圖、以ChatGPT撰擬專利可行性評估及其法律風險
生成式AI的應用現已無遠弗屆,並延伸至法律的領域。先前媒體即報導,哥倫比亞的法官,在涉及某健康保險公司與一名自閉症兒童監護人間,就孩童是否在醫療保險範圍內的糾紛案件中,使用AI聊天機器人的回答協助其判斷並做出裁決。而在智財權中之專利亦然,本刊上一篇針對ChatGPT檢索專利已做可行性評估,並探討其法律風險,本篇則將聚焦在用ChatGPT撰寫專利之可行性評估,然後針對其可能延伸的法律議題加以探討。
一、以ChatGPT撰擬專利與翻譯可行性之評估
截至目前筆者的發文日,ChatGPT在專利撰寫與翻譯的表現上,GPT-4的版本是比GPT-3.5先進的,所以本文就嘗試以GPT-4的版本來做實測說明。首先,一般的專利工作者在進行撰寫專利說明書之前,習慣上都會優先撰寫專利說明書的「心臟」-- 請求項(claims),請求項又包含方法項、系統項、裝置項,甚至可程式化電腦軟體產品等權利保護的請求範圍。同樣地,在請ChatGPT協助撰寫之前,使用者必須要掌握三個原則:1. 給定人設;2. 描述問題的背景、特徵或需求要盡可能明確;以及3. 指示欲輸出的內容或格式。
根據以上原則,筆者設計了一種客戶針對「浸潤式微影技術」,欲保護該發明的情境進行實測(此情境並非是某一客戶的發明,只是為了實測而虛構出的內容),以下就針對方法項作為範例說明。
『若你是一位「資深專利工程師」,今天客戶專注在「晶圓製造」,其技術特徵為「浸潤式微影技術並採用5奈米製程,透過一種高折射率液體,特別是對水的折射率為1.44具有最佳效果,並在極紫外光(EUV)波長100奈米到130奈米的條件下,對晶圓做曝光」,請寫出獨立請求項與其附屬項之方法。』
結果,ChatGPT的回應如下圖一所示,雖然ChatGPT將獨立請求項與附屬請求項分開來寫,這使得格式上不太正確,而且也導致依附關係有點錯亂,不過需要稱讚ChatGPT的是,估先不論請求項的品質如何,但整體而言已讓人驚艷,因為請求項的撰寫方式幾乎與專利工程師撰擬出來的樣子很像。甚至於,在獨立請求項中,幾乎每一個步驟的起頭需用動詞作為開頭,感覺ChatGPT似乎也理解到方法項的寫法,ChatGPT能學習到這一點已不簡單。
圖一,ChatGPT撰寫獨立請求項與對應的附屬項
接著,筆者以同樣的問題再問ChatGPT,其回應結果如以下圖二所示,與上一次的回應內容不盡相同。舉例來說,原先圖一的回應內容附屬請求項中所描述的「…,其中在步驟(a)中,使用的浸潤式微影技術是利用光學聚焦鏡片進行模式轉換」,到了第二次再問時,就變成圖二所回應的描述為「…,其中在步驟(a)中,浸潤式微影技術包含利用液體填充晶圓與投影儀鏡頭之間的空間,以增加數值孔徑並改善分辨率」。
圖二、以同樣的問題再問ChatGPT,其回應結果與圖一不盡相同
這一點可能正好反映出ChatGPT的特色,將既有的專利或技術論文等文本資料集,經由它獨特的演算法進行學習文本資料與統整能力,然後在下一次別人向ChatGPT提問類似晶圓製造的方法時,透過「不同文字但類似觀念」的方式輸出或呈現。換句話說,筆者在問ChatGPT的過程當中,並沒有提及任何浸潤式微影技術所用到的光學領域技術,但在連問兩次的過程中,卻出現利用不同的光學技術去實現浸潤式微影技術。據此,可合理推測當經過研發或科研工作者曾下過的指令或調校之ChatGPT語料庫,那麼在「凡走過必留下痕跡」之下,現有的浸潤式微影技術可能存在這些可據以實施的光學技術。
接著再來探討,若面對不太符合請求項的撰寫格式應該怎麼辦?此時如以下圖三所示,可以給予ChatGPT一個可模仿參考的範本。由於範本的內容對ChatGPT來說可能會太長,為避免ChatGPT理解錯誤,此時不妨在範本的上方新增一個「#」標記(tag),並註明「專利請求項的撰寫格式」,並在對話框的最上面對ChatGPT說明『請模擬以下「專利請求項的撰寫格式」』,最後在對話框的最下面再「#」標記註名「指令」,然後再將圖一的指令再重新貼上。
圖三、給予ChatGPT一個可模仿的範本去學習撰寫專利請求項
