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2025邁入「AI代理」新階段 AI正在全面翻轉專利產業!

攝影:北美智權/唐銘偉
攝影:北美智權/唐銘偉

※如欲轉載本文,請與北美智權報聯絡

吳碧娥╱北美智權報 編輯部

2025年的到來,象徵著人工智慧正邁入「AI代理」(AI AGENT)的新階段,AI將取代傳統的工作方式,並能自主執行任務。對專利產業而言,這樣的趨勢亦不容忽視,那就是AI正在改變專利實務的遊戲規則,企業必須善用AI改變專利運營的戰略。經過機器學習和模型訓練後,目前利用AI專利翻譯的技術成熟度最高可達90%,可替企業省下大幅的專利翻譯成本與時間;AI語義分析可涵蓋欲檢索標的之技術全貌,縮短檢索時間、加速初步判斷專利無效的可能性。透過AI工具的輔助撰寫專利,可以改善人工撰寫專利申請書曠日費時、成本昂貴的問題,並將更多時間用在提升專利品質。

AI正在從各種層面翻轉產業生態,專利產業當然也不例外。在2024年12月20日舉辦的《2024兩岸專利論壇》中,因子數據共同創辦人暨AI技術長許正乾分享AI對專利實務的影響與應對經驗。許正乾指出, AI現已運用在專利翻譯、專利檢索、專利挖掘、專利價值預測等範疇,都已有極高的技術成熟度,並已開始翻轉專利產業生態。

圖1. 專利實務結合AI的10種運作模式;圖片來源:2024兩岸專利實務論壇許正乾簡報資料
圖1. 專利實務結合AI的10種運作模式;圖片來源:2024兩岸專利實務論壇許正乾簡報資料

細數目前AI共有四大語言模型,除了最廣為人知Open AI的GPT,應用涵蓋ChatGPT、DALL-E等,卓越的生成能力適用於語言處理、對話、圖片及影片生成等場景;還有美國AI新創公司Anthropic的Claude模型,較注重AI的安全與倫理、聚焦AI的透明性和可控性,目標是打造出適合人類價值的生成式模型;而Google用來和旗下產品相整合的Gemini模型,致力於提升語言理解的深度;最後一個是Meta的LLaMA模型,特點是高效能、可擴展,注重語言理解與生成,並與美國AI新創公司Hugging Face合作,推動AI開源與技術交流。這四大語言模型均以Transformer架構為基礎,而專利實務多為自然語言的屬性,因此要在專利實務導入生成式AI,幾乎不脫這四大語言模型的範疇。

AI專利翻譯、專利檢索

許正乾指出,在專利實務結合AI的各項運作模式中,最低成本、高價值的應用首推AI專利翻譯。過去運用人工進行專利翻譯,不但曠日費時、且成本較高,專利說明書內有許多重複性高的敘述,人工翻譯照樣算錢。現在透過基於Transformer模型而做的深度學習,預訓練模型(Pre-trained Model)和提示工程(Prompt Engineering),AI專利翻譯的技術成熟度最高可達90%,準確度也比以往的Google翻譯高出許多,一篇翻譯最多可為企業省下99%的成本。

另外,透過AI的語義分析,現在也能讓AI專利檢索的結果更精準。因為專利檢索依賴使用者主觀下關鍵詞或檢索式,會隨著使用者的背景知識不同,檢索出的答案可能差異甚遠,若僅依賴關鍵詞或檢索式,有可能無法得知欲檢索標的之技術全貌。導入AI技術後,透過AI語義分析可涵蓋欲檢索標的之技術全貌,加上檢索時間大幅縮短,降低使用者門檻,發明人也可協助IP人員先行檢索,加速初步判斷專利無效的可能性。

AI專利挖掘

AI專利挖掘是讓AI從企業內建RAG或既有的資料庫、任何文件檔當中尋找文獻,再由智權部門、發明人、決策者、PM、業務透過AI的語義分析檢索,結果將更為精準。

RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一種檢索增強生成的人工智慧技術,讓大型語言模型(LLM) 不用經過再訓練,就能利用更多資料資源改善生成式AI的品質。許正乾解釋,RAG透過資料向量化可優化檢索與模型的回覆正確度與完整度,確保動態即時更新資訊。

