涉及人工智能的商業方法專利的探討

苗曉靜

關鍵字：人工智能 商業方法 客體 方案整體

一、對于商業方法的客體審查

促進人工智能的商業應用是人工智能國家戰略提及的重要方面，人工智能以及新業態的知識產權保護也是國家重點鼓勵的方向。在當前的政策環境和創新形勢下，關于加強人工智能算法驅動商業服務的創新專利保護的呼聲也越來越高。原因主要在于：在目前的商業服務領域，已經進入到人工智能算法驅動的階段；在商業服務領域，隨著大數據的發展，越來越多地需要借助人工智能算法進行客觀規律的挖掘及應用，也即目前在商業服務領域，越來越多地需要借助人工智能算法提升商業服務效率和體驗。根據最新數據分析結果發現，人工智能算法的創新或者對人工智能算法進行創新性應用是提升商業服務效率和體驗的主要驅動力量，相關的創新也由人為設計商業規則通過計算機執行轉變為人為設計人工智能算法或者對人工智能算法進行創新性應用。基于這個背景，目前對于基于人工智能算法驅動商業服務的創新亟待加強保護。

對于商業方法的定義，不同國家地區之間各不相同，但其本質含義為：解決商業經濟活動或事務的過程中，由人類智力創造的方法或規則。可以看出傳統的商業方法有很強的主觀性，是一種思維活動。因此，過去通常認為商業方法不屬于可專利的范圍。然而，隨著科技的進步，特別是計算機技術的興起，傳統意義上的商業方法獲得了與現代科技的廣泛結合，使得商業方法有了“技術特征”，不再僅僅是抽象的思維，這就為商業方法獲得專利保護提供了可能。

在2019 年12 月31日之前，《專利審查指南》沒有對有關商業方法的專利審查標準作出明確規定，但是2019 年12 月31 日，國家知識產權局對《專利審查指南》進行了修改，在《專利審查指南》第二部分第九章增加了第6 節，主要增加了包含算法特征或商業規則和方法特征的發明專利申請審查相關規定。審查規定在對該部分內容審查時需要遵循的審查原則是：不應當簡單割裂技術特征與算法特征或商業規則和方法特征，而應將權利要求記載的所有內容作為一個整體，對其中涉及的技術手段、解決的技術問題和獲得的技術效果進行分析。

在此次《專利審查指南》的修改中，明確了對于同時包含技術特征和商業規則的方案，需要從方案整體上考慮權利要求中記載的全部特征。如果該項權利要求記載了對要解決的技術問題采用了利用自然規律的技術手段，并且由此獲得符合自然規律的技術效果，則該權利要求限定的解決方案屬于《專利法》第2 條第2 款所述的技術方案。由此可見，對于涉及商業方法的專利申請是否滿足專利的客體要求，主要在于：判斷整體上是否屬于技術方案。

在2010 版的《專利審查指南》中，對“技術方案”進行了明確規定：“技術方案”是指對要解決的技術問題所采用的利用自然規律的技術手段的集合。而技術手段通常是由技術特征來體現。然而，“技術”一詞作為機械時代的傳統概念，其釋義隨著專利客體的不斷豐富與發展逐漸遇到壁壘。在此概念的常見領域如機械產品的制造方法、化學藥品的制備方法中并沒有太多爭議。但是在一些難以產生客觀有形結果的方法發明中（如商業方法、人工智能算法等），此概念的爭議尤為突出，且難以起到準確的定義作用。因此，即便此次修改后的《專利審查指南》對涉及商業方法的專利申請的審查原則進行了明確，但是在實際處理案子過程中，當依賴《專利法》第2 條對涉及商業方法的專利申請進行客體判斷時，還是經常會出現一些爭議，同時，公眾對涉及商業方法的專利申請是否滿足客體要求也未產生非常清晰明確的認識，為此，筆者將對涉及商業方法的可專利性尤其是對涉及人工智能算法的商業方法的可專利性進行探討和思考。

