La ricerca intitolata “Generative Artificial Intelligence” Patent Landscape Report è stata condotta da Christopher Harrison, Lakshmi Supriya e Kai Gramke con il supporto della World Intellectual Property Organization (WIPO). Il documento si concentra sulla recente crescita della Generative AI e sul quadro dei brevetti, sottolineando il legame tra Generative AI e Brevetti. L’indagine esplora applicazioni che spaziano dalla sintesi di immagini al supporto nelle fasi di progettazione industriale, con un’attenzione particolare ai diversi modelli, alle modalità di elaborazione dei dati e ai protagonisti globali coinvolti nello sviluppo. L’obiettivo principale è comprendere la direzione di questa tecnologia e i suoi molteplici effetti sulle strategie di business e ricerca.
Generative AI: Evoluzione storica e quadro generale
L’attenzione per la Generative AI non è un fenomeno improvviso, benché la diffusione presso il grande pubblico sia esplosa solo di recente. Alcuni primi esperimenti, compiuti già diversi decenni fa, miravano a far apprendere a una macchina come generare testi, immagini o sequenze musicali. A quei tempi la potenza di calcolo era limitata e le architetture di rete neurale erano ancora lontane dal poter elaborare set di dati di grandi dimensioni. Il salto di qualità è avvenuto grazie alla disponibilità di computer più performanti, all’aumento di raccolte dati e all’evoluzione di algoritmi di deep learning capaci di apprendere in modo più efficace. Le storiche sperimentazioni di Joseph Weizenbaum, con un primo chatbot chiamato ELIZA, hanno aperto la strada a tutto ciò che oggi viene classificato come Generative AI.
La pubblicazione del Transformer neurale nel 2017 ha costituito un passaggio decisivo. Questo modello, basato su meccanismi di autoattenzione, ha reso possibili le Large Language Models (LLM) che hanno fatto parlare di sé grazie a chat testuali in grado di simulare conversazioni sorprendentemente fluide. Nello stesso periodo, altri approcci come le Variational Autoencoders e le Generative Adversarial Networks hanno raccolto risultati significativi, soprattutto nella creazione di immagini di alta qualità. Nel 2022, l’interesse globale per la Generative AI è aumentato ulteriormente con l’introduzione di sistemi che generano immagini da semplici istruzioni testuali, ricevendo grande clamore mediatico e attirando investimenti significativi da parte di aziende tecnologiche e finanziarie.
Uno degli elementi che rende le attuali applicazioni così efficaci è la possibilità di gestire dati provenienti da diverse modalità, come testo, immagini, audio e persino strutture molecolari. Questa tendenza rispecchia un’evoluzione rapida e trasversale che trova terreno fertile in diverse discipline, dalla chimica computazionale alla progettazione architettonica. È proprio la versatilità nell’affrontare input e output di varia natura a rendere la Generative AI così interessante per imprese e ricercatori. Le aziende possono costruire prototipi di prodotti più velocemente, ridurre costi di progettazione e automatizzare compiti ripetitivi. Parallelamente, i laboratori di ricerca usano tali strumenti per esplorare in modo più sistematico grandi quantità di dati, con opportunità di scoperte nel campo della salute, delle telecomunicazioni e dei trasporti.
Il report di WIPO evidenzia come il numero di famiglie brevettuali connesse a questa tecnologia abbia raggiunto circa 14.000 pubblicazioni nel solo 2023, ponendo le basi per un probabile aumento ulteriore nei prossimi anni, complice un ritardo fisiologico che separa la data di deposito dal momento di pubblicazione. Se si estende l’analisi all’intero periodo 2014-2023, si raggiungono cifre ancora più alte, superando le 50.000 gruppi di brevetti correlati complessive. Un dato che colpisce e mostra come nel tempo questa tecnologia abbia ricevuto una spinta enorme. Con ogni probabilità, l’impulso è stato alimentato dalla popolarità di strumenti che generano testi, immagini e musica in maniera istantanea. Risulta quindi credibile supporre che nuovi brevetti si susseguiranno, man mano che le imprese e gli atenei investiranno risorse per non perdere terreno in questa competizione.
