Von der abstrakten Idee zur technischen Lösung

Zusammenfassung: KI-Erfindungen sind in den USA und China patentierbar, aber weder das abstrakte Etikett noch der allgemeine Einsatz eines bekannten Modells in neuem Gebiet genügt. Die USA wenden Alice/Mayo an; USPTO-Hinweise betonen Gesamtanspruch, konkrete Technologieverbesserung und ihren Beweisbezug zum Mechanismus. Gestützte Erklärungen helfen, heilen aber keine fehlende Offenbarung. China erreicht ähnliche Ergebnisse über technische Lösung, Ausschluss gedanklicher Tätigkeit, erfinderische Tätigkeit und Erklärung des Zusammenwirkens algorithmischer und technischer Merkmale, ergänzt um Ethik- und Datenprüfung. Beide verlangen natürliche Erfinder und ausreichende Architektur-, Trainings-, Ein-/Ausgabe- und Kausaloffenbarung. Dauerhaft ist eine Strategie mit dokumentierter menschlicher Konzeption, Anmeldung vor Öffentlichkeit und beanspruchtem konkretem Problemlösungsmechanismus statt bloßem KI-Ergebnis.

I. Einleitung

„Ist KI patentierbar?“ bündelt unterschiedliche Fragen. Beide Länder prüfen menschliche Erfinder, zulässigen Gegenstand, Neuheit, Nichtnaheliegen beziehungsweise erfinderische Tätigkeit und reproduzierbare Offenbarung. Modell-/Trainingsinnovation, bloße KI-Anwendung und KI-unterstützte Erfindung sind zu trennen.

Daten empfangen, Modell trainieren, optimierte Ausgabe erzeugen sagt wenig über Modellunterschied, technischen Trainingszwang, Bedeutung der Daten oder Maschinenwirkung. Solche Gebietsansprüche sind in den USA unter 35 U.S.C. § 101 angreifbar. China kann über gedankliche Tätigkeit, technische Lösung oder erfinderische Tätigkeit ähnlich entscheiden.

Der Unterschied ist Methode, nicht schlicht Patentfreundlichkeit. § 101 prüft allgemeines Lernen in neuen Datenumgebungen gegenüber verbesserter Modell-, Computer- oder Technikfunktion. China prüft technische Lösung, mentale Regeln und funktionelles Zusammenwirken. Seit 1. Januar 2026 sind Ethik, Datenerwerb und Modelldetails ausdrücklicher Prüfungsstoff.

Die stärkste Anmeldung benennt Engpass, Mechanismus und reproduzierbare Architektur, Training und Ein-/Ausgabe. KI-Etikett, Daten oder Branche ersetzen weder menschlichen Erfinder noch konkreten Beitrag.

II. Eine Technologie, vier Fragen

Vier Kategorien: KI-interne Architektur, Lernen, Inferenz, Kompression, Verteilung und Beschleuniger; bekannte oder geänderte Modelle in Branchen; KI als menschliches Forschungswerkzeug; sowie KI-Ausgaben ohne nachgewiesen qualifizierte natürliche Erfinder.

Erste Kategorien betreffen vor allem Gegenstand, Neuheit, erfinderische Qualität und Offenbarung. Bei letzteren ist Erfindereigenschaft zentral, aber die USA haben keinen eigenen KI-Maßstab: bestimmte dauerhafte Konzeption der vollständigen funktionsfähigen Anspruchserfindung. China verlangt kreativen Beitrag zu wesentlichen Merkmalen. Eigentümer, Bediener oder Promptautor sind ohne Erfüllung nicht ersatzweise Erfinder.

§-101-Zulässigkeit ist nicht gesamte Patentierbarkeit. Auch eine günstige führende USPTO-KI-Entscheidung blieb naheliegend. Neue Technik kann abstrakt beansprucht unzulässig sein. Offenbarung begrenzt zusätzlich Breite durch Enablement und Besitz.

III. Zwei Rechtsarchitekturen

US-Utility-Patentrecht verwendet dieselben Gesetze: § 101 mit richterlichen Ausnahmen für abstrakte Ideen, Naturgesetze und -phänomene; §§ 102/103 für Neuheit/Nichtnaheliegen; § 112 für Written Description, Enablement und Bestimmtheit; § 100(f) für natürliche Erfinder; § 115 für Eid/Erklärung. 35 U.S.C. §§ 100(f), 101–103, 112, 115; siehe Thaler v. Vidal, 43 F.4th 1207, 1211–13 (Fed. Cir. 2022), cert. denied, 143 S. Ct. 1783 (2023).

