Skrevet af patentkonsulent Maria Laini.
OBS: Artiklen er oprindeligt skrevet på engelsk, klik her, hvis du foretrækker den udgave.
I min artikel ”Er patentering af AI det smarte træk? Afvejning af juridisk og strategisk værdi” (1) diskuterede jeg nogle af de vigtigste problemer, som opfindere møder (eller bør være opmærksomme på), når de forsøger at patentere opfindelser baseret på brugen af kunstig intelligens. Et af hovedemnerne var nødvendigheden af en ikke-indlysende teknisk effekt, det der i daglig ”patenttale” er kendt som opfindelseshøjde.
I denne artikel dykker jeg dybere ned i følgende:
- hvad der anses for “teknisk” hos Den Europæiske Patentmyndighed (EPO)
- hvordan denne definition kan adskille sig fra den almindelige opfattelse
- hvorfor det skaber så mange forhindringer og frustrationer, når AI-værktøjer forsøges patenteret.
Jeg har desuden fundet fem eksempler på AI-patentansøgninger, som enten blev godkendt eller afvist af EPO, og fremhæver nogle vigtige afgørelser, der blev truffet i disse sager.
Hvad er en opfindelse? Det er lettere at sige, hvad det IKKE er!
Hvor underligt det end lyder, så fandtes der ikke en enstemmigt anerkendt definition af begrebet opfindelse, da den Europæiske Patentkonvention (EPC) først blev skrevet. I stedet blev der lavet en liste over, hvad der ikke kan betragtes som en opfindelse, i det, der nu er artikel 52, stk. 2 i EPC.
Specifikt fastslår artikel 52, stk. 2 i EPC, at et patent ikke kan gives for opfindelser, der udelukkende vedrører følgende:
- Opdagelser
- Videnskabelige teorier
- Matematiske metoder
- Æstetiske frembringelser
- Regler eller metoder for at udføre mentale handlinger, spille spil eller drive forretning
- Computerprogrammer
- Fremstilling/præsentation af information
Dette betyder ikke, at der aldrig kan gives patent for en opfindelse, der indeholder et eller flere af disse elementer. Hvis noget fra listen kombineres med et teknisk træk, kan et patent opnås. Men én ting er sikker: Hvis du, når du beskriver din opfindelse, begynder at bruge nogle af ordene fra listen, skal du overveje, om din ansøgning kan blive afvist på grund af manglende teknisk karakter.
Ud over listen ovenfor stiller EPO et krav om, at “opfindelsen skal have både en konkret og teknisk karakter” (G-II, 1; T854/90). Derudover har vi en stor mængde afgørelser. Et patent nægtes, ansøgeren protesterer, retten læser EPC og offentliggør derefter: “Opfindelse X anses ikke for teknisk på grund af A, B og C”.
Det er det, patentadvokater arbejder med. Vi forsøger at forudsige, hvad en sagsbehandler vil være tilbøjelig til at acceptere, baseret på behandling af tidligere ansøgninger og afgørelser truffet ved de relevante EPO-retter, men vi har ingen præcis opskrift eller formel, der kan få dit udkast sikkert igennem – ligesom vi heller ikke kan være absolut sikre på, at vi ikke kan.
Hvad betyder “teknisk” for EPO?
Problemet er, at EPO – ligesom med ordet “opfindelse” – ikke tilbyder en detaljeret og præcis definition af ordet “teknisk” med henblik på vurdering af patenterbarhed. Igen kan det virke mærkeligt.
Én ting er sikker: I patentlovgivningen bruges adjektivet “teknisk” i en frustrerende snævrere – omend ikke præcist defineret – betydning end i daglig tale.
Ordet stammer fra græsk, “tekhnē”, som betyder “kunst”, “færdighed” eller “håndværk”, hvilket er meget bredt. Den snævrere betydning “vedrørende de mekaniske og professionelle kunstarter; passende for en videnskab, profession eller et fag” stammer fra 1727, som illustreret i etymonline (2).
Hvad betyder “teknisk karakter” hos EPO?
Nogle hints om, hvad EPO mener med “teknisk karakter”, kan naturligvis findes i listen over undtagelser i EPC, i retsafgørelser og i historien om den europæiske patentlovgivning.
Ud over det forståelige behov for at udelukke ting, der, selvom de er vigtige, ikke er et direkte produkt af menneskelig opfindsomhed og håndværk (f.eks. videnskabelige opdagelser), har der altid været en generel enighed om at udelukke de såkaldte “abstrakte idéer”, dvs. rene produkter af mentale øvelser såsom spil og matematiske formuleringer.
