Патент в сфере ИТ: новый этап в развитии технологий или устаревшая формальность?

Типичные ошибки в патентных формулах сегодня хорошо известны рынку. Предельная абстрактность («информационная система», «модуль обработки данных»), отсутствие четко сформулированного технического эффекта, искусственное дробление алгоритмов на псевдотехнические блоки, подмена новизны терминологией. Такой подход к описанию сущности изобретения не развивает технологию и не создает новые, а лишь имитирует изобретательскую деятельность. Абстрактные патенты ничего не добавляют ни науке, ни практике, ни потребителю.

Когда на эти проблемы указывают, многие фирмы обычно отвечают стандартным набором аргументов. Главный из них: «Самое важное — это успешная регистрация» — звучит признанием отказа от самой идеи патента как инструмента прогресса. «Рынку не нужны сложные формулы» — удобное оправдание интеллектуальной лени. «Так делают все» — финальный аккорд, за которым скрывается отсутствие собственной позиции и ответственности за последствия.

Патентный поверенный UserGate Александр Киселев
Фото: UserGate

Между тем исторически и концептуально патентное право создавалось не для отчетности и не для юридического комфорта. Его цель — стимулировать развитие технологий, поощрять инженерную мысль и обеспечивать обществу доступ к новым, более эффективным решениям. В обмен на временную монополию общество получает знание — например, четко описанный способ, который можно воспроизвести, улучшить и развить. Именно для этого предназначено патентное право.

В США и ЕС патент в сфере ИТ — это прежде всего вклад в технологический оборот. Формулы строятся вокруг конкретных технических эффектов: ускорения вычислений, снижения энергопотребления, повышения надежности систем. Такие патенты не просто защищают бизнес, они формируют почву для дальнейших исследований и прикладных разработок, принося прямую пользу конечному потребителю.

Примеры:

• IBM (США). IBM десятилетиями использует патенты как инструмент технологического оборота. Патенты на оптимизацию обработки транзакций, распределенные вычисления и управление памятью не просто регистрировались, а лицензировались конкурентам (включая Microsoft и Oracle), формируя устойчивую технологическую ренту. Ключевая особенность — формулы описывали воспроизводимые технические эффекты, а не абстрактные «системы».
• Qualcomm (США). Портфель патентов на алгоритмы обработки сигналов и энергосбережения в мобильных чипсетах стал основой бизнес-модели компании. Речь идет не о защите кода как текста, а о защите методов и процессов, реализуемых на уровне архитектуры и алгоритмов. Именно это позволило Qualcomm десятилетиями контролировать стандарт связи, а не конкретные реализации.
• Siemens (ЕС). В ИТ-подразделениях Siemens патентуются не программы как таковые, а способы управления промышленными системами, цифровые двойники, методы синхронизации и диагностики. Именно эти патенты используются в промышленной автоматизации и остаются актуальными на протяжении десятилетий, независимо от смены языков и платформ.

Российская практика патентования отечественных ИТ-решений слишком долго стояла в стороне от базовой функции патентной системы. В результате рынок оказался заполнен, с одной стороны, патентами, относящимися к зарубежным технологиям. С другой стороны, патенты «для галочки» не развивают технологии, не стимулируют исследования и не улучшают продукты. Они существуют сами по себе, вне связи с наукой, инженерией и интересами потребителя.

Типичные ошибки при подаче заявок на решения в сфере информационных технологий свидетельствуют об отсутствии взаимопонимания между изобретателем, патентоведом и патентным экспертом, а не об отсутствии прогрессивных решений:

• Заявка на Интеллектуальную систему анализа данных, относящуюся к машинному обучению, описывает программную систему, использующую машинное обучение для классификации и прогнозирования. Формула включает признаки: «модуль обучения», «модуль анализа», «база данных», «процессор, выполненный с возможностью…». В качестве технического результата заявлялось «повышение точности анализа и скорости обработки данных». В заключении об отказе указано, что заявленное решение представляет собой использование математических методов и алгоритмов обработки информации без доказанной связи с улучшением работы вычислительной техники. Повышение точности признано относящимся к качеству информации, а не к техническому результату. Формула не раскрывает, за счет каких именно технических признаков достигается заявленный эффект.
• Заявка на Способ обучения нейронной сети посвящена обучению нейросети с использованием набора параметров и правил итеративного уточнения. Формально описывался способ, но ключевая новизна лежала в логике подбора параметров и последовательности шагов обучения. В качестве результата указывалось «снижение ошибки модели» и «повышение устойчивости обучения». В решении об отказе указано, что заявленный способ относится к математическим методам и правилам ведения вычислений. Снижение ошибки модели квалифицировано как результат обработки информации, а не как технический эффект. Отсутствует указание на влияние способа на использование вычислительных ресурсов, архитектуру ЭВМ или физические процессы.

Типовые позиции оснований для отказа в выдаче патента:

• признаки носят функционально-целевой характер («выполнен с возможностью»);
• отсутствует причинно-следственная связь между алгоритмом и параметрами работы ЭВМ;
• улучшение качества данных не признается техническим результатом;
• способ относится к реализации математической модели как таковой;
• заявленный результат не выходит за рамки абстрактных вычислений;
• технический характер способа не подтвержден описанием взаимодействия с аппаратной средой.

