近年来，人工智能大模型（AI Large Models）在知识产权领域的应用日益广泛，其在专利检索、分析中的潜力备受关注。然而，AI生成内容（AIGC）在专利审查中的法律地位及其作为证据的证据能力，已成为亟待解决的争议问题。
近期，国家知识产权局公布了一件典型案例，其中的争议焦点为：在创造性判断这一核心环节，AI生成内容能否作为直接依据。
该典型案例涉及发明名称为“一种钨锆合金的金相制备方法”的发明专利申请的复审案。在答复复审通知书时，复审请求人针对现有技术存在技术启示的质疑，尝试采用AI大语言模型生成的答复内容作为证据，以证明现有技术中不存在相关技术启示，从而主张其发明具备创造性。国家知识产权局作出第1927206号复审请求审查决定，驳回了复审请求。
决定明确指出，AI大语言模型生成的答复内容仅能作为参考，不能直接作为创造性评判的依据。决定理由主要包括：
- 客观性不足：AI受限于数据来源、算法模型、训练精度及提问方式，无法客观还原专利法意义上的现有技术，也难以准确反映所属领域技术人员的认知水平。
- 可靠性存疑：测试发现，针对实质相同的问题，不同AI模型可能给出不同结论，表明其生成内容的可靠性有待提高。
- 无法替代法律判断：专利审查需严格依据法律规定，站位所属领域技术人员，而AI生成内容缺乏法律层面的专业性和针对性，不能替代专业人员的法律判断。
我们可以将上述决定理由归为两个层面的原因：
1. 技术层面原因
数据来源与算法局限：AI大模型的训练数据来源广泛且不确定，可能包含错误、过时或片面的信息，导致输出结果偏离客观事实。同时，现有算法难以对特定领域的技术细节进行深度建模，无法全面、准确地还原专利法意义上的现有技术。
训练精度与提问方式影响：模型可能未能充分覆盖某些特定领域的知识，对复杂技术问题理解不深。此外，AI模型的输出高度依赖于输入问题的方式和表述，细微的措辞变化可能导致完全不同的回答，这种不稳定性使其在创造性判断中并不可靠。
2. 法律层面原因
与专利法规定不符：专利法对现有技术的认定有严格标准。AI生成内容通常缺乏明确来源和权威背书，难以被认定为符合法律要求的证据。其准确性和一致性难以保证，与专利审查的严谨性要求存在差距。同时，AI尚无法准确模拟“所属领域技术人员”这一法律拟制概念。
无法替代法律判断：专利审查是高度专业化的法律活动，涉及对技术方案新颖性、非显而易见性的综合评价，以及复杂的法律逻辑和价值判断。AI生成内容是基于数据驱动的结果，缺乏法律专业性，无法胜任此项工作。审查还需考虑政策导向、社会利益平衡等因素，这超出了AI模型的能力范围。
从该典型案例，我们可以得到如下启示：
1. 谨慎使用AI生成内容作为论证依据
根据本案决定，AI大语言模型生成的内容尚不具备作为专利法意义上证据的证据能力，不能单独作为核心论据。在专利审查中，应坚持采用专利文献、期刊论文等传统证据形式，以确保现有技术状态的客观性和可验证性。申请人和代理人应避免将AI生成内容作为唯一或主要的论证依据。
2. 合理利用AI的辅助参考作用
AI 生成内容虽然不能直接用于创造性判断，但具有极高的辅助参考价值。AI 工具可用于思路启发、辅助检索和初步分析，帮助知识产权从业人员提升工作效率，例如快速筛选大量文献、定位关键信息。不过，从业人员应当认识到 AI工具的局限性，对其输出的信息逐一核实验证，依托自身扎实的技术能力与法律素养作出专业判断，完成最终论证，规范运用 AI，保障工作质量。
作者： 金美莲