AI技术正受到热烈追捧，但当相关研发的成果几乎都是软件算法时，该怎么以专利来保护？其实，美国专利商标局（USPTO）对于软件专利的策略已不再那么保守，尤其在AI这种新科技上，更愿意保持开放接纳的态度。只要好好撰写请求项内容，一样可以用专利保护珍贵的AI技术。

「两年半前，我们曾经帮一个银行客户处理软件相关的专利，可是不管我们的同事怎么跟USPTO的审查官解释，对方就是不想准这个案子，」飞翰（Finnegan）外国法事务律师事务所合伙律师杨明道说，后来差不多谈完了，这位同事问审查官，过去一年内，在这个领域里总共准了几件专利。「结果这个审查官居然跟我们同事说：一件都没有！」

不过，这已经是两年半前的事情。当时美国最高法院刚判完Alice v CLS Bank一案，对于美国专利法第101条的专利适格性（patent eligibility）做出相当严格的解释，一时之间软件专利都成了烫手山芋，USPTO几乎核驳了每一件案子。不过两年半后，这种情况出现反转。「我们发现，现在USPTO对新技术都还蛮友善的，」杨明道说。

AI技术专利趋势方兴未艾

即使本质上仍不脱软件专利，USPTO对于人工智能、大数据等新技术基本上保持开放态度的原因很多。第一，当初严格检视软件专利，是因为专利权人大多为NPE（非专利实施实体），但在Alice案以及IPR程序运作完善后，NPE的活动已经受到节制；第二，因为这些技术都是这两三年来才快速发展，审查官能够运用的前案（prior art）并不多，获证率也因此提高；第三，现在的AI专利，大多都结合了硬设备以及实际应用领域，并不只是抽象概念（abstract idea），自然不会被轻易核驳。

从数据也看得出，人工智能专利的规模一直稳定成长，尤其是2010年开始，年度申请量从原本的2000件上下开始爆发，几乎每年都新增1000件左右。到了2016年，申请量也已经突破一万件（图1）。因此，真正的问题或许不是软件到底可不可以成为专利，而是该怎么撰写软件专利，才能确保其可专利性。

图1：2000~2016年至今人工智能相关美国专利申请量变化

数据源：Intellectual property and artificial intelligence: what does the future hold?,
iam magazine, March/April 2018

1. 请求项处理越细致越好

杨明道表示，在专利审查上，美国的业界流传着一个「谣言」：「审查官在决定请求项要不要核准时，会先拿一枝笔来量那些文字的长度；如果比一枝笔还长，拿到核准应该没什么问题，可是请求项如果比一根回形针还短，审查官就会开始找前案驳掉了。」

这看起来也许只是个业界趣闻，但在实务运作上仍然有参考价值。「先不说怎么拿到专利，如果获证后你准备提告，对方被告后做的第一件事情，绝对是提一个IPR程序来无效你的专利，」他解释，如果请求项的文字内容太短，代表涵盖范围大，对手很容易可以找出前案；「如果你的请求项写得很细致，对手必须找出五到六个前案才驳得掉，你的专利权就稳固多了。」

问题是，如何在增加请求项文字的同时，仍然保有原技术范围？杨明道建议，可以添加原本就需要的功能，就不会产生太多限制，「例如你要写一个CPU的专利，但CPU不只是一个芯片而已，它还需要电源、接口、协助运算的内存……等等，如果把这些都写进去，因为都是CPU本来就需要的功能，对专利范围不会有影响，但却会增加对手日后无效的难度。」

图2：飞翰（Finnegan）外国法事务律师事务所合伙律师杨明道

攝影：蔣士棋

2. 跨越专利适格性：抽象概念尽可能具体化

自从Alice案后，抽象概念就成了软件类专利的原罪，似乎所有软件上的创造发明，都只是纯粹的概念而已。对于这个问题，飞翰（Finnegan）外国法事务律师事务所台北办公室主持律师马宗圣建议，若要克服专利适格性的考验，在撰写请求项时，要把欲解决的问题以及所采用的技术手段，尽可能以完整、精细的文字呈现，最好是以传统的软件开发流程的方法来处理。

举例来说，如果发明中有关于侦测计算机当机的功能，在撰写请求项时，比起只写着「决定是否出现当机」，使用「分析侦测数据以决定是否已达到当机标准」，就比前者更容易过关。

表1：对于同一个功能进行描述，右边使用的文字就比左边来得具体

数据源：人工智能、物联网、大数据、区块链 – 新科技之美国专利申请及授权策略研讨会，
台湾工业总会，2018/7/31

3. 前案检索要更巨细靡遗

在申请专利前，必须先进行前案检索已经是标准程序了，但在AI领域，这件事情又更加重要，而且可能更为复杂。「别忘了，1950年代的计算机科学家，就已经在讨论人工智能了，」马宗圣说。

换句话说，虽然这几年来AI的应用才逐渐开花结果，但在学术领域，AI的研究可是源远流长，很多现行的方法和概念，都已经有好几十年的历史，甚至有些发明只在论文上出现过，却未曾付诸实现。

马宗圣提醒，在审查AI领域的专利时，美国审查官所引用的前案范围并不只有专利数据库，反而使用许多非专利的文献数据，作为检验新颖性和进步性的依据。因此，专利权人在进行专利检索时，也必须将检索范围扩张到这些层面，才能够顺利获证。

数据源：

1. 人工智能、物联网、大数据、区块链 – 新科技之美国专利申请及授权策略研讨会，台湾工业总会，2018/7/31