Sechs Entscheidungen der Beschwerdekammern zeichnen anhand eindrucksvoller Negativbeispiele nach, wo die absolute Untergrenze dessen verläuft, was Patentanmeldungen für KI-Erfindungen offenbaren müssen – und wie deutlich mancher Anmelder selbst diese Grenze verfehlt.
Künstliche Intelligenz gilt vielen als Black Box – und genau das macht sie aus patentrechtlicher Sicht zu einem heiklen Fall. Denn wer eine Erfindung zum Patent anmeldet, muß sie so offenbaren, daß ein Fachmann sie nachvollziehen und nacharbeiten kann (Art. 83 EPÜ). Was aber, wenn das Herzstück der Erfindung ein neuronales Netz ist, dessen innere Funktionsweise sich selbst dem Anmelder nur bedingt erschließt? Sechs Entscheidungen der Beschwerdekammern des EPA geben darauf eine klare Antwort und zeigen, wie dunkel es in der Black Box mancher Anmelder bleibt.
Drei Stellschrauben, ein Maßstab
Wer ein KI-Modell entwickelt, trifft Entscheidungen hinsichtlich dreier Kernfragen:
1. beim Modell selbst, also Modelltyp, Architektur und Topologie;
2. bei den Trainingsdaten und dem Trainingsverfahren; und
3. bei den Begleitparametern, etwa Hyperparametern oder Prädiktionsmodalitäten.
Aus ingenieurstechnischer Sicht sind diese drei Stellschrauben selbstverständlich. Patentrechtlich werden sie jedoch zu potenziellen Offenbarungslücken.
Art. 83 EPÜ bedeutet nun zwar nicht, daß jede dieser drei Stellschrauben bis ins Detail spezifiziert werden müßte. Maßgeblich ist, ob der mit Spezifizierungslücken konfrontierte Fachmann auf dem jeweiligen Gebiet diese aus seinem allgemeinen Fachwissen so zu überbrücken weiß, daß der im Patent angestrebte technische Effekt tatsächlich erzielt wird. Die kaum überschaubare Zahl an Gestaltungsmöglichkeiten bei Modell, Training und Begleitparametern muß die Anmeldung also nur dort eingrenzen, wo zu besorgen ist, daß der Fachmann durch Anwendung seines Fachwissens und der im Feld vorherrschenden Paradigmen nicht unmittelbar auf eine funktionierende Lösung stößt. Wo er ohnehin den naheliegenden Weg einschlagen würde, genügt ein Hinweis – oder sogar Schweigen.
Wo diesem Spielraum Grenzen gesetzt sind, zeigen die folgenden sechs Entscheidungen.
Sechs Entscheidungen, eine Botschaft
Im ersten Fall beschreibt eine Anmeldung zur Bestimmung des Herzzeitvolumens aus der peripheren Blutdruckkurve (T161/18) die zu verwendenden Trainingsdaten nur als „breites Spektrum von möglichen Eingabewerten“ – ohne genau zu benennen, welche Patientendaten von welchen Patientengruppen den zu entschlüsselnden Zusammenhang enthalten. Im zweiten Fall beansprucht eine Anmeldung zur Auswertung vorhergesagter Fahrzeugtrajektorien (T606/21) ein tiefes neuronales Netz zur Ähnlichkeitsbestimmung zweier Trajektorien, das im Einsatz aber nur eine einzige Trajektorie als Eingangsdaten erhält – worauf sich dann noch eine Ähnlichkeit beziehen soll, bleibt offen. Nicht überraschend setzt Nacharbeitbarkeit aber voraus, daß der Fachmann weiß, wonach er sucht bzw. womit er vergleicht.
Das deutlichste Beispiel verwirklicht eine Anmeldung zur Zustandsüberwachung von Ofenauskleidungen (T1669/21). Das beanspruchte „Rechenmodell“ wurde lediglich als „neuronales Netz“ bezeichnet – ohne Konkretisierungen zu Topologie, Knotenverschaltung, Aktivierungsfunktionen oder Lernverfahren. Wie schon beim Herzzeitvolumen läßt die Beschwerdekammer es auch hier nicht genügen, den Fachmann auf eine Myriade möglicher Meßdaten zu verweisen, in denen der gesuchte Zusammenhang schon irgendwie enthalten sein wird. Die Anmeldung müsse vielmehr konkretisieren, welche Daten die der Klassifikation zugrunde zu legenden Muster enthalten sollen und wie, im Zweifel auch mit welchem Modell, diese Muster herauszuarbeiten sind. Im Ergebnis rubrizierte die Kammer die Anmeldung lakonisch als Einladung zu einem Forschungsprojekt.
Bei den software-/KI-näheren Fällen wiederholt sich das Bild aus einem anderen Blickwinkel. Eine Anmeldung zur individualisierten Therapieplanung mittels bereits bekanntem Meta-Learning (T1191/19) hielt weder Trainingsdaten-Beispiele noch eine Mindestanzahl an Patienten oder Beispielwerte für die Meta-Parameter für erwähnenswert. Die Kammer beschied zunächst wohl zutreffend, daß die bloße Anwendung des maschinellen Lernens auf ein angewandtes Problem die nötige Erfindungshöhe vermissen lasse. Mit Blick auf die vagen Datenangaben attestierte sie im Übrigen auch dieser Anmeldung, mehr Einladung zu einem Forschungsprojekt als Lehre zum technischen Handeln zu sein. Eine weitere Anmeldung zur Performance-Überwachung verteilter IT-Systeme (T1539/20) verlangte vom Fachmann in unerschütterlichem Vertrauen auf seine Allmacht, ein komplexes, dezentrales System per unspezifiziertem „Mapping“ auf ein hierarchisches Modell abzubilden – ohne jede Regel zur Umsetzung. Die Kammer kommentierte apodiktisch, daß die Automatisierung der kognitiven Arbeit eines Verfahrensingenieurs die Fähigkeiten des Durchschnittsfachmanns regelmäßig übersteigen dürfte.
