人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請(qǐng)指引（試行）
為貫徹落實(shí)黨中央、國(guó)務(wù)院關(guān)于完善人工智能等新領(lǐng)域新業(yè)態(tài)知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律政策體系的重要指示，全面、深入詮釋我國(guó)現(xiàn)行專利法律制度框架下的人工智能領(lǐng)域?qū)＠麑彶檎?，回?yīng)創(chuàng)新主體普遍關(guān)切的熱點(diǎn)法律問(wèn)題，提升專利申請(qǐng)質(zhì)量，助推新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展，國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局組織編寫了《人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請(qǐng)指引(試行)》，供創(chuàng)新主體參考使用。
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附件3：常見(jiàn)問(wèn)題解答.pdf
常見(jiàn)問(wèn)題解答
一、《人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請(qǐng)指引(試行)》出臺(tái)的背景是什么?
近年來(lái)，人工智能技術(shù)創(chuàng)新不斷取得新突破，相關(guān)專利申請(qǐng)量也不斷增長(zhǎng)，已成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量，展現(xiàn)出巨大發(fā)展?jié)摿?，全球主要大?guó)均把發(fā)展人工智能提升到國(guó)家戰(zhàn)略的高度。為貫徹落實(shí)黨中央、國(guó)務(wù)院關(guān)于完善人工智能等新領(lǐng)域新業(yè)態(tài)知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律政策體系的重要指示，進(jìn)一步明確和細(xì)化現(xiàn)行專利審查政策，及時(shí)解決創(chuàng)新主體普遍關(guān)注的核心問(wèn)題，有必要制定《人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請(qǐng)指引(試行)》(以下簡(jiǎn)稱指引)。本指引屬于現(xiàn)行專利法律框架下的政策解讀類文件，幫助申請(qǐng)人更好理解現(xiàn)行專利審查政策，提高專利申請(qǐng)質(zhì)量。
二、指引中給出的人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)的四種類型是如何劃分的?
按照人工智能在發(fā)明創(chuàng)造中所扮演“角色”的不同，可以將相關(guān)專利申請(qǐng)劃分為兩類，第一類是人工智能本身屬于發(fā)明創(chuàng)造的組成部分，第二類是人工智能參與作出或自主作出的發(fā)明創(chuàng)造。
對(duì)于第一類，按照方案保護(hù)對(duì)象的不同，分為“涉及人工智能算法或模型本身的相關(guān)專利申請(qǐng)”和“涉及基于人工智能算法或模型的功能或領(lǐng)域應(yīng)用的相關(guān)專利申請(qǐng)”兩種。對(duì)于第二類，按照是否有自然人作出實(shí)質(zhì)性貢獻(xiàn)，分為“涉及人工智能輔助作出的發(fā)明的相關(guān)專利申請(qǐng)”和“涉及人工智能生成的發(fā)明的相關(guān)專利申請(qǐng)”。前者是指在發(fā)明過(guò)程中以人工智能作為輔助工具，有自然人作出了實(shí)質(zhì)性貢獻(xiàn)。后者是指在沒(méi)有人類實(shí)質(zhì)性貢獻(xiàn)的情況下，由人工智能自主生成發(fā)明創(chuàng)造。
三、對(duì)于人工智能輔助作出的發(fā)明和人工智能生成的發(fā)明，人工智能可以作為發(fā)明人嗎?
根據(jù)民法典的規(guī)定，民事主體包括自然人、法人和非法人組織。人工智能并非民法典規(guī)定的民事主體，不能依法享有知識(shí)產(chǎn)權(quán)，目前也不能作為發(fā)明人。專利審查指南第一部分第一章第4.1.2 節(jié)記載：“發(fā)明人應(yīng)當(dāng)是個(gè)人，請(qǐng)求書(shū)中不得填寫單位或者集體，以及人工智能名稱”，明確了人工智能不能作為發(fā)明人。
四、權(quán)利要求中除抽象數(shù)學(xué)算法以外，還包括涉及人工智能的技術(shù)特征，是否一定屬于專利保護(hù)的客體?
人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請(qǐng)應(yīng)當(dāng)滿足如下客體要求：權(quán)利要求不能屬于專利法第二十五條規(guī)定的智力活動(dòng)的規(guī)則和方法，且要滿足專利法第二條第二款關(guān)于技術(shù)方案的規(guī)定。
權(quán)利要求中除抽象數(shù)學(xué)算法以外，還包括涉及人工智能的技術(shù)特征，例如還包括特征“算法由人工智能芯片運(yùn)行”，并不一定能夠克服智力活動(dòng)的規(guī)則和方法的缺陷。當(dāng)相關(guān)內(nèi)容僅僅體現(xiàn)在主題名稱中，即權(quán)利要求除其主題名稱之外，對(duì)其限定的全部?jī)?nèi)容僅涉及抽象數(shù)學(xué)算法，則該權(quán)利要求實(shí)質(zhì)上想要保護(hù)的仍是抽象數(shù)學(xué)算法，屬于專利法第二十五條規(guī)定的智力活動(dòng)的規(guī)則和方法的范圍，不屬于專利保護(hù)的客體。當(dāng)相關(guān)內(nèi)容包含在權(quán)利要求除主題名稱外的限定內(nèi)容中，則該權(quán)利要求的方案就整體而言不是一種智力活動(dòng)的規(guī)則和方法，不屬于被排除的主題，但此時(shí)還需要判斷方案是否構(gòu)成專利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案。例如指引第三章第2.2 節(jié)情形二的示例“一種對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)”，其解決方案中記載的“存儲(chǔ)器”和“處理器”只是存儲(chǔ)和執(zhí)行指令的載體，方案中沒(méi)有采用遵循自然規(guī)律的技術(shù)手段，要解決的是優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的問(wèn)題，不屬于技術(shù)問(wèn)題，獲得的效果也只是提升模型訓(xùn)練效率，不屬于技術(shù)效果，因此不構(gòu)成技術(shù)方案，不屬于專利保護(hù)的客體。
五、在判斷客體問(wèn)題時(shí)，存在特定技術(shù)關(guān)聯(lián)是否意味著必須對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的硬件作出改進(jìn)?
存在特定技術(shù)關(guān)聯(lián)并不意味著必須對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的硬件作出結(jié)構(gòu)上的改變。對(duì)于人工智能算法改進(jìn)的解決方案，即使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)本身并未發(fā)生改變，但是該方案通過(guò)優(yōu)化系統(tǒng)資源配置使得其整體上能夠獲得計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部性能改進(jìn)的技術(shù)效果，也可以認(rèn)為人工智能算法特征與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在特定技術(shù)關(guān)聯(lián)，能夠提升硬件的執(zhí)行效果。例如指引第三章第2 節(jié)示例“一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法”中，處理器作為硬件，其結(jié)構(gòu)本身并未發(fā)生改變，但是，當(dāng)針對(duì)不同大小的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，選擇適配具有不同處理效率的單處理器訓(xùn)練方案或多處理器訓(xùn)練方案時(shí)，提升了訓(xùn)練過(guò)程中硬件的執(zhí)行效果，方案中記載的模型訓(xùn)練方法與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在特定技術(shù)關(guān)聯(lián)。
六、指引在人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)的充分公開(kāi)方面有哪些指導(dǎo)?
指引第四部分是在專利審查指南第二部分第二章涉及專利法第二十六條第三款有關(guān)充分公開(kāi)的審查規(guī)范下，針對(duì)人工智能領(lǐng)域相關(guān)專利申請(qǐng)應(yīng)當(dāng)滿足充分公開(kāi)要求的進(jìn)一步闡釋。為積極應(yīng)對(duì)人工智能“黑匣子”問(wèn)題帶來(lái)的專利挑戰(zhàn)，合理引導(dǎo)申請(qǐng)人撰寫專利申請(qǐng)時(shí)要滿足以公開(kāi)換保護(hù)的要求，根據(jù)發(fā)明貢獻(xiàn)類型確定說(shuō)明書(shū)應(yīng)當(dāng)記載的內(nèi)容，充分描述對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分，指引中還以示例情形提出撰寫建議。
七、對(duì)于人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請(qǐng)，在創(chuàng)造性評(píng)判時(shí)如何考慮適應(yīng)于應(yīng)用場(chǎng)景變化所做出的算法或模型的改變?
