Der eben erschienene Artificial Intelligence Index Report 20241 des Human-Centered Artificial AI-Instituts (HAI) der Stanford University eröffnet interessante Einblicke in die Entwicklungen rund um die Künstliche Intelligenz, das globale Innovationsgeschehen und die sich um die Technologie entwickelnden Märkte.
KI und Patente
In den letzten Jahren ist die Anzahl der KI-Patente signifikant angestiegen – allein von 2021 zu 2022 stieg die Zahl der weltweit erteilten KI-Patente um 62.7 %. Die Erteilung eines Patents setzt die Lösung eines technischen Problems mit technischen Mitteln voraus. Die Patentierung einen KI-Anwendung kann also nur erfolgen, wenn durch die Anwendung ein technisches Problem gelöst wird, wie etwa die Steuerung eines autonomen Roboters oder die Auswertung und Analyse von Messdaten oder Bilddaten für die medizinische Diagnostik.
Im internationalen Vergleich werden für China und die Vereinigten Staaten von Amerika die meisten Patente im Bereich der künstlichen Intelligenz erteilt. Als absoluter Spitzenreiter zeichnete sich China 2022 verantwortlich für ganze 61.1 % der weltweiten KI-Patente. Dabei entfallen die meisten chinesischen KI-Patente auf den Bereich des maschinellen Lernens.2
Betrachtet man die Anzahl der Anmeldungen pro Einwohner der Länder, ergibt sich ein differenzierteres Bild. Seit 2012 verzeichneten die asiatischen Länder mit Singapur, Südkorea und China den größten Anstieg der KI-Patentanmeldungen pro Kopf.
Herkunft der Foundation Models – Grundlage vieler KI-Anwendungen
Foundation Models sind KI-Modelle, die, meist durch unüberwachtes Lernen, mit sehr vielen diversen Daten trainiert wurden und die sich für eine Vielzahl von Aufgaben und Anwendungen verfeinern und anpassen lassen. Sie sind also die Grundlage für Produkte und Anwendungen generativer Künstlicher Intelligenz für unzählige Branchen wie etwa die Industrie, Gesundheitsdienstleistungen oder den Rechtsbereich. Bekannte Foundation Models sind zum Beispiel Claude, LLaMA, DALL-E oder GPT-4, auf dem die KI-Anwendung ChatGPT basiert.
Wer Zugang und die Nutzungsrechte zu den Modellen hat, kann auf Basis eines Foundation Models eigene, individuell angepasste KI-Anwendungen erstellen und wirtschaftlich verwerten. 2023 waren zwar etwa zwei Drittel der veröffentlichten Large Language Modells Open-Source-Modelle, aber die leistungsstärksten Modelle sind geschlossene Systeme.
Das Training der großen Grundlagenmodelle benötigt immens viele Ressourcen, für OpenAIs GPT-4 etwa wurden die Kosten im Jahr 2023 auf 78 Millionen Dollar geschätzt (Epoch, 2023). So verschiebt sich die Entwicklung bereits seit einigen Jahren weg von den Hochschulen, hin zur Wirtschaft: In den Top 15 der Organisationen, die in den Jahren 2019 bis 2023 die meisten Grundlagenmodelle veröffentlicht haben, finden sich neben Unternehmen mit der Tsinghua Universität in Peking, der amerikanischen Stanford Universität und dem Shanghai AI Laboratory nur drei Forschungseinrichtungen sowie die gemeinnützige Grundlagenforschungsgruppe EleutherAI und Allen Institute for AI (AI2).
In den letzten Jahren hat sich der globale Wettlauf um KI-Modelle und -Anwendungen rasant beschleunigt.
Angesichts der immensen Potenziale und Entwicklungen lohnt es sich, einen Patentschutz für eigene Lösungen in Betracht zu ziehen, um zu verhindern, dass Konkurrenten eine ähnliche Technologie entwickeln und verwerten sowie wenn zu befürchten ist, dass Nachahmer Ihre Lösung nachbauen könnten. Die Patentanwälte der white ip | Patent & Legal beraten Sie gern zu Ihren Möglichkeiten und unterstützen Sie bei Ihrer Patentanmeldung.
