249期
2019 年 11 月 27 日
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2019年EPO審查指南更新概述-I
喻韜/北美智權 專利工程研究員

EPO於上個月初所公布的審查指南更新版本已於11月1日生效,本次更新中除了在形式要件與程序方面增加了新的細節與示例外,在實質審查部分,即如何評估新穎性、進步性及明確性 (novelty, inventive step, clarity) 方面也做了些許調整。北美智權報將聚焦於實質審查部分的修正,分兩刊期為讀者報導相關修訂內容及其可能產生的影響。

關於人工智慧相關發明的技術性

針對人工智慧相關發明的技術性 (technical character) (G-II, 3.3 – Mathematical methodsG-II, 3.3.1 – Artificial intelligence and machine learning),在上一個版本中新增了關於討論人工智慧與機械學習可專利性的部分,其中頗有對審查委員示警之意:

審查所主張之標的就整體而言是否具有技術性時 (是否符合第52條第(1)至(3)項),諸如「支援向量機」、「推理引擎」或「類神經網路」等記載需要被仔細審視,因為該等記載通常意指欠缺技術特性的抽象模型[1]

但在本次更新中卻透露出較為軟化的意味:

根據上下文,諸如「支援向量機」、「推理引擎」或「類神經網路」等術語可能僅意指抽象模型或演算法,因此,它們本身並不一定意味著使用技術手段。審查所主張之標的就整體而言是否具有技術性時 (是否符合第52條第(1)至(3)項),必須考慮到這一點[2]

以往,「支援向量機」、「推理引擎」或「類神經網路」通常被認為沒有技術性;但現在,審查員則應考慮到這些特徵的上下脈絡是否對整個請求項的技術性有所貢獻。

此外,審查指南指出,若電腦程式已具有技術效果,演算法的計算效率被認為是對技術性有所貢獻的:

然而,當數學方法被應用於某一技術領域及/或被特定技術實踐所採用,而確實產生技術效果,於評估進步性時,則應將影響技術效果之該等步驟的計算效率納入考量[3]

誠然,技術性的正面事實發現是確立進步性的重要因素,因此,對於可專利的發明,EPO肯認機械學習與高效演算法的貢獻。但在以往,請求項是否具備技術性 ─ 即適格性問題 ─ 與請求項是否具備進步性,是涇渭分明的兩個議題,但在2019年,大西洋兩岸不約而同地開始採取類似的態度。

子範圍的新穎性

至於子範圍的新穎性 (G-VI, 8 – Selection inventions),在上訴委員會的T 261/15[4] 決定後,評估子範圍新穎性的三部測試法中的最後一步已被取消,該步驟本來是被用以評估所選之子範圍是否具有目的性。但由於該步驟中考慮了所請發明的效果,該步驟似乎反倒更像是進步性議題,而非新穎性的判斷。

對化學及製藥領域的申請案而言,具有子範圍的請求項在適用當前的兩部測試法時,將較易於建立其新穎性。

「希望」可以成功不再足以支持進步性核駁

「希望」可以成功 (hope to succeed) 不再足以支持進步性核駁 (G-VII, 5.3 – Could-would approach) - 這是審查指南與案例法間,一個雖微小但仍令人感到刺眼的不一致,在審查指南2018版中探討problem-solution approach的最後階段中提及 「…希望解決客觀的技術問題,或者預期有所改進或受益[5]」,然而案例法[6]所提出的卻僅有「預期有所改進或受益」。

「希望」(Hope)與「預期」(Expectation) 在語意上有所差別,「希望」僅只是表示主觀上對某種結果發生的意欲,而合理的「預期」乃基於對現有事實的科學評估,這個議題在2016版上訴委員會案例法[7]以及相關期刊[8]中均被提出討論過,而在9月初所公布的2019版上訴委員會案例法[9]中已經先一步統一採用「預期」。

在審查指南刪除「希望解決客觀的技術問題」後應可令could-would approach更加明確,並且提高problem-solution approach應用於判斷不同個案進步性時的一致性。

生技研究方面的顯而易見性

針對生技研究領域的顯而易見性 (G-VII, 13 – Inventive step assessment in the field of biotechnology),2019年審查指南新增了G-VII, 13一節,討論對於生技研究人員而言,何為顯而易見。具一般知識者若以「對成功的合理預期」依循先前技術教示,應該會進行該研究,那麼該研究則不具備進步性;類似的,以先前技術為基礎進行試誤所得的技術方案,不一定就具備進步性。

該節再度強調「對成功的合理預期」與「希望成功」不應被混淆,而且若重大的、非顯而易見的決定導致研究獲得成功、完成技術方案,就超出了對成功的合理預期而可能具有進步性。

該新增章節標題雖提及生物科技,但並未具體導向特定領域,該章節在適用上似乎有擴及相關領域的可能性。

 

備註:

 

作者: 喻韜
現任: 北美智權專利工程部專利工程研究組研究員
經歷: 台灣知名法律事務所專利工程師
學歷: 東吳法碩乙法律專業組
台科大專利所碩士、清華大學生資所碩士
北科大電子系學士、東華大學生科系學士
專長: 專利申請 (佈局、撰稿、答辯);
歐盟、美國、中國、台灣專利法規及相關判例研究;
台灣專利 舉發及訴訟

 

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