オープン性を誓っているにもかかわらず、企業はAI技術の特許取得を急ぐ

先週サンフランシスコで開催されたグーグルのクラウドコンピューティングカンファレンスで、最高経営責任者（CEO）のサンダー・ピチャイ氏は、人工知能のオープン性に対する同社の取り組みについて語った。

「私たちはオープンプラットフォームを構築し、技術を共有しています。そうすることで、新しいアイデアをより早く世に送り出すことができるからです」とピチャイ氏は述べた。そして、Googleが開発し社内で使用している機械学習ソフトウェア「TensorFlow」に言及した。同社は2015年にこのコードをオープンソース化し、以来1500万回以上ダウンロードされている。「TensorFlowは、誰もがAIを利用できるようにするために開発されました」とピチャイ氏は述べた。

AI技術の開発をめぐって熾烈な競争を繰り広げる大手テクノロジー企業にとって、こうしたオープン性への賛辞はもはや当たり前のものとなっている。Facebook、Amazon、MicrosoftはGoogleと同様に、自社のエンジニアが機械学習に使用しているソフトウェアをオープンソースとして公開している。ある程度秘密主義であることで知られるAppleも含め、すべての企業がAI研究者に最新のアイデアの公開を奨励しており、これは企業が大学から最も優秀な教員や大学院生を獲得するのに役立っている。

同時に、AIのオープン化を推進する人々は、AI技術やアプリケーションの所有権を主張しようともしています。AI、特に機械学習に関連する特許請求は近年急増しています。これまでのところ、テクノロジー企業はこれらの特許を訴訟や法的脅威に転用して競合他社を阻止しようとはしていません。しかし、AI特許が企業の武器と化した場合、AI研究やアイデアをめぐる現在のオープン性は終わりを告げ、研究の妨げとなる可能性があります。

今月発表された全米経済研究所（NBER）の調査によると、現在のAIブームを牽引する技術である機械学習関連の米国特許出願件数が急増していることが明らかになった。「AIと機械学習の分野では特許取得活動が爆発的に増加しており、この急激な増加は今後も続くと見ています」と、スタンフォード大学の研究者でこの調査の共著者であるマイケル・ウェッブ氏は述べている。

研究によると、2010年には機械学習に言及した米国特許出願は145件だった。2016年には594件に増加したが、米国特許商標庁は出願登録から18ヶ月後にのみ公開するため、この数字は不完全である。（ウェッブ氏らは2月にデータを収集した。）機械学習技術であるニューラルネットワークに言及した特許出願は、2010年の94件から2016年には485件に増加した。

Google自体がこの傾向を体現している。USPTOデータベースの検索によると、2010年にはGoogleの出願書類のうち、概要またはタイトルに機械学習やニューラルネットワークについて言及したものは1件のみだった。2016年には、Googleとその他のAlphabet傘下企業による同様の出願が99件あった。Facebookは2010年にはゼロだった機械学習またはニューラルネットワーク関連の特許を2016年に55件申請した。過去25年間、どの企業よりも多くの米国特許を取得しているIBMは、2017年には過去最多の1,400件のAI関連特許を取得したと誇っている。

AI関連の特許出願が増加しているのも当然のことです。2012年、ニューラルネットワークは音声認識と画像認識の大幅な向上を可能にしたことで、テクノロジー企業の関心を集めるホットな話題となりました。しかし、技術を囲い込もうとする動きは、企業がAI戦略について公開討論する際に重視するオープン性という姿勢とは対照的です。

特許出願件数の急増は、スマートフォンをめぐる前回のテクノロジー革命における知的財産権をめぐる熾烈な争いを彷彿とさせる。NBERの報告書によると、アップルとサムスンはスマートフォンの技術とデザインをめぐって少なくとも50件の訴訟を繰り広げており、アップルとグーグルは約20件で争っている。

特定の分野で特許申請が増えると訴訟の可能性が高まると、スタンフォード大学講師で、以前は独立系調査機関SRIの顧問弁護士を務めていたリチャード・エイブラムソン氏は指摘する。「すべての人に銃を与えれば、銃撃事件の発生率は間違いなく上昇するでしょう」と彼は言う。

