הדוגמאות העולות בראש הן: האל 9000, סקיינט, R2-D2 והסוכן סמית. אך כיום בינה מלאכותית נמצאת בחוד החנית של ההתקדמות הטכנולוגית כמעט בכל התחומים, לרבות בענפי הנפט והגז. למרות שחידושים אלה טומנים בחובם הזדמנויות אדירות להגברת היעילות, הבטיחות והרווחים, חברות עשויות להתקשות בהגנה על הקניין הרוחני של המצאותיהן המבוססות על בינה מלאכותית. חברות המסוגלות לנווט בהצלחה בשדה המוקשים של תחום הקניין הרוחני, יכולות להנות מיתרונות הבינה המלאכותית ולהשיג יתרון תחרותי על פני המתחרים.
חידושים המשלבים בינה מלאכותית מצויים כיום בכל מקום בתעשייה ובחברה המודרנית, והשימוש בבינה מלאכותית גדל במהירות. העוזרים הדיגיטליים שכיחים מאוד - אנו יכולים לשאול את סירי מה מזג האוויר או לבקש מאלקסה להפעיל את מערכת האזעקה הביתית. ראייה ממוחשבת (Computer vision) מסייעת לנו להימנע מתאונות דרכים ברכב ולהישאר בנתיב שלנו על הכביש והיא תקדם אותנו בקרוב לעולם בו מכוניות אוטונומיות פועלות עם מעט התערבות אנושית או אף בלעדיה. חברות משתמשות בבינה מלאכותית כדי לתזמן משמרות עובדים, לצפות את חיי המדף של מוצרים וליצור רובוטים, שיכולים לסייע לרופאים בביצוע ניתוחים. על פי הצפי, אומדן הסכומים שיושקעו ברחבי העולם במערכות בינה מלאכותית עד שנת 2023 עומד על כ- 98 מיליארד דולר ארה"ב.
בענף הנפט והגז, בינה מלאכותית וניתוח נתונים משמשים במגוון יישומים, החל מפעילות בסביבה העלולה לסכן אנשים העובדים בה וכלה בניתוח נתונים יעיל לשיפור איתור וקידוח. דבר זה יכול לאפשר לחברות לקדוח בארות ביתר קלות ולהפחית פליטות תוך כדי הקידוח. כמו כן, בינה מלאכותית יכולה לסייע בעבודות כפיים או במשימות חוזרות ונשנות, באמצעות אוטומציה שלהן כך שיבוצעו ללא מעורבות אנושית ותוך השגת יעילות גבוהה באופן משמעותי. בעתיד, מערכות קידוח המותאמות לבינה מלאכותית עשויות לכוון מקדח תוך פיקוח אנושי מצומצם, וניתן יהיה להשתמש ברובוטים מופעלי בינה מלאכותית כדי למפות באופן אוטונומי את קרקעית הים או לאתר נזקים או פגמים בציוד.
חברות נפט גדולות כבר החלו ליישם טכנולוגיות אלה. עם זאת, מרבית היתרונות של בינה מלאכותית טרם מומשו בענפי הנפט והגז. בניתוח נתונים לבדו טמון פוטנציאל צמיחה אדיר, ככל שחברות פועלות לניהול כמות נתונים עצומה המגיעה ממחקרים סייסמיים ימיים וכלי קידוח המעבירים נתוני קידוח אל פני השטח בזמן אמת. חלק מהדיווחים מעריכים כי מהנדסי נפט וגיאולוגים מקדישים למעלה ממחצית זמנם לאיתור והרכבת נתונים, משימה שבינה מלאכותית יכולה לבצע במהירות רבה יותר ובמערכי נתונים גדולים יותר. בנוסף, בינה מלאכותית יכולה לנתח נתונים שבני אדם אינם יכולים, כגון גילוי דפוסים בנתונים חושיים, אותם בני אדם עשויים שלא לקלוט. ככל שתגדל הפרישה בענף, בינה מלאכותית תהפוך להיות קריטית במיוחד למילוי פערי הידע והמומחיות.
