文/凯瑟琳·瓦尔希《认知世界》
美国专利商标局的主要职能是授予发明专利，并为产品和服务注册商标和服务标志。完善这一功能的一个关键途径就是通过各种方式利用自动化和人工智能来提高专利审查员的效率。
在10月份的AI in Government online活动上，美国专利商标局高级分析部门负责人斯科特·贝利沃(Scott Beliveau)将分享他对如何使用大数据、自动化和人工智能推进工作的见解。在活动开始前的采访中，斯科特·贝利沃(Scott Beliveau)介绍了美国专利商标局的一个小团队如何创建了一个屡获殊荣的AI/ML程序。该计划为该局节省了数千万美元，并且每年为超过2亿次公众请求提供服务。在美国专利商标局，分析、自动化和人工智能在许多不同的场景中协同工作。
你在利用大数据和人工智能为美国专利商标局造福方面有哪些创新？
斯科特·贝利沃:作为一个收费机构，数据是美国专利商标局的“营运资本”——我们将其视为改善内部决策的资产，也是赋予企业家和创新者权力的一种方式。数据可以支持我们的项目评估，并推动我们的业务案例和财务分析。它还可以促进成本节约，实现预测性规划，并改善政策和项目运作。
高质量的数据可以提高USPTO的AI性能。专利相关的AI工作主要集中在支持专利搜索和分类的自然语言处理技术，而商标工作则使用计算机视觉来检测欺诈。这些人工智能技术的使用可以帮助我们促进高质量和及时的专利和商标申请的公布。
美国专利商标局如何开发基于自动化的AI？
斯科特·贝利沃(Scott Beliveau):我们的AI之路其实更像是一次数据之旅。首先，我们通过一个可共享的“社交”平台DeveloperHub建立了一个数据库，用来展示使用我们数据的独特方式，并将其与其他数据集相结合。人们可以获得我们的数据，使用它并升级它，然后给我们更多的信息，以此继续循环。这个数据库使我们能够使用自然语言编程来提取和编码用于识别的信息。现在我们的数据被用在很多领域，包括桩数据集，这是AI/NLP研究社区的一个发展。
对于自动化和认知技术项目，如何确定从哪个问题领域开始？
斯科特·贝利沃:我们总是从客户价值的角度出发，而不是它能做什么。然后我们会通过一系列的问题，比如“客户想要什么？”“客户拿到了会怎么做？”或者“对客户来说值多少钱？”有了答案之后，再通过阶段性的成果来实现长期的目标。
公共部门在数据和人工智能方面会有哪些独特的机会？
斯科特·贝利沃:我们机构的数据涵盖了过去250年里你能想到的所有创新。作为一名公务员，我经常遇到发明家，听他们谈论如何使用数据或我们的公共人工智能服务来创建一家新公司或做得更好。在公共部门工作提供了一个影响许多人生活的独特机会。
有哪些AI成功案例可以分享？
斯科特·贝利沃(Scott Beliveau):美国专利商标局目前正在建设两个真实的AI案例:“丰富引用”和“自动分类”。
在“更丰富的引用”方面，我们的团队使用自然语言处理来解构专利申请响应，并创建更丰富的引用，以便使利益相关者和国际合作伙伴的研究更容易、更快。这种方法不仅采用从用户角度出发的设计思维来理解利益相关者的需求，而且使用众多的数据变量来交付以用户为中心的结果。NLP模型被证明比以前几十个专家的工作更快更准确，它在丰富的引用方面为该局节省了数百万美元。
我们还在专利分类中部署了AI和机器学习。美国专利商标局收到的每一项创新都被归类为几十万个类别中的一个或多个符号。目前，我们的人工分类服务相对较慢且昂贵，但在训练新的AI/ML算法AutoClass后，它可以在几个小时内对带有分类符号的专利和非专利文献进行分类。成本只有过去的十分之一，工作质量差不多。该服务结合用户反馈来验证结果的准确性。AutoClass可以无缝集成到我们的路由和搜索功能中，从而显著节约成本。这个新的更智能的路由系统为办公室和客户节省了时间和数百万美元。
AI和机器学习在公共部门面临哪些挑战？
斯科特·贝利沃(Scott Beliveau):作为一个行政机构，AI和机器学习在公共部门面临的挑战之一是在可解释性和透明度之间取得适当的平衡。解释我们的决定背后的逻辑是确保知识产权制度的透明度和人们对它的信任的关键。而且数据算法训练的透明度至关重要，因为任何偏差都可能给申请者带来意想不到的负面影响。但完全透明可能会让那些试图操纵这一过程的人“赌博”。此外，完全透明也可能会限制美国专利商标局在私营部门使用机器学习服务的能力，因为这些服务会影响商业专利的隐私。
在美国专利商标局，分析、自动化和人工智能是如何协同工作的？
斯科特·贝利沃:分析、自动化和人工智能对我们的数据程序和数据生命周期至关重要。我们的专利审查员和商标律师在决定是否授予专利或注册商标的过程中的每一步都使用数据，团队将分析这个过程中每一步获得的数据，以确定改进机会，然后改进自动化、AI、机器学习或非IT性行为。最后，我们用数据来评估这些改进的结果，从而完成持续的学习循环。
你如何处理与AI使用相关的隐私、信任和安全问题？
斯科特·贝利沃:小心点。根据美国商务部2016年的一项研究，知识产权相关行业占美国总就业人数的30%。如果不能保证创新的安全性，可能会给小企业或国家的全球竞争力带来灾难性的后果。安全是我们最关心的问题，也是我们在创造、发布和使用AI技术时所做的每一个决定的驱动力。
美国专利商标局做了什么来打造AI团队？
斯科特·贝利沃(Scott Beliveau):作为一个拥有数千名计算机科学家和工程师的机构，美国专利商标局每天都在关注最新最伟大的技术，并在建立AI团队方面取得了良好的开端。然而，人工智能是一个快速发展的领域，我们发现跟上步伐的最佳方式是建立一种持续学习的组织文化，以便组织成员能够像关注新应用一样热情地拥抱内部创新。构建-测量-学习，然后重复这个过程。如果有些事情不成功，从中吸取教训，继续前进。
未来几年你最期待的AI技术是什么？
斯科特·贝利沃:合作情报。机器擅长更快地处理大量数据，并把人从一些不太单调或重复的工作中解放出来。我对创新者如何利用协作智能的进步特别感兴趣——不仅仅是自动化流程，而是如何重新设计流程以利用协作智能技术。
凯瑟琳瓦尔希和认知世界是福布斯作家。
