2025年1月17日，Nature Biotechnology在线发表了来自斯坦福大学研究者的论文“How will AI affect patent disclosures？”。该论文讨论了人工智能对专利公开的影响。文章认为人工智能专利起草工具将加剧专利文件中有用技术信息披露方面的挑战。
文章描述了人工智能工具给发明人和代理人带来的便利。通用生成式人工智能工具（如ChatGPT）的快速发展激发了人们对这类工具帮助发明人或专利代理人撰写专利的潜力的兴趣，并推动了专门用于专利撰写的人工智能工具的开发。许多此类工具允许用户输入权利要求或描述发明的简短段落，然后输出完整的专利说明书。有些工具还允许用户提出后续问题，以完善公开内容。
鉴于人工智能辅助专利起草市场仍处于早期阶段，目前尚无可靠数据说明不同工具输出结果的质量或使用情况。但一些工具宣称拥有知名律师事务所的客户，专利法教授也越来越多地教学生如何使用这些工具。美国专利商标局在2024年发布了关于使用人工智能准备专利申请的指导方针，其中规定，一般不需要公开人工智能的使用情况，但专利申请人有责任审查所提交信息的准确性。
人工智能工具有可能通过大幅降低专利申请的法律成本，使发明创造更加普及，但它们也可能巩固那些有能力购买和开发最佳工具的实体的统治地位。它们还引发了包括机密信息保护在内的许多伦理问题。但人工智能对专利起草产生的一些最显著影响可能源于其能够以大量描述新技术的形式——甚至描述尚未存在的技术——来挑战专利审查员评估公开要求的能力。
文章尝试评估是否有任何人工智能工具能够生成合理的专利说明书，且不会因不符合公开要求而被专利审查员驳回。为此，研究人员为四种与流体动力学相关的技术编写了简短描述和专利权利要求：其中两种现有技术应该属于现有人工智能工具的训练数据，另外两种是尚未实际应用的假设技术。对于这四种技术中的每一种，输入了简短的技术摘要、专利声明，以及针对三种最有前景的人工智能工具的后续提示——两种特定专利工具（Edge和Vaero）和ChatGPT—4o——并获得了专利说明书草案。
研究人员从科学和专利法两个角度对每项人工智能输出进行了审查。对于现有技术，所有三个工具通常都能为该领域的研究人员提供足够的细节，以实现所主张的发明。但它们通常也会包含不正确或误导性的信息。对于假设技术，正如预期的那样，这些工具都没有为这些未解决的问题提供可行的解决方案；相反，它们提出了不准确的声明，对研究这些技术的研究人员没有用。然而，从专利法的角度来看，这三种人工智能工具都能够生成对所申请发明的每个部分进行可靠描述的说明书，这意味着专利审查员不太可能以不符合法律披露要求为由拒绝这些说明书。
评估表明，至少有一些人工智能工具可以生成描述现有技术的有用文本。当有高质量的技术公开文件提示，并有足够专业知识的从业者监督，以剔除虚假信息时，人工智能工具就有可能提高专利撰写过程的效率。
然而，如果没有这样的监督，人工智能工具似乎可能会在专利文献中充斥错误或误导性信息，从而降低专利作为技术信息来源的实用性（并降低未来人工智能训练数据的质量）。此外，人工智能工具可能会放大现有问题，即在没有任何人将发明付诸实践之前，就根据纯粹的预测性公开信息授予专利。这些披露不充分的专利在法律上会被推定为能够实现发明，从而可能被用于驳回真正发明者的后续专利申请。因此，不恰当地授予专利，不向研究人员传授如何实践这些发明，不仅会降低专利文献的信息性，还会降低后续研究人员成功实际创造完整发明的动力。
文章针对人工智能工具带来的问题提出了意见。首先，法院和立法机构应考虑现有的适当专利公开标准是否仍然适用于当今的创新生态系统。例如，或许应该要求发明人在申请专利之前至少在实际中实施其发明的某个版本，否则将面临更高的披露门槛。法院还应明确，即使包含一些正确信息，但包含大量错误陈述的“大杂烩”式描述也不符合法律披露标准。其次，美国专利商标局应加强对审查员的培训，提高他们在审查过程中对公开的关注度，包括提供公开不充分的专利申请的更多示例。此外，专利政策制定者应考虑如何将更多的科学专业知识引入审查过程。专利同行评审的先前研究侧重于专家对新颖性和非显而易见性的评估，但专家可能更适合评估公开性。专注于公开性的专业审查员也可能发现更多的公开性问题。扩大专利授权后质疑专利的规则也可能有所帮助——根据现行美国法律，只有在专利授权后的前9个月内才能对公开性提出质疑，而对缺乏新颖性或显而易见性的质疑则可以随时提出。最后，专利局应该考虑如何利用人工智能本身来解决这些问题。美国专利商标局已经在考虑机器学习工具如何帮助审查员评估新颖性和非显而易见性；这些工具还可以标记专利申请中值得仔细审查的部分。任何此类干预都需要花费时间和费用来开发工具并对其进行严格的评估。
来源：https://www.nature.com/articles/s41587-024-02515-6