Nach Alice Corp. Pty. Ltd. v. CLS Bank International wird zuerst die Ausrichtung auf eine richterliche Ausnahme und danach ein ausreichendes erfinderisches Konzept der Elemente einzeln und geordnet geprüft. 573 U.S. 208, 216–18 (2014); siehe auch Mayo Collaborative Services v. Prometheus Laboratories, Inc., 566 U.S. 66, 71–73 (2012).

Das USPTO setzt dies in Step 2A mit Nennung der Ausnahme und Integration des Gesamtanspruchs in praktische Anwendung sowie nötigenfalls Step 2B um. Die Juli-2024-KI-Hinweise erläutern dies mit Beispielen 47–49. 2024 Guidance Update on Patent Subject Matter Eligibility, Including on Artificial Intelligence, 89 Fed. Reg. 58,128, 58,131–38 (July 17, 2024) [nachfolgend 2024 AI SME Update]. Dies ist Prüfungspolitik ohne Gesetzeskraft, einklagbares Recht oder Bindung eines Article-III-Gerichts anstelle der Rechtsprechung. Id. at 58,131–32. Spätere Memoranden verfeinern Amtspraxis, ersetzen aber kein Gerichtsrecht.

China beginnt mit „neuer technischer Lösung für Produkt, Verfahren oder Verbesserung“. Patent Law of the People’s Republic of China (promulgated by the Standing Comm. Nat’l People’s Cong., Mar. 12, 1984, rev. Oct. 17, 2020, effective June 1, 2021), art. 2(2) (China) [nachfolgend PRC Patent Law]. Artikel 25 schließt Regeln und Verfahren gedanklicher Tätigkeit aus; Artikel 22 verlangt Neuheit, erfinderische Tätigkeit und praktische Anwendbarkeit, Artikel 26 ausführbare Beschreibung sowie klare, knappe gestützte Ansprüche. Id. arts. 22, 25(1)(2), 26(3)–(4).

CNIPA trennt algorithmische/Geschäftsmerkmale nicht mechanisch von technischen. Gesamtanspruch, technische Mittel, Problem und Wirkung zählen. China Nat’l Intell. Prop. Admin., Patent Examination Guidelines pt. II, ch. 9, §§ 6.1.2–6.1.4 (2023, geändert 2025) [nachfolgend CNIPA Guidelines]. Die ab 1. Januar 2026 geltenden Änderungen von 2025 ergänzten Ethik, wahrheitsgemäße natürliche Erfinder, KI-Offenbarung und Beispiele. China Nat’l Intell. Prop. Admin., Decision Amending the Guidelines for Patent Examination, CNIPA Order No. 84, pts. I, VII (Nov. 10, 2025) (in Kraft 1. Januar 2026) [nachfolgend CNIPA Order No. 84]. Verwaltungshinweise sind nicht mit Gesetz oder bindender Rechtsprechung gleichzusetzen.

Tabelle 1. Kernvergleich

IV. Patentfähiger Gegenstand

A. USA: Vom allgemeinen Lernen zur beanspruchten Verbesserung

Relevante abstrakte Gruppen sind Mathematik, gedankliche Vorgänge und bestimmte menschliche Organisationsmethoden. Die 2024-Hinweise verlangen konkretes Merkmal und Gruppenzuordnung. Mathematikbezug allein nennt noch kein mathematisches Konzept; praktisch nicht gedanklich ausführbare Merkmale sind keine mentalen Prozesse. 2024 AI SME Update, 89 Fed. Reg. at 58,134–36. Die August-2025-Erinnerung trennt ebenso „recites“ von bloßem „involves“. U.S. Pat. & Trademark Off., Reminders on Evaluating Subject Matter Eligibility of Claims Under 35 U.S.C. § 101 1–3 (Aug. 4, 2025) [nachfolgend 2025 Eligibility Reminder]. Allgemeines Netzwerktraining kann Mathematik betreffen, ohne Beziehung zu nennen; ausdrücklich Backpropagation und Gradientenabstieg nennen Berechnungen mit anschließender weiterer Analyse.

