人工智能算法發(fā)明的專利客體審查進(jìn)路

李 凡

（中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 知識(shí)產(chǎn)權(quán)研究中心，湖北 武漢 430073）

人工智能、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)蓬勃發(fā)展，對(duì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)步、社會(huì)發(fā)展和國家安全都帶來深刻的影響，保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)就是保護(hù)創(chuàng)新。①吳漢東：《人工智能生成發(fā)明的專利法之問》，《當(dāng)代法學(xué)》2019年第4期。面向新一輪科技信息與產(chǎn)業(yè)革命的需求，國家要求“強(qiáng)化人工智能、大數(shù)據(jù)等在知識(shí)產(chǎn)權(quán)審查和保護(hù)領(lǐng)域的應(yīng)用”②習(xí)近平：《全面加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)工作激發(fā)創(chuàng)新活力推動(dòng)構(gòu)建新發(fā)展格局》，《求是》2021年第3期。，在《知識(shí)產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國建設(shè)綱要（2021—2035年）》中更是提出“要加快大數(shù)據(jù)、人工智能、基因技術(shù)等新領(lǐng)域新業(yè)態(tài)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)立法”③《知識(shí)產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國建設(shè)綱要（2021—2035 年）》，http://www.cnipa.gov.cn/col/col2741/index.html，最后訪問日期：2021年10月17日。。在這當(dāng)中，人工智能算法創(chuàng)新是充分利用和發(fā)揮數(shù)據(jù)及硬件資源之價(jià)值的關(guān)鍵所在，是智能社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)的基石。④張文顯：《構(gòu)建智能社會(huì)的法律秩序》，《東方法學(xué)》2020年第5期。我國理應(yīng)將基礎(chǔ)算法和關(guān)鍵技術(shù)層面的創(chuàng)新放在首要地位，同時(shí)跟進(jìn)相關(guān)知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度尤其是專利制度的設(shè)置與安排，以掌握關(guān)鍵技術(shù)的自主權(quán)。

過去，算法被認(rèn)為是抽象的思維規(guī)則，不具有技術(shù)性，不構(gòu)成專利法意義上的技術(shù)方案，被排除在專利權(quán)保護(hù)客體以外。但隨著人類創(chuàng)造性活動(dòng)的深入，“發(fā)明”與“發(fā)現(xiàn)”在具體實(shí)施活動(dòng)中的界限逐漸模糊，基于激勵(lì)人工智能算法研發(fā)的價(jià)值目標(biāo)，專利法傾向于盡可能將其納入保護(hù)范圍，這在歐美等地區(qū)的多數(shù)發(fā)達(dá)國家已達(dá)成共識(shí)，我國《專利審查指南》針對(duì)“包含算法特征的發(fā)明專利申請(qǐng)審查”也作出了相應(yīng)規(guī)定，此舉有助于明確人工智能算法的專利客體審查規(guī)則，激勵(lì)算法研發(fā)熱情，順應(yīng)當(dāng)前大數(shù)據(jù)、人工智能的發(fā)展趨勢(shì)；但也可看出我國對(duì)人工智能算法創(chuàng)新本身能否受到保護(hù)仍持猶疑態(tài)度，對(duì)智能時(shí)代下專利適格性標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)質(zhì)審查“三性”的認(rèn)識(shí)也有所滯后，亟待進(jìn)一步明晰。

專利法作為備受國家政策影響的法律，其客體審查標(biāo)準(zhǔn)自然也會(huì)隨著相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)政策的發(fā)展而不斷調(diào)適，以契合專利法的立法宗旨和制度目的。當(dāng)前的人工智能算法作為智能社會(huì)最為先進(jìn)的生產(chǎn)力，能顯著提高將自然規(guī)律轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)方案的能力，使得“從科學(xué)發(fā)現(xiàn)到具備應(yīng)用價(jià)值的技術(shù)方案”的轉(zhuǎn)化過程變得更加便利，技術(shù)遷移能力較過去有了大幅度提高。①劉強(qiáng)：《人工智能技術(shù)方案發(fā)現(xiàn)與發(fā)明二分法問題研究》，《貴州師范大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》，2020年第2期。在此背景下，原本作為劃分發(fā)明與發(fā)現(xiàn)界限的核心標(biāo)準(zhǔn)之一的“技術(shù)性”要求變得更加容易獲得和具備，專利適格性標(biāo)準(zhǔn)在智能時(shí)代下應(yīng)有新的解讀和涵義；結(jié)合人工智能算法發(fā)明的特性，專利實(shí)質(zhì)性審查標(biāo)準(zhǔn)也需進(jìn)一步具體化和客觀化，這有助于提高人工智能算法發(fā)明的授權(quán)質(zhì)量，形成人工智能技術(shù)的聚集效應(yīng)，推進(jìn)國家有關(guān)人工智能戰(zhàn)略的實(shí)施。

一、分析前提

（一）對(duì)象界定：何為人工智能算法

首先，人工智能算法發(fā)明不同于人工智能生成發(fā)明，二者的研究分析不可混為一談。所謂生成發(fā)明，顧名思義，是人工智能利用自動(dòng)生成功能形成的發(fā)明創(chuàng)造，此時(shí)人工智能相當(dāng)于發(fā)明創(chuàng)造的“主體”，主要涉及的問題包括人工智能創(chuàng)作者的身份資格問題、知識(shí)產(chǎn)權(quán)的歸屬問題以及對(duì)侵權(quán)行為認(rèn)定規(guī)則帶來的影響等。而算法發(fā)明是技術(shù)內(nèi)容包含人工智能算法的發(fā)明創(chuàng)造，其創(chuàng)新點(diǎn)是人工智能算法創(chuàng)新。通過算法創(chuàng)新和改進(jìn)，可以有效提高技術(shù)方案在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用效果，或者解決工業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)問題，故有可能成為專利授權(quán)對(duì)象。

