US12086857
這個發明提出的系統以AI模型處理使用者輸入描述某物件的文字，不用多，就通過模型處理成影像(prompt image)，也將文字處理成向量(text embedding)，通過模型處理產生經預測位置以及用以描述物件的像素，接著將影像投入搜尋引擎，得出搜尋結果，搜尋結果聯結所述物件，再以搜尋結果介面顯示搜尋結果。
以專利圖式來看，此發明將輸入文字轉為圖案，再對圖案進行搜尋，得出各種額外資訊：
原始送件的Claim 21（申請後主動修正，刪除原來的claims，新增另外20項）
這樣的專利範圍收到不符專利適格性（35U.S.C.101）的核駁意見，審查委員在OA中的描述算是很制式，但也可整理出答辯方向，其中藍色字是我標註的，可以知道審查委員採用TWO-STEP test審查本案，也很標準地提出核駁意見，反過來，也是提示相應議題的完整答辯方向。
step 2A prong 1
step 2A prong 2
step 2B
修正：
答辯：（其中標註的藍色字就是答辯的重點，答辯策略就是順著審查意見一一回應）
核准通知中審查委員的核准理由，可知審查委員在乎的是本案＂建立模型＂的技術內容使得發明並非僅是一般目的電腦執行既有流程的抽象概念，而是具備有意義的技術特徵，實現某種＂轉換/transformation＂，使得本案可以超越抽象概念。
my two cents:
AI發明本身就是數學與電腦程序的組成，面對的專利適格性挑戰包括被視為是抽象概念、一般電腦執行既有的程序、是否包括額外元件、而額外元件是否可整合抽象概念為實際應用，以及是否額外元件非已知、常規與習知而能形成進步特徵等。
從以上案例可知，一旦審查委員認定不可專利，就需要花好大力氣回應，針對審查委員在乎的事（一般都是寫在OA中）進行答辯；然而，運氣有時也是挺重要的，因為一次課程中要去理解Google的AI專利，也看了不少Google的AI相關專利，其實多數仍是102/103議題，感覺至少第一次OA有沒有101議題應該是審委的一念之間。
美國專利局發布的專利適格性（SME）指南中的範例：
Ron
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