Il 2022 ha segnato un punto di svolta nella storia dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) soprattutto grazie al rilascio di ChatGPT che ha sensibilmente accelerato l’uso diffuso di questa nuova tecnologia.
La GenAI rappresenta l’innovazione più avanzata nel panorama dell’intelligenza artificiale. A differenza dei sistemi AI tradizionali, questa tecnologia utilizza algoritmi avanzati (i cosiddetti modelli di deep learning) per simulare i processi di apprendimento e decisionali tipici del cervello umano.
Un esempio di GenAI è rappresentato dai chatbot, capaci di produrre diversi tipi di output, tra cui testi e immagini, in modo coerente con le richieste dell’utente.
Questa tecnologia consente interazioni avanzate tra uomo e macchina, adattandosi a un’ampia varietà di argomenti senza le restrizioni imposte da script predefiniti.
Brevettazione nella GenAI
L’Organizzazione Mondiale della Proprietà Intellettuale (WIPO) ha recentemente pubblicato un Report*, che offre una panoramica dettagliata sull’attività di brevettazione e sulle pubblicazioni scientifiche legate alla GenAI.
Questo studio prosegue lo studio iniziato nel 2019 sui trend tecnologici nell’ambito dell’AI e mira a evidenziare le evoluzioni dello sviluppo tecnologico, i principali attori e le possibili applicazioni future.
Dallo studio è emerso che, a partire dal 2017, la crescita della GenAI è stata alimentata da tre fattori chiave:
- aumento della potenza computazionale;
- disponibilità di enormi set di dati per il training;
- algoritmi di machine learning sempre più avanzati.
Questi progressi si riflettono chiaramente nei numeri. Infatti, nel 2014, esistevano solo 733 famiglie di brevetti legate alla GenAI, mentre nel 2023 si è superata quota 14.000.
L’introduzione nel 2017 dei LLM, ossia i Large Language Models, ha dato una spinta incredibile alla brevettazione in questo settore, con un aumento di oltre l’800%. Inoltre, le pubblicazioni scientifiche sono cresciute ancora più drasticamente, passando da 116 articoli nel 2014 a oltre 34.000 nel 2023.
Cina al comando nella corsa all’innovazione
Se c’è un paese che domina l’innovazione nell’ambito della GenAI, è senza dubbio la Cina. Gli inventori cinesi sono stati responsabili di oltre 38.000 famiglie di brevetti tra il 2014 e il 2023. Peraltro, a partire dal 2017, in questo campo la Cina ha registrato ogni anno un numero di pubblicazioni brevettuali più alto rispetto a tutti gli altri paesi messi insieme.
Con riferimento allo stesso periodo, a seguire, troviamo gli Stati Uniti, con circa 6.300 famiglie di brevetti. Anche altri paesi asiatici sono tra i leader nello sviluppo della GenAI, come Corea del Sud, Giappone e India che occupano rispettivamente la terza, la quarta e la quinta posizione nella classifica mondiale.
In Europa, il Regno Unito è in testa (sesto a livello globale) con 714 brevetti e, immediatamente dopo, si posiziona la Germania con 708 brevetti.
I principali ambiti di applicazione dei brevetti depositati riguardano i software, le scienze, la gestione documentale e la relativa pubblicazione, le soluzioni aziendali, l’industria e la manifattura, i trasporti, le telecomunicazioni e la sicurezza.
Considerazioni finali
In conclusione, la crescente diffusione della GenAI e il conseguente aumento dei depositi di brevetti in questo settore evidenziano non solo l’accelerazione dello sviluppo tecnologico, ma anche la sua rilevanza strategica ed economica a livello globale.
Infatti, la brevettazione di sistemi di GenAI è diventata un indicatore fondamentale della competitività tecnologica dei paesi, poiché il numero di brevetti depositati riflette non solo il livello di innovazione e di investimento in ricerca e sviluppo, ma anche, più in generale, la capacità di una nazione di affermarsi ai vertici dell’economia digitale.
Tuttavia, come evidenzia anche il testo del Report sopra richiamato, restano aperte diverse questioni che gravitano attorno alla GenAI, tra cui il rischio di violazione dei diritti di proprietà intellettuale su opere di vario genere da parte dei sistemi di GenAI, oltre alle criticità legate ai deepfake e ai bias nei dati di addestramento, fenomeni in grado di distorcere la percezione della realtà, ad esempio attraverso la manipolazione di video e immagini.
Elena Bandinelli