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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(gōng)智能(néng)算法模型訓練創新(xīn)的專利保護布局建議

上面結合幾個案例分(fēn)析了目前涉及人工(gōng)智能(néng)算法模型訓練的改進方案專利布局的多(duō)種方式,那麽該如何靈活運用(yòng)這些方式來布局權利要求才較為(wèi)合理(lǐ)呢(ne)?下面分(fēn)别從産(chǎn)業鏈角度、獲取證據的容易程度和專利侵權角度進行分(fēn)析。

(一)從産(chǎn)業鏈角度分(fēn)析
為(wèi)了更容易理(lǐ)解,我們先以硬件産(chǎn)品闡述:
對于一件硬件産(chǎn)品,在進行專利布局時,通常會從具(jù)有(yǒu)創新(xīn)點的最小(xiǎo)可(kě)出售單元,按照該最小(xiǎo)可(kě)出售單元所在的産(chǎn)業鏈從上遊到下遊分(fēn)别布局,例如改進的最小(xiǎo)單元為(wèi)指紋蓋闆,則進行專利布局時,通常會布局指紋蓋闆/具(jù)有(yǒu)指紋蓋闆的指紋模組/具(jù)有(yǒu)指紋模組的電(diàn)子設備等。
從産(chǎn)業鏈角度将硬件産(chǎn)品的上下遊産(chǎn)品均布局相應的權利要求進行保護,可(kě)以覆蓋到指紋蓋闆的制造者,使用(yòng)指紋蓋闆制造指紋模組的制造者,使用(yòng)具(jù)有(yǒu)該指紋蓋闆所在的指紋模組進一步加工(gōng)得到電(diàn)子産(chǎn)品的制造者。
人工(gōng)智能(néng)算法模型包括模型訓練階段和模型應用(yòng)階段。類比于硬件産(chǎn)品,我們若将人工(gōng)智能(néng)算法模型當做軟件産(chǎn)品,則模型訓練階段相當于軟件産(chǎn)品的制造過程,模型應用(yòng)階段相當于軟件産(chǎn)品的使用(yòng)過程。顯然,軟件産(chǎn)品的制造過程和使用(yòng)過程可(kě)以為(wèi)同一人實施,也可(kě)以為(wèi)不同人實施,即模型訓練階段和模型應用(yòng)階段可(kě)以是同一實施者,也可(kě)以是不同的實施者。再者,軟件産(chǎn)品的制造過程和使用(yòng)過程也不相同。從全面保護的角度考慮,需要對軟件産(chǎn)品的制造過程和使用(yòng)過程均進行專利保護,也就是對模型訓練和模型應用(yòng)分(fēn)别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(yòng)過程的實施者是同一人,還是不同人,其侵權行為(wèi)都能(néng)被權利要求所覆蓋。為(wèi)了體(tǐ)現模型應用(yòng)的創新(xīn)點,可(kě)以進一步将模型訓練作(zuò)為(wèi)模型應用(yòng)的從權進行布局,以确保模型應用(yòng)的創新(xīn)性。

(二)從專利侵權角度分(fēn)析
1、專利侵權判定的全面覆蓋原則
《最高人民(mín)法院關于審理(lǐ)專利糾紛案件适用(yòng)法律問題的若幹規定》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(yòng)新(xīn)型專利權的保護範圍以其權利要求的内容為(wèi)準,說明書及附圖可(kě)以用(yòng)于解釋權利要求的内容”,是指專利權的保護範圍應當以權利要求記載的全部技(jì )術特征所确定的範圍為(wèi)準,也包括與該技(jì )術特征相等同的特征所确定的範圍[2]。
《最高人民(mín)法院關于審理(lǐ)侵犯專利權糾紛案件應用(yòng)法律若幹問題的解釋》第七條:人民(mín)法院判定被訴侵權技(jì )術方案是否落入專利權的保護範圍,應當審查權利人主張的權利要求所記載的全部技(jì )術特征。被訴侵權技(jì )術方案包含與權利要求記載的全部技(jì )術特征相同或者等同的技(jì )術特征的,人民(mín)法院應當認定其落入專利權的保護範圍;被訴侵權技(jì )術方案的技(jì )術特征與權利要求記載的全部技(jì )術特征相比,缺少權利要求記載的一個以上的技(jì )術特征,或者有(yǒu)一個以上技(jì )術特征不相同也不等同的,人民(mín)法院應當認定其沒有(yǒu)落入專利權的保護範圍[2]。
由此可(kě)知,《最高人民(mín)法院關于審理(lǐ)專利糾紛案件适用(yòng)法律問題的若幹規定》第七條和第十七條确定了專利權利要求解釋的全部技(jì )術特征原則,即被訴侵權技(jì )術方案的技(jì )術特征與權利要求記載的全部技(jì )術特征相同或等同的,人民(mín)法院應當認定其落入專利權的保護範圍。
針對涉及人工(gōng)智能(néng)算法模型的專利申請來說,若在模型應用(yòng)的權利要求中(zhōng)包含了模型訓練的技(jì )術特征,并獲得了專利權,在後續專利維權過程,專利權人利用(yòng)模型應用(yòng)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(jì )術方案既包含了模型應用(yòng)的技(jì )術特征,也包含了模型訓練的技(jì )術特征,才可(kě)能(néng)被認定為(wèi)落入專利權的保護範圍。從這一點出發,在布局模型訓練的權利要求和模型應用(yòng)的權利要求時,分(fēn)别單獨描述各自所具(jù)有(yǒu)的技(jì )術特征較為(wèi)合理(lǐ)。

