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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
  • 點(diǎn)擊數(shù):238     發(fā)布時(shí)間:2025-06-20 18:00:53
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高校和科研機(jī)構(gòu)作為我國(guó)科技創(chuàng)新的重要力量,積累了大量專利。然而,這些專利與企業(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。

近年來,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)人工智能專利數(shù)量全球占比達(dá)60%,是全球人工智能專利的最大擁有國(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)值專利占比有待進(jìn)一步突破。盡管我國(guó)專利數(shù)量龐大,但高價(jià)值專利占比不高。發(fā)明專利保護(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,專利維持時(shí)間越長(zhǎng),說明轉(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,積累了大量專利。然而,這些專利與企業(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)、專利等知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)帶來了新的挑戰(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。互聯(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,我國(guó)專利、商標(biāo)審查效率有所提升。例如,發(fā)明專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)化專利布局,助力高價(jià)值專利培育。利用人工智能技術(shù)對(duì)海量專利文獻(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),人工智能還可在專利撰寫過程中進(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)等問題。人工智能通過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)的專利審查過程中,審查員查閱技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、提案等專業(yè)度較高的非專利文獻(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。而人工智能在專利審查工作中,能夠利用其深度理解能力和語義檢索功能,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,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)專利文獻(xiàn)、法律文書等復(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應(yīng)對(duì)人工智能幻覺問題,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)。

來源:《科技日?qǐng)?bào)》

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