作者 | 張鵬 牟雨菲 孫傑
中倫律師事務所
目次
一、英國法院對涉案人工智能發明的保護客體适格性判斷
二、英國法下人工智能發明的保護客體适格性審查規則
三、英國人工智能保護客體判斷的進展與中國、歐盟、日本、美國的比較
（一）中國關于人工智能專利适格性的審查規則
（二）歐州專利局關于人工智能專利适格性的審查規則
（三）日本關于人工智能專利适格性的審查規則
（四）美國關于人工智能專利适格性的審查規則
摘要
2023年11月21日，英國英格蘭和威爾士高等法院針對人工智能發明專利申請保護客體的判斷作出判決，認定與人工智能神經網絡有關的專利申請不适用英國1977年專利法中可專利技術的法定排除項。
我們對此判決進行介紹，并分析英國法下人工智能發明保護客體适格性的審查規則。在此基礎上，對英國人工智能創新專利保護的最新進展與大陸、歐盟、日本、美國相關規則的法律适用加以比較，以期對各個法域人工智能創新的專利保護客體判斷進行綜合分析。
2023年11月21日，英格蘭和威爾士高等法院（以下簡稱“英國高等法院”）公布了Emotional Perception AI Ltd v Comptroller-General一案（以下簡稱“Emotional Perception AI”）的判決書[1]，推翻了英國知識産權局（以下簡稱“UKIPO”）BL O/542/22審查決定，認為涉案一項與人工智能神經網絡（Artificial Neural Network，以下簡稱“ANN”）有關的專利申請不适用英國1977年專利法中可專利技術的法定排除項[2]，具有專利适格性。
本文将從本案出發，探析英國、歐盟、日本、美國以及大陸對于人工智能技術可專利性的審查規則，并對各法域相關判例路徑進行比較分析以及簡要評述。
一、英國法院對涉案人工智能發明的保護客體适格性判斷
Emotional Perception AI公司提起的專利申請涉及一種向使用者提供媒體檔案推薦的系統和方法，涉及ANN的訓練以及使用，用于識别語義相似的檔案。其主要用于訓練人工智能以反映人類對刺激（例如音頻，音樂，圖像，視訊或文本）的主觀反應，使用人工神經網絡來識别兩個檔案的内容之間的相似性。
對于音頻檔案，從兩個檔案中提取可測量的信号品質，例如節奏、音調、音色和紋理，以識别音樂特性（404）。ANN輸出每個音樂屬性的屬性向量（408），并且這些屬性向量被組合成每個檔案的多元向量。ANN的權重或偏置值由反向傳播（422）基于兩個多元向量（410）之間的距離以及該距離與語義空間（412）中兩個檔案之間的量化語義不相似距離之間的任何差異來調整，例如軌迹的文本描述或與事件、感覺、主題或環境的其它語義關聯。是以，訓練ANN以對準屬性空間中的檔案之間的距離，進而對應于語義空間中的檔案之間的距離。然後，ANN可以僅基于目标檔案的客觀音樂特性來識别主觀語義上類似于目标檔案的音樂檔案。
該專利申請的一個典型的應用領域是音樂曲目的推薦。該專利申請能夠根據人類的感覺和情感推薦語義相似的音樂。具體而言，與發明有關的ANN是基于一系列成對的音樂檔案進行訓練的，分别在語義空間（the semantic space）和屬性空間（the property space）中生成向量或坐标。語義空間的向量或坐标之間的距離（以下簡稱“語義距離”）用來衡量成對音樂檔案的語義描述（例如快樂的、悲傷的）的相似程度，屬性空間的向量或坐标之間的距離（以下簡稱“屬性距離”）用來衡量成對音樂檔案的實體屬性（例如音調、音色等）的相似程度。ANN通過反向傳播（back-propagation）訓練過程，不斷調整其節點和評估中的權重和偏差（weighting and bias），反複修正屬性距離的誤差，使得屬性距離趨同于對應的語義距離。ANN訓練完成後，其節點參數固定，拟在音樂推薦系統中應用和實施，實作其預期功能。在執行與應用階段，ANN将接收遠端使用者提供的特定音樂曲目，分析并确定其實體屬性，生成一個屬性向量或坐标，在參考資料庫通過查找屬性距離相近的音樂檔案來确定語義相似的音樂，進而向使用者推薦與給定的音樂曲目語義相似的音樂。系統最終會向使用者發送資訊和檔案，推薦語義相似的音樂。
