Toán học có thể làm gì cho pháp luật sở hữu trí tuệ?

TÓM TẮT

Bài viết đề xuất thay đổi câu hỏi nghiên cứu: thay vì tạo ra điểm số “xâm phạm” hoặc “thắng kiện” thiếu cơ sở, cần xây dựng hệ thống toán học giúp kiểm tra sự đầy đủ của tiền đề, nguồn chứng cứ, quy phạm và phản luận. Kiến trúc bốn tầng được minh họa bằng các tình huống nhãn hiệu, sáng chế và thiệt hại, cùng một giao thức thực nghiệm có thể bác bỏ giả thuyết. Các ví dụ số đều là giả định; bài viết không tuyên bố đã kiểm nghiệm hiệu quả mô hình.

Từ khóa: sở hữu trí tuệ; lập luận pháp lý; chứng cứ; logic; Bayes; sáng chế; nhãn hiệu; nhân quả; AI.

1. TỪ CÂU HỎI SAI ĐẾN ĐỀ BÀI ĐÚNG

Trong thực tiễn, luật sư phải chuyển tài liệu thành sự kiện, sự kiện thành điều kiện pháp lý, rồi thành kết luận và phương án hành động. Mỗi phép chuyển đổi có thể sai theo cách riêng. Hệ thống tìm đúng tài liệu vẫn có thể sai nếu hiểu nhầm nội dung bộc lộ, áp dụng sai quy phạm theo thời gian hoặc bỏ qua một ngoại lệ. Vì vậy, giá trị chuyên môn không nằm ở một điểm tương đồng đẹp mắt mà ở khả năng phát hiện mắt xích suy luận thiếu căn cứ.

Luận đề có thể kiểm nghiệm là: nếu mỗi kết luận phải được gắn với quy phạm, tiền đề, chứng cứ và phản luận, tỷ lệ sai sót nghiêm trọng có thể giảm so với quy trình không có kiểm tra cấu trúc. Chúng ta chưa biết luận đề đúng đến đâu; chính điều này khiến nó trở thành một đề tài nghiên cứu thay vì lời quảng cáo công nghệ.

2. GIỚI HẠN CỦA KHÔNG GIAN METRIC

Một metric d(x,y) thỏa không âm, đối xứng, đồng nhất và bất đẳng thức tam giác. Khoảng cách Levenshtein trên chuỗi ký tự là metric: TIGER–TIGERS có khoảng cách 1, TIGER–RED TIGER có khoảng cách 4 nếu tính dấu cách. Nhưng khoảng cách ký tự không đo được khả năng phân biệt của thành phần chung, ấn tượng thương mại, nhận thức người tiêu dùng hay quan hệ hàng hóa.

Điểm cosine giữa hai vector nhúng hoặc điểm của mô hình học máy cũng không đương nhiên là metric. Quan hệ tương tự gây nhầm lẫn không nhất thiết bắc cầu: A có thể tương tự B, B tương tự C, nhưng A không nhất thiết gây nhầm lẫn với C. Một nhãn hiệu trùng hoàn toàn cũng không chứng minh có hành vi sử dụng trong phạm vi quyền độc quyền. Vì vậy, metric phù hợp để tìm kiếm và xếp hạng ứng viên, không phải để ban hành kết luận pháp lý.

3. KIẾN TRÚC BỐN TẦNG CÓ THỂ KIỂM TRA

Mỗi mệnh đề thực chất cần có: nội dung, nguồn, vị trí nguồn, thời điểm, trạng thái xác minh, phản luận và người phê duyệt. Một quy tắc giả định A∧B∧C không được coi là thỏa mãn khi C chưa rõ. Có thể dùng logic ba trạng thái T (đã xác lập), F (bị bác bỏ), U (chưa đủ căn cứ). Nhưng hệ quả tố tụng của U còn tùy thuộc nghĩa vụ chứng minh và quy phạm áp dụng; không thể thay pháp luật bằng bảng chân trị.

