“لم يعد السؤال هو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي الوكيل سيغير ممارسات براءات الاختراع، بل كيف سيتبناه المجتمع.”
لعقود من الزمن، واجه المخترعون والممارسون والباحثون على حد سواء نفس المقايضة. تعرض الأدوات المجانية المراجع الأكثر وضوحًا فقط، وتفتقد التقنية السابقة الحاسمة. توفر المنصات الاحترافية العمق، ولكنها تتطلب تدريبًا كبيرًا وتتطلب اشتراكات مكونة من خمسة أرقام. يعد نظام براءات الاختراع بتعزيز الابتكار من خلال جعل المعرفة في متناول الجميع. ولكن لتحقيق هذه الرؤية بشكل كامل، يجب أن تكون المعرفة المتعلقة بالبراءات متاحة لكل من يحتاج إليها، بأي شكل يخدم كل مستخدم على حدة.
لقد فتحت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي اليوم إمكانية الوصول الشامل إلى معلومات براءات الاختراع ذات المستوى المهني. تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على إحداث تحول في صناعات المعرفة من خلال تسريع التحليلات المعقدة الموجهة بشريًا باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لم يتم تحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي الموجودة مسبقًا لتلبية الاحتياجات الفريدة لمستخدمي براءات الاختراع والطبيعة المخصصة لوثائق براءات الاختراع ومجموعات البيانات. وبدون التكامل الوثيق بين ذكاء الذكاء الاصطناعي الرائد ومجال براءات الاختراع، فإن الذكاء الاصطناعي اليوم لا يكفي لخدمة مجتمع براءات الاختراع.
وهذا الوضع الراهن يتغير الآن بفضل تقنيات البحث الفاعلية الجديدة التي ابتكرتها شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة في أمريكا.
فهم الذكاء الاصطناعي الوكيل: ما وراء المنطق المنطقي
تقوم أنظمة البحث الوكيلة بتحليل استعلامات المستخدم إلى عمليات استرجاع المعلومات المنفصلة وسير عمل التوليف. يتم بعد ذلك استخدام نتائج سير العمل لتوجيه الاستكشاف الإضافي لنظام الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي في النهاية إلى صياغة إجابة مدعومة بسجل بحثي يمكن تتبعه ووثائق مصدر موثوقة. لمعرفة سبب أهمية هذا الأمر بالنسبة لمجتمع الملكية الفكرية، نحتاج أولا إلى دراسة ما يجعل الذكاء الاصطناعي الوكيل مختلفا جوهريا عن الأدوات التي اعتمد عليها الممارسون لسنوات.
قبل ظهور الذكاء الاصطناعي الوكيل، اعتمد الباحثون في مجال براءات الاختراع بشكل كبير على أنظمة البحث المعجمية والدلالية. تعتمد الأنظمة المعجمية على الكلمات الرئيسية والعوامل المنطقية لعرض النتائج من قاعدة البيانات، بينما تقوم الأنظمة الدلالية بتشفير العبارات والفقرات بأكملها إلى تمثيلات رياضية تسمى “التضمينات”. يعمل كلا النظامين على ما نسميه نهج “المنعطف الواحد”: إرسال استعلام، ومطابقة المستندات، وإعادة تلك المستندات مرة أخرى إلى المستخدم.
في المقابل، يعتمد الذكاء الاصطناعي الوكيل على أساليب “متعددة المنعطفات” التي تمثل بشكل أفضل الطريقة التي يتبعها البشر الأذكياء في استرجاع المعلومات وتجميعها. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيل صياغة المشكلات وجمع البيانات وتصميم استراتيجيات البحث والتكرار لتحقيق نتائج أفضل من خلال استعلامات متعددة تؤدي إلى الإجابة. إنه ينقل البحث من الاستعلامات المستقلة التقليدية إلى سير العمل الموجه نحو الهدف.
