NastępnyNastępny poradnik
OpenEvidence i AI Medical Search dla lekarzy
Aplikacje
PRZEWODNIK Aplikacji
Sztuczna inteligencja do wyszukiwania i rozliczania znaków towarowych
Wyszukiwanie znaków towarowych AI wykorzystuje algorytmy do wyszukiwania istniejących znaków, które wyglądają, brzmią lub znaczą coś podobnego do proponowanej marki, w oficjalnych rejestrach i niezarejestrowanych źródłach, a następnie klasyfikuje je według ryzyka.
Posłuchaj tego przewodnikaOpowiadane przez sztuczną inteligencję · ~3 min
Na tej stronie4 minuty czytania
Przegląd
Ma to znaczenie, ponieważ kryterium prawnym jest prawdopodobieństwo wprowadzenia w błąd, a nie dokładne dopasowanie. Liczba zarejestrowanych i niezarejestrowanych znaków również spowodowała, że ręczne sprawdzanie wyników było powolne i łatwe do popełnienia błędu.
Głębokie nurkowanie
Odprawa znaków towarowych zwykle odbywa się etapami. Szybkie wyszukiwanie nokautów eliminuje oczywiste konflikty. Pełne wyszukiwanie obejmuje następnie rejestry krajowe i zagraniczne, rejestracje państwowe oraz źródła niezarejestrowane (common law), takie jak strony internetowe, nazwy domen, sklepy z aplikacjami i katalogi firm. Na koniec prawnik sporządza opinię na temat ryzyka. Sztuczna inteligencja przyspiesza głównie pierwsze dwa etapy, ale jej wyniki mają sens tylko wtedy, gdy znasz test prawny, któremu służy. Testem tym jest prawdopodobieństwo wprowadzenia w błąd, a nie tożsamość. W Stanach Zjednoczonych Komisja ds. Oceny Znaków Towarowych i Apelacyjna oraz sądy rozważają czynniki określone w In re E. I. du Pont de Nemours & Co. (1973). Obejmują one stopień podobieństwa znaków pod względem wyglądu, brzmienia, znaczenia i ogólnego wrażenia handlowego, stopień powiązania towarów lub usług oraz kanały handlu. Narzędzia wyszukiwania są zbudowane wokół tych wymiarów: Dopasowanie fonetyczne wychwytuje podobne dźwięki, takie jak słowo pisane przez K zamiast C; Dopasowywanie ortograficzne (pisowni) wykorzystuje odległość edycyjną i wzorce znaków, aby znaleźć bliskie pisowni; Dopasowanie semantyczne wyszukuje synonimy, tłumaczenia i wspólne znaczenia. Ma to znaczenie w świetle doktryny obcych odpowiedników, która pozwala na przetłumaczenie obcego słowa przed porównaniem; Wyszukiwanie wizualne porównuje logo i znaki projektowe według kształtu i można je łączyć z kodami projektowymi przypisywanymi przez urzędy ds. znaków towarowych elementom obrazu. Narzędzia publiczne obejmują obecnie wyszukiwanie obrazów, w szczególności globalną bazę danych marek WIPO i usługi wyszukiwania EUIPO. Dostawcy komercyjni, tacy jak Corsearch i CompuMark firmy Clarivate, oferują szersze możliwości wyszukiwania i ranking ryzyka. Powszechnie panuje błędne przekonanie, że czysty wynik oznacza, że znak jest bezpieczny, a trafienie oznacza, że jest zablokowany. Wynik podobieństwa nie oznacza prawdopodobieństwa odmowy. Prawnik nadal rozważa, jak silny jest wcześniejszy znak, jak zatłoczone jest pole, czy towary są naprawdę powiązane i w jaki sposób znaki są wykorzystywane na rynku. Bazy danych słabo rejestrują te fakty.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Startup rozważający nazwę „Kwikbyte” dla oprogramowania przeprowadza wyszukiwanie nokautowe. Dopasowanie fonetyczne ujawnia zarejestrowany znak „QuickBite” umożliwiający zamawianie aplikacji, których nie można byłoby przeoczyć przy wyszukiwaniu zwykłego tekstu.
Projektant przesyła stylizowane logo głowy lisa do narzędzia do wyszukiwania obrazów. Zwraca zarejestrowane znaki urządzeń o podobnych konturach, mimo że znaki te zawierają różne słowa.
Wewnętrzny zespół sprawdzający nazwę napoju zostaje oznaczony jako trafiony w przypadku hiszpańskojęzycznego znaku, którego tłumaczenie na język angielski odpowiada proponowanej nazwie, co skłania do analizy pod kątem doktryny zagranicznych odpowiedników.
Kancelaria prawnicza przegląda pełny raport z wyszukiwania, w którym narzędzie posortowało kilkaset trafień według ryzyka. Po ustaleniu, czy towary są rzeczywiście powiązane, np. piwo czy wino, prawnik przesuwa kilka trafień w górę lub w dół.