העלייה בחדשנות בינה מלאכותית הביאה לעלייה מקבילה בבקשות הפטנטים על המצאות בינה מלאכותית. דו"ח משנת 2019 של ארגון הקניין הרוחני העולמי בנושא בינה מלאכותית הראה כי שיעור הגשת הפטנטים על המצאות מבוססות בינה מלאכותית מתחיל להתקרב לשיעור הפרסומים המדעיים בטכנולוגיית בינה מלאכותית.
מתוך כ-340,000 בקשות לפטנטים על טכנולוגיות בינה מלאכותית שהוגשו מאז 1960, למעלה ממחצית הוגשו אחרי 2013. קצב הגשת הפטנטים מבוססי בינה מלאכותית גדל במהירות באזורים מסוימים. למידת מכונה, שהיא הטכניקה הדומיננטית המתוארת בפטנטים של בינה מלאכותית, הציגה גידול שנתי ממוצע של 28% בהגשת פטנטים בין השנים 2013 ל-2016. במסגרת למידת מכונה, הגשות התיקים ברשת עצבית גדלו ב-46% בממוצע באותה תקופה, בעוד שלמידה עמוקה רשמה צמיחה שנתית ממוצעת עצומה בת 175% בהגשות פטנטים. הגשות בתחום הרובוטיקה ושיטות הבקרה צמחו בשיעור של 55% בממוצע שנתי. שיעורי הפטנט על המצאות מבוססות בינה מלאכותית צומחים הרבה יותר מהר מאשר בטכנולוגיות אחרות.
למרות הערך הפוטנציאלי של טכנולוגיות בינה מלאכותית בענף הנפט והגז, תעשיות אחרות הצליחו להרוויח מהן מהר יותר באמצעות הגשת בקשות לפטנטים. בפרט, מספר רב של בקשות פטנט מבוססות בינה מלאכותית הגיעו מענפי התחבורה, טלקומוניקציה, מכשירים אישיים, מכשירים רפואיים וענף האבטחה.
כמו בכל טכנולוגיה, חיוני שחברות יגנו על השקעותיהן בחדשנות מבוססת בינה מלאכותית באמצעות קניין רוחני. עם זאת, הממציאים עשויים להתמודד עם מכשולים חמורים הן בהשגת פטנטים מבוססי AI ממשרד הפטנטים והסימנים המסחרי האמריקאי (USPTO) והן בהגנה על פטנטים כאלה מפני אתגרים משפטיים מצד המתחרים. מאחר שגם USPTO וגם בתי המשפט פוסקים לעתים קרובות שהמצאות מבוססות מחשב הכוללות מניפולציה בנתונים אינן זכאיות להגנה בפטנט. חברות בעלות מודעות לאתגרים אלה בנושא פטנטים ובעלות אסטרטגיות להתגבר עליהן, יהיו בעמדה הטובה ביותר להפקת היתרונות של חידושים בתחום הבינה המלאכותית.
סעיף 101 לחוק הפטנטים קובע כי "מי שממציא או מגלה כל תהליך חדש ושימושי, מכונה, ייצור או הרכב חומר, או כל שיפור חדש ושימושי בהם, רשאי לקבל פטנט בגינם, בכפוף לתנאים ולדרישות של פרק זה". למרות ניסוח רחב זה, בית המשפט העליון בארה"ב פירש סעיף זה ככולל מספר קטגוריות של הנושא שאינן כשירות להגנה בפטנט - רעיונות מופשטים, חוקי טבע ותופעת טבע. בית המשפט העליון הסביר בחוות דעתו בעניין Alice Corp. Pty. Ltd. נגד CLS Bank Intl כי המצאה המכוונת לרעיון מופשט יכולה להירשם כפטנט רק אם היא מוסיפה "דבר מה נוסף", שדי בו כדי לשנות את הרעיון המופשט שבבסיסה. יתרה מכך, בית המשפט העליון קבע כי שימוש בהמצאה על גבי מחשב המיועד למטרות כלליות אין די בו כדי להפוך רעיון מופשט להמצאה הזכאית לפטנט.
