文/北京集佳知识产权代理有限公司 田磊
一、前言
毫无疑问，人工智能（Artificial Intelligence）是近些年最热门的全球话题。特别是随着诸如Chat GPT等AI模型的崭露头角，生成式人工智能（AIGC）开始受到广泛关注。AIGC，全称为Artificial Intelligence Generated Content，它依赖于生成对抗网络、大型预训练模型等前沿AI技术，通过对现有数据的深入学习和识别，具备出色的泛化能力，从而生成相应内容。与传统的辅助性AI技术相比，AIGC有着显著的不同，它正在逐步改变人们的学习、工作以及生活方式。
随着AIGC的迅猛增长，它在知识产权领域引发了一系列新的议题和挑战。以AIGC模型创作的内容为例，其著作权归属成为了一个备受瞩目的焦点。特别是在2023年底，全国首例涉及AI生成图片著作权的案件（简称11279号案）宣判，这进一步激发了人们对于人工智能创作物著作权问题的深思。
作为专利代理师，我们不禁思考：当专利申请中融入了生产式模型，或是采纳了AIGC所生成的部分素材，又或是在研发过程中结合了AIGC模型，我们应如何全面评估该专利申请的客体和创新性？在后续可能的侵权诉讼中如何就此进行举证？这些都是今后企业研发、专利代理及审查、专利侵权诉讼过程中需要思考的问题。
下面笔者将以人工智能在欧洲的专利保护为例进行介绍，希望能够引起关于人工智能专利保护更多的关注和思考。
二、EPO关于客体和创造性的审查标准
EPC第52条是关于客体的条款。第52条第1款规定：对于所有技术领域的任何发明，只要具备新颖性、创造性并且能够在产业上应用，应被授予欧洲专利。该条款明确欧洲专利保护的对象是发明，虽然没有进一步给出“发明”定义，但EPO审查指南第GII-1节规定：“EPC第52条第1款意义上的“发明”必须是具体的并具有技术性”。EPC第52条第2款以非穷尽的方式列举了不受专利保护的客体，包括：发现；科学理论；数学方法；美学创作；智力活动的规则和方法；游戏或商业方案、规则和方法；计算机程序；信息呈现。
EPC第56条是关于创造性的条款：对本领域技术人员而言，若发明相对于现有技术非显而易见，则该发明应当视为具有创造性。
2022年3月，欧洲专利局（EPO）发布的《欧洲专利局审查指南》（2023版《欧洲专利局审查指南》已于2023年3月1日正式实施）的第G-II-2节及第G-VII-5.4节中基于司法判例为计算机实施发明建立并命名了两个新的特殊审查法则：两障碍（Two hurdle）判断法和COMVIK判断法，以对欧洲计算机实施发明创造性审查标准予以进一步明确。
EPO审查指南第G-II-3.3.1节中，将人工智能定义为用于分类、聚类、回归和降维的计算模型和算法，如神经网络、遗传算法、支持向量机、k均值、核回归和判别分析。根据该定义，人工智能本身属于一种计算模型和算法，如果该计算模型和算法通过计算机程序来实现，则符合EPO审查指南第F-IV-3.9节给出的计算机实施发明的定义，因此属于计算机实施发明。也就是说，EPO关于计算机实施发明的Two hurdle判断法的审查标准同样适用于人工智能发明的客体和创造性的判断。
三、Two hurdle判断法
EPO在审查计算机实施发明时，采用“Two hurdle判断法”（2021年，欧洲专利局扩大上诉委员会在G1/09判决中将“两步判断法”发展为“Two hurdle判断法”）来依次判断客体和创造性。具体判断流程如图1所示：
图1 Two-hurdle判断法
第一个hurdle，涉及EPC第52条关于客体的审查，即权利要求的特征中是否有技术特征或技术手段（technical means），也称“任意技术手段（any technical means）”或“任意硬件（any hardware）”，若有，则是可专利客体；若无，则不是可专利客体。
由于人工智能的核心是计算模型和算法，根据EPO审查指南第G-II-3.3.1节规定，不管是否基于训练数据进行“训练”，该计算模型和算法本身具有抽象的数学属性，属于EPC第52条第2款列举的“数学方法”，不是可专利客体。
