美國專利商標局關於主題適格性評估的提醒

專利權利要求必須指向四個法定類別之一，且不得指向司法例外，除非權利要求整體包含的附加限制遠超出該例外。專利審查程序手冊（MPEP）所列的司法例外包括抽象概念、自然法則和自然現象。隨著人工智慧（AI）和機器學習（ML）發明的興起，美國專利商標局（USPTO）不斷發布指南和提示，指導如何評估權利要求的主題適格性。

在最近的 美國專利商標局備忘錄2025年8月4日，美國專利局副局長查爾斯·金(Charles Kim)向三個技術中心的審查員發布了一份備忘錄。這三個技術中心通常處理人工智慧(AI)和機器學習(ML)相關的專利申請，這些申請往往因不符合美國法典第35篇第101條規定的專利適格性而被駁回。該備忘錄提醒並澄清了審查員應如何將適格性標準應用於此類發明。以下一些關鍵要點可以幫助從業人員和公司更新其專利策略。

備忘錄首先提醒審查員，在分析權利要求是否符合主題適格性之前，必須對待審權利要求作出最廣泛的合理解釋。隨後，備忘錄開始討論抽象概念的心理過程子類別。備忘錄特別警告審查員，不要以任何方式擴展心理過程子類別，使其涵蓋那些實際上無法在人腦中實現的權利要求限定。尤其需要指出的是，涉及人工智慧且無法在人腦中實現的權利要求限定，不屬於不符合適格性的「抽象概念」的心理過程子類別。備忘錄中也提及了… 例如39 以及 例如47 參考美國專利商標局先前發布的關於主題適格性的範例，進一步闡明有關心理過程子組的問題。

範例39分析了一項涉及電腦實現的用於臉部偵測的神經網路訓練方法的權利要求。此權利要求包括以下步驟：擷取數位臉部影像、對數位臉部影像應用一個或多個變換、建立兩個訓練集以及使用每個訓練集訓練神經網路。該例指出，該權利要求不構成專利適格性的司法例外，因為它沒有提及任何數學概念、心理過程或組織人類活動的方法。特別是，這些步驟實際上無法在人腦中完成。備忘錄指出，儘管該權利要求使用了「訓練神經網路」這樣寬泛的措辭，但並未描述任何具體的數學概念，因此，該權利要求的措辭既不能解釋為數學概念，也不能解釋為心理過程。

實施例47，請求項2，涉及一種使用人工神經網路（ANN）的方法。此權利要求包括以下步驟：接收連續的訓練資料；將訓練資料離散化以產生輸入資料；透過反向傳播演算法和梯度下降演算法訓練ANN；使用訓練好的ANN偵測資料集中的一個或多個異常；分析偵測到的異常以產生異常資料；以及輸出異常資料。此權利要求被認為違反了司法例外，因為所有步驟均為思考過程或數學計算。備忘錄指出，該權利要求違反司法例外的部分原因是，該權利要求需要對反向傳播演算法和梯度下降演算法進行特定的數學計算。

該備忘錄隨後闡明了審查員在認定權利要求涉及司法例外時應進行的分析。審查員需要確定權利要求整體是否將所指稱的司法例外融入實際應用中。如果權利要求中的附加限製或限制組合能夠有效地限制司法例外，則該權利要求可能符合專利適格性。重要的是，審查員應參考說明書，以確定該發明是否改進了技術或技術領域，並應確定權利要求是否體現了所公開的改進。權利要求應體現這種改進，但無需明確列舉該改進即可被視為符合專利適格性要求。此外，審查員還應注意，他們應確定權利要求要素是否提供了除在電腦上實現抽象概念的指令之外的其他內容。

此外，該備忘錄指出，只有當權利要求極有可能不符合專利適格性時，才應駁回該權利要求。因此，除非審查員認為權利要求不符合專利適格性的可能性超過50%，否則不應依據美國法典第35篇第101條發出駁回通知。

雖然本備忘錄並未提供任何新的審查員實務或程序，但它概述了審查員在因缺乏主題適格性而駁回權利要求時應遵循的程序，並可指導公司持續評估其專利組合管理實務。此外，本備忘錄提醒專利從業人員在說明書中討論發明的技術改進和實際應用，並確保這些改進體現在待審查的權利要求中。最後，儘管美國專利商標局的指導意見對法院不具有約束力，但地區法院法官經常引用此類指導意見作為處理適格性問題的有力論據，因此本備忘錄在專利適格性受到質疑的待決訴訟中也可能有所幫助。