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起头：知产力

使用东说念主工智能不错更有用地照顾大型专利组合，发现存价值专利，并追踪侵权者，从而更正常识产权照顾花样。

作家 | Eric Kirsch 好意思国睿盟讼师事务所（Rimon Law P.C.）常识产权部和诉讼部结伙东说念主

裁剪 | 布鲁斯

I.前 言

大型专利组合一直很难照顾。但是，跟着专利组合的鸿沟和复杂性的扩大，越来越难以衔接哪些专利有价值，哪些专利莫得价值，同期确保投资组合复古公司的业务指标。举例，新址品发布更频繁和居品周期更短意味着公司的业务指标变化比畴昔更快。确保公司的专利组合不断与这些快速变化的新址品周期重新调整是具有挑战性的。具体来说，确保一家公司的常识产权部门知说念需要哪些专利来保护现存居品，以及哪些专利不再需要，因为他们的相应居品一经停产，需要联系的业务部门和常识产权部门之间进行相等密切的合营。即使专利被细目为不再复古公司的业务指标，这些专利也可能非凡有价值。因此，只是因为专利与公司面前的居品不一致而烧毁专利不稳健公司的最好利益。

缺憾的是，好多常识产权部门仍然依赖电子表格等落后的方法来手动追踪其专利。此外，大多数常识产权部门常常常对其专利组合进行审计，以细目哪些专利复古公司的业务指标，哪些专利不复古公司的业务指标。常识产权部门常常莫得饱和的东说念主员进行依期审计，尽管鉴于新址品频繁发布和要的现存居品停产，审计应当是常态。而效果是，大多数公司领有很大比例的、不再复古公司交易指主义专利。

照顾大型专利组合的另一个问题是，好多公司并不完满了解专利在其投资组合中的价值。诚然一些专利不错通过油滑测度或其所保护的居品阛阓价值的百分比来估值，但好多专利可能很难估值。诚然有各式软件和业绩提供商会为部分或沿途专利组合提供估值，但日本的大多数专利持有者很少使用专利估值业绩或软件，主若是因为他们不但愿产生用度。此外，其中好多居品或业绩只可提供相等油滑的价值测度，主若是因为它们依赖于权力条目1中的字数或前向和向后盾用的数目。

最终效果是，公司专利组合（和大学专利组合）不盲从法例，难以照顾，使问题无时无刻地堆积且得不到惩办。再加上日本公司在文化上不肯意出售概况可其专利组合的任何部分，导致好多伟大的日本发明根蒂莫得被使用。唯有企业（或大学）方面景观，这种被压制的供应为技巧转让创造了一个很好的契机。

促成这些问题的是好意思国公司照顾和日本公司照顾之间的长远各异。在好意思国，大多数公司司理，尤其是大公司司理，王人领有工商照顾硕士学位。据称，大多数好意思国公司司理王人相等专注于增多利润、扩伟业务和居品线，以及浩繁为公司赢利。因此，大多数好意思国公司在公司事务的筹划和推行中让首席财务官、财务筹划师和司帐师领有主导性发言权。因此，好意思国专利投资组合被视为与任何其他财富类别同样：它们必须产生收入，从而促进公司的盈利才能；它们不应该是封存的、不良的、折旧的财富。创收浩繁通过出售概况可公司至少部分专利组合来收尾。举例，根据IBM自身公开的数据，自1996年以来，仅IBM就创造了270亿好意思元的许可收入：

图1

与好意思国公司不同，日本司理大多是前工程师，他们莫得上过商学院。大型、进展欠安的专利组合被视为“谋划老本”，并主要用于慎重目的。无数资金被困在公司的专利组合中，这一事实未能成为高层照顾东说念主员关爱的问题，因为他们由工程师而非业务和财务司理构成。其效果是，与一家好意思国公司持有的专利组合比拟，日本的公司专利组合产生的许可收入很小。

除了对专利许可或销售穷乏意思意思外，好多常识产权部门没故意志到，他们所需的、可匡助他们进行专利组合照顾的好多信息不错使用东说念主工智能快速松懈地获取。举例，东说念主工智能可用于对专利组合进行分类，以便常识产权部门能够快速准确地了解哪些类别的专利复古公司的业务部门，哪些专利不复古。尔后，那些不复古公司业务部门的专利不错出售、许可或烧毁，这取决于其价值。

