Trong thế giới pháp lý, các công tố viên bằng sáng chế có thể là người duy nhất được hưởng lợi từ việc sử dụng trí tuệ nhân tạo. Theo đó, các mô hình ngôn ngữ AI tạo ra văn bản giống con người bằng thuật toán học sâu cho phép đưa ra những “dự đoán” phản hồi chính xác dựa trên một bộ tài liệu lớn sử dụng ngôn ngữ của con người được cung cấp làm đầu vào. Những mô hình này, thường được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), được đào tạo để tạo ra văn bản đáp ứng lời nhắc của người dùng.
LLM có tiềm năng cải thiện việc soạn thảo bằng sáng chế khi được sử dụng làm công cụ tạo nội dung và khám phá kỹ thuật. Khi được ra mắt lần đầu tiên cách đây gần một năm, việc sử dụng LLM trong quá trình truy tố bằng sáng chế đã gặp phải sự hoài nghi về cả tính chính xác, tính pháp lý của kết quả đầu ra và ý nghĩa riêng tư của việc tương tác với các thực thể bên thứ ba.
Tuy nhiên, với tư duy đúng đắn, tiêu chuẩn nghề nghiệp và các ràng buộc về đạo đức, việc sử dụng LLM như một công cụ hỗ trợ pháp lý đang mang lại nhiều lợi ích cho các công tố viên truy tố bằng sáng chế.
Theo đó, là công cụ, LLM có thể hỗ trợ những người thực hành bằng sáng chế nghiên cứu các khái niệm cơ bản liên quan đến sáng chế. Điều này đảm bảo người hành nghề đã quen thuộc với lĩnh vực công nghệ trước khi bắt đầu nộp đơn đăng ký sáng chế. Điều này có thể bao gồm từ việc nghiên cứu các chủ đề để hiểu đầy đủ về công nghệ cơ bản cho đến việc phát triển các câu hỏi để tạo điều kiện thuận lợi cho việc tương tác với các nhà phát minh.
LLM cũng có thể hỗ trợ khi soạn thảo tài liệu soạn sẵn hoặc tài liệu nền của ứng dụng. Các công tố viên sáng chế có thể tận dụng những lợi ích này mà không cần lo ngại về vấn đề rủi ro tiết lộ thông tin bí mật và cung cấp phản hồi nhanh chóng có thể nâng cao chất lượng của đơn đăng ký sáng chế nhờ hiểu biết sâu sắc hơn về các khái niệm kỹ thuật hỗ trợ.
Mặc dù LLM hứa hẹn mang lại lượng kiến thức tăng lên với tốc độ cực nhanh nhưng những người thực hành nên tiếp cận những công cụ đó với cái nhìn cởi mở.
Điều quan trọng là không thể coi đầu ra của LLM là dữ liệu có tính chính xác tuyệt đối. Nhứng chuyên gia thẩm định bằng sáng chế phải hết sức thận trọng trong việc xác nhận xem các câu trả lời được đưa ra có chính xác hay không, cả trong bối cảnh riêng và chung của toàn bộ tài liệu.
Chúng ta biết rằng các câu trả lời đuoecj LLM đưa ra hoàn toàn có thể xảy ra lỗi, đôi khi được gọi là 'tin sai'. Hơn nữa, một số LLM được đào tạo lại dựa trên các phiên trò chuyện và người điều hành các mô hình đó có thể xem xét các phiên trò chuyện theo quyết định riêng của họ.
Khi sử dụng LLM công khai hoặc LLM không giới hạn ở không gian làm việc an toàn, những người thực hành nên cẩn thận không đưa thông tin bí mật hoặc không công khai vào để tránh nguy cơ vô tình tiết lộ, bao gồm cả nguy cơ bị đưa vào chương trình đào tạo của mô hình.
Ngoài những mối quan ngại chung này, các vấn đề phức tạp hơn liên quan đến tình trạng kỹ thuật hiện có và quyền phát minh cũng là vấn đề lớn được quan tâm khi sử dụng LLM trong việc truy tố bằng sáng chế.
Đầu tiên, LLM được đào tạo dựa trên dữ liệu hiện có và có thể được coi là một chuyên gia được đọc nhiều nhưng không có tính sáng tạo. Trong bối cảnh này, đầu ra của LLM có thể được xem như một tập hợp các tình trạng kỹ thuật tiềm năng, chẳng hạn như dữ liệu đào tạo bằng văn bản. Văn bản có thể giống hoàn toàn hoặc một phần (nghĩa là phái sinh) với các tài liệu kỹ thuật trước đây được sử dụng cho đào tạo. Nếu người kiểm định sáng chế đưa các kết quả đó vào đơn đăng ký sáng chế thì điều này có thể được cho là tương đương với việc đưa tình trạng kỹ thuật đã biết vào đơn đăng ký.
Bên cạnh đó, các chuyên gia cũng phải đối mặt với một vấn đề thách thức hơn, đó là các mô hình ngôn ngữ AI có thể có khả năng xử lý các tập dữ liệu hiện có và đưa ra các câu trả lời có khả năng mới lạ và không rõ ràng về thông tin tới người sử dụng công cụ.
Ví dụ: Hãy xem xét một phát minh về một hệ thống sử dụng thuật toán học máy (ML) như một bước của quy trình sáng tạo lớn hơn. Nếu được nhắc cung cấp các ví dụ cụ thể về thuật toán ML này, các mô hình ngôn ngữ AI có thể cung cấp các tùy chọn khả thi và sáng tạo mà các nhà phát minh chưa xem xét. Có nên xác nhận một hoặc nhiều lựa chọn thay thế này hay không, câu hỏi đặt ra là ai đã “phát minh ra” cách sử dụng thuật toán ML cụ thể này?
Điều này làm nảy sinh những 'vùng xám' về hoạt động phát minh; tuy nhiên, nhiều khu vực pháp lý đã phát hiện ra rằng AI không thể là nhà phát minh. Nếu LLM đóng góp vào yếu tố sáng tạo thì có thể không có cách nào để xác định chúng là “nhà sáng chế” trong phát minh đó.
Từ đó có thể rút ra kết luận ban đầu rằng, LLM có thể đóng một vai trò có giá trị trong việc hỗ trợ những người thực hành bằng sáng chế; tuy nhiên, người ta phải xem xét tổng thế những tác động của việc sử dụng chúng đối với việc truy tố bằng sáng chế.
Thái An