Привет, Хабр! На связи патентный поверенный UserGate Александр Киселев.
В течение многих лет патентная защита ИТ в России фактически находилась в монопольном владении крупных юридических фирм, превративших патентование в услугу по прохождению ведомственной процедуры. Основная причина сложившейся ситуации — в том, что продвигать в Роспатенте уже готовую заявку, изначально поданную в западное патентное ведомство, оказывалось гораздо выгоднее, чем готовить с нуля патент на отечественную разработку. Смысл патента — стимулировать развитие науки и технологий во благо отдельного потребителя и общества — в этой модели оказался вытеснен на периферию. На первый план вышла формальная задача: «чтобы приняли».
Типичные ошибки в патентных формулах хорошо известны сегодняшнему 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 технологии и не создает новые, а лишь имитирует изобретательскую деятельность. Абстрактные патенты ничего не привносят ни в науку, ни в практику.
Когда на эти проблемы указывают, многие фирмы обычно отвечают стандартным набором аргументов. Главный аргумент — «Самое важное — это успешная регистрация» — отрицает саму идею патента как инструмента прогресса. «Рынку не нужны сложные формулы» — удобное оправдание интеллектуальной лени. «Так делают все» — финальный аккорд, обнажающий отсутствие собственной позиции и отказ от ответственности за последствия.
Между тем исторически 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.
Рассмотрим 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), тем самым формировалась устойчивая технологическая рента. 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 десятилетиями, независимо от смены языков и платформ.
Российская практика патентования отечественных ИТ‑решений слишком долго была лишена базовой функции патентной системы. В результате рынок оказался заполнен, с одной стороны, патентами, относящимися к зарубежным технологиям и, с другой стороны, патентами «для галочки», которые 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. Рассмотрим несколько примеров.
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 заявлено «повышение точности анализа и скорости обработки данных». В решении 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. Новизна заключалась 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. Не указано влияние способа на использование вычислительных ресурсов, архитектуру ЭВМ или физические процессы.
Итак, типовые основания 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;
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 выражают 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. Появилась возможность преобразования кода без существенного изменения его функциональности. Так, прежние способы защиты прав автора перестают быть эффективными.
Многолетний спор Oracle и Google вокруг Java показал зыбкость 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 за компанией не закреплен технический эффект или метод.
Сегодня массовая генерация кода на основе больших моделей с использованием GitHub Copilot и 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 все еще 2010-е. 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.
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, но фактически — все то же самое. Зато отчет юрфирмы безупречен.
Попытки доказать, что новый код является переработкой ранее выпущенного, предпринимаются — и иногда даже венчаются успехом. 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.
