El impacto de la Inteligencia Artificial en la propiedad industrial

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En las últimas semanas las virtudes de chatbots como chatGPT o Character.AI aparecen constantemente en medios de comunicación y redes sociales. En estas herramientas el término de Inteligencia Artificial (IA) se acerca como nunca a su definición, dado que ejemplos como estos muestran habilidades que hasta ahora solo se podían atribuir a la mente de un ser humano.

Llaman la atención porque han sido entrenadas adquiriendo un conocimiento vastísimo sobre historia, ciencia o, como en el caso de Character.AI, sobre cómo eran o son determinados personajes. De este modo, ante preguntas complejas parecen profundizar en su contenido semántico y proveen de respuestas creativas y, a menudo, muy acertadas.

He visto varias publicaciones en prensa donde el periodista dedica varios días a preguntar a un chatbot sobre diversos temas o, incluso, a integrar el uso del chatbot en su vida diaria.

Si bien esta utilidad ha dado un salto cualitativo que solo esperábamos dentro de bastantes años e impresiona a expertos y legos, un campo donde tiene y va a tener especial relevancia es en la Propiedad Industrial e Intelectual. No en uno o en dos aspectos, sino en varios. En este artículo, recojo algunos de los que considero más relevantes.

La autoría

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Imagen generada con DALL-E, un sistema de inteligencia artificial creado por OpenAI, los mismos creadores de ChatGPT

Respecto de la autoría son varias las facetas que se ven afectadas. La fase de entrenamiento de una máquina de aprendizaje automático (MAA), término que utiliza la Oficina Europea de Patentes, se nutre de información preexistente. Esta información es procesada generando patrones a distintas escalas en el caso del tratamiento de imagen, o unidades semánticas elementales, por ejemplo, en el caso información escrita. Estas unidades son pequeñas piezas que posteriormente son combinadas para dar lugar a nuevas imágenes a veces llamadas sintéticas, textos como las respuestas de los chatbots, programas de ordenador listos para ser ejecutados o diseños más complejos que se adecúan a aplicaciones específicas.

Son ya varios los ejemplos en los que se ha visto que el producto de estas MAA muestra resultados en los que es posible incluso identificar la autoría del material utilizado en la fase de entrenamiento. Es, por tanto, un reto establecer los mecanismos más justos y adecuados para, como mínimo, reconocer dicha autoría.

Máquinas que resuelven problemas

El sistema de patentes, por lo menos bajo la práctica europea, establece que las invenciones objeto de protección mediante patente emanan del inventor, y este debe ser una persona física. Cuando las máquinas adoptan el papel de una persona física y también resuelven problemas técnicos surge la duda sobre quién es el inventor. Basta con ver el famoso caso DABUS donde la Oficina Europea de Patentes ha determinado que el inventor solo puede ser una persona física. Si bien este caso parece claro, el hecho de que haya aparecido simplemente abre una nueva realidad que generará presiones sobre las capacidades y reconocimientos de los resultados de las MAA.

Máquinas que redactan solicitudes de patentes

Este es un ámbito que nadie creía hace 10 años que pudiese hacer una máquina. Sin embargo, ya hay empresas que ofrecen este tipo de herramientas en las que, a partir de un juego de reivindicaciones redactado por un ser humano, reconstruyen el resto del documento. Si la materia reivindicada es nueva y no obvia, la pregunta que surge es, ¿puede una máquina entrenada con conocimiento previo describir adecuadamente esta materia nueva y no obvia?.

Lo cierto es que, hasta donde llegan, estas herramientas facilitan esta labor y cada vez están llegando más lejos. Sin embargo, por ahora, las solicitudes de patente redactadas por máquinas requieren de una profunda revisión si el agente de patentes responsable del caso quiere hacer bien las cosas, claro está.

El papel del experto en la materia

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Imagen generada con DALL-E, un sistema de inteligencia artificial creado por OpenAI, los mismos creadores de ChatGPT

Aquí entramos en un ámbito más específico del sistema de patentes. Las patentes protegen invenciones (soluciones técnicas a problemas técnicos) y, para ser concedidas, estas deben superar ciertos criterios de patentabilidad. A saber, como mínimo, novedad y actividad inventiva.

Respecto del segundo, es necesario valorar si para un experto en la materia sería obvio llegar a la solución a la vista del estado de la técnica. Casos habituales a valorar son aquellos donde el estado de la técnica está formado por dos documentos divulgados en ámbitos de la técnica muy alejados y donde el experto en la materia en un ámbito técnico específico no habría acudido nunca a buscar en otro muy distinto. Cabe aclarar que el experto en la materia no debe ser necesariamente una persona física sino que, en materia de patentes, es un instrumento de análisis y se puede definir como una persona con un conocimiento medio que simplemente es capaz de interpretar y manipular las enseñanzas de los documentos que constituyen el estado de la técnica sobre su campo específico para, finalmente, valorar si para esta persona sería o no obvia la solución.

