人工智能算法对专利保护政策的挑战及应对

王立石 于行洲 宋洁

摘  要： 随着以算法为核心的人工智能技术的发展，算法的应用领域在深度和广度两个方向均拓展迅猛，已经悄然影响我们的生活的方方面面。当技术深入到生产生活的实践中后，如何获得市场的合法垄断、对创新技术的保护成为迫切的需要，创新主体关于算法保护的需求已经体现在已经公开的专利申请中。本文梳理了关于算法的国内外专利保护政策，结合具体案例探讨了算法对专利法第25条提出的挑战，并基于专利法立法本意，从算法的本质特点和促进技术进步的需要的角度，探討对于通用算法可尝试加强专利保护，提出了结合实际技术发展和经济现状，采取逐步放开的方式，从而适应算法的发展需求。

关键词： 知识产权保护;专利制度;人工作智能;算法

中图分类号： TP391    文献标识码： A    DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.04.028

本文著录格式：王立石，于行洲，宋洁，等. 人工智能算法对专利保护政策的挑战及应对[J]. 软件，2019，40（4）：128132

【Abstract】： With the development of algorithm based artificial intelligence technology， the application of algorithms has developed rapidly in both depth and breadth， and the algorithms has quietly affected all aspects of our lives. When the technology goes deep into the practice of production and life， how to obtain the legal monopoly of the market and the protection of innovative technology has become an urgent need. The requirements of the innovation group for algorithm protection have been reflected in the already public patent applications. This paper combs the domestic and foreign patent protection policies on algorithms， and discusses the challenges of the patent law article 25， in conjunction with specific cases. Based on the original intention of the patent law， from the essential characteristics of the algorithm and the need to promote technological progress， this paper discusses the general algorithm should be strengthened patent protection， and it proposes that the algorithm protection should be gradually broaden combining the actual development and economic status of the actual technology， in order to adapt to the development needs of the algorithm.

【Key words】： Intellectual property protection; Patent policy; Artificial Intelligence; Algorithm

0  引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）并不是一个新的概念，从1956年在达特茅斯会议提出至今已经历了六十多年的发展，直至近十几年来，深度学习神经网络算法的突破，移动互联网的普及对大数据搜集的促进，以及GPU的高速并行计算的实现使得人工智能进入了第三波发展高潮，其中深度学习神经网络算法也成为现阶段人工智能的核心特征[1]，而随着人工智能技术的发展，算法的创新在人工智能发展中的重要作用越来越凸显。另一方面，国家层面也非常重视人工智能技术的发展，中共中央政治局于2018年10月31日就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习，会上，习近平主席强调要推动我国新一代人工智能健康发展，同时要整合多学科力量，加强人工智能相关法律等问题研究，建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系和伦理道德。而人工智能算法是否可以获得专利保护？如何保护？目前的专利制度需进行怎样调整以适应人工智能时代的发展，就成为亟待解决的问题。

1  算法

1.1  算法的定义

“算法”一词英文原为"algorism"，意思是阿拉伯数字的运算法则，后来演变为“algorithm”，是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制[2]。算法一般可以为数学原理、计算公式和计算方法，也可以为文字、流程图或者代码等等。通常，我们知道的基本数学算法包括比如求解线性方程的算法，求解最小公倍数的算法等等。而在计算机相关领域，常用的算法包括排序算法、压缩算法、加密算法等。

1.2  人工智能算法的应用

算法作为计算机软件的一部分，可以被看作是计算机的灵魂，算法是其代码背后的抽象的逻辑基础或思路，并依附于代码来发挥作用[3]。只有设计更高效的算法，才会出现性能更强大的计算机。人工智能算法的应用已经逐步渗入我们的生活，在往返两地的行程中，我们通常会使用最优或最短路径算法，相应的在导航软件中，也会有最短时间，最短距离或者红绿灯最少等路径选择。手机中安装的美图美颜软件、天安门和北京站使用的人脸识别和人证核查的闸机系统，社交网站的好友推荐，其背后都是智能识别算法的推动。电商网站对于信息或商品的自动推送，也是根据用户的浏览记录进行提取的。算法在人类生产生活的各个领域都起到了巨大的推动作用，在不同的应用领域产生不同的技术效果，为人类的生活带来很多便利。因此，算法的更高效创新、更广泛应用已经然势不可挡。