Nel frattempo, molte persone comuni si sono avvicinate a software in grado di formulare risposte coerenti e di generare contenuti visivi stupefacenti da semplici descrizioni testuali. Un esempio emblematico è stata la rapidità con cui si è raggiunto il milione di utenti, meno di una settimana, in alcune piattaforme di chat basate su Large Language Models. Questo evento ha mostrato quanto la Generative AI sia ormai un fenomeno globale pronto a impattare su processi industriali e abitudini sociali. Oltre all’aspetto tecnologico, emerge una dimensione culturale di grande portata, legata alla creatività umana e al potenziale di collaborazione tra individui e macchine.
Modelli chiave della Generative AI e trend brevettuali
Nel quadro delle pubblicazioni brevettuali, il report “Generative Artificial Intelligence” identifica diversi modelli di punta che costituiscono il nucleo di tale tecnologia. È interessante notare come alcune sigle tecniche ricorrano frequentemente, come GAN (Generative Adversarial Networks), Diffusion Models, Variational Autoencoders e, più di recente, le Large Language Models. Ciascun approccio si adatta in modo peculiare a specifiche esigenze: generare immagini fotorealistiche, elaborare testo in modo coerente o tradurre input sonori in musica originale. L’analisi conferma come la maggior parte di chi deposita brevetti si concentri sul miglioramento di tali architetture, puntando a ridurre errori e a incrementare la qualità dell’output.
Nei brevetti legati alle GAN, emerge con forza l’interesse per la sintesi di immagini o sequenze video, con possibili applicazioni che spaziano dalle simulazioni automobilistiche alla sicurezza informatica. Dalle cifre riportate, le pubblicazioni su questo tipo di modello superano nettamente i 9.000 brevetti negli ultimi anni. Le GAN funzionano tramite un meccanismo definito “competizione” o “adversarial”: un generatore crea immagini sintetiche, mentre un discriminatore cerca di distinguerle da quelle reali, spingendo il generatore a produrre contenuti sempre più convincenti. Questa architettura, se da un lato consente creazioni estremamente realistiche, dall’altro solleva interrogativi su possibili violazioni di copyright, manipolazioni dell’informazione e difficoltà nel riconoscere materiale autentico.
I Variational Autoencoders, noti con l'acronimo VAE, rivestono un ruolo centrale nell'estrazione di strutture latenti dai dati. Questi strumenti consentono di creare nuove varianti di contenuti simili a quelli forniti in input, garantendo coerenza e uniformità.
Queste reti trovano impiego nella creazione di immagini, ma anche nello sviluppo di composizioni musicali e perfino nella generazione di molecole in campo farmaceutico. Il report indica che le famiglie brevettuali a esse correlate hanno anch’esse registrato una crescita tangibile, pur essendo meno numerose rispetto a quelle basate su GAN.
Un capitolo a parte merita la crescita delle Diffusion Models, che hanno ottenuto grande eco mediatica per la creazione di immagini da descrizioni testuali. Nel 2023 si sono contati svariati depositi che puntano a ottimizzare questa tecnica, rendendola più veloce e controllabile. L’idea chiave è “rimuovere il rumore” da un input casuale, passaggio dopo passaggio, sino a ottenere un’immagine definita. Nonostante numeri ancora più contenuti rispetto ai classici GAN, l’impennata dell’ultimo biennio fa supporre che presto molte aziende convergeranno su questa linea di ricerca, soprattutto per strumenti di fotoritocco avanzati o per generazioni di scene 3D.
