USPTO: Einführung eines menschenzentrierten Ansatzes für KI-Innovationen

Wie viele erkenntnisorientierte Organisationen nutzt das US-Patent- und Markenamt (USPTO) Technologien wie Datenanalyse, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um seine betriebliche Effizienz und Leistung sowie die Qualität seiner Arbeit zu verbessern Systeme und Prozesse.

Algorithmen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind für die Arbeit des USPTO von entscheidender Bedeutung, aber gleichzeitig besteht das Leitprinzip der Regierungsbehörde darin, einen menschenzentrierten Ansatz zu verfolgen. Jamie Holcombe, Chief Information Officer des US-Patent- und Markenamts, stellte fest, dass künstliche Intelligenz und maschinelle Lernwerkzeuge dazu beitragen, die Fähigkeiten menschlicher Experten zu erweitern und ihren Einfallsreichtum bei ihrer Arbeit zu steigern. Derzeit unterscheiden sich solche Werkzeuge geringfügig vom menschlichen Geist . Oder die Denkfähigkeit ist unübertroffen.

Jamie Holcombe, Chief Information Officer, USPTO

Um diese Technologie weiter zu ergänzen und zu verfeinern, nutzt das USPTO Input, Schulung und Verbesserungen von Tausenden erfahrener Mitarbeiter durch passive und aktive Erfassungs-KI-gesteuerte Modelle, um die Technologie sicherzustellen erzielt die gewünschten Ergebnisse. Das US-Patent- und Markenamt hat seit seiner Gründung mehr als 11 Millionen Patente erteilt und beschäftigt mehr als 12.000 Mitarbeiter, darunter Ingenieure, Anwälte, Analysten und Computerexperten. Darüber hinaus wird das laufende Feedback von Patentprüfern an vorderster Front genutzt, um KI/ML-Modelle zu verbessern, um die Entwicklung neuer Produkte voranzutreiben und Aktivitäten in zwei Schlüsselbereichen zu unterstützen: Patentsuche und -klassifizierung.

Holcombe stellte fest, dass die Durchführung einer umfassenden Patentrecherche angesichts der aktuellen Explosion von Datenmengen und potenziellen Quellen für „Stand der Technik“ eine Herausforderung sein kann. Um dieser Herausforderung zu begegnen, nutzt das technische Team des USPTO die Technologie der künstlichen Intelligenz in einem neuen Patentsuchtool, um Prüfern dabei zu helfen, bei der Prüfung von Anmeldungen die relevantesten Quellen zu finden, die sie benötigen. Dies ist wichtig, da das USPTO jedes Jahr mehr als 600.000 Bewerbungen erhält und die durchschnittliche Bewerbung etwa 20 Seiten Text und Bilder oder etwa 10.000 beschreibende Wörter enthält. Die IT-Abteilung des USPTO hat außerdem ein Klassifizierungstool entwickelt und eingesetzt, das die mit der Erfindung verbundenen Klassifizierungssymbole aus mehr als 250.000 möglichen Klassen identifizieren und zuordnen kann.

In beiden Fällen wird das Modell durch das Feedback menschlicher Experten weiterentwickelt und kontinuierlich verbessert. Diese nutzen Menschen, um zu beurteilen, ob etwas neu oder neuartig ist, und wenden dann rechtliche, sachliche und fachliche Erkenntnisse an, um Entscheidungen zu treffen.

Erkunden Sie Talent-Pipelines im Informationsstrom

Ein stetiger Strom von Feedback von Prüferexperten und anderen kann von Vorteil sein, aber es ist nicht die einzige Möglichkeit für das USPTO, neue Kanäle für Innovation und globales Fachwissen zu identifizieren Helfen Sie dabei, wichtige Herausforderungen zu lösen und künstliche Intelligenz zu skalieren. Anfang dieses Jahres wandte sich das USPTO an die KI-Forschungsgemeinschaft und Google Kaggle. Kaggle ist eine technische und soziale Plattform für den Gedanken- und Ideenaustausch für Datenwissenschaftler und andere. Jedes Jahr im März veranstaltet Kaggle einen globalen Codierungswettbewerb mit einem Preisgeld von 25.000 US-Dollar und ruft Forscher der künstlichen Intelligenz und Datenwissenschaftler dazu auf, Code zur Bewertung der Semantik zu schreiben Ähnlichkeit von Phrasen.

