【中文摘要】人类社会正在快速进入智能时代，将有越来越多的关键技术创新发生在算法层面。算法的专利权保护对激励智能科技领域创新、实现核心关键技术自主可控具有重大意义。在法律实践中，专利局和法院面对算法的专利保护诉求不断提炼出若干回应型判断方法，逐渐释放出对算法相关发明专利权保护的制度空间。然而算法专利适格性在理论上迄今尚未形成共识，仍然存在“层次限制”“领域限制”等争议。而“智力活动方法除外原则”“基础理论与实际应用界分原则”“技术领域限制原则”等专利适格性判断原则由于实践基础局限和推理逻辑错位而严重妨碍算法专利权保护的制度构建和司法能动。立足人工智能产业的现实情况和促进“新基建”的时代背景，应当从“算法专利适格性的问题思维”转向“算法专利权保护的法理思维”，破解算法创新与应用实现的绝对二元论及对算法专利权保护过度的犹疑，肯定算法的专利适格性，激励基础算法与核心技术创新。同时，应从法理上确认算法“公开换保护”的价值意涵，以推动智能时代专利制度的理论创新、功能发展、机制优化，促进知识产权领域的良法善治。
【全文】
引言
在当今社会，大数据、人工智能等信息技术蓬勃发展，已辐射几乎所有的产业领域，对经济发展、社会进步、国家安全均有着深刻的影响。在此背景下，我们“要健全大数据、人工智能、基因技术等新领域新业态知识产权保护制度”。[1]作为大数据、人工智能等前沿科技领域创新动能的算法的专利保护，自然成为知识产权保护的重点和前沿。欧洲专利局在《专利与第四次工业革命》中认为，增强产品和方法的创新将越来越多地发生在软件这一虚拟层面。[2]软件创新的核心在于算法设计。算法是将输入转换成输出的计算步骤的序列，是求解计算问题的工具[3]，是“各种信息技术有机结合、广泛运用和创造丰富多彩的无限价值的关键”。[4]
算法专利适格性[5]是其受到专利法保护最基础的条件。面向新一轮科技和产业革命的需求，国家知识产权局发布了《关于修改〈专利审查指南〉的公告（第343号）》（以下简称为“343号公告”），专门增加了一节“包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请审查相关规定”。[6]该修改有助于进一步明确我国算法相关专利申请的审查规则，激励算法相关创新，但也反映出对于算法创新、特别是通用的共性基础算法创新进行保护的犹疑态度。算法创新的专利权保护仍未形成理论共识和制度集成。本文即在此背景下针对算法专利适格性问题开展研究，拟通过分析梳理算法专利适格性判断方法背后的理论基础及其考量要素，结合智能时代的产业实践和创新发展需求，论证算法专利权保护的正当性和必要性，并提出制度构建的思路。
一、算法专利适格性判断标准
对于算法专利适格性的判断方法，大部分国家和地区是在专利审查实践和司法实践之中通过对相关法律规范予以解释细化而形成的。本文在此简要分析具有代表性的美国、欧洲和我国的审查实践做法及其理据，从中可以看出算法专利适格性上的争议。
（一）美国的“抽象思想”例外和“Mayo/Alice”两步骤判断法
美国的司法判例创设了“自然现象、自然法则和抽象思想”例外规则，而算法相关发明是否应被归入“抽象思想”，即成为需要判断的核心问题。
美国专利商标局在早期审查实践中，一概认定计算机软件不属于专利适格的主题。[7]美国联邦最高法院于上世纪70年代至80年代初接连审理了三件涉及算法和软件的专利适格性问题的案件[8]，明确了“整体审查原则”。
1982年美国联邦巡回上诉法院成立之后，逐渐呈现出对算法及软件专利适格性的开放态度。例如在“Alappat案”[9]中，Rich法官认为涉案的权利要求将抽象概念（即数学算法、公式或者计算）进行了实际应用，因为这个过程产生了“一个有用、具体且有形的结果——平滑的波纹。”在1998年的“道富银行案”[10]中，Rich法官进一步解释了“实用、具体且有形结果”判断法，认为实用的结果可以是由数字表示的，例如价格、利润、比例、成本、损失等。
该判断法被批评为过于宽松。在“Bilski案”[11]中，美国联邦巡回上诉法院全体法官出庭审理，推翻了“实用、具体且有形结果”判断法，亦拒绝采用“技术领域”标准，希望确立回归“机器或转换”标准。[12]但美国联邦最高法院反对将“机器或转换”作为唯一的判断法，认为该判断法能够为评估类似工业时代的发明提供充分依据，但其不应成为判断信息时代发明的可专利性的唯一标准。[13]在随后的“Mayo案”[14]“Alice案”[15]中，美国联邦最高法院建立起了“两步骤判断法”:（1）权利要求是否指向自然法则、自然现象、抽象思想（即“司法确定的例外”）；（2）权利要求中记载的要素或要素的组合是否提供了“发明概念”，且足以确保权利要求整体上远远超过“司法确定的例外”本身。
然而，由于两步骤判断法的模糊，引起了很多争议。2019年，美国专利商标局将该判断法进一步细化。一方面，根据司法先例，将何者构成抽象思想进行了分类梳理列举[16]；另一方面，在前述两步骤判断法的第一步与第二步之间加入了一个判断步骤，即若权利要求包含其它要素，将“司法确定的例外”整合为一项实际应用，则该权利要求满足专利适格性。[17]
可见，在当前美国的判断法中，算法本身属于“抽象思想”，而“实际应用”则是与“抽象思想”相对的一个重要概念。
（二）欧洲专利局的“技术性”要求与“双关卡”判断法
《欧洲专利公约》第52条第2、3款排除了数学、商业方法、计算机程序等对象本身，依据是其不属于发明。在2000年《欧洲专利公约》修改前，当时欧洲专利局局长Ingo Kober认为：“迄今为止，所有试图为‘发明’一词建立能获得欧洲乃至国际层面认可的合适定义的尝试均失败了。但是，自专利制度建立以来，专利保护就应该保留给技术领域的发明，这已成为欧洲法律传统的一部分。”[18]目前欧洲专利局界定一项创新是否构成发明，主要在于判断其是否具有“技术性”。[19]
