話題のAI「ブレイクアウト」は一人の戦いではない

出典: ハーバード ビジネス レビュー

著者: 朱東

画像ソース: Unbounded AI によって生成‌

2023 年から今日まで、他の人と共通の話題が見つからず、恥ずかしい思いをしたくない場合は、人工知能について話すのが間違いなく正しいでしょう。

2023 年の AI の発展は誰の目にも明らかです。企業の関心事は「ビッグモデル」と切り離せないものであり、AIが業界にもたらす「驚き」についてさまざまな分野が考え、試し始めている。

最近、2023年世界人工知能会議が上海で開催されました。このカンファレンスでは、人工知能分野の専門家、起業家、経営者との対話を実施し、デジタルビジネス時代にAIが企業や産業にもたらす機会と課題について議論しました。

次の驚きは何年も先になるかもしれません

人工知能は 60 年以上前から存在しています。

過去 5 年間の人工知能の飛躍的な発展を簡単に要約すると、中国工程院の学者で清華大学知能産業研究所 (AIR) の所長である Zhang Yaqin 氏は、本当の大きな進歩は実はディープラーニングであると信じています。特に過去 3 年間で、大量のデータ、大規模なモデル、アルゴリズムの計算能力はすべて、量的な変化から質的な変化へとブレークスルーをもたらしました。

**最初は、知覚から認知への飛躍です。 **以前は、AI は人間の知覚という観点から言えば、音声、画像、文字認識などに重点を置いていましたが、過去 2 年間では、AI は言語の理解やビデオの意味の理解に関する認識、推論、思考に重点が置かれていました。

**2 つ目は、専用アルゴリズムを備えた人工知能から汎用人工知能 (AGI) までです。 **以前は、音声、画像、自動運転、タンパク質分析などが含まれており、特定のアルゴリズム、特定のモデル、または特定のデータセットに依存するところが多かったですが、現在 GPT4 は少なくとも特定の人工知能から一般的な人工知能へのチャネルを提供します。

** 3 つ目は、識別または分析 AI から生成 AI へです。 ** 人類は初めて、テキスト、言語モデル、画像の生成、タンパク質構造の生成など、新しいものを作成および生成できるようになりました。

しかし、張雅琴氏の目には、生成AIがどれほど優れていても、それはツールにすぎず、真の創造性、創造性、想像力、インスピレーションは依然として科学者、専門家、そして人々自身に依存しており、AIに置き換えることはできません。ただ、これらの技術的問題の多くは AI を使用することで加速できます。

国際ユーラシア科学アカデミーの会員で北京郵電大学の鄧忠良教授も人工知能の進歩について、**「30年前、私の先生は人工知能の授業で『ロボットは何でもできるが、愛については話せない』と言いました。今ではロボットは人間の感情コンサルタントにさえなれるのです。」**と感動を表明した。

鄧忠良氏は、国内のAI技術の進歩とヨーロッパ諸国とアメリカ諸国の違いについて語り、国の戦略的配置の観点から、AIの科学的研究と主要な問題の初期の研究と探索から、国内のAIの発展は非常に急速に進んでいると述べた。また、チップなどの基本部品の製造能力を含む基本条件のサポート能力も加速しています。フォローアップは、継続的な研究とビッグデータ モデルの段階的な改善です。

鄧忠良氏は、人工知能の分野で中国は大きな飛躍を遂げると信じており、ある面で世界をリードするレベルに達するかどうかには共同の努力が必要だという。現時点では、アルゴリズムの計算能力に関しては欧米諸国と同等のレベルにありますが、一部のインフラのサポート能力に関してはまだ開発の余地が多くあります。

また、産業発展を促進するための技術進歩には大きなリスクはなく、潜在的なリスクは応用レベルとそれに対応する法規制にあります。例えばAI自動運転の場合、事故が起きた場合、権利と責任はどのように分けられるべきなのでしょうか。ロボットに「気性」がある場合、事故の責任は誰にあるのでしょうか?どのように予防し制御するか?今後も同様の事はどんどん出てくるでしょう。

さらに、鄧忠良氏は、多くの人が懸念しているAIが特定の業界に雇用圧力をもたらすことについては心配していないと率直に述べた。人間はAIの生産者であり創造者であり、人工知能は人間社会に奉仕するものであり、人間に取って代わるものではありません。 **現在、ChatGPT、GPT4、またはその他の大規模な AI モデルは、人工知能の新たな頂点を引き起こしており、この頂点は一定期間発展し続けるはずです。 AI の次の「驚き」は何年も先になるかもしれません。 **

