Os sistemas de GenIA - Inteligência Artificial Generativa, como DeepSeek e ChatGPT, estão impulsionando inovações ao mesmo tempo em que geram rapidamente conteúdos técnicos. Esse avanço tem levado à proliferação de anterioridades potenciais que podem impactar diretamente o processo de patentes. Essa dualidade cria tanto oportunidades quanto desafios para inventores, examinadores e órgãos reguladores. A seguir, exploramos algumas das implicações desse cenário:
Geração de anterioridades por GenIA
A capacidade da GenIA de produzir rapidamente conteúdo técnico — desde compostos químicos a sistemas de engenharia — tem provocado um aumento exponencial no volume de anterioridades disponíveis (anterioridades são qualquer tipo de publicação ou divulgação de conteúdo técnico de acesso público). Por exemplo, ferramentas como AlphaFold e modelos de química generativa estão criando vastas bibliotecas virtuais de compostos candidatos à ligação com proteínas. Ainda que esses compostos não tenham sido sintetizados experimentalmente, eles poderiam ser considerados anterioridades se um profissional com habilidade comum na técnica puder reproduzi-los de forma viável.
Algoritmos de IA podem também sugerir novos arranjos estruturais, materiais ou circuitos, potencialmente antecipando soluções que, em outros tempos, seriam consideradas inéditas. Isso levanta questões sobre como definir a originalidade e a não obviedade diante de um volume crescente de informações técnicas geradas por máquinas. Um exemplo clássico nessa área é o recipiente de alimentos ou bebidas com design geométrico específico criado inteiramente pela DABUS, um sistema de inteligência artificial. Esse caso, além de ter trazido questões sobre a obviedade (ou não) do formato do recipiente criado, também levantou um intenso debate jurídico e ético sobre a possibilidade de uma IA ser reconhecida como inventora em pedidos de patente.
Impactos no exame técnico de patentes
A ausência de diretrizes claras por parte dos escritórios de patentes sobre o tratamento da anterioridade gerada por IA tem gerado debates. Em 2024, o USPTO - Escritório de Patentes dos EUA abriu uma consulta pública para avaliar os impactos da IA na definição do PHOSITA - pessoa com habilidade comum na técnica, e na produção de anterioridades, mas ainda não publicou diretrizes definitivas.
Nesse cenário, é provável que os escritórios de patentes revisem seus critérios de avaliação de patenteabilidade. Alguns pontos já em discussão incluem:
- Exigência de dados experimentais mais robustos: Para comprovar a concretização da invenção, pode haver um aumento na exigência de dados experimentais (por exemplo, resultados in vitro ou in vivo para produtos farmacêuticos).
- Impacto nos custos e prazos de exame: Examinadores podem precisar dedicar mais tempo à análise de referências produzidas por IA aumentando a complexidade dos exames e potencialmente elevando custos para os requerentes.
- Declaração de validação humana: Pode-se tornar obrigatória a verificação humana ou revisão por pares para anterioridades geradas por IA citadas em exames técnicos de patentes.
- Regras de transparência no uso de IA: Caso a IA tenha sido utilizada no desenvolvimento da invenção, isso pode precisar ser declarado obrigatoriamente ao escritório de patentes.
- Redefinição do conceito de PHOSITA: O entendimento de "habilidade comum na técnica" pode ser expandido para incluir conhecimento em ferramentas de IA elevando o nível de não obviedade exigido para uma invenção ser considerada patenteável.
Recomendações estratégicas para inovadores
A ascensão da GenIA tende a provocar mudanças significativas na estratégia de propriedade intelectual, especialmente quando tratamos de patentes. Diante desse cenário dinâmico, algumas recomendações para inovadores incluem:
- Priorizar validação empírica: Investir em conjuntos de dados experimentais sólidos para diferenciar invenções reais de hipóteses geradas por IA.
- Acompanhar mudanças regulatórias: Monitorar as atualizações nas diretrizes de escritórios de patentes sobre a influência da IA na avaliação de anterioridades e dos critérios de novidade e atividade inventiva.
- Definir os limites das contribuições humanas e da IA (quando houver) na inovação: Atribuir corretamente quem são os responsáveis pela criação e assegurar o atendimento aos requisitos legais para proteção da inovação.