AI spotyka patenty: transformacja innowacji dzięki hybrydowej inteligencji

2. Możliwości i ograniczenia dużych modeli językowych (LLM)

Duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT i GPT-4, zrewolucjonizowały przetwarzanie i generowanie tekstu przypominającego tekst ludzki. Jednak zrozumienie ich możliwości i ograniczeń jest kluczowe dla skutecznej ich integracji z przepływami pracy, szczególnie w domenach prawnych i patentowych.

2.1 Możliwości LLM

2.1.1 Przetwarzanie języka naturalnego

• Osoby posiadające tytuł LLM potrafią analizować, tworzyć i streszczać duże ilości tekstu z imponującą płynnością.
• Doskonale radzą sobie z analizą skomplikowanego języka prawnego i technicznego, dzięki czemu nadają się do dokumentowania patentów.

2.1.2 Rozpoznawanie wzorców

• Analizując obszerne zbiory danych, LLM-owie potrafią identyfikować trendy i wzorce, co ułatwia takie zadania, jak wyszukiwanie informacji o stanie techniki czy analiza rynku.

2.1.3 Automatyzacja i wydajność

• Automatyzacja powtarzalnych zadań, takich jak klasyfikacja dokumentów, wyodrębnianie słów kluczowych lub wstępne opracowywanie roszczeń patentowych, ogranicza nakład pracy i błędy ludzkie.

2.1.4 Dostosowywalne wyjścia

• LLM-y potrafią dostosowywać się do monitów, co czyni je wszechstronnymi w przypadkach użycia, takich jak wyszukiwanie semantyczne i badania prawne.

2.2 Ograniczenia LLM

2.2.1 Brak zrozumienia

• LLM opierają się na statystycznych prawdopodobieństwach, a nie na zrozumieniu, co prowadzi do wyników, które mogą brzmieć przekonująco, ale nie są dokładne pod względem faktograficznym.

2.2.2 Poleganie na danych szkoleniowych

• Ich odpowiedzi są ograniczone zakresem i jakością danych, na których zostali przeszkoleni, co może skutkować nieaktualnymi lub stronniczymi wynikami.

2.2.3 Brak możliwości wyjaśnienia

• Procesy decyzyjne studentów prawa LLM nie są przejrzyste, co utrudnia weryfikację i obronę wyników ich prac w newralgicznych kontekstach prawnych.

2.2.4 Halucynacje

• LLM-y mogą generować treści, które są wiarygodne, ale nieprawdziwe pod względem faktycznym, co stwarza ryzyko, gdy są wykorzystywane bez nadzoru człowieka.

2.2.5 Obawy etyczne

• Kwestie takie jak prywatność danych, niewłaściwe ich wykorzystanie i niezgodność z przepisami pojawiają się, gdy studenci LLM mają do czynienia z informacjami poufnymi lub wrażliwymi.

2.3 Implikacje dla przemysłu patentowego

Chociaż LLM-y mogą przetwarzać i analizować dane patentowe z niezwykłą szybkością, ich brak niezawodności i możliwości wyjaśnienia wymaga starannej integracji. Są to narzędzia wspomagające, a nie zastępujące, ludzkie doświadczenie.

Aby zapewnić optymalne wykorzystanie sztucznej inteligencji, organizacje muszą opracować ramy umożliwiające weryfikację wyników działania sztucznej inteligencji i zapewnić ich zgodność ze standardami zawodowymi i regulacyjnymi.

Uznając te możliwości i ograniczenia, branże prawnicze i patentowe mogą wykorzystywać LLM w sposób odpowiedzialny, maksymalizując ich potencjał przy jednoczesnym ograniczaniu ryzyka. To podstawowe zrozumienie przygotowuje grunt pod budowanie zaufania i szersze przyjęcie technologii AI w profesjonalnych przepływach pracy.