>>> 三、涉及人工智能算法模型訓(xùn)練創(chuàng)新的專利保護(hù)布局建議
上面結(jié)合幾個(gè)案例分析了目前涉及人工智能算法模型訓(xùn)練的改進(jìn)方案專利布局的多種方式，那么該如何靈活運(yùn)用這些方式來布局權(quán)利要求才較為合理呢？下面分別從產(chǎn)業(yè)鏈角度、獲取證據(jù)的容易程度和專利侵權(quán)角度進(jìn)行分析。
（一）從產(chǎn)業(yè)鏈角度分析
為了更容易理解，我們先以硬件產(chǎn)品闡述：
對于一件硬件產(chǎn)品，在進(jìn)行專利布局時(shí)，通常會從具有創(chuàng)新點(diǎn)的最小可出售單元，按照該最小可出售單元所在的產(chǎn)業(yè)鏈從上游到下游分別布局，例如改進(jìn)的最小單元為指紋蓋板，則進(jìn)行專利布局時(shí)，通常會布局指紋蓋板/具有指紋蓋板的指紋模組/具有指紋模組的電子設(shè)備等。
從產(chǎn)業(yè)鏈角度將硬件產(chǎn)品的上下游產(chǎn)品均布局相應(yīng)的權(quán)利要求進(jìn)行保護(hù)，可以覆蓋到指紋蓋板的制造者，使用指紋蓋板制造指紋模組的制造者，使用具有該指紋蓋板所在的指紋模組進(jìn)一步加工得到電子產(chǎn)品的制造者。
人工智能算法模型包括模型訓(xùn)練階段和模型應(yīng)用階段。類比于硬件產(chǎn)品，我們?nèi)魧⑷斯ぶ悄芩惴Ｐ彤?dāng)做軟件產(chǎn)品，則模型訓(xùn)練階段相當(dāng)于軟件產(chǎn)品的制造過程，模型應(yīng)用階段相當(dāng)于軟件產(chǎn)品的使用過程。顯然，軟件產(chǎn)品的制造過程和使用過程可以為同一人實(shí)施，也可以為不同人實(shí)施，即模型訓(xùn)練階段和模型應(yīng)用階段可以是同一實(shí)施者，也可以是不同的實(shí)施者。再者，軟件產(chǎn)品的制造過程和使用過程也不相同。從全面保護(hù)的角度考慮，需要對軟件產(chǎn)品的制造過程和使用過程均進(jìn)行專利保護(hù)，也就是對模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用分別獨(dú)立布局權(quán)利要求進(jìn)行，這樣不管模型訓(xùn)練過程和模型應(yīng)用過程的實(shí)施者是同一人，還是不同人，其侵權(quán)行為都能被權(quán)利要求所覆蓋。為了體現(xiàn)模型應(yīng)用的創(chuàng)新點(diǎn)，可以進(jìn)一步將模型訓(xùn)練作為模型應(yīng)用的從權(quán)進(jìn)行布局，以確保模型應(yīng)用的創(chuàng)新性。
（二）從專利侵權(quán)角度分析
1、專利侵權(quán)判定的全面覆蓋原則
《最高人民法院關(guān)于審理專利糾紛案件適用法律問題的若干規(guī)定》第十七條第一款：專利法第五十九條第一款所稱的“發(fā)明或者實(shí)用新型專利權(quán)的保護(hù)范圍以其權(quán)利要求的內(nèi)容為準(zhǔn)，說明書及附圖可以用于解釋權(quán)利要求的內(nèi)容”，是指專利權(quán)的保護(hù)范圍應(yīng)當(dāng)以權(quán)利要求記載的全部技術(shù)特征所確定的范圍為準(zhǔn)，也包括與該技術(shù)特征相等同的特征所確定的范圍[2]。
《最高人民法院關(guān)于審理侵犯專利權(quán)糾紛案件應(yīng)用法律若干問題的解釋》第七條：人民法院判定被訴侵權(quán)技術(shù)方案是否落入專利權(quán)的保護(hù)范圍，應(yīng)當(dāng)審查權(quán)利人主張的權(quán)利要求所記載的全部技術(shù)特征。被訴侵權(quán)技術(shù)方案包含與權(quán)利要求記載的全部技術(shù)特征相同或者等同的技術(shù)特征的，人民法院應(yīng)當(dāng)認(rèn)定其落入專利權(quán)的保護(hù)范圍；被訴侵權(quán)技術(shù)方案的技術(shù)特征與權(quán)利要求記載的全部技術(shù)特征相比，缺少權(quán)利要求記載的一個(gè)以上的技術(shù)特征，或者有一個(gè)以上技術(shù)特征不相同也不等同的，人民法院應(yīng)當(dāng)認(rèn)定其沒有落入專利權(quán)的保護(hù)范圍[2]。