其次，人工智能算法可視為廣義上計(jì)算機(jī)程序算法的一種特殊類型，②Nicholas Diakopoulos. Algorithmic Accountability: Journalistic Investigation of Computational Power Structures. Digital Journalism， 2015， 3（3）.但與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)程序算法相比，具備從大數(shù)據(jù)中不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)化的能力以實(shí)現(xiàn)智能。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序算法是通過模擬數(shù)理性思維，為編寫計(jì)算機(jī)程序而設(shè)計(jì)的運(yùn)算方法和步驟，只要將數(shù)據(jù)輸入就可以得出相應(yīng)的可預(yù)見結(jié)果，③蔣舸：《作為算法的法律》，《社會(huì)科學(xué)文摘》2019年第4期。常見的包括廣深優(yōu)先搜索（DFS與BFS）、貝葉斯分類算法、歸并排序算法等。算法是手段，運(yùn)用不同算法編寫出的計(jì)算機(jī)程序是結(jié)果。④陳敏伯：《計(jì)算機(jī)近期還難以企及的能力——評(píng)Alpha Go 之后的人工智能》，《科學(xué)》2018 年第5 期。張洋：《論人工智能發(fā)明可專利性的法律標(biāo)準(zhǔn)》，《法商研究》2020年第6期。廣義的人工智能算法也包含上述常見算法類型，但狹義的人工智能算法，即本文研究對(duì)象，作為現(xiàn)代人工智能技術(shù)發(fā)展的核心，與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序算法存在根本差異，主要包括：（1）在運(yùn)行邏輯上，它顛倒了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)程序“輸入數(shù)據(jù)—輸出預(yù)期結(jié)果”的運(yùn)行順序，基于演繹邏輯對(duì)抓取的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和自主學(xué)習(xí)，尋求數(shù)據(jù)之間的規(guī)律，最后完成預(yù)測(cè)過程，形成新的算法。換言之，人工智能算法具備從數(shù)據(jù)中不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)化的能力，通過不斷更新自身算法程序，最終找尋一種通用的、使得計(jì)算機(jī)程序具備人類智能的理想算法。①佩德羅·多明戈斯：《終極算法:機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能如何重塑世界》，黃芳萍譯，中信出版社，2017，第86頁。（2）極具技術(shù)前沿性的人工智能算法具有不可知性，雖然其設(shè)計(jì)理念和模型為人類所知，但實(shí)際運(yùn)行過程極少需要人類的介入，在數(shù)據(jù)與算法循環(huán)往復(fù)的結(jié)合中，其過程和結(jié)果往往難以預(yù)測(cè)。同時(shí)，為了滿足自動(dòng)運(yùn)行、人機(jī)對(duì)話等功能的快速反應(yīng)需要，人工智能算法對(duì)“算力”的要求更高，其表現(xiàn)形式也不僅僅局限于代碼。

（二）邏輯勘誤：專利適格性與專利實(shí)質(zhì)審查要件的區(qū)別

根據(jù)專利法基礎(chǔ)理論，專利適格性是某項(xiàng)發(fā)明創(chuàng)造能成為專利權(quán)保護(hù)客體的首要條件，與專利授權(quán)的實(shí)質(zhì)性要求存在本質(zhì)區(qū)別。換言之，要先確認(rèn)某項(xiàng)客體是否屬于專利適格標(biāo)的，而后才能進(jìn)行專利實(shí)質(zhì)性審查，分析其是否滿足“新穎性、創(chuàng)造性和實(shí)用性”的專利授權(quán)實(shí)質(zhì)要件。然而，我國在立法條文設(shè)計(jì)上并未遵從該邏輯：在“專利權(quán)授予”一章中先規(guī)定了專利授權(quán)的實(shí)質(zhì)要件，即專利法第二十二條的“新穎性、創(chuàng)造性、實(shí)用性”；后規(guī)定了專利適格性規(guī)范（反向的例外客體范圍），即專利法第二十五條，包括不視為發(fā)明的客體（第1、2 款）和不授予專利權(quán)的客體（第3、4、5 款）。這種立法規(guī)范上的邏輯錯(cuò)位可能導(dǎo)致實(shí)踐中的混淆，使得可專利性審查要件與專利授權(quán)實(shí)質(zhì)審查要件混為一談，將“新穎性、創(chuàng)造性”等實(shí)質(zhì)審查要件作為排除專利權(quán)保護(hù)客體的考量因素，從而不合理地直接否定了某些客體的專利適格性。

本文應(yīng)當(dāng)順應(yīng)正確的專利授權(quán)邏輯，先對(duì)人工智能算法的專利適格性進(jìn)行分析，從正向的權(quán)利客體定義和反向的例外客體范圍兩方面進(jìn)行論證；而后對(duì)人工智能算法的實(shí)質(zhì)審查要件進(jìn)行解讀，分析其何種情形下滿足專利授權(quán)的實(shí)用性、新穎性、創(chuàng)造性。當(dāng)前，我國專利權(quán)利客體制度采用混合立法模式，②寧立志、郭玉新：《專利權(quán)權(quán)利客體例外制度研究》，《河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）》2020年第1期。其中專利法第二條第2款對(duì)發(fā)明進(jìn)行正向界定——“對(duì)產(chǎn)品、方法及其改進(jìn)提出的新技術(shù)方案”，即發(fā)明必須是智力活動(dòng)成果中具有技術(shù)性和應(yīng)用性的高度創(chuàng)造性部分；專利法第二十五條第1、2款規(guī)定了不視為發(fā)明的客體——“科學(xué)發(fā)現(xiàn)和智力活動(dòng)規(guī)則方法”，二者作為理論層面的抽象表達(dá)和自然科學(xué)認(rèn)識(shí)，與“發(fā)明”的技術(shù)涵義相對(duì)應(yīng)，與專利法第二條第2款形成反向印證。

綜上所述，探求人工智能算法的專利客體審查路徑，應(yīng)先分析其專利適格性，明確其具有可專利性的基礎(chǔ)上再分析人工智能算法專利授權(quán)的三大實(shí)質(zhì)要件。有關(guān)專利適格性的問題需從正反兩方面入手：第一步，分析人工智能算法與專利法第二十五條規(guī)定的專利例外客體的聯(lián)系與區(qū)別，除非僅涉及例外客體，否則不直接否定其可專利性。第二步，分析其是否滿足專利法第二條第2款關(guān)于發(fā)明的定義。對(duì)于涉及例外客體的人工智能算法專利申請(qǐng)，只要權(quán)利要求中包含技術(shù)特征，也應(yīng)認(rèn)定其符合可專利性要求。本文接下來將逐個(gè)分析。

二、反向視角下的專利適格性審查：與純粹非專利性客體的辨析

依照《專利審查指南》，最容易與人工智能算法產(chǎn)生聯(lián)系的例外客體是“智力活動(dòng)的規(guī)則和方法”和“計(jì)算機(jī)程序本身”。站在反向視角上討論人工智能算法的專利適格性時(shí)，實(shí)質(zhì)上是對(duì)客體中是否不具備技術(shù)性要素的定性判斷。③王寶筠：《人工智能專利申請(qǐng)的專利保護(hù)客體判斷》，《中國發(fā)明與專利》2021年第4期。人工智能算法與“智力活動(dòng)的方法規(guī)則”和“計(jì)算機(jī)程序本身”存在密切關(guān)聯(lián)，但方案內(nèi)容中包含技術(shù)特征，故整體上不否定其獲得專利權(quán)保護(hù)的可能。當(dāng)然，不代表其他例外客體的規(guī)定不適用于人工智能算法，若算法作為純粹且難以復(fù)制利用的疾病診斷和治療方法，其自然也應(yīng)該被排除在專利權(quán)保護(hù)客體以外。

