导读
2024年7月17日，USPTO发布了专利适格性指南的更新，并增加了三个新的示例以帮助从业者和审查员确定所要求保护的发明是否属于第101条规定的适格主题。更新后的指南具体解决了如何评估AI和机器学习相关发明适格性的问题。
总体而言，更新后的指南是对现有适格性确定框架的增量改动，其保留之前整体的适格性判定框架，即通过步骤2A分支1用于确定权利要求是否列举了司法例外以及步骤2A分支2用于确定所列举的司法例外是否融入到实际应用中。
新指南的主要结论为，当AI发明解决了特定技术问题或改进了另一项技术时，该发明便极有可能被视为被认为是适格的。更重要的是，说明书中描述的进步必须反映在权利要求中，以证明其适格性。 更新后的指南表明，在步骤2A分支1下，AI发明主要在以下三种主要方面可能涉及司法例外：1）描述数学计算（mathematical calculations）；2）涉及思维过程（mental process）；3）仅描述解决方案的概念而非解决方案的具体实施细节。 更新后的示例包括一个不具备专利资格的假设性权利要求，其仅叙述了生成嵌入向量的数学计算，而没有反映所公开的改进。因此，该假设性权利要求未能正确叙述解决方案是如何实现的或该权利要求提供何种技术优势。 至于思维过程，更新后的示例同样收录了一个假设性权利要求，其中叙述了使用经过训练的神经网络来检测异常，但仅限于高度异常。因此，该权利要求涉及检测异常的思维过程，而训练好的的神经网络被解释为仅仅是使用领域。 在步骤2A分支2中，更新后的指南做出了一些重要说明。首先，该指南澄清了司法例外之外的所谓附加要素（additional elements）的作用。指南特别指出，附加要素不一定是提供改进或技术解决方案的唯一特征。相反，这些附加要素与任何已陈述的司法例外结合在一起，可以证明与实际应用的结合。此外，指南还指出，在步骤2A分支2中，附加要素是否为人们所熟知的、常规的和传统的并不重要。这些说明为从业者提供了有用的指引，以证明其AI发明权利要求的适格性。 最后，更新的指南和示例似乎再次确认了步骤2B在适格性分析中的作用越来越小。更新的指南和示例没有对专利局解释步骤2B的方式做出重大改变，也没有提供任何示例说明根据步骤2A不符合条件但根据步骤2B符合条件的权利要求。因此，关于步骤 2B 的成功论证似乎仅限于程序缺陷，例如审查员完全跳过了分析。 总而言之，更新后的指南重申了一种传统观点，即根据USPTO的适格性分析，那些描述黑盒AI（black box AI）或机器学习模块的权利要求很可能会受到审查员的质疑。为降低面临此类问题的风险，从业者应确保其说明书阐明了对现有技术的改进，并确保其权利要求反映了这些改进。