Eine Anmeldung zur Wissensdestillation (T1425/21) von Google schließlich verlangte, daß ein kleineres Modell die Ergebnisse eines größeren nachbilde – ohne jedoch anzugeben, wie die Genauigkeit dieser Nachbildung beeinflußt werden kann, welche Architekturen sich für welche Ausgangsmodelle eignen oder welche Genauigkeiten realistisch zu erwarten sind. Die Parallele drängt sich auf: Erneut sah sich die Kammer freundlich zu einem Forschungsprojekt eingeladen.
Was heißt das für die Anmeldepraxis?
Abgesehen von der einheitlichen Erkenntnis, daß Einladungen zu Forschungsprojekten am EPA eher ungern angenommen werden, läßt sich den sechs Entscheidungen kein zu einer abschließenden Checkliste verdichtbares Fazit entnehmen. Sie geben jedoch einen Fingerzeig, an welchen der eingangs genannten drei Stellschrauben es regelmäßig an der gebotenen Konkretisierung fehlt und wo die Grenze des noch Hinnehmbaren ungefähr verläuft.
Beim Modell selbst kommt es nicht darauf an, ob die Anmeldung jede denkbare Modellklasse benennt, sondern darauf, ob für den Fachmann ersichtlich ist, mit welchem Lösungsansatz das gestellte Problem angegangen werden soll. Führt das im jeweiligen Fachgebiet vorherrschende Paradigma ohnehin zum gewünschten Ergebnis, ist insoweit nichts zu konkretisieren. Bleibt dagegen offen, mit welcher Art von Modell das beanspruchte Ergebnis überhaupt erreichbar ist, wie bei der Zustandsbestimmung der Ofenauskleidung (T1669/21), bleibt dem Fachmann nur das Raten – und das genügt nicht.
Beim Training gilt dasselbe Prinzip, verschärft um einen zusätzlichen Punkt: Die Anmeldung muß zumindest offenlegen, auf welche Weise die richtigen Daten – also solche, die das für die Lösung entscheidende Muster überhaupt enthalten – mindestens auszuwählen oder zu erheben sind. Die sybillinische Anweisung, möglichst umfassend die richtigen Daten zu erheben, beantwortet diese Frage nicht. Daß ferner die Daten, mit denen das Modell im Einsatz gefüttert wird, idealerweise auch mit dem vom Modell erwarteten Eingangsformat kongruent sein sollten, dürfte sich dabei eigentlich von selbst verstehen.
Für die Begleitparameter gilt erneut: Ein konkreter Parametersatz muß nicht notwendigerweise angegeben werden, wenn der Fachmann ihn ohne Weiteres selbst ermitteln kann. Entscheidend ist, daß der Fachmann versteht, wie er mit dem Modell umzugehen hat. Hängt der angestrebte technische Effekt von bestimmten Stellgrößen ab, muß die Anmeldung zumindest grob Aufschluß geben, um welche Stellgrößen es sich handelt und wie diese zu verändern sind, um den Effekt qualitativ wie quantitativ in die gewünschte Richtung zu beeinflussen.
Der gemeinsame Nenner all dessen ist eine Frage, die sich jeder stellen sollte, der KI-Erfindungen anmeldet oder angreift: Was würde der Fachmann auf diesem Gebiet ohnehin tun – aus Instinkt, aus Konvention, aus dem, was im Feld gerade Stand der Technik ist? Und an welchen Stellen weicht die Erfindung davon so deutlich ab, daß der Fachmann ohne zusätzliche Anleitung in die falsche Richtung losliefe oder gar nicht zu handeln wüßte? Genau dort – und nur dort – muß die Anmeldung aktiv führen. Neu ist diese Erkenntnis im Übrigen nicht: Sie galt bereits für die mechanische Erfindung des 19. Jahrhunderts und für jede Anmeldung auf jedem Technikgebiet seither – KI hat insoweit keine neuen Regeln eingeführt, sondern lediglich neue, besonders eindrucksvolle Wege gefunden, gegen die alten zu verstoßen.
Wer eine KI-gestützte Erfindung zum Patent anmelden möchte, tut gut daran, sich diese Fragen bereits beim Abfassen der Anmeldung selbst zu stellen und nicht abzuwarten, daß die Prüfungsabteilung sie stellt. Das setzt freilich voraus, daß die rechtliche Beratung die zugrundeliegende Technik tatsächlich durchdringt: Gerade bei KI-Erfindungen entscheidet sich vieles in den Details von Modell, Trainingsalgorithmen und Parametrisierung – Details, die sich nur mit entsprechend tiefgründiger Fachkenntnis sauber in eine Anmeldung übersetzen lassen.
