AI Patents in the United States and China: Measurement, Organization, and Knowledge Flows
تقدم هذه الورقة مصنفاً عالي الدقة لبراءات اختراع الذكاء الاصطناعي ليكشف أنه في حين تظهر الولايات المتحدة والصين تقارباً في نمو براءات اختراع الذكاء الاصطناعي وعلاوات القيمة السوقية، إلا أنهما تختلفان بشكل كبير في الهياكل التنظيمية — حيث تهيمن الشركات الخاصة الكبرى على الولايات المتحدة بينما تهيمن المؤسسات المتنوعة على الصين — وتظلان مترابطتين تكنولوجياً من خلال تدفقات المعرفة عبر الحدود.
تخيل أن الولايات المتحدة والصين هما طاهيان عملاقان يتنافسان لمعرفة من يمكنه طهي أفضل وجبة "ذكاء اصطناعي" (AI). لسنوات، كانا يعدّان عدد أطباق الذكاء الاصطناعي التي صنعاها عبر النظر إلى قائمة الطعام. لكن الورقة البحثية تجادل بأن قائمة الطعام التي كانت تستخدمها الحكومة الأمريكية (USPORE) كانت معطلة. فقد كانت تفتقد معظم أطباق الذكاء الاصطناعي الحقيقية، وتصنف بالخطأ الأطعمة العادية على أنها ذكاء اصطناعي.
قرر مؤلفو هذه الورقة بناء كاشف ذكاء اصطناعي فائق الدقة. استخدموا "عقلاً ذكياً" عالي التقنية (نموذج لغوي كبير) قاموا بتدريبه عبر قراءة آلاف وثائق براءات الاختراع. فكر في الأمر كتعليم كلب شم الروائح المحددة؛ هذا الكلب الرقمي تعلم تمييز الرائحة بين اختراع ذكاء اصطناعي حقيقي وآخر مزيف بدقة بلغت 97%.
بمجرد حصولهم على هذه المسطرة الجديدة والمثالية، قاموا بقياس "الطهي" الخاص بالذكاء الاصطناعي في كلا البلدين من عام 1976 إلى عام 2023. وإليكم ما وجدوه:
1. السباق: من هو الفائز؟
الحجم: كلا البلدين يطبخان ببراعة. عدد براءات اختراع الذكاء الاصطناعي ينفجر.
لوحة النتائج: لفترة طويلة، كانت الولايات المتحدة متقدمة. ولكن مؤخراً، تجاوزت الصين الولايات المتحدة في العدد الإجمالي لبراءات اختراع الذكاء الاصطناعي المقدمة سنوياً.
قائمة الطعام: من المثير للاهتمام أن كلا البلدين يطبخان أطباقاً متشابهة جداً. كلاهما يركز بشدة على "التخطيط" (جعل الروبوتات تفكر مسبقاً)، و"الرؤية" (عيون الكمبيوتر)، و"الأجهزة" (الرقائق والدوائر).
المفاجأة: حصلت الولايات المتحدة على دفعة أولى في "معالجة اللغات الطبيعية" (مثل روبوتات الدردشة)، لكن الصين تلحق بها بسرعة وبدأت في التسارع بشكل كبير منذ عام 2020.
2. المطبخ: من يطبخ؟
هنا يبدو البلدان مختلفين تماماً.
المطبخ الأمريكي: يشبه نادياً خاصاً للعمالقة. تأتي معظم براءات اختراع الذكاء الاصطناعي الكبرى من مجموعة صغيرة من شركات التكنولوجيا الضخمة والخاصة (مثل جوجل، مايكروسوفت، IBM، أمازون). إنها لعبة "الفائز يستحوذ على كل شيء" حيث يهيمن اللاعبون الكبار.
المطبخ الصيني: هو بازار (سوق) مزدحم ومتنوع. بينما يوجد عمالقة من القطاع الخاص مثل تينسنت وهواوي، فإن الحكومة تطبخ أيضاً. الشركات المملوكة للدولة والجامعات هي لاعبون رئيسيون. في الصين، تتدخل الحكومة والمدارس بعمق في ابتكار التكنولوجيا، بينما في الولايات المتحدة، يقتصر الأمر غالباً على القطاع الخاص.
