Suficiência descritiva de invenções relativas a inteligência artificial

 

No Estados Unidos em Ex parte Hussain, (PTAB, 2021) o PTAB considerou a patenteabilidade de reivindicações que pleiteiam um algoritmo de aprendizado de máquina em relação à mitigação do risco de inadimplência do consumidor em uma transação online. A reivindicação pleiteia Método implementado por computador, caracterizado pelo fato de que compreende: sob o controle de um ou mais sistemas de computador que executar instruções, fornecer instruções executáveis ​​a um cliente dispositivo de computação associado a um usuário que, como resultado de ser executado pelo dispositivo de computação cliente, faz o cliente dispositivo de computação: coletar dados do cliente que incluem: informação pessoalmente identificável sobre o usuário; um identificador associado ao cliente dispositivo de computação; e uma medição capturada pelo cliente dispositivo de computação associado à interação do usuário com o dispositivo de computação cliente, a medição Incluindo: uma ação realizada pelo usuário a um objeto exibido em uma interface de usuário do dispositivo de computação cliente; uma identidade do objeto; e um valor de tempo indicando um tempo em qual ação foi realizada para o objeto; e fornecer os dados do cliente para um ou mais sistemas de computador; obtenção de dados transacionais armazenados associados com uma ou mais transações anteriores envolvendo o usuário; obter dados de verificação para verificar se as informações de identificação pessoal são precisas; transformar os dados transacionais armazenados, os dados de verificação e os dados do cliente que incluem a medição em um conjunto de valores variáveis ​​utilizáveis ​​como entrada em um algoritmo de aprendizado de máquina que é treinado para inferir características sobre o usuário a partir do conjunto de valores variáveis; obter, como resultado da entrada do conjunto de valores de variáveis ​​no algoritmo de aprendizado de máquina, uma pontuação de fidelidade de saída pelo algoritmo de aprendizado de máquina; e com base, pelo menos em parte, na pontuação de fidelidade e sem obter informações adicionais sobre o usuário de um terceiro: determinar uma opção de pagamento ou crédito para exibir na interface do usuário para uma transação atual; e atualização, conteúdo da interface do usuário para fornecer a opção de pagamento ou crédito.

 O PTAB reiterou que o algoritmo de aprendizado de máquina, conforme reivindicado, foi treinado para fazer inferências de uma forma não especificada, sem quaisquer detalhes técnicos. O PTAB deu pouca consideração à transformação recitada dos tipos específicos de dados em valores de variáveis, que foram especificamente reivindicados como entradas para o algoritmo de aprendizado de máquina. O PTAB concluiu que um algoritmo de aprendizado de máquina "como tal" não foi descrito no relatório descritivo apesar das referências reconhecidas na especificação para uma regressão logística, árvore aleatória, algoritmo de aprendizado supervisionado, rede neural, máquina vetorial e algoritmo de classificação. De acordo com o PTAB, a descrição desses “outros conceitos” sem detalhes técnicos confirmou a natureza abstrata do algoritmo de aprendizado de máquina reivindicado. Em particular, o PTAB observou que o relatório descritivo descreve algoritmos para gerar pontuações de fidelidade sem detalhes de como treiná-los para inferir características sobre os usuários. Na conclusão de James Soong tendo em vista a observação da PTAB de que tanto o relatório descritivo quanto a reivindicação careciam de detalhes técnicos, reivindicar expressamente os dados de treinamento e identificá-los como tal e, claro, redigir previamente o pedido de patente para apoiá-los poderia ter garantido um resultado diferente.[1]

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[1] SOONG, James. Artificial Intelligence And Subject Matter Eligibility In U.S. Patent Office Appeals - Part One Of Three, www.lexology.com 25/08/2021