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新しい知恵のレポート

編集者：Qiao Yangはとても眠いです

【新しい知恵の紹介】Nature は最近、新しくリリースされた AI 業界データベース PARAT について報告しました。分析によると、論文の引用数と特許出願の点で米国と中国の企業が優勢であることがわかりました。

AIの分野では、シリコンバレーの大手アルファベット（グーグルの親会社）とマイクロソフトが論文の引用数で最も多く、他社をはるかに上回っている。

しかし、中国企業のバイドゥとテンセントが特許の面で先頭に立っている。

これらの結果は、Emerging Technology Observatory (ETO) によって公開された PARAT データベースから得られたもので、このツールは、研究や特許の公開、AI 開発に関する洞察を得るのに役立つ人材指標など、民間部門における AI 関連の活動を追跡します。トレンド。

https://parat.eto.tech/?sort=highly_cited_ai_pubs-desc&zz_columns=name,country,ai_pubs,highly_cited_ai_pubs,ai_pubs_top_conf,ai_patents,ai_jobs,tt1_jobs

ETO は、ジョージタウン大学外交学部に本部を置き、AI 分野の政策分析を専門とするシンクタンクであるセキュリティおよび新興技術センター (CSET) に所属しています。

CSETのシニアアナリスト、ンゴール・ルオン氏は、AI分野の最先端の研究は産業界でも大学でも同様に行われているため、企業活動を監視することが重要だと述べた。

AIの巨人

同天文台の首席アナリスト、ザカリー・アーノルド氏は、ＰＡＲＡＴデータは中国の大企業がＡＩ分野で非常に競争力があることを証明できると述べた。

引用度の高い AI 論文とプレプリントの数で分類すると、中国のテクノロジー大手 3 社 (テンセント、アリババ、ファーウェイ) がすべてトップ 10 にランクインしました。

アーノルド氏は「中国は大きく、多くの成果を出せるという偏見がまだ多くの人にあるが、真の意味で一流ではない」と述べた。

しかし、ETOは中国企業が「上回る」さまざまな品質調整指標を計算している。

PARAT データによると、すべての AI 研究で最も引用された論文は、2017 年に出版された「Attending Is All You Need」です。

Google Scholar によると、この論文は 127,000 回以上引用されています

この論文の著者チームは主に Google 出身であり、「壮大な統合」を達成するための Transformer アーキテクチャを提案しています。

中国の機関も質の高い研究を数多く生み出しており、たとえば、香港華人、Tencent、SenseTime などの機関が共著したこの論文は、リアルタイム セマンティック セグメンテーション手法 ICNet を提案しており、17,000 件以上引用されています。

論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/1704.08545

過去 10 年間で、最も多くの AI 特許を提出した上位 10 社のうち米国に所在する企業は 3 社のみで、残りは中国、ドイツ、韓国に分散していました。

一流の雇用主

このデータは、AI 業界の多様性も浮き彫りにしています。

Alphabet、Amazon、Apple、Meta、Microsoft の 5 つの巨人に加えて、「ロングテール」セクションには同様に高い引用数を持つ多くの企業が存在します。

より有名な企業には、OpenAI や Apple のほか、ディズニーや日本の三菱などがありますが、AI イノベーションではあまり知られていません。

ルオン氏は、このデータベースは2023年末までの論文と特許のデータのみを収集しているため、最近の動向が見逃されていると指摘した。

アーノルド氏は、PARAT の他の指標によって、見落とされがちな AI アクティビティが明らかになる、と述べました。

たとえば、PARAT は各企業の AI ポジションの数をカバーしており、ソーシャル メディア プラットフォーム LinkedIn から収集されています。

このデータは米国企業について最も正確であるため、どの企業が最も AI 人材を惹きつけているかを確認できます。

この指標によると、Amazon は AI 関連の雇用数 140,000 件でリストのトップに立っていますが、多国籍コンサルティング会社のアクセンチュアがそれに僅差で続いています。アーノルド氏の説明によると、大手コンサルティング会社は現在、他の企業や政府のAIプロジェクトの「傭兵」になっているという。

このデータにより、AI 分野における企業の動向を多角的に調べることができます。

「『AI で誰が主導権を握っているのか』について多くの議論が行われています。私たちはデータオタクであり、この質問に答えるために使用できるさまざまな種類のデータがあり、それらが常にまったく同じことを示しているわけではないことを知っています。方向。"

参考文献:

https://www.nature.com/articles/d41586-024-02515-1