自拍偷拍亚洲无码-欧美图片一区二区-亚洲精品婷婷无码成人-成人高清无码在线

400-883-1990

華 進 視 角

深耕知識產權領域多年,以專業化視角解讀理論與實踐應用,提供專業策略參考。

關于AI模型訓練改進之專利布局淺見(下)

方高明

發布于:

2023-12-21 17:35

來源:

華進專利事業群

>>>  三、涉及人工智能算法模型訓練創新的專利保護布局建議

上面結合幾個案例分析了目前涉及人工智能算法模型訓練的改進方案專利布局的多種方式,那么該如何靈活運用這些方式來布局權利要求才較為合理呢?下面分別從產業鏈角度、獲取證據的容易程度和專利侵權角度進行分析。

(一)從產業鏈角度分析
為了更容易理解,我們先以硬件產品闡述:
對于一件硬件產品,在進行專利布局時,通常會從具有創新點的最小可出售單元,按照該最小可出售單元所在的產業鏈從上游到下游分別布局,例如改進的最小單元為指紋蓋板,則進行專利布局時,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備等。
從產業鏈角度將硬件產品的上下游產品均布局相應的權利要求進行保護,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一步加工得到電子產品的制造者。
人工智能算法模型包括模型訓練階段和模型應用階段。類比于硬件產品,我們若將人工智能算法模型當做軟件產品,則模型訓練階段相當于軟件產品的制造過程,模型應用階段相當于軟件產品的使用過程。顯然,軟件產品的制造過程和使用過程可以為同一人實施,也可以為不同人實施,即模型訓練階段和模型應用階段可以是同一實施者,也可以是不同的實施者。再者,軟件產品的制造過程和使用過程也不相同。從全面保護的角度考慮,需要對軟件產品的制造過程和使用過程均進行專利保護,也就是對模型訓練和模型應用分別獨立布局權利要求進行,這樣不管模型訓練過程和模型應用過程的實施者是同一人,還是不同人,其侵權行為都能被權利要求所覆蓋。為了體現模型應用的創新點,可以進一步將模型訓練作為模型應用的從權進行布局,以確保模型應用的創新性。

(二)從專利侵權角度分析
1、專利侵權判定的全面覆蓋原則
《最高人民法院關于審理專利糾紛案件適用法律問題的若干規定》第十七條第一款:專利法第五十九條第一款所稱的“發明或者實用新型專利權的保護范圍以其權利要求的內容為準,說明書及附圖可以用于解釋權利要求的內容”,是指專利權的保護范圍應當以權利要求記載的全部技術特征所確定的范圍為準,也包括與該技術特征相等同的特征所確定的范圍[2]。
《最高人民法院關于審理侵犯專利權糾紛案件應用法律若干問題的解釋》第七條:人民法院判定被訴侵權技術方案是否落入專利權的保護范圍,應當審查權利人主張的權利要求所記載的全部技術特征。被訴侵權技術方案包含與權利要求記載的全部技術特征相同或者等同的技術特征的,人民法院應當認定其落入專利權的保護范圍;被訴侵權技術方案的技術特征與權利要求記載的全部技術特征相比,缺少權利要求記載的一個以上的技術特征,或者有一個以上技術特征不相同也不等同的,人民法院應當認定其沒有落入專利權的保護范圍[2]。
由此可知,《最高人民法院關于審理專利糾紛案件適用法律問題的若干規定》第七條和第十七條確定了專利權利要求解釋的全部技術特征原則,即被訴侵權技術方案的技術特征與權利要求記載的全部技術特征相同或等同的,人民法院應當認定其落入專利權的保護范圍。
針對涉及人工智能算法模型的專利申請來說,若在模型應用的權利要求中包含了模型訓練的技術特征,并獲得了專利權,在后續專利維權過程,專利權人利用模型應用的權利要求去告被訴對象侵犯其專利權時,需要證明被訴對象所實施的技術方案既包含了模型應用的技術特征,也包含了模型訓練的技術特征,才可能被認定為落入專利權的保護范圍。從這一點出發,在布局模型訓練的權利要求和模型應用的權利要求時,分別單獨描述各自所具有的技術特征較為合理。

2、專利侵權中獲取證據的相對容易程度
硬件產品的權利要求通常會從硬件產品自身所具有的特征角度出發描述,即硬件產品的結構、形狀等容易感知到的技術特征,這樣在專利申請后續程序,如專利侵權判定中特征的分析比對時,可以較為容易地獲取可疑產品,將可疑產品與產品權利要求的技術特征進行比對,從而判斷是否侵犯專利權。而硬件產品的制造方法通常是在生產車間內,通常屬于較為保密的場所,難以獲取相關制備過程的證據。
類似的,模型訓練階段保護軟件產品的制造過程也類似于描述實體產品的制備過程,不容易獲取相關的證據;模型應用階段保護軟件產品的使用過程也類似于描述軟件產品自身所具有的特征,相對于模型訓練階段容易獲取相關的證據。從取證容易程度出發,會優先考慮布局模型應用權利要求。當然,涉及人工智能算法模型的專利申請,因其過程屬于計算機后臺執行的過程,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練的創新:
從產業鏈角度考慮,為了保護全面,模型訓練和模型應用均需要布局,同時,可將模型訓練作為模型應用的準備過程,布局在模型應用這一套保護主題的從屬權利要求中;
從專利侵權角度考慮,基于專利侵權判定的全面覆蓋原則,模型訓練和模型應用分別單獨布局權利要求,且采用各自所具有的特征進行表述較為合理;
從專利侵權中取證的容易程度考慮,因模型應用的權利要求描述的是軟件產品自身運行所體現的特征,模型訓練的權利要求描述的是軟件產品制備的特征,軟件產品自身的特征相比于軟件產品制備的特征更容易證明,故優先布局模型應用的權利要求,其次,在布局模型訓練的權利要求,具體如表1所示。

