Emotional Perception AI 公司：深度剖析近期判决对英国知识产权局 (UKIPO) 人工神经网络（ ANN）等相关指南的影响

事件回顾

在 Emotional Perception AI Ltd 诉专利局局长案中， Emotional Perception AI Ltd 对 UKIPO 听证官所作的判决不服，上诉至高等法院。听证官根据 计算机程序 可专利性排除条款 (UKPA 1977 S1(2)(c))驳回一项基于 ANN 的发明专利申请。法院并不认同听证官的观点，主要指出， ANN 本身并不是计算机程序，因此，不属于可专利性被排除的 计算机程序 。鉴于这一意外转折， UKIPO 似乎有可能对判决提起上诉。然而，在判决作出后的一周内， UKIPO 却发布了相关的法定指南，明确表示 知识产权局正在着手改变 ANN 被视为排除主题的审查做法。 专利审查员不应根据第 1(2)(c) 条的 计算机程序 排除条款驳回涉及 ANN 的发明。

对于想要为以前可能因 计算机程序 排除条款而陷入困境的 ANN 发明申请专利的申请人，这一改变似乎是个好消息。但是， UKIPO 将如何执行这一判决，还有待观察。特别是，《专利实践指南》(MoPP) 和 UKIPO AI 发明（广义含义，而不是特指 ANN）相关专利申请审查指南还未更新； UKIPO在近期发布的法定指南中承诺，未来将对两者进行更新。

该项判决不仅给试图为 相关 发明寻求保护的申请人带来了极大的帮助， 而且有可能对 UKIPO在被排除主题方面的实践产生更加广泛的影响。例如，判决书中有关 Aerotel 测试应用的一些讨论（有关该测试的完整讨论，请点击上文链接查看我们比较 UKIPO 和 EPO 做法的文章）可以被视为更广泛地适用于涉及计算机实施发明的审查，甚至可能适用于数学方法排除规定（出于完整性考虑，在判决中不直接考虑数学方法排除规定）。这一新进展表明 EPO 和 UKIPO 在人工智能发明可专 利性方面的做法存在进一步分歧，而本次分歧让英国成为更有利于人工智能专利申请的司法管辖区。那么，判决到底涉及哪些内容？它们对日常审查以及该领域申请人面临的更广泛的战略决策来说意味着什么？

深度剖析

简单来说， Emotional Perception AI Ltd 诉专利局局长案与一项使用 ANN 提供媒体文件推荐的发明有关。以具体的示例为例，音乐文件通过分析语义属性（例如， 快乐 、 悲伤 或 放松 等标签）的第一 ANN 和分析物理属性（例如，音调、音色、速度和音量等指标）的第二 ANN 进行分类。 然后使用反向传播来训练第二 ANN，以便调整第二 ANN 的权重，使得由第一 ANN 鉴别的音轨之间的语义相似性通过由第二 ANN 鉴别的相同音轨之间的物理相似性体现出来。训练过程完成后，第二ANN 即可使用没有语义标签的歌曲的物理属性来向最终用户推荐语义相似的歌曲，也就是说，它已经学会了通过物理属性辨别语义相似性。

为了确定将 ANN 归为 计算机程序本身 是否合适，判决书将 ANN 发明分成了两类：硬件 ANN（在判决中是指 装有电子设备的物理盒子 ）和模拟 ANN（在该 ANN 中，传统计算机运行着一个使计算机能够模拟硬件 ANN 的软件）。对于每种类型的 ANN 以及在每个执行阶段（训练和推理），判决都考虑了计算机所在的位置和程序所在的位置。各方似乎已达成共识，硬件 ANN 中不存在可能适用排除条款的计算机程序。在考虑这对模拟 ANN 的影响时，判决书对人类（例如程序员）输入的指令的实现和训练有素的 ANN 进行了区分，它在第 54 至 58 段中指出（着重强调）：

