2025年8月18日，巴西專(zhuān)利商標(biāo)局（BPTO）發(fā)布了關(guān)于人工智能（AI）的專(zhuān)利申請(qǐng)審查的指南草案（第15/2025號(hào)通知）。該草案現(xiàn)公開(kāi)征詢(xún)意見(jiàn)至2025年10月17日。
草案將AI相關(guān)發(fā)明劃分為三類(lèi)：
a.基于A(yíng)I的發(fā)明：AI構(gòu)成發(fā)明及技術(shù)解決方案不可分割部分的技術(shù)；
b.AI模型與技術(shù)：涉及特定AI技術(shù)及模型的發(fā)明，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、算法及訓(xùn)練方法；
c.AI輔助發(fā)明：AI作為技術(shù)問(wèn)題解決方案的檢索工具，但不構(gòu)成發(fā)明本身。
1.關(guān)于A(yíng)I輔助發(fā)明的問(wèn)題
i.發(fā)明人資格
指南草案明確規(guī)定，AI輔助發(fā)明在開(kāi)發(fā)過(guò)程中需有人類(lèi)參與干預(yù)。此類(lèi)干預(yù)可能涉及技術(shù)問(wèn)題的識(shí)別、對(duì)AI系統(tǒng)進(jìn)行配置以達(dá)到特定目的、或?qū)I生成的解決方案進(jìn)行具體化和驗(yàn)證。
若缺乏充分的人為干預(yù)，該發(fā)明將被視為由人工智能自主生成（類(lèi)似于DABUS案），根據(jù)巴西法律規(guī)定發(fā)明人必須為自然人，此類(lèi)發(fā)明將喪失專(zhuān)利保護(hù)資格。
因此建議在這些發(fā)明的開(kāi)發(fā)過(guò)程中完整記錄所有人類(lèi)貢獻(xiàn)。
ii.技術(shù)特征與創(chuàng)造性活動(dòng)
單純將人工智能作為工具使用，本身并不能賦予技術(shù)特征或構(gòu)成創(chuàng)造性活動(dòng)的要素。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的專(zhuān)利性標(biāo)準(zhǔn)，這些要求必須由所要求保護(hù)的發(fā)明本身滿(mǎn)足。在此語(yǔ)境下，人工智能被視為輔助裝置而非核心創(chuàng)造性特征。
iii.充分公開(kāi)
當(dāng)說(shuō)明書(shū)表明發(fā)明系A(chǔ)I輔助時(shí)，應(yīng)清晰描述解決方案在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的具體實(shí)現(xiàn)方式，并提供證據(jù)證明預(yù)期技術(shù)效果得以實(shí)現(xiàn)。
需特別注意：指南并未強(qiáng)制要求申請(qǐng)文件中明確標(biāo)注發(fā)明系A(chǔ)I輔助。
2.關(guān)于基于A(yíng)I的發(fā)明及AI模型與技術(shù)的問(wèn)題
i.可專(zhuān)利性要求
AI相關(guān)的發(fā)明須滿(mǎn)足以下標(biāo)準(zhǔn)方可獲得專(zhuān)利保護(hù)：
?針對(duì)公認(rèn)技術(shù)問(wèn)題提供技術(shù)解決方案，并產(chǎn)生新穎的技術(shù)效果。
?對(duì)于基于A(yíng)I的發(fā)明，創(chuàng)造性活動(dòng)的評(píng)估基于A(yíng)I系統(tǒng)對(duì)解決技術(shù)問(wèn)題的貢獻(xiàn)，實(shí)現(xiàn)可驗(yàn)證的技術(shù)效果至關(guān)重要。
?創(chuàng)造性評(píng)估應(yīng)聚焦于所主張的技術(shù)主題及實(shí)現(xiàn)的技術(shù)效果，而非僅關(guān)注AI作為工具的應(yīng)用。
需特別強(qiáng)調(diào)：盡管涉及AI技術(shù)，但抽象概念、數(shù)學(xué)方法、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)形式及用于訓(xùn)練AI的數(shù)據(jù)集均不具備可專(zhuān)利性。
ii.充分公開(kāi)與“Blackbox”挑戰(zhàn)
鑒于多數(shù)AI系統(tǒng)的“Blackbox”特性，指南草案建議在說(shuō)明書(shū)中補(bǔ)充特定技術(shù)細(xì)節(jié)以滿(mǎn)足充分公開(kāi)要求，技術(shù)細(xì)節(jié)包括：
?對(duì)于基于A(yíng)I的發(fā)明：AI類(lèi)型、運(yùn)行機(jī)制、訓(xùn)練數(shù)據(jù)詳情、具體組件、參數(shù)設(shè)置，以及輸入數(shù)據(jù)與訓(xùn)練、驗(yàn)證、測(cè)試及優(yōu)化技術(shù)之間的關(guān)系。
?對(duì)于涉及AI模型與技術(shù)的發(fā)明：算法、參數(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（如層數(shù)、每層神經(jīng)元數(shù)量）。
iii.權(quán)利要求書(shū)撰寫(xiě)：權(quán)利要求不得僅指向人工智能模型或訓(xùn)練方法，必須明確界定人工智能的技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景（例如“基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的面部識(shí)別方法”）。
iv.非顯而易見(jiàn)性：常規(guī)自動(dòng)化、模型替換或參數(shù)調(diào)整不構(gòu)成非顯而易見(jiàn)性。相反，當(dāng)人工智能產(chǎn)生意外技術(shù)效果時(shí)（如工業(yè)流程中的自適應(yīng)實(shí)時(shí)控制或反饋回路），可認(rèn)定其具備非顯而易見(jiàn)性。
v.本領(lǐng)域技術(shù)人員
分析基于A(yíng)I的發(fā)明的創(chuàng)造性活動(dòng)時(shí)，應(yīng)將“本領(lǐng)域技術(shù)人員”視為既精通人工智能方法，又熟悉人工智能應(yīng)用的技術(shù)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人士或團(tuán)隊(duì)。
英文版本可通過(guò)以下鏈接查閱：https://danlink.dannemann.com.br/cl/PU8ov/LyW/69c7/LqGLqV_vKMb/BLIp/DagvisRMHKU/1/。