Sisällys:
Kun yritys pohtii keksintönsä suojaamista tai uuden tuotemerkin lanseerausta, päätöksiä ei tehdä pelkästään hakemuslomakkeen edellytysten perusteella. On ymmärrettävä teknologiaa, markkinoita, kilpailijoita ja sitä, millaista suojaa liiketoiminta todella tarvitsee. Tekoäly voi auttaa käsittelemään tähän liittyvää tietoa aiempaa sujuvammin ja monipuolisemmin. Se ei kuitenkaan tiedä yrityksen tavoitteita eikä kanna vastuuta valituista ratkaisuista.
Mitä tekoäly voi tehdä IPR-asiantuntijan tukena?
Teollisoikeustyössä kertyy paljon kirjallista aineistoa, kuten patenttihakemusasiakirjojen eri versioita, tavaramerkkeihin liittyviä tietoja, hakemuskäsittelyyn kuuluvia viranomaisviestejä, määräaikoja ja eri maiden menettelyihin liittyviä asiakirjoja. Tekoäly auttaa jäsentämään tätä aineistoa, nostamaan esiin mahdollisesti olennaisia asioita ja tehostamaan toistuvien työvaiheiden suorittamista.
Patenttihakemuksissa tekoäly voi auttaa asiantuntijaa muodostamaan nopeammin yleiskuvan hakemuksen tilanteesta ja tuottamaan muotovaatimukset täyttävää sisältöä virallisiin asiakirjoihin. Näin asiantuntijalle jää enemmän aikaa asiakkaalle lisäarvoa tuottavaan työhön, kuten suojausstrategian luomiseen, yksittäisten patenttihakemusten suojapiirin määrittelyyn ja patentoivuuden yksityiskohtien arviointiin.
Tavaramerkkityössä tekoäly voi auttaa löytämään tarkempaan arviointiin otettavia samankaltaisia merkkejä. Kansainvälisessä IPR-salkun hallinnassa hyöty voi puolestaan näkyä tiedonkulun ja työvaiheiden johdonmukaisuutena. Näissä tehtävissä tekoäly tuottaa lähtökohtia työhön – ei lopullisia päätöksiä, sillä niiden tekeminen edellyttää laajempaa tietoa, asiantuntemusta ja yleiskuvaa maailmasta. Asiantuntijan tehtävä on myös havaita, mitä tekoälyltä ei osattu kysyä, mitä se ei osannut hakea tai mihin se ei osannut vastata.
Pelkkä kielimalli ei vielä ratkaise kaikkea
Teollisoikeusasiantuntijan työtä tehostavissa järjestelmissä generatiivinen tekoäly sisältää paljon muutakin teknologiaa kuin pelkän suuren kielimallin, jona tekoäly nykyään tavallisimmin ymmärretään. Työtä voivat tukea useat toisiaan täydentävät teknologiat, kuten koneoppimiseen perustuva luokittelu ja samankaltaisuushaku, tekstintunnistus sekä konekäännös. Yhdessä ne voivat tukea asiantuntijaa laajamittaisessa ja kokonaisvaltaisessa työssä. Kielimalli voidaan lisäksi liittää ohjelmointirajapinnan kautta esimerkiksi dokumentinhallintaan, internetin hakupalveluun tai IPMS-järjestelmään (Intellectual Property Management System).
Tiedonhakuun yhdistetty malli voi hyödyntää käyttöoikeuksien rajoissa haettua aineistoa vastauksen pohjana sen sijaan, että se nojaisi pelkästään mallin aiemmin oppimaan tietoon. Integraatio ei silti yksin takaa vastauksen oikeellisuutta. Lopputuotteen laatu riippuu kontekstinhallinta-algoritmeista, haetun aineiston laadusta ja laajuudesta, koko järjestelmän käytettävyydestä sekä viime kädessä asiantuntijan osaavasta käytöstä ja tarkistuksesta.
IPR-alalla pienikin virhe voi olla ratkaiseva
Tekoälyä käytettäessä kannattaa muistaa, että se on kaikkea muuta kuin erehtymätön nyt ja luultavasti myös pitkälle tulevaisuuteen. Vaikka teknologia tehostaa ja tukee merkittävästi IPR-asiantuntijoiden työtä, alan virheettömyysvaatimukset tekevät siitä tekoälyteknologialle erityisen haastavan. Jo yhden pilkun väärä paikka lauseessa voi johtaa suojapiirin olennaiseen kaventumiseen. Sama koskee myös pieniäkin käännösvirheitä ja lauserakenteita. Väärä sanavalinta voi pahimmillaan mitätöidä koko hakemuksen ja estää pysyvästi suojan saamisen sinänsä suojauskriteerit täyttävälle keksinnölle. Muotoseikkoihin liittyvä virhe voi puolestaan johtaa väärään määräaikaan ja siten oikeuksien menetyksiin.
