ロビン・リー：AIネイティブ時代の「冷たい」思考と「熱い」ドライブ

11月15日、科学技術部と深セン市人民政府が共催する「2023西里湖フォーラム」が深セン大学城国際会議センターで開幕した。フォーラムは、戦略的新興産業と未来産業の最先端分野に焦点を当て、人工知能などのテーマに関する並行フォーラムも設置した。ロビン・リー氏はフォーラムに出席し、「AIネイティブ時代：「冷たい」思考と「熱い」推進力」と題する講演を行い、熱狂的な反響を呼んだ。

「冷静な」思考の観点から、ロビン・リー氏は中国のビッグモデルが直面している2つの問題を指摘した。第一に、ビッグモデルはたくさんあるが、ビッグモデルに基づいて開発されたAIネイティブアプリケーションは非常に少ない。第二に、インテリジェンス創発能力の欠如により、専用の大規模モデルの価値は実際には非常に限られています。 「ホット」なドライブに関して、彼は3つの予測を立てました。まず、強力な基本モデルがAIネイティブアプリケーションの爆発的な増加を牽引するでしょう。第二に、AI時代を受け入れるには、CEOやトップリーダーのリーダーシップが必要です。第三に、AIネイティブ・アプリケーションのエコシステムが繁栄することで経済成長が促進されます。

以下は2023年西毓湖フォーラムにおける李延紅氏の演説全文である。

リーダーおよびゲストの皆様、こんにちは！西里湖フォーラムに参加するために深センに来ることができてとても嬉しく思います。この機会に、大規模モデルと AI ネイティブ アプリケーションに関する私の考えをいくつかお伝えしたいと思います。私の講演のテーマは「AIネイティブ時代：「冷たい」思考と「熱い」ドライブ」です。人工知能は今とてもホットですが、まずは2つの「冷たい」考えを共有したいと思います。

まず、中国には大規模なモデルが数多く存在しますが、それらの大規模モデルに基づいて開発されたネイティブ AI アプリケーションはほとんどありません。 10月時点で国内に発売された大型車種は238台と報告されており、6月には79台だったため、わずか4カ月で3倍に増えたことになる。しかし、中国には AI ネイティブ アプリケーションがいくつあるのでしょうか?ここで 1 つまたは 2 つ挙げることができる人はほとんどいないと思います。海外に目を向けると、数十の基本的な大規模モデルに加えて、実際には数千の AI ネイティブ アプリケーションがありますが、これらは中国市場では入手できません。人類が AI 時代に突入する兆しは、大規模なモデルを多数生み出すことではなく、AI ネイティブのアプリケーションを多数生み出すことだと私は考えています。なぜそんなことを言うのですか？ PC の時代は、基本的にオペレーティング システムは Windows のみでしたが、Windows システムをベースに開発されたソフトウェアは多数ありました。モバイル インターネットの時代では、主流のオペレーティング システムは Android と iOS の 2 つだけであり、モバイル アプリケーションは 800 万種類にも上ります。ビッグモデルの時代も実は似ています。ビッグモデル自体はオペレーティングシステムに似た基本的な基盤であるため、最終的には開発者はいくつかのビッグモデルに依存してさまざまなネイティブアプリケーションを開発する必要があります。したがって、基本的な大規模モデルを継続的に繰り返し開発することは、社会資源の大きな浪費となります。

AIネイティブ時代には、100万個のAIネイティブアプリケーションが必要ですが、100個の大規模なモデルは必要ありません。産業政策によって大規模モデルに基づく AI ネイティブアプリケーションを奨励できれば、豊かな AI エコシステムを構築し、新たな経済成長を促進することができるでしょう。

2 つ目の冷静な考えは、インテリジェントな出現能力が欠如しているため、専用の大規模モデルの価値は実際には非常に限られているということです。多くの業界、企業、さらには都市がカードを購入し、チップを蓄え、インテリジェント コンピューティング センターを設立して、独自の専用大規模モデルをゼロからトレーニングしようとしているという現象に気づきました。このように作成された大規模モデルには知能を生み出す能力がないことを、人々はほとんど知りません。モデルのパラメータスケールが十分に大きく、トレーニングデータの量も十分に大きく、継続的に投入して反復できる場合にのみ、インテリジェンスが出現し、大規模モデルが 1 つのインスタンスから別のインスタンスに推論を導く能力を持つようになるためです。言い換えれば、教えていないことを学ぶことになります。したがって、大型モデルの産業化モデルは、基本モデルの一般的な機能と業界の専門知識を組み合わせる必要があります。つまり、小型モデルを大型モデルの中に配置します。専用の小型モデルは応答が速く、コストが低く、大型モデルはよりスマートで、バックアップとして使用できます。

8月31日のオープン以来、Wenxin モデルへの API 呼び出し数は飛躍的に増加しています。中国には200以上の大型モデルがあり、このリストやあのランキングに載っていますが、実際のところ、通話量は非常に少ないです。 Wenxin Large Model への呼び出し回数だけでも、これら 200 個の大規模モデルへの呼び出し回数の合計を上回ります。