Dies schützt keine allgemeinen Funktionsansprüche. Weiteste vernünftige Auslegung, Neuheit, Nichtnaheliegen und Offenbarung bleiben. Step 2A, Prong Two betrachtet das Ganze mit Wechselwirkungen. Konkrete Lösung kann praktisch integrieren; Wunschresultat, Standardcomputer oder Gebietsetikett nicht. „Verbesserung“ muss nicht ausdrücklich so heißen, aber dem Fachmann offenbar und im Anspruch wiederzufinden sein. 2024 AI SME Update, 89 Fed. Reg. at 58,136–38; 2025 Eligibility Reminder, supra, at 3–5; siehe Enfish, LLC v. Microsoft Corp., 822 F.3d 1327, 1335–36 (Fed. Cir. 2016); McRO, Inc. v. Bandai Namco Games America Inc., 837 F.3d 1299, 1313–16 (Fed. Cir. 2016).

Recentive Analytics, Inc. v. Fox Corp. gibt die klarste aktuelle Berufungsregel für generische KI. Sendepläne und Netzpläne verwendeten beliebige geeignete Lerntechnik; Training, Aktualisierung und Echtzeitanpassung waren normale Merkmale. Neue Datenumgebung allein genügte nicht. 134 F.4th 1205, 1211–14 (Fed. Cir. 2025), cert. denied, 146 S. Ct. 891 (2025). Das ist eng: Nicht jede Branchen-KI ist abstrakt, sondern bloßer Gebietsfortschritt ohne Technikverbesserung.

Zwei nicht präzedenzbildende Fälle von 2026 zeigen die Reichweite von Recentive. In Rensselaer Polytechnic Institute v. Amazon.com, Inc., war bekanntes fallbasiertes Schließen zur Sprachverarbeitung allgemeine KI im neuen Umfeld. Ergebnisorientierung und Standarddatenbanken enthielten keine konkrete Verbesserung. Nos. 2024-1725, 2024-1739, 2026 WL 506661, at *3–5 (Fed. Cir. Feb. 24, 2026) (nonprecedential). In Dental Monitoring SAS v. Align Technology, Inc., genügten Zahnbogenbilder, Deep Learning und Ergebnisdarstellung trotz mehr als 1.000 Trainingsbildern nicht. Branchendaten sind gewöhnlicher Lernbestandteil; das Wie fehlte im Anspruch. No. 2024-2270, slip op. at 9–13 (Fed. Cir. July 7, 2026) (nonprecedential). Dies sind Beispiele für Recentive, keine eigenständigen bindenden Regeln.

Die USPTO-Präzedenzentscheidung in Ex parte Desjardins bildet den Gegensatz: Sequentielle Aufgaben mit Parameterwichtigkeit und Strafterm erhalten früheres Lernen. Weniger Speicher, Komplexität und katastrophales Vergessen waren mit dem Mechanismus verbunden. Das Appeals Review Panel sah Gesamtmodellverbesserung und praktische Integration. Appeal No. 2024-000567, at 7–10 (P.T.A.B. Appeals Review Panel Sept. 26, 2025) (Präzedenzstatus seit 4. November 2025). Die günstige §-101-Entscheidung ließ §-103-Zurückweisung bestehen. Id. at 10.

Unsicherheit allein trägt keine §-101-Zurückweisung. Die August-2025-Erinnerung verlangt in Grenzfällen überwiegende Unzulässigkeit, weiterhin aber kompakte Prüfung nach §§ 102, 103 und 112. 2025 Eligibility Reminder, supra, at 5. Dies ändert keinen Gerichtsmaßstab.

Nicht „KI-Kern gut, Anwendung schlecht“ entscheidet. Konkrete Maschinen-, Prozess-, Signal- oder Netzverbesserung kann zulässig sein; nominelles Training mit mathematischem Wunsch und Standardausführung abstrakt bleiben. Der Wirkmechanismus gehört in den Anspruch.

B. China: Gedankliche Tätigkeit und technische Lösung

Zwei Prüfungen: Reiner Algorithmus, mathematische oder Geschäftsregel scheitert an Artikel 25. Ein echtes technisches Merkmal statt Computer im Titel kann dies überwinden. Dann verlangt Artikel 2(2) insgesamt naturgesetzmäßige technische Mittel für technisches Problem und Wirkung. PRC Patent Law arts. 2(2), 25(1)(2); CNIPA Guidelines pt. II, ch. 9, §§ 6.1.2–6.1.3.

