AI辅助发明如何申请专利？深度解析人类贡献与权利要求构建关键问题

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2301_78293331/article/details/146041629

随着人工智能（AI）在药物研发、材料科学等领域的突破性应用，AI辅助发明的专利保护成为全球焦点。但一个问题引发激烈争议：当AI深度参与创造时，专利权的归属如何界定？人类贡献究竟如何体现？本文从专利申请的核心环节——权利要求构建出发，拆解人类重大贡献的识别规则，并揭示AI时代专利保护的新挑战。

一、识别人类贡献的三大战场：输入、模型与输出

专利法要求发明人必须是“对人类智慧贡献负责的自然人”。在AI辅助发明中，人类贡献可能隐藏在以下环节：

输入端：精准投喂的学问
- 例：癌症药物研发中，科学家筛选特定蛋白质结构数据集输入AI，直接导向有效化合物的生成。
- 关键点：输入指令/数据的策略设计，体现人类对技术问题的深刻理解。
模型训练：为AI装上“专业大脑”
- 例：开发针对ADMET（药物代谢属性）优化的分子设计算法MO，需定制化调整模型架构。
- 关键点：针对特定技术问题设计专用AI工具，本身可能构成发明核心。
输出端：从AI方案到落地创新
- 例：AI生成的芯片设计方案需工程师修正热管理模块，最终实现性能突破。
- 关键点：对AI输出的创造性改进，需证明其超出常规实验调整范畴。

警惕陷阱：通用AI（如ChatGPT）与专用AI的人类贡献阶段截然不同，需结合技术领域具体分析。

二、权利要求撰写：如何让“人类印记”清晰可见？

专利权利要求书是划定保护范围的“法律红线”，在AI辅助发明中需特别注意：

每项权利要求必须包含人类贡献特征
即使是独立权利要求的从属权利要求，也需独立体现人类介入的技术细节，避免因单一权利要求无效导致整体崩盘。
独立权利要求：技术问题与特征的强关联
常见错误：将“采用AI”本身作为技术特征，却未说明人类如何针对问题设计AI应用逻辑。
对抗AI幻觉：说明书需筑牢证据链
AI可能生成虚假数据（如不存在的分子结构），需在说明书中完整披露输入数据来源、模型训练过程、输出验证实验，确保技术方案可复现。