Đầu tư vào nguyên cứu và phát triển (R&D) đang ở mức độ cao chưa từng thấy. Ước tính rằng đầu tư vào R&D toàn cầu đã đạt 2.476 nghìn tỉ USD vào năm 2022, thúc đẩy sự tăng trưởng mạnh mẽ liên tục về số lượng đơn xin cấp bằng sáng chế điều này đang đặt hệ sinh thái bằng sáng chế toàn cầu, đặc biệt là các văn phòng bằng sáng chế, vào tình trạng căng thẳng. Sự gia tăng về số lượng và độ phức tạp của các đơn xin cấp bằng sáng chế có thể dẫn đến sự chậm trễ đáng kể trong việc cấp bằng, dẫn đến sự không chắc chắn về mặt pháp lý, có thể kìm hãm sự đổi mới, không khuyến khích đầu tư vào R&D và làm xói mòn khả năng cạnh tranh của các nền kinh tế quốc gia.
Một nghiên cứu của Văn phòng Bằng sáng chế Nhật Bản vào năm 2018, ước tính rằng các thẩm định viên của họ đã dành 30% trong tổng thời gian của mình để tìm kiếm tình trạng kỹ thuật (minh chứng về sáng chế đã được biết đến) và thêm 10% thời gian nữa để hiểu về nó.
Dùng AI hỗ trợ trong việc xác định tình trạng kỹ thuật tiềm năng
Một phương pháp đang được các văn phòng cấp bằng sáng chế áp dụng để cải thiện khả năng cấp bằng sáng chế kịp thời là sử dụng các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ xác định tình trạng kỹ thuật tiềm năng trong quá trình thẩm định. AI có thể bắt chước, với tốc độ nhanh, khả năng của con người trong việc so sánh dữ liệu giữa các đơn xin cấp bằng sáng chế với các bằng sáng chế hiện có và các ấn phẩm không phải bằng sáng chế để phát hiện ra những điểm tương đồng mà thẩm định viên có thể đánh giá khi tìm kiếm về tình trạng kỹ thuật. Mặc dù điều này không thay thế được yêu cầu phải đánh giá kết quả tìm kiếm bằng thẩm định viên con người, nhưng nó có thể tăng tốc đáng kể việc đánh giá trong hơn 70% số đơn.
Kathy Van Der Herten (ảnh trên) cho biết , sự gia tăng về số lượng và độ phức tạp của các đơn xin cấp bằng sáng chế có thể dẫn đến sự chậm trễ đáng kể trong việc cấp bằng, nhưng AI có thể giúp đẩy nhanh quá trình đó. (Ảnh: Được sự cho phép của CAS)
“AI có thể bắt chước, với tốc độ nhanh, khả năng của con người trong việc so sánh dữ liệu giữa các đơn xin cấp bằng sáng chế với các bằng sáng chế hiện có và các ấn phẩm không phải bằng sáng chế để phát hiện ra những điểm tương đồng mà thẩm định viên có thể đánh giá…”
Sự gia tăng về số lượng và độ phức tạp của các đơn xin cấp bằng sáng chế
Dựa trên dữ liệu của WIPO, CAS, một bộ phận của Hiệp hội Hóa học Hoa Kỳ, ước tính rằng năm cơ quan cấp bằng sáng chế hàng đầu đã có tốc độ tăng trưởng gộp hàng năm là 4,4% về số lượng đơn xin cấp bằng sáng chế từ năm 2012 đến năm 2021. Thêm vào sự gia tăng về số lượng đơn là sự tăng lên về mức độ phức tạp của bằng sáng chế, như đã thấy trong số lượng yêu cầu bảo hộ cho bằng sáng chế, bằng sáng chế được trích dẫn cho mỗi yêu cầu, trích dẫn về tình trạng kỹ thuật cho mỗi bằng sáng chế và các định lượng khác.
Tìm kiếm tình trạng kỹ thuật là một quá trình phức tạp, lặp đi lặp lại và tốn thời gian. Đối với mỗi đơn, người tìm kiếm và thẩm định viên phải đưa ra chiến lược tìm kiếm, lựa chọn sử dụng cơ sở dữ liệu nào, thực hiện việc tìm kiếm, xác minh kết quả và nếu cần, tinh chỉnh và lặp lại việc tìm kiếm sử dụng các tham số khác nhau.
Quy mô của công việc tìm kiếm này rất đáng kinh ngạc. Theo một nghiên cứu của Văn phòng Bằng sáng chế Châu Âu, việc tìm kiếm đơn xin cấp bằng sáng chế toàn diện có thể dựa trên tìm kiếm tình trạng kỹ thuật trong khoảng 1,3 tỷ hồ sơ kỹ thuật có trong 179 cơ sở dữ liệu, dẫn đến khoảng 600 triệu tài liệu xuất hiện trong kết quả tìm kiếm mỗi tháng.
