人工智能發(fā)明在歐洲的專(zhuān)利保護(hù)

文 / 汪濤

一、前言

人工智能正在顛覆性地改變?nèi)祟?lèi)社會(huì)和生活的方方面面，從無(wú)人駕駛到人機(jī)交互、再到醫(yī)療診斷和高端裝備制造，人工智能技術(shù)正日益成為推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)勁動(dòng)力。在積極研發(fā)新技術(shù)，開(kāi)拓新市場(chǎng)的同時(shí)，人工智能的創(chuàng)新主體和投資主體積極尋求專(zhuān)利保護(hù)，期望獲得專(zhuān)利保護(hù)的人工智能技術(shù)成為其獲取利益回報(bào)和維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要途徑1吳漢東：《人工智能生成發(fā)明的專(zhuān)利法之問(wèn)》，載《當(dāng)代法學(xué)》2019年第4期，第24-38頁(yè)。。

習(xí)近平總書(shū)記在中央政治局第二十五次集體學(xué)習(xí)時(shí)要求加大對(duì)我國(guó)企業(yè)海外知識(shí)產(chǎn)權(quán)維權(quán)援助，歐洲是我國(guó)企業(yè)最為重要的海外市場(chǎng)之一，歐洲專(zhuān)利局（EPO）2歐洲專(zhuān)利局官網(wǎng)，https://www.epo.org/about-us/annual-reports-statistics/statistics/2021/statistics/patent-applications.html，最后訪問(wèn)日期：2022年1月31日。的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，在最近的10年間，我國(guó)申請(qǐng)人向EPO提交的專(zhuān)利申請(qǐng)從2012年的3,751件增長(zhǎng)到2021年16,665件，年均增長(zhǎng)率高達(dá)16%。特別是在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，我國(guó)申請(qǐng)人僅在2021年就向EPO提交了2,240件專(zhuān)利申請(qǐng)，占總申請(qǐng)量的15%，由此可以看出計(jì)算機(jī)領(lǐng)域是我國(guó)創(chuàng)新活躍的領(lǐng)域。因此，深入研究歐洲最新專(zhuān)利審查標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)我國(guó)企業(yè)在歐洲獲權(quán)和維權(quán)具有重要意義。

Patent Strategy于2019年調(diào)研來(lái)自歐洲、北美和亞洲不同行業(yè)的60多位資深內(nèi)部專(zhuān)利律師，了解他們對(duì)人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)審查方面的看法3Machine Yearning: AI and patents [EB/OL], (2019-02), https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/CSET-Patents-and-Artificial-Intelligence.pdf, 最后訪問(wèn)日期：2022年1月31日。。調(diào)研結(jié)果顯示，44%的公司已經(jīng)申請(qǐng)了人工智能相關(guān)的專(zhuān)利，15%的公司計(jì)劃在5年內(nèi)申請(qǐng)。31%的受訪者表示“客體和創(chuàng)造性”是申請(qǐng)人工智能專(zhuān)利面臨的最大難題。所有受訪者都希望各國(guó)專(zhuān)利局采取有效措施來(lái)避免人工智能專(zhuān)利審查中存在的不確定性，其中的71%認(rèn)為由于EPO于2018年修改審查指南，新增人工智能章節(jié)，細(xì)化人工智能發(fā)明的客體和創(chuàng)造性審查標(biāo)準(zhǔn)，增加了創(chuàng)新者和投資者對(duì)人工智能相關(guān)專(zhuān)利授權(quán)的可預(yù)期性。因此，本文將基于EPO 2018年、2019年和2021年最新三次修改的審查指南和導(dǎo)致審查指南修改的EPO申訴委員會(huì)重要判例，回答創(chuàng)新主體關(guān)心的問(wèn)題：

1.EPO關(guān)于計(jì)算機(jī)實(shí)施發(fā)明的客體和創(chuàng)造性審查標(biāo)準(zhǔn)4Andreas HR, Robert K, Carl K, et al, Patenting Artificial Intelligence and Machine Learning Innovations in Europe [EB/OL],(2018-10-25), https://www.jdsupra.com/legalnews/patenting-artificial-intelligence-and-53923/, 最后訪問(wèn)日期：2022年1月31日。是什么，其適用于涉及人工智能發(fā)明的審查嗎？2.人工智能算法本身是可專(zhuān)利客體嗎？3.人工智能發(fā)明如何成為可專(zhuān)利客體？4.人工智能算法處理的數(shù)據(jù)具有技術(shù)本質(zhì)（technical nature），能否使人工智能發(fā)明成為可專(zhuān)利客體？5.人工智能算法處理數(shù)據(jù)未服務(wù)于技術(shù)目的，能否使人工智能發(fā)明成為可專(zhuān)利客體？ 6.創(chuàng)造性判斷中，人工智能算法本身是否納入創(chuàng)造性整體考量的范疇？7.創(chuàng)造性判斷中，人工智能算法如何能用于“具體的技術(shù)應(yīng)用”（specific technical application），對(duì)發(fā)明的技術(shù)性（technical character）做出貢獻(xiàn)，進(jìn)而可以納入創(chuàng)造性判斷整體考量的范疇？8.創(chuàng)造性判斷中，人工智能算法如何能用于“具體的技術(shù)實(shí)施”（specific technical implementation），對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)，進(jìn)而可以納入創(chuàng)造性判斷整體考量的范疇？9.創(chuàng)造性判斷中，人工智能算法”具體的技術(shù)實(shí)施”中計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部運(yùn)行（internal functioning）與計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)生“進(jìn)一步的技術(shù)效果（further technical effects）”中的計(jì)算機(jī)內(nèi)部運(yùn)行是否相同？10.創(chuàng)造性判斷中，人工智能算法提高了算法本身的計(jì)算效率，能否對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)，進(jìn)而可以納入創(chuàng)造性判斷整體考量的范疇？