2  算法的国内外专利审查政策

关于算法专利申请的审查，不同国家采取了不同的审查政策，以下将分别加以介绍。

2.1  欧洲

欧洲专利公约第52条第2款通过非穷举的方式列出了不应当授予专利权的主题，其中第a）、c）项分别为：a）发现，科学理论和数学方法;和c）执行智力活动、游戏或商业经营的方案、规则和方法，以及计算机程序;在第52条第3款中又明确规定上述第二款的规定只有在欧洲专利申请或欧洲专利涉及该项规定所述的主题或活动的限度內，才排除上述主题或活动取得专利的条件。也即如果仅仅“数学方法”、“执行智力活动的方案规则和方法”以及“计算机程序”都不属于保护客体[2]。

欧洲专利局（以下简称EPO）关于人工智能的专利申请问题在2018年初就已经提上了EPO日程，2018年5月初EPO还专门举行一次会议，讨论人工智能技术专利申请所面临的问题与挑战，2018年11月1日，EPO关于人工智能与机器学习技术可专利性方面的审查指南已经生效。EPO为快速发展的人工智能技术设立了审查标准。根据该指南，人工智能的模型和算法具有抽象的数学性质，根据他们是否具备其他的技术特征或者对某一技术问题提出的解决方案来判定其是否满足客体的规定。比如：如果心脏监测装置中的神经网络是用于识别不规则心跳的目的，就属于典型技术申请[4]。也即对于算法发明，首先需要将算法结合到技术中或者至少属于某一特定技术领域，其次还需要使用技术手段，解决客观的技术问题，以满足专利保护客体的要求。

2.2  美国

美国宣称“阳光下人类制作的任何成果”都可以是专利的主题范围，并在专利法第101条规定权利要求的对象必须针对“有用的过程、机器、产品或物质组成”[5]。美国专利法并未特别规定与算法有关的专利申请的审查标准，对其客体的判定适用于一般客体标准，根据该标准，如果权利要求仅涉及数字、抽象概念或想法或其信号表达，并无具体的实际应用，那么不构成保护客体。美国专利商标局（以下简称USPTO）明确承认，人工智能可以通过专利申请分类系统下的第706类这一明确类别来申请专利。此外，USPTO有两个技术审查组专门负责审查针对人工智能算法的申请以适应人工智能技术的发展。在美国最高法院的判例是判断是否属于授权客体的重要依据，但最高法院将抽象概念等列为不可专利[2]。但在实际的审查中，审查员多根据第101条的规定拒绝了针对人工智能算法的权利要求，理由是权利要求所涉概念是人类活动的一种特定方法，且与法院视为抽象概念的权利要求类似。

2.3  日本

日本专利法第2条第1项规定了“发明”系指利用自然规律技术思想中的高度创造。日本审查基准第二部分涉及可专利性的一般要求，其也是涉及算法的专利申请的判断基准，该部分规定如果所要求的发明是不同于自然规律的任意其他法则（例如经济法则），任意的规则（例如游戏规则等），数学方法或智力活动，或仅利用这些规则（例如商业方法等）的发明不能作为法定发明，因为它们并未利用任何自然规律。可以看出，对算法发明来说，需要将整个技术方案“作为一个整体”来考虑，来考虑其技术属性[2]。在实际审查中，日本将人工智能的学习和使用阶段具体分为7层，具体为原始数据、学习用数据集成、机器学习算法、学习阶段、学习完成模型（不包括输出输入的程序）、学习完成模型 （包括输出输入的程序）和识别阶段，其中机器学习算法在满足技术属性的要求下可以作为程序或运算装置可能得到专利保护。

2.4  中国

中国专利法第25条第1款第（二）项的规定，对智力活动的规则和方法不授予专利权。智力活动，是指人的思维运动，它源于人的思维，经过推理、分析和判断产生出抽象的结果，或者必须经过人的思维运动作为媒介，间接地作用于自然产生结果。智力活动的规则和方法是指导人们进行思维、表述、判断和记忆的规则和方法[6]。由于其没有采用技术手段或者利用自然规律，也未解决技术问题和产生技术效果，因而不构成技术方案[7]。涉及单纯算法的发明属于智力活动的规则和方法，涉及算法的发明只有同时满足以下两个条件，才属于专利法第2条第2款规定的技术方案：（1）该算法应用到某一技术领域，并形成基于该算法的解决方案;（2）基于该算法的解决方案采用了技术手段，并解决了该技术领域的技术问题，获得了相应的技术效果。

综合以上各国的审查政策可以看出，单纯的算法不能授予专利权，但算法与技术领域相结合则可能成为授权主题。

3  人工智能算法对专利保护政策的挑战

当技术深入到生产生活的实践中后，如何获得市场的合法垄断、对创新技术的保护成为迫切的需要。人工智能与传统技术的发展有本质的区别，传统技术是人类物理能力的延伸，比如拖拉机和汽车等是代替人的手和脚，而人工智能却是人类思维能力的延伸，代替的是人的大脑。专利保护政策基于人类对物理力的创新，在人的思维能力通过人工智能得到拓展的情况下，专利制度如何调整？

