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Con il rapido sviluppo delle tecnologie di intelligenza artificiale, stanno aumentando anche le domande di brevetto relative all’IA. Tuttavia, per quanto riguarda la valutazione della brevettabilità delle invenzioni legate all’IA, vi sono molti aspetti da considerare che differiscono dai settori tecnologici tradizionali e la definizione di una strategia di deposito richiede conoscenze specialistiche.Nel presente articolo, facendo riferimento ai «Casi relativi alle tecnologie legate all’IA» contenuti nel Manuale di esame pubblicato dall’Ufficio Brevetti, illustreremo i criteri di esame dei brevetti relativi all’IA e gli aspetti pratici da tenere in considerazione.
Indice
Il Manuale di esame dei brevetti e dei modelli di utilità riporta 25 casi esemplificativi volti a illustrare l’applicazione dei criteri di esame alle domande di brevetto relative alle tecnologie legate all’intelligenza artificiale. Tali casi sono stati organizzati principalmente secondo i tre punti di vista seguenti:
Tali casi coprono vari aspetti delle tecnologie legate all’IA e costituiscono una guida fondamentale per comprendere i criteri di valutazione nell’esame dei brevetti relativi all’IA.
Nelle invenzioni relative alle tecnologie di IA, in particolare in quelle che applicano l’IA, viene attribuita particolare importanza alle relazioni di correlazione tra i diversi dati contenuti nei dati di addestramento.I criteri di esame richiedono che, sulla base della descrizione dettagliata dell’invenzione, sia possibile riconoscere l’esistenza di una relazione determinata, quale una correlazione, tra più tipi di dati, oppure che tale relazione possa essere dedotta alla luce delle conoscenze tecniche comuni.
Ad esempio, nel caso n. 46 «Sistema di stima del grado di dolcezza», poiché non è possibile dedurre, in base alle conoscenze tecniche comuni, l’esistenza di una correlazione tra l’immagine del volto di una persona e il grado di dolcezza degli ortaggi da lei coltivati, si ritiene che vi sia una violazione del requisito di attuabilità.D’altra parte, nel caso 47 «Dispositivo di supporto alla pianificazione aziendale», poiché è possibile dedurre, in base alle conoscenze tecniche comuni, l’esistenza di una correlazione tra i dati relativi alle attività pubblicitarie sul web e il volume delle vendite, si è ritenuto che il requisito di attuabilità fosse soddisfatto.
Nelle invenzioni relative a oggetti per i quali l’IA ha stimato la presenza di una determinata funzione, è fondamentale stabilire se i risultati delle stime fornite dall’IA possano sostituire la valutazione degli oggetti effettivamente prodotti. Ad esempio, nel caso 51 «Composizione adesiva anaerobica», poiché l’accuratezza delle previsioni del modello addestrato non è stata verificata e non sono disponibili dati di valutazione relativi agli oggetti effettivamente prodotti, si ritiene che vi sia una violazione del requisito di attuabilità.
Qualora la parte finale di una rivendicazione contenga termini quali «modello addestrato» e non sia chiaro se con essi si intenda un «programma», la categoria potrebbe risultare poco chiara, determinando una violazione del requisito di chiarezza.Nel caso 55 viene illustrata la differenza tra le forme di descrizione riconosciute come «programma» e quelle non riconosciute, in riferimento a un «modello addestrato per l’emissione delle operazioni da eseguire in caso di anomalie».
Nella valutazione dell’attività inventiva delle tecnologie relative all’intelligenza artificiale, sono importanti i seguenti aspetti.
Per stabilire se la semplice applicazione dell’IA possieda o meno carattere di inventiva, le sfide e gli effetti derivanti dall’applicazione dell’IA alla tecnica anteriore costituiscono elementi di valutazione fondamentali. Ad esempio, nel caso 33 «Dispositivo per il calcolo dello stadio del cancro», la sistematizzazione tramite IA del calcolo dello stadio del cancro, precedentemente effettuato da un medico, è stata negata in quanto ritenuta mera espressione della normale capacità creativa di un esperto del ramo.
Analogamente, nella rivendicazione 1 del caso 40 «Apparecchio per la lavorazione laser», la progressività è stata negata in quanto la sostituzione di un’attività svolta dall’uomo con un modello addestrato tramite apprendimento automatico è considerata una tecnica usuale.
Anche gli effetti derivanti dalla modifica dei dati di addestramento costituiscono un elemento importante nella valutazione della progressività. Nel caso n. 34, «Sistema di stima della produzione di energia idroelettrica», mentre all’invenzione che si limita a utilizzare una rete neurale (rivendicazione 1) viene negata la progressività, essa viene invece riconosciuta all’invenzione che produce effetti significativi aggiungendo come dato di input la temperatura del bacino a monte (rivendicazione 2).
Anche l’ingegnosità nella pre-elaborazione dei dati di addestramento influisce sulla valutazione dell’attività inventiva. Nel caso 36, «Dispositivo per la stima del livello di demenza», è stato riconosciuto l’effetto di poter realizzare una stima altamente accurata del livello di demenza grazie all’ingegnosità di associare il tipo di domanda posta dall’intervistatore al contenuto della risposta fornita dall’intervistato per ottenere i dati di addestramento; pertanto, l’attività inventiva è stata affermata.
