Sistemi di Intelligenza Artificiale nell'Esame di Novità Brevettuale
Abstract
Abstract
La presente tesi esamina l’interazione tra intelligenza artificiale e diritto industriale, con specifico riferimento all’utilizzo di sistemi AI nell’esame di novità brevettuale. Il requisito di novità rappresenta uno dei pilastri fondamentali del sistema brevettuale: un’invenzione è brevettabile solo se non è compresa nello stato della tecnica al momento del deposito della domanda. La ricerca prior art — ossia la verifica dell’esistenza di anteriorità che possano precludere la concessione del brevetto — è un’attività complessa, ad alta intensità di lavoro e storicamente soggetta a margini di errore significativi.
Oggetto della ricerca
Il lavoro si propone di analizzare in che misura i sistemi di intelligenza artificiale, in particolare le tecnologie di Natural Language Processing (NLP) e machine learning, stiano trasformando la prassi dell’esame di novità brevettuale presso gli uffici brevettuali nazionali e internazionali. L’analisi muove dalla constatazione che la crescita esponenziale della letteratura brevettuale e scientifica rende sempre più difficile per gli esaminatori umani condurre una ricerca prior art completa ed efficiente.
Metodologia
La ricerca è stata condotta attraverso:
- Analisi del quadro normativo in materia brevettuale (Convenzione sul Brevetto Europeo, Codice della Proprietà Industriale italiano)
- Studio della letteratura tecnico-giuridica sull’impiego dell’AI negli uffici brevettuali
- Esame dei sistemi attualmente adottati da EPO, USPTO e JPO
- Valutazione critica delle implicazioni giuridiche dell’automazione nell’esame brevettuale
Struttura del lavoro
Il lavoro si articola in tre capitoli:
Capitolo I — Fondamenti dell’Intelligenza Artificiale applicata al diritto: introduce le principali tecnologie AI rilevanti per il settore legale, con focus su NLP, machine learning e sistemi di information retrieval applicati ai testi brevettuali.
Capitolo II — Il requisito di novità e la ricerca prior art: esamina il quadro normativo del requisito di novità brevettuale, le metodologie tradizionali di ricerca prior art e i database documentali utilizzati dagli uffici brevettuali.
Capitolo III — AI nell’esame di novità: stato dell’arte e prospettive: analizza i sistemi AI già impiegati o in fase di sperimentazione presso i principali uffici brevettuali mondiali, valutandone efficacia, limiti e implicazioni per il ruolo dell’esaminatore umano.
Conclusioni
La ricerca evidenzia come l’intelligenza artificiale rappresenti un ausilio di crescente rilevanza nell’esame di novità brevettuale, capace di ampliare significativamente la copertura della ricerca prior art e di ridurre i tempi di elaborazione. Tuttavia, l’attuale stato della tecnologia non consente di sostituire integralmente il giudizio umano dell’esaminatore, che rimane necessario per la valutazione qualitativa delle anteriorità individuate e per l’applicazione dei criteri giuridici di novità e attività inventiva. Il lavoro conclude identificando le aree di maggiore impatto a breve termine e le questioni giuridiche aperte relative alla responsabilità, alla trasparenza algoritmica e alla tutela del contraddittorio nelle procedure brevettuali automatizzate.
Tesi di Laurea Triennale — Corso di Laurea in Diritto per le Imprese e le Istituzioni Università degli Studi di Udine, Anno Accademico 2023/2024 Relatore: Prof. Giovanni Pullini