專利抽象概念測試的不確定性，可能影響AI、IoT及機器人產業
科技產業資訊室 (iKnow) - May 發表於 2018年4月2日
圖、專利抽象概念測試的不確定性，可能影響AI、IoT及機器人產業
其實，2014年最高法院裁決Alice案之後，全國各地法院屢次判決軟體專利無效。也許這就是為什麼美國聯邦巡迴上訴法院，公開承認關於Alice專利適格性(patent-eligibility)測試，仍然存在“很大的不確定性”。儘管Alice案件之後，試圖提供軟體專利實施的指南，然而，聯邦巡迴法院對現今的一些專利自稱是“運算法是很重要的發明 (most important inventions in computing)”而言（特別是醫療診斷、人工智慧（AI）、物聯網（IoT）、區塊鏈、行動支付和機器人技術），仍存在不確定的危險性。但也擔心Alice案件做得太過分了，特別是對以軟體開發為主的科技大廠或新創小型科技公司，特別的不利於專利保護。
以猶他州的Purepredictive公司為例，其US 8,880,446 專利涉及AI驅動機器學習系統。地方法院認定該專利是針對其軟體方法，該方法分三步驟執行“預測分析”。第一步是接收數據並生成“學習功能”，或是從該數據中進行回歸。第二步為根據測試數據評估這些學習函數在做出準確預測時的有效性。最後，選擇最有效的學習功能並創建一個用於附加數據輸入的規則系列。地區法院認為，這種方法僅僅是“針對由電腦執行的心理過程”(directed to a mental process)，透過 “使用數學算法進行預測分析的抽象概念”(the abstract concept of using mathematical algorithms to perform predictive analytics) 進行資料收集和分析。
對Alice案，一般評論認為Alice的專利適格性（patent eligibility）測試的主觀性。根據Alice案的專利法規定，基於專利適格性35 U.S.C. §101，它可能不是“直接指向”不可專利標的(patent-ineligible concepts)，例如自然法則（laws of nature）、自然現象（natural phenomena）與抽象概念（abstract ideas）。但是如果權利要求的特定要素可能是可專利標的，逐一並將之視為有序之組合(ordered combination)，都足以將本質轉變成具專利標的適格性之應用。這種由兩部分組成的測試準則，可能已導致許多軟體專利被視為“抽象”而失效，因此，為尋求專利保護其發明的新軟體工具的發明者，形成一種取得保護的障礙。
在Purepredictive案中，地方法院發現其主張的方法“不僅是人類可以執行的數學過程，而且還涉及預測分析的一般抽象概念，而不是任何特定的應用程序。” 對於許多基於軟體的專利權利要求，包括那些針對AI演算法的權利要求，因此，以“可以由人類執行”而質疑，似乎是有問題的，儘管人們認識到由於巨大的領域空間，人類永遠無法像許多人工智慧(AI)演算法一樣執行同樣的方法，這些演算法具有評估任務。
iKnow觀點與結語
雖然Alice的抽象測試準則仍將繼續挑戰專利的申請，但同時也是在測試聯邦巡迴法院對於新興的AI、物聯網和機器人產業提出的專利保護的底線發展，甚而可能對他們產業產生危險性影響。
面對新時代也將是面臨兩難的抉擇的時候，未來產業將是破壞性競爭，而且是軟硬整合並重的世代。若以目前美國法院以專利抽象概念測試的方法，來認定專利的有效性，似乎不利於以軟體或演算法為主的企業，未來很可能演變成演算法開放成為open sources平台。因為，未來若由少數的科技大廠(微軟、FB、Google、Amazon)壟斷AI，也將是一種不可預知的大災難。 (866字；圖1)
參考資料：
Purepredictive, Inc. v. H2O.AI, Inc., slip op., No. 17-cv-03049-WHO (N.D. Cal. Aug. 29, 2017).
Federal Circuit: AI, IoT, and Robotics in “Danger” Due to Uncertainty Surrounding Patent Abstraction Test. AI Technology Law, 2017/11/22.
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