Spostando l’attenzione sul testo, le Large Language Models hanno avuto un’evoluzione interessante. Dai primi tentativi di generare testo coerente, si è arrivati a sistemi in grado di sostenere dialoghi ricchi, comprendere contesti e perfino codificare software. La pubblicazione di alcuni brevetti riconducibili a modelli di grandi dimensioni è ancora limitata rispetto alle alternative che si concentrano su immagini o audio, ma il trend è in ascesa. Alcune domande di brevetto fanno riferimento alla gestione di set di dati testuali enormi e all’ottimizzazione dei parametri delle reti neurali, mentre altre puntano a integrare i LLM con input multimodali, combinando ad esempio testo e immagini. È un segnale che la direzione futura si stia spostando verso modelli generalisti in grado di processare tipologie di dati multiple.
Nel complesso, si osserva che le strategie brevettuali non sono focalizzate su un singolo modello, bensì su un ventaglio di soluzioni combinabili. È frequente che un brevetto copra più tipologie di approcci, evitando di vincolarsi unicamente a un’architettura. Questo riflette una logica di diversificazione: i depositanti desiderano proteggere l’idea in modo ampio, per coprire possibili sviluppi futuri. Da quanto emerge, la traiettoria di crescita dei brevetti nelle reti generative è destinata a proseguire, specie ora che la consapevolezza del valore di questi strumenti ha raggiunto sia le imprese consolidate sia le startup specializzate.
Panorama globale: Brevetti e protagonisti della Generative AI
Osservando la distribuzione geografica dei brevetti, la Cina si colloca al primo posto, con un volume di famiglie brevettuali che supera nettamente qualsiasi altro Paese. I dati indicano che dal 2014 al 2023 la Cina abbia originato più di 38.000 gruppi di brevetti correlati, collocandosi in testa sia come luogo di creazione sia come giurisdizione preferita per la protezione legale. Gli Stati Uniti seguono con una cifra comunque elevata ma che raggiunge circa 6.300 gruppi di brevetti correlati nello stesso periodo. L’insieme di questi due Paesi copre una porzione significativa dell’intero mercato brevettuale legato alla Generative AI, denotando un’evidente competizione per la supremazia tecnologica.
Se si considera la scelta delle imprese su dove depositare, la Cina non è solo la prima in termini di invenzioni, ma anche la giurisdizione che attrae il maggior numero di depositi. Negli Stati Uniti, molte università e colossi tecnologici hanno presentato un ventaglio significativo di richieste di brevetto, puntando ad ampliare l’applicabilità commerciale in settori quali l’analisi testuale, la sintesi vocale e la generazione di immagini. In Asia, oltre alla Cina si notano la presenza notevole della Corea del Sud e del Giappone. In Europa, il Regno Unito e la Germania mostrano un aumento progressivo nel deposito di brevetti, anche se le cifre totali rimangono distanti da quelle asiatiche. Nondimeno, la presenza delle istanze europee in determinati settori, come la manifattura e la robotica, testimonia una vivacità di ricerca.
A livello di attori industriali, una realtà che spicca è Tencent, seguita da Ping An Insurance Group e Baidu, tutte aziende cinesi che hanno saputo investire risorse nella creazione di chatbot, algoritmi di underwriting assicurativo e sistemi di riconoscimento visuale. Queste imprese dimostrano di coprire trasversalmente modalità differenti (testo, immagini, audio) e modelli di punta come GAN o LLM. La stessa accademia non è da meno: l’Accademia Cinese delle Scienze vanta un portafoglio esteso, in particolare su soluzioni di image processing e reti neurali avanzate. Tra i grandi nomi occidentali emergono IBM, Alphabet (Google), Microsoft e alcune società specializzate in software come Adobe. IBM, ad esempio, si è mossa per sviluppare piattaforme incentrate sulla sicurezza dei dati e sulla compliance, mentre Google e Microsoft hanno anche investito nella personalizzazione di modelli linguistici di ampia scala e nella creazione di grandi ecosistemi di servizi cloud.
