Полное описание

Аннотация: стремительный рост технологий, использующих искусственный интеллект (ИИ), требует правовой регламентации правил раскрытия изобретений, использующих ИИ, с полнотой, достаточной для осуществления таких изобретений специалистом. Без информации о специфике обучения самообучающегося алгоритма осуществить изобретение, основанное на использовании такого алгоритма, невозможно. Если готовой программной модели для осуществления ИИ нет, то потребуется раскрытие в описании изобретения сведений о методе создания модели, используя которую специалист сможет написать программу для машинного обучения и ее обучить. Среди сведений об ИИ, которые позволяют создать программный продукт, специалисты выделяют вид алгоритма и его параметры, характеристику используемых данных, методы сбора данных, этап предварительной обработки данных, методы обучения, инициализации весов, процесс ввода данных, настройку и улучшение существующих моделей, постобработку и интерпретацию результатов работы модели. Как минимум должна быть раскрыта корреляция между данными, которые будут поступать на вход алгоритма машинного обучения, и данными, которые должны быть получены на его выходе. Набор необходимых сведений зависит от вида алгоритма. Однако правила раскрытия изобретений, использующих ИИ, не закреплены ни в российских, ни в зарубежных нормативных документах. Сказанное в полной мере распространяется и на полезные модели. Исключение составляют неполные перечни признаков, которыми могут быть охарактеризованы изобретение и полезная модель, приведенные в требованиях к соответствующим заявкам. Минимальный набор специфичных для ИИ сведений, наличие которых в заявках на выдачу патента на изобретение, полезную модель необходимо для того, чтобы было возможным осуществление изобретения, полезной модели, требует дальнейшего изучения и проработки.

Ключевые слова: искусственный интеллект, искусственная нейронная сеть, изобретение, полезная модель, патентное право, достаточность раскрытия, черный ящик.

Artifitial intelligence technologies: disclosure issues in a patent application

Abstract: the rapid growth of technologies using artificial intelligence (AI) requires legal regulation of the rules of disclosure of inventions that apply AI to allow the person skilled in the art to perform the invention. Without information on the details of the machine learning of a self-learning algorithm, it is impossible to perform an invention based on the use of such an algorithm. If a ready-made program model for implementing AI is not available, it will be necessary to disclose in the specification of the invention information about a method for creating a model from which a person skilled in the art can write and train a machine learning program. Disclosures for creating an AI software product will include, for those skilled in the art, the type of algorithm and its parameters, characterization of the data used, data collection methods, data preprocessing step, training methods, initialization of weights, data entry process, tuning and improvement of existing models, post-processing, and interpretation of model results. At a minimum, the correlation between the data input to the machine learning algorithm and the data output from the algorithm should be disclosed. The set of required disclosures depends on the type of algorithm. However, the rules for disclosure of inventions using AI are not specified in Russian or foreign regulatory documents. The above is fully applicable to utility models. The exception is the incomplete lists of features that may characterize the invention and utility model, which are given in the requirements for the respective applications. The minimum set of information specific to AI, the presence of which in applications for a patent for an invention, utility model is necessary to make it possible to realize the invention, utility model, requires further study and elaboration.

Keywords: invention, utility model, patent law, sufficiency of disclosure, AI, artificial neural network, black box.