人工智慧(Artificial Intelligence，AI)技術近年蓬勃發展，從智慧醫療、自駕車、金融服務、工業4.0到智慧城市等新興科技，都可見AI技術的導入與應用。根據世界智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization，WIPO)於2019年出版的統計報告[1]，AI相關發明的專利公開數量自2012年起有顯著成長，顯示AI除了已逐步整合於產品應用，亦已成為各大企業專利佈局的重點。
然而，AI相關發明的專利申請易面臨專利說明書揭露不充分的問題。一旦在審查階段被認定專利說明書揭露不充分，即便申請人事後想增補相關內容，也可能會因為修正不符規定而被官方拒絕，最後不得不放棄申請案，使得研究成果無法獲得專利保護。
因此，如何完善AI相關發明的技術揭露，以及提供專利說明書足夠的技術細節以符合充分揭露的要求，是確保專利品質與價值的重要議題之一。
淺談AI：機器學習與深度學習
AI泛指讓機器模仿人類智慧執行任務的技術。「機器學習(Machine Learning)」是實現AI技術的一種方式。「深度學習(Deep Learning)」則是機器學習的分支，亦可理解成實現機器學習的一種方式。
機器學習大致分為三類：1) 監督式學習、2) 非監督式學習，以及3) 強化學習。監督式學習和非監督式學習的差異在於，前者是以標註後的資料來訓練AI模型，後者是以未標註的資料來訓練AI模型。強化學習則是讓機器與使用環境互動並獲得正向或負向的反饋，進而修正自身參數來進行學習。
深度學習有點類似我們的大腦神經網路，以多個數位模擬的「神經元」分層連結來形成AI模型，由於其具備自行解析資料特徵的能力，故能處理不同類型的資料並解決更加複雜的問題。
挖掘AI技術細節，完善發明技術揭露
從專利申請的角度而言，若申請專利之發明是以功能來界定AI模型，專利說明書應揭露足夠的技術細節以符合「可據以實施(enablement)要件」。所謂申請專利之發明，指的是記載於申請專利範圍中請求保護的申請標的(subject matter)。
對AI相關發明做技術揭露時，可依據下列順序進行：
1) 確認申請專利之發明的面向：
聚焦值得挖掘的技術細節。例如，若申請專利之發明的面向為AI模型的訓練，則可聚焦AI模型的架構、正向傳播(forward propagation) 機制、反向傳播(backward propagation機制、使用的損失函數(loss function)等。其他常見的面向還包括：AI模型輸入資料的預處理(pre-processing) 、AI模型輸出資料的後處理(post-processing)、推論(inference)程序、AI模型的調教、AI模型的應用等。
2) 詳述申請專利之發明如何實現：
建議從機器的角度來思考，說明機器如何執行工作來解決技術問題。例如，針對語音辨識技術，若從人的角度出發，可能會得出「機器能識別語音並輸出對應文字」這樣高度抽象化的敘述。根據此敘述，一般人仍無法得知機器究竟「如何」識別語音。但若從機器的角度出發，則可挖掘出更多有意義的技術細節，例如機器為了實現語音辨識，尚需接收語音資料、萃取資料特徵、以及運用特定類神經網路及演算法來預測文字符碼，這些細節將有助於說明語音辨識技術如何實現。
3) 借助不同類型的圖式有助完善發明技術揭露：
類似「先射箭再畫靶」，可先假想專利圖式可能包含流程圖、時序圖、AI模型架構圖、系統架構圖、硬體架構圖等不同類型的圖式，再思考這些圖式應如何描述。雖然這些圖式未必都要納入正式的專利申請案，但經由思考不同類型圖式的細節，不僅可讓技術說明更加全面，亦可避免遺漏特定發明範疇的說明。例如，若專利說明書僅側重軟體方法的描述，卻對硬體裝置或軟硬體協作的細節隻字未提，未來申請案中的裝置請求項將可能因無法受到說明書支持而受到挑戰。
避免AI模型成為黑盒子
在AI相關發明的專利申請中，大多會運用AI模型來實現特定功能或解決問題。然而，若專利說明書中對於AI模型的描述僅止於該AI模型能實現「甚麼」功能，而非「如何」實現其功能，AI模型將形同黑盒子，無法讓人知悉如何實現，從而導致專利說明書揭露不充分。
對此，建議可從「AI模型的輸入及輸出」以及「AI模型的建構與使用」這二個大方向著手，以有系統地檢視AI模型細節。
如下所示，表一及表二彙整了實務上檢視AI模型時經常會考量的因素以及相關提問，供各位讀者進行AI相關發明的技術揭露時參考。
表一 、AI模型的輸入及輸出
表二、 AI模型的建構與使用
[1] https://www.wipo.int/tech_trends/en/artificial_intelligence/ ；WIPO Technology Trends 2019: Artificial Intelligence
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