人工智能 (AI) 不再是一个未来概念，而是已经对知识产权 (IP) 实践产生积极影响的现实。AI 技术通过提供简化流程、提高准确性和增强决策能力的工具，增强了 IP 资产的创造、维护和保护。
管理和保护知识产权 (IP) 的专业人士来说，人工智能及其相关概念并不总是很熟悉。日常的人工智能可能让人感觉像是一个模糊而难以接近的机会。
为了帮助专利和商标专业人士理解人工智能及其相关技术，我们编制了一个简明的、按字母顺序排列的关键术语词汇表，其中包含相关示例，以弥合人工智能的前景与其实际使用之间的差距。
人工智能的关键概念
1.人工智能
人工智能是一个广泛的领域，包括机器学习、深度学习、
自然语言处理和计算机视觉等各种技术
知识产权中的人工智能： 由于人工智能是许多支持技术的总称，因此在一系列任务的背景下考虑人工智能的影响是有帮助的。商标审查工作流程就是一个很好的例子。如下图所示，人工智能可以在整个审查工作流程中协助商标专业人员。这包括：
图片：人工智能对商标审查工作流程中任务影响的直观表示
自动化
自动化利用技术来执行通常由人力完成的重复性任务。
IP 中的自动化： 专利起草解决方案中的自动化工具可 希腊资源 管理常规任务，例如匹配 PTO 记录和将信息输入标准表格。
度学习
深度学习 (DL) 使用具有多层的神经网络 (NN)（因此称为“深度”网络）来分析数据并识别简单算法可能错过的复杂模式。
IP 中的 DL： DL 模型可以有效分析复杂的专利文献、识别关键概念并对大型专利组合进行分类。
生成式人工智能
生成式人工智能 (GenAI) 模型根据训 SEOptimer 的标头标签指南 练数据“生成”新内容。
GenAI 在 IP 中的应用： GenAI 可以创建专利起草内容、搜索商标和现有技术、审查宣传材料、通过生成有见地的答案进行培训并通过分析和建议制定战略。
与任何需要创建、分析和审查专家内容的任务一样，使用 GenAI 工具时必 新闻 美国 须有人工监督和审查。这种监督对于减轻已知风险（如幻觉和偏见）、保持控制（输出和输入）以及确保内容基础正确且准确是必不可少的。
5.大型语言模型
大型语言模型 (LLM) 基于大型数据集尽管人工智能潜力巨大但对 理解并生成类似人类的文本。
知识产权法学硕士： 法学硕士可以通过生成文本和确保一致性来协助起草专利申请。