由此可知，《最高人民法院關(guān)于審理專利糾紛案件適用法律問題的若干規(guī)定》第七條和第十七條確定了專利權(quán)利要求解釋的全部技術(shù)特征原則，即被訴侵權(quán)技術(shù)方案的技術(shù)特征與權(quán)利要求記載的全部技術(shù)特征相同或等同的，人民法院應(yīng)當(dāng)認(rèn)定其落入專利權(quán)的保護(hù)范圍。
針對涉及人工智能算法模型的專利申請來說，若在模型應(yīng)用的權(quán)利要求中包含了模型訓(xùn)練的技術(shù)特征，并獲得了專利權(quán)，在后續(xù)專利維權(quán)過程，專利權(quán)人利用模型應(yīng)用的權(quán)利要求去告被訴對象侵犯其專利權(quán)時(shí)，需要證明被訴對象所實(shí)施的技術(shù)方案既包含了模型應(yīng)用的技術(shù)特征，也包含了模型訓(xùn)練的技術(shù)特征，才可能被認(rèn)定為落入專利權(quán)的保護(hù)范圍。從這一點(diǎn)出發(fā)，在布局模型訓(xùn)練的權(quán)利要求和模型應(yīng)用的權(quán)利要求時(shí)，分別單獨(dú)描述各自所具有的技術(shù)特征較為合理。
2、專利侵權(quán)中獲取證據(jù)的相對容易程度
硬件產(chǎn)品的權(quán)利要求通常會從硬件產(chǎn)品自身所具有的特征角度出發(fā)描述，即硬件產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)、形狀等容易感知到的技術(shù)特征，這樣在專利申請后續(xù)程序，如專利侵權(quán)判定中特征的分析比對時(shí)，可以較為容易地獲取可疑產(chǎn)品，將可疑產(chǎn)品與產(chǎn)品權(quán)利要求的技術(shù)特征進(jìn)行比對，從而判斷是否侵犯專利權(quán)。而硬件產(chǎn)品的制造方法通常是在生產(chǎn)車間內(nèi)，通常屬于較為保密的場所，難以獲取相關(guān)制備過程的證據(jù)。
類似的，模型訓(xùn)練階段保護(hù)軟件產(chǎn)品的制造過程也類似于描述實(shí)體產(chǎn)品的制備過程，不容易獲取相關(guān)的證據(jù)；模型應(yīng)用階段保護(hù)軟件產(chǎn)品的使用過程也類似于描述軟件產(chǎn)品自身所具有的特征，相對于模型訓(xùn)練階段容易獲取相關(guān)的證據(jù)。從取證容易程度出發(fā)，會優(yōu)先考慮布局模型應(yīng)用權(quán)利要求。當(dāng)然，涉及人工智能算法模型的專利申請，因其過程屬于計(jì)算機(jī)后臺執(zhí)行的過程，一般情況下較為難以取證，為此也需要考慮盡可能采用能夠容易被檢測到的技術(shù)特征來表述方案。
通過上述分析可知，涉及人工智能算法模型訓(xùn)練的創(chuàng)新：
從產(chǎn)業(yè)鏈角度考慮，為了保護(hù)全面，模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用均需要布局，同時(shí)，可將模型訓(xùn)練作為模型應(yīng)用的準(zhǔn)備過程，布局在模型應(yīng)用這一套保護(hù)主題的從屬權(quán)利要求中；
從專利侵權(quán)角度考慮，基于專利侵權(quán)判定的全面覆蓋原則，模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用分別單獨(dú)布局權(quán)利要求，且采用各自所具有的特征進(jìn)行表述較為合理；
從專利侵權(quán)中取證的容易程度考慮，因模型應(yīng)用的權(quán)利要求描述的是軟件產(chǎn)品自身運(yùn)行所體現(xiàn)的特征，模型訓(xùn)練的權(quán)利要求描述的是軟件產(chǎn)品制備的特征，軟件產(chǎn)品自身的特征相比于軟件產(chǎn)品制備的特征更容易證明，故優(yōu)先布局模型應(yīng)用的權(quán)利要求，其次，在布局模型訓(xùn)練的權(quán)利要求，具體如表1所示。
表1
