近日，世界知识产权组织(WIPO)发布《生成式人工智能专利态势报告》。报告旨在通过分析生成式人工智能专利的趋势和数据，让人们更好地理解这项快速进步技术的来龙去脉，帮助政策制定者规划其发展，以符合人类的共同利益。
生成式人工智能允许用户创建文本、图像、音乐和计算机代码等内容，为一系列工业和消费产品提供动力。
报告显示，2014年至2023年，中国在全球GenAI专利活动中处于领先地位。根据专利上公布的发明人地址，2014年至2023年期间，中国公布了38000多个专利家族。自2017年以来，中国每年公布的该领域专利家族数量超过所有其他国家的总和。”美国位居第二，2014年至2023年期间公布的专利家族数量约为 6300个。2014年至2023年，全球生成式人工智能相关的发明申请量达54000件，其中超过25%是在去年一年出现的。
报告全文：
具体来看，生成式AI专利申请量排名前10的企业和机构为：腾讯(2074份)平安保险(1564份)百度(1234份)中国科学院(607份)IBM(601份，美国)阿里巴巴集团(571份)三星电子(468份，韩国)Alphabet(443份，美国)字节跳动(418份)微软(377份、美国)其中，中国企业和机构前十占六、前五占四，美国前十占三。
从分类来看，图像和视频数据类在生成式人工智能相关专利中居首位，文本和语音/音乐类分居二三位。
与专利数量的激增相对应，生成式人工智能领域的科学研究也取得了显著进展。过去十年间，相关论文数量从2014年的116篇激增至2023年的超过34.000篇。中国科学院在GenAI方面论文处于领先地位，发表文章数量远超其他机构。
值得注意的是，尽管OpenAI在全球范围内备受瞩目，但并未出现在此次专利申请的排行榜上。据分析，这可能与OpenAI的组织性质和发展策略有关。
OpenAI起源于非营利组织，并逐渐过渡到“有上限”的营利模式，这可能影响了其专利申请的决策。另一方面，OpenAI也可能选择以商业机密的形式来保护其知识产权，以避免技术泄露和竞争压力。
报告强调，生成式AI技术可能带来的劳动力市场挑战。与以往主要影响中等技能工人的自动化浪潮不同，AI技术的广泛应用可能会取代部分高薪职位，如数据分析师、市场研究分析师或律师助理等。这要求各国政府和企业必须关注AI技术的发展趋势，加强相关领域的培训和教育，以应对可能带来的劳动力市场变革。
WIPO的报告同样指出，高校在人工智能研究中贡献巨大，其中中国高校占主导地位。中国在人工智能领域的人才培养和基础设施建设方面取得显著成就。据美国芝加哥大学的一份研究显示，在全球前20%的人工智能研究人员中，有47%来自中国，而半导体业极为发达的韩国，在同一排名中的比例仅为2%。
美国和中国经常被视为人工智能发展领域的竞争对手，但从某些指标来看，美国科技公司在制造世界上最尖端的人工智能系统方面处于领先地位。
尽管WIPO表示，通过分析专利趋势和数据，旨在帮助政策制定者“为我们的共同利益塑造GenAI的发展”，但这份报告无疑给中美本就紧张的AI技术关系上又增添了一份材料。
“生成式AI已成为一项改变游戏规则的技术，有可能改变我们的工作、生活和娱乐方式，”世界知识产权组织总干事邓鸿森表示，“我们相信，这份报告将使创新者、研究人员和其他人能够驾驭快速发展的生成式AI格局及其对世界的影响。”
据路透社报道，当天，世界知识产权组织专利分析经理克里斯托弗·哈里森表示：“这(生成式AI)是一个蓬勃发展的领域，也是一个增长速度越来越快的领域……数据表明，该领域将对未来许多不同的工业部门产生深远影响。”他指出，中国专利申请范围非常广泛，涵盖了从自动驾驶、出版，再到文件管理。
美国智库“安全与新兴技术中心”(CSET)发现，全球AI研究论文数量排名前五的都是中国机构，以中国科学院为首;在高引用率论文数量方面，中国机构仍前五占二，中国科学院和清华大学分别排名第一和第三，谷歌、斯坦福大学和麻省理工学院分别排名第二、第四和第五。
“中国在人工智能研究领域绝对处于世界领先地位，且在很多领域都可能是世界领先者，”CSET团队分析主管扎卡里·阿诺德补充说，现在，中国在一系列AI研究领域都很活跃，包括越来越多的基础研究。
值得注意的是，尽管OpenAI在全球范围内备受瞩目，但并未出现在此次专利申请的排行榜上。据分析，这可能与OpenAI的组织性质和发展策略有关。OpenAI起源于非营利组织，并逐渐过渡到“有上限”的营利模式，这可能影响了其专利申请的决策。另一方面，OpenAI也可能选择以商业机密的形式来保护其知识产权，以避免技术泄露和竞争压力。
报告指出，生成式AI的兴起主要归功于三个因素：更强大的计算机、大量可用的数据集作为训练数据来源，以及改进的人工智能和机器学习算法。例如，LLMs中变压器架构的发展极大地推动了生成式AI的进步，使其能够开发出复杂的应用程序，覆盖多个领域。专利活动的急剧增加也反映了生成式AI技术的快速发展。
报告强调，生成式AI技术可能带来的劳动力市场挑战。与以往主要影响中等技能工人的自动化浪潮不同，AI技术的广泛应用可能会取代部分高薪职位，如数据分析师、市场研究分析师或律师助理等。这要求各国政府和企业必须关注AI技术的发展趋势，加强相关领域的培训和教育，以应对可能带来的劳动力市场变革。
报告还显示，自2017年大语言模型所基于的深度神经网络架构问世以来，生成式人工智能相关专利数量快速增长7倍，遍及生命科学、文档管理和出版、商业解决方案、工业和制造业、交通、安全和电信等多个领域。图像和视频数据在生成式人工智能专利中占主导地位，其次是文本和语音/音乐，分子、基因和蛋白质数据的生成式人工智能专利增长迅速。