涉案專利申請權利要求1的内容是，“一種訓練系統（300）人工神經網絡‘ANN’（NNR310，NNTO312，NNTI314，NNTX318）的方法，該系統被配置為識别第一資料檔案（302）的内容相對于不同資料檔案（304）中的内容的相似度或不相似度，該方法包括：對于所選擇的一對不同的資料檔案，從第一資料檔案和不同的資料檔案中的每一個中提取可測量的信号品質，并從那些可測量的信号品質中識别多個屬性；在ANN的輸出端，為第一資料檔案的每個屬性和所選對的不同資料檔案在屬性空間中生成10個對應的屬性向量（ORx，OTOx，OTIx和OTXx）；組裝用于第一資料檔案的第一多元向量（350）和用于不同資料檔案的不同的第二多元向量（352），其中每個多元向量是從ANN的輸出中組裝相應的屬性向量而獲得的；确定第一多元向量（350）和第二多元向量（352）之間的距離度量（330）；響應于所述确定的距離測量，通過反向傳播過程調整權重和/或偏差ANN（NNR310，NNTO312，NNTI314，NNTX318），該過程考慮到在所述确定的屬性空間中的距離度量和在語義空間中評估的第一資料檔案相對于不同資料檔案的量化語義不相似度距離度量之間産生的所識别的差異，進而通過相對于由第一多元向量（350）和第二多元向量（352）之間的距離度量（330）反映的屬性評估，對量化的語義不相似距離度量中反映的語義感覺進行指派來訓練該系統。”
英國高等法院Emotional Perception AI案判決書指出，該發明專利申請涉及的ANN有兩種類型，即硬體ANN和軟體ANN。硬體ANN是指一個裝有電子元件的實體盒子，包含硬體形式的節點和層，節點類似于大腦中的神經元，層類似于大腦中的神經網絡層。軟體ANN是指ANN通過軟體實作，以計算機仿真的形式存在，在這種情形下，傳統計算機運作一個軟體，使計算機能夠仿真硬體ANN。據此得出兩個判斷：
第一，涉案人工智能發明不是計算機程式。
英國知識産權局在針對該專利申請的審查決定中認為，涉案發明專利申請是一個計算機程式，根據英國1977年專利法第1(2)(c)條，計算機程式應當排除在專利保護範圍之外。對此，英國高等法院存在不同的觀點。
一方面，英國高等法院認為，硬體ANN顯然不涉及任何計算機程式。就硬體ANN而言，如果涉案發明僅通過硬體ANN實施，則該發明不應當被排除在專利适格性主題範圍之外，UKIPO也承認這一點。
另一方面，英國高等法院認為，軟體ANN并非執行人類預先設定的一系列指令或代碼，而是通過自我訓練不斷調整節點參數，進而實作預期的檔案推薦功能。法院認為軟體ANN實質上是在不同于基礎計算機軟體的層面上運作，與硬體ANN的運作方式相同，如果硬體ANN不是計算機程式，則軟體ANN也不是。是以，英國高等法院在判決中得出結論，涉案發明專利申請不是計算機程式，1977年專利法第1(2)(c)的排除項對本案完全不适用。
第二，假定涉案發明屬于計算機程式，那麼解決了計算機外部技術問題，提供了一種外部技術效果，則其并非對計算機程式本身的權利要求，亦應當屬于專利保護客體的範圍。
進一步地，英國高等法院指出，若該發明解決了計算機外部技術問題，提供了一種外部技術效果，則其并非對計算機程式本身的權利要求，不應當被排除在專利保護範圍之外，這與Protecting Kids案類似，[3]本案發明以檔案傳輸形式将資料轉移到了計算機系統之外具有外部技術效果（貢獻），具有實質性的技術貢獻，不屬于計算機程式“本身”（as such），不應當被排除在專利适格性主題範圍之外。
二、英國法下人工智能發明的保護客體适格性審查規則
一直以來，從歐洲地區的判例來看，人工智能技術可專利性的難點在于對其所主張權利要求的基礎算法與“計算機程式”的辨析。《歐洲專利公約》第52條規定了“可以取得專利的發明”：其中第1款規定，“對于任何有創造性并且能在工業中應用的新發明，授予歐洲專利。”第2款規定，“下列各項尤其不應認為是第一款所稱的發明：ａ）發現科學理論和數學方法；ｂ）美學創作；ｃ）執行智力行為、進行比賽遊戲或經營業務的計劃、規則和方法，以及計算機程式；ｄ）情報的提供。”如相關技術被認定為屬于計算機程式，則基于歐洲專利公約第52節，同時對應英國1977年專利法第一節（Section 1 of Patents Act 1977），應予以排除并否定其專利适格性。
