Технологии искусственного интеллекта: вопросы раскрытия в патентной заявке

Стремительный рост технологий, использующих искусственный интеллект (ИИ), требует правовой регламентации правил раскрытия изобретений, использующих ИИ, с полнотой, достаточной для осуществления таких изобретений специалистом. Без информации о специфике обучения самообучающегося алгоритма осуществить изобретение, основанное на использовании такого алгоритма, невозможно. Если готовой программной модели для осуществления ИИ нет, то потребуется раскрытие в описании изобретения сведений о методе создания модели, используя которую специалист сможет написать программу для машинного обучения и ее обучить. Среди сведений об ИИ, которые позволяют создать программный продукт, специалисты выделяют вид алгоритма и его параметры, характеристику используемых данных, методы сбора данных, этап предварительной обработки данных, методы обучения, инициализации весов, процесс ввода данных, настройку и улучшение существующих моделей, постобработку и интерпретацию результатов работы модели. Как минимум должна быть раскрыта корреляция между данными, которые будут поступать на вход алгоритма машинного обучения, и данными, которые должны быть получены на его выходе. Набор необходимых сведений зависит от вида алгоритма. Однако правила раскрытия изобретений, использующих ИИ, не закреплены ни в российских, ни в зарубежных нормативных документах. Сказанное в полной мере распространяется и на полезные модели. Исключение составляют неполные перечни признаков, которыми могут быть охарактеризованы изобретение и полезная модель, приведенные в требованиях к соответствующим заявкам. Минимальный набор специфичных для ИИ сведений, наличие которых в заявках на выдачу патента на изобретение, полезную модель необходимо для того, чтобы было возможным осуществление изобретения, полезной модели, требует дальнейшего изучения и проработки.

1. Пиленко, А. А. Право изобретателя / А. А. Пиленко. Москва: Статут, 2001. – 686, [1] с. – (Классика российской цивилистики / Моск. гос. ун-т им. М. В. Ломоносова. Каф. гражд. права юрид. фак.). – ISBN 5–8354–0054–3.

2. Идрис, К. Интеллектуальная собственность – мощный инструмент экономического роста / К. Идрис; Камил Идрис. – Женева: Всемирная орг. интеллектуальной собственности, 2004. – 450 с. – ISBN 92–805–1113–0.

3. Теоретические и практические аспекты охраны промышленной собственности в Российской Федерации / А. Д. Корчагин, В. Ю. Джермакян, Е. П. Полищук и др.; Под общ. ред. А. Д. Корчагина; Рос. агентство по патентам и товар. знакам. – Москва: ИНИЦ Роспатент, 1999. – 551, [1] с.

4. Синельникова, В. Н. Права на результаты искусственного интеллекта / В. Н. Синельникова, О. В. Ревинский // Копирайт. Вестник Российской академии интеллектуальной собственности и Российского авторского общества. – 2017. – № 4. – С. 17–27.

5. Сесицкий, Е. П. Охрана результатов, генерируемых системами искусственного интеллекта, в рамках существующего правового поля / Е. П. Сесицкий // Патенты и лицензии. Интеллектуальные права. – 2018. – № 11. – С. 49–55.

6. Галковская, В. Г. Новое патентное законодательство в области информационных технологий / В. Г. Галковская, О. Л. Алексеева // Патенты и лицензии. Интеллектуальные права. – 2024. – № 11. – С. 1–14.

7. Алексеева, О. Л. Компьютерные изобретения: развитие методологии патентования / О. Л. Алексеева, Ю. С. Зайцев // Патенты и лицензии. Интеллектуальные права. – 2023. – № 2. – С. 14–25.

8. Mehdi Poursoltani (2021), “Disclosing AI Inventions”, Texas Intellectual Property Law Journal, 29:41, pp. 41–64.

9. Korean Intellectual Property Office (2022), A I : A I – A Study on the Utilization of AI Learning Data: Focusing on the disclosure, protection, and utilization of AI learning data // Korean Intellectual Property Office: сайт. – URL: https://www.kipo.go.kr/ko/kpoBultnFileDown.do?ntatcSeq=16688&ntatcAtflSeq=1&sysCd=SCD02&aprchId=BUT0000048 (дата обращения: 14.03.2024).

10. Korbut, D. Machine Learning Algorithms: Which One to Choose for Your Problem // Wayback Machine: сайт. – URL: https://web.archive.org/web/20171102045813/https://blog.statsbot.co/machine-learning-algorithms-183cc73197c (дата обращения: 24.11.2024).

11. Poghosyan, S. A. Beginner’s Guide to AI Classification: Understanding the Basics. – 2023. – URL: https://plat.ai/blog/ai-classification/ (дата обращения: 23.11.2024).

12. Drexl, J., Hilty, R., Beneke, F., Desaunettes-Barbero, L., Finck, M., Globocnik, J., Gonzalez Otero, B., Hoffmann, J., Hollander, L., Kim, D., Richter, H., Scheuerer, S., Slowinski, P. R., Thonemann, J. Technical Aspects of Artificial Intelligence: An Understanding from an Intellectual Property Law Perspective. – Rochester, NY, 2019. – URL: https://papers.ssrn.com/abstract=3465577 (дата обращения: 26.03.2024).