【人工智慧】生成式人工智慧專利趨勢分析：技術發展與全球競爭態勢

摘要:
1. 專利數量快速增長: 生成式人工智慧（GenAI）自2017年起經歷了專利數量的大幅增長，主要受變壓器模型和大型語言模型（LLM）技術的推動。

2. 中美主導專利活動: 中國和美國是生成式AI專利申請的領先國家，騰訊、百度、IBM和Google等企業在全球專利數量中占據主導地位。

3. 主要技術模型應用廣泛: 生成對抗網絡（GAN）、大型語言模型（LLM）和擴散模型等技術，已在圖像生成、文本處理等多個領域廣泛應用，專利申請數量持續增長，顯示出技術的廣泛影響力。

4. 應用場景多樣化: 生成式AI應用於生命科學、文件管理、工業製造等多個領域，專利活動反映了技術在這些行業的快速發展。

5. 專利與道德挑戰亟待解決: 生成式AI的專利分類、審查標準以及技術的道德問題，特別是深偽技術的風險，將是未來發展的關鍵挑戰。

前言

生成式人工智慧（Generative AI, GenAI）近年來引發了全球科技界的廣泛關注。這項技術並非突然出現，其根源可以追溯至20世紀中葉的早期人工智慧研究，但現代的GenAI技術依賴於深度學習和大型數據集，使其能夠自動生成文本、圖像、音訊甚至程式碼。特別是在變壓器（Transformer）架構和大型語言模型（LLM）的驅動下，生成式AI已經從學術研究走向實際應用。

本報告由世界智慧財產權組織（WIPO）發表，旨在探討生成式AI技術的專利趨勢，並分析其在各個應用領域中的發展情況。報告將依照模型類型（如生成對抗網絡、擴散模型等）、模態（如圖像、文本、音訊處理等）、以及應用領域（如生命科學、工業製造等）等多個面向，深入探討全球生成式AI專利的增長趨勢與應用發展。通過這些專利數據的分析，報告展示了全球主要技術領先者和研究熱點，並為未來技術應用與知識產權管理提供了重要參考依據。

生成式AI技術簡介

生成式人工智慧（Generative AI, GenAI）是基於深度學習技術，能夠自動生成新內容的技術。不同於傳統以規則為基礎的系統，生成式AI利用從大量數據中學習得出的模式，創造文本、圖像、音訊、甚至是程式碼等新穎的內容。這些技術主要依賴於幾個核心生成模型，包括生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs）、變分自動編碼器（Variational Autoencoders, VAEs）、大型語言模型（Large Language Models, LLMs）、以及近期發展迅速的擴散模型（Diffusion Models）。

生成對抗網絡（GAN）於2014年由Goodfellow等人提出，是生成式AI領域的一個重大突破。GAN由兩個主要部分組成：生成器和辨識器。生成器負責產生新數據，辨識器則負責區分生成數據與真實數據，兩者在訓練過程中相互競爭，提升生成數據的真實性。GAN技術被廣泛應用於圖像生成、增強以及風格轉換，能生成高品質的圖像，甚至被用於影片、遊戲場景的創建。

大型語言模型（LLM）如OpenAI的GPT系列，則在自然語言處理（NLP）領域發揮關鍵作用。這些模型通過學習大量文本數據，能夠生成連貫、具有人類語言流暢性的文本。LLM基於變壓器（Transformer）架構，其核心是自我注意力機制（Self-attention），可以高效處理大量文本並理解複雜的上下文。LLM的應用包括對話系統、語言翻譯、文本生成等，像是ChatGPT這樣的對話系統已經顯示出其在商業和日常生活中的潛力。

變分自動編碼器（VAE）則是一種通過壓縮數據並在潛在空間生成新數據的模型。VAE的應用包括圖像生成和增強，尤其適合連續數據的生成。相比GAN，VAE在模型結構上更為簡單，但在某些場景下能更有效地生成具有多樣性的內容。