經過圖三的方式重新再問ChatGPT之後,得出如圖四模仿後的版本。這次不僅回應的版本改進許多,而且更神奇的是,居然在請求項中自行添加「以及」與自動改寫成「如請求項1所述的…」(如以下圖四中的黃色底線所示),這些撰寫格式上的微小細節馬上被ChatGPT模仿學到。這些細節上的模仿是筆者在過去實測GPT-4與GPT-3.5時還不曾有的體驗,如今ChatGPT已經進化到連這些小細節都能模仿得微妙微肖。
圖四、ChatGPT經模仿後所寫出的版本
下一步,筆者繼續要求ChatGPT由方法項改寫成系統項,看看出現甚麼樣的回應,結果如以下圖五所示,也是有模有樣地出現系統項的寫法,雖然尚無法稱得上很到位,但ChatGPT居然能將方法項自動轉化成系統項的寫法,這對於專利這麼獨特的專業領域來說,已經是很了不起的突破。
圖五、ChatGPT由方法項改寫成系統項
最後,再實測利用圖五的系統項內容,請ChatGPT嘗試用250字寫出實施方式,如以下圖六所示,當下感覺只有讚嘆二字可形容ChatGPT的進化程度。
圖六、ChatGPT嘗試用250字寫出實施方式
姑且先不論ChatGPT的撰寫專利的品質如何,因為即便在人類世界對專利品質的定義和評價標準都還是有點模糊,所以ChatGPT的撰寫品質就不是本文要討論的重點。然而,從多次實測中ChatGPT似乎會根據輸入的技術特徵與功效,在撰寫時會力求上位化,以試圖擴大請求項的發明保護範圍,在此同時,還會搜尋既有的技術資訊,予以適度地限縮請求發明之保護範圍。
此外,以上的實測是在今年6月底進行的,再更早之前,筆者也一直在實測GPT-4與GPT-3.5版應用在專利說明書上的表現,一路實測下來,發現「ChatGPT真的一直有再進化中」,也許下次再寫後續的發展時,可能難以分辨專利說明書究竟是人類寫的,還是ChatGPT寫的。不過,筆者認同ChatGPT最後給予的提醒:「實際的專利請求項可能需要更詳細的技術資訊,以滿足特異性要求,並由專業的專利律師或專利代理人進行審查和修改」。
若專利申請的第一案是中文,接著若需要申請美國,當然就需要進行中翻英,因此筆者順便針對專利翻譯進行實測。同樣地,也給ChatGPT一段包含人設的文字提示,讓ChatGPT擔任一位專利翻譯師,如以下圖七所示,ChatGPT馬上嘗試將提示中的中文翻譯成英文。
「I want you to act as an English translator for patent translations. I will provide you with a list of patents that need to be translated into English, and you will provide me with a translation for each patent. You will only need to reply with the translation, and nothing else. My first request is “請將中文專利說明書翻譯成英文”.」
圖七、指示ChatGPT擔任一位專利翻譯師
為了試探ChatGPT的翻譯水準,筆者刻意用較精深的中文諺語「人心不古,江湖險惡」來測試,結果如以下圖八所示,除了用英文翻譯出之外,還更進一步地解釋這句話的涵義,顯見ChatGPT的翻譯。這時想到很多人常用的Google翻譯,為了要測試Google翻譯能力,筆者也故意用「人心不古,江湖險惡」來考考Google翻譯能力,測試結果整理成表一。顯然Google翻譯是根據字詞上的表面意思硬翻,兩者在翻譯能力上的水準,從表一的結果可窺得一二,不過這當然僅是個例。
圖八、測試ChatGPT對於中文諺語的翻譯水準
表一、比較ChatGPT與Google的翻譯水準
完成專利說明書的中翻英後,若專利申請人還想翻譯成德文、日文、韓文等其他各國語言,基本上也難不倒ChatGPT,基於表一的測試,推測ChatGPT的表現應該也不俗。筆者建議,若要進行專利說明書的翻譯,還是先經過熟悉中英文技術與專利實務經驗的專利工作者校閱,然後再以英文版的專利說明書為基礎,續行英翻德、英翻日、英翻韓等工作,這樣的做法可提高翻譯的準確度,畢竟ChatGPT的語料庫與相關文本訓練本來就是從英文語料庫開始。
