AI掀起的浪潮似乎在席卷各行各業(yè)，產(chǎn)生了很多深遠的影響，而且這個影響不像之前的元宇宙等概念，引起一波轟動之后就快速暗淡了。AI越來越成為一種基礎設施，以前所未有的速度在改變每個行業(yè)。

筆者在過去兩年多的時間里一直在思考和研究AI技術(shù)對知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)的影響，我們幾乎測試了所有可以觸達的大語言模型和各種能夠應用到知識產(chǎn)權(quán)工作的AI技術(shù)，還是有很多體會的。

很多人在談到AI對知識產(chǎn)權(quán)工作的影響時，觀點往往都比較籠統(tǒng)，比如AI能夠替代、提高效率、疑惑是AI的火候還未到。我覺得要探討AI對知識產(chǎn)權(quán)工作的影響，我們應該具體化。首先我們得梳理下知識產(chǎn)權(quán)的主要工作類型有哪些？哪些崗位和環(huán)節(jié)是AI最擅長的或者是AI能力進化最快的，然后再看AI目前能夠做到的程度以及預期。

只有這樣我們才能夠系統(tǒng)地梳理出AI對知識產(chǎn)權(quán)工作的影響。實際上，這一年來我們能夠感覺到AI已經(jīng)對知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)產(chǎn)生很大影響，因為知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)與傳統(tǒng)的制造業(yè)不同，我們很多工作都是基于規(guī)則的文字工作，規(guī)則和文本是大語言模型最擅長的部分。

舉一個簡單的例子，我們無法阻止發(fā)明人去運用AI輔助發(fā)明。英文中"delve"是個非常冷門的單詞，歷史上被使用的次數(shù)很少，用到這個單詞的文章總共沒有幾篇。但是自從ChatGPT出現(xiàn)后，使用這個單詞的文章瞬間上升到幾千篇，很多論文中都出現(xiàn)了這個生僻的單詞。原因就是ChatGPT之前的版本喜歡使用這個單詞。這也間接說明，科研人員已經(jīng)大規(guī)模使用大語言模型協(xié)助寫論文。

很多的翻譯工作也越來越依賴AI系統(tǒng)。比如過去代理所幫助國外客戶答復審查意見之后，常常需要給國外客戶翻譯一下相關的答復意見。這個純粹內(nèi)部交流的翻譯文件，現(xiàn)在又有多少不使用AI翻譯？最關鍵的問題是AI翻譯的好處就是可以不停迭代，可以同時找很多個模型去翻譯，然后再找多個模型去校對，迭代的效率驚人。當然，即使在翻譯領域，AI不可能完全替代人，但是效率大大提高了。

科研人員大量使用大語言模型的證據(jù)

知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)中，AI的應用正在逐漸擴展。我打算分幾期來詳細討論這個問題，從專利翻譯、檢索、分析、報告、撰寫、審查、輔助發(fā)明等多個角度一一探討。

AI對專利翻譯的影響

專利翻譯是知識產(chǎn)權(quán)工作的重要組成部分。筆者在學生時代一直兼職從事專利翻譯工作，當時翻譯是中國專利工作的主流。專利行業(yè)的翻譯一般分為幾種類型，主要包括外進內(nèi)和內(nèi)進外，即國外申請的專利進入中國，以及中國的專利進入國外，都需要翻譯；還包括內(nèi)部使用的OA答復的翻譯、分析報告的翻譯，以及無效或訴訟中作為證據(jù)使用的文件的翻譯。后幾種翻譯無疑會越來越多地使用AI。外進內(nèi)和內(nèi)進外的專利文本翻譯，初稿肯定也會逐漸完全采用AI，其效率和優(yōu)勢是人工翻譯無法比擬的。

筆者在學生時代做專利翻譯時，基本上都是逐字敲出來的。最多在專利的結(jié)尾部分有一段固定的套話，或者使用翻譯輔助工具在遇到近似的表達時能夠重復利用。翻譯過程中遇到比較棘手的問題是，有些關鍵概念很難找到合適的準確表達。有時為了翻譯好一個短語或句子，甚至需要查閱大量專業(yè)論文和工具書，希望從中找到一些近似的表達。但現(xiàn)在，利用大語言模型可以輕松實現(xiàn)這一點，效率非常高。