英國法院對于涉及計算機軟體或計算機程式等技術的專利審查認定規則較為嚴格，與同源的歐洲專利公約（European Patent Convention, “EPC”）第52節在歐洲專利局的适用相比，英國法院對于英國專利法第一節的排除性規定的适用較為保守且固化。英國法下的計算機程式判定規則沿用了歐洲專利局的“技術效果”法（technical effect approach），起源于VICOM一案，[4]英國法院後在Aerotel Ltd v. Macrossan’s Application案中對1977年專利法第一節的排除規定的判定規則如下：
a. 進行權利要求解釋;
b. 識别權利要求可能提供的貢獻;
c. 分析該貢獻是否完全基于專利适格性排除項。如本項結果為肯定，則否認其可專利性;
d. 分析上述貢獻是否是技術的（technical）。
AT&T一案涉及一項“内容代理托管服務系統”的專利申請，本質上是一項根據與多媒體供應商連接配接的客戶裝置的相容性來選擇多媒體檔案傳遞給客戶的軟體程式。法院對Aerotel規則加以細化：
a. 所要求的技術效果是否對在超越數字計算機之外的實體世界具有技術效果;
b. 所要求的技術效果是否在計算機的結構層面上起作用，換言之，無論所處理的資料或運作的程式為何，最終都将産生既定的技術效果。本項要求權利要求不應僅依賴于或取決于所輸入的資料、程式或算法[5]；
c. 所要求的技術效果是否導緻該計算機以全新的方式運作。本項為“超越計算機之外的技術貢獻或技術效果”的一項示例；
d. 計算機的速度或可靠性是否有所提高。本項為“超越計算機之外的技術貢獻或技術效果”的一項示例；
e. 涉案專利所針對的技術問題是否被權利要求主張的發明所克服，而不是僅僅被規避。
綜上所述，英國法院對于涉及計算機程式相關技術的專利性審查規則在于，如一項權利要求能夠在超越計算機之外的方面産生技術效果或技術貢獻，且該技術效果或技術貢獻不完全取決于或基于所輸入的計算機資料或計算機程式，則該技術具備可專利性。在Emotional Perception AI案中，涉案技術通過為現實世界的使用者自動比對音樂，且比對過程不完全依賴于輸入的資料或程式，而是通過ANN計算輸出的，是以具備可專利性。針對Emotional Perception AI案，UKIPO暫時取消了《人工智能發明有關的專利申請審查指南》[6]，等待對此判決的審議。法院此項判決對人工智能創新者非常有利，如果判決被采納，可能會改變英國審查人工智能發明專利适格性的方式。
三、英國人工智能保護客體判斷的進展與中國、歐盟、日本、美國的比較
（一）中國關于人工智能專利适格性的審查規則
人工智能的本質在于算法模型與應用場景的結合，核心是算法創新。通常而言，人工智能技術是以技術算法為基礎、在“大資料”與“大計算”的共同驅動下融入多技術領域、不同功能次元的多項單一技術方案所形成的綜合性技術束，[7]其中作為基礎層的基礎算法是此類技術的核心技術創新，也是人工智能專利申請所主張的權利要求本身。而人工智能算法作為權利要求則可能被認定為屬于智力活動的規則和方法、[8]數學方法、[9]或計算機程式等，進而面臨各法域傳統專利法律制度的排除規則是否适用、如何适用，相關人工智能專利适格性是否應予排除等争議問題。
