李開復、胡宇、張亜琴の GMIC 2018 対談: AI 戦略と AI 人材育成における中国と米国の違いは何ですか?

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人工知能が急成長を遂げている現在、AI人材の不足は中国だけでなく、世界全体が直面している問題でもある。 GMIC 2018「AIがすべてを創造する」カンファレンスでは、Sinovation Venturesの会長兼CEOの李開復氏、Baiduの社長の張亜琴氏、iFLYTEKの創設者の胡宇氏、Baidu Ventures/Baidu Capitalのパートナーの蔡偉氏が同じステージに座り、AI戦略と人材について議論した。

AIトレーニング

AI人材はいつでも人気があるわけではありません。胡宇氏の意見では、人工知能人材の需要はタイミングと密接に関係しています。胡宇氏は1999年にiFLYTEKを設立した。当時、世界の人工知能は二度目の低迷期にあり、人工知能のスキルを身につけて卒業しても、シリコンバレーで今のように人気があるのとは違い、仕事を見つけることができなかったと胡宇氏は振り返る。教授を探しに米国に行っても、博士号取得のための勉強をさせる資金はなかった。

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Hu Yu氏は、AI人材の発掘と育成について3つのポイントを共有しました。第一のポイントは、大学で人工知能の才能を見つけ、適切なインセンティブを使って産業化プロセスに参加させることです。

胡宇氏は、「北京で音声技術の分野で最も裕福な人が誰か知っていますか？」という質問から始まる興味深い話を共有した。

この人物は孫金成という人物で、当時は中国科学院音響研究所に勤務しており、職名は研究者以下であった。当時、彼は音声合成の国家863評価で2位だった。彼はiFlytekと共同研究室を設立した。現在、彼が所有するiFlytek株の価値は30億ドルに上る。

2 つ目のポイントは、若い学生を育成する必要があることです。iFLYTEK は、人工知能の研究の進め方と有益な研究のやり方を真に理解している人々のグループを合肥で育成しました。第三に、人工知能は学際的な分野であるため、あらゆる方面からの人材を導入する必要があります。

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胡宇が話を終えると、李開復が自然に会話を引き継ぎました。

李開復：「あなたは私が北京で音声認識を行う最も裕福な人物だと言いました。私もその一人ですか？」

胡宇：「あなたはすでにこの境地を超えています。」

カイフー・リー: 「よし、これで声の仕事は終わりだ。冗談だよ。」

李開復氏は胡宇氏の考えに賛同した。まず、AI人材ピラミッドの底辺層の構築が非常に重要だと彼は考えていた。多くのエンジニアが人工知能分野に参入したいと考えているが、現在、大学には優秀なコースや教師が足りないため、教師を養成し、大量のデータコンテストを行うことは非常に役立つ。次に、優秀な人材については、教授の論文がどのトップジャーナルや会議に掲載されているかだけでなく、その論文がエンジニアリングとどのように統合されているかを見る必要があります。彼は、この点では Google が最も優れた成果を上げていると考えており、その典型的な例が、エンジニアリングと科学研究を組み合わせて使いやすいシステムを生み出した Andrew Ng 氏のチームだ。

Facebook、Google、Amazonはいずれも大学からAI教授や研究者を引き抜いている。しかし、中国の現状では大学にはそれほど多くの人材がいない。BATの優秀なAI人材は、Facebook、Google、Amazonなどの海外企業から引き抜く必要がある。李開復氏は、中国のAI人材は主にBATから来ており、Didi、JD.com、Toutiao、Meituanなどの企業もAIチームを設立するだろうと考えている。中国には価値を生み出すことができるデータが大量にあるため、これらのスーパーユニコーン企業はAIの才能を見つけるたびに多額の現金を実現できる。つまり、潮の流れがすべての船を浮かべ、現在では AI 企業における優秀な人材の数は米国の 2 倍以上になっています。これは非常に特殊な状況です。

AI の才能を見つけるのは難しいですが、単に最も技術的に熟練した人材を探すだけではだめです。

リー・カイフー氏は、VC起業家の観点からこのことについて語り、スタートアップには3つの異なるタイプのAI人材が必要だと述べています。まず科学者は必要ですが、分野によっては必ずしも一流の科学者が必要というわけではありません。たとえば、自動運転車の開発には間違いなく一流の才能が必要ですが、金融業界で働いているのであれば、優秀なデータサイエンティストがいれば十分でしょう。 2 番目のタイプは、システムや製品に取り組む必要があるため、エンジニアリング能力が優れています。 3つ目に、AIは主にToB​​ビジネスなので、販売ができ、ビジネスを理解し、発注できる人材が必要です。優れた AI 企業を運営するには、多様な才能のプールが必要です。

