一、EPO於2024年10月間舉辦網路研討會，說明該局近期如何將不同的AI技術應用於專利審查工作，以增進審查效率及準確性，介紹主要的應用面向如後。
二、智能分類系統－自動索引及分類新申請案
(一) EPO自2020年即引入由AI驅動的EP-AutoCla模型進行專利分類：該模型可自動按CPC層級結構之主要群組及各部分之類別、群組和子群組，自動對專利申請新案進行預分類，以便分配給負責檢索和審查的相應單位，節省審查員手動分類文件的耗時工作、並確保相關文獻能夠被正確標示。該模型使用監督式機器學習，在包含800萬份人工分類文件的資料集上進行訓練，另外使用80萬份文件測試模型。
(二) 利用AI強化索引及分類的程序包含幾個步驟：
1. 先利用「向量空間模型(Vector space modelling)」分類：
向量空間模型是一種代數模型，將文件標示為向量，以向量 間的距離表示文件的相關性，以過濾資訊、提供索引。這有助於將數以百萬的潛在範圍文件縮小到可管理的數量。
2. 之後利用「K-近鄰演算法 (k-nearest neighbors algorithm，KNN演算法)」產生一份高度相關的文件清單：
此演算法可評估給定的一對商品和/或服務，並根據歷史資料尋找最接近的語義相關匹配來預測比較結果。即使這些文件沒有相同的關鍵字，但在概念上與新申請案相似也能夠查找到相關的文件。
3. 審查員審查這些AI搜尋到的文件，並確認最終檢索結果：
此過程是否成功，是以KNN演算法所產生的預先搜尋結果中，是否至少出現一份高度相關的「X 引用」文件來衡量。根據EPO代表所述，在測試產生的前80個文件中，約有60%包含「X 引用」文件，顯示出系統的高準確度。有助於節省審查員大量的時間，讓他們只需專注於最相關的文件。
(三) CPC分類檢索已開放公眾使用
目前EP-AutoCla已完全整合到EPO的搜尋引擎中(https://epn.epo.org/cpc-text-categoriser)，用英語、法語或德語在系統中輸入7到1024個單字後，即可由AI驅動提出CPC分類建議、提供可信賴度指數及其排序，並可透過文字的輸入在CPC中找到合適的術語。
三、前案檢索及法律研究
(一) 文獻檢索工具強化新穎性及非顯而易見性的審查
1. EPO早在2018年以前即開始透過其數據科學團隊，利用各種適合的開源軟體庫開發自己的AI系統，近年也結合以往保存的檢索資料庫及技術語料庫持續利用機器學習、神經網路技術和自然語言處理 (natural language processing，NLP) 的新科技強化專利前案搜尋，並加強翻譯和詮釋複雜的語言及適用於特定請求項的語法等項目，以幫助審查員更快找到相關的專利文獻和技術資料，並進行「新穎性」分析審查。
2. 此外，EPO雖未直接在其網路研討會表示採用專利審查自動化技術，但根據相關文獻報導，利用AI將搜尋取得的近似技術比較並提供初步分析意見，以便判斷是否新申請案屬於「顯而易見性」的技術已非神話，只是EPO強調人類審查員仍然是最終判斷的決策者。
(二) 圖像識別技術
EPO也探索使用電腦視覺(Computer vision)，透過「圖像內容分析模型(figure content analysis model)」辨識以及自動解碼專利中的圖、表和其他圖形元素中的資訊，並將其對應到專利描述中的相應文字，使得圖像分析更加精確，並有助於理解技術內容，這些資訊在以往單純以文字為基礎的檢索中往往會被忽略。類似的模型也正在針對化學公式進行設計。
(三) 法律研究
1. 在法律研究方面，透過電子搜尋判例法以及導入AI的機器翻譯，使得審查員能夠更加精確的掌握適用判例的核心內容。
2. 數據分析平台的建置：
目前EPO也正持續開發一個類似ChatGPT的互動平台，但專門用於法律文件。這個工具將回答有關判例和法律文件的問題，提供證據和引用出處來支持其回答，並將AI「幻覺(hallucination)」錯誤減到最低。此外，供公眾使用的Espacenet新版本仍持續開發中，規劃將允許使用者執行自然語言查詢。
四、數據隱私之保護
在專利申請中使用AI時，資料隱私是常見的問題，特別是關於上傳文件到AI模型是否構成公開揭露。EPO代表澄清，其已開放給公眾使用的CPC分類模型不會使用未公開的文件。至於在內部伺服器上運作的AI 模型則會被安全地應用於所有文件類型，包括新提交和未公開的申請案。
五、AI對於專利審查的影響
由於專利解讀及前案分析牽涉許多連人類專家都難以解決的項目，特別是介於灰色地帶的申請案(諸如軟體的可專利性等)，因此目前歐洲專利界普遍認為AI難以完全取代人類進行專利申請或者審查項目。但大多仍肯定導入AI在以上工作項目將有助於輔佐人類，轉嫁日常、大量重複性的任務、紓解EPO積案嚴重的情形；且目前EPO約有3／4的被異議專利結果被撤銷或者限縮申請範圍，導入AI便利前案檢索及法律分析，可望再提升核發專利的品質，從而降低前述比例。