繼259期當人類專利工程師遇上AI審查委員 一文後，本刊期繼續介紹其他國家IPO運用AI輔助專利、商標審查的狀況。亞太地區的第一站先來到澳洲、新加坡及菲律賓；接下來刊期會將重心放在亞太第二站的日本及韓國。

圖片來源：維基百科

澳洲

如果與美國USPTO相比，澳洲的AI輔助專利／商標審查可以算只是停留在小學階段。在專利的部分，保守來說只是作到協助分案的層級。

澳洲智慧財產局 ( IP Australia) 的專利自動分類（Patent Auto Classifier, PAC）工具能分析非結構性的PDF文件中的專利申請的內容，並預測相關的技術組別，從而可以優先分配給相對應的專利審查組別。

PAC使用澳洲智財局內部開發的軟件／機器學習技術來構建複雜的層次分類模型，以分析非結構化的PDF文件中每個專利案的內容。此預測模型除了已經使用澳洲智財局的特定專利數據進行了訓練（即學習）外，同時也不斷透過USPTO和歐洲專利局（EPO）更為龐大的專利數據庫來充實內容。

早在2018年初，PAC已進行了最終審查和測試的先導計劃，然後才正式上線試用。PAC旨在節省審委時間、簡化技術分類流程、並確保能達到與人工手動流程相當的準確性。先導計畫的測試重點為國際審查檢索系統（International Examination Search System, INTESS），該系統能將國際申請案自動分配到正確組別，以便分案。（圖1）

圖1. 澳洲智財局的PAC系統

資料來源：IP Australia Artificial Intelligence Initiatives; Robert BollardGeneral Manager,
Innovation and Technology Group, 2018

與此同時，澳洲智財局也在研究擴展PAC的機會，使之能在專利行政管理系統（PAMS）中分配國內申請案；以及一些其他專利分類和檢索的功能也在研發中。

除了PAC之外，澳洲智財局也有商標輔助 (Trademark Assist)、虛擬助手Alex、澳洲商標搜尋、商品與服務輔助、智慧型評定工具套組等等。

在商標檢索部分，目前澳洲智財局使用的是澳洲商標搜尋 － 圖像搜索（實時）(Australian Trade Mark Search - Image Search (Live)系統，根據所給予的影像來搜尋現有商標圖像；澳洲智財局所使用的是已商用化的TrademarkVision圖像識別軟體（如圖2）。而澳洲智財局的商標協助（Beta）則是一種互動式工具，旨在於申請過程的初始階段，對無代理之商標申請人（特別是中小型企業）進行教育和協助（圖3）。

圖2. 澳洲智財局的AI商標搜尋系統

資料來源：IP Australia Artificial Intelligence Initiatives; Robert BollardGeneral Manager,
Innovation and Technology Group, 2018

圖3. 澳洲智財局的商標協助（Beta）是一種互動式工具，
旨在於申請過程的初始階段協助無代理之商標申請人（特別是中小型企業）。  

資料來源：IP Australia Artificial Intelligence Initiatives; Robert Bollard General Manager,
Innovation and Technology Group, 2018

商標協助使用公共可用的單詞關聯模型來搜尋商品、服務以及分類，標審查員會定期對模型進行訓練後，他們提供術語、列表和結果相關性排名。

新加坡

新加坡智財局 (Intellectual Property Office of Singapore, IPOS)利用AI協助作業的情況，大概可以分為五大部分，分別是審查（專利及商標）、圖像搜尋（商標及設計專利）、專利分類、Helpdesk服務、商標分類（商品及服務）。

就專利及商標審查的部分，IPOS已經與新加坡當地研究機構A * STAR合作研發出商標區別性檢查器（Trade Marks Distinctiveness Checker）。對商標申請人而言，該工具使用自然語言處理功能自動為商標申請推薦相關類別，協助申請人選擇正確的類別，從而降低了由於錯誤選擇類別而導致的拒絕率。透過減少重新提交，有助於節省申請人的成本並加速取得商標的時間。對審查委員而言，該系統使用機器學習來自動測量給定文字及標誌的獨特性，並為審查提供進一步建議，有助於審查委員加快獨特性的審查步驟，從而減少審查商標案所需的時間。

IPOS並計劃於在2020年實施商標成果模擬器　（Trademarks Outcome Simulator），功能包括商標圖像搜索＋類推薦工具＋區別性檢查器。按目前新加坡的商標申請速度，估計該模擬器每年可節省約5,000個審查員工時，並將隨著申請率的增加而增加。

IPOS的商標成果模擬器系統允許用戶和審查委員透過提供搜尋圖像而不是傳統關鍵字搜索來搜索​​商標，並使用AI來增強流程。例如：（1）識別非抽像元素，從而可以找到概念上相似但視覺上不相似的標記、（2）從不同語言的單詞中找到概念上相似的單詞和設備、（3）協助標誌分割，讓系統也可以搜尋複合標誌內的各個元素。

此外，早在2018年初，IPOS已經在探索實施外觀設計搜尋的可行性，該搜尋將允許客戶和審查委員通過提供檢索圖像來檢索一系列圖像。

在專利審查部分，IPOS早在2018年初，已經在探索實施專利自動分類工具及專利自動檢查系統的可行性，該檢查系統使用自然語言處理（NLP）來理解專利文件，並自動將其分類為相關專業後，再以其他機器學習技術來自動執行形式檢查；從而節省了專利申請行政人員的工作量。

菲律賓

菲律賓智財局（Intellectual Property Office of the Philippines, IPOPHL)並沒有開發AI輔助審查工具，而是選用一般坊間的商用軟體。　

首先在一般日常行政業務上，IPOPHL選用了IBM的商業智慧平台軟體來支援管理平日辦公室的報表需求，採用了ETL的提取，傳輸和加載（extract-transfer-and load）過程將IPAS數據庫轉換為COGNOS可讀之封包 (data package)。

IBM的商業智慧平台軟體；source: IBM網站

此外，在專利搜尋的部分，IPOPHL使用了DTSearch的第三方搜尋引擎，來進行專利搜索操作。與所有其他搜尋引擎相似，DTSearch具有執行增量索引、模糊搜尋及一些其他功能。儘管此系統是比較低階的AI的產品，但IPOPHL認為它比傳統的數據庫搜尋功能更為強大一些。

DTSearch的搜尋畫面；DTSearch官網Quick Start簡介

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