一般公司若要進行專利挖掘,必須依賴IP部門遊走各部門瞭解研發上可能產出的專利,但IP部門對於技術的理解畢竟有限,有時會錯過專利保護時機。透過企業內建的RAG,可將AI專利檢索功能普及至發明人、決策者、PM、業務等部門,隨時透過與AI對話,協同發現市場商機、專利申請與專利迴避設計。

AI專利說明書撰寫與答辯

透過生成式AI的輔助撰寫專利說明書,可以節省大量時間與成本,省下來的時間可專注在提升專利品質。雖然目前利用AI進行專利說明書撰寫與答辯,技術成熟度還在約50%,不過在申請日、產品上市或回覆官方審查意見的壓力下,透過人力大量的專利撰寫或答辯,將可能無法全面性地顧及專利品質,AI工具的輔助可以改善人工撰寫專利申請書曠日費時、成本昂貴、品質良莠不齊的問題。

AI專利價值預測

專利價值會隨著隨產業趨勢波動,不論領域專家或分析師,都難以從千百萬的科技文獻中⼀⼀閱讀與分析。必須綜合過去的數據,引用文獻數、被引用文獻數、申請數量、功效矩陣、SEP、申請國、IPC 等諸多變數,加上專家經驗判斷、金融市場與產業輿情等即時動態,才能預測出專利價值;而藉由AI技術的輔助,經由超過1,000萬篇的文本進行訓練,AI可模仿決策者的思維。基於客觀且多面向的大數據與AI的輔助,除了可以節省大量時間與成本,企業還可以快速反應產品或服務的調整,把握最佳時機做專利交易或授權,極大化專利運營的產值。

AI專利組合、AI技術演化預測

傳統上判斷專利組合的方式,是依賴過去的統計數據和人為直覺做判斷,缺乏進退依據。AI可以準確推測各項技術的成成長性,因應市場成長率的變遷,AI隨時調整專利組合。基於市場的運作邏輯與AI輔助,企業可快速調整佈局策略,也可在最佳時機做專利交易或授權,極大化專利運營之價值。

許正乾指出,AI技術演化預測超過1,000萬篇的文本訓練後,不僅消除AI幻覺,且還可巨量閱讀並理解所有的文獻,進而推算該技術未來貢獻在財務方面的成長機率,並且預測「毛利率」、「營業利益率」和「稅後淨利率」等三率。透過AI大量計算專利結合市場動態資訊,投資者或決策者更即時掌握技術走向,隨時調整資本支出或營運策略。

除了AI專利組合,借助AI最擅長的巨量閱讀與分析、歸納統整能力,可用來預測AI技術演化,協助領域專家與分析師迅速掌握快速變遷的產業方向,協助企業用最低成本取得投資佈局的先機,或是做為輔助國家或民間企業做產業決策或資本支出時的參考數據。

未來展望:數據驅動決策

許正乾建議,企業應該要善用AI提早改變專利運營的戰略,結合既有的IP團隊和AI工程師,由IP團隊對數據/AI工程師進行專利概念、公司IP策略等IP教育訓練,另一方面,數據或AI工程師應對IP部門分享AI工具的使用方法與手冊,並為公司建立RAG、機器學習、提示工程應用,建構屬於IP部門的「AI大腦」。多數企業的IP部門都蘊藏了90%未被探勘的資料,透過人機協作將IP結合產品或服務,以達到獲利最大化、成本最小化。

資料來源:

  1. 2024/12/20,2024兩岸專利實務論壇《線上活動》,許正乾簡報

作者:吳碧娥
現任:北美智權報主編
學歷:政治大學新聞研究所
經歷:北美智權報資深編輯

驊訊電子總經理室特助

經濟日報財經組記者

東森購物總經理室經營企劃

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