AI 상표 찾다 으로 국경을 넘다: 알고리즘과 인간의 전문성이 만나는 곳

최근 World Trademark Review 에서 주최한 웨비나에서 Questel의 Pascaline Bourreau와 Brandstock의 An-Sofie Vandelanotte는 최신 AI 상표 검색 기술과 인간 전문 지식을 결합하여 맞춤형이고 효과적인 상표 검색을 만드는 방법에 대한 실용적인 통찰력을 공유했습니다. 여기서는 논의된 핵심 요점 중 일부를 요약합니다.

맞춤형 상표 검색: 알고리즘과 전문 지식이 만나는 곳에서 Questel 주제 전문가인 Pascaline Bourreau와 Brandstock의 검색 부문 부팀장인 An-Sofie Vandelanotte는 참석자들에게 변화하는 상표 환경을 안내하여 AI 알고리즘을 통해 인간의 전문 지식을 지원함으로써 상표 실무자가 상표 검색의 복잡성을 보다 효과적으로 탐색하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 설명했습니다.

그들의 프레젠테이션의 계기는 하나의 핵심 질문이었습니다. 상표 검색 우위를 놓고 분석가와 알고리즘 사이에 전투가 벌어질까요? 그렇다면 누가 이길까요?

분석가 대 알고리즘에서 분석가 와 알고리즘으로

AI와 같은 신기술에 대한 논의는 이러한 기술이 인간의 전문성을 대체할 가능성에 초점을 맞추는 경향이 있으며, 상표 검색 부문에도 동일하게 적용됩니다. 한 쪽에는 인간 분석가만 검색을 수행하도록 신뢰하는 사람들이 있고, 다른 쪽에는 이러한 인간 검색자가 신기술에 직면하여 쓸모없게 되고 있다고 믿는 사람들이 있습니다. 하지만 인간 검색 분석가의 지식과 전문성을 최첨단 AI 상표 검색 도구와 결합한다면 어떨까요? 두 세계의 장점을 모두 제공하지 않겠습니까?

숙련된 상표 분석가는 맞춤형 부울 검색을 만들고 개별 브랜드 소유자의 요구 사항의 뉘앙스에 특히 주의를 기울이면서 관련 없는 결과를 걸러내는 방법을 알고 있습니다. 알고리즘은 검색 기준을 설정할 때 인적 오류의 위험을 줄이고, 중단 없이 검색을 실행하며, 걸러지지 않고 포괄적인 결과 세트를 신속하게 제공합니다. 둘을 결합하면 AI의 신뢰성과 인간 전문가의 창의성을 활용할 수 있습니다.

전체 클리어런스 검색은 귀하의 상표, 브랜드 이름 또는 도메인이 기존 등록과 충돌하지 않는지 확인하는 것을 목표로 합니다. 여기에는 상표, 제약 상표, 도메인 이름 등을 포함한 여러 데이터베이스에서 포괄적인 검색이 포함됩니다.

이러한 검색에는 인간 분석가의 입력이 필요하지만, 이러한 검색을 수동으로 수행하는 것은 시간이 많이 걸릴 수 있으며, 특히 대규모 데이터 세트를 다룰 때 더욱 그렇습니다. 어떻게 적절한 균형을 찾을 수 있을까요?

+ AI의 힘: AI 기반 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있습니다. 잠재적인 갈등과 유사한 이름을 감지함으로써 AI는 즉시 명확하지 않을 수 있는 위험을 발견할 수 있습니다.

- 정확성과 신뢰성: AI가 상당한 발전을 이루었지만, 이 기술이 끊임없이 진화하고 있다는 것을 인식하는 것이 중요합니다. 알고리즘은 시간이 지남에 따라 개선되지만, 인간의 감독을 통해 검색 결과가 특정 법률 및 시장 맥락과 일치하도록 보장하는데, 이는 AI만으로는 항상 포착할 수 없는 내용일 수 있습니다.

+ 인간의 입력이 중요한 이유: 가장 정교한 AI에서도 인간의 판단은 검색 결과를 해석하는 데 중요한 역할을 합니다. 전문가는 AI가 완전히 포착하지 못할 수 있는 법적 뉘앙스, 시장 관련성 및 지역적 특성을 평가할 수 있습니다.

- 사용자 정의 및 유연성: 하지만 인간 전문가는 검색을 효과적으로 실행하기 위해 기술 지원이 필요합니다. AI 알고리즘과 함께 검색 매개변수를 수동으로 조정하는 기능은 전문가가 검색을 고유한 사례에 맞게 조정하여 결과가 특정 요구 사항에 더 부합하도록 하는 데 중요합니다.