Alcuni gruppi industriali coreani o giapponesi come Samsung o Sony rivelano un interesse particolare per la creazione di strumenti di generazione audio e video, da integrare nei dispositivi mobili o nelle console di intrattenimento. Certi depositi brevetto fanno pensare a futuri assistenti personali sempre più sofisticati. Nel complesso, queste dinamiche evidenziano come non esista una sola multinazionale in grado di dominare l’intero spettro tecnologico, ma piuttosto un panorama popolato di aziende e istituzioni che ricoprono ruoli differenti. C’è chi si concentra sui modelli testuali, chi punta sulle immagini, chi sullo sviluppo di processori ottimizzati per il calcolo neurale.
Gli autori del report segnalano come la crescita degli ultimi anni sia correlata a grandi investimenti e a una corsa alla protezione brevettuale. Per molti depositanti, accumulare proprietà intellettuale in questo ambito significa garantirsi un vantaggio commerciale e legale, potendo monetizzare le licenze e limitare le mosse di potenziali concorrenti. Questo fenomeno ha attirato grandi gruppi assicurativi, banche, aziende farmaceutiche e perfino operatori della pubblica amministrazione, interessati a sfruttare le reti generative per analizzare grandi moli di dati. In parallelo, appare verosimile che diverse aziende emergenti vedranno nell’innovazione basata sulle LLM o sulle diffusion models l’opportunità di entrare su mercati di nicchia con soluzioni più agili.
Il dato più rilevante è come si sia passati, in pochi anni, da meno di un migliaio di famiglie brevettuali all’attuale soglia di svariate decine di migliaia. Ciò conferma la Generative AI quale asset su cui le potenze economiche scommettono per il futuro, spingendo laboratori di ricerca e uffici brevetti a confrontarsi con una mole sempre più ampia di domande tecniche.
Applicazioni della Generative AI: dall’industria alla creatività
La versatilità della Generative AI emerge chiaramente analizzando gli ambiti applicativi. Un primo filone d’uso si concentra sulla produzione di contenuti visivi per il marketing, la pubblicità e l’intrattenimento. Qui, i brevetti puntano a potenziare la qualità delle immagini generate, la rapidità di elaborazione e la capacità di includere vincoli stilistici richiesti dai brand. Certe aziende mostrano esempi di piattaforme integrate, in cui bastano poche istruzioni testuali per generare immagini di prodotti, scenari virtuali o persino prototipi di packaging. Alcuni depositi si rivolgono al settore cinematografico, con algoritmi capaci di generare storyboard animati.
Nelle applicazioni industriali, trova spazio la generazione di progetti tecnici, dal design di parti meccaniche a prototipi architettonici, fino all’ottimizzazione dei processi produttivi. Non mancano brevetti che descrivono l’utilizzo di reti neurali per la creazione di dati sintetici utili all’addestramento di veicoli autonomi o alla validazione di modelli di simulazione. Nel campo della medicina, la sintesi di immagini radiologiche o la progettazione di nuove molecole antitumorali approfittano delle potenzialità di reti generative allenate su dataset biologici. Alcune soluzioni brevettate, basate su VAE o Diffusion Models, permettono di esplorare combinazioni di molecole e di realizzare screening tramite simulazioni al computer su vasta scala, con un notevole risparmio di tempo rispetto ai test tradizionali.
La gestione documentale è un altro ambito che desta molto interesse. I depositi indicano come la Generative AI possa automatizzare la stesura di testi complessi, la revisione di contratti e l’estrazione di informazioni da documenti lunghi o scarsamente strutturati. Alcune banche e studi legali hanno proposto sistemi in grado di generare bozze di clausole o di smistare in automatico enormi quantità di dati testuali. Accanto a ciò, i settori finanziari e assicurativi esplorano i chatbot evoluti per ridurre i tempi di gestione delle pratiche e offrire servizi di consulenza personalizzati ai propri clienti.