「AIも将来的には独立した産業を形成する可能性があるが、現時点では他の産業との統合がより進んでいる」と鄧忠良氏は語った。

AI の研究開発と投資、単独でのローリングは、一緒に「ローリング」することほど効果的ではありません

実際、AIはさまざまな分野の企業や産業に徐々に適用されています。

Microsoft のビジネス開発担当エグゼクティブ バイス プレジデントである Chris Young 氏は、かつて「カンブリア爆発」を使って、AI サービスに従事する企業の成長率、および AI 研究と応用に取り組んでいる、または多額の投資を行っている企業の規模の変化を説明しました。結局のところ、AI は生産性と運用能力を向上させる「ハッカー レベル」の手段となっただけでなく、新たな実用的な道を切り開き、新たなビジネス チャンスを生み出しています。

映画「流浪の大地」シリーズの監督であり、北京映画協会の副会長である郭範氏は、人工知能カンファレンスでAIについて語った際、「流浪の地球」の第2部が撮影された時点で、現場スタッフの数は2000人以上に達し、チーム全体の規模は3万人近くに達しており、大規模なプロセス管理システムが関係していたと語った。 「おそらく、将来的には、さらに多くの AI テクノロジーが使用され、何万人、さらには何百万人もの人々が同時に共同作業できるようになるでしょう。間もなく、人工知能の介入により、映画の産業化全体が 3.0 に到達すると信じています。」 それまでにどうやって作成するか?撮影方法は？映画のポストプロダクションや視聴モードに新たな変更はあるのでしょうか?多くの不明な点がいっぱいです。

Jingtai Technology の最高技術責任者である Gu Liang 氏は、生物医学と AI の統合を「誕生の適切な時期」と呼び、早すぎれば手遅れになります。

Gu Liang 氏はこの判断の理由を次のように説明しました。まず、ChatGPT は大規模な AI モデルの実現可能性を証明し、十分なデータ サンプルと十分なコンピューティング能力があれば、企業や業界の推論、デモンストレーション、検証、探索を支援するインテリジェントなモデルを取得できることを証明しました。

第 2 に、ライフ サイエンスの分野では、AI テクノロジーの応用により、人間の健康のニーズだけでなく、医薬品の開発とイノベーションのニーズも満たされます。人間の寿命を長く延ばすという目標に向けて、AI が医薬品の研究開発を強化してコストを削減し、効率を高めることが可能になりました。 AI+ロボットの技術基盤はライフサイエンス分野で実証されており、新素材、化学などの産業でも強みを発揮し、新たなシナリオ、新たな分野を常に拡大しています。

現時点では、Jingtai Technology を含むプラットフォームベースのテクノロジー企業がすでに成功事例を持っています。ファイザーが経口固形の新クラウン医薬品PAXLOVIDを開発した際、ファイザーチームはJingtai Technologyと協力し、AI予測アルゴリズムと実験的検証を組み合わせて研究開発時間を大幅に短縮し、候補薬の有利な結晶形を確認するのにわずか6週間しかかからず、その後の開発と生産に使用され、医薬品リストへの掲載が加速された。

しかし、Gu Liang氏はまた、AIを企業や商業に大規模に応用するには、産業チェーン全体の協力、協力的な画期的な進歩、迅速な試行錯誤、より効果的な方法の絶え間ない探索が必要であり、最終的な目標は研究開発のコストを削減し、より多くの人々に利益をもたらすことであると付け加えた。このプロセスでは、業界の先駆者や実証者、そしてプラットフォーム ツールのエンパワーメントを提供する意欲のある「プレーヤー」が、より多くの企業と協力し、模索することで、このモデルはより持続可能になる可能性があります。

同時に、今後の業界の革新と変革には、「ペイイエローページ」の時代から「インターネット」の時代に入る新しいテクノロジーも必要です。 **つまり、自動化とインテリジェンスの統合には、AI モデルが反復的に動作し、継続的に検証された後にますますインテリジェントになるように、革新的な研究開発に基づく十分なサンプルとデータが必要です。したがって、国有企業によるAIの独自研究開発や投資には多大な無駄が生じることは避けられないが、産業チェーンを直列に接続し、さまざまなサプライチェーンリンクが相互に協力してWin-Win、さらにはWin-Winの状況を実現できれば、実現性は非常に高いだろう。 **

Nvidia のグローバル副社長である He Tao 氏もこの点を深く理解しています。同氏は、米国から中国に至るまで、多くの企業や機関が基本的な大規模モデルやクラウドサービスの構築に多大な資金とエネルギーを投資していると述べた。 AI のコンピューティング能力の向上は業界全体の方向性ですが、コンピューティング能力の構築は 1 日にして成るものではありません。やみくもにコンピューティング能力を拡大するのは間違いです。最大の先行者利益は、エコシステム全体の発展を促進することです。 Tencent Cloud の副社長、Tencent Cloud Intelligence の責任者、Youtu Lab の責任者である Wu Yunsheng 氏も、AI 大規模モデル技術の開発と産業探査は、産業チェーンの協力とエコロジーの共同構築から切り離せないと考えています。

そして、エコロジーの相乗効果により、産業分野におけるAIの革新と実装を共同で促進し、最終的には人類の進歩と発展につながります。