與很多洞察驅(qū)動型組織一樣，美國專利商標(biāo)局(USPTO)利用數(shù)據(jù)分析、人工智能和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)來提高自身的運營效率和績效，以及改善系統(tǒng)和流程的質(zhì)量。

人工智能和機器學(xué)習(xí)算法對于美國專利商標(biāo)局的工作是至關(guān)重要的，但同時，這家政府機構(gòu)的指導(dǎo)原則是在開發(fā)和使用這些技術(shù)以改進和擴展各項計劃的時候，采用一種以人為本的方法。美國專利商標(biāo)局首席信息官Jamie Holcombe指出，人工智能和機器學(xué)習(xí)工具有助于增強人類專家的工作能力并增強他們在工作中的獨創(chuàng)性，在這一點上，這種工具與人類思維的細(xì)微差別或者推理能力是無法匹敵。

美國專利商標(biāo)局首席信息官 Jamie Holcombe

為了進一步補充完善該技術(shù)，美國專利商標(biāo)局通過被動和主動捕獲的方式，借助來自數(shù)千名經(jīng)驗豐富的員工的輸入，訓(xùn)練和改進人工智能驅(qū)動的模型，以確保技術(shù)實現(xiàn)預(yù)期的結(jié)果。美國專利商標(biāo)局自成立以來已經(jīng)授予了超過1100萬項專利，擁有超過12000名員工，其中包括工程師、律師、分析師和計算機專家。不僅如此，來自前線專利審查員的持續(xù)反饋也被用于改進人工智能/機器學(xué)習(xí)模型，以推動新產(chǎn)品的開發(fā)并支持兩個關(guān)鍵領(lǐng)域的活動：專利搜索和分類。

Holcombe指出，鑒于當(dāng)前數(shù)據(jù)量的爆炸式增長和“現(xiàn)有技術(shù)”的潛在來源，進行全面的專利檢索可能是頗具挑戰(zhàn)性的。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，美國專利商標(biāo)局的技術(shù)團隊正在一種新的專利搜索工具中采用人工智能技術(shù)，幫助審查員在審查申請的時候，找到他們所需的最相關(guān)來源。這一點很重要，因為美國專利商標(biāo)局每年會收到超過60萬份申請，平均每一份申請包含大約20頁的文本和圖片，或者有大約10000個描述性單詞。美國專利商標(biāo)局的IT部門還開發(fā)并部署了一個分類工具，可以從超過25萬個可能的類別中識別和匹配與該項發(fā)明相關(guān)的分類符號。

在這兩種情況下，模型都是由人類專家開發(fā)并且通過這些專家提供的反饋進行持續(xù)增強的，這些專家通過人為操作來判斷某事物是全新的還是新穎的，然后運用法律、事實和專業(yè)知識來做出決定。

在信息流中探索人才渠道

從審查員專家和其他人那里獲得源源不斷的反饋，這可能是一種優(yōu)勢，但并不是美國專利商標(biāo)局為了確定創(chuàng)新和全球?qū)I(yè)知識的新渠道、幫助解決重要挑戰(zhàn)和擴展人工智能所采取的唯一途徑。今年早些時候，美國專利商標(biāo)局求助于人工智能研究社區(qū)和Google Kaggle。Kaggle是一個為數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他人交流思想和想法搭建的技術(shù)和社交平臺，每年3月Kaggle會舉行全球性的全球編碼競賽，提供2.5萬美元的獎金，呼吁人工智能研究人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家編寫代碼來評估短語的語義相似性。

今年這項比賽在6月30日結(jié)束之前收到了42900份參賽作品，涉及1800多個全球團隊共同致力于利用公開可用的專利數(shù)據(jù)源。Holcombe解釋說，比賽的目標(biāo)是為了推動借助AI幫助機構(gòu)和專利社區(qū)更好地理解專利語言。他說：“結(jié)果不僅是為專利搜索提供更好的短語算法，而且還讓獲勝的模型被公共領(lǐng)域所采用?！?/p>

美國專利商標(biāo)局還利用了其他的公共信息資源，例如Golden，這是2019年推出的一個免費“維基風(fēng)”人工智能/機器學(xué)習(xí)驅(qū)動型平臺，可以通過網(wǎng)絡(luò)搜索將主題與相關(guān)數(shù)據(jù)和可用數(shù)據(jù)進行匹配，并將其整合成一個信息流，背后運行的AI算法啟動之后可以持續(xù)添加相關(guān)的數(shù)據(jù)，任何人都可以搜索有關(guān)公司、公司專利和資金來源（如風(fēng)險投資）的信息。

人工智能/人類聯(lián)盟的A、B、C指南

雖然我們看到有非常多的技術(shù)專欄都是關(guān)于技術(shù)融合的，但鑒于人性的多樣性和復(fù)雜性，采用“以人為本”的方法來開發(fā)人人工智能和機器學(xué)習(xí)可能是頗具挑戰(zhàn)性的。因此，美國專利商標(biāo)局在Holcombe的帶領(lǐng)下，制定了從試點到原型、再到生產(chǎn)的指南，概括成A、B、C指南：

A 代表一致性：Holcombe認(rèn)為，業(yè)務(wù)人員和IT人員之間必須有緊密的聯(lián)系?！白詈玫目缏毮軋F隊由和業(yè)務(wù)代表并肩工作的技術(shù)人員組成，所有人都身處于一個能夠促進計劃、執(zhí)行、檢查和調(diào)整的敏捷環(huán)境中?！泵艚莺虳evSecOps實踐依賴于快速行動、透明度和產(chǎn)品思維，為了最大限度地取得進展，領(lǐng)導(dǎo)者要盡早地、經(jīng)常地與他們的團隊和利益相關(guān)者進行溝通。

B 代表業(yè)務(wù)價值：你可以從對于核心戰(zhàn)略運營具有明顯價值的業(yè)務(wù)案例開始著手，這些案例可以解決那些讓人工智能和機器學(xué)習(xí)派上用場的挑戰(zhàn)。Holcombe指出：“作為一家100%收費的機構(gòu)，我們在嚴(yán)格的業(yè)務(wù)和投資回報率下應(yīng)對技術(shù)挑戰(zhàn)。”

C 代表客戶（也就是員工）：人工智能/機器學(xué)習(xí)解決方案旨在為審查員和其他領(lǐng)域?qū)＜姨峁┲?，而不是要取代他們。因此，新興技術(shù)團隊會在任何發(fā)布之前、之中和之后與內(nèi)部客戶一起進行測試和調(diào)整。這些產(chǎn)品使用者可以幫助推動人工智能創(chuàng)新，其中一些使用者很“注重細(xì)節(jié)”，并且和CIO都是C級高管，提供的意見很重要。Holcombe指出：“由于我們盡早地把客戶引入了流程中，所以我們獲得了很有力的反饋，這有助于推動技術(shù)的采用。而且，客戶能夠讓我們在部署對機構(gòu)專家和公眾負(fù)責(zé)任的人工智能時候保持坦誠?！?/p>