擴散模型（Diffusion Models）是近年來生成式AI中發展迅速的技術之一。擴散模型模仿物理學中的擴散過程，即從隨機噪聲開始，通過逐步移除噪聲來生成清晰的圖像。擴散模型的核心是訓練一個神經網絡來預測並去除數據中的噪聲，隨著訓練的深入，模型能夠從完全隨機的噪聲中構建出高解析度、逼真的圖像。與GAN相比，擴散模型具有更穩定的訓練過程，並在文本到圖像生成領域中展現了強大的能力，如近期備受關注的Stable Diffusion和DALL-E模型，能根據文本描述生成高品質的影像。

總的來說，生成式AI技術不僅能處理多種模式（文本、圖像、音訊等），還能生成高度創意化的內容，為科技、藝術和商業領域提供了全新的解決方案和機會​​。

全球生成式AI的專利與研究趨勢

隨著生成式人工智慧（GenAI）的技術迅速發展，專利申請和科學出版物數量在全球範圍內呈現爆炸性增長。根據報告顯示，自2017年引入變壓器（Transformer）架構以來，生成式AI的專利數量顯著上升，而在2022年ChatGPT發佈後，該領域的研究活動進一步加速。這種技術的進步主要受到三大因素推動：更強大的計算能力、大規模數據集的可用性，以及深度學習算法的優化。

報告指出，生成式AI專利家族的數量從2014年的733個迅速增長到2023年的超過14,000個，十年間增長了將近20倍。這一增長趨勢特別顯著的是在變壓器模型推出之後，其深度神經網絡架構成為大型語言模型（LLM）的基礎，促使專利申請激增。這些專利不僅限於某些核心技術模型，還涵蓋了多種應用領域，包括生命科學、文件管理、商業解決方案等。

根據專利申請的地理分佈，中國和美國是生成式AI技術的主要創新中心。中國在這一領域的專利數量驚人，自2017年以來，中國每年的專利申請數量已經超過了世界其他國家的總和，佔據全球專利活動的主導地位。中國的騰訊、平安保險集團和百度是生成式AI專利申請的領導者，其中騰訊計劃將生成式AI技術整合到其產品如微信中，提升用戶體驗。而平安保險則將生成式AI應用於承保和風險評估中。美國雖然在專利數量上落後於中國，但依然是技術創新的重要國家，IBM、Alphabet/Google 和 Microsoft 等美國公司在專利申請數量上居於全球前列。

值得注意的是，韓國、日本和印度也位居生成式AI專利申請的前五名國家，這些亞洲國家在技術創新方面也展現出強勁的實力。韓國的三星電子在生成式AI技術的開發中表現突出，而日本的NTT和印度的技術企業也正在積極投入這一領域的研究和開發。

此外，生成式AI技術的研究不僅限於專利申請，科學出版物的數量也在顯著增長。從2014年到2023年，科學出版物的數量從116篇增長至超過34,000篇。這一數據顯示出學術界對於生成式AI的強烈興趣和持續投入，特別是在大型語言模型、生成對抗網絡和擴散模型等技術上的創新。

總結來看，生成式AI在專利和研究活動上的快速增長，不僅顯示出該技術的發展潛力，也反映了全球各國和企業對這一領域的高度重視。隨著技術的不斷進步，未來生成式AI將在更多應用領域展現其價值​​。

生成式AI模型專利趨勢

生成式人工智慧（GenAI）的快速發展推動了各種生成模型的專利申請數量急劇上升，特別是在生成對抗網絡（GAN）、變分自動編碼器（VAE）、大型語言模型（LLM）和擴散模型（Diffusion Models）等領域。每種模型在特定應用場景中的專利趨勢各不相同，反映出技術發展的多樣性與全球各地技術領先者的不同布局。

自2014年以來，生成對抗網絡（GAN）相關的專利數量一直穩步增長，總計超過9,700個專利家族，其中2023年新增了約2,400個。GAN技術因其在圖像生成與增強領域中的應用廣泛而持續受到企業的關注。然而，與其他生成模型相比，GAN的增長速度近期有所減緩，顯示出市場對於更穩定與更高效技術的需求轉移。

