Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực và trở thành một phần quan trọng của các giải pháp kỹ thuật mới. Theo số liệu cập nhật của Tổ chức Sở hữu trí tuệ thế giới (WIPO), riêng trong năm 2025 đã có hơn 435.000 bằng sáng chế liên quan đến AI được công bố[1]. Tại Việt Nam, phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số được xác định là một trong những động lực quan trọng của phát triển quốc gia[2]. Đồng thời, AI đã được xếp vào nhóm công nghệ số chiến lược trong Danh mục công nghệ chiến lược ban hành năm 2026[3]. Trong bối cảnh đó, việc xác lập và bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ đối với các sáng chế liên quan đến AI không chỉ có ý nghĩa đối với chủ thể sáng tạo mà còn liên quan đến khả năng thúc đẩy hoạt động nghiên cứu, đầu tư và chuyển giao công nghệ.

Yêu cầu bộc lộ - một trong những yêu cầu để có thể công nhận và bảo hộ đối với sáng chế, luôn phải cân bằng giữa lợi ích của công chúng và lợi ích của nhà sáng chế[4]. Đối với sáng chế có liên quan đến AI, việc xác định mức độ bộc lộ phù hợp trở nên phức tạp hơn khi khả năng thực hiện giải pháp trong một số trường hợp phụ thuộc vào dữ liệu, mô hình và quá trình huấn luyện[5]. Do đó, vấn đề đặt ra là những thông tin nào cần được bộc lộ và mức độ bộc lộ đến đâu để một sáng chế có liên quan đến AI đáp ứng yêu cầu bộc lộ đầy đủ.

Yêu cầu bộc lộ từ lâu đã được xem là một cơ chế nền tảng của pháp luật sáng chế, gắn với chức năng phổ biến tri thức kỹ thuật và giới hạn phạm vi độc quyền[6]. Khi AI và học máy ngày càng được sử dụng rộng rãi trong các giải pháp kỹ thuật, hướng nghiên cứu này tập trung vào những khó khăn phát sinh mà hệ thống AI đặt ra đối với yêu cầu bảo hộ. Tác giả Tabrez Y. Ebrahim cho rằng, tính thiếu minh bạch và khó tái tạo của một số hệ thống AI có thể làm giảm chức năng bộc lộ của sáng chế nếu những thông tin quan trọng đối với quá trình tạo ra kết quả không được công bố đầy đủ[7]. Trong khi đó, tác giả Liva Rudzite phân tích vấn đề về khả năng giải thích thuật toán trong mối quan hệ với yêu cầu bộc lộ đầy đủ theo Công ước Sáng chế châu Âu (EPC)[8]. Một số nghiên cứu gần đây đã đi sâu hơn vào thực tiễn áp dụng tại EPO, trong đó, tác giả Mateo Aboy và cộng sự đã phân tích 05 quyết định tiêu biểu của EPO về vấn đề này để làm rõ vai trò của dữ liệu huấn luyện, quá trình huấn luyện và đặc tính của mô hình trong việc đánh giá tính đầy đủ của bản mô tả[9].

Tại Việt Nam, các nghiên cứu về AI và pháp luật sở hữu trí tuệ đã bắt đầu đề cập đến nhiều vấn đề của pháp luật sáng chế. Tác giả Nguyễn Thị Quế Anh phân tích mức độ thích ứng của pháp luật sở hữu trí tuệ Việt Nam trước sự phát triển của AI, trong đó có khả năng bảo hộ sáng chế đối với thuật toán AI[10]. Tác giả Đặng Minh Phương và Nguyễn Như Hà nghiên cứu kinh nghiệm của Liên minh châu Âu về đối tượng sáng chế, chủ thể sáng chế và tiêu chí đánh giá khả năng bảo hộ, từ đó đưa ra một số gợi mở cho Việt Nam[11]. Tác giả Nguyễn Kim Hoàng Nguyên và Đoàn Hồng Quân tập trung phân tích vấn đề về tư cách nhà sáng chế của AI và sáng chế do AI tạo ra[12]. Nhìn chung, yêu cầu bộc lộ đầy đủ đối với trường hợp AI được sử dụng trong chính giải pháp kỹ thuật vẫn chưa được nghiên cứu một cách có hệ thống trong bối cảnh Việt Nam.

