สัมภาษณ์
คาร์ล โรสต์ Principal Consultant ที่ Patsnap – สัมภาษณ์ ซีรีส์
คาร์ล โรสต์ เป็นคนอยู่เบื้องหลังเครื่องมือค้นหาพェทนต์ที่มีพลังของ AI ที่ Patsnap.
Patsnap ยืนอยู่ที่แนวหน้าของความฉลาดด้านนวัตกรรม โดยใช้พลังของ AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อค้นหาและจัดระเบียบข้อมูลหลายพันล้านชุดข้อมูล ทำให้ผู้สร้างนวัตกรรมสามารถเชื่อมต่อและค้นหาสิ่งสำคัญได้ เทคโนโลยี LLM ที่ทันสมัยของ Patsnap ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อผู้เชี่ยวชาญด้าน R&D และ IP สามารถค้นหาและจัดระเบียบหน้ากระดาษพェทนต์หลายพันล้านหน้าได้อย่างง่ายดาย AI ของ Patsnap สามารถตอบคำถามและให้คำตอบที่เฉพาะเจาะจงภายในข้อความที่ยาวได้ เช่น สามารถระบุได้ว่าพェทนต์ชนิดใดได้รับการคุ้มครองแล้วหรือไม่
คุณสามารถให้ภาพรวมของวิธีการทำงานของ AI ของ Patsnap และฟังก์ชันหลักๆ ได้หรือไม่?
ได้สิ! มันเป็น AI ที่เรียกว่า Hiro ซึ่งทำให้คุณสามารถถามคำถามเกี่ยวกับพェทนต์หรือผลลัพธ์หรือแม้กระทั่งฐานข้อมูลทั้งหมดของเรา! มันถูกฝึกให้เข้าใจคำถามเกี่ยวกับนวัตกรรมและพェทนต์ และตอบคำถามที่ตรงใจผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคและ IP ที่มีประสบการณ์ ความก้าวหน้าล่าสุดคือ Hiro สามารถช่วยคุณแก้ปัญหาทางเทคนิคและเสนอนำทางใหม่ๆ สำหรับการประดิษฐ์ใหม่ๆ โดยการนำหลักการประดิษฐ์มาใช้กับทางออกและปัญหาที่พบในฐานข้อมูลพェทนต์และวรรณกรรมของเรา Hiro ทำงานแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับว่าคุณใช้ผลิตภัณฑ์ของเราสำหรับ R&D หรือ IP
ฉันคิดว่าสิ่งที่ทำให้ Hiro มีเอกลักษณ์คือมันถูกขับเคลื่อนด้วย LLM ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Patsnap และคำตอบยังเชื่อมโยงกับแหล่งที่มาและอ้างอิงจากห้องสมุดของ Patsnap ที่มีพェทนต์ 200 ล้านรายการ วรรณกรรม 190 ล้านชิ้น โครงสร้างเคมี 254 ล้านรายการ ลำดับชีวภาพ 879 ล้านรายการ และบทความข่าว 2 พันล้านบทความ
ปัญหาที่แอปพลิเคชันนี้แก้ปัญหาให้กับองค์กรคืออะไร?
ผู้สร้างนวัตกรรมที่ดีควรใช้เวลาของตนในการสร้างนวัตกรรม ไม่ใช่ในการกำหนดความใหม่ของผลิตภัณฑ์หรือการวิจัยเบื้องต้นของตลาด ข้อมูลพェทนต์เป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลทางเทคนิคที่มีค่าที่สุด รองจากข้อมูลวารสาร โดยเฉพาะในด้านเทคโนโลยีบางอย่าง สำหรับ R&D เวลาที่ใช้ในการค้นหาและซักถามข้อมูลประเภทนี้เป็นอุปสรรคที่ยิ่งใหญ่ แต่เครื่องมืออย่าง Hiro สามารถทำให้ข้อมูลประเภทนี้เปิดกว้างให้กับทุกคนได้เป็นครั้งแรก
สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมาย เป็นเรื่องปกติที่จะใช้เวลาสองสามวันหรือสองสามสัปดาห์ในการค้นหาพェทนต์ก่อนหน้าและเสรีภาพในการดำเนินงาน ด้วยเครื่องมือ AI สามารถทำได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น ทำให้มีแบนด์วิธสำหรับการทำงานเชิงกลยุทธ์มากขึ้น
เครื่องมือ AI ที่มีอยู่เป็นหนึ่งในสองสิ่งนี้: มีการทำให้เข้าใจง่ายเกินไปและดังนั้นจึงไม่เหมาะสมสำหรับพื้นที่ทรัพย์สินทางปัญญา หรือมันเป็นกล่องดำ โดยไม่มีความโปร่งใสเกี่ยวกับทรัพยากร ซึ่งลดความเชื่อมั่นและขัดขวางการตัดสินใจ ด้วย Hiro เราเชื่อมโยงกลับไปยังแหล่งที่มาและรับรองความโปร่งใสในทุกขั้นตอนของกระบวนการ
ทีมของคุณเผชิญกับความท้าทายหลักๆ อะไรในการพัฒนา AI สำหรับ Patsnap และคุณเอาชนะมันไปได้อย่างไร?