專利審查指南第二部分第九章第6.1.3 節(jié)規(guī)定，對(duì)既包含技術(shù)特征又包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征的發(fā)明專利申請(qǐng)進(jìn)行創(chuàng)造性審查時(shí)，應(yīng)將與技術(shù)特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系的算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征與所述技術(shù)特征作為一個(gè)整體考慮。人工智能算法或模型應(yīng)用于特定應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)通常需要對(duì)算法或模型進(jìn)行適應(yīng)性的調(diào)整或改變，應(yīng)將與技術(shù)特征在功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系的算法或模型特征，與技術(shù)特征作為一個(gè)整體考慮。“功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系”是指算法特征與技術(shù)特征緊密結(jié)合、共同構(gòu)成了解決某一技術(shù)問(wèn)題的技術(shù)手段，并且能夠獲得相應(yīng)的技術(shù)效果。如果該調(diào)整或改變解決了該應(yīng)用場(chǎng)景下特定的技術(shù)問(wèn)題，獲得了相應(yīng)的有益技術(shù)效果，使得技術(shù)方案整體上相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)是非顯而易見(jiàn)的，則技術(shù)方案具備創(chuàng)造性;否則，這種調(diào)整或改變不能使技術(shù)方案具備創(chuàng)造性。
八、指引對(duì)發(fā)明專利申請(qǐng)中的人工智能倫理問(wèn)題有哪些指導(dǎo)?
專利制度作為激勵(lì)和保護(hù)創(chuàng)新成果的有效機(jī)制，在規(guī)范引導(dǎo)人工智能技術(shù)應(yīng)用等方面發(fā)揮著重要作用。本指引第六章旨在倡導(dǎo)以人為本、智能向善，引導(dǎo)申請(qǐng)人在人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)中遵守專利法第五條的規(guī)定，即應(yīng)符合相關(guān)法律的要求，不得違反社會(huì)公德或妨害公共利益。
近年來(lái)，人工智能技術(shù)創(chuàng)新不斷取得新突破，已成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量，人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)量快速增長(zhǎng)。專利制度作為激勵(lì)和保護(hù)創(chuàng)新成果的有效手段，在促進(jìn)人工智能技術(shù)的發(fā)展、規(guī)范引導(dǎo)人工智能技術(shù)的應(yīng)用等方面都發(fā)揮著重要作用。為全面、深入地詮釋我國(guó)現(xiàn)行專利法律制度框架下的人工智能領(lǐng)域?qū)＠麑彶檎撸貞?yīng)創(chuàng)新主體普遍關(guān)切的熱點(diǎn)法律問(wèn)題，提升專利申請(qǐng)質(zhì)量，現(xiàn)發(fā)布人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請(qǐng)指引。
第一章 人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)常見(jiàn)類型及法律問(wèn)題
本章簡(jiǎn)要分析人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)的常見(jiàn)類型及熱點(diǎn)法律問(wèn)題。
1. 人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)類型
人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)的解決方案通常涉及人工智能算法或模型，以及人工智能算法或模型的功能或領(lǐng)域應(yīng)用。另外，隨著人工智能技術(shù)的不斷突破，涉及人工智能輔助作出的發(fā)明、人工智能生成的發(fā)明的相關(guān)專利申請(qǐng)成為新的熱點(diǎn)。
1.1 涉及人工智能算法或模型本身的相關(guān)專利申請(qǐng)
人工智能算法或模型，即高級(jí)的統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)模型形式，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、遺傳算法等。這些算法或模型構(gòu)成了人工智能的核心內(nèi)容，它們能夠模擬智能的決策和學(xué)習(xí)能力，使得計(jì)算設(shè)備能夠處理復(fù)雜問(wèn)題并執(zhí)行通常需要人類智能才能完成的任務(wù)。
相應(yīng)地，該類型的專利申請(qǐng)通常涉及人工智能算法或模型本身及其改進(jìn)或優(yōu)化，例如，模型結(jié)構(gòu)、模型壓縮、模型訓(xùn)練等。
1.2涉及基于人工智能算法或模型的功能或領(lǐng)域應(yīng)用的相關(guān)專利申請(qǐng)
基于人工智能算法或模型的功能或領(lǐng)域應(yīng)用的相關(guān)專利申請(qǐng)，是指將人工智能算法或模型融入發(fā)明創(chuàng)造中，作為對(duì)產(chǎn)品、方法或其改進(jìn)所提出方案的內(nèi)在部分。例如：一種基于人工智能圖形銳化技術(shù)的新型電子顯微鏡。此類型的專利申請(qǐng)通常涉及將人工智能算法或模型用于實(shí)現(xiàn)特定功能或應(yīng)用于具體領(lǐng)域。
基于人工智能算法或模型的功能，是指使用一種或多種人工智能算法或模型實(shí)現(xiàn)的功能。通常包括：自然語(yǔ)言處理，使計(jì)算機(jī)能夠理解和生成人類語(yǔ)言;計(jì)算機(jī)視覺(jué)，使計(jì)算機(jī)能夠“看到”和理解圖像或視頻;語(yǔ)音處理，包括語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成等;知識(shí)表示與推理，表示信息并使計(jì)算機(jī)能夠解決問(wèn)題，包括知識(shí)圖譜、圖計(jì)算等;數(shù)據(jù)挖掘，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和分析，從中識(shí)別出潛在模式、趨勢(shì)或關(guān)系等信息或規(guī)律?？梢愿鶕?jù)人工智能算法或模型的功能將其應(yīng)用到具體領(lǐng)域中。
基于人工智能算法或模型的領(lǐng)域應(yīng)用，是指將人工智能應(yīng)用于各類場(chǎng)景，例如交通運(yùn)輸、電信、生命和醫(yī)學(xué)科學(xué)、安全、商業(yè)、教育、娛樂(lè)、金融等，在各行各業(yè)中推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，提高智能化水平。
1.3 涉及人工智能輔助作出的發(fā)明的相關(guān)專利申請(qǐng)
人工智能輔助作出的發(fā)明，是在發(fā)明過(guò)程中以人工智能技術(shù)作為輔助工具得到的發(fā)明創(chuàng)造。此種情況下，人工智能發(fā)揮的作用類似于信息處理器或繪圖工具等。例如，利用人工智能識(shí)別特定蛋白質(zhì)結(jié)合位點(diǎn)，最終獲得的新型藥物化合物。
1.4 涉及人工智能生成的發(fā)明的相關(guān)專利申請(qǐng)
人工智能生成的發(fā)明，是指人工智能在沒(méi)有人類實(shí)質(zhì)性貢獻(xiàn)的情況下自主生成的發(fā)明創(chuàng)造，例如，由人工智能技術(shù)自主設(shè)計(jì)的食品容器。
2.熱點(diǎn)法律問(wèn)題
人工智能技術(shù)快速迭代發(fā)展，不同類型的人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)?jiān)趯＠麑徟鳝h(huán)節(jié)會(huì)涉及不同的法律問(wèn)題。常見(jiàn)的法律問(wèn)題例如人工智能輔助作出的發(fā)明或生成的發(fā)明的相關(guān)專利申請(qǐng)的發(fā)明人身份問(wèn)題，人工智能算法或模型相關(guān)專利申請(qǐng)的客體和充分公開(kāi)問(wèn)題，人工智能算法或模型的功能或領(lǐng)域應(yīng)用相關(guān)專利申請(qǐng)的客體、充分公開(kāi)和創(chuàng)造性問(wèn)題，以及上述各類型專利申請(qǐng)都可能面對(duì)的人工智能倫理問(wèn)題等。
2.1 發(fā)明人主體適格性備受關(guān)注
專利法實(shí)施細(xì)則第十四條規(guī)定“專利法所稱發(fā)明人或者設(shè)計(jì)人，是指對(duì)發(fā)明創(chuàng)造的實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)作出創(chuàng)造性貢獻(xiàn)的人”。
對(duì)于人工智能輔助作出的發(fā)明和人工智能生成的發(fā)明，人工智能工具或系統(tǒng)在不同程度上參與發(fā)明創(chuàng)造產(chǎn)生的過(guò)程。那么，人工智能系統(tǒng)是否可以署名為發(fā)明人，是此類專利申請(qǐng)引發(fā)普遍關(guān)注的問(wèn)題。因此，需要對(duì)發(fā)明人資格問(wèn)題予以明確。
