Nat Biotechnol｜人工智能将如何影响专利撰写

2025年1月17日，美国斯坦福大学的研究人员在Nature Biotechnology发表文章How will AI affect patent disclosures，讨论了用于起草专利的人工智能工具，如何影响专利中有用技术信息的披露。

专利法的一项普遍要求是，发明人必须披露有关如何实现其发明的信息。然而，越来越多的专利不是由发明人（或其律师）撰写，而是由生成式人工智能撰写。人工智能辅助专利撰写市场的蓬勃发展可能会降低专利申请成本，但也会加剧现有的公开问题。人工智能将扩大错误，既会不恰当地授予公开不充分的专利，也会根据人工智能生成的早期参考文献不恰当地拒绝授予专利，而这些参考文献实际上并未公开这些发明。

认识到这些问题后，美国专利商标局（USPTO）最近发布了指导意见，要求对人工智能起草的申请材料进行人工审查。但这还不够。加强对现有公开规则的执行力度，并提高要求，将专利权仅限于授予那些完成了真正创造性工作的人，这将从整体上改善专利制度。

现有专利公开挑战

每项专利不仅必须包含一项或多项“权利要求”，以界定其所保护的合法权利的范围，而且还必须包含一份“说明书”，以披露如何实现每项权利要求的发明。这一要求有助于传播有关新发明的知识，并确保专利的范围仅限于发明者的贡献。正如适用于所有主要经济体的世界贸易组织条约所规定的，专利必须“以足够清楚和完整的方式公开发明，使该发明能够由该领域的技术人员实施”。

遗憾的是，美国专利商标局并未将公开作为审查重点。例如，对美国专利商标局2018年专利申请初步答复的研究显示，在大多数技术类别中，约50-60%的专利申请有一些权利要求因缺乏新颖性而被驳回，70-80%的专利申请有一些权利要求因显而易见而被驳回，而只有约5%的申请收到任何与公开相关的驳回。

考虑到审查员只需拥有学士学位，而美国专利商标局的培训工作并不以公开为重点，因此这种对公开缺乏关注的现象不足为奇。

审查的重点是新颖性，而不是公开性，这与科学同行评审形成了鲜明对比。对同行评审过程的研究一致发现，最常见的驳回理由不是缺乏新颖性，而是“方法不当、统计分析不佳、研究设计有缺陷”。许多专利都是在纯粹的“预言性”公开基础上授予的，这些公开误导了科学家，让他们以为发明已经付诸实践，而实际上并没有。

生成式人工智能专利起草工具的兴起

通用生成式人工智能工具（如ChatGPT）的迅速发展，激发了人们对其帮助发明人或律师撰写专利的潜力的兴趣，并推动了专为专利起草而设计的专门人工智能工具的发展。其中许多工具允许用户输入权利要求或描述发明的简短段落，然后输出完整的专利说明书。有些工具还允许用户提出后续问题，以完善公开内容。

由于人工智能辅助专利撰写市场还处于早期阶段，因此目前还没有关于不同工具的输出质量或使用普及率的可靠数据。但有些工具宣传自己的客户是著名的律师事务所，专利法教授也越来越多地向学生传授如何使用这些工具。

美国专利商标局认为人工智能工具的蓬勃发展非常重要，因此在2024年发布了关于使用人工智能准备专利申请的指南，其中规定一般不要求披露人工智能的使用情况，但专利申请人确实有责任审查所提交信息的准确性。

人工智能工具有可能通过大大降低专利申请的法律成本来实现发明的民主化，尽管它们也可能只会巩固那些有资源购买和开发最佳工具的实体的主导地位。它们还引发了许多道德问题，包括机密信息的保护。但人工智能对专利撰写的一些最明显的影响可能来自于它对新技术--甚至是尚未存在的技术--进行大量描述的能力，这种能力会使专利审查员评估公开要求的能力捉襟见肘。

