根据《美国法典》第 35 编第 101 条关于专利适格性的法律格局仍然争议不断，尤其是对于人工智能领域的创新而言。预测分析公司 Recentive 已提交复审请愿书，挑战联邦巡回上诉法院对其机器学习专利的无效裁定。
核心问题：第 101 条与机器学习
Recentive 认为，联邦巡回上诉法院犯了错误，将第 101 条下的专利适格性与针对新颖性（第 102 条）和非显而易见性（第 103 条）的现有技术检索混为一谈。这种导致 Recentive 专利被无效的做法，实际上将主题适格性的门槛测试坍缩为现有技术调查。该公司主张，这曲解了最高法院在Alice v. Mayo案中确立的先例，该先例明确区分了抽象概念与具有专利适格性的发明。
涉案权利要求
Recentive 的专利描述了利用机器学习技术创建网络地图的方法。这些权利要求详细阐述了训练模型以生成优化调度方案的具体迭代过程。该公司强调，若不采用新颖的机器学习技术，现有现有技术无法生成这些地图，从而突显了专利适格性的区别所在。
法律背景与影响
该案引用了包括McRO v. Bandai Namco Games America (2016)在内的最高法院判决，这些判决强调第 101 条是一项门槛测试，而非进行现有技术检索的邀请。Recentive 认为，联邦巡回上诉法院的做法无视了这一先例，导致对其权利要求的错误评估。
更广泛的影响令人担忧。如果该裁决得以维持，可能会通过抑制对人工智能初创企业的投资而阻碍机器学习领域的创新，并可能导致风险资本流向拥有更强专利保护的国家。数据显示，自 2023 年以来提交的与人工智能相关的专利中，超过 60% 涉及机器学习，这凸显了该问题的重要性。
为创新而战
Recentive 的请愿书主张，其权利要求概述了具体的步骤和改进措施，以此挑战联邦巡回上诉法院对SAP America v. InvestPic案的解释。他们还引用了前美国专利商标局（USPTO）局长 Andrei Iancu 以及多位立法者的支持，后者均强调了对美国创新影响的担忧。
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