4. TÌNH HUỐNG NHÃN HIỆU: “RẤT GIỐNG” CHƯA PHẢI “XÂM PHẠM”

Giả định A có nhãn hiệu NOVA cho thiết bị điện tử, B bị cho là dùng NOVA PRO. Thuật toán cho điểm thị giác 0,82. Muốn xem xét xâm phạm, cần xác định văn bằng và phạm vi quyền, hành vi sử dụng, dấu hiệu, hàng hóa/dịch vụ, căn cứ nhầm lẫn theo trường hợp luật định và khả năng có sự cho phép hoặc giới hạn quyền. Điều 74 về khả năng phân biệt và Điều 129 về hành vi xâm phạm của Luật SHTT không giải quyết cùng một câu hỏi [1], [2].

Kết luận đúng mức là có chỉ báo cần điều tra nhưng chưa đủ căn cứ khẳng định xâm phạm. Hành động có ích là mua mẫu có chứng từ, lưu vết giao dịch, xác minh chủ thể sử dụng, kiểm tra hợp đồng và danh mục hàng hóa. Điểm 0,82 không thể lấp khoảng trống chứng cứ. Phản luận cần kiểm tra: thành phần chung có yếu về phân biệt không; tổng thể dấu hiệu có khác không; có quyền sử dụng hợp pháp không; và có ngoại lệ nào liên quan không.

5. TÌNH HUỐNG SÁNG CHẾ: PHÂN BIỆT BỘC LỘ VỚI KẾT HỢP

Giả định yêu cầu bảo hộ gồm A: cảm biến áp suất đầu ra; B: lấy mẫu theo chu kỳ; C: điều chỉnh tốc độ bơm theo sai lệch; D: tự hiệu chỉnh ngưỡng theo dữ liệu phản hồi. D1 bộc lộ A và B; D2 bộc lộ B và C; D3 bộc lộ A, B, C nhưng D chưa rõ. Đây là tình huống mô phỏng, không phải kết quả tra cứu sáng chế thực tế.

Sai lầm thứ nhất: lấy A từ D1, C từ D2 và D từ D3 để kết luận thiếu tính mới. Sai lầm thứ hai: coi từ ngữ gần nghĩa là bộc lộ trực tiếp một quan hệ kỹ thuật. Sai lầm thứ ba: chọn tài liệu gần nhất chỉ vì có nhiều từ khóa trùng. Phân tích cần trích đúng đoạn, hình, thời điểm công bố và cách hiểu đặc điểm trong ngữ cảnh yêu cầu bảo hộ.

EPO sử dụng cách tiếp cận problem–solution: xác định điểm xuất phát, vấn đề kỹ thuật khách quan và liệu giải pháp có hiển nhiên với người có hiểu biết trung bình trong lĩnh vực hay không [3], [4]. Đây là tham chiếu phương pháp luận so sánh, không phải quy phạm đương nhiên áp dụng ở Việt Nam. Mô hình nên buộc người phân tích trình bày riêng: bộc lộ, khác biệt, tác dụng kỹ thuật, động cơ kết hợp và phản luận về thiên kiến hồi cố.

6. BAYES: ĐÁNH GIÁ CHỨNG CỨ MÀ KHÔNG TẠO CHÍNH XÁC GIẢ

Dạng odds của Bayes là: odds hậu nghiệm = odds tiên nghiệm × tỷ số khả dĩ (LR). Giả sử xác suất tiên nghiệm của giả thuyết H là 20%, odds ban đầu 1:4; chứng cứ E có LR=4, odds mới 1:1, tức xác suất hậu nghiệm 50%. Toàn bộ xác suất này chỉ để minh họa phép tính, không có ý nghĩa về khả năng thắng kiện thực tế và không phải tiêu chuẩn chứng minh pháp lý.