对于硬件 ANN] 硬件并没有执行人类预先设定的一系列指令。它根据自己学到的东西进行操作 我不明白为什么这一点不适用于模拟 ANN。它没有执行人类给它的代码……

因此，我认为 解耦 是可以实现的并且是正确的，模拟 ANN 不是用于这些目的的计算机程序。

判决书认为，虽然硬件 ANN 不涉及计算机程序，模拟 ANN 也不是计算机程序，但训练阶段涉及编程活动，因此 唯一剩下的候选计算机程序就是实现或启动训练的程序 （第 59 段）。然而，在考虑训练权利要求实际上在多大程度上主张实现或启动训练的计算机程序时，判决书指出，训练过程的特别之处并非包含在该计算机程序中： 据说特别之处在于使用成对的文件进行训练，并相应地设置训练目标和参数的想法。如果这种说法没有问题，而且我也这么认为，那么实际的程序就是权利要求的附属部分，而非权利要求的内容。这些权利要求超出了范围。 （第 61 段）。 

尽管判决书中上述段落只提到了 ANN，但类似的论点似乎也适用于其他类型的 AI 发明，在这类发明中，机器学习模型可以使用专用硬件或通过在传统计算机上运行的软件来实现。针对特定机器学习 (ML) 过程（不一定是 ANN）的权利要求，无论这一过程是在硬件中实现还是作为软件模拟实现，都不属于针对计算机程序的权利要求，得出这一结论并不难。同样地，虽然模型的训练可以使用计算机程序来启动或实现，但是如果训练方法的特别之处超出了训练中涉及的计算机程序所能涵盖的范围，那么针对该训练方法的权利要求也可能不属于针对计算机程序的权利要求。一起来看看MoPP 和 UKIPO AI 发明相关专利申请审查指南在这方面及其他方面的规定吧。

好的一点是，为防止在训练过程是否涉及计算机程序的权利要求这一问题的判决上出现错误，判决书将技术贡献问题考虑在内；这与 Aerotel 测试的问题 3 和问题 4 高度相关。对于技术贡献，一种可能的解释是通过传输推荐的文件所达到的效果。判决书第 76 至 78 段（着重强调）表示：

听证官似乎认为，对系统输出的主观评价只是用户的主观评价，因此不是技术效果。我认为这样分析是不正确的 出于这些目的，针对这一过程，正确的看法应该是，文件被识别，然后被移动，因为它满足了某些条件 因此输出的是一个不会以其他方式被选中的文件 。在我看来，这就是出于这些目的在计算机之外实现的技术效果，这个效果在与选择的目的和方法相结合时，它满足了技术效果的要求，不受排除条款的约束。 我不明白为什么用户自己的非人工神经网络中可能存在的主观效果会使它失去实现这些目的的资格。

正如判决书所述，上述推理认为最终结果能够证明案件不属于 计算机程序 案。但是，判决书表明，如果与先前的结论相反，假设计算机程序是训练程序或整体训练活动，则可以采用另一种方式来处理该问题。在此情况下：

如果有人出于这些目的假设计算机程序是训练程序或整体训练活动……由此产生的 ANN，特别是经过训练的硬件 ANN，可以被视为一种阻止应用排除条款的技术效果 因此，我认为，必要时，经过训练的硬件 ANN 能够成为外部技术效果，因此不能将排除条款应用于任何现有计算机程序。 出于这些目的，硬件 ANN 和模拟 ANN 之间没有区别

因此，该项判决提供了多种途径，可以让涉及 ANN（以及其他可能的模型架构？）的权利要求免受计算机程序排除条款限制，例如通过根本不是针对计算机程序的相关权利要求或者通过权利要求所实现的技术效果。

此外，尽管判决（出于程序原因）没有考虑 数学方法 排除条款是否适用于本案，但判决书中的推 理有望对该排除条款今后的应用产生影响。例如，援引听证官的判决如下： 

从广泛和抽象的意义上来说，针对 ANN 或其训练算法的权利要求完全与数学方法相关，但它不符合 [Aerotel] 的步骤 3 。即使它涉及到的不仅仅是数学方法，我也看不出它本质上是技术性的，因此它不会符合步骤 4。

在用于评估涉及数学方法排除条款的权利要求时，与技术贡献评估相关的判决内容似乎至少可以应用于 Aerotel 测试的步骤 4。

EPO 的做法？

EPO 采取的方法是，人工智能和机器学习建立在本身具有抽象数学性质的计算模型和算法之上，因此应适用排除主题条款指南，特别是数学方法指南。在实践中，这意味着 AI 应用程序的专利资格将采用 COMVIK 方法进行评估，即被认定属于排除类的权利要求特征只有在有助于解决技术问题时才被视为具有创造性。

