AI技術正受到熱烈追捧，但當相關研發的成果幾乎都是軟體演算法時，該怎麼以專利來保護？其實，美國專利商標局（USPTO）對於軟體專利的策略已不再那麼保守，尤其在AI這種新科技上，更願意保持開放接納的態度。只要好好撰寫請求項內容，一樣可以用專利保護珍貴的AI技術。

「兩年半前，我們曾經幫一個銀行客戶處理軟體相關的專利，可是不管我們的同事怎麼跟USPTO的審查官解釋，對方就是不想准這個案子，」飛翰（Finnegan）外國法事務律師事務所合夥律師楊明道說，後來差不多談完了，這位同事問審查官，過去一年內，在這個領域裡總共准了幾件專利。「結果這個審查官居然跟我們同事說：一件都沒有！」

不過，這已經是兩年半前的事情。當時美國最高法院剛判完Alice v CLS Bank一案，對於美國專利法第101條的專利適格性（patent eligibility）做出相當嚴格的解釋，一時之間軟體專利都成了燙手山芋，USPTO幾乎核駁了每一件案子。不過兩年半後，這種情況出現反轉。「我們發現，現在USPTO對新技術都還蠻友善的，」楊明道說。

AI技術專利趨勢方興未艾

即使本質上仍不脫軟體專利，USPTO對於人工智慧、大數據等新技術基本上保持開放態度的原因很多。第一，當初嚴格檢視軟體專利，是因為專利權人大多為NPE（非專利實施實體），但在Alice案以及IPR程序運作完善後，NPE的活動已經受到節制；第二，因為這些技術都是這兩三年來才快速發展，審查官能夠運用的前案（prior art）並不多，獲證率也因此提高；第三，現在的AI專利，大多都結合了硬體設備以及實際應用領域，並不只是抽象概念（abstract idea），自然不會被輕易核駁。

從數據也看得出，人工智慧專利的規模一直穩定成長，尤其是2010年開始，年度申請量從原本的2000件上下開始爆發，幾乎每年都新增1000件左右。到了2016年，申請量也已經突破一萬件（圖1）。因此，真正的問題或許不是軟體到底可不可以成為專利，而是該怎麼撰寫軟體專利，才能確保其可專利性。

圖1：2000~2016年至今人工智慧相關美國專利申請量變化

資料來源：Intellectual property and artificial intelligence: what does the future hold?,
iam magazine, March/April 2018

1. 請求項處理越細緻越好

楊明道表示，在專利審查上，美國的業界流傳著一個「謠言」：「審查官在決定請求項要不要核准時，會先拿一枝筆來量那些文字的長度；如果比一枝筆還長，拿到核准應該沒什麼問題，可是請求項如果比一根迴紋針還短，審查官就會開始找前案駁掉了。」

這看起來也許只是個業界趣聞，但在實務運作上仍然有參考價值。「先不說過怎麼拿到專利，如果獲證後你準備提告，對方被告後做的第一件事情，絕對是提一個IPR程序來無效你的專利，」他解釋，如果請求項的文字內容太短，代表涵蓋範圍大，對手很容易可以找出前案；「如果你的請求項寫得很細緻，對手必須找出五到六個前案才駁得掉，你的專利權就穩固多了。」

問題是，如何在增加請求項文字的同時，仍然保有原技術範圍？楊明道建議，可以添加原本就需要的功能，就不會產生太多限制，「例如你要寫一個CPU的專利，但CPU不只是一個晶片而已，它還需要電源、接口、協助運算的記憶體……等等，如果把這些都寫進去，因為都是CPU本來就需要的功能，對專利範圍不會有影響，但卻會增加對手日後無效的難度。」

圖2：飛翰（Finnegan）外國法事務律師事務所合夥律師楊明道

攝影：蔣士棋

2. 跨越專利適格性：抽象概念盡可能具體化

自從Alice案後，抽象概念就成了軟體類專利的原罪，似乎所有軟體上的創造發明，都只是純粹的概念而已。對於這個問題，飛翰（Finnegan）外國法事務律師事務所台北辦公室主持律師馬宗聖建議，若要克服專利適格性的考驗，在撰寫請求項時，要把欲解決的問題以及所採用的技術手段，盡可能以完整、精細的文字呈現，最好是以傳統的軟體開發流程的方法來處理。

舉例來說，如果發明中有關於偵測電腦當機的功能，在撰寫請求項時，比起只寫著「決定是否出現當機」，使用「分析偵測資料以決定是否已達到當機標準」，就比前者更容易過關。

表1：對於同一個功能進行描述，右邊使用的文字就比左邊來得具體

資料來源：人工智慧、物聯網、大數據、區塊鏈 – 新科技之美國專利申請及授權策略研討會，
工業總會，2018/7/31

3. 前案檢索要更鉅細靡遺

在申請專利前，必須先進行前案檢索已經是標準程序了，但在AI領域，這件事情又更加重要，而且可能更為複雜。「別忘了，1950年代的電腦科學家，就已經在討論人工智慧了，」馬宗聖說。

換句話說，雖然這幾年來AI的應用才逐漸開花結果，但在學術領域，AI的研究可是源遠流長，很多現行的方法和概念，都已經有好幾十年的歷史，甚至有些發明只在論文上出現過，卻未曾付諸實現。

馬宗聖提醒，在審查AI領域的專利時，美國審查官所引用的前案範圍並不只有專利資料庫，反而使用許多非專利的文獻資料，作為檢驗新穎性和進步性的依據。因此，專利權人在進行專利檢索時，也必須將檢索範圍擴張到這些層面，才能夠順利獲證。

資料來源：

1. 人工智慧、物聯網、大數據、區塊鏈 – 新科技之美國專利申請及授權策略研討會，工業總會，2018/7/31

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