Yapay Zekâ ve Yazılım Patentleri
A patentlenebilir olmayabilir. A* patentlenebilir olabilir.
Yazılım, yapay zekâ, matematiksel modeller, iş mantığı ve estetik kavramlar Avrupa'da kendiliğinden patent korumasının dışında kalmaz.
Belirleyici soru, buluşa ne ad verildiği değildir.
Belirleyici soru şudur:
Teknik olarak ne yapıyor?
EPO'nun COMVIK yaklaşımına göre bir istem hem teknik hem teknik olmayan özellikler içerebilir. Ancak buluş basamağı bakımından belirleyici olan, teknik bir problemin teknik çözümüne katkı sağlayan özelliklerdir. Tek başına teknik görünmeyen bir özellik dahi, istemdeki bağlamda teknik bir amaca hizmet eden teknik etki meydana getiriyorsa dikkate alınabilir. (EPO Kılavuzu G-VII, 5.4)
Bu durum başvurunun hazırlanmasında önemli bir ayrım doğurur:
A, koruma dışında kalan veya teknik olmayan bir fikri tarif edebilir.
A*, aynı temel fikri; teknik bir girdiye, uygulamaya, kısıta veya çıktıya bağlanmış teknik bir sistemin parçası olarak kullanabilir.
Bu fark, EPO'nun değerlendirebileceği teknik açıdan buluş niteliğinde bir unsur bulunup bulunmadığını belirleyebilir.
Matematik
A — Daha iyi bir denklem
Soyut sayıları işleyen, soyut bir amaç fonksiyonunu optimize eden veya soyut verilere Hızlı Fourier Dönüşümü uygulayan matematiksel yöntem, tek başına matematiksel konudur. Genel bir bilgisayar uygulaması istemi “bu niteliğiyle” istisnasından çıkarabilir; ancak bu, matematiğin buluş basamağına katkı sağladığı anlamına gelmez. (G-II, 3.3)
A* — Denklem işlevsel olarak teknik etkiye bağlıdır
Bir veri kümesinden optimum değeri tahmin eden matematiksel model.
Endüstriyel bir rotordan titreşim ölçümleri alan ve rotorun çalışma koşulunu kontrol etmek için kullanılan fiziksel dengesizlik durumunu çıkaran model.
Bu durumda matematik yalnızca ilginç bir sayı üretmez; belirli bir teknik amaçla nedensel bağ içindedir.
EPO, örneğin belirli bir teknik süreci kontrol eden veya ölçülen fiziksel özelliklerden fiziksel bir durum çıkaran matematiksel yöntemlerin teknik nitelik taşıyabileceğini açıkça kabul eder. (G-II, 3.3)
“X'i hesapla” demekle yetinmeyin. X'in hangi teknik girdiden, hangi fiziksel durumu temsil ederek ve hangi teknik sonuç için hesaplandığını sorun.
Yapay zekâ
B — Bir yapay zekâ modeli
“Sinir ağı”, “destek vektör makinesi” ve “çıkarım motoru” sihirli patent sözcükleri değildir.
Yapay zekâ ve makine öğrenmesi modelleri kendi başlarına soyut hesaplama veya matematik yapılarıdır. Bu modellerin eğitilmesi onları kendiliğinden teknik hâle getirmez. (G-II, 3.3.1)
B* — Teknik işlev yerine getiren yapay zekâ
Belgeleri metinsel anlamlarına göre sınıflandıran sinir ağı.
Anormal fizyolojik örüntüyü belirlemek amacıyla kalp izleme cihazından alınan sensör sinyallerini işleyen sinir ağı.
EPO da dilsel sınıflandırma ile teknik yapay zekâ uygulamalarını birbirinden ayırır. Metin içeriğine göre sınıflandırma kendiliğinden teknik amaç değildir; teknik bir uygulamada kullanılan yapay zekâ ise teknik katkı sağlayabilir. (G-II, 3.3.1)
Yapay zekâ, ağ kayıtlarını kategorilere ayırır.
Yapay zekâ, ölçülen ağ durumlarını sınıflandırır ve çıktısı, belirlenen yoğunluk koşulunu azaltmak için paket yönlendirmesini değiştirmede kullanılır.
