承62期亚太国家运用AI辅助专利商标审查 - I：澳洲、新加坡、菲律宾 一文，本刊期会将重心放在亚太国家运用AI辅助专利商标审查的第二站：日本及韩国。

图片来源：维基百科

日本

日本使用人工智能AI来辅助专利及商标审查共有3大目的及6大目标。图1是其6大目标的时程表。

3大目的包括 (1) 针对IP处理作业，发展更复杂，更高效的业务管理操作方式、(2) 改善对用户的服务、(3) 推动JPO员工工作方式之改革。而6大目标则为 (1) 响应用户的问题（第3级）、（2）申请程序数字化（第3级）、（3）分配专利分类（第3 ~ 4级）、（4）进行前案检索（第4级）、(5) 进行商标图形前案检索（第3级）、（6）将不明确的商品及服务进行商标分类（第3 ~ 4级）[1]。

图1. 日本使用人工智能AI来辅助专利及商标审查之6大目标及其时程

图片来源：Outline of JPO’s Activities for Using AI, JPO, 2108 May；后制：李淑莲
＊ 在推动的过程中计划可能会有所变动。

现在分述每一项目标细节。

(1) 响应用户的问题：这个目标分2部分，一部分是支持JPO工作人员回答用户问题，亦即是说AI系统将可能的答案提供给JPO工作人员，由工作人员来回答用户问题；第二部分则是自动回复功能，由AI系统自动回复来自email，聊天软件或语音留言系统的问题。

目前这一部分共有14,000个由人类建立的问题及答案的数据库，观察重点在于AI支持JPO员工回复或是AI直接回复的准确率。

(2) 申请程序数字化：使用建基在AI建础上的字母辨识系统，将申请案的资料转化为数字文件 (text data)；其训练材料为纸本申请案之图式及文本数据。希望达成减少用眼睛核对的时间，从而减少人类审查委员之工时。

(3) 分配专利分类：根据人工智能的建议分配专利分类及其所属：1.专利分类的F术语、2. 段落所属的分类（段落）。其训练数据为已归档文件的文本数据（已分配之专利分类）。如图2。

图2.  JPO以AI分配专利分类及其所属

图片来源：Outline of JPO’s Activities for Using AI, JPO, 2108 May

(4) 进行前案检索：在前案检索时建议关键词和专利分类。其训练资料为1. 已审查的专利文件中的文字数据、2. 在审查中使用的检索的历史记录。如图3。

图3. JPO以AI辅助前案检索

图片来源：Outline of JPO’s Activities for Using AI, JPO, 2108 May

(5) 进行商标前案检索：检索先前的图形商标，找出与新申请商标相同或相似的商标。训练数据为以前使用图形商标前案搜索的结果，以利AI能够学习流程。

(6) 将不明确的商品及服务进行商标分类：在商标申请案中，将暂定的「类似组」代码分配给不明确的指定商品和服务。其训练数据为参考数据，像是《相似产品及服务审查指南》（Examination Guidelines for Similar Goods & Services）。如图4。

图4.  JPO以AI将不明确的商品及服务进行商标分类

图片来源：Outline of JPO’s Activities for Using AI, JPO, 2108 May

韩国

韩国KIPO也是将AI应用分为4级[2]，应用情况从2级到4级不等，且会视情况调整。AI主要辅助专利商标审查工作有3大类：机器翻译、前案检索、及服务台 (Helpdesk)。

除了以上3大类工作外，KIPO也会利用AI进行一些简单的形式审查检查工作，例如是否已支付费用？申请人的信息是否正确？代理商的信息是否准确？……等等。

KIPO已在使用AI辅助专利申请之前案检索。在将申请的专利输入系统后，系统即会于申请文件中提取关键词，并自动进行前案检索。如图5。KIPO希望能透过机器学习来提升系统性能 (从第2级提升到3-4级)。

图5.  KIPO已在使用AI辅助专利申请之前案检索：输入申请案号➔提取关键词及搜寻➔以排行顺序列出前案

图片来源：KIPO’s plan for AI - Are you ready for AI? -, Gyudong HAN, KIPO, 2108 May

针对翻译的部分，KIPO使用了 RBMT (Rule-based Machine Translation)来进行英语、日语、以及中文的翻译工作。另一方面，Google和WIPO已开始使用NMT（Neural Machine Translation）来进行翻译工作，认为质量要比RBMT要好。因此，KIPO也希望可与WIPO合作，透过NMT来提升翻译质量。

以下图6及图7分别为RBMT及NMT不同的算法。

图6.  RBMT算法

图片来源：KIPO’s plan for AI - Are you ready for AI? -, Gyudong HAN, KIPO, 2108 May ;后制：李淑莲

图7. NMT算法

图片来源：KIPO’s plan for AI - Are you ready for AI? -, Gyudong HAN, KIPO, 2108 May

KIPO认为AI本身不是一个目的，而是一种可能的解决方案。所以重点不在于使不使用AI来辅助审查，重点是在于性能和表现：输入的数据的质量决定了AI的表现，如果原本数据质量不好，就只会是「Garbage In, Garbage Out」。

备注：

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