根据MarketWatch最新分析，机器翻译（MT）市场价值在2019年约为5.5亿美元，预计2025年将窜升至10.4亿美元。这一增长趋势反映出机器翻译市场呈现强劲需求，而其背后原因众多，包括计算机辅助工具使用普及、经济活动国际化、在地化需求增加等，大幅提高机器翻译的重要性和产业的倚赖程度。本文试从几国专利局的举措，简介机器翻译在专利文件及信息共享上的应用概况。

机器翻译大致上可分为通用型与专业型，前者如Google Translate，后者则如WIPO Translate翻译工具。发展专业型机器翻译的考虑因素通常包括，有大量快速交换信息的需求、文件制式化程度较高或重复性较高、翻译成本昂贵（可能因为人才难寻或技术门坎较高）、有高度机密性需求等。不难想见，医疗、信息、军事、金融、法律等领域都会是发展重镇，当然，汇聚技术和法律的专利文件也是其中之一。

机器翻译是了解信息的一大利器

根据WIPO的2018年报告显示[1]，现有不少智能局已在工作流程上导入AI技术，包括自动分类、检索、审查与形式检查、服务台、机器翻译等，而机器翻译俨然成为了解信息的重要途径（主要是专利领域），例如：

• 加拿大采用结合Google Translate／Patent／Scholar的G Suite服务（现名为Google Workspace），取得各国专利局提供的完整专利文件、引证数据与相关学术论述，以及其机器译本。
• 瑞典审查员使用EPO透过Epoque Net检索系统与Espacenet提供的Patent Translate（介绍如后）。
• 英国要求审查员学习使用Patent Translate，但必要时，也可与其他公开机器翻译工具并同使用。
• EUIPO审查员使用名为Babelscape的多语种商用自然语言工具。
• WIPO各成员国可提出申请，免费使用PATENTSCOPE数据库提供的WIPO Translate。

显然，机器翻译的应用不止于专利文件翻译，还包括检索作业，甚至可协助审查员查阅前案技术。除此以外，机器翻译也是各国智能局信息合作、快速交换专利讯息的重要功臣。全球专利审查高速公路（PPH）原则中提及[2]，参与局得在实际可行范围内接受实体审查过程数据、裁决通知或可准请求项的机器译本，但若审查员认为无法依据该译本质量判断是否接受PPH申请时，得要求提交人工译本。

以下再以欧洲、美国与日本发展为例，略述一二。

欧洲：Patent Translate与单一专利

欧洲专利局（EPO）可说是世界上最为积极运用各种AI技术与机器学习的专利局。其与Google合作开发并于2012年2月推出Patent Translation，又随着WIPO Translation在2016年导入神经机器翻译（NMT）的脚步，于2017年将Patent Translation翻译引擎转换成NMT。该系统的训练素材来自EPO向Google提供的大量专利文件人工译本，可针对特定技术领域，处理复杂且具高度技术性的专利词汇、措辞与格式。

Patent Translate不仅开放公众使用，也是经过培训审查员的重要工具之一。目前提供英、法与德语及其他欧洲专利公约（EPC）成员国的27种官方语言，以及英与中、日、韩、俄语的自动化翻译。

然而，EPO并不以拥有Patent Translate为足，已打算开发专属的机器翻译工具。而Google在这次与EPO的合作当中，不但跨足B2B，实际上也大幅提升Google Translate的技术影响力。

EPO对于机器译本颇具信心，此点从审查指南可窥见一二[3]：在第G-IV 4.1条提及，为克服语言障碍，审查员可适度仰赖机器译本，了解不熟悉的非官方语言文件内容。该译本若是以熟悉语言表达出文件旨意，不得仅以单纯的文法或句法错误（且不影响理解）为由拒绝接受该译本。当事人若是反对使用机器译文，不得仅是声称其不足以信赖，而是应负举证责任，例如提出改善后的译本证明原先机器译本有严重缺陷。

EPO发展及运用机器翻译的野心远不止于此。EPO曾在访谈中表示[4]，希望能尽快实施单一专利（unitary patent）[5]，届时将可透过EPO一次申请而赋予多国保护；尽管EPO将以英、法与德语作为官方语言，但专利权人在过渡期间（最长12年）届满后取得单一专利时，不必提交人工译本，唯有实际发生争议且应法院或侵权被告要求，才需要以相关语言提交完整的人工译本。