二、提供專利撰寫解決方案的工具
目前市面上已有應用在專利撰寫和編輯的幾個生成式AI工具,這些解決方案可協助完成專利檢索、分析和申請等任務,並可識別潛在的侵權風險和創新機會,以下茲簡介幾種。
PowerPatent:透過生成式AI技術做專利申請。該平台提供發明揭露流程、發明人與律師間的協作工具,以及帶有請求項生成器(claim generator)和流程圖(flowchart diagramming)的AI專利撰寫工具。該系統還包括專利診斷工具,例如美專利法101專利適格和112可據以實施之明確性分析、先例基礎問題(antecedent basis issues)等功能。
Qatent:係一AI撰寫系統,使用BERT 和以GPT-3為基礎的AI生成技術來撰擬請求項,並能根據請求項自動生成實施例,同時還會給出一些建議。其結合專利代理人知識與大型語言模型,可在直觀界面提供高品質的文本建議。並有一解譯工具(Paraphrasing Tool),用以建議同一句子的各種選項,為專利申請提供適切範圍,並帶有簡單步驟的圖表生成器。
Specif.io 是為軟體發明而設計的專利撰寫解決方案。使用者提供一組方法發明之軟體,會根據方法請求項自動生成流程圖。嚴格說其雖不是AI工具,但結果可為專利申請提供一框架之使用。
LexisNexis研發之Patent Optimizer:檢查專利說明書是否滿足前述基礎、是否在揭露中發生請求項與實施例之間的支持缺失,以及圖式中是否充分支持以優化專利說明書品質之功能。
PatentPal:建構語言技術以自動生成專利說明書,專利代理人向客戶收取每項專利固定費用,最近開始公測,擬佔領迅速擴大的智財市場。
三、以ChatGPT撰擬專利之法律風險
(一)輸入ChatGPT任何指令或資料均將被OpenAI使用
從以上實測可知,使用ChatGPT大型語言模型撰寫專利請求項初稿,必須先輸入關鍵詞或相關的技術概念及構想,但OpenAI明確表示,就使用者輸入ChatGPT的任何問題、陳述或其他資訊,可被OpenAI審閱或作為訓練的素材。例如,詢問「你會用我的對話進行訓練嗎?」的問題時,它回答:「是的。我們的AI訓練師可能會審查你的對話,以改進我們的系統。」另,OpenAI的FAQ也表明,此類輸入可能會被 OpenAI 使用。例如,在回答「誰可以查看我的對話?」這個問題時,Open AI 回答:「作為對安全和負責任的AI承諾,我們審查對話以改進我們的系統,並確保內容符合我們的政策和安全要求」 。
(二)輸入ChatGPT指令是否構成公開揭露而使專利無效
因此在指令輸入步驟中,會衍生是否可能將自家寶貴的技術思想提供給ChatGPT,而在越來越進階的AI工具撰寫請求項過程中,不可避免會反覆地將漸趨成熟的構思,餵入該資料大熔爐中,因此理論上,將資訊提供給ChatGPT可能是一種揭露,將導致自己的發明構思成為AI工具知識庫的一部分,並可能在某些情況下變成公共領域(public domain)。如從美國專利法的角度看,在請求保護發明的有效申請日之前1年以上向公眾公開[1],就會衍生是否公開揭露的風險,而可能導致請求保護的發明無效,這都會讓專利申請產生喪失新穎性之不利結果。(參本刊之前報導: 以ChatGPT檢索專利可行評估及其法律風險)
按ChatGPT是由Open AI所營運的私人機構,基本上對一家公司提供資訊,似乎非針對廣泛可共見共聞之第三人的環境,但ChatGPT本質上就是一個提供全球使用的聊天工具,因此將重要的技術思想輸入,AI工具在吸收你的構想後,哪天在別人詢問時,依ChatGPT的特性,它很可能不自覺地會把這些重要概念吐出去給別人,儘管吐出的資訊和先前輸入的原生技術思想,不見得是一模一樣的文字(參本刊之前報導: AI聊天機器人ChatGPT引爆著作侵權疑雲?-- 文字篇)。因此,雖然只是提供給一家公司,但法律上可能構成公開揭露,而其所生成的文字,即使不是將原生內容原原本本地吐出,仍可能將該重要的構想以其他文字表達出來,故此種輸入將會被視為公開揭露,而導致排除專利保護。
