Yapay Zeka ve Patent Hukuku

Yapay zeka (YZ) ve patent hukuku etrafındaki tartışma, YZ tarafından üretilen icatların patentlenebilirliği üzerine yoğunlaşmıştır. Bu konu akademik çevrelerde, politika yapıcılar arasında ve küresel patent ofislerinde önemli ilgi görmüştür . YZ'nin mevcut yasal çerçeveler altında bir mucit olarak kabul edilip edilemeyeceği konusunda çok fazla tartışma olmuştur. Bazı yargı bölgeleri YZ'yi mucit olarak adlandıran başvuruları reddederken, diğerleri buna daha açıktır. Bu tartışma, YZ sistemlerinin geleneksel patentlenebilirlik kriterlerini karşılıyor gibi görünen çıktıları otonom olarak üretme yeteneklerinin artmasıyla körüklenmektedir. YZ'yi bir mucit olarak tanımak veya YZ tarafından üretilen icatlara patent vermek, mucitliğin doğası ve yaratıcı makinelerin geliştirilmesini teşvik etme potansiyeli hakkında temel soruları gündeme getirmektedir.

Tartışmalar AI mucitliğine ve çıktılarının patentlenebilirliğine odaklanmış olsa da, AI ile patent hukuku arasındaki diğer kesişimlerin de en az onlar kadar, hatta daha fazla ilgi çekici olduğunu ve fikri mülkiyet profesyonelleri için önemli gerçek dünya etkileri taşıdığını kabul etmek önemlidir. Bu alanlar, daha az manşetlere çıksa da, alandaki günlük uygulamaları ve stratejik değerlendirmeleri hızla şekillendiriyor.

Yapay zeka, önceki teknik araştırmalarına, patent incelemelerine ve hatta patent başvurularının taslaklarına yardımcı olmak için giderek daha sık kullanılıyor. Fikri mülkiyet profesyonelleri için, bu yapay zeka destekli araçların yeteneklerini ve sınırlamalarını anlamak, kapsamlı bir durum tespiti yapmak, inceleme sürecini yönetmek ve müşterilere etkili bir şekilde tavsiyelerde bulunmak için olmazsa olmazdır. Yapay zekanın çok miktarda teknik bilgiyi analiz etme ve daha kısa bir zaman diliminde ilgili önceki tekniği belirleme yeteneği, patentlenebilirlik değerlendirmelerini ve dava stratejilerini önemli ölçüde etkileyecektir. Patent ofisleri, operasyonlarını kolaylaştırmak için yapay zekanın kullanımını araştırıyor ve bu da fikri mülkiyet profesyonellerinin uyum sağlaması gereken inceleme prosedürleri ve zaman çizelgelerinde değişikliklere yol açacaktır.

Bir diğer önemli kesişim noktası, AI ile ilgili buluşlar için ifşanın yeterliliğinde yatmaktadır. AI sistemleri, özellikle makine öğrenimi modelleri, bazen "kara kutular" olarak kabul edilir çünkü bu sistemler, sanatta yetenekli bir kişinin buluşu yeniden üretmesini sağlayan net ve eksiksiz bir ifşa sağlamayı zorlaştırır. Bu konu, özellikle eğitim verilerinin ve model mimarisinin ifşası konusunda AI patentlerinin artan incelemesinin vurgulandığı Avrupa'da özellikle önemlidir. AI ile ilgili patent başvurularının taslağını hazırlama ve tescil sürecinde yer alan fikri mülkiyet profesyonelleri, müşterilerinin patentlerinin geçerliliğini ve uygulanabilirliğini sağlamak için bu gelişen ifşa gerekliliklerini aşmalıdır.

