AI專利革命：跨越技術與法律的挑戰

人工智慧的「進步性」與「抽象」的問題

在AI技術的專利申請過程中，評估發明是否具有「非顯而易見性(Non-Obviousness)」是取得專利授權的關鍵。然而，由於AI領域的快速發展，專利審查委員辨別真正的進步性越來越不易。許多所謂的「進步」可能僅是對現有技術的微小改進或常規實驗，導致AI技術需要更精確評估其是否符合專利進步性的要求。

此外，AI的運作並不像機器一般有著清晰的結構關係，其運作往往會被解讀為「黑箱作業」。這導致專利說明書容易無法清楚表達AI技術內涵，使整個技術過於「抽象」，不符合專利法規範專利說明書需具備的明確性。

「數據隱私」的挑戰

AI技術執行過程中的數據收集和使用須遵從個人隱私和數據保護法律。以醫療AI為例，使用患者數據訓練系統可能涉及HIPAA^*等法律規定。此外，跨境數據傳輸在全球化AI專利申請中尤為關鍵，不同地區如歐盟的GDPR^#對數據隱私和保護有嚴格的要求，這給AI訓練資料的蒐集帶來極大挑戰。

^*HIPAA:健康保險便利和責任法案(Health Insurance Portability and Accountability Act)，該法案規範醫療和醫保行業中個人身份資訊應受到保護。

^#GDPR:一般資料保護規則(General Data Protection Regulation)，該規則對歐盟內的經營企業持有的客戶的個人資料與隱私進行嚴格的規範。

「專利範圍」的策略布局

AI技術的專利申請需包含充足的技術細節，如演算法、數據處理方法和學習模型等。由於AI技術的專業性和迅速變化，如何撰寫清晰、準確、全面的專利說明書對申請人來說是一大挑戰。而專利說明書的內容會影響到專利權的解釋、範圍界定和未來的執行。此外，AI技術專利範圍的設計需要考慮到未來的技術發展趨勢，避免過於侷限於目前對AI技術的理解，以免未來創新無法獲得充分保護

各國專利審查機構的「審查尺度」差異

不同國家在處理AI相關專利時的態度和標準各異。例如，中國重視區別技術特徵的創新性；美國在軟體專利的審查經常會判定軟體方面的技術屬於「抽象概念」，而不予專利；日本則有鑒於AI技術快速發展，對於一些新興技術與名詞需在說明書特別說明，否則容易導致說明書無法支持專利申請範圍的問題；而歐洲專利局則平衡重視進步性和技術貢獻，但須特別注意一些歐洲專利的修正規範（如中等概括），這可能導致申請過程中的修正不符合規範。

上述各國審查規範的不一致性使得跨國專利申請變得複雜，尤其AI技術的千變萬化，在各國審查的結果容易有不一致的現象。

專利訴訟和侵權風險

隨著AI技術的廣泛應用，相關專利訴訟和侵權風險亦隨之增加。企業在開發或使用AI技術時，更容易不慎侵犯他人專利權，導致法律糾紛和賠償。但AI技術專利具有：技術複雜性高、證據獲取困難、容易被界定為抽象概念以及技術快速迭代等特性，這些特性都大大增加了專利訴訟與侵權判斷（舉證困難）的複雜性。

結論

在當前快速發展的科技領域，特別是AI技術，專利申請和維權面臨著前所未有的挑戰。從進步性評估到數據和隱私問題的處理，再到技術複雜性和各國審查尺度的不一致，使AI技術的專利的申請過程是充滿挑戰且多變的。這要求軟體工程師需具備深厚的技術知識以識別其AI創新與現有技術的差異。並在申請專利時，更要配合具有高度了解AI技術申請趨勢的專利代理人，才能確保辛苦開發的AI技術或其應用，獲得足夠大的專利保護範圍。