Przyszłość sztucznej inteligencji w wyszukiwaniu i rozliczaniu znaków towarowych
Biura ds. znaków towarowych dodały pomoc w wyszukiwaniu obrazów i maszynie testującej podczas badania. Może to sprawić, że wyniki uzyskiwane przez biura i wyniki prywatnych wyszukiwań będą bardziej podobne. Narzędzia do nazewnictwa AI mogą również zwiększyć liczbę aplikacji, co sprawia, że szybkie sprawdzanie staje się ważniejsze. Lepsze modele wielojęzyczne i wizualne powinny ograniczyć brakujące konflikty w logo i przetłumaczonych znakach. Jest mniej prawdopodobne, że etap oceny zostanie wkrótce zautomatyzowany. To, czy towary są ze sobą powiązane lub czy dane pole jest zatłoczone, zależy od faktów rynkowych i orzecznictwa, które różnią się w zależności od jurysdykcji. Klienci nadal będą potrzebować prawnika, który przedstawi opinię rozliczeniową.
Wdrażanie tego w praktykę
Dlaczego to ma znaczenie
- Buduj wybory. Projektowanie na poziomie aplikacji określa, czy sztuczna inteligencja poprawia rzeczywiste wyniki.
- Zespół i przepływ pracy. Dobra integracja przepływu pracy zapewnia wzrost produktywności, któremu użytkownicy mogą zaufać.
- Ryzyko i bezpieczeństwo. Dobrze określone przypadki użycia zmniejszają zmęczenie zmianami i ryzyko wdrożenia.
Uważaj na
- Automatyzacja uszkodzonego procesu może spotęgować istniejące problemy.
- Zespoły mogą nadmiernie zautomatyzować i wyeliminować niezbędny ludzki osąd.
- Jakość może się wahać, jeśli wyniki nie są stale oceniane.
Kolejne kroki
- Zamapuj bieżący przepływ pracy i zidentyfikuj etap o największym tarciu.
- Zdefiniuj ludzkie punkty kontrolne przed pełną automatyzacją.
- Szkoluj użytkowników w zakresie podpowiedzi, ścieżek eskalacji i standardów jakości.
- Śledź wyniki na poziomie zadań, aby potwierdzić trwałą wartość.
Odkrywaj dalej
Darmowy newsletter
Otrzymuj codzienne podsumowanie AI
Trzy zweryfikowane historie AI każdego poranka w dni robocze, napisane prostym angielskim. Bezpłatne na zawsze, bez reklam.
Jedno e‑mail każdego dnia roboczego. Wypisz się jednym kliknięciem. Nigdy nie sprzedajemy ani nie udostępniamy Twojego adresu.
Sprawdź się
Take the AI for Trademark Search and Clearance quiz
Natychmiastowa informacja zwrotna na każde pytanie oraz udostępnialny certyfikat z weryfikowalnym ID po zaliczeniu kursu.
Wspieraj darmową edukację AI. AI Understanding jest organizacją non-profit 501(c)(3) — bez reklam, bez płatnej ściany, zawsze. Przekaż darowiznę
Często zadawane pytania
Czym jest sztuczna inteligencja w wyszukiwaniu i odprawie znaków towarowych?
Wyszukiwanie znaków towarowych AI wykorzystuje algorytmy do wyszukiwania istniejących znaków, które wyglądają, brzmią lub znaczą coś podobnego do proponowanej marki, w oficjalnych rejestrach i niezarejestrowanych źródłach, a następnie klasyfikuje je według ryzyka. Ma to znaczenie, ponieważ kryterium prawnym jest prawdopodobieństwo wprowadzenia w błąd, a nie dokładne dopasowanie. Liczba zarejestrowanych i niezarejestrowanych znaków również spowodowała, że ręczne sprawdzanie wyników było powolne i łatwe do popełnienia błędu.
Jakiemu standardowi prawnemu ostatecznie służą wyniki wyszukiwania znaków towarowych AI?
W rozliczeniu zadano pytanie, czy istnieje prawdopodobieństwo, że konsumenci zostaną zdezorientowani. Dlatego narzędzia szukają podobnych znaków, a nie tylko identycznych.
Proponowany znak „Kwikbyte” jest łączony z istniejącą rejestracją „QuickBite”. Która metoda dopasowywania najbardziej bezpośrednio doprowadziła do tego trafienia?
Te dwie nazwy są pisane inaczej, ale brzmią prawie tak samo. Łapanie dźwięków podobnych jest zadaniem dopasowania fonetycznego.
Z jakim rodzajem wyszukiwania podobieństw AI jest najściślej powiązana doktryna zagranicznych odpowiedników?
Zgodnie z doktryną obce słowo można przetłumaczyć przed porównaniem. Znalezienie znaków o tym samym znaczeniu w innym języku jest zadaniem semantycznym.
Dlaczego dobre potoki wyszukiwania logo uruchamiają OCR przed osadzeniem znaku projektu?
Oddzielenie słów pozwala systemowi samodzielnie porównać kształt elementu obrazu, zamiast dopasowywać logo głównie ze względu na wspólne słowa.
Dlaczego progi wyszukiwania znaków towarowych AI są celowo ustawione tak, aby sprzyjały zapamiętywaniu?
Przeoczony konflikt może prowadzić do sprzeciwu, sporu sądowego lub zmiany marki. Przeglądanie dodatkowych fałszywych alarmów kosztuje tylko czas prawnika, więc raporty z założenia są długie.
Ucz się dalej
Powiązane przewodniki
Wybrano więcej przewodników na ten temat