然而，正如上诉委员会在PBS案中所述，“术语‘技术’或‘技术性’的含义并不特别明确”。[20]欧洲专利局在上世纪80、90年代曾采用“技术贡献”判定法。[21]该方法受到的主要质疑在于，“技术贡献”是一个需要与现有技术进行比较的相对概念，但专利适格性应当“无须进行先前技术检索，而是从发明的本质上作判断”。[22]上诉委员会后续也认为，确定技术贡献，“更适合于新颖性和创造性的审查目的”。[23]此后逐渐转为“技术性”判断，并发展形成了现在的“适格性——创造性”“双关卡”判断法（two hurdles approach）：首先判断权利要求是否包含具有技术性的特征，如不包含则不属于技术领域的发明；如包含，则识别对发明的技术性有贡献的特征集合，[24]该集合中的特征可用于新颖性、创造性审查步骤中。
计算机程序权利要求的判断有些特殊。欧洲专利局承认了“计算机程序”权利要求，但《欧洲专利公约》条文明确排除计算机程序本身。欧洲专利局上诉委员会认为，排除计算机程序本身的专利适格性应解释为排除那些属于抽象创造、缺乏技术性的程序。关于如何判定技术性，委员会认为虽然在程序指令执行过程中必然会带来对硬件的物理更改，但这种更改自身不能构成所要求的技术性，否则就会架空《欧洲专利公约》中对计算机程序的排除规则。因此，计算机程序如果想通过适格性审查，就需要更进一步的技术效果。[25]这实际上是囿于法律条文而进行的权衡解释，既为计算机程序提供保护，又碍于条文必须予以限制。
2018年，欧洲专利局针对人工智能技术和产业的发展需要，对《专利审查指南》进行了修改[26]体现了对信息技术创新的重视。但仅是对既有规则的细化，并未进行实质改变。
（三）我国“343号公告”确立的“三关卡”判断法
“343号公告”对包含算法特征的发明坚持整体审查原则，并确立了“三关卡”判断法：
1.判断权利要求是否属于“智力活动的规则和方法”本身。如果权利要求中还包含技术特征，则整体上不能简单化归属于“智力活动的规则和方法”。
2.判断权利要求是否属于“技术方案”。此步骤延续了“技术问题——技术手段——技术效果”三要素判断法，即判断权利要求是否记载了对要解决的技术问题采用了利用自然规律的技术手段，并且由此获得符合自然规律的技术效果。
3.在创造性审查阶段，将权利要求中与技术特征功能上彼此相互支持、存在相互作用关系的算法特征或商业规则和方法特征与所述技术特征作为一个整体考虑。
上述判断法与欧洲专利局的“双关卡”判断法的区别主要是在专利适格性阶段多设置了一个“技术方案”判断关卡。但由于在专利适格性判断阶段通常不进行现有技术检索，因此不能完整判断专利申请在客观上解决的问题和取得的效果。本文认为，“技术方案”判断步骤的功能应限制为仅将明显不满足技术性的申请排除到专利适格范围之外，以提高审查效率、促进专利撰写质量提升。
上述三种代表性判断标准都在一定程度上回应了算法发明的专利保护诉求，但由于它们都仍拘泥于算法本身不能受到专利保护的“限制性思维”之中，不可避免地引发了越来越多的争议，当然也催生了新的探索。[27]
二、算法专利适格性判断的主要原则及其理论基础
欧洲专利局《专利审查指南》明确写道：“数学方法在所有技术领域的技术问题解决中都起着重要作用。”[28]美国联邦最高法院也指出：“在某种程度上，所有发明都体现、使用、反映、依靠或者应用了自然法则、自然现象或抽象思想”，“在解释这些司法例外时需谨慎行事，以免吞噬了整部专利法。”[29]我们需要透过“算法是不受保护的数学”“算法是抽象思想”这些旧时论断，厘清算法发明专利适格性判断问题的主要原则及其理论基础，为该问题提供分析框架。在典型审查规则和审查实践中，主要体现出以下原则和考量：
（一）智力活动方法除外原则
“智力活动的规则和方法是指导人们进行思维、表述、判断和记忆的规则和方法。”[30]智力活动方法在欧洲和我国被明确列为不受保护的对象，理由是其不构成发明、不构成技术方案。美国虽在《专利法》中未明文规定，但在司法实践中发展出“智力活动方法”原则或称“智力活动方法除外”原则，即如果一项发明创造可以完全通过人脑执行完成，那么该发明创造就与智力活动方法同一，则不属于可以授予专利权的对象。
“智力活动方法”原则在美国联邦最高法院审理的软件专利适格性第一案“Benson案”中就有所涉及。 Douglas大法官专门指出，涉诉专利申请中的数学过程“可以不使用计算机就被执行”，即意指其可涵盖智力活动方法。[31]Samuelson教授回顾该案时曾梳理“智力活动方法”学说发展的历史，认为该学说是判断计算机程序专利适格性时需考虑的首要原则。[32]专利法上排除智力活动方法的理由主要包括：（1）智力活动对物理世界不产生影响；（2）人的智力活动具有不确定性，不具备产业上的可重复性；（3）智力活动是基本的创新工具，对其授权将阻碍创新；（4）不应限制人在头脑中的思维自由。但对于信息技术领域的发明，“智力活动步骤”原则的局限性日益明显。[33]算法发明人的主要利益诉求通常在于对计算机执行的程序中包含的算法的排他性权利，所以对于计算机执行的算法相关发明的审查，“智力活动方法”说的支撑理论逐渐失去对实践的指导意义。而前述第（3）项理由已被吸纳于对“抽象思想”的判断探讨之中。从对专利适格性判断方法的法理支撑角度上看，“智力活动方法”说对今天算法发明申请和审查的影响，主要在于宣示人在头脑中的思维活动自由具有更高位阶的价值，专利权不能凌驾于思维活动自由之上。
基于343号公告，一般认为专利权利要求中只要包含至少一项技术特征，则不再构成“智力活动的规则和方法本身”。因而，对于专利申请者而言，通常只需依据审查指南的要求，在权利要求中加入至少一项技术特征即可。
