這集的 INSIGHT epi (歐洲專利律師協會 podcast)，來賓 Rose Hughes 在聊 AI 會不會把專利這行推下懸崖。
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整集都講的非常到位(鼓掌)，無論是專利人或是法律人都可以聽一下：
🔎 這整個產業，是圍繞著計時收費蓋起來的(當然，她指的是歐洲)，而 AI 會讓工時下降，但她跟資深合夥人聊 AI，最常見的反應不是恐慌，而是「撐到退休就好」(而且大方承認，反正利潤真要被侵蝕還要好幾年，何必現在學新把戲？畢竟這行連從紙本卷宗換到 Word 檔都拖了超久)
🍄 驕傲的恐龍，果然當之無愧。
有些事務所則是買一套現成 AI 工具，跟客戶說有在用 AI (解決的是 FOMO 問題)。她認為事務所如果想跳過真正的整合、開發和訓練，遲早會付出代價。
🔎 那客戶自己用 AI 寫草稿、跳過專利律師呢？她倒不緊張。生技業的客戶本來就常自己提供實施例的大部份內容。重點從來不在打字，而是該不該在這個階段申請？數據夠不夠、要體外還是臨床數據？專利範圍要小一點快點拿證，還是寬一點圍堵對手？這些策略判斷，不會因為客戶先寫了第一版說明書就消失。(Rose 之前在 AZ 是專利部門 Director，對新藥專利布局再熟悉不過)
至於市面上貴桑桑的 AI 專利軟體公司，她講得更直白：那些東西，專業的專利律師自己就做得到。真要買，先問兩題：你們用哪個模型？(廠商買 tokens 也要賺價差，很難不手滑用便宜的) 系統是專利律師建的，還是科技人找兩個專利師掛名顧問？另外，在使用者跟 LLM 中間多塞一家新創，機密外洩的風險只會加不會減。而且這個市場高度不穩定，這些軟體公司很可能大部分不會活下來。
🔎 另外，如果AI 用得對，不會造成品質風險。AI 做錯誤檢查是一流的，等於多一層品管 (前提是你們家買的不是 Copilot)。
她也給了一個數字：長上下文推理 (讀懂又長又複雜的文件) 這項測驗，2024 年最好的模型準確度 50%，現在 75%。雖然還是會錯，但同一套題目給人類專家做，平均只有 40~60%。
🔎 但有兩種東西她說絕對不能讓 LLM 碰：序列表 (它會好心幫你「修正」幾個 ATCG) 和圖式美化 (順手幫忙加料)。這些要用程式解，不是用語言模型解。
我自己的想法：
🍄 歐洲事務所在煩惱的，是客戶覺得他們找藉口不用 AI；台灣事務所以及產官學，還在拿資安問題當藉口。
🍄 台灣不搞 Hourly rate 這套，會影響到 AI 滲透的速度嗎？
🍄 都已經是專業人士了，AI 工具絕對要自己動手做。