人工智能大模型专利诉讼：聚焦表象技术特征，充分合理举证

作者 | 许怀远  北京同钧律师事务所

编辑 | 布鲁斯

近日，最高人民法院做出（2023）最高法知民终1432号民事判决，针对北京同创信通科技有限公司诉山西晋南钢铁集团有限公司等四被告侵害人工智能废钢判级发明专利案，驳回原告全部诉讼请求[1]。最高人民法院在本案中进一步明确了人工智能底层模型案件中，专利权人的初步举证责任等审判规则。

本案涉及的是201910958076.8号名称为“一种建立废钢等级划分神经网络模型方法”发明专利，该案宣告专利权无效部分曾被国家知识产权局评选为2022年度复审无效十大案件[2]。国家知识产权局指出：本案是人工智能领域发明专利的创造性判断的典型案例，诠释了该领域如何考量算法、应用场景等要素对整体技术方案的贡献，进一步细化了创造性评判标准。

案涉专利是一种建立废钢等级划分神经网络模型方法，通过人工智能图像识别技术自动判定收储的废旧钢材的质量、等次、价格，替代传统的人工判级方式，避免了人工判级时工作环境差、结果主观性大等缺点。案涉专利的独立权利要求中包括了底层神经网络模型结构、神经网络模型的训练方法等技术特征，因此本案属于人工智能底层模型专利诉讼中，那么摆在专利权人面前的两大难题就是技术特征的可检测性和调查取证可行性。

准确区分表象技术特征和底层技术特征

各被告经仔细分析，把权利要求的全部技术特征划分为表象技术特征和底层技术特征两类。

表象技术特征是指无需查看系统软件底层源代码、仅通过直接观察即可判定是否相同等同的技术特征。针对表象技术特征，各被告充分提交证据，用于证明被控侵权系统中的表象技术特征与专利中相应技术特征既不相同也不等同。本案中被告提交了晋南钢铁公司废钢定级系统实际工作过程中卸货、拍照、定级全过程的照片，证明了被控侵权系统至少不具备涉案专利权利要求1 中“对所述图像进行预处理去除无效水印、提高图像对比度，对图像数据进行图像数据特征提取，对提取的不同等级图像数据特征进行卷积神经网络学习形成具有等级分类输出的等级划分神经网络模型”技术特征。

底层技术特征指的是模型结构、算法设计、数据处理等无法用肉眼直接观察得到的技术特征。针对底层技术特征，为节省诉累、避免司法资源浪费，被告解释了废钢判级工作的原理，通过对比现有技术和案涉专利在模型结构、算法选择、识别效果上的差异，表明了被控侵权系统相关技术特征与案涉专利并不相同。二审判决书指出，现有证据足以证明被控侵权系统采用的语义分割算法与案涉专利采用的图像分类模型算法并不相同。

准确分配举证责任，保护诉讼当事人合法权益

在庭审过程中原告主张案涉专利包括大量的底层技术特征，原告没有举证能力，而能够解释被控侵权系统技术特征的相关证据掌握在被告手中，请求法院现场勘验并责令被告提交证据，包括源代码等。

对于人工智能大模型专利诉讼的被告而言，提交源代码会导致技术秘密泄露的重大风险、诉累倍增等不利局面，应当准确判断诉讼形势、合理评估提交的可行性和必要性。

对此，二审判决书指出：人民法院依据当事人申请进行现场勘验或责令其他当事人提交证据的前提是申请人应初步证明申请现场勘验的待证事实与案件事实存在一定的关联性，且当事人已经提供的证据可以初步证明其主张的待证事实存在较大可能性；同时，申请人也已穷尽合理合法的取证手段仍不能取得相关证据。本案中，涉案专利权利要求的绝大部分特征在原告提交的证据中均无反映，相关证据的证明力较弱，不能证明其所主张的侵权事实存在较大的可能性，原告也并未提交证据证明其已穷尽合理合法的取证手段仍不能取得相关证据。因此不准许原告提出的调查取证申请。

表象验证与底层优化相结合，特征AI专利的诉讼价值

人工智能相关发明创造是通过底层模型结构和智能算法驱动，并通过必要的硬件或场景相结合而形成的技术方案[3]。人工智能专利侵权行为具有多主体、分步骤、隐蔽性更强等特点。本案充分体现了上述特点，涉案的四个被告包括系统应用厂商、软硬件集成厂商、人工智能算法开发和算力提供方等。理清各方主体的行为模式、技术贡献，寻找证明侵权与否的直接证据对于各方当事人来说都是艰巨复杂的任务。

正如本案一审判决书[4]所说，涉案人工智能废钢判级技术是当前广泛使用的技术，并不是原告从无到有的独创技术，原告仅通过宣传报道的文案猜测性地指控四被告实施了侵权行为并没有相应的事实依据，原告未能尽到初步举证责任，应当本案举证不能的不利后果。

培育打得赢官司的高价值人工智能专利需要从应用场景、硬件结构、模型框架、智能算法上统筹考虑，在权利要求撰写上着重于应用场景中能够解决或者优化的技术问题， 设计一些能够体现算法核心优势的指标指征，用于证实被控系统使用案涉专利的算法具有高度盖然性。在诉讼进程中，如果能够证明被控侵权系统具有该等指标、指征，法院可能将举证责任转移到被告，能够大幅提升胜诉可能性。

注释

[1] 最高人民法院（2023）最高法知民终1432号民事判决书

[2] https://www.cnipa.gov.cn/art/2023/4/26/art_3207_184728.html

[3] 刘鑫,覃楚翔. 人工智能时代的专利法：问题、挑战与应对[J],电子知识产权,2021年第1期,74页

[4] 山西省太原市中级人民法院（2022）晋01知民初271号民事判决书

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