2.2 如何把握客體標(biāo)準(zhǔn)需要指導(dǎo)
專利法第二十五條第一款第(二)項(xiàng)規(guī)定，對(duì)智力活動(dòng)的規(guī)則和方法不授予專利權(quán)。
專利法第二條第二款規(guī)定的“技術(shù)方案”，是指對(duì)要解決的技術(shù)問(wèn)題所采取的利用了自然規(guī)律的技術(shù)手段的集合。未采用利用自然規(guī)律的技術(shù)手段解決技術(shù)問(wèn)題以獲得符合自然規(guī)律的技術(shù)效果的方案，不屬于技術(shù)方案。
人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)的客體問(wèn)題主要集中在，如何判斷一項(xiàng)解決方案是否屬于智力活動(dòng)的規(guī)則和方法，是否構(gòu)成專利法意義上的技術(shù)方案，特別是如何判斷方案采用的手段是否是遵循自然規(guī)律的技術(shù)手段，什么樣的問(wèn)題屬于技術(shù)問(wèn)題，怎樣才是符合自然規(guī)律的技術(shù)效果。例如，對(duì)于改進(jìn)點(diǎn)在于人工智能算法或模型的專利申請(qǐng)，如何體現(xiàn)算法或模型的執(zhí)行是利用自然規(guī)律解決了某一技術(shù)問(wèn)題。又如，當(dāng)利用人工智能算法或模型對(duì)各個(gè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)時(shí)，如何判斷挖掘出的數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系是否符合自然規(guī)律。
2.3 如何滿足充分公開(kāi)要求存在疑問(wèn)
專利法第二十六條第三款規(guī)定：說(shuō)明書(shū)應(yīng)當(dāng)對(duì)發(fā)明或者實(shí)用新型作出清楚、完整的說(shuō)明，以所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)為準(zhǔn)。
人工智能算法或模型的透明性問(wèn)題一直廣受關(guān)注。一方面，在數(shù)據(jù)輸入到輸出的過(guò)程中，其內(nèi)部推理和決策過(guò)程不易解釋，另一方面，即使采用相同的模型及設(shè)置參數(shù)，產(chǎn)生預(yù)期的效果也存在難度。因此，需要明確如何滿足說(shuō)明書(shū)充分公開(kāi)的要求，進(jìn)而提升人工智能算法或模型的透明性、可解釋性。
2.4 算法特征如何帶來(lái)創(chuàng)造性貢獻(xiàn)亟待解決
專利審查指南(以下簡(jiǎn)稱指南)第二部分第九章第6.1.3節(jié)規(guī)定：如果權(quán)利要求中的算法應(yīng)用于具體的技術(shù)領(lǐng)域，可以解決具體技術(shù)問(wèn)題，那么可以認(rèn)為該算法特征與技術(shù)特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系，該算法特征成為所采取的技術(shù)手段的組成部分，在進(jìn)行創(chuàng)造性審查時(shí)，應(yīng)當(dāng)考慮所述的算法特征對(duì)技術(shù)方案作出的貢獻(xiàn)。
涉及基于人工智能算法或模型的功能或領(lǐng)域應(yīng)用的專利申請(qǐng)，其改進(jìn)點(diǎn)可能在于根據(jù)功能或領(lǐng)域應(yīng)用的需要來(lái)選擇模型、調(diào)整參數(shù)，人工智能算法或模型在不同的功能或領(lǐng)域應(yīng)用下表現(xiàn)出多樣化的效果。因此，需要針對(duì)創(chuàng)造性的具體要求，進(jìn)行專利申請(qǐng)文件的撰寫和通知書(shū)意見(jiàn)的答復(fù)，以便更明確地體現(xiàn)方案的非顯而易見(jiàn)性和有益效果。
2.5 人工智能倫理問(wèn)題需要引導(dǎo)
專利法第五條規(guī)定：對(duì)違反法律、社會(huì)公德或者妨害公共利益的發(fā)明創(chuàng)造，不授予專利權(quán)。
由于人工智能技術(shù)需要大量數(shù)據(jù)信息資源作為支撐，其深入發(fā)展可能引發(fā)算法倫理、數(shù)據(jù)合規(guī)等問(wèn)題。因此，有必要合理規(guī)范申請(qǐng)文件中相關(guān)內(nèi)容的撰寫，以引導(dǎo)“智能向善”。
第二章 關(guān)于發(fā)明人身份的認(rèn)定
1. 發(fā)明人署名必須是自然人
指南第一部分第一章第4.1.2節(jié)明確記載了“發(fā)明人應(yīng)當(dāng)是個(gè)人，請(qǐng)求書(shū)中不得填寫單位或者集體，以及人工智能名稱”。
在專利文件中署名的發(fā)明人必須是自然人，人工智能系統(tǒng)以及其他非自然人不得作為發(fā)明人。當(dāng)存在多個(gè)發(fā)明人時(shí)，每個(gè)發(fā)明人都必須是自然人。發(fā)明人所享有的獲得收益的財(cái)產(chǎn)權(quán)利和署名的人身權(quán)利均屬于民事權(quán)利，只有符合民法規(guī)定的民事主體，才能作為發(fā)明人相關(guān)民事權(quán)利的權(quán)利人，人工智能系統(tǒng)目前不能作為民事主體享有民事權(quán)利，因此不能作為發(fā)明人。
2.發(fā)明人應(yīng)對(duì)發(fā)明創(chuàng)造的實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)作出創(chuàng)造性貢獻(xiàn)
對(duì)于涉及人工智能算法或模型、基于人工智能算法或模型的功能或領(lǐng)域應(yīng)用的相關(guān)專利申請(qǐng)，發(fā)明人是指對(duì)發(fā)明創(chuàng)造的實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)作出創(chuàng)造性貢獻(xiàn)的人。
對(duì)于人工智能輔助作出的發(fā)明，對(duì)發(fā)明創(chuàng)造的實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)作出了創(chuàng)造性貢獻(xiàn)的自然人，可以署名為專利申請(qǐng)的發(fā)明人。對(duì)于人工智能生成的發(fā)明，在我國(guó)當(dāng)前法律背景下無(wú)法賦予人工智能發(fā)明人身份。
第三章 關(guān)于方案客體的標(biāo)準(zhǔn)
本章旨在闡明人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請(qǐng)如何滿足客體要求，包括應(yīng)根據(jù)專利法第二十五條第一款第(二)項(xiàng)排除“智力活動(dòng)的規(guī)則和方法”、以及滿足第二條第二款關(guān)于“技術(shù)方案”的規(guī)定。
1. 權(quán)利要求的方案不能僅涉及智力活動(dòng)的規(guī)則和方法
1.1 法律依據(jù)
專利法第二十五條第一款第(二)項(xiàng)否定了“智力活動(dòng)的規(guī)則和方法”被授予專利權(quán)的可能性。智力活動(dòng)的規(guī)則和方法是指導(dǎo)人們思維、表述、判斷和記憶的規(guī)則和方法，具有抽象思維的特點(diǎn)。典型地，抽象的數(shù)學(xué)理論或數(shù)學(xué)算法就屬于智力活動(dòng)的規(guī)則和方法，不能被授予專利權(quán)。
1.2判斷方法
如果一項(xiàng)權(quán)利要求對(duì)其限定的全部?jī)?nèi)容既包含智力活動(dòng)的規(guī)則和方法的內(nèi)容，又包含技術(shù)特征，該技術(shù)特征并非僅體現(xiàn)在主題名稱中，則該權(quán)利要求就整體而言并不是一種智力活動(dòng)的規(guī)則和方法。
人工智能算法或模型以數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ)發(fā)展而來(lái)。如果一項(xiàng)涉及人工智能算法或模型的專利申請(qǐng)的權(quán)利要求僅涉及抽象數(shù)學(xué)理論或數(shù)學(xué)算法，不包含任何技術(shù)特征，則屬于智力活動(dòng)的規(guī)則和方法，不能被授予專利權(quán)。例如，一種基于抽象算法且不包含任何技術(shù)特征的通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立方法，或是，不包含任何技術(shù)特征的利用優(yōu)化后的損失函數(shù)對(duì)通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練以加速訓(xùn)練收斂的方法，均被認(rèn)為是一種抽象數(shù)學(xué)算法，屬于智力活動(dòng)的規(guī)則和方法。
1.3 權(quán)利要求撰寫和審查意見(jiàn)答復(fù)
為避免產(chǎn)生或克服方案被認(rèn)定為智力活動(dòng)的規(guī)則和方法的缺陷，申請(qǐng)人可以在權(quán)利要求中寫入與算法特征相關(guān)聯(lián)的技術(shù)特征，使權(quán)利要求整體上不再是一種智力活動(dòng)的規(guī)則和方法。例如，一項(xiàng)關(guān)于人工智能模型處理方法的權(quán)利要求，其特征部分明確記載了該方法由人工智能芯片運(yùn)行。由于方案整體上記載了該方法運(yùn)行的硬件環(huán)境，該硬件環(huán)境屬于技術(shù)特征,因此權(quán)利要求的方案就整體而言不屬于智力活動(dòng)的規(guī)則和方法。再如，一項(xiàng)關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理方法的權(quán)利要求，在其方案中明確記載了該方法用于對(duì)圖像進(jìn)行處理和分類。由于對(duì)圖像數(shù)據(jù)的處理和分類屬于技術(shù)特征，因此，該權(quán)利要求的方案就整體而言也不屬于智力活動(dòng)的規(guī)則和方法。但是，需要注意的是，即便權(quán)利要求的解決方案不再屬于智力活動(dòng)的規(guī)則和方法，如以上兩個(gè)示例，想要成為專利保護(hù)的客體，還需滿足專利法第二條第二款關(guān)于技術(shù)方案的規(guī)定。