La sicurezza informatica trova nella Generative AI sia un alleato sia un potenziale avversario. Da un lato, la capacità di generare dati o di analizzare pattern aiuta a identificare intrusioni e a rispondere rapidamente ad attacchi zero-day. Dall’altro, si teme che sistemi di generazione del testo possano creare e-mail di phishing estremamente credibili. Sul fronte delle telecomunicazioni, si notano brevetti che sfruttano la generazione di risposte vocali, magari con timbri personalizzati, per potenziare i call center o per impostare servizi di segreteria telefonica avanzati. In parallelo, la Generative AI si inserisce nella filiera produttiva dei dispositivi elettronici, migliorando i processi di test e abilitando servizi vocali evoluti che vanno dal riconoscimento al sintetizzatore di parlato multilingue.
C’è poi un filone molto delicato legato alla creazione di contenuti artistici, come illustrazioni, musica e sceneggiature. Alcuni depositi brevettuali descrivono metodi per generare melodie ispirate a stili musicali famosi, con parametri che garantiscono risultati nuovi senza infrangere il diritto d’autore. Similmente, ci sono brevetti che mirano a generare ambienti 3D di grande complessità per il settore dei videogiochi, riducendo il carico di lavoro per grafici e game designer. Queste innovazioni suscitano entusiasmo, ma fanno sorgere questioni sulla tutela della creatività artistica.
Le prospettive più avvincenti riguardano le applicazioni multimodali, capaci di ricevere immagini, testo e audio come input, integrandoli per fornire soluzioni contestuali più ricche. Alcuni depositi sperimentano questa strada per il mondo dell’istruzione, con strumenti in grado di spiegare concetti complessi a studenti, usando sia testi che rappresentazioni visive generate sul momento. Il settore pubblico, a sua volta, studia l’uso di grandi modelli generativi per ottimizzare la gestione del traffico, l’erogazione di servizi amministrativi e la pianificazione di interventi su larga scala in contesti urbani. Più in generale, dalla lettura dei brevetti emerge il tentativo di integrare la Generative AI in ogni comparto economico, con l’obiettivo di aumentare efficienza, flessibilità e automazione.
Sfide e prospettive future nella brevettazione AI
La crescita vertiginosa dei depositi brevettuali porta con sé sfide significative. Prima tra tutte, la questione della responsabilità legale. La Generative AI, infatti, crea contenuti complessi che possono violare diritti di terzi o generare ambiguità su chi detenga il copyright delle opere prodotte. Vi sono casi in cui i modelli attingono da enormi database di testi o immagini, e non sempre risulta semplice tracciare la paternità di quanto generato. Alcune normative, come quelle europee, stanno già discutendo nuove regole per chiarire i limiti di utilizzo dei dati e dei contenuti creati da sistemi di AI avanzata. Mentre in Cina si adottano linee guida rapide, negli Stati Uniti ancora si dibatte sulle responsabilità in caso di deepfake o di contenuti contraffatti. Tutto ciò indica un panorama regolatorio in evoluzione e un potenziale aumento dei contenziosi.
La necessità di trasparenza è altrettanto cruciale. Se da un lato molte aziende mantengono segreti industriali per tutelare il proprio vantaggio competitivo, dall’altro cresce la richiesta di standard condivisi su sicurezza, affidabilità e tracciabilità del processo di apprendimento dei modelli. Alcune imprese temono che un modello generativo non sufficientemente controllato possa diffondere informazioni errate o discriminanti, con un impatto reputazionale negativo. Inoltre, si pongono interrogativi su come gestire eventuali bias insiti nei dati di addestramento, che possono riprodurre stereotipi e ingiustizie sociali. La comparsa di un regolamento dedicato, come l’AI Act europeo, cercherà di imporre parametri minimi di conformità, ma resterà da capire se tali interventi legislativi saranno in grado di tenere il passo con l’innovazione.
