近日，北京墨丘科技有限公司(“墨丘”)宣布正式上線基于大模型技術的自主式專利檢索比對系統，并完成了近300項商業化專利檢索比對項目。自主式專利檢索比對系統的成熟應用，標志著大模型技術在知識產權領域的應用取得了重大突破，必將對知識產權行業產生深遠的影響。
為更好地了解先進的自主式專利檢索比對系統，筆者采訪了墨丘創始人兼CEO黃偉才。
01、大模型技術在知識產權行業有哪些可能應用？
大模型技術在知識產權領域有著非常廣闊的應用前景，包括輔助技術創新、輔助交底書撰寫、專利申請文件自動撰寫、輔助OA答復等，目前在全球范圍內至少有數十家機構已經推出了相應的系統。
02、墨丘大模型自主式專利檢索比對系統有哪些特色功能？
與大模型輔助創新、輔助交底書或專利申請文件自動撰寫等應用不同，墨丘利用大模型技術提供自主式專利檢索比對服務，目前提供三種功能。
功能一（MQ-LLM-I）：申請前查新檢索。目的是判斷技術方案是否可專利化并準確判斷技術創新點;企業知識產權部門可以根據分析結果決定是否進行專利撰寫，代理師則可以圍繞所確定的技術創新點進行最合理的權利要求設計和說明書撰寫。
功能二（MQ-LLM-II）：窮盡式無效檢索。在專利許可、訴訟或專利無效活動中，批量化的或只針對重點專利的穩定性分析都是極端重要的，但從浩如煙海的數據庫中準確定位最相關的對比文件是非常繁瑣的。墨丘希望這套系統能夠完全自主地“窮盡”所有相關對比文件，擺脫繁瑣的人工檢索和人工比對，成為無效檢索的終結者，這樣專家就可以把主要精力放在證據的組合和運用上。
功能三（MQ-LLM-III）：標準必要專利(SEP)真實性認定。全球已聲明SEP數量將近10萬族，過度聲明嚴重，但僅靠傳統方式難以完成海量的SEP真實性認定。墨丘自主式專利檢索比對系統已經可以較好地解決大規模SEP真實性認定難題。
墨丘自主式專利檢索比對系統可以同時支持一百項以上專利檢索或SEP真實性比對項目。晚上啟動任務，第二天就可以拿到完整的比對分析過程和分析結果，可以在專利交易、許可或訴訟項目中發揮重要作用。
03、實現自主式專利檢索比對面臨哪些挑戰？
目前，基于大模型技術的自主式專利檢索比對系統在業界還較少見，主要原因在于實現該類系統將面臨一系列高難度的技術挑戰。專利檢索比對需要滿足全面性和準確性兩大要求：全面性意味著不能遺漏主要的對比文件或標準;準確性則要求能夠準確判斷對比文件或標準是否公開或包含了目標專利的技術方案。現有的AI技術，即便是最先進的大模型平臺，如Open AI的ChatGPT等，也很難滿足專利檢索比對必須的全面性和準確性兩大要求。
墨丘則另辟蹊徑，自主開發了專利檢索比對垂直大模型，利用海量高質量的專利檢索和SEP真實性認定數據以及知識產權行業經驗對垂直大模型進行專門性訓練，較好地解決了上述難題。
04、自主式專利檢索比對與傳統智能檢索有什么區別？
簡單來說，墨丘利用大模型技術實現了完全自主的檢索和比對功能，能夠自主檢索、自主識別、自主組合相關對比文件或標準，并直接給出新穎性、創造性或SEP真實性結論。相比之下，傳統智能檢索主要基于語義或技術相關度進行排序，將最相關的文件排在前面，但無法直接提供比對分析結論，仍需人工對相關文件逐篇比對，智能化程度較低。
下圖展示了利用墨丘大模型自主檢索比對系統提供的一個對比文件組合結果。結果表明對比文件D1完全公開了目標專利，而其他對比文件公開了目標專利的部分特征，這與實際進行的無效宣告請求中所使用的對比文件高度一致。該系統具備完全自主的檢索和比對能力，這是與傳統智能檢索最顯著的區別。
05、大模型自主檢索比對系統如何實現降本增效？
降低成本并非墨丘研發大模型技術的初衷，實際上開發和使用大模型技術成本高昂，有時比人工操作的成本更高。墨丘的初衷是利用AI技術來突破人類局限，以實現人工操作難以實現的目標。即使在專利檢索比對這個細分領域，人工操作的局限性也普遍存在。例如，人工閱讀并比對上萬篇文件幾乎不可能，而在疑難專利檢索項目中卻往往存在這種需求;在大型許可或訴訟項目中，有時還需要在極短時間內準確地完成數百甚至上千件標準必要專利真實性認定，這在以往也很難實現。但現在墨丘大模型自主式專利檢索比對系統已經可以輕松地滿足這種大批量的專利檢索和SEP真實性認定需求了。
大模型技術最終是否會替代代理師和專利分析師的工作?一定程度可能會這樣，但代理師和專利分析師始終擁有機器無法替代的優勢。例如，知識產權領域存在大量具有彈性解讀和判斷空間的任務，這是計算機不擅長的。對專利的新穎性、創造性、標準必要性等最權威的判斷，始終需要專家才能做出。然而，大模型技術在知識產權行業的應用必將促使從業人員不斷優化自己的能力結構，加強自己在技術理解、專利解讀和比對分析等方面的能力，而將確定性較強的檢索和分析工作交給計算機。另外一方面，僅有計算機的檢索比對結果往往是不夠的，需要專業人員對機器檢索比對結果進行深入消化和有效運用。這包括對分析結果進行必要的修正，對分析過程和結論進行詳細解讀，并將其應用于實際的專利許可、訴訟和無效項目中。
從工作量來看，未來人工工作量可能只占20%，但其重要性卻占80%，專家團隊的重要性不言而喻。墨丘也將始終維持一個強有力的專家團隊，利用AI技術、領域知識和專業技能幫助企業完成業務閉環。
06、您對整個行業有什么期待？
AI技術正在深刻地顛覆整個知識產權行業。建議知識產權從業人員用好AI，調整自身能力結構，在技術創新、專利布局與申請、專利許可訴訟和交易中充分利用新技術帶來的便利，積極擁抱AI時代的來臨。
(原標題：大模型技術在專利檢索分析領域取得重大進展)
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