承接北美智权报134期《利用AI写专利的可能性初探 — AI的工作原理与限制》一文探讨了AI的原理与其限制后，相信读者已经掌握了新一代的AI观念，接下来笔者就开始探讨利用AI实际上进行撰写专利的部分。本文会先简单回顾专利写作的特点，最后探讨利用AI撰写专利稿的前景和挑战。

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专利写作的特点

没有什么创意是真正独一无二不可取代的，专利也不例外。如图1所示，任何一项专利目标的权利范围其实都是建立在许多已知技术的基础上，然后再加上发明人的一些创新点，或者是把多项已知技术做出巧妙的重新排列组合，而形成具有新颖性和进步性的专利。基于这种特点，人类在写专利前，通常需要先搜集相关的已知技术，然后再从中界定出自己的专利范围。利用AI撰写专利稿，其实有点像是把AI当作自己的写稿助理，但与AI沟通时，更是需要非常明确化。

图1. 专利请求范围的形成

利用AI写专利的前景和挑战

利用AI写专利的最大优势就是可以节省人力和时间，提高专利的质量和数量。如果能够让AI自动生成专利说明书，或者至少是生成初稿，那么专利撰写人员就可以专注于检查和修改AI生成的内容，或者是提供更多的指导和反馈给AI，让AI能够学习和改进。这样不仅可以加快专利说明书的完成与成本，也可以提高专利的质量。此外，利用AI写专利甚至可以帮助发明人发掘更多的创新点和应用领域，增加专利的价值和影响力。

然而，利用AI写专利也面临着一些挑战和问题。首先，AI写专利需要有足够多的已知技术和专利数据作为学习的来源，而且这些数据必须是高质量和相关性高的。如果AI学习的数据是错误或不完整的，那么AI生成的专利内容也会有缺陷或错误。其次，AI写专利需要有一个适合该任务的模型，能够理解专利的结构、逻辑、语言和规则，并能够生成符合要求的专利内容。如果AI的模型不够精准或灵活，那么AI生成的专利内容容易有不符合规范或要求的问题。最后，AI写专利需要有一个有效的监督和评估机制，能够及时发现和修正AI生成的错误或不足，并能够给予AI适当的回馈和指引，让AI能够持续学习和进步。

事务所如何训练新人?

在实际上开始讨论利用AI写专利之前，首先让我们先了解一般事务所是如何训练新人，以利我们了解如何与AI沟通。稍微有点经验的人都会知道，案件处理的质量与处理者的经验通常都有十分密切的关联性，但是经验又非具体可描述的知识，因此，各事务所无不在经验传承上伤透脑筋。其实，经验传承的要义在于启发、引导，而非要求新人自行「参悟」，同理利用AI写专利时，也不该要求AI自行参悟。更具体来说，在充分了解整个专利的技术特征后，就把AI当作发明人看待，先准备好要询问的问题，只不过自己也要把相对的答案也准备好，接着就可以实际上进入与AI互动的环节，其实就是一个自问自答的过程。

如何利用AI来做全文的操作

由于大部分AI工具都已经大量阅读过关于专利写作的书籍，对于专利说明书的撰写原则，基本上已经很了解，也就是AI这个『新人』其实能力真的超强。换言之，当然可以先把发明人所提供的构想揭露书，先全部都交付给AI，并要求AI生成claim或其他专利说明书的特有内容。只是，一般AI工具都有字数上的限制。

一般免费的AI工具对于每个段落的内容都有一定字数限制，不可能把数千字，甚至上万字的构想揭露书或已经写好的专利稿一次性输入给AI，再要求AI基于前后文，做一次性的润饰与校正。此时，就会用到一些使用AI的小技巧。

如图2所示，当输入类似于『我将以符号@为起始的数字，分别把文章内容按照顺序提供给你，但先记忆下来，不要做摘要』，AI将会响应他将接受先记住所输入的内容后，接着再输入类似于『针对@1与@2的内容进行润饰』，这样就可以突破字数上的限制，同时AI也可以把完整内容视为一个整体进行所指示的任务，或是进行更多元的操作，例如比较@1与@5的内容，并指出差异性。不过，笔者有发现到某些特殊字符串或符号可能涉及到AI不能接受的指令，因而拒绝接受先记忆的要求，此时先不要急，先试着改以不同的方式做出指示。当AI基于发明人所提供的构想揭露书写出草稿之后，就得更懂得运用『提示词(Prompt )』与AI进行互动，把专利稿完成。

图2. 突破AI工具字数限制的小撇步

基于『提示词』，要求AI写出专利

从前面的论述，可以知道AI其实是利用已知的信息去推测出有相关性的未知的信息，并利用GPT技术再把这个相关性扩展到有一定关联性，而得到令人满意的答案。例如，如果任务是要从一堆照片中找出赤肩鵟的照片时，笔者们可以额外给新一代AI一些关于赤肩鵟的主要特征，并持续与AI互动，如此就能在未建立该特定任务的模型下仍然把任务完成。

对于专利写作来说，由于任何一件专利都是建立在既有的习知技术上，发明人主要是把这些既有技术巧妙地做重新排列组合，因此AI要利用已知的大量专利文献去推测出有相关性的『未知』(发明人创新之处)，并非不可能。加上现在有GPT模型技术，更是可以在适当的真人指导下，做出让人满意的结果。例如，如果觉得AI所写出的claim范围过于狭窄，笔者们可以给AI更多专利目标与习知技术之间的关联性，并要求AI再去调整claim。

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