人工智能的核心在于算法，而随着人工智能的发展，其核心算法与传统的智力活动规则存在差异，不再是简单的实施数学逻辑的算法。当下产业界部分专家学者认为，有必要对通用算法进行专利保护。中国科协副主席张勤就表示，在很多产业，尤其是信息产业中，最具创新性的部分往往是算法，硬件只是其中的一个载体。但是按照我国目前专利法的规定，算法并不纳入保护范围。随着人工智能技术的发展，一些通用算法可以应用于多种不同领域的计算机软件中，比如天才黑客乔治·霍兹用2000行代码搞定了某汽车公司花了几年时间几千万行的代码都攻不下的技术难题，他用的就是深度学习的算法，现在他研究的汽车已经能上路自由兜风。2000行的算法比传统几万行的代码精度更高，计算速度更快，尤其解决了智能驾驶的需求。如果还继续   使用专利法第25条对算法限制是否会阻碍算法的发展。

创新主体关于算法保护的需求已经体现在已经公开的专利申请中，以下将从一个具体案例对算法权利要求保护的紧迫性进行说明[8]。

案情介绍：本申请涉及的聚类分析是数据挖掘中的重要研究领域，其在商务领域、生物学、Web 文档分类、图像处理和计算机科学等领域都有广泛的应用。本申请的发明构思是在数据聚类的过程中，将数据向量的0 维度值与非0 维度值进行区分后，计算数据向量中非0 维度值到聚类中心的欧几里得距离，减少了计算距离时对数据向量0 维度值进行运算操作的次数，从而提高了聚类计算的速度。

独立权利要求1如下：

一种聚类数据的方法，其特征在于，所述方法包括：從N条样本数据中选取K个数据作为K个类的聚类中心;计算每个聚类中心与0向量的欧几里得距离dj，并对剩余的每个样本数据，计算非0的维度值与每个聚类中心中与所述非0的维度值对应的维度下的维度值的欧几里得距离 ，以得出样本数据与聚类中心的距离为 ，并将剩余的样本数据归到最近的聚类中心所在的类;重新计算并更新已经得到的各个类下的聚类中心;判断重新计算后的各个类下的聚类中心与计算前的聚类中心是否一致或差值小于预定阈值，若是，则结束聚类。

按照目前中国的审查标准，本申请中的聚类虽然是大数据分析和数据挖掘中的一种重要分析方法，但其本身仍然是对抽象数据进行的处理，相关方法步骤也仅仅涉及抽象的数学运算，其方法本身属于单纯的数学算法。本申请目前的权利要求仅仅是对聚类分析方法本身进行的改进，以实现算法效能的提升，该方案并不涉及任何具体技术领域，其中的各项参数也不具备相应的物理含义，因此仍然仅为单纯的数学算法，属于专利法第25条第1款第（二）项规定的智力活动的规则和方法，不属于专利保护的客体。

如果仅在权利要求中简单加入具体应用的技术领域，将权利要求1 撰写为“一种用于图形处理的聚类数据的方法……”的形式，而未体现如何在该技术领域中具体适用相应算法以形成技术手段，虽然该聚类数据的方法用于图形处理领域，但并没有具体应用的特征，其所处理的数据依然是“样本数据”，由于权利要求未说明该“样本数据”是何种具有技术含义的数据，那么整个方案实际上还是单纯的对抽象数据进行聚类、分类，所采用的手段是按照人的思维进行抽象数据的计算，并未采用技术手段，所解决的问题也仅是降低聚类算法本身运算操作次数的数学问题，实质上并没有与技术相结合来解决某一技术问题，进而也未取得任何技术上的效果，因此并未形成基于该算法的解决方案，不属于专利法第2条第2款规定的技术方案。

从上述案例中可以看出，虽然聚类分析是数据挖掘中的重要研究领域，其在商务领域、生物学、Web 文档分类、图像处理和计算机科学等领域都有广泛的应用，创新主体也在算法进行了改进，但是由于其并没有与应用技术相结合来解决该领域中的特定技术问题，因此，无法成为专利保护的客体。

然而随着人工智能技术的发展，此类算法的改进已是研发的主要方向，目前的专利保护政策在某些方面已经无法跟上技术的发展，因此，算法的发展对专利保护政策提出了不小的挑战。