Derudover findes der en generel modvilje mod at patentere “forretningsmetoder”, hvilket har til formål at trække en grænse mellem det, der gøres for at løse tekniske og konkrete problemer, som menneskeheden står over for, og det, der – sagt meget forsimplet – gøres udelukkende for at tjene penge.
Og så er der de æstetiske frembringelser, såsom malerier, statuer og musik, hvor selve idéen om at patentere dem bare føles helt forkert. Den slags værker er typisk beskyttet via ophavsret.
Læs også, hvad ophavsret er her.
Reglerne for patentering kan virke enkle til en vis grad. En ny sang? Kan ikke patenteres. En mystisk fugl, der aldrig før er fanget på kamera? Kan ikke patenteres. En snedig idé til et nyt puslespil? Kan ikke patenteres.
Men så kom computerprogrammerne – og derefter kom kunstig intelligens (AI). Og tingene blev mere komplicerede.
Fordi hele pointen med AI-værktøjer er at gøre det, mennesker gør – men bedre og hurtigere. Så ting som beslutningstagning, planlægning og præsentation af grafer kan pludselig se meget tekniske ud. Bortset fra at de måske ikke er det, set med EPO’s øjne.
Hvordan ved jeg, om min opfindelse er teknisk efter EPO’s standarder?
I mit arbejde har jeg set mange AI-baserede løsninger i gråzonen for patenterbarhed. Dette er ikke overraskende, da AI-værktøjer ofte bruges til at forenkle beslutningstagning, beregninger, klassificering, analyse af komplekse data og mønstergenkendelse (se, hvad EPO mener om mentale handlinger i listen over undtagelser ovenfor). Ofte bruges AI til at forny forretningspraksis eller finansielle tjenester (se igen på listen over undtagelser ovenfor) og kan derfor være meget vigtig for virksomheder, men samtidig meget svær at patentere, især i Europa.
For denne type opfindelser er rådgivning fra patentspecialister ekstremt værdifuld, da de er trænede i nøje at læse retspraksis og overvåge de nyeste afgørelser for at tilpasse formuleringen af patentet til EPO’s forventninger.
Ingen patentadvokat kan garantere et patent, men deres ekspertise kan minimere risikoen for afslag så meget som muligt. Dette gælder især ved afslag på grund af ikke-teknisk emne.
Læs mere om kriterierne for at søge patent.
Nogle praktiske eksempler
Fordi de fleste af de retningslinjer, vi har, er baseret på retspraksis, er det værd at diskutere nogle vigtige afgørelser, der er truffet ved EPO’s domstole. Disse sager udgør en central del af retningslinjerne for patentering af kunstig intelligens, som for nylig er blevet offentliggjort af EPO (3).
To eksempler på godkendte AI-patenter:
En enhed til pulsmåling
Denne første sag (4) vedrører en opfindelse til måling af pulsslag. Metoden bygger på et neuralt netværk – mere specifikt et Kohonen-neuralt netværk – til at afgøre, om et elektrokardiograf-signal fra et hjerteslag er regelmæssigt eller uregelmæssigt.
Denne metode var den første metode, der brugte Kohonen-neurale netværk anvendt på pulsmåling. Men dette var ikke den eneste grund til, at EPO fandt opfindelsen patenterbar. Den tekniske karakter af løsningen ligger i sammenligningen af en inputvektor (med data om det hjerteslag, der skal overvåges) med to sæt referencevektorer, for først at sortere vektorer fra, der indikerer falske uregelmæssige hjerteslag, før den anden sammenligning udføres (se punkt 4.2.3 i afgørelsen).
Denne særlige konfiguration blev fundet at forbedre signal-støj-forholdet og dermed reducere antallet af falske identifikationer af uregelmæssige hjerteslag. Dette blev anset for teknisk efter EPO’s standarder. Denne afgørelse er i overensstemmelse med EPO’s retningslinjer, som fastslår, at “teknisk input og teknisk output typisk opnås gennem direkte forbindelse til den fysiske virkelighed” (5).
Fra denne første sag kan vi lære, at brugen af et neuralt netværk kan være teknisk, når det er knyttet til specifikke trin, der udføres for at opnå en reel og påviselig teknisk effekt. I dette tilfælde var effekten at reducere falske uregelmæssigheder i overvågede hjerteslag.