3. الخريطة: أين يحدث الطهي؟
الولايات المتحدة: الابتكار في الذكاء الاصطناعي محصور في عدد قليل من المراكز الفائقة. إنه يشبه منارة تظل ساطعة في سيليكون فالي وبوسطن. على مدار العشرين عاماً الماض الماضية، بالكاد انتشر الضوء إلى بلدات جديدة. الولايات المتحدة ناضجة؛ فالمناطق الساخنة مستقرة وباقية في مكانها.
الصين: الابتكار ينتشر كالنار في الهشيم. بدأ في المدن الكبرى مثل بكين وشانغهاي، لكنه انفجر بسرعة في المدن والمقاطعات الأصغر. "خريطة الذكاء الاصطناعي" الصينية تصبح أكبر وأكثر ازدحاماً كل عام.
4. القيمة: هل الطعام يستحق الأكل؟
هناك انتقاد شائع وهو أن الصين تصنع فقط براءات اختراع "مزيفة" للحصول على أموال حكومية (إعانات)، وأن هذه البراءات ليست ذات قيمة حقيقية.
الاختبار: نظر المؤلفون في سوق الأسهم. عندما تحصل شركة على براءة اختراع للذكاء الاصطناعي، هل يرتفع سعر سهمها؟
النتيجة:نعم. في كل من الولايات المتحدة والصين، تجعل براءات اختراع الذكاء الاصطناعي الشركات أكثر قيمة من براءات الاختراع غير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. حتى براءات الاختراع من الجامعات الصينية والشركات المملوكة للدولة تحظى بتقدير عالٍ من السوق. وهذا يثبت أن طفرة الذكاء الاصطناعي في الصين ليست مجرد "خردة" للعرض؛ بل هي تخلق تكنولوجيا حقيقية وذات قيمة.
5. الاتصال: هل ينفصلان؟
هناك الكثير من الحديث عن "فك الارتباط" بين الولايات المتحدة والصين أو قطع العلاقات بينهما.
الواقع: لا يزالان متحابين جداً (من الناحية التكنولوجية).
التدفق: لا يزال المخترعون الصينيون يعتمدون بشدة على المعرفة الأمريكية. إنهم يستشهدون ببراءات الاختراع الأمريكية باستمرار. الأمر يشبه طالباً في الصين لا يزال يقرأ الكتب المدرسية التي ألفها أساتذة أمريكيون.
العكس: الولايات المتحدة تستشهد ببراءات الاختراع الصينية بشكل أقل، وغالباً في مجالات ليست "جوهرية" في الذكاء الاصطناعي.
الحكم: إنهما لا ينفصلان. إنهما في منافسة شرسة، لكنهما لا يزالان يقفان على أكتاف بعضهما البعض لبناء المستقبل.
تشبيه ملخص
تخيل طاقمين من البناء يبنيان ناطحات سحاب.
الطاقم الأمريكي مكون من عدد قليل من كبار البنائين المحترفين والخواص الذين يعملون في نفس كتل المدن لعدة عقود. إنهم فعالون جداً ومبانيهم تساوي ثروة.
الطاقم الصيني هو جيش ضخم يضم بنائين خواص، وعمال حكوميين، وفرق جامعية. إنهم يبنون ناطحات سحاب في كل مكان، ويتوسعون نحو أحياء جديدة بسرعة.
السر: رغم أنهما يتسابقان لمعرفة من سيبني أطول برج، إلا أن الطاقم الصيني لا يزال يستخدم المخططات والأدوات التي ابتكرها الطاقم الأمريكي. لم يتوقفوا عن التواصل مع بعضهم البعض؛ هم فقط يحاولون البناء بشكل أسرع من الطرف الآخر.
الخلاصة: تتقارب الولايات المتحدة والصين في ما يبنيانه (تقنيات ذكاء اصطناعي متشابهة)، لكنهما تختلفان في كيفية بنائهما (عمالقة القطاع الخاص مقابل جهد مختلط من الحكومة والجامعات) وفي أين ينتشر هذا الابتكار (مراكز مستقرة مقابل توسع سريع). ورغم الضجيج السياسي، لا يزال كلاهما مرتبطاً بعمق.