评估人工智能起草的公开说明书

我们试图评估是否有人工智能工具能够生成合理的专利说明书，而这些说明书不太可能因不符合公开要求而被专利审查员驳回。为此，我们为四项与流体力学相关并属于我们专业科学领域的技术编写了简要说明和专利权利要求书：其中两项现有技术应属于现有人工智能工具的训练数据范围，另外两项假设技术尚未在实践中实施。我们为这四项技术中的每一项都输入了简短的技术摘要、专利要求和后续提示，并获得了三项更有前途的人工智能工具--两项特定专利工具（Edge和Vaero）以及ChatGPT-4o的专利说明书草案。

我们从科学角度和专利法角度对每项人工智能成果进行了审查。就现有技术而言，所有三种工具一般都提供了足够的细节，供该领域的研究人员实施所要求的发明。但它们也经常包含不正确或误导性的信息。就假设技术而言，正如预期的那样，没有一种工具能为这些尚未解决的问题提供可行的解决方案；相反，这些工具提出了不准确的主张，对从事这些技术研究的研究人员毫无用处。不过，从专利法的角度来看，所有三种人工智能工具都能够生成说明书，对所要求的发明的每个部分进行可信的描述，这意味着专利审查员不太可能以不符合法律披露要求为由驳回这些说明书。

我们的评估表明，至少有些人工智能工具可以生成有用的文本来描述现有技术。因此，在高质量技术披露的提示下，并在有足够专业知识编辑掉虚假信息的从业人员的监督下，人工智能工具有可能提高专利起草过程的效率。

然而，如果没有这样的监督，人工智能工具似乎有可能让错误或误导性信息充斥专利文献，从而降低专利作为技术信息来源的作用（并削弱未来人工智能训练数据的质量）。此外，人工智能工具可能会扩大现有的问题，即在任何人都还没有完成发明的实际实施工作之前，就根据纯粹的预言性公开授予专利。这些披露不充分的专利将被法律推定为使发明得以实现，从而可能被用来拒绝真正发明者以后的专利申请。因此，如果不适当地授予专利，而这些专利又没有教会研究人员如何实践这些发明，不仅会降低专利文献的信息量，还会降低后来的研究人员成功地实际创造出完整发明的积极性。

改进专利公开

美国专利商标局2024年指南规定的审查人工智能起草的申请的一般义务似乎不足以应对这些挑战。相反，人工智能的破坏为改善整个专利制度的公开性创造了机会。

首先，法院和立法机构应考虑现有的充分专利公开标准是否仍能很好地适应当今的创新生态系统。例如，或许应要求发明人在申请专利前至少在实践中实施其发明的某个版本，如果没有这样做，则面临更高的公开门槛。法院还应该明确，“厨房水槽”式的描述不符合法律披露标准，因为这种描述包括许多不正确的陈述，即使伴随着一些正确的信息。

但是，即使不提高法律标准，也可以通过更好地执行现有要求来改进披露。美国专利商标局应加强对审查员的培训，提高他们在审查过程中对公开的关注度，包括提供更多公开不充分的专利申请实例。此外，专利政策制定者还应考虑如何在审查过程中引入更多的科学专业知识。先前的专利同行评议研究侧重于专家对新颖性和非显而易见性的评估，但专家对公开性的评估可能更有用。以公开为重点的专业审查员也可能会发现更多的公开问题。拓宽专利授权后的质疑规则也会有所帮助--根据美国现行法律，只有在专利授权后的前九个月才能对公开性提出质疑，而对缺乏新颖性或显而易见性的质疑则可以在任何时候提出。

最后，专利局应考虑如何利用人工智能来解决这些问题。美国专利商标局已经在考虑如何利用机器学习工具来帮助审查员评估新颖性和非显而易见性，这些工具还可以标记出专利申请中似乎值得仔细审查的公开部分。任何此类干预都需要花费时间和金钱来开发工具并对其进行严格评估，但考虑到潜在的回报，这种努力似乎是值得的。

参考资料：

Ouellette, L.L., Fang, V. & Ouellette, N.T. How will AI affect patent disclosures?. Nat Biotechnol 43, 26–28 (2025).

https://doi.org/10.1038/s41587-024-02515-6