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O Instituto Japonês de Propriedade Industrial (JPO) decidiu adotar de forma definitiva a tecnologia de IA (Inteligência Artificial) para lidar com o duplo desafio do aumento vertiginoso dos pedidos de patente e da melhoria da qualidade do exame. O “Plano de Ação de IA”, elaborado em 2022, é um roteiro ambicioso que visa integrar a IA ao cerne do processo de exame de patentes ao longo de quatro anos, até 2026.
Da automação da pesquisa de estado da técnica à tradução automática de literatura em língua estrangeira, passando pelo aprimoramento do exame de desenhos e marcas por meio de IA de reconhecimento de imagem e até mesmo pela análise da aplicabilidade da IA generativa — este plano tem o potencial de transformar profundamente o futuro do sistema de propriedade intelectual do Japão.
No entanto, a introdução da IA não diz respeito apenas aos examinadores. Para os requerentes, inventores e advogados de patentes, a intervenção da IA no processo de exame gera uma “nova ameaça” totalmente diferente daquela do passado. Neste artigo, além de explicar o panorama geral do Plano de Ação de IA do JPO, aprofundamos os desafios que os requerentes enfrentarão na era do exame com IA e o valor da intervenção dos advogados de patentes nesse contexto.
Índice
- O que é o Plano de Ação de IA — O panorama geral da transformação digital do exame traçado pelo Instituto de Patentes
- Como a IA está sendo implementada no exame — Quatro áreas tecnológicas
- As três ameaças da era do exame com IA — riscos que os requerentes devem conhecer
- O valor da intervenção do advogado de patentes — o conhecimento especializado exigido justamente na era da IA
1. O que é o Plano de Ação de IA — O panorama geral da digitalização do exame traçado pelo Instituto de Patentes
1-1. Contexto da elaboração do plano
O número de pedidos de patente no Japão chega a cerca de 300 mil por ano, e a carga de trabalho por examinador vem aumentando a cada ano. Além disso, com o avanço e a complexidade da tecnologia, o escopo da pesquisa de antecedentes se expandiu drasticamente. Com os métodos tradicionais de pesquisa baseados em palavras-chave e códigos de classificação, está se tornando cada vez mais difícil identificar de forma eficiente os antecedentes realmente relevantes em meio a um vasto conjunto de documentos.
Diante dessa situação, o Instituto de Patentes formulou, em 2022, o “Plano de Ação de IA” para incorporar sistematicamente a tecnologia de IA ao processo de exame. Esse plano não é uma mera extensão da digitalização, mas sim um grande ponto de inflexão na administração da propriedade intelectual, visando melhorar a própria qualidade do exame com o poder da IA.
Por trás disso, há também a tendência global de utilização da IA. Principais escritórios de patentes, como o Escritório de Patentes e Marcas dos Estados Unidos (USPTO), o Escritório Europeu de Patentes (EPO) e o Escritório Nacional de Propriedade Intelectual da China (CNIPA), também estão promovendo suas próprias estratégias de IA. Para que o JPO mantenha sua competitividade internacional e continue a oferecer aos requerentes serviços de análise rápidos e de alta qualidade, a introdução da IA era uma questão inevitável.
1-2. Visão geral do Plano de Ação
O Plano de Ação de IA é um roteiro abrangente que abrange um período de cinco anos, de 2022 a 2026. Seu cerne consiste na introdução gradual da tecnologia de IA em várias fases do exame de patentes, utilizando-a como ferramenta de apoio à decisão dos examinadores.
Plano de Ação de IA — Quatro Pilares
- Apoio da IA à pesquisa de estado da técnica — Utilizar o processamento de linguagem natural (NLP) e o aprendizado de máquina para melhorar drasticamente a precisão da pesquisa de documentos de patentes e não patentes
- IA para tradução de documentos em língua estrangeira — Realizar tradução automática de alta precisão para documentos de patentes de países não anglófonos, com foco no chinês e no coreano
- Utilização de IA para reconhecimento de imagens — Apoiar com IA a avaliação da semelhança de figuras no exame de desenhos e modelos e de marcas
- Análise da aplicabilidade da IA generativa — Promover a pesquisa e o desenvolvimento de ferramentas de apoio ao exame que utilizem modelos de linguagem em grande escala (LLM)
Um ponto que merece destaque é que este plano não visa a “análise automática por IA”, mas tem como princípio básico a “utilização da IA como ferramenta para os examinadores”. A decisão final sobre a concessão ou recusa da patente continuará a ser tomada por examinadores humanos.
