大型モデル全般において中国と米国の差を縮めるにはどうすればいいでしょうか？ 全国人民代表大会でその答えが分かった

「一般的な大きなモデルは国家の運命をめぐる闘争に関連している」...

「人工知能＋」が政府活動報告に初めて登場し、直接行動となった。

雷軍、劉青鋒、その他の代表者や委員は、提案の中に人工知能を含めた。

毎年恒例の2つのセッションが再び開催され、AIビッグモデルはかつてないほどの注目を集めています。

当時、海の向こうではGPT-4が最新の大型モデルに追い抜かれつつあり、ソラの新しい動画はネットユーザーを驚かせ続けていた。

一時は、国産汎用大型モデルの今後の展開や中国と米国の格差といった話題が再び注目を集めた。

ここでは、まず2つのセッションで何が議論されたのかを見てみましょう。そこから答えが見つかるかも知れません。

2つのセッションで人工知能が注目の的

「人工知能+」アクションの開始に応えて、全国人民代表大会の代表や中国人民政治協商会議のメンバー20名以上がビッグモデルについて話し合い、基礎となるデータコンピューティングパワー、モデル層からアプリケーション層まであらゆる側面をカバーし、現在の課題に対する提案を提出した。

ここでは、一般的な大型モデルがキーワードになっています。このような盛大な行事は過去にほとんど見られなかった。

具体的な提案としては、技術的なボトルネック、将来の開発、アプリケーションの実装という、おおまかに3つの側面があることがわかります。

• 技術的なボトルネック: データ、コンピューティング能力、産業エコロジー

国内の大型モデルの現在の技術的ボトルネックは何ですか? iFLYTEKの劉清鋒会長をはじめ、知乎の周源創設者、JDグループ技術委員会の曹鵬委員長、中国科学院計算技術研究所の張雲全研究員らが意見を述べた。

Zhihuの創設者である周元氏は、データの課題について語りました。彼は、大規模なモデルデータ収集の監視とレビューが必要であると考えていました。

京東集団技術委員会の曹鵬委員長と中国科学院計算技術研究所の研究員である張雲全氏は、コンピューティングパワーのボトルネックの突破について語った。曹鵬氏は国産コンピューティングパワーのソフトウェアとハ​​ードウェアの連携を奨励し、張雲全氏はAIチップの開発に集中したり、インテリジェントコンピューティングパワーの開発のための専門グループを設立したりするなど、いくつかの提案を行った。

iFLYTEKの劉清鋒会長は、コンピューティング能力、基盤プラットフォーム、ソース技術研究開発の次元から中国の大型モデル開発の欠点を紹介し、中国と米国の汎用人工知能産業の格差を縮め、中国の比較優位を築くために国家の「汎用人工知能開発計画」を策定することを提案した。

• 今後の展開：教育人材や政策・規制も注目の的

技術に加え、教育、人材育成、政策、規制も代表者の焦点となっている。

小米創業者の雷軍氏は人材に関して、義務教育段階からAIリテラシー教育を普及させること、大学におけるAI関連専攻の建設を積極的に推進すること、大手テクノロジー企業や教育訓練機関がAI応用人材を育成することを支援するという3つの提案を行った。

キング・アンド・ウッド・マレソン法律事務所のシニアパートナーである張毅氏のような法律関係者の中には、「人工知能法」の導入を推進することを提案している人もいる。

• アプリケーションの実装: 何千もの業界に力を与えるには?

映画・テレビ、スポーツ、農村、高齢者介護、製造、文化、観光など、さまざまな業界の代表者も人工知能の発展に関する議論に参加したことは特筆に値します。

例えば、ソラが映画やテレビ業界に与える影響。俳優のジンドンはインタビューで、一部のサービス職が置き換えられる可能性について語ったが、短期的には、人工知能が映画やテレビなどのクリエイティブ産業に取って代わることは難しいだろう。

美的集団の鍾正副社長、年花湾文化観光会長の呉国平氏、天能ホールディングスグループの張天人会長らも、製造業、文化観光、高齢者介護業界への人工知能の応用について言及した。

…

今年の 2 つのセッションでは、間違いなくビッグ モデルが焦点になっていることがわかります。 20人以上の全人代代表や政治協商会議委員の提案では、国内の大型モデルの現在の発展状況を実際に要約すると、技術的な課題は依然として存在し、人材政策はそれに追いつく必要があり、アプリケーション開発を加速する必要があるということです。

中国とアメリカの格差はどれくらい大きいのでしょうか？

ChatGPTの登場により、中国では数千のモデルによる戦争が勃発しました。一部のプレイヤーの大規模モデルは、わずか1年でGPT-3.5に匹敵する性能を達成し、一部の機能はGPT-4を超えました。

テキストのみで1分間の動画を自動生成できる「Sora」が誕生し、動画生成の分野に革命を起こしました。その性能は、類似製品を圧倒しています...