二、EPO客體和創(chuàng)造性審查標(biāo)準(zhǔn)的法律基礎(chǔ)

EPC第52條是客體條款，第52條第1款規(guī)定：對(duì)于所有技術(shù)領(lǐng)域的任何發(fā)明，只要具備新穎性、創(chuàng)造性并且能夠在產(chǎn)業(yè)上應(yīng)用，應(yīng)被授予歐洲專(zhuān)利。該條款明確歐洲專(zhuān)利保護(hù)的對(duì)象是發(fā)明，雖然沒(méi)有進(jìn)一步給出“發(fā)明”定義，但EPO審查指南第GII-1節(jié)規(guī)定：“EPC第52條第1款意義上的“發(fā)明”必須是具體的并具有技術(shù)性”。

EPC第52條第2款以非窮盡的方式列舉了不受專(zhuān)利保護(hù)的客體，包括：發(fā)現(xiàn)；科學(xué)理論；數(shù)學(xué)方法；美學(xué)創(chuàng)作；智力活動(dòng)的規(guī)則和方法；游戲或商業(yè)方案、規(guī)則和方法；計(jì)算機(jī)程序；信息呈現(xiàn)。

EPC第56條是創(chuàng)造性條款：對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員而言，若發(fā)明相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)非顯而易見(jiàn)，則該發(fā)明應(yīng)當(dāng)視為具有創(chuàng)造性。

三、人工智能發(fā)明客體和創(chuàng)造性審查標(biāo)準(zhǔn)的解讀

（一）人工智能發(fā)明的客體審查標(biāo)準(zhǔn)

1.EPO關(guān)于計(jì)算機(jī)實(shí)施發(fā)明的客體和創(chuàng)造性審查標(biāo)準(zhǔn)是什么，其適用于涉及人工智能發(fā)明的審查嗎？

EPO審查指南第F-IV-3.9節(jié)給出計(jì)算機(jī)實(shí)施發(fā)明的定義，即包括計(jì)算機(jī)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)或其他可編程設(shè)備，其中至少一個(gè)特征（feature）是通過(guò)計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)的發(fā)明。EPO在審查計(jì)算機(jī)實(shí)施發(fā)明時(shí)，采用“兩個(gè)障礙（two hurdle）法”5Examination matters [EB/OL]，https://documents.epo.org/projects/babylon/acad.nsf/0/945A818A26B6A9B5C12584410027 51C9/$File/em2019_workshop_presentations.zip，最后訪問(wèn)日期：2022年1月31日。來(lái)依次判斷客體和創(chuàng)造性，判斷流程如圖1所示：第一個(gè)障礙涉及EPC第52條客體的審查，即權(quán)利要求的特征中是否有技術(shù)特征或技術(shù)手段（technical means），也稱(chēng)”任意技術(shù)手段”或”任意硬件”，若有，則是可專(zhuān)利客體，若無(wú)，則不是可專(zhuān)利客體；第二個(gè)障礙涉及EPC第56條創(chuàng)造性的審查，即權(quán)利要求的特征是否有具體的技術(shù)應(yīng)用或具體的技術(shù)實(shí)施。若有，則對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)，是技術(shù)特征，納入創(chuàng)造性整體考量的范疇。若無(wú)，則未對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)，是非技術(shù)特征，在創(chuàng)造性判斷時(shí)不予考慮。

圖1 兩個(gè)障礙法（two hurdle）的判斷流程

計(jì)算機(jī)實(shí)施發(fā)明的客體和創(chuàng)造性審查標(biāo)準(zhǔn)，即“兩個(gè)障礙法”是否適用于人工智能發(fā)明的審查呢？這要從人工智能發(fā)明的定義說(shuō)起。EPO審查指南第G-II-3.3.1節(jié)中，將人工智能定義為用于分類(lèi)（classification）、聚類(lèi)（clustering）、 回 歸（regression） 和 降 維（dimensionality reduction）的計(jì)算模型和算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural networks）、遺傳算法（genetic algorithm）、支持向量機(jī)（support vector machines）、k均值（k-means）、核回歸（kernel regression）和判別分析（discriminant analysis）?；谠摱x，人工智能本身是一種計(jì)算模型和算法，如果該計(jì)算模型和算法通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)實(shí)現(xiàn)，則符合EPO審查指南第F-IV-3.9節(jié)給出的計(jì)算機(jī)實(shí)施發(fā)明的定義，因此屬于計(jì)算機(jī)實(shí)施發(fā)明。EPO關(guān)于計(jì)算機(jī)實(shí)施發(fā)明的“兩個(gè)障礙法”的審查標(biāo)準(zhǔn)同樣適用于人工智能發(fā)明的客體和創(chuàng)造性的判斷。