Metoder til billedrekombination for at forbedre sceneklassificering
Den anden sag (6) vedrører en computerimplementeret metode til at forbedre billedklassificeringen af et digitalt billede. Metoden er baseret på en semantisk klassifikator, som er trænet på flere systematisk skabte “rekombinerede versioner” af et eksempelbillede for at give mere præcis sceneklassificering. Metoden sigter altså mod at forbedre ydeevnen af en klassifikator. Interessant nok blev muligheden for, at kravene ikke var tekniske, ikke engang diskuteret i denne specifikke appelsag. Sagen handlede i stedet om sammenligning af kravene med kendt teknik.
Det vi kan lære af denne sag er, at opfindelser, der har til formål at forbedre kendte softwareværktøjer (såsom klassifikatorer), kan anses for tekniske. I disse tilfælde er det vigtigt at have dokumentation for, at der er en forbedring af resultatet, og at denne forbedring ikke er triviel at opnå med de hævdede funktioner.
Tre eksempler på afvisning af AI-baserede opfindelser:
Simulation af fodgængerbevægelser i et miljø
Den tredje sag (7) vedrører en computerimplementeret metode, der simulerer bevægelsen af en fodgænger i et miljø. Et af formålene med opfindelsen var at få indsigt i, hvordan mennesker bevæger sig – enten individuelt eller i grupper – så bygninger kan designes til at være sikre, f.eks. ved evakuering af folkemængder. Dette er et computerprogram, men det har en meget konkret og praktisk anvendelse, som relaterer sig til bygninger, der er lavet af mursten og altså er noget meget håndgribeligt.
Opfindelsen blev dog i sidste ende vurderet som ikke-patenterbar. Hvorfor? Fordi kravene var begrænset til en simulation, dvs. en sekvens af computerimplementerede trin til at simulere en fodgængers bevægelse, men uden at angive nogen funktion, hvor resultatet af simuleringen blev brugt til en specifik teknisk opgave, såsom at udforme en bygning til sikker evakuering af folkemængder. Metoden beskrev kun selve simuleringen, som i princippet kunne have været brugt til hvad som helst.
Denne afgørelse bruges nu som reference i EPO’s standardpraksis, når man vurderer patenterbarheden af computerimplementerede simuleringsteknikker.
Den første læring her er, at simulering af et fysisk objekt i sig selv ikke er nok til at give en opfindelse teknisk karakter.
Den anden læring er, at det ikke er nok at angive, at simuleringen kører på en computer og er “til (indsæt her et meget teknisk og konkret formål)”. Det tilsigtede formål begrænser ikke kravets omfang i denne forstand og vil blive ignoreret ved vurderingen.
Et bedre krav kunne f.eks. angive et trin, hvor et output fra simuleringen udtrækkes – såsom en specifik parameter relateret til spredning af en folkemængde – og derefter bruges til at fastlægge konkrete bygningsparametre for en bygning, der skal kunne rumme og sikkert evakuere en folkemængde.
Et neuralt-netværksbaseret maskinoversættelsessystem (NMT)
Den fjerde sag (8) vedrører et computerprogram, der bruger neurale netværk til at oversætte sjældne ord i tekster. Formålet med opfindelsen var at forbedre kvaliteten af oversættelser og specifikt at overvinde begrænsningerne ved tidligere NMT-systemer, der byggede på små systemer med begrænset ordforråd.
Ansøgningen benyttede specifikke algoritmiske funktioner, såsom at den neurale netværksmodel genererede “pointer tokens” og “null unknown tokens” til at spore oprindelsen af ukendte ord i sætninger.
Patentansøgningen blev afvist med begrundelsen, at den manglede teknisk effekt. Dette skyldtes, at “oversættelse af en tekst … er et spørgsmål om lingvistik og ikke en teknisk effekt”. Patentmyndigheden understregede, at dette gælder “selv om computerprogrammet indeholder algoritmiske aspekter, som ikke direkte er baseret på sproglige koncepter”, såsom brugen af de nævnte tokens.
Der er to vigtige læringer her. Den første – måske ikke overraskende – er, at oversættelsesværktøjer, selv om de benytter neurale netværk, ikke i sig selv anses for tekniske af EPO. Dette skyldes, at oversættelse fra et sprog til et andet betragtes som en mental handling, hvilket falder inden for listen over undtagelser fra patenterbarhed, som gennemgået i starten af artiklen. Den anden er, at blot at tilføje algoritmiske funktioner, der kører på en computer, ikke nødvendigvis er nok til at gøre kravene tekniske.
