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2026年，世界经济将呈现三大趋势：人工智能技术快速社会落地、绿色转型（GX）加速、地缘政治风险上升。商业环境的这些变化迫使企业从根本上改变其知识产权（IP）战略。...
日本专利局（JPO）决定全面引入AI（人工智能）技术，以应对快速增加的专利申请和提高审查质量的双重挑战。 2022年制定的人工智能行动计划是一个雄心勃勃的路线图，旨在在截至2026年的四年时间内将人工智能纳入专利审查流程的核心。
该计划有可能极大地改变日本知识产权体系的未来，包括自动化现有技术搜索、外语文档的机器翻译、使用图像识别人工智能提高设计和商标审查的复杂性，甚至审查生成人工智能的适用性。
然而，人工智能的引入不仅仅是为了审查员。对于申请人、发明人和专利代理师来说，人工智能介入审查过程创造了完全不同的“新威胁”。在本文中，我们将概述日本特许厅的人工智能行动计划，并深入探讨申请人在人工智能审查时代面临的挑战以及专利律师介入应对的价值。
1. AI行动计划是什么？——日本特许厅绘制的审查DX总体图
1-1。规划制定背景
日本每年提交的专利申请数量达到约30万件，每个审查员的处理负担逐年增加。此外，随着技术变得更加先进和复杂，现有技术检索的范围也急剧扩大。利用传统的关键词搜索和基于分类代码的研究方法，从大量文档中有效地发现真正相关的现有技术变得越来越困难。
针对这一情况，日本特许厅于2022年制定了《AI行动计划》，系统地将AI技术纳入审查流程。这一计划不仅是数字化的延伸，也是知识产权管理的一个重大转折点，因为它利用人工智能的力量来提高考试本身的质量。
使用人工智能也是一种全球趋势。美国专利商标局（USPTO）、欧洲专利局（EPO）和中国国家知识产权局（CNIPA）等主要专利局也在推行自己的人工智能战略。为了保持日本特许厅的国际竞争力，继续为申请人提供快速、高质量的审查服务，人工智能的引入是不可避免的问题。
1-2。行动计划概述
AI 行动计划是涵盖 2022 财年至 2026 财年五年的综合路线图。其核心是逐步将人工智能技术引入专利审查的多个阶段，并作为支持审查员决策的工具。
人工智能行动计划——四大支柱
- AI 支持现有技术检索 - 使用自然语言处理 (NLP) 和机器学习显着提高专利和非专利文献的检索准确性
- 外文文献翻译AI——实现非英语国家（主要是中文和韩文）专利文献的高精度机器翻译
- 利用图像识别AI——利用AI帮助判断外观设计和商标审查中的形状相似度
- 探讨生成式人工智能的适用性——推动大规模语言模型（LLM）考试辅助工具的研发
特别值得注意的是，该计划的目标并不是“利用人工智能进行自动考试”，而是其基本理念是“利用人工智能作为审查员的工具”。是否授予专利的最终决定将继续由审查员做出。
“混合检查”新概念
日本特许厅的目标是建立人工智能和审查员协作的“混合审查”模式。人工智能从海量数据中提取考生现有技术，审查员对其进行审查并做出决定。这种分工有望在加快审查速度的同时提高质量。然而，这种“混合”性质也给申请者带来了新的挑战。这是因为人工智能“发现”现有技术的范围和准确性与传统审查有根本不同。
2. AI如何落地考试——四大技术领域
根据AI行动计划，多项AI技术已在JPO进入示范和运营阶段。在这里，我们详细了解四个主要技术领域的实施状况及其对审计的影响。
2-1.人工智能支持现有技术搜索
现有技术检索是专利审查的核心流程。为了判断所申请的发明的新颖性和创造性，需要全面检索相关的现有技术文献。传统上，这项工作是由审查员使用国际专利分类 (IPC) 和关键字手动完成的。
