2023年是人工智能的一年狂欢。晚会的主宾？生成人工智能，以ChatGPT的形式。当全世界都在怀疑这种类似人类的技术是否能取代人们的工作时，投资者们想知道如何在这辆沿着轨道飞驰的科技机车前砸钱。在IFI CLAIMS，我们想知道专利是如何累积的，以及哪些公司在这个充满希望的领域保护了发明。
人工智能转型
OpenAI的ChatGPT在网上疯传已经一年多了，这项技术已经证明自己是开创性的。生成人工智能（GenAI）改变我们的文化和公司经营方式的潜力既令人敬畏，也令人担忧。工薪阶层怀疑他们的工作是否会由人工智能工作者来填补。商业领袖们正在寻找整合技术的方法，以解决商业问题，同时降低成本。随着GenAI增强人类智能的能力，研究人员正在思考在癌症或痴呆症等疾病的科学进步方面取得飞跃的可能性。
与任何新技术一样，也存在问题。所谓的“幻觉”，或编造东西的倾向，需要解决。当然，偏见总是有风险的，这会引发很多道德问题。GenAI必须接受数据培训，其中大部分是其他组织专有的。在过去的几周里，《纽约时报》撤销了对OpenAI和微软侵犯版权的诉讼。因此，监管机构有很多问题需要解决。
IFI CLAIMS是业内最值得信赖的专利数据提供商，在关于ChatGPT和GenAI的持续讨论中有一些重要内容需要补充——这是对GenAI领域发明的审查，因为专利是估计任何新兴技术可能的胜利者的重要指标。首先，请注意这一分析：专利专业人员通常使用既定的分类系统来完善特定技术中的搜索。通过更新的技术，这些分类是随着时间的推移而建立和完善的。专利编码系统往往落后于最先进的技术；因此，它们被分配了更通用的分类。IFI定制了一个查询，该查询使用了GenAI目前正在使用的技术。随着时间的推移，分类会扩大。
我们在这一前沿领域的发现——在没有任何ChatGPT帮助的情况下收集的——具有启发性。亮点如下：
下一代人工智能
由于人工智能几乎能够改变生活的方方面面，它一直是影响我们社会的最重要问题之一。该领域涵盖了一系列应用于计算机科学、医学、金融、农业和制造业等领域的技术。人工智能的实质可以归结为：在大数据集上训练计算机的过程，以便机器能够以模仿人类推理的方式进行预测和解决问题。机器学习、人工神经网络（又称深度学习）和自然语言处理是人工智能的一些基础技术。世界肯定正朝着这个方向发展，公司在争夺该领域专利空间的竞赛中一直在努力；在过去的五年里，美国已经提交了50多万份与人工智能相关的专利申请。
在人工智能的整体领域中，是GenAI的子集，这是一种人工智能，不仅被训练成识别模式，而且被赋予了类似人类的能力，可以生成自己的内容，无论是文本、图片还是视频。我们估计，人工智能保护伞下大约22%的专利与GenAI有关。这些技术将围绕生成对抗性网络（一种机器学习）、大型语言模型和称为生成预训练变换器的神经网络模型（缩写GPT背后的技术，现在与GenAI同义）展开。
GenAI的进展与主要专利
进步并不总是在平稳、向上的过程中发挥作用（比如加密货币热潮、加密货币寒冬和当前的加密货币更新）。但在过去几年里，GenAI专利申请的趋势线表明，一项新兴技术正在获得发展势头。在过去五年中，该领域的专利授权以16%的复合年增长率增长，而作为衡量公司目前追求的热门技术的最佳指标的申请则以31%的增长率增长。
就试图保护其GenAI创新的公司而言，IBM是这场人工智能热潮中的大象，拥有1591个应用程序，比谷歌多出三分之一。IBM去年宣布，它正在对其专利战略采取更具选择性的方法，重点关注五个主要领域。人工智能就是其中一个创新区。顺便提一句，排名第三的微软自2019年以来已在OpenAI上投资超过100亿美元。当我们讨论微软和OpenAI之间的关系时，在去年11月奥特曼和OpenAI董事会之间的整个混乱中，微软非常短暂地聘请了OpenAI的首席执行官Sam Altman，GenAI的代言人。
为什么这一点很重要？因为ChatGPT背后的公司并不是GenAI的前十大申请者之一，它点燃了世界，现在几乎家喻户晓。它甚至没有进入前25名。事实上，IFI索赔可以找到不到五项专利。这对于一个以知识为基础的组织来说是令人惊讶的。也就是说，可能还有更多的文件尚未公开。或者，OpenAI可能严重依赖持有商业秘密的做法，以保密其专有技术和模型。该公司的基础技术肯定与使用人工神经网络的大型语言模型和转换器架构有关，这些技术已经被许多其他公司开发和使用。例如，当我们明确搜索生成性预训练转换器技术时，我们发现了来自IBM、谷歌、微软、Salesforce和Adobe等公司的专利。例如，一年多前批准的Salesforce申请US-11487999-B2通过预先训练的语言模型涵盖了时空推理。
专利技术为GenAI奠定基础
虽然一项发明肯定是新颖的，但它并不是一个全新的东西。任何发明都建立在以前的专利和技术架构之上，GenAI在这一点上也没有什么不同。对于我们这些不科学的人来说，ChatGPT似乎是一个陌生的、现代化的奇迹。但多年来，许多底层技术已经被创造和改进，直到它们开始以一种可以自己创造新主题的技术基础设施的方式融合。模式识别、处理自然语言数据、语音和图像识别都是任何类型人工智能的组成技术能力，包括（尤其是）GenAI。但根据IFI的分析，GenAI最依赖的专利类别是一个名为“基于生物模型的计算安排”的子类，这项技术多年来发展迅速。
理解生命科学，从分子水平到整个生物体（以及支持它的系统），需要惊人的数据和计算能力。这种生物技术有助于推进医学、生态学、微生物学和病毒学领域的发展。比如说，能够创建一个虚拟心脏来预测心血管疾病的序列，或者绘制新冠肺炎等传染病的地图，然后预测疫苗接种率的结果，对社会来说是一个巨大的好处。但该专利子类中的关键技术之一是深度学习，尤其是一种称为卷积神经网络的类型。例如，这样的网络帮助机器像人类一样看到和解释图像，这使这一专利类别成为GenAI的基石。
专利生成器
除了拥有GenAI中最多的专利外，IBM还涵盖了内容生成的四个基础：图像、语音、文本和视频。谷歌和三星也在做同样的事情，而其他公司则专注于特定的能力。以下是生成语音的未决谷歌应用程序的一个示例：EP-4268225-A1。还有一款来自Adobe的图像生成软件：US-20230230198-A1。
在内容生成技术方面，英伟达的专利专业化围绕图像和视频展开。例如，去年8月提交的一项未决申请涵盖了在视频会议中检测和放大扬声器的技术：US-20230394627-A1。不过，英伟达的影响力远远不止于其GenAI专利。该公司强大的GPU和CUDA框架正在为这个空间提供动力。2023年，对其工具的需求激增，股价飙升，全年涨幅超过230%。在该公司最近发布的季度业绩中，创始人兼首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）表示，增长“全速前进”。这种急剧增长的根源是什么？“生成人工智能时代正在起飞，”他说。
- 登录 发表评论