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国家知识产权局新规：这些 AI 人工智能专利不能申请！
随着人工智能技术的狂飙突进，AI领域的知识产权保护正迎来新的规则与挑战。
4月24日，国家知识产权局在国务院新闻办公室举行的新闻发布会上表示，为应对人工智能、大数据等新兴产业的蓬勃发展，新修改的《专利审查指南》已设立专门章节，将规范相关领域的审查标准。新指南中提出，要“加强人工智能伦理审查”、“引导智能向善”。
结合新版《专利审查指南》及国家知识产权局释放的新闻内容，至少有三类人工智能专利申请将被明确亮红灯，不予授权。
一、 触碰伦理底线与法律红线不向善的AI
技术无罪，但技术的应用必须有底线。《指南》将AI科技伦理和数据合规提升到了专利授权的前置门槛高度。
如果一项AI发明专利的数据采集、标签管理、规则设置或推荐决策包含了违反国家法律，如《个人信息保护法》，违背社会公德或妨害公共利益的内容，将被直接依据《专利法》第五条驳回。
典型被拒情形一，违背生命平等的算法规则，例如，一种“无人驾驶车辆应急决策模型”，其算法规则设定为在无法避让障碍物时，根据识别出的“行人的性别和年龄”来决定撞击对象。这种将生命划分为不同等级的算法，严重践踏了社会伦理底线，破坏了公众对新技术的信任，坚决不予授权。
典型被拒情形二，非法的数据采集与滥用，未经授权的大规模隐私数据抓取算法，或侵犯个人隐私的隐蔽式人脸识别追踪模型，只要涉嫌违法收集数据，均无法获得专利保护。
二、 AI黑盒 未充分公开的技术
人工智能模型往往具有“黑盒”特征，输入数据和输出结果之间的内部推导过程难以解释。但在专利申请中，如果申请人把“黑盒”当成掩饰技术空洞的挡箭牌，将面临“公开不充分”的审查红线。
新规要求，专利说明书必须清晰、完整地写明AI模型的构建、训练及内部关联关系，使得所属技术领域的技术人员能够实现该发明。
典型被拒情形三，缺乏内在逻辑的“强行关联”， 比如，某项专利申请声称“将患者的血常规数据和面部图像输入深度学习模型，即可预测其患某种特定癌症的概率”。但如果申请文件中既没有公开这些输入数据与癌症之间存在的内在医学关联，也没有详细说明模型是如何训练并得出可靠结论的，且这不属于公知常识。审查员会认定该技术方案无法实施，属于未充分公开，不予授权。
随着AI基础设施的普及，许多企业试图通过“排列组合”或简单的“场景迁移”来疯狂跑马圈地，制造“专利丛林”。新规对此类低质量申请予以了精准打击，大幅提高了创造性审查的标准。
典型被拒情形四，仅仅更换了应用场景， 如果一项专利申请的核心算法流程、模型参数等技术要素相比现有技术没有任何实质性改变，仅仅是把用于“金融风控”的数据处理模型，原封不动地搬到了“医疗诊断”或“物流预测”场景中，更换了处理对象。这种“换汤不换药”的方案将被认定为不具备创造性。
典型被拒情形五，单纯的商业规则叠加，仅在既有AI技术的基础上，附加了纯粹的商业规则或管理方法（如营销话术匹配），而没有解决任何实质性的技术问题，同样无法跨过专利授权的门槛。
四、对人工智能行业的影响
国家知识产权局此次明确AI专利的“不授权”清单，是为了给真正做底层技术突破的硬科技企业扫清障碍。
有业内专家指出，新规的落地为广大创新主体敲响了警钟。未来的AI企业在研发之初，必须建立“技术创新+合规审查”的双驱动机制。一方面，要告别依赖场景替换的低质量专利水军模式，深耕算法架构和底层逻辑的创新；另一方面，必须将《个人信息保护法》和科技伦理规范融入研发全生命周期。只有真正做到核心技术硬且智能向善的人工智能，才能在完善的知识产权法律制度庇护下，成为推动我国新质生产力蓬勃发展的强劲引擎。（文/ResGov数字理政人工智能治理研究中心）
ResGov数字理政人工智能治理研究中心致力于以”责任为导向，伦理为底线，安全为基石“构建中国AI治理新范式。ResGov以‘R-E-S’为核心准则，提供负责任（Responsible）的价值引导、合伦理（Ethical）的合规框架以及强安全（Secure）的风险管控，三位一体的治理模型（Governance），帮助企业与机构在飞速发展的AI时代，拥抱技术创新，守住合规底线，共同践行具有中国特色的AI善治之道。
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