以下是筆者利用大語言模型進行專利翻譯的例子，我們隨機一段權(quán)利要求讓大模型進行翻譯。

提示詞如下：

假設你是一個專利翻譯，請將這個權(quán)利要求翻譯成中文，主要需要逐句翻譯，盡量直譯，翻譯要以準確表達原文的意思為優(yōu)先原則，對于整句進行逐句完整翻譯，請不要把多句話串一起一起翻譯，以忠實于原文為優(yōu)先原則。

A method of automatically guiding and controlling a car-like ground vehicle, the method comprising: receiving a position command signal indicative of a guidance trajectory for the car-like ground vehicle at a guidance controller including a first open-loop nominal controller and a first closed-loop tracking error controller; receiving a position measurement signal indicative of a position of the car-like ground vehicle at the guidance controller; determining, by the first open-loop nominal controller, a nominal velocity signal based on the position command signal; determining, by the first closed-loop tracking error controller, a velocity control signal based on a difference between the position command signal and the position measurement signal; determining, by the guidance controller, a velocity command signal based on the nominal velocity signal and the velocity control signal; determining, by the guidance controller, a drive command signal based on the velocity command signal; and transmitting the drive command signal to a drive actuator of the car-like ground vehicle.

翻譯的結(jié)果如下：

一種自動引導和控制類似汽車的地面車輛的方法，該方法包括：

在引導控制器處接收一個位置指令信號，該信號指示類似汽車的地面車輛的引導軌跡，引導控制器包括一個第一開環(huán)標稱控制器和一個第一閉環(huán)跟蹤誤差控制器；

在引導控制器處接收一個位置測量信號，該信號指示類似汽車的地面車輛的位置；

由第一開環(huán)標稱控制器基于位置指令信號確定一個標稱速度信號；

由第一閉環(huán)跟蹤誤差控制器基于位置指令信號和位置測量信號之間的差異確定一個速度控制信號；

由引導控制器基于標稱速度信號和速度控制信號確定一個速度指令信號；

由引導控制器基于速度指令信號確定一個驅(qū)動指令信號；以及

將驅(qū)動指令信號傳輸?shù)筋愃破嚨牡孛孳囕v的驅(qū)動執(zhí)行器。

這個結(jié)果有一些問題，修改一下提示詞：

假如你是一個嚴格的專利律師，請嚴格按照原文修改一下這個權(quán)利要求，避免對方在無效的時候找到漏洞，主要要確保翻譯的意思和原文保持高度一致，盡量使用直譯。

一種自動引導和控制類似汽車的地面車輛的方法，該方法包括：

在引導控制器處接收一個位置指令信號，所述信號指示用于類似汽車的地面車輛的引導軌跡，所述引導控制器包括一個第一開環(huán)標稱控制器和一個第一閉環(huán)跟蹤誤差控制器；

在引導控制器處接收一個位置測量信號，所述信號指示類似汽車的地面車輛的位置；

由所述第一開環(huán)標稱控制器基于所述位置指令信號確定一個標稱速度信號；

由所述第一閉環(huán)跟蹤誤差控制器基于所述位置指令信號和所述位置測量信號之間的差異確定一個速度控制信號；

由所述引導控制器基于所述標稱速度信號和所述速度控制信號確定一個速度指令信號；

由所述引導控制器基于所述速度指令信號確定一個驅(qū)動指令信號；以及

將所述驅(qū)動指令信號傳輸?shù)筋愃破嚨牡孛孳囕v的驅(qū)動執(zhí)行器。

這是一個沒有針對翻譯進行微調(diào)的大語言模型所進行的翻譯。如果經(jīng)過專門的訓練，翻譯質(zhì)量肯定更高。即便如此，這個翻譯雖然存在一些問題，但至少可以減少翻譯人員一大半的時間。最關鍵的是，翻譯人員可以通過不斷修改提示詞來進行更正。筆者在讀書時兼職做專利翻譯時，經(jīng)常會花費很多時間糾結(jié)于一些特殊概念的翻譯。在中文中找不到對應的表達，為了準確翻譯一個概念，通常需要檢索和翻閱很多資料。但在大語言模型時代，只要不斷調(diào)整提示詞，很快就會得出一個準確的表達。