我国应确立专利保护范围默认排除完全在人脑中进行的智力活动这一基本原则。对当前审查和司法实践而言，首先，授权阶段应进行严格审查，如权利要求可能指向纯粹的智力活动的规则和方法，则应请申请人进行修改。其次，在侵权判定阶段，基本解释原则应是，无论权利要求是否可能解释为纯粹的智力活动方法，都不应将该权利要求范围解释为可以涵盖人脑中的智力活动的规则和方法，否则与基本法理相悖。在具体解释路径和依据上，一方面，可以在专利权有效原则下进行解释，有效的专利权必然不能涵盖纯粹的人类智力活动方法；[34]另一方面，可以依据法律不干涉人脑中的思想活动这一基本的法律原则，明确任何权利要求都不能指向纯粹的人脑中的智力活动本身。最后，基于类似的考虑，在确权阶段，对于已授权但遗漏了计算机等常规技术特征的权利要求，应允许予以修改，加入计算机执行等常规技术特征，从而在不影响社会公众权益、不扩大保护范围且不会实质性带来权利边界不稳定性的前提下，可以更好地为创新者提供专利保护。因此，智力活动方法除外原则对专利保护范围并无实质影响，不必继续讨论。
（二）基础理论与实际应用界分原则
专利适格性判断中，无论是美国司法判例中创设的“自然现象、自然法则和抽象思想”例外规则，还是欧洲专利局对“技术性”的解释，均透露出在规则背后注重对“基础理论与实际应用”进行界分的原则。然而“基础理论”与“实际应用”之间并非有一条泾渭分明的界限。专利法上进行划分的理论基础主要包括以下方面：
1.基础研究缺乏直接商业应用性，不适于用专利制度进行保护和激励
专利制度区别于科研资助或科研奖励制度，其并不直接为发明人提供金钱资助或奖励，而是通过赋予权利人排他性权利，使其有机会在市场上通过对该技术的独占经营或对外许可、转让获得收益。简言之，专利激励创新的制度功能需要通过市场来实现。一些学者表示，“专利保护的是潜在的具有巨大商业应用性的思想”，“基础研究与应用研究的区别，主要在于前者缺乏直接的商业应用性”。[35]因此，如果一项专利在其保护期内无法在产业中应用，则专利权人无法从市场获得优势竞争地位或直接收入，即专利制度无法使其获得任何收益。这样的授权只是徒增权利人及整个专利制度的成本，甚至还有可能错误引导一些研发者的努力方向，造成社会研究资源的浪费。
尽管人们认可基础算法在发明中的意义，但传统上通常认为这些主题属于基础理论，距离实际产品和应用往往仍然有较大的距离。基础理论领域的研发往往是高校、研究所的活动，不是产业界主要投资和从事创新的对象，也自然不应成为专利法保护的对象。
然而在算法等一些领域，基础研究与技术应用之间的差距和时间间隔正在逐渐缩短，这条界限正渐渐消弭。在当前智能科技蓬勃发展的情况之下，有必要结合产业实践，理性审视和反思基础算法与实际产品和应用之间的距离。
2.抽象方法权利覆盖范围可能过宽，需平衡专利权人利益与社会公共利益
一些司法判决和理论文章在分析算法是否属于抽象思想而不属于具体应用时，常常提到对其赋予专利权会对在后创新产生影响。“不能垄断数学算法的所有应用”成为了一条极具正当性的论断。例如“Benson案”中Douglas大法官认为：“这里的‘方法’权利要求过于抽象和概括，以至于覆盖了将BCD转换为纯二进制方法的全部已知和未知的使用。”[36]
Lemley等学者认为，“没有任何类别的发明是天然就对获得专利而言过于抽象的。相反，禁止对抽象概念申请专利的规则是为了防止发明人过于宽泛地提出对其思想的权利要求。通过要求将专利权利要求限制为某一思想的特定实际应用集合，‘抽象思想学说’既使所得专利的范围更加明确，又为随后的发明者改进基于相同基本原理的新应用及为之申请专利留出了空间。”他们主张将抽象思想判断重塑为“过度主张权利测试”（overclaiming test），即法官在分析一项权利要求是否构成抽象思想时，应“关注于真正重要的事情：专利权人的权利要求范围是否与发明在现实世界中的实际贡献相称”。[37]这是比例原则的体现，也表达了在特定情形下对于分配正义的某种担忧。[38]
Merges教授等提出，专利法领域的“抽象思想”问题与著作权领域的“思想表达二分法”有非常高的相似性，“均旨在防止知识产权过度保护的风险，二者都通过在具体细节和过于广泛的概括之间划定界限来发挥作用”；可借鉴Hand法官在著作权领域提出的“抽象层次法”，考虑在抽象思想和具体发明之间可能具有多重抽象层次，采用“假想抽象权利要求法”，分析权利要求是否在可受保护的层次。[39]Merges教授等对抽象思想判断与“思想表达二分法”建立起来的连接也进一步启示我们去关注“抽象思想例外”的实质性制度功能及其背后的价值衡量。
正如思想表达二分法并非真正关心事实层面思想与表达的界限，而是从著作权法的立法目的出发，进行利益衡量与价值取舍，划定共享与独占的范围，为裁判者提供一种富有弹性的、将价值判断正当化的解释工具，[40]对于“抽象思想”或“基础理论”的划定也同样不能持一种教条的观点，简单认定“算法”属于抽象思想、基础理论，而是应该对是否缺乏商业应用性、是否要求了过宽的保护等要素进行综合考量和具体判断。
（三）技术领域限制原则
欧洲专利局和我国均一直坚持“技术性”要件，但在对“技术性”的解释方面，随时间发展呈现出一定程度的放宽趋势。相反，美国专利法中并未明确规定“技术性”要件。美国联邦巡回上诉法院在“Bilsky案”中也表示不采用“技术领域”标准，认为技术或技术领域等概念含义模糊且易于变动，并且联邦最高法院和联邦巡回上诉法院自己都没有确切地适用过此标准。[41]可见，在此问题上仍存在制度和解释上的差异。