Giả sử một bài báo được sáu trang tin đăng lại. Nếu cùng bắt nguồn từ một nguồn duy nhất, sáu bản sao không phải sáu chứng cứ độc lập. Nhân LR sáu lần sẽ tạo 4^6=4096, một sự khuếch đại không có cơ sở. Trong giám định nhãn hiệu nổi tiếng hoặc dụng ý không trung thực, cần kiểm tra nguồn gốc thông tin, các bản dịch, bản đăng lại, báo cáo tổng hợp và khả năng phụ thuộc lẫn nhau. Mạng Bayes chỉ có giá trị khi quan hệ phụ thuộc và các xác suất có điều kiện được ước lượng đáng tin cậy.

6.1. Quy tắc thực hành

Không đưa xác suất thắng kiện cho khách hàng chỉ vì một công thức cho ra 73,4%. Trước hết phải xác định lớp vụ việc so sánh được, dữ liệu đầu vào, sai lệch lựa chọn, thời điểm áp dụng luật, và kiểm nghiệm độ hiệu chuẩn. Khi không có dữ liệu, cách dùng hợp lý nhất của Bayes là một khuôn khổ đặt câu hỏi: chứng cứ này có khả năng xuất hiện đến mức nào nếu giả thuyết đối lập đúng? Nó có độc lập với chứng cứ khác không?

7. NHÂN QUẢ VÀ THIỆT HẠI: ĐIỀU GÌ SẼ XẢY RA NẾU KHÔNG CÓ HÀNH VI?

Giả sử lợi nhuận của doanh nghiệp A giảm từ 100 xuống 70 tỷ đồng sau một hành vi bị cho là xâm phạm, trong khi doanh nghiệp đối chứng giảm từ 100 xuống 90 tỷ. Ước lượng chênh lệch kép là (70−100)−(90−100)=−20 tỷ. Mức giảm 30 tỷ quan sát được không đồng nghĩa toàn bộ do hành vi; phần 10 tỷ có thể phản ánh xu hướng thị trường chung.

Tuy nhiên, con số 20 tỷ chỉ có cách diễn giải nhân quả nếu nhóm đối chứng thích hợp, giả định xu hướng song song đáng tin, không có biến cố đồng thời làm lệch kết quả và dữ liệu được kiểm chứng. Cần xem đồ thị lợi nhuận nhiều kỳ trước sự kiện, kiểm tra các thay đổi giá, kênh phân phối, sản phẩm và cạnh tranh. Ngay cả tác động kinh tế được ước lượng đúng cũng chưa tự động là khoản bồi thường theo pháp luật: phải chứng minh căn cứ trách nhiệm, quan hệ nhân quả pháp lý và phương pháp tính thiệt hại được chấp nhận.

7.1. Một thiết kế chứng cứ có thể sử dụng tại tòa

Hồ sơ nên gồm dữ liệu bán hàng theo tháng, tỷ suất lợi nhuận, dữ liệu đối chứng có lý do lựa chọn, thời điểm hành vi, chứng cứ về các cú sốc thị trường, phân tích độ nhạy và khoảng bất định. Luật sư phải trình bày ít nhất hai kịch bản thay thế, ví dụ đối chứng khác hoặc loại bỏ các tháng bất thường. Nếu kết quả đổi dấu khi thay đối chứng, cần nêu rõ mô hình chưa đủ ổn định.

8. LÝ THUYẾT THÔNG TIN: ĐỘ HIẾM KHÔNG PHẢI KHẢ NĂNG PHÂN BIỆT

Lượng thông tin tự thân I(w)=−log2 P(w). Nếu thành phần X xuất hiện trong 20% nhãn hiệu của một tập dữ liệu, I≈2,32 bit; nếu xuất hiện trong 0,01%, I≈13,29 bit. Nhưng độ hiếm không tương đương khả năng phân biệt theo Điều 74: một từ hiếm vẫn có thể mô tả trực tiếp hàng hóa; một từ thông dụng có thể được dùng tùy ý cho sản phẩm không liên quan.

