最もAI特許を申請するのが好きなのは、この中国の企業です

記事のソース: アライメントラボ

画像の出典：無界AIによって生成されました

2 月 10 日から11 日にかけて、フランス政府主催、インド政府共催のパリ AI アクションサミットが開催され、100 を超える国々のリーダーや AI 分野の企業幹部が参加し、世界の発展に対する人工知能の影響について共同で議論しました。

前の2回はそれぞれイギリスと韓国で開催されたAIサミットと比較して、今回のサミットの焦点は安全とリスクから明らかにAIの開発の可能性に移りました。「AIの母」として知られるLi Feifeiは、開会式で「今が本当の'最初のAI時代'である」と述べました。GoogleのCEOであるSundar Pichaiはさらに「今がAI革新の黄金時代であり、最大のリスクは機会を逃すことです」と率直に述べました。

そして、今回のサミットの東道主であるフランスは、「具体的な行動」というテーマを設定し、これは欧州がAI分野での影響力を競う試みと解釈されています。サミットが開催される前に、フランスの大統領マクロンはメディアのインタビューで、「私たち（欧州）はAI分野で中米との差を埋めなければならない」と述べています。

本稿では、生成人工知能(GenAI)の特許データを分析することで、現在の世界のAI競争状況を詳細に提示することを試みている。

2024年には、生成AI関連の特許数が大幅に増加する見込みです

生成的 AI は、AI の一分野に過ぎませんが、特許の割合も高くありません-2024 年末時点で、世界の AI 特許総数は約 260 万件であり、生成的 AI は 9 万件以上であり、割合はわずか 3.6% ですが、生成的 AI は既存のデータを学習して新しいコンテンツを作成できるため、テキスト、画像、音楽などの新しいコンテンツを作成できる AI 分野の重要な存在となっています。

この技術が注目を浴びるキーポイントは、2022年11月にOpenAIが発表したChatGPTであり、世界に生成される人工知能の巨大な潜在能力を示しました。その後、中国だけでも100以上の大規模モデルが登場し、文生図や文生ビデオなどの製品が次々と登場しています。

澎湃新聞は、2024年に世界知的所有権機関（WIPO）が発表した生成型AI特許検索方法（詳細は文末を参照）に基づいて、特許データベースを検索した結果、2024年には世界中で4.5万件の生成型AI特許情報が追加され、これは過去10年間の総数とほぼ同等であることがわかりました。

さらに、2024年に公開された45,000件の生成型AI特許のうち、中国からの数は27,000件に達し、61.5%を占めて第1位になり、アメリカは7592件で第2位となっています。マクロンは「ヨーロッパは現在の世界的なAI競争で深刻に遅れており、競争の列にも入っていない」と述べていますが、ヨーロッパは昨年、世界第3位のAI特許受理地でした。

提醒する必要があるのは、受理地が発明者の出身地を完全に代表するわけではないということです。実際、2024 年において、欧州特許庁で最も多くの生成型AI特許が公開された企業は、韓国のサムスン（254件）であり、2番目にはアメリカのGoogle（54件）、3番目に多いのは中国のファーウェイ（51件）でした。

世界知的知识产权機関は、2014年から2023年までの間に発明者の出身地に基づいて、世界的な生成AI特許の発明者の出所を統計した結果、上位5か国は、中国、米国、韓国、日本、インドの順となりました。

GenAIの特許が最も多いのは中国で、米国、韓国、日本、インドがそれに続きます。 画像出典:Generative Artificial Intelligence、世界知的所有権機関

中米の AI の発展におけるリードを考えると、ヨーロッパは AI の規制においてより積極的です。欧州連合によって導入された世界初の包括的な AI 規制法「人工知能法」は、2024年8月1日に正式に発効します。

法案が発効してからわずか半年で、EUは人工知能の開発を緩和する意向を示しています。マクロン大統領やEUの高官は、今回のサミットで、EUが人工知能技術の開発に対する規制を簡素化すると表明し、EU地域での繁栄を支援する考えを示しました。

「ヨーロッパは規制などの面で中央集権的すぎるため、意見や能力の多様性などで適切な利点を築いていないという意味です。」イギリスのケンブリッジ大学の機械学習教授で、アラン・チューリング研究所の上級AI研究員であるニール・ローレンス（Neil Lawrence）氏は、澎湃新聞に語った。

ジェネレーティブAIの特許を取得しているのは誰ですか?