2. 權(quán)利要求的方案應(yīng)當(dāng)體現(xiàn)為解決技術(shù)問(wèn)題采用遵循自然規(guī)律的技術(shù)手段并達(dá)到技術(shù)效果
2.1 法律依據(jù)
專利法第二條第二款所規(guī)定的“技術(shù)方案”，是指對(duì)要解決的技術(shù)問(wèn)題所采取的利用了自然規(guī)律的技術(shù)手段的集合。當(dāng)一項(xiàng)權(quán)利要求記載了對(duì)要解決的技術(shù)問(wèn)題采用了利用自然規(guī)律的技術(shù)手段，并且由此獲得符合自然規(guī)律的技術(shù)效果，則該權(quán)利要求限定的解決方案屬于技術(shù)方案。相反地，未采用利用自然規(guī)律的技術(shù)手段解決技術(shù)問(wèn)題以獲得符合自然規(guī)律的技術(shù)效果的方案，不屬于技術(shù)方案。
2.2 判斷方法
作為示例而非限制，以下內(nèi)容闡述相關(guān)解決方案屬于技術(shù)方案的幾種常見(jiàn)情形。
情形一：人工智能算法或模型處理的是技術(shù)領(lǐng)域中具有確切技術(shù)含義的數(shù)據(jù)
如果一項(xiàng)權(quán)利要求的撰寫能夠體現(xiàn)人工智能算法或模型處理的對(duì)象是技術(shù)領(lǐng)域中具有確切技術(shù)含義的數(shù)據(jù)，使得基于本領(lǐng)域技術(shù)人員的理解，能夠知曉算法或模型的執(zhí)行直接體現(xiàn)出利用自然規(guī)律解決某一技術(shù)問(wèn)題的過(guò)程，且獲得了技術(shù)效果，則該權(quán)利要求限定的解決方案屬于技術(shù)方案。例如，一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別和分類的方法。圖像數(shù)據(jù)屬于技術(shù)領(lǐng)域中具有確切技術(shù)含義的數(shù)據(jù)，如果本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠知曉解決方案中對(duì)圖像特征進(jìn)行處理的各個(gè)步驟與要解決的識(shí)別物體并分類的技術(shù)問(wèn)題密切相關(guān)，且獲得了相應(yīng)的技術(shù)效果，則該解決方案屬于技術(shù)方案。
情形二：人工智能算法或模型與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在特定技術(shù)關(guān)聯(lián)
如果權(quán)利要求的撰寫能夠體現(xiàn)出人工智能算法或模型與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在特定技術(shù)關(guān)聯(lián)，從而解決如何提升硬件運(yùn)算效率或執(zhí)行效果的技術(shù)問(wèn)題，包括減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量、減少數(shù)據(jù)傳輸量、提高硬件處理速度等，并能夠獲得符合自然規(guī)律的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部性能改進(jìn)的技術(shù)效果，則該權(quán)利要求限定的解決方案屬于技術(shù)方案。
這種特定技術(shù)關(guān)聯(lián)體現(xiàn)了算法特征與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)相關(guān)特征在技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面相互適應(yīng)、彼此配合，如為支持特定算法或模型的運(yùn)行而調(diào)整計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的體系構(gòu)架或相關(guān)參數(shù)，針對(duì)特定的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)或參數(shù)對(duì)算法或模型作出適應(yīng)性改進(jìn)，或是以上兩者的組合。
例如，一種面向憶阻器加速器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮方法，包括：步驟1、通過(guò)陣列感知的規(guī)則化增量剪枝算法，在網(wǎng)絡(luò)裁剪時(shí)針對(duì)憶阻器實(shí)際陣列尺寸進(jìn)行剪枝粒度的調(diào)整，獲得適配憶阻器陣列的規(guī)則化稀疏模型;步驟2、通過(guò)二的冪次量化算法，降低ADC 精度需求和憶阻器陣列中低阻值器件個(gè)數(shù)以總體降低系統(tǒng)功耗。
該示例中，為了解決原始模型映射到憶阻器加速器上時(shí)，硬件資源消耗過(guò)大以及ADC單元和計(jì)算陣列功耗過(guò)高的問(wèn)題，方案中采用剪枝算法和量化算法針對(duì)憶阻器實(shí)際陣列尺寸進(jìn)行剪枝粒度的調(diào)整，降低憶阻器陣列中低阻值器件個(gè)數(shù)。上述手段是為了提高憶阻器加速器性能而進(jìn)行的算法改進(jìn)，受硬件條件參數(shù)的約束，反映出了算法特征與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在特定技術(shù)關(guān)聯(lián)，利用了符合自然規(guī)律的技術(shù)手段，解決了憶阻器加速器硬件消耗過(guò)大和功耗過(guò)高的技術(shù)問(wèn)題，獲得符合自然規(guī)律的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部性能改進(jìn)的技術(shù)效果。因此，該解決方案屬于技術(shù)方案。
特定技術(shù)關(guān)聯(lián)并不意味著必須對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)做出改變。對(duì)于人工智能算法改進(jìn)的解決方案，即使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)本身并未發(fā)生改變，但是該方案通過(guò)優(yōu)化系統(tǒng)資源配置使得其整體上能夠獲得計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部性能改進(jìn)的技術(shù)效果，這類情形下，可以認(rèn)為人工智能算法特征與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在特定技術(shù)關(guān)聯(lián)，能夠提升硬件的執(zhí)行效果。
例如，一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法，包括：當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的大小發(fā)生改變時(shí)，針對(duì)改變后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，分別計(jì)算所述改變后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)在預(yù)設(shè)的候選訓(xùn)練方案中的訓(xùn)練耗時(shí);從預(yù)設(shè)的候選訓(xùn)練方案中選取訓(xùn)練耗時(shí)最小的訓(xùn)練方案作為所述改變后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的最佳訓(xùn)練方案，所述候選訓(xùn)練方案包括單處理器訓(xùn)練方案和基于數(shù)據(jù)并行的多處理器訓(xùn)練方案;將所述改變后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)在所述最佳訓(xùn)練方案中進(jìn)行模型訓(xùn)練。
該方案為解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練速度慢的問(wèn)題，針對(duì)不同大小的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，選擇適配具有不同處理效率的單處理器訓(xùn)練方案或多處理器訓(xùn)練方案，該模型訓(xùn)練方法與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在特定技術(shù)關(guān)聯(lián)，提升了訓(xùn)練過(guò)程中硬件的執(zhí)行效果，從而獲得符合自然規(guī)律的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部性能改進(jìn)的技術(shù)效果，從而構(gòu)成技術(shù)方案。
但是，如果一項(xiàng)權(quán)利要求僅僅是利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)作為實(shí)現(xiàn)人工智能算法或模型運(yùn)行的載體，未體現(xiàn)出算法特征與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)之間的特定技術(shù)關(guān)聯(lián)，則不屬于情形二的范圍。