（一）人工智能算法與“智力活動(dòng)的規(guī)則和方法”的聯(lián)系與區(qū)別

首先，人工智能算法體現(xiàn)了對(duì)自然規(guī)律的具體利用，與智力活動(dòng)的規(guī)則和方法密切相關(guān)，但不可完全等同。智力活動(dòng)的規(guī)則與方法是“指導(dǎo)人類思維、表述、判斷和記憶的規(guī)則和方法”，①參見《專利審查指南》第二部分第一章第4.2節(jié)。其屬于對(duì)自然規(guī)律的客觀認(rèn)識(shí)，對(duì)物理世界不產(chǎn)生影響，不能解決技術(shù)問題和產(chǎn)生技術(shù)效果；同時(shí)其作為創(chuàng)造性活動(dòng)的思想基礎(chǔ)，被授予專利權(quán)可能會(huì)阻礙創(chuàng)新。而人工智能算法體現(xiàn)了人類對(duì)自然規(guī)律的利用過程，②劉強(qiáng)：《人工智能技術(shù)方案發(fā)現(xiàn)與發(fā)明二分法問題研究》，《貴州師范大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》2020年第2期。其內(nèi)在設(shè)計(jì)機(jī)理中就可能包括數(shù)理公式、自然規(guī)律，無論是數(shù)據(jù)挖掘還是機(jī)器深度學(xué)習(xí)，在具體方案和實(shí)施結(jié)果上都可能包含智力活動(dòng)的規(guī)則和方法。在利用計(jì)算機(jī)硬件運(yùn)行前，人工智能算法作為抽象的仿生智力規(guī)則，容易被歸為“智力活動(dòng)的規(guī)則和方法”而被排除在專利權(quán)保護(hù)客體之外，③王德夫：《論人工智能算法的法律屬性與治理進(jìn)路》，《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）》2021年第5期。但人工智能算法作為集合體概念，并非所有算法都和數(shù)學(xué)法則相關(guān)，亦或是需要借助傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的運(yùn)行。換言之，盡管人工智能算法具有抽象屬性，但其本質(zhì)上是對(duì)智能機(jī)器操作的運(yùn)行設(shè)計(jì)，并非完全是抽象的思想規(guī)則。

其次，專利法不保護(hù)“智力活動(dòng)的規(guī)則和方法”本身，對(duì)于兼具智力活動(dòng)內(nèi)容和技術(shù)特征內(nèi)容的人工智能算法而言，不影響其可專利性證成。新修訂的《專利審查指南》要求“整體性”看待算法專利申請(qǐng)，只要權(quán)利要求中除了算法特征外還包含技術(shù)特征，則不排除其獲得專利的可能性。④參見《關(guān)于修改〈專利審查指南〉的公告（第343號(hào)）》，國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局2019年12月31日發(fā)布。就人工智能算法而言，其本質(zhì)上兼具抽象思維與技術(shù)方案的二元屬性：一方面，人工智能算法被認(rèn)為是一種模擬人類思維過程、為特定目的所設(shè)的仿生計(jì)算程序，雖然并非真正的智力活動(dòng)，但其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)與人腦思維一致甚至更優(yōu)的思維過程，具有抽象屬性。另一方面，人工智能算法是現(xiàn)代人工智能發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，不同于純粹的思維規(guī)則，本質(zhì)上能構(gòu)成解決具體問題的技術(shù)方案。對(duì)于兼顧抽象與技術(shù)雙重屬性的人工智能算法而言，智力活動(dòng)規(guī)則限制原則本質(zhì)上不會(huì)對(duì)其造成專利客體審查上的阻礙。

（二）人工智能算法與“計(jì)算機(jī)程序本身”的聯(lián)系與區(qū)別

《專利審查指南》對(duì)例外客體“智力活動(dòng)的規(guī)則和方法”進(jìn)行舉例說明時(shí)，提到“計(jì)算機(jī)語言及計(jì)算規(guī)則”和“計(jì)算機(jī)程序本身”僅涉及智力活動(dòng)規(guī)則方法，被排除在專利法保護(hù)客體以外。在上文對(duì)人工智能算法和智力活動(dòng)規(guī)則方法已經(jīng)做出區(qū)分的基礎(chǔ)上，有必要進(jìn)一步明確人工智能算法與計(jì)算機(jī)程序本身及其語言規(guī)則的差異，探討該例外客體的限制是否會(huì)影響人工智能算法的可專利性。

盡管有時(shí)算法需要借助計(jì)算機(jī)設(shè)備予以執(zhí)行，但為了實(shí)現(xiàn)智能，人工智能算法具備自我編程和學(xué)習(xí)的能力，與使用靜態(tài)編程邏輯的計(jì)算機(jī)程序存在本質(zhì)區(qū)別。依照《專利審查指南》，計(jì)算機(jī)程序本身是為達(dá)成特定目的，由計(jì)算機(jī)等信息處理裝置予以執(zhí)行從而解決特定問題的代碼化指令序列，⑤參見《專利審查指南》第二部分第九章第2節(jié)。當(dāng)特定問題的解決需求發(fā)生改變時(shí)，計(jì)算機(jī)程序（算法）需要人為干預(yù)或者重新編寫。而人工智能算法在設(shè)計(jì)完成后，可依托大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，從而不斷更新進(jìn)化，輸入不同的數(shù)據(jù)可解決不同領(lǐng)域的問題。此外，人工智能語境下的算法相較于計(jì)算機(jī)程序算法，所搭載的“算力”更強(qiáng)，為滿足自動(dòng)運(yùn)行、人機(jī)對(duì)話的快速反應(yīng)需要，當(dāng)前世界范圍內(nèi)人工智能算法的算力能達(dá)到每秒幾十萬億次的水平。

2020年《專利審查指南》將新增的“包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征”的發(fā)明專利申請(qǐng)審查一節(jié)放在“涉及計(jì)算機(jī)程序”發(fā)明專利的申請(qǐng)審查一章中，表明其認(rèn)為“算法特征”廣義上屬于“計(jì)算機(jī)程序”。而《專利審查指南》又明確規(guī)定“計(jì)算機(jī)程序本身”不屬于可專利性客體，這是否會(huì)對(duì)人工智能算法的可專利性造成阻礙？本文認(rèn)為這是規(guī)范設(shè)計(jì)上的缺漏，忽略了算法與計(jì)算機(jī)軟件的實(shí)質(zhì)性關(guān)聯(lián)，同時(shí)也不能將“包含算法特征的計(jì)算機(jī)程序”直接等同于“人工智能算法”，《專利審查指南》的相關(guān)規(guī)定只能視為對(duì)人工智能算法專利客體審查的參考。

三、正向視角下的專利適格性審查：各國的審查現(xiàn)狀與共識(shí)

進(jìn)入正向視角的討論時(shí)，根據(jù)專利法對(duì)發(fā)明的一般定義，作為專利申請(qǐng)客體的人工智能算法是否屬于“技術(shù)方案”，成為衡量其是否具備專利適格性的核心條件。在人工智能算法專利申請(qǐng)數(shù)量快速增長的背景下，主要的知識(shí)產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國紛紛調(diào)整專利審查標(biāo)準(zhǔn)，給出人工智能算法可專利性的判定規(guī)則，盡管具體內(nèi)容有所差別，但在核心基準(zhǔn)上仍存有共識(shí)。