Jotta tekoälystä olisi merkittävää hyötyä IPR-asiantuntijan työssä, sen on löydettävä kaikki olennainen tieto halutun sisällön tuottamiseksi. Hakutulos riippuu käytettävissä olevasta aineistosta, haun rajauksista ja tulosten tulkinnasta. Tärkeä asia voi jäädä löytymättä, ja löydetty asia voi osoittautua asiayhteydessään merkityksettömäksi. Tästä syystä on kriittistä, että tekoälylle osataan kertoa riittävän laajasti ja toisaalta riittävän yksityiskohtaisesti, mitä tietoa juridisen sisällön tuottamiseen tulee käyttää. Tämä jos mikä vaatii teollisoikeuksien asiantuntemusta ja ymmärrystä käytetyn työkalun toiminnasta.
Miten luottamuksellinen tieto pysyy suojassa?
IPR-työssä käsitellään usein tietoa, jota yritys ei ole vielä julkaissut: keksintöjä, tuotesuunnitelmia ja kaupallisia tavoitteita. Siksi IPR-asiantuntijat ja järjestelmäkehittäjät joutuvat kiinnittämään erityisen paljon huomiota tietoturvaan. Tekoälyn saapuminen IPR-alalle tuo myös tietoturvakysymyksiin aivan uuden ulottuvuuden. Julkisesti saatavilla olevaan kielimalliin saattaa esimerkiksi tallentua luottamuksellista tietoa, tai se voi hakea tuottamaansa sisältöön luottamuksellista tietoa, jota ihminen ei todennäköisesti löytäisi tai tulisi edes ajatelleeksi. Pahimmillaan käyttäjä voi kielimallin kautta paljastaa kilpailijalleen oman teknisen ratkaisunsa.
Kielimalleja tarjoavat pilvipalvelut voivat myös tallentaa asiakkaan syöttämiä tietoja pysyvästi, vaikka ne olisi tarkoitettu vain tilapäisesti kielimallin käyttöön. Siksi tekoälyn käyttöä ei voi arvioida vain sen perusteella, kuinka hyvältä vastaus näyttää. On tiedettävä, mihin tietoja syötetään, mistä niitä haetaan, kuka niihin pääsee käsiksi, mihin niitä käytetään ja miten niitä säilytetään. Henkilötietojen käsittelyssä on lisäksi noudatettava soveltuvia tietosuojavaatimuksia. Myös tästä näkökulmasta tekoälyn käyttö teollisoikeusasioissa vaatii asiantuntijan hallintaa.
Asiantuntijan rooli muuttuu – vastuu säilyy
Tekoälyn saapuminen teollisoikeusalalle muuttaa alaa valtavasti – siitä ei ole enää epäilystäkään. Kuitenkin riippumatta siitä, tarkastelemmeko asiaa tuotetun sisällön laadun, virheettömyyden, teknologian tai tietoturvan näkökulmasta, teollisoikeuksien parissa tehtävä juridinen työ vaatii edelleen – ja ehkä nyt jopa enemmän kuin koskaan – IPR-asiantuntijaa toimimaan asiakkaan ja tekoälyn välillä. IPR-asiantuntijalta vaadittava asiantuntijuus ei ole enää samanlaista kuin ennen.
Asiantuntija käyttää jatkossa vähemmän aikaa aineiston mekaaniseen läpikäyntiin ja enemmän aikaa asiakkaalle ratkaiseviin tehtäviin: riskien punnintaan, vaihtoehtojen selittämiseen ja oikea-aikaiseen neuvontaan sekä AI-työkalujen toiminnan arviointiin ja kyseenalaistamiseen niiden sisällöntuotannon jokaisessa vaiheessa. Tavoitteena ei ole korvata harkintaa automaatiolla, vaan antaa harkinnalle paremmat edellytykset. Näin IPR-asiantuntija voi tekoälyä hyödyntäen tuottaa asiakkaalle aiempaa enemmän lisäarvoa työaikaan nähden.
Yritysjohdon, tuotekehityksen ja IPR-vastaavien kannattaakin jatkossa kysyä IPR-palveluntarjoajaltaan, mihin tekoälyä käytetään, miten luottamuksellinen tieto suojataan sekä kuka tarkistaa työn lopputuloksen ja miten. Hyvä vastaus ei lupaa erehtymätöntä teknologiaa, vaan kertoo selkeästi, missä teknologia auttaa ja missä ihminen ottaa vastuun.
Lue lisää verkkosivuiltamme: Tekoäly IPR-palveluidemme tukena | Papula-Nevinpat