人工智能的計(jì)算模型和算法的輸入是訓(xùn)練數(shù)據(jù)，該訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常來(lái)自于海量數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)預(yù)處理。訓(xùn)練的過(guò)程主要是調(diào)整計(jì)算模型和算法的配置參數(shù)，訓(xùn)練的輸出是以最優(yōu)配置參數(shù)調(diào)整后的訓(xùn)練模型。因此，人工智能技術(shù)在訓(xùn)練階段主要涉及算法和算法對(duì)數(shù)據(jù)的處理6劉穎：《論算法與法律行為的關(guān)系：制度影響與法律回應(yīng)》，載《重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》，https://kns.cnki.net/kcms/detail/50.1023.C.20211203.0951.002.html，最后訪問(wèn)日期：2022年1月31日。，因此人工智能的客體問(wèn)題也將圍繞算法和算法對(duì)數(shù)據(jù)的處理展開(kāi)，參見(jiàn)問(wèn)題2-3和問(wèn)題4-5。

2.人工智能算法本身是可授權(quán)客體嗎？

由于人工智能的核心是計(jì)算模型和算法，EPO審查指南第G-II-3.3.1節(jié)規(guī)定，不管是否基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行“訓(xùn)練”，該計(jì)算模型和算法本身具有抽象的數(shù)學(xué)屬性7陳相華：《人工智能的專(zhuān)利客體適格性探析》，上海交通大學(xué)，2022年第2期。，屬于EPC第52條第2款列舉的“數(shù)學(xué)方法”，不是可專(zhuān)利客體8姚葉：《人工智能算法可專(zhuān)利性研究》，中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)，2021年第7期。。

EPO審查指南第GII-3.3節(jié)給出抽象數(shù)學(xué)方法不是可專(zhuān)利客體的示例：

（1）一種對(duì)抽象數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅立葉變換的方法，其沒(méi)有使用任何技術(shù)手段，實(shí)質(zhì)上是數(shù)學(xué)方法本身，不是可專(zhuān)利客體；

（2）純抽象的數(shù)學(xué)對(duì)象或概念，例如特定類(lèi)型的幾何對(duì)象或具有節(jié)點(diǎn)和邊的圖形，因缺乏技術(shù)性，不是專(zhuān)利保護(hù)主題。

3.人工智能算法如何成為可專(zhuān)利客體？

人工智能算法要成為可專(zhuān)利客體，需克服圖1所示的第一個(gè)障礙，即權(quán)利要求中需包含技術(shù)手段或技術(shù)特征（technical feature），也稱(chēng)為“任意技術(shù)手段”或“任意硬件”9EPO 2day 2019，https://e-courses.epo.org/pluginfile.php/52512/mod_page/content/3/PD50-2019%20VC3%20presentation.pdf，最后訪問(wèn)時(shí)間：2022年1月31日。。具體而言，“任意技術(shù)手段”是指權(quán)利要求所請(qǐng)求保護(hù)的發(fā)明或者涉及一個(gè)技術(shù)領(lǐng)域；或者與一個(gè)技術(shù)問(wèn)題有關(guān)；或者權(quán)利要求中存在技術(shù)特征?！叭我庥布笔侵笝?quán)利要求所請(qǐng)求保護(hù)的發(fā)明包含硬件，例如計(jì)算機(jī)、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)或數(shù)據(jù)載波信號(hào)（EPO認(rèn)為后兩者也是物理實(shí)體）等。事實(shí)上，由于硬件是一種“技術(shù)特征”，因此任意硬件可以認(rèn)為是任意技術(shù)手段的下位概念。上述四種情形滿(mǎn)足其一即被認(rèn)為克服第一個(gè)障礙，成為符合EPC第52條要求的可專(zhuān)利客體。

舉例說(shuō)明：一種利用計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)計(jì)算動(dòng)摩擦系數(shù)μ的方法，其特征在于，包括以下步驟：計(jì)算摩擦片的位置變化量S1和S2的比值；計(jì)算變化量的比值S2/S1的對(duì)數(shù)logS2/S1；求出對(duì)數(shù)logS2/S1與e的比值。EPO認(rèn)為，該權(quán)利要求請(qǐng)求保護(hù)的方法是由計(jì)算機(jī)實(shí)施的，因其包含計(jì)算機(jī)這一技術(shù)手段而具有技術(shù)性，因此該權(quán)利要求請(qǐng)求保護(hù)的方法構(gòu)成了EPC第52條意義上的，即克服了第一個(gè)障礙。