2019年12月31日，中國國家知識産權局釋出《關于修改<專利審查指南>的公告》（以下簡稱“第343号公告”）[10]，在第二部分第九章專門新增的第6節“包含算法特征或商業規則和方法特征的發明專利申請審查相關規定”中，針對包含人工智能算法的發明專利申請的專利适格性審查，即按照以下步驟和規則進行：（1）根據《專利法》第二十五條第一款第（二）項審查權利要求是否屬于“智力活動的規則和方法”。具體而言，如果權利要求除了抽象的算法特征還包含技術特征，則該權利要求就整體而言并不是一種智力活動的規則和方法。若權利要求整體上不屬于智力活動的規則和方法，則進入第二步審查。（2）根據《專利法》第二條第二款審查權利要求是否屬于“技術方案”。具體而言，如果權利要求記載了對要解決的技術問題采用了利用自然規律的技術手段，并且由此獲得符合自然規律的技術效果，則該權利要求限定的解決方案屬于技術方案，例如人工智能算法處理的資料是技術領域中具有确切技術含義的資料、算法的執行涉及使用自然規律來解決技術問題等。若權利要求屬于專利法意義上的技術方案，則具有專利适格性。
在中國國家知識産權局10720号複審請求審查決定中，國家知識産權局認為，“權利要求1要求保護一種資訊通知方法，該方案針對背景技術存在的在報表明細傳輸過程中無法避免使用人力，即傳遞人員必需通過計算機輸入對方的郵件位址或在傳真機上輸入号碼，是以費時費力、沒有效率的問題，權利要求1的方法所要解決的問題是通過網絡系統将報表明細完成編輯後自動将通知資訊傳送至需要接收的機關的資訊接收裝置，是以屬于資訊傳輸中的技術問題；并且為了完成自動傳送包括報表的通知資訊，該方法采用了建立接收機關基本資料庫，資訊通知系統判斷是否接收到一通知資訊，讀取該通知資訊并取出接收機關的相關資料，根據接收機關的相關資料找出與其對應的聯絡資料，資訊通知系統将通知資訊傳送至資訊接收裝置等手段，通過對網絡系統、資訊接受裝置、資訊通知系統等進行控制，實作了将通知資訊自動傳送至接收裝置，是以是利用了遵循自然規律的技術手段；獲得的是使用計算機網絡自動傳送資訊并提高資訊通知處理效率，進而節省人力、時間的技術效果。由于該方法所解決的問題、采用的手段和獲得的效果都具有技術性，是以權利要求1屬于專利保護的客體。”從審查實踐來看，将權利要求保護的整體方案視為一個整體判斷是否具有技術特性，對于是否具有技術特性的判斷是在不考慮現有技術狀況的前提下進行。
是以，針對包含人工智能算法的發明專利申請，中國首先從反向視角審查其是否屬于專利适格性排除主題即智力活動的規則和方法，若該申請沒有落在專利适格性排除主題範圍内，則進一步從正向視角審查其是否構成專利法意義上的技術方案。隻有同時通過正反向視角的兩步審查，人工智能算法發明專利申請才具有專利适格性。并且，在審查包含人工智能算法的發明專利申請時，堅持整體審查原則，即不應當簡單割裂技術特征與算法特征，而應将權利要求記載的所有内容作為一個整體，對其中涉及的技術手段、解決的技術問題和獲得的技術效果進行分析。
（二）歐州專利局關于人工智能專利适格性的審查規則
歐洲專利局對于歐洲專利公約第52節的排除規定适用更為靈活，相關判例以及官方指南也較為成熟。在HITACHI/Auction Method一案中，歐洲專利局複審委員會（Board of Appeal，“審查委”）對此類技術是否落入法定排除規則這一問題确定了判定步驟：
a. 涉案技術必須是一項“發明”（invention），即，必須具備創造性以及工業适用性；
b. “發明”指“具有技術特征的技術标的”；
c. 确認權利要求的技術标的是否落入EPC第52條第1款（即，認定不屬于第52節的排除項），必須在進行新穎性（novelty）、創造性步驟（inventive step）和工業适用性（industrial applicability）測試前進行。
在Clipboard Formats I一案中，[11]Windows剪切闆功能被認定具備可專利性，歐洲專利局審查委認定任何适用技術途徑（technical means）的方法均屬于“發明”，而“計算機系統（computer system）”屬于本案中的技術途徑。“利用計算機系統的方法”意為一系列實際執行并達到某種技術效果的步驟，而非一串計算機執行代碼，僅在計算機内部運作時具有實作技術效果的可能性。
是以，基于歐洲專利局的審查規則，适用技術途徑的方法屬于“發明”，任何具備創造性以及工業适用性的“發明”均具備可專利性，即使其涉及計算機程式、數學方法或商業方法等排除限制，EPC第52節的排除限制是以不再成為歐洲專利局人工智能專利審查申請的一大障礙.