另外，东说念主工智能也不错用来寻找侵权者。尽管好多日本公司可能并不急于追踪侵权者，但侵权字据实践上是估量专利价值的最好法式。如果一项专利被泛泛侵扰，它昭着具有很高的价值，不应该被烧毁，而完满莫得被侵扰的专利实质上是无价值的，应该烧毁。

即使公司的常识产权部门知说念该公司的一些专诈欺于保护现时居品，也常常仍然存在好多常识产权部门不细目的专利。问题是，好多常识产权部门莫得东说念主员、期间或资源来进行绝对窥察，以细目谁可能正在使用公司的专利。对于好多常识产权部门来说，使用一个常识产权东说念主员团队并为他们提供数月的期间进行此类窥察是根蒂弗成行的。替代决议，举例烧毁信息不及的专利，充满了危急。如果不进行窥察，该公司不错很容易地烧毁在阛阓上泛泛使用的专利，或被一种销售量相等高的居品所使用。莫得东说念主景观穷乏对伦勃朗绘画类型的专利价值的了解而烧毁它。

II.东说念主工智能如何提供匡助

从来莫得像东说念主工智能的大型话语模子（或LLM）这么的坚硬器具来分析专利组合。举例，常识产权部门可能需要几个月的期间来分析一个雄壮的专利组合。比拟之下，东说念主工智能不错在几分钟内以低老天职析专利组合。具体而言，东说念主工智能不错通过两种有用的花样分析专利组合。领先，东说念主工智能可用于对专利组合进行分类。这将使常识产权部门能够信得过了解其领有哪些类型的专利，以便细目哪些类别的专利复古公司的业务行为，哪些类别的专利不复古公司的业务行为。

AI可用于将公司的专利组合分类如下：

图2

使用东说念主工智能对公司的专利组合进行分类是一项故意的责任，主若是因为它很容易衔接投资组合中的专利类型。专利组合分类的示举例下图3所示。

图3

如图3所示，每项专利王人被排序并归入分类，包括“垃圾”专利。其次，将专利类别与公司的业务行为进行比较。这些类别见下图4的红线内。

图4

根据图4，一朝知说念专利类别，并与公司的业务行为（在红线内）进行比较，就很容易看到哪些类别的专利是不错赔本型（不关庞杂）的。举例，赔本品类别披露鄙人面图5的蓝色边框内（非凡是“QoS”、“Notification & Pub-Sub”、“DevOps、Task & Container Management”和“Junk”类别）。专利的赔本性类别如下图5的蓝线内所示。

图5

因此，常识产权部门立即知说念它不错出售、许可或烧毁哪些专利（蓝色领域内的专利），而不会影响公司的业务行为。

另外，还不错使用东说念主工智能来了解谁侵扰了公司的专利。诚然好多日本公司可能会质疑寻找违纪者的必要性，但这么作念有好多非诉讼原因，举例：反制；出售专利从而缩小爱戴费；运转许可筹划；用未使用的专利交流稳健公司业务指主义专利；以及细目专利价值。对于专利价值，事实上，莫得比搜检是否有东说念主侵扰贵公司的一项或多项专利更好的专利价值了。

其次，唯有专利权力条目被准确编码，LLM在发现专利侵权方面非凡熟悉。下图6详细了LLM如何发现侵权。

图6

为了寻找侵权者，LLM必须领先编码专利权益条目1的单词和含义。浩繁选拔权要1，因为它浩繁是最泛泛的权要。权要1的文本资格了一系列门径，将单词、句法和含义编码为数值模子。此编码经由通过一系列门径推行，如下图7所示。

图7

必须说明，这是一个专门为编码专利条目而想象的专科诳言语模子；而不是ChatGPT或其他通用话语模子。领先，权要1的单词调整为令牌，换句话说，权要的每个单词王人调整为该单词的数字暗意。接下来，暗意权要1单词的令牌被编码为所谓的矢量镶嵌，如下图8所示。矢量镶嵌是LLM在句子、段落或专利权要中暗意单词与其他单词的关系的花样。

图8

图9

每个矢量量王人有好多维度，允许它拿获关联特定单词的复杂信息，举例，其话语类型（举例动词、名词、粒子等）、那时态（举例畴昔、面前、将来）以及该特定单词与权要中其他单词的关系。见上图9。算作东说念主类，咱们很难衔接超过4个维度（x、y、z和期间），因为咱们的日常现实仅限于4个维度，但LLM莫得访佛的狂妄。一些LLM使用1000多个维度来暗意单词、凹凸文和语法。