需要补充说明的是，或许有读者了解欧盟智能局（EUIPO）裁决数据所使用的是另一套机器翻译工具，亦即欧盟自行开发的eTranslation。姑不论EPO与EUIPO所处的架构体系不同，即使是在相同领域（例如知识产权），但选择的训练素材范围也会随目标需求而不同，例如eTranslation是以欧盟政策、法规及裁决文书为主，此类文件即与Patent Translate应用的专利文件有相当差异。

美国：Dossier Access

美国专利商标局（USPTO）、EPO、JPO、中国国家知识产权局（CNIPA）与韩国知识产权局（KIPO）此全球五大专利局（IP5）于2011年共同推动的全球档案计划（Global Dossier Initiative），可说是各国在专利信息合作方面的一大成就。该计划旨在透过单一入口网站，提供各国专利主管机关申请过程的完整文件，以USPTO为例，即于2015年11月推出“Dossier Access”服务，当然同时也提供相关文件的自动化翻译。

令人好奇的是，Dossier Access是采用何种翻译引擎？USPTO虽未明白表示，但根据产业消息[6]，在IP5全球档案服务背后支持的极可能是同一套翻译引擎，而且应该就是EPO与Google合作开发的Patent Translate。

日本：AIPN与J-PlatPat

目前担任全球PPH秘书处的日本特许厅（JPO），对于利用机器翻译加强各国交流彼此专利申请相关信息，同样寄与厚望。JPO早在2004年10月即建立进阶工业财产网络系统（AIPN），向其他智慧局提供专利档卷、审查文件及申请案或专利相关法律状态信息的英文机器译本。根据2018年报告[7]，已有69个海外智慧局可直接透过AIPN取得信息，JPO也透过前述的全球档案计划，将档案文件交换至IP5的各单一入口网站。参与WIPO档案共享系统WIPO-CASE的智能局，也可由此取得该网站提供的信息。除IP5外，已有32个国家或组织可使用WIPO-CASE的链接共享功能[8]。

此外，JPO于2019年5月发布新闻，表示已优化日本专利信息平台（J-PlatPat）的机器翻译质量，该平台主要是提供公报和审查数据的英文译本。经本次更新后，J-PlatPat的翻译引擎将从基于规则的机器翻译（RBMT）变更为以NMT为主，而且不仅是日英系统，中日与韩日的文献翻译系统也一并更新。

J-PlatPat采用的翻译引擎是结合国立研究开发法人情报通信研究机构（NICT）现有技术与Toshiba Digital Solutions Corporation的自然语言处理技术共同开发而成。Toshiba在访谈中大方分享开发经验[9]，尽管NMT是目前最受青睐的引擎，但其认为RBMT、统计机器翻译（SMT）与NMT这三者各有所长：

• RBMT是以字典、文法和词序规则作为基础数据，翻译速度快，但产出的语句不够自然。
• SMT是以从大量平行语料得出的统计信息为基础，翻译质量高于RBMT且容易提高BLEU值（分数越高，代表机器翻译表现越好、越接近人工翻译），但语句仍不够自然。
• NMT是利用深度学习，语句相对自然且翻译质量较高，但机器学习需要花费相当时间；再者，SMT与NMT的运算时间较长，在实时翻译上较具挑战性。

在综合提升翻译质量、减少误译、提高翻译速度等多方考虑下，Toshiba决定采用混合型翻译引擎，亦即以NMT为主，搭配RBMT与SMT两者。

机器翻译的发展值得期待

从前述事例观察，可得出以下几点启示：

• 机器翻译的准确度与效率有望继续提升，在专利信息方面的应用可能更为广泛。Slator报告大胆预言，至2028年，将会有高质量的机器翻译提供充足的专利翻译服务。
• 除自行开发系统外，各国智能局可能更倾向直接采用商用机器翻译或与之合作开发。以现阶段而论，Google Translate显然占有极大优势。
• 诚如EPO所言，机器翻译在现阶段是作为协助了解专利文件的信息工具，而非提供经严格审视的译本（例如「日本法令英译数据库系统」或「电子版香港法例」）。因此，在做出法律、商业或相关决策时，仍是需要人工翻译。
• 除准确度与速度外，机器翻译的应用仍有需要留意或克服的问题，例如隐私权保护、客制化需求等。

至于台湾（TIPO），至今尚未利用机器翻译提供专利或商标信息的各类服务。台湾专利师公会也曾在2020年智财白皮书中提及相关建议；为强化台湾的智慧财产策略发展，或许是时候考虑如何借重AI技术，进一步提升竞争力。

备注：

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