O novo conceito de “exame híbrido”
O objetivo do JPO é um modelo de “exame híbrido”, no qual a IA e os examinadores trabalham em cooperação.A IA extrai tecnologias anteriores candidatas de um volume enorme de dados, e o examinador as analisa e julga — espera-se que, por meio desse sistema de divisão de tarefas, seja possível alcançar simultaneamente a agilização do exame e a melhoria da qualidade. No entanto, é justamente esse caráter “híbrido” que se torna um fator gerador de novos desafios para os requerentes. Isso ocorre porque o escopo e a precisão das tecnologias anteriores “identificadas” pela IA são fundamentalmente diferentes do exame convencional.
2. Como a IA está sendo implementada no exame — quatro áreas tecnológicas
Com base no Plano de Ação de IA, o JPO já colocou várias tecnologias de IA em fase de demonstração e operação. Aqui, examinaremos detalhadamente a situação de implementação e o impacto no exame em cada uma das quatro principais áreas tecnológicas.
2-1. Apoio da IA à pesquisa de tecnologia anterior
A pesquisa de tecnologia anterior é um processo central no exame de patentes. Para determinar a novidade e o avanço da invenção objeto do pedido, é necessário realizar uma pesquisa abrangente da literatura de tecnologia anterior relevante. Tradicionalmente, esse trabalho era realizado manualmente pelos examinadores, utilizando a Classificação Internacional de Patentes (IPC) e palavras-chave.
No Plano de Ação de IA, está em andamento o desenvolvimento e a introdução de ferramentas de apoio à pesquisa que utilizam a tecnologia de processamento de linguagem natural (NLP). Essa ferramenta recebe o texto da descrição do pedido diretamente como entrada e exibe automaticamente, em uma lista ordenada, a literatura de tecnologia anterior semanticamente semelhante.Como a pesquisa é realizada com base na semelhança de contexto e significado, sem depender da correspondência exata de palavras-chave, é possível capturar “expressões sinônimas” e “tecnologias semelhantes descritas com terminologia técnica diferente”, que eram difíceis de identificar nas pesquisas tradicionais.
Principais características da pesquisa de tecnologia anterior com IA
- Pesquisa semântica — analisa o texto das reivindicações e da descrição em nível de significado, detectando documentos conceitualmente semelhantes
- Pesquisa multilíngue — Pesquisa direta de documentos em inglês, chinês e coreano a partir de documentos de pedido em japonês
- Inclusão de literatura não patenteada — inclui artigos acadêmicos, relatórios técnicos e documentos de normas como alvo de pesquisa
- Pontuação de similaridade — atribui uma pontuação de relevância a cada resultado de pesquisa, auxiliando o examinador na definição de prioridades
2-2. IA para tradução de documentos em língua estrangeira
Com a globalização, a importância da literatura em língua estrangeira no exame de patentes tem aumentado exponencialmente. Em particular, o número de pedidos de patente na China é o maior do mundo, e os examinadores japoneses precisam compreender com precisão a vasta literatura de técnica anterior redigida em chinês.
O JPO está promovendo o desenvolvimento de um sistema de tradução automática neural (NMT) especializado na área de patentes. Diferentemente dos mecanismos de tradução genéricos, o objetivo é melhorar significativamente a precisão da tradução por meio da construção de modelos otimizados para os termos técnicos, jurídicos e o estilo de redação específicos da literatura de patentes.
Características técnicas da IA de tradução
- Modelo especializado por domínio — realiza aprendizado adicional com um corpus de literatura de patentes para otimizar a precisão da tradução de termos técnicos
- Ampliação dos idiomas alvo — além do chinês e do coreano, a cobertura foi ampliada para incluir idiomas europeus, como alemão e francês
- Garantia da consistência terminológica — Incorpora um mecanismo que controla a tradução de termos técnicos para garantir a consistência dentro de um mesmo documento
- Incorporação do feedback dos examinadores — As correções de tradução feitas pelos examinadores são incorporadas ao modelo, melhorando continuamente a precisão
O aprimoramento da IA de tradução amplia drasticamente o escopo da técnica anterior acessível aos examinadores. Isso significa que documentos em idiomas estrangeiros, que até então eram praticamente inacessíveis devido à barreira linguística, passarão a ser citados ativamente no processo de exame. Para os requerentes, aumenta a probabilidade de que informações técnicas publicadas em qualquer idioma do mundo se tornem parte da “técnica anterior”.