（一）主流審查標(biāo)準(zhǔn)

美國在人工智能算法發(fā)明可專利性的審查方面，注重整體性原則和例外客體的應(yīng)用化。當(dāng)前審查標(biāo)準(zhǔn)是基于2014 年Alice 案①Alice Corp. v. CLS Bank International，573 U.S. 208（2014）.所形成的“擬制現(xiàn)有技術(shù)排除測(cè)試法”，將司法確定的專利權(quán)例外客體——“自然現(xiàn)象、自然法則與抽象概念”擬制為現(xiàn)有技術(shù)，要求權(quán)利要求中其余部分具有創(chuàng)造性。②狄曉斐：《人工智能算法可專利性探析——從知識(shí)生產(chǎn)角度區(qū)分抽象概念與具體應(yīng)用》，《知識(shí)產(chǎn)權(quán)》，2020年第6期。隨后，為明確判斷標(biāo)準(zhǔn)中“抽象概念”的定義，解決審查實(shí)踐中容易產(chǎn)生的分歧，美國專利商標(biāo)局發(fā)布了《專利保護(hù)客體審查指南（2019 年修訂版）》，③USPTO， October 2019 Update: Subject Matter Eligibility， at https://www. uspto. gov/sites/default/files/documents/peg_oct_2019_update.pdf，last visited:2020-02-09.對(duì)司法判例中積累的“抽象概念”內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)和歸類，同時(shí)在Alice案“兩步驟判斷方法”的基礎(chǔ)上新增一個(gè)步驟。④張韜略：《美國〈專利客體適格性審查指南〉的最新修訂及評(píng)述》，《知識(shí)產(chǎn)權(quán)》2020年第4期。至此，美國對(duì)于人工智能算法發(fā)明可專利性審查的完整判斷步驟如下：（1）權(quán)利要求中是否包含自然現(xiàn)象、自然法則與抽象概念等美國司法確定的專利權(quán)例外客體，若存在，則將其擬制為現(xiàn)有技術(shù)；（2）權(quán)利要求記載的其余內(nèi)容是否將專利例外客體轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用，若有，則該權(quán)利要求滿足專利適格性；（3）除卻上述例外客體，權(quán)利要求記載的其余內(nèi)容是否具有創(chuàng)造性，且足以確保整體上看權(quán)利要求的發(fā)明要素部分遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過例外客體部分，若有，則該權(quán)利要求滿足專利適格性。由此可見，美國判斷標(biāo)準(zhǔn)的核心內(nèi)容在于：第一，堅(jiān)持“自然現(xiàn)象、自然法則與抽象概念”例外原則。第二，將“實(shí)際應(yīng)用”與“抽象思想”相對(duì)立。具體而言，要先判斷人工智能算法發(fā)明專利申請(qǐng)的權(quán)利要求中是否存在不可專利性內(nèi)容，只要權(quán)利要求記載的其余內(nèi)容將不可專利性客體轉(zhuǎn)化為了實(shí)際應(yīng)用，或者剩余內(nèi)容的創(chuàng)造性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過不可專利性客體，則滿足專利適格性要求。

歐盟的專利客體審查的重點(diǎn)在于考察其是否具有技術(shù)屬性，對(duì)人工智能算法發(fā)明亦然，即“技術(shù)屬性測(cè)試法”。根據(jù)歐洲專利局2019年發(fā)布的《專利審查指南》（EPO2019指南）第G-II-3.3.1節(jié)，其將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)作為數(shù)學(xué)方法的例外，并強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)方法本身不具備技術(shù)屬性，但數(shù)學(xué)方法的技術(shù)應(yīng)用和技術(shù)實(shí)施具備技術(shù)屬性，具有可專利性。①Guidelines for Examination in the EPO，Part G - Chapter II-1，3.3.1 Artificial intelligence and machine learning.具體而言，在“技術(shù)應(yīng)用”方面，要評(píng)估該數(shù)學(xué)方法是否用于特定的技術(shù)目的，是否有具體的目標(biāo)指向，不能是一般意義上的“控制某技術(shù)系統(tǒng)”。在“技術(shù)實(shí)施”方面，該權(quán)利要求應(yīng)當(dāng)是通過計(jì)算機(jī)驅(qū)動(dòng)使得該數(shù)學(xué)方法得以實(shí)現(xiàn)的特定技術(shù)實(shí)施，即必須有緊密關(guān)聯(lián)的硬件實(shí)體。反之，若該數(shù)學(xué)方法未用于特定技術(shù)目的，且實(shí)施也未超過一般實(shí)施范圍，則不屬于專利權(quán)保護(hù)客體。此外，歐盟對(duì)專利客體的審查同樣注重整體性，若權(quán)利要求除了涉及抽象的數(shù)學(xué)方法外，還涉及使用技術(shù)手段（例如計(jì)算機(jī)）的方法或者設(shè)備，則該客體整體上具有技術(shù)特征。由此可見，歐盟判斷標(biāo)準(zhǔn)的核心在于：其一，以技術(shù)屬性作為專利客體審查的核心判斷標(biāo)準(zhǔn)。其二，只保護(hù)計(jì)算模型和算法等在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，將其本身視為不受專利權(quán)保護(hù)的抽象規(guī)則。

我國人工智能算法發(fā)明是否屬于可專利性客體的審查近似于歐盟“技術(shù)屬性測(cè)試法”和美國“擬制現(xiàn)有技術(shù)排除測(cè)試法”二者的交集，亦即需要滿足兩個(gè)方面的要求才能屬于我國專利法的保護(hù)客體。根據(jù)2020年2月起正式施行的《專利審查指南》第二部分第九章第6節(jié)“包含算法特征的發(fā)明專利申請(qǐng)審查相關(guān)規(guī)定”，對(duì)于人工智能算法本身這類包括算法特征的發(fā)明專利申請(qǐng)，需要從三個(gè)方面依次進(jìn)行審查：（1）判斷權(quán)利要求是否構(gòu)成純粹的抽象算法，若是，則根據(jù)專利法進(jìn)行排除；若還包含其他技術(shù)特征，則整體性看待。（2）利用技術(shù)三要素判斷權(quán)利要求是否構(gòu)成專利法意義上的技術(shù)方案，即技術(shù)問題、技術(shù)手段和技術(shù)效果。（3）在后續(xù)的專利創(chuàng)造性實(shí)質(zhì)審查階段，要求將具有相互作用關(guān)系的算法特征與技術(shù)特征作為整體看待。我國與歐盟的判斷標(biāo)準(zhǔn)類似之處在于均注重對(duì)技術(shù)屬性的考查，但在專利適格性考查階段通常不會(huì)進(jìn)行實(shí)質(zhì)審查階段涉及的現(xiàn)有技術(shù)檢索，故在該階段難以對(duì)申請(qǐng)客體客觀上的技術(shù)屬性作出準(zhǔn)確判斷，只能夠?qū)⒚黠@不滿足技術(shù)屬性的申請(qǐng)排除在專利權(quán)保護(hù)客體之外，即在技術(shù)屬性問題上做一個(gè)“初步”的審查。