Yapay zekanın patentlenebilirlik standartları, özellikle de aşikar olmama durumu üzerindeki etkisi, büyük öneme sahip başka bir alandır. Yapay zeka araçları daha karmaşık ve geniş çapta erişilebilir hale geldikçe, varsayımsal "sanatta sıradan beceriye sahip kişi" (PHOSITA) şüphesiz bu yapay zeka yeteneklerine erişebilecektir. Bu, aşikar olmama durumu için çıtayı yükseltebilir ve patent koruması elde etmeyi daha zor hale getirebilir. Fikri mülkiyet uzmanları, patent ofislerinin ve mahkemelerinin bu gelişen standartla nasıl başa çıktığını ve bunun hem yapay zeka destekli hem de yapay zeka destekli olmayan icatların patentlenebilirliğini nasıl etkilediğini anlamalıdır.

Yapay zeka tarafından üretilen buluşların patentlenebilirliği tartışmaya hakim olsa da, fikri mülkiyet profesyonellerinin odaklarını yapay zeka ve patent hukuku arasındaki daha geniş kesişimlere doğru genişletmeleri elzemdir. Patent uygulamasında bir araç olarak yapay zekanın pratik etkileri, yapay zeka buluşları için yeterli açıklama zorlukları ve yapay zeka çağında gelişen patentlenebilirlik standartları, fikri mülkiyet profesyonellerinin günlük çalışmaları için doğrudan ve anında sonuçlar doğurmaktadır. Fikri mülkiyet profesyonellerinin bu tartışmalara katılmaları ve fikri mülkiyet korumasının gelecekteki manzarasında yol alabilmek için nüanslarını anlamaları zorunludur.

 

Otomasyon ve otonomi, yapay zeka icatlar mı yaratıyor?

Yapay zeka teknolojisi patent başvuruları hazırlamak için giderek daha fazla kullanılıyor , hatta bazıları en gelişmiş yapay zeka sistemlerinin otonom olarak icatlar ürettiğine inanıyor. [1]Mucitlik tartışmasındaki temel sorun, 'otomasyon'un 'otonomi' ile karıştırılması ve bu da teknik açıdan bakıldığında eşanlamlı olmadıkları halde her iki terimin de eşanlamlı olarak kullanılmasına yol açmasıdır.^[2] Otomasyon, belirli bir süreçte insan müdahalesini en aza indirmek için teknoloji kullanımını tanımlayan teknik bir terimdir; otonomi ise bir varlığın bağımsız kararlar alma veya dışarıdan bir komut olmadan kendini yönetme kapasitesidir.

Yapay zekanın amacı, geleneksel olarak bir insan tarafından gerçekleştirilen entelektüel bir görevi sistematize etmek ve bunu bir bilgisayarla otomatikleştirmektir. Yapay zeka sayesinde bilgisayarlar tarafından gerçekleştirilebilen görevler giderek daha karmaşık hale geldi, ancak amaç olarak dar bir şekilde sınırlandırılmış durumdalar. Bir labirentte yol bulmaktan, satranç oynamaya, bir görüntüdeki bir nesneyi tanımlamaya, araba sürmeye kadar bunların hepsi, yapay zeka sistemlerine devredilen dar görevlere örnektir. Her yapay zeka sistemi belirli bir zorluğun üstesinden gelir. Sonuç olarak, yapay zeka sisteminin ilk önce çözmeyi amaçladığı sorunun, bir bilgisayarın izleyebileceği bir dizi talimat ve kurala, yani bir algoritmaya "çevrilmesi" gerekir.[3]

Terminolojideki bu ayrım nihayet politikaya da giriyor. Örneğin Dünya Fikri Mülkiyet Örgütü (WIPO), yapay zeka sisteminin otonomi derecesine göre yapay zeka tarafından üretilen ve yapay zeka tarafından desteklenen yaratımlar arasında ayrım yapıyor. IP Politikası ve Yapay Zeka ile ilgili Gözden Geçirilmiş Sorunlar Belgesi'nde belirtildiği gibi: yapay zeka tarafından üretilen terimi 'insan müdahalesi olmadan yapay zeka tarafından bir çıktı üretilmesini ifade eder . Bu senaryoda, yapay zeka beklenmeyen bilgi veya olaylara yanıt vermek için çalışma sırasında davranışını değiştirebilir '. Bu, 'maddi insan müdahalesi ve/veya yönlendirmesiyle üretilen ' yapay zeka destekli çıktılardan ayırt edilmelidir .^[4]