例如，一種對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，包括存儲(chǔ)器和處理器，其中存儲(chǔ)器存儲(chǔ)指令，處理器讀取指令，以利用優(yōu)化損失函數(shù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。
該解決方案中，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的存儲(chǔ)器、處理器僅是算法存儲(chǔ)和執(zhí)行的常規(guī)載體，利用優(yōu)化損失函數(shù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練涉及的算法特征與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)包含的存儲(chǔ)器和處理器之間未產(chǎn)生特定技術(shù)關(guān)聯(lián)，該方案解決的是優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的問(wèn)題，不屬于技術(shù)問(wèn)題，獲得的效果也只是提升模型訓(xùn)練效率，不屬于改進(jìn)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部性能的技術(shù)效果，因此不構(gòu)成技術(shù)方案。
情形三：基于人工智能算法挖掘具體應(yīng)用領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)中符合自然規(guī)律的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系
人工智能算法或模型在各領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、評(píng)估、預(yù)測(cè)或推薦等。對(duì)此類申請(qǐng)，如果權(quán)利要求中體現(xiàn)出處理的是具體應(yīng)用領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能算法挖掘數(shù)據(jù)之間符合自然規(guī)律的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系，解決了如何提升具體應(yīng)用領(lǐng)域大數(shù)據(jù)分析可靠性或精確性的技術(shù)問(wèn)題，并獲得相應(yīng)的技術(shù)效果，則該權(quán)利要求的方案構(gòu)成技術(shù)方案。
利用人工智能算法或模型進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘并訓(xùn)練出能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)得到輸出結(jié)果的人工智能模型的手段不能直接構(gòu)成技術(shù)手段，只有當(dāng)基于人工智能算法或模型挖掘出的數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系符合自然規(guī)律時(shí)，相關(guān)手段整體上方可構(gòu)成利用自然規(guī)律的技術(shù)手段。因此，需要在權(quán)利要求記載的方案中明確為得到分析結(jié)果，具體采用了哪些指標(biāo)、參數(shù)等來(lái)反映被分析對(duì)象的特點(diǎn)，利用人工智能算法或模型挖掘出的這些指標(biāo)、參數(shù)等(模型輸入)與結(jié)果數(shù)據(jù)(模型輸出)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系是否符合自然規(guī)律。
例如，一種食品安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法，獲取并分析歷史食品安全風(fēng)險(xiǎn)事件，得到表征食品原料、食用物品、食品抽檢毒害物的各個(gè)頭部實(shí)體數(shù)據(jù)和尾部實(shí)體數(shù)據(jù)、及其對(duì)應(yīng)的時(shí)間戳數(shù)據(jù)，根據(jù)各個(gè)頭部實(shí)體數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的尾部實(shí)體數(shù)據(jù)、及其對(duì)應(yīng)的攜帶有時(shí)間戳數(shù)據(jù)的表征各類危害物含量等級(jí)、風(fēng)險(xiǎn)或干預(yù)的實(shí)體關(guān)系，構(gòu)建對(duì)應(yīng)的四元組數(shù)據(jù)，得到對(duì)應(yīng)的知識(shí)圖譜;利用所述知識(shí)圖譜對(duì)預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到食品安全知識(shí)圖譜模型;基于所述食品安全知識(shí)圖譜模型對(duì)待預(yù)測(cè)時(shí)刻的食品安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
該方案說(shuō)明書(shū)背景技術(shù)記載，現(xiàn)有技術(shù)使用靜態(tài)知識(shí)圖譜對(duì)食品安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，無(wú)法反映出實(shí)際情況中食品數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化而不斷改變，忽略了數(shù)據(jù)間存在的影響。本領(lǐng)域技術(shù)人員知曉，食品原料、食用物品或者食品抽檢毒害物等會(huì)隨著時(shí)間推進(jìn)而逐步發(fā)生變化，例如，食品保存時(shí)間越長(zhǎng)，食品中微生物含量越多，食品抽檢毒害物含量會(huì)隨之增加，當(dāng)食品中包含多種會(huì)發(fā)生化學(xué)反應(yīng)的原料時(shí)，該化學(xué)反應(yīng)隨時(shí)間推移也可能在未來(lái)某個(gè)時(shí)刻引發(fā)食品安全風(fēng)險(xiǎn)。該方案正是基于食品會(huì)隨時(shí)間而變化的固有特點(diǎn)來(lái)預(yù)測(cè)食品安全風(fēng)險(xiǎn)，從而在構(gòu)建知識(shí)圖譜時(shí)加入時(shí)間戳，基于各個(gè)時(shí)刻下的與食品安全風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的實(shí)體數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以此預(yù)測(cè)待預(yù)測(cè)時(shí)刻的食品安全風(fēng)險(xiǎn)，利用了遵循自然規(guī)律的技術(shù)手段，解決了預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)間點(diǎn)的食品安全風(fēng)險(xiǎn)不夠準(zhǔn)確的技術(shù)問(wèn)題，能獲得相應(yīng)的技術(shù)效果，因此構(gòu)成技術(shù)方案。
如果利用人工智能算法或模型挖掘出的指標(biāo)參數(shù)與預(yù)測(cè)結(jié)果之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系僅僅受到經(jīng)濟(jì)規(guī)律或社會(huì)規(guī)律的制約，則屬于未遵循自然規(guī)律的情形。例如，一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)估地區(qū)經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)的方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和用電數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系，并基于該內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行地區(qū)經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)的預(yù)測(cè)。由于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和用電數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系受到經(jīng)濟(jì)規(guī)律制約，不受自然規(guī)律約束，因此該方案未利用技術(shù)手段，不構(gòu)成技術(shù)方案。
2.3 權(quán)利要求撰寫和審查意見(jiàn)答復(fù)
為避免或者克服不構(gòu)成技術(shù)方案的缺陷，針對(duì)人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請(qǐng)，申請(qǐng)人可以參考本節(jié)的示例情形撰寫申請(qǐng)文件，并在原始說(shuō)明書(shū)中詳細(xì)闡明該方案所要解決的技術(shù)問(wèn)題、采用的技術(shù)手段和能夠獲得的技術(shù)效果;或是在答復(fù)審查意見(jiàn)時(shí)，根據(jù)原申請(qǐng)文件的記載對(duì)權(quán)利要求書(shū)進(jìn)行修改，并在意見(jiàn)陳述書(shū)中充分闡述修改后的方案屬于技術(shù)方案的理由。