（二）各國專利適格性審查的共識(shí)與原則

其一，以“技術(shù)性”要求作為核心標(biāo)準(zhǔn)。我國與歐盟均堅(jiān)持以“技術(shù)性”要求作為發(fā)明專利適格性審查的重要條件。專利制度旨在保護(hù)發(fā)明創(chuàng)造以換取對(duì)社會(huì)公開的知識(shí)、實(shí)現(xiàn)利益衡平，故發(fā)明創(chuàng)造必須做到可以重復(fù)再現(xiàn)和實(shí)施，技術(shù)性可以滿足該要求。②李曉秋：《信息技術(shù)時(shí)代的商業(yè)方法可專利性研究》，法律出版社，2012，第124頁。多數(shù)國家專利法的立法目的都是為促進(jìn)實(shí)用技術(shù)的發(fā)展，我國專利法是為促進(jìn)“科學(xué)技術(shù)進(jìn)步與創(chuàng)新”，這是技術(shù)作為專利客體肯定性條件的法律依據(jù)。隨著信息技術(shù)革命的到來，狹隘的“技術(shù)性”理解似乎與專利制度的目的格格不入，從各國實(shí)踐中也可看出傳統(tǒng)的“技術(shù)性”要求并沒有得到堅(jiān)定的貫徹?；蛟S“技術(shù)性”始終未能達(dá)成一致意見，正好印證了技術(shù)是與時(shí)俱進(jìn)的。有學(xué)者認(rèn)為“技術(shù)性”要求是人工智能算法受到專利權(quán)保護(hù)的制度障礙，事實(shí)上，所謂障礙只是人們對(duì)人工智能時(shí)代下“技術(shù)性”要求的認(rèn)識(shí)還未能更新所造成的錯(cuò)覺。

其二，將人工智能算法本身作為例外客體。無論是“擬制現(xiàn)有技術(shù)排除測(cè)試法”還是“技術(shù)屬性測(cè)試法”，均認(rèn)為人工智能基礎(chǔ)算法本身不能作為可專利性客體。其中美國“擬制現(xiàn)有技術(shù)排除測(cè)試法”將人工智能算法作為“抽象概念”排除在專利權(quán)保護(hù)客體之外。例如在某案例中，權(quán)利要求記載的數(shù)據(jù)分析步驟應(yīng)用于具體領(lǐng)域，但其具有高度通用性（generality），故仍然認(rèn)為其屬于智力活動(dòng)，不具有可專利性。③Electric Power Group，LLC v. Alstom S.A.，830 F.3d 1350，1356（Fed. Cir. 2016）.歐盟“技術(shù)屬性測(cè)試法”也明確提出人工智能算法本身不具有可專利性，但其在具體技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用具有可專利性，包括功能性的應(yīng)用或行業(yè)性應(yīng)用，例如“將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于識(shí)別不規(guī)則心跳的監(jiān)控設(shè)備”就屬于技術(shù)應(yīng)用。①WIPO，Technology Trends 2019，at https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_1055.pdf，last visited:20201-07-09.根據(jù)我國現(xiàn)行《專利審查指南》中的相關(guān)審查示例，在“一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法”的示例中，因其訓(xùn)練方法中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法與圖像信息處理的應(yīng)用密切相關(guān)為由，認(rèn)為其屬于可專利性客體。而在“一種建立數(shù)學(xué)模型的方法”的示例中，因該方法不涉及任何應(yīng)用領(lǐng)域，其中樣本特征值、標(biāo)簽值、目標(biāo)特征及其提取模型等又屬于抽象的通用數(shù)據(jù)，是一種智力活動(dòng)規(guī)則，故不作為專利權(quán)保護(hù)客體。可見我國同樣秉持“通用意義上的算法屬于例外客體——智力活動(dòng)規(guī)則方法，只有處理具體應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)的算法具有可專利性”。

其三，對(duì)“抽象思想-具體應(yīng)用”的區(qū)分。各國人工智能算法專利客體審查實(shí)踐均涉及該原則，僅對(duì)人工智能算法在具體技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用提供專利權(quán)保護(hù)。專利法不保護(hù)思想，但保護(hù)思想的應(yīng)用，其所保護(hù)的技術(shù)方案就是一種特定應(yīng)用技術(shù)的表達(dá)。因此，從本源意義上看，“抽象思想-具體應(yīng)用”的二分法原則是“思想-表達(dá)”二分法在專利法中的變形。②齊愛民：《知識(shí)產(chǎn)權(quán)法總論》，北京大學(xué)出版社，2010，第85頁?！俺橄笏枷?具體應(yīng)用”的二分法原則與專利法保護(hù)的目標(biāo)相契合，可以確保抽象思想出于公有領(lǐng)域，防止法律肆意束縛或限制公共知識(shí)的應(yīng)用。傳統(tǒng)的“抽象思想-具體應(yīng)用”二分法過分強(qiáng)調(diào)物理狀態(tài)的改變，這在人工智能社會(huì)不可避免地受到了挑戰(zhàn)。當(dāng)人工智能算法運(yùn)用于新應(yīng)用場(chǎng)景以解決新技術(shù)問題時(shí)，該類創(chuàng)新可以適用二分法的審查邏輯以獲得專利權(quán)保護(hù)；但實(shí)踐中，越來越多的創(chuàng)新針對(duì)人工智能算法本身，通過創(chuàng)造新的算法或者對(duì)原有的人工智能算法進(jìn)行改進(jìn)，使其能應(yīng)用于多個(gè)不同的技術(shù)領(lǐng)域，若此時(shí)只能對(duì)算法在某一技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行專利權(quán)保護(hù)，顯然不是充分有效的保護(hù)。

四、人工智能算法專利適格性考察的理論修正

（一）開放與發(fā)展視角下的專利適格標(biāo)準(zhǔn)與“技術(shù)性”要求

首先，專利適格性標(biāo)準(zhǔn)在整個(gè)專利法審查體系中起到“守門員”的作用，應(yīng)當(dāng)合理設(shè)置準(zhǔn)入門檻，與后續(xù)的實(shí)質(zhì)性審查區(qū)別開來。基于專利法激勵(lì)創(chuàng)新、促進(jìn)科學(xué)進(jìn)步的制度目標(biāo)，正面規(guī)定的專利準(zhǔn)入門檻應(yīng)當(dāng)適量包容一些，盡可能地囊括具有突出貢獻(xiàn)的創(chuàng)新領(lǐng)域，不遺漏某些技術(shù)領(lǐng)域或者產(chǎn)業(yè)部門。③王太平：《知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代專利適格標(biāo)的研究》，知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社，2015，第276頁。由于智能時(shí)代下技術(shù)創(chuàng)新所體現(xiàn)出的技術(shù)應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的多樣化，過于嚴(yán)苛的準(zhǔn)入門檻不利于對(duì)各個(gè)技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域提供最佳的專利保護(hù)，專利法必須通過一定的政策性安排為其提供授予專利權(quán)的可能性。后續(xù)可以通過對(duì)實(shí)質(zhì)性審查制度進(jìn)行調(diào)適來進(jìn)行限制，從而平穩(wěn)整個(gè)專利客體審查體系的相對(duì)秩序。