Prozessor, Speicher oder KI-Chip genügt als bloßer Algorithmusträger nicht. CNIPA nennt Netzwerktraining mit bloßen Anweisungsträgern: allgemein bessere Effizienz ohne technischen Bezug zur Computerfunktion löst nicht notwendig technisch. China Nat’l Intell. Prop. Admin., Guidelines for Patent Applications for Artificial Intelligence-Related Inventions (Trial) pt. III (Dec. 31, 2024) [nachfolgend CNIPA AI Guidelines].

Drei wichtige Wege: technisch bedeutungsvolle Bilder, Audio, Signale oder Sensoren mit Prozesswirkung; konkrete Verbindung zur Rechnerstruktur mit besserer Speicherung, Übertragungsmenge, Geschwindigkeit oder Auslastung; sowie naturgesetzliche Datenbeziehungen mit besserer Analysezuverlässigkeit in einem Gebiet. Trainingsdatenabhängige Wahl eines oder mehrerer Prozessoren wurde als Hardwareverbesserung anerkannt. Historische Finanzpreisvorhersage folgt dagegen wirtschaftlichen, nicht natürlichen Beziehungen und wird durch neuronales Netz nicht technisch. CNIPA Guidelines pt. II, ch. 9, § 6.1.3; China Nat’l Intell. Prop. Admin., Interpretation of the 2023 Amendments to the Patent Examination Guidelines: Computer-Program Inventions pts. II.2–II.3 (Jan. 18, 2024).

Technische Bilder oder Sensoren können Chinas Schwelle leichter erfüllen als bloße US-Erfassung, Analyse und Darstellung § 101. Dental Monitoring zeigt das Risiko. Artikel 2 beantwortet aber erfinderische Tätigkeit nicht: Technischer Datenstrom mit Standardmodell kann eine naheliegende Übertragung bleiben.

V. Neuheit bei KI-reicher Vorlehre

Normale Neuheit gilt weiter. USA: § 102 erfasst Patente, Veröffentlichungen, Benutzung, Verkauf und Öffentlichkeit nach 35 U.S.C. § 102(a). China: weltweit öffentlich bekannte Technik vor Anmeldung nach PRC Patent Law art. 22. Recherche umfasst daher auch Papers, Preprints, Model Cards, Dokumentation, Repositories, Daten, Konferenzen, Standards und Benchmarks.

Maschinelle Autorschaft immunisiert Veröffentlichung nicht. Öffentlich zugängliche KI-Texte können grundsätzlich Vorlehre sein, abhängig von Kategorie, Zeit, Zugang, echter Lehre und Ausführbarkeit. Die USPTO-Anfrage von 2024 stellte offene Fragen zu KI-Publikationen, Halluzination, Enablement und Fachwissen. Request for Comments Regarding the Impact of the Proliferation of Artificial Intelligence on Prior Art, the Knowledge of a Person Having Ordinary Skill in the Art, and Determinations of Patentability Made in View of the Foregoing, 89 Fed. Reg. 34,217, 34,218–20 (Apr. 30, 2024). Am 19. Juli 2026 war dies durch keine endgültige KI-Sonderregel gelöst.

Auch CNIPA warnt vor LLM-Antworten als direktem Beweis. 2026 wollte ein Anmelder damit fehlende technische Vorlehre zeigen. Die von Daten, Modell, Genauigkeit und Prompt abhängige Antwort könne Orientierung sein, aber Lehre oder Rechtsfolge nicht unmittelbar beweisen. Reexamination Decision No. 1927206, Application No. 202010182089.3 (CNIPA 2026) (veröffentlicht 1. Juli 2026). Dies betrifft Beweis, nicht den möglichen Vorstatus einer zugrunde liegenden echten Quelle.

Öffentlichkeit schafft eine Portfoliofalle: Die USA kennen grundsätzlich ein Jahr für erfinderbezogene oder abgeleitete Offenlegung. 35 U.S.C. § 102(b)(1). China keine allgemeine Schonfrist; sechs Monate nur bei genannten Not-/Gemeinwohlfällen, anerkannten Ausstellungen/Konferenzen oder unbefugter Offenlegung. PRC Patent Law art. 24. Repository, Model Card, Kundendemo oder normale Konferenz können chinesische Neuheit trotz US-Ausnahme zerstören. Vor öffentlichem Benchmark, Einsatz oder Vortrag anmelden.