例如，對(duì)于涉及抽象人工智能算法或模型的權(quán)利要求，可在權(quán)利要求中體現(xiàn)算法或模型處理的是技術(shù)領(lǐng)域中具有確切技術(shù)含義的文本、圖像、音頻或視頻等數(shù)據(jù)，使得基于本領(lǐng)域技術(shù)人員的理解，算法的執(zhí)行能直接體現(xiàn)出利用自然規(guī)律解決該領(lǐng)域某一技術(shù)問(wèn)題的過(guò)程，并且獲得了技術(shù)效果。
再如，當(dāng)發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部性能改進(jìn)時(shí)，可將原申請(qǐng)文件中體現(xiàn)了算法與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在特定技術(shù)關(guān)聯(lián)的技術(shù)特征加入權(quán)利要求。比如，在一項(xiàng)涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法的權(quán)利要求中，加入利用分布式系統(tǒng)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法產(chǎn)生特定技術(shù)關(guān)聯(lián)的分布式計(jì)算節(jié)點(diǎn)的資源調(diào)配、信息交互傳遞等特征，從而體現(xiàn)出方案能夠提升訓(xùn)練時(shí)硬件的執(zhí)行效果，獲得符合自然規(guī)律的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部性能改進(jìn)的技術(shù)效果。
又如，涉及利用人工智能算法或模型對(duì)具體應(yīng)用領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)或者評(píng)價(jià)、評(píng)估等的解決方案，在撰寫時(shí)，應(yīng)在權(quán)利要求中明確記載采用哪些指標(biāo)、參數(shù)等，采用何種算法或模型以得到何種預(yù)測(cè)結(jié)果，在答復(fù)審查意見(jiàn)時(shí)，應(yīng)著重分析算法或模型處理的數(shù)據(jù)與要分析和預(yù)測(cè)的結(jié)果之間為何受自然規(guī)律約束，而不是僅僅體現(xiàn)管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等非自然規(guī)律。
第四章 關(guān)于說(shuō)明書(shū)的充分公開(kāi)
人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請(qǐng)說(shuō)明書(shū)的撰寫應(yīng)當(dāng)滿足專利法第二十六條第三款的規(guī)定，使得所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員按照說(shuō)明書(shū)記載的內(nèi)容，能夠?qū)崿F(xiàn)該發(fā)明的技術(shù)方案，解決其技術(shù)問(wèn)題，并且產(chǎn)生預(yù)期的技術(shù)效果。
1.根據(jù)發(fā)明貢獻(xiàn)類型確定說(shuō)明書(shū)應(yīng)當(dāng)記載的內(nèi)容
說(shuō)明書(shū)應(yīng)當(dāng)清楚地記載發(fā)明的技術(shù)方案，詳細(xì)地描述實(shí)現(xiàn)發(fā)明的具體實(shí)施方式，完整地公開(kāi)對(duì)于理解和實(shí)現(xiàn)發(fā)明必不可少的技術(shù)內(nèi)容，達(dá)到所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)該發(fā)明的程度。
人工智能算法或模型存在“黑匣子”特性，需要有足夠的信息來(lái)達(dá)到充分公開(kāi)的目的。發(fā)明貢獻(xiàn)不同，實(shí)現(xiàn)該發(fā)明必不可少的技術(shù)內(nèi)容亦有所不同。
說(shuō)明書(shū)應(yīng)充分描述對(duì)現(xiàn)有技術(shù)作出貢獻(xiàn)的部分。對(duì)于體現(xiàn)專利發(fā)明構(gòu)思的技術(shù)手段，說(shuō)明書(shū)應(yīng)當(dāng)清楚、完整地予以描述，以所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)為準(zhǔn)。
說(shuō)明書(shū)應(yīng)當(dāng)清楚、客觀地寫明申請(qǐng)與現(xiàn)有技術(shù)相比所具有的有益效果。必要時(shí)，可提供相應(yīng)的證據(jù)來(lái)證明其發(fā)明貢獻(xiàn)。
2.涉及不同類型發(fā)明貢獻(xiàn)的申請(qǐng)文件撰寫
示例性地給出如下幾種情形的建議做法：
發(fā)明貢獻(xiàn)在于人工智能模型訓(xùn)練的申請(qǐng)，一般需要根據(jù)方案要解決的問(wèn)題或要達(dá)到的效果，在說(shuō)明書(shū)中清楚記載必要的模型訓(xùn)練過(guò)程中涉及的算法及算法的具體步驟、訓(xùn)練方法的具體過(guò)程等。
發(fā)明貢獻(xiàn)在于人工智能模型構(gòu)建的申請(qǐng)，一般需要根據(jù)方案要解決的問(wèn)題或要達(dá)到的效果，在說(shuō)明書(shū)中記載必要的模塊結(jié)構(gòu)、層次結(jié)構(gòu)或連接關(guān)系等，準(zhǔn)確、客觀地寫明模型的功能和效果。必要時(shí)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、分析論證等方式表明改進(jìn)后所能達(dá)到的效果。
發(fā)明貢獻(xiàn)在于人工智能具體領(lǐng)域應(yīng)用的申請(qǐng)，一般需要根據(jù)方案要解決的問(wèn)題或要達(dá)到的效果，在說(shuō)明書(shū)中明確模型如何與具體應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合、輸入/輸出數(shù)據(jù)如何設(shè)置等。必要時(shí)，說(shuō)明書(shū)中還應(yīng)當(dāng)闡明輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，使所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠判斷二者之間具有關(guān)聯(lián)關(guān)系。
針對(duì)說(shuō)明書(shū)公開(kāi)不充分的審查意見(jiàn)，在意見(jiàn)陳述時(shí)需要闡述所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)相關(guān)解決方案的理由和依據(jù)。應(yīng)注意的是，判斷說(shuō)明書(shū)是否充分公開(kāi)，以原說(shuō)明書(shū)和權(quán)利要求書(shū)記載的內(nèi)容為準(zhǔn)。
第五章 關(guān)于創(chuàng)造性的考量
人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案包含大量算法特征，考量創(chuàng)造性時(shí)，應(yīng)將與技術(shù)特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系的算法特征與所述技術(shù)特征作為一個(gè)整體考慮。“功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系”是指算法特征與技術(shù)特征緊密結(jié)合、共同構(gòu)成了解決某一技術(shù)問(wèn)題的技術(shù)手段，并且能夠獲得相應(yīng)的技術(shù)效果。對(duì)技術(shù)方案整體考慮后，若與現(xiàn)有技術(shù)相比，該方案具有突出的實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)和顯著的進(jìn)步，則權(quán)利要求具備創(chuàng)造性。
以下示例性給出與技術(shù)特征作為一個(gè)整體考慮的算法特征對(duì)技術(shù)方案作出貢獻(xiàn)的情形。
1. 使人工智能算法特征成為技術(shù)手段的組成部分
為使人工智能算法特征在創(chuàng)造性判斷時(shí)被納入技術(shù)手段的一部分，權(quán)利要求中應(yīng)體現(xiàn)出人工智能算法或模型在實(shí)現(xiàn)具體功能或應(yīng)用于具體領(lǐng)域時(shí)，解決了具體技術(shù)問(wèn)題，從而明確算法特征與技術(shù)特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系，使得算法特征成為技術(shù)手段的組成部分。
1.1 特定功能或領(lǐng)域中應(yīng)用人工智能算法或模型時(shí)應(yīng)考慮算法特征對(duì)方案作出的貢獻(xiàn)
對(duì)于將人工智能算法或模型用于實(shí)現(xiàn)特定功能或應(yīng)用于具體領(lǐng)域的申請(qǐng)，為了使方案中的算法特征在創(chuàng)造性評(píng)判時(shí)帶來(lái)技術(shù)貢獻(xiàn)，在撰寫時(shí)，需寫明實(shí)現(xiàn)特定功能或應(yīng)用于特定領(lǐng)域時(shí)所解決的技術(shù)問(wèn)題，所采用的遵循自然規(guī)律的技術(shù)手段，以及由此獲得的符合自然規(guī)律的技術(shù)效果，還應(yīng)寫明實(shí)施算法或模型所必不可少的內(nèi)容。若方案涉及對(duì)現(xiàn)有的人工智能算法流程或模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，該調(diào)整解決了實(shí)現(xiàn)特定功能或應(yīng)用于特定領(lǐng)域時(shí)面臨的技術(shù)問(wèn)題，并獲得了有益技術(shù)效果，則可以認(rèn)為算法特征與技術(shù)特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系，在創(chuàng)造性判斷時(shí)應(yīng)考慮算法特征對(duì)方案作出的貢獻(xiàn)。
