文/北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 潘曉松

　　近年來，隨著人工智能（AI）技術(shù)的快速發(fā)展，美國專利商標局（USPTO）針對專利主題適格性（subject matter eligibility），即專利客體問題發(fā)布了更新指導(dǎo)，以應(yīng)對AI相關(guān)權(quán)利要求評估的挑戰(zhàn)。本文基于USPTO 2024年7月發(fā)布的更新指導(dǎo)以及2024年12月底發(fā)布的培訓(xùn)材料中的Example 48、即“語音分離”判例，對主題適格性問題進行了探討。

　　一、法律框架：AI發(fā)明背景下的Alice/Mayo測試

　　根據(jù)相關(guān)指導(dǎo)和培訓(xùn)材料的指示，所有AI相關(guān)的軟件發(fā)明都必須通過源于最高法院判例的Alice/Mayo兩步法測試：

　　1.第一步（Step 2A, Prong One）：權(quán)利要求是否“指向”（directed to）一個司法例外，如自然法則、自然現(xiàn)象或抽象概念。在AI領(lǐng)域，最常見的抽象概念包括“數(shù)學(xué)概念”（如數(shù)學(xué)關(guān)系、公式、算法）和“精神過程”（如人類可以通過思維完成的觀察、評估、判斷）。

　　2.第二步（Step 2A, Prong Two & Step 2B）：如果第一步的答案為是，那么權(quán)利要求是否包含“顯著更多”（significantly more）的要素，從而將這個抽象概念轉(zhuǎn)化為具體的、具有創(chuàng)造性的應(yīng)用。

　　USPTO的最新指南強調(diào)，在評估第二步之前，審查員應(yīng)首先在第一步的第二個分支（Prong Two）中判斷：權(quán)利要求作為一個整體，是否將司法例外“整合”（integrates）到了一個“具體的實踐應(yīng)用”（practical application）中？如果答案是肯定的，那么該權(quán)利要求就不再被視為“指向”抽象概念，從而直接滿足101條的要求，無需進入更為嚴格的Step 2B分析。

　　二、Example 48詳細分析：基于AI的語音分離和識別

　　Example 48標題為“使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音分離”，描述了一個在嘈雜環(huán)境中分離混合語音信號的系統(tǒng)、例如虛擬會議。該發(fā)明使用一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，DNN），用包含較少說話者的混合語音信號對其進行訓(xùn)練，訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)可分離更多聲源的語音信號。

　　1.不具主題適格性的權(quán)利要求1（Claim 1）

　　權(quán)利要求1描述了一個語音分離的方法，包括：

　　(a)接收包含多個不同聲源sn（其中n∈{1,…,N}）語音的混合語音信號x；

　　(b)使用短時傅里葉變換將所述混合語音信號x轉(zhuǎn)換為時間-頻率域的頻譜圖，并獲取特征表示X，其中X對應(yīng)于所述混合語音信號x的頻譜圖和從所述混合語音信號x中提取的時間特征；

　　(c)使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）通過公式V=fθ(X)確定嵌入向量V，其中V=fθ(X)是所述混合語音信號x的全局函數(shù)。

　　USPTO的分析：該權(quán)利要求被認定為“指向”抽象概念，因而不具備主題適格性。

　　?步驟(b)中的傅里葉變換是純粹的數(shù)學(xué)計算。

　　?步驟(c)中明確限定了一個數(shù)學(xué)公式，用于計算嵌入向量，這同樣屬于數(shù)學(xué)概念。

　　?雖然權(quán)利要求中提到了“接收信號”和使用“DNN”，但被認為是高度概括性的。接收數(shù)據(jù)僅僅是常規(guī)的“數(shù)據(jù)收集活動”（data gathering），而使用通用的DNN來執(zhí)行數(shù)學(xué)計算，則被視為“應(yīng)用它”（apply it）的指令，即將抽象的數(shù)學(xué)公式應(yīng)用在一個通用計算環(huán)境上。

　　核心結(jié)論：權(quán)利要求1的整體內(nèi)容僅僅是描述了一系列的數(shù)學(xué)運算，從一個信號計算出另一個數(shù)據(jù)（嵌入向量），并未限定如何利用這個計算結(jié)果去解決實際的“語音分離”技術(shù)問題。因此，未能將抽象的數(shù)學(xué)概念整合到具體的實踐應(yīng)用中。

　　2.具備主題適格性的權(quán)利要求2（Claim 2）——從抽象計算到具體技術(shù)實現(xiàn)

　　權(quán)利要求2是在權(quán)利要求1的基礎(chǔ)上進一步限定的方法，增加了以下步驟：

　　(d)將所述嵌入向量V劃分為與不同聲源sn對應(yīng)的聚類；

　　(e)對所述聚類應(yīng)用二進制掩碼，以生成帶掩碼的聚類；

　　(f)從所述帶掩碼的聚類中合成語音波形，其中每個語音波形對應(yīng)于不同的聲源sn；

　　(g)組合所述語音波形以生成混合語音信號x’，具體為：將與不同聲源sn對應(yīng)的語音波形拼接，排除目標聲源ss的語音波形，使得所述混合語音信號x’包含來自不同聲源sn的語音波形，且不包含來自目標聲源ss的語音波形；

　　(h)將所述混合語音信號x’傳輸至遠程位置存儲。

　　USPTO的分析：該權(quán)利要求被認定為具備適格性。

　　?步驟(h)中的“傳輸”屬于無關(guān)緊要的“非解決方案相關(guān)活動”。

　　?步驟(f)和(g)通過記載 “深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何輔助聚類分配以匹配混合語音信號中識別的聲源，隨后將這些聚類合成為時域中的分離語音波形，并轉(zhuǎn)換為排除非目標聲源音頻的混合語音信號”，體現(xiàn)了說明書中討論的改進。

　　權(quán)利要求2的技術(shù)方案解決了“分離同類語音源的語音”的問題，且無需預(yù)先知曉說話者數(shù)量或進行說話者特定訓(xùn)練。

　　這些步驟體現(xiàn)了說明書中描述的改進。因此，該權(quán)利要求指向?qū)ΜF(xiàn)有計算機技術(shù)或語音分離技術(shù)的改進，且已將抽象概念整合為實際應(yīng)用。

　　總結(jié)：Example 48代表了AI下§ 101分析的關(guān)鍵進步，AI往往涉及數(shù)學(xué)模型，風險抽象，該判例強調(diào)了記載（recitation）例外與涉及（involve）例外的區(qū)分。權(quán)利要求1明確記載數(shù)學(xué)概念，而權(quán)利要求2同樣涉及數(shù)學(xué)概念但突出了整體權(quán)利要求分析，相關(guān)培訓(xùn)材料中指出，需要評估各個限定特征之間的相互關(guān)聯(lián)（例如權(quán)利要求2的步驟(f)和(g)）。同時，也提醒申請人，應(yīng)強調(diào)解決的技術(shù)問題，而非僅結(jié)果。

　　參考資料：

　　1.Reminders on evaluating subject matter eligibility of claims under 35 U.S.C. 101；

　　2.2024 Guidance Update on Patent Subject Matter Eligibility, Including on Artificial Intelligence