Sul piano economico, la Generative AI promette di modificare la struttura occupazionale, affiancando o talvolta sostituendo competenze umane in settori come la grafica, la programmazione, la stesura di testi e la consulenza. Per i dirigenti aziendali, ciò richiede un ripensamento di strategie di formazione interna, per valorizzare le skill analitiche dei dipendenti e lasciare alle macchine i compiti ripetitivi. Alcuni studiosi ipotizzano una riorganizzazione su larga scala del lavoro, mentre altri osservano come questo nuovo scenario possa creare figure professionali finora inesistenti, ad esempio specialisti nella messa a punto di modelli di generazione o esperti di validazione di dataset sintetici.
A livello di investimenti, si prevedono aumenti consistenti non solo in infrastrutture di calcolo (come GPU e cloud specializzati), ma anche in startup che offrono servizi verticali. Dai brevetti emergono indicazioni su come certe aziende stiano tentando di brevettare tecniche di ottimizzazione specifiche per implementazioni hardware, al fine di massimizzare prestazioni e ridurre i costi energetici. Un risvolto critico è proprio il consumo energetico di questi sistemi, che necessitano di enormi risorse computazionali per addestrare i modelli. Alcune iniziative di ricerca puntano a soluzioni più efficienti e a protocolli di addestramento parziale, che possano contenere gli impatti ambientali.
La Generative AI, nel suo insieme, appare destinata a influenzare radicalmente il futuro delle industrie creative, della produzione di software e della gestione di dati. Dalla fotografia alla logistica, pochi settori potranno restare estranei alla spinta di automatizzazione e creazione intelligente di contenuti. Esistono ancora ostacoli tecnologici, come la difficoltà di dar vita a sistemi realmente generalisti in grado di gestire con precisione testi, immagini, suoni e video, ma il ritmo degli ultimi anni fa presagire un costante superamento di questi limiti. Sul piano dei brevetti, gli uffici competenti dovranno dotarsi di competenze specialistiche per valutare in modo adeguato le richieste di protezione, distinguendo le autentiche innovazioni dai semplici miglioramenti incrementali.
Conclusioni
L’analisi del panorama dei brevetti sulla Generative AI apre prospettive importanti per manager, imprenditori e appassionati di tecnologia. I dati suggeriscono che la ricerca sviluppata da grandi aziende e centri accademici, soprattutto in Cina e negli Stati Uniti, stia trainando il mercato, con un impatto sempre più rilevante su finanza, editoria, manifattura, sanità e sicurezza. La sfida più delicata è governare una crescita tanto rapida con regole chiare e condivise: da un lato occorre tutelare gli sforzi di ricerca e le innovazioni autentiche, dall’altro bisogna prevenire le distorsioni di mercato e i rischi per la privacy o la proprietà intellettuale.
Il confronto con soluzioni simili già presenti sul mercato, come i tradizionali sistemi di machine learning, evidenzia la svolta introdotta dai modelli in grado di generare contenuti in modo spontaneo. Per i decisori aziendali, ciò significa rivedere i processi di sviluppo, integrando nelle strategie d’impresa la possibilità di sfruttare reti neurali creative. Al contempo, occorre valutare nuove forme di partnership, magari tra imprese e istituzioni di ricerca, per restare competitivi in un panorama che muta alla velocità della luce.
Sotto una luce più strategica, la Generative AI potrebbe rappresentare un fattore di ridefinizione dei modelli di business, stimolando investimenti in hardware, software, formazione del personale e adeguamento alle normative. Che si tratti di migliorare un servizio clienti tramite chatbot avanzati o di adottare tool di design generativo per prodotti complessi, il potenziale è elevato e soltanto la lungimiranza dei dirigenti saprà catturarne il valore. Gli sviluppi futuri suggeriscono anche un confronto costante con la ricerca, poiché i progressi scientifici apriranno opportunità che pochi anni fa apparivano irraggiungibili. Restano da risolvere questioni sui diritti di chi crea e sulla tutela di chi utilizza, ma la tendenza appare inarrestabile e piena di fascino per chi sa coglierne i segnali.
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