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几十年来，法院一直在处理美国法典第 35 篇第 112(a) 节[1] 中可实施性要求与书面描述要求之间的相互作用，该节规定权利要求必须使用功能性语言来确定发明或权利要求要素的范围。[2] 功能性权利要求用于从生命科学到高科技的所有技术领域。法院对生命科学领域的此类权利要求进行了仔细的审查。五月，美国最高法院审理了通过结合抗原的特定位置并阻断该抗原的活性来定义新型抗体的权利要求是否符合可实施性要求。[3] 在安进公司诉赛诺菲案中，法院维持了美国联邦巡回上诉法院对功能性权利要求无效的判决，指出该判决符合最高法院长期确立的判例。[4] 安进对专利从业者产生了重大影响，他们中的许多人指出，联邦巡回上诉法院对第 112(a) 节的分析为功能性权利要求设定了过高的门槛。在一些从业者看来，如此高的门槛会对研究投资产生负面影响。[5] 令人担忧的是，这一限制尤其会影响需要巨额投资的生物药物开发。这一限制阻碍而不是促进创造和保护救命药物免受仿制药侵害的实用技术的开发；阻碍功能性权利要求要素缩小了权利要求范围，并可能削弱开发救命生物制剂的积极性。本文探讨了使用生成人工智能作为工具与遵守功能性权利要求第 112(a) 条之间的潜在相互作用。它研究了可能允许专利申请人通过人工智能披露（特别是涉及发明功能特征的人工智能披露）最大限度地保护其研发成果的建议。人工智能因其撰写短篇小说、制作图像或模仿艺术表演的能力而吸引了公众。除了公众的兴趣之外，这些只是人工智能潜在商业应用的几个例子。人工智能推动了高科技和生命科学领域的进步，它提供了一些工具，这些工具可以在提示时起草源代码、根据氨基酸序列预测蛋白质结构、识别与健康问题有关的蛋白质突变，等等。[6]人工智能能够将先进能力赋予任何渴望实践功能性发明或元素的人，这很可能为实现有用的结果提供可预测性。因此，人工智能可能
人工智能可帮助专利申请人进行功能性权利要求
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