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【专利代理人深度解析】解读NVIDIA的“AI防护栏”专利 US 2024/0354319 A1|无需重新训练LLM,即可在运行时进行控制

Written by 弁理士 杉浦健文 | 2026/07/18

在AI代理能够自主运作的时代,最大的担忧之一便是“失控”。偏离话题、输出不当内容、产生“幻觉”(看似合理但实为错误的信息)——如何防范这些风险?NVIDIA针对这一课题的解答,正是本文将深入探讨的专利申请 US 2024/0354319 A1《对话式AI系统中语言模型的运行时对齐(Runtime alignment of language models in conversational AI systems)》

在本系列文章中,我们此前探讨了保护智能体“运行基础”、“本体”、“学习”、“协作”和“构建”的专利。本文将探讨与上述内容不同的“安全护栏(Guardrails)”这一新层级。此外,该专利与NVIDIA以开源形式发布的“NeMo Guardrails”相对应,这一点也使其成为一个引人入胜的案例。精通AI知识产权的专利代理人将结合具体的权利要求进行解读。

💡 要点:本文是AI智能体专利系列文章之一。各公司的比较分析,请参阅《Anthropic战略篇日美欧案例篇》

目录

  1. 30秒摘要|守护AI“安全护栏”的专利
  2. 专利申请的基本信息
  3. 背景|如何防止AI代理的“失控”
  4. 核心①|“不进行再学习,而是在执行时进行控制”这一思路
  5. 核心②|正则形式→对话流程→执行的机制
  6. 核心③|Colang|描述AI行为的语言
  7. 核心④|入口(ingress)与出口(egress)的双重防护机制
  8. 逐条解读独立权利要求1
  9. 将智能代理的“安全层”纳入专利保护
  10. 战略|开源(NeMo Guardrails)与专利的兼顾
  11. 在日、美、欧的审查中将如何被评价
  12. 对本公司申请的启示
  13. 常见问题(FAQ)

30秒摘要|守护AI“安全护栏”的专利

● 专利内容:在运行时(Runtime)对LLM输出进行控制并确保其安全的“安全护栏”技术。
● 核心:①无需对模型进行再训练,在运行时进行控制;②将用户输入转换为规范形式(受约束的语义表达);③通过比对(或新生成)对话流程来控制输出;④使用名为Colang的形式语言描述行为。
● 专利归属:NVIDIA Corporation。
● 状态:美国专利申请公开(A1)=正在审查中(2024年10月24日公开,共20项权利要求)。
● 对应技术:开源项目“NeMo Guardrails”。

专利申请基本信息

项目 内容
公开号 US 2024/0354319 A1
发明名称 对话式人工智能系统及应用中语言模型的运行时对齐
公开日 2024年10月24日
申请日/优先权日 2023年4月20日
申请人 NVIDIA Corporation
发明人 Razvan Dinu、Jonathan M. Cohen、Christopher M. Parisien、Traian-Eugen Rebedea
权利要求数 20(独立权利要求3项:权利要求1、11、19)
状态 公开申请(审查中)
相关技术 NeMo Guardrails/Colang

背景|如何防止AI代理的“失控”

尽管大型语言模型(LLM)功能强大,但其输出结果无法完全控制。偏离话题、发表不当言论、断言不实内容(幻觉)——这些风险是将AI融入实际服务和业务时面临的重大障碍。

特别是对于自主行动的AI代理而言,失控的影响更为严重。“如何让AI更聪明与“如何将AI控制在安全范围内”同样重要。本专利正是解决后者的技术。

核心①|“不进行再学习,而是在运行时进行控制”这一思路

传统上,为了使AI的行为更符合预期,通常采用微调(Fine-tuning或RLHF等“对模型本身进行再学习”的方法。然而,这些方法成本高、耗时长,不适合频繁调整。

本专利的方法截然不同。说明书中明确指出:“无需训练或重新训练语言模型,即可在运行时控制输出。”保持模型原样,在其“周围”设置控制层(防护栏)——这一思路正是核心所在。

💡 要点:“不改变模型,而是在其外部进行控制”的设计,具有仅通过更改设置即可快速、灵活地提升AI安全性的优势。无需进行重新学习这一繁重的处理——这一技术效果,正是支撑其进步性主张的关键所在。

