DOI：10.19685/j.cnki.cn11-2922/n.2023.02.010




内容摘要：人工智能算法的专利适格性问题是人工智能技术可专利性问题的核心。人工智能算法与技术联系紧密、能够自我更新和调整、兼具抽象概念和技术规则双重属性。其与传统的算法和计算机程序具有区别，在商业上和工业上具有独立的保护价值，理论上能够成为专利法上的适格客体。现有的专利适格性判断标准忽视了人工智能算法的独特属性和独立价值，应当摒弃全面肯定或全面否定人工智能算法可专利性的传统思路，以算法的具象化程度作为专利适格性判断的核心标准，考察该人工智能算法是否能够作为应用直接对外提供、是否受到应用环境的约束并作出改动。调整后的判断标准可以有选择地将部分人工智能算法纳入专利法的保护范围，从而实现权利保护与公益维护之间的平衡。
关键词：人工智能算法；专利适格性；抽象概念；具体应用；技术方案
中图分类号：D923　　文献标志码：A　　文章编号：2096-9783（2023）02-0088-09
一、问题的提出
　　人工智能是信息时代下科技进步和产业创新的核心驱动力，但作为人工智能应用与发展的重要基石，人工智能算法却难以得到以激励创新为主旨的专利法的保护。典型表现之一是，人工智能的相关专利申请于近年激增，但人工智能算法的专利申请和专利授权情况却并不活跃。这是因为现有的专利适格性理论[1]和审查规则过于僵化，人工智能算法难以被纳入专利法的保护范围内。人工智能算法在美国被视为缺乏可专利性的“抽象概念”；在欧洲常常被认定为“缺乏技术手段”而被归入不具有专利适格性的“纯数学范畴”；在中国则被归类为“智力活动的规则”而被否认专利适格性。不难发现，人工智能算法在传统的观点里长久以来都被认定为抽象概念或基础理论，因缺乏专利适格性而被排除在专利法的保护范围之外。
　　随着人工智能算法的实用性特征和创新性价值在信息时代中为公众所认知，人工智能算法不受专利法保护的观点不再是不容置疑的权威命题，算法专利适格性问题在司法实践及实务审查中得到广泛关注，在理论研究上也成为学界关切的新晋热点［1］。部分学者提出，考虑算法创新在促进人工智能行业发展、科学技术突破和人类社会进步等方面的重要作用，有必要承认人工智能算法的专利适格性，将人工智能算法纳入专利法客体范围［2］。由此引发的另一个问题是，人工智能算法固然具备进入专利客体范畴的价值和需求，但是否所有的人工智能算法都可以被认定为具有专利适格性？也有部分学者就此进一步讨论了应当采取何种标准来判断人工智能算法的专利适格性，并产生了以下三种代表性观点：第一种观点认为，人工智能算法是应用驱动的基础研究，基于政策考量应将其认定为具体应用［3］，此种观点直接主张所有的人工智能算法都具有专利适格性。第二种观点则提出，可以根据算法的具象化和抽象化程度来判断人工智能算法是否具有可专利性，即算法所依赖的应用条件即硬件设备或运行环境越特殊，就越有别于抽象概念本身，越有可能被认定为具有专利适格性［4］。此种观点以“抽象具体阈值”来区分算法与抽象概念，但是区分阈值的因素却仍是“技术特征和硬件”，仍遵循着《专利审查指南》所明确的“整体性原则”。第三种观点则认为，通用的人工智能算法属于抽象概念，但适用于具体应用领域的算法是对抽象概念的具体应用，应当被纳入专利客体范畴［5］。人工智能算法的专利适格性问题由此被转化人工智能算法的应用程度和应用领域判断问题。
　　相关讨论为明确人工智能算法专利适格性判断标准提供了重要借鉴思路，但相关研究仍存在一定不足：第一种观点直接将人工智能算法认定为抽象概念的具体应用，不加区分地认为所有人工智能算法都具有可专利性，实际上会带来另一些学者们所担忧的专利法保护范围过度扩大的问题；第二种思路的缺陷在于因循过往依赖“技术特征”和硬件来进行判断的认定路线，判断关键仍是“权利要求中是否存在算法和硬件的结合”，与“含人工智能算法的发明”的专利适格性判断相混淆；第三种观点则不合理地限制了专利法所保护的人工智能算法范围，主张只保护已然应用于具体应用领域的算法，而不承认可适用于多个领域的其他算法的专利适格性，而这些具有可应用性的其他算法更具有保护的价值。在科学技术发展日新月异的时代，人工智能算法是否具有专利适格性、何种人工智能算法应当被纳入专利客体范畴，这些基础问题制约了人工智能专利权保护的理论研究和人工智能的实践创新。