随着利用自然语言处理 (NLP) 技术的搜索支持工具的开发和引入，AI 行动计划正在取得进展。该工具将申请说明书的文本作为直接输入，并自动对语义相似的现有技术文档进行排名。由于搜索是根据上下文和含义的相似性进行的，而不是依赖于关键字的精确匹配，因此可以捕获“释义表达”和“用不同技术术语描述的相似技术”，而这些通过传统搜索很难找到。
AI现有技术搜索的主要特征
- 语义搜索 - 在语义级别分析权利要求和说明书中的句子，以检测概念上相似的文档
- 跨语言检索——直接从日语申请文件中检索英文、中文、韩文文件
- 收录非专利文献——还包括学术论文、技术报告、标准文件等。
- 相似性评分——为每个搜索结果分配相关性分数，以帮助审查员确定优先级
2-2.外语文学翻译AI
随着全球化的发展，外文文件在专利审查中的重要性急剧增加。特别是中国是世界上专利申请数量最多的国家，日本审查员需要准确理解大量用中文撰写的现有技术文献。
日本特许厅正在推动专门用于专利领域的神经机器翻译 (NMT) 系统的开发。与通用翻译引擎不同，我们的目标是通过构建针对技术术语、法律术语和专利文档特定写作风格进行优化的模型来显着提高翻译准确性。
翻译人工智能的技术特点
- 领域特定模型——利用专利文献语料库进行额外学习，优化技术术语的翻译准确性
- 目标语言扩展——除中文和韩语外，还支持德语、法语等欧洲语言
- 确保术语一致性——配备控制同一文档中相同技术术语翻译一致的机制
- 反映审查员反馈——在模型中反映审查员所做的翻译修正，不断提高准确性
翻译人工智能的进步将极大地扩大审查员可以访问的现有技术的范围。这意味着此前由于语言障碍而几乎无法接触的外语文献现在将在考试中被积极引用。对于申请人来说，这增加了以世界各地所有语言发布的技术信息成为“现有技术”的可能性。
2-3.利用图像识别人工智能
图像识别人工智能技术主要应用于外观设计审查和商标审查领域。在外观设计审查中，人工智能用于确定申请的外观设计与现有的注册和公开的外观设计之间的相似性。在商标审查中，引入人工智能技术进行图形商标的类似检索。
图像识别AI应用领域
- 设计相似度搜索——基于深度学习的图像特征提取，自动搜索形状、图案、颜色上的相似设计
- 商标图形检索——不依赖维也纳分类，根据视觉特征判断图形商标的相似性
- 附图分析——自动识别专利附图组成部分，支持技术特征提取
- 对部分设计的响应——支持判断所应用的部分设计与整体设计的相似度
绘图分析功能在专利申请中尤其值得注意。如果人工智能能够自动提取和分析专利附图中的构成要素，那么将有更大的可能性根据附图的相似性来发现通过基于文本的搜索找不到的现有技术。
2-4.生成式人工智能的适用性（法学硕士）
针对ChatGPT等大规模语言模型（LLM）的快速发展，日本特许厅正在积极考虑将生成式AI技术应用于审查操作的可能性。尽管这是一项超出行动计划最初范围的先进举措，但在考虑人工智能考试的未来时，这是一个极其重要的领域。
正在考虑生成式人工智能的潜在应用领域，例如协助起草审查报告、协助权利要求解释、生成技术领域摘要以及自动检查申请文件的格式。然而，由于专利审查是具有法律效力的行政行为，处理生成式人工智能的“幻觉”（生成不基于事实的信息）风险已成为一大问题。
一代 AI 的考虑范围
- 审查报告草稿支持——自动生成驳回理由通知草稿，减轻审查员书写负担
- 协助权利要求解释——对复杂权利要求的组成部分进行拆解和整理，阐明发明的技术特征
- 技术趋势分析——自动分析特定技术领域的应用趋势和技术发展方向
- 格式检查自动化——初步筛选申请文件格式要求（描述要求、清晰度要求）
将生成式人工智能引入考试操作仍处于研究和示范阶段，但预计未来其影响将非常大。这是因为，当人工智能生成评审报告草稿时，草稿的质量可能会直接影响最终的评审结果。
AI引入技术总体图——工具影响总结
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<正文>
3.人工智能考试时代的三大威胁——考生应警惕的风险