2-3. Utilização da IA de reconhecimento de imagens
A tecnologia de IA para reconhecimento de imagens está sendo cada vez mais utilizada, principalmente nas áreas de exame de desenhos industriais e de marcas registradas. No exame de desenhos industriais, a IA é utilizada para avaliar a semelhança entre o desenho industrial requerido e os desenhos industriais já registrados ou de conhecimento público. No exame de marcas registradas, a tecnologia de IA está sendo introduzida para a pesquisa de semelhanças entre marcas figurativas.
Áreas de aplicação da IA de reconhecimento de imagens
- Pesquisa de semelhança de desenhos e modelos — Pesquisa automática de desenhos e modelos semelhantes em termos de forma, padrão e cor, por meio da extração de características de imagens baseada em aprendizado profundo
- Pesquisa de marcas figurativas — Avaliação de semelhança de marcas figurativas com base em características visuais, independente da Classificação de Viena
- Análise de desenhos — Reconhecimento automático dos elementos constituintes dos desenhos de patentes e auxílio na extração de características técnicas
- Tratamento de desenhos e modelos parciais — Auxilia na avaliação da semelhança entre o desenho ou modelo parcial requerido e o desenho ou modelo completo
No contexto do exame de patentes, a função de análise de desenhos merece destaque especial. Se a IA for capaz de extrair e analisar automaticamente os componentes dos desenhos de patentes, aumentará a possibilidade de descobrir técnicas anteriores que não seriam encontradas por meio de pesquisas baseadas em texto, a partir da semelhança dos desenhos.
2-4. Possibilidade de aplicação da IA generativa (LLM)
Devido ao rápido desenvolvimento de modelos de linguagem de grande escala (LLM), representados pelo ChatGPT, o JPO está avançando ativamente na análise da aplicabilidade da tecnologia de IA generativa às atividades de exame. Embora se trate de uma iniciativa inovadora que ultrapassa o escopo inicial do plano de ação, é uma área extremamente importante ao se considerar o futuro do exame com IA.
Como áreas potenciais de aplicação da IA generativa, estão sendo consideradas a assistência na elaboração de rascunhos de relatórios de exame, o auxílio na interpretação de reivindicações, a geração de resumos de áreas técnicas e a automatização da verificação do formato dos documentos de pedido. No entanto, como o exame de patentes é um ato administrativo com efeito jurídico, lidar com o risco de “alucinações” da IA generativa (geração de informações não baseadas em fatos) constitui um grande desafio.
Áreas de estudo da IA generativa
- Apoio à elaboração de rascunhos de relatórios de exame — geração automática de rascunhos de notificações de motivos de rejeição, reduzindo a carga de trabalho dos examinadores
- Auxílio na interpretação de reivindicações — Separa e organiza os elementos constituintes de reivindicações complexas, esclarecendo as características técnicas da invenção
- Análise de tendências tecnológicas — Análise automática das tendências de pedidos e da direção do desenvolvimento tecnológico em áreas específicas
- Automatização da verificação de formalidades — triagem inicial dos requisitos formais dos documentos de pedido (requisitos de descrição e de clareza)
A introdução da IA gerativa nas atividades de exame ainda se encontra em fase de pesquisa e validação, mas prevê-se que seu impacto seja extremamente significativo no futuro. Isso porque, quando a IA gera o rascunho de um relatório de exame, a qualidade desse rascunho pode influenciar diretamente o resultado final do exame.
