作为专利代理人，我们不断听到这样的说法：人工智能（AI）和大型语言模型（LLMs）即将颠覆我们的职业，我们必须都搭上人工智能这趟快车，否则就会被淘汰。然而，作者与同行在远离领英（LinkedIn）和会议圈子的交流中交谈时，发现大多数从业者仍持怀疑态度。的确，无论人工智能专利工具提供商怎么说，许多专利代理人日常工作中并未使用任何形式的人工智能。这种犹豫似乎源于两大主要担忧。第一，专利代理人对保密性的执着，这是可以理解的，也是法律规定的。第二，大型语言模型存在编造虚假信息的倾向，即产生幻觉。在探讨专利代理人如何应对这些问题的两篇文章中，我们先来探讨至关重要的保密性问题。

保密性的重要性不言而喻

除了军事和医疗领域，或许没有哪个行业像专利行业一样，对客户数据的保密性要求如此之高。在发明专利申请日之前，任何以任何方式向公众公开的内容，都可能被用来质疑该发明的新颖性和创造性（《欧洲专利公约》第54条）。在起草专利时，专利代理人处理的是客户最敏感的数据（他们有价值的知识产权），且是在最敏感的时间点（专利申请提交前夕）。申请日前的任何披露都可能使专利无效，给客户造成难以估量的损失。

对于我们这个行业而言，担心新技术对机密信息的影响也并非什么新问题。云计算刚出现时，就引发了类似的担忧。就连简单的谷歌搜索也会引发保密性问题，因为仅仅搜索一个发明概念，就可能促使谷歌更新其搜索算法，或者开始自动补全搜索结果，而这可能会影响发明的有效性。制药行业的专利代理人也知道，不能在公共数据库中对新型抗体序列进行BLAST比对，也不能搜索新的化学结构。大型语言模型不过是需要适用这些考量的最新工具而已。

专利代理人的职业行为准则

专利代理人使用人工智能的行为，受适用于我们常规实践的相同职业行为准则约束，包括欧洲专业代理人欧洲专利协会（epi）的行为准则和英国专利代理人注册委员会（IPReg）的行为准则。

根据epi行为准则第1条，欧洲专利代理人的基本任务是为对专利事务感兴趣的人士提供可靠的建议。我们“必须始终对客户委托的工作给予足够的关注和重视，并运用必要的专业知识”。IPReg核心监管框架第1.8条也要求：“[你]必须对客户的事务保密，除非法律允许或客户同意。”因此，作为专利代理人，我们有义务对客户的数据保密。这一要求同样适用于使用人工智能，就像适用于使用任何其他工具或软件一样。

epi关于专利代理人工作中使用生成式人工智能的指南

为了帮助我们应对大型语言模型时代带来的问题，epi发布了关于专利代理人工作中使用生成式人工智能的指南。这些指南首先强调，“在专业工作中使用任何形式的人工智能时，成员必须秉持最高的诚信标准；必须采取一切合理措施，在需要时维护保密性”。为此，指南1要求“成员应了解生成式人工智能模型的一般特性以及在其专业工作中使用的任何模型的具体属性，至少要了解提示保密性的关键方面”。

同样，指南2a要求“成员在使用生成式人工智能时，必须根据具体情况确保传输给人工智能模型的训练数据集、指令提示和其他内容的保密性。如果对能否在适当情况下维持保密性存在疑问，则不应使用该人工智能模型”。

最后，指南2b规定，“为确保足够的保密性，成员必须了解因使用特定人工智能模型而导致非保密披露的可能性及方式”。

因此，epi关于生成式人工智能的指南明确告诉我们，保护客户机密数据的要求同样适用于人工智能模型。这些指南还贴心地指出，使用大型语言模型存在许多风险。

然而，专利代理人可能仍会疑惑，他们该如何“充分了解情况”，以及如何解决或消除在使用人工智能工具方面的疑虑。鉴于存在不确定性、潜在风险以及缺乏明确的实际操作步骤来解决这些问题，许多公司和律所干脆选择不使用任何形式的人工智能，并阻止员工访问基础的大型语言模型，这也就不足为奇了。

虽然目前回避人工智能或许在短期内可行，但除非你即将退休，否则这不太可能是一个可持续的选择。因此，许多律所也在试探性地探索如何通过采用声称要彻底改变专利起草和审查流程的第三方解决方案来使用人工智能。据轶事传闻，这大多表现为指定一两位合伙人去调查各种产品。

这些人工智能专利工具提供商处理保密性问题的程度各不相同。在与这些（往往非常新兴的）公司打交道时，专利代理律所需要深入探究两个关键的保密性问题。第一，人工智能专利工具提供商与基础大型语言模型提供商之间的关系以及保密条款是怎样的。第二，人工智能专利工具提供商自身的保密政策和使用条款是怎样的。