Trên cơ sở đó, bài viết phân tích thực tiễn áp dụng của EPO nhằm làm rõ cách yêu cầu bộc lộ đầy đủ được vận dụng đối với sáng chế có liên quan đến AI, qua đó xem xét giá trị tham khảo cho pháp luật và thực tiễn thẩm định tại Việt Nam. Bài viết tập trung vào 05 quyết định của các Hội đồng kháng nghị EPO và giới hạn phạm vi nghiên cứu ở những vấn đề liên quan trực tiếp đến yêu cầu bộc lộ đầy đủ.

1. Khái niệm và đặc điểm sáng chế có liên quan đến AI

Theo khoản 12 Điều 4 Luật Sở hữu trí tuệ năm 2005, được sửa đổi, bổ sung các năm 2009, 2019, 2022, năm 2025 (Luật Sở hữu trí tuệ), sáng chế là “giải pháp kỹ thuật dưới dạng sản phẩm hoặc quy trình nhằm giải quyết một vấn đề xác định bằng việc ứng dụng các quy luật tự nhiên”. Trong thực tiễn EPO, AI hay hệ thống học máy vốn được xếp vào nhóm các mô hình thuật toán và chỉ được thừa nhận là có đóng góp kỹ thuật khi gắn liền với một mục tiêu hoặc ứng dụng kỹ thuật cụ thể[13]. Vì vậy, sáng chế có liên quan đến AI trước hết vẫn phải đáp ứng bản chất và các dấu hiệu của một sáng chế, nhưng có thêm yếu tố AI tham gia vào việc thực hiện giải pháp kỹ thuật. Trên cơ sở đó, trong phạm vi bài viết này, “sáng chế có liên quan đến AI” được hiểu là sáng chế trong đó AI được sử dụng như một thành phần hoặc phương tiện kỹ thuật của giải pháp được yêu cầu bảo hộ.

Về nguyên tắc, nhóm sáng chế này vẫn mang những đặc điểm của một sáng chế thông thường, bao gồm tính mới, trình độ sáng tạo và khả năng áp dụng công nghiệp. Tuy nhiên, xét dưới góc độ yêu cầu bộc lộ, việc AI tham gia vào quá trình thực hiện giải pháp có thể làm phát sinh một số đặc điểm cần lưu ý, cụ thể:

Một là, sự phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện. Đối với nhiều hệ thống học máy, dữ liệu và quá trình huấn luyện là những yếu tố chính góp phần chuyển một mô hình chung thành mô hình được chuyên biệt hóa để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể[14].

Hai là, sự phụ thuộc vào kiến trúc mô hình và cơ chế học. Khả năng thực hiện sáng chế trong một số trường hợp còn có thể phụ thuộc vào cấu trúc mô hình, cơ chế học và các điều kiện huấn luyện[15]. Việc thay đổi các yếu tố này có thể ảnh hưởng đáng kể đến cách mô hình hoạt động và kết quả đạt được.

Ba là, vấn đề “hộp đen” của một số hệ thống AI. Đầu vào và đầu ra của hệ thống này có thể quan sát được nhưng quá trình xử lý bên trong thường khó được diễn đạt thành một chuỗi quy tắc kỹ thuật rõ ràng[16]. Tuy nhiên, các đặc điểm trên không có nghĩa là mọi sáng chế liên quan đến AI đều phải công bố toàn bộ dữ liệu, mô hình hay tham số[17], việc phải công bố những gì và công bố đến đâu phụ thuộc vào từng trường hợp.

2. Yêu cầu bộc lộ đầy đủ trong quy định pháp luật về bảo hộ sáng chế

Yêu cầu bộc lộ đầy đủ phản ánh sự trao đổi giữa quyền độc quyền có thời hạn dành cho người nộp đơn và việc công bố tri thức kỹ thuật cho công chúng, đồng thời góp phần giới hạn phạm vi quyền tương ứng với nội dung kỹ thuật được cung cấp[18].