Panorama geral da tecnologia de IA — Resumo do impacto por ferramenta
| Área de tecnologia de IA | Principais ferramentas e métodos | Impacto no exame | Impacto sobre o requerente |
|---|---|---|---|
| Pesquisa de tecnologia anterior com IA | Pesquisa semântica, classificação baseada em NLP | Melhoria significativa na abrangência da pesquisa | Dificuldade em contornar a patente por meio de reformulações |
| IA de tradução | NMT especializada por domínio | Ampliação do escopo de utilização de literatura em língua estrangeira | Risco de que a literatura mundial se torne tecnologia pré-existente |
| IA de reconhecimento de imagens | Extração de características de imagens baseada em aprendizado profundo | Melhoria na precisão da avaliação de semelhança de desenhos e marcas | Aumento do risco de rejeição apenas com base na semelhança gráfica |
| IA de geração (LLM) | Modelos de linguagem de grande escala | Elaboração de relatórios e apoio à análise de reivindicações | Resposta aos motivos de rejeição com base em rascunhos de IA |
3. Três ameaças na era do exame por IA — riscos que os requerentes devem conhecer
A introdução do exame por IA, embora traga benefícios como maior eficiência e melhoria da qualidade do exame, gera novas ameaças nunca antes enfrentadas pelos requerentes. Aqui, explicaremos os mecanismos e impactos específicos das três principais ameaças que os requerentes enfrentarão na era do exame por IA.
3-1. Ameaça ① Detecção de expressões sinônimas — A ameaça da pesquisa semântica
Nos sistemas tradicionais de pesquisa de patentes, a busca de documentos era feita com base na correspondência total ou parcial de palavras-chave. Por isso, os requerentes podiam — intencionalmente ou não — diferenciar sua invenção da técnica anterior por meio de “reformulações” de termos técnicos. Por exemplo, se a técnica anterior utilizasse o termo “recipiente”, o requerente poderia usar uma expressão diferente, como “elemento de acomodação”, e, assim, a técnica anterior poderia não ser encontrada na pesquisa por palavras-chave.
Nível de ameaça: alto
A IA de pesquisa semântica realiza a pesquisa com base na “semelhança de significado”, e não na correspondência superficial de palavras. Dessa forma, mesmo que sejam expressões diferentes, como “recipiente”, “elemento de acomodação”, “carcaça”, “caixa” ou “estrutura de retenção”, elas são reconhecidas como se referindo ao mesmo conceito técnico, permitindo a detecção completa da técnica anterior relevante. A proteção proporcionada pela “barreira terminológica”, da qual os requerentes vinham se beneficiando inconscientemente, será significativamente enfraquecida.É necessário rever fundamentalmente a estratégia de seleção de termos na elaboração das reivindicações.
Essa ameaça é particularmente evidente em invenções relacionadas a software e em patentes de modelos de negócios. Nesses campos, é comum expressar a mesma ideia técnica por meio de diversos termos, e, tradicionalmente, a diferença de terminologia funcionava, de fato, como uma “barreira à entrada”. Com a introdução da pesquisa semântica por IA, essa barreira será removida.
3-2. Ameaça ② Combinação de documentos de áreas diferentes — as “combinações inesperadas” geradas pela IA
Na avaliação da atividade inventiva no exame de patentes, questiona-se se “seria ou não fácil para um especialista na área” chegar à configuração da invenção objeto do pedido combinando várias publicações de técnica anterior. Tradicionalmente, os examinadores combinavam principalmente publicações do mesmo campo técnico ou de campos próximos. Para combinar publicações de campos técnicos diferentes, era necessário ter profundo conhecimento de ambos os campos, o que representava uma limitação prática.
Nível de ameaça: alto
A pesquisa de tecnologia anterior realizada por IA possui a capacidade de pesquisar literatura de forma transversal, ultrapassando as fronteiras dos campos tecnológicos. Como os modelos de aprendizado de máquina não estão sujeitos às restrições de “áreas de especialização” como os examinadores humanos, eles têm o potencial de apresentar “combinações inesperadas”, como combinar tecnologia da área médica com literatura da área agrícola ou ligar tecnologia automotiva à tecnologia aeroespacial. Para o requerente, o risco de ter a novidade negada com base em tecnologia anterior de áreas totalmente diferentes, e não apenas do próprio campo tecnológico, aumenta significativamente.
Este problema está se agravando, em conjunto com a tendência recente de fusão tecnológica. Em áreas como IoT, IA e biotecnologia, o número de invenções que combinam tecnologias de diferentes campos está aumentando, e o escopo da “literatura relacionada” descoberta pela IA pode ultrapassar em muito as estimativas tradicionais. Para os requerentes, uma pesquisa de tecnologia anterior restrita ao seu próprio campo tecnológico se tornará insuficiente, exigindo uma investigação com uma visão mais ampla.