İkinci istem yalnızca sınıflandırıcının zekâsına dayanmaz. Sınıflandırma teknik bir sürece katılır.
Yapay zekâ modelinin eğitilmesi
C — Daha iyi eğitim verisi
Gelişmiş bir eğitim yöntemi, yalnızca tahmin kalitesini artırdığı için zorunlu olarak teknik değildir.
C* — Eğitim, teknik amaca ulaşmanın parçasıdır
Sınıflandırıcının kendisi teknik bir amaca hizmet ediyorsa eğitim kümesinin oluşturulması ve eğitim adımları, bu amaca ulaşmaya yardımcı oldukları ölçüde teknik niteliğe katkı sağlayabilir. EPO ayrıca, önem taşıdığı durumlarda ileri sürülen teknik etkinin yeniden elde edilmesi için gerekli eğitim verisi özelliklerinin açıklanmasını bekler. (G-II, 3.3.1)
Yapay zekâ sınıflandırıcısını daha doğru kılacak eğitim örneklerini seçin.
Teknik bir izleme sisteminde kullanılan sınıflandırıcının belirli bir fiziksel durumu ayırt edebilmesi için, tanımlanmış örnekleme ve gürültü özelliklerine sahip sensör dalga şekillerinden etiketli eğitim örnekleri üretin.
İkinci ifade, bu eğitim mimarisinin teknik açıdan neden önem taşıdığını açıklamaya başlar.
Yapay zekânın uygulanması
D — Daha hızlı bir algoritma
“Daha hızlı” ifadesi tek başına yanıltıcı olabilir.
Matematiksel yöntem teknik bir amaca hizmet etmiyor ve yalnızca olağan bir bilgisayarda çalışıyorsa, algoritmik verimlilik tek başına teknik katkı oluşturmayabilir. (G-II, 3.3)
D* — Makineye uyarlanmış algoritma
Daha az aritmetik işlem gerektiren yapay zekâ eğitim algoritması.
İşlemci mimarilerinden yararlanmak amacıyla yoğun paralel işlemleri GPU'ya, hazırlık işlemlerini CPU'ya atayan eğitim mimarisi.
EPO, bilgi işlem platformuna uyarlanmış CPU/GPU görev dağılımını teknik niteliğe katkı sağlayabilecek özel teknik uygulama örneği olarak açıkça gösterir. (G-II, 3.3)
Bilgisayarın dışında bir teknik uygulama her zaman gerekli değildir. Yazılım buluşu, bilgisayarın kendi işleyişini geliştirdiği için de teknik olabilir.
Yazılım
E — Yararlı bir iş yapan yazılım
“Bu niteliğiyle” bilgisayar programı koruma dışındadır. Programı geleneksel donanımda çalıştırmak yeterli değildir; bilgisayarın olağan elektriksel faaliyeti ilgili teknik katkıyı oluşturmaz. EPO ilave bir teknik etki arar. (G-II, 3.6)
E* — Teknik süreci veya bilgisayarın kendisini değiştiren yazılım
EPO'nun kabul ettiği örnekler arasında ABS sistemini kontrol eden, röntgen ölçümlerini işleyen, videoyu sıkıştıran, bozulmuş dijital görüntüleri düzelten, iletişimi şifreleyen, işlemci yükünü dengeleyen, bellek tahsis eden veya önyükleme bütünlüğünü koruyan yazılımlar yer alır. (G-II, 3.6.1)
Bilgiyi daha verimli düzenleyen yazılım.
Tanımlı bir kaynak yönetimi etkisi elde etmek amacıyla çalışma zamanı koşullarına göre bellek tahsisini değiştiren yazılım.
Yazılım nesneleri oluşturmanın daha kullanışlı yolu.
Yalnızca değiştirilmiş geliştirme nesnelerinden etkilenen çalışma zamanı nesnelerini yeniden oluşturarak derleme için gereken bilgi işlem kaynaklarını sınırlayan süreç.
İkinci örnek, EPO'nun açık örneklerinden birine yakındır. (G-II, 3.6.1)
İş yöntemleri
F — Daha iyi bir iş kuralı
İş mantığı ticari açıdan parlak olabilir; yine de buluş basamağı bakımından önemsiz kalabilir.