Trong khuôn khổ của Công ước Sáng chế châu Âu (EPC), Điều 83 yêu cầu sáng chế phải được bộc lộ một cách rõ ràng và đầy đủ để người có trình độ trong lĩnh vực kỹ thuật tương ứng có thể thực hiện được[19]. Việc đánh giá yêu cầu này được thực hiện từ góc nhìn của “người có trình độ trung bình trong lĩnh vực kỹ thuật tương ứng”[20]. Bản mô tả không cần trình bày lại những nội dung đã thuộc kiến thức chung của người có trình độ trong lĩnh vực, nhưng phải cung cấp đủ thông tin về các đặc điểm thiết yếu để họ có thể đưa sáng chế vào thực hiện.

Yêu cầu bộc lộ cũng có quan hệ chặt chẽ với phạm vi yêu cầu bảo hộ. Theo Hướng dẫn thẩm định của EPO, nếu yêu cầu bảo hộ bao quát một phạm vi rộng, một ví dụ đơn lẻ thường có thể chưa đủ, bản mô tả có thể cần cung cấp thêm các phương án hoặc biến thể để người có trình độ trong lĩnh vực có thể thực hiện sáng chế trên về cơ bản toàn bộ phạm vi được yêu cầu bảo hộ[21]. Tuy nhiên, đây không phải yêu cầu tuyệt đối về số lượng, bởi một số ít ví dụ vẫn có thể đáp ứng yêu cầu nếu nội dung được bộc lộ, kết hợp với kiến thức chung, cho phép thực hiện sáng chế trên phạm vi tương ứng mà không tạo ra gánh nặng quá mức.

Pháp luật Việt Nam cũng tiếp cận yêu cầu bộc lộ từ khả năng thực hiện sáng chế của người có trình độ kỹ thuật tương ứng. Điểm a khoản 2 Điều 102 Luật Sở hữu trí tuệ yêu cầu phần mô tả phải bộc lộ đầy đủ và rõ ràng bản chất của sáng chế đến mức người có hiểu biết trung bình về lĩnh vực kỹ thuật tương ứng có thể thực hiện được sáng chế. Đồng thời, phạm vi bảo hộ phải được xác định bằng các dấu hiệu kỹ thuật cần và đủ và phù hợp với phần mô tả sáng chế và hình vẽ. Bên cạnh đó, Nghị định số 65/2023/NĐ-CP ngày 23/8/2023 của Chính phủ[22] và Thông tư số 10/2026/TT-BKHCN ngày 31/3/2026 của Bộ Khoa học và Công nghệ[23] đã cụ thể hóa các yêu cầu đối với bản mô tả, yêu cầu bảo hộ và tài liệu kỹ thuật trong quá trình xác lập quyền. Ở cấp độ thực tiễn thẩm định, Cục Sở hữu trí tuệ cũng đã ban hành hướng dẫn về kiểm tra sự bộc lộ đầy đủ đối với đối tượng liên quan đến chương trình máy tính theo Quyết định số 628/QĐ-SHTT năm 2023[24]. Điều này cho thấy, thực tiễn thẩm định ở Việt Nam đã bắt đầu dịch chuyển từ khung yêu cầu chung sang hướng dẫn cụ thể hơn cho các đối tượng công nghệ số, nhưng hiện vẫn chưa có hướng dẫn riêng cho sáng chế liên quan đến AI. Như vậy, pháp luật Việt Nam và EPC đều đặt trọng tâm vào khả năng thực hiện sáng chế trên cơ sở nội dung được bộc lộ.

3. Thực trạng áp dụng yêu cầu bộc lộ đầy đủ đối với sáng chế có liên quan đến AI

Để làm rõ cách yêu cầu bộc lộ đầy đủ được áp dụng đối với sáng chế có liên quan đến AI trong thực tiễn EPO, bài viết khảo sát 05 quyết định của các Hội đồng kháng nghị gồm: T 0161/18, T 1191/19, T 0606/21, T 0748/19 và T 0048/24. Các vụ việc đều liên quan trực tiếp đến sáng chế có sử dụng AI hoặc học máy, trong đó tính đầy đủ của bản mô tả theo Điều 83 EPC là vấn đề pháp lý trọng tâm, đồng thời phản ánh những tình huống kỹ thuật và nguyên nhân khác nhau dẫn đến tranh luận về khả năng thực hiện sáng chế. Trên cơ sở phân tích và đối chiếu, bài viết hệ thống hóa các quyết định thành ba nhóm vấn đề.