VI. Nichtnaheliegen und erfinderische Tätigkeit

§ 103 unterscheidet nicht KI-Erzeugung und sagt ausdrücklich, die Entstehungsweise negiere Patentierbarkeit nicht. 35 U.S.C. § 103. Unterschiede, Motivation, vorhersehbare Verwendung und vernünftige Erfolgserwartung des Fachmanns bleiben entscheidend. KSR International Co. v. Teleflex Inc., 550 U.S. 398, 415–22 (2007). Neue Daten, Label, Kunden oder Ausgaben können Anlass zur bekannten Methode statt erfinderischer Umsetzung sein. Überraschende Ergebnisse und Indizien brauchen Bezug zum beanspruchten Mechanismus.

China verwendet Artikel 22 mit nächster Vorlehre, Unterscheidungsmerkmalen und tatsächlichem Problem sowie Anregung zur Lösung. Algorithmische Merkmale tragen bei funktionellem Zusammenwirken mit technischen Merkmalen als technische Mittel bei. CNIPA Guidelines pt. II, ch. 9, § 6.1.4. Die 2025-Änderung verlangt das beitragende Merkmal im Anspruch; reiner Beschreibungseffekt ohne Ursache zählt nicht. CNIPA Order No. 84, pt. VI.

Beispiel 18 überträgt bekannte Obstzählung auf Schiffe ohne geändertes Training, Modellhierarchie, Labeling oder Substanz. Andere Größe, Aussehen und Umgebung genügten nicht. CNIPA Order No. 84, pt. VII, ex. 18. Beispiel 19 bewertet Stahlschrott anders: Überlappung und Unregelmäßigkeit verlangten Farb-, Kanten-, Textur- und Beziehungsmerkmale. Geänderte Zahl/Anordnung von Faltungs- und Pooling-Pfaden und Schichten verbesserten die Sortiergenauigkeit ohne Vorlehreanregung und trugen erfinderisch bei. Id. ex. 19.

Recentive und Beispiel 18 treffen sich praktisch: Neues Umfeld allein genügt nicht. Sind Architektur, Parameter, Vorverarbeitung, Merkmalswahl, Training oder Ausführung der Fortschritt, gehören sie ins Anspruchszentrum.

VII. Offenbarung und die KI-Blackbox

US-§ 112 verlangt Besitznachweis und Ausführbarkeit der ganzen Anspruchsbreite ohne unzumutbare Versuche. 35 U.S.C. § 112(a); Ariad Pharmaceuticals, Inc. v. Eli Lilly & Co., 598 F.3d 1336, 1351–52 (Fed. Cir. 2010) (en banc); Amgen Inc. v. Sanofi, 598 U.S. 594, 610–14 (2023). KI hat keinen Sondermaßstab, verschärft aber Ergebnis- und Blackbox-Probleme. „Beliebiges Modell auf relevante Daten“ kann wesentliche Architektur-, Daten- und Trainingsbreite nicht stützen.

Details richten sich nach dem Beitrag. Bei Modellfortschritt: Architektur, Module, Schichten, Verbindungen, Ziel-/Verlustfunktion, Training, Parameterupdates und Alternativen. Bei Anwendung: technische Eingaben, Vorverarbeitung, Datencharakteristik, Repräsentation, Schwellen, Inferenz, Aktionslogik, Einsatz und Kausalität. Validierung und passende Vergleichsbasis helfen. Quellcode, Vollkorpus oder finale Gewichte sind nicht pauschal nötig; verborgene Ergebnisursache erhöht aber mit der Breite das Risiko.

China formuliert deutlicher: notwendige Module, Schichten/Verbindungen, konkrete Trainingsschritte und Parameter; bei Anwendung Verbindung zum Gebiet, Ein-/Ausgaben und innere Beziehung zur Umsetzung. CNIPA Guidelines pt. II, ch. 9, § 6.3.1, geändert durch CNIPA Order No. 84, pt. VII.

Beispiele 20/21 sind praktische Prüfungen, keine Maximalcheckliste. In 20 durfte der Fachmann die genaue Spatial-Transformer-Position ergänzen, weil Schichten, gemeinsame Nutzung und Vorgänge sonst klar waren. CNIPA Order No. 84, pt. VII, ex. 20. In 21 fehlten für Tumorvorhersage relevante Blutwerte, belastbarer Gesichtsmerkmalsbezug und Validierung. Dies war keine Routineauslassung, sondern verhinderte die Umsetzung der behaupteten Lösung. Id. ex. 21.