表1

涉及人工智能算法模型的創新點在于模型訓練,該模型訓練主要包括樣本數據、模型結構、模型參數、損失函數等,模型應用過程通常是將訓練好的模型當做黑盒子進行使用,即將A數據輸入到黑盒子中,然后輸出B數據,看不出有什么創新的地方。那么,在模型應用中不引入模型訓練的技術特征時,如何體現出模型應用過程的創新,使得滿足專利的新穎性和創造性規定,并獲得專利授權?
通過分析,不難發現,模型訓練的創新可以分為兩類:
第一類
模型訓練的創新在模型結構或輸入模型數據的預處理過程上,模型訓練過程和模型應用具有相同的創新點技術特征。
在專利布局上,可以以模型應用過程為主布局權利要求,模型訓練過程為輔。
(a)若模型訓練的創新在模型結構上
此時模型應用過程與模型訓練過程有相同的模型結構,無論是在模型訓練過程,還是在模型應用過程中,兩者都是采用相同的模型結構對數據進行處理,即處理數據的過程是相同的,且該數據處理過程即是創新點。模型訓練過程和模型應用過程可以各自獨立的描述相應的技術特征,模型訓練和模型應用單獨布局,且兩個獨立權利要求中的數據特征互不關聯,但數據處理方式類似。
例如:
· 在模型訓練的權利要求布局中,描述對圖像樣本數據的圖像特征提取及識別過程,并基于識別結果及標注結果以實現對模型的訓練;
· 在模型應用的權利要求布局中,描述對獲取的圖像數據的圖像特征提取及識別過程,直接輸出識別結果。
(b)若模型訓練的創新在輸入模型數據的預處理過程
則模型應用過程與模型訓練過程都有相同的預處理過程,可以分別單獨布局獨立權利要求,且兩個獨立權利要求中的數據特征互不關聯,但具有相同的數據處理方式。
例如:
· 在模型訓練前首先對圖像樣本數據進行采樣、濾波處理,然后將處理后的圖像樣本數據輸入模型,得到識別結果,然后根據識別結果及標注結果以對模型進行訓練;
· 在模型應用時,首先對獲取的圖像數據進行采樣、濾波處理,然后將處理后的圖像數據輸入模型,直接輸出識別結果。
此外,對于模型應用過程在布局獨立權利要求時,可以不用引入模型的概念,僅僅描述對數據處理的過程。
第二類
模型訓練的創新在于樣本數據不同、模型參數調整和損失函數構建等,這些過程只有在模型訓練過程中才會出現,在模型應用中不會出現相應處理過程,即模型訓練和模型應用無相同創新點技術特征。
這類情況下,模型訓練的創新完全體現在模型訓練過程中,模型應用過程完全依賴于訓練好的模型使用,以實現對數據的處理,得到處理結果。
這時,模型應用的權利要求中需要引入模型訓練相關特征來體現創新性,在專利布局過程中,模型訓練過程作為主要的權利要求布局。
模型應用的權利要求布局方式有兩種:
第一種布局方式,模型應用的權利要求中直接引用模型訓練的權利要求內容;
第二種布局方式,模型應用的權利要求中不引入模型訓練的全部技術特征,僅僅是采用靜態限定方式采用突出創新點的技術特征對模型進行限定。
對比兩者布局方式,會發現第二種布局方式模型應用的技術特征相對較少,保護范圍會更大;第一種布局方式會更簡潔,會節省權利要求的數量。

根據上述分析,可以將第一類和第二類兩種情況下的專利布局策略總結如表格2所示。
表2

 >>>  四、結 語


人工智能算法應用于具體技術應用或計算機內部性能結合已能夠滿足專利保護的客體規定,對于涉及人工智能算法模型改進的技術創新,采用合理的專利布局方式能夠讓技術創新保護的更加全面。
對于模型訓練的創新點在于模型結構或輸入數據預處理時,專利布局時以模型應用布局為主,模型訓練布局為輔,模型應用和模型訓練分別布局對應的獨立權利要求及從屬權利要求,且模型訓練過可以進一步布局在模型應用的從屬權利要求中;
對于模型訓練的創新點在于樣本數據、模型參數和損失函數的,在專利布局時,以模型訓練布局為主,模型應用布局為輔,模型訓練和模型應用分別布局對應的獨立權利要求及從屬權利要求,且在模型應用權利要求中采用靜態限定描述方式限定模型采用何種數據或什么損失函數等訓練得到,模型應用權利要求的保護范圍會相對大一些。
上述從理論角度分析了采用何種方式進行專利布局,而在實際操作中,可以結合具體需求,選擇有利的布局方式。
例如,針對樣本數據、模型參數和損失函數的創新,為了節省費用,模型應用的獨立權利要求可以采用引用模型訓練的方式布局。
再如,模型訓練改進的技術創新,除了可以布局模型訓練和模型應用的權利要求,還可以對模型使用場景進行擴充,布局更細分的應用領域,如識別圖像的訓練模型,可以采用上述布局策略布局圖像識別模型的訓練和應用的權利要求,還可以布局交通領域中的圖像識別。

  參考資料: 
[1]中國《專利審查指南修改草案(征求意見稿)》
[2]《最高人民法院關于審理專利糾紛案件適用法律問題的若干規定》

400-883-1990
info@aciplaw.com

華進官方微信公眾號

Copyright ? 2021 華進聯合專利商標代理有限公司.All Rights Reserved.粵ICP備12081038號