淺議人工智能專利的創(chuàng)造性判斷標(biāo)準(zhǔn)

鋼鐵快報(bào)：

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鋼鐵快報(bào)：由集合輸出的多條線路卷積層或卷積層加池化層計(jì)算構(gòu)成的對圖像中物體顏色、邊緣特征和紋理特征的提取，以及對圖像中物體邊緣、紋理之間關(guān)聯(lián)特征的提??；

鋼鐵快報(bào)：

鋼鐵快報(bào)：建立對廢鋼料等級劃分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以解決廢鋼收儲的等級分類檢測的應(yīng)用場景中的等級劃分問題，以及針對該問題如何具體選取數(shù)據(jù)參數(shù)和相關(guān)模塊。

合議組認(rèn)為，證據(jù)1全文論述的是如何對廢鋼鐵的種類進(jìn)行自動(dòng)識別，所公開的方法步驟、具體示例均僅涉及如何進(jìn)行種類識別以及識別結(jié)果是何種料型，證據(jù)1中對于如何分級并無進(jìn)一步的記載或公開。因此，從證據(jù)1所給出的應(yīng)用場景、方法步驟和重要參數(shù)中無法得到建立廢鋼料等級劃分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以對混雜在一起的各種類型的廢鋼料進(jìn)行等級劃分的技術(shù)啟示。

證據(jù)2公開了上述第三點(diǎn)區(qū)別的在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中對圖像數(shù)據(jù)特征進(jìn)行提取時(shí)可以采用的具體模塊構(gòu)成，并公開了采用了證據(jù)2的整體模型架構(gòu)可以加速網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、并使訓(xùn)練更加穩(wěn)定的相關(guān)內(nèi)容。

然而，合議組認(rèn)為，證據(jù)2沒有公開具體提取的是圖像數(shù)據(jù)的哪些特征，也沒有公開提取相關(guān)數(shù)據(jù)特征用于何種具體的應(yīng)用場景、解決該場景中具體存在的哪些技術(shù)問題。因此，證據(jù)2沒有給出建立廢鋼料等級劃分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的相關(guān)技術(shù)啟示，更沒有給出為解決該技術(shù)問題具體要提取哪些相關(guān)參數(shù)的技術(shù)啟示。

另外，合議組還認(rèn)為，證據(jù)3同樣沒有公開提取相關(guān)數(shù)據(jù)特征用于何種具體的應(yīng)用場景、解決該場景中具體存在的哪些技術(shù)問題。因此，證據(jù)3沒有給出建立廢鋼料等級劃分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的相關(guān)技術(shù)啟示，更沒有給出為解決該技術(shù)問題具體要提取哪些相關(guān)參數(shù)的技術(shù)啟示。

因此，合議組認(rèn)為，涉案專利權(quán)利要求1具有創(chuàng)造性，并作出維持涉案專利全部有效的無效決定。

三、案例分析

在本案中，權(quán)利要求1與證據(jù)1之間存在諸多算法特征，如何在創(chuàng)造性的判斷中考慮這些算法特征，是本案的難點(diǎn)。雖然權(quán)利要求1和證據(jù)1都涉及到廢鋼，但權(quán)利要求1的應(yīng)用場景為廢鋼的等級劃分；證據(jù)1的應(yīng)用場景為廢鋼的種類識別。應(yīng)用場景的不同，導(dǎo)致了算法特征也存在區(qū)別，并且是實(shí)質(zhì)性區(qū)別。因此，合議組認(rèn)可了權(quán)利要求1的算法特征在創(chuàng)造性判斷中所起到的正面價(jià)值。

本案是算法特征與技術(shù)特征在功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系的典型案例，對于人工智能專利的創(chuàng)造性判斷具有重大的參考價(jià)值。國家知識產(chǎn)權(quán)局將本案列入2022年度專利復(fù)審無效十大案件，指出本案細(xì)化了對包含算法特征的發(fā)明專利的創(chuàng)造性評判標(biāo)準(zhǔn)，對人工智能領(lǐng)域的發(fā)明專利的創(chuàng)造性判斷具有示范作用。在涉及人工智能技術(shù)的情況下，對包含算法特征的發(fā)明專利進(jìn)行創(chuàng)造性判斷時(shí)，應(yīng)當(dāng)將算法和應(yīng)用場景進(jìn)行整體考量，特別是需要考慮將算法應(yīng)用到不同場景后是否對算法的訓(xùn)練模式、重要參數(shù)或相關(guān)步驟等進(jìn)行了實(shí)質(zhì)性調(diào)整，且該調(diào)整是否解決了特定的技術(shù)問題、獲得了有益的技術(shù)效果。

反過來說，如果將證據(jù)1的算法應(yīng)用到涉案專利的應(yīng)用場景，不需要對算法的訓(xùn)練模式、重要參數(shù)或相關(guān)步驟進(jìn)行實(shí)質(zhì)性調(diào)整，例如，不需要進(jìn)行任何調(diào)整，或者僅需要進(jìn)行非實(shí)質(zhì)性的細(xì)微調(diào)整，那么即使整體考慮應(yīng)用場景和算法特征可能也無法使得涉案專利具有創(chuàng)造性。

四、小結(jié)

通過本案可以看出，應(yīng)用場景對于人工智能專利的授權(quán)是至關(guān)重要的。如果只是單純的人工智能算法，不存在具體的應(yīng)用場景，那么該專利申請很可能在無需進(jìn)行創(chuàng)造性判斷的情況下，直接被認(rèn)為不屬于專利法的保護(hù)客體而無法獲得授權(quán)。在創(chuàng)造性的判斷中，應(yīng)用場景和算法特征之間的技術(shù)關(guān)聯(lián)也是重點(diǎn)考慮的因素。隨著審查實(shí)踐的不斷發(fā)展，希望能夠進(jìn)一步明確細(xì)化人工智能專利的審查標(biāo)準(zhǔn)，以更好地指導(dǎo)人工智能專利申請的撰寫。

備注：數(shù)據(jù)僅供參考，不作為投資依據(jù)。