Yapay zeka icat sürecinde kullanıldığında daha otomatik bir operasyona olanak tanır, ancak teknik bir soruna çözüm arayışı otonom değildir. Ayrıntılar bir yapay zeka modeli tarafından hesaplanıp bir araya getirilse bile, buluşun kavramsallaştırılması insana atfedilmeye devam eder. Farklı bir soru, programcı, operasyonel mantık modelini geliştirenler, makine eğitmenleri ve operatörler gibi birçok kişinin katılımını gerektirdiğinden, 'Yapay zeka destekli icatların' insan mucidini belirlemektir. Katkıların derecesi ve sayısı, belirli yapay zeka teknolojisinin uygulanmasına göre değişir ve bu nedenle, yukarıdaki aktörler arasındaki ortak mucitlik, vaka bazında belirlenmelidir.^[5]

İki Tarafı Keskin Kılıç: Modern Patent Sisteminde Bir Araç Olarak Yapay Zeka

Yapay zeka, profesyonel çalışmanın çeşitli yönlerini hızla dönüştürüyor ve patent hukuku alanı da bir istisna değil. Yapay zekanın büyük miktarda veriyi işleme ve karmaşık kalıpları belirleme kapasitesi, mucitler, patent avukatları ve patent inceleme görevlileri dahil olmak üzere patent sistemine dahil olan profesyoneller için hem fırsatlar hem de zorluklar sunuyor. Yapay zeka, önceki teknik araştırması, patent incelemesi ve hatta patent başvurularının taslağı gibi görevlerde bir araç olarak önemli bir fayda sağlasa da, patent sürecinin bütünlüğünü ve etkinliğini sağlamada içsel sınırlamalarını ve insan denetiminin vazgeçilmez rolünü tanımak çok önemlidir. [6]

Patent sisteminde yapay zekanın en önemli uygulamalarından biri, önceki teknik araştırmalarına yardımcı olmaktır. Patent uzmanları, patentler, bilimsel literatür ve diğer kamuya açık bilgiler dahil olmak üzere devasa ve sürekli büyüyen bir önceki teknik gövdesini incelemeyi gerektiren icatların yeniliğini ve bariz olmayışını belirlemekle görevlendirilir. Yapay zeka algoritmaları, bu kapsamlı veri kümelerini olağanüstü hız ve verimlilikle analiz ederek, insan araştırmacıların zaman kısıtlamaları veya bilişsel sınırlamalar nedeniyle kaçırabileceği bağlantıları ve kalıpları belirleyebilir. Yapay zeka, ilgili anahtar sözcükler ve eş anlamlılar üretmeye, belgeleri diller arasında çevirmeye ve çeşitli ölçütlere göre en potansiyel olarak ilgili önceki tekniği sıralamaya yardımcı olabilir. Bu, kapsamlı önceki teknik araştırmaları için gereken zamanı ve çabayı önemli ölçüde azaltabilir ve profesyonellerin daha derin analizlere odaklanmasını sağlayabilir. Ancak, patent sisteminin kullanıcıları üzerinde yasal etkileri olan çıkarımlar da olabilir. Bu etkiler hala belirsizdir ve duruma nasıl yaklaşılacağı konusunda tartışmalar yapılmaktadır. Örneğin, Amerika Birleşik Devletleri Patent ve Marka Ofisi (USPTO), yapay zekanın önceki teknik araştırmalarını geliştirmek için kullanılmasının etkilerini araştırıyor; 25 Temmuz 2025'te paydaşların, yapay zekanın yaygınlaşmasının Ofis tarafından yapılan belirli değerlendirmeleri, önceki teknik olarak nitelendirilen şeyleri, bir PHOSITA'nın beceri düzeyinin değerlendirilmesini ve bu değerlendirmeler ışığında yapılan patentlenebilirlik tespitlerini nasıl etkileyebileceği konusunda kamuoyundan gelen girdileri dinleyecekleri bir etkinlik planlanıyor .[7]

