在知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域中，專利代理行業(yè)因其需要用抽象的文字來表達(dá)和保護無形的技術(shù)創(chuàng)新，對從業(yè)者提出了很高的要求：專利代理師需同時具備扎實的理工知識、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆伤季S、精準(zhǔn)的語言表達(dá)能力以及嫻熟的外語水平。這種多維度的專業(yè)技能要求構(gòu)筑了疊加的壁壘，使得專利代理師一直是市場中的稀缺人才。然而，人工智能(AI)的迅速崛起正在逐步消弭這些壁壘，傳統(tǒng)專業(yè)技能在AI強大的計算與推理能力面前不再難以逾越。由此帶來的知識密集型優(yōu)勢的弱化，正在引發(fā)專利代理師們對未來角色與價值的重新思考。
前言
一、以DeepSeek為代表的AI沖擊
2025年春節(jié)期間，新一代大語言模型“DeepSeek R1”的發(fā)布及開源讓國人真正意義上經(jīng)歷了一次前所未有的AI體驗狂潮。對于類似ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Llama、Qwen、Mistral等的頂級AI的探索不再專屬于少數(shù)技術(shù)人群，普通大眾也能夠通過DeepSeek直接領(lǐng)略AI在思維推理和語言生成方面的真實表現(xiàn)。AI技術(shù)的發(fā)展引發(fā)了各個領(lǐng)域從業(yè)者的深度思考，有人興奮地探討將AI視為“外掛”，著力探索如何突破個人能力的限制，對效率進行提升;也有人開始擔(dān)憂自己的專業(yè)價值是否會被技術(shù)替代。專利代理師作為智力密集型產(chǎn)業(yè)的工作者，其中興奮與迷茫自然更不會少。
本人作為執(zhí)業(yè)于我國最老牌的知識產(chǎn)權(quán)事務(wù)所，從事過從專利撰寫、申請授權(quán)、FTO檢索、到現(xiàn)在專注于無效確權(quán)和訴訟業(yè)務(wù)的從業(yè)20余年的專利代理老兵，或許可以從專利行業(yè)的從業(yè)者和非AI/IT行業(yè)的旁觀者角度，提出一些淺見以拋磚引玉。
二、行業(yè)挑戰(zhàn)與機遇
當(dāng)AI在特定領(lǐng)域展現(xiàn)出超越人類的效率時，單純依靠重復(fù)性技能的工作崗位確實面臨被取代的風(fēng)險。但是，專利代理行業(yè)的重要組成部分并非重復(fù)性技能，面臨著來自AI的獨特挑戰(zhàn)，也帶來了機遇。
專利文獻的高度結(jié)構(gòu)化特征為AI應(yīng)用提供了良好基礎(chǔ)：規(guī)范的撰寫格式、標(biāo)準(zhǔn)的術(shù)語使用、清晰的邏輯框架以及精準(zhǔn)的分類號體系，都使得AI能夠較好地理解和學(xué)習(xí)專利文獻的內(nèi)容。上百年來，對于“信”、“達(dá)”甚至“雅”都有很高要求的專利翻譯更是為AI提供了海量的來自不同國家的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。專利審查過程中的意見通知書與答復(fù)文件同樣構(gòu)成了優(yōu)質(zhì)的問答訓(xùn)練集，這為AI在專利代理領(lǐng)域的應(yīng)用提供了便利。關(guān)鍵是，在多數(shù)國家，上述專利文獻、審查意見和答復(fù)文件等信息都是公開的，在AI訓(xùn)練素材上幾乎沒有額外的成本。