إليك ملخص تقني مفصل للورقة البحثية بعنوان "براءات اختراع الذكاء الاصطناي في الولايات المتحدة والصين: القياس، والتنظيم، وتدفقات المعرفة" من إعداد فانغ، وغو، ويان، وتشو.
1. بيان المشكلة
تعالج الورقة فجوة حرجة في التحليل التجريبي للمنافسة العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي: وهي غياب مقياس موثوق وعالي الدقة لقياس الابتكار في الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
مشكلة التحديد: تعاني المقاييس الحالية، وتحديداً مجموعة بيانات براءات اختراع الذكاء الاصطناعي (AIPD) التابعة لمكتب براءات الاختراع والعلامات التجارية الأمريكي (USPTO)، من خطأ قياس كبير. يحقق مصنف LSTM الحالي الخاص بـ USPTO دقة (Precision) تبلغ 40.5% واستدعاء (Recall) يبلغ 37.5%. وهذا يعني أن ما يقرب من 60% من براءات الاختراع المصنفة كـ "ذكاء اصطناعي" هي إيجابيات كاذبة، بينما يتم تفويت أكثر من 60% من براءات اختراع الذكاء الاصطناعي الحقيقية (سلبيات كاذبة).
النتيجة: تؤدي هذه الأخطاء إلى إدخال انحياز توهين (Attenuation Bias) جوهري في التحليلات الاقتصادية المتعلقة بالابتكار على مستوى الشركات، والإنتاجية، والديناميكيات المقارنة بين الولايات المتحدة والصين.
الهدف: تطوير مصنف متفوق لتحديد براءات اختراع الذكاء الاصطناعي بدقة، والتحقق من أدائه عبر الحدود، واستخدامه لتحليل الاختلافات الهيكلية في ابتكار الذكاء الاصطناعي بين الولايات المتحدة والصين.
2. المنهجية
يقترح المؤلفون إطار تصنيف جديد، وهو مصنف FGYZ، الذي يستفيد من معالجة اللغات الطبيعية (NLP) الحديثة والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs).
أ. بناء البيانات
البيانات المصدرية: تستخدم الدراسة مجموعة بذور (Seed) بيانات AIPD الخاصة بـ USPTO (الأمثلة الإيجابية) ومجموعة مضادة للبذور (Negative examples) من USPTO، والتي تم تصنيفها يدوياً في الأصل من قبل جيتزي وآخرون (2022) وبايوليرو وآخرون (2025).
النطاق: يغطي التحليل براءات الاخت dụng (Utility Patents) الممنوحة في الولايات المتحدة (1976-2023) وبراءات الاختراع الاختراعية في الصين (2010-2023).
المجالات الفرعية: تُصنف براءات الاختراع إلى ثمانية مجالات فرعية للذكاء الاصطناعي: تعلم الآلة، معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، الكلام، الرؤية، التخطيط، معالجة المعرفة، الأجهزة (Hardware)، والحوسبة التطورية.
ب. بنية النموذج
النموذج الأساسي: يقوم المؤلفون بضبط نموذج PatentSBERTa، وهو نموذج لغوي قائم على المحولات (Transformer) تم تدريبه مسبقاً خصيصاً على نصوص براءات الاختراع (الملخصات، المطالبات، والأوصاف الكاملة).
استراتيجية التدريب:
يتم ضبط النموذج باستخدام أهداف التعلم التبايني (Contrastive Learning) لالتقاط العلاقات الدلالية والسياقية الخاصة بمجال براءات الاختراع.
يتم استخدام تقسيم 80/20 للتدريب والاختبار مع تحقق تبادلي خماسي الطيات (Five-fold cross-validation) لضبط المعلمات الفائقة.
يتم تدريب ثمانية مصنفات ثنائية منفصلة، واحد لكل مجال فرعي للذكاء الاصطناński، مما يسمح بالتصنيف متعدد الملصقات (يمكن أن تنتمي براءة الاختراع إلى عدة مجالات فرعية).