在协调不同制度的分工方面，“技术性”限定具有划分所调整的利益关系领域的规范意义。首先，可以用“技术性”限定进行工业产权与著作权之间的制度分工。我国《著作权法》将著作权保护的对象——作品限定在“文学、艺术、科学领域”。一些学者指出，文学艺术科学领域强调作品区别于技术创作，即著作权要跟工业产权区分。[42]著作权法强调的是感知、欣赏层面的价值，而专利法强调的是功能性、实用性方面的价值。其次，“技术性”限定可以在我国专利制度内部将发明、实用新型专利与外观设计专利进行划分。最后，可将实用的技术与单纯的科学发现进行划分，这点实际同“基础研究与实际应用”的划分功能一致。
在一直强调“技术性”的欧洲和我国，这一概念限定的规范意义并不局限于此。虽然欧洲和我国并未对发明所应用的领域进行限制，但对解决的问题、采用的手段、取得的效果有着技术性要求，以及进行创造性判断时对没有技术贡献的特征不予考虑，实质上坚持着较强的技术领域限制。但对技术性的认识是有发展变化的。例如，德国传统上强调“对可支配的自然力的应用”，这实际上也是遗留自第一次工业革命时期的观念。但德国联邦最高法院在“关于高端集成电路分层逻辑检验方法”一案中指出，专利法中的“技术性”概念随着技术的发展而变化，对“可支配自然力”的直接应用不是具有“技术性”的必要前提。[43]
现有技术数据库、有相关专业背景的审查人员队伍建设情况及成本是引入技术领域限制的一些考虑因素。例如，美国在20世纪60年代考虑计算机程序专利适格性时，当时的总统专利制度委员会认为：“专利局现在不能审查对程序的申请，因为缺少分类技术以及所需的检索文件。即使这些可以获得，可靠的搜索也不可行或不经济，因为会产生数量庞大的现有技术”。[44]这些因素不构成绝对化的理由，可以通过制度建设予以改善。
综上所述，在既有理论框架下，算法专利适格性问题的分析应结合技术创新和产业发展情况，考量算法创新到实际应用的距离及是否会造成过宽保护。对“技术领域”的解释则应以“功能性”“非美学性”为要件，以发展的眼光看待“技术性”的内涵和外延。
三、智能时代算法专利权保护的理论证成与制度构建
（一）从“算法专利适格性”的问题思维转向“算法专利权保护”的法理思维
算法专利适格性，即算法创新应否（能否）受到专利法保护，这一“问题思维”在很大程度上束缚和限制着算法专利权保护的理论研究和实践创新。随着智能科技和产业的发展，“问题思维”正在发生颠覆性变化。
在机械工业时代，算法的专利权保护曾被视为“伪命题”。算法属于抽象的数学，属于基础理论，因而算法本身不受保护，这是专利领域普遍接受的权威命题。该教义建立在信息时代之前的机械时代的技术背景之下。在专利法意义下，其预设前提是，从提出一项算法到产生出可以实用的技术方案，其间存在着很大的距离。因此在基础理论与实际应用的界分之中，算法被划分在不受保护的基础理论层面。
对算法专利适格性的真正讨论源自机械时代与信息时代交汇期。信息技术的发展应用，使算法的实用性特征和创新性价值在实践中被感知和确证。算法专利适格性问题逐渐成为一个“真问题”，在大量审查实践和司法案件中得到讨论，但尚未形成稳定的理论共识。其根本原因在于人们的思维和认识囿于机械时代的法教义，而对算法创新对产业发展的重要性认识不够，对“算法与实际应用之间有较大距离”这一先验的前提预设的实证性调研和批判性反思不够。
信息时代相比机械时代，从算法到实际应用之间的距离具有显著差异。例如，作为现代电子计算机的代表性机械式前身设计，巴贝奇的差分机非常有代表性。其数学原理和具体算法早已非常清楚，但当时加法运算只能通过齿轮等机械零件来组装实现，从具体算法到具体实现，还需要进行精细设计、制造和组装。并且以当时的技术水平，特制齿轮和机械部件的精密制造非常困难。因此，尽管算法早已完成，但巴贝奇终其一生也未能实现较复杂的第二代差分机。[45]然而今天，一个受过基本编程教育的学生就可在几分钟内在计算机上使同样的算法变成实际的工具。这非常直观地展示出在信息时代，从具体算法到具体实现的距离和成本极大地缩短和降低了。[46]
在“算法泛在”的智能社会，日益丰富多维的数据和日益普遍存在的信息计算设备为算法的应用提供了坚实的基础。一方面，算法不属于专利法意义下的实际应用的前提预设已被技术发展所颠覆，在专利法意义下审视其适格性不应再固守旧工业时代遗留的结论和问题；另一方面，算法创新是充分利用和发挥数据及硬件资源之价值的关键所在，是智能社会运转的基石，是智能社会最具影响力和标志性的先进生产力，[47]以激励创新为目的的专利法，理应以最积极的态度将算法创新包容在其保护对象之中，并进一步在整个专利制度中系统地探究算法专利保护的理念、技术和制度。由此，本文接下来将进一步论证，在人类社会从信息时代步入智能时代的今天，算法专利适格性不仅不应当是个疑问，而且是具有充分正当性的定论。我们必须正视算法创新在当今社会和各个产业中的作用，将研究重点从“算法专利适格性”的问题思维转向“算法专利权保护”的法理思维，确立算法专利权保护的新观念、新思维，为推动算法创新和算法革命厚植理论基石。
（二）破解算法创新与应用实现的绝对二元论，确立相对一元论
如前所述，信息技术发展到今天，从算法到应用实现之间的鸿沟已不复存在。此外，在算法产品形态、“新基建”发展、知识生产理论和“政产学研”合作创新实践等方面有大量事实证明，算法创新与应用实现的差距正在缩小，破解了专利法意义下算法创新与应用实现的绝对二元论，为算法专利权保护提供了正当理由；同时，这些实践也提出了用专利制度为算法创新提供保护的需求。
首先，知识生产和科研创新相关理论已突破了基础与应用的绝对二元区分。有研究从知识生产角度探讨了抽象概念与具体应用之间的区分，认为“Stokes科研模型”将科研体系进行了四象限划分，除纯粹的基础研究和纯粹的应用研究之外，还包括“应用驱动的/可转化的基础研究”这一类别，具有科学与技术双重属性。该研究认为人工智能算法可专利性问题实质上是对抽象概念实际应用程度的阈值设置问题，并分析了在当前阶段应当给予人工智能算法专利保护的原因。[48]同时，大学和企业研究院等机构从事的可转化的基础研究在信息技术等创新活跃的领域具有重要意义。在关于高科技领域创新活动的“三螺旋”创新模型理论下，大学、产业、政府三者相互作用、协作创新、共同发展，而专利制度在三者协作中发挥着重要的作用。[49]对于人工智能算法这类创新活跃的领域，专利制度应当对保护可转化的基础研究成果予以高度重视。