3.1. Những thông tin kỹ thuật liên quan đến AI cần được bộc lộ

Trong Quyết định T 0161/18, sáng chế sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để chuyển đổi đường cong huyết áp đo ở ngoại vi thành áp suất động mạch chủ tương đương. Mặc dù đơn mô tả rằng, dữ liệu huấn luyện cần bao phủ nhiều nhóm bệnh nhân khác nhau, Hội đồng nhận thấy, đơn không chỉ ra loại dữ liệu đầu vào nào phù hợp hoặc ít nhất một tập dữ liệu có thể sử dụng để huấn luyện mạng nhằm giải quyết vấn đề kỹ thuật đặt ra. Vì vậy, người có trình độ trong lĩnh vực không thể tái tạo quá trình huấn luyện và thực hiện sáng chế[25].

Vấn đề này được thể hiện ở phạm vi rộng hơn trong Quyết định T 1191/19, liên quan đến một phương pháp sử dụng AI nhằm tối ưu hóa việc dự đoán các biện pháp can thiệp cá nhân hóa dựa trên cơ chế mềm dẻo của hệ thần kinh. Bản mô tả không cung cấp ví dụ về dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm định, số lượng dữ liệu tối thiểu, cũng như cấu trúc mạng, hàm kích hoạt, điều kiện dừng và cơ chế học. Hội đồng cho rằng, với mức độ khái quát đó, người có trình độ trong lĩnh vực về thực chất phải tự tiến hành một chương trình nghiên cứu để làm cho giải pháp hoạt động[26].

Hai quyết định trên cho thấy, những thông tin có vai trò thiết yếu đối với việc đưa mô hình từ trạng thái chung thành hệ thống thực hiện nhiệm vụ kỹ thuật cụ thể thường là nội dung thiết yếu cần được bộc lộ. Cách tiếp cận này cũng phù hợp với nhận định của tác giả Mateo Aboy và cộng sự khi cho rằng, mức độ bộc lộ cần được đánh giá dựa trên khả năng người có trình độ trong lĩnh vực tái tạo được hệ thống AI đã được huấn luyện và chuyên biệt hóa cho vấn đề kỹ thuật đang được yêu cầu bảo hộ[27].

Đối chiếu với Việt Nam, hướng dẫn thẩm định hiện hành đã có quy định riêng về kiểm tra sự bộc lộ đầy đủ đối với đối tượng liên quan đến chương trình máy tính. Tuy nhiên, trong phạm vi các văn bản được khảo sát, các yếu tố đặc thù của sáng chế có liên quan đến AI như đặc tính của dữ liệu huấn luyện, cấu trúc mô hình, cơ chế học hoặc điều kiện huấn luyện chưa được cụ thể hóa thành những căn cứ riêng để xác định khi nào chúng trở thành thông tin thiết yếu phải được bộc lộ.

3.2. Mức độ bộc lộ cần thiết để thực hiện sáng chế

Bên cạnh việc xác định những thông tin kỹ thuật cần được cung cấp, yêu cầu bộc lộ còn đặt ra vấn đề thông tin đó phải được thể hiện đến mức nào. Trong Quyết định T 0606/21, sáng chế liên quan đến phương pháp đánh giá quỹ đạo dự đoán của phương tiện tự hành bằng mạng thần kinh sâu (DNN). Mặc dù, quá trình huấn luyện được mô tả ở mức nhất định, bản mô tả không giải thích cách xác định hoặc cung cấp “quỹ đạo thực tế” cần thiết ở giai đoạn đánh giá để mô hình tạo ra điểm số tương đồng theo yêu cầu bảo hộ. Vì vậy, hội đồng kết luận người có trình độ trong lĩnh vực vẫn không thể thực hiện đầy đủ phương pháp được yêu cầu bảo hộ[28].