其次，為緩解嚴(yán)格客體法定主義的局限性，對(duì)專利適格性標(biāo)準(zhǔn)的理解應(yīng)當(dāng)秉持開放理念。事實(shí)上，“不能授予專利權(quán)的發(fā)現(xiàn)”與“授予專利權(quán)的發(fā)明”之間原本就很難劃分出一條完全清晰的界限，④張新鋒：《專利法區(qū)分發(fā)明與發(fā)現(xiàn)的實(shí)證辯析》，《安陽師范學(xué)院學(xué)報(bào)》，2004年第3期。專利適格標(biāo)的始終是發(fā)展的、開放的，在判斷標(biāo)準(zhǔn)和具體范圍上可能都會(huì)隨著不同的時(shí)代背景而產(chǎn)生不同的發(fā)展和變化。從整體演變趨勢(shì)來看，過去傳統(tǒng)專利法中的非專利性客體可能會(huì)逐步變?yōu)閷＠m格標(biāo)的，專利權(quán)保護(hù)客體的領(lǐng)域逐步向計(jì)算機(jī)軟件、商業(yè)方法、人工智能技術(shù)等領(lǐng)域擴(kuò)張。回歸到人工智能算法領(lǐng)域，在專利法意義下審視其專利適格性不應(yīng)再固守過去舊工業(yè)時(shí)代遺留的結(jié)論和問題，應(yīng)當(dāng)充分考慮我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀、人工智能技術(shù)創(chuàng)新狀況、以及我國針對(duì)人工智能技術(shù)擬定的發(fā)展戰(zhàn)略和政策目標(biāo)，綜合上述多種因素看待智能時(shí)代下新的專利適格標(biāo)準(zhǔn)。

具體而言，“技術(shù)性”要求和作為補(bǔ)充的“抽象思想-具體應(yīng)用”二分法仍然適用于人工智能算法專利適格性的審查，但對(duì)上述標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)涵的理解應(yīng)盡量貼合智能時(shí)代的需求。關(guān)于“技術(shù)”，很難有一個(gè)公認(rèn)且兼具可操作性的定義，①Richard S. Gruner. Intangible Inventions: Patentable Subject Matter for an Information Age.35 LOY.L.A.L. REV. 355（2002）.可以認(rèn)為其本質(zhì)是“人類領(lǐng)悟或認(rèn)識(shí)自然規(guī)律后，在實(shí)踐中加以利用”；也可以認(rèn)為其是“人類改造自然、創(chuàng)造人工自然的方法和手段總和”。當(dāng)前的“技術(shù)性”要求應(yīng)適當(dāng)?shù)瘜?duì)“物理狀態(tài)”和“利用自然規(guī)律”的關(guān)注，可適當(dāng)側(cè)重對(duì)“產(chǎn)業(yè)利用性”和“可重復(fù)使用性”的關(guān)注，即客體內(nèi)容是否能夠進(jìn)行產(chǎn)業(yè)利用從而促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，是否具有實(shí)操性。此類調(diào)整可以緩解人工智能算法這類與抽象思想有關(guān)的專利客體與“技術(shù)性”要求之間的矛盾。不可否認(rèn)的是，這樣有可能導(dǎo)致衡量專利適格性的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)走向形式化的道路，②易繼明、王芳琴:《世界專利體系中專利客體的演進(jìn)》，《西北大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）》2020年第1期。若是在過去技術(shù)發(fā)展水平稍顯欠缺的階段，這種做法顯然不妥，但考慮到如今我國正處于激勵(lì)通用算法和關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新的攻堅(jiān)時(shí)期，③邱福恩：《人工智能算法創(chuàng)新可專利性問題探討》，《人工智能》2020年第4期。同時(shí)人工智能技術(shù)的信息服務(wù)和產(chǎn)品在我國經(jīng)濟(jì)生活中已占據(jù)了重要地位等事實(shí)可知，順應(yīng)國際社會(huì)整體對(duì)“技術(shù)性”要求的發(fā)展趨勢(shì)，聚集更多創(chuàng)新資源，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，是更為合理的選擇。同時(shí)，“抽象思想-具體應(yīng)用”二分法本質(zhì)上只是強(qiáng)調(diào)應(yīng)當(dāng)保護(hù)某種抽象思想的應(yīng)用或表達(dá)，至于應(yīng)用的有形性或無形性，不應(yīng)當(dāng)成為該原則適用的判斷標(biāo)準(zhǔn)。在智能時(shí)代，“抽象思想-具體應(yīng)用”的二分法原則應(yīng)當(dāng)被賦予新的涵義，不僅限于物化產(chǎn)品，更應(yīng)將智能信息產(chǎn)品的狀態(tài)變化也涵攝其中，這種制度彈性是法律克服滯后性的重要手段。

（二）人工智能算法本身的技術(shù)屬性足以達(dá)到專利適格門檻

人工智能算法創(chuàng)新本身能否受到專利權(quán)保護(hù)？還是說只有固定在特定的硬件設(shè)備和運(yùn)行環(huán)境時(shí)才具有專利適格性？該問題始終是實(shí)踐中反復(fù)回避和混淆的難點(diǎn)。事實(shí)上，相比算法在某領(lǐng)域的具體應(yīng)用創(chuàng)新，人工智能基礎(chǔ)算法本身的創(chuàng)新對(duì)社會(huì)技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展而言更為關(guān)鍵，其專注于模擬基礎(chǔ)智能，可以擺脫特定應(yīng)用領(lǐng)域的限制，在不同的場(chǎng)景下產(chǎn)生不同的功能和技術(shù)效果。激勵(lì)關(guān)鍵核心技術(shù)創(chuàng)新，提高專利質(zhì)量，也是我國當(dāng)今知識(shí)產(chǎn)權(quán)發(fā)展的重點(diǎn)。因此，不應(yīng)將專利制度的保護(hù)僅限于人工智能算法的應(yīng)用層面，有必要在充分認(rèn)識(shí)人工智能算法技術(shù)屬性的基礎(chǔ)上，對(duì)通用算法創(chuàng)新本身的專利權(quán)保護(hù)問題作出回應(yīng)。

