运营不对称性：针对USPTO AI辅助审查的战略适应

人工智能融入美国专利商标局（USPTO）审查工作流程已不再是理论设想，而是已投入实际运营。2025年年中的数据表明，现有技术的识别方式和审查意见通知书（Office Action）的构建方式正在发生结构性转变。对于外部律师和内部知识产权管理人员而言，这必须要对专利申请（Prosecution）策略和计费模式进行根本性的重新评估。

1. 新基准：数据驱动的审查

USPTO的运营现状已偏离了传统的人工检索模式。继2024年3月全面测试推出该局的AI辅助搜索工具后，审查员在十二个月内使用这些系统的次数已超过850,000次。这一体量表明，AI辅助正迅速成为审查员的“标准操作（standard of care）”，而不再仅仅是可有可无的辅助工具。

这一转变的核心在于发现的方法论。传统的审查严重依赖布尔关键词串和分类/子分类定义。目前的AI工具集利用“相似性搜索”（SimSearch），使审查员能够基于语义概念的重叠而非关键词的巧合来识别相关现有技术。这降低了依靠词汇晦涩来避免被检索到的撰写策略的有效性。

2. 驳回的自动化：工作流程的影响

除了搜索，USPTO还在积极试点自动化起草审查意见通知书的系统。其目标是减少在“样板（boilerplate）”异议文本上的时间花费，从理论上释放审查员的时间以专注于实质性的103条（显而易见性）论证。然而，这给申请人带来了明显的风险和压力点：

• 审查周期的加速： 如果审查员能在显著更短的时间内生成初步（prima facie）驳回理由，发出的审查意见通知书数量可能会增加。按传统人员配比运营的律师事务所可能会面临产能瓶颈。
• “利基现有技术（Niche Art）”问题： AI工具对现有技术的来源不加歧视。它们能有效检索非专利文献和外国数据库（得益于神经机器翻译的辅助，类似于WIPO的方法），而人类搜索者由于时间限制可能会忽略这些来源。这导致引用的文献在技术上更接近所要求的发明，需要在答复中进行更稳健、实质性的技术区分。
• 驳回的标准化： 随着审查员在审查意见通知书的部分内容中使用自动生成的文本，驳回措辞的可变性可能会降低，而引用的现有技术密度则会增加。

3. 经济影响：“搜索”利润率的侵蚀

数十年来，专利律师提供的部分价值主张在于能够找到审查员可能遗漏的现有技术，或者以一种能够与已知技术拉开距离的方式来构建发明。USPTO采用AI侵蚀了这一利润空间。当监管机构拥有比申请人更优越的搜索能力时，信息不对称性就发生了逆转。

这影响了律师事务所的经济效益，特别是对于固定费用的专利申请工作：

• 分析时间增加： 回应AI挖掘出的现有技术通常需要比回应基于关键词的命中结果进行更深层次的技术分析。如果是固定费用，律师的有效时薪就会下降。
• 发现的商品化： 当有低成本的AI工具可用时，客户不太可能为人工现有技术搜索支付溢价。计费价值完全转移到了答复的策略上——即权利要求的法律区分——而不是参考文献的识别。

4. 律师的战略必要性

为了在这一新制度下保持申请效率和授权率，建议进行以下运营调整：

防御性AI压力测试

提交专利申请而不对权利要求进行AI驱动的现有技术搜索，现在已构成执业过失风险。事务所必须采用“对称能力（Symmetric Capability）”。在提交申请之前，应通过商业专利分析工具（如Juristat, Lexis+ AI）运行权利要求，以模拟审查员的工作流程。这使得律师能够起草权利要求，先发制人地将AI工具可能挖掘出的特定现有技术区分开来。

先发制人的权利要求修改

USPTO的“自动搜索试点项目”（ASRN）在第一次审查意见通知书发出之前为申请人提供AI生成的现有技术报告。具有战略眼光的律师应利用这些报告提交初步修正案（Preliminary Amendments）。通过在正式驳回发出之前缩小权利要求范围，申请人可以避免一轮审查，从而可能节省继续审查请求（RCE）的费用。

重新评估收费结构

随着USPTO迈向高效化，针对常规专利申请的“按小时计费”模式对成熟的企业客户来说越来越难以辩护。价值驱动因素不再是花费的时间，而是对更密集的现有技术环境的战略导航。事务所应考虑基于结果的定价或分层固定费用，以应对回应AI生成的驳回所增加的复杂性。

5. 结论

USPTO积极采用AI不仅仅是一次IT升级；它是专利审查生态系统的一次重新校准。举证责任仍然在审查员身上，但他们履行这一责任的能力已被合成放大。对于专利律师而言，成功不再取决于发现审查员遗漏了什么，而在于如何应对机器所发现的内容。