Yapay zeka patent inceleme süreçlerine de giriyor. Patent ofisleri yeni patent başvurularını sınıflandırmak, bunları ilgili uzmanlığa sahip incelemecilere yönlendirmek ve incelemeciler tarafından yürütülen önceki teknik araştırmalarının verimliliğini artırmak için yapay zekanın kullanımını araştırıyor. Yapay zeka algoritmaları, önceki teknik belgelerindeki potansiyel olarak ilgili pasajları belirlemeye ve bunları bir patent başvurusunun iddialarına eşlemeye yardımcı olabilir ve yenilik veya aşikarlık temelinde olası reddetme gerekçelerini önerebilir. Bu, inceleme sürecini hızlandırma ve patentlenebilirlik standartlarının daha tutarlı bir şekilde uygulanmasına katkıda bulunma potansiyeline sahiptir.[8]

Patent başvurularının taslağı bile yapay zekanın etkisini görüyor. Yapay zeka destekli araçlar, patent özelliklerinin yapılandırılmasına, talep dilinin önerilmesine ve terminolojide tutarlılığın sağlanmasına yardımcı olabilir. Bu araçlar, ortak unsurları ve ifadeleri belirlemek için belirli bir alandaki mevcut patentleri analiz edebilir ve potansiyel olarak taslak hazırlama sürecini kolaylaştırabilir.

Ancak bu gelişmelere rağmen, yapay zekanın rolü hala bir araç olarak kalmaya devam ediyor ve mevcut yapay zeka teknolojilerinin doğasında bulunan sınırlamalar nedeniyle insan gözetimi hayati önem taşıyor.

Anlayış ve İlgililik

Yapay zeka belgeler arasındaki benzerlikleri belirleyebilse de, teknik konu ve icatların bağlamı hakkında gerçek bir anlayışa sahip değildir. İnsan denetçiler ve avukatlar, önceki tekniğin gerçek alaka düzeyini değerlendirmek ve bir icadın gerçekten yeni ve belirgin olmayan olup olmadığını belirlemek için teknik uzmanlığa ve bağlamsal farkındalığa sahiptir. [9]Yapay zeka potansiyel bağlantıları vurgulayabilir, ancak bu bağlantıları yorumlama ve önemlerini değerlendirme gibi kritik bir adım insan yargısı gerektirir. Örneğin, yapay zeka bir balık kancasını ve bir vinç kancasını şekline göre benzer olarak belirleyebilir, ancak bir insan uzman, bir patent araştırmasında temelde farklı işlevlerini ve alakalarını anlayacaktır.[10]

Buluşsal Kavram ve Belirgin Olmama

Açık olmayanı değerlendirmek, buluşsal konseptin sanatta sıradan beceriye sahip bir kişinin (PHOSITA) gözünden değerlendirilmesini gerektirir. Yapay zeka potansiyel olarak bir PHOSITA'nın bilgisinin bazı yönlerini simüle edebilirken, yasal standart, mevcut yapay zekanın taklit edemeyeceği bir yaratıcılık ve yaratıcılık öğesi içerir. Bir buluşun, önceki teknikten mantıksal bir ilerlemeden daha fazlasını temsil edip etmediğinin belirlenmesi, nihayetinde insan teknik uzmanlığına ve yasal yorumlamaya dayanır. Dahası, PHOSITA'nın tanımı, yapay zeka araçlarına aşinalığı içerecek şekilde gelişebilir ve bu da açıklığın tamamen algoritmik bir değerlendirmesini daha da karmaşık hale getirebilir.[11]

Hukuki Yorum ve Nüans

Patent hukuku, karmaşık yasal doktrinler ve emsaller içeren karmaşık ve gelişen bir alandır. Algoritmalar ve verilere dayalı bir araç olan yapay zeka, ayrıntılı yasal yorumlama ve muhakeme kapasitesinden yoksundur. İnsan patent avukatları ve denetçileri, yasal ilkeleri belirli olgusal durumlara uygulamak, iddia dilini yorumlamak ve patentlenebilirlik gerekliliklerinin ve uygulanmasının karmaşıklıklarında gezinmek için olmazsa olmazdır.