الاستبعاد: تم استبعاد مجال "الحوسبة التطورية" من التحليل التجريبي بسبب صغر حجم عينة التدريب (128 ملاحظة مصنفة فقط)، مما أدى إلى دقة تنبؤية ضعيفة.
ج. إطار التحقق
لضمان صلاحية المصنف، يستخدم المؤلفون استراتيجية تحقق متعددة الجوانب:
الترابط القائم على الاستشهاد: يحددون "تفضيل الاستشهاد الاتجاهي" لقياس مدى قوة استشهاد مجموعة من براءات الاختراع بمجموعة مرجعية (الإيجابي المزدوج: براءات الاختراع التي تم تحديدها كذكاء اصطناعي بواسطة كل من USPTO وFGYZ).
الفرضية: يجب أن تستشهد براءات اختراع الذكاء الاصطناعي الحقيقية بحدود الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر أكثر من الصدفة العشوائية.
تحليل التشابه اللفظي: باستخدام إعادة وزن TF-IDF، يقيس المؤلفون التداخل الدلالي بين مجموعات براءات الاختراع.
الطريقة: يتم معاقبة النصوص القانونية أو التقنية النمطية الشائعة (باستخدام أوزان IDF المستمدة من براءات الاختراع غير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي) لعزل المفردات المميزة للذكاء الاصطناعي.
التعميم عبر الحدود: يتم تطبيق النموذج المدرب في الولايات المتحدة على براءات الاختراع الصينية. يتحقق إطار العمل مما إذا كانت براءات الاختراع الصينية المصنفة كذكاء اصطناعي بواسطة FGYZ تظهر روابط استشهاد وتشابه لفظي أقوى مع براءات اختراع الذكاء الاصطناعي الأمريكية مقارنة ببراءات الاختراع الأمريكية غير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
3. المساهمات الرئيسية
التقدم المنهجي: يتفوق مصنف FGYZ بشكل كبير على نموذج LSTM الخاص بـ USPTO، حيث حقق دقة (Precision) بنسبة 97.0%، واستدعاء (Recall) بنسبة 91.3%، ودرجة F1 بنسبة 94.0%. لقد نجح في تحديد مجموعة أوسع وأكثر أهمية اقتصادياً من اختراعات الذكاء الاصطناعي.
مجموعة بيانات عالية الدقة: أنشأ المؤلفون مجموعة بيانات جديدة تضم 876,668 براءة اختراع ذكاء اصطناعي أمريكية و651,630 براءة اختراع ذكاء اصطناعي صينية، مرتبطة بنحو 400,000 مخترع فريد.
الصلاحية الخارجية: يثبتون أن النموذج المدرب على البيانات الأمريكية يتعمم بفعالية على براءات الاختراع الصينية، وهو ما يتضح من خلال قوة الترابط في الاستشهاد والتماثل اللفظي مع حدود الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة.
4. النتائج الرئيسية
أ. النمو والتقارب في الحجم
التوسع السريع: شهد كلا البلدين نمواً أسياً في براءات اختراع الذكاء الاصطناعي، مع تسارع ملحوظ بعد منتصف العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين.
تحول الحجم: بينما كانت الولايات المتحدة في الصدارة في البداية، تجاوزت الصين الولايات المتحدة في إجمالي عدد براءات اختراع الذكاء الاصطناत्मक السنوية بدءاً من عام 2020.
تكوين المجالات الفرعية: هناك تقارب واسع في توزيع المجالات الفرعية (التخطيط، والرؤية، والأجهزة هي المهيمنة في كليهما). ومع ذلك، يوجد تباين في معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، حيث توسعت الولايات المتحدة في وقت مبكر، بينما شهدت الصين تسارعاً حاداً بعد عام 2020.
ب. التباين في التنظيم والجغرافيا
الهيكل المؤسسي:
الولايات المتحدة: تتركز بشدة بين الشركات الكبرى متعددة الجنسيات والخاصة (مثل IBM، ومايكروسوفت، وجوجل، وأمازون).