Như vậy, việc đánh giá mức độ bộc lộ cần được xem xét trong toàn bộ quá trình cần thiết để thực hiện sáng chế, chứ không chỉ tập trung vào giai đoạn huấn luyện AI. Nếu kết quả được yêu cầu bảo hộ còn phụ thuộc vào các bước xử lý, kiểm thử hoặc đánh giá tiếp theo thì bản mô tả cũng phải cung cấp đủ chỉ dẫn cho các bước đó. Một mức thử nghiệm nhất định vẫn có thể được chấp nhận nhưng không thể để người có trình độ trung bình trong lĩnh vực tương ứng phải tự bổ sung những nội dung kỹ thuật thiết yếu.

Tại Việt Nam, khoản 7 Điều 12 Thông tư số 10/2026/TT-BKHCN đã xác định kết quả cần đạt là người có hiểu biết trung bình trong lĩnh vực có thể thực hiện sáng chế, nhưng chưa cụ thể hóa mức độ thử nghiệm mà chủ thể này có thể được kỳ vọng thực hiện để bù đắp những thông tin không được nêu trong bản mô tả. Việc thiếu tiêu chí phân biệt có thể gây khó khăn cho cả người nộp đơn trong việc xác định mức độ thông tin cần cung cấp và thẩm định viên khi đánh giá liệu phần còn thiếu có thể được bổ sung bằng kiến thức thông thường hay đã tạo ra gánh nặng quá mức.

3.3. Sự tương xứng giữa mức độ bộc lộ và phạm vi yêu cầu bảo hộ

Một phương diện khác được thể hiện qua các quyết định của EPO là mối quan hệ giữa mức độ thông tin được bộc lộ và phạm vi mà người nộp đơn yêu cầu bảo hộ. Nội dung này được thể hiện qua các quyết định T 0748/19 và T 0048/24.

Trong Quyết định T 0748/19, yêu cầu bảo hộ liên quan đến phương pháp sử dụng mạng nơ-ron để nhận diện sự kiện từ dữ liệu xử lý của camera và bao quát nhiều loại sự kiện, dữ liệu cũng như điều kiện quan sát khác nhau. Bản mô tả không làm rõ loại sự kiện nào có thể được nhận diện từ loại dữ liệu nào, cũng như bối cảnh và điều kiện thu nhận dữ liệu tương ứng. Hội đồng cho rằng, phạm vi của giải pháp được yêu cầu bảo hộ rộng hơn so với những chỉ dẫn kỹ thuật thực tế mà bản mô tả cung cấp[29].

Mối quan hệ này được thể hiện rõ hơn trong Quyết định T 0048/24, liên quan đến hệ thống ứng dụng học máy để ước lượng thành phần rác thải từ dữ liệu hình ảnh. Yêu cầu bảo hộ được xây dựng với phạm vi tương đối rộng ở cả dữ liệu đầu vào, đầu ra và mô hình học máy: dữ liệu hình ảnh có thể ở dạng ban đầu hoặc đã qua xử lý, trong khi kết quả đầu ra có thể dao động từ việc phân loại khái quát đến các giá trị số chi tiết. Hội đồng nhận thấy, bản mô tả không cung cấp đủ thông tin tương ứng để người có trình độ trung bình trong lĩnh vực tương ứng có thể lựa chọn và kết hợp các khả năng về dữ liệu, mô hình và đầu ra nhằm thực hiện sáng chế trên phạm vi đó[30].

Có thể thấy, việc đánh giá tính đầy đủ của bản mô tả không tách rời phạm vi mà người nộp đơn yêu cầu độc quyền. Yêu cầu bảo hộ có thể được xây dựng ở phạm vi rộng nhưng bản mô tả phải cung cấp lượng chỉ dẫn kỹ thuật tương ứng để có thể thực hiện sáng chế trên toàn bộ phạm vi được yêu cầu mà không phải tiến hành một quá trình thử nghiệm hoặc nghiên cứu quá mức.