وهذا التمييز مهم في ممارسة براءات الاختراع. تتطلب عمليات البحث التقليدية ترجمة أسئلة البحث إلى سلاسل منطقية معقدة، وأكواد تصنيف، ومسارات اقتباس. قد يقوم الممارس الذي يدرس الشحن اللاسلكي للمركبات الكهربائية بصياغة مجموعات معقدة من المصطلحات والمرشحات، ثم فرز مئات النتائج يدويًا.
وقد ساهمت حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية المبكرة في تسهيل هذه العملية المضنية من خلال تمكين استعلامات اللغة الطبيعية لبضع كلمات ولكنها ظلت مقتصرة على محاولات البحث الفردية. تذهب الأنظمة الوكيلة إلى أبعد من ذلك: فهي تختار استراتيجيات البحث بناءً على الفروق الدقيقة الخاصة بالفن، وتستكشف مسارات متعددة بالتوازي، وتنقح بناءً على مدى الصلة بالموضوع. ويمكن لأحدث الأنظمة أيضًا تقديم استجابات منطقية مع الاستشهادات المباشرة بمصادر براءات الاختراع.
التأثير العملي واسع. لم يعد المحامون الذين يقومون بعمليات بحث حرية التشغيل بحاجة إلى تعداد كل مرادف مقدمًا. يمكن لفرق البحث والتطوير استكشاف المساحات المجاورة دون إتقان مخططات التصنيف. يمكن للمؤسسين ورجال الأعمال والمستثمرين طرح الأسئلة المتعلقة ببراءات الاختراع بلغة واضحة. ومن خلال فهم النية والسياق، يبرز الذكاء الاصطناعي الفاعل حالة التقنية السابقة التي تتجاهلها الأساليب الصارمة، مما يجعل معلومات براءات الاختراع قابلة للاستكشاف بشكل حقيقي.
من النظرية إلى التطبيق: البحث عن براءات الاختراع في الإنتاج
يتعين على أنظمة الإنتاج أن تتعامل مع حقائق مجال براءات الاختراع: العلاقات المعقدة بين المستندات، والعلاقات بين المطالبات والمواصفات، والمصطلحات التي تنتقل بين الحقول وعبر العصور. إن التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي تجعل هذا ممكنا. إن نماذج Frontier AI المدربة على مجموعات بيانات براءات الاختراع قادرة على فهم كل من هذه الفروق الدقيقة الخاصة بالمجالات وربط النقاط. تتعدى هذه النماذج والأساليب أي مجال فني محدد، مما يؤدي إلى تصميم نظام أنيق لا يتطلب استدلالات هشة (على سبيل المثال، خرائط المرادفات الخاصة بمجال معين) والتي تتدهور حتمًا مع مرور الوقت.
ولا تقل أهمية عن ذلك الشفافية. يجب أن تتضمن النتائج اقتباسات مباشرة وتفسيرات سهلة الاستخدام، حتى يتمكن المستخدمون من التحقق من سبب إرجاع المستند وكيفية ربطه بالسؤال. والأهم من ذلك، يجب أن يكون المستخدمون قادرين على تتبع كل خطوة من خطوات سير عمل بحث الوكيل، ورؤية كل مرة يقرر فيها الوكيل إجراء بحث بالإضافة إلى النتائج الكاملة لهذا البحث.
لقد وصل البحث عن براءات الاختراع الوكيل
ولأول مرة، أصبحت البحوث الشاملة في مجال البراءات متاحة ليس فقط للمتخصصين، بل لمجتمع الملكية الفكرية والابتكار الأوسع. لم يعد السؤال هو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي الفاعل سيغير ممارسات براءات الاختراع، بل كيف سيتبناه المجتمع. إن جعل المعلومات المتعلقة ببراءات الاختراع في متناول الجميع يؤدي إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الابتكار من خلال تسهيل العثور على المعرفة التقنية وفهمها والثقة بها.
انقر هنا لمعرفة المزيد عن براءات الاختراع الحيرة، أول نظام بحث وكيل في العالم تم تطويره خصيصًا لمجال براءات الاختراع، وهو متاح في النسخة التجريبية بدءًا من 30 أكتوبر.
