Как получить патент на искусственный интеллект: стратегии и рекомендации

Патент на искусственный интеллект – эффективный инструмент для защиты ваших инноваций и технологий ИИ, но процесс его получения сложен.

Это парадоксально, но вопреки общепризнанной важности инноваций в области искусственного интеллекта, технологии ИИ во многих своих аспектах не воспринимаются патентными ведомствами как технологии.

Основные проблемы для патентования искусственного интеллекта (ИИ) – это требования, связанные с техническим характером изобретения и его признаков. Дело в том, что патентованию подлежат только технические решения (п.1 ст. 1350 Гражданского Кодекса РФ – далее Кодекс). Суть характеристики «технический» в этом контексте определить сложно. Если кто-то её уверенно растолковывает, не верьте. Нормативные документы по патентному праву не дают определения этого термина, но исключают из его объёма некоторые сущности. В частности, для патентных ведомств не являются техническими программы для ЭВМ, математические методы и решения, заключающиеся в предоставлении информации (п.5 ст.1350 Кодекса). Но ведь такие решения – основа системы искусственного интеллекта, как же получить патент на ИИ технологию?

Решения, целиком полностью относящиеся к компьютерным программам и математическим методам, считаются принципиально непатентоспособными. Запатентовать алгоритм оптимизации функции – задача сложная. Если же нетехническими будут все признаки, отличающие решение от ближайшего аналога, решение не обладает изобретательским уровнем (п. 79 Правил по изобретениям).

Будем разбираться в особенностях экспертизы решений, относящихся к ИИ?

Это длинный путь.

Специалисту в этой области, необходимо постоянно держать руку на пульсе. Лучше – две. Но знание того, как Ведомство проводит экспертизу решений, относящихся к искусственному интеллекту – это не совсем то, что нужно для обеспечения охраны ИИ-технологий. Если же охрану решения необходимо обеспечить в нескольких государствах, это требует учета разных подходов ведомств в рамках одной заявки.

Патентный поверенный не выбирает технологию, которую надо защищать. Необходимость защиты диктуется бизнесом, а задача специалиста – оформить заявку и провести процедуру с максимальными шансами на успех. Поэтому вместо обсуждения особенностей экспертизы заявок я расскажу о стратегии их составления. Грамотная стратегия составления заявок на патент на ИИ повышает шансы на получение положительного решения о патентоспособности.

• Определить ключевые аспекты технологии для подачи заявки на патент на ИИ.

• Выделить патентоспособные аспекты, которые с наибольшей вероятностью могут быть запатентованы.

• Составить заявки на патенты так, чтобы они с наибольшей вероятностью успеха и без ущерба объёму охраны прошли экспертизу.

Анализ практики экспертизы в патентных ведомствах не даёт чёткого ответа на вопрос «как это делать?». Я всё же постараюсь.

Вот несколько ключевых подходов, которые следует использовать:

ИИ технология всегда предполагает этап обучения модели и этап использования обученной модели. Чтобы патент на ИИ-технологию мог защитить её от нарушителей, следует по возможности заявлять в одном независимом пункте что-то одно: либо аспект обучения, либо аспект использования. В противном случае доказать использование всех признаков изобретения будет сложно. Если это этапы способа, то они могут выполняться в разное время и даже разными лицами.

Всё то, что является «осязаемым», с большей вероятностью признаётся «техническим». Чем более конкретным будет область применения вашего изобретения, тем лучше. Поэтому, формулируя признаки, характеризующие процесс обучения, делайте акцент на использование данных, полученных на основе взаимодействия с физической средой в результате измерений (например, элементы дорожного покрытия и окружающие объекты, их измеримые параметры). Упоминание искусственно сгенерированных данных или, например, ИИ в качестве учителя повышает риски.

По той же причине, изобретения, относящиеся к применению ИИ, будут скорее приняты экспертизой, если в них предполагается физическое взаимодействие с материальными объектами, влияние на физические процессы и реагирование на воздействия таких объектов или в рамках таких процессов.

Решаемая задача должна находиться как можно ближе к уровню реальных технических задач, решаемых на уровне материальных средств и физических явлений.