在這種情況下,當然也有人會質疑,因為ChatGPT是大家都在用的隨機生成工具,任何人在使用時,其每一次吐出的內容都不太一樣。因此就算可能會有公開揭露的危險,但實務上要怎麼證明也不無疑義。然而,基於凡走過必留下痕跡,如有人在使用工具進行訓練時,將ChatGPT產生出的結果,用到包括錄影、區塊鏈等各種可能的方式存證下來,基於這些風險,要用ChatGPT撰寫專利,就必須格外的謹慎。為降低前述風險,建議可以模糊化關鍵詞描述技術特徵、避免在ChatGPT對話內提及專利申請人全名或簡稱(參本刊之前報導: 以ChatGPT檢索專利可行評估及其法律風險),當然,這樣的作法雖可能降低公開揭露的風險,但相對地ChatGPT的撰寫內容可能也很模糊,到頭來還是需要專利業者再予以線下作業進行調整或修正。
(三)使用ChatGPT吐出的結果是否可能構成著作侵權
再來要探討的是,利用ChatGPT撰寫專利時,使用生成式AI模型所生成的文本,既然是依據有著作權的材料來訓練學習,其是否可能於吐出給使用者的回答中,夾帶或殘留有該原作之部分內容,而造成潛在之著作侵權風險?因ChatGPT本質上,透過網路爬蟲擷取全球公開網路上出現過的資料,是個包括各種內容的資料庫大熔爐,因此利用ChatGPT吐出的結果作為申請專利內容,是否可能用到別人的內容而導致著作侵害?
針對此,首先在觀念上,所有專利相關的公開文獻,無論是最後被核准公布的請求項、或專利說明書中的文字和圖式等、或是經18個月早期公開由專利局提供的資料,凡此都是政府機構相關網站公布或公開,依各國著作權法,基本上都是屬於政府資訊而沒有著作權。因此使用這些公開的資料,當然不會有著作權疑義。
但ChatGPT吐出的資料,會不會是爬梳到網路上受著作權保護的文本,而可能構成侵害?要澄清的是,即使在網路上有人探討過的內容,其是否適合納入作為請求項的內涵,還要視實際個案而定,但不能否認的,輸入關鍵詞指令或相關描述,讓ChatGPT吐出的內容和其所參考的原生素材,假如構成實質相似,此時就有侵害風險。因ChatGPT係基於概率分布下所進行的文字接龍運作,並非是將網路上的資料copy & paste再吐出,而是經過文字銜接找出最具概率相關的後續文字,因此基本上不會是原原本本地將他人的文字直接予以援用。(參本刊之前報導: AI聊天機器人ChatGPT引爆著作侵權疑雲?-- 文字篇)
然而,基於AI 黑盒子屬性或因概率的問題,仍無法完全排除可能產生若干相似的結果(儘管目前來看這種概率不高)。因此,用ChatGPT撰寫專利就必須特別小心,最佳做法當然還是不要全部仰賴AI,而應充分發揮「人機協作」的勤勞運作,從其吐出來的內涵,輔以專利業者的實務經驗,不斷加以改進、增添來優化專利邏輯架構,經過多次的調校反覆做「盡職撰擬」(due diligent drafting),當然較可能產生脫胎換骨的內容,而遠離可能去踩到別人資料的著作侵權地雷。也就是說,ChatGPT不僅可幫助瞭解既有技術,而且還可能提供撰寫思路,再搭配專利業者過去回覆審查意見或侵權訴訟等實務經驗,方能跳脫出既有的邏輯盲點。
迄至目前美國至少有4件指控生成式AI訓練模型之著作侵權訴訟案件[2],其中一件是開源碼、一件是書籍、二件是圖形影像。(參本刊之前報導: Midjourney與Stability AI擴散模型自動生成引爆著作侵權疑雲?-- 圖形影像篇)基於使用受著作權材料訓練AI模型有侵權疑義,客戶可詢問所使用的訓練數據,並嘗試透過與供應商協議中大規模數位化和文本資料探勘之TDM條款(TDM: Text and data mining),來限制使用之著作權材料數量。雖然在以上案件中,最終使用者都不是被告的對象,但使用者仍應盡力避免用到侵犯到他人智財權的供應商工具。
(四)避免AI無意間成為發明人