智能科技和产业应用的突破诱发了新的社会问题和制度困境，也为人工智能算法突破以往的专利适格性认定限制提供了新的基础。在人工智能算法已然能独立在商业上进行应用的时代，有必要深入把握人工智能算法的特征，对现有审查规则和相关理论研究进行合理的反思和批判，在不背离专利法立法主旨和基本原则的前提下打破以往人工智能算法缺乏专利适格性的固有认知，完善人工智能算法专利适格性判断思路，摆脱已有判断标准对传统的技术特征或硬件的依赖，同时避免将保护范围扩大至抽象属性明显或不具有可应用性的人工智能算法，以杜绝专利法保护范围过大且边界模糊的问题，合理回答“人工智能算法是否能受到保护、应该如何进行保护、保护的标准如何确立”的时代之问。
二、现存困境：人工智能算法固有特征和专利审查规则的矛盾
　　对人工智能算法的固有特征和相关审查规则进行梳理，是探讨人工智能算法专利适格性问题的前提。在法律视角下深入把握人工智能算法概念和特征，以此检验相关审查规则是否与人工智能产业发展需求相匹配，才能有效回答人工智能算法是否具备成为独立研究对象的资格、是否具有专利适格性等问题。
（一）人工智能算法的概念和特征梳理
　　深入理解人工智能算法的概念和特征，是在法律视角下观察和定位人工智能算法的第一步。人工智能算法是指人类受自然规律的启迪，根据其原理模拟得出的问题求解策略［6］，包括蚁群算法、遗传算法等。从词源来说，中文“算法”最早出自《周髀算经》，意为一种解决数学问题的方法。英文算法“algorism”则缘起于阿拉伯数学家Alkarismi名字，其主张求解问题理应遵循有条理的步骤，这种条理特征在后世被视为算法的核心，故以其名字构建英文的“算法”词汇［7］。智能时代下的算法常被置于计算机和人工智能语境下理解，此时算法乃是一种“有限、确定、有效的并适合用计算机程序来实现的解决问题的方法”［8］，是“各种信息技术有机结合、广泛运用和创造丰富多彩的无限价值的关键”［9］。商业上的例子包括阿里云人工智能平台“机器学习PAI”、腾讯智能钛机器学习平台等。具体而言，人工智能算法具有以下三个特征：
　　第一，从应用目的来看，人工智能算法的目的在于实现计算机或机器模拟人类智能的功能。人工智能算法虽然应用了自然规律，但其目的并不在于探索和明确规律，而常在于促使计算机或机器模拟人类的行为和思维，在运行目的和实现手段上具有技术特征。
　　第二，在运行逻辑上，人工智能算法具有自我进化和自我调整的特征。人工智能算法与传统的静态的编程逻辑迥然有异：不同于传统算法先预设逻辑再生成结果的设计路径，人工智能算法采取的是先输入大量的结果和数据再生成计算逻辑的思路，且随着数据和结果的生成，人工智能算法又会再次进行自我更新。如此一来，具备“机器学习”能力的人工智能算法与具有“人力设计规则”特征的旧算法产生了明显的区别［10］，这种自我编程、自我进化的能力，是人工智能脱胎于静态的计算机程序而展现智能的主要方式［11］。
　　第三，从算法属性来看，人工智能算法具有抽象概念和技术规则的双重属性。人工智能算法的应用目的在于促使人工智能模仿人类的智慧和行为，其核心在于运用数学、神经科学等领域的学科知识，故而与抽象思维具有天然的紧密联系；但是数学和神经科学等领域的抽象思维无法直接在人工智能中进行运行，必须转化为计算机和机器能够处理的指令，故人工智能算法又具备技术规则的特性。可见，人工智能算法虽然天然就与自然规律有紧密联系，但却是自然规律在人工智能技术领域的应用，兼具抽象概念和技术规则的双重属性。
　　基于对人工智能算法的概念和特征的把握，可以知悉人工智能算法作为实现某一目的的方法合集，属于广义上的算法和计算机程序；其又存在与技术联系紧密、能够自我更新和调整、具有双重属性等特征，与传统的算法和计算机程序具有区别。
（二）现有制度下人工智能算法专利适格性的判断规则
