19 Oct Impacto de la Inteligencia Artificial en la Propiedad Industrial e Intelectual
IA y Propiedad Industrial e Intelectual
Cada día, las noticias sobre la Inteligencia Artificial (IA) llenan los medios de comunicación, a menudo destacando aspectos negativos, como la creación de fotografías falsas de celebridades o incluso huelgas de guionistas en Hollywood que exigen protección contra la IA. Sin embargo, en lugar de sucumbir al pesimismo habitual, nos centraremos aquí en una visión general de cómo la IA está influyendo en el ámbito de la Propiedad Industrial e Intelectual y las oportunidades que presenta.
IA como autor
La IA ha estado involucrada en la generación de invenciones durante mucho tiempo. Se ha utilizado internamente para inspirar ideas, ayudar en la creación de escenarios de prueba y, más comúnmente, incorporar herramientas de IA en soluciones técnicas para abordar problemas específicos, como la clasificación, el reconocimiento de texto, imágenes y voz, o el análisis de datos masivos.
Con la reciente explosión de las redes neuronales generativas como ChatGPT, Stable Diffusion, DALL-E o Midjourney, la IA ha llegado al gran público y se han empezado a usar esas herramientas para generar obras gráficas e invenciones y, aunque no hay una constancia directa, posiblemente también diseños industriales y marcas gráficas. Por supuesto, esto también ha dado lugar a cuestiones sobre la infracción de derechos de autor.
Es evidente que estas herramientas pueden servir como punto de partida o fuente de inspiración para los inventores y autores. Sin embargo, el marco legal actual plantea desafíos para el registro directo de obras o invenciones creadas con IA. La mayoría de los países no reconocen la autoría «artificial», y todavía no está claro sobre si las personas físicas podrán reivindicar su autoría en desarrollos obtenidos directamente con estas herramientas. El debate está todavía abierto y pueden llegar a ser determinantes las consideraciones sobre el autor de las órdenes concretas (prompts) con las que se ha guiado a la IA generativa para obtener el resultado.
IA como herramienta de búsqueda patentabilidad/infracción
Desde hace algunos años, varias oficinas de patentes utilizan herramientas de inteligencia artificial en sus procedimientos internos de búsqueda y clasificación. Por ejemplo, la Oficina Europea de Patentes las utiliza para preclasificar las solicitudes y dirigirlas a las unidades de examen adecuadas. Sin embargo, hasta donde conocemos, se trata básicamente de herramientas de soporte, mientras que el procedimiento de búsqueda en sí se lleva a cabo por los equipos de examen humanos con perfiles técnicos especializados.
Una simple búsqueda en internet devuelve páginas y páginas de referencias a herramientas de búsqueda de patentes y marcas potenciados por IA, aunque el ecosistema todavía no es claro y en muchas ocasiones la etiqueta “IA” parece más un reclamo comercial o un añadido vistoso que una herramienta con fundamentos sólidos y con utilidad real. Sin embargo, es más que razonable asumir que no tardarán en aparecer herramientas profesionales de búsqueda automatizada mediante IA que podrán llegar a ofrecer una gran rapidez y amplitud en los resultados. Estas herramientas serían de gran ayuda tanto en los análisis de patentabilidad de una invención o de registro de marca como en los estudios de no infracción (freedom to operate).
Sin embargo, con casi total seguridad se tratará de productos privados, cajas negras que devolverán unos datos sin que el usuario pueda llegar a tener un conocimiento directo sobre las consideraciones que se hayan tenido en cuenta, cómo se ha entrenado el modelo o qué información tiene disponible. Más importante, está el efecto de las “alucinaciones” debidas a que las redes de entrenamiento profundo (deep learning) están normalmente diseñadas para devolver siempre algún resultado, aunque no sea verosímil. Todo ello posiblemente contribuya a que los resultados en bruto no sean confiables, que existan multitud de referencias irrelevantes o bien que no se encuentren las referencias realmente importantes.
Para las marcas, en especial para marcas denominativas, las herramientas de búsqueda automatizada deben abordar consideraciones idiomáticas y culturales, como la fonética, letras más representativas y la interpretación de palabras en otros idiomas. La calidad y precisión de las herramientas de búsqueda dependerán en gran medida de cómo se entrenen y adapten los modelos a cada uno de los países en los que se realicen las búsquedas.