同理，人工智能算法要成為可專(zhuān)利客體，只要權(quán)利要求中包含“任意技術(shù)手段”或“任意硬件”即可。在客體判斷評(píng)估技術(shù)性時(shí)不應(yīng)考慮現(xiàn)有技術(shù)，即無(wú)需考慮對(duì)于技術(shù)性做出貢獻(xiàn)的特征對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)是否是已知的10T 1173/97 (Computer program product/IBM) of 1.7.1998，https://www.epo.org/law-practice/case-law-appeals/recent/t971173ex1.html，最后訪問(wèn)日期：2022年1月31日。。

4.只要人工智能算法處理的數(shù)據(jù)具有技術(shù)本質(zhì)，能否使人工智能發(fā)明成為可專(zhuān)利客體？

EPO審查指南G-II-3.3節(jié)規(guī)定：僅僅指明數(shù)學(xué)方法的數(shù)據(jù)或參數(shù)具有技術(shù)本質(zhì)并不足以使該數(shù)學(xué)方法成為EPC第52條第1款意義上的發(fā)明。因?yàn)楦鶕?jù)第一個(gè)障礙的判斷標(biāo)準(zhǔn)可知，技術(shù)領(lǐng)域、技術(shù)問(wèn)題、技術(shù)特征或任意硬件才是衡量客體的標(biāo)準(zhǔn)，與其處理的是何種類(lèi)型的數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)。反之，如果權(quán)利要求中不涉及技術(shù)領(lǐng)域、技術(shù)手段、技術(shù)特征或硬件，那么即使處理的是具有技術(shù)本質(zhì)的數(shù)據(jù)，也不是可專(zhuān)利客體。

2009年T 1029/06（環(huán)境影響評(píng)估）11T 1029/06 (Environmental impact estimation/TOSHIBA) of 22.4.2009，https://www.epo.org/law-practice/case-law-appeals/recent/t061029eu1.html，最后訪問(wèn)日期：2022年1月31日。案中，權(quán)利要求是一種評(píng)估開(kāi)發(fā)迭代產(chǎn)品的環(huán)境影響和成本的方法，該迭代產(chǎn)品能夠重復(fù)利用或循環(huán)利用上一代產(chǎn)品的舊部件（例如筆記本電腦的顯示器），包括步驟：創(chuàng)建一種產(chǎn)品壽命模型以確定上一代產(chǎn)品的哪些舊部件可被下一代產(chǎn)品重復(fù)利用或循環(huán)利用；預(yù)測(cè)制造下一代產(chǎn)品的數(shù)量和可被重復(fù)利用或循環(huán)利用的舊部件數(shù)量；評(píng)估制造下一代產(chǎn)品和重復(fù)利用或循環(huán)利用舊部件的環(huán)境影響（如二氧化碳排放）和成本；選擇產(chǎn)品價(jià)值壽命和產(chǎn)品使用壽命兩個(gè)分布曲線的峰值作為可被重復(fù)利用或循環(huán)利用的舊部件數(shù)量。

歐洲申訴委員會(huì)認(rèn)為，減少環(huán)境影響在某些特定情形下具有技術(shù)本質(zhì)，但一種數(shù)學(xué)方法和一種技術(shù)工藝（technical process）的本質(zhì)區(qū)別在于：一種數(shù)學(xué)方法或算法是對(duì)數(shù)字進(jìn)行運(yùn)算的抽象概念，而一種技術(shù)工藝是利用某種技術(shù)手段（既可以是包含適當(dāng)硬件的專(zhuān)用設(shè)備，也可以是被適當(dāng)編程的通用計(jì)算機(jī)）對(duì)一個(gè)物理實(shí)體（既可以是有形的物體，也可以是以電子信號(hào)存儲(chǔ)的圖像）執(zhí)行的，并使該物理實(shí)體發(fā)生特定變化的技術(shù)工藝。本發(fā)明沒(méi)有對(duì)任何物理實(shí)體或物理工藝帶來(lái)變化或?qū)崿F(xiàn)控制，而僅僅是對(duì)信息的處理，因此，申訴委員會(huì)認(rèn)為該權(quán)利要求作為一個(gè)整體是一種數(shù)學(xué)方法，不是EPC第52條第1款意義上的發(fā)明。

