AI专利踩中"算法歧视"直接驳回!5类特征+3招自救


2026年1月1日,《专利审查指南》修改决定(国家知识产权局令第84号)正式施行,AI专利审查多了一条新红线——"算法歧视"。8月28日下午,国知局公益讲座将第一次专门开讲这个主题,官方已经把这道题摆上了桌面。如果你公司正在申请AI专利,这份避坑清单建议现在就往下看。


> 本文作者何自刚,执业20年的知识产权律师,以"OPC + AI原生数字员工"运营爱普纳杰专利所、觅理律所、纳杰公司三个主体——正因为我们自己每天用AI跑内容、年费和案件流程,才更清楚训练数据和决策规则里,哪些地方最容易埋下"隐性歧视"。


无人驾驶的生死题,审查员说"不能用性别年龄来解"


想象一道绕不开的伦理题:无人驾驶汽车避无可避,只能选择撞向谁。有企业提交的专利方案里,用"性别、年龄"来区分"该保护谁、该撞谁"——审查员的答案是:不行。


官方把这道题写进了《专利审查指南》修改新增的【例2】:训练数据里含有行人性别和年龄、无法避让时按人群区分被保护对象与被撞对象,属于算法歧视,违背"生命面前人人平等"的社会公德,不能授予专利权。


这就是2026年AI专利审查最大的变化:**伦理问题,第一次成了驳回理由。**


红线到底划在哪(指南第6.1.1节)


修改后的指南第二部分第九章新增第6.1.1节,关键一句原文是:


> 对于包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请,如果其中的数据采集、标签管理、规则设置、推荐决策等含有违反法律、社会公德或者妨害公共利益的内容,则根据专利法第五条第一款的规定,不能被授予专利权。


两个容易被忽略的细节:


1. **审查范围不止权利要求**。指南明确"必要时应当针对说明书的内容进行审查"——你在说明书里写了歧视性的数据处理方式,即使权利要求没直接覆盖,也可能被驳。

2. **官方给了两个"反面教材"**:一个是上面说的无人驾驶应急决策;另一个是商场床垫销售系统——用摄像头加人脸识别采集顾客面部特征、获取身份信息做精准营销,违反《个人信息保护法》,同样不授权。


5类高危场景,对照自查


| 场景 | 踩线的特征 | 风险点 |

|------|-----------|--------|

| 招聘/简历筛选算法 | 性别、年龄、户籍地 | 就业歧视 + 算法歧视双重 |

| 信贷/保险定价风控 | 地域、民族、婚姻状况 | 个保法敏感信息 + 公平定价 |

| 个性化推荐/用户画像 | 敏感标签、行为诱导 | 个保法 + 算法推荐规定 |

| 无人驾驶/应急决策 | 按人群区分保护优先级 | 指南【例2】直接点名 |

| 外卖/网约车调度奖惩 | 劳动过程量化奖惩 | 公共利益争议 |


算一笔账:被驳回到底亏多少


很多企业觉得"伦理合规"是锦上添花。但驳回的代价是实打实的:一件AI专利从撰写到授权,走实质审查少则一年多,一旦因算法歧视被驳,往往不是改几个字就能了事——技术方案的核心决策逻辑可能要推倒重写,重新申请的时间、官费、代理费加起来,一件案子轻松多花几万到十几万。


更要命的是窗口期:申请文件公开后,竞争对手能拿到你的技术启示,先你一步抢注合规版本,你的研发投入等于替别人探了路。


2026年变了什么



> **"AI专利真正的风险,不在算法本身,而在训练数据和决策规则里藏着的歧视性特征——审查员已经拿着放大镜在找它们。"** —— 何自刚 | 知识产权律师 | 爱普纳杰·觅理·纳杰


3个自救动作,今天就做


1. **马上自查申请文件**:把你正在写的AI专利,逐条过一遍上面的5类高危场景,确认训练特征里没有用性别、年龄、地域、民族、敏感标签做差异化决策。这一条不花钱,今天就能做。

2. **主动补一节"伦理合规"**:在说明书中写明数据来源授权、去标识化处理、无歧视验证方法、风险防控措施。学术研究已经点破——现行指南只要求披露数据"内在关联关系",并未延伸到训练数据来源、清洗规则、标注标准,这恰恰是你主动自证无歧视、也是专业代理机构帮你拿分的空间。

3. **预约8月28日讲座**:官方讲座免费开放,与其等驳回后再补救,不如先听审查员亲口讲红线在哪。我们也在跟踪这次讲座要点,关注本号,会后第一时间出解读。


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AI专利的红线会越来越多,算法歧视只是第一道。下一篇我们聊另一个正在升温的话题:你员工用AI做的图,版权到底算谁的——已经有公司因为"没留生成记录"输了官司。关注「纳杰觅理」,不踩坑。


座机:010-65150974 | 电话:15321374076

邮箱:[email protected] | 微信:najieip

何自刚 | 知识产权律师 | 爱普纳杰·觅理·纳杰


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