例如，現(xiàn)有對(duì)仿人機(jī)器人步行時(shí)跌倒?fàn)顟B(tài)的判定主要利用姿態(tài)信息或ZMP點(diǎn)位置信息，但這樣判斷是不全面的。某申請(qǐng)?zhí)岢隽嘶诙鄠鞲衅鳈z測(cè)仿人機(jī)器人跌倒?fàn)顟B(tài)的方法，通過(guò)實(shí)時(shí)融合機(jī)器人步態(tài)階段信息、姿態(tài)信息和ZMP點(diǎn)位置信息，并利用模糊決策系統(tǒng)，判定機(jī)器人當(dāng)前的穩(wěn)定性和可控性，為機(jī)器人下一步動(dòng)作提供參考。其解決方案涉及一種基于多傳感器信息仿人機(jī)器人跌倒?fàn)顟B(tài)檢測(cè)方法，其特征在于包含如下步驟：(1)通過(guò)對(duì)姿態(tài)傳感器信息、零力矩點(diǎn)ZMP傳感器信息和機(jī)器人步行階段信息進(jìn)行融合，建立分層結(jié)構(gòu)的傳感器信息融合模型;(2)分別利用前后模糊決策系統(tǒng)和左右模糊決策系統(tǒng)來(lái)判定機(jī)器人在前后方向和左右方向的穩(wěn)定性，具體步驟如下：①根據(jù)機(jī)器人支撐腳和地面之間的接觸情況與離線步態(tài)規(guī)劃確定機(jī)器人步行階段;②利用模糊推理算法對(duì)ZMP點(diǎn)位置信息進(jìn)行模糊化;③利用模糊推理算法對(duì)機(jī)器人的俯仰角或滾動(dòng)角進(jìn)行模糊化;④確定輸出隸屬函數(shù);⑤根據(jù)步驟①～步驟④確定模糊推理規(guī)則;⑥去模糊化?，F(xiàn)有技術(shù)公開(kāi)了仿人機(jī)器人的步態(tài)規(guī)劃與基于傳感器信息的反饋控制，并根據(jù)相關(guān)融合信息對(duì)機(jī)器人穩(wěn)定性進(jìn)行判斷，其中包括根據(jù)多個(gè)傳感器信息進(jìn)行仿人機(jī)器人穩(wěn)定狀態(tài)評(píng)價(jià)，即現(xiàn)有技術(shù)公開(kāi)了該解決方案中的步驟(1)，該解決方案與現(xiàn)有技術(shù)的區(qū)別在于采用步驟(2)的具體算法的模糊決策方法?；谠撋暾?qǐng)可知，該解決方案有效地提高了機(jī)器人的穩(wěn)定狀態(tài)以及對(duì)其可能跌倒方向判斷的可靠性和準(zhǔn)確率。姿態(tài)信息、ZMP點(diǎn)位置信息以及步行階段信息作為輸入?yún)?shù)，通過(guò)模糊算法輸出判定仿人機(jī)器人穩(wěn)定狀態(tài)的信息，為進(jìn)一步發(fā)出準(zhǔn)確的姿勢(shì)調(diào)整指令提供依據(jù)。因此，上述算法特征與技術(shù)特征在功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系，相對(duì)于該現(xiàn)有技術(shù)，確定發(fā)明實(shí)際解決的技術(shù)問(wèn)題為：如何判斷機(jī)器人穩(wěn)定狀態(tài)以及準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其可能的跌倒方向。上述模糊決策的實(shí)現(xiàn)算法及將其應(yīng)用于機(jī)器人穩(wěn)定狀態(tài)的判斷均未被其他對(duì)比文件公開(kāi)，也不屬于本領(lǐng)域公知常識(shí)，現(xiàn)有技術(shù)整體上并不存在使本領(lǐng)域技術(shù)人員改進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)以獲得要求保護(hù)發(fā)明的啟示，要求保護(hù)的發(fā)明技術(shù)方案相對(duì)于最接近的現(xiàn)有技術(shù)是非顯而易見(jiàn)的，具備創(chuàng)造性。
1.2人工智能算法或模型應(yīng)用于不同場(chǎng)景時(shí)應(yīng)考慮的因素
如果申請(qǐng)方案中記載的人工智能算法或模型屬于現(xiàn)有技術(shù)，方案的改進(jìn)在于將其從現(xiàn)有的場(chǎng)景應(yīng)用到本申請(qǐng)的場(chǎng)景，則創(chuàng)造性考量時(shí)應(yīng)當(dāng)綜合考慮算法或模型應(yīng)用的場(chǎng)景的遠(yuǎn)近、是否存在相應(yīng)的技術(shù)啟示、應(yīng)用于不同場(chǎng)景的難易程度、是否需要克服技術(shù)上的困難、是否帶來(lái)預(yù)料不到的技術(shù)效果等方面。
進(jìn)一步，若算法或模型應(yīng)用于不同場(chǎng)景，并未通過(guò)克服技術(shù)上的困難實(shí)現(xiàn)對(duì)算法或模型的訓(xùn)練方法、參數(shù)、配置等要素的調(diào)整，也未獲得預(yù)料不到的技術(shù)效果，則不能使方案具備創(chuàng)造性。
例如，某申請(qǐng)涉及一種船只數(shù)量統(tǒng)計(jì)方法，基于船只圖像數(shù)據(jù)通過(guò)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練出實(shí)時(shí)檢測(cè)的數(shù)據(jù)模型，對(duì)檢測(cè)出的船只數(shù)量進(jìn)行求和，解決實(shí)時(shí)反饋當(dāng)前海域內(nèi)船只數(shù)量的技術(shù)問(wèn)題。最接近的現(xiàn)有技術(shù)公開(kāi)了一種樹(shù)上果實(shí)數(shù)量的統(tǒng)計(jì)方法，并公開(kāi)了該申請(qǐng)的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和數(shù)量統(tǒng)計(jì)步驟，區(qū)別在于識(shí)別對(duì)象的不同，屬于不同的應(yīng)用場(chǎng)景。船只和果實(shí)雖然在外觀、體積、存在環(huán)境等方面均存在差異，然而對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言，兩者所采用的手段均是對(duì)獲得的圖片信息進(jìn)行對(duì)象識(shí)別、模型訓(xùn)練，進(jìn)而完成數(shù)量統(tǒng)計(jì)，在針對(duì)圖片進(jìn)行識(shí)別時(shí)，同樣考慮了識(shí)別對(duì)象的位置和邊界。如果對(duì)圖片中的船只進(jìn)行識(shí)別和訓(xùn)練與對(duì)圖片中的果實(shí)進(jìn)行識(shí)別和訓(xùn)練，沒(méi)有使其在深度學(xué)習(xí)、模型訓(xùn)練過(guò)程、圖片識(shí)別中的處理方式發(fā)生改變，能夠獲得的技術(shù)效果都是使統(tǒng)計(jì)結(jié)果更加準(zhǔn)確，那么訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同僅代表數(shù)據(jù)含義不同，數(shù)據(jù)含義的不同對(duì)算法的改進(jìn)或?qū)崿F(xiàn)并未產(chǎn)生約束、影響或限制，應(yīng)用場(chǎng)景的不同也未對(duì)算法模型的設(shè)計(jì)產(chǎn)生不同的約束、影響或限制。因此，將現(xiàn)有技術(shù)的果實(shí)統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用到該方案的船只統(tǒng)計(jì)，其效果在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上是可預(yù)期的，沒(méi)有產(chǎn)生預(yù)料不到的技術(shù)效果，該方案不具備創(chuàng)造性。
2. 人工智能算法或模型與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)產(chǎn)生特定技術(shù)關(guān)聯(lián)
若人工智能算法或模型與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在特定技術(shù)關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部性能的改進(jìn)，在創(chuàng)造性評(píng)判時(shí)，會(huì)將方案中的算法特征與技術(shù)特征作為一個(gè)整體考慮。
對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部性能進(jìn)行改進(jìn)的情形，包括：通過(guò)調(diào)整硬件系統(tǒng)的體系構(gòu)架來(lái)支持或優(yōu)化特定算法或模型的運(yùn)行，通過(guò)算法或模型的執(zhí)行來(lái)優(yōu)化計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中硬件資源的調(diào)度等。在這種情形下，方案中的算法特征與技術(shù)特征將作為一個(gè)整體考慮，如果現(xiàn)有技術(shù)未給出技術(shù)啟示，則方案具備創(chuàng)造性。
