OpenAI — компания, являясь одним из лидеров в сфере создания искусственного интеллекта, владеет несколькими десятками патентов. Разбор некоторых из них представлен здесь. Однако наша сегодняшняя цель — рассказать о научных разработках рядовых сотрудников фирмы.

Дисклеймер: Сразу оговоримся, что будем давать имена авторов патентов на латинице, чтобы не вводить читателей в заблуждение. 

Aditya Ramesh

У него, судя по поисковым патентным базам, 23 охранных документа в основном зарегистрированных за Nutanix, Inc. (эта корпорация занимается разработкой и реализацией программного обеспечения для создания IT-инфраструктуры). Совсем не удивляет, что, работая в этой компании, Aditya Ramesh занимался, например, адаптацией предобученной модели прогнозирования распределенных ресурсов к целевой распределенной вычислительной среде или динамическим распределением ресурсов с использованием предиктивного моделирования с учетом периодичности.

Перейдя в OpenAI, исследователь запатентовал как автор такие разработки, как:

• «Системы и методы иерархической генерации изображений, зависящих от текста». В одном из вариантов операции — ее реализация может включать доступ к текстовому описанию и ввод его в специальный кодер. Операции, отмечается в аннотации к изобретению, могут включать: получение от кодера внедренного текста и ввод одного из текстовых описаний или внедренных текстов в подмодели, а также обеспечение доступа к выходному изображению, созданному первой подмоделью, для устройства;

• «Системы и методы генерации изображений с использованием моделей машинного обучения».

Noah Deutsch

Этот разработчик запатентовал 9 проектов, работая исключительно в OpenAI. Приведем в качестве примеров некоторые из них:

• «Системы и методы взаимодействия с мультимодальной моделью машинного обучения». Варианты реализации могут включать в себя: метод взаимодействия с мультимодальной моделью машинного обучения, предоставление графического пользовательского интерфейса, отображение изображения пользователя в графическом пользовательском интерфейсе, получение текстовой подсказки от пользователя с последующей генерацией входных данных;

• «Системы и методы взаимодействия с большой языковой моделью»;

• «Системы и методы генерации метаданных моделью искусственного интеллекта на основе контекста». Здесь указывается, что — один из вариантов реализации может включать получение контента через графический пользовательский интерфейс, взаимосвязанный с большой языковой моделью, генерацию первого файла через токенизацию контента во входной формат для большой языковой модели и объединения токенизированного контента с инструкцией по контенту, ввод первого файла в большую языковую модель, генерацию с использованием большой языковой модели метаданных по крайней мере из первого файла, причем метаданные отражают контекст, связанный с контентом, генерацию второго файла, причем второй файл содержит метаданные, и отображение сгенерированных метаданных в графическом пользовательском интерфейсе.

Todor MARKOV

У него, судя по данным Google Patents, 2 охранных документа:

• Первый — «Автономный скрининг и оптимизация процедур формирования и циклирования аккумуляторных батарей», зарегистрированный в далеком 2018 году за The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University, предлагает варианты исследования многомерного пространства параметров протоколов испытаний аккумуляторных ячеек;

• Второй — «Системы и методы классификации контента на основе языковой модели», запатентованный в 2023 году, рассматривает следующую ситуацию: в одном из вариантов реализации метод может включать получение входных данных в одной или нескольких политик контента, а также генерацию таксономии его. Внутри метода также могут быть включены — получение многодоменных данных холодного старта и генерация обучающих данных. «Метод может также включать доступ к языковой модели на основе входных данных и обучающих данных, итеративную классификацию контента входных данных с использованием языковой модели и таксономии контента, уточнение обучающих данных на основе классифицированного контента входных данных, уточнение языковой модели на основе уточненных обучающих данных, тестирование уточненной языковой модели и обновление порогового значения на основе тестирования уточненной языковой модели. Метод может также включать модерацию контента входных данных на основе оптимизированной языковой модели и таксономии контента».

Andrey Mishchenko

У него минимум 5 патентных разработок, отображающихся в Google Patents. Изобретатель также, трудясь в OpenAI, вошел в группу соавторов, например, «Интеграции внешних API с приложениями на естественном языке на основе схем». В этом проекте — раскрыты методы, системы и машиночитаемые носители для интеграции конкретного внешнего интерфейса прикладного программирования с пользовательским интерфейсом модели естественного языка. 

Nicholas Turley

У этого специалиста OpenAI 4 патента. Например, «Системы и методы взаимодействия с мультимодальной моделью машинного обучения», «Системы и методы создания настраиваемых моделей ИИ».

Некоторые выводы

Чаще всего сотрудники OpenAI подают документы для патентования не в самостоятельном формате, а в составе группы, состоящей из трех или четырех человек. Поэтому бывают пересечения между сотрудниками: например, Nicholas Turley одно время входил в группу Noah Deutsch. Даже те, кто уже покинул организацию, оставил ей своей патенты. 

Большинство из рассматриваемых проектов были запатентованы в 2023-2024 годах. В 2025, видимо, заявки еще рассматриваются. Так что в 2026 году нас ждет еще больше новых патентов компании. Перед IPO нужно накачать свой патентный портфель по-максимому. 

Если еще в 2020 году у OpenAI не было ни одного патента (!), то сейчас в базах можно найти более 30 охранных документов, так или иначе связанных с корпорацией. Режим ноу-хау при потенциальном переманивании сотрудников другими IT-гигантами — это не самый надежный способ защиты своей интеллектуальной собственности. Да и потенциальные инвесторы будут не слишком довольны.

Будем мониторить новые заявки OpenAI. И следить за карьерой ее сотрудников (нынешних и бывших).