その結果、中国と米国の格差がさらに拡大するかどうかという問題が、再び白熱した議論を巻き起こしている。データ、コンピューティング能力、人材育成、投資が議論の焦点となっている。

しかし、中国とアメリカの格差はどれほど大きいのでしょうか？まだ結論は出ていません。

今年の2つのセッションで、 iFLYTEKの劉清鋒会長は初めて定量的な説明を行った。

1〜2年、追いつく。

なぜこの数字なのでしょうか？劉清鋒氏はさらに説明した。

彼は、中国と米国のゲームの「主戦場」は共通基盤能力の継続的なベンチマークであると考えている。 Sora は、GPT-4/4V の一般的な大規模モデル ベース機能を拡張した、特定の分野での成功した実践です。

その他の拡張機能には、DALL-E3 と Whisper が含まれます。

彼はまた、iFlytek Sparkの大型モデルを例に挙げ、6か月以内にGPT4/4Vの現在の最高レベルに到達すると予想しました。しかし、GPT-5のリリースにより、 「そのギャップは1年以上に広がる可能性がある」。

したがって、これは互いに追いつくためのダイナミックなプロセスでもあると彼は強調した。

劉清鋒氏の推論では、人工知能の分野では、汎用大型モデルを高いレベルに押し上げることが、中米の差を分ける中核的な競争ポイントとなっている。

今回の2つのセッションでも、一部の代表者が同様の見解を表明した。つまり、汎用大規模モデルの開発はもはや単なる技術競争ではなく、国家の運命を賭けた競争であり、その影響は広範囲に及ぶということだ。

過去 1 年間で、一般的な大型モデルが業界関係者の間で開発上のコンセンサスとなっていることがわかりました。

モデルレベルでは、長文処理、マルチモーダル性、論理的推論、数学的コーディングなどの技術的進歩により、一般的な大規模モデルの理解能力が総合的に強化されます。インフラ層では、独立かつ制御可能なコンピューティングパワーエコシステムも構築されており、国内のコンピューティングパワーソフトウェアとハ​​ードウェアが連携して、大規模なモデルの革新と応用をサポートしています。

もちろん、最も明らかな発展と変化は、アプリケーション層の完全な開花です。

ヘルスケア、教育、広告・マーケティング、製造業など、さまざまな業界の従来のプレーヤーは、一般的なビッグモデルベースプラットフォームと業界データに基づいて、自社の分野でのビッグモデルの適用を加速することができます。

数千のモデルのうち、大多数は業界や垂直分野の大規模なモデルです。ユニバーサルベースの大規模モデルのサポートがなければ、業界規模の大規模モデルの有効性は向上し続けることができません。

したがって、中国は、独立性と制御性を備え、世界レベルの基準を満たす大規模なユニバーサルベースモデルを持たなければなりません。

その中でも最も代表的な実践者がiFLYTEKです。

過去 1 年間で、注目すべき 2 つの進展がありました。

1つは、数兆の浮動小数点パラメータをサポートする中国初の国産コンピューティングパワープラットフォーム「飛星1」で、ファーウェイと連携して国産コンピューティングパワーの独立制御を実現します。

もう1つは、このプラットフォームをベースにリリースされたiFlytek Spark V3.5です。全体的な効果はGPT-4 Turboに近く、最初に大規模なモデル業界のエコシステムを形成しました。

コンピューティングパワーと継続的にアップグレードおよび反復される汎用大型モデルを基盤として、医療、教育、産業などのシーンで徹底的な応用を行い、業界をリードする大型モデル産業エコシステムの構築をリードしてきました。

今年1月現在、iFLYTEK Sparkの純粋なユーザーは2,400万人に達しています。iFLYTEK Tingting、iFLYTEK Spark APP、iFLYTEK Input Methodなどのアプリケーションをベースに、Sparkは数億人のユーザーに力を与えてきました。ビッグモデル開発者エコシステムには 370,000 人の開発者が集積しており、そのうち 240,000 人はエンタープライズ開発者です。これにより、ビッグモデルの反復と実装を自律的に実行するためのデータのクローズド ループが形成されます。

これまでの開発成果を見ると、iFLYTEK を代表とする汎用人工知能の国家チームが大規模モデルの実装を推進しており、基礎と独自のシナリオおよびデータの優位性を備えていることがわかります。しかし、我々はそのギャップを客観的に見て、それに正面から向き合い、中国と米国の間の基本モデルのギャップを縮めなければなりません。

