De amerikanske teknologigigantene Alphabet og Microsoft produserer mer høyt sitert kunstig intelligens (AI) forskningsartikler enn noe annet selskap - men de kinesiske selskapene Baidu og Tencent leder an når det gjelder patenter.

Dette kommer frem fra PARAT, Private-Sector AI-Related Activity Tracker, et verktøy fra Emerging Technology Observatory (ETO). Verktøyet samler inn data om AI-trender og har blitt betydelig oppdatert.

PARATs oppdatering inkluderer data om antall AI-jobber i bedrifter samt publiserings- og patentytelse. AI-forskning og dens produkter – spesielt generative modeller som lager tekst og bilder – har blitt en lukrativ virksomhet. Myndigheter jobber med hvordan de skal regulere teknologien ettersom den forstyrrer industrier og reiser sikkerhetsspørsmål.

I et felt hvor det foregår banebrytende forskning i både industri og universiteter, er det viktig å overvåke kommersiell aktivitet, sier Ngor Luong, som sporer AI-investeringer og bedriftsaktivitet ved Center for Security and Emerging Technology, en AI-fokusert tenketank ved Georgetown University i Washington DC, som huser ETO. Ifølge dem er bedrifter ledende innen innovasjon innen AI.

Internasjonal kompetanse

Dataene viser at store kinesiske selskaper er svært konkurransedyktige innen AI, selv når man tar hensyn til kvaliteten på arbeidet som produseres, sier Zachary Arnold, senioranalytiker ved Observatoriet. Tre kinesiske teknologigiganter - Tencent, Alibaba og Huawei - er på topp ti når selskaper er rangert etter antall høyt siterte AI-artikler og forhåndstrykk. "Det er fortsatt en skjevhet her i D.C. og sannsynligvis andre steder at Kina er stort og kan produsere mye, men det er egentlig ikke toppen av linjen," sier Arnold. Imidlertid beregner ETO flere kvalitetsjusterte beregninger og kinesiske selskaper oppnår "imponerende tall" på dette området, sier Arnold.

KI-GIGANTEN: Drei Balkendiagramme zeigen die zehn Unternehmen mit den hoch zitierten KI-Artikeln, KI-Veröffentlichungen und KI-Patenten.

Den mest siterte artikkelen i all AI-forskning, ifølge PARAT-data, er en artikkel fra 2017 med tittelen "Attention is all you need". Artikkelen, av amerikanske forskere ved Alphabets datterselskap Google, er kjent for å beskrive 'Transformer'-arkitekturen som nå ligger til grunn for mange generative AI-modeller. Et svært sitert eksempel med forfattere fra Kina er en artikkel med tittelen 'ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images', skrevet av forskere ved Tencent, som beskriver en forbedret metode for å identifisere objekter i bilder.

Amerikanske selskaper utgjør bare tre av de 10 selskapene som har sendt inn flest AI-patenter det siste tiåret – de andre er i Kina, Tyskland og Sør-Korea. Den kinesiske regjeringen har lenge fremmet patenter, men de siste årene har det vært en bevegelse mot vilkårlig innlevering, legger Luong til.

Topp arbeidsgiver

Dataene fremhever også mangfoldet i sektoren, sier Arnold. Det er en lang kø av selskaper langt utover de 'fem store' selskapene - Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft. Og når de sorteres etter høyt sitert AI-forskning, vises kjente navn som OpenAI og Apple sammen med selskaper som er mindre kjent for sine AI-innovasjoner, som det japanske konglomeratet Mitsubishi og det amerikanske underholdningsselskapet Disney. Luong påpeker at PARATs papir- og patentdata bare strekker seg til tidlig i 2023, så de går glipp av dagens utvikling.

Andre beregninger viser noen ganger oversett AI-aktivitet, sier Arnold. PARAT inkluderer nå tall på antall AI-jobber i et selskap, en beregning basert på data fra sosiale medier-plattformen LinkedIn som er mest nøyaktig for amerikanske selskaper. Det fremhever selskaper med "en pool av talent innen AI," sier han. Amazon kommer først med 14.000 jobber, men følges tett av det internasjonale konsulentfirmaet Accenture. Store konsulentfirmaer fungerer nå som "leiesoldater" for AI-prosjekter hos andre selskaper og i regjeringen, sier Arnold.

Det er viktig å se på virksomhetenes aktiviteter fra ulike perspektiver, legger han til. "Vi har hørt mye diskusjon om "Hvem er ledende innen AI?" Vi er datanerder og vet at det er mange forskjellige typer data du kan bruke for å svare på dette spørsmålet, og de peker ikke alltid i nøyaktig samme retning.»