Nghiên cứu có giá trị phải đo riêng ba biến: F là tần suất trong ngành, S là mức liên hệ ngữ nghĩa với hàng hóa, R là mức người tiêu dùng nhận biết dấu hiệu như chỉ dẫn nguồn gốc. Với cụm TRUE MILK, câu hỏi cần kiểm tra không phải “bao nhiêu bit”, mà là người tiêu dùng hiểu cụm từ thế nào, chứng cứ sử dụng ra sao và phạm vi bảo hộ tổng thể có hệ quả gì. Phải phân biệt dấu hiệu mô tả, dấu hiệu đã đạt khả năng phân biệt qua sử dụng và yếu tố không được độc quyền riêng lẻ.

9. LÝ THUYẾT ĐỒ THỊ VÀ LOGIC CÓ THỂ BỊ BÁC BỎ

Đồ thị tri thức có thể biểu diễn chủ sở hữu, văn bằng, ngày ưu tiên, hợp đồng li-xăng, các bên liên quan, tài liệu đối chứng và vụ tranh chấp dưới dạng nút và cạnh có nguồn. Nó đặc biệt hữu ích để phát hiện một tài liệu bị viện dẫn qua nhiều bản sao, chuỗi chuyển nhượng hoặc các đơn cùng họ sáng chế. Nhưng cạnh “có liên quan” không có nghĩa là cạnh “có hiệu lực pháp lý”: từng quan hệ phải có căn cứ và thời điểm.

Logic có thể bị bác bỏ mô tả kết luận sơ bộ thay đổi khi xuất hiện ngoại lệ hoặc chứng cứ mới. Ví dụ: dấu hiệu trùng và hàng hóa trùng là dữ kiện đáng chú ý; sau đó xuất hiện chứng cứ sử dụng được phép. Hệ thống phải cập nhật kết luận, giữ lịch sử phiên bản và cho thấy điều gì làm thay đổi nhận định. Đây là cách kiểm soát lập luận tốt hơn một mô hình chỉ trả về “có/không”.

10. THỬ NGHIỆM 60 NGÀY: KIỂM CHỨNG TRƯỚC KHI CÔNG BỐ

Giai đoạn 1 (ngày 1–15): chọn 20–30 hồ sơ đã kết thúc, có đầy đủ tài liệu và quyền sử dụng nội bộ; ẩn danh và phân loại độ khó. Giai đoạn 2 (ngày 16–35): phân tích đối chứng giữa quy trình thông thường và quy trình có bảng mệnh đề–chứng cứ–quy phạm–phản luận. Giai đoạn 3 (ngày 36–50): chuyên gia độc lập đánh giá mù về độ đúng và mức nghiêm trọng của sai sót. Giai đoạn 4 (ngày 51–60): tổng hợp và quyết định tiếp tục hay dừng.

Cỡ mẫu nhỏ chỉ cho kết quả thăm dò; không thể tuyên bố có ý nghĩa thống kê cho mọi loại hồ sơ. Cần báo cáo cả các trường hợp mô hình làm kém hơn, thời gian sửa lỗi, độ bất đồng giữa chuyên gia và sai lệch do lựa chọn hồ sơ. Nếu không cải thiện chất lượng hoặc chi phí kiểm tra vượt lợi ích, phải dừng thay vì tiếp tục chỉ vì đã đầu tư công nghệ.

10.1. Mẫu phiếu kiểm tra một kết luận

11. GIỚI HẠN ĐẠO ĐỨC, BẢO MẬT VÀ TRÁCH NHIỆM NGHỀ NGHIỆP

Dữ liệu hồ sơ SHTT có thể chứa bí mật kinh doanh, tài liệu chưa công bố, chiến lược tranh tụng và thông tin khách hàng. Mô hình cần giới hạn truy cập theo hồ sơ, lưu nhật ký truy xuất, mã hóa và quy trình kiểm duyệt trước khi đưa dữ liệu vào dịch vụ bên ngoài. Kết luận cuối phải do chuyên gia chịu trách nhiệm; AI không được tự gửi thư khách hàng hoặc công văn dựa trên nội dung chưa được duyệt.