與此同時，大型語言模型（LLM）相關的專利增長尤為顯著，尤其是在2020年之後。LLM專利數量從2020年的53個迅速增加到2023年的881個。這一趨勢得益於變壓器（Transformer）架構在自然語言處理中的成功應用，促使LLM在對話系統、文本生成及機器翻譯等應用中取得重大進展。隨著LLM技術的進一步成熟，相關的專利數量預計將繼續攀升。

變分自動編碼器（VAE）雖然相比GAN和LLM專利數量稍低，但自2014年以來，已累積約1,800個專利家族。VAE技術的靈活性使其在圖像處理和醫學應用中具有一定競爭優勢，特別是在數據增強和生成應用中，其技術發展相對穩定。

擴散模型（Diffusion Models）是生成式AI中增長最快的領域之一。自2020年以來，擴散模型專利家族從僅有18個迅速增長至2023年的441個。這一增長得益於擴散模型在文本生成圖像領域的強大應用能力，像Stable Diffusion和DALL-E等基於擴散模型的系統已在市場上取得廣泛關注。隨著技術的進步，擴散模型預計將在更多應用場景中佔據更重要的位置。

總體而言，生成對抗網絡、大型語言模型、變分自動編碼器和擴散模型各自在生成式AI專利領域中表現出不同的增長趨勢，反映了全球技術創新的多樣性。隨著這些技術的持續演進，我們將看到更多專利申請來自不同的行業應用​​。

生成式AI模態專利趨勢

生成式人工智慧（GenAI）技術能夠處理多種數據模態（modes），這些模態包括圖像、文本、音訊、影片等不同類型的輸入與輸出數據。根據報告，這些不同模態的技術發展呈現明顯的增長趨勢，尤其是圖像和文本處理技術，專利活動的增速尤為顯著。

圖像/影片模態在專利活動中佔據主導地位，特別是在生成對抗網絡（GAN）和擴散模型的推動下，應用範圍涵蓋了圖像生成、增強、風格轉換等多個領域。2014年至2023年期間，與圖像相關的專利家族數量從不到1,000個急速增長至超過9,700個。這一增長受益於Stable Diffusion和DALL-E等技術的發展，這些技術使得根據文本生成高解析度圖像成為可能，並且已在設計、藝術創作和商業影像生成等領域中得到廣泛應用。

相比之下，文本處理模態專利數量的增長也非常明顯，尤其是在2020年之後，隨著大型語言模型（LLM）的技術突破，文本生成與自然語言處理的專利活動出現激增。從2014年到2023年，與文本相關的專利家族數量從不足200個增至超過1,300個。這一趨勢反映出自然語言生成技術在對話系統、語言翻譯、文本摘要和內容創作等多個領域中的快速應用擴展，且來自美國和中國的主要技術公司，如OpenAI、Google、騰訊和百度，已經在這一領域取得顯著進展。

音訊和音樂生成模態的增長相對較為緩慢，但其應用潛力逐漸顯現。自2016年DeepMind推出WaveNet技術以來，音訊處理技術逐漸成熟，並在語音助手、虛擬客服、以及自動化音樂創作中找到了商業應用。報告指出，與音訊相關的專利家族數量雖然較少，但自2016年以來保持穩定增長，並預期未來會在語音合成和音樂生成技術中有更多突破。

多模態模型（Multimodal Models）的興起也是一個不容忽視的趨勢。這些模型能夠處理並生成多種類型的數據輸入和輸出，提供了更靈活的應用場景。例如，OpenAI的CLIP模型和Google的Flamingo模型能根據文本生成對應的圖像，或從圖像中生成文本，這為智能搜索、教育和娛樂等領域開創了新的應用方式。從2020年至2023年，與多模態技術相關的專利家族數量已從不足50個增長至超過400個，顯示出這類技術的巨大發展潛力。

總結來說，生成式AI的各種數據模態專利活動均呈現出穩步增長，特別是在圖像和文本生成技術上有顯著增速。隨著多模態技術的日益成熟，跨模態應用有望在未來創造更多創新解決方案，並推動新興市場的成長​​。

