AI協助審查專利是大勢所趨，問題是如何使用和規范

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，審查員在發現申請不符合授權條件時，需要向申請人發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、撰寫等多個環節，為審查員賦能。可以預見，隨著AI技術的發展，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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