Fiyatlama, faturalama, reklam, lisanslama, sözleşme düzenlemeleri, iş akışları, tahmin ve yönetsel optimizasyon işle ilgili klasik konulardır. Bunları bir sunucuda uygulamak, temel iş fikrini kendiliğinden teknik katkıya dönüştürmez. (G-II, 3.5.3)
F* — Teknik problemi çözen teknik uygulama
Ticari ölçütlere göre müşteriye hangi teklifin gösterileceğini seçin.
Seçili medya dosyalarını merkezî sunucudan yerel mağazalara önceden dağıtın, yerel önbelleklerde tutun ve istenen içeriği yerelden getirerek tekrarlanan ağ aktarımını ve uzak sunucu talebini azaltın.
İşlemleri hızlandırmak için ödeme sürecindeki müşteri bilgisi şartını kaldırın.
Aktarılan veriyi dolaylı olarak azaltsa dahi bu, esasen idarî bir karar olarak kalır.
Bant genişliğini veya işlem yükünü azaltmak için iletişim protokolünü, mesaj yapısını ya da önbellekleme mekanizmasını değiştirin.
EPO tam olarak bu ayrımı yapar: Teknik bir kısıttan kaçınmak için iş kuralını değiştirmek, kısıtı teknik olarak çözmekle aynı değildir. (G-II, 3.5.3)
Fintek
G — Yeni bir finansal model
Daha doğru kredi skoru hesaplayın.
Hesaplama yapay zekâyla yapılıyor diye bu örnek muhtemelen yine güçtür. Finansal kararın kalitesi teknik olmayan bir fayda olarak kalır.
Belirli bir ağ koşulunda işlem bütünlüğünü korumak amacıyla kriptografik doğrulamayı, mesaj sıralamasını veya kaynak tahsisini değiştiren dağıtık işlem sistemi.
Yalnızca finansal mantığı değil, finansal sürecin çevresindeki teknik mekanizmayı patentleyin.
Simülasyon
H — Gerçekçi bir simülasyon
Teknik bir nesnenin simülasyonu, yalnızca simüle edilen nesne teknik olduğu için kendiliğinden teknik değildir.
Son derece doğru bir sanal türbin modeli yine de yalnızca modeli temsil eden sayısal veriler üretebilir. G 1/19 ve güncel Kılavuz uyarınca bu tek başına belirleyici değildir. (G-II, 3.3.2)
H* — Simülasyon çıktısı teknik kullanıma bağlıdır
Bir türbin kanadının aerodinamik davranışını simüle edin.
Aday kanat geometrilerini simüle edin ve seçilen kanat geometrisinin üretimini kontrol edecek imalat parametrelerini çıktı olarak üretin.
Ya da simülasyon çıktısını, işlevsel olarak teknik kontrol sisteminin yapılandırılmasıyla sınırlayın.
Hesaplanan sayısal verinin amaçlanan teknik kullanımı, bu kullanım istemde açıkça veya zımnen yansıtıldığında önem taşıyabilir. (G-II, 3.3.2)
Dijital ikizler
I — Bir makinenin dijital modeli
Bir yapıya “dijital ikiz” adını vermek COMVIK sorununu tek başına çözmez.
Makinenin teorik durumunu yansıtan sanal modeli sürdürün.
Belirli bir makineden gerçek sensör ölçümleri alın, durum modelini güncelleyin ve çıkarılan fiziksel duruma göre kontrol veya bakım sinyali üretin.
Böylece mimari, gerçekliğin modelinden gerçekliğin teknik olarak işlenmesine doğru ilerler.
Estetik
J — Daha güzel bir görüntü
Estetik etki kendi başına teknik etki değildir.
Renk birleşimi, sanatsal tarz, tipografi veya görsel açıdan hoş yerleşim, yazılım tarafından üretildiği için teknik bakımdan buluş niteliği kazanmaz. (G-II, 3.4)
J* — Görsel sonucu üreten veya kullanan teknik araçlar
Yapay zekâ belirli bir sanatsal tarzda görüntü üretir.
Görüntü işleme hattı, başa takılan ekranın tanımlı optik özelliğinin neden olduğu görüntü bozulmasını algılar ve düzeltir.
Ürün için çekici bir doku üretin.
Deseni, lastiğin temas bölgesindeki suyun uzaklaştırılmasını kontrol eden bir sırt geometrisi üretin.