Đối với Việt Nam, khoản 8 Điều 12 Thông tư số 10/2026/TT-BKHCN đã yêu cầu phạm vi bảo hộ phải phù hợp và được phần mô tả minh họa đầy đủ nhưng chưa có quy định nào đưa ra tiêu chí cụ thể để đánh giá sự tương xứng khi yêu cầu bảo hộ bao quát nhiều loại dữ liệu, mô hình hoặc phương án thực hiện. Chẳng hạn, hiện chưa có hướng dẫn để xác định liệu những chỉ dẫn trong bản mô tả có đủ để áp dụng cho các phương án khác nằm trong phạm vi yêu cầu bảo hộ hay không, cũng như khi nào lượng thử nghiệm cần thiết để thực hiện các phương án đó trở thành gánh nặng quá mức đối với người có trình độ trong lĩnh vực tương ứng.

4. Một số kiến nghị, gợi mở cho Việt Nam

Từ những vấn đề nêu trên, bài viết cho rằng, Việt Nam cần cụ thể hóa quy định về cách áp dụng yêu cầu bộc lộ trong thực tiễn thẩm định sáng chế có liên quan đến AI. Trên cơ sở kinh nghiệm từ các quyết định của EPO, việc đánh giá có thể tập trung vào ba nội dung sau:

Thứ nhất, cần xác định những yếu tố liên quan đến AI nào có vai trò thiết yếu đối với khả năng thực hiện sáng chế. Không phải mọi thông tin về dữ liệu, mô hình hoặc quá trình huấn luyện đều cần được bộc lộ ở cùng một mức độ[31]. Việc làm rõ tiêu chí này giúp người nộp đơn và thẩm định viên xác định đúng phạm vi thông tin cần công bố, tránh thiếu các nội dung cần thiết nhưng cũng không yêu cầu bộc lộ quá mức.

Thứ hai, đối với những yếu tố có ý nghĩa thiết yếu, cần xác định mức độ bộc lộ cần thiết và ranh giới giữa thử nghiệm thông thường và gánh nặng quá mức. Đối với sáng chế có liên quan đến AI, ranh giới này có ý nghĩa đặc biệt khi việc lựa chọn dữ liệu, điều chỉnh mô hình hoặc thử nghiệm các cấu hình khác nhau có thể đòi hỏi mức độ công việc rất khác nhau. Việc cụ thể hóa ranh giới này tạo cơ sở thống nhất khi đánh giá mức bộc lộ của bản mô tả.

Thứ ba, cần xây dựng tiêu chí cụ thể để đánh giá sự tương xứng giữa mức độ và phạm vi yêu cầu bảo hộ. Việc đánh giá không nên chỉ dựa vào số lượng ví dụ được cung cấp mà còn cần xem xét khả năng áp dụng các chỉ dẫn đã được bộc lộ cho những phương án khác thuộc phạm vi yêu cầu bảo hộ. Cách tiếp cận này vừa hỗ trợ cơ quan thẩm định xác định phạm vi bảo hộ phù hợp, vừa góp phần bảo đảm lợi ích của công chúng, tránh việc mở rộng quyền độc quyền quá mức.

Để ba nội dung trên có thể được áp dụng thống nhất, Việt Nam có thể từng bước bổ sung hướng dẫn thẩm định đối với sáng chế có liên quan đến AI. Hướng dẫn tập trung vào cách xác định thông tin kỹ thuật thiết yếu, giới hạn của mức độ thử nghiệm có thể chấp nhận và sự tương xứng giữa nội dung bộc lộ với phạm vi yêu cầu bảo hộ. Bên cạnh đó, việc công bố một số tình huống thẩm định điển hình hoặc ví dụ ẩn danh cũng có thể tạo nguồn tham khảo cho cả thẩm định viên và người nộp đơn, qua đó góp phần nâng cao tính minh bạch, thống nhất và khả năng dự đoán trong quá trình thẩm định sáng chế.