2006年T 1161/04（股票指數(shù)）12T 1161/04 (Stock index/NASDAQ) of 6.12.2006，https://www.epo.org/law-practice/case-law-appeals/recent/t041161eu1.html，最后訪問(wèn)日期：2022年1月31日。案中，權(quán)利要求是一種用于重新分配市值加權(quán)股票指數(shù)的裝置（10），包括：用于接收與股票指數(shù)中的股票有關(guān)的數(shù)據(jù)推送信息作為輸入的裝置（18，19，20）；用于將股票指數(shù)中的股票進(jìn)行分類(lèi)的裝置（12，42，60），如果股票的市值權(quán)重大于等于第一閾值，則將該股票分類(lèi)為大型個(gè)股，如果股票的市值權(quán)重小于第一閾值，則將該股票分類(lèi)為小型個(gè)股；用于按大宗股票的超配市值權(quán)重等比例降低大型個(gè)股的裝置（12，44，64，66）；用于為小型個(gè)股的市值權(quán)重分配大型個(gè)股的總和超配市值權(quán)重的裝置（12，48），以及用于輸出與股票指數(shù)的重新分配市值權(quán)重相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)（50、52）的裝置（12、14、30）。申訴委員會(huì)認(rèn)為，上述權(quán)利要求包括輸入裝置、數(shù)據(jù)處理裝置以及輸出裝置，是符合EPC第52條的可專(zhuān)利客體。也就是說(shuō)，只要權(quán)利要求的技術(shù)方案中采用了技術(shù)手段，不管處理的是何種數(shù)據(jù)，即使是本案中沒(méi)有技術(shù)本質(zhì)的股票，仍具有技術(shù)性，是可專(zhuān)利客體。

5.人工智能處理數(shù)據(jù)未服務(wù)于技術(shù)目的，能否使人工智能發(fā)明成為可專(zhuān)利客體？

一個(gè)非技術(shù)的問(wèn)題通常可以用技術(shù)方案來(lái)解決，但一個(gè)非技術(shù)的方案（例如數(shù)學(xué)算法）要想從解決的問(wèn)題中獲得技術(shù)性，則該問(wèn)題必須是技術(shù)問(wèn)題，否則該數(shù)學(xué)算法就不是可專(zhuān)利客體。EPO審查指南第G-II-3.3.1節(jié)中規(guī)定：如果利用數(shù)學(xué)算法對(duì)抽象的數(shù)據(jù)記錄甚至是對(duì)“電信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)記錄”進(jìn)行分類(lèi)，卻未指明這種分類(lèi)解決了何種技術(shù)問(wèn)題，分類(lèi)的結(jié)果用于何種技術(shù)用途，因此未服務(wù)于技術(shù)目的。

2012年的判例T 1784/0613T 1784/06 (Classification method/COMPTEL) of 21.9.2012， https://www.epo.org/law-practice/case-law-appeals/recent/t061784eu1.html，最后訪問(wèn)日期：2022年1月31日。涉及一種對(duì)電信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行分類(lèi)的方法，該方法利用一種更有效的數(shù)學(xué)算法對(duì)這些數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)定級(jí)。在實(shí)審階段，該案因不具備創(chuàng)造性而被駁回，申請(qǐng)人不服進(jìn)行了上訴。EPO申訴委員會(huì)駁回這一上訴，認(rèn)為本申請(qǐng)不是可專(zhuān)利客體，無(wú)需進(jìn)入創(chuàng)造性的審查，具體理由如下：申訴委員會(huì)對(duì)請(qǐng)求保護(hù)的分類(lèi)方法所依據(jù)的數(shù)學(xué)算法的技術(shù)性提出質(zhì)疑，因?yàn)楦鶕?jù)說(shuō)明書(shū)的記載，該數(shù)據(jù)記錄的分類(lèi)算法的目的在于定級(jí)和計(jì)費(fèi)，不是技術(shù)問(wèn)題，無(wú)技術(shù)用途，未服務(wù)于任何技術(shù)目的，該算法未傳達(dá)出（convey）任何技術(shù)性。

（二）人工智能發(fā)明的創(chuàng)造性審查標(biāo)準(zhǔn)

當(dāng)克服第一個(gè)障礙，也就是客體的審查后，將進(jìn)入第二個(gè)障礙--創(chuàng)造性的審查。人工智能相關(guān)專(zhuān)利申請(qǐng)的權(quán)利要求，通常包括技術(shù)特征和非技術(shù)特征，屬于混合型權(quán)利要求，在評(píng)價(jià)此類(lèi)混合型權(quán)利要求的創(chuàng)造性時(shí)，應(yīng)使用問(wèn)題解決法（problem-solution approach），也就是我們通常所說(shuō)的“三步法”。在創(chuàng)造性判斷過(guò)程中，僅考慮對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)的特征，不考慮未對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)的特征，具體參見(jiàn)表1和圖2。

如表1和圖2所示，與全部特征都是技術(shù)特征的權(quán)利要求相比，混合型權(quán)利要求創(chuàng)造性判斷主要區(qū)別在于三點(diǎn)：一是在先導(dǎo)步驟：辨別和區(qū)分技術(shù)特征和非技術(shù)特征；二是在第一步確定最接近的現(xiàn)有技術(shù)時(shí)，考慮公開(kāi)技術(shù)特征最多的現(xiàn)有技術(shù)；三是在第二步確定實(shí)際要解決的技術(shù)問(wèn)題時(shí)，可能會(huì)考慮非技術(shù)特征或非技術(shù)效果。同時(shí)，從表1可以看出，創(chuàng)造性判斷需要在兩個(gè)步驟辨別技術(shù)特征和非技術(shù)特征，一是在先導(dǎo)步驟，無(wú)需與現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行比較，二是在第二步，需要與最接近的現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行比較，辨別區(qū)別特征中哪些是做出技術(shù)貢獻(xiàn)的技術(shù)特征。