生成式AI應用領域專利趨勢

生成式人工智慧（GenAI）技術的廣泛應用在多個產業中展現出顯著的專利活動，從生命科學到工業製造，從文件管理到商業解決方案，生成式AI的應用範圍正在不斷擴大。根據報告數據，各應用領域的專利申請數量顯示出不同的增長趨勢，反映出技術創新與市場需求的結合。

生命科學 是生成式AI應用的重要領域之一，特別是在藥物研發、基因編輯和個人化醫療中。生成式AI技術能夠通過分析大量基因數據、化合物結構和臨床試驗數據，生成新的藥物分子或預測藥物反應。報告指出，與生命科學相關的專利家族數量從2014年的約300個增長至2023年的超過1,500個，顯示出生成式AI在醫療領域中的廣闊前景，尤其是生成模型在新藥研發上的潛力被業界廣泛認可。

文件管理與出版 也是生成式AI技術應用的一個快速增長領域。大型語言模型（LLM）在文本生成、語意分析和文件管理上的應用正迅速擴展。例如，LLM可以自動生成法律文書、技術報告或合約草案，幫助公司和法律機構節省大量時間。根據報告，與此類應用相關的專利家族數量從2017年的500個增長至2023年的2,800多個，顯示出該技術在商業文書生成和管理上的重要性。

工業製造與設計 領域的生成式AI應用也正在興起。生成式AI可以優化製造流程、設計產品零件，甚至自動化設計過程，這些技術在汽車、航天和電子產品設計等行業中開始展現其價值。自2017年以來，與工業設計相關的專利家族數量每年平均增長約15%，至2023年已達到1,200個。生成式AI技術不僅提高了設計效率，還降低了研發成本，從而吸引了越來越多的工業企業投入該領域的研究。

此外，商業解決方案 領域的生成式AI應用也不容忽視。從客戶服務到市場分析，生成式AI可以自動生成商業報告、客戶回應，並進行市場趨勢預測。與商業應用相關的專利家族數量自2014年起穩步增長，並於2023年達到1,800多個。這表明生成式AI在提高商業運營效率、優化決策支持系統上的潛力巨大，並逐漸成為企業競爭優勢的重要來源。

總結來說，生成式AI技術在不同應用領域的專利活動均顯現出顯著增長，尤其是在生命科學、文件管理和工業設計等關鍵行業中。隨著生成模型技術的不斷進步，各行業將持續探索並擴展其應用範圍，進一步推動技術創新和市場變革​​。

挑戰與成長機會

隨著生成式人工智慧（GenAI）技術的迅速發展，專利活動在全球範圍內不斷增加，但隨之而來的挑戰和考量也值得關注。首先，GenAI技術的複雜性導致專利審查難度加大，特別是當前的專利分類系統和標準可能無法完全涵蓋生成模型和應用的多樣性。因此，如何制定更適合生成式AI的專利分類和評估標準，將是未來專利管理和法律框架中的重要課題。

其次，技術的道德問題 也是未來需要重點關注的領域之一。生成式AI可以自動生成文本、圖像、影片等，這些技術雖然帶來了創意和效率的提升，但同時也引發了深偽技術（deepfake）等道德和安全問題。因此，未來在推動生成式AI技術創新的同時，必須建立健全的倫理指導和法律約束，防止技術被濫用。

全球技術競爭 也是未來發展的關鍵因素之一。中國和美國目前是生成式AI專利申請的主要國家，兩國在技術創新和專利保護上的激烈競爭已成為全球技術格局的一部分。其他國家如韓國、日本和印度，也在積極參與生成式AI的技術研發，形成了多極化的技術創新體系。這種競爭有助於技術的快速推進，但也可能引發國際間的知識產權糾紛。

展望未來，生成式AI技術將持續推動各產業的創新和變革。隨著更多應用場景的探索和商業化落地，專利申請和技術創新將持續增長，特別是在多模態生成技術、工業自動化和智慧醫療等領域，預計將成為未來數年的重要增長點。通過加強國際合作、制定合理的專利法規，並平衡技術創新與社會責任，生成式AI有望為未來的全球經濟和科技發展帶來更多可能​​。

資料來源

https://www.wipo.int/web-publications/patent-landscape-report-generative-artificial-intelligence-genai/en/index.html