例如，某申請(qǐng)涉及一種調(diào)整卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定點(diǎn)化來(lái)降低資源使用量，使帶低比特定點(diǎn)量化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠在低比特位寬的FPGA平臺(tái)上運(yùn)行，能夠在低位寬的情況下實(shí)現(xiàn)媲美浮點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算精度。最接近的現(xiàn)有技術(shù)公開(kāi)了一種用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基于動(dòng)態(tài)定點(diǎn)參數(shù)的定點(diǎn)訓(xùn)練方法，該方法在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中，使用定點(diǎn)的方式進(jìn)行前向計(jì)算，在若干訓(xùn)練周期之內(nèi)，將網(wǎng)絡(luò)精度達(dá)到浮點(diǎn)計(jì)算的水平。該方案與最接近的現(xiàn)有技術(shù)的區(qū)別在于，在使用高比特定點(diǎn)量化對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練后，通過(guò)FPGA的低比特位寬對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)。基于該區(qū)別特征，本申請(qǐng)解決了將多層級(jí)大數(shù)據(jù)量的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于小型FPGA嵌入式系統(tǒng)時(shí)受限于計(jì)算資源導(dǎo)致的精度降低問(wèn)題，降低了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在FPGA平臺(tái)上訓(xùn)練的資源使用量，獲得了在小型FPGA嵌入式系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)媲美浮點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算精度的技術(shù)效果。將算法特征和FPGA的低比特位寬等技術(shù)特征作為一個(gè)整體考慮，現(xiàn)有技術(shù)中并不存在技術(shù)啟示，該方案具備創(chuàng)造性。
3.人工智能算法或模型與技術(shù)特征共同構(gòu)成技術(shù)手段提升了用戶體驗(yàn)
若方案中的人工智能算法特征與技術(shù)特征一起，提升了用戶體驗(yàn)，在創(chuàng)造性評(píng)判時(shí)，會(huì)將算法特征與技術(shù)特征作為一個(gè)整體考慮，如果現(xiàn)有技術(shù)未給出技術(shù)啟示，則方案具備創(chuàng)造性。
例如，某申請(qǐng)涉及一種在線客服的實(shí)現(xiàn)方法，解決現(xiàn)有電子商務(wù)平臺(tái)中，用戶傾向于通過(guò)人工客服處理投訴咨詢等業(yè)務(wù)，造成機(jī)器人客服和人工客服資源沒(méi)有被合理利用，人工客服處理壓力大的技術(shù)問(wèn)題。主要采用的解決方案包括：采用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)分析用戶請(qǐng)求的上下文，結(jié)合遺傳算法優(yōu)化人工與機(jī)器人客服的動(dòng)態(tài)分配。當(dāng)檢測(cè)到人工客服負(fù)載過(guò)重時(shí)，系統(tǒng)利用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)并自動(dòng)將適合的請(qǐng)求導(dǎo)向機(jī)器人客服，以減輕人工客服的處理壓力。最接近的現(xiàn)有技術(shù)公開(kāi)了一種實(shí)現(xiàn)與在線客服聊天的方法，具體公開(kāi)了用戶可以自由選擇和切換三種與客服溝通的方式：僅機(jī)器人客服、機(jī)器人客服優(yōu)先、人工客服優(yōu)先，其中“人工客服優(yōu)先”方式中，當(dāng)已達(dá)到人工接待上限或存在排隊(duì)等待情況，則由機(jī)器人客服與用戶通訊。最接近的現(xiàn)有技術(shù)主要基于用戶選擇來(lái)切換人工或機(jī)器人客服，且判斷人工客服是否繁忙的依據(jù)是接待是否已達(dá)上限或是否有排隊(duì)等待情況出現(xiàn)，這與本申請(qǐng)根據(jù)人工智能算法權(quán)衡后進(jìn)行自動(dòng)切換不同，該解決方案基于訪問(wèn)負(fù)載通過(guò)人工智能算法分析并自動(dòng)切換機(jī)器人客服能夠解決在機(jī)器人客服與人工客服之間更合理地分配用戶服務(wù)請(qǐng)求的技術(shù)問(wèn)題，能夠節(jié)省用戶等待時(shí)間，提升了用戶體驗(yàn)，因此方案具備創(chuàng)造性。
4.答復(fù)審查意見(jiàn)應(yīng)注意的問(wèn)題
對(duì)于包含算法特征的人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請(qǐng)，當(dāng)方案與作為最接近現(xiàn)有技術(shù)的對(duì)比文件的區(qū)別特征包含算法特征時(shí)，如果審查員認(rèn)為上述算法特征與技術(shù)特征并非功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系，則可能不考慮算法特征對(duì)技術(shù)方案作出的貢獻(xiàn)。
對(duì)于此類審查意見(jiàn)，在答復(fù)時(shí)，應(yīng)闡明作為區(qū)別特征的算法特征能否使方案解決技術(shù)問(wèn)題，這些特征與申請(qǐng)要解決的技術(shù)問(wèn)題是否密切相關(guān)，是否與技術(shù)特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系。為了克服審查意見(jiàn)指出的缺陷，修改時(shí)可以考慮，將原始申請(qǐng)文件中與最接近現(xiàn)有技術(shù)存在區(qū)別的技術(shù)特征，或者與權(quán)利要求中的技術(shù)特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系的算法特征補(bǔ)入權(quán)利要求中。
對(duì)于本章第1節(jié)記載的情形，如果申請(qǐng)與現(xiàn)有技術(shù)采用相同或類似的人工智能算法或模型，二者主要區(qū)別在于功能或應(yīng)用領(lǐng)域不同，則針對(duì)不具備創(chuàng)造性的審查意見(jiàn)，在答復(fù)時(shí)可以著重陳述該算法或模型在實(shí)現(xiàn)本申請(qǐng)的功能或應(yīng)用至本申請(qǐng)的領(lǐng)域時(shí)需要克服哪些技術(shù)上的困難，或者獲得了何種預(yù)料不到的技術(shù)效果等。
對(duì)于本章第2節(jié)記載的情形，如果申請(qǐng)與現(xiàn)有技術(shù)的主要區(qū)別在于算法特征，針對(duì)不具備創(chuàng)造性的審查意見(jiàn)，可以在意見(jiàn)陳述時(shí)闡明上述算法特征與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在特定技術(shù)關(guān)聯(lián)，能夠獲得改進(jìn)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部性能的技術(shù)效果。
對(duì)于本章第3節(jié)記載的情形，如果申請(qǐng)的解決方案能夠帶來(lái)用戶體驗(yàn)的提升，針對(duì)不具備創(chuàng)造性的審查意見(jiàn)，在答復(fù)時(shí)，可以闡釋為何本申請(qǐng)獲得的用戶體驗(yàn)提升的有益效果是由技術(shù)特征帶來(lái)的，或者是由彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系的技術(shù)特征和算法特征共同帶來(lái)的。
第六章 關(guān)于人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)中的倫理問(wèn)題
人工智能的不斷發(fā)展為各行業(yè)帶來(lái)更多發(fā)展機(jī)遇，也帶來(lái)了算法倫理、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)合規(guī)等倫理問(wèn)題。就人工智能相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行專利申請(qǐng)，應(yīng)符合我國(guó)專利法第五條的規(guī)定。
涉及人工智能算法或模型在不同領(lǐng)域應(yīng)用的，申請(qǐng)人應(yīng)關(guān)注涉及算法或模型的方案應(yīng)用于具體領(lǐng)域時(shí)是否存在違反相關(guān)法律、社會(huì)公德或者妨害公共利益等問(wèn)題。涉及人工智能獲取和利用數(shù)據(jù)的，需要關(guān)注有關(guān)數(shù)據(jù)的來(lái)源、應(yīng)用場(chǎng)景、安全管理、使用規(guī)范等各個(gè)環(huán)節(jié)是否遵循相關(guān)法律。除了數(shù)據(jù)內(nèi)容本身，具體的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理等手段也需要符合相關(guān)法律的要求，不得違反社會(huì)公德或妨害公共利益。
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