回的通知书之后提交TD,并使专利中的所有权利要求都更容易被无效,或者试图反驳以ODP理由的通知书(这可能非常困难)但最终以失败告终,无论如何都不得不提交TD,但现在就需要支付巨额的附加费用;或者在提交申请时就提交TD,并可能在大量的同族专利(例如Cellect公司的同族专利)出现时就相关参考专利进行“猜谜”。

 

似乎最不可怕的途径就是避免同族专利向前发展。当涉及到人工智能时,在单独的申请中引入一系列设备、系统和方法权利要求可能是明智之举,因为能够实现、部署或使用人工智能的方法可能有很多。有时,申请人并不知道,从执行的角度来看,哪种类型的权利要求更有价值,最终会随着技术在市场上的成熟,在首次申请后提交一个或多个延续申请,引入不同的权利要求。因此,在不同单独申请中同时提出这些权利要求,然后放弃更难执行的权利要求也是一个好的策略。或者,申请人可以在一份申请中引入所有这些类型的权利要求,并希望获得限制,这将保护随后提出的分案申请免遭ODP理由驳回。同样,限制可能不会发生。还有一个事实是,就《美国法典》第35编第101条而言,方法权利要求往往更容易被指向心理过程,这可能使整个发明更容易被引导到心理过程上去,这也是引入方法权利要求本身需要考虑的一个额外因素。在应对这个一潜在的延续实践新时代时,申请人并没有一条明晰的前进道路可走,只有更多的风险和更多的成本要承担。(编译自www.ipwatchdog.com

 

翻译:王丹 校对:刘鹏



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