其次，在以信息技术为主导的产业实践中，从通用的共性基础算法到最终具体领域的实际应用并不存在很大距离。以人工智能领域为例，有文献将人工智能技术按照“基础设施——算法——技术方向——具体技术——行业解决方案”进行层次划分[50]，其中“算法”层指机器学习、深度学习等通用的人工智能算法，其上有计算机视觉、语音处理、自然语音处理等不同的技术方向，每一技术方向又包含若干具体技术，最后被整合为行业解决方案。对于当前的人工智能领域，算法层的创新一旦提出，往往可以被迅速替换、应用于具体技术之中。换言之，智能算法的直接实现可称为“信息系统中的组件”（component），这可类比作信息产品的“零部件”。本领域技术人员通常清楚自己的解决方案如何选择和使用“零部件”。故在这种已有许多解决方案的产业领域，从算法到实际产业应用并不存在很大的距离。
最后，对于通用的共性基础算法在专利法意义下是否属于具体应用的问题，如果考虑到信息产品或服务的现实形态，特别是当前“新基建”的发展规划，其结论将更为清晰。通用算法的直接编程实现本身即可以作为信息产品或服务来对外提供，而并不必须整合到具体的行业解决方案之中。在信息技术产业的实践中，已有大量通用算法通过商业或非商业的函数库、构件库、开源代码、开放平台等多种形式提供给他人。例如，谷歌的开源机器学习平台TensorFlow提供核心开源库，阿里云人工智能平台“机器学习PAI”、腾讯智能钛机器学习平台等均提供丰富的基础智能算法组件，支持众多具体领域的应用开发。人工智能是我国“新基建”战略部署的七大重点领域之一，可以通过集成了先进算法的开源框架或开放平台，对外提供公共普惠的人工智能相关产品及服务。为保障基础算法发明人的利益，激励通用基础算法创新和技术流通，为技术集成提供明晰的权利和交易结构，促进人工智能关键、基础、核心技术的自主安全可控，有必要为之确立有效的知识产权保护制度。
因此，专利法不仅应保护包含算法的具体行业问题解决方案，对于可以作为最终产品对外提供、并且其本身的创新非常活跃的基础算法，专利制度应明确承认其专利适格性。这可以为算法创新提供更完善的保护，保障和促进技术流通与合作，为算法模块作为产品在市场中流通提供产权制度支持、降低交易成本，助力科研、产业、政府间相互协作和创新发展，为人工智能等领域的关键共性基础技术创新、“新基建”战略部署的实现提供必要的制度支撑。
（三）破解算法专利保护过度的疑虑，激励基础算法和核心技术的创新
在以往的专利适格性考量中，常发生对基础算法进行保护会不会导致保护范围过宽因而保护过度的质疑。仔细辨析之下，“保护范围过宽”的理由主要包括两类：
其一，认为很多算法或软件相关权利要求过于抽象和笼统、特别是其中经常包含功能性特征，因不够具体而可能覆盖范围过于宽泛。例如Lemley教授认为，当时美国软件专利的主要问题在于大量专利权利要求是对功能主张权利，而非对具体实现方式主张权利；如果法院能够认真适用法律，将权利要求限制在披露的实际算法及其等同的范围内，就可以防止过度主张权利的问题，进而解决大量的专利门槛问题并有利于软件创新。[51]前文所述Merges教授等提出的“假想抽象权利要求法”实际上也主要针对此类问题。在此方面，我国司法解释对功能性特征的解释进行了限定[52]，相关规则同样适用于算法专利。因此，可以首先对基础算法进行保护，再从“功能性特征”的解释层面予以完善，防止出现保护范围过宽的问题。
其二，认为如果对基础算法主张权利，就会因为已知和未知的具体应用领域较广而使专利权保护范围过宽。这一观点既缺少实际证据支撑，又忽视了我国当前大力促进关键核心技术创新的必要性和迫切性。一方面，目前并没有可靠证据显示对应用领域广的技术授予专利权必然会导致激励技术研发的社会收益必然小于其代价。实际上，在算法之外的许多领域，都可以看到一项技术可能用于很多领域，但并未因此而受到保护范围过宽的质疑。例如，锂电池的最终应用领域非常之多，并且可以推测锂电池技术还将被应用于目前未知的新产品之上，但这并未妨碍其成为专利适格的对象。另一方面，我国当前亟需大力加强在基础算法和核心技术层面的创新。近年来，我国高度重视关键技术的创新。习近平总书记指出，要“通过高效合理配置，深入推进协同创新和开放创新，构建高效强大的共性关键技术供给体系，努力实现关键技术重大突破，把关键技术掌握在自己手里”。[53]此类最终应用领域较广的技术往往可能构成共性关键技术，进而应当成为当前自主创新的重点激励对象。有研究者持相近观点，认为相比算法在某领域的具体应用创新而言，基础算法的创新更为关键；激励关键核心技术创新，提高专利质量，是我国当前知识产权发展的重点。[54]
此外，专利制度是一个整体的系统设计，可提供多重约束机制来防止或缓解过度保护的问题。专利法中规定了强制许可等对专利权的限制制度，并积极对标准必要专利的公平、合理、无歧视许可实践提供支撑，在保障专利权人利益的同时对公共利益予以平衡。这些机制可以在很大程度上预防或化解保护范围过宽及其衍生问题。同时，在专利制度之外，亦有反垄断法等法律进行相应调节，进一步保障市场的良好运行。
综上所述，算法专利权保护是激励基础算法和关键技术层面创新的重要制度。我国在当前阶段理应将基础算法和关键技术层面的创新放在首要地位，对关键技术取得自主权。最好的制度应是最能够激励创新的制度。我们应当解放思想，破除对基础算法授予专利权可能导致保护过度的疑虑，对特别值得激励的关键核心技术创新予以保护。
（四）算法专利权保护有利于促进算法公开，激励符合伦理的算法创新，造福人类社会