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張亜琴氏は、人材には基本的に3つの種類があり、研究開発、アルゴリズム、理論の3つだが、これらの人材は中国でも世界でも不足していると付け加えた。 2 番目のタイプは、チップ設計やさまざまなシステム タレントを含む製品に携わる人々です。これも不足していますが、業界自体は発展していくでしょう。李開復氏が言及したように、BAT、TMD、Xiaomi、JD.com、iFlytekなどの企業はすでにそのような人材を多く輩出している。もう一つのタイプの才能もありますが、これは実用的であり、現在も不足しています。大学、大学院、さらには中学校でもAIの知識を普及させ、実践的な人材を育成する必要がある。さらに、それは市場によっても異なります。市場にこの需要があれば、3年後、5年後には、才能のある人材は自動的にここに焦点を移すでしょう。全体的に見ると、5年後には中国と米国は人材の活用と育成の面で基本的に同じレベルに達するだろう。しかし、基礎研究やアルゴリズム理論においては中国と米国の間には大きな隔たりがある。

Leifeng.comによると、李開復氏は教育省および北京大学と共同教育プロジェクトを設立した。百度はまた、エンジニアリングと製品開発に重点を置いて、3年間で中国で10万人のAI人材を育成するための「雲芝アカデミー」を設立した。

中国と米国のAI戦略の比較

かつて李開復氏は、人工知能の燃料はデータであると述べたことがある。中国は他のどの国よりも多くのデータを保有しており、多くの技術、ビジネスモデル、製品、機能においてすでに世界をリードしていますが、世界はまだこれに注目していません。蔡偉氏は、両国の人工知能技術の発展、政策環境、投資環境により、中国と米国のAI人材にどのような違いがあるのか​​と質問した。

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李開復氏は、人工知能の発展を、インターネットのAI波、産業データのAI波、音声と視覚データの新興のAI波、自律・自動化AIの4つの波に分類しています。彼はまた、これら4つの波に基づいて、中国と米国のAI人材の育成を比較しました。彼は、インターネットAIに関しては、中国と米国は今や互角だと考えている。しかし、中国はデータ面で大きな優位性があり、モバイル決済も相まって、今後5年間で米国を追い抜くと予想されている。商用AIに関しては、データウェアハウスや各種エンタープライズレベルのソフトウェアは米国の方が普及しているため、中国の伝統的な企業データは混乱しており、中国が米国に追いつくのは難しく、大きく遅れをとることになるだろう。第3波では、視覚と聴覚を基準にすると、中国のMegvii Face++、SenseTime、iFlytekの市場価値と売上高は米国の同様の企業を上回っており、中国は第3波ですでに先行しており、さらにその差を広げるだろう。第4に、自動運転車に関しては、理論的には米国がはるかに先行しています。しかし、これには別の政策問題が関係しています。米国と欧州の保護主義は、自動運転車の開発を制限するでしょう。

張亜琴氏の見解では、産業の発展には人材、技術、市場、資本、政策という5つの主要な要素がある。技術力の面では、中​​国と米国の間にはまだ差がある。資本と市場の面ではすでに中国が先行している。さらに、人口、規模、データでも中国は優位に立っている。中国は政策面で絶対的な優位性を持っています。トップレベルの計画力、人工知能の新世代の青写真、そして政府資金を持っています。国が大きな戦略を持っているため、資源、人材、関心がこの方向に傾き、効率が高くなるため、張亜琴はこれを「中国スピード」と呼んでいます。 「中国の品質はまだ少し遅れているが、中国のスピードは全世界に認められていると思う。だから中国と米国はAIの2つのエンジンになるだろう。中国と米国が直接競争するとは思わない。両方が存在し、共に発展できるだろう。」

胡瑜氏は、昨年の微博会議で、ビッグデータと人工知能によって計画経済をより良く実行できると述べたことを明らかにした。中国には2つの経済システムがある。1つは計画経済で、政府が中国の多くの産業の発展を計画している。教育、医療、政治と法律、安全保障、スマートシティなどである。現在政府が設計している4つの主要な人工知能プラットフォームには、百度やiFlytekなどがある。データとポリシーは、高度に集中化され、統一された方法で全体的に計画されます。クラウドコンピューティング、ビッグデータから人工知能まで、中国の総合的な計画により、これらの新技術をできるだけ早く適用できるため、中国は多くの面で世界をリードしています。胡宇氏の見解では、 「場所が集中化すればするほど、統一された計画を活用できるようになり、データの面で相対的な優位性を獲得する可能性が高くなります。さらに、データの使用により、この中央制御システムの力と能力が強化され、閉ループ効果が形成されます。」