首先，人工智能算法具有抽象思維和技術(shù)規(guī)則的二重屬性。一方面，計(jì)算的核心就是抽象，④Jeff Kramer，Is abstraction the key to computing? [J]. Communications of the ACM. 2007，（4）.算法是對(duì)抽象概念的構(gòu)建、操作與推理。實(shí)現(xiàn)智能的本質(zhì)也是依托數(shù)學(xué)模型模擬人腦進(jìn)行認(rèn)知和信息處理等抽象思維的過程。人工智能算法設(shè)計(jì)作為其中的重要環(huán)節(jié)，毋庸置疑具有抽象屬性。另一方面，人工智能算法是人工智能的“設(shè)計(jì)圖紙”，亦或是“智慧來源”，作為人工智能技術(shù)發(fā)展的核心，其包含了智能系統(tǒng)運(yùn)行所必需的完整技術(shù)信息和步驟，在設(shè)計(jì)、編程人員的專業(yè)習(xí)慣下可以作為單獨(dú)的技術(shù)對(duì)象被表達(dá)出來，供相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)人員閱讀和理解，進(jìn)而用以解決特定領(lǐng)域下的技術(shù)問題。實(shí)踐中智能算法的編程實(shí)現(xiàn)本身可以作為獨(dú)立的信息產(chǎn)品或者服務(wù)，具備技術(shù)上的獨(dú)立性和物理上的可分割性。因此，人工智能算法本質(zhì)是一種可以解決具體技術(shù)問題的特殊技術(shù)方案，特殊性在于其專注于解決如何實(shí)現(xiàn)智能這一技術(shù)問題，與具象化的技術(shù)產(chǎn)品存在本質(zhì)區(qū)別，但仍具有技術(shù)屬性。

其次，抽象屬性是人工智能算法的表征和基礎(chǔ)，技術(shù)屬性是人工智能算法的首要和核心的屬性，其足以達(dá)到專利適格性門檻。兼具二重屬性使得人工智能算法始終在可專利性與不可專利性之間徘徊。不少學(xué)者質(zhì)疑，弱人工智能時(shí)代下算法的技術(shù)屬性尚不足以使其達(dá)到專利適格性，這實(shí)質(zhì)上是不恰當(dāng)?shù)厍耙屏藢?duì)人工智能算法專利的實(shí)質(zhì)性審查階段。智能時(shí)代下的基礎(chǔ)算法已經(jīng)充分具備技術(shù)屬性，其本身無需借助與設(shè)備或者非算法類技術(shù)方案的結(jié)合就能滿足符合專利法意義下具體應(yīng)用的要求。只有將人工智能算法認(rèn)定為技術(shù)，才能推動(dòng)智能革命的不斷發(fā)展。若以準(zhǔn)入門檻的視角去看待，應(yīng)當(dāng)明確當(dāng)前人工智能算法的技術(shù)屬性足以滿足專利適格準(zhǔn)入的要求、在“物理狀態(tài)的變換”上，人工智能算法雖不同于傳統(tǒng)具象化的技術(shù)產(chǎn)品，但可以作為信息系統(tǒng)“零部件”而被整合進(jìn)人工智能技術(shù)方案當(dāng)中，亦或者作為獨(dú)立的信息產(chǎn)品或者服務(wù)被用于有所需的工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，例如騰訊智能鈦機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)就可提供各類主流算法模型組件，支持金融、工業(yè)、教育等多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景。2020年，國家發(fā)改委提出要加強(qiáng)新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，其中以數(shù)據(jù)中心、智能計(jì)算中心為代表的算力基礎(chǔ)設(shè)施是重要內(nèi)容之一，通過集成先進(jìn)算法的開源平臺(tái)可以對(duì)外提供相關(guān)的智能產(chǎn)品或服務(wù)。在這一點(diǎn)上，可認(rèn)為人工智能算法具有“產(chǎn)業(yè)利用性”和“可重復(fù)使用性”。

五、人工智能算法語境下專利實(shí)質(zhì)審查要件的解讀

按照專利客體審查的邏輯順序，若將人工智能算法發(fā)明納入可專利范疇，接下來便要考慮專利“三性”的實(shí)質(zhì)性審查，其真正決定了人工智能算法能否被授予專利權(quán)。若明確了專利適格性的準(zhǔn)入功能，那么可專利性與專利實(shí)質(zhì)審查之間就形成了擴(kuò)張與制約的關(guān)系。有學(xué)者認(rèn)為要對(duì)現(xiàn)有的專利實(shí)質(zhì)審查規(guī)則進(jìn)行調(diào)整，以適應(yīng)人工智能社會(huì)相關(guān)客體的判斷，但基于各種情況仍在變化之中，最合時(shí)宜的做法應(yīng)是利用法律體系本身的解釋空間，盡可能使人工智能算法發(fā)明審查這一客體審查可能存在的困難被現(xiàn)存制度所容納。①陳景輝：《人工智能的法律挑戰(zhàn):應(yīng)該從哪里開始?》，《比較法研究》2018年第5期。

（一）實(shí)用性審查：關(guān)注人工智能算法的負(fù)面技術(shù)效果

實(shí)用性審查要求申請(qǐng)客體具有“可再現(xiàn)性”和“有用性”，本質(zhì)上是通過專利實(shí)質(zhì)審查的首要過濾條件。在人工智能算法發(fā)明語境下，算法本身以及其所依賴的硬件設(shè)備和運(yùn)行環(huán)境必然可以被實(shí)際制造和正常使用，其難點(diǎn)在于算法發(fā)明的技術(shù)方案有時(shí)無法完全被闡釋清楚，相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可能無法重復(fù)實(shí)施，從而達(dá)不到申請(qǐng)書所述的相同技術(shù)效果；同時(shí)，人工智能技術(shù)作為前沿科學(xué)領(lǐng)域，可能會(huì)產(chǎn)生人類較難理解的技術(shù)方案，②吳漢東、張平、張曉津：《人工智能對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律保護(hù)的挑戰(zhàn)》，《中國法律評(píng)論》2018年第2期。算法設(shè)計(jì)的運(yùn)行過程本身也存在不可預(yù)測(cè)性，極有可能產(chǎn)生不可控的負(fù)面技術(shù)效果。故人工智能算法發(fā)明實(shí)用性標(biāo)準(zhǔn)的審查核心在于：（1）審查人工智能算法發(fā)明專利申請(qǐng)書所描述的技術(shù)內(nèi)容是否清晰明確，足以被重復(fù)再現(xiàn)和使用；（2）審查人工智能算法發(fā)明是否能產(chǎn)生積極效果，排除經(jīng)預(yù)測(cè)會(huì)帶來明顯負(fù)面影響的算法發(fā)明。