Eine lockere US-Funktionsbeschreibung kann daher China-taugliche Architektur-, Parameter- oder Datenoffenbarung verfehlen; nachträgliche Ergänzung schafft gewöhnlich unzulässigen neuen Gegenstand. Siehe 35 U.S.C. § 132(a); PRC Patent Law art. 33. Mechanismus und Rückfälle gehören schon in die erste Anmeldung, auch bei breiteren ersten US-Ansprüchen.

Dies zwingt auch zur Patent-/Geheimniswahl. Gewichte, Daten, Feature Engineering, Tuning und Einsatz sind sensibel, aber ein verborgenes Wirkprinzip trägt keine bloße Ergebnisoffenbarung. Reproduzierbare Architektur oder Kontrolle zu patentieren und unwesentliches Tuning geheim zu halten kann besser sein.

VIII. Menschliche Erfindereigenschaft

Beide Länder erlauben keine KI als Erfinder; ihre menschlichen Maßstäbe sind sorgfältig anzuwenden.

US-Erfinder ist die natürliche Person hinter dem Anspruch. 35 U.S.C. § 100(f). Der Federal Circuit entschied in Thaler v. Vidal, dass „individual“ eindeutig natürliche Person meint. 43 F.4th 1207, 1211–12 (Fed. Cir. 2022), cert. denied, 143 S. Ct. 1783 (2023). Menschliche KI-Unterstützung wurde dort nicht entschieden. Id. at 1213.

Die USPTO-Mitteilung von November 2025 ist Prüfungshinweis, kein Urteil oder materielles Gesetz. Sie hob die Februar-2024-Hinweise vollständig auf und verwarf die Verwendung der Faktoren aus Pannu als allgemeines KI-spezifisches Modell. Derselbe normale Maßstab gilt unabhängig von KI-Unterstützung, ohne Sonder- oder Modifikationstest. Revised Inventorship Guidance for AI-Assisted Inventions, 90 Fed. Reg. 54,636, 54,636 (Nov. 28, 2025) [nachfolgend Revised Inventorship Guidance].

Dies hob die gesonderten Juli-2024-§-101-Hinweise nicht auf. Die Entstehungsweise mit oder ohne KI gehört nicht zur Alice/Mayo Prüfung der beanspruchten Erfindung. 2024 AI SME Update, 89 Fed. Reg. at 58,138. Deren Abschnitt IV verwies aber auf die nun aufgehobenen Februar-2024-Hinweise und deren „significant contribution“. Dieser Verweis ist nicht mehr der Erfindertest; normale Konzeption nach November 2025 gilt. 2024 AI SME Update, 89 Fed. Reg. at 58,138; Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,636–37.

Bei einer natürlichen Person gilt bestimmte dauerhafte vollständige funktionsfähige Anspruchsidee, Kenntnis jedes Merkmals und ausreichende Festigkeit zur Umsetzung mit gewöhnlichem Können ohne umfangreiche Forschung oder Experimente. Id. at 54,636–37; Burroughs Wellcome Co. v. Barr Labs., Inc., 40 F.3d 1223, 1227–28 (Fed. Cir. 1994). Bei mehreren Menschen dienen die Faktoren aus Pannu nur der Bestimmung menschlicher Miterfinder; KI verändert diese Analyse nicht. Pannu v. Iolab Corp., 155 F.3d 1344, 1351 (Fed. Cir. 1998); Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,637.

Generative KI und Rechenmodelle sind Werkzeuge wie Laborgeräte, Software oder Datenbanken. Ideen oder Dienste machen sie nicht zu Erfindern. Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,637.

Grundsätzlich vermutet das USPTO die Benannten als tatsächliche Erfinder. Bei KI oder anderer nicht natürlicher Person sollen alle Ansprüche nach 35 U.S.C. §§ 101 und 115 zurückgewiesen oder andere passende Maßnahmen getroffen werden. Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,637.

KI-Besitz oder Betrieb beweist keine Konzeption. Die alten 2024-Prompt-/Auswahlheuristiken sind keine fortgeltenden Pauschalregeln oder Safe Harbors. Prompts, Auswahl, Änderung, Tests und Validierung zählen nur als Beweise eines vollständigen menschlichen Bildes jedes Merkmals mit genauer Beschreibbarkeit. Siehe id.; In re Jolley, 308 F.3d 1317, 1323 (Fed. Cir. 2002). Die Analyse bleibt anspruchs- und tatsachenbezogen.

Die Hinweise gelten für Utility-, Design- und Pflanzenpatente. Design verwendet denselben Erfindermaßstab; bei Pflanzen ist Beitrag zur Schaffung nötig, nicht bloß Einzigartigkeitserkennung und ungeschlechtliche Vermehrung. Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,637.