二、對于人工智能算法驅動商業服務的客體審查

（一）人工智能創新應用的概況

近年來，人工智能技術熱度持續升高，引起了全世界的廣泛關注。自2015 年始，我國出臺了一系列促進人工智能技術研究與產業發展的政策與措施，2017年7 月，國務院發布了《新一代人工智能發展規劃》，提出建立人工智能技術標準和知識產權體系，特別指出加強人工智能領域的知識產權保護，健全人工智能領域技術創新、專利保護與標準化互動支撐機制，促進人工智能創新成果的知識產權化。

目前，人工智能技術的應用領域非常多樣化，包括安全領域、交通領域、教育領域、金融領域、醫療領域和商業領域等。本文主要針對人工智能技術應用在商業領域的情況進行討論。隨著商業的發展，越來越多的商業方法不再局限于傳統的通過人為設定的商業規則，而是越來越緊密地與人工智能技術相結合。最近幾年，有關商業方法與人工智能相結合的專利申請數量在不斷攀升。

（二）基于人工智能的商業方法的審查現狀

對于商業方法與人工智能相結合的專利申請，其客體的評價標準一直未被統一和標準化。隨著商業方法與人工智能相結合的專利申請的數量不斷增加，同時為回應創新主體對進一步明確涉及人工智能等新業態新領域專利申請審查規則的需求，2019 年12 月31日國家知識產權局對《專利審查指南》進行了修改。在此次《專利審查指南》的修改中，明確了對于同時包含技術特征和商業規則的方案，需要從方案整體上考慮權利要求中記載的全部特征。如果該項權利要求記載了對要解決的技術問題采用了利用自然規律的技術手段，并且由此獲得符合自然規律的技術效果，則該權利要求限定的解決方案屬于《專利法》第2 條第2款所述的技術方案。

因此，根據修改后的《專利審查指南》，在判斷關于商業方法與人工智能相結合的專利申請的客體問題時，需要重點關注的對象有：①要解決的問題是否為技術問題；②整體上是否利用了符合自然規律的技術手段；③是否取得了符合自然規律的技術效果。

針對上述第①點：要解決的問題是否為技術問題，這一點在實際處理案件的過程中遇到的最大問題就是審查意見經常以“解決的技術問題是商業問題而不是技術問題”，進而得出所要保護的方案不屬于保護客體的結論。

這里需要討論的是，當專利申請解決了商業問題時，是否必然可以說明該專利申請沒有解決技術問題，也就是說，是否存在一種可能，就是專利申請在解決商業問題的同時，還解決了技術問題，也即專利申請同時解決了商業問題和技術問題。那么，對于這種同時解決了商業問題和技術問題的專利申請，按照一般理解來看，應該是可以認定其解決了技術問題的。因此，在確定專利申請所要解決的問題是否為技術問題時，除了認定其表面上能夠解決的商業問題以外，還要重點認定其是否解決了相應的技術問題。假設能找到其在解決商業問題的同時，還存在可以解決的技術問題，則可以認定該專利申請要解決的問題屬于技術問題。

舉例來說，對于下面的案例1 就是同時解決了商業問題和技術問題。

【案例1】

一種預測任務處理時間的方法，其特征在于，包括：

提取訂單信息的目標特征值，所述訂單信息的處理過程分為多個階段性任務；

將所述目標特征值輸入預先訓練的多標簽回歸模型中，得到所述多個任務中每個任務的預測處理時間。

根據案例1 說明書全文記載的內容可知，案例1所要解決的商業問題是：如何使得用戶能夠實時跟蹤訂單處理進度和所需時間，從而提升用戶體驗；案例1所要解決的技術問題是：如何準確預測訂單中各階段任務的處理時間。

由此可見，案例1 在解決商業問題“如何提高用戶體驗”的同時，也解決了技術問題“如何準確預測各階段的處理時間”。因此，在對案例1 進行技術問題認定時，就不宜以解決的技術問題為商業問題為由而認定其不符合專利法的保護客體。