首先，應(yīng)當(dāng)要求權(quán)利人在撰寫專利申請(qǐng)時(shí)盡可能運(yùn)用多種程序語言對(duì)算法發(fā)明的關(guān)鍵技術(shù)內(nèi)容和技術(shù)細(xì)節(jié)進(jìn)行充分的公開和說明。具體而言，在不涉及商業(yè)秘密的前提下，應(yīng)當(dāng)對(duì)人工智能算法的設(shè)計(jì)模型和運(yùn)行原理用專業(yè)的程序語言進(jìn)行詳盡描述，充分公開輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性。其次，人工智能算法在產(chǎn)生積極效果、推動(dòng)智能化革命的同時(shí)必然伴隨著負(fù)面影響，在實(shí)用性審查環(huán)節(jié)，應(yīng)當(dāng)排除那些明顯會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響的算法技術(shù)方案，例如將人工智能算法應(yīng)用于違背倫理道德，不利于公共福祉的領(lǐng)域。

（二）新穎性審查：范圍限定與要素解構(gòu)

新穎性審查要求申請(qǐng)的技術(shù)方案不屬于現(xiàn)有技術(shù)，不存在抵觸申請(qǐng)。在人工智能算法發(fā)明審查語境下，以技術(shù)領(lǐng)域界定現(xiàn)有技術(shù)顯然不現(xiàn)實(shí)，因?yàn)槿斯ぶ悄芩惴ū旧砜梢詰?yīng)用于多個(gè)不同的技術(shù)領(lǐng)域。故人工智能算法發(fā)明新穎性審查的核心在于：（1）合理框定人工智能算法申請(qǐng)客體現(xiàn)有技術(shù)的檢索范圍；（2）合理解構(gòu)人工智能算法發(fā)明，用具象化的要素與前述的現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行對(duì)比。

首先，合理界定現(xiàn)有技術(shù)范圍。一方面，要確保審查過程中掌握較為全面的與人工智能算法發(fā)明有關(guān)的技術(shù)信息。可以要求專利申請(qǐng)人在除卻商業(yè)秘密內(nèi)容的基礎(chǔ)上，充分披露與人工智能算法發(fā)明有關(guān)的數(shù)據(jù)信息和模型方案，能夠提高審查效率，避免不必要?jiǎng)趧?dòng)力的浪費(fèi)；還可以利用人工智能技術(shù)建立智能數(shù)據(jù)庫與算法模型庫，以避免實(shí)踐中不法分子將普通軟件包裝成算法專利進(jìn)而“搭便車”的行為。另一方面，要將“防御專利”排除在現(xiàn)有技術(shù)范圍以外，①姚葉：《人工智能算法的可專利性問題研究》，《創(chuàng)新科技》2021年第9期。防御專利即通過關(guān)鍵詞替換形成的其他海量技術(shù)方案。人工智能算法發(fā)明較傳統(tǒng)申請(qǐng)客體，具有更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，更容易組合出許多表征不同但具有同質(zhì)性的技術(shù)方案。在條件允許的情況下應(yīng)當(dāng)盡可能配備常見算法應(yīng)用領(lǐng)域的專業(yè)審查員，對(duì)人工智能算法發(fā)明專利的檢索范圍進(jìn)行合理限定。

其次，深入人工智能算法的本質(zhì)，從中抽象出具有普適性的要素，可依照運(yùn)行過程將其劃分為數(shù)據(jù)操作階段與算法結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段，其中數(shù)據(jù)操作階段僅涉及對(duì)輸入數(shù)據(jù)的數(shù)理化分析，而算法結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段是技術(shù)方案的核心，其比對(duì)結(jié)果的“新舊”對(duì)整個(gè)算法發(fā)明的新穎性起決定作用。換言之，當(dāng)算法結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段的技術(shù)內(nèi)容經(jīng)比對(duì)為“舊”時(shí)，則算法發(fā)明的新穎性很難成立。當(dāng)算法結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段的技術(shù)內(nèi)容經(jīng)比對(duì)為“新”時(shí)，除非整體的輸入輸出結(jié)果是即存的，否則可以認(rèn)定其具有新穎性。

（三）創(chuàng)造性審查：技術(shù)發(fā)展視角下的動(dòng)態(tài)調(diào)整

創(chuàng)造性審查要求申請(qǐng)客體具有“實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)”和“顯著進(jìn)步”，同時(shí)還要將具有相互作用關(guān)系的算法特征與技術(shù)特征作為整體看待。在人工智能算法語境下，審查的核心在于：（1）以雙審查制、智能機(jī)器替代等方式提高“技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員”這一擬制概念的標(biāo)準(zhǔn)；（2）結(jié)合人工智能算法專利申請(qǐng)書所涉技術(shù)領(lǐng)域的最新發(fā)展水平，判斷是否具有“實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)”和“顯著進(jìn)步”。

首先，基于人工智能算法發(fā)明本身較其他專利申請(qǐng)客體而言，具有更強(qiáng)大的資源整合能力和高效、理性的特征，在現(xiàn)有的某一特定領(lǐng)域的技術(shù)審查標(biāo)準(zhǔn)下容易快速地認(rèn)為具有“創(chuàng)造性”，不能起到實(shí)質(zhì)審查的功能。故人工智能算法發(fā)明審查中的“技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員”標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)當(dāng)有針對(duì)性地提高，使其與智能算法創(chuàng)新的現(xiàn)實(shí)發(fā)展相同步，其中難點(diǎn)在于確定提高的臨界點(diǎn)以及如何提高的問題。若“技術(shù)人員”確定為人，可以選用在人工智能領(lǐng)域具有多年專業(yè)經(jīng)驗(yàn)的算法開發(fā)人員作為審查員，為了克服人工智能算法跨技術(shù)領(lǐng)域的難題，可以依據(jù)申請(qǐng)書所列的應(yīng)用領(lǐng)域，選用多名不同領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員進(jìn)行審查，這對(duì)我國專利審查人才隊(duì)伍提出了較高的要求，同時(shí)，雙重審查制意味著要付出更多的人力物力成本，實(shí)踐中可能會(huì)遇到諸多困難。有學(xué)者提出可由申請(qǐng)書所涉技術(shù)領(lǐng)域的人工智能作為“技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員”，②馬忠法、彭亞媛、張馳：《與人工智能相關(guān)的主要知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律問題》，《武陵學(xué)刊》2019年第44期，第52—65頁。此舉在未來智能設(shè)備普及的時(shí)代或許有進(jìn)一步討論的空間。

其次，在明確“技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員”這一判斷起點(diǎn)的基礎(chǔ)上，判斷是否具有“實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)”和“顯著進(jìn)步”，即發(fā)明相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)來說非顯而易見，且能產(chǎn)生有益的技術(shù)效果。在人工智能算法語境下進(jìn)行上述判斷時(shí)，要考慮到其卓越的跨領(lǐng)域應(yīng)用能力和該算法專利申請(qǐng)書所涉技術(shù)領(lǐng)域的最新發(fā)展水平，即依照相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的最新發(fā)展現(xiàn)狀，該智能算法的創(chuàng)新屬于正常的技術(shù)手段，則對(duì)于技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說是顯而易見的，缺乏創(chuàng)造性。