“Tìm kiếm tình trạng kỹ thuật trong khoảng 1,3 tỷ hồ sơ kỹ thuật có trong 179 cơ sở dữ liệu, dẫn đến khoảng 600 triệu tài liệu xuất hiện trong kết quả tìm kiếm mỗi tháng.”
Sự phát triển của các công nghệ mới và sự phức tạp của các đơn xin cấp bằng sáng chế đòi hỏi các thẩm định viên phải liên tục mở mang trình độ trong lĩnh vực chuyên môn của họ. Nếu được cấp cho dữ liệu có cấu trúc và được quản lý chặt chẽ, AI có thể tăng tốc quá trình bằng cách sàng lọc hàng triệu bộ dữ liệu và cung cấp các tài liệu tham khảo có khả năng xung đột với đơn đăng ký sáng chế mục tiêu.
Tăng tốc thẩm định bằng sáng chế với các giải pháp có AI hỗ trợ
Nhiều văn phòng cấp bằng sáng chế đang chuyển sang sử dụng các giải pháp được AI hỗ trợ để giúp họ giải quyết số lượng và độ phức tạp ngày càng tăng lên của các đơn xin cấp bằng sáng chế. Theo WIPO, hơn 70 ứng dụng liên quan đến AI đang được triển khai ở 27 văn phòng bằng sáng chế quốc gia, trong đó có 13 ứng dụng tập trung vào tìm kiếm tình trạng kỹ thuật. Mặc dù đây không phải là giải pháp hoàn chỉnh trong toàn bộ quy trình thẩm định, nhưng chúng nhằm mục đích đẩy nhanh thời gian thẩm định, điều này thúc đẩy sự kịp thời và cuối cùng là sự hài lòng của khách hàng.
AI có thể đẩy nhanh quá trình thẩm định bằng sáng chế bằng cách sàng lọc hàng triệu bộ dữ liệu và cung cấp các tài liệu tham khảo có khả năng xung đột với một đơn xin cấp bằng sáng chế đã nộp. (Ảnh: koto_feja/iStock/Getty Images Plus)
Chẳng hạn, Văn phòng Sở hữu Trí tuệ Canada đang sử dụng các công cụ tìm kiếm AI có sẵn trên thị trường để tìm ra mối liên kết giữa các trích dẫn, đơn đăng ký sáng chế và tình trạng kỹ thuật hiện tại. Văn phòng Bằng sáng chế Nhật Bản (JPO) đang sử dụng AI để lập chỉ mục tệp, đề xuất các phân loại sáng chế có liên quan và các từ khóa và xếp hạng các tài liệu tình trạng kỹ thuật sáng chế theo mức độ liên quan. Trong khi đó, Văn phòng Nhãn hiệu và Bằng sáng chế Hoa Kỳ (USPTO) đang sử dụng AI để giúp xác định khả năng cấp bằng sáng chế, phân tích lịch sử truy tố bằng sáng chế và cải thiện quyền truy cập công khai vào dữ liệu USPTO.
“Học máy có hiệu quả đối với việc tìm kiếm văn bản và các thuật ngữ được lập chỉ mục, nhưng kém hiệu quả hơn đối với các bằng sáng chế liên quan đến thành phần cấu thành của vật chất, vốn thường chứa dữ liệu quan trọng ẩn chứa ở các cấu trúc bên trong.”
Gần đây, Viện sở hữu công nghiệp quốc gia (INPI) của Brazil đã làm việc với CAS để hoàn thành một dự án sử dụng quy trình làm việc tối ưu hóa có sự hỗ trợ của AI để tăng tốc tìm kiếm tình trạng kỹ thuật trong lĩnh vực hóa học. Các đơn sáng chế lĩnh vực hóa học, chiếm khoảng 15% số hồ sơ tồn đọng của INPI Brazil, cực kỳ phức tạp và yêu cầu cả sự tìm kiếm dựa trên văn bản và dựa trên cấu trúc của các ấn phẩm bằng sáng chế và không phải bằng sáng chế. Thành phần AI của giải pháp được tích hợp bốn luồng thuật toán, diễn đạt những kiểu tương đồng khác nhau và các phân tích khác để đảm bảo kết quả có tính liên quan cao.
