“حتى قرار اللجنة ، لم تقترح هذه المحكمة ذلك أبدًا أليس الخطوة الأولى تتطلب براءة اختراع للمطالبة على حد سواء (1) تطبيق جديد لعملية ثابتة و (2) تحسن في التكنولوجيا المستخدمة في هذه العملية. ” – التحليلات الحديثة
في يوم الأربعاء ، قدمت شركة التحليلات التنبؤية الحديثة التماسًا مشتركًا لإعادة النظر في اللجنة وإعادة استخدامها إلى محكمة الاستئناف الأمريكية للدائرة الفيدرالية التي تتحدى أن إطلاع المحكمة على مطالبات براءات الاختراع في مجال التعلم الآلي في شهر أبريل. كما يجادل حديثًا ، فإن قرار الدائرة الفيدرالية بالتخلص من جميع عمليات حماية براءات الاختراع لتطبيقات التعلم الآلي الجديد باستخدام النماذج المعمول بها تتعارض مع معيار الأهلية في المحكمة العليا في الولايات المتحدة بموجب 35 USC § 101 ويبرد الابتكار الأمريكي مجالًا مهمًا بشكل لا يصدق من التكنولوجيا الناشئة.
في قرارها في أبريل ، قرر لجنة الدوائر الفيدرالية التي تتألف من قضيب الدوائر تيموثي دايك وشارون بروست ، إلى جانب قاضي المقاطعة الأمريكية ميتشل غولدبرغ من المقاطعة الشرقية من ولاية بنسلفانيا التي تجلس حسب التعيين ، أن مطالبات براءات الاختراع الحديثة بتوليد خرائط الشبكة لتحسينها أليس/مايو نطاق. في الخطوة 1 من أليس/مايو، وجدت الدائرة الفيدرالية أن مطالبات براءات الاختراع التي تم توجيهها إلى الفكرة المجردة المتمثلة في إنتاج خرائط الشبكة وجداول الأحداث باستخدام التقنيات الرياضية المعروفة ، وفي الخطوة 2 ، فإن المفهوم الابتكاري الذي تم مطالبته في Lechnive المتمثل في استخدام التعلم الآلي لتحسين الجداول الزمنية استنادًا إلى بيانات الوقت الفعلي التي لا تزيد عن الفكرة التجريدية التي تم المطالبة بها.
حديثًا: القسم 101 ، إلمام براءات الاختراع هو اختبار عتبة ، وليس بحثًا فنيًا مسبقًا
في عريضة إعادة البناء الأخيرة ، يجادل مالك براءات الاختراع بأن قرار الدائرة الفيدرالية يمسح الخط الفاصل بين القسم 101 للأهلية والاستفسارات الأخرى لبراءات الاختراع للجدة (35 USC § 102) والوضوح (35 USC § 103). من خلال طلب استخدام تقنيات التعلم الآلي الجديد لدعم صحة مطالبات براءات الاختراع الحديثة بموجب المادة 101 ، انهارت الدائرة الفيدرالية عن أهلية الموضوع مع أسئلة فنية سابقة مخصصة حصريًا لتحليلات الجدة والوضوح بموجب سابقة المحكمة العليا.
لا تطالب ببراءات الاختراع-بإصدار خرائط الشبكة المحسّنة الناتجة عن تحليل البيانات في الوقت الفعلي ، وفقًا للتماس المعياري في Whatly. بدلاً من ذلك ، تعلّم الطريقة التي يطالب بها الحديثة كيفية إنشاء هذه الخرائط ونشرها من خلال تدريب نموذج التعلم الآلي بشكل متكرر باستخدام معلمات محددة لإيجاد أنماط مفيدة ذات صلة بخرائط الشبكة وجداول الأحداث. في حين يتم المطالبة بنماذج التعلم الآلي المحددة مثل الشبكات العصبية ، تدعي براءات الاختراع تدريب هذه النماذج بناءً على العديد من معلمات الحدث والميزات ، مثل الموقع والتكلفة ، إلى جانب المدخلات المعرفة من قبل المستخدم لتطوير خرائط الشبكة التي لم يكن من الممكن أن يتم إنشاؤها بواسطة الفن السابق.