用于专利领域的人工智能？它很可能使用了大型语言模型

所有的人工智能专利工具提供商无一例外都会在一定程度上使用基础模型。如果不这样做，它们根本就没有可用于语言分析或生成的有用工具。然而，一个常见的误解是，人工智能专利起草公司正在“训练”自己的人工智能模型。事实并非如此。训练一个能够完成最基本的专利起草或审查任务的人工智能模型，需要像OpenAI、谷歌或Anthropic等基础大型语言模型实验室那样的技术实力。因此，任何人工智能专利起草或审查服务提供商都会将数据发送给这些大型语言模型之一。这意味着，专利代理人在使用人工智能专利工具时，必须要求查看该工具提供商与大型语言模型提供商签订的协议或使用条款。特别是，专利代理人必须确定：1）工具的用户输入或输出数据是否会被大型语言模型提供商保留；2）大型语言模型提供商是否会根据工具的用户数据来训练或更新其模型。为了维护客户数据的适当保密性，这两个问题的答案都必须是“否”。

训练与优化的区别

虽然人工智能专利工具提供商不太可能构建自己的大型语言模型，但它们会非常关注改进其软件和大型语言模型提示。因此，人工智能专利工具提供商会对用户输入的形式和内容以及用户如何调整输出非常感兴趣。然而，这些信息也可能包含高度敏感的客户数据。根据工具的可定制性，用户输入和输出还可能包含专利代理人自身高度专业的知识。人工智能专利工具提供商可能还希望了解如何利用这些信息来改进其软件和大型语言模型提示，例如，纳入如何起草某种类型专利申请或如何应对欧洲专利局（EPO）某种形式异议的信息。因此，为了保护自身和客户的数据，专利律所还必须确定人工智能工具提供商可以获取哪些用户数据、这些数据将存储多长时间以及将如何使用。使用条款在这方面也必须明确。

警惕品牌信任和大型语言模型的“特洛伊木马”

令人惊讶的是，熟悉会带来信任，微软Copilot的广泛采用就是一个典型例子。虽然许多公司回避使用行业内新兴参与者（如OpenAI）的大型语言模型，但这些公司似乎对采用微软的同类大型语言模型并将其整合到业务中毫无顾虑。然而，Copilot和其他大型语言模型一样，也需要获取客户训练数据来改进其输出（与一些主要参与者相比，Copilot可能确实需要一些改进……）。因此，对于Copilot也需要提出与其他软件相同的问题：微软是否会保留你的数据，以及是否会使用这些数据来训练模型？和其他大型语言模型一样，微软有不同的Copilot产品，例如面向个人和企业的产品，其训练和数据保留条款各不相同。专利代理人在向大型语言模型提交数据时，即使该模型是由微软这样值得信赖且无处不在的品牌提供的，也必须确保在适当的服务协议下享有正确的保护措施。

除此之外，人工智能在专利软件解决方案中的使用具有像特洛伊木马一样隐蔽的特点。你很难找到任何一款不使用人工智能的专利软件，包括搜索工具和专利组合分析软件。在许多情况下，这会被呈现为一个人工智能选项按钮。如果这个人工智能工具正在分析或生成语言，那么它极有可能正在将数据发送给基础大型语言模型实验室的大型语言模型。对于这种使用人工智能的情况，也需要提出与其他涉及客户机密数据的大型语言模型使用相同的问题：哪些数据会被保留，以及大型语言模型是否会使用这些数据进行训练？

一些实用建议

抛开人工智能的炒作不谈，大多数专利代理人仍在努力弄清楚是否以及如何在日常工作中安全有效地使用人工智能。缺乏人工智能使用专业知识以及对保密性的担忧，使得许多人考虑将这个问题外包给第三方软件提供商。然而，我们从epi指南中了解到，使用第三方工具并不能免除专利代理人了解风险的义务，无论人工智能服务提供商给出多么高级别的保证。

所有专利代理人都可以采取的实际步骤如下。首先，确定你所使用的人工智能软件解决方案是否使用了大型语言模型（提前透露一下：很可能使用了）。接下来，确定使用的是哪些大型语言模型（ChatGPT、Claude、Gemini，还是组合使用）。现在，你可以要求人工智能工具服务提供商提供其与大型语言模型提供商签订的相关协议和使用条款副本。在这些协议中，你需要检查数据保留政策以及用户数据是否会用于训练模型。检查完这些后，你还需要确信人工智能工具服务提供商自身不会使用你的数据来优化其代码和大型语言模型提示。

最终思考

epi关于使用生成式人工智能的指南告诉我们，在使用人工智能时要小心谨慎、尽职尽责。然而，许多代理人目前似乎缺乏的是，在使用第三方提供的人工智能工具时确保足够谨慎和尽职所需的知识和专业技能。人们似乎普遍没有认识到大型语言模型的普遍性，以及绝大多数人工智能工具提供商并没有训练自己的大型语言模型或人工智能模型，而是提供了一个与大型语言模型交互的用户界面。因此，通常合适的问题通常不是“我的数据是否会被用于训练你的模型”，而是你与谷歌/Anthropic/OpenAI/微软等公司签订了什么协议，以确保大型语言模型实验室不会使用你的数据来训练其模型。然而，如上所述，一旦理解了这些基本要点，就可以采取简单的实际步骤来确保客户的数据得到充分保护，并遵守我们的最终职业行为准则。祝大家好运！

来源：https://ipkitten.blogspot.com/2025/10/use-of-ai-in-patent-industry-solving.html

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