เรารู้ว่าบุคคลที่สร้างการประดิษฐ์ใหม่ๆ ต้องการปกป้องมัน ดังนั้นความปลอดภัยจึงเป็นเรื่องสำคัญที่สุดเมื่อสร้าง Hiro เนื่องจากโมเดลที่ขับเคลื่อน Hiro เป็นของท้องถิ่นและถูกสร้างเข้ากับแอปของเรา ดังนั้นไม่มีข้อมูลที่ออกจากสภาพแวดล้อมไปยังบุคคลที่สามที่ยากจะเชื่อถือ คู่แข่งของเราไม่ได้ทำการบ้านและติดโมเดลของบุคคลที่สามที่ไม่ผ่านการตรวจสอบ เมื่อเราบอกว่าเราไม่ได้ฝึกโมเดลบนข้อมูลลูกค้า เรารู้ว่ามันเป็นความจริงและสามารถแสดงให้ลูกค้าเห็นว่าและทำอะไรแทน
คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่า Hiro ตอบคำถามเกี่ยวกับความใหม่และผลกระทบต่อการทำงาน R&D และ IP?
ด้วย Hiro ผู้ใช้สามารถถามคำถามเช่น “สิ่งใดที่ทำให้การประดิษฐ์นี้ใหม่?” หรือ “พェทนต์นี้จะยืนหยัดในระบบกฎหมายที่แตกต่างกันได้อย่างไร?” หรือแม้กระทั่ง “วิธีสร้างเครื่องบินเจ็ตพกพา” และได้รับคำตอบที่พูดถึงกระบวนการประดิษฐ์ทุกขั้นตอน เมื่อเทียบกับโมเดลทั่วไป Hiro เข้าใจสิ่งที่ทำให้พェทนต์เป็นพิเศษ ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านพェทนต์ในการเข้าใจสิ่งที่เป็นหรือไม่เป็นความใหม่ภายในการประดิษฐ์ของตน และสามารถเข้าใจได้ว่าส่วนใดของผลิตภัณฑ์หรือเครื่องมือที่ต้องการการคุ้มครอง
วิธีการที่ Hiro จัดการกับข้อมูลจำนวนมากจากพェทนต์และวรรณกรรมที่ไม่ใช่พェทนต์ในการให้คำตอบที่แม่นยำและเกี่ยวข้อง?
เราทำการฝึกอบรมอย่างกว้างขวางบนชุดข้อมูลนั้น และให้คะแนนคำตอบด้วยผู้เชี่ยวชาญ เราได้ฝึก AI บนคำตอบของผู้เชี่ยวชาญ และให้ AI ให้คะแนนผลลัพธ์ และให้ผู้เชี่ยวชาญทบทวนผลลัพธ์นั้น ทั้งหมดแล้ว เราได้ให้คะแนนข้อมูลหลายล้านจุดในลักษณะนี้เพื่อให้แน่ใจว่าคำตอบมีความหมายสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคและ IP
วิธีการที่ Hiro ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาพェทนต์และการวิเคราะห์ IP คืออะไร? ประเภทข้อมูลใดที่ใช้ในการฝึก LLM ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Patsnap และคุณรับรองความถูกต้องและความน่าเชื่อถือได้อย่างไร?
