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人工智能为知识产权保护注入新动能

2025-05-19 09:22:00

来源:科技日报

原标题:人工智能为知识产权保护注入新动能

近年来,我国在人工智能领域取得了显著成就。世界知识产权组织(WIPO)数据显示,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拥有国。将人工智能跟知识产权工作深度结合,深化人工智能与知识产权融合,可有效提升知识产权创造、保护、运用和管理效能,是实现知识产权高质量发展的必由之路。

知识产权强国建设面临多重挑战

今年是知识产权“十四五”规划收官之年,我国知识产权事业成效明显,但仍存在“大而不强、多而不优”等矛盾问题,制约着知识产权强国建设的推进,主要表现在以下几个方面。

一是高价值专利占比有待进一步突破。尽管我国专利数量庞大,但高价值专利占比不高。发明专利保护期限通常为20年,《2022年世界五大知识产权局统计报告》显示,我国获得授权的发明专利中,仅有25%的保护期限维持满20年,而国外有些国家这一比例为40%以上。通常而言,专利维持时间越长,说明转化运用价值越高。此外,我国科技创新产业参与国际市场竞争,虽然在专利数量上占据优势,但在关键技术的掌控和高端市场的话语权方面仍显不足。

二是转化运用效率有待进一步提升。高校和科研机构作为我国科技创新的重要力量,积累了大量专利。然而,这些专利与企业的产业化需求之间存在着一定的脱节现象。一方面,高校和科研机构的科研成果侧重于理论研究和学术价值,在市场推广方面存在不足。另一方面,企业由于对高校和科研机构的科研成果了解不够深入,难以将高校和科研机构的专利技术有效地转化为实际产品或服务。这种矛盾使得大量有价值的专利技术未能及时实现产业化。在政府引导和支持下,我国专利转化运用工作虽成效明显,但较之于发达国家,仍然存在提升空间。

三是保护机制有待进一步完善。算法推荐、生成式人工智能、直播带货等新技术、新业态不断涌现,给版权、商标、专利等知识产权保护带来了新的挑战。在海量内容的网络环境下,权利人发现侵权行为的难度大大增加。互联网上的信息传播迅速且复杂,侵权行为往往具有隐蔽性和多样性,权利人即使发现自己的权利受到侵犯,也难以追溯侵权源头,给知识产权维权带来极大困难。为了重新实现权利人和产业发展之间的利益平衡,迫切需要完善知识产权保护机制,提升侵权检测和溯源能力。

四是管理质效有待进一步提升。近年来,我国专利、商标审查效率有所提升。例如,发明专利平均审查周期已缩减至15.5个月,实现相同审查制度下的国家最快水平。随着技术迭代速度日益加快、专利申请数量不断增长,知识产权审查工作面临着持续的压力,需不断提升质效,才能有效应对不断增长的业务量和日益复杂的技术挑战。

人工智能助力知识产权保护提质增效

在语义理解、逻辑推理等基础能力,以及知识增强、信息抽取、翻译转换、任务规划等进阶能力的加持下,人工智能为知识产权工作持续注入新动能,成为推动知识产权高质量发展的重要引擎。

首先,优化专利布局,助力高价值专利培育。利用人工智能技术对海量专利文献进行深度挖掘和分析,可快速识别技术领域的技术发展趋势、热点研究方向以及潜在的技术空白点,为研发人员提供前瞻性布局建议。同时,人工智能还可在专利撰写过程中进行技术挖掘,辅助科研人员发现潜在创新点,提升专利质量和价值。

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、促进产学研深度融合方面发挥着重要作用。在传统的产学研合作中,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。人工智能通过建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注,同时收集企业的技术需求和创新痛点,利用大数据分析和匹配算法,可实现科技成果与企业需求的精准对接。

再次,实时监测网络侵权,优化保护效果。人工智能技术能够实现对网络侵权行为的在线识别与溯源,为知识产权保护提供有力支撑。利用图像识别、视频指纹、文本识别等人工智能技术,可以对网络上的各种内容、商品进行实时监测,快速发现涉嫌侵权的对象或行为。同时,人工智能还可以对侵权行为进行溯源,通过理解与分析海量网络数据信息,发现细微线索、证据,追踪侵权内容的传播路径和来源,为权利人维护权益提供证据支持。

最后,提升审查质效,缩短创新周期。在传统的专利审查过程中,审查员查阅技术标准、提案等专业度较高的非专利文献时,需耗费大量时间与精力用于阅读和技术点定位,且容易受到人为因素的影响。而人工智能在专利审查工作中,能够利用其深度理解能力和语义检索功能,辅助现有技术检索,从而提高审查效率和质量,助力创新技术及时获得保护。

然而,值得一提的是,现阶段人工智能在技术层面仍存在一定的局限性。面向未来,为了让人工智能更好地赋能知识产权工作,应当把握三个方向:一是加强人工智能核心技术攻关,进一步提升人工智能对专利文献、法律文书等复杂文本的处理能力,夯实技术底座;二是以本地化部署来应对人工智能幻觉问题,减少人工智能系统面对模糊、不确定或复杂信息时出现不合理决策的现象;三是增强安全防护、完善商业秘密保护机制,避免利用人工智能系统处理专利信息、企业技术资料等敏感数据时产生商业秘密和数据泄露风险。

(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究员)

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