Habrá que ver cómo evoluciona el mercado, pero, a priori, parece que será necesaria una supervisión por parte de un experto que vaya filtrando y revisando los resultados, en un proceso que seguramente deberá ser iterativo.
IA como ayuda a la traducción
Si una herramienta de IA que prácticamente todo el mundo ha utilizado en algún momento es la traducción automática, ¿les suena Google Translate? Los motores de traducción han ido mejorando mucho con los años y, hoy en día, ofrecen resultados que a menudo sorprenden y que permite entender bastante bien el texto de partida. En la mayoría de los casos, incluso en el campo de la Propiedad Industrial, este tipo de traducciones es más que suficiente. Por ejemplo, cuando se cita un documento en coreano en un informe de búsqueda es habitual utilizar la traducción automática del coreano al inglés para poder hacerse una idea de su contenido. Se suele utilizar traducciones a y desde el inglés porque la mayoría de los principales motores de traducción se han entrenado tradicionalmente con ese idioma como base. Otro ejemplo: cuando se solicita una Patente Unitaria europea es necesario aportar una traducción (al inglés si el idioma de tramitación ha sido francés o alemán, o a otro idioma de la UE si el idioma de tramitación ha sido inglés). Pues bien, en realidad, esta es una medida transitoria y se prevé abandonarla en el futuro cuando la traducción automática haya mejorado lo suficiente para hacer innecesaria esa traducción.
Sin embargo, hay un matiz importante: tanto las traducciones con objetivo de análisis, como las de la Patente Unitaria no tienen efectos legales. Cuando existen esos efectos legales, la traducción se vuelve mucho más crítica y hace falta poner mucho cuidado en la precisión. Por ejemplo, al traducir una patente para registrarla en un país concreto, incluso un pequeño error en las reivindicaciones puede afectar drásticamente al alcance de protección o a la interpretación de las mismas. Este problema es incluso más relevante con traducciones automáticas porque en ocasiones el motor devuelve una frase aparentemente correcta a nivel sintáctico pero que realmente no se corresponde con el sentido del texto original. La traducción de textos con efectos legales puede basarse en una traducción automática, pero resulta imprescindible una revisión lingüística y técnica que garantice la calidad.
IA como ayuda a la redacción de patentes
Como no podía ser de otra forma, la redacción asistida por IA está empezando a ganar impulso con servicios llamados robot patent drafting dirigidos a facilitar el flujo de trabajo, ayudando a estructurar la memoria y las figuras a partir de unas reivindicaciones y agilizando las tareas más tediosas. La combinación de estas herramientas con los llamados modelos grandes de lenguaje (LLM, large language models) promete reducir el esfuerzo necesario para la redacción y aportar una calidad suficiente, siempre que el proceso esté supervisado y revisado por un experto.
Por el momento, estas herramientas están en una fase inicial, lideradas por startups y muy centradas en los estándares de la oficina de patentes de Estados Unidos (USPTO). Sin embargo, la redacción asistida por IA es un campo realmente interesante y con un futuro que parece prometedor para los agentes de patentes.
Conclusión
La Inteligencia Artificial está imbricada en la Propiedad Industrial e Intelectual en diversas formas, desde la creación de invenciones hasta la búsqueda de patentabilidad e infracción, la traducción y la redacción de patentes. A medida que avanzamos en el siglo XXI, es esencial abordar los desafíos y aprovechar las oportunidades que la IA presenta en este campo en constante evolución. La colaboración entre la IA y los expertos humanos seguirá siendo fundamental para garantizar resultados precisos y de alta calidad en el mundo de la Propiedad Industrial.
Este artículo ofrece una visión general de cómo la IA está transformando la Propiedad Industrial e Intelectual y destaca la importancia de adaptarse a esta revolución tecnológica en curso.
Autor: Carles Molina Martínez, ingeniero de telecomunicaciones y agente de patentes europeas.
Nota: La conclusión del artículo ha sido elaborada por ChatGPT y la imagen creada con Dall-E.