先ほど、2つの「冷たい」考えについて述べました。 AI 分野で 10 年以上働いてきた実務家として、私は大規模モデルと AI ネイティブ アプリケーションの大きな価値と影響力を固く信じています。そこで、AIネイティブ時代の3つの“注目”ドライバーについてお話ししたいと思います。

まず、強力な基本モデルが AI ネイティブ アプリケーションの爆発的な増加を促進します。中国は、AIネイティブアプリケーションとその基礎能力の開発のための強固な基盤となる、先進的な基礎大規模モデルを有しています。 3月16日、百度は文心ビッグモデル3.0をベースにした文心易眼製品を先導的にリリースし、その後急速に改良を重ねた。

先月、当社はウェブサイトとアプリ上で Wenxin Yiyan Professional Edition と呼ばれる Wenxin バージョン 4.0 をリリースしました。 4.0 はこれまでで最も強力な Wenxin モデルであり、理解、生成、ロジック、メモリが大幅に改善されています。例えば、生成能力の面では、文心易燕はテキストコンテンツだけでなく、写真、動画、デジタルヒューマンなどのマルチモーダルコンテンツも生成し、200以上のクリエイティブジャンルを実現できます。李白風の詩を書けと言えば、李白風の詩が出てき、杜甫風の詩を書けと言えば、杜甫風の詩が出てき、ほぼすべての執筆ニーズをカバーします。ロジックとメモリ能力の面でも、以前のバージョンに比べて飛躍的に向上しました。 AI ネイティブ アプリケーションは、大規模モデル インテリジェンスの出現によって生成された理解、生成、ロジック、およびメモリ機能に基づいて開発されたアプリケーションです。これらの機能は過去には利用できなかったため、イノベーションのための無限の余地が生まれます。基本的な基盤として、大規模なモデルは無数の AI ネイティブ アプリケーションの開発をサポートできます。しかし、今日に至るまで、中国でも米国でも、最高の AI ネイティブ アプリケーションはまだ登場していないと私は考えています。モバイル時代にWeChat、TikTok、Uberなどの「モバイルネイティブ」アプリケーションが誕生したように、AIネイティブ時代には、これらの大規模なモデルに基づいて開発された優れたAIネイティブアプリケーションが必ず登場するでしょう。深センは豊富なシナリオと深い産業基盤を有しており、AIネイティブ時代には、深センは再びイノベーションと起業家精神の肥沃な土壌となるでしょう。

第二に、AI時代を受け入れるには、CEOやトップリーダーのリーダーシップが必要です。今日、ビッグモデルと生成型人工知能がもたらす機会は、産業革命のそれに匹敵します。これは業界のコンセンサスとなっています。すべての企業と組織は、この新しい時代をどのように受け入れ、この新しいテクノロジーをどのように活用して競争力を高めるかを考えています。新しいものには必ず受け入れのプロセスがあるように、最初に受け入れるのは C エンド ユーザーとスタートアップ企業であり、次に中小企業、最後に大企業となります。大企業は本来保守的で、新しいものに鈍感で、リスクを負うことを望まないからです。私は多くの企業を見てきましたが、トップからボトムまで全員がこの機会を非常に重視していますが、問題の本質を深く理解していません。 CEOはこのタスクをITマネージャーに委ね、ITマネージャーとエンジニアは毎日、いわゆる「衝撃的なリリース」、「壮大なアップデート」、「iPhoneの瞬間」、「爆発」に惑わされています。 彼らは皆、自分で基本モデルを作成したり、インターネットで流通している評価方法に従ってスコアの高い大規模モデルを選択したりしています。 誰もがこれがAI時代を迎えていると思っていますが、大規模モデル自体は価値を生み出さないだけでなく、会社のリソースと社会リソースの膨大な浪費を引き起こしていることを彼らは知りません。

AI 時代を受け入れるには、なぜその推進力となるリーダーが必要なのでしょうか?なぜなら、新しいテクノロジーが自社の主要指標にプラスの影響を与えるかどうかを気にするのは CEO だけだからです。たとえば、インターネット企業の場合、ビッグモデルは DAU、期間、ユーザー維持率の指標にプラスの影響を与えますか?実際、すべての企業にとって、より単純で直接的なことは、それが収益と利益の成長に影響を与えているかどうか、そしてコスト削減に影響を与えているかどうかを確認することです。これが問題の本質です。中小企業はトップが全てを掌握しているので、自分たちに合ったネイティブアプリケーションを開発しやすい。大企業では役割分担が明確で、トップが率先して変革をリードしないと、簡単に道を誤ってしまう。

