人工智能作为一项新兴技术，终于在当今世界中产生影响。随着该项技术的进步和广泛应用，日常的脑力劳动将变得越来越自动化。据预测，人类目前所从事大约50％的工作，将来会被自动化程序所取代1。在本文中，我们将考察人工智能在当今及将来对知识产权领域的影响。

简而言之，人工智能就是机器能够执行通常被认为需要人类智能而完成的任务。虽然，很多算法被用来实现自动化功能，然而，近期驱动这一领域发展的是一种被称为机器学习 Machine Learning的特定算法。机器学习算法通过检索海量数据集并提取与特定结果相关的数据模式或趋势来“学习”。这种算法对于自动化公式性和重复性的任务来说是功能强大的，但是很难将其归纳为一套严谨的通用规则。机器学习算法也是一种强有力的辅助手段从大量和无规律的数据集中提取关键信息。反之，这些数据集对于人类的理解力来说太过庞大和复杂而难以分析。在专利法中，人工智能可以在许多方面提供有用的帮助。现今，一些使用这项技术的服务已被用来协助律师和专利代理人。

改进数据库搜索

机器学习算法最活跃的研究领域之一是改进自然语言处理Natural Language Processing（NLP）程序，用于分析和理解自然的人类语言。传统的计算机程序通过非常严格的文字规则来解释语言，而自然语言处理程序可以“理解”那些我们日常用语中相对不精确和模糊的语言编码信息。机器学习算法不是自然语言处理程序所必需的，但是综合机器学习算法大大提高了近年来自然语言处理程序的性能。虽然在理解力方面还不能接近人类的水准，但自然语言处理程序的真正强大之处在于它能够从庞大的文件库中筛选和提取信息，而这些庞大的文件库是人类难以检索的。

自然语言处理程序可以通过更好地“理解”用户提出的检索要求以及被检索的文档来提高数据库检索的效率。一些法律服务公司，如ROSS Intelligence和Innography，通过使用机器学习算法进行排序和分析，进一步提高了数据库的检索性能。虽然不太能与“机器人律师”的检索能力相比2，但ROSS Intelligence的系统已被证明优于单独使用自然语言处理程序的搜索引擎，因为它能够识别与给定检索要求最相关的文档3。此外，还有一些程序被开发出来用以生成简短的输入文件摘要，使用户能够更快地浏览检索结果。虽然，这些进步并不是革命性的，但其提高了数据库检索的效率，可以大大减少检索一个主题所需的时间，提高律师的生产力。

除了减少花费在检索上的时间外，自然语言处理程序还可以发现新的关键信息，否则这些关键信息将被掩埋在大量的文档库中。 Lex Machina，Innography和Ravel Law等法律分析公司为诉讼律师提供有用的数据谋划最具成功机会的诉讼策略。通过梳理数以百万计的法庭文件，这些检索服务可以追踪如下相关统计数据：法官的判决倾向，对方诉讼人和公司的战术策略，重大事件的平均延续时间，以及相关专利的诉讼历史等。搜索引擎也可以将来自不同来源的数据绑定在一起，揭示其隐藏的相关性。 Innography提供了一个特别有趣的检索数据库，将公司信息与其专利的诉讼历史联系起来。这些检索结果的价值远远超越了在专利法上的用途，为企业提供了竞争情报，投资信息，研发决策，以及识别使用许可和其他商业机会的有用资源。这些数据库对商业策略的影响将持续增长，因为数据库变得越来越强大，也被广泛用于专利法之外的领域。

起草专利申请

除了自然语言处理程序之外，在开发自然语言生成 natural language generating（NLG）程序，或能够生成自己的语言的程序方面，已经花费了很多精力。然而，总的说来，自然语言生成程序仍然处于该技术发展的早期阶。目前，自然语言生成程序仅能完成公式化的写作任务。将这些技术应用于不具有严格定义的任务会导致无意义的，有时甚至是可笑的结果4。尽管如此，在知识产权法中，有一些方面是可以用程序自动化来完成重复性和公式性的写作任务。法律服务公司Specifio有一个产品，声称可以自动完成撰写专利申请的任务，只需要把权利要求作为程序的初始输入。虽然，由当前版本的Specifio的程序生成的专利申请仍需要人工校对，公司创始人Ian Schick和Kevin Knight估计他们的程序可以完成90％的工作，大大减轻了专利专业人员的工作负担5。即使对于需要高质量人工的编写任务，自然语言处理程序仍然可用于提供更智能化的编辑功能。虽然，目前的数码编辑功能只能纠查拼写或语法错误，但具有人工智能的编辑功能将能够提供更复杂的服务，例如建议对词语的选择，显示写得不好的文字部分。只要有足够的数据信息，人工智能编辑甚至可以学习用户偏好的写作风格，并提供量身定制的建议，以适应用户的写作风格。

结论和展望

目前，人工智能已经在知识产权领域产生影响，主要是通过开发日益强大的检索功能。自动化写作程序虽然还处于发展的初级阶段，但已开始产生影响，并随着技术的发展，在未来几年将越来越普遍。知识产权法的自动化并非是为了完全替代律师和代理人，而是为了提高人的工作效率，使这些专业人员能够在更短的时间内完成相同的任务，取得更好的成果。未来的从业者将能够越来越多地把时间花在需要更多创造力的任务上，同时将重复和乏味的任务委托给计算机。知识产权法自动化程度的提高也会影响到其他相关的方面。看看自动化所带来的生产率和工作效率的提高是否会降低专利申请的成本，并增加未来专利发明的数量，将是一件非常有趣的事情。

1Frey, C. B., and Osborne, M. A. “The future of employment: how susceptible are jobs to Computerisation?” Technological Forecasting and Social Change. 114, 254-280.
2Turner, K. “Meet ‘Ross,’ the newly hired legal robot.” The Wall Street Journal. May 16, 2016.
3Blue Hill Research. ROSS Intelligence: Artificial Intelligence in Legal Research. 2017. Web.
4Ars Technica. “Sunspring | A Sci-Fi Short Film Starring Thomas Middleditch.”  Online video clip.    Youtube, June 9, 2016.  Web.
5“Meet Specifio the AI Start-Up Automating Patent Drafting.” July 28, 2017. Web.

英文版：/artificial-intelligence-impact-ip/

-Michael Hinrichsen and Anthony Sabatelli, PhD, JD

Mike Hinrichsen是耶鲁大学分子生物物理和生物化学系的博士候选人。 他的论文研究集中在使用蛋白质设计开发新的活体细胞蛋白质和基因组位点成像方法。 在就读耶鲁大学之前，Mike毕业于新泽西学院，获得化学学士学位。

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