La irrupción de las MAA genera un escenario distinto al conocido hasta ahora. Las MAA son capaces de procesar cantidades ingentes de documentos sin que estos documentos estén limitados a un determinado ámbito del conocimiento, ni siquiera de la técnica. Ámbitos que hasta ahora eran alejados y que el uso de estas herramientas hace que ahora sean fácilmente accesibles.

Uno de los grupos de trabajo de la Asociación Internacional para la Protección de la Propiedad Industrial e Intelectual (AIPPI) ha trabajado sobre la posibilidad de modificar los criterios de patentabilidad a la vista de este escenario, en particular la cuestión Q276. Sus conclusiones han sido que las MAA son herramientas adicionales de las que dispone un experto en la materia y, si bien su modo de concluir puede verse modificado, no tiene por qué modificar los actuales criterios de valoración de la actividad inventiva.

No obstante, vamos a ver cómo la ciencia y la técnica va a combinar más fácilmente conocimientos que caen en desuso o que son muy alejados de un determinado ámbito de trabajo y veremos tendencias a mantener cuestionados los métodos actuales de análisis de la patentabilidad.

La suficiencia descriptiva

La suficiencia descriptiva es un requisito esencial en una patente. Un experto en la materia, a la vista de la información de un documento de patente, debe ser capaz de reproducir la invención.

Como se ha indicado más arriba, una MAA requiere de una fase de entrenamiento. De este modo, el comportamiento final de la MAA no solo depende de cómo está diseñada, sino de los datos con los que ha sido alimentada en la fase de entrenamiento.

En este escenario, ya hay casos en la Oficina Europea de Patentes de rechazos de solicitudes en las que se reivindica un modo de definir una MAA pero donde la División de Examen ha considerado que la MAA resuelve el problema por el conjunto de datos específicos utilizados en su entrenamiento y la solicitud no tiene suficiente información sobre tales datos. Hay veces que los datos son definibles mediante una descripción con especificaciones suficientes; pero hay otros en los que los datos son colecciones de imágenes, artículos, datos estructurados o no estructurados, que no son definibles mediante una descripción que haga uso de texto. En este sentido, ya hay voces que hablan de crear bases de datos accesibles por el público donde subir los datos utilizados en el entrenamiento y que sean parte de la descripción de la solicitud de patente. Esta solución no es muy ajena al sistema de patentes, dado que en biología existe la posibilidad de aportar, por ejemplo, un cultivo biológico cuando no es posible su descripción.

¿Es patentable una MAA?

La Oficina Europea de Patentes considera la Inteligencia Artificial como una solución enmarcada en lo que denomina Invenciones Implementadas por ordenador y, por lo tanto, está sujeta a las mismas reglas. Como tal, la mayor dificultad siempre está en identificar la solución aportada por la MAA como una solución de carácter técnico.

En este caso son muchas las voces que identifican cierto sesgo otorgando carácter técnico a ámbitos como el tratamiento de imagen, pero no a otros como la manipulación semántica de bloques de información basada en texto, sobre todo en situaciones donde la solución técnica tiene la misma naturaleza.

Este es solo un ejemplo de que en Propiedad Industrial e Intelectual estamos todavía en los inicios y que será necesario observar las implicaciones cada vez mayores de esta tecnología tan apasionante.

Pablo Calvo
Pablo se incorporó a ABG en 2009 y es socio en los Departamentos de Ingeniería & Física y Tecnología de la Información & las Comunicaciones (TIC). Es Agente de Patente Europea (EQE, 2010) y actúa como perito en pleitos de infracción y nulidad. Desde 2017 Pablo es coordinador del Curso en Derecho Europeo de Patentes, organizado por la Escuela de Organización Industrial (EOI), con la colaboración de la Oficina Española de Patentes y Marcas (OEPM) y el Centro de Estudios Internacionales de la Propiedad Intelectual (CEIPI) de la Universidad de Estrasburgo. Antes de iniciar su carrera en el ámbito de la Propiedad Industrial, fue profesor en el departamento de Matemática Aplicada de la Universidad de Zaragoza (1994-2000) trabajando como investigador en métodos numéricos. Desarrolló parte de sus investigaciones para su tesis doctoral en la Universidad de Berkeley y en la N.A.S.A, en el Instituto de Computación para la Propulsión en Ohio.
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