China verlangt kreativen Beitrag zu wesentlichen Merkmalen. Bloße Organisation, Materialermöglichung oder Hilfstätigkeit genügt nicht. PRC Implementing Regs. art. 14 (2023). Die DABUS-Reexamination verneinte KI-Rechtsfähigkeit für persönliche und Vermögensrechte und verlangte natürliche menschliche Intelligenz und Begabung. Reexamination Decision No. 1373038, Application No. 201980006158.0 (CNIPA 2024) (veröffentlicht 13. August 2024).

Die 2025-Änderung verlangt natürliche Personen, wahrheitsgemäße Identitäten und keine Organisations-/KI-Namen. CNIPA Order No. 84, pt. I. KI-unterstützte Beiträge werden von KI-Erzeugung ohne menschliche Substanz getrennt. CNIPA AI Guidelines pt. II. Ohne qualifizierten Erfinder hilft keine beliebige menschliche Ersatzbenennung.

Nachweise gehören zum Einreichungsprozess: zeitnahe menschliche Idee, Merkmalskenntnis und genaue Beschreibbarkeit. Prompts, Ausgaben, Bewertungen, Änderungen und Tests können belegen, beweisen aber einzeln keine Konzeption. Vor Priorität und bei Anspruchswechsel erneut prüfen.

Priorität verlangt nach der Politik denselben natürlichen Erfinder oder mindestens einen gemeinsamen natürlichen Miterfinder. Eine rein KI-benannte Auslandsanmeldung trägt keine US-Priorität. Bei gemischter Benennung nennt das US-ADS nur natürliche Personen mit mindestens einer gemeinsamen; dies gilt auch beim Eintritt nach 35 U.S.C. § 371. Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,637.

IX. Chinas KI-Ethikprüfung

Artikel 5 verweigert bei Rechts-/Moralverstoß oder Gemeinwohlschaden. PRC Patent Law art. 5(1). Die 2025-Richtlinien wenden dies ausdrücklich auf KI-/Big-Data-Erwerb, Labelverwaltung, Regeln, Empfehlungen und Entscheidungslogik mit entsprechendem Inhalt an. CNIPA Order No. 84, pt. VII, § 6.1.1.

Ein Beispiel erfasst Gesichter für Matratzenmarketing ohne rechtmäßige Beschaffung oder Zustimmung. Eingebaute Datenpraxis, nicht bloße spätere Nutzung, scheitert an Artikel 5. Ein anderes priorisiert autonome Kollisionen nach Alter und Geschlecht; die diskriminierende Regel verletzt Sozialmoral. Id. exs. 1–2.

Die Grenze zählt: Implementing Rule 10 verneint Artikel-5-Verstoß allein wegen gesetzlich verbotener Umsetzung. PRC Implementing Regs. art. 10 (2023). Stärker ist der Fall nach Artikel 5 eingebauter Rechtswidrigkeit oder unmoralischer Logik, nicht möglicher Missbrauch legaler Technik. Floskeln heilen keine notwendige verdeckte Sammlung oder Diskriminierung. Kein Regulierungslehrbuch ist nötig, wohl aber wahre relevante Datenherkunft, Zustimmung, Deidentifikation, Befugnis oder Bias-Kontrolle.

Die USA haben keine vergleichbare allgemeine KI-Moralprüfung. Patentierbarkeit erlaubt keine kommerzielle Praxis und ersetzt weder Datenschutz-, Diskriminierungs-, Medizinprodukte- noch Exportrecht. Berufsregeln zu Aufrichtigkeit, Signatur, Vertraulichkeit und Prüfung sind keine moralbasierte §-101-Doktrin. Siehe 37 C.F.R. §§ 1.56, 11.18.

Medizinische KI trifft in China zusätzlich Artikel 25(1)(3) zu Diagnose/Behandlung. PRC Patent Law art. 25(1)(3). Geräte, Systeme, Bildoperationen und technische Zwischenergebnisse sind anders zu prüfen als unmittelbares Diagnoseurteil. In den USA gilt der normale §-101-Rahmen einschließlich Naturgesetz-/Korrelationsrecht.