核心②|正则形式→交互流程→执行的机制

那么,如何在执行时进行控制呢?权利要求1所示的处理包括以下3个步骤。

【护栏处理流程(权利要求1)】 ① 规范形式(canonical form)的生成 ・将用户输入转换为“受限的语义表达” ・将多种表述方式规范化为共同的标准形式 ▼ ② 确定对话流程(dialog flow) ・基于规范形式,确定控制输出的对话流程 ・与预设流程“比对”,若不存在则新“生成” ▼ ③ 执行对话流程 ・执行流程并生成输出 ・=确保输出保持在“护栏”范围内

关键在于首先将输入转换为“规范形式”这种标准化的语义表达。通过这种方式,可以将“告诉我天气”和“今天的天气怎么样?”等多样化的输入归纳为统一的形式,并与预先定义的对话流程(即允许的行为脚本)进行比对。

核心③|Colang|描述AI行为的语言

说明书中指出,为了定义对话流程和规范形式,将使用“形式化(会话或自然语言)建模语言”。这对应于NVIDIA的“Colang”

Colang是一种能够描述“当用户这样说时,AI将这样行为”的规则、允许的对话流程(流程或子流程)以及结构化编程语法的语言。其特点在于能够像编写代码一样,明确地写出AI的“行为规范”

核心④|入口(ingress)与出口(egress)的双重防护机制

根据说明书,防护栏在入口(ingress)和出口(egress)两端均发挥作用。

阶段 作用
入口(ingress) 控制用户输入。在入口处拦截不恰当或危险的输入
出口(egress) 验证模型输出。在出口处拦截不良输出

通过在“输入端”和“输出端”两端设置防护措施,实现多层次的安全保障。该框架能够同时处理针对提示注入等攻击性输入的防御(输入端)以及对有害或错误输出的遏制(输出端)。

逐条阅读独立权利要求1

US 2024/0354319 A1|权利要求1(原文/英语)

一种方法,包括:至少基于用户输入,生成一种规范形式,该规范形式包含对用户输入的受限语义表示;至少基于该规范形式,确定一种控制语言模型输出的对话流程;以及执行一项或多项操作以执行该对话流程,从而生成输出。

专利代理人参考译文(日语)

一种方法,
包括:・基于至少用户输入,生成包含该输入的受限语义表示(constrained semantic representation)的规范形式(canonical form)的步骤;
・基于至少所述规范形式,确定控制语言模型输出的对话流程(dialog flow)的步骤;
・执行该对话流程并执行一项或多项操作以生成输出的步骤,所包含的方法。

权利要求1的要点

与本系列中探讨过的其他专利相比,该权利要求1的特点是相当简洁且范围广泛。其内容浓缩为“生成规范形式→确定对话流程→执行”这三个步骤。

💡 要点:范围宽泛的权利要求一旦获准注册,效力便十分强大,但相应地也面临因现有技术而被驳回的风险。本案目前处于审查中(A1),这一简洁的权利要求1最终将以何种范围获准注册,取决于今后的审查结果。在实务中,通常的做法是同时设置范围较广的独立权利要求(1、11、19)以及添加具体限定的从属权利要求,从而在风险与保护范围之间取得平衡。

除独立权利要求1(方法)外,权利要求11和19也被作为独立权利要求提出。

将代理人的“安全层”纳入专利保护范围

若将本系列中探讨过的专利作为“AI代理人的构成要素”进行梳理,本案的定位便会变得清晰。

层级 代表性专利(本系列) 保护对象
学习 OpenAI VPT(US 11,887,367) 操作的学习方法
本体·执行 Anthropic(US 12,430,150 等) 运行时·智能体
协作 OpenAI/Salesforce 多智能体
构建 OpenAI/Anthropic 智能体创建
安全(本文) NVIDIA(美国 2024/0354319) 安全防护措施·输出控制

💡 要点:不仅“智能”,“安全性与控制”也是独立的专利保护对象。随着AI治理作为社会需求日益凸显,安全层的专利预计今后将变得愈发重要。如果企业拥有独特的控制与安全技术,那么考虑申请专利具有很高的价值。

战略|开源(NeMo Guardrails)与专利的兼顾

值得注意的是,NVIDIA已将与本专利对应的技术“NeMo Guardrails”作为开源项目发布。您可能会疑惑:“既然是开源,为何还要申请专利?”,但这并不矛盾。

开源+专利的兼顾:这是一种广泛推广技术、培育生态系统(开源)的同时,为核心技术保留专利这一法律保障(防御性准备)的战略。可以说,这是兼顾普及与控制的成熟知识产权管理策略。与Anthropic将其标志性研究成果“以论文形式公开(不申请专利)”的做法形成鲜明对比,NVIDIA则采取了“公开技术的同时保留专利”的策略。