但是，與單純依靠重復(fù)性技能的工作崗位不同，專利代理工作也有短期內(nèi)AI難以逾越的屏障。專利代理工作的核心在于準(zhǔn)確理解發(fā)明的技術(shù)本質(zhì)、把握技術(shù)改進點，并制定合適的權(quán)利保護策略。這需要深入的技術(shù)洞察力和豐富的實踐經(jīng)驗。AI雖然可以在文件撰寫規(guī)范性、格式化處理等方面提供有力支持，但在技術(shù)理解、策略制定等關(guān)鍵環(huán)節(jié)仍需要專業(yè)人員的判斷。這種“專業(yè)判斷力”無法簡單地通過模型訓(xùn)練獲得。相反，當(dāng)使用AI減輕文字書寫的工作強度后，專利代理師會有更多的精力投放到說明書的謀篇布局和權(quán)利要求的抽象概括和邊界劃分，鞏固授權(quán)和確權(quán)的穩(wěn)定性同時提高后期權(quán)利行使的可行性。
此外，類似于“參數(shù)限定”、“功能性限定”、“使用環(huán)境特征”這些沒有墨守成規(guī)但對實踐產(chǎn)生重大影響的撰寫方式，只有具備突破性思維的人類在經(jīng)驗和智慧的加持下才能夠創(chuàng)造出來，而這正是那些對已有知識進行海量訓(xùn)練的AI所不具備的能力。
三、AI發(fā)展現(xiàn)狀分析
筆者認(rèn)為，對于類似于“ChatGPT”和“DeepSeek”現(xiàn)象不必過分恐慌。2022年底，ChatGPT的突然爆火引領(lǐng)了一次AI狂潮，那時許多人言必談ChatGPT，但可能多數(shù)人至今都沒有直接使用過，更不用說使用付費的版本了。其實GPT3早在2020年就已發(fā)布，并且在AI圈中有很大的影響，GPT 3.5(初代ChatGPT)的主要改進在于RLHF(“基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)”)訓(xùn)練方法，與其說ChatGPT成功在于技術(shù)的突破，不如說其采用了長程的聊天形式，讓普通大眾受到前所未有的震撼。旋即競爭對手便推出了各自的上文提到過的商業(yè)或開源模型，這顯然都不是一日之功。如今已經(jīng)過去兩年，除了個別任務(wù)相對單一的領(lǐng)域，生成式AI并沒有真正意義顛覆某一行業(yè)。
在DeepSeek R1爆火之前，深度求索公司在Hugging Face上已經(jīng)有12個項目，雖然備受愛好者關(guān)注，但也并不特別耀眼。它的爆火最早來自海外，是無數(shù)愛好者對DeepSeek在受到芯片制裁的中國以低成本制造出在配有消費級GPU的電腦上就能部署的堪比GPT o1性能的開源大模型的振奮引起的。加上DeepSeek R1將CoT(“思維鏈”)過程直接呈現(xiàn)給公眾，產(chǎn)生了不亞于兩年前的“ChatGPT”的體驗沖擊。
但是說DeepSeek R1、或者具備CoT能力的大語言模型就能顛覆專利代理行業(yè)恐怕還為時尚早，專利代理工作中的很多判斷需要“直覺”和“經(jīng)驗”，這種隱性知識難以用CoT模擬。相比之下，AI Agent(“人工智能代理”)框架(例如由觀察器、思維引擎、工具集、行動執(zhí)行器、記憶系統(tǒng)和目標(biāo)系統(tǒng)等組成)則更可能構(gòu)成專利代理行業(yè)威脅，它可以調(diào)用專業(yè)數(shù)據(jù)庫API進行現(xiàn)有技術(shù)檢索、訪問最新的技術(shù)文獻、自動追蹤專利家族和法律狀態(tài)，更可以調(diào)用翻譯API處理多語言文件。即便如此，其工程浩大，2023年初涌現(xiàn)的許多AI Agent項目，像Agent GPT，其實并未實質(zhì)性顛覆行業(yè)。
四、未來發(fā)展與應(yīng)對