人工智能算法要成为可专利客体，需克服图1所示的第一个hurdle，即权利要求中需包含技术手段或技术特征，也称“任意技术手段”或“任意硬件”。具体地，“任意技术手段”是指权利要求所请求保护的发明或者涉及一个技术领域，或者与一个技术问题有关，或者权利要求中存在技术特征。“任意硬件”是指权利要求所请求保护的发明包含硬件，例如计算机、计算机可读存储介质或数据载波信号等。满足上述情况（即技术领域、技术问题、技术特征或任意硬件）即被认为克服第一个hurdle，成为符合EPC第52条要求的可专利客体。
第二个hurdle涉及EPC第56条关于创造性的审查，即权利要求的特征是否有具体的技术应用或具体的技术实施。若有，则对发明的技术性做出贡献，是技术特征，纳入创造性整体考量的范畴。若无，则未对发明的技术性做出贡献，是非技术特征，在创造性判断时不予考虑。
四、COMVIK判断法
人工智能相关专利申请的权利要求，通常包括技术特征和非技术特征，属于混合型权利要求。对于这类权利要求，创造性评价使用COMVIK判断法。
COMVIK判断法是“问题—解决方案”判断法（类似于中国专利审查指南中的“三步法”）的特殊应用，包括确定本发明的哪些特征对其技术性有贡献（即通过提供一种技术效果对解决一个技术问题的技术方案有贡献）。一个特征如果对发明的技术性有贡献，则其能够支持创造性的存在。评价任一特征是否对发明的技术性有贡献，应当考虑发明的整体内容。
与全部特征都是技术特征的权利要求相比，混合型权利要求创造性判断主要区别在于：
a.首先，辨别和区分技术特征和非技术特征；
b.在第一步确定最接近的现有技术时，考虑公开技术特征最多的现有技术；
c.在第二步确定实际要解决的技术问题时，可能会考虑非技术特征或非技术效果。
也就是说，创造性判断需要在两个步骤辨别技术特征和非技术特征：一是在先导步骤，这时无需与现有技术进行比较；二是在第二步，需要与最接近的现有技术进行比较，辨别区别特征中哪些是做出技术贡献的技术特征。
EPO审查指南GII-3.3节规定，创造性可从两个维度来判断数学方法是否为发明做出技术贡献，要么数学方法具有服务于技术目的的“具体的技术应用”（第一个维度），要么数学方法用于“具体的技术实施”（第二个维度），两个维度满足其一即可。
关于“具体的技术应用”的第一个维度，由于“技术应用”的广泛性和扩展性，EPO审查指南第G-II-3.3节未给出一个通用的定义，而是给出了数学方法具有服务于技术目的的“具体的技术应用”的10个示例（Examples of technical contributions of a mathematical method）。因此，一旦人工智能算法具有上述服务于技术目的的“具体的技术应用”，就可以认定对发明的技术性做出贡献，在创造性判断中予以考虑。
关于“具体的技术实施”的第二个维度，由于“具体的技术实施”的含义相对明确，因此EPO审查指南第G-II-3.3节给出了定义，即数学方法的具体的技术实施是指出于计算机系统或网络的内部运行的技术考量的动机来设计该数学方法，例如有效使用计算机的内存或网络带宽。因此，一旦人工智能算法出于计算机系统或网络的内部运行的技术考量的动机来设计，就是用于“具体的技术实施”，就可以认定对发明的技术性做出贡献，在创造性判断中予以考虑。
反之，如果人工智能算法既不具有服务于技术目的具体的技术应用，又没有具体的技术实施，则没有克服第二个hurdle，那么该人工智能算法对发明的技术性没有做出贡献。在这种情况下，仅仅数学方法能够提升计算效率，不予纳入创造性判断的整体考量。
综上，COMVIK判断法的关键在于，对通过第一步专利适格性判断的整体权利要求再次审视各个特征是否有资格参加创造性判断。正如判例G1/19中所述“评价计算机实施发明的‘Two hurdle’实际上需要3个步骤。‘确定一个特征是否对发明的技术性有贡献’构成了评价（1）本发明是否具备EPC第52条规定的适格性和（2）本发明是否相对于最接近的现有技术具备创造性之间的中间步骤。”
五、总结
欧洲专利局放宽了专利适格性标准，展现出对技术的开放态度，顺应了科学、技术和社会的发展。这一变革为人工智能在欧洲获得专利授权创造了新机会。未来，人工智能要想获授权，需证明其在新准则下的创新性，并确保发明构思与技术主题紧密相连。同时，需关注欧洲专利局对技术定义的演变，构建技术性的评估对象对每项权利要求至关重要。
关于前言提到的AIGC对专利申请的客体和创新性带来的挑战，还需要更多的案例和讨论。我们有理由相信，随着时代的进步与发展，这些问题终将逐步得到解决，而专利制度也将在不断的完善中走向更加成熟与健全。