論文の概要: Measuring AI innovation with trademark data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.18795v1
- Date: Tue, 21 Jul 2026 07:15:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-22 19:05:05.346485
- Title: Measuring AI innovation with trademark data
- Title(参考訳): 商標データによるAIイノベーションの測定
- Abstract要約: AIの商標は、AIのイノベーションのさまざまな側面を捉えるために、AI特許を補完することができる、と私たちは主張する。
AIの商標は、企業がAI技術を利用して新しい商品やサービスを開発する範囲と方法を明らかにすることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Researchers, managers and policymakers are exploring different approaches and data sources to map the development and the diffusion of Artificial Intelligence (AI). In this research note, we illustrate the opportunities offered by trademark data. We argue that AI trademarks can complement AI patents to capture different dimensions of AI innovation. AI trademarks can reveal the extent and ways in which companies exploit AI technologies to develop new goods and services. Importantly, trademark data offer a timely and globally available data source that covers all economic sectors. We present insights from using AI trademarks in an empirical exploration of Italian firms. In our discussion, we reflect on how AI trademarks can be used at different levels of analysis to tackle emerging questions about the development and diffusion of AI.
- Abstract(参考訳): 研究者、マネージャ、政策立案者は、人工知能(AI)の開発と拡散をマップするために、異なるアプローチとデータソースを模索している。
本研究ノートでは,商標データから得られる機会を概説する。
AIの商標は、AIのイノベーションのさまざまな側面を捉えるために、AI特許を補完することができる、と私たちは主張する。
AIの商標は、企業がAI技術を利用して新しい商品やサービスを開発する範囲と方法を明らかにすることができる。
重要なことに、商標データは、すべての経済セクターをカバーするタイムリーでグローバルに利用可能なデータソースを提供する。
イタリア企業の実証調査において,AI商標の活用から得られた知見を提示する。
議論では、AIの商標をさまざまなレベルで分析することで、AIの開発と拡散に関する新たな問題に取り組む方法について考察した。
関連論文リスト
- Trademark Search, Artificial Intelligence and the Role of the Private Sector [0.0]
AIは、商標とその経済的な意思決定における役割を研究する人に関心を持つべきだ、と私たちは主張する。
商標検索エンジンの有効性を評価するために,商標検索に関する実証実験を行った。
これらのAIツールが実際にどのように機能するかを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-22T23:39:37Z) - Explainable AI the Latest Advancements and New Trends [0.0]
信頼という概念は学際的であり、社会的な基準や原則を満たさなければならない。
我々は、AIの説明可能性と自律システムのメタ推論との強い結びつきについて詳しく述べる。
アプローチの統合は、将来の解釈可能なAIシステムへの道を開く可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-11T15:01:12Z) - Reflection on Data Storytelling Tools in the Generative AI Era from the Human-AI Collaboration Perspective [54.152639172274]
大規模生成AI技術は、ビジュアルおよびナレーション生成におけるそのパワーでデータストーリーテリングを強化する可能性がある。
我々は、最新のツールのコラボレーションパターンを、データストーリーテリングにおける人間とAIのコラボレーションを理解するための専用のフレームワークを使用して、以前のツールのパターンと比較する。
これらのAIテクニックのメリットと、人間とAIのコラボレーションへの影響も明らかにされている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-04T13:56:18Z) - Converging Paradigms: The Synergy of Symbolic and Connectionist AI in LLM-Empowered Autonomous Agents [55.63497537202751]
コネクショニストと象徴的人工知能(AI)の収束を探求する記事
従来、コネクショナリストAIはニューラルネットワークにフォーカスし、シンボリックAIはシンボリック表現とロジックを強調していた。
大型言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人間の言語をシンボルとして扱う際のコネクショナリストアーキテクチャの可能性を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T14:00:53Z) - Domain-Specific Evaluation Strategies for AI in Journalism [3.2566808526538873]
ドメイン固有の調整の恩恵を受けることができるAI評価のさまざまな側面について検討する。
そうすることで、ジャーナリズムにおけるAI評価をガイドする潜在的なフレームワークを構築できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T17:47:25Z) - Selected Trends in Artificial Intelligence for Space Applications [69.3474006357492]
この章は、差別化可能なインテリジェンスとオンボード機械学習に焦点を当てている。
欧州宇宙機関(ESA)Advanced Concepts Team(ACT)から選ばれたいくつかのプロジェクトについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-10T07:49:50Z) - Building AI Innovation Labs together with Companies [5.316377874936118]
将来的には、ほとんどの企業が人工知能(AI)のトピックに直面することになり、その戦略を決定する必要があります。
最大の課題の1つは、明確なビジネス価値を持つ革新的なソリューションのアイデアを思いつくことです。
これは一方のビジネス能力と他方のAIとデータ分析の技術的能力を必要とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-16T08:45:52Z) - Learning from learning machines: a new generation of AI technology to
meet the needs of science [59.261050918992325]
科学的な発見のためのAIの有用性を高めるための新たな機会と課題を概説する。
産業におけるAIの目標と科学におけるAIの目標の区別は、データ内のパターンを識別することと、データから世界のパターンを発見することとの間に緊張を生じさせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-27T00:55:21Z) - Measuring Ethics in AI with AI: A Methodology and Dataset Construction [1.6861004263551447]
我々は、AI技術のこのような新しい機能を使用して、AI測定能力を増強することを提案する。
我々は倫理的問題や関心事に関連する出版物を分類するモデルを訓練する。
私たちは、AIメトリクス、特に信頼できる公正なAIベースのツールや技術開発への彼らの貢献の意味を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-26T00:26:12Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T12:01:31Z) - Empowering Things with Intelligence: A Survey of the Progress,
Challenges, and Opportunities in Artificial Intelligence of Things [98.10037444792444]
AIがIoTをより速く、より賢く、よりグリーンで、より安全にするための力を与える方法を示します。
まず、認識、学習、推論、行動の4つの視点から、IoTのためのAI研究の進歩を示す。
最後に、私たちの世界を深く再形成する可能性が高いAIoTの有望な応用をいくつかまとめる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-17T13:14:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。