某種意義上講，固步自封拒絕使用新技術(shù)的專利代理師很可能會迅速被擅于使用AI工具的專利代理師取代，而過度依賴AI工具使得核心能力退化的專利代理師同樣會被秉持學(xué)習(xí)精神鞏固核心競爭力的同行替代，甚至直接被企業(yè)等甲方替代。因此，專利代理師應(yīng)當(dāng)主動保持學(xué)習(xí)的態(tài)度，鞏固專業(yè)技能、學(xué)習(xí)新的技術(shù)。我們本就是在知識密集型領(lǐng)域擅長學(xué)習(xí)和跨界融合的一群人，在AI時代我們更要保持跨領(lǐng)域知識融合的優(yōu)勢，繼續(xù)深耕。既要善用AI工具來提升工作效率，也要保持獨立思考能力，避免過度依賴AI導(dǎo)致專業(yè)能力的退化。
專利代理師不必過分擔(dān)憂而產(chǎn)生自我內(nèi)耗，更應(yīng)該關(guān)注鞏固自身核心競爭力，利用好現(xiàn)有的AI工具提高部分工作的效率。例如，AI強大的檢索與語言處理能力可以有效彌補人力不足，特別是在跨語言交流、海量技術(shù)文獻篩選等方面。AI輔助可以幫助代理師更高效地檢索相關(guān)文獻，快速定位最接近的現(xiàn)有技術(shù)，把握技術(shù)發(fā)展趨勢，大幅減少重復(fù)性工作。在專利文件的初步撰寫階段，AI還能提供結(jié)構(gòu)化的寫作建議，協(xié)助代理師更高效地完成文檔框架搭建。
筆者建議，專利代理師不妨在大語言模型的賦能下學(xué)習(xí)、開發(fā)和部署適合自己的AI輔助工具。如今，商業(yè)或開源LLM服務(wù)商的API調(diào)用成本很低，如果條件允許更可以通過Ollama或llama.cpp在本地部署開源大語言模型，通過WebUI、CLI等多種交互方式進行直接操作或通過HTTP API集成到其他應(yīng)用中。通過這些方法，可以確保數(shù)據(jù)隱私安全，滿足合規(guī)要求。同時，可以利用Ollama提供的embeddings和generate API接口，結(jié)合RAG (“檢索增強生成”) 技術(shù)構(gòu)建本地知識庫增強系統(tǒng)。對知識產(chǎn)權(quán)法律文本、《專利審查指南》等規(guī)范性文件和司法解釋進行文檔分塊和向量嵌入，實現(xiàn)文本向量化和生成功能，進而通過向量相似度檢索，最終實現(xiàn)“檢索-增強-生成”的完整工作流程，使模型能夠基于本地專業(yè)知識庫提供更準(zhǔn)確的響應(yīng)。
隨著AI技術(shù)的發(fā)展，專利代理機構(gòu)也需要加強數(shù)據(jù)安全管理。專利技術(shù)在申請前屬于客戶的保密信息，代理機構(gòu)應(yīng)當(dāng)建立完善的數(shù)據(jù)訪問控制和保密機制，防止敏感信息通過AI系統(tǒng)泄露。例如，若不當(dāng)將客戶的機密技術(shù)細(xì)節(jié)輸入到公有云或聯(lián)網(wǎng)的AI模型中可能會造成泄密風(fēng)險。只有在技術(shù)應(yīng)用與制度規(guī)范兩個維度同步推進，才能在促進創(chuàng)新的同時確保專利實務(wù)的質(zhì)量與安全。
展望未來，AI與專利代理的融合僅是變革的開始。隨著新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，專利行業(yè)人士將經(jīng)歷持續(xù)的適應(yīng)與升級過程。擔(dān)憂和焦慮無法解決問題，專利代理師關(guān)鍵在于把握和提升自身核心競爭力，將AI轉(zhuǎn)化為思維助手而非主導(dǎo)者。在技術(shù)快速迭代的背景下，保持學(xué)習(xí)熱情，不斷掌握和運用AI工具，提升專業(yè)能力，才能確保專利代理這一跨學(xué)科專業(yè)在未來的法律服務(wù)體系中繼續(xù)發(fā)揮不可替代的作用。
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