EPO, görsel desenin meydana getirdiği fiziksel etki nedeniyle nasıl teknik önem kazanabileceğini göstermek için lastik sırtı örneğini açıkça kullanır. (G-II, 3.4)
Üretken yapay zekâ
K — Daha iyi içerik üretmek
Daha ikna edici reklam metni üretmek için büyük dil modeli kullanın.
Hukuki belgeleri daha doğru özetlemek için büyük dil modeli kullanın.
Ticari açıdan yararlı. Teknik açıdan zayıf.
Model, dağıtık bilgi işlem düğümlerinden yapılandırılmış tanı günlüklerini alır; tanımlı teknik koşulları sağlayan makine durumunu belirler ve sistem durumu kısıtlarına tabi, makinece çalıştırılabilir bir düzeltme dizisi üretir.
Ayrım yapay zekâ ile yapay zekâ dışı arasındaki ayrım değildir. Teknik katkı ile teknik olmayan katkı arasındaki ayrımdır.
Kullanıcı arayüzleri
L — Daha güzel bir arayüz
Bir düğmeyi daha çekici bir konuma taşıyın. Daha zarif bir menü hiyerarşisi kullanın.
Estetik tercihler ve bilginin sunumu normal olarak buluş basamağını desteklemez.
L* — Teknik insan-bilgisayar etkileşimi problemini çözen etkileşim
Ekranın nasıl göründüğü.
Kullanıcının tanımlı makine koşullarında güvenilir biçimde komut girebilmesi için teknik cihazın çalışma durumuyla sınırlandırılmış bir giriş mekanizması sağlayın.
EPO, salt grafik tasarım ve öznel tercihler ile teknik katkı sağlama olasılığı daha yüksek olan kullanıcı girdisi mekanizmalarını birbirinden ayırır. (G-II, 3.7.1)
İnsan girdisinin makine tarafından teknik olarak nasıl alındığı, yorumlandığı ve kullanıldığı.
Veri
M — Daha iyi düzenlenmiş bilgi
Daha zarif bir bilgi modeli, ontoloji veya mantıksal veri yapısı kendiliğinden teknik değildir.
M* — Teknik sistemin işleyişine hizmet eden veri yapısı
Daha güçlü örnek, istem konusu yapının bilgisayardaki depolama, erişim, aktarım, işleme veya başka bir teknik işlemi etkilediği durumdur.
Verinin anlamı ile verinin teknik olarak ele alınması aynı şey değildir.
Siber güvenlik
N — Bir güvenlik politikası
Kullanıcının iki yöneticiden onay almasını zorunlu kılın.
Bu büyük ölçüde organizasyonel bir tedbirdir.
Bir yazılım bileşeninin çalıştırılmasına izin vermeden önce, kriptografik olarak korunan makine durumu ölçümleriyle önyükleme bütünlüğünü doğrulayın.
Ya da kriptografik uygulamadaki güç analizi sızıntısına karşı önlemler getirin.
EPO, bilgisayarın iç işleyişine dayanan bu tür yazılım güvenliği mekanizmalarının ilave teknik etki meydana getirebileceğini açıkça kabul eder. (G-II, 3.6.1)
Lojistik
O — Daha iyi bir teslimat programı
Teslimat rotalarını maliyet, personel kullanımı veya müşteri kolaylığı için optimize etmek esas itibarıyla iş optimizasyonu olarak kalır.
GPS koordinatları eklemek bunu kendiliğinden değiştirmez.
O* — Fiziksel lojistik sisteminin teknik kontrolü
Optimizasyonun teknik kısıtlara tabi fiziksel ekipmanı kontrol ettiği hâllerde farklı bir durum doğabilir. Örneğin otonom araçların batarya durumu, iletişim kapsaması ve çarpışma kısıtları dikkate alınarak yönlendirilmesi ve buna karşılık gelen makine kontrol komutlarının üretilmesi.
İstem, bu nedensel teknik zinciri görünür kılmalıdır.
COMVIK neyi değiştirir?
Avrupa yazılım patent pratiğinde en fazla yanlış anlaşılan noktalardan biri şudur:
Bir istem, istisnaya takılmayacak kadar teknik olabilir; ancak yaratıcı yönü teknik olmadığı için yine de başarısız olabilir.