تؤكد العديد من قرارات المحكمة العليا والدائرة الفيدرالية المذكورة في عريضة إعادة الاستعادة الحديثة أن معايير القسم 101 لبراءات الاختراع تحت أليس/مايو هو اختبار عتبة وليس بحثًا فنيًا مسبقًا ، فرضية تم تأكيدها مؤخرًا من قبل CAFC In Broadband ITV v. Amazon.com (2024). يجد حديثًا أنه من الأهمية بمكان أن لجنة الدوائر الفيدرالية لم ترتبط بأن الأساليب المعمول بها للتعلم الآلي بأنفسهم كانت أفكارًا مجردة مؤهلة للبراءات أو الممارسات الإنسانية الأساسية الطويلة الأمد. يقول الحديث: “لا تصبح عملية غير مجردة مجردة ببساطة لأن شخصًا ما وصفه أو يستخدم نفس العملية من قبل”.
التركيز المناسب على التحسينات على التعلم الآلي يجب أن يمنح براءة الاختراع
في حين أن استفسارات القسم 101 يمكن أن تتداخل أحيانًا مع قضايا الحداثة في القسم 102 في الخطوة 2 من أليس/مايويقوم قرار لجنة الدائرة الفيدرالية بإجراء اختبار فني سابق في الخطوة 1 من إطار القسم 101. “حتى قرار اللجنة ، لم تقترح هذه المحكمة ذلك أبدًا أليس الخطوة الأولى تتطلب براءة اختراع للمطالبة على حد سواء (1) تطبيق جديد لعملية ثابتة و (2) تحسن في التكنولوجيا المستخدمة في هذه العملية ، “يقرأ موجز حديث.
كما يخطئ الحديث في القراءة الواسعة للدائرة الفيدرالية لحكمها لعام 2018 في SAP America v. Investpic، والذي يمثل الاقتراح المتواضع بأن فكرة مجردة تظل مجردة حتى عندما تقتصر على محتوى معين. في SAP Americaناقشت الدائرة الفيدرالية فقط حداثة قواعد البيانات المطالب بها في الخطوة 2 من أليس/مايو، وهو عندما كان ينبغي النظر في أي قضايا تتعلق بتقليدية التعلم الآلي في مطالبات براءات الاختراع الحديثة ، كما يقول مالك براءة الاختراع.
بموجب استفسار القسم 101 المعمول به Mcro v. Bandai Namco Games America (2016) ، يجادل الحديث بأنه يجب على الدائرة الفيدرالية أن تستفسر عما إذا كانت مطالبات الحديثة تركز على وسيلة أو طريقة محددة تعمل على تحسين التكنولوجيا المطالبة بها أو يتم توجيهها بدلاً من ذلك إلى نتيجة أو تأثير في حد ذاته هي الفكرة التجريدية. يضيف حديثًا أن مطالبات براءات الاختراع الخاصة بها لا تدعي ببساطة النتيجة المرجوة ولكن الخطوات الملموسة لإنشاء نماذج التعلم الآلي يتم نشرها لإنشاء خرائط الشبكة المحسنة وجداول الأحداث. علاوة على ذلك ، فإن مسائل التمكين في الدائرة الفيدرالية التي تم استيرادها بشكل غير صحيح في USC § 112 في استفسار القسم 101 من خلال العثور على أن المطالبات لم تحدد الخطوات التي يحقق من خلالها تحسن التعلم الآلي بشكل صحيح.
نقلا عن بيانات توضح أن أكثر من 60 ٪ من تطبيقات براءات الاختراع المتعلقة بـ AI البالغ عددها 340،000 شخص مرتبط منذ عام 2023 ترتبط بالتعلم الآلي ، يدعي حديثًا أن معيار الدائرة الفيدرالية حول أهلية براءات الاختراع لاختراعات التعلم الآلي سوف يخنق الابتكار من خلال القضاء على الحماية اللازمة لتأمين رأس المال الاستثماري. وقد لاحظ هذا القلق والتدفق الناتج لرأس المال الاستثماري إلى الصين وأوروبا والمنافسين الأجانب الذين يقدمون حماية براءات الاختراع لتقنيات التعلم الآلي من قبل مدير USPTO السابق أندريه إيانكو بالإضافة إلى العديد من أعضاء مجلس الشيوخ يرعون تشريعات لإصلاح القسم 101 أهلية براءات الاختراع.
مصدر الصورة: صور الإيداع
المؤلف: Timurlaykov
معرف الصورة: 109449130