X. Anspruchsformen und gemeinsame Ausarbeitung

KI umfasst Lebenszyklus: Datenaufnahme/-vorbereitung, Modellbau/Training, Einsatz/Inferenz, technische Ausgabeaktion, Überwachung/Neutraining, Rollback, Edge/Cloud und Hardware. Gestützte getrennte Ansprüche sollen tatsächliche Akteure erfassen: Entwickler, Trainingsplattform, Cloudinferenz, Gerätehersteller und Unternehmensnutzer, nicht bloß Zahl vermehren.

US-Formen sind Verfahren, System/Maschine und nichtflüchtiges computerlesbares Medium; reine Information oder flüchtiges Signal bleibt problematisch. China erlaubt Verfahren, Vorrichtung, Speichermedium und Computerprogrammprodukt, seit den 2023-Hinweisen auch ohne physischen Datenträger. CNIPA Guidelines pt. II, ch. 9, § 5.2.

Die gemeinsame Beschreibung beginnt mit technischem Problem und ursächlicher Architektur, Training, Transformation, Ressourcen- oder Kontrolllösung. Rückfälle umfassen System, Module, Verbindungen, Schritte/Parameter, Daten, Vorverarbeitung, Einsatz und Nachinferenzaktion. Vergleiche brauchen sinnvolle Basis und ursächliches Anspruchsmerkmal.

Nicht jedes Detail muss in den Hauptanspruch, aber nicht gerade das einzige Unterscheidungsmerkmal fehlen. US-seitig drohen Recentive und Dental Monitoring: Die Beschreibung verspricht Fortschritt, der Anspruch deckt beliebige Modelle. In China kann dadurch algorithmischer Beitrag oder technische Lösung fehlen. Mechanismus beanspruchen und mehrere Umsetzungen offenbaren ist die gemeinsame sichere Linie.

US-Erwiderungen betonen konkrete Technik statt generischer Gebietsübertragung und deren Funktionsverbesserung. Freiwillige SMED nach 37 C.F.R. § 1.132 kann damaligen Fachstand, Fachmannverständnis oder objektive anspruchsbezogene Ergebnisse belegen. Das KI-Beispiel des Prüfermemorandums verwendet vergleichende Regressionstests einer offenbarten Architektur. U.S. Pat. & Trademark Off., Subject Matter Eligibility Declarations: Memorandum to the Patent Examining Corps 2–5 (Dec. 4, 2025) [nachfolgend SMED Corps Memorandum]. Anspruchsbezug ist nötig; ursprüngliche Pflichtoffenbarung und rechtliche Schlussfolgerung werden dadurch nicht ersetzt. Id. at 3. Ordnungsgemäße Beweise sind nach überwiegender Wahrscheinlichkeit mit der Gesamtakte zu würdigen, ohne Ergebnisgarantie. Id. at 3–4; U.S. Pat. & Trademark Off., Best Practices for Submission of Rule 132 Subject Matter Eligibility Declarations 1–4 (Apr. 30, 2026).

China-Erwiderungen verknüpfen Problem, Mittel, Wirkung und natürliche oder interne Rechnerbeziehung mit algorithmisch-technischem Zusammenspiel. Nötige Architektur, Parameter und Datenbeziehungen müssen ursprünglich stehen. Artikel-5-Prüfung erfolgt vor Festlegung auf fragwürdige Daten-/Entscheidungsarchitektur.

Wörtliche Übersetzung ist keine Anspruchskoordination. Training, Inferenz, Parameter, Feature, Label, Embedding, Modell und Ausgabe brauchen stabile technische Bedeutung, Ansprüche dagegen lokale Rechts- und Verletzungsanpassung. Frühe Einreichung und Erfinder-/Entwicklungsnachweise sowie gemeinsame Offenbarung sind wichtiger als identischer Wortlaut.

XI. Fazit

Kein Land ist pauschal KI-patentfreundlicher. Die USA betonen § 101 und echte KI-/Computerverbesserung; China technische Lösung, erfinderische Tätigkeit und Offenbarung plus Ethik/Daten.

Generische Funktionssprache ist beiderseits riskant. „KI für optimiertes Ergebnis“ identifiziert weder Erfindung noch Erfinder. Belastbar sind technische Eingaben, konkrete Modell-/Trainingsanpassung, Aktion und kausaler messbarer Mechanismus mit ausreichender Offenbarung und passenden menschlichen Beitragsnachweisen nach jedem Recht.

KI-Unterstützung verhindert Patentierbarkeit nicht und beweist sie nicht. Normale US-Konzeption beziehungsweise chinesischer kreativer Beitrag bleiben nötig, ebenso technische Spezifität und ausreichende Offenbarung.