Mỗi thuật toán đều có điểm mạnh của nó. Học máy hiệu quả đối với việc tìm kiếm văn bản và các thuật ngữ đã được lập chỉ mục, nhưng kém hiệu quả hơn đối với các bằng sáng chế liên quan đến thành phần cấu thành của vật chất (trong đó có hai hoặc nhiều hơn các hợp chất được trộn lẫn với nhau) vốn thường chứa dữ liệu quan trọng ẩn chứa ở các cấu trúc bên trong. Tương tự như vậy, một cơ sở dữ liệu đồ thị có thể tìm thấy những điểm tương đồng và các liên kết mà học máy không thể. Một thuật toán tổng hợp sau đó phân tích kết quả từ bốn luồng và đi đến một danh sách duy nhất các ấn phẩm có nhiều khả năng có xung đột với đơn đăng ký sáng chế mục tiêu nhất.
Những lợi ích đối với năng suất là rất đáng kể:
- Giảm thời gian thẩm định lên đến 50%;
- Giảm thời gian tìm kiếm cho hơn 75% các đơn đăng ký được xử lý;
- Đóng góp vào việc giảm tổng thể 80% số lượng hồ sơ tồn đọng bằng sáng chế của INPI.
Dữ liệu có chất lượng, kết quả có chất lượng
Dữ liệu có chất lượng rất quan trọng để huấn luyện các thuật toán AI. Các thuật toán học máy có thể truy cập càng nhiều dữ liệu thì kết quả của chúng càng phù hợp, chắc chắn và đáng tin cậy. Phần lớn dữ liệu công khai có sẵn không được tuyển chọn có thể bao gồm lỗi sao chép, gắn nhãn sai cho các đơn vị, và ngôn ngữ bằng sáng chế phức tạp quá mức, tất cả đều cản trở việc tìm kiếm. Điều này đặc biệt khó khăn trong lĩnh vực hóa học và khoa học đời sống, nơi các khái niệm được mô tả không nhất quán giữa các ấn phẩm hoặc có các từ khóa được ẩn sâu trong bảng biểu hoặc hình ảnh. Việc sử dụng dữ liệu do nhà khoa học tuyển chọn đã được chuẩn hóa, được chuẩn bị và được kết nối ở định dạng có cấu trúc giúp thông tin có thể được tìm kiếm dễ dàng hơn và cải thiện việc huấn luyện các thuật toán AI cũng như hiệu suất tìm kiếm về tình trạng kỹ thuật của sáng chế.
“Mặc dù việc huấn luyện các nhóm có thể khác nhau giữa các công nghệ, chuyên ngành và các đơn sáng chế, nhưng cách tiếp cận cơ bản để áp dụng AI vẫn giống nhau.”
Đối với dự án INPI Brazil, chúng tôi chủ yếu dựa vào Bộ sưu tập nội dung CAS™, bộ sưu tập dữ liệu khoa học đời sống và hóa học lớn nhất thế giới, được trích xuất, lập chỉ mục và liên kết để đơn giản hóa việc truy cập và truy xuất thông tin liên quan. Ngoài ra, chúng tôi đã tạo ra một mẫu bằng sáng chế ngẫu nhiên từ thuật toán huấn luyện mà chúng tôi đã sử dụng như nhóm kiểm soát để đo lường độ chính xác của kết quả và tỷ lệ tìm trúng. Những bằng sáng chế này đã được đánh giá bởi các thẩm định viên tại các văn phòng bằng sáng chế ở Trung Quốc, Nhật Bản, Hoa Kỳ và Châu Âu, đồng thời được nhóm chuyên gia tìm kiếm IP của chúng tôi xác thực về mức độ phù hợp.
Mặc dù việc huấn luyện các nhóm có thể khác nhau giữa các công nghệ, chuyên ngành và các đơn sáng chế, nhưng cách tiếp cận cơ bản để áp dụng AI vẫn giống nhau. Đối với bất kỳ lĩnh vực công nghệ nào, các trích dẫn xung đột được sử dụng để xác định trong suốt quá trình kiểm tra cho mọi nhóm huấn luyện. Các chuyên môn có độ phức tạp cao như hóa học có thể hoạt động tốt hơn với nhóm huấn luyện theo chủ đề cụ thể, nhưng các chuyên môn khác có thể không cho thấy sự cải thiện đáng kể khi sử dụng nhóm huấn luyện nhắm mục tiêu. Trong nhiều lĩnh vực, miễn là công nghệ được hiện diện trong một nhóm huấn luyện chung, các mô hình sẽ hoạt động tốt.
Tuy vậy, chất lượng của dữ liệu có tầm quan trọng đáng kể.
Sự tích hợp tận dụng chuyên môn con người và quy trình làm việc và công nghệ
Các nhóm dự án AI yêu cầu một phạm vi rộng lớn trình độ chuyên môn về các lĩnh vực khác nhau. Dự án INPI Brazil đã kết hợp công nghệ với các chuyên gia về phân tích dữ liệu, tích hợp quy trình làm việc, điện toán hiệu suất cao, sự tìm kiếm mang tính khoa học và nhiều lĩnh vực khác.