En neuralt-netværksenhed til hierarkisk læring (dvs. efterligning af den menneskelige hjerne)
Den femte og sidste sag (9) er særligt interessant, fordi den vedrører et neuralt netværk, der skal løse problemet med overfitting. Dette sker ved at oprette “løse” forbindelser i det neurale netværk, før det trænes, uafhængigt af træningsdataene, og ifølge en kontrolmatrix fra en fejlkorrigeringskode (se figur 4 og afsnit 10 i ansøgningen (10)).
Selv om konceptet med “løse forbindelser” i neurale netværk for at undgå overfitting var kendt på tidspunktet for indlevering af ansøgningen, blev det anset for nyt at bestemme disse “løse forbindelser” ud fra kontrolmatrixen i en fejlkorrigeringskode. Da den tekniske effekt skal baseres på de nye træk i kravene, var det dette, der blev vurderet. Uheldigvis for ansøgeren fandt EPO dette særkende ikke-teknisk.
Ansøgeren argumenterede for, at oprettelsen af løse forbindelser gennem kontrolmatrixen var teknisk, fordi det løste problemet med at forbedre maskinens læringsevne og effektivitet. Denne effekt var kendt og understøttet af videnskabelige artikler. Ansøgeren hævdede, at funktionen gjorde det muligt for maskinen at “efterligne den menneskelige hjerne” ved at “replikere biologisk optimering” og dermed kunne erstatte et menneske i komplekse opgaver (se afsnit 6 i T 702/20 (11)). Ansøgeren henviste også til tidligere retspraksis, hvor automatisering af opgaver generelt anerkendes som et teknisk problem.
Sagen er kompleks, men rummer to vigtige pointer:
- Netværksstrukturen – der er ny pga. måden, de løse forbindelser bestemmes på – definerer kun en klasse af matematiske funktioner, som ikke i sig selv kan patenteres.
- Patentmyndigheden afviste ansøgerens argument om, at opfindelsen efterligner den menneskelige hjerne, da der ikke var tilstrækkelig dokumentation for dette.
Derudover giver sagen nogle overordnede læringer: Et komplekst bundt af matematiske funktioner er stadig blot et matematisk værktøj og er derfor ikke teknisk i sig selv. At udføre en beregning hurtigere via computerautomation, når den principielt kunne udføres på papir, er heller ikke nok til at opnå patent hos EPO. Det eneste tekniske element ville i så fald være computerens tilstedeværelse – og det er ikke tilstrækkeligt.
Endelig er det ikke nok at basere sig på automatiseringsargumentet. Med andre ord: At hævde, at en computer kan erstatte mennesket i “mentale handlinger”, er ikke nok til at opnå patent.
Konklusion
Med dette lille indblik i den omfattende retspraksis, vi nu har om software- og AI-patenter, håber jeg at have formidlet, at dette er et meget indviklet og komplekst område.
Det er værd at afslutte artiklen med ordene fra EPO’s Udvidede Appelinstans, i afsnit 6.3 af deres afgørelse G1/19 (12), hvor det fastslås, at det “aldrig er muligt at give en udtømmende liste over (positive eller negative, alternative eller kumulative) kriterier for vurderingen af, om en computerimplementeret proces løser et teknisk problem”.
Denne udtalelse fremhæver kompleksiteten og manglen på en formel, one-size-fits-all tilgang, når man vurderer patenterbarheden af software (og dermed AI) opfindelser.
Det bedste, vi kan gøre, er at undersøge hver enkelt sag grundigt og sammenligne den med den mest relevante retspraksis, vi kan finde, for at forudse EPO’s reaktioner under sagsbehandlingen – og derefter.
Kilder og referencer
(1) https://www.patrade.com/knowledge/is-patenting-ai-the-smart-move-weighing-legal-and-strategic-value
(2) https://www.etymonline.com/word/technical
(3) https://www.epo.org/en/legal/case-law/2025/clr_i_d_9_2_12_e.html
(4) https://www.epo.org/en/boards-of-appeal/decisions/t070598eu1
(5) Para. 85 of https://www.epo.org/en/boards-of-appeal/decisions/g190001ex1
(6) https://www.epo.org/en/boards-of-appeal/decisions/t091286eu1
(7) https://www.epo.org/en/boards-of-appeal/decisions/t140489eu2
(8) https://www.epo.org/en/boards-of-appeal/decisions/t201903eu1
(9) https://www.epo.org/en/boards-of-appeal/decisions/t200702eu1
(10) https://worldwide.espacenet.com/patent/search/family/053777512/publication/EP3089081A1?q=14882049.1
(11) https://www.epo.org/en/boards-of-appeal/decisions/t200702eu1
(12) https://www.epo.org/en/boards-of-appeal/decisions/g190001ex1
