Patentrecherchen und KI

Patentrecherchen und Künstliche Intelligenz

Die technologische Revolution, die wir seit einem merklichen Qualitätssprung der Künstlichen Intelligenz (KI) vor wenigen Jahren verzeichnen, betrifft unseren Umgang mit Informationsgewinnung und -einschätzung fundamental.

Es ist zur klassischen Suche nach technischen Inhalten, die auf deren Originaltext und dessen Indizierungen beruht, eine praktikable Variante hinzugetreten, die diese Dokumente als Gesamtheit indiziert und einschätzt, und somit auf besonders niederschwellige Art auffindbar macht – durch detaillierten Ähnlichkeitsvergleich von Texten, Abbildungen und auch ganzen Dokumenten.

Diese neue Methode bereichert das Gebiet des Suchens, Findens und Ein-schätzens von technischen Informationen ungemein und ist als solche praktisch nicht mehr wegzudenken, da sie die klassische Suche nicht simuliert, sondern eben als genuin neue Methode erweitert.

Die Hoffnung und Erwartung liegt nahe, dass der rasche, zielgerichtete und selbstlernende Algorithmus, den KI darstellt, die letztlich unüberblickbare Datenbasis technischer Dokumente effizient und möglichst um-fassend zugänglich und damit optimal, ja gleichsam restlos, nutzbar macht.

Es liegt allerdings auf der Hand, dass die Methode der KI in sich, also systematisch, mit Fehlern behaftet ist, die mit dieser Methode selbst nicht erkannt oder behoben werden können. Ein Optimum von ihr zu erwarten, ist also eine Illusion, der man sich wahrscheinlich umso weniger hingeben möchte, je wichtiger die Sache ist, um die es geht.

Das Ergebnis einer Suche mit KI ist immer das Ergebnis einer Statistik auf der Basis von fremden Inhalten und Indizierungen, deren Bedeutungen von der KI nicht verstanden werden können. Der systematische Fehler dieser Methode sind die menschlichen Eingaben und Angaben, die dieser Statistik zugrunde liegen, die von der Methode selbst aber nicht überprüft werden können, da ihr das inhaltliche Verständnis fehlt, das sie auch nicht erwerben kann.

Positive Ergebnisse sind inhaltlich im Nachgang in Bezug auf ihre Relevanz leicht überprüfbar. Die Vollständigkeit einer Suche hingegen zeigt sich nicht in diesem positiven Resultat, die bleibt im Dunkeln.

Exakt aus diesem einen Grund will man wahrscheinlich, ganz besonders, wenn es wichtig ist, die klassischen Ansätze, Dokumente aufzufinden, also die menschliche Intelligenz, Erfahrung und Fertigkeit, genauso nutzen wie KI.

Der Mensch sucht unabhängig und ergänzt das maschinelle Resultat und validiert es, man verwendet die KI als Zusatz, nicht als Basis, weil man sich sonst ihre Brille aufsetzt und die Fehler systematisch zementiert.

Es sind verschiedene Methoden und man will sie insgesamt optimal nutzen – wenn es wichtig ist. Wenn eine Tendenz als Ergebnis reicht, nimmt man wahrscheinlich nur eine der Methoden, will man möglichste Vollständigkeit und Aussagekraft, bedarf es beider.

Diese allgemeinen Überlegungen werden durch die Beobachtung gestützt, dass im Schnitt bei Nichtigkeitsrecherchen die menschliche Methode die KI in allen Relevanzgruppen schlägt – also jeweils mehr relevante Dokumente findet, die die KI nicht gefunden hat, als umgekehrt – und sogar bei kurzen       Recherchen zu Erfindungsmeldungen noch im Bereich der höchstrelevanten Dokumente (exemplarische Auszüge dieser Beobachtungen siehe Anhang A).

Mein Fazit: Das Feld der Suche nach technischen Informationen ist durch KI enorm bereichert worden – auf den Menschen wird man dennoch unabhängig nicht verzichten wollen oder können. Eben die voneinander unabhängige Nutzung der beiden Methoden erscheint in Summe besonders erfolgversprechend, da jeweils Ergebnisse erzielt werden, die mit der anderen Methode nicht oder nur schwierig zu erhalten sind.