人工知能と特許
定義 : 人工知能と特許
この表現は、機械学習、ニューラルネットワーク、統計モデルなどの人工知能技術を実施する発明、およびその助けを借りて得られた発明の特許性をめぐる問題の総体を指します。実定法に特別の制度はありません。これらの発明は、欧州特許条約第52条と知的財産法典L. 611-10条の通常の要件に服し、両条は数学的方法とコンピュータ・プログラムを除外していますが、それは出願がそれらの要素それ自体のみに関する場合に限られます。
学習に基づく発明の特許性
学習アルゴリズムは、単独では特許の対象から除外される数学的方法です。しかし、請求項がそれを技術的な文脈、たとえば装置の制御、物理的な信号の処理、コンピュータ内部の動作の改善の中に位置づける場合には異なります。その場合、欧州特許庁はコンピュータ実施発明について形成された判断の枠組みを適用します。技術的性格は請求項全体について判断され、その性格に寄与する特徴のみが進歩性の審査で考慮されます。
記載と再現可能性の要件
学習モデルの性質は、欧州特許条約第83条と知的財産法典L. 612-5条が求める記載の十分性について固有の困難を生じます。出願人は、当業者が再現できるように発明を説明しなければなりません。技術的効果が学習データの質や特定のアーキテクチャに依存する場合、明細書はそれを示す必要があり、そうでなければ請求項が再現不能とされ、あるいはプローザビリティの立証されていない効果に依拠しているとされるおそれがあります。データ、パラメータおよび学習のプロトコルの記載が出願の一部となるため、特許による保護と営業秘密の維持との間で選択を迫られます。
訴訟と侵害の立証
モデルの実施は、多くの場合、遠隔のサーバー上で、ときには特許がカバーする領域の外で行われ、そのパラメータは外部から観察できません。そのため、侵害の立証には、セジー・コントルファソン（侵害証拠保全手続）、情報提供請求権、必要に応じて裁判上の鑑定を用いて、コード、データ、実行ログにアクセスすることが必要となります。
要点
人工知能を用いる発明は、技術的効果を生じる限り通常の要件で特許を受けることができ、アルゴリズムそのものは除外されたままです。明細書は、必要であればデータと学習のプロトコルを示して、その効果を再現できるようにしなければなりません。出願前に、請求項が特定可能な技術的応用を対象としていることを確認し、システムの各要素について特許と秘匿のいずれを選ぶかを決める必要があります。侵害があった場合には、相手方のシステムのうち観察可能な要素を特定して、早期に立証の準備をすることが必要です。
本用語解説は一般的な説明であり、法的助言に代わるものではありません。
Dhenne Avocatsは、パリ司法裁判所、パリ控訴院および統一特許裁判所において特許訴訟を担当しています。実際の案件でこの問題が生じた場合、適切に対応すべき時期は、ほとんどの場合、訴えの提起よりも前にあります。