发布于 08-08 17:55
从法律知产领域延伸看待AI能力
生成式人工智能与法律领域的交集之中，知产或许是联系最为紧密的。AI工具从开发、传播、应用，以至后续维权，都可能触及专利、商标、版权等知识产权问题。但与之相辅相成的，是AI工具的核心能力与知识产权领域的实务需求高度适配 —— 从专利与商标申请阶段对全球技术动态的实时追踪，到审查环节借助大模型技术实现智能分类与精准检索；从权益保护阶段对侵权证据的自动化识别，到成果转化环节对专利价值的智能化评估，AI 正重构着知识产权领域的工作流程。
Part.1
AI时代，知产律师
的核心价值何在？
人工智能技术飞速发展，并不意味着知产律师的价值会被削弱，相反，在人机协同的新模式下，他们的核心价值愈发凸显。
AI虽然能在短时间内处理海量数据，但仍无法像知产律师那样，基于对行业技术演进趋势的理解和预判，为企业量身打造“护城河式”的权利体系。以人工智能算法专利布局为例，知产律师会聚焦核心技术方案的保护，将保护范围延伸到算法迭代可能涉及的边缘技术和潜在应用场景，并通过交叉授权、专利池构建等策略，帮助企业在激烈的行业竞争中占据主动地位。这种将商业目标与法律规则深度融合的战略思维，依赖于对行业、法律和商业的综合洞察，是仅靠AI工具难以完成的。
AI技术的广泛应用，带来了AI 生成内容的著作权归属等新型纠纷。面对这些问题，AI 可以提供过往判例的相似性分析，为案件处理提供参考，但它无法像知产律师那样，穿透技术表象和法律条文的深层含义，找到个案突破口。以AI绘画侵权案为例，判断图像元素的相似性只是基础，创作过程中“人类智力投入程度”“算法训练数据的合法性” 等深层问题也需探讨并构建论证逻辑。
此外，在人机协同模式中，知产律师扮演着“掌舵者”的关键角色。AI 工具确实能显著提升检索效率、生成基础文书，为知产律师的工作提供有力支持，但它也存在一定的局限性。而知产律师能够清晰地认识并驾驭这些局限性，比如识别AI在专利新颖性判断中可能遗漏的 “隐性技术特征”，修正商标近似度分析中被忽略的 “市场实际混淆可能性” 等非量化因素。对于律师自身而言，拥有技术与法律深度融合的复合能力，深刻理解AI底层逻辑，借助AI工具洞察侵权风险、预判诉讼趋势，能为企业在数据合规、算法专利布局等前沿领域提供精准赋能，更好预判风险。
知产领域，或者说整个律师行业，拥抱AI的底层逻辑不外乎降本增效。在律师这类需要大量文档处理、检索分析、流程管理的行业领域，AI的能力精准击中了行业 “效率痛点”。Questel近日发布了2025 年全球知识产权展望研究报告《Pathways to Productivity: AI in IP》。给人最直观的感受是：AI在知产领域的应用已从“尝试性探索”转向“规模化落地”。
报告显示，76% 的知产专业人士认为AI创造竞争优势，这意味着 “是否用 AI” 已不再是行业讨论的焦点，“如何用好AI” 才是核心命题。从实际应用看，58%的受访者已在IP工作中积极使用AI解决方案，每天至少使用一次AI工具的占比高达46%。
Part.2
长期影响或成共识：
AI 将永久性改写行业规则
对于 “AI 是否只是昙花一现” 的疑问，报告给出了明确答案：64%的受访者认为AI将 “永远改变 IP 专业人士的角色”，65%认为AI将 “彻底颠覆知识产权服务的传统供应商模式”。这种判断并非空穴来风。我们顺着这个问题思考，可以发现AI对律师行业的“短期效应”与“长期影响”还是存在很大区别。
从短期来看，AI工具必将替代知识产权领域中对沟通交互与创造性依赖较低的重复性工作，仅从技术层面而言，AI可协助知产律师处理多类事务，例如辅助生成专利侵权警告函等基础文书，并依据各国法律生成各类法律文书模板，从简单的专利侵权警告函到相对复杂的起诉状等；同时能就特定法律疑难问题提供初步解答。在专利诉讼场景中，还可协助检索侵权证据、专利无效宣告证据等关键素材，快速响应知识产权工作中高频出现的文本处理、信息检索与逻辑梳理需求。但不得不说，AI模式还是相对偏向于被动响应。随着AI能力持续进化，未来或将大大改变我们的认知边界，革新法律实践生态。
Part.3
应用场景分化：
专利与商标的AI 使用偏好
有一个有趣的现象，专利与商标的AI应用显著分化。在专利与商标领域的AI应用显著分化：在专利领域，检索、摘要、翻译是三大刚需。专利业务因涉及技术文档的深度解析、全球专利库的跨语言检索、权利要求的精准提炼，对AI的 “信息处理能力” 要求很高。报告数据显示，用AI进行专利检索、专利摘要、专利翻译的占比分别是92%、81%和64%。这意味着，AI 在专利领域的价值，更多体现在降低信息获取门槛和提升技术分析效率上。
而在商标领域，检索、监测、审查意见管理是核心场景。商标业务更侧重品牌保护、市场监控与行政流程响应，因此AI的应用集中在：91% 用于商标检索，53% 用于商标监测，51% 用于专利审查意见管理。商标领域的AI需求，更偏向 “动态风险预警” 与 “流程合规保障”。
这侧面反映出未来AI在专业领域的应用实践，都必然是深度理解细分领域规则的垂直产品，而非通用型技术工具。
结语
当AI接管检索、摘要、翻译等重复性工作，知产律师的核心价值将更加侧重于 “技术商业化评估”“专利布局策略”“侵权风险研判” 等工作。当下时代的知产律师需要同时具备技术理解能力和对AI工具的驾驭能力。与其纠结是否使用AI，不如思考如何更好利用。
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