生成型人工知能特許出願が最も多い企業のデータから見ると、マクロンが懸念している欧州と中米のAI分野の差がより直感的にわかります。

澎湃ニュースの整理によると、2024年全体で、生成型AI特許数が最も多い20社のうち、11社が中国からで、テンセント、バイドゥ、中国移動が含まれており、アメリカは7社、ヨーロッパはシーメンス1社のみです。

中米のビジネス巨頭たちは、生成AIに力を入れています。だからマクロンが欧州がAIの消費者になることを懸念するのも理解できます。

商業機関以外、過去1年で最も多くの生成AI特許を取得した学術機関もすべて中国から出ています。2024年には、中国科学院が492件の新しい生成AI特許を取得してトップに立ち、それに続いて浙江大学と清華大学が続きます。

ただし、特許の数が組織のイノベーション能力をどの程度示すかに疑問を持つ人もいます。

知的財産分野で働く夏蔚丰弁護士は騰訊ニュースに対し、企業のAI分野における力を測る重要な指標の1つは特許の数であり、特許の数は企業の技術蓄積と研究開発力を直接反映できると述べました。しかし、特許の数だけでなく、「特許の質、事業化能力、基礎研究、エコシステム構築など複数の側面を総合的に評価する必要がある」とも指摘しています。夏蔚丰は、かつて資本に支持されたAIの「四小龍」が、全体的にかなりのAI特許数を持っていたが、技術を実用化する能力に欠けていたため一時的に論争を招いたことを指摘しています。

また、シャウェイフェンは、多くのAI企業の研究開発者と人工知能特許について話す中で、研究開発者たちは一般的にAI技術の進化が速くなっていると感じ、AI特許申請も増加しており、いくつかの企業は計画的に多くの特許を申請し、AI特許を積み上げて自社のAI技術の壁を築いていると指摘しています。

多くの特許を申請して技術的な障壁を作るというモデルが良いのか悪いのか、夏蔚丰はそれを複雑に考える必要があると考えています：“AI分野に新しく参入する起業家やAI技術革新を行う中小企業の一部の顧客は、‘特許のジャングル’現象が実質的に彼らの成長を阻害し、イノベーションのコストも高くなり、技術の応用が制限されることをとても心配しています。”しかし、中国のAI企業に特許を申請し認可することで、より広い市場開発空間が提供され、技術の移転と産業のアップグレードが促進されることも認識される必要があります。

「オープンソース」はただではありませんが、特許も必ずしも独占ではありません

ジェネレーティブAIの特許を最も多く保有している企業に加えて、レポーターはデータをくまなく調べたところ、非常に対照的な状況も発見しました。

ChatGPTを立ち上げたOpenAIは、これまでに30件のAI特許を申請しただけで、そのすべてが2024年に出願されたばかりです。 AIの世界をひっくり返したDeepSeekは、2024年に提出予定の「A Method for Constructing an AI Model Training Dataset」など、大規模モデルのトレーニングに直接関連する特許を含め、チームが保有するAI関連の特許はわずか27件にとどまっています。

しかし、2つの企業の特許申請に関する議論は、まったく逆の2つのスタイルです：OpenAIについては、多くの人々が疑問に思っているのは、なぜ特許の数が少ないのか？競合他社のGoogleと比較しても、ほとんどないようなものです。一方、DeepSeekについては、なぜ尚も特許を申請する必要があるのか、という疑問を持つ人がもっと多いです。

この「二重基準」の態度は、根本的には、ChatGPTとDeepSeekが代表する2つの技術路線の競争から生じています：

ChatGPTは"クローズドソース"（ソフトウェアのソースコードが公開されていない）を売りにしています。世界知的所有権機関は「生成的人工知能レポート」で、OpenAIの特許数が少ないのは、技術を特許で公開することを避けるためだと分析しています。一方、DeepSeekは"オープンソース"（ソフトウェアのソースコードが公開されている）を積極的に推進しており、新しいモデルがリリースされるとすぐにトレーニングの詳細が公開されます。

だから、多くの人々は尋ねます：なぜDeepSeekの企業は自社の技術を無料で共有しながら、なおかつ特許を申請しているのですか？夏蔚丰氏によると、DeepSeekが適時に特許を申請しないと、他人によって類似技術を“奪われ”、さらには訴訟の脅威を受ける可能性があります。特許を取得することで、将来の紛争を効果的に減らすことができます。

夏蔚丰にとって、「オープンソース」と「特許」は対立するものではないと考えています。「本質的には、『オープンソース』は生態系を拡大し、特許は核心技術を保護するものです。」重要なのは、企業がどのようにライセンス条項を設計し、より多くの人々が利益を得る一方で、自身の投資リターンを確保するかです。

おそらく、DeepSeekを代表とするオープンソースルートが認められると、より多くのチームが後に追随し、より効率的で低コストな大規模モデルを作成することが奨励されるかもしれません。生成型人工知能の特許は、将来、指数関数的に成長するでしょう。