中国も中国特色のある社会主義市場経済を持っています。 「中国は多くの面で市場経済を実践しており、市場分業に参加して非常にうまくやっています。市場経済では、特に消費者にとって、各個人が自分のデータとその使用権を決定します。フェイスブックのケンブリッジ・アナリティカ事件の後、ザッカーバーグ氏は議会で質問を受けました。彼は、米国政府がデータ計画と政策においてバランスの取れた戦略を策定できない場合、中国に遅れをとる可能性があると述べました。」

リー・カイフー氏は、データプライバシーの形成には実際には第3の主体、つまり欧州連合が存在すると付け加えた。なぜなら、欧州連合が最近導入したGDPRは、プライバシーに関する極めて重大な規制だからです。このプライバシー法は非常に極端であり、ヨーロッパで事業を展開する必要があるアメリカ企業に間接的な影響を与えることになります。そのため、李開復氏は、これが中国にさらなる機会を与える変数になるかもしれないと考えている。

人工知能エコシステムの構築

Leifeng.comは、人工知能が徐々に成熟し、さまざまな業界に応用され、人工知能のエコシステムも形成過程にあることを知りました。 PC時代にはWindowsがエコシステムを形成し、モバイルインターネット時代にはAndroidもエコシステムを形成しました。AIエコシステムの構築過程で、中国はチップ、クラウド、ソフトウェアの分野でチャンスを持っています。

張亜琴氏は、PC時代、モバイル時代、AI時代に至るまで、それぞれの時代が形成された後、生態系は初期には急速に変化し、その後定常状態を形成し、再び変化することは困難であると述べた。 AI時代に入ると、多くのアプリケーションがこれまでのX86に適さなくなり、ARMも適さなくなる可能性があり、新しいチップアーキテクチャが必要になることがわかります。多くの企業が AI チップを製造しています。したがって、この時点で、新しいオペレーティング システム、新しいチップ、新しいエコシステムが登場することになります。

10年前、張亜琴氏は、いわゆるエコシステムが数千億に達したとき、チップ、オペレーティングシステム、アプリケーションのコスト比は1対10対100になるという比喩を述べた。つまり、エコシステムを変えることができるのは 1 つのチップだけではありません。私たちは今、新しい AI チップを設計する機会があるだけでなく、新しいプラットフォームやオペレーティング システムを構築する機会も得ています。 Baidu には、AI オペレーティング システム、音声、ビデオ、自然言語処理、開発環境、チップがあります。当社はチップを購入し、他社と協力し、また独自のチップを開発しています。

李開復氏の見解では、過去 10 年間でエコシステム全体に衝撃的な出来事が起こった。かつては、世界全体がシリコンバレーに集中し、Windows と Intel がすべてを代表していた。なぜなら、近年の中国市場には、実行力の高い起業家集団に投資する非常に賢明な投資家がおり、シリコンバレーとは全く異なる考え方や論理を生み出し、同等の評価額を持つ企業もいくつか生まれているからです。たとえば、シリコンバレーの企業はより理想主義的であるのに対し、中国の企業はより実行志向である。シリコンバレーの企業は技術志向であるのに対し、中国の企業はアプリケーション志向である。シリコンバレーの企業は、できるだけ少ない人数で、より軽く物事を進めたいのに対し、中国の企業は、人々が気分が良くなるように、より重厚な物事を進めたいと考えている。アメリカは世界のプラットフォームを支配する単一のプラットフォームですが、現在ではDidiのような中国企業が世界中に展開しています。このレイアウトは、百度のApollo Payment、テンセントのWeChatなどと同様に、すべて海外で導入されることを望んでおり、Didiも反UBER同盟を設立しました。

全体を通して、チップのオペレーティングシステムやアプリケーションに関する考え方は、かつてはグローバルな枠組みであった、あるいはシリコンバレーの考え方を中心に据え、世界をユーザーとした考え方であったといえます。しかし、将来的には宇宙は2つの並行宇宙に分かれるはずだと私は考えています。1つは米国を中核とし、もう1つは中国を中核とします。これは、起業から投資、オペレーティングシステム、チップに至るまで、あらゆるレベルで中国にチャンスがもたらされることを意味します。中国のニーズ、考え方、起業方法、さまざまな貿易競争などの理由から、中国は将来、世界の半分を占めることができるはずだと私は考えています。

オペレーティング システムとチップの分野では、Kai-Fu Lee 氏は、自動運転車が次世代の偉大なオペレーティング システムになる可能性を秘めていると考えています。過去には、Windows や Android が使われていたかもしれませんが、自動運転車ではまったく異なることが必要です。自律的で、移動、視覚、聴覚、行動が可能なオペレーティング システムである必要があり、リアルタイムのマルチセンサー機械学習を使用して判断を下すシステムである必要があります。