מקרים אחרונים המחילים את סעיף 101 מראים כי קשה יותר ויותר לקבל או להגן בפטנטים על המצאות מבוססות בינה מלאכותית, שבדרך כלל מסתמכות על מחשב כדי לאסוף נתונים ולנתח אותם. לדוגמא, בעניין TDE Petroleum Data Solutions v. AKM Enterprises, בית המשפט לערעורים של ארה"ב, במעגל הפדרלי, קבע כי תביעות פטנטים המתארות "תהליכים שונים לקביעת מצבה של מקדחת נפט" אינן עומדות בתנאי סעיף 101. ההמצאה הנטענת היתה שיטה לקבלת נתונים מחיישני בארות נפט (למשל סל"ד מיתר הקידוח או לחץ נוזל הקידוח בצינור אנכי); הסרת נתונים שגויים; וקביעת מצב קידוח באר הנפט (למשל, קידוח, החלקה או מיזוג הקידוח). בית המשפט קבע כי השיטה כוללת "סוג של טענת איסוף ועיבוד נתונים המכוונת לרעיון מופשט". בית המשפט קבע גם כי תביעות הפטנטים אינן כוללות "דבר מה נוסף" שיכול להפוך את הרעיון המופשט הבסיסי להמצאה זכאית לפטנט. במקום זאת, התביעות פשוט מדברות על "פונקציות מחשב גנריות שמסתכמות בלא יותר מאשר מטרה לקבוע את מצב פעילות באר הנפט". בית המשפט ציין כי אף שהפטנט תיאר אספקטים מסוימים של ההמצאה בהם בחרה המערכת באופן אוטומטי באחד ממצבי באר הנפט על סמך ניתוח הנתונים שלה, היבט זה לא הועלה בתביעות. לפיכך, בית המשפט קבע כי תביעות הפטנט נשוא הערעור אינן תקפות לפי סעיף 101.
ב- Kaavo Inc. v. Amazon.com Inc., בית המשפט המחוזי בארה"ב במחוז דלאוור קבע כי תביעות פטנטים אינן תקפות לפי סעיף 101 אם הן קשורות לניהול סביבת מחשוב בענן. טענות מסוימות בפטנט ציינו שיטות ניתוח נתונים ושימוש בהן לחיזוי סביבת מחשוב ענן אופטימלית. בית המשפט קבע כי אפילו טענות אלה אינן כוללות תפיסה המצאתית שדי בה כדי לשנות את הרעיון המופשט הבסיסי של הקמה וניהול סביבת מחשוב ענן. בית משפט זה הסביר כי למרות שהחיזוי עשוי להתבצע תוך שימוש בטכניקות כגון רשתות עצביות, התביעות "אינן מציינות באיזה אופן יבוצע החיזוי, באילו נתוני ניטור ישתמשו ומה יהא אופן השימוש [בנתונים]; ניתן להשתמש בכל אלגוריתם גנרי, בכל רשת עצבית או בכל ניתוח רגרסיה". מקרים אלו ואחרים מראים כי המצאות מבוססות בינה מלאכותית, שמשתמשות תמיד במחשבים וכוללות בדרך כלל איסוף וניתוח נתונים, נתקלות באתגרים בכל הנוגע לרישום פטנט.
למרות שנוף הפטנטים בהחלט בוגדני עבור טכנולוגיות מבוססות בינה מלאכותית, גישה אסטרטגית לניסוח פטנטים עשויה לסייע לממציאים למקסם את הסיכויים לרשום פטנטים שיוכלו לעמוד באתגר של סעיף 101 לחוק הפטנטים. על החברות לנסח תביעות פטנט כך שיציינו יישום מעשי של רעיון מופשט בסיסי על מנת שבית משפט לא יגיע למסקנה שהתביעות מכסות את הרעיון המופשט עצמו. לשם כך, על החברות לקשור כל מושג בסיסי או צעדים לאיסוף נתונים לפעילות הפיזית או לציוד ממנו נאספים הנתונים.
התוצאה ב- TDE Petroleum Data Solutions v. AKM Enterprises עשויה היתה להיות שונה אם תביעות הפטנטים היו מחייבות את המערכת לא רק לאסוף ולנתח נתונים אלא להשתמש בנתונים אלה כדי לשלוט בתפעול באר הנפט. עם זאת, על החברות לזכור כי לא מספיק לקשור המצאה לרכיבי מחשב קונבנציונליים או לציין תחום יישום מסוים (למשל, קידוח בארות נפט) כדי לשנות רעיון עליו מושתתת ההמצאה. על החברות לנסח את הפטנטים שלהן כך שיכללו פירוט מספיק אודות ההיבטים המהצאתיים של המצאתם כדי להראות שתביעות הפטנטים "משנות" כל רעיון מופשט עליו הן מושתתות. פרט זה צריך לכלול הן את הדרכים בהן ההמצאה משפרת מערכות או שיטות הידועות, והן את האופן שבו פועלים היבטים ההמצאתיים של ההמצאה.
