2020年10月27日，美国专利商标局（“USPTO”）发布了一项新研究，发现近年来美国与人工智能（“AI”）相关的专利申请数显着增加。2002年至2018年，人工智能专利申请量增长超过100%，从大约3万件增长到6万多件。

Definition of AI

        根据美国国家标准技术研究院（“ NIST”）使用的定义，将AI技术和系统定义为：包括可以学习解决复杂问题，进行预测或执行需要人工操作的任务的软件和/或硬件，此类任务例如感觉（视觉，言语和触摸），感知，认知，计划，学习，交流或身体动作。但是，出于专利申请和授予的目的，该研究将AI定义为涵盖以下八类：

        知识处理–反映和驱动世界的相关现象，并在自动化系统中使用此信息（例如，使用预定义的“知识库”的AI算法来自动检测会计错误）。

        语音识别–通过声音信号理解单词序列的技术（例如Siri，Alexa等）。

        AI硬件–旨在通过提高处理效率和/或速度来满足处理AI流程所需的大量计算能力的物理计算机组件（例如，模仿生物大脑中突触的硬件）。

        演化计算–包含一组使用自然和演化方面的计算例程（例如，使用变异算法预测可用的石油储量）。

        自然语言处理–了解和使用以书面语言编码的数据（例如，通过模拟人类记忆方法，使用文本构建本体）。

        机器学习-包含广泛的可从数据中学习的计算模型（例如，通过对产品描述，评论和其他产品功能进行分类来优化电子商务平台的AI算法）。

        计算机视觉–从图像和视频中提取并理解信息（例如，在结肠镜检查中自动检测图像中的异常）。

        规划和控制-包含用于识别，创建和执行活动以实现指定目标的过程（例如，通过感知环境条件检测和解决加工厂潜在问题的方法）。

Diffusion of AI

        该项研究使用了其AI算法，以审查1976年至2018年间发布的所有美国专利申请。研究显示包含AI的专利在1976年的技术中仅占9％，而到了2018年，这一比例已升至42%以上。虽然AI专利申请的增长来自所有与AI相关的技术，但“规划与控制”和“知识处理”是AI使用量增长最大的两个类别。

        在此期间，活跃于AI的发明人专利个人数量也急剧增加：从1976年的1％增长到2018年的25％。就组织的AI活动增长数量而言，前30的AI公司中的大多数都在信息领域和通讯技术领域。1976年至2018年，获得专利最多的三家美国公司是IBM，Microsoft和Google。

        虽然1976年至2000年之间的AI发明人专利通常集中在较大的城市和科技中心，例如硅谷，但研究显示，从2000年到2018年，AI显着扩散到该国其他地区。例如，人工智能的发明集中在不同州和地区的多种技术中：缅因州和南卡罗来纳州–数字数据处理和适用于企业的数据处理； 俄勒冈州-健身训练和设备； 蒙大拿州–分析材料的化学和物理性质； 威斯康星州–用于诊断，手术和鉴定的医疗器械和程序； 爱荷华州，堪萨斯州，密苏里州，内布拉斯加州和俄亥俄州–与电话通信有关的AI技术； 和北达科他州-将AI技术应用于农业。

        完整的研究可以在这里访问[1]。

启示

        尽管研究显示与AI相关的专利申请有所增加，并且AI在各种技术中广泛传播，但与AI相关的专利申请仍然存在挑战。

        首先，the subject matter eligibility challenges already applicable to many software-based inventions also apply to AI-related inventions. 例如，一些与AI有关的发明被设计为执行人类以前执行的动作。针对此类发明的专利权利要求可以由美国专利商标局根据35 U.S.C. 101的规定归类为针对抽象思想（例如，心理过程）。与其他基于计算机相关的发明和基于软件的发明一样，one approach to avoiding or overcoming abstract subject matter rejections during prosecution of AI-related subject matter may be to draft AI-related applications to expressly include information about the technical improvements associated with the claimed AI-related system and how the outputs of such AI-related systems are used for real-world impact on other systems. Careful claiming of AI-related inventions will also help to minimize the impact of subject matter eligibility challenges.

        其次，对于人工智能创造的、人类贡献很少或没有贡献的发明，申请人应该知道DABUS decision[2]，该判决确认发明者仅限于自然人。因此，在可预见的未来，在所有人工智能专利申请中只列出人类发明者将是一个更好的方法。

        [1] https://f.datasrvr.com/fr1/120/46558/OCE-DH-AI.pdf

        [2] Decision on Petition dated April 22, 2020, U.S. Application Serial No. : 16/524, 340, available at https://www.uspto.gov/initiatives/artificial-intelligence/artificial-intelligence-reports.