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人工智能為知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)注入新動(dòng)能
2025/05/19 17:11 來(lái)源：科技日?qǐng)?bào) 閱讀：1萬(wàn)
近年來(lái),，我國(guó)在人工智能領(lǐng)域取得了顯著成就。世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織（WIPO）數(shù)據(jù)顯示,，我國(guó)人工智能專(zhuān)利數(shù)量全球占比達(dá)60%,，是全球人工智能專(zhuān)利的最大擁有國(guó)。將人工智能跟知識(shí)產(chǎn)權(quán)工作深度結(jié)合,，深化人工智能與知識(shí)產(chǎn)權(quán)融合,，可有效提升知識(shí)產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造、保護(hù),、運(yùn)用和管理效能,，是實(shí)現(xiàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。
知識(shí)產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國(guó)建設(shè)面臨多重挑戰(zhàn)
今年是知識(shí)產(chǎn)權(quán)“十四五”規(guī)劃收官之年,，我國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)事業(yè)成效明顯,，但仍存在“大而不強(qiáng),、多而不優(yōu)”等矛盾問(wèn)題，制約著知識(shí)產(chǎn)權(quán)強(qiáng)國(guó)建設(shè)的推進(jìn),，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面,。
一是高價(jià)值專(zhuān)利占比有待進(jìn)一步突破。盡管我國(guó)專(zhuān)利數(shù)量龐大,，但高價(jià)值專(zhuān)利占比不高。發(fā)明專(zhuān)利保護(hù)期限通常為20年,，《2022年世界五大知識(shí)產(chǎn)權(quán)局統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示,，我國(guó)獲得授權(quán)的發(fā)明專(zhuān)利中，僅有25%的保護(hù)期限維持滿20年,，而國(guó)外有些國(guó)家這一比例為40%以上,。通常而言，專(zhuān)利維持時(shí)間越長(zhǎng),，說(shuō)明轉(zhuǎn)化運(yùn)用價(jià)值越高,。此外，我國(guó)科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)參與國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),，雖然在專(zhuān)利數(shù)量上占據(jù)優(yōu)勢(shì),，但在關(guān)鍵技術(shù)的掌控和高端市場(chǎng)的話語(yǔ)權(quán)方面仍顯不足。
二是轉(zhuǎn)化運(yùn)用效率有待進(jìn)一步提升,。高校和科研機(jī)構(gòu)作為我國(guó)科技創(chuàng)新的重要力量,，積累了大量專(zhuān)利。然而,，這些專(zhuān)利與企業(yè)的產(chǎn)業(yè)化需求之間存在著一定的脫節(jié)現(xiàn)象,。一方面，高校和科研機(jī)構(gòu)的科研成果側(cè)重于理論研究和學(xué)術(shù)價(jià)值,，在市場(chǎng)推廣方面存在不足,。另一方面，企業(yè)由于對(duì)高校和科研機(jī)構(gòu)的科研成果了解不夠深入,，難以將高校和科研機(jī)構(gòu)的專(zhuān)利技術(shù)有效地轉(zhuǎn)化為實(shí)際產(chǎn)品或服務(wù),。這種矛盾使得大量有價(jià)值的專(zhuān)利技術(shù)未能及時(shí)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。在政府引導(dǎo)和支持下,，我國(guó)專(zhuān)利轉(zhuǎn)化運(yùn)用工作雖成效明顯,，但較之于發(fā)達(dá)國(guó)家，仍然存在提升空間,。
三是保護(hù)機(jī)制有待進(jìn)一步完善,。算法推薦、生成式人工智能,、直播帶貨等新技術(shù),、新業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn),，給版權(quán)、商標(biāo),、專(zhuān)利等知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn),。在海量?jī)?nèi)容的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，權(quán)利人發(fā)現(xiàn)侵權(quán)行為的難度大大增加,?；ヂ?lián)網(wǎng)上的信息傳播迅速且復(fù)雜，侵權(quán)行為往往具有隱蔽性和多樣性,，權(quán)利人即使發(fā)現(xiàn)自己的權(quán)利受到侵犯,，也難以追溯侵權(quán)源頭，給知識(shí)產(chǎn)權(quán)維權(quán)帶來(lái)極大困難,。為了重新實(shí)現(xiàn)權(quán)利人和產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的利益平衡,，迫切需要完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)機(jī)制，提升侵權(quán)檢測(cè)和溯源能力,。