涉及人工智能算法模型的創(chuàng)新點(diǎn)在于模型訓(xùn)練，該模型訓(xùn)練主要包括樣本數(shù)據(jù)、模型結(jié)構(gòu)、模型參數(shù)、損失函數(shù)等，模型應(yīng)用過程通常是將訓(xùn)練好的模型當(dāng)做黑盒子進(jìn)行使用，即將A數(shù)據(jù)輸入到黑盒子中，然后輸出B數(shù)據(jù)，看不出有什么創(chuàng)新的地方。那么，在模型應(yīng)用中不引入模型訓(xùn)練的技術(shù)特征時(shí)，如何體現(xiàn)出模型應(yīng)用過程的創(chuàng)新，使得滿足專利的新穎性和創(chuàng)造性規(guī)定，并獲得專利授權(quán)？
通過分析，不難發(fā)現(xiàn)，模型訓(xùn)練的創(chuàng)新可以分為兩類：
第一類
模型訓(xùn)練的創(chuàng)新在模型結(jié)構(gòu)或輸入模型數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程上，模型訓(xùn)練過程和模型應(yīng)用具有相同的創(chuàng)新點(diǎn)技術(shù)特征。
在專利布局上，可以以模型應(yīng)用過程為主布局權(quán)利要求，模型訓(xùn)練過程為輔。
（a）若模型訓(xùn)練的創(chuàng)新在模型結(jié)構(gòu)上
此時(shí)模型應(yīng)用過程與模型訓(xùn)練過程有相同的模型結(jié)構(gòu)，無論是在模型訓(xùn)練過程，還是在模型應(yīng)用過程中，兩者都是采用相同的模型結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，即處理數(shù)據(jù)的過程是相同的，且該數(shù)據(jù)處理過程即是創(chuàng)新點(diǎn)。模型訓(xùn)練過程和模型應(yīng)用過程可以各自獨(dú)立的描述相應(yīng)的技術(shù)特征，模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用單獨(dú)布局，且兩個(gè)獨(dú)立權(quán)利要求中的數(shù)據(jù)特征互不關(guān)聯(lián)，但數(shù)據(jù)處理方式類似。
例如：
· 在模型訓(xùn)練的權(quán)利要求布局中，描述對圖像樣本數(shù)據(jù)的圖像特征提取及識別過程，并基于識別結(jié)果及標(biāo)注結(jié)果以實(shí)現(xiàn)對模型的訓(xùn)練；
· 在模型應(yīng)用的權(quán)利要求布局中，描述對獲取的圖像數(shù)據(jù)的圖像特征提取及識別過程，直接輸出識別結(jié)果。
（b）若模型訓(xùn)練的創(chuàng)新在輸入模型數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程
則模型應(yīng)用過程與模型訓(xùn)練過程都有相同的預(yù)處理過程，可以分別單獨(dú)布局獨(dú)立權(quán)利要求，且兩個(gè)獨(dú)立權(quán)利要求中的數(shù)據(jù)特征互不關(guān)聯(lián)，但具有相同的數(shù)據(jù)處理方式。
例如：
· 在模型訓(xùn)練前首先對圖像樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣、濾波處理，然后將處理后的圖像樣本數(shù)據(jù)輸入模型，得到識別結(jié)果，然后根據(jù)識別結(jié)果及標(biāo)注結(jié)果以對模型進(jìn)行訓(xùn)練；
· 在模型應(yīng)用時(shí)，首先對獲取的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣、濾波處理，然后將處理后的圖像數(shù)據(jù)輸入模型，直接輸出識別結(jié)果。
此外，對于模型應(yīng)用過程在布局獨(dú)立權(quán)利要求時(shí)，可以不用引入模型的概念，僅僅描述對數(shù)據(jù)處理的過程。
第二類
模型訓(xùn)練的創(chuàng)新在于樣本數(shù)據(jù)不同、模型參數(shù)調(diào)整和損失函數(shù)構(gòu)建等，這些過程只有在模型訓(xùn)練過程中才會出現(xiàn)，在模型應(yīng)用中不會出現(xiàn)相應(yīng)處理過程，即模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用無相同創(chuàng)新點(diǎn)技術(shù)特征。