針對上述第②點和第③點：整體上是否利用了符合自然規律的技術手段以及是否得到了符合自然規律的技術效果。這一點在實際處理案件過程中最大的問題是：對于是否利用了符合自然規律的技術手段比較有爭議。

《專利審查指南》上給出了如下定義：“技術方案是對要解決的技術問題所采取的利用了自然規律的技術手段的集合”，可見，《專利審查指南》上雖然定義了什么是技術方案，但是并未對“利用自然規律”進行明確定義，因此，目前大家對“是否利用了自然規律”缺乏清晰的認知，進而判斷起來也缺乏依據，從而導致對于專利申請內容是否利用了自然規律以及是否取得了符合自然規律的效果存在較大爭議。

筆者經過分析整理，對“是否利用了自然規律”進行了如下總結：

“自然規律”是指不經人為干預，客觀事物自身運動、發展、變化的內在必然聯系，是自然現象固有的、本質的聯系，表現為某種條件下的不變性。例如，溫度在零度以下，水將結成冰；溫度在零度以上，冰將化成水。又如，輪胎在使用過程中經過日曬和磨損，輪胎會變脆和變薄等。也即可以理解，自然規律是一種客觀規律，給定條件必然得到既定結果，不以人的意志為轉移。一般來說，數學、物理學中用于描述事物之間關系的規律都屬于自然規律。通常，自然規律可以利用公式、定律或定理等方式來描述，例如，圓的周長C為C=2πR。可以理解的是，單純的自然規律本身，由于其沒有作用于客觀的物質世界，屬于抽象思維的范疇，屬于《專利法》第25 條第1 款規定的不能被授予專利權的范疇。專利法所保護的技術方案，是指對自然規律的具體應用。例如，人們可以利用自然規律“溫度在零度以下，水將結成冰；溫度在零度以上，冰將化成水”，設計一種制冰設備或制冰方法，進而形成專利法所保護的技術方案。又如，可以利用“人們更容易看清較大的字體”這一自然規律設計一種內容顯示方案，以在特殊場景下通過對字體進行放大的方式實現對內容的提示。又如，可以利用“人的室內適宜溫度為20～25℃，且不宜驟冷和驟熱”這一自然規律設計一種空調控制方法，使得室內溫度保持在20～25℃，且不產生驟冷和驟熱。由此可見，是否利用了自然規律，可以理解成問題與技術方案之間的關聯關系是否受自然規律約束或技術方案本身是否受自然規律約束。舉一個不受自然規律約束的例子，例如，一種紙幣兌換交易方法，該兌換交易方法實質上屬于一種兌換規則，不受自然規律的約束，因此不屬于利用了自然規律的技術手段。

在實際處理案件過程中，經常會遇到一些更為復雜的方案，導致對于是否利用了自然規律沒有那么容易做出判斷，下面筆者整理了兩種較為常見的問題情形：

第一種情況，對于采用了數學模型進行項目評估或預測的案例，是否可以依據其利用了數學模型就可認定為利用了自然規律的技術手段。

第二種情況，對于新領域中出現的基于大數據+人工智能處理的評估或預測案例，在什么情況下，可以將其認定為利用了自然規律，在什么情況下，將其認定為未利用自然規律。

上述第一種情況描述的問題是在實務中經常遇到的問題，對于其的回答不能一概而論，需要具體看解決的技術問題與數學模型的使用之間的關聯是否受自然規律的約束。下面將以案例2 進行詳細闡述。