當然，專利翻譯的重要性毋容置疑，短時間內(nèi)不可能完全由AI取代。但初級翻譯的價值正在逐漸減小。未來，外進內(nèi)和內(nèi)進外的翻譯至少70%的工作都可以由AI完成，或者說AI可以提高70%的效率。內(nèi)部使用的OA答復意見的翻譯、分析報告的翻譯、證據(jù)翻譯，AI承擔的部分可能會占到90%。

這意味著專利翻譯市場將來可能只有大約20%的資深專業(yè)人員能繼續(xù)從事這一職業(yè)，他們需要具備相對較高的外語水平、專利水平和技術(shù)水平。

同時，由于大語言模型的嵌入，許多專利系統(tǒng)的翻譯也將變得更加先進。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫為了將外文翻譯成英文，需要付出巨大的代價。要找到好的模型，經(jīng)過大量的訓練，不斷調(diào)整，才能得到一個比較好的機器翻譯模型，然后利用強大的算力進行翻譯。但現(xiàn)在，Maxipat直接將AI對話嵌入到專利系統(tǒng)中，用戶可以直接使用對話功能讓AI完成各種任務，如翻譯、解讀、分析、對比等，都能得心應手。關鍵是如果用戶對翻譯不滿意，可以隨時靈活調(diào)整，相當于身邊帶了一個專利助手。

Maxipat的AI對話

AI對專利檢索的影響

專利檢索工作是一項非常專業(yè)的任務。檢索工作的門檻看似不高，但要精通卻非常困難。檢索人員需要能夠迅速理解技術(shù)，具備敏銳的嗅覺和聯(lián)想能力，并且對專利法有深入的理解。否則，即便重要的文件擺在眼前，也可能視而不見。筆者之前撰寫過數(shù)十篇關于專利檢索的文章，感興趣的朋友可以關注我的公眾號。在檢索工作中，有些環(huán)節(jié)可以利用AI來處理。檢索的主要步驟大致包括：

1. 理解技術(shù)，總結(jié)關鍵點（criteria）；

2. 編輯檢索式；

3. 對比文件篩選；

4. 專利比對（包括權(quán)利要求的比對）；

5. 撰寫分析報告。

無論是進行查新（新穎性檢索）、無效宣告、專利風險分析（FTO），還是進行專利全景分析（landscape），第一步都涉及到對技術(shù)核心點的理解。專利全景分析還可能涉及到對背景和商業(yè)信息的了解。無論是技術(shù)方案還是專利，首先必須深入理解其核心點。通俗地說，檢索人員必須能夠清晰地向他人解釋這個核心點，并且能夠用一兩句話將技術(shù)方案闡述透徹，不能含糊其辭。否則，很難進行有效的檢索，除非運氣特別好。因為要靈活地編輯檢索式，快速篩選出相關的專利和論文，就必須達到這一層次。我們通常將這一步稱為提取“criteria”。

例如，上述權(quán)利要求中，我們可以很方便地利用AI來總結(jié)“criteria”。

Maxipat總結(jié)

這個技術(shù)方案或?qū)＠暮诵氖嵌嘧杂啥溶壽E線性化控制器，它基于閉環(huán)PD-特征值分配和時間尺度分離，實現(xiàn)指數(shù)穩(wěn)定性，同時控制縱向速度和轉(zhuǎn)向角。

AI擅長總結(jié)文獻和提取核心觀點，這將加快用戶對技術(shù)的理解速度。AI還可以從不同角度提出問題，幫助用戶更深入地理解技術(shù)方案，相當于擁有了一個技術(shù)助理。

（未完待續(xù)）

Maxipat致力于作為成為科技創(chuàng)新和知識產(chǎn)權(quán)工作的AI加速器，主要包括輔助創(chuàng)新：提高研發(fā)的科技創(chuàng)新效率，通過problem-solution算法深層關聯(lián)到的真實技術(shù)方案，能夠跨領域進行技術(shù)方案的深層挖掘和關聯(lián)；智能搜索與分析：將專利搜索和報告制作借助AI實現(xiàn)智能化，包括智能查新、無效、FTO、Landscaping報告。 目前開放注冊中。

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