承260期亞太國家運用AI輔助專利商標審查 - I：澳洲、新加坡、菲律賓 一文，本刊期會將重心放在亞太國家運用AI輔助專利商標審查的第二站：日本及韓國。

圖片來源：維基百科

日本

日本使用人工智慧AI來輔助專利及商標審查共有3大目的及6大目標。圖1是其6大目標的時程表。

3大目的包括 (1) 針對IP處理作業，發展更複雜，更高效的業務管理操作方式、(2) 改善對用戶的服務、(3) 推動JPO員工工作方式之改革。而6大目標則為 (1) 回應用戶的問題（第3級）、（2）申請程序數位化（第3級）、（3）分配專利分類（第3 ~ 4級）、（4）進行前案檢索（第4級）、(5) 進行商標圖形前案檢索（第3級）、（6）將不明確的商品及服務進行商標分類（第3 ~ 4級）[1]。

圖1. 日本使用人工智慧AI來輔助專利及商標審查之6大目標及其時程

圖片來源：Outline of JPO’s Activities for Using AI, JPO, 2108 May；後製：李淑蓮
* 在推動的過程中計劃可能會有所變動。

現在分述每一項目標細節。

(1) 回應用戶的問題：這個目標分2部分，一部分是支援JPO工作人員回答用戶問題，亦即是說AI系統將可能的答案提供給JPO工作人員，由工作人員來回答用戶問題；第二部分則是自動回覆功能，由AI系統自動回覆來自email，聊天軟體或語音留言系統的問題。

目前這一部分共有14,000個由人類建立的問題及答案的資料庫，觀察重點在於AI支援JPO員工回覆或是AI直接回覆的準確率。

(2) 申請程序數位化：使用建基在AI建礎上的字母辨識系統，將申請案的資料轉化為文字資料檔 (text data)；其訓練材料為紙本申請案之圖式及文本資料。希望達成減少用眼睛核對的時間，從而減少人類審查委員之工時。

(3) 分配專利分類：根據人工智慧的建議分配專利分類及其所屬：1.專利分類的F術語、2. 段落所屬的分類（段落）。其訓練資料為已歸檔文件的文本資料（已分配之專利分類）。如圖2。

圖2.  JPO以AI分配專利分類及其所屬

圖片來源：Outline of JPO’s Activities for Using AI, JPO, 2108 May

(4) 進行前案檢索：在前案檢索時建議關鍵字和專利分類。其訓練資料為1. 已審查的專利文件中的文字資料、2. 在審查中使用的檢索的歷史記錄。如圖3。

圖3.  JPO以AI輔助前案檢索
　
圖片來源：Outline of JPO’s Activities for Using AI, JPO, 2108 May

(5) 進行商標前案檢索：檢索先前的圖形商標，找出與新申請商標相同或相似的商標。訓練資料為以前使用圖形商標前案搜索的結果，以利AI能夠學習流程。

(6) 將不明確的商品及服務進行商標分類：在商標申請案中，將暫定的「類似組」代碼分配給不明確的指定商品和服務。其訓練資料為參考資料，像是《相似產品及服務審查指南》（Examination Guidelines for Similar Goods & Services）。如圖4。

圖4.  JPO以AI將不明確的商品及服務進行商標分類

圖片來源：Outline of JPO’s Activities for Using AI, JPO, 2108 May

韓國

韓國KIPO也是將AI應用分為4級[2]，應用情況從2級到4級不等，且會視情況調整。AI主要輔助專利商標審查工作有3大類：機器翻譯、前案檢索、及服務台 (Helpdesk)。

除了以上3大類工作外，KIPO也會利用AI進行一些簡單的形式審查檢查工作，例如是否已支付費用？申請人的信息是否正確？代理商的信息是否準確？……等等。

KIPO已在使用AI輔助專利申請之前案檢索。在將申請的專利輸入系統後，系統即會於申請文件中提取關鍵字，並自動進行前案檢索。如圖5。KIPO希望能透過機器學習來提升系統性能 (從第2級提升到3-4級)。

圖5.  KIPO已在使用AI輔助專利申請之前案檢索：輸入申請案號→提取關鍵字及搜尋→以排行順序列出前案

圖片來源：KIPO’s plan for AI - Are you ready for AI? -, Gyudong HAN, KIPO, 2108 May

針對翻譯的部分，KIPO使用了 RBMT (Rule-based Machine Translation)來進行英語、日語、以及中文的翻譯工作。另一方面，Google和WIPO已開始使用NMT（Neural Machine Translation）來進行翻譯工作，認為質量要比RBMT要好。因此，KIPO也希望可與WIPO合作，透過NMT來提升翻譯質量。

以下圖6及圖7分別為RBMT及NMT不同的演算法。

圖6.  RBMT演算法

圖片來源：KIPO’s plan for AI - Are you ready for AI? -, Gyudong HAN, KIPO, 2108 May ;後製：李淑蓮

圖7. NMT演算法

圖片來源：KIPO’s plan for AI - Are you ready for AI? -, Gyudong HAN, KIPO, 2108 May

KIPO認為AI本身不是一個目的，而是一種可能的解決方案。所以重點不在於使不使用AI來輔助審查，重點是在於性能和表現：輸入的資料的品質決定了AI的表現，如果原本資料品質不好，就只會是「Garbage In, Garbage Out」。

備註：

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