人工智能生成技术专利保护迎来新规：政策解读与实务关键点

导语: 人工智能(AI)正深度参与技术研发,并在部分领域逐步成为发明创造的重要主体。其生成的技术成果如何获得有效专利保护,已成为创新主体与知识产权界共同关注的议题。近日,国家知识产权局发布《人工智能相关发明专利申请指引(试行)》(以下简称《指引》),结合学界前沿研究,为AI发明专利申请提供了明确规范。本文基于最新政策与理论动态,系统梳理AI生成技术专利保护的核心要点,为企业布局知识产权提供参考。

一、AI生成技术具备专利保护的正当性与制度必要性

AI生成技术方案不仅体现出较高的创造性与应用价值,也符合专利法中对保护客体的基本要求,理应被纳入现有专利制度框架予以保护。

法理与实务依据主要包括:

●属于法定保护客体: 该类方案通常针对具体技术问题,依托技术手段实现有益效果,符合《专利法》第二条对“技术方案”的界定。

●产权激励需求迫切:AI技术成果具有非排他性,易遭遇“阿罗信息悖论”,即披露后难以控制传播和使用。专利制度通过赋予临时排他权,可有效激励研发投入,促进技术转移转化。相较于放任其进入公共领域或创设新型权利,专利保护仍是当前最为成熟且系统的法律路径。

●契合知识经济市场化机制: 专利作为技术交易的权利基础和信用保障,有助于推动AI生成技术与其他产业要素深度融合,实现其经济与社会价值。

●企业应对建议: 应将AI生成成果纳入专利战略整体布局,通过法律授权巩固技术优势与市场竞争地位。

二、当前AI专利申请的核心难点:“算法黑箱”与制度适配

尽管保护需求显著,但AI发明在专利申请实务中仍面临突出挑战,主要体现在“算法黑箱”所带来的披露与审查障碍。

具体问题包括:

●难以满足充分公开要求: 根据《专利法》第二十六条第三款,说明书应当清楚、完整,使所属技术领域的技术人员能够实现发明。然而,AI模型的决策机制常缺乏可解释性,仅靠输出结果无法确保方案可被重复实施。

●实用性标准遭遇新挑战:AI生成的结果多建立在概率模型基础上,其输出的稳定性与可重复性如未经实际验证,可能难以满足“能够制造或者使用,并可产生积极效果”的实用性要件。

●问题根源一致: 上述困境均源于AI生成过程的不透明性,导致技术方案的可实施性与可靠性存疑。

●企业应对建议: 在AI研发过程中,应加强数据治理、模型训练及参数记录的管理,尽可能提高模型的可解释性,为符合专利披露要求奠定基础。

三、应对策略:最新《指引》规范与实务操作要点

针对“黑箱”难题,国家知识产权局《指引》提出了通过完善披露机制与更新审查标准予以应对。

主要解决路径包括:

强化技术披露深度与方式:

○倚重客观验证: 如无法阐明AI内部运作机制,应提供充分的实验数据、测试报告等,证明技术方案实际达到所声称的效果。

○突出关键过程信息: 需详细公开对发明产生实质性影响的数据预处理、模型结构、训练方法及参数设置等环节。虽通常不强制公开源代码,但应披露算法模型的核心信息。

○探索数据存证机制: 对依赖于特定数据集的发明,可借鉴微生物保藏制度,利用区块链等可信存证技术对数据进行备案与验证,以平衡披露充分性与数据权益保护。目前主管部门正在推进相关平台建设与规则完善(参见《指引》及相关修订动向)。

更新创造性判断标准:

○重构“本领域技术人员”认知: 该标准人员应被推定具备使用相关AI工具的能力。审查重点将转向发明人是否在AI工具使用中做出了创造性贡献,如技术问题构建、训练数据筛选、模型优化调整等。

○坚持实质审查原则: 为保障专利质量,我国与国际主流实践一致,延续实质审查制度,拒绝单纯登记制,以维护专利权利的稳定性和市场价值。

密切关注立法与审查政策更新: 及时跟进《指引》及相关审查标准的修订进展,确保申请实践符合国家最新要求。

企业应对建议: 申请AI专利时,应建立健全研发过程文档的系统管理,重视关键数据和模型参数的记录与保存,积极利用数据存证等新型保障方式。在文件撰写中,须清晰体现人类发明者的创造性贡献,并严格遵循《指引》设定的披露规范。

结语: 人工智能生成技术的专利保护,是在创新驱动发展战略背景下面临的重要制度课题。准确理解其法理基础、认清现实难点、顺应政策导向,对企业的技术布局与市场竞争具有战略意义。随着国家相关制度的持续完善,AI技术成果可望获得更清晰和有效的专利保护路径。

Tags：

免责声明：所有文章均来自互联网，版权归属为原作者，如有侵犯您的权益，请联系本站删除！ 关于转载：感谢您对网站平台的认可，以及对我们原创作品以及文章的青睐，非常欢迎各位朋友分享到个人站长或者朋友圈，但转载请说明文章出处。