AIをめぐる訴訟は、巨大テック企業が目指すオープンな進歩を阻害する可能性がある。エイブラムソン氏によると、25年前、特許訴訟は主に企業間の特定の技術を自社製品に利用しようとする争いだった。今日では、多くの訴訟は「トロール」と呼ばれる企業によって起こされている。彼らは特許を保有しているが、実際には金銭目的以外には使用するつもりはない。「現在、企業はパテントトロールの活動に恐怖を感じており、反撃の材料として特許を蓄積している企業が多い」とエイブラムソン氏は指摘する。

大手AI企業がAI特許を活用しようとしている兆候はまだ見られません。GoogleとDeepMindの広報担当者は、両社とも特許保有は防衛目的であり、他社との争いを企てる意図はないと述べています。Googleの広報担当者はまた、最近のAI関連出願のうち、同社が占める割合はごくわずかだと指摘しました。Facebookの広報担当者は、同社の出願書類は現在の計画や将来の計画を示すものではないと述べています。IBMの主任特許顧問であるマニー・シェクター氏は、同社の膨大な特許保有は基礎研究への投資を反映していると述べています。

これらの声明は、将来的な政策変更の余地を残している。近年の技術特許をめぐる争いの歴史を踏まえ、一部の研究者は依然として、積み重なるAI特許が進歩を阻害するような形で利用される可能性を懸念している。特許の価値と範囲の評価は複雑であり、専門家の間でさえ解釈が異なる場合がある。しかし、オックスフォード大学でAI開発の動向を研究するマイルズ・ブランデージ氏は、Googleなどが提出した特許の中には、研究において幅広い応用が期待される基礎技術を記述しているものもあるようだと述べている。「まだ影響は出ていないが、これは時限爆弾になるかもしれない」と彼は言う。

囲碁の世界チャンピオンを破ったAlphaGoソフトウェアを開発しているアルファベット傘下のディープマインドは、1980年代に開発された学習アルゴリズムの拡張版であるDQNを含む特許出願を提出している。DQNは、ディープマインドがAtariのゲームをマスターするのに役立った学習アルゴリズムである。ディープマインドがDQNに関する学術論文を発表して以来、他の研究者たちがその知見を探求し、発展させてきた。

Googleは、ニューラルネットワークが学習に用いたことのない新しいデータに汎化できるようにするために用いられる、今や標準技術であるドロップアウトに関する特許を出願中です。Facebookのアプリケーションの一つは、「メモリネットワーク」と呼ばれるニューラルネットワークの設計手法をカバーしており、これは従来の機械学習システムを一種の短期記憶を用いてテキスト処理することで強化するものです。

ジョージア工科大学のマーク・リードル教授は現在、パロアルトにあるセールスフォース・ドットコムのAI研究グループで働くため休職中だが、アルゴリズムやその他の機械学習の基礎技術に関する特許に不安を感じているという。これまでに出願された特許は研究者にとってまだ問題を引き起こしていないものの、比較的抽象的なアイデアに法的所有権を与えることは、近年機械学習を非常に刺激的なものにしているオープンな進歩とは相容れないと、リードル教授は指摘する。

AIのアイデアや技術に関する最近申請された特許がすべて認められるわけではありません。2014年に最高裁判所が、アイデアをコンピューターに実装するだけでは特許取得に不十分であるとの判決を下して以来、ソフトウェアに関する特許の取得はより困難になっています。また、昨年、米国特許商標庁（USPTO）はAI特許の審査を専門とする審査官の数を大幅に増員しました。これにより、より多くの申請が審査対象外となることが予想されます。

しかし、AI関連のどのようなアイデアが特許を取得できるかという点で大きな変化は起こりそうにない。「この分野で多数の出願を行っている企業は、経済の大きな部分を占めています」と、ペッパー・ハミルトン法律事務所の特許弁護士、ジョー・ホロヴァチュク氏は言う。つまり、彼らはロビイストや弁護士に資金を提供し、議員や裁判所に自分たちの好むアプローチを支持するよう働きかけることができるのだ。このアプローチによって、あらゆるAI技術が広く特許取得可能になりつつあるようだ。

テクノロジー企業にとって朗報となるかもしれないが、特許商標庁長官のアンドレイ・イアンク氏は、AI特許について検討していることを示唆した。4月、イアンク氏は上院司法委員会に対し、アルゴリズムの特許取得可否という問題が近年の裁判所の判決によって曖昧になっていると考えていると述べた。イアンク氏は、AIを含むアルゴリズムは基本的に常に特許取得可能であると考えている。「知的財産権を含む政策は、こうしたタイプのイノベーションを奨励することに重点を置く必要がある」とイアンク氏は述べた。

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