人工智能为知识产权维护注入新动能
◎贾晓辉 徐慧丽
近年来，我国在人工智能范畴取得了显着成果。世界常识产权安排（WIPO）数据显现，我国人工智能专利数量全球占比达60%，是全球人工智能专利的最大具有国。将人工智能跟常识产权作业深度结合，深化人工智能与常识产权交融，可有用进步常识产权发明、维护、运用和办理效能，是完成常识产权高质量开展的必经之路。
常识产权强国建造面临多重应战
本年是常识产权“十四五”规划收官之年，我国常识产权作业成效显着，但仍存在“大而不强、多而不优”等对立问题，限制着常识产权强国建造的推进，首要表现在以下几个方面。
一是高价值专利占比有待进一步打破。虽然我国专利数量巨大，但高价值专利占比不高。发明专利维护期限一般为20年，《2022年世界五大常识产权局计算陈述》显现，我国取得授权的发明专利中，仅有25%的维护期限保持满20年，而国外有些国家这一份额为40%以上。一般而言，专利保持时刻越长，阐明转化运用价值越高。此外，我国科技立异工业参加世界商场竞争，虽然在专利数量上占有优势，但在关键技能的掌控和高端商场的话语权方面仍显缺乏。
二是转化运用功率有待进一步进步。高校和科研机构作为我国科技立异的重要力气，积累了很多专利。但是，这些专利与企业的工业化需求之间存在着必定的脱节现象。一方面，高校和科研机构的科研成果侧重于理论研讨和学术价值，在商场推广方面存在缺乏。另一方面，企业因为对高校和科研机构的科研成果了解不行深化，难以将高校和科研机构的专利技能有用地转化为实践产品或服务。这种对立使得很多有价值的专利技能未能及时完成工业化。在政府引导和支撑下，我国专利转化运用作业虽成效显着，但较之于发达国家，依然存在进步空间。
三是维护机制有待进一步完善。算法引荐、生成式人工智能、直播带货等新技能、新业态不断涌现，给版权、商标、专利等常识产权维护带来了新的应战。在海量内容的网络环境下，权力人发现侵权行为的难度大大添加。互联网上的信息传达敏捷且杂乱，侵权行为往往具有隐蔽性和多样性，权力人即便发现自己的权力遭到侵略，也难以追溯侵权源头，给常识产权维权带来极大困难。为了从头完成权力人和工业开展之间的利益平衡，迫切需要完善常识产权维护机制，进步侵权检测和溯源才干。
四是办理质效有待进一步进步。近年来，我国专利、商标检查功率有所进步。例如，发明专利均匀检查周期已缩减至15.5个月，完成相同检查准则下的国家最快水平。跟着技能迭代速度日益加速、专利申请数量不断增加，常识产权检查作业面临着继续的压力，需不断进步质效，才干有用应对不断增加的业务量和日益杂乱的技能应战。
人工智能助力常识产权维护提质增效
在语义了解、逻辑推理等根底才干，以及常识增强、信息抽取、翻译转化、使命规划等进阶才干的加持下，人工智能为常识产权作业继续注入新动能，成为推进常识产权高质量开展的重要引擎。
首要，优化专利布局，助力高价值专利培养。使用人工智能技能对海量专利文献进行深度发掘和剖析，可快速辨认技能范畴的技能开展趋势、热门研讨方向以及潜在的技能空白点，为研制人员供给前瞻性布局主张。一起，人工智能还可在专利编撰过程中进行技能发掘，辅佐科研人员发现潜在立异点，进步专利质量和价值。
其次，破解信息不对称，激活转化动能。人工智能在破解信息不对称难题、促进产学研深度交融方面发挥着重要作用。在传统的产学研协作中，高校、科研机构与企业之间往往存在信息沟通不畅、资源对接不精准等问题。人工智能经过树立智能化的科技成果信息数据库，将高校和科研机构的科研成果进行分类整理和标示，一起搜集企业的技能需求和立异痛点，使用大数据剖析和匹配算法，可完成科技成果与企业需求的精准对接。
再次，实时监测网络侵权，优化维护作用。人工智能技能可以完成对网络侵权行为的在线辨认与溯源，为常识产权维护供给有力支撑。使用图像辨认、视频指纹、文本辨认等人工智能技能，可以对网络上的各种内容、产品进行实时监测，快速发现涉嫌侵权的目标或行为。一起，人工智能还可以对侵权行为进行溯源，经过了解与剖析海量网络数据信息，发现纤细头绪、依据，追寻侵权内容的传达途径和来历，为权力人维护权益供给依据支撑。
最终，进步检查质效，缩短立异周期。在传统的专利检查过程中，检查员查阅技能标准、提案等专业度较高的非专利文献时，需消耗很多时刻与精力用于阅览和技能点定位，且简单遭到人为因素的影响。而人工智能在专利检查作业中，可以使用其深度了解才干和语义检索功用，辅佐现有技能检索，然后进步检查功率和质量，助力立异技能及时取得维护。
但是，值得一提的是，现阶段人工智能在技能层面仍存在必定的局限性。面向未来，为了让人工智能更好地赋能常识产权作业，应当掌握三个方向：一是加强人工智能核心技能攻关，进一步进步人工智能对专利文献、法律文书等杂乱文本的处理才干，夯实技能底座；二是以本地化布置来应对人工智能错觉问题，削减人工智能体系面临含糊、不确定或杂乱信息时呈现不合理决议计划的现象；三是增强安全防护、完善商业秘密维护机制，防止使用人工智能体系处理专利信息、企业技能资料等敏感数据时发生商业秘密和数据走漏危险。
（作者贾晓辉系中国移动专利支撑中心主任、高级工程师，徐慧丽系中国移动专利支撑中心研讨员）
（来历：科技日报）
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