USPTO在近兩年間，為AI專利舉行過2次研討會，並在今(2020)年10月發佈了一份整合性的會議報告，包括有EPO、JPO、IEEE、IBM、Siemens、Adobe、Intel、OpenAI、Wiki Foundation等眾多與會單位參與討論的內容集結成刊。
AI的公認定義？
由於「Artificial Intelligence」一詞的定義廣袤無邊，在制定AI相關智財政策時，經常難以直接定義出其涉及範圍。不過與會單位們對於現有技術實際可達成的AI技術邊界，仍可侷限在「弱AI」倒是有共識，也就是說，目前的AI技術水準尚未達到「強AI」的程度，而無法在沒有人類智慧（而非人工智慧）加入的狀況下，自行產生具有創造性的成果。
※弱AI：可理解為明確技術領域中的個別任務，例如圖形演算、圖片辨識、語言翻譯等。
強AI： 如上個世紀末《駭客任務》電影內的「母體」，可自行發起具創造性的指令或動作等。
而在2018年釋出更新的EPO專利審查指南，將AI (與機器學習一起) 定義於用來達成特定目的的數學計算模型與演算法，因此認為AI本質上屬於抽象數學的一環。是否具有專利適格性？仍然要從標的與技術性著手。
本場講座將談些什麼？
數學方法在全球多國皆不是專利保護客體，而可能被以不具專利適格性核駁。在了解到AI的本質是數學方法後，必須多花心思才能將鉅額研發的成果，轉化為可專利化標的。需要花什麼樣的心思呢？這是USPTO、EPO從2018年起努力尋求共識的問題。新聚能科技資深講師將深入淺出地說明AI專利的技術貢獻方向，如何使專利申請案符合適格性要求。
主題：〈AI專利適格性要求與申請技巧〉月底充電系列線上講座
時間：2020/12/30（三）13:00 – 14:30
講者：蔡茜堉－軟體專利專家
對象：AI領域從業者、RD部門同仁、學界AI方向研究者等
工具：Cisco Webex （不須註冊，操作說明請點我）
名額：100名（線上人數限制）