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OECD-Papier zu den Kerntechnologien der Künstlichen Intelligenz

Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) verändert Wirtschaft und Gesellschaft grundlegend. Das OECD-Papier „What Technologies are at the Core of AI?“ bietet eine detaillierte Analyse der Technologien, die den Kern der jüngsten Fortschritte im Bereich der KI bilden. Diese Analyse basiert auf Patentdaten und untersucht, welche Technologien und Anwendungen für die aktuellen Fortschritte in der KI maßgeblich sind.

Hintergrund und Zielsetzung

Das Papier wurde von Flavio Calvino, Chiara Criscuolo, Hélène Dernis und Lea Samek verfasst und im November 2023 veröffentlicht. Ziel des Berichts ist es, eine neue Methodik zur Identifizierung und Analyse von KI-bezogenen Kerntechnologien zu präsentieren. Dazu wurden KI-bezogene Patente, die zwischen 2000 und 2018 beim United States Patent and Trademark Office (USPTO) registriert wurden, analysiert. Die Studie identifiziert die am häufigsten zitierten Patente als „Kern“-KI-Patente und untersucht deren Eigenschaften und Einfluss auf nachfolgende Innovationen.

Methodik und Daten

Die Methodik des Berichts umfasst drei Hauptschritte:

  1. Identifizierung von KI-bezogenen Patenten: Verwendung von KI-bezogenen Schlüsselwörtern und Technologieklassen, um relevante Patente zu identifizieren.
  2. Auswahl der Kern-KI-Patente: Bestimmung der am häufigsten zitierten KI-Patente anhand ihrer Vorwärtszitate.
  3. Gruppierung der Kern-KI-Patente nach Themen: Analyse der Inhalte der Patentzusammenfassungen, um die wichtigsten Themen der Kern-KI-Patente zu identifizieren.

Wesentliche Erkenntnisse

  1. Originalität und Allgemeinheit: Kern-KI-Patente sind im Vergleich zu anderen Patenten origineller und allgemeiner. Sie basieren auf einem breiteren Spektrum von Technologiefeldern und werden von Patenten aus einem breiteren Spektrum von Feldern zitiert.
  2. Breite des technologischen Anwendungsbereichs: Kern-KI-Patente haben einen größeren technologischen Anwendungsbereich und sind tendenziell technologisch radikaler.
  3. Zentrale Technologien: Zu den Kerntechnologien gehören allgemeine KI, Robotik, Computer- und Bildverarbeitung sowie Erkennungs- und Detektionstechnologien. In den letzten Jahren haben autonome Fahrtechnologien und Netzwerke wie Deep Learning an Bedeutung gewonnen.
  4. Innovationsförderung: Kern-KI-Technologien fördern Innovationen in verschiedenen Bereichen der KI. Einige Technologien, wie autonomes Fahren und Robotik, tragen jedoch zunehmend zu Entwicklungen in ihrem eigenen Feld bei.

Bedeutung der Ergebnisse

Die Identifizierung und Analyse von Kern-KI-Technologien ist entscheidend, um die technologische Basis der KI-Verbreitung und -Innovation besser zu verstehen. Dies kann zukünftige politisch relevante Forschungsarbeiten inspirieren und dazu beitragen, die Verbindungen zwischen dem Besitz von Kern-KI-Patenten und der Unternehmensleistung sowie den möglichen Interdependenzen zwischen KI und anderen Technologien, wie der grünen Transformation, zu untersuchen.


Fazit und Ausblick

Das OECD-Papier „What Technologies are at the Core of AI?“ bietet wertvolle Einblicke in die technologischen Grundlagen der KI und deren Rolle bei der Förderung von Innovationen. Durch die Analyse von Patenten wird deutlich, welche Technologien für die jüngsten Fortschritte in der KI entscheidend sind und wie sie die zukünftige Entwicklung beeinflussen können.

Diese Erkenntnisse sind nicht nur für die Wissenschaft und Forschung relevant, sondern auch für politische Entscheidungsträger, die die Rahmenbedingungen für die Entwicklung und Nutzung von KI gestalten.

Rechtsanwalt Jens Ferner (Fachanwalt für IT-Recht & Strafrecht)
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Rechtsanwalt Jens Ferner (Fachanwalt für IT-Recht & Strafrecht)

Ich beschäftige mich intensiv im technologischen Bereich mit Fragen der Softwareentwicklung, KI und Robotik - nicht nur als Jurist, sondern eben auch selbst als Entwickler. In diesem Blog teile ich Inhalte vor allem rund um Robotik bzw. Roboterrecht und ergänzend zum Thema KI. Von mir werden Unternehmen im gesamten IT-Recht beraten und vertreten.