“Bilgisayar tarafından uygulanır” ifadesini eklemek, istem konusu yöntemi bir bütün olarak teknik hâle getirebilir.
Ancak buluş basamağı aşamasında COMVIK başka bir soru sorar:
Önceki tekniğe göre hangi farklar teknik niteliğe gerçekten katkı sağlıyor?
Tek yeni fikir bir fiyatlandırma kuralı, dilsel sınıflandırma, sanatsal tercih, soyut problemin matematiksel optimizasyonu veya yönetsel karar ise bu özellik, buluş niteliğindeki teknik çözümün parçası sayılmak yerine teknik uzmana verilen problemin formülasyonuna dâhil edilebilir. (G-VII, 5.4)
Bu nedenle Avrupa uygulamasına uygun iyi bir başvuru, teknik olmayan kavrama yalnızca donanım adları ekleyemez.
A → A* testi
Bir yapay zekâ veya yazılım buluşunu değerlendirirken tekrar tekrar şunu soruyoruz:
A — Soyut fikir nedir?
Ardından: A* — Bu fikir nedeniyle teknik olarak ne değişiyor?
| A | A* |
|---|---|
| mathematical prediction | physical state derived from sensor measurements |
| AI classifier | classifier controlling a technical process |
| faster algorithm | algorithm adapted to processor architecture |
| business workflow | network architecture solving latency/load problem |
| financial rule | cryptographic or transaction-system mechanism |
| simulation | simulation output functionally tied to technical use |
| digital twin | measured physical state → technical action |
| attractive graphic | image processing compensating display distortion |
| elegant GUI | technical input mechanism |
| organised data | data structure changing computer operation |
| AI-generated text | model producing machine-executable technical remediation |
| security policy | technical integrity-verification mechanism |
Bu, patent verilebilirliği garanti eden bir formül değildir. Yenilik, buluş basamağı, açıklamanın yeterliliği, açıklık ve ilk kapsamı aşan değişiklikler önemini korur.
Ancak çoğu zaman en yararlı ilk teşhis sorusudur.
Başvuruyu teknik etkiden geriye doğru hazırlıyoruz
Yapay zekâ ve yazılım dosyalarında çoğu zaman İstem 1'i yazmadan önce başlarız.
Ardından tarifnamenin bu zinciri gerçekten açıklayıp açıklamadığını sorarız.
Çünkü başvuruda yalnızca “yapay zekâ kullanılabilir” denmişse teknik açıdan iddialı bir istem sonradan kurtarılamaz.
EPO, istem konusu teknik etkinin inandırıcı olmasını ve gerektiğinde açıklama, matematik, deneysel kanıt veya başka açıklamalarla desteklenmesini ister. Yalnızca iddia etmek yeterli değildir. (G-II, 3.3.1)
Yapay zekâ teknik etkinin kendisi değildir
“Yapay zekâ kullanmak” çoğu zaman buluş değildir.
Buluş bunun yerine şurada bulunabilir:
- modelin hangi teknik veriyi aldığı;
- bu verinin fiziksel veya makine durumunu nasıl temsil ettiği;
- modelin teknik olarak nasıl uygulandığı;
- modeli hangi donanım kısıtının şekillendirdiği;
- hangi teknik çıktının üretildiği;
- bu çıktı nedeniyle hangi cihazın, ağın veya sürecin değiştiği;
- veya bunun sonucunda hangi bilgisayar kaynağının farklı kullanıldığı.
Avrupa patent dosyasının dayanağını burada arıyoruz.
Bir yazılım fikri, başvuru hazırlandıktan sonra “teknik” hâle getirilmemelidir.
Hazırlama başlamadan önce teknik olarak anlaşılmalıdır.
Stan Advoka'da COMVIK çerçevesini yalnızca inceleme uzmanı atıf yaptıktan sonra değil, çalışmanın başında kullanıyoruz.
Yapay zekâ ve yazılım buluşlarında bu; muhtemel teknik olmayan özü belirlemek, gerçek teknik katkıyı bulmak ve tarifnameyi ikisi arasındaki nedensel ilişki üzerine kurmak anlamına gelir.
Çünkü A patentlenebilir olmayabilir. A* patentlenebilir olabilir.