2023/06/28
圖文引用自：iknow
隨著ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer，GPT)的問世，AI聊天機器人已成熱門話題，其優異之自然語言處理(NLP)和文本分析應用，備受各行業關注和討論，大家都在研究ChatGPT如何為企業或個人提高工作效率和準確性，以降低有形的營運成本和無形的時間成本。
本文即針對ChatGPT是否能在專利檢索方面，提供科學化檢索的可行性。所有專利從業者都知道，傳統的專利檢索是一件曠日廢時的工作，相當依賴人們對於產業或技術的主觀認知，由從業者輸入關鍵詞以手動檢索和篩選，而其檢索技巧也因人而異，最後得到的檢索結果可能很有限，而GPT-4雖才問世不久，但因其可高效自動處理文本數據、提取和分析資訊，立即為專利界帶來希望。
試想，如果在ChatGPT中輸入技術內容或專利公開號，就可自動完成專利文獻的檢索，而不需由人為進行，那豈不太方便？然而，ChatGPT 大神真的可以用於檢索嗎？其能力究竟如何？因此專家呼籲：如不了解專利檢索原理、不分析技術內容，就便宜行事將技術文本交給ChatGPT檢索，結果可能會出現問題，畢竟ChatGPT目前在這方面的調校稱不上成熟。
針對此，筆者實地針對GPT-4與GPT-3.5進行實測，結果發現雖尚不能直接、完全取代人為檢索，但透過適當指令提示(prompting)「循循善問」下，倒還真的是個檢索的得力助手。依據筆者截至今年6月底前的實測結果，目前GPT-3.5對於專利檢索的幫助遠比GPT-4來得好，因為GPT-4經常會回應「我沒有即時的專利數據庫存取能力，我無法提供特定的專利號碼或專利名稱」之類的回答。推測這原因大概是，GPT-4對法律服務方面的問答系統尚未優化到位[1]，但這遲早都是會被解決的事，因此以下的實測就暫以GPT-3.5版本為主，預期未來GPT-4被優化後，其在專利檢索方面的問答能力將比GPT-3.5更加強大才是，值得期待。
以ChatGPT檢索專利可行性之評估
首先第一步驟，根據ChatGPT的指令集邏輯來看，要能夠讓ChatGPT針對問題具體回答內容，不外乎三個原則：1. 給定人設；2. 描述問題的背景、特徵或需求要盡可能明確；以及3. 指示欲輸出的內容或格式。
把握以上三個原則，通常都有還不錯的回應。根據以上原則，筆者設計了一種「檢索浸潤式微影技術」的情境進行實測（註：以下所提的技術特徵與技術功效，只是為了實測而綜合許多公開技術文獻內容而虛構出的問題），以下即是「專利檢索指令一」。在問答過程中有一個小技巧，就是將欲提問的重點予以引號，這樣更能讓ChatGPT理解要問的重點是什麼。
『若你是一位「專利檢索分析師」，我會提供本案的技術特徵與可以達成的技術功效，而你的工作就是協助找出與該技術特徵類似至少三件專利文獻號碼與名稱。我的第一個技術特徵就是「一種半導體製程，利用浸潤式微影技術並採用5奈米製程，透過一種高折射率液體，特別是對水的折射率為1.44具有最佳效果，並在極紫外光(EUV)波長100奈米的條件下，對晶圓(wafer)做曝光」。我的第一個技術功效在於，晶圓上的單位面積上可以放更小、更多的電晶體。』
結果，ChatGPT的回應如圖一所示，的確給出三個專利文獻號碼與名稱，妙的是ChatGPT還會幫忙分析出相似原因。然而經過驗證，這三個專利文獻號碼都與微影技術無關，第1、3專利文獻號碼與生物科技相關，而第2專利文獻號碼與無線通訊相關。難道這意味著 ChatGPT不能用於專利檢索？
有趣的事發生了！仔細進一步看「專利名稱」與「相似原因」，反而和筆者想檢索的目標一致，可見ChatGPT在專利檢索工作上並非完全無用。這時就想到ChatGPT的背後原理，它的強項不正是搜尋網路上的巨量文本後，再進行重組、語意分析、關鍵詞提取與擴展，最後自動生成新摘要嗎！所以，ChatGPT目前對專利檢索與專利文獻號碼間關聯性的擷取，可能還不擅長，但日後其AI訓練師應能將此缺陷彌補才是。
接著進行第二步驟，既然ChatGPT對語意分析、關鍵詞的提取與擴展能力有很強的表現，那麼筆者就嘗試將指令修改成「專利檢索指令二」，並明確指示ChatGPT給出一個中文檢索式，其內容如下：
接著進行第二步驟，既然ChatGPT對語意分析、關鍵詞的提取與擴展能力有很強的表現，那麼筆者就嘗試將指令修改成「專利檢索指令二」，並明確指示ChatGPT給出一個中文檢索式，其內容如下：
『若你是一位「專利檢索分析師」，我會提供本案的技術特徵與可以達成的技術功效，而你的工作就是從技術功效和技術特徵中提取關鍵詞，並從關鍵詞中找出擴展詞，以建立一個中文專利檢索式。我的第一個技術特徵就是一種「半導體製程，包含浸潤式微影技術、5奈米製程、高折射率液體、折射率1.44、波長100奈米、晶圓」。而第一個技術功效為晶圓上的單位面積上可以放更小、更多的電晶體。』…