虽然在考试中引入人工智能带来了简化考试和提高质量的好处，但它也给申请人带来了以前从未经历过的新威胁。在此，我们将解读人工智能考试时代考生将面临的三大威胁的具体机制和影响。
3-1.威胁①释义表达的识别——语义搜索的威胁
传统专利检索系统根据精确或部分关键字匹配来搜索文档。因此，申请人可以通过有意或无意地“改写”技术术语来将其申请与现有技术区分开来。例如，如果现有技术使用术语“容器”而申请人使用不同的表述“容纳构件”，则在关键字搜索中可能找不到现有技术。
威胁级别：高
语义搜索 AI 搜索基于“语义相似性”而不是表面的单词匹配。因此，即使使用不同的表述，例如“容器”、“容纳构件”、“外壳”、“壳体”和“保持结构”，系统也会将它们识别为指代相同的技术概念，并检测所有相关的现有技术。以往申请人在不知不觉中享有的“术语壁垒”保护将明显削弱。在撰写权利要求时，需要从根本上重新考虑术语选择策略。
这种威胁在软件相关发明和商业模式专利中尤其明显。在这些领域中，使用多种术语来表达相同的技术思想是很常见的，而在过去，术语的差异已成为事实上的“进入壁垒”。人工智能语义搜索的引入将消除这一障碍。
3-2.威胁② 不同领域文献的结合——AI创造的“意想不到的组合”
在专利审查中判断创造性时，问题在于“本领域技术人员是否可以通过组合多个现有技术文件而容易地得出所申请发明的结构”。传统上，审查员主要关注合并同一技术领域或密切相关领域的文件。结合不同技术领域的文献需要两个领域的知识，这是一个实际限制。
威胁级别：高
基于人工智能的现有技术搜索能够跨技术领域的界限交叉搜索文档。由于机器学习模型不像人类检查员那样受到“专业”的限制，因此它们可以呈现“意想不到的组合”，例如将医疗技术与农业文献相结合，或者将汽车技术与航空航天技术相结合。对于申请人来说，不仅基于其自己技术领域的现有技术，而且基于完全不同的领域的现有技术，创造性被否定的风险显着增加。
结合最近的技术融合趋势，这个问题变得更加严重。在物联网、人工智能、生物技术等领域，结合不同领域技术的发明不断增加，人工智能发现的“相关文献”的范围可能远远超出常规预期。对于申请人来说，仅限于自己技术领域的现有技术检索将不再足够，而需要从更广阔的视角进行检索。
3-3.威胁③现有技术溢出——被引文献数量爆炸式增长
随着人工智能现有技术检索工具的引入，审查员单个申请可参考的现有技术文献数量预计将大幅增加。传统上，由于审查员的时间和身体限制，每份申请的引用文献数量存在实际上限。但如果人工智能自动提取相关文档并进行排序，这种限制将大大缓解。
威胁级别：中到高
如果驳回理由通知中引用的现有技术文献的数量增加，申请人应在书面意见和书面修改中阐述的现有技术的范围也会扩大。即使在足以为两到三个引用文档构建反驳的情况下，人工智能也可能会发现 10 个或更多相关文档，并且需要为每个文档构建区分逻辑。这意味着申请人的回复成本（时间和费用）显着增加。
此外，引用文献数量的增加也引发了“文献质量”的问题。人工智能根据相关性分数自动提取的文档可能包括“细微相关”的文档，如果审查员手动筛选这些文档就不会被引用。申请人将被要求对此类“噪音”引用文件做出正式回应，并且担心程序会变得复杂。
此外，如果人工智能发现大量非专利文献（学术论文、技术博客、标准化文档等），申请人将需要准确理解这些非专利文献的内容，并能够证明与自己的发明的差异。非专利文献与专利文献不同之处在于，非专利文献没有权利要求书等结构化描述，技术特征的识别和比较更加困难。
4.专利律师介入的价值——AI时代所需的专业知识
人工智能审查时代的到来不会削弱专利代理师的作用，反而会进一步提升他们的专业价值。随着人工智能强化考试“武器”，考生也将被要求拥有同等甚至更好的“防御力”。在此，我们将为您解读专利代理师介入AI审查时代的四大核心价值。
①人工智能时代的现有技术调查——积极的调查策略