從近期的案例來看，歐洲專利局在實踐中，多将專利新穎性以及創造性步驟（inventive step）作為審查重點，而此類技術的申請往往因無特定技術适用領域，權利要求缺乏對模型的描述，或者缺乏用于訓練模型的訓練過程，而被認定為不符合創造性步驟的要求。[12]對于人工智能的“創造性步驟”，審查焦點為，其核心技術特征（多數為計算機程式或基礎算法）必須貢獻于該發明的技術特性（technical character），進而使得涉案技術具有技術效果。而對于這一要求，歐洲專利局審查委确認：[13]
a. 涉案技術通過将其應用于技術領域來達到技術目的；或，
b. 通過适用于特定的技術應用（technical implementation）而實作技術效果。
除此以外，對于權利要求是否充分公開了技術特征，[14]人工智能技術權利要求的細節程度往往難以把握，因其通常涉及網絡架構、輸入表示和/或訓練資料的選擇，多數資訊較為敏感且繁複。這也導緻通用型人工智能，以及純粹在基礎算法層面進行突破的相關技術難以通過歐洲專利局專利審查。
由此可知，歐洲專利局複審委員會認為，人工智能本身并不具有技術性（technical），僅僅為人工智能提供通用目的、或僅提升算法效率的人工智能不被認為是技術性的。通用人工智能技術通常較難滿足現階段判例所确定的審查規則，前者差別于慣常獲批專利的特定領域人工智能技術，例如控制特定的技術系統或過程（例如，x射線裝置或鋼的冷卻過程）;數字音頻、圖像或視訊增強或分析；醫療診斷領域等類型。[15]但總體而言，歐洲專利局對通用性人工智能或基礎算法實作技術貢獻的人工智能專利持積極态度，“毫無疑問，ANN可以為自動化人工任務或解決技術問題提供有用的技術工具。但是，在大多數情況下，這需要充分具體說明，特别是關于訓練資料和所處理的技術任務。”[16]
（三）日本關于人工智能專利适格性的審查規則
日本在專利法保護客體判定方面采用與歐盟類似的“技術屬性測試法”，要求其構成技術方案才能獲得專利法保護，同時針對人工智能技術采用非常寬松的适用标準。人工智能基礎算法與應用場景相結合的方案通常認為屬于可以受到專利法保護的“技術方案”。
如前所述，日本特許廳在2018年3月出台《面向人工智能相關技術的審查指南執行個體》，結合具體案例給出了人工智能基礎算法與應用場景相結合的方案的可專利性審查标準。其中，對于人工智能算法與應用場景相結合的發明創造，明确屬于專利權的保護客體。《面向人工智能相關技術的審查指南執行個體》給出的一個示例是“一種基于宿舍聲譽的文本資料促使計算機裝置用于輸出合格的宿舍聲譽值的訓練模型”，其利用神經網絡處理文本資訊，對文本資料中反應宿舍聲譽的特别詞彙出現的頻率進行分析，提取關于宿舍情況的字段，綜合分析所有字段運用訓練模型得到一個合理的宿舍聲譽評價值。《面向人工智能相關技術的審查指南執行個體》認為，上述方案利用硬體資源實作了軟體的資訊處理，屬于可以受到專利法保護的“技術方案”。
（四）美國關于人工智能專利适格性的審查規則
美國針對人工智能技術可專利性判定采取拟制現有技術排除測試法，将涉及抽象概念的部分拟制為對專利新穎性和創造性不具有任何貢獻的現有技術，在新穎性和創造性判斷中加以排除。
《美國專利法》第101條規定，凡發明或者發現任何新穎而實用的方法、機器、産品、物質合成，或者其任何新穎而實用之改進者，可按照本法所規定的條件和要求獲得專利。對于這四類可以受到專利法保護的客體：方法、機器、産品、物質合成，判例法分别給出了定義。亦即，方法，是指處理某些物質使之産生某種特定結果的方式，它是某種行為或者系列行為，作用于客體物質上，使之改變并産生不同的狀态或者物[17]；機器，是指整體的機器，整體機器中的一個或者幾個部件，一個或者幾個部件的合并，以及将原有部件合并起來形成一部機器[18]；物質合成，是指兩種或者更多物質合成的所有物品，以及……所有的合成物品，不論它們是化學合成的結果還是機械性實體合成的結果，不論它們是氣體、液體、粉末還是固體[19][20]。
