人工智慧領域在專利申請是否可行，是否會被認定為抽象概念？

由於 AI 技術的核心本質建立在數學函數、模型參數與資料轉換之上，這些特徵與美國最高法院有關專利( Alice)判例中所定義的「數學概念」、「心智過程」及「資料分析與組織」等抽象概念高度重疊。因此，所有以演算法或模型推論為核心的 AI發明，自然地極易觸發專利法第 101 條的審查框架，並落入 Alice 測試的第一步。美國專利商標局（USPTO）在 2024 年發布的 AI 專利審查指引中也明確重申，AI 發明仍需依照既有的抽象概念分類進行審查，或是發明邏輯在理論上可被視為人類心智可執行的過程（例如資料聚類），都將面臨極高的核駁風險。

 

面對法院與 USPTO 將單純的「神經網路分類」或「模型預測」視為抽象概念的嚴格態度，AI 專利若要成功突圍並通過 Alice 測試的第二步，就必須展現出具體的「技術改進」。這意味著發明不能僅僅停留在描述一個結果（例如單純宣稱能偵測異常），也不能只為了解決商業上的問題。相反地，專利申請必須將 AI 整合到實際的技術應用中，並詳細說明具體的技術手段。例如，申請案需要具體描述如何優化記憶體存取、壓縮特徵向量，或是與特定硬體架構緊密結合，進而解決諸如運算延遲、吞吐量瓶頸或訊號噪音等真實存在的技術難題。只有當 AI 發明能夠實質改善電腦系統本身的運作效能，或是推動醫療影像處理等其他技術領域的進步時，才能避免被判定為純粹的抽象概念。

 

綜合近十年的發展與 2025 年的軟體專利分析趨勢，Alice 判例對 AI 專利的影響並非全然負面，而是迫使整個產業的專利佈局走向「技術化」。USPTO 雖然會更嚴格地區分「抽象的 AI 運算」與「具技術性的 AI 改進」，但也同時將 AI 視為關鍵的新興技術。透過發布新的 AI 專屬範例（如 Examples 47–49），官方正致力於讓審查標準變得更加清晰且可預測。總結來說，AI 專利並非無法申請，全球的申請量與競爭依然在持續攀升；但未來的申請策略必須強調模型架構的特殊性、資料處理的具體方式，以及其實際帶來的技術效果。