Etik Düşünceler ve Önyargı

Yapay zeka sistemleri verilerle eğitilir ve bu veriler mevcut önyargıları yansıtabilir. Dikkatli bir insan denetimi olmadan, patent sisteminde yapay zekanın kullanımı bu önyargıları istemeden sürdürebilir veya artırabilir ve potansiyel olarak eşitsiz sonuçlara yol açabilir.

 

T 0161/18: Eğitim Verisi Ayrıntılarının Eksikliğinden Dolayı Yetersiz Açıklama

Yapay zeka tarafından oluşturulan veya yapay zeka tarafından desteklenen buluşlar bağlamında, patent başvurusunda yeterli açıklamanın sağlanması insan uzmanlığı gerektiren kritik bir alandır. Bazı yapay zeka sistemlerinin 'kara kutu' doğası nedeniyle, buluşu yetenekli bir kişinin gereksiz yük olmadan yeniden üretmesini sağlayacak şekilde tanımlamak zor olabilir. Yapay zeka teknolojilerinde uzmanlığa sahip patent incelemecilerinin, yapay zeka mimarisini, eğitim sürecini ve ilgili verileri yeterli şekilde açıkladıklarından emin olmak için başvuruları incelemeleri gerekir. Yapay zeka araçları olası açıklama boşluklarını belirlemede yardımcı olabilir, ancak yeterlilik konusundaki nihai karar insan incelemecilere aittir.

Avrupa Patent Sözleşmesi (EPC), bir patent başvurusunun buluşu, bu alanda uzman bir kişi tarafından gerçekleştirilebilecek kadar açık ve eksiksiz bir şekilde açıklamasını gerektirir. Bu, patent sisteminin kamuya açıklanması için münhasır hakların değişiminin temel bir yönüdür. AI buluşları için, EPO Temyiz Kurullarının T 0161/18 kararında vurgulandığı gibi, bu gerekliliği karşılamak zorlu olduğu kanıtlanmıştır.[12]

Dava T 0161/18, periferik olarak ölçülen bir atardamar kan basıncı eğrisinden kardiyak çıktıyı belirlemek için yapay sinir ağı (YSA) kullanan bir tıbbi AI icadıyla ilgiliydi. Temyiz Kurulu (BoA), başvurunun önemli gördüğü ayrıntılardan yoksun olması nedeniyle, açıklamayı Madde 83 EPC uyarınca yetersiz buldu. İlk olarak, ağın türü ve mimarisi açıklanmadı. İkinci olarak, başvuru, icadı gerçekleştirmek için YSA'yı eğitmek için uygun belirli girdi verilerini veya en azından bir uygun veri kümesini açıklamadı. Sadece girdi verilerinin yaş ve sağlık koşulları gibi genel seçim kriterlerine sahip 'geniş bir hasta yelpazesini' kapsaması gerektiğinden bahsedildi ve bu yetersiz görüldü.

BoA, bu bilgi olmadan, sanatta uzman bir kişinin buluşu yeniden işleyemeyeceğini veya gerçekleştiremeyeceğini ileri sürdü. İddia edilen yöntem, yalnızca eğitimi ayrıntılı olarak açıklanmayan bir ANN kullanımıyla önceki teknikten farklı olduğundan, ANN'nin kullanımı, buluş basamağını oluşturabilecek özel bir teknik etkiye yol açmadı.

