涉及AI领域方法项由于先天上的限制，撰写上极容易落入PEG Oct update列举的抽象概念范畴，例如normalizing、generating、obtaining、decoding…等用遣词，从业人员基本上可以绝了螺蛳壳里做道场的念头，利用不同的用语 (wording) 脱逸出step 2A判断一，可说是难上加难。

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法律的其中一项功能在于建立人类社会的秩序，而人类社会的发展是个缓慢的进程，因此，各种法律的演变也随之缓慢。但不论是在世界各国，专利法在法律体系中都具有独特的地位，因为专利法所管辖的是人类社会中变迁速度最为惊人的科技领域。

去年 (2019) 是全球专利法制躁动不安的一年，很大一部分源自于人工智能 (AI) 技术的突破，其特色是能够取代人类的学习能力、判断能力，其应用不仅造成工业4.0 (计算机化、数字化和智能化)，而且这项突破很快地就反映在专利申请案件上。首先遭遇这波冲击的便是全球技术创新的领头羊 — 美国，长久以来，取代人力的技术方案是否成为专利法的适格保护目标一直困扰着USPTO，美国的各级法院也在这条适格性的崎岖道路上不断地修正自己方向，两方面的共同目标皆是试图寻求对尖端科技的合理保护。

Ex parte Hannun案件背景

USPTO终于在去年送出两分大礼，The 2019 Revised Patent Subject Matter Eligibility Guidance (2019 PEG)以及October 2019 Patent Eligibility Guidance Update (PEG Oct update)，然而老练的从业人员会发现，其间充满了「不适格类型的范例」，适格目标的范例相对稀缺。USPTO似乎试图补救如此不均衡的状况，就在去年12月USPTO将与人工智能相关的Ex parte Hannun[1] (本案发布之初名为Ex parte Linden，疑为USPTO误植，已于2020/1/14 USPTO网站上修改)一案指定为informative decision[2]。

该案申请人为百度的美国分公司，该申请案的请求项11~20遭审查委员以不适格且不具进步性为由核驳。本文仅聚焦于双方在适格性上交锋，以下为最具代表性的请求项11：

A computer-implemented method for transcribing speech comprising:

receiving an input audio from a user;

normalizing the input audio to make a total power of the input audio consistent with a set of training samples used to train a trained neural network model;

generating a jitter set of audio files from the normalized input audio by translating the normalized input audio by one or more time values;

for each audio file from the jitter set of audio files, which includes the normalized input audio:

generating a set of spectrogram frames for each audio file;

inputting the audio file along with a context of spectrogram frames into a trained neural network;

obtaining predicted character probabilities outputs from the trained neural network; and

decoding a transcription of the input audio using the predicted character probabilities outputs from the trained neural network constrained by a language model that interprets a string of characters from the predicted character probabilities outputs as a word or words.

在Alice测试的第一步中，审查委员认为其所主张的发明指向使用数学方程式，即predicted character probabilities (字符的预期机率)，对输入的语音进行译码而转录成文字或文字数据，并认为因为使用了字符的预期机率，导致该发明所涉及的抽象概念与Benson案类似。同时，审查委员将该发明总结为三个步骤：(1) 将输入的语音数据标准化 (即操作数据)；(2) 基于每个语音档案产生成频谱图帧 (基于在先数据集生成数据集)；(3) 使用数学公式将语音数据转换为文字数据 (译码)。据此审查委员还认为，既然聆听语音档案，并将其转录为文字，可以凭借人类心智而完成，因此所主张的发明还属于「组织人类行为的特定方法」范畴。在Alice测试的第二步中，审查委员指出所主张的发明只是利用数学关系或方程式，将语音数据转换为文字数据，并未显著超越抽象概念 (…the claims do not amount to significantly more than the abstract idea.)，综上，该请求项不具备适格性。

上诉人认为审查委员忽略被训练过的类神经网络及其相关组件，将其看作是一般上位化的计算机，导致过于简化该发明；上诉人同时争执，该发明是解决自动化语音识别技术中特定问题的特定实施方式，并指向了计算机能力的具体进步 (读者诸君可于此时回想一下最高法院为Diehr案护航时的说法)。关于Alice测试的第二步，上诉人则提出以下争执：该发明涉及科技或技术领域中的进步 (通过语音识别作动的计算机功能，可以有各种不同的应用)；该发明涉及计算机本身的功能进步 (用户可以透过较简易的操作接口使用复杂的计算机系统)；涉及特定的计算机或系统；并加入了传统、例行、众所周知之外，具体的限制条件 (利用特定、非一般的步骤取得字符的预期机率，而且使用被训练过的类神经网络所产出的字符预期机率对输入语音的进行转录译码，该预测神经网络的输出受语言模型的限制，进而将输出中的字符串解释为一个或多个单词)。

PTAB的观点

在本案中，美国专利审理暨诉愿委员会 (PTAB) 注意到在2018发布的备忘录 (Memorandum - Revising 101 Eligibility Procedure in view of Berkheimer v. HP, Inc.) 中，心智活动与组织人类行为的方法并列为抽象概念下不同的范畴，因此PTAB并不同意审查委员将请求项归类为组织人类行为的方法或心智活动的见解。

PTAB也注意到，虽然将语音转录为文字，一般说来可由人类完成，但请求项内容所记载的具体实施方式：将输入档案标准化、产生语音档案的抖动集合 (jitter set)、产生频谱图帧集合、以及从被训练过的类神经网络获得字符预期机率并以之对输入语音的进行转录译码，这些步骤却是不可能透过人类心智完成的。而且，由于请求项并未引述基础经济理论或实践、商业或法律互动或管理个人行为或关系或人与人之间的互动，因此请求项也不涉及组织人类行为的方法。

虽然请求项确实记载了利用字符的预期机率决定语音输入的转录，但请求项并未记载算法或数学方程式本身，因此不构成引述数学概念。即便是将其当作是引述数学概念，根据上诉人的陈述「该发明包含了特别的特征，专门设计用来达成技术结果的进步，并提供了该技术领域的进展」，在现行判断流程2A的判断二标准下，请求项仍具适格性，因为请求项的步骤可以被整合到实际应用中。PTAB也同意上诉人的见解在现行判断流程2B下，审查委员并未提供足够的事实来支持其「没有任何额外组件导致 (请求项) 显著超越抽象概念」的判断。根据上述理由，PTAB撤销了审查委员的适格性核驳。

小结

首先，应该是由于PTAB这份裁决早于PEG Oct update的关系，因此裁决内容与最新实务见解有小小的出入。PEG Oct update指出抽象概念下的各种类型或是子类型彼此并非互斥，一个请求项的确是有可能同时落入抽象概念中的不同类型或子类型[3]。PTAB针对该请求项并未涉及组织人类行为的方法的论述的确是正确的，但「PTAB根据备忘录中，心智活动与组织人类行为的方法并列为抽象概念下不同的范畴，因此PTAB并不同意审查委员将请求项归类为组织人类行为的方法或心智活动的处分」的这个说法却与最新实务不同。但这并不影响这个案例的参考价值。

涉及AI领域方法项由于先天上的限制，撰写上极容易落入PEG Oct update列举的抽象概念范畴，例如normalizing、generating、obtaining、decoding…等用遣词，从业人员基本上可以绝了螺蛳壳里做道场的念头，利用不同的用语 (wording) 脱逸出step 2A判断一，可说是难上加难。然而此一案例演示了如何提出step 2A判断二、step 2B方面答辩的方向，以及PTAB所采取的观点，对从业人员在AI领域案件的撰写与答辩上则极具参考价值。

备注：

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