【案例2】

一種城市空間合理性布局方法，其特征在于，包括：

構建城市空間格局合理性診斷的指標體系，構建包括總目標層、子目標層、因素層和因子層的指標體系；

因子層的數據標準化處理及運用層次分析法和熵權法確定子目標層、因素層和因子層的指標權重；

構建城市發展格局合理性HL 綜合診斷模型，包括規模格局USR 診斷模型、空間格局UKR 診斷模型和智能格局UFR 診斷模型；

采用模糊隸屬度函數法和線性加權求和法計算各子模型的合理性指數；

根據HL 綜合指數的大小將城市劃分為高合理城市、較高合理城市、中等合理城市、低合理城市和不合理城市。

對于該案例來說，判斷城市空間格局是否合理體現的是空間格局的一種人為規定標準，本身并不依賴于自然規律，不屬于技術問題，該方案依賴于人們社會生活習慣和經濟發展狀況等多方面社會因素，借助于人為設置的各種考量參數，采用了提出的數學建模方法來進行計算，但是數學建模方法本身的使用并不必然構成技術手段。由此可見，對于利用數學模型進行評估或預測的方案，并非只要利用了數學建模方法就可以認定其采用了技術手段，而是還要看方案本身所要解決的技術問題是什么，以及，數據建模方法本身的使用與其要解決的問題之間的關聯關系是否受自然規律的約束。

上述第二種情況描述的問題是本文討論的重點，尤其是在新的人工智能技術形勢下，很多技術方案都屬于類似的技術思路，目前創新主體對于這類的申請需求很大，但是目前對于新領域中出現的基于大數據+人工智能處理的評估或預測案例，普遍不清楚在什么情況下，可以將其認定為利用了自然規律，在什么情況下，將其認定為未利用自然規律。下面通過案例3和案例4 進行說明。

【案例3】

一種分類對流天氣概率預報方法，其特征在于，包括：

獲取預報區域內的數值天氣預報NWP 的零場或再分析場，選取對流天氣的觀測數據；

根據所述對流天氣的觀測數據標記所述零場或再分析場，構建對流天氣的樣本集；

根據所述對流天氣的樣本集對預設深度學習模型進行訓練，得到分類對流天氣概率的預報模型；

獲取所述預報區域內的NWP 的預報場數據，將所述預報場數據輸入所述預報模型，得到對流天氣的發生概率，并根據所述發生概率和數值天氣預報模式進行對應時段的對流天氣預報服務。

【案例4】

一種影片票房預測方法，其特征在于，包括：

獲取待預測影片的內容關鍵詞；所述內容關鍵詞用于體現影片內容信息；

將所述待預測影片的內容關鍵詞輸入預測模型，獲取所述待預測影片的票房；

其中，所述預測模型為預先基于機器學習方法，采用樣本影片的內容關鍵詞以及樣本影片的票房進行訓練后的得到的。

對于上述案例3 來說，爭議不大，一般都會認為其屬于技術方案，但是對于上述案例4 來說，爭議比較大，因為人們可能會認為：影片票房帶有用戶的主觀選擇，隨著用戶本身的性別、年齡、受教育水平、所處地域經濟社會發展水平等有所差異，天然帶有主觀性和不確定性，顯然也不受任何自然規律的約束，因此，案例4 的方案不屬于技術手段。

仔細對比案例3 和案例4 后可以發現，對于同樣是基于大數據+人工智能處理的評估或預測案例，出現了不同的結論，現在初步探究下兩者的不同。

對于案例3 來說，雖然天氣預測本身也存在一定的不確定性，但是由于“對流天氣的發生概率”與“對流天氣的觀測數據”之間存在基本客觀、穩定的關系，不受人為干預，反映的是客觀事物自身運動、發展、變化的內在聯系，因此，對于案例3 所請求保護的方案來說，屬于利用了自然規律的方案。

但是對于案例4 來說，由于對“影片票房”與“待預測影片的內容關鍵詞”之間是否存在客觀、穩定的關系不太明朗或不太確定，因此導致對該方案是否利用了自然規律存在爭議。下面通過從不同角度進行分析，試圖通過分析得到一些啟示。

從一種角度來說，由于影片票房會受到各種因素的影響，比如，影片的上映時間、選擇的影院場地（包括影院場地的知名度、地理位置、影院內部環境等）、所在城市、用戶的年齡、用戶的性別、用戶的受教育水平等等，也即不僅僅是通過影片內容來影響票房的，因此，“影片票房”與“待預測影片的內容關鍵詞”之間并不存在客觀、穩定的關系。