2、專利侵權中(zhōng)獲取證據的相對容易程度
硬件産(chǎn)品的權利要求通常會從硬件産(chǎn)品自身所具(jù)有(yǒu)的特征角度出發描述,即硬件産(chǎn)品的結構、形狀等容易感知到的技(jì )術特征,這樣在專利申請後續程序,如專利侵權判定中(zhōng)特征的分(fēn)析比對時,可(kě)以較為(wèi)容易地獲取可(kě)疑産(chǎn)品,将可(kě)疑産(chǎn)品與産(chǎn)品權利要求的技(jì )術特征進行比對,從而判斷是否侵犯專利權。而硬件産(chǎn)品的制造方法通常是在生産(chǎn)車(chē)間内,通常屬于較為(wèi)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産(chǎn)品的制造過程也類似于描述實體(tǐ)産(chǎn)品的制備過程,不容易獲取相關的證據;模型應用(yòng)階段保護軟件産(chǎn)品的使用(yòng)過程也類似于描述軟件産(chǎn)品自身所具(jù)有(yǒu)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(yòng)權利要求。當然,涉及人工(gōng)智能(néng)算法模型的專利申請,因其過程屬于計算機後台執行的過程,一般情況下較為(wèi)難以取證,為(wèi)此也需要考慮盡可(kě)能(néng)采用(yòng)能(néng)夠容易被檢測到的技(jì )術特征來表述方案。
通過上述分(fēn)析可(kě)知,涉及人工(gōng)智能(néng)算法模型訓練的創新(xīn):
從産(chǎn)業鏈角度考慮,為(wèi)了保護全面,模型訓練和模型應用(yòng)均需要布局,同時,可(kě)将模型訓練作(zuò)為(wèi)模型應用(yòng)的準備過程,布局在模型應用(yòng)這一套保護主題的從屬權利要求中(zhōng);
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(yòng)分(fēn)别單獨布局權利要求,且采用(yòng)各自所具(jù)有(yǒu)的特征進行表述較為(wèi)合理(lǐ);
從專利侵權中(zhōng)取證的容易程度考慮,因模型應用(yòng)的權利要求描述的是軟件産(chǎn)品自身運行所體(tǐ)現的特征,模型訓練的權利要求描述的是軟件産(chǎn)品制備的特征,軟件産(chǎn)品自身的特征相比于軟件産(chǎn)品制備的特征更容易證明,故優先布局模型應用(yòng)的權利要求,其次,在布局模型訓練的權利要求,具(jù)體(tǐ)如表1所示。