接下來,利用ChatGPT必須要注意的,依上所述,不能太倚賴ChatGPT所產生的結果,如只是簡單地將由ChatGPT吐出當成專利撰寫之全部內容,而欠缺帶有「人味」之人機協作時,就會衍生另一個專利議題,即大家所熟悉的「發明人屬性」(patent inventorship)。眾所周知,對於完全由AI生成之內容,由Stephen Tyler團隊將其AI機器人DABUS作為發明人,在全球遍地開花廣為申請之下,目前各國專利局的主流見解,基本上都否認AI本身可作為發明人。例如依美國專利法,聯邦巡迴上訴法院於Thaler v. Vidal案判決中即指出,AI不能成為發明人,因為發明人必須是自然人。(參本刊之前報導: 美國CAFC就AI可否為專利發明人之爭議譜下終曲樂章)
AI本身因為不是人,故不能當發明人,但對於像DABUS這種完全由AI做出來的專利,是否可構成得予專利之標的呢?這方面,以大家最熟悉的著作權來比較,基於完全由AI自動生成的內容,目前在全球各主要國家著作權局的見解,因其欠缺所謂的「著作人格屬性」(copyright authorship),只要是AI寫出來的都不准予登記註冊,基本上都否定AI生成內容可作為著作權標的(參本刊之前報導: AI自動生成內容非人類所寫 – 是否可享有著作權?權利保護資格篇)!那麼專利呢?是否也有相同處境?針對此點,基本上目前還沒有比較具體的實務見解,也就是說,AI既然不能作為發明人,但純由AI寫出的東西如沒有人為的介入、而係完全由AI自動生成,是否會影響其可專利性之判斷?
基本上,筆者認為,專利和著作具不同的屬性,著作權講究的是必須要有人類之精神創作,但專利基本上是講究技術構思之應用而充滿實作特性,並不講究所謂的人類精神創作,故其「屬物性」會高於「屬人性」,任何工具都可被用來輔佐人類產生得以專利之標的或內涵,因此運用ChatGPT產生全部由AI所得出的結果,理論上似可由人類自己當發明人將其納入申請標的,而得享有專利。惟因這部分目前尚未有實務見解,但美國專利商標局確曾公開指出,「….目前AI機器無法擁有智財權…..」(an AI machine cannot currently own intellectual property rights),是否隱然暗指由AI自動生成產物也無法獲得專利權(與AI可否當發明人係另一回事)?尚未可知。
因此,基於要產生精緻的優質專利,人類仍然必須是盡量透過人機協作反覆優化調校,而不要抓著籃裡就是菜,純粹全倚賴機器經過幾個回合或完全放任由ChatGPT自動生成內容,就冒然提出申請。
四、以ChatGPT等生成式AI撰擬專利面臨風險及其對策
總之,用ChatGPT或生成式AI撰擬專利會面臨的風險:
- 錯誤的答案:由於ChatGPT目前仍非完美的語言模型,特別是在專利或法律知識方面,所以在撰寫專利時,若完全交由ChatGPT撰寫,有很大的概率將導致對保護發明不準確的邏輯陳述,甚至造成專利無效。
- 不完整或遺漏資訊:ChatGPT的回答常不完整或遺漏關鍵細節,可能影響對專利申請的正確評估。
- 生成答案的局限性:由於目前ChatGPT自動生成的專利說明書,並不如經驗豐富的專利業者,可預期將來得否通過審查意見或侵權判斷的「好球帶」,故完全交由ChatGPT撰寫或將產生品質不佳的專利說明書,可能導致原本是個好的發明,最後卻連答辯申覆的理由都沒有,下場自然是「死當」。
- 洩密風險:由於生成式AI模型,是依既有之語料庫中的知識而自動生成專利說明書,所以其所記載的技術特徵和其功效,如上述自然可能變成生成式AI模型的一個訓練素材,形成洩密風險。
根據以上可能的風險,提出以下幾個可行的對策:
- 將ChatGPT安全地安裝在公司內部的私有網絡上,這樣員工的任何查詢,較不會透過網際網路公開流出。這方面的做法可參考近期台積電自行開發的tGenie,不僅可提供如同ChatGPT的即時對話、翻譯與撰寫報告等功能,還能編寫、除錯程式、預測良率、庫存、價格及銷售等管理,完全針對台積電本身的公司屬性而客製化智能對話系統。