Baidu では、各製品ラインを AI ネイティブになるように徹底的に再構築し、これまでにないインテリジェントな体験をすべての人に提供しています。たとえば、新しい検索には、極度の満足度、推奨刺激、複数回のインタラクションという特徴があります。ユーザーが質問すると、新しい検索では大量のリンクが提供されなくなり、コンテンツを理解することでテキスト、画像、動的グラフなどのマルチモーダルな回答が生成され、ユーザーはワンステップで満足を得ることができます。例えば、以前はスピーチを準備するには、原稿とPPTを準備するのに数日かかっていました。先ほど述べたように、今では3,000語の記事を書くのがたった1分で完了します。現在、Baidu Wenku では、チャート生成、フォーマットの美化などを含めて 20 ページの PPT を 1 分で生成でき、コストはほぼゼロです。新しいライブラリは、コンテンツ ツールから生産性ツールへの変革も実現しました。このネイティブな変革により、Wenku の支払い率は大幅に向上しました。これが、主要なビジネス指標を促進する AI の役割を意味します。想像の余地がさらに広がるのは、大規模なモデルによって、これまでに存在しなかった AI ネイティブ アプリケーションが生まれるからです。 Baidu は新しい AI ネイティブ アプリケーションも育成しています。たとえば、インテリジェント コード アシスタント Comate などです。現在、Baidu には数万人のエンジニアがいます。Baidu によって追加された新しいコード 100 行ごとに、20 行が AI によって生成されており、この比率は今も急速に増加しています。このような AI ネイティブ アプリケーションは、人間と機械のコラボレーションを通じて研究開発の効率を大幅に向上させるのに役立ちます。 AIネイティブアプリケーションがもたらす変化は、まだ始まったばかりだと私は考えています。

第三に、AIネイティブ・アプリケーションのエコシステムが繁栄することで経済成長が促進されます。優れたアプリケーションは市場を牽引し、市場の変化を促します。同様に、中国の新エネルギー車は世界市場シェアの65%を占めています。これは主に、国家政策の支援が応用を牽引し、市場の需要を刺激したためです。例えば、新エネルギー車に対する自動車購入税の免除、無制限のナンバープレート、無制限の交通などにより、新エネルギー車産業の急速な成長が効果的に促進されました。 AI産業も需要主導型であるため、新エネルギー車ユーザーへの補助金支給、企業による大規模モデルを使ったネイティブAIアプリケーションの開発奨励、市場手段による産業発展の促進など、需要側とアプリケーション層での取り組みが求められます。

先ほど、AI時代のテクノロジースタックは、チップ層、フレームワーク層、モデル層、アプリケーション層の4つの層に分かれていると言いました。チップ、フレームワーク、モデルのいずれであっても、すべて AI アプリケーションによって駆動される必要があります。より多くのシナリオに適用することでのみ、より大きなデータフライホイールを形成し、チップを十分かつ使いやすくすることができます。世界的に、AIネイティブアプリケーションが大きなトレンドになりつつあります。実はマイクロソフトは独自の基本的な大規模モデルを持っていません。OpenAIと連携していますが、最も成功しているAIネイティブアプリケーションはOffice365のCopilotで、月額30ドルかかります。 Baidu は AI 事業の初日からエコシステムの構築を重視しており、現在 800 万人を超える AI 開発者を擁しています。

少し前に、Baidu は大規模なモデル プラグイン プラットフォームを立ち上げました。個人でも企業でも、このプラットフォームを使用して、データと機能をすぐにプラグインに変換できます。たとえば、法律アシスタント、履歴書アシスタント、装飾アシスタント、旅行、オフィス、その他のアシスタント プラグインなどです。プラグインは特殊なタイプの AI ネイティブ アプリケーションです。使いやすいだけでなく、企業は個人データ漏洩のリスクなしに大規模モデルの機能をより便利に使用できます。これにより、開発者の敷居が大幅に下がり、繁栄する AI ネイティブ アプリケーション エコシステムの構築に役立ちます。

API は、AI ネイティブ アプリケーションが大規模なモデルを呼び出すための主な方法です。製造業、エネルギー、電力、化学、運輸などのリアル産業においては、ビッグモデルやAIネイティブアプリケーションの極めて重要な足掛かりとなり、デジタルとリアルの融合を推進する主戦場にもなるでしょう。現在、百度スマートクラウド千帆ビッグモデルプラットフォームでは、17,000社を超える企業が業界モデルとソリューションを開発しています。上記の業界に加えて、教育、電子商取引、短編動画、ゲームなど、他の多くの業界もあります。将来的には、あらゆる企業の顧客対応方法が AI ネイティブアプリケーションに変わり、企業の競争力が大幅に強化されるでしょう。企業の競争力の向上であれ、個人の仕事の効率化であれ、それらはすべて経済成長の原動力となります。 AIアプリケーションエコシステムの繁栄は経済の繁栄につながります。

「本から学ぶことは常に浅はかです。それを本当に理解するには、自分で実践しなければなりません。」私がこれまで多くのビッグモデルとAIネイティブアプリケーションについてお話ししたのは、皆さんが行動を起こして使用し、理解し、体験し、AIネイティブアプリケーションの革新に投資し、無限の可能性と百花繚乱のAIネイティブ時代を共に創り上げていくことを願っています。