AI人材の競争は軍拡競争となっている。AIの創造性競争に賭けるAI大手の中で、勝利のポイントを獲得するのはどれだろうか？

世界中の人工知能の人材が徐々に量産モードに入りつつあります。

今年6月、百度と浙江大学は、潜在的な人工知能の才能を発掘することを目的として、第1回中国大学人工知能創造コンテストを共同で主催した。アリババとテンセントも大学に積極的に働きかけており、国内の多くの人工知能コンテストの審査員や専門家の中にアリババとテンセントの名前をよく見かけます。現在、BAT 3 社の人工知能の青写真が描かれており、新たな競争ラウンドは人材をめぐるものとなる。各関係者は、誰が「ネジ」の品質管理をうまく行い、人工知能ビルの建設に燃料を供給できるかを待っている。

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AIの才能は常に「切れた弦」のようなものだ

どれほど優れた戦略であっても、それを実行するには十分な人材が必要です。実践により、人材の準備が戦略実行の成功の鍵であることが証明されています。しかし現在、人工知能業界では人材不足の声が業界内で相次いで聞かれ、人材不足が業界の発展を妨げる最も大きな要因となっているようです。では、急速な技術発展の氷山の下に、人材分野で長らく隠されてきた問題とは何でしょうか?

1. 問題は人材不足ではなく「人材格差」である

人工知能はまったく新しい分野であり、かつての「シェアリングエコノミー」や現在の「ニューリテール」など、他のすべての新興概念と最も異なるのは、ビジネスモデルレベルでのアップデートであるだけでなく、技術レベルでもアップデートされている点です。したがって、人工知能業界に欠けているのは、普通の人材ではなく、トップエリートの人材です。

2017年に人工知能の波が到来し、2018年は人工知能元年となり、すべてを定義づけました。この2年間という短い期間で、人工知能は本格化したものの、必然的に人材の「技術格差」に直面しました。大学における人工知能人材の育成はまだ初期段階にあり、南開大学、南京大学、吉林大学、天津大学などの一流大学が人工知能大学の銘板を公開したのは今年5月になってからである。この現実から、現在の人工知能業界は必然的に人材不足というジレンマに直面することになる。

そのため、現時点では、既存の人材をいかに活性化させるかが新たな鍵となっている。私の国には、コンピュータ関連の幅広い才能があります。実際、これらの才能は、コンピュータ分野の専門能力を AI 能力に変換できる可能性が非常に高いです。彼らに今欠けているのは、進路変更を促す十分に明白なシグナルだけです。百度が開催した人工知能大学クリエイティブコンテストは、間違いなくそのようなシグナルを発する役割を果たしている。クリエイティブコンテストを通じて、少数のトップAI人材が頭角を現し、業界全体の人材への関心の高まりを先導することができるのだ。

2. 技術は弱いわけではないが、連携が欠けている

現在、中国の AI 人材のレベルは米国に比べてはるかに遅れています。教育面では、世界のAI大学367校のうち168校が米国にあり、世界第1位となっている。中国はまだ第2層に過ぎず、中国と米国とのAI大学の数の差は非常に大きい。基礎的な人材の蓄えという点では、米国はAIリーダーの領土を占領する上で圧倒的な優位性を持っています。現在、米国ではAIの基礎層で働く人材が1万7900人いる。対照的に、中国ではチップ分野やAI技術プラットフォーム分野などの基礎層で働く人材はわずか1300人で、中国のAI人材総数の約3.3％に過ぎない。

AI人材の配置が遅れていることに加え、中国と海外の格差の根本的な原因は、わが国の人工知能分野がまだ産学研の深い連携の状況を形成していないことだ。北京大学や清華大学など、我が国の人工知能に携わる大学には、世界でもトップクラスの学者が多数在籍し、その論文の質も世界的にも際立っています。さらに、百度、テンセント、アリババなどのインターネット大手が保有するAI技術も世界をリードしています。しかし、我が国は、強固な技術基盤を有しているにもかかわらず、科学研究、教育、生産など社会の各部門における機能と資源の優位性の調整と統合をまだ実現しておらず、AI技術のイノベーションが上流、中流、下流を接続・結合できず、長い間、苦痛を伴う実装と収益化の困難さという泥沼にはまっていました。結局、利益の減少は、科学研究、教育、生産に一定の悪影響を及ぼします。もちろん、これら3つの分野に携わる人々にも影響を与え、業界に対する信頼を失わせることになります。

3. 市場の潜在性はあるが、資本がそれを推進するには時間がかかる

AI関連の資金調達は活況を呈しているものの、業界関係者は、2018年にAI業界が破産の波に直面する可能性があると予測し続けている。こうしたシグナルにより、就職を控えている人々は人工知能の産業的展望について検討を始めることになる。実際、国務院が2017年に発表した「新世代人工知能発展計画」では、2020年までに人工知能産業の規模が1500億元を超え、関連産業の規模が1兆元を超えると指摘されています。同時に、PwCは、人工知能が2030年までに中国のGDPを約20%成長させると予測しています。