3-3. Ameaça ③ A inundação de tecnologia anterior — o aumento explosivo do número de documentos citados
Com a introdução de ferramentas de pesquisa de tecnologia anterior baseadas em IA, prevê-se um aumento exponencial no número de documentos de tecnologia anterior que os examinadores poderão consultar para cada pedido. Tradicionalmente, devido às restrições temporais e físicas dos examinadores, havia um limite prático para o número de documentos citados por pedido. No entanto, com a IA extraindo e classificando automaticamente a literatura relevante, essa restrição será significativamente atenuada.
Nível de ameaça: médio a alto
Se o número de documentos de tecnologia anterior citados na notificação de motivos de rejeição aumentar, o escopo da tecnologia anterior que o requerente deve abordar em suas alegações e correções também se ampliará. Mesmo em casos em que, anteriormente, bastava construir uma contestação para 2 ou 3 documentos citados, é possível que a IA descubra mais de 10 documentos relevantes, exigindo que o requerente construa uma lógica de diferenciação para cada um deles. Isso significa um aumento significativo nos custos de resposta do requerente (tempo e despesas).
Além disso, o aumento do número de documentos citados também levanta a questão da “qualidade dos documentos”. Entre os documentos extraídos automaticamente pela IA com base em pontuações de relevância, pode haver documentos “vagamente relevantes” que provavelmente não teriam sido citados se o examinador os tivesse selecionado manualmente. O requerente terá que responder formalmente até mesmo a essas citações “ruidosas”, o que suscita preocupações quanto à complexidade do processo.
Além disso, se a IA passar a descobrir grandes quantidades de literatura não patenteada (artigos acadêmicos, blogs técnicos, documentos de padronização etc.), o requerente precisará ter a capacidade de compreender com precisão o conteúdo dessa literatura e demonstrar as diferenças em relação à sua invenção. Ao contrário da literatura patenteada, a literatura não patenteada não possui descrições estruturadas como as reivindicações, o que torna mais difícil identificar e comparar características técnicas.
4. O valor da intervenção do advogado de patentes — o conhecimento especializado exigido justamente na era da IA
A chegada da era da análise por IA não reduz o papel do advogado de patentes, mas, ao contrário, valoriza ainda mais sua especialização. Na medida em que a IA fortalece as “armas” da análise, exige-se do requerente uma “capacidade de defesa” igual ou superior. Aqui, expomos os quatro valores essenciais da intervenção do advogado de patentes na era da análise por IA.
① Pesquisa de estado da técnica na era da IA — Estratégia de pesquisa proativa
Ao utilizarem eles próprios ferramentas de IA para realizar pesquisas de estado da técnica antes do depósito do pedido, os advogados de patentes podem prever e compreender antecipadamente a tecnologia anterior que os examinadores provavelmente descobrirão por meio da IA. Isso permite destacar claramente os pontos de diferenciação em relação à tecnologia anterior já na fase de elaboração dos documentos do pedido. Além disso, ao verbalizar com precisão as diferenças técnicas baseadas no “conhecimento implícito” e nas “práticas do setor” — áreas em que a pesquisa por IA tem dificuldade — e incluí-las na descrição, garantem-se os elementos de diferenciação que a IA poderia deixar passar.O valor exclusivo do advogado de patentes reside na capacidade de planejar e executar uma “estratégia de pesquisa ofensiva” que tira proveito das capacidades da IA, em vez de se limitar a uma resposta meramente defensiva.
② Elaboração de reivindicações em múltiplos níveis — Construção de direitos com foco na pesquisa por IA
Com a introdução da IA de pesquisa semântica, torna-se difícil a diferenciação por meio da reformulação de termos. O advogado de patentes realiza um “projeto de reivindicações em múltiplos níveis” adaptado a esse novo ambiente.Além de reivindicações independentes amplas, eles estruturam estrategicamente reivindicações dependentes em múltiplos níveis, construindo uma estrutura de fallback que permite reivindicar a patenteabilidade em qualquer camada de reivindicações, independentemente da tecnologia anterior que a IA venha a descobrir. Além disso, garantem a robustez das reivindicações ao incorporar efetivamente “elementos de diferenciação quantitativos” — como limitações numéricas, condições de processo e combinações específicas — que são difíceis de capturar pela pesquisa semântica da IA.