6、創(chuàng)造性判斷中，人工智能算法本身如何納入創(chuàng)造性整體考量的范疇？

由表1和圖2可以看出，只有對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)的特征在創(chuàng)造性判斷時(shí)才會(huì)予以考慮，未對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)的特征不予以考慮。同理，人工智能算法本身要想納入創(chuàng)造性整體考量的范疇，就必須對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)。

表1 問(wèn)題解決法判斷步驟

圖2 問(wèn)題解決法

EPO審查指南GII-3.3節(jié)規(guī)定，創(chuàng)造性可從兩個(gè)維度來(lái)判斷數(shù)學(xué)方法是否為發(fā)明做出技術(shù)貢獻(xiàn)，要么數(shù)學(xué)方法具有服務(wù)于技術(shù)目的的“具體的技術(shù)應(yīng)用”（第一個(gè)維度），要么數(shù)學(xué)方法用于“具體的技術(shù)實(shí)施”（第二個(gè)維度），兩個(gè)維度滿(mǎn)足其一即可。

例如，第三問(wèn)中提及的利用計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)計(jì)算動(dòng)摩擦系數(shù)μ的案例：基于物理測(cè)量S1和S2，計(jì)算logS2/S1與e的比值，得出動(dòng)摩擦系數(shù)μ。盡管該數(shù)學(xué)方法本身是非技術(shù)性的，但由于是具有服務(wù)于技術(shù)目的（計(jì)算動(dòng)摩擦系數(shù)）的具體的技術(shù)應(yīng)用，滿(mǎn)足第一個(gè)維度的要求，因此對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)，在創(chuàng)造性判斷時(shí)應(yīng)考慮該數(shù)學(xué)方法。

7.創(chuàng)造性判斷中，人工智能算法如何能用于“具體的技術(shù)應(yīng)用”，對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)，進(jìn)而被納入創(chuàng)造性判斷整體考量的范疇？

關(guān)于“具體的技術(shù)應(yīng)用”的第一個(gè)維度，由于“技術(shù)應(yīng)用”的廣泛性和擴(kuò)展性，EPO審查指南第G-II-3.3節(jié)未給出一個(gè)通用的定義，而是給出了數(shù)學(xué)方法具有服務(wù)于技術(shù)目的的“具體的技術(shù)應(yīng)用”的多個(gè)示例：

（1）控制具體的技術(shù)系統(tǒng)或工藝，例如，X射線設(shè)備或鋼冷卻工藝；

（2）從測(cè)量中確定壓實(shí)機(jī)所需的通過(guò)次數(shù)，以達(dá)到理想的材料密度；

（3）數(shù)字音頻、圖像或視頻增強(qiáng)或分析，例如去噪、檢測(cè)數(shù)字圖像中的人物、估計(jì)傳輸?shù)臄?shù)字音頻信號(hào)的質(zhì)量；

（4）分離語(yǔ)音信號(hào)源；語(yǔ)音識(shí)別，例如將語(yǔ)音輸入映射到文本輸出；

（5）編碼數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)可靠和/或高效的傳輸或存儲(chǔ)（以及對(duì)應(yīng)的解碼），例如，對(duì)通過(guò)噪聲信道傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行糾錯(cuò)編碼，壓縮音頻、圖像、視頻或傳感器數(shù)據(jù)；

（6）加密/解密或簽署電子通信；在RSA密碼系統(tǒng)中生成密鑰；

（7）優(yōu)化計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的負(fù)載分配；

（8）通過(guò)處理從生理傳感器獲得的數(shù)據(jù)來(lái)確定受試者的能量消耗；從耳溫檢測(cè)器獲得的數(shù)據(jù)推導(dǎo)出受試者的體溫；

（9）提供基于DNA樣本分析的基因型評(píng)估，并提供評(píng)估置信區(qū)間以量化其可靠性；

（10）通過(guò)處理生理測(cè)量的自動(dòng)化系統(tǒng)來(lái)提供醫(yī)學(xué)診斷。

這里需要注意的是，“具體的技術(shù)應(yīng)用”中的“具體”一詞，是指技術(shù)目的必須是具體的，諸如“控制技術(shù)系統(tǒng)”之類(lèi)的通用目的不足以賦予數(shù)學(xué)方法技術(shù)性。

一旦人工智能算法具有上述服務(wù)于技術(shù)目的的“具體的技術(shù)應(yīng)用”，就可以認(rèn)定對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)，在創(chuàng)造性判斷中予以考慮。

8.創(chuàng)造性判斷中，人工智能算法如何能用于“具體的技術(shù)實(shí)施”，對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)，進(jìn)而被納入創(chuàng)造性判斷整體考量的范疇？