同時，通過司法實踐，美國最高法院明确了不授予專利權的客體包括自然規律、實體現象和抽象概念[21]。美國最高法院2014年Alice案形成了“拟制現有技術排除測試法”的基本邏輯，将上述自然規律、實體現象、抽象概念拟制為對專利新穎性和創造性不具有任何貢獻的現有技術，在新穎性和創造性判斷中加以排除，要求權利要求的其他部分具備新穎性和創造性。[22]對于人工智能技術發明專利而言，尤其需要判斷是否屬于“抽象概念（abstract idea）”，亦即如何區分受到專利法保護的包含算法特征或商業規則和方法特征的發明專利和屬于抽象概念的不屬于專利法保護的創新創造。這是由于算法本身更類似于數理邏輯，而與解決技術問題的技術手段存在一定差異。
但是，有學者認為，專利法區分抽象思想與具體技術的傳統标準并不像諸多學者所想象的那樣否定計算機程式算法的客體屬性。程式算法是運作獨立于人腦的實體系統（計算機）的具體方法步驟 ,并非抽象的思維規則。程式算法被執行後會導緻傳統專利法意義上的“物質狀态改變”。是以，程式算法符合前述傳統标準，可順利通過客體審查。[23]美國的法律實踐也恰恰驗證了上述觀點。
綜上，對于英國法而言，Emotional Perception AI案标志着計算機程式、數學方法、以及人工智能技術可專利性突破，1977年專利法第一節也是以是本案判決中的争議焦點。本案極有可能面臨進一步上訴，相關方将持續關注英國上訴法院對于本案的進一步判定。而對于全球其他主要知識産權強國而言，人工智能技術在突破了相關法定排除性限制後，仍面臨如何具備創造性這一專利特性之難題，對于通用型人工智能或以基礎算法展現技術貢獻的人工智能技術，其可專利性仍有待上述法域逐漸拓展和确認。
注釋（上下滑動閱覽）
【1】[2023] EWHC 2948 (Ch).
【2】Section 1(2). Patents Act 1977.
【3】[2012] RPC 13.：涉及針對兒童浏覽計算機時的不良資訊進行嗅探并警報的通信分析引擎。
【4】T 0208/84.
【5】e.g. Fujitsu Ltd’s Application.
【6】https://www.gov.uk/government/publications/examining-patent-applications-relating-to-artificial-intelligence-ai-inventions. (Accessed: 5th December 2023)
【7】劉鑫、覃楚翔：“人工智能時代的專利法：問題、挑戰與應對”【J】，載于《電子知識産權》2021年第1期。
【8】《專利法》第25條。
【9】ibid. [n.1].
【10】國家知識産權局公告第343号。
【11】T 0424/03.
【12】T 0702/20.
【13】T 2330/13.
【14】T0509/18.
【15】《歐洲專利審查指南》Part G Chapter II 第 3.3.1 節。
【16】Ibid, 20.
【17】Cochrane v. Deener, 94 U.S. 780(1877).
【18】Union Sugar Refinery v. Matthesson, 24 F.Case 686(C.C. Mass,1865).
【19】Diamond v. Chakrabarty, 444 U.S. 303, 206 U.S.P.Q. 193.
【20】李明德：《美國知識産權法（第二版）》【M】，北京：法律出版社2014年4月版，第37頁。
【21】ibid. [n.19]
【22】狄曉斐：“人工智能算法可專利性探析——從知識生産角度區分抽象概念與具體應用”【J】，載于《知識産權》2020年第6期。
【23】崔國斌：“專利法上的抽象思想與具體技術——計算機程式算法的客體屬性分析”【J】，載于《清華大學學報（哲學社會科學版）》2005年第3期。