換個角度來說，假設在模型訓練過程中，對于除“影片內容關鍵詞”以外的其他因素變量均進行了“不變控制”，那結論是否會有所不同呢？例如，即便對于同一影片，在一線城市的票房和四線城市的票房肯定是完全不同的，那么在對人工智能算法模型進行訓練時，如果控制地區經濟社會發展水平這一因素，例如，假設待預測的是北京地區的影片票房情況，則在對人工智能算法模型進行訓練時，采用從北京地區獲取的訓練數據即可，例如，獲取北京地區歷史時間播放的影片的票房以及對應的影片內容關鍵詞作為訓練數據對模型進行訓練。又如，假設還擔心性別、年齡、受教育水平、影院場地，則可以在選擇訓練樣本時，充分考慮這些因素，使得通過變量控制進而形成“影片票房”與“待預測影片的內容關鍵詞”之間能夠存在客觀、穩定的關系時，那么這種預測是否屬于利用了自然規律的方案呢，這是一個值得繼續探討的問題。尤其是在大數據和人工智能技術迅速發展的今天，實際上不管是在商業領域還是其他社會領域（例如，人口數量預測）或經濟領域（例如，用電量預測），基于大數據和人工智能算法進行預測的需求普通存在，因此，對于這類方案，如何準確界定其是否屬于利用了自然規律的技術手段確實屬于一個值得探討的話題。比如，通過下述方式是否能夠降低其客體風險：①使得模型輸入指標參數的選取更加完備或更加客觀（以排除人為主觀選擇的嫌疑）進而使得“預測結果”與“待預測對象的指標參數”之間能夠形成客觀、穩定的關系；②如上面例子所述，控制一些無關指標參數變量的影響，使得“預測結果”與“待預測對象的指標參數”之間能夠形成客觀、穩定的關系。

（三）基于人工智能的商業方法的審查制度導向

在2019 年12 月31日修改的《專利審查指南》中，給出了一個人工智能算法驅動商業服務的案例，也即關于2019 年12 月31日涉及人工智能等新業態新領域的修改《專利審查指南》的公告中的案例6，下面在本文中以案例5 進行說明。

【案例5】

一種基于地區用電特征的經濟景氣指數分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

根據待檢測地區的經濟數據和用電數據，選定待檢測地區的經濟景氣指數的初步指標，其中，所述初步指標包括經濟指標和用電指標；

通過計算機執行聚類分析方法和時差相關分析法，確定所述待檢測地區的經濟景氣指標體系，包括先行指標、一致指標和滯后指標；

根據所述待檢測地區的經濟景氣指標體系，采用合成指數計算方法，獲取所述待檢測地區的經濟景氣指數。

針對案例5，關于2019 年12 月31 日涉及人工智能等新業態新領域的《專利審查指南》修改中，給出了如下解讀：

該解決方案是一種經濟景氣指數的分析和計算方法，該方法是由計算機執行的，其處理對象是各種經濟指標、用電指標，解決的問題是對經濟走勢進行判斷，不構成技術問題，所采用的手段是根據經濟數據和用電數據對經濟情況進行分析，僅是依照經濟學規律采用經濟管理手段，不受自然規律的約束，因而未利用技術手段，該方案最終可以獲得用于評估經濟的經濟景氣指數，不是符合自然規律的技術效果，因此該解決方案不屬于《專利法》第2 條第2 款規定的技術方案，不屬于專利保護的客體。