Patsnap สร้าง LLM ที่เฉพาะตัวอุตสาหกรรมเพื่อขับเคลื่อน Hiro LLM ได้รับการฝึกอบรมบนบันทึกพェทนต์ วรรณกรรมวิชาการ และข้อมูลนวัตกรรมอื่นๆ ซึ่งช่วยให้เข้าใจและเล่าเรื่องราวข้อมูลได้ดีขึ้นสำหรับผู้เชี่ยวชาญมากกว่าโมเดลทั่วไป เพื่อให้แน่ใจถึงความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ เราใช้วิธีการประมวลผลข้อมูลอย่างเข้มงวด รวมถึงการกรองข้อมูลที่มีคุณภาพต่ำ การลบข้อมูลซ้ำ และการเขียนใหม่ เรายังสร้างข้อมูลใหม่โดยการรวมแหล่งข้อมูลต่างๆ เพื่อเพิ่มความเข้าใจของโมเดลเกี่ยวกับประเด็นเฉพาะของ IP
PatsnapGPT ได้รับการทดสอบอย่างกว้างขวางและได้แสดงผลการทำงานที่เหนือกว่า GPT-4 ในงาน IP โดยแสดงความสามารถที่เหนือกว่าในการเขียน การจัดประเภท การสรุป และการให้เหตุผลภายในโดเมนพェทนต์
LLM ที่เป็นกรรมสิทธิ์มีความโปร่งใส โดยเชื่อมโยงแหล่งที่มาและอ้างอิง และไม่ได้รับการฝึกอบรมบนข้อมูลลูกค้า เป็นผู้เล่นในอุตสาหกรรมเดียวที่ใช้ LLM ที่ปรับแต่งภายใน ในอุตสาหกรรมที่พึ่งพาความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลเป็นพิเศษ
LLM ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Patsnap เปรียบเทียบกับ LLM ทั่วไปอย่าง GPT-4 ในด้านประสิทธิภาพและความแม่นยำสำหรับงาน IP อย่างไร?
LLM ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Patsnap มีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-4 เมื่อพูดถึงคำถามด้านทรัพย์สินทางปัญญา โดยใช้การสอบพェทนต์ USPTO PatsnapGPT-1.0 ได้แสดงผลการทำงานที่ระดับของผู้เชี่ยวชาญด้าน IP ในขณะที่ LLM ทั่วไปไม่ผ่านเกณฑ์ขั้นต่ำ 70 คะแนนในการสอบพェทนต์สำหรับ律师พェทนต์
PatsnapGPT มีผลการทำงานที่โดดเด่นเมื่อดูว่ามันทำงานได้ดีเพียงใดในงาน IP โดยเฉพาะ Hiro ได้รับคะแนนสูงกว่าโมเดลทั่วไปอย่าง GPT-4 ในการสอบพェทนต์ USPTO PatsnapGPT 1.0 ได้แสดงผลการทำงานที่ระดับของผู้เชี่ยวชาญด้าน IP ในขณะที่ LLM ทั่วไปไม่ผ่านเกณฑ์ขั้นต่ำ 70 คะแนนในการสอบพェทนต์ นอกจากนี้ PatsnapGPT ยังแสดงความสามารถที่เหนือกว่าในหลายๆ ด้าน เช่น การเขียนพェทนต์ การจัดประเภทพェทนต์ และการสรุปผลลัพธ์
คุณมองเห็นอนาคตของ AI ในสาขาทรัพย์สินทางปัญญาและวิจัยและพัฒนาในอีกสิบปีข้างหน้าอย่างไร?
ฉันเห็น AI มีบทบาทสำคัญมากขึ้นในทรัพย์สินทางปัญญาและวิจัยและพัฒนาในอีกสิบปีข้างหน้า AI จะเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำของการค้นหาพェทนต์และการวิเคราะห์ IP โมเดล AI ที่ทันสมัยอย่าง PatsnapGPT จะมีความสามารถที่ดีขึ้นในการเข้าใจและจัดประเภทเอกสารทางเทคนิคที่ซับซ้อน การเขียนพェทนต์ที่มีคุณภาพ และการระบุการละเมิดหรือการซ้ำซ้อนในพェทนต์ที่มีอยู่แล้ว
นอกจากนี้ AI จะปฏิวัติวิธีการจัดการและตีความข้อมูล IP จำนวนมาก ด้วยความสามารถในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ AI สามารถค้นพบแนวโน้มและข้อมูลเชิงลึกที่อาจไม่สังเกตเห็นได้ ซึ่งสามารถให้ข้อมูลในการตัดสินใจและกลยุทธ์ที่ดีขึ้นในด้าน IP และ R&D เช่น การระบุเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ พื้นที่ที่มีศักยภาพสำหรับการนวัตกรรม และการร่วมมือเชิงกลยุทธ์
ใน R&D AI จะขับเคลื่อนนวัตกรรมโดยช่วยในการค้นพบ AI สามารถวิเคราะห์ผลงานวิจัยในอดีต คาดการณ์ผลลัพธ์ และแม้กระทั่งแนะนำแนวทางใหม่ๆ สำหรับการวิจัย ทำให้การค้นพบและพัฒนามีความเร็วมากขึ้น AI ยังสามารถจำลองการทดลองและแบบจำลองระบบที่ซับซ้อน ลดความจำเป็นในการทดลองทางกายภาพที่มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน
เมื่อเทคโนโลยี AI tiếp tụcพัฒนา การบูรณาการเข้ากับ IP และ R&D จะเพิ่มความสร้างสรรค์ ประสิทธิภาพ และการวางแผนเชิงกลยุทธ์
ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ดี ผู้อ่านสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่ Patsnap.