即使不具有具體的技術(shù)應(yīng)用，還可以從第二個(gè)維度——“具體的技術(shù)實(shí)施”來(lái)做出技術(shù)貢獻(xiàn)。由于“具體的技術(shù)實(shí)施”的含義相對(duì)明確，因此EPO審查指南第G-II-3.3節(jié)給出了定義，即數(shù)學(xué)方法的具體的技術(shù)實(shí)施是指出于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部運(yùn)行（internal functioning）的技術(shù)考量（considerations）的動(dòng)機(jī)（motivation）來(lái)設(shè)計(jì)該數(shù)學(xué)方法14T 1358/09 (Classification/BDGB ENTERPRISE SOFTWARE) of 21.11.2014 [EB/OL]，https://www.epo.org/law-practice/case-law-appeals/recent/t091358eu1.html，最后訪問(wèn)日期：2022年1月31日。，例如有效使用計(jì)算機(jī)的內(nèi)存或網(wǎng)絡(luò)帶寬。

2015年的T 1925/1115T 1925/11 (Modular reduction hardware/INSIDE SECURE) of 25.3.2015 [EB/OL]，https://www.epo.org/law-practice/caselaw-appeals/recent/t111925eu1.html，最后訪問(wèn)日期：2022年1月31日。案涉及一種計(jì)算機(jī)硬件實(shí)施的加密方法，該方法利用一種多項(xiàng)式約減（polynomial reduction）算法，將CPU處理的字長(zhǎng)（wordsize）偏移來(lái)與計(jì)算機(jī)硬件的處理字長(zhǎng)相匹配，由于該算法是基于計(jì)算機(jī)硬件內(nèi)部運(yùn)行的技術(shù)考量，產(chǎn)生了有效硬件實(shí)施的技術(shù)效果，因此該算法應(yīng)被納入創(chuàng)造性判斷的整體考量。

一旦人工智能算法出于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部運(yùn)行的技術(shù)考量的動(dòng)機(jī)來(lái)設(shè)計(jì)，就是用于“具體的技術(shù)實(shí)施”，就可以認(rèn)定對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)，在創(chuàng)造性判斷中予以考慮。

9.創(chuàng)造性判斷中，人工智能算法“具體的技術(shù)實(shí)施”中的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部運(yùn)行（internal functioning）與計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)生“進(jìn)一步的技術(shù)效果（further technical effects）”中的計(jì)算機(jī)內(nèi)部運(yùn)行是否相同？

EPC第52條第2款將計(jì)算機(jī)程序也列入了不可授權(quán)客體，但當(dāng)計(jì)算機(jī)程序在計(jì)算機(jī)中運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生“進(jìn)一步的技術(shù)效果”時(shí)，則具有技術(shù)性。EPO審查指南第3.6節(jié)給出了“進(jìn)一步技術(shù)效果”的定義，即超出計(jì)算機(jī)程序（軟件）與運(yùn)行程序的計(jì)算機(jī)（硬件）“正常的物理交互（如電流流動(dòng)）”，例如對(duì)技術(shù)工藝（technical process）的控制，對(duì)計(jì)算機(jī)自身或其接口的內(nèi)部運(yùn)行的控制。這里計(jì)算機(jī)是一個(gè)廣義的概念，包含計(jì)算機(jī)、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)或其他可編程裝置。

EPO審查指南第3.6.1節(jié)進(jìn)一步給出了計(jì)算機(jī)程序?yàn)橛?jì)算機(jī)內(nèi)部運(yùn)行帶來(lái)技術(shù)性的示例，包括基于計(jì)算機(jī)的具體架構(gòu)（architecture）來(lái)設(shè)計(jì)的程序，為保護(hù)開(kāi)機(jī)boot程序完整性而實(shí)施安全措施的計(jì)算機(jī)程序，用于防范功率分析攻擊的反制措施的計(jì)算機(jī)程序，用于控制計(jì)算機(jī)負(fù)載均衡的計(jì)算機(jī)程序，用于控制內(nèi)存分配的計(jì)算機(jī)程序等。

因此，人工智能算法具體的技術(shù)實(shí)施中的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部運(yùn)行（internal functioning）的示例：有效使用計(jì)算機(jī)的內(nèi)存或網(wǎng)絡(luò)帶寬、字長(zhǎng)匹配等，與計(jì)算機(jī)程序“進(jìn)一步的技術(shù)效果”中的計(jì)算機(jī)內(nèi)部運(yùn)行的上述示例，兩者的概念是等同的：無(wú)論是人工智能的算法設(shè)計(jì)動(dòng)機(jī)，還是計(jì)算機(jī)程序的設(shè)計(jì)動(dòng)機(jī)，都是基于硬件內(nèi)部運(yùn)行的技術(shù)考量。

10、創(chuàng)造性判斷中，人工智能算法提高了算法本身的計(jì)算效率，能否對(duì)發(fā)明的技術(shù)性做出貢獻(xiàn)，進(jìn)而納入創(chuàng)造性判斷整體考量的范疇？