Плохой вариант: повышение скорости обработки данных в системе автономного управления транспортным средством.

Вариант получше: уменьшение времени реагирования системы на внешние события.

Идеальный вариант: тот, который примет экспертиза.

Они различаются от ведомства к ведомству, но всё же в одной заявке можно учесть возможность корректировки формулировок.

Так, в Европейском патентном ведомстве можно в независимом пункте формулы заявить «компьютерная программа для...». Если совокупность признаков формулы действительно представляет собой охраноспособный алгоритм, патент может быть выдан.

Для Роспатента же такая формулировка родового понятия является самостоятельным основанием для отказа. При достаточном везении вы получите запрос и сможете скорректировать формулировку, но лучше изначально выбирать формулировки, приемлемые для конкретного ведомства, для Роспатента это может быть, например, программный алгоритм можно раскрывать через «машиночитаемый носитель информации, содержащий инструкции, которые при воспроизведении компьютером заставляют его выполнять...».

Стоит обратить внимание на:

1) признаки, относящиеся к обучению и сбору данных. Следует сделать акцент на том, что искусственный интеллект обучается на данных, получаемых из реальной среды движения автомобиля. Например, во время движения транспортного средства. Можно уточнить (хотя бы в описании), с помощью чего эти данные собираются. Это также относится и к получению данных на этапе работы обученной модели и формированию управляющего сигнала на их основе.

2) специфические проблемы. Постарайтесь найти задачи на самом высоком уровне (перемещения из точки А в точку Б), которые невозможно было решать с использованием известных решений, но стало возможно с вашей технологией. В идеале, если эти задачи будут специфичны для области применения изобретения. Например, это может быть улучшения ориентирования на дорожном покрытии с определённым типом разметки или определённого типа (например, грунтовая дорога).

3) решение технической задачи. Даже если решение направлено на повышение вычислительной эффективности системы обучения искусственного интеллекта, постарайтесь сформулировать задачу на более высоком уровне, ближе к «железу» и физическим величинам. Например, уменьшение времени реагирования системой на внешние события (этот вариант тоже не идеален, но для объяснения сути подойдёт).

4) взаимодействие со вспомогательными системами. Специфику для определения решаемых задач могут задавать особенности инфраструктуры, например, связи или навигации, а также технические особенности самого автомобиля и средств сбора информации.

Патентование технологии ИИ – далеко не единственный способ охраны. Какие-то аспекты технологии удобнее сохранить в качестве секрета производства (ноу-хау), какие-то в форме объектов авторского права, а некоторые – и вовсе опубликовать. В отношении каждого решения/аспекта стоит определить наиболее подходящую.

Это один из основных критериев ценности патента. Всё изобретение по независимому пункту и каждый из его признаков должно быть реально обнаружить в его использования конкурентом. Как проверять соблюдение этого и других критериев ценности патента, можно узнать из моего чек-листа.

Требования патентных ведомств постоянно меняются. Это особенно заметно в отношении новых и бурно развивающихся областей техники. Это особенно актуально, когда вам необходимы заявки на патент на ИИ в нескольких юрисдикциях. Шансы на успех заявок на патенты на искусственный интеллект, очень зависят от качества их составления.

Проверьте: достаточно ли заявке сведений для осуществления изобретения специалистом.

Получение патента на искусственный интеллект – сложный, но важный процесс. Правильная стратегия увеличивает шансы на успешное патентование технологий искусственного интеллекта. Практика экспертизы патентных заявок быстро меняется. Математика приобретает всё больший вес в технике, технологиях и промышленности. Практика экспертизы продолжает развиваться, что открывает новые возможности для патентования инноваций в ИИ.

Приведённые в этой статье подходы повысят шансы на получение патента на ИИ технологии, однако, не стоит забывать о том, что самые важные качества патента проявляются после его выдачи – он должен надёжно защитить вашу технологию. Чтобы проверить, насколько надёжным может быть патент по вашей заявке, воспользуйтесь чек-листом. Лучше это делать до того, как заявка будет подана.