Kết luận

Qua phân tích 05 quyết định của các Hội đồng kháng nghị EPO, bài viết nhận diện 03 vấn đề pháp lý nổi bật: xác định những thông tin kỹ thuật liên quan đến AI cần được bộc lộ; xác định mức độ bộc lộ cần thiết để người có trình độ trong lĩnh vực tương ứng có thể thực hiện được sáng chế và bảo đảm sự tương xứng giữa mức độ bộc lộ với phạm vi yêu cầu bảo hộ. Đối với Việt Nam, các quy định hiện hành đã xác lập nền tảng chung của yêu cầu bộc lộ đầy đủ, nhưng việc áp dụng đối với sáng chế có liên quan đến AI vẫn cần được cụ thể hóa hơn trong thực tiễn thẩm định. Kinh nghiệm của EPO cho thấy, việc xây dựng hướng dẫn rõ hơn về thông tin kỹ thuật cần bộc lộ, mức độ bộc lộ cần thiết và sự tương xứng với phạm vi yêu cầu bảo hộ có thể góp phần nâng cao tính thống nhất và khả năng dự đoán trong quá trình thẩm định, đồng thời bảo đảm sự cân bằng giữa quyền lợi của người nộp đơn và lợi ích của công chúng./.

[1] World Intellectual Property Organization (2026), Patent Trends Update in GenAI – Global Patenting Trends, https://www.wipo.int/web-publications/spark-patent-trends-update-in-genai/en/global-patenting-trends.html, truy cập ngày 08/8/2026.

[2] Bộ Chính trị (2024), Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia, mục I.1.

[3] Thủ tướng Chính phủ (2026), Quyết định số 21/2026/QĐ-TTg ngày 30/4/2026 ban hành Danh mục công nghệ chiến lược và Danh mục sản phẩm công nghệ chiến lược, Phụ lục I, mục 1.

[4] Jason Rantanen (2013), “Patent Law’s Disclosure Requirement”, Loyola University Chicago Law Journal, Vol. 45, Issue 2, tr. 370, 374-375.

[5] Mateo Aboy, Aparajita Lath, Timo Minssen, Kathleen Liddell (2024), “The Sufficiency of Disclosure of AI Inventions”, Journal of Intellectual Property Law & Practice, Vol. 19, No. 11, tr. 834-835.

[6] Jason Rantanen (2013), tlđd, tr. 370.

[7] Tabrez Y. Ebrahim (2020), “Artificial Intelligence Inventions & Patent Disclosure”, Penn State Law Review, Vol. 125, No. 1, tr. 147, 170.

[8] Liva Rudzite (2022), “Algorithmic Explainability and the Sufficient-Disclosure Requirement under the European Patent Convention”, Juridica International, Vol. 31, tr. 125-126.

[9] Mateo Aboy và cộng sự, tlđd, tr. 834-835.

[10] Nguyễn Thị Quế Anh (2022), “Hoàn thiện pháp luật sở hữu trí tuệ Việt Nam trong bối cảnh phát triển trí tuệ nhân tạo”, VNU Journal of Science: Legal Studies, Vol. 38, No. 3, tr. 1-2.

[11] Đặng Minh Phương, Nguyễn Như Hà (2022), “Nhận biết những tác động của trí tuệ nhân tạo đến pháp luật sáng chế của Liên minh Châu Âu”, VNU Journal of Science: Legal Studies, Vol. 38, No. 3, tr. 30-38

[12] Ngo Kim Hoang Nguyen, Doan Hong Quan (2023), “Artificial Intelligence and Inventorship Under the Patent Law Regime: Practical Development from Common Law Jurisdictions”, Vietnamese Journal of Legal Sciences, Vol. 8, No. 1, tr. 25-54.

[13] European Patent Office (2026), Guidelines for Examination in the European Patent Office, Phần G-II, 3.3.1, “Artificial intelligence and machine learning”.

[14] Mateo Aboy và cộng sự, tlđd, tr. 834-835.

[15] Christian Schäflein, Fabian Kiendl (2025), “Patenting artificial intelligence: Technical perspective: A classification of patentable solutions to problems from the field of automotive engineering”, MAIinsight, Issue No. 4, October 2025, tr. 9, https://www.maiwald.eu/wp-content/uploads/251015_MWP-1148_MAI-Insight_Oct-25_RZ01_p3-18_Patenting-artificial-intelligence.pdf, truy cập ngày 09/8/2026.

[16] Tabrez Y. Ebrahim, tlđd, tr. 147, 170; Christian Schäflein, Fabian Kiendl, tlđd, tr. 12.

[17] European Patent Office, Guidelines for Examination in the European Patent Office, tlđd, Phần G-II, 3.3.1; Phần F-III, 1.