当前人类社会正迈入智能时代，算法在各个领域各个环节发挥着越来越重要的作用，同时也带来了算法黑箱、算法歧视、信息茧房、隐私泄露等技术和社会风险。在“公开换保护”的基本理念之上，算法专利权保护应由单纯的技术保护和技术信息传播，迈向了对智能时代人类根本利益的观照。算法专利权保护有利于促进算法公开，便利公共监督和算法审查，在算法研发中加强对社会伦理价值的考量，同时也能更好地激励符合伦理的、可信的算法创新，推进法律与技术有机融合、协同共治，进一步服务于智能社会发展。这是智能时代算法专利保护的一项重要社会价值，更是智能时代专利制度功能发展的必然方向。
专利制度的功能需要更多从社会意义即社会价值方面进行考量和创新发展。专利制度最基础的功能在于通过授予权利人一段时期的排他性权利来激励创新，进而增进社会福利。此核心功能自威尼斯元老院1474法案之中即已确立。随着第一次工业革命的兴起，专利申请人逐渐被要求清楚、完整地描述其发明。[55]1778年，英国Mansfield法官在“Liardet v. Johnson案”中指出专利申请人要清晰完整地描述其发明，必须足以指导同一行业的其他从业者进行同样的生产或制造。“公开换保护”的理念逐渐形成和规范化。这是专利制度功能的一次重要发展，使其由一种重点为社会带来最终产品的制度，转变为能够带来新的“有价值的信息以促进技术繁荣的工具”。[56]在智能时代，有必要重视促进算法公开对人类根本利益的影响，并以此作为专利制度的一项新的重要目标，来考量算法专利权保护的社会价值。
在提高算法透明度方面，我国有学者指出，在算法规制的工具箱中，算法透明仍然是最为恰切的手段之一；在不同场景中，对于算法透明度的具体实践要求应存在披露程度上的差异。[57]抛开人工智能算法本身可解释性的难度而言，许多算法本身往往作为商业秘密来保护。强制性的算法公开要求可能影响其所有者经济价值的实现。这一情况在很大程度上影响了算法透明目标的实现。我国有学者认为，专利法以“公开换保护”的制度“机能”既能够防范“算法权力”的社会风险，也能够激励算法技术的发展。[58]尽管专利制度不可能在算法透明度方面提供一种根本解决方案，但可以成为有利于促进主动公开、构建利益平衡方面的制度工具。一般而言，促进更多算法设计的公开对算法透明目标而言是有积极意义的。专利制度对算法发明的合理有效保护，可以促使一部分算法创新提早公开。通过公开的专利信息，可以让社会公众、特别是相关领域技术人员及监管机构尽早获知更多的算法设计，更好地发挥公共监督的机能，更有利于发现公开的算法中的问题，帮助希望实施算法的主体对其予以改进；也可为监管者提供更多可供分析的对象，从而提高算法规制的能力。
在促进算法符合伦理的创新发展方面，专利制度不能缺席。法律与科技相结合是算法规制的重要范式。尽管当前人工智能等前沿科技发展迅速，但相较之下，从算法安全性、可解释性、公平性、隐私保护等角度开展的符合社会伦理、可信发展的算法研发活动还不够充分，迫切需要激励更广泛的市场主体去开展相关研发活动。专利制度对相关创新的合理有效保护，将能够更好地激励企业在相关领域投入研发。企业在获得专利权之后可以通过直接专利运营或通过将拥有专利权的先进技术纳入标准来实现经济收益。[59]因此，专利制度需要充分考虑以伦理价值为目标的技术创新的迫切需要，认识到提高算法的公平性、反歧视性也是新型技术问题，避免滥用“技术领域限制”。至于对众多非传统技术领域的实质性审查困难问题，一方面，随着智能检索等技术的发展，跨领域的信息检索能力将不断提升，进一步支撑对相关专利申请的有效审查；另一方面，也可通过制度完善，引入业界力量来保障审查质量。
（五）算法专利权保护有利于专利制度大踏步赶上智能时代的创新实践需求
在当今智能时代，透过波澜壮阔的科技竞争的表象可以看到，制度竞争其实是最核心的竞争。正如习近平总书记所言：“当今世界正面临百年未有之大变局，国与国的竞争，归根结底是国家制度的竞争”[60]“法律是人类最伟大的发明。别的发明让人类学会驾驭自然，而法律的发明则令人类学会如何驾驭自己。”[61]作为科技领域基本制度的知识产权制度应当在“核心竞争力”的意义上重新定位自己的价值功能，以更积极的能动作为引领和保障科技创新和新产业新业态发展。
然而，在当前知识产权制度分工之下，著作权只保护“表达”而不保护“思想”，商业秘密保护无法对已公开的算法进行保护，并可能引起竞业禁止等多种问题和纠纷，专利制度则囿于旧工业时代遗留的结论，对算法、特别是共性基础算法缺乏有力有效保护。由此，为激励作为智能时代重要生产力代表的算法创新，促进算法公开，有必要在专利制度之中明确算法专利权保护，填补对基础算法创新的保护空白。知识产权制度再也不能成为阻碍算法创新的“绊马索”。解决“卡脖子”关键核心技术，首先要解决“卡脖子”的制度弊端，使基础创新领域充满活力，尤其在“卡脖子”的关键技术领域取得自主权，从而在新一轮科技革命之中占据领先地位，掌握主动权，跟上乃至引领这个大时代的发展。
应当清晰地看到，算法专利权保护是对算法创新进行有效和合理保护的起点和基础。对这一问题应当凝聚起更大程度的理论共识，把研究重心转向如何对算法专利权进行有效保护和必要限制之上，对权利要求解释、创造性审查、权利限制、举证责任分配、侵权责任等维度开展系统性研究，在专利制度的各层面予以完善，构建符合时代需要的专利制度；对算法的公众监督也能够更大程度地开展，使算法专利权保护不但对智能时代的重要核心技术创新予以大力激励，亦对智能时代人类根本利益保护提供有益支撑。
我国在新一代产业革命的机遇之中，应在适应时代要求的专利制度的创新发展方面成为领先者，成为国际算法专利权保护标准和规则的制定者。算法专利权保护将推进我国专利制度大踏步地走向智能时代，为世界知识产权制度发展作出贡献，实现知识产权领域的良法善治。