我们之前曾对英国和 EPO 处理被排除主题的方式的相似度表示怀疑，至少一开始是这样的，但Emotional Perception AI 案的判决似乎将导致英国和 EPO 在 ANN（以及上文讨论的其他 AI 主题）受可专利性例外情形限制的程度方面进一步产生重大分歧。

EPO 对神经网络技术性的立场在判例法（包括 EPO 上诉委员会第 T0702/20 号决定，该决定将神经网络定义为 一类数学函数，因此被排除在外 ）中得到了反复确认。该决定指出，其他 非技术 事项因此只能在用于解决技术问题时才会被纳入创造性评估，例如在使用针对特定技术任务的特定数据进行训练时。 在推荐系统中提供文件似乎不太可能落入 EPO 对特定技术任务的定义范围，因为过去的 EPO 判例法也考虑过这个问题。 在 EPO 上诉委员会第 T1983/18 号决定中，考虑了一种基于计算机的方法，通过将应用程序划分为不同的类别并确定各类别之间的 相关性 ，生成对用户的移动应用程序推荐。上诉委员会在决定中概述： 该方法不是基于技术考量，而是基于一组非技术性假设或要求来预测用户的偏好，从而确定推荐的内容。总体效果是根据预测的用户偏好提供推荐，这是非技术性的 。第 T1983/18 号决定沿袭了 EPO 上诉委员会第 T0306/10 号决定，该决定考虑了向用户推荐歌曲的系统，指出 选择一个项目（例如一首歌曲）推荐给用户不符合技术目的。从技术角度来讲，向用户推荐什么歌曲并不重要。 判例法中的这项评估与 Emotional Perception AI案中听证官处理技术性细节的方法非常相似，并且看起来似乎直接把推荐系统的技术性细节拒之门外了。

在将上述 EPO 决定与 Emotional Perception AI Ltd 诉专利局局长案判决放在一起比较时， ANN 技术性细节的处理方法与推荐系统提供技术贡献的可能性之间的差异就很明显了。由于 UKIPO 已根据该判决发布了法定指南，并表示正在更新更多的实质性实践，因此 UKIPO 对判决提出上诉的可能性似乎不大。因此，至少在中短期内， UKIPO 对 ANN 发明（以及更广泛的潜在 AI 发明）的做法可能比 EPO 的做法对申请人更有利。此外，即使 EPO 有意调整其做法以期更加接近 UKIPO 的做法，也没有直接的方法来作出必要的改变。扩大上诉委员会的决定可能会改变 EPC 的解释方式，但这需要EPO 判例法存在一些分歧，而目前情况并非如此；如上述各项决定所示，令人沮丧的是，该领域的判例法十分一致。如果有足够的政治意愿，可以通过外交会议对《欧洲专利公约》本身进行修订。但是，这类修订在 EPC 出台后只发生过一次，并且需要经过数年的谈判。因此，在一段时间内，与EPO 的做法相比， UKIPO 的做法对 ANN 发明仍然更加友好。

结论

对于想要为 ANN 发明申请专利的申请人， Emotional Perception AI Ltd 诉专利局局长案释放了一个积极的信号。虽然我们以前确实迎来过虚假的曙光，但英国政府曾公开宣称其目标是成为 AI 发展的首选地，而 Emotional Perception AI Ltd 案的判决也符合这一目标。判决书中使用的明确语言，以及 UKIPO 在判决作出后发布法定指南的速度，都是令人鼓舞的迹象。我们谨慎乐观地认为，该项判决可能预示着 UKIPO 将采取对 AI 的可专利性更有利的方法；期待 UKIPO 根据 Emotional Perception AI Ltd 诉专利局局长案更新 MoPP 及 AI 发明相关专利申请审查指南 。与此同时，高等法院还提供了一些非常有用的分析，英国专利局可在后续针对该主题领域的诉讼答复中引用这些分析

本文仅供参考，不构成任何专业建议。 如欲寻求这方面或任何其他方面的建议，请联系hlk@hlk-ip.com或您的日常 HLK 顾问。