現在、AIはスマート製造、スマート医療、スマートシティ、スマート農業、国防建設に至るまで、幅広い関連産業を牽引することができます。社会のあらゆる側面がAI技術のサポートにより産業のアップグレードを実現します。ソフトバンクの孫正義会長は、2014年のソフトバンクワールドカンファレンスで、国家競争力の公式として「競争力＝生産性×労働力」を提唱した。この公式によれば、国が人工知能を積極的に開発すれば、将来的に労働コストが上昇し続けても、その国の競争力は低下するのではなく、むしろ向上することが保証される。これは、人工知能が「崩壊」の声が上がる中でも着実に前進できる根本的な理由でもある。

したがって、客観的に見れば、人工知能には市場性があるが、現段階では資本の推進力が発揮されるまでには時間がかかるだろう。関係する業界の人材が、表面的な「利益のみ」の考え方でAI業界を見るだけで、長期的な視点を欠いている場合、AIの現代的な価値を正しく理解することはできません。

AI 大手はどのようにして AI 人材を合理的に獲得できるのでしょうか?

AI 人材の需要は直線的に増加しており、年間複合成長率は 200% を超えています。さらに、テンセント研究所が発表した「2017年世界人工知能人材白書」によると、世界のAI分野には約30万人の人材がいるが、現在の市場需要はすでに数百万に達している。人材の需要と供給の深刻な矛盾により、AI 大手は AI 人材の採用に多額の費用を費やすことを余儀なくされています。しかし、ただお金を浪費するのではなく、より合理的に AI 人材を獲得するにはどうすればよいのでしょうか。おそらく、次の 3 つの側面が参考になると思います。

1. 人材の採掘は一時的に渇きを癒すだけですが、人材の育成は真水の源です。

今では、巨人が人間を密猟するのは当たり前のこととなっている。過去、主要大学から優秀な人材を引き抜くことに喜んで取り組んでいた大学は、すべてライバル大学でした。しかし、産学研の関係が融合から融合へと進化する中で、大学から人材を引き抜くのは基本的に大企業であり、これまで分離していた学術研究と企業応用が融合し始めたのが背景にある。

しかし、現時点では、そのような収束は健全ではないようです。高額な給与の誘惑の下、人材の「孔雀が南東に飛ぶ」現象により、大学の科学技術資源は一時、飾り物になった。現在、企業による熱狂的な人材引き抜き活動は、人工知能分野における大学の科学研究活動を妨げ始めており、多くの大学の国立研究所の教育状況にまで混乱をもたらしている。

大学から優秀な人材を引き抜くことに加え、企業は海外の優秀な人材を引き付けることで国内の人材不足を補うことも選択するだろう。しかし、マイクロソフトアジア太平洋研究開発グループの元最高技術責任者である張宏江博士は、「人工知能の人材不足は世界的な問題である」と考えている。人材を育成せずに単に採用するだけでは、会社の一時的な問題を解決することしかできません。大学の科学的研究成果からのフィードバックがなければ、最終的には業界全体の発展に悪影響を及ぼすことになります。

したがって、現在の AI 大手は、独自の AI 人材育成システムを確立する必要があります。例えば、テクノロジー企業である百度は、人材ブランド効果が非常に強く、技術エンジニアの成長のゆりかごとして社外の多くの企業から認知されています。今年、第1回人工知能大学創造コンテストを開催するという動きも、間接的に百度の人材育成への取り組みを反映している。同時に、百度の内部人材保持データによれば、長期間会社に留まることができるのは、外部から派遣された人材ではなく、社内で訓練された人材であることが多いことも示されています。

2. AI人材について語るだけでは不十分。多様な人材の組み合わせがより良いTOB達成に役立つ。

現段階では、人工知能の分野ではB2Cビジネスモデルはまだ普及しておらず、それがもたらす配当金では人工知能企業が現段階で生き残ることは困難です。これは主に、ToC製品が直面する「ゴルディロックス効果」によるもので、つまり、人工知能製品があまりにも革新的で先進的すぎると、消費者は馴染みがなく、理解したり信じたりすることができないと感じます。しかし、革新がなければ、消費者はそれを単なる盗作で退屈なものと考え、買う必要はないと考えます。したがって、両者の完璧なバランスをどのように見つけるかが、To C 製品が次に解決する必要がある問題です。

一般的に、Baidu などの AI 大手のプラットフォームとデータの利点を考慮すると、B2B は現在、AI 開発にとってより適したビジネス モデルです。しかし、To Bビジネスで良い仕事をするためには、AIを理解する人材だけでなく、テクノロジー、ビジネス、セールスを理解する複合的な人材が必要です。さらに、企業の観点から見ると、健全な人材構成は多様な人材の組み合わせを反映するはずです。