表1

涉及人工(gōng)智能(néng)算法模型的創新(xīn)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(yòng)過程通常是将訓練好的模型當做黑盒子進行使用(yòng),即将A數據輸入到黑盒子中(zhōng),然後輸出B數據,看不出有(yǒu)什麽創新(xīn)的地方。那麽,在模型應用(yòng)中(zhōng)不引入模型訓練的技(jì )術特征時,如何體(tǐ)現出模型應用(yòng)過程的創新(xīn),使得滿足專利的新(xīn)穎性和創造性規定,并獲得專利授權?
通過分(fēn)析,不難發現,模型訓練的創新(xīn)可(kě)以分(fēn)為(wèi)兩類:
第一類
模型訓練的創新(xīn)在模型結構或輸入模型數據的預處理(lǐ)過程上,模型訓練過程和模型應用(yòng)具(jù)有(yǒu)相同的創新(xīn)點技(jì )術特征。
在專利布局上,可(kě)以以模型應用(yòng)過程為(wèi)主布局權利要求,模型訓練過程為(wèi)輔。
(a)若模型訓練的創新(xīn)在模型結構上
此時模型應用(yòng)過程與模型訓練過程有(yǒu)相同的模型結構,無論是在模型訓練過程,還是在模型應用(yòng)過程中(zhōng),兩者都是采用(yòng)相同的模型結構對數據進行處理(lǐ),即處理(lǐ)數據的過程是相同的,且該數據處理(lǐ)過程即是創新(xīn)點。模型訓練過程和模型應用(yòng)過程可(kě)以各自獨立的描述相應的技(jì )術特征,模型訓練和模型應用(yòng)單獨布局,且兩個獨立權利要求中(zhōng)的數據特征互不關聯,但數據處理(lǐ)方式類似。
例如:
· 在模型訓練的權利要求布局中(zhōng),描述對圖像樣本數據的圖像特征提取及識别過程,并基于識别結果及标注結果以實現對模型的訓練;
· 在模型應用(yòng)的權利要求布局中(zhōng),描述對獲取的圖像數據的圖像特征提取及識别過程,直接輸出識别結果。
(b)若模型訓練的創新(xīn)在輸入模型數據的預處理(lǐ)過程
則模型應用(yòng)過程與模型訓練過程都有(yǒu)相同的預處理(lǐ)過程,可(kě)以分(fēn)别單獨布局獨立權利要求,且兩個獨立權利要求中(zhōng)的數據特征互不關聯,但具(jù)有(yǒu)相同的數據處理(lǐ)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(lǐ),然後将處理(lǐ)後的圖像樣本數據輸入模型,得到識别結果,然後根據識别結果及标注結果以對模型進行訓練;
· 在模型應用(yòng)時,首先對獲取的圖像數據進行采樣、濾波處理(lǐ),然後将處理(lǐ)後的圖像數據輸入模型,直接輸出識别結果。
此外,對于模型應用(yòng)過程在布局獨立權利要求時,可(kě)以不用(yòng)引入模型的概念,僅僅描述對數據處理(lǐ)的過程。
第二類
模型訓練的創新(xīn)在于樣本數據不同、模型參數調整和損失函數構建等,這些過程隻有(yǒu)在模型訓練過程中(zhōng)才會出現,在模型應用(yòng)中(zhōng)不會出現相應處理(lǐ)過程,即模型訓練和模型應用(yòng)無相同創新(xīn)點技(jì )術特征。
這類情況下,模型訓練的創新(xīn)完全體(tǐ)現在模型訓練過程中(zhōng),模型應用(yòng)過程完全依賴于訓練好的模型使用(yòng),以實現對數據的處理(lǐ),得到處理(lǐ)結果。
這時,模型應用(yòng)的權利要求中(zhōng)需要引入模型訓練相關特征來體(tǐ)現創新(xīn)性,在專利布局過程中(zhōng),模型訓練過程作(zuò)為(wèi)主要的權利要求布局。
模型應用(yòng)的權利要求布局方式有(yǒu)兩種:
第一種布局方式,模型應用(yòng)的權利要求中(zhōng)直接引用(yòng)模型訓練的權利要求内容;
第二種布局方式,模型應用(yòng)的權利要求中(zhōng)不引入模型訓練的全部技(jì )術特征,僅僅是采用(yòng)靜态限定方式采用(yòng)突出創新(xīn)點的技(jì )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(yòng)的技(jì )術特征相對較少,保護範圍會更大;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(fēn)析,可(kě)以将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(gōng)智能(néng)算法應用(yòng)于具(jù)體(tǐ)技(jì )術應用(yòng)或計算機内部性能(néng)結合已能(néng)夠滿足專利保護的客體(tǐ)規定,對于涉及人工(gōng)智能(néng)算法模型改進的技(jì )術創新(xīn),采用(yòng)合理(lǐ)的專利布局方式能(néng)夠讓技(jì )術創新(xīn)保護的更加全面。
對于模型訓練的創新(xīn)點在于模型結構或輸入數據預處理(lǐ)時,專利布局時以模型應用(yòng)布局為(wèi)主,模型訓練布局為(wèi)輔,模型應用(yòng)和模型訓練分(fēn)别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(kě)以進一步布局在模型應用(yòng)的從屬權利要求中(zhōng);
對于模型訓練的創新(xīn)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(wèi)主,模型應用(yòng)布局為(wèi)輔,模型訓練和模型應用(yòng)分(fēn)别布局對應的獨立權利要求及從屬權利要求,且在模型應用(yòng)權利要求中(zhōng)采用(yòng)靜态限定描述方式限定模型采用(yòng)何種數據或什麽損失函數等訓練得到,模型應用(yòng)權利要求的保護範圍會相對大一些。
上述從理(lǐ)論角度分(fēn)析了采用(yòng)何種方式進行專利布局,而在實際操作(zuò)中(zhōng),可(kě)以結合具(jù)體(tǐ)需求,選擇有(yǒu)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(xīn),為(wèi)了節省費用(yòng),模型應用(yòng)的獨立權利要求可(kě)以采用(yòng)引用(yòng)模型訓練的方式布局。
再如,模型訓練改進的技(jì )術創新(xīn),除了可(kě)以布局模型訓練和模型應用(yòng)的權利要求,還可(kě)以對模型使用(yòng)場景進行擴充,布局更細分(fēn)的應用(yòng)領域,如識别圖像的訓練模型,可(kě)以采用(yòng)上述布局策略布局圖像識别模型的訓練和應用(yòng)的權利要求,還可(kě)以布局交通領域中(zhōng)的圖像識别。

  參考資料: 
[1]中(zhōng)國(guó)《專利審查指南修改草(cǎo)案(征求意見稿)》
[2]《最高人民(mín)法院關于審理(lǐ)專利糾紛案件适用(yòng)法律問題的若幹規定》

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