4  专利保护政策的应对

针对前面提出的人工智能算法的发展对专利保护政策的挑战和冲击，笔者尝试提出了在现行专利制度下应对挑战的若干建议。

目前，我国专利法对于算法是以专利法第25条第1款第（二）项“智力活动的规则和方法”将其排除在专利保护客体之外的，其立法本意是专利法要鼓励发明创造，推动发明创造的应用，促进科学进步和经济社会发展，而不是要禁锢人们的思想、控制人们的思维。智力活动的规则和方法主要体现为人的思维运动，如果对智力活动的规则和方法进行专利保护，会极大限制人们的思维和创新。

算法在设计、构思的过程中需要人们进行大量的智力活动，但是设计完成投入使用后，在算法运行过程中，就不再需要人类的智力活动参与其中，算法通过硬件的传感器得到外部数据，并通过硬件的计算得到结果，这一过程不需要人类的思维活动，是由机器独立完成的，而且其中大量的数据运算也不是人脑的运算能力能在短期内完成的。

综上可以看出，算法是人类如何思考，专利法第25条不给其保护，使得人类具有思考的自由。而算法的算法是机器如何思考，也是人工智能发展的关键所在，这种方式方法是人类无法实现的。专利法第25条限制算法是为了不限制人类如何思考，即便给算法的算法进行授权也不会限制人类的思维，但如果对其加以过度限制，则不利于人工智能的发展。比如上述的案例，其能够在多个领域、多个应用环境下使用，已经具备了普适性，如果将其限定于某一技术领域的话，会导致保护范围过窄，使得其他利益相关方容易规避保护，无法体现专利的保护力度。

基于前面的分析，从算法的本质特点和促进技术进步的需要，对于通用算法可以尝试加强专利保护，但是对于法律保护对象的放开需要结合实际技术发展现状和经济地位，采取逐步放开的方式，保证对于算法的专利保护平稳有效的进行过渡。

逐步放开，是指对于算法的专利保护形式，按照其保护范围的大小，逐步扩大保护，可以尝试分为两步走。第一步，先放开对于主题名称的要求，主题名称可以是算法，但需要对算法的具体应用领域进行限定，从而对于算法的保护不再依托于硬件，而是保护其中的核心思想;第二步，主题名称限定是计算机实施的算法即可，不需指定应用领域，进一步放宽对于算法的保护范围。

在逐步放开两步走的基础上，要密切注意保护政策的改变引起的公众反应和相关市场变化，包括专利申请数量、市场活跃程度和公众意见等，并认真分析政策的变化与公众、市场反应的联系，根据公众、市场的反应，及时准确地发现政策制定中的缺陷和不足，通过司法解释、指南修订等方式，对审查和后续流程中的一些问题进行实时调整。

5  结论

随着人工智能技术的发展，其在应用领域的深度和广度两个方向均拓展迅猛，已经悄然影响我们的生活的方方面面，而对技术如何进行专利保护就成为创新主体的迫切需要。关于算法保护的需求已经越来越多体现在已经公开的专利申請中，本文梳理了关于算法的国内外专利保护政策，通过具体案例探讨了通用算法，尤其是可以用在多个领域的改进算法对专利保护制度提出的挑战。本文并基于专利法立法本意，从算法的本质特点和促进技术进步的需要，探讨对于通用算法应该通过专利法加强保

护，尝试提出了结合实际技术发展现状和经济地位，采取逐步放开的方式，从而适应算法的发展，鼓励算法的创新。但要密切注意保护政策的改变引起的公众反应和相关市场变化，并对审查和后续流程中的一些问题进行实时调整。

参考文献

[1] 单晓光， 罗凯中. 人工智能对专利制度的挑战与应对[J]. 福建江夏学院学报， 2018， 8（4）： 2-9.

[2] 张琳. 通信领域中算法发明专利的客体研究[D]. 北京： 中国政法大学， 中国知网， 2010

[3] 王德夫. 对中国计算机软件专利制度的审思[J].大连海事大学学报（社会科学版）， 2015， 14（4）： 69-74.

[4] 中国保护知识产权网. 欧专局的人工智能与机器学习专利审查指南已生效[OL]. [2018.11.06]. https：//mp.weixin.qq. com/s/QREz6DCHI__Sk4CP02Qhyw

[5] 王瀚. 欧美人工智能专利保护比较研究 王瀚[J]. 华东理工大学学报（社会科学版）， 2018， （1）： 96-101.

[6] 宋洁， 王志远， 王玉秀， 等.《专利审查指南》修改后计算机程序的专利保护研究[J]. 软件， 2017， 38（5）： 67-70.

[7] 王志远， 宋洁， 汤利容. 涉及软件的专利审查政策研究[J]. 软件， 2017， 38（7）： 79-82.

[8] 深圳先进技术研究院. 一种聚类数据的方法和装置[P]. CN104699707A 2015.06.10