日美欧的审查将如何评价

美国(USPTO)

由于权利要求1简洁且范围广泛,其是否会被Alice/Mayo测试认定为“抽象概念(信息整理、规则应用)”可能成为争议焦点。关键在于“规范形式”、“对话流程”和“运行时控制”等具体处理方式在技术实现层面能被认可到何种程度,目前该申请正在审查中

日本(JPO)

由于记载了将输入转换为规范形式、确定并执行交互流程等具体数据处理内容,该构成为主张软件相关发明的专利适格性提供了有利条件。关于创造性,关键在于“无需重新学习”这一效果以及“防护栏”的具体机制。

欧洲(EPO)

该构架易于定位为针对“LLM输出的安全控制”这一技术课题的技术解决方案,即使在COMVIK框架下,也容易作为技术特征获得认可。

关于AI代理专利在日、美、欧三国审查实务的比较,详见《日本、美国、欧洲的专利案例与审查实务》一文。

对企业自身专利申请的启示

① 将“安全与控制”也纳入专利保护范围。不仅AI的智能(模型)本身,对其输出进行控制和安全保障的技术也是重要的专利对象。

② 将“无需重新学习”作为技术效果突出强调。降低成本和节省时间的效果,是证明发明具有显著进步性的有力依据。

③ 具体化独特的描述语言和形式。类似Colang的“行为描述机制”,是摆脱抽象论述的切入点。

④ 开源与专利可以兼顾。应考虑将普及战略(OSS)与防御战略(专利)相结合。

⑤ 同时配置范围广泛的独立权利要求和具体的从属权利要求。由于正在审理中的广泛权利要求也伴随着风险,因此构建多层次的防御体系至关重要。

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常见问题(FAQ)

Q. US 2024/0354319 A1是一项什么样的专利?

A. 这是NVIDIA的一项美国专利申请,涉及在“运行时(Runtime)”对大规模语言模型(LLM)的输出进行控制和安全保障的“Guardrails”技术。该技术将用户输入转换为“规范形式(受限的语义表达)”,并据此确定和执行控制输出的“对话流程”。其特点在于无需对LLM进行重新训练即可控制其行为,该专利于2024年10月24日公开,目前正在审查中。该专利对应NVIDIA的开源项目“NeMo Guardrails”。

Q. 什么是“护栏”?

A. 这是为了防止AI输出内容不恰当、有害或偏离主题而进行“约束与引导”的机制。正如道路护栏能防止车辆偏离车道一样,它将LLM的输出控制在期望范围内。本专利并非通过模型再训练,而是通过对话流程在运行时进行控制来实现这一目标。

Q. “无需重新训练即可控制”是什么意思?

A. 改变 AI 行为的传统方法(如微调和 RLHF)需要对模型本身进行重新训练,这会消耗大量成本和时间。本专利的方法则是在不改变模型本身的情况下,在其“周围”设置控制层(护栏),从而在运行时控制输出。其优势在于仅需调整设置,即可快速、灵活地提升安全性。

Q. 什么是“规范形式(canonical form)”?

A. 它是将用户输入转换为标准化的“受限语义表达”(例如:摘要、意图定义)的形式。通过将多种表述方式的输入规范化为统一形式,使其更容易与预先定义的对话流程进行匹配。

Q. AI的安全性与控制技术也能申请专利吗?

A. 可以。如本专利所示,只要将正则形式、对话流程、运行时控制等具体机制明确记载,无论在日本、美国还是欧洲,均可考虑申请专利。AI的安全性与治理是今后将日益重要的领域,也是极具潜力的专利申请领域。

本文注意事项:本文基于已公开的专利申请公报,对技术和制度进行一般性说明。US 2024/0354319 A1是一项正在审查中的公开申请,尚未注册。由于权利要求可能因修正而发生变更,因此最终的权利范围尚未确定。文中引用的权利要求、摘要及说明书内容虽基于公开公报数据(Google Patents/FreePatentsOnline等),但在涉及法律重要用途(FTO、侵权分析、申请等)时,请务必查阅USPTO正本及最新审查进展信息,并咨询专家进行个别评估。日语译文仅供理解参考,正文以英文原文为准。

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日本、美国、欧洲的专利案例与审查实务(案例篇)
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