- 至少在客戶、專利事務所與AI服務提供商之間達成「不共享」(no sharing)的資料隱私約定(data privacy agreement),或要求不對外部或與第三方進行共享等隱私約定。再者,包括ChatGPT等生成式AI專利撰寫和編輯工具,應有一預設或得選擇退出(default or opt out)的條款,以避免被工具內部共享資料用於改進其模型,或甚至是被外部之第三方共享[3]。
五、結論
總的來說,在使用ChatGPT等生成式AI工具時,應考慮二個層面。
第一、資訊保密層面:生成式AI可能涉及處理敏感之專利和客戶資訊等風險,必須確保所使用的系統和平台具有適當的安全措施,以防止資料洩露或未經授權的使用。如可能,應將生成式AI進行個性化,並提供類似雲端運算的合理安全級別,如不對客戶的數據進行交叉訓練,為每個客戶使用單獨的個性化模型。
第二、儘管基於GPT-4的ChatGPT具有高達1萬億個參數,理論上能提供更到位的對話或解答,然而因ChatGPT並非完美的語言模型,使用上建議仍遵守「人機協作」的機制,才能真的將ChatGPT發揮作用,畢竟像ChatGPT這樣的工具,應只能定位在輔助人類提升工作效率,而不應完全放任ChatGPT自動生成專利文件,專利文件的品質好壞,可是攸關專利申請人的重大權益,不得不慎。(7929個字;圖9;表1)
註解:
[1] 以美國為例,一項發明如其非源自文獻或曾公開之現有技術(state of the art)中,即具新穎性(novelty)。係指發明申請在有效申請日前,已有同樣獲准之專利,曾載於已公開文獻或曾公開使用或販售(美專利法第102條規定,於專利申請日1年以前,地域泛指全世界而非單指申請國境內)、或由其他方式為公眾取得,該專利申請就不具新穎性,參 35 U.S. Code § 102 。
[2] Doe 1 and 2 v. GitHub, Inc., Microsoft Corp. & OpenAI, Inc.; Andersen et al v. Stability AI Ltd. et al; Getty Images v. Stability AI; Paul Tremblay and Mona Awad v. OpenAI, Inc. et al.
[3] OpenAI. Service Terms. Nov. 3, 2022. OpenAI, https://openai.com/api/policies/service-terms/. (a version of ChatGPT provides an opt out option to avoid data sharing with an organization ID).
作者資訊:
陳家駿 台灣資訊智慧財產權協會 理事長
許正乾 因子數據股份有限公司 共同創辦人
參考資料:
Judge says he used ChatGPT in court ruling. Legal Check, 2023/02/07.
Is ChatGPT for patent lawyers? The Patent Lawyer, 2023/06.
Can ChatGPT Be Used for Patent Search Work? IPWatchdog, 2023/03/20.
5 Risks Patent Attorneys Face Over ChatGPT. Cybernetic Law PLLC, 2023/01/27.
ChatGPT And Intellectual Property (IP) Related Topics. Mondaq, 2023/04/05.
Chris Cottingham, The perils of ChatGPT for inventors. The Patent Lawyer, 2023/06.
Public Views on Artificial Intelligence and Intellectual Property Policy. USPTO, 2020/10.
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