Các thành viên trong nhóm cần có chuyên môn liên chức năng trong các thử thách và kết quả đầu ra đang được đề cập đến. Chẳng hạn, một người có kinh nghiệm về khoa học dữ liệu có thể không phát triển được các thuật toán hiệu quả hoàn toàn nếu họ không hiểu các sắc thái của cấu trúc hóa học. Các nhà khoa học máy tính tạo ra các mô hình học máy cũng phải hiểu cấu trúc và dữ liệu hóa học.
Tích hợp quy trình làm việc là một nguyên tắc quan trọng khác trong việc tạo ra một giải pháp toàn diện cho các văn phòng bằng sáng chế. Những thẩm định viên phải truy cập nhiều hệ thống và thư mục để tìm kiếm tài liệu trong quá trình đánh giá có thể hưởng lợi từ những cải tiến quy trình làm việc và những cải tiến công nghệ hướng đến một bảng điều khiển kỹ thuật số duy nhất nơi có thể truy cập và phân tích tất cả các đơn đăng ký và tài liệu hỗ trợ cũng như nơi họ có thể thấy lý do tại sao một số tài liệu tham khảo nhất định được trả về và kết quả được tạo ra như thế nào, cung cấp khả năng truy xuất nguồn gốc mà họ cần để ghi lại các quyết định truy tố và đánh giá chất lượng nội bộ.
Tổng kết lại
Có thể cải thiện đáng kể năng suất, hiệu quả và dịch vụ khách hàng của văn phòng bằng sáng chế khi các thẩm định viên có thể sử dụng các công cụ được xây dựng dựa trên các công nghệ mới nhất, chẳng hạn như AI. Khi sự đổi mới tăng nhanh, số lượng và độ phức tạp của các đơn xin cấp bằng sáng chế cũng tăng theo. Điều này có nghĩa là các văn phòng bằng sáng chế sẽ tiếp tục yêu cầu các phương pháp mới để tối ưu hóa quy trình thẩm định bằng sáng chế và do đó đáp ứng kỳ vọng của các bên liên quan về mức độ hài lòng cao hơn đối với dịch vụ.
Mặc dù các giải pháp AI có thể giúp giải quyết những thách thức không ngừng phát triển này, nhưng chúng vẫn sẽ yêu cầu chuyên môn để triển khai các phương pháp phù hợp. Cách tiếp cận với “một mô hình phù hợp cho tất cả” sẽ không hiệu quả vì không có hai văn phòng cấp bằng sáng chế nào có nhu cầu giống nhau. Các văn phòng sáng chế có các hoạt động chung giống nhau nhưng khác nhau về trình độ nhân sự và công nghệ cần thiết để hỗ trợ từng lĩnh vực. Mặc dù các thuật toán có thể giải quyết một nhu cầu chung, nhưng cách thẩm định viên tương tác với kết quả đầu ra có thể rất khác nhau dựa trên môi trường công nghệ hiện có của họ.
“Có thể cải thiện đáng kể năng suất, hiệu quả và dịch vụ khách hàng của văn phòng bằng sáng chế khi các thẩm định viên có thể sử dụng các công cụ được xây dựng dựa trên các công nghệ mới nhất, chẳng hạn như AI.”
Những văn phòng sáng chế đang tìm cách đạt được các kết quả chiến lược của mình sẽ yêu cầu những đổi mới tùy chỉnh đáp ứng mong đợi của các bên liên quan bất chấp những hạn chế về nguồn lực. Sự kết hợp giữa dữ liệu tổng hợp đúng đắn, công nghệ và chuyên môn của con người có thể mang lại sự linh hoạt cần thiết để hỗ trợ những cải tiến bền vững trong tương lai.
Đọc thêm về cách AI có thể nâng cao năng suất của hệ thống bằng sáng chế toàn cầu trong sách trắng của CAS có tựa đề “Tính bền vững của hệ thống bằng sáng chế toàn cầu: vai trò của AI trong việc nâng cao năng suất.”
Lời cảm ơn: Matthew Bryan và Andras Jokuti , Lĩnh vực Bằng sáng chế và Công nghệ, WIPO
Bruno Poulequen , Ulrike Till và Young-Woo Yun , Lĩnh vực Cơ sở hạ tầng và Nền tảng, WIPO
Biên tập: Catherine Jewell
Nguồn: tạp chí WIPO Magazine của tổ chức SỞ HỮU TRÍ TUỆ QUỐC TẾ:
https://www.wipo.int/wipo_magazine_digital/en/2023/article_0001.html
