專利審查中到底應不應該用AI,這個話題最近引起了很多討論。像很多其他領域一樣,在專利審查過程中,AI大有可為,能夠充當審查員的智能助理,承擔大量重復性、高強度的分析工作。
AI適合做專利文獻比對的工作。例如幾百頁的對比文件,在過去不太可能人工逐字逐句閱讀,特別是對于一些非文本格式的對比文件,很難用于審查。但有了AI則完全不同,大語言模型可以輕松分析圖片和長文檔中的信息,這一下拓寬了審查員比對的范圍。此外,專利比對也是繁雜的工作,利用AI同樣能發(fā)揮很大作用,大語言模型可以做到逐字逐句掃描對比文件全文,進行全面的比對。
基于大語言模型的生成式AI可以幫助起草專利審查過程中的各類文書初稿。例如,審查員在發(fā)現申請不符合授權條件時,需要向申請人發(fā)出審查意見或駁回通知。AI模型經過訓練后,可根據申請文件和比對到的現有技術,自動生成包含法律依據和技術分析的意見書草案。AI工具可以充當審查員的文字秘書,提供格式規(guī)范、語言精煉的文書初稿供審查員參考,從而減少機械性撰寫工作的負擔。
在復雜的技術領域,AI還可以通過對比申請文件與現有技術的技術特征,輔助審查員判斷新穎性和創(chuàng)造性。盡管真正的法律判斷需由具備法律資格的審查員作出,但AI可以先行對申請的技術方案與數據庫中文獻進行要點比對,提示可能影響專利性的特征。例如AI模型可提取一項發(fā)明的技術特征并與已知技術進行差異分析,幫助審查員迅速定位爭議焦點。AI給出的相似度結論并不直接等同于法律上的缺乏創(chuàng)造性判斷。審查員可將其視為決策參考的一部分,在關鍵判斷上仍需結合專業(yè)經驗和法律標準綜合考量。
通過上述方式,AI可以覆蓋專利審查流程中的檢索、對比、撰寫等多個環(huán)節(jié),為審查員賦能。可以預見,隨著AI技術的發(fā)展,其在專利審查中的角色將更加重要,從而讓審查員將精力集中于更高層次的判斷與決策工作。
盡管AI在專利審查中展現出巨大潛力,但現階段技術和應用上仍存在諸多局限與風險,需要審查員保持清醒認識:
首先,幻覺與可靠性問題。大語言模型有時會生成看似合理但事實錯誤的內容,在專利審查場景中,這種現象可能導致嚴重后果。例如,美國曾發(fā)生律師使用AI撰寫法律文件卻引用了并不存在的虛假判例,因而受到重罰的事件。模型給出的技術比對結果、法律依據說明等如果未經審查員核實,可能包含錯誤甚至憑空捏造的信息。目前AI尚不能保證輸出100%可靠,審查員若依賴其結論,需警惕其中可能潛藏的錯誤。關鍵是大語言模型生成的錯誤很逼真,很容易讓人產生誤導。
其次是法律責任和倫理問題。現行法律體系尚未賦予AI法律主體地位,AI也不對其輸出內容承擔法律責任。在專利審查中,這意味著如果AI提供了錯誤信息,最終責任仍由使用它的審查員和機構承擔。AI不能作為署名審查員或決策者,它只能作為工具,責任歸屬依然在人。如果AI在審查意見中出現不當措辭、偏見用語,可能引發(fā)倫理爭議。這些模型是從海量數據中學習而來,難免帶有訓練數據的偏見和瑕疵。審查意見作為正式法律文書,要求措辭嚴謹、中立公正,任何AI導致的不當表述都需要人工糾正。
此外,數據安全與保密風險不可忽視。專利申請文件通常在公開之前具有法定保密期,涉及企業(yè)技術秘密。若審查員直接將未公開的申請內容輸入第三方AI服務,有可能造成未授權的信息泄露。在缺乏安全保障的情況下使用云端AI,有泄露申請人技術信息的隱患。此外還有出口管制等合規(guī)問題:某些涉及國家安全的專利技術在申請境外專利時需得到許可,如果審查員將此類敏感技術交由境外服務器上的AI分析,可能違反相關規(guī)定。
這意味著在享受AI帶來便利的同時,必須設立防火墻,確保AI不會成為決策過程中的單一依據,更不能動搖審查結論的嚴肅性和正確性。為在專利審查中安全、合規(guī)地使用AI,審查員和管理部門需要建立明確的風險管控措施,將AI作為助手而非決定者。
AI生成的比對結論、檢索結果或意見草稿,必須經過審查員本人核實和修改后才能對外發(fā)出。審查員依然是最終署名和負責的人,不能將責任轉嫁給AI。對于專利審查員而言也是如此,任何AI提供的信息都只能作為參考,需要付出必要的努力驗證其準確性。
專利主管機關應制定關于AI使用的內部規(guī)范,明確哪些場景適宜采用AI輔助、哪些則禁止使用。尤其針對涉密或未公開的申請資料,應禁止使用聯網的第三方AI服務進行處理,除非該服務經過嚴格安全認證并簽署了保密協(xié)議。如有需要,可考慮部署本地化的AI工具,在不觸及數據外泄風險的內部網絡中運行。可以預見的是,人工智能將在更深層次上重塑專利審查流程。
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