الصين: أكثر تنوعاً من الناحية المؤسسية. وبينما تقود الشركات العملاقة الخاصة (تنسنت، بايدو، هواوي) المشهد، تلعب المؤسسات المملوكة للدولة (SOEs) والجامعات دوراً أكبر وأكثر بروزاً، لا سيما في مجالات الأجهزة والمجالات التطبيقية.
الانتشار الجغرافي:
الولايات المتحدة: يظل ابتكار الذكاء الاصطناعي مرتبطاً بقوة بـ "العناقيد الفائقة" المبكرة (منطقة خليج سان فرانسيسكو، وممر الشمال الشرقي) مع انتشار جغراي محدود بمرور الوقت.
الصين: تظهر انتشاراً مكانياً سريعاً. فقد انتشر نشاط الذكاء الاصطناعي بسرعة من المراكز الأولية (بكين، شنغهاي، شنزن) إلى عواصم المقاطعات الثانوية، مما يعكس المبادرات التي تقودها الدولة لتوزيع قدرات البحث والتطوير.
ج. القيمة الاقتصادية وتدفقات المعرفة
علاوة التقييم: تتمتع براءات اختراع الذكاء الاصطناعي بعلاوة قيمة سوقية قوية على براءات الاختراع غير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في كلا البلدين. وينطبق هذا حتى على براءات الاختراع الصينية التي تمتلكها الجامعات والمؤسسات المملوكة للدولة، مما يتحدى النظرة التي تعتبر براءات الاختراع الصينية غير السوقية مجرد "خردة" أو مدفوعة بالدعم الحكومي.
ديناميكيات تدفق المعرفة:
الولايات المتحدة: تعمل المؤسسات الأكاديمية كـ "جيوب فكرية" (استشهاد ذاتي عالٍ، واستشهاد صناعي منخفض).
الصين: توجد روابط تبادلية قوية بين الأكاديميين/المؤسسات المملوكة للدولة والقطاع الخاص. تستشهد الشركات الخاصة ببراءات اختراع القطاع الحكومي بشكل متكرر أكثر من استشهادها بالشركات الخاصة الأخرى، مما يشير إلى دور استراتيجي للجهات الحكومية في توليد معرفة ذات صلة اقتصادية.
التبعية عبر الحدود: خلافاً للسرديات التي تتحدث عن "فك الارتباط"، هناك اعتماد متبادل تكنولوجي مستمر.
يعتمد المخترعون الصينيون في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على المعرفة الرائدة الأمريكية (كثافة استشهاد عالية بالولايات المتحدة).
يستشهد المخترعون الأمريكيون ببراءات الاختراع الصينية بشكل أقل كثافة، وبشكل أكثر انتقائية (غالباً خارج مجالات الذكاء الاصطناعي الأساسية).
تتسم العلاقة بـ التعلم غير المتماثل عبر الحدود بدلاً من العزلة.
5. الأهمية
السياسة والاستراتيجية: تشير النتائج إلى أنه بينما تتقارب الولايات المتحدة والصين في حجم والتكوين التقني لابتكار الذكاء الاصطناعي، إلا أنهما تظلان متباينتين في التنظيم المؤسسي والانتشار الجغرافي.
التفسير الاقتصادي: يشير التقييم السوقي القوي لبراءات اختراع الذكاء الاصطناعي الصينية (بما في ذلك تلك التابعة لكيانات غير سوقية) إلى أن منظومة الذكاء الاصطناعي في الصين تولد قيمة اقتصادية حقيقية، وليس مجرد مخرجات إدارية.
مشهد الابتكار العالمي: تفند الورقة فكرة "فك الارتباط" التكنولوجي الكامل. بدلاً من ذلك، تسلط الضوء على بيئة ابتكار عالمية معقدة حيث تلحق الصين بالركب بسرعة ولكنها تظل معتمدة بعمق على المعرفة الرائدة في الولايات المتحدة، لا سيما في مجالات الخوارزميات الأساسية.
البحث المستقبلي: يوفر مصنف FGYZ أداة موثوقة للأبحاث الاقتصادية المستقبلية حول الذكاء الاصطناعي، مما يسمح بتقييمات أكثر دقة للإنتاجية، وقيمة الشركات، وتأثير السياسة الصناعية.