ב- Kaavo Inc. v. Amazon.com Inc, תיאור הפטנט לא כלל גילוי זה. למרות שנראה היה שבית המשפט הכיר בכך שהשימוש ברשתות עצביות לחיזוי סביבת מחשוב ענן אופטימלית עשוי להיות המצאתי, בפטנט היה חסר פירוט לגבי האופן שבו רשת עצבית תשיג תוצאה זו. חברות יכולות להימנע מתוצאה זו על ידי גילוי נוסף במפרט הפטנטים שלהן לגבי האופן בו יש ליישם את ההיבטים המצאתיים של המצאתן. במידת האפשר, חברות צריכות לכלול תיאור בגוף הפטנטים שלהן לגבי האופן שבו המצאתן משפרת את הטכנולוגיה הבסיסית. למרות שתביעות פטנטים המדברות על מגבלות כלליות על מחשב אינן צפויות לעמוד בתנאי סעיף 101, ניסוחים המתארים שיפור באופן פעולת המחשבים יכולים להצליח יותר.
לסיכום, בהקשר של בינה מלאכותית, חברות צריכות לכלול בפטנטים שלהן את תיאור האופן בו המצאתן משפרת את הבינה המלאכותית עצמה או את מערכות המחשוב שעליהן מיושמת ההמצאה מבוססת הבינה המלאכותית. בתי משפט נוטים יותר לראות בשיפור התפעול הבסיסי של מחשב, טרנספורמציה מספקת כדי להוסיף "דבר מה נוסף" לכל רעיון מופשט בסיסי, ולכן פטנטים המתארים סוג זה של שיפור הם בעלי סיכוי גבוה יותר לעמוד בתנאי סעיף 101.
אירועים קרובים:
/6/20212 Digital Health Show Conference - העלאת הערכת השווי של החברה ע"י הגנה אסטרטגית על פטנטים ופיתוחים חדשניים בתחום הבריאות הדיגיטלית, גרשון פניטש, שותף בפניגן.
BPIP Webinar 9/6/2021 - הקטנת סיכונים בעת קבלת אזהרה על הפרת פטנטים לעיתים קרובות, הצלחה של חברה מלווה בקבלת מכתבי אזהרה אשר מאשימים אותה בהפרת פטנט. בין אם הם נשלחים על ידי מתחרים או טרולי פטנטים, מכתבים אלה גורמים להנהלה לשאול מספר שאלות: האם אנחנו צריכים להגיב? האם אנחנו על סף קבלת תביעה? האם אנחנו נדרשים לשכור עו"ד? כיצד ניתן להקטין את העלויות הכספיות הנדרשות לטיפול במצב? בוובינר זה, שותף בכיר בחברת פניגן, גרשון פניטש, יציע לכם מידע שיאפשר לכם לענות על שאלות אלה ועוד.
למידע נוסף:
Finnegan.com | Finnegan.co.il | Israelinfo@Finnegan.com
(*) צ'רלס קולינס-צ'ייס, פול טאונסנד ולאון לין הם עורכי דין בפניגן. פניגן היא אחת הפירמות הגדולות בעולם בתחום הקניין הרוחני ובעלת 10 משרדים ברחבי העולם. אנו מהווים מקור נבחר לחברות ישראליות ומייצגים 180 מהחברות המובילות והמתוחכמות ביותר בישראל, תוך שאנו מסייעים להן לנווט בין מחלוקות קניין רוחני והליכי הפרת פטנט ומייעצים להן כיצד להגן על הטכנולוגיה מבחינה אסטרטגית כדי למקסם את ערכן, לנהל תיקי פטנטים ולפתח ערוצי הכנסות באמצעות פרקטיקות פטנטים ורישוי יצירתיות.
הכתבה פורסמה ב- Oil and Gas Investor