Эти отказные решения демонстрируют не запрет на патентование ИТ и ИИ как таковых, а устойчивый запрос Роспатента на простейшие уточнения, относящиеся к:

• конкретизации алгоритмов на уровне их влияния на работу вычислительной техники;
• четкой причинно-следственной связи между признаками формулы и техническим результатом;
• выходу за рамки деклараций о «повышении точности» и «интеллектуальности».

Проблема заключается в том, что вместо адаптации заявок под эти требования рынок предпочел упрощенную модель — имитацию технического характера через абстрактные конструкции, описывающие «аппаратную систему с процессором и элементами памяти». Это удобно для прохождения формальной экспертизы, но блокирует развитие зрелой патентной практики в ИТ и ИИ.

Сегодня у мировой отрасли охраны интеллектуальной собственности появился новый вызов — «искусственный интеллект» может взять на себя существенную часть работы по разработке программного кода, отладке и оптимизации готовых решений. По аналогии с «авторским правом в цифровую эпоху» прежние способы защиты прав автора перестают быть эффективными. Появилась возможность преобразования кода без существенного изменения его функциональности.

Подход к программному коду как главному инструменту защиты устарел уже вчера. Многолетний спор Oracle vs Google вокруг Java показал пределы авторского права на программный код. Несмотря на объем заимствований, Верховный суд США признал использование API допустимым. Этот кейс стал сигналом рынку: защита строк кода не равна защите технологического решения, если не закреплен технический эффект или метод.

Сегодня массовая генерация кода на основе больших моделей с использованием GitHub Copilot / OpenAI наглядно показала: уникальность строк больше не эквивалентна уникальности решения. Компании, делавшие ставку исключительно на авторское право, столкнулись с быстрым появлением функциональных аналогов без формального копирования.

Ряд компаний-стартапов в области LLM уже сегодня патентует не код, а цепочки промптов, методы контекстного управления моделями и архитектуры взаимодействия ИИ-сервисов. Именно эти элементы обеспечивают воспроизводимый результат и становятся объектом конкурентной борьбы.

Вместе с тем, эксперты продолжают обсуждать программный код так, словно за окном всё еще 2010-е. Автор этих строк не смог посетить учебные курсы, относящиеся к использованию прав на программный код, созданный с использованием ИИ, — они просто не смогли набрать достаточное количество желающих.

Пока нейронные сети в промышленных масштабах переписывают, оптимизируют и перебирают код, юристы с серьезным видом продолжают объяснять клиентам ценность авторского права на строки, которые ИИ способен переписать за один запрос. На одной из юридических конференций лектор с высокой трибуны рекомендовал регистрировать все шаги, совершенные вайб-кодером при взаимодействии с ИИ. Это не консерватизм, это профессиональная слепота, аккуратно упакованная в презентации.

Типовой кейс из практики: компания приносит в юридическую фирму продукт, построенный на нейросетях. В ответ она получает знакомый пакет услуг — регистрацию авторских прав на код, депонирование «ключевых файлов» и меморандум о «высоком уровне правовой защиты». Через несколько месяцев рынок заполняется функциональными аналогами, созданными другими командами с помощью тех же моделей, но на основе иных промптов. Формально — ни строчки заимствования. Зато отчет юрфирмы безупречен.

Попытки, иногда успешные, доказать, что новый код является переработкой ранее выпущенного, предпринимаются, но по мере развития нейросетей вероятность успеха будет снижаться.

Другой популярный сюжет. Стартап выстраивает сложную систему вайб-кодинга: цепочки промптов, правила контекста, ограничения, итеративные уточнения. Именно эта методология дает результат. Но вместо патентования способов и процессов выбирается более простой путь — оформляются авторские права на очередную версию кода. Регистрируется версия, которая даже внутри собственной разработки устареет быстрее, чем будет подписан акт выполненных работ.

О реальной ценности — самих промптах, архитектурах взаимодействия с ИИ, воспроизводимых методах получения результата — предпочитают говорить абстрактно. Слишком непривычно, слишком рискованно и, самое главное, слишком мало готовых шаблонов. Куда комфортнее рассуждать о «творческом вкладе программиста» и ссылаться на практику, сформированную в мире без генеративных моделей.

Итог предсказуем. Пока юридические бутики продолжают продавать вчерашние решения с уверенным видом и почасовой ставкой, рынок тихо уходит вперед. Компании, которые сегодня готовы патентовать промпт-решения и методы работы с нейросетями, формируют фундамент будущей технологической ренты. Остальным останется либо покупать эти права, либо писать новые меморандумы о том, почему старые конструкции «в целом еще работают».

Если патентная деятельность и дальше будет сводиться к формальному выполнению процедур, говорить о технологическом развитии бессмысленно. Патент либо работает как механизм прогресса, либо превращается в декоративный институт. И именно от объединения компетенций патентоведов и изобретателей зависит, какой из этих сценариев станет для рынка определяющим. Позиция Роспатента способствует прогрессу на пути к зрелой патентной практике.

Автор: Александр Киселев, патентный поверенный UserGate