摘要：最近这段时间，行业内发生了一件奇特的事情，那就是国知局审查员在《审查意见通知书》中直接使用deepseek辅助审查含有公式的权利要求，并用以评价创造性。消息一出瞬间炸了锅，引发了广泛关注与讨论。
最近这段时间，行业内发生了一件奇特的事情，那就是国知局审查员在《审查意见通知书》中直接使用deepseek辅助审查含有公式的权利要求，并用以评价创造性。消息一出瞬间炸了锅，引发了广泛关注与讨论。
事实上，在专利审查流程中，审查员往往面临着繁重的工作任务。每天需要处理大量的专利申请文件，对技术方案的理解、检索现有技术以及草拟通知书等工作，既耗时又费力。而如今，深度学习模型 DeepSeek 作为一种智能检索工具，开始在专利审查中崭露头角，为审查员提供了有力的辅助支持，有望从多个环节提升专利审查的效率。DeepSeek 究竟如何改变专利审查的现状？它为审查工作带来了哪些机遇与挑战？在引入这一新技术的过程中，又该如何权衡利弊，确保专利审查的公正性与准确性？这一系列问题，成为了专利从业者、创新企业以及关注知识产权保护人士热议的焦点。
专利申请文件往往包含复杂的技术细节与专业术语，审查员理解这些内容需要花费大量时间与精力。DeepSeek 具备强大的文本处理与分析能力，能够快速梳理专利申请中的技术方案。例如，它可以精准提炼核心技术特征，将冗长复杂的技术描述转化为简洁明了的关键信息，帮助审查员迅速把握发明的实质内容。在涉及跨学科技术的专利申请中，DeepSeek 凭借其广泛的知识储备，能够跨越不同学科领域，整合信息，为审查员提供全面的技术解读，极大地提高了对复杂技术方案的理解效率。
专利检索是审查工作的关键环节，其准确性与全面性直接影响专利审查质量。传统专利检索方式在面对海量专利文献时，容易出现漏检或检索效率低下的问题。DeepSeek 为专利检索带来了新的思路与方法。一方面，它能够基于对技术方案的深入理解，智能生成精准的检索关键词，并对关键词进行合理扩展，突破了传统检索中仅依赖字面意思匹配的局限，大大提高了检索的查全率与查准率。另一方面，DeepSeek 可以从多维度对检索结果进行分析与筛选，例如通过对技术领域、时间范围、专利类型等因素的综合考量，为审查员呈现最具相关性与参考价值的对比文件，有效节省了审查员筛选文献的时间，使检索工作更加高效、智能。
专利审查通知书的撰写要求严谨、规范，且需准确阐述审查意见与法律依据。DeepSeek 能够根据审查员对专利申请的初步判断，结合相关法律法规与审查标准，自动生成通知书的初步框架与内容建议。它可以清晰罗列专利申请存在的问题，如新颖性、创造性不足等，并引用相应的法律条款与典型案例作为支撑，为审查员提供撰写思路与参考素材。审查员在此基础上进行完善与调整，既能确保通知书内容的准确性与规范性，又能大幅缩短撰写时间，提高审查工作的整体效率。
专利申请文件包含企业或个人的核心技术与创新成果，数据安全至关重要。当审查员使用 DeepSeek 辅助审查时，若数据传输与存储过程中的安全防护措施不到位，可能导致专利申请信息泄露。据了解，国知局的审查工作电脑一般是不可以连接到外部网络的。而网传的审查意见通知书中，该审查员是使用自己的手机与deepseek进行对话后，逐一截图并上传到工作电脑的。外部网络可能存在数据加密漏洞，使得不法分子有可乘之机，非法获取专利数据，这将对申请人的利益造成严重损害，打击创新积极性。并且，DeepSeek 在训练过程中可能会接触到大量专利数据，如何确保这些数据仅用于合法的模型训练，不被滥用或二次传播，也是亟待解决的数据隐私保护问题。