對于案例5 以及對案例5 的解讀，筆者仔細思考后，整理了一些學習思路，分享如下：

本次解讀中，認為案例5 不符合保護客體的理由包括：其處理對象是各種經濟指標、用電指標。對于該理由，筆者認為：處理對象是什么和客體的三要素之間沒有必然關聯。筆者認為若以處理對象是各種經濟指標、用電指標而否定其客體可能性有可能會產生這樣一種誤導：如果處理對象是經濟數據或商業數據，就不屬于保護客體。本次解讀中，認為案例5 不符合保護客體的理由包括：解決的問題是對經濟走勢進行判斷，不構成技術問題。對于該理由，筆者認為：正如前面所述，一個方案可以同時解決商業問題和技術問題，對于這個案例來說，其商業問題是如何根據經濟數據和用電數據對經濟走勢進行判斷；其技術問題是如何根據經濟數據和用電數據，采用數據分析方法挖掘這些經濟數據和用電數據所能反映出的各類經濟景氣指標以及各經濟景氣指標對應的數值，進而基于所能反映出的各類經濟景氣指標以及各經濟景氣指標對應的數值計算經濟景氣指數。由此可知，該方案有可能同時解決了商業問題和技術問題，也即一個方案在解決商業問題的同時，并不必然沒有解決技術問題。此外，一般來說，很多商業問題的背后往往隱藏了技術問題，因此，當一個方案解決了一個商業問題時，可以進一步看一下其是否解決了技術問題。

本次解讀中，認為案例5 不符合保護客體的理由包括：所采用的手段是數據分析的手段、僅是依照經濟學規律采用經濟管理手段，不受自然規律的約束。對于該理由，筆者認為：該方案是否受自然規律的約束，需要看“經濟景氣指數”是否與“經濟數據和用戶數據”之間存在穩定、客觀的關系，若存在，則有可能屬于利用了自然規律的技術手段。

最后，筆者想要表達的是，由于該案例是人工智能算法應用于非傳統的技術場景的唯一案例，但因其僅是負面案例，使得讀者可能缺乏對正面案例的認知，進而無法獲取適合申請的正面引導。筆者期待后續的修改版本中能增加一些正面案例，以消除行業內對于人工智能算法應用于非傳統的技術場景能否進行保護的疑慮，同時使得行業內對人工智能算法應用于非傳統的技術場景在何種情形下能夠滿足客體標準加深理解，避免造成專利制度的保護客體不明確。

三、總結

傳統的商業方法由于只是抽象思維的總結因而并不具備專利的可行性。隨著現代技術的發展，特別是計算機技術、互聯網技術、人工智能等現代科技的不斷革新和廣泛普及，傳統只是抽象思維的商業方法獲得了與這些技術結合的可能。商業方法與這些技術結合之后，原來的抽象思維有了特定的載體，可以通過一些技術手段運行這些商業方法產生出預期的結果而不受人的思想情緒的左右。有了這些新的特點，商業方法發明有了獲得專利保護的可能。從我們國家對于商業方法的審查歷程來看，我們國家正在逐漸完善針對商業方法的專利法律規定和審查規則。例如，2019年12 月31日涉及人工智能等新業態新領域的《專利審查指南》修改中，就明確提出了整體性這一審查標準，這個審查標準的提出，會使得后續的審查意見更加關注方案中除商業特征以外的技術特征，進而可以有效避免將包含技術特征的商業方法認定為不符合專利保護客體的情況。此外，2019 年12 月31日涉及人工智能等新業態新領域的《專利審查指南》修改中，還提出如果權利要求中的商業規則和方法特征的實施需要技術手段的調整或改進，那么可以認為該商業規則和方法特征與技術特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關系，在進行創造性審查時，應當考慮所述的商業規則和方法特征對技術方案作出的貢獻。由此可見，這些法律規定和審查規則給予了商業方法發明有可能獲得專利保護的機會和希望。在本文中，筆者結合以往處理過的案例，對涉及人工智能算法的商業方法是否符合專利法保護客體的內容進行了梳理和總結，針對依賴《專利法》第2 條進行涉及商業方法的專利申請的客體判斷時經常出現的一些爭議進行了分析，文中觀點屬于筆者的一些思考，如有不當之處，還希望各位老師和同仁批評指正。