世界的な競争が激化し、普遍的な基盤が生まれつつある

2024 年の初め、数日で測定される AI の新たな進歩が、再び世界を覚醒させています。

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明らかに、世界的な競争は減速するどころか、より緊急性を増している。

しかし、ChatGPTが初めて登場し、数百人のモデルが数千人のモデルと競い合っていた昨年とは異なり、今年の国内の状況ははるかに落ち着いているようです。テクノロジーのトレンドに関するコンセンサスはこれ以上ないほど明確です。

• 音声、画像、ビデオ、その他のモード融合を含むマルチモーダル融合は、国内外の大手テクノロジー企業にとって、大規模なモデルのアップグレードと反復の焦点となっています。
• スケーリング則は繰り返し検証されており、大規模モデルに関するさまざまな学派が統一に向かっています。
• ハードウェアとソフトウェアを統合し、産業チェーンの上流と下流が共同で構築するユニバーサル基盤が出現しようとしています。普遍的な基盤だけが、総合的な強さ、長期的な安定性、永遠の繁栄、そして何千もの業界での「AI+」のサポートの礎となり得ます。

興味深いことに、そのような洞察も 2 つのセッションで言及されました。

劉清鋒氏は包括的かつ体系的な提案を行った。

彼は、2017年の「新世代人工知能発展計画」に基づき、トップレベルの設計を通じて汎用人工知能の発展を促進するために、国家の「汎用人工知能発展計画」を体系的に策定すべきであると提案した。

同時に、関連する作業も同時に行う必要があり、劉青鋒氏はこれについて9つの提案を行った。

まず、汎用大型モデルの「主戦場」に焦点を絞り、各方面のリソースを統合し、投資を継続的に増やしていく必要があります。

例えば、今後5年間、特別プロジェクトの形で研究開発を継続的に支援すること、コンピューティングインフラの構築を支援すること、産業や人々の生活への大規模モデルの応用を促進することなどが含まれます。

次に、ソース技術の配置を強化し、汎用人工知能関連分野を中心に戦略的かつ前向きな基礎研究を計画し、ソースコア技術のブレークスルーを活用して破壊的イノベーションの探求を推進することを主張します。

大規模モデル技術に加え、脳科学や脳型知能、量子コンピューティングの開発を加速し、AI for Scienceを推進する必要があります。

より具体的な提案としては、次のようなものがあります。

国内の大型モデルを中核として、自立的かつ制御可能な産業エ​​コシステムの形成を加速することを推奨します。

国家の高品質な訓練データの公開と共有を推進し、課題の発表やリーダーの任命などの形で、国家戦略科学技術部隊が優先的かつ低コストで活用できるよう支援することを推奨する。

業界における大規模モデルアプリケーションの健全な発展を促進するために、より客観的、公正かつ信頼性の高い評価方法を導入することが推奨されます。

さらに、人材育成、法律や規制、倫理的・人道的な研究の重要性も強調した。

特に人材育成の面では、革新的かつ応用志向の優秀な人材の育成を強調しただけでなく、基礎教育、職業教育、高等教育の各段階を強化するために人工知能に関する一般教育の推進を加速し、国立人工知能アカデミーの設立を提案した。

将来、人工知能に大きく置き換えられる可能性のある業界や職種については、新たな人材の能力や品質のモデルやトレーニングプログラムを研究する必要があると彼は考えています。

こうした洞察や提案が体系的かつ包括的である理由は、一方では、iFlytek 自体が人工知能の国家チームであり、その分野に関する知識が豊富だからです。一方、人工知能業界への長年にわたる深い関与により、業界のニーズに対するより深い洞察も得られています。

2 つのセッションにおける業界代表者の意見を通じて、社会のコンセンサスは次のようになっていることがわかります。

ユニバーサルな大型モデルが最適です。

グローバルな発展の観点から見ると、コンピューティング能力と産業エコロジーに対する独立した制御を実現することによってのみ、大規模モデルの継続的な反復と適用を確保することができ、それによってのみ、グローバルな競争において地位を占め、発言力を持つことができます。

社会や民生のレベルでは、ビッグモデルに代表される新たな質の高い生産性が、社会の発展を支える新たなタイプのインフラになりつつあります。技術研究開発から商業的実装まで、この開発ルートの最終的な目標は、すべての産業の品質と効率を向上させることです。

そのため、格差は依然として無視できないものの、国内の大型モデルを含むコアプレイヤーは、当初から自主管理の道を模索し、各業界に力を与えてきた。これも大型モデルの真の価値である。

「インターネット+」から「人工知能+」まで、今後は新たな生産性向上のチャンスが期待されており、中国はそれに期待できる。