结语
大数据、人工智能等技术正将各类信息技术进行整合，正发展形成可以综合利用各种数据和硬件资源的“超级软件技术”。[62]软件创新的核心在于算法。算法发明的专利适格性判断是其专利保护面对的首要问题，亦是数字经济发展、第四次工业革命之中的一项关键问题。本文基于对算法本质属性的科学分析，立足人工智能产业的现实和“新基建”发展的时代背景，对算法的专利权问题进行了多维度前瞻性考察分析和法理研究，形成若干基本观点：充分肯定算法的专利适格性，切实加强对算法的专利权保护，既有利于专利权的行使和转让，亦可为核心关键技术的创新研发提供更有力的制度激励；通过“公开换保护”的制度创新，促进算法公开，有利于算法规制和造福人类；构建算法专利权保护制度，必将推动知识产权领域的良法善治，更好地贯彻新发展理念，促进中国科技、经济、社会高质量发展；科学设置算法专利权保护的法律标准和审查标准，必将使我国位居智能时代专利制度和知识产权制度的制高点，赢得更多主动权。
【注释】
[1]习近平：《全面加强知识产权保护工作激发创新活力推动构建新发展格局》，载《求是》2021年第3期，第8页。
[2]European Patent Office, Patents and the Fourth Industrial Revolution, EPO.org (December 2020)， http://documents.epo.org/projects/babylon/eponet.nsf/0/06E4D8F7A2D6C2E1C125863900517B88/＄ File/patents_ and _ the _ fourth _ industrial _ revolution _study_2020_ en.pdf.
[3][美]Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest & Clifford Stein:《算法导论》，殷建平、徐云、王刚、刘晓光、苏明、邹恒明、王宏志译，机械工业出版社2020年版，第6页。
[4]张文显：《构建智能社会的法律秩序》，载《东方法学》2020年第5期，第7页。
[5]专利适格性（patent eligibility）指该发明是否在可以授予专利权的主题范围之内。文献中也常用可专利性（patentability）的表述，但有时可专利性的含义更广。
[6]《关于修改〈专利审查指南〉的公告（第343号）》，国家知识产权局2019年12月31日发布。
[7][美]马克·A. 莱姆利：《软件与互联网法（上）》，张韬略译，商务印书馆2014年版，第227页。
[8]所述“三部曲”案件即Gottschalk v. Benson, 409 U. S. 63，409 U. S. 67(1972)； Parker v. Flook, 437 U. S. 584(1978)； Diamond v. Diehr, 450 U. S. 175(1981)。
[9]In re Alappat, 33 F. 3d 1526(Fed. Cir. 1994).
[10]State Street Bank and Trust Company v. Signature Financial Group, Inc. ， 149 F. 3d 1368(Fed. Cir. 1998).
[11]In re Bilski, 545 F. 3d 943，88 U. S.p.Q. 2d 1385(Fed. Cir. 2008).
[12]“机器或转换”标准即如果一项方法与特定的机器或装置结合在一起，或者将特定的物体转换到不同的状态或不同的物，则该方法是《专利法》第101条下的可专利对象。联邦巡回上诉法院在本案中认为，对于公共的或私人的法律义务（债）、法律关系或商业风险等抽象事物的转换或操纵，都不能满足该标准。
[13]Bilski v. Kappos, 561 U. S. 593(2010).
[14]Mayo Collaborative Services v. Prometheus Laboratories, Inc. ， 132 S. Ct. 1289(2012).
[15]Alice Corporation Pty. Ltd.v. CLS Bank International, 134 S. Ct. 2347(2014).
[16]修订的指南将抽象思想分为数学概念、组织人类活动的某些方法和心理过程三类。
[17]See USPTO: Manual of Patent Examining Procedure, 9th edition, Revised June 2020；参见张韬略：《美国〈专利客体适格性审查指南〉的最新修订及评述》，载《知识产权》2020年第4期，第87-92页。
[18]Revision of EPC: Article 52(1)-(3)(Document CA/PL 6/99)，p.1， EPO.org (March 3，1999)， http://docu-ments.epo.org/projects/babylon/eponet.nsf/0/805B6511F69C7071C1257280003E94A8/＄ File/capl_99006_ en.pdf.
[19]See Case Law of the Boards of Appeal of the European Patent Office, 9th edition, 2019， Section 1. 1，p.3.
[20]T-931/95 Controlling pension benefits system/PBS PARTNERSHIP, Board of Appeal of EPO, 2001.