专利律师可以在申请前自行使用人工智能工具进行现有技术检索，从而提前预测和了解审查员使用人工智能发现的现有技术。这使得在准备申请文件的阶段可以清楚地突出与现有技术的区别点。此外，通过准确地表达基于人工智能搜索薄弱的“隐性知识”和“行业实践”的技术差异，并在规范中说明它们，我们确保区分人工智能可能错过的因素。专利律师的独特价值在于能够规划和执行利用人工智能能力的“进攻性调查策略”，而不仅仅是防御性反应。
② 多层次权利要求设计——着眼人工智能搜索构建权利
随着语义搜索人工智能的引入，通过重新措辞来区分术语将变得困难。专利代理师将针对这一新环境进行“多层权利要求设计”。除了广泛的独立权利要求之外，我们还策略性地配置多个级别的从属权利要求，以创建一个后备结构，允许人工智能在任何权利要求层主张可专利性，无论它发现什么现有技术。此外，我们还通过有效纳入人工智能语义搜索难以捕获的“定量差异因素”，例如数值限制、工艺条件和特定组合等，确保权利要求的稳健性。
③构建一个发明故事——AI无法理解的“语境”的力量
虽然人工智能擅长检测个体技术特征的相似性，但它在理解发明诞生的“背景”和“解决问题的逻辑链”方面存在局限性。通过在说明书中构建有关发明的背景、问题、解决方案和效果的一致“故事”，专利律师为有效主张整个发明的创造性奠定了基础，而这超出了各个组成部分的相似性。特别是，在反驳多个现有技术的组合时，从技术背景逻辑地解释该组合对于本领域技术人员而言为何不容易的能力是最能体现专利代理师专业知识的领域。
④ 版权范围咨询——AI时代的组合策略
随着人工智能审查的引入，预计专利获取难度将整体上升。专利律师根据环境的这些变化支持整个知识产权组合的战略规划。当通过一项专利获得广泛的权利变得困难时，我们建议通过战略性地将多项专利组合成“专利组”来最大化覆盖范围。此外，由于人工智能审查的引入状况因国家和地区而异，因此专利律师在制定国际申请策略时考虑到各国审查实践的差异也发挥着重要作用。只有专利律师才能提供从申请到权利执行的一致的战略视角。
摘要
日本特许厅的人工智能行动计划（2022-2026）将从根本上改变日本专利审查的方式。人工智能对现有技术检索的支持、外文文献的人工智能翻译、图像识别人工智能的利用以及考虑新一代人工智能的适用性——这四大支柱有可能同时加快审查速度和提高质量。
然而，人工智能的引入确实给申请人带来了新的威胁。为了妥善应对这些威胁，例如通过语义搜索检测释义表达、由于不同领域的文献组合而导致创造性的意外否定、被引文献数量的爆炸性增长等，适应人工智能时代的新应用策略至关重要。
在制定和实施这一新战略时，专利律师的专业知识将发挥比以往更重要的作用。了解人工智能的能力，并根据其优势和局限性设计最佳的申请策略——这才是专利律师介入人工智能审查时代的真正价值。
请联系我们了解AI审查时代的专利策略
针对日本特许厅人工智能引入带来的审查环境变化，我们将与您协商，优化您公司的知识产权策略。
我们为人工智能时代提供全面的支持，从加强现有技术检索到审查权利要求设计。
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| AI技术领域 | 主要工具/方法 | 对审核的影响 | 对申请人的影响 |
|---|---|---|---|
| 现有技术搜索 AI | 语义搜索，基于NLP的排名 | 大幅提高搜索覆盖率 | 很难避免使用释义 |
| 翻译人工智能 | 特定于域的 NMT | 扩大外文文献的使用范围 | 来自世界各地的文档有成为现有技术的风险 |
| 图像识别人工智能 | 基于深度学习的图像特征提取 | 提高设计/商标相似度判定的准确性 | 仅由于图形相似性而增加拒绝风险 |
| 人工智能一代（法学硕士） | 大语言模型 | 报告创建/投诉分析支持 | 根据AI草案对拒绝原因的回应 |