Rủi ro lớn nhất không chỉ là “ảo giác” tạo trích dẫn giả, mà còn là suy luận hợp lý về hình thức nhưng sai vì nguồn không hỗ trợ kết luận. Cơ chế kiểm tra phải thử trực tiếp từng cặp mệnh đề–trích dẫn, không chỉ kiểm tra tài liệu có tồn tại. Cần có quyền phản biện, sửa và ghi nhận thay đổi nhận định khi chứng cứ mới xuất hiện.

12. KẾT LUẬN: MỘT ĐÓNG GÓP NHỎ NHƯNG CÓ THỂ CHỨNG MINH

Toán học không thể biến pháp luật SHTT thành máy tính tỷ lệ xâm phạm. Đóng góp khả thi và có ý nghĩa hơn là xây dựng phương pháp làm cho từng kết luận trở nên có thể truy nguyên, phản biện và kiểm nghiệm. Metric hỗ trợ tìm kiếm; Bayes giúp đặt câu hỏi về sức nặng và sự phụ thuộc chứng cứ; logic kiểm tra điều kiện; nhân quả hỗ trợ phân tích thiệt hại; lý thuyết quyết định giúp cân nhắc chiến lược. Không mô hình nào thay thế được quy phạm, chứng cứ và trách nhiệm nghề nghiệp.

Nếu một thử nghiệm độc lập chứng minh phương pháp giảm sai sót mà không tăng chi phí quá mức, khi đó mới có cơ sở công bố kết quả nghiên cứu thực nghiệm. Trước thời điểm đó, thái độ khoa học đúng đắn là trình bày giả thuyết, giới hạn và cách kiểm chứng. Sự thận trọng này, chứ không phải một con số chính xác giả tạo, là nền tảng của một công trình có thể thuyết phục đồng nghiệp chuyên môn./.

Ls. Phạm Vũ Khánh Toàn
Giám đốc, PHẠM VÀ LIÊN DANH
 

TÀI LIỆU THAM KHẢO VÀ PHẠM VI KIỂM CHỨNG

[1] Quốc hội Việt Nam, Luật số 07/2022/QH15 sửa đổi, bổ sung Luật SHTT, 16/6/2022; văn bản chính thức: https://vanban.chinhphu.vn/?classid=1&docid=206240&pageid=27160&typegroupid=3

[2] Luật SHTT Việt Nam, các Điều 72, 74, 129 (đối chiếu văn bản hợp nhất 11/VBHN-VPQH năm 2022). Khi áp dụng cho vụ việc, phải rà soát các sửa đổi và quy định chuyển tiếp có hiệu lực tại thời điểm liên quan. https://thuvienphapluat.vn/van-ban/So-huu-tri-tue/Van-ban-hop-nhat-11-VBHN-VPQH-2022-Luat-So-huu-tri-tue-556862.aspx

[3] European Patent Office, Guidelines for Examination, G-VII, 5, Problem–solution approach (bản hướng dẫn trực tuyến 2026): https://www.epo.org/en/legal/guidelines-pct/2026/g_vii_5.html

[4] WIPO, PCT International Search and Preliminary Examination Guidelines, Appendix to Chapter 13, Problem–Solution Approach: https://www.wipo.int/en/web/pct-system/texts/ispe/13_08_a

Lưu ý phương pháp: Các tình huống NOVA, hệ bơm, xác suất Bayes, doanh thu và chỉ tiêu thử nghiệm đều do tác giả thiết kế để minh họa; không được dẫn như án lệ, số liệu điều tra hay kết quả thực nghiệm. Bài viết không tuyên bố đã rà soát toàn bộ văn bản mới sau các nguồn trích dẫn; trước khi xuất bản chính thức cần kiểm tra lại pháp luật hiện hành và hoàn thiện thư mục nghiên cứu học thuật.