然后，由LLM生成的暗意权要1的一系列矢量镶嵌传输到高维矢量存储。LLM不错通过学习关联专利权要的复杂法例来存储权要1的含义，举例序论是否是权要元素，序论中“包含”一词的使用，每个权要元素中单词的含义，权要中存在的前例基础等。效果是，高维矢量存储包含一个准确的数学模子，说明哪种类型的居品或业绩侵扰权要1。

高维矢量存储也不错在二维空间中暗意，以便于衔接。放大的东说念主工智能为各式专利声明事先谋略了高维矢量存储，然后将效果画图为2维的视觉暗意。举例，Amplified1的矢量商店在电子商务和转移应用门径现款返还缔造中画图各式专利，如下图10所示。由于东说念主类无法可视化高维矢量，图10披露了暗意专利声明的放大高维矢量如安在二维空间中披露。每个时势王人是专利；相似意见的专利彼此缜密地映射。神领受于暗意每个专利通盘者的身份。审查专利权益条目阐述，权益条目隐敝范围相似的专利在二维空间中正确地彼此引诱。创建准确建模关联专利权要的高维矢量的才能标明，LLM不错可靠、准确地用于日益复杂的任务（举例侵权、无效等）。

图10[1]

既然不错创建代表权益条目1的高维矢量，也不错创建代表居品的矢量，然后进行比较以细目这些居品是否受到指控，如图11所示。

图11

事实上，LLLM如何运作的经由要复杂得多，这里只是一个极其简化但实用的解释，

III.新常识产权宇宙

不久之前，使用东说念主工智能寻找有价值专利的念念法还很新颖，但很快这个意见便成旧闻。面前，已不是还需讨论是否使用东说念主工智能来发现专利侵权的问题，这项任务一经大鸿沟伸开，使常识产权宇宙尽在掌捏之中。正如好多读者招供的那样，成为别称常识产权专科东说念主士是为了在信息不及的情况下将风险降至最低。“谁侵扰了咱们数千项专利中的哪一项”等问题的谜底浩繁被以为是未知的，非凡是对于领有无数专利组合的公司来说。而 这些王人成为了畴昔时。

面前，每个已颁发专利的侵权信息王人已在数据库中进行分析、存储和索引，随时可供公司、竞争敌手或NPE购买。任何东说念主王人不错查询该数据库，以找出谁侵扰了贵公司的专利，以及贵公司侵扰了哪些专利。换句话说，每个好意思国的侵权信息。面前只需点击几下鼠标即可探望专利。举例，如果A公司念念知说念谁在侵扰其专利，该信息不错立即获取，如下图12所示。

图12 (courtesy of IPDefine, Ltd.[2])

面前这些信息很容易获取，常识产权部门将不得不速即适合。出售专利面前相等容易——价值不错很容易地根据谁在侵权和被指控居品的身份来细目。购买专利亦然如斯——价值很容易通过统计侵权居品来细目。建议专利侵权主张从未如斯浅易——面前通盘侵权者王人以每一项已颁发的专利而有名。NPE昭着会受益，但运营公司也会受益。举例，了解他们的专利是否受到侵扰，以及谁将允许运营公司更容易地评估、购买、出售、交游和交叉许可专利。税务当局倏得有了快速松懈地评估公司专利组合的技能，并有才能随时识别不保护公司居品的专利。

反驳运营公司A的侵权主张面前是一项浅易的任务。领先，搜索您我方公司的专利，寻找被A公司侵扰的专利。如果很少或什么王人莫得，请搜索被A公司侵扰的东说念主领有的专利，以生成要获取的专利购物清单，以反驳A公司的主张，如下图13所示。

图13 (courtesy of IPDefine, Ltd.)

注目

[1] Amplified AI是一家总部位于好意思国的东说念主工智能初创公司。非凡感谢Amplified提供图10。

[2] 非凡感谢IPDefine, Ltd.提供此信息。IPDefine是一家位于日本东京的东说念主工智能初创公司。

（本文仅代表作家不雅点，不代表知产力态度）

原文标题 | Patent Portfolio Treasure Hunting: Using AI To Find Valuable Patents

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