近日，世界知識產(chǎn)權組織(WIPO)發(fā)布《生成式人工智能專利態(tài)勢報告》。報告旨在通過分析生成式人工智能專利的趨勢和數(shù)據(jù)，讓人們更好地理解這項快速進步技術的來龍去脈，幫助政策制定者規(guī)劃其發(fā)展，以符合人類的共同利益。
生成式人工智能允許用戶創(chuàng)建文本、圖像、音樂和計算機代碼等內容，為一系列工業(yè)和消費產(chǎn)品提供動力。
報告顯示，2014年至2023年，中國在全球GenAI專利活動中處于領先地位。根據(jù)專利上公布的發(fā)明人地址，2014年至2023年期間，中國公布了38000多個專利家族。自2017年以來，中國每年公布的該領域專利家族數(shù)量超過所有其他國家的總和。”美國位居第二，2014年至2023年期間公布的專利家族數(shù)量約為 6300個。2014年至2023年，全球生成式人工智能相關的發(fā)明申請量達54000件，其中超過25%是在去年一年出現(xiàn)的。
報告全文：
具體來看，生成式AI專利申請量排名前10的企業(yè)和機構為：騰訊(2074份)平安保險(1564份)百度(1234份)中國科學院(607份)IBM(601份，美國)阿里巴巴集團(571份)三星電子(468份，韓國)Alphabet(443份，美國)字節(jié)跳動(418份)微軟(377份、美國)其中，中國企業(yè)和機構前十占六、前五占四，美國前十占三。
從分類來看，圖像和視頻數(shù)據(jù)類在生成式人工智能相關專利中居首位，文本和語音/音樂類分居二三位。
與專利數(shù)量的激增相對應，生成式人工智能領域的科學研究也取得了顯著進展。過去十年間，相關論文數(shù)量從2014年的116篇激增至2023年的超過34.000篇。中國科學院在GenAI方面論文處于領先地位，發(fā)表文章數(shù)量遠超其他機構。
值得注意的是，盡管OpenAI在全球范圍內備受矚目，但并未出現(xiàn)在此次專利申請的排行榜上。據(jù)分析，這可能與OpenAI的組織性質和發(fā)展策略有關。
OpenAI起源于非營利組織，并逐漸過渡到“有上限”的營利模式，這可能影響了其專利申請的決策。另一方面，OpenAI也可能選擇以商業(yè)機密的形式來保護其知識產(chǎn)權，以避免技術泄露和競爭壓力。
報告強調，生成式AI技術可能帶來的勞動力市場挑戰(zhàn)。與以往主要影響中等技能工人的自動化浪潮不同，AI技術的廣泛應用可能會取代部分高薪職位，如數(shù)據(jù)分析師、市場研究分析師或律師助理等。這要求各國政府和企業(yè)必須關注AI技術的發(fā)展趨勢，加強相關領域的培訓和教育，以應對可能帶來的勞動力市場變革。
WIPO的報告同樣指出，高校在人工智能研究中貢獻巨大，其中中國高校占主導地位。中國在人工智能領域的人才培養(yǎng)和基礎設施建設方面取得顯著成就。據(jù)美國芝加哥大學的一份研究顯示，在全球前20%的人工智能研究人員中，有47%來自中國，而半導體業(yè)極為發(fā)達的韓國，在同一排名中的比例僅為2%。
美國和中國經(jīng)常被視為人工智能發(fā)展領域的競爭對手，但從某些指標來看，美國科技公司在制造世界上最尖端的人工智能系統(tǒng)方面處于領先地位。
盡管WIPO表示，通過分析專利趨勢和數(shù)據(jù)，旨在幫助政策制定者“為我們的共同利益塑造GenAI的發(fā)展”，但這份報告無疑給中美本就緊張的AI技術關系上又增添了一份材料。
“生成式AI已成為一項改變游戲規(guī)則的技術，有可能改變我們的工作、生活和娛樂方式，”世界知識產(chǎn)權組織總干事鄧鴻森表示，“我們相信，這份報告將使創(chuàng)新者、研究人員和其他人能夠駕馭快速發(fā)展的生成式AI格局及其對世界的影響。”
據(jù)路透社報道，當天，世界知識產(chǎn)權組織專利分析經(jīng)理克里斯托弗·哈里森表示：“這(生成式AI)是一個蓬勃發(fā)展的領域，也是一個增長速度越來越快的領域……數(shù)據(jù)表明，該領域將對未來許多不同的工業(yè)部門產(chǎn)生深遠影響。”他指出，中國專利申請范圍非常廣泛，涵蓋了從自動駕駛、出版，再到文件管理。
美國智庫“安全與新興技術中心”(CSET)發(fā)現(xiàn)，全球AI研究論文數(shù)量排名前五的都是中國機構，以中國科學院為首;在高引用率論文數(shù)量方面，中國機構仍前五占二，中國科學院和清華大學分別排名第一和第三，谷歌、斯坦福大學和麻省理工學院分別排名第二、第四和第五。
“中國在人工智能研究領域絕對處于世界領先地位，且在很多領域都可能是世界領先者，”CSET團隊分析主管扎卡里·阿諾德補充說，現(xiàn)在，中國在一系列AI研究領域都很活躍，包括越來越多的基礎研究。
值得注意的是，盡管OpenAI在全球范圍內備受矚目，但并未出現(xiàn)在此次專利申請的排行榜上。據(jù)分析，這可能與OpenAI的組織性質和發(fā)展策略有關。OpenAI起源于非營利組織，并逐漸過渡到“有上限”的營利模式，這可能影響了其專利申請的決策。另一方面，OpenAI也可能選擇以商業(yè)機密的形式來保護其知識產(chǎn)權，以避免技術泄露和競爭壓力。
報告指出，生成式AI的興起主要歸功于三個因素：更強大的計算機、大量可用的數(shù)據(jù)集作為訓練數(shù)據(jù)來源，以及改進的人工智能和機器學習算法。例如，LLMs中變壓器架構的發(fā)展極大地推動了生成式AI的進步，使其能夠開發(fā)出復雜的應用程序，覆蓋多個領域。專利活動的急劇增加也反映了生成式AI技術的快速發(fā)展。
報告強調，生成式AI技術可能帶來的勞動力市場挑戰(zhàn)。與以往主要影響中等技能工人的自動化浪潮不同，AI技術的廣泛應用可能會取代部分高薪職位，如數(shù)據(jù)分析師、市場研究分析師或律師助理等。這要求各國政府和企業(yè)必須關注AI技術的發(fā)展趨勢，加強相關領域的培訓和教育，以應對可能帶來的勞動力市場變革。
報告還顯示，自2017年大語言模型所基于的深度神經(jīng)網(wǎng)絡架構問世以來，生成式人工智能相關專利數(shù)量快速增長7倍，遍及生命科學、文檔管理和出版、商業(yè)解決方案、工業(yè)和制造業(yè)、交通、安全和電信等多個領域。圖像和視頻數(shù)據(jù)在生成式人工智能專利中占主導地位，其次是文本和語音/音樂，分子、基因和蛋白質數(shù)據(jù)的生成式人工智能專利增長迅速。
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