如果人工智能算法既不具有服務(wù)于技術(shù)目的具體的技術(shù)應(yīng)用，又沒(méi)有具體的技術(shù)實(shí)施，則沒(méi)有克服第二個(gè)障礙，則該人工智能算法對(duì)發(fā)明的技術(shù)性沒(méi)有做出貢獻(xiàn)。在這種情況下，僅僅數(shù)學(xué)方法能夠提升計(jì)算效率，不予納入創(chuàng)造性判斷的整體考量。2004年的T 0258/0316T 0258/03 (Auction method/HITACHI) of 21.4.2004， https://www.epo.org/law-practice/case-law-appeals/recent/t030258ex1.html，最后訪問(wèn)日期：2022年1月31日。涉及一拍賣(mài)方法來(lái)確定成交價(jià)格，該方法在收集競(jìng)拍方報(bào)出的“希望的成交價(jià)格”和“最高可接受的價(jià)格”后，自動(dòng)執(zhí)行競(jìng)拍算法直到確定成交價(jià)格。雖然比常規(guī)在線拍賣(mài)方法效率更高，但該算法不滿(mǎn)足克服第二個(gè)障礙的兩個(gè)維度的要求，既不具有服務(wù)于技術(shù)目的的技術(shù)應(yīng)用，也沒(méi)有用于具體的技術(shù)實(shí)施，因此在判斷創(chuàng)造性時(shí)不予考慮。

反之，如果滿(mǎn)足克服第二個(gè)障礙的兩個(gè)維度任一個(gè)維度，算法本身的計(jì)算效率則會(huì)被納入創(chuàng)造性判斷的整體考量。

四、近年來(lái)EPO指南修改的遺留問(wèn)題

從EPO 2018年、2019年和2021年三次指南修改來(lái)看，雖然EPO在人工智能發(fā)明的客體審查標(biāo)準(zhǔn)非常寬松，只要權(quán)利要求所請(qǐng)求保護(hù)的發(fā)明中采用任意技術(shù)手段或任意硬件就可以通過(guò)客體審查，但為了防止未對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出技術(shù)貢獻(xiàn)的發(fā)明獲得專(zhuān)利權(quán)，EPO在創(chuàng)造性審查標(biāo)準(zhǔn)上持保守和謹(jǐn)慎的態(tài)度，不考慮未對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出技術(shù)貢獻(xiàn)的特征。EPO選擇這種“先松后緊”的審查政策，實(shí)質(zhì)上是放棄了關(guān)于客體問(wèn)題的單純說(shuō)理（相對(duì)主觀），將審查重心后移至創(chuàng)造性，采用現(xiàn)有技術(shù)舉證（相對(duì)客觀）+ 僅考慮技術(shù)特征的方式來(lái)進(jìn)行創(chuàng)造性判斷，同時(shí)也彰顯出EPO對(duì)其檢索實(shí)力的自信。

但這種“先松后緊”的審查標(biāo)準(zhǔn)還是為人工智能發(fā)明通過(guò)創(chuàng)造性審查帶來(lái)不確定性。因?yàn)樵趧?chuàng)造性判斷的三步法中，人工智能算法和算法所處理的數(shù)據(jù)能否為發(fā)明帶來(lái)技術(shù)貢獻(xiàn)仍然取決于主觀的說(shuō)理，與客體問(wèn)題的單純說(shuō)理并無(wú)二致。但是具體的技術(shù)應(yīng)用和具體的技術(shù)實(shí)施的“兩個(gè)維度”克服第二個(gè)障礙，還是在減少這種不確定性上邁出堅(jiān)實(shí)步伐，是值得肯定的。

五、結(jié)語(yǔ)

EPO根據(jù)兩個(gè)障礙法來(lái)審查人工智能發(fā)明的客體和創(chuàng)造性。就客體而言，與美國(guó)用于客體判斷的Alice/Mayo二分測(cè)試法17汪濤、唐田田、智月：《美國(guó)商業(yè)方法專(zhuān)利保護(hù)制度研究》，載《情報(bào)工程》2021年第5期，第75-86頁(yè)。相比，EPO客體標(biāo)準(zhǔn)較為寬松，只要權(quán)利要求中包含任意技術(shù)手段或任意硬件，就可以通過(guò)客體問(wèn)題，克服了第一個(gè)障礙。就創(chuàng)造性而言，EPO的判斷依據(jù)是兩個(gè)維度，即人工智能算法具有服務(wù)于技術(shù)目的的具體的技術(shù)應(yīng)用或者用于具體的技術(shù)實(shí)施，克服了第二個(gè)障礙，則會(huì)被納入創(chuàng)造性判斷的整體考量。

隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，我國(guó)創(chuàng)新主體“走出去”的步伐也在不斷加快，希望通過(guò)本文對(duì)EPO審查指南和判例的解讀，能夠幫助我國(guó)創(chuàng)新主體準(zhǔn)確理解并把握EPO有關(guān)人工智能發(fā)明客體和創(chuàng)造性的審查標(biāo)準(zhǔn)，并撰寫(xiě)出符合EPO審查要求的專(zhuān)利申請(qǐng)，從而在歐洲能夠及時(shí)獲權(quán)和維權(quán)。