近日，世界知識產權組織(WIPO)發布《生成式人工智能專利態勢報告》。報告旨在通過分析生成式人工智能專利的趨勢和數據，讓人們更好地理解這項快速進步技術的來龍去脈，幫助政策制定者規劃其發展，以符合人類的共同利益。
生成式人工智能允許用戶創建文本、圖像、音樂和計算機代碼等內容，為一系列工業和消費產品提供動力。
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。根據專利上公布的發明人地址，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量約為 6300個。2014年至2023年，全球生成式人工智能相關的發明申請量達54000件，其中超過25%是在去年一年出現的。
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)字節跳動(418份)微軟(377份、美國)其中，中國企業和機構前十占六、前五占四，美國前十占三。
從分類來看，圖像和視頻數據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，發表文章數量遠超其他機構。
值得注意的是，盡管OpenAI在全球范圍內備受矚目，但并未出現在此次專利申請的排行榜上。據分析，這可能與OpenAI的組織性質和發展策略有關。
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也可能選擇以商業機密的形式來保護其知識產權，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。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，如數據分析師、市場研究分析師或律師助理等。這要求各國政府和企業必須關注AI技術的發展趨勢，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和基礎設施建設方面取得顯著成就。據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，而半導體業極為發達的韓國，在同一排名中的比例僅為2%。
美國和中國經常被視為人工智能發展領域的競爭對手，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方面處于領先地位。
盡管WIPO表示，通過分析專利趨勢和數據，旨在幫助政策制定者“為我們的共同利益塑造GenAI的發展”，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，”世界知識產權組織總干事鄧鴻森表示，“我們相信，這份報告將使創新者、研究人員和其他人能夠駕馭快速發展的生成式AI格局及其對世界的影響。”
據路透社報道，當天，世界知識產權組織專利分析經理克里斯托弗·哈里森表示：“這(生成式AI)是一個蓬勃發展的領域，也是一個增長速度越來越快的領域……數據表明，該領域將對未來許多不同的工業部門產生深遠影響。”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)發現，全球AI研究論文數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，但并未出現在此次專利申請的排行榜上。據分析，這可能與OpenAI的組織性質和發展策略有關。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也可能選擇以商業機密的形式來保護其知識產權，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、大量可用的數據集作為訓練數據來源，以及改進的人工智能和機器學習算法。例如，LLMs中變壓器架構的發展極大地推動了生成式AI的進步，使其能夠開發出復雜的應用程序，覆蓋多個領域。專利活動的急劇增加也反映了生成式AI技術的快速發展。
報告強調，生成式AI技術可能帶來的勞動力市場挑戰。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，如數據分析師、市場研究分析師或律師助理等。這要求各國政府和企業必須關注AI技術的發展趨勢，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網絡架構問世以來，生成式人工智能相關專利數量快速增長7倍，遍及生命科學、文檔管理和出版、商業解決方案、工業和制造業、交通、安全和電信等多個領域。圖像和視頻數據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、基因和蛋白質數據的生成式人工智能專利增長迅速。
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