　　基于人工智能算法的特征，可以链接现有相关制度以明确其专利适格性审查规则。《中华人民共和国专利法》（以下简称《专利法》）中与之相关的规定包括第二条第二款和第二十五条第一款，前者要求专利适格客体应为利用自然规律、采用技术手段，并解决技术问题的技术方案；后者明确“科学发现”和“智力活动的规则和方法”不得被授予专利权，人工智能算法天然与智力活动的规则和方法具有紧密联系，该款可视为人工智能算法的反向排除规则。2019年修订的《专利审查指南》对此作出部分修改，规定“计算机程序本身”不能被授予专利权，但若权利要求中除了含算法特征或商业规则外还具有技术特征，则不必然不具备专利适格性。此外，《专利审查指南》还明确含算法的专利审查的原则，即审查此类专利申请理应遵照“整体性原则”，将权利要求书中的技术特征与算法内容结合来进行判断和审查，整体性审查算法和运行硬件的方法是人工智能算法专利审查的趋势［12］。《专利审查指南》基于“是否额外具有技术特征”的角度出发，规定审查含算法专利的原则和部分规则，但是没有厘清计算机程序与包含算法特征的技术方案的区别，也没有明确说明算法本身是否构成专利适格客体。
　　国际上现有的专利审查规则也将人工智能算法排除在专利适格客体范围之外。美国《专利法》101条规定“任何人发明或者发现任何新的且有用的方法、机器、制品或组合物，或其任何新的且有用的改进，均可在符合本法所规定的条件和要求的情况下获得专利”，同时，美国的专利审查指南规定了抽象概念、自然法则或自然现象这三项法定例外，原则上含有这三项法定例外的请求标的不具备授予专利权的资格，但如果请求标的整体上包含能够实质超越该例外之额外限制，在极特殊的情况下仍可作为适格的专利标的［13］。总体上，人工智能算法作为美国《专利审查指南》中不具备专利客体适格性的“数学算法”，原则上是不具有被授予专利权的可能性的。《欧洲专利公约》52条第2款也将数学方法、科学理论、计算机程序等视为不得授予专利权的类型[2]，这意味着与数学方法和计算机程序具有天然联系的人工智能算法将被排除出专利权授权范围。不过，含有例外标的的权利要求如果含有具有技术特征的能产生技术效果的其他部分，则在该特殊情形中仍不能排除其专利适格性［14］。欧洲专利局所发布的《专利审查指南》也强调人工智能算法包含具有分类、回归、压缩等功能的计算模型与算法，本身就具有抽象数学性质，原则上属于不具有专利适格性的客体。仅包含神经网络、遗传算法、支持向量机等内容的基础人工智能算法不应被授予专利权[3]。
（三）现有专利审查规则和人工智能算法固有特征的不匹配
　　人工智能算法不受专利权保护在工业时代具有一定的合理性，这是因为彼时一项算法从产生到应用之间存在很大的距离，属于不具备可应用性的基础理论，而对基础理论进行专利保护，又可能妨碍其他人对其充分加以利用并完成新的发明创造，故而以往各国专利权法将人工智能算法排除在保护范围之外。但随着信息技术的突破和发展，人工智能算法可以不依赖于硬件和非技术方案而直接对外进行应用，已然打破了人工智能算法与实际应用之间有较大距离这一先验的前提预设：人工智能算法作为实现某一目的的方法合集，固然属于广义上的算法和计算机程序；但其又存在与技术联系紧密、能够自我更新和调整、具有抽象概念和技术规则的双重属性等特征，与传统的算法和计算机程序具有区别。在符合一定标准的情况下，人工智能算法并不像部分人所想的那样仅仅是抽象理论，相反，其可能具备充足的可应用性，或是具有足够的限定特征而不会使保护范围过度扩大，承认其具有专利适格性并不会阻碍后来人的创新和创造。但各国现有的专利审查规则仍忽略人工智能算法的固有特征，预设人工智能算法仅具有“抽象性”和“非技术性”，否定了人工智能算法具备专利适格性的可能性。
　　承认部分人工智能算法的专利适格性，将人工智能算法纳入专利法的保护范畴，相比通过著作权法、反不正当竞争法等其他法律进行保护更契合人工智能算法的固有特征和发展需求：一方面，人工智能算法的创新与发展往往需要付出巨大成本和较多资源，赋予相关创造主体排他性的垄断权利，可以有效激励人工智能算法创新，促进产业的蓬勃发展；另一方面，为实现发明人独占权利保护和促进产业发展间的平衡，专利法以信息公开为获取垄断权利的对价，审查过程中算法的公开可以有效解决“算法黑箱”等问题。如人工智能算法的隐蔽性、不可解释性和歧视性一直以来都为社会公众和行业专家所忧虑，将其纳入专利法的保护范围同时也意味着将其置于专利法的规制下，人工智能算法的运作过程、运行环境等内容在公开的权利要求上得到陈述和说明，可以使人工智能算法在一个相对透明的环境中进行运作和受到监督，实现人工智能算法的可解释、可控制、可问责的要求，与人工智能算法的未来发展需求相适应。