[18] Jason Rantanen, tlđd, tr. 370, 374-375.

[19] European Patent Office, Convention on the Grant of European Patents (European Patent Convention), Điều 83; xem thêm European Patent Office (2026), Case Law of the Boards of Appeal, Phần II.C.1.

[20] European Patent Office, Guidelines for Examination in the European Patent Office, tlđd, Phần G-VII, 3, “người có trình độ trong lĩnh vực” (person skilled in the art) được giả định là người hành nghề có trình độ trung bình trong lĩnh vực kỹ thuật liên quan, có kiến thức chung phổ biến tại thời điểm tương ứng và có phương tiện, năng lực thực hiện các công việc, thử nghiệm thường quy của lĩnh vực đó.

[21] European Patent Office, Guidelines for Examination in the European Patent Office, tlđd, Phần F-III, 1.

[22] Nghị định số 65/2023/NĐ-CP ngày 23/8/2023 của Chính phủ quy định chi tiết một số điều và biện pháp thi hành Luật Sở hữu trí tuệ về sở hữu công nghiệp, bảo vệ quyền sở hữu công nghiệp, quyền đối với giống cây trồng và quản lý nhà nước về sở hữu trí tuệ.

[23] Thông tư số 10/2026/TT-BKHCN ngày 31/3/2026 của Bộ Khoa học và Công nghệ quy định chi tiết một số điều và biện pháp thi hành Luật Sở hữu trí tuệ, Nghị định số 65/2023/NĐ-CP ngày 23/8/2023 của Chính phủ quy định chi tiết một số điều và biện pháp thi hành Luật Sở hữu trí tuệ về sở hữu công nghiệp, bảo vệ quyền sở hữu công nghiệp, quyền đối với giống cây trồng và quản lý nhà nước về sở hữu trí tuệ, được sửa đổi, bổ sung bởi Nghị định số 15/2026/NĐ-CP ngày 14/01/2026, Nghị định số 33/2026/NĐ-CP ngày 21/01/2026 và Nghị định số 100/2026/NĐ-CP ngày 31/3/2026.

[24] Quyết định số 628/QĐ-SHTT ngày 03/4/2023 của Cục Sở hữu trí tuệ ban hành Phụ lục II bổ sung vào Quy chế thẩm định đơn đăng ký sáng chế (Phụ lục II, mục 1).

[25] European Patent Office, Technical Board of Appeal 3.5.05 (2020), T 0161/18 (Äquivalenter Aortendruck/ARC SEIBERSDORF), quyết định ngày 12/5/2020, Reasons, điểm 2.2, https://www.epo.org/en/boards-of-appeal/decisions/t180161du1, truy cập ngày 10/08/2026.

[26] European Patent Office, Technical Board of Appeal 3.5.05 (2022), T 1191/19 (Neuronal plasticity/INSTITUTGUTTMANN), quyết định ngày 01/4/2022, Reasons, điểm 4.1, https://www.epo.org/en/boards-of-appeal/decisions/t191191eu1, truy cập ngày 10/08/2026.

[27] Mateo Aboy và cộng sự, tlđd, tr. 835-836.

[28] European Patent Office, Technical Board of Appeal 3.4.02 (2023), T 0606/21, quyết định ngày 28/2/2023, Reasons, điểm 2.3-2.4, https://www.epo.org/en/boards-of-appeal/decisions/t210606eu1, truy cập ngày 10/8/2026.

[29] European Patent Office, Technical Board of Appeal 3.5.06 (2023), T 0748/19 (Camera processing data/Axis), quyết định ngày 15/12/2023, Reasons, điểm 10-19, https://www.epo.org/en/boards-of-appeal/decisions/t190748eu1, truy cập ngày 11/8/2026.

[30] European Patent Office, Technical Board of Appeal 3.5.06 (2025), T 0048/24 (Estimating waste composition/EBARA), quyết định ngày 13/11/2025, Reasons, điểm 2.2, 3.1 và 3.3, https://www.epo.org/en/boards-of-appeal/decisions/t240048eu1, truy cập ngày 11/8/2026.

[31] Mateo Aboy và cộng sự, tlđd, tr. 835-836.