這類情況下，模型訓(xùn)練的創(chuàng)新完全體現(xiàn)在模型訓(xùn)練過程中，模型應(yīng)用過程完全依賴于訓(xùn)練好的模型使用，以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的處理，得到處理結(jié)果。
這時(shí)，模型應(yīng)用的權(quán)利要求中需要引入模型訓(xùn)練相關(guān)特征來體現(xiàn)創(chuàng)新性，在專利布局過程中，模型訓(xùn)練過程作為主要的權(quán)利要求布局。
模型應(yīng)用的權(quán)利要求布局方式有兩種：
第一種布局方式，模型應(yīng)用的權(quán)利要求中直接引用模型訓(xùn)練的權(quán)利要求內(nèi)容；
第二種布局方式，模型應(yīng)用的權(quán)利要求中不引入模型訓(xùn)練的全部技術(shù)特征，僅僅是采用靜態(tài)限定方式采用突出創(chuàng)新點(diǎn)的技術(shù)特征對模型進(jìn)行限定。
對比兩者布局方式，會發(fā)現(xiàn)第二種布局方式模型應(yīng)用的技術(shù)特征相對較少，保護(hù)范圍會更大；第一種布局方式會更簡潔，會節(jié)省權(quán)利要求的數(shù)量。
根據(jù)上述分析，可以將第一類和第二類兩種情況下的專利布局策略總結(jié)如表格2所示。
表2
>>> 四、結(jié) 語
人工智能算法應(yīng)用于具體技術(shù)應(yīng)用或計(jì)算機(jī)內(nèi)部性能結(jié)合已能夠滿足專利保護(hù)的客體規(guī)定，對于涉及人工智能算法模型改進(jìn)的技術(shù)創(chuàng)新，采用合理的專利布局方式能夠讓技術(shù)創(chuàng)新保護(hù)的更加全面。
對于模型訓(xùn)練的創(chuàng)新點(diǎn)在于模型結(jié)構(gòu)或輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，專利布局時(shí)以模型應(yīng)用布局為主，模型訓(xùn)練布局為輔，模型應(yīng)用和模型訓(xùn)練分別布局對應(yīng)的獨(dú)立權(quán)利要求及從屬權(quán)利要求，且模型訓(xùn)練過可以進(jìn)一步布局在模型應(yīng)用的從屬權(quán)利要求中；
對于模型訓(xùn)練的創(chuàng)新點(diǎn)在于樣本數(shù)據(jù)、模型參數(shù)和損失函數(shù)的，在專利布局時(shí)，以模型訓(xùn)練布局為主，模型應(yīng)用布局為輔，模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用分別布局對應(yīng)的獨(dú)立權(quán)利要求及從屬權(quán)利要求，且在模型應(yīng)用權(quán)利要求中采用靜態(tài)限定描述方式限定模型采用何種數(shù)據(jù)或什么損失函數(shù)等訓(xùn)練得到，模型應(yīng)用權(quán)利要求的保護(hù)范圍會相對大一些。
上述從理論角度分析了采用何種方式進(jìn)行專利布局，而在實(shí)際操作中，可以結(jié)合具體需求，選擇有利的布局方式。
例如，針對樣本數(shù)據(jù)、模型參數(shù)和損失函數(shù)的創(chuàng)新，為了節(jié)省費(fèi)用，模型應(yīng)用的獨(dú)立權(quán)利要求可以采用引用模型訓(xùn)練的方式布局。
再如，模型訓(xùn)練改進(jìn)的技術(shù)創(chuàng)新，除了可以布局模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用的權(quán)利要求，還可以對模型使用場景進(jìn)行擴(kuò)充，布局更細(xì)分的應(yīng)用領(lǐng)域，如識別圖像的訓(xùn)練模型，可以采用上述布局策略布局圖像識別模型的訓(xùn)練和應(yīng)用的權(quán)利要求，還可以布局交通領(lǐng)域中的圖像識別。
參考資料：
[1]中國《專利審查指南修改草案（征求意見稿）》
[2]《最高人民法院關(guān)于審理專利糾紛案件適用法律問題的若干規(guī)定》
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