したがって、将来の AI 大手の人材育成計画は、ソフトパワーとハードパワーの両方に焦点を当て、徹底的に進歩させる必要があります。

3. AIクリエイティブコンペティションは、AIの応用を加速するための人材プラットフォームとして機能する

「2018年中国人工知能商業上陸研究報告」によると、2017年に中国のAIスタートアップは累計500億元以上の資金調達を受けたが、2017年に中国のAI商業上陸スタートアップ上位100社が生み出した累計収益は100億元未満で、AI企業の90％以上が赤字だった。 AI 企業は、商業化の過程で一般的に多くの苦痛を感じます。 IBMでさえ、内部情報筋によると、同社のワトソン・ヘルス部門が従業員の約50%から70%を解雇することを最近明らかにした。

効果的な製品評価基準、不明確なビジネスモデル、効果的な業界アルゴリズムモデルの欠如は、人工知能の実装に多くの問題点があることを示しています。バブルの中でいかに明確な発展の道筋を見つけるかが、業界の現在の最優先事項です。一方、メディアが人工知能の素晴らしさや能力を大々的に宣伝する一方で、一部のAIの性能は低く、人工知能業界全体が信頼の危機に陥りやすく、さらには求職者の目にはリスクの高い業界と映り、業界に人材を引き付けることにもつながりません。

第三者の主張が常に十分に裏付けられていないように思われる場合、それをテストするには間違いなく自己実践が最良の方法です。したがって、人工知能に対する大衆の偏見を正し、業界に対する人材の信頼を高める最善の方法は、AI大手に人工知能の創造的競争のプラットフォームを提供させ、オープンな技術的枠組みの中で人材に人工知能の分野を探求し、自分自身を納得させる機会を与えることです。例えば、国内初の大学人工知能コンテストでは、主催者である百度がコンテストにPaddlePaddleディープラーニングオープンソースフレームワークを提供し、検索、画像認識、音声認識と理解、感情分析、機械翻訳、ユーザープロファイリングなどの一般的なAI業務を含む人工知能の多機能アプリケーションを参加者が簡単に探索できるようにしました。これは、百度が常にAIの実装に細心の注意を払っており、AIクリエイティブコンペティションを利用して人材プラットフォームを構築し、AIアプリケーションを徐々に高速軌道に乗せようとしていることも示しています。

AI競争は出発点だが、競争後の人材エコシステムの確立はより高い要塞である

AI競争はAI大手の間で人材戦争を巻き起こしたが、競争が終わった後、誰が競争の価値を真に引き出せるかが、より注目に値する焦点となる。

1. コンテスト終了後も業界はサポートされ続けるのでしょうか？

時の試練を経て、AI コンテストは真の才能を生み出しました。しかし、最終的に才能が業界に利益をもたらすことができるかどうかは、業界の創造性を活性化するためのコンテスト後の特別なプロジェクト支援があるかどうかにかかっています。 AIクリエイティブコンテストは質の高いプロジェクトの宝庫であるため、コンテストの終了がイベントの終了となるべきではありません。それどころか、それは優れた技術人材を支援するための始まりとなるはずです。ゲームが終わった後に皆が鳥や獣のように散り散りになってしまうと、ゲームのレベルがどれだけ高くても、注目を集めるためのショーにしかならず、貴重な実益は生まれません。

初の大学人工知能創造性コンテストの発起人として、Baidu はコンテストの高品質プロジェクトへの投資者として活躍することで、将来的に業界にさらに大きな影響力を発揮できる可能性がある。これは、百度が自らの魅力をさらに高め、人材を引き付けるための方法の一つにもなるだろう。

2. 競争エコロジーとプラットフォームエコロジーは化学反応を起こすことができるか？

現在、国内のAIエコシステムは徐々に正しい軌道に乗ってきています。特に百度は数年前にAI技術の研究開発に巨額の資金を投資して現在の成功に至るまで、完全なAIエコロジカルクローズドループを形成してきました。第一層は百度のAIオープンプラットフォームであり、知能音声オープンプラットフォームDuerOS、ディープラーニングオープンソースプラットフォームPaddlePaddle、百度脳など、基本的な位置にあります。第二層は百度のAIパートナーです。百度は人工知能が体系的なプロジェクトであることを十分に認識しており、多くの業界チェーン企業と協力してAIの共創に参加しています。 3番目の層は実用化であり、これは今回百度が開催した大学向けAI創造コンテストと化学反応を生み出せる重要な層でもある。 AIクリエイティブコンペティションのエコシステムをどのように構築し、それを単なる独立したコンペティションとして扱うのではなく、Baiduの既存の高品質なエコシステムとどのように連携させてAI技術のシナリオと製品化を加速させるかは、コンペティション後にBaiduが考えなければならない課題です。

現在、AI人材をめぐる争いは軍拡競争となっており、AI大手各社はクリエイティブ競争への参加を増やし、絶えず前進しています。近い将来、優秀な人材を見つけることが難しい状況は完全に逆転すると考えられています。