Eğitim verilerinin ayrıntılarını atlayarak, başvuru sahibi, ya buluşsal adım için kritik özelliğin (ANN uzmanlığı) yeterince açıklanmaması ya da patentin açık olması riskiyle karşı karşıya kaldı çünkü kardiyak çıktıyı otomatikleştirmek için genel bir ANN uygulamak yetenekli bir kişinin yapabileceği ve yapacağı bir şeydi. BoA, bu durumun, ANN'yi eğitmek için uygun girdi verileri veya en azından bir uygun veri kümesi hakkında eksik bilgilerin açıklanmasıyla önlenebileceğini açıkladı.

T 0161/18 kararı, yalnızca genel bir AI sistemini teknik bir soruna uygulamanın, icat adımı ve açıklama yeterliliği gerekliliklerini karşılamayabileceğini vurgulaması nedeniyle oldukça önemlidir. AI'nın uzmanlaşmış olması gerekir ve patent başvurusu, eğitim verileri veya süreci, AI mimarisi, model ağırlıkları veya doğrulama verileri gibi bu uzmanlıkla ilgili ayrıntıları açıklamalıdır. EPO'nun AI icatları için açıklama yeterliliği hakkındaki inceleme yönergeleri, T 0161/18'de belirlenen standartları yansıtmak üzere Mart 2024'ün başlarında güncellendi. Güncellenen yönergeler, teknik etkinin eğitim verilerinin belirli özelliklerine bağlı olması durumunda, teknik etkiyi yeniden üretmek için gereken özelliklerin, yetenekli bir kişi bunları genel genel bilgiyi kullanarak gereksiz bir yük olmadan belirleyemediği sürece açıklanması gerektiğini belirtmektedir. Ancak, genel olarak, belirli eğitim veri setinin kendisinin açıklanması gerekmez.

EPO'nun İnceleme Kılavuzları güncellenmiş olsa da, AI icatlarını ifşa etmenin karmaşıklıklarını tam olarak ele almak ve inovasyonu teşvik etmek ile kamuoyuna yeterli bilgi sağlamak arasında bir denge sağlamak için daha fazla iyileştirme gerekebilir. Karar, AI ile ilgili patentlerin artan incelemesini ve bu gelişen teknolojik alanda açık ve eksiksiz ifşanın kritik rolünü vurgulamaktadır.

 

Paket servisler

Sonuç olarak, AI, bilgi işleme ve analizi için güçlü bir araç olarak hizmet ederek patent sisteminde verimliliği ve etkinliği artırma konusunda muazzam bir potansiyele sahiptir. Ancak, AI'nın insan uzmanlığı ve yargısının yerini tutmadığını kabul ederek dengeli bir bakış açısı sürdürmek çok önemlidir. İcatları anlama, aşikar olmayanı değerlendirme, yeterli açıklamayı sağlama ve yasal ilkeleri yorumlama gibi nüanslı görevler, yetenekli insan profesyonellerin sürekli ve eleştirel denetimini gerektirir. Patent sisteminin geleceği, AI'nın patent hukukunun temel ilkelerini korurken inovasyonu teşvik etmek için insan yeteneklerini artırdığı insan zekası ve yapay zeka arasında iş birliğine dayalı bir sinerjiyi muhtemelen içerecektir.

Yapay zeka patent sistemine daha fazla entegre oldukça, alandaki profesyoneller yeni prosedürlere ve zaman çizelgelerine uyum sağlamalıdır. Patent avukatları ve temsilcilerinin yapay zeka destekli arama ve taslak hazırlama araçlarını kullanmada uzmanlaşmaları gerekecektir. Patent incelemecilerinin, sınırlamalarının eleştirel bir şekilde farkında kalırken inceleme süreçlerinde yapay zekayı etkili bir şekilde nasıl kullanacaklarını öğrenmeleri gerekecektir. Yapay zekanın sağladığı bilgi işleme hızı ve hacmi, belirli görevler için geleneksel zaman çizelgelerinde ayarlamalar gerektirebilir, ancak insan analizi ve karar vermeyi gerektiren kritik aşamalar muhtemelen merkezi kalacak ve hatta daha odaklı hale gelebilir.