2026年AI生成专利的创造性判断：规则迭代与实践边界

2026年开年，国家知识产权局发布的《AI生成发明专利审查白皮书（2025年度）》显示，过去一年全球范围内AI生成发明的专利申请量突破1.2万件，同比2024年增长127%。这一数据背后，是AI生成技术在生物医药、智能制造、数字文创等领域的深度渗透，也让创造性判断成为专利审查与知识产权行业的核心议题。

在2024年之前，全球多数专利审查机构对AI生成发明的态度较为保守，普遍将AI视为“工具”，其生成的方案创造性判断仍沿用传统规则。但进入2025年后，随着AI生成方案的复杂度提升，不少案例中AI并非简单执行人类指令，而是自主完成了核心技术路径的优化，这倒逼审查规则快速迭代。2026年1月，国家知识产权局正式更新《专利审查指南》中关于AI生成发明的章节，明确了AI生成专利的创造性判断框架，这也是全球范围内首个系统性针对AI生成发明的审查规则更新。

一、2026年新规下AI生成专利创造性判断的核心逻辑

根据2026年更新的《专利审查指南》，AI生成专利的创造性判断不再单一沿用“人类主体+工具辅助”的传统逻辑，而是从三个核心维度构建判定体系：

1. 人类主体的创造性贡献边界

新规要求，申请人必须明确人类在AI生成过程中的介入程度：是仅提供模糊的任务指令，还是参与了核心参数设定、训练数据筛选、生成结果的迭代优化？若人类仅提供基础指令，AI自主完成核心技术方案的生成，此时需重点判断AI生成结果是否超出现有技术的常规预期；若人类参与了核心逻辑的设计，例如设定了独特的AI训练数据集、优化了生成算法的约束条件，则可将人类的贡献纳入创造性判断的核心依据。

2. AI生成内容的非显而易见性

与传统发明不同，AI生成方案的非显而易见性判断需结合AI的生成逻辑。新规明确，若AI生成的技术方案是现有技术中多个公知方案的常规组合，即便由AI自主完成，也不具备创造性；但如果AI生成的方案产生了预料不到的技术效果，例如在生物医药领域，AI生成的新型分子结构的抗癌活性远超现有药物的常规水平，且该效果无法通过现有技术的简单组合实现，则可认定具有创造性。

3. 现有技术的结合可能性

审查员需判断，现有技术中是否存在公开的AI生成方法，以及该方法是否能够生成类似的技术方案。若现有技术中已公开了相同类型的AI生成模型，且该模型在相同输入下能够生成相近的方案，则AI生成的方案不具备创造性；反之，若申请人使用了非公开的AI训练数据或独特的生成算法，导致生成结果与现有技术存在本质差异，则可认定具有创造性。

二、实践中的典型案例：AI生成专利创造性判断的落地

2025年12月，某生物医药公司提交的AI生成新型抗癌药物分子专利申请，成为2026年新规实施前的典型争议案例。最初，审查员以“AI生成的分子结构是现有技术中多个已知分子的常规拼接”为由驳回申请。但申请人随后补充了证据：AI在生成过程中使用了该公司自主构建的、包含10万种未公开抗癌分子的训练数据集，且人类研发团队对AI生成的候选分子进行了多轮活性筛选与结构优化，最终生成的分子结构的抗癌活性是现有同类药物的3.2倍，且无明显毒副作用。2026年1月，依据更新后的审查指南，审查员重新认定该方案具有创造性，予以授权。

另一反面案例则来自某AI设计公司：2025年9月，该公司申请了一项AI生成的工业机器人路径规划专利，声称AI自主生成了最优路径。但审查员经检索发现，该路径规划算法是现有技术中三个公开算法的常规组合，AI仅执行了组合操作，未产生预料不到的技术效果，最终以不具备创造性为由驳回申请。

三、未来趋势：AI生成专利创造性判断的演化方向

随着AI技术的不断迭代，AI生成专利的创造性判断规则仍将持续优化。2026年，WIPO已启动全球AI生成发明审查标准的协作项目，计划建立统一的AI生成发明审查数据库，为各国审查机构提供参考案例。此外，业内专家预测，未来可能会引入“AI创造性贡献度”评估体系，将AI的自主学习能力、生成逻辑的独特性纳入创造性判断的核心指标。

对于申请人而言，2026年的新规为AI生成专利的申请提供了明确的指引：一方面，需重点突出人类在AI生成过程中的创造性贡献，例如独特的训练数据、核心参数的设计；另一方面，需充分证明AI生成方案的技术效果超出现有技术的常规预期。只有这样，才能在AI生成专利的创造性判断中占据优势。