[21]See T-208/84 Computer-related invention/VICOM, Board of Appeal of EPO, 1986.
[22]袁建中：《欧洲专利局的软件专利审查变革》，载《电子知识产权》2009年第8期，第80页。
[23]T-1173/97 Computer program product/IBM, Board of Appeal of EPO, 1999，p.623.
[24]既包括技术特征，也包括单独来看属于非技术特征的、但在该发明的语境下为服务于技术目的产生技术效果有贡献的特征。
[25]The IBM case, supra note [23]，p.619.
[26]See European Patent Office: Guidelines for Examination in the European Patent Office, November 2018 Edition, Part G, Chapter II. 2019年版本又进行了一些细节修改。
[27]本文将这种限制归纳为对算法的“层次限制”和“领域限制”两类。
[28]See European Patent Office: Guidelines for Examination in the European Patent Office, November 2019 Edition, Part G, Chapter II,p.2.
[29]Alice v. CLS Bank, supra note [15]，p.2348，2354.
[30]我国《专利审查指南》第二部分第一章4. 2 节。
[31]Gottschalk v. Benson, 409 U. S. 68，93 S. Ct. 253，255(1972).
[32]Pamela Samuelson & Benson Revisited: The Case Against Patent Protection for Algorithms and Other Computer Program-Related In-ventions, 39 Emory Law Journal 1025，1044(1990).
[33]参见崔国斌：《专利法上的抽象思想与具体技术》，载《清华大学学报（哲学社会科学版）》2005年第3期，第41-45页。
[34]例如北京市高级人民法院《专利侵权判定指南（2017）》中规定：“解释权利要求时……不能把不应纳入保护的内容解释到权利要求的范围当中。”
[35][美]威廉·M. 兰德斯，理查德·A. 波斯纳：《知识产权法的经济结构》（中译本第二版），金海军译，北京大学出版社2016年版，第358页、第370-371页。
[36]Gottschalk v. Benson, supra note [31]，p.255.
[37]Mark A. Lemley ， Michael Risch, Ted Sichelman & R. Polk Wagner, Life after Bilski, 63 Stanford Law Review 1315，1315(2011).
[38]参见[美]罗伯特·P. 莫杰思：《知识产权正当性解释》，金海军、史兆欢、寇海侠译，商务印书馆2019年版，第358页。
[39]Robertp.Merges, Renjun Bian, Software Patents after CLS Bank: US-China Comparison, patentexp.com (December, 2014)， http://www.patentexp.com/wp-content/uploads/2014/12/Software-Patents-after-CLS-Bank-US-and-China-Comparison.pdf.
[40]参见熊文聪：《被误读的“思想/表达二分法”——以法律修辞学为视角的考察》，载《现代法学》2012年第6期，第168页、第176页。
[41]In re Bilski, supra note [11]，p.960.
[42]参见李琛：《著作权基本理论批判》，知识产权出版社2013年版，第116页。
[43]BGH 13 December 1999， Case No. X ZB 11/98 Logikverifikation. 参见刘珊、余翔：《德国对计算机执行的发明的专利保护——从立法、判例与实践的角度解析》，载《电子知识产权》2009年第8期，第72页。
[44]See Report of the President’s Commission on the Patent System, “To Promote the Progress of Useful Arts” In the Age of Exploding Technology, Report to the Senate Judiciary Committee, S. Doc. No. 5，90th Cong. ， 1st Sess. (Nov. 17，1966).
[45]参见吴军：《信息传》，中信出版集团2020年版，第56页。
[46]目前从算法描述到特定硬件设计也可以通过工具辅助实现，本文在此不展开讨论。
[47]同前注[4]，张文显文，第7页。
[48]参见狄晓斐：《人工智能算法可专利性探析——从知识生产角度区分抽象概念与具体应用》，载《知识产权》2020年第6期，第91-94页。
[49]参见孙丽伟：《“三螺旋”理论视野下的创新文化培育》，载《中国发明与专利》2019年第1期，第9-14页。
[50]参见腾讯研究院：《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》，中国人民大学出版社2017年版，第23页。
[51]Mark A. Lemley, Software Patents and the Return of Functional Claiming, 2013 Wisconsin Law Review 905，905-906(2013).
[52]《最高人民法院关于审理侵犯专利权纠纷案件应用法律若干问题的解释（二）》（2020年修正）第8条。
[53]习近平：《在中国科学院第十七次院士大会、中国工程院第十二次院士大会上的讲话》（2014年6月9日），人民出版社2014年版，第12页。
[54]参见邱福恩：《人工智能算法创新可专利性问题探讨》，载《人工智能》2020年第4期，第47-55页。
[55]Robert Patrick Merges & John Fitzgerald Duffy, Patent Law and Policy: Cases and Materials, 6th edition, Matthew Bender & Company, Inc. ， 2013，p.6.
[56]参见张韬略：《英美和东亚专利制度历史及其启示》，载《科技与法律》2003年第1期，第104页；张南：《英国工业革命中专利法的演进及其对我国的启示》，载《当代法学》2019年第6期，第117页。
[57]汪庆华：《算法透明的多重维度和算法问责》，载《比较法研究》2020年第6期，第172-173页。
[58]蔡琳：《智能算法专利保护的制度探索》，载《西北工业大学学报（社会科学版）》2019年第3期，第103页。
[59]参见张吉豫：《人工智能良性创新发展的法制构建思考》，载《中国法律评论》2018年第2期，第115-118页。
[60]习近平：《坚持、完善和发展中国特色社会主义国家制度和法律制度》，载习近平：《论坚持全面依法治国》，中央文献出版社2020年版，第265页。
[61]Lyndon B. Johnson, Remarks to the Delegates to the Conference on World Peace Through Law, September 16，1965， in Gerhard Peters and John T. Woolley, The American Presidency Project. ， https://www.presidency.ucsb.edu/node/240543.
[62]See Yann Ménière, AI Inventions and the Fourth Industrial Revolution, in Patenting AI Conference, May 302018.