In un caso aggiunto nel marzo dell’anno Reiwa 6, viene illustrata anche la valutazione dell’attività inventiva relativa all’applicazione dell’IA generativa. Nel caso n. 37, «Dispositivo per la generazione automatica di risposte per centri di assistenza clienti», l’attività inventiva è stata negata in quanto l’inserimento di una domanda in un modello linguistico su larga scala per generare automaticamente una risposta è considerata una tecnica usuale.
D’altra parte, nella rivendicazione 2 del caso 38, «Metodo di generazione di testi per prompt da inserire in un modello linguistico su larga scala», è stato riconosciuto il carattere innovativo dell’ingegnosità che consiste nell’estrarre da più testi correlati una serie di parole chiave idonee come informazioni di riferimento e nel generare un prompt entro un limite di caratteri prestabilito.
Nella valutazione della conformità ai requisiti di invenzione delle tecnologie relative all’intelligenza artificiale, sono importanti i seguenti punti.
I semplici dati o insiemi di parametri vengono giudicati come «mera presentazione di informazioni» e non rientrano nella definizione di «invenzione». Ad esempio, nel caso n. 5 «Dati di addestramento e metodo per la generazione di immagini per tali dati», i dati di addestramento in sé non costituiscono un’«invenzione», mentre il metodo per generarli è stato giudicato come tale.
Un criterio di valutazione fondamentale è se l’elaborazione delle informazioni tramite software sia concretamente realizzata utilizzando risorse hardware.Ad esempio, nel caso 2-14 «Modello addestrato per l’analisi della reputazione delle strutture ricettive», se il modello è descritto come un elemento che fa funzionare il computer per eseguire operazioni specifiche, esso costituisce un’«invenzione»; se invece è costituito semplicemente da un insieme di parametri, non viene considerato un’«invenzione».
Nella pratica di deposito delle domande di brevetto relative all’intelligenza artificiale, è importante tenere presenti i seguenti punti.
Nelle invenzioni relative all’IA, è necessario indicare in modo specifico nella descrizione dettagliata dell’invenzione l’esistenza di una correlazione tra i dati di input e quelli di output, oppure dimostrare che tale correlazione sia deducibile in base alle conoscenze tecniche comuni. Qualora la correlazione non fosse evidente, è auspicabile fornire dati sperimentali o spiegazioni teoriche più approfondite.
Per dimostrare che i risultati delle stime ottenute tramite l’IA possano sostituire una valutazione effettiva, è importante riportare i risultati della verifica dell’accuratezza predittiva del modello addestrato, nonché esempi concreti relativi alla produzione e alla valutazione effettivamente effettuate. In particolare, in settori quali la chimica e i materiali, è spesso richiesto di riportare non solo le previsioni dell’IA, ma anche i risultati effettivi della verifica.
Quando si rivendica un modello addestrato, è importante descriverlo in modo tale da chiarirne la natura di «programma». Nello specifico, si dovrebbe utilizzare una formulazione del tipo «modello addestrato per far funzionare il computer in modo da ~», evitando così che possa essere erroneamente interpretato come un semplice insieme di parametri.
Poiché la semplice sistematizzazione dell’applicazione dell’IA rende difficile il riconoscimento dell’attività inventiva, è opportuno prendere in considerazione le seguenti strategie.
Per garantire la qualificabilità come invenzione, è necessario dimostrare chiaramente che le risorse software e hardware collaborano per realizzare un’elaborazione delle informazioni specifica. È opportuno puntare alla protezione dei diritti non su semplici strutture di dati o insiemi di parametri, ma sui metodi e sui dispositivi concreti di elaborazione delle informazioni che li utilizzano.
Nella presentazione di domande di brevetto relative all’intelligenza artificiale (IA) vi sono numerosi aspetti da considerare che differiscono dalle normali domande di brevetto. In particolare, occorre prestare attenzione alla correlazione tra i dati di input e di output dell’IA, alla verifica dell’efficacia dei modelli addestrati e alla forma di redazione delle rivendicazioni. Inoltre, poiché la semplice applicazione dell’IA difficilmente viene riconosciuta come innovativa, è fondamentale spiegare chiaramente le soluzioni originali adottate per risolvere specifici problemi tecnici.
Il nostro studio vanta una vasta esperienza e competenze specialistiche in materia di domande di brevetto relative alle tecnologie di IA e offre assistenza per proteggere in modo ottimale le tecnologie di IA della Sua azienda. Se ha dubbi in merito alla valutabilità di un brevetto o sta valutando la creazione di un portafoglio di brevetti più solido, non esiti a contattarci.
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AUTORE / Autore
Takefumi Sugiura (SUGIURA Takefumi)
EVORIX (Studio di proprietà intellettuale) – Consulente in brevetti e rappresentante legale
Assiste clienti in un’ampia gamma di settori, tra cui IT, produzione, startup, moda e sanità, occupandosi di tutto il processo che va dalla presentazione delle domande di brevetto, marchio, disegno industriale e diritto d’autore fino ai procedimenti di ricorso e alle cause per violazione.È inoltre esperto in strategie di proprietà intellettuale nei settori all’avanguardia quali IA, IoT, Web3 e FinTech. È membro di diverse associazioni, tra cui l’Ordine dei Consulenti in Proprietà Industriale del Giappone, l’Associazione Asiatica dei Consulenti in Proprietà Industriale (APAA) e l’Associazione Giapponese dei Marchi (JTA).