四是管理質(zhì)效有待進(jìn)一步提升,。近年來(lái)，我國(guó)專(zhuān)利,、商標(biāo)審查效率有所提升,。例如，發(fā)明專(zhuān)利平均審查周期已縮減至15.5個(gè)月,，實(shí)現(xiàn)相同審查制度下的國(guó)家最快水平,。隨著技術(shù)迭代速度日益加快、專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量不斷增長(zhǎng),，知識(shí)產(chǎn)權(quán)審查工作面臨著持續(xù)的壓力,，需不斷提升質(zhì)效，才能有效應(yīng)對(duì)不斷增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)量和日益復(fù)雜的技術(shù)挑戰(zhàn),。
人工智能助力知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)提質(zhì)增效
在語(yǔ)義理解,、邏輯推理等基礎(chǔ)能力，以及知識(shí)增強(qiáng),、信息抽取,、翻譯轉(zhuǎn)換、任務(wù)規(guī)劃等進(jìn)階能力的加持下,，人工智能為知識(shí)產(chǎn)權(quán)工作持續(xù)注入新動(dòng)能,，成為推動(dòng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。
首先,，優(yōu)化專(zhuān)利布局,，助力高價(jià)值專(zhuān)利培育。利用人工智能技術(shù)對(duì)海量專(zhuān)利文獻(xiàn)進(jìn)行深度挖掘和分析,，可快速識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì),、熱點(diǎn)研究方向以及潛在的技術(shù)空白點(diǎn),，為研發(fā)人員提供前瞻性布局建議。同時(shí),，人工智能還可在專(zhuān)利撰寫(xiě)過(guò)程中進(jìn)行技術(shù)挖掘,，輔助科研人員發(fā)現(xiàn)潛在創(chuàng)新點(diǎn)，提升專(zhuān)利質(zhì)量和價(jià)值,。
其次,，破解信息不對(duì)稱，激活轉(zhuǎn)化動(dòng)能,。人工智能在破解信息不對(duì)稱難題,、促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研深度融合方面發(fā)揮著重要作用。在傳統(tǒng)的產(chǎn)學(xué)研合作中,，高校、科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)之間往往存在信息溝通不暢,、資源對(duì)接不精準(zhǔn)等問(wèn)題,。人工智能通過(guò)建立智能化的科技成果信息數(shù)據(jù)庫(kù)，將高校和科研機(jī)構(gòu)的科研成果進(jìn)行分類(lèi)整理和標(biāo)注,，同時(shí)收集企業(yè)的技術(shù)需求和創(chuàng)新痛點(diǎn),，利用大數(shù)據(jù)分析和匹配算法，可實(shí)現(xiàn)科技成果與企業(yè)需求的精準(zhǔn)對(duì)接,。
再次,，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)侵權(quán)，優(yōu)化保護(hù)效果,。人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)侵權(quán)行為的在線識(shí)別與溯源,，為知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)提供有力支撐。利用圖像識(shí)別,、視頻指紋,、文本識(shí)別等人工智能技術(shù)，可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)上的各種內(nèi)容,、商品進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),，快速發(fā)現(xiàn)涉嫌侵權(quán)的對(duì)象或行為。同時(shí),，人工智能還可以對(duì)侵權(quán)行為進(jìn)行溯源,，通過(guò)理解與分析海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息，發(fā)現(xiàn)細(xì)微線索,、證據(jù),，追蹤侵權(quán)內(nèi)容的傳播路徑和來(lái)源，為權(quán)利人維護(hù)權(quán)益提供證據(jù)支持,。
最后,，提升審查質(zhì)效,，縮短創(chuàng)新周期。在傳統(tǒng)的專(zhuān)利審查過(guò)程中,，審查員查閱技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),、提案等專(zhuān)業(yè)度較高的非專(zhuān)利文獻(xiàn)時(shí)，需耗費(fèi)大量時(shí)間與精力用于閱讀和技術(shù)點(diǎn)定位,，且容易受到人為因素的影響,。而人工智能在專(zhuān)利審查工作中，能夠利用其深度理解能力和語(yǔ)義檢索功能,，輔助現(xiàn)有技術(shù)檢索,，從而提高審查效率和質(zhì)量，助力創(chuàng)新技術(shù)及時(shí)獲得保護(hù),。
然而,，值得一提的是，現(xiàn)階段人工智能在技術(shù)層面仍存在一定的局限性,。面向未來(lái),，為了讓人工智能更好地賦能知識(shí)產(chǎn)權(quán)工作，應(yīng)當(dāng)把握三個(gè)方向：一是加強(qiáng)人工智能核心技術(shù)攻關(guān),，進(jìn)一步提升人工智能對(duì)專(zhuān)利文獻(xiàn),、法律文書(shū)等復(fù)雜文本的處理能力，夯實(shí)技術(shù)底座,；二是以本地化部署來(lái)應(yīng)對(duì)人工智能幻覺(jué)問(wèn)題,，減少人工智能系統(tǒng)面對(duì)模糊、不確定或復(fù)雜信息時(shí)出現(xiàn)不合理決策的現(xiàn)象,；三是增強(qiáng)安全防護(hù),、完善商業(yè)秘密保護(hù)機(jī)制，避免利用人工智能系統(tǒng)處理專(zhuān)利信息,、企業(yè)技術(shù)資料等敏感數(shù)據(jù)時(shí)產(chǎn)生商業(yè)秘密和數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn),。
（作者賈曉輝系中國(guó)移動(dòng)專(zhuān)利支撐中心主任、高級(jí)工程師,，徐慧麗系中國(guó)移動(dòng)專(zhuān)利支撐中心研究員）