Google 的柯達時刻?

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Google 的柯達時刻?
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成功的專利創新專案要件 - 專家 VS OPEN AI
使用包括TRIZ相關的創新工具已經超過15年,在過去的使用創新工具的成功經驗中發現,一個真正成功的創新專案,最終方案通常變成企業智慧財產,在市場技術競爭密集的領域中,為了有效排除對手,通常會申請專利、嘗試取得專利權,並透過專利布局擴大應用價值範圍,取得市場有效競爭地位。
在這些成功案例中發現:
一個成功的專利創新專案需要三種人才組合:
技術領域專家:熟悉產品相關的技術,並且有能力解決領域內的技術問題,有能力提供具體實施方案;
專利領域專家:熟悉專利布局組合操作,有能力根據技術領域專家所提供的實施方案,根據不同的市場設計出符合需求的專利布局架構與組合;
創新工具應用專家:擁有豐富的創新工具知識,熟悉創新工具的使用方式與使用限制和應用範圍,有能力根據不同的需求和問題選擇使用適合的創新工具,提供創新方案架構組合。
以上這三種專家的合作,缺一不可!
其中,創新工具應用專家關鍵作用在於:
是否能將技術與專利領專家所提出的問題和需求,
提供有效的創新方案架構組合,並且,
這些創新方案架構可被技術和專利領域專家們理解與執行,
最後產生具體解決方案!
在成功的創新工具應用成果中發現,
創新工具應用專家之所以能提供創新方案架構組合,
是因為使用不同的創新工具後,
可以產生不同創新方案架構,換句話說,實務上幾乎不太可能僅僅產生一種創新方案架構。
將這些多種創新方案架構組合,交由技術領域專家評估後,如果原先創新方案架構系統範圍沒有問題,例如沒有系統層次對應不明確、範圍不明確、系統內交互作用定義不明確等等問題,技術領域專家往往就能輕易理解並產生多種具體解決方案概念與實施方式。這一塊有賴於創新工具應用專家和技術領域專家充分溝通與合作,藉由技術領域專家所提出的技術問題和明確對應的技術系統架構下,由創新工具應用專家建構出包括該技術問題以及對應的有效技術系統組成。最後根據創新工具解決問題的流程,提供解決該技術問題的創新架構組合,與技術領域專家合作產生可實施的創新方案組合。
上面這個過程往往需要技術和創新專家雙方充分合作才有可能達成,關鍵在於系統範圍的建構。而雙方合作的程度和該創新工具應用專家本身對技術領域的熟悉程度有關,通常,若創新工具應用專家本身熟悉技術領域專家的技術領域,則可以更有效的建構出技術問題所對應的技術系統架構!也有一種情況是,技術領域專家學習並熟悉創新工具,使得技術領域專家本身也接近創新工具應用專家的程度,這樣一來,就可以讓企業在盡可能不揭露技術特徵的可控制範圍內,確保擁有最大營業秘密範圍內的操作優勢。
最後,根據這些可實施的創新方案組合,雙方和專利領域專家溝通和討論,
根據市場競爭角度下的專利申請策略,綜合性的針對創新方案組合進行評估,選擇具有價值的實施方案與特徵組合,規劃專利布局策略下的布局組合,為企業建構最大價值的權利範圍申請專利。
技術越來越複雜,創新門檻越來越高,真正有價值的創新成果需要專家們的耐心灌溉!
附上OPEN AI Play Ground的回覆 (GPT 3, text-davinci003)
2023©汪周禮@智合創新
10+年 AI 產業工作經驗、15+專利產業工作經驗、15+創新工具使用經驗
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當專利遇到ChatGPT
2023.02.18
作者 汪周禮
10多年AI產業工作經驗,15年以上專利領域實務經驗,15年以上創新工具應用經驗。
AI在專利資訊分析領域並不是新工具,早期主要是應用在專利檢索和分析圖表的製作上,例如將關鍵字檢索透過語意分析技擴充可能存在的專利檢索內容,避免漏檢,另外,根據關鍵字再結合文字叢集向量概念形成不同類型具有層次的等高線視覺圖表。
當AI深度學習(Deep learning)技術崛起後,開始有AI新創朝向AI專利資訊分析的自動檢索與比對技術發展,開啟了專利訴訟相關的新應用(例如專利無效),在實務上的確也有很驚人的成效,包括已知的高通vs魅族涉及標準專利的訴訟案利。
專利這一塊在過去整體應用上,AI新創仍就需要和熟悉專利訴訟(無效)的專家合作,萃取出專家技能後產生相關應用,例如提供專家經驗中涉及比對特徵和比對方式等專業意見,否則不容易產生更細膩的專業成果,一般情況下,專家也不願意出賣經驗讓AI有切入取代的機會,除非遇到涉及技術標準這種高價值的專利訴訟需求。
隨著ChatGPT
的問世,讓AI應用達到前所未有的高度與廣度,強大的內容生成技術,預料將會顛覆文字內容生成的相關產業,締造新的市場局面,而市場競爭技術資訊分析、內容策略化與營業秘密保護方式,都將受到 AI GC(Generated Content)的應用影響而有所改變。
要了解有哪些改變,首先要熟悉AI GC的使用限制,再來就是使用AI GC專家本身的技能專長類型,第三也是最重要的,就是打造專屬的AI GC應用模式,根據應用類型建立專屬的提問組合模型,如此可以更快速的盡可能創造符合應用需求的內容方案。
例如使用ChatGPT撰寫撰寫專利說明書,根據專利說明書的格式,設置提問模組,再由提問模組中加入技術方案和技術特徵的描述,快速產生類似於說明書的內容,再將這些內容組合。經過測試,2萬字的內容大約兩個小時內完成!
在實際測試AI GC 產業應用功能後,這裡不禁讓人想到,在不遠的未來可能發生的可能情境,例如發明人使用AI GC輔助生成專利說明書,經過發明人確認內容後,最後完稿前再使用AI進行文字和格式比對校正,發明人使用AI GC自行完成專利說明書的日子或許可能不是夢了!
未來AI
GC的應用開發價值可能在於串接更多不同的專業資料庫,例如專利行政或無效訴訟的判決書內容,產生對應的AI GC訓練模型,提高AI GC對產業專業領域的滲透率。
在AIGC強大的內容生成能力下,透過深入思考問題的模式,將會提升人們的開發創意的能力與效率,這無疑將會改變教育學習方式、技能養成模式與類型與專業能力樣態與種類。
人類的創新能力,將以更複雜的方式呈現,且更難以被取代!
2023© 汪周禮 @智合創新
G oogle 的柯達時刻? 2023.04.28 https://www.bnext.com.tw/....../ai-google-micros-diff-ana Google有「最強武器」,卻輸給微軟?分析師評AI戰:一個在喝茶,一個喝紅牛 “ 知名數據分析公司Global...