③ Construção da história da invenção — O poder do “contexto” que a IA não consegue compreender
A IA é excelente em detectar semelhanças entre características técnicas individuais, mas tem limites para compreender o “contexto” em que a invenção surgiu ou a “cadeia lógica de resolução de problemas”.O advogado de patentes, ao construir no prospecto o contexto, o problema, os meios de solução e os efeitos da invenção como uma “história” coerente, cria uma base para defender eficazmente o caráter inovador da invenção como um todo, indo além da semelhança entre os componentes individuais. Em particular, na refutação de combinações de múltiplas técnicas anteriores, a capacidade de explicar logicamente, a partir do contexto técnico, “por que essa combinação não era óbvia para um especialista na área” é a área em que a especialização do advogado de patentes se destaca mais.
④ Consultoria sobre o escopo dos direitos — Estratégia de portfólio na era da IA
Com a introdução do exame por IA, prevê-se que a dificuldade de obtenção de patentes aumente de maneira geral. O advogado de patentes apoia a elaboração de estratégias para todo o portfólio de propriedade intelectual, levando em conta essa mudança no ambiente.Nos casos em que se torna difícil garantir um escopo de direitos abrangente com uma única patente, propomos a maximização da cobertura por meio de um “conjunto de patentes” que combina estrategicamente várias patentes. Além disso, como a situação da introdução do exame por IA varia de acordo com o país e a região, a elaboração de estratégias de pedidos internacionais, levando em conta as diferenças nas práticas de exame de cada país, também é um papel importante do advogado de patentes. Somente o advogado de patentes é capaz de oferecer uma perspectiva estratégica consistente, desde o pedido até o exercício dos direitos.
Resumo
O Plano de Ação de IA do JPO (2022–2026) representa uma transformação fundamental na forma como o exame de patentes é conduzido no Japão. O apoio da IA na pesquisa de estado da técnica, a IA para tradução de literatura em língua estrangeira, o uso de IA para reconhecimento de imagens e a análise da aplicabilidade da IA generativa — esses quatro pilares têm o potencial de realizar simultaneamente a agilização do exame e a melhoria da qualidade.
No entanto, para os requerentes, é fato que a introdução da IA também gera novas ameaças. A identificação de expressões sinônimas por meio da pesquisa semântica, a negação inesperada da originalidade por meio da combinação de literatura de áreas diferentes e o aumento explosivo do número de documentos citados — para lidar adequadamente com essas ameaças, é indispensável uma nova estratégia de depósito de patentes adaptada à era da IA.
E, na elaboração e execução dessa nova estratégia, a especialização do advogado de patentes desempenha um papel mais importante do que nunca. Compreender as capacidades da IA e, com base em seus pontos fortes e limites, projetar a estratégia de depósito ideal — esse é o verdadeiro valor agregado do advogado de patentes na era do exame por IA.
Estratégia de patentes na era do exame por IA: entre em contato conosco
Tendo em conta as mudanças no ambiente de exame decorrentes da introdução da IA pelo JPO, estamos à disposição para consultoria com o objetivo de otimizar a estratégia de propriedade intelectual da sua empresa. Desde o reforço da pesquisa
de estado da técnica até a revisão da formulação das reivindicações, oferecemos um suporte abrangente adaptado à era da IA.
AUTOR / Autor
Takefumi Sugiura
Escritório de Propriedade Intelectual EVORIX – Advogado Representante
Apoiamos clientes de diversos setores, como TI, manufatura, startups, moda e medicina, desde o depósito de pedidos de patentes, marcas, desenhos e modelos e direitos autorais até julgamentos e ações judiciais por violação. Também somos especialistas em estratégias de propriedade intelectual em áreas de ponta, como IA, IoT, Web3 e FinTech. Pertencemos a várias organizações, incluindo a Ordem dos Advogados de Propriedade Intelectual do Japão, a Associação Asiática de Advogados de Propriedade Intelectual (APAA) e a Associação Japonesa de Marcas (JTA).