[論文レビュー] Has China caught up to the US in AI research? An exploration of mimetic isomorphism as a model for late industrializers

Chao Min, Yi Zhao+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 11, 2023

Advanced Technologies in Various Fields被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、中国が米国にAI研究で追いついたかどうかを、論文の発表数、引用の質、トピックのタイムリーネスを分析することで検討している。独自に開発した模倣的同形性の指標（米国が発表したAI研究トピックを中国がどれだけ早く採用しているかを追跡）を用い、2018年までに中国は知識格差を埋めたことが判明。トピック採用の遅れはほぼゼロにまで短縮されており、急速な収束と、独立したイノベーションへの潜在的分岐を示唆している。

ABSTRACT

Artificial Intelligence (AI), a cornerstone of 21st-century technology, has seen remarkable growth in China. In this paper, we examine China's AI development process, demonstrating that it is characterized by rapid learning and differentiation, surpassing the export-oriented growth propelled by Foreign Direct Investment seen in earlier Asian industrializers. Our data indicates that China currently leads the USA in the volume of AI-related research papers. However, when we delve into the quality of these papers based on specific metrics, the USA retains a slight edge. Nevertheless, the pace and scale of China's AI development remain noteworthy. We attribute China's accelerated AI progress to several factors, including global trends favoring open access to algorithms and research papers, contributions from China's broad diaspora and returnees, and relatively lax data protection policies. In the vein of our research, we have developed a novel measure for gauging China's imitation of US research. Our analysis shows that by 2018, the time lag between China and the USA in addressing AI research topics had evaporated. This finding suggests that China has effectively bridged a significant knowledge gap and could potentially be setting out on an independent research trajectory. While this study compares China and the USA exclusively, it's important to note that research collaborations between these two nations have resulted in more highly cited work than those produced by either country independently. This underscores the power of international cooperation in driving scientific progress in AI.

研究の動機と目的

• 中国が米国と同等またはそれを上回るAI研究の生産量と質に達したかどうかを評価すること。
• 後発工業化という文脈において、中国の急速なAI発展の背景要因を理解すること。
• 中国における米国AI研究トピックの模倣の度合いと速度を測る新しい指標を開発すること。
• 中国と米国間の国際的共同研究が、高被引用AI研究を生み出す役割を果たしているかを検討すること。
• 中国のAI発展の軌道が、模倣から独立したイノベーションへの移行段階にあるかどうかを評価すること。

提案手法

• 本研究は、2000年から2020年までの間、スコパスおよびウェブ・オブ・サイエンスの論文データを分析し、中国および米国のAI関連研究論文に焦点を当てる。
• 米国で最初に登場したAI研究トピックと中国でそのトピックが登場するまでの時間差を計算することで、独創的な模倣的同形性の指標を構築する。
• 米国と中国のAI研究の生産量を比較するための質の指標として、引用インパactsと発表数を用いる。
• 共同著者パターンを分析することで、特に中国と米国間の国際的共同研究の貢献度を評価する。
• ディアスポラ科学者および帰国者に関するデータを含み、オープンアクセス政策とデータ規制が研究発表に与える影響を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 中国のAI研究発表数はすでに米国を上回っているか？
• RQ2 引用インパクトという指標で測った場合、米国は依然としてAI研究の質でリードしているか？
• RQ3 中国は米国のAI研究トピックをどの程度模倣しており、その採用はどれほど速いか？
• RQ4 中国のAI研究開発の加速要因として何が挙げられるか？
• RQ5 中国と米国の共同研究は、両国が独立して行う研究よりも、より高い被引用数を得ているか？

主な発見

• 中国は現在、AI関連研究論文の発表数において米国を上回っている。
• 発表数が多くても、米国は引用インパクトにおいてわずかに優位にあり、平均的な研究の質がより高いことを示している。
• 2018年までに、米国と中国の新しいAI研究トピックの採用時間差はほぼ消失しており、ほぼ同時発表であることを示している。
• 中国の急速なAI発展は、グローバルなオープンアクセスの流れ、大規模なディアスポラおよび帰国科学者コミュニティ、および比較的寛容なデータ政策に起因している。
• 中国と米国の共同研究は、両国が独立して行う研究よりも、より高い被引用数を得るAI論文を生み出している。
• 研究結果は、中国が単に追いついたのではなく、模倣から独立したイノベーションへの移行段階にある可能性を示唆している。