In diesem Jahr gingen 42.900 Einsendungen für den Wettbewerb ein, bevor er am 30. Juni endete. Mehr als 1.800 globale Teams arbeiteten zusammen, um öffentlich verfügbare proprietäre Datenquellen zu nutzen. Holcombe erklärte, dass das Ziel des Wettbewerbs darin bestehe, den Einsatz von KI zu fördern, um Behörden und der Patentgemeinschaft dabei zu helfen, die Patentsprache besser zu verstehen. „Das Ergebnis sind nicht nur bessere Phrasenalgorithmen für Patentrecherchen, sondern auch die Übernahme erfolgreicher Modelle in die Öffentlichkeit“, sagte er

Das USPTO nutzt auch andere öffentliche Informationsressourcen, wie z. B. Golden, ein kostenloses „Wiki“. „Künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen getriebene Plattform im Jahr 2019 gestartet, die Themen über Websuchen mit relevanten und verfügbaren Daten abgleichen und in einen Informationsfluss integrieren kann. Nach dem Start des dahinter stehenden KI-Algorithmus können relevante Daten kontinuierlich hinzugefügt werden und jeder kann nach Informationen über Unternehmen, Unternehmenspatente und Finanzierungsquellen (z. B. Risikokapital) suchen.

Richtlinien A, B und C der Artificial Intelligence/Human Alliance

Obwohl wir sehen, dass es viele technische Kolumnen zur Technologieintegration gibt, ist angesichts der Vielfalt und Komplexität der menschlichen Natur ein „menschenzentrierter“ Ansatz erforderlich Die Entwicklung menschlicher künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens kann eine Herausforderung sein. Daher entwickelte das USPTO unter der Leitung von Holcombe Richtlinien vom Pilotprojekt über den Prototyp bis zur Produktion, zusammengefasst als A-, B- und C-Richtlinien:

• A steht für Alignment: Holcombe glaubt, dass es eine starke Verbindung zwischen Geschäftsleuten und IT-Leuten geben muss. „Die besten funktionsübergreifenden Teams bestehen aus Technikern, die Seite an Seite mit Unternehmensvertretern arbeiten, und das alles in einer agilen Umgebung, die Planung, Ausführung, Inspektion und Anpassung fördert, und zwar auf schnelles Handeln, Transparenz und Produktdenken.“ Um den Fortschritt zu maximieren, kommunizieren Führungskräfte frühzeitig und häufig mit ihren Teams und Stakeholdern.
• B steht für Geschäftswert: Sie können mit Geschäftsfällen beginnen, die einen klaren Wert für die strategischen Kernabläufe haben, und die Herausforderungen lösen, die KI und maschinelles Lernen nützlich machen. Holcombe bemerkte: „Als Agentur, die zu 100 % auf Honorarbasis tätig ist, gehen wir technologische Herausforderungen innerhalb strenger Geschäfts- und ROI-Vorgaben an.“ , anstatt sie zu ersetzen. Daher arbeitet das Emerging Technologies-Team mit internen Kunden zusammen, um vor, während und nach jeder Veröffentlichung Tests und Optimierungen durchzuführen. Benutzer dieser Produkte können dazu beitragen, Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz voranzutreiben. Einige von ihnen sind „detailorientiert“ und sind Führungskräfte auf C-Ebene, daher sind ihre Meinungen wichtig. Holcombe bemerkte: „Da wir Kunden frühzeitig in den Prozess einbeziehen, erhalten wir ein starkes Feedback, das die Akzeptanz der Technologie vorantreibt. Darüber hinaus ermöglichen uns die Kunden, künstliche Intelligenz einzusetzen, die gegenüber Agenturexperten und der Öffentlichkeit rechenschaftspflichtig ist .“

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