尽管 DeepSeek 能够提供辅助分析与建议，但它毕竟是基于算法和数据训练的人工智能工具，缺乏人类审查员所具备的主观判断与综合分析能力。在专利审查中，一些涉及技术创新高度、创造性判断等复杂问题，需要审查员依据专业知识、行业经验以及对技术发展趋势的理解进行权衡。若过度依赖 DeepSeek 的分析结果，将人工智能等同于“本领域的技术人员”，可能导致审查员忽视一些难以量化但对专利审查至关重要的因素，影响审查结果的公正性与合理性。不同审查员对 DeepSeek 输出结果的依赖程度与解读方式存在差异，可能引发审查标准的不一致，破坏专利审查的公平性原则。
DeepSeek 虽然在自然语言处理和知识推理方面表现出色，但在专利审查这一专业性极强的领域，仍存在技术局限性。专利领域的技术术语与概念具有高度专业性与独特性，某些小众或新兴技术领域的数据可能相对匮乏，导致 DeepSeek 在理解与分析这些专利申请时出现偏差。在判断专利的新颖性与创造性时，需要对技术方案的实质性特点进行深入剖析，这涉及到复杂的技术逻辑与法律判断。DeepSeek 可能因无法完全理解技术背后的原理与实际应用场景，给出不准确的分析结论，干扰审查员的判断。
为应对数据安全与隐私保护风险，专利审查机构应建立严格的数据安全管理机制。在数据接入环节，对上传至 DeepSeek 的数据进行脱敏处理，去除敏感信息，确保即使数据泄露也不会对申请人造成实质性损害。加强与技术服务提供商的合作与监督，要求其采用先进的数据加密技术，保障数据在传输与存储过程中的安全性。定期对数据安全防护措施进行评估与更新，及时发现并修复潜在漏洞，防止数据泄露事件发生。同时，明确数据使用规则，限制 DeepSeek 对专利数据的访问权限与使用范围，确保数据仅用于专利审查辅助工作，杜绝数据滥用现象。
为减少对审查结果公正性的潜在影响，应强化对审查员的培训，提升其在人机协作环境下的审查能力。一方面，开展关于 DeepSeek 技术原理、功能特点以及应用边界的培训，使审查员深入了解该工具的优势与局限性，学会正确解读与运用其分析结果。另一方面，加强审查员的专业知识与职业道德培训，提高其在复杂技术问题判断、法律条款适用以及综合审查能力方面的水平，确保审查员在借助 DeepSeek 辅助审查时，始终保持独立思考与主观判断能力，不被工具所左右。建立审查质量监督与反馈机制，对审查过程与结果进行定期抽查与评估，及时纠正因过度依赖人工智能而导致的审查偏差，保障审查标准的一致性与公正性。
针对 DeepSeek 的技术局限性，技术研发团队与专利审查机构应加强合作，持续优化技术性能。通过收集与整理更多专利领域的专业数据，特别是针对新兴技术与小众领域的数据，对 DeepSeek 进行针对性训练，提高其对专利技术的理解与分析能力。引入知识图谱等先进技术，将专利领域的技术知识、法律条款以及行业标准进行结构化整合，使 DeepSeek 能够更深入地理解技术概念之间的关联与逻辑关系，提升审查分析的准确性。鼓励审查员在实际工作中反馈使用问题与改进建议，以便技术团队及时调整与优化模型，不断拓展 DeepSeek 在专利审查领域的应用深度与广度，更好地满足专利审查工作的实际需求。
专利局审查员使用 DeepSeek 辅助审查专利，是一次充满机遇与挑战的探索。未来，有可能将逐步发展成为专利代理人用AI写专利、审查员用AI审专利的“魔幻现象”。DeepSeek 为专利审查带来的效率提升与智能化辅助作用不可忽视，但其中隐藏的数据安全、审查公正性以及技术局限等问题也必须得到正视。在未来的发展中，只有通过建立完善的数据安全机制、强化审查员培训以及持续优化技术，才能在充分发挥 DeepSeek 优势的同时，有效规避风险，实现专利审查工作在人工智能时代的平稳转型与高质量发展，为知识产权保护与科技创新营造更加良好的环境。
本文由AI辅助生成。
来源：缕聪