チップに関しても、中国には大きなチャンスがあります。従来の学習型GPUアクセラレーションは1つのアプローチです。現在は多くのチャンスがあります。1つは、今よりもコスト効率の高いクラウドチップをどうやって作るかということです。 2つ目は、チップを端末や自動車、携帯電話などに組み込む方法です。 3つ目は、過去には存在しなかった新しいセンサーが数多く登場していることです。今後は視覚や聴覚の面でも増えてくるはずです。センサーは大量に増え、これまで語られながらも実現しなかったIoT時代も到来するでしょう。したがって、中国にはチップおよび半導体分野における起業と発展の大きなチャンスがある。イノベーションワークス社は、チップ分野で機会を模索しているビットメイン社など、多くの企業にも投資している。だからチャンスは大きいです。

張亜琴が会話を引き継ぎ、「私は、中国と米国は2つの並行宇宙であるという開復氏の発言に完全に同意します。並行宇宙は2つの重力場になると思いますが、重力場は分離して独立しているわけではありません。今後世界がどのように発展しても、この2つの並行宇宙の協力が必要です。それは絶え間ないコミュニケーションです。チップを例に挙げると、現在、最も先進的なチップ技術はヨーロッパとフィンランドにあり、創設者は韓国と台湾、中国にあります。チップの設計は今のところ中国で優れている可能性があり、非常に急速に追いついています。しかし、設計ツールは米国にあります。将来も2つの大きな重力場があり、双方が協力する必要があると思います。」

実は私はそれに強く反対しています。最近、一部の政府関係者や投資家から、中国を将来的に米国と関係のない国に変えることができるのかと聞かれました。米国と協力すべきではないし、米国に頼るべきでもないのでしょうか？世界にはまだまだ合弁事業が必要だと私は思います。グローバル化は大きな潮流であり、保護主義や反グローバル化は近視眼的です。 ”

大企業/スタートアップ

最後の質問では、蔡偉氏は人工知能の時代に大企業や巨大企業がどのように誕生したか、そしてスタートアップ企業にどのようなさまざまなチャンスがあるのか​​に焦点を当てました。

フー・ユー氏は、スティーブ・ジョブズ、ビル・ゲイツ、マーク・ザッカーバーグなど、多くの大物たちが主に独創的なアイデアから自分のビジネスを始めており、彼らは皆、最初のビジネスを始めたときに適切な機会を見つけたと述べました。他の人の成功したスタートアップは、大規模なグループに買収されることがよくあります。しかし、伝統的な産業をアップグレードできる技術は、多くの場合、小規模なスタートアップ企業から生まれます。ですから、起業家への私のアドバイスは、スティーブ・ジョブズやマーク・ザッカーバーグになることを夢見ることから始め、現実的にどのレベルまで達成できるかを考えることです。

彼はある出来事について語った。「先日、郭光昌氏とチャットしていたとき、私はFosunとLenovoがiFlytekに投資したと言った。郭光昌氏はすぐに訂正し、Fosunが先にやったと言った。当時、湖畔大学では多くの人が非常に巧妙に、FosunがWeChatを作成できるかどうかを尋ねた。郭氏の答えは非常に賢明で、それは運命次第だと言った。」

李開復氏の見解では、大企業と小企業の両方にチャンスがあり、大企業はブランド、ユーザー、製品の面で雪だるま式効果の優位性を持っている。 AI は既存のデータを活用して、競合他社が達成できないレベルを達成することができます。しかし、これは大企業に負担をかけることになり、コダックの衰退につながった。スタートアップ企業への私のアドバイスは、大企業が影響力を持たない分野を見つけることです。たとえば、現在、ゲーム、ソーシャル ネットワーキング、e コマースの開発には多くの困難がありますが、新しい機会が見つかることもあります。例えば、銀行にソフトウェアを販売したい、病院にソフトウェアを販売したい、病院のAI診断システムの開発を手伝いたい、無人運転の分野に参入して産業用ロボットを作りたいなど、BATには特に大きなメリットはありません。 AIはインターネットだけでなくあらゆる分野に影響を与えるため、大企業が参入できる新たな分野はすべての分野を網羅できるわけではありません。

AI人材から中国と米国のAI戦略、人工知能エコシステムまで、多くのゲストが力強い意見を共有しました。最後に、張亜琴氏は、脳科学、量子コンピューティング、5Gなど、人工知能に続く新たな方向性と注目される新技術について語りました。これらの新技術は、人工知能の発展を今後も促進していくでしょう。