本篇筆記來源是一些Google搜尋的結果，特別是：
- https://brainiac.co.in/artificial-intelligence-and-patenting-in-india/
- https://indiaai.gov.in/article/insights-into-the-rise-of-ai-patent-trends-for-2023
- 2017電腦相關發明審查指南：https://ipindia.gov.in/writereaddata/Portal/IPOGuidelinesManuals/1_86_1_Revised__Guidelines_for_Examination_of_Computer-related_Inventions_CRI__.pdf
本篇文章一開始就提到印度軟體產業輸出額達到歷史紀錄，電腦資訊服務出口全球占比增加到11%，並且主要是AI驅動的軟體產業，如電腦資訊、影像處理與電信類的軟體服務，涉及的技術包括機器學習、大數據與硬體算力。
特別地，軟體服務業的發展也影響專利申請趨勢，根據文中列出的統計圖表顯示印度的AI相關發明的申請案比世界各國都多很多！圖表來源：https://brainiac.co.in/artificial-intelligence-and-patenting-in-india/
軟體專利申請的技術涉及電腦相關發明（Computer Related Inventions）與AI相關發明，在此一提的是，AI發明與傳統電腦相關發明的差異在於，AI執行一序列動作、決策、判斷的演算法，與傳統由指令驅動的電腦程式不同。而此類發明也都涉及專利適格性議題。
那麼，如何審查電腦軟體與AI相關發明的專利申請案，專利法是以"排除"的方式界定可專利的發明標的，如Section 3(k) and 3(m) of the Indian Patents Act, 1970:
Section 3(k): “a mathematical or business method or a computer programme per se or algorithms”; and
Section 3(m): “a mere scheme or rule or method of performing mental acts or a method of playing a game”.
"正面表述"可專利的發明要：專利範圍整體描述的發明應具有技術貢獻與技術效果。
德里高等法院判例：Hon’ble Delhi High Court (DHC) in Microsoft Technology Licensing, LLC Vs The Assistant Controller Of Patents And Designs, C.A.(COMM.IPD-PAT) 29/2022。
延伸的"電腦相關發明"審查指南：
“If a computer-based invention provides a technical effect or contribution, it may still be patentable. The technical effect or contribution can be demonstrated by showing that the invention solves a technical problem, enhances a technical process, or has some other technical benefit. The mere fact that an invention involves a mathematical or computer-based method does not automatically exclude it from being patentable. The invention can still satisfy the patentability requirements, including the requirement for a technical effect or contribution, to be eligible for patent protection. In other words, method claims in computer programme patents may be patentable if it involves a technical advancement and provides a technical solution to a technical problem and has an improved technical effect on the underlying software.”
（如果電腦相關發明提供技術效果或貢獻，仍然是可專利標的，技術效果或貢獻可以通過敘明發明解決的技術問題、加強瞭技術程序，或是技術優點證明。而包括數學或是電腦方法的發明並非一定不可專利，如果其中具備技術效果與貢獻，仍是可專利標的。換句話說，電腦相關的方法發明包括技術上進步、針對技術問題提供技術解決方案，以及改善電腦軟體的技術效果，就是具備專利適格性的發明。）
所謂技術效果例如減少記憶體使用、減少處理時間、優化使用、改善特定技術方案，或是提供更好的安全性等。相關案例是：Hon’ble DHC in Ferid Allani vs UoI, W.P.(C) 7/2014 & CM APPL. 40736/2019。
AI發明：
列舉AI發明實作時的三個基礎層：data layer, application layer, system layer。
資料層（data layer）：關於資料收集與處理，然而資料本身並非技術特點。
應用層（application layer）：應用層的實踐如數學方法，或是軟體本身，這是排除在可專利標的之外。
系統層（system layer）：關於硬體。
AI常見技術如深度學習、人工神經網路與支持向量機器（support vector machine）是抽象特徵因此非可專利標的。然而，如果專利範圍定義出系統層，將可能不會直接認定是不可專利標的，但需要證明發明具有技術貢獻與技術效果。在此認為不同於歐洲專利實務，在印度，實現在電腦的方法並不足以直接具備專利適格性。
AI發明中很重的是其中的數學模型，其中運用如機器學習法，AI會去學習大量數據，識別數據中的模式（pattern），並反覆地調整以取得數據模式；深度學習模型則是不斷地增加資料抽象層、AI神經網路則是以神經網路技術取得數學模型。
所述系統層指的是執行軟體的AI系統，接收輸入值、與使用者互動，以及產出結果，相關硬體應該是一般目的電腦。但在實際應用面，可能是一些載有AI功能的電子裝置，如客服機器人、人形機器人以及各種與使用者互動的各種裝置。
如此，要證實AI實現的數學方法所具備的技術貢獻，應考量發明整體的技術目的，如果僅是控制系統等廣泛的說法恐怕不足以敘明通過數學方法帶出的技術特點，因此在相關專利範圍內容中，應記載技術目的與各軟體步驟/數學方法步驟的連結，使得數學方法可以與技術效果具有關聯性。
撰寫AI相關發明的專利說明書，多半會描述到模型訓練、演算法、權重的過程，蒐集敘述得到的訓練集用於機器學習並建立AI模型，之後驗證AI模型的輸出，並產生反饋AI模型。其中重要的議題是專利適格性（這裡的描述蠻像US），因此AI相關發明是應具備將其中元件整合成實際應用，且具有進步概念（inventive concept），發明具備專利適格性。
其他：
申請專利範圍涉及數學方法，如果有具體應用，並非不可專利：
反之，數學方法本身、商業方法、演算法（即便有解決問題）、電腦程式本身，屬於不可專利標的：
my two cents:
最後一點讀起來很像US判斷抽象概念發明具有專利適格性的條件，但是也沒有沿用US整套邏輯，而僅是斷章取義，不過，就實務來看，印度軟體專利/AI發明就是要具備解決技術問題的技術手段，使得可證明具有技術效果的技術貢獻。
Ron
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