ニューヨークタイムズの李開復のコラム：米国における中国のAIに関するいくつかの大きな誤解

米国のテクノロジー界では、中国における AI の現状について次のような誤解がよく見られます。

1. 彼らはしばしば、膨大なデータの利点を中国人の人口の多さに帰しています。
2. 中国の非常に競争の激しい AI ビジネス環境と技術開発は、知的財産の盗難の上に成り立っています。
3. 中国政府は、巨額の補助金を支給し、外国の競争相手から保護することで、AI企業を支援している。

こうした単純な理解は、中国と米国の間の AI 競争を AI 覇権をめぐるゼロサムゲームのような戦いとして解釈しており、非常に粗雑である。

この記事はニューヨークタイムズ紙に掲載された李開復博士のコラムです。上記の誤解を整理した後、新しい視点が提案されます。

実際、両国は互いの強みを学び合うことで、それぞれの可能性を高め、異文化学習の機会を利用して、人類の生活を向上させることができる世界的な AI プロジェクトを共同で推進することができます。

以下は中国語訳です。原題: 中国の人工知能開発は米国にどのような啓蒙をもたらすか? (人工知能について中国が米国に教えられること)

あらゆる技術の開発は、探索期間と応用期間を経なければなりません。探索段階では、科学者は研究室で最も中核となる科学研究作業を実施し、技術的なブレークスルーを達成し、研究分野全体を前進させます。応用段階になると、関連する技術は実用化され、研究室から現実世界へと移行し始めます。

過去 10 年間、私は人工知能が 1 つの段階から次の段階へと移行していく様子を目の当たりにしてきました。 1980 年代から 1990 年代は AI の探究期であり、私はカーネギーメロン大学と Apple で音声認識の研究を行っていました。近年、私は Google China の社長として、また中国のモバイル インターネットへの初期の投資家として、AI アプリケーションの波に身を捧げてきました。

探索段階から応用段階への移行は、AI分野の焦点が米国から中国へと大きくシフトすることを意味します。米国は、先見性のある研究と革新的なプロジェクトにおける優れた実績により、AI探究期間全体を支えるのにほぼ十分な革新的な成果を達成しました。米国は、その非常に自由な知的環境、比類のない大学の研究ネットワーク、そして一貫した移民の受け入れのおかげで、何十年もの間、AI 分野における素晴らしいアイデアのインキュベーターとなってきました。

しかし、AIは現在、正式に応用段階に入っており、まったく異なる条件が求められています。中国は、膨大なデータ、極めて競争の激しいビジネス環境、AIの発展を促進するためにインフラを継続的に改善する積極的な政府など、応用段階のAIのいくつかの主要な側面で大きな優位性を発揮しています。

さらに、中国は抽象的な技術革新を、実用的で商業的に実現可能な多数の製品に転換することにも長けているが、これはほとんどの研究者が考えるよりもはるかに難しいプロセスである。その結果、多くの中国のテクノロジー企業の市場価値は拡大し続け、かつては「盗作」と非難された米国の同業他社をはるかに引き離している。

もちろん、AI分野における将来を見据えた研究の重要性は揺るぎなく、中国が米国から学ぶべきことはまだまだたくさんあるということだ。しかし、AIの応用が徐々にトレンドになりつつある今、米国は中国から学ぶべきことがたくさんある。

西側のアナリストは、中国がAIの特定の分野で優位性を持っていることをしばしば認めているが、その優位性の本質を正確に理解していないことが多い。たとえば、彼らはしばしば、大量データの利点は中国の膨大な人口（11億台のモバイルインターネット端末）にあると主張し、中国の緩いプライバシー保護法によってユーザーデータが誰でもアクセスできるようになっていると主張します。しかし、中国の中核的なデータ優位性は、その幅広さ（ユーザー数）とアクセス性（ユーザーが提供するデータの量）だけでなく、各ユーザーが提供するデータの深さにもある。オンラインの世界以外での中国人の活動は、AIアルゴリズムで使用できるようにデジタル形式でキャプチャできるようになったのだ。

例えば、中国人は日用品の購入、診察の予約、公共料金の支払い、小額ローンの借り入れなど、日常の多くの業務を処理するためにWeChatのようなアプリを頻繁に使用しています。さらに、シェアサイクルやオンライン配車サービスの主な消費者層は中国人で、世界全体の需要の68％を占めています。モバイルアプリケーションの普及は、ある程度「リープフロッグ効果」を示している。中国人はクレジットカードを使用する習慣をまだ身につけていないが、モバイル決済の段階に直接入った。中国の病院は、広範囲をカバーする伝統的な外来予約システムを確立したことがなく、スマートフォンの予約登録手順を直接使用している。この種の例は数え切れないほどある。

これらの膨大なデータストリームは、中国のユーザーを多面的に描写し、AI 企業がサービスをよりパーソナライズするのに役立ちます。シリコンバレーの企業も同様の製品を開発しているが、保有するデータは主にGoogle検索、YouTube視聴、Amazonでの購入、Facebookの「いいね！」などのオンライン活動に限定されている。

中国の非常に競争の激しい AI ビジネス環境に直面して、西側のアナリストは、この分野における中国の優位性を誤解することが多い。彼らは、中国の技術開発は主に知的財産の盗難に基づいていると信じている。この誤解は、正当な学習と模倣行動に対する両者の見方の明らかな文化的違いを反映しています。後継者として、一部の中国企業は既存の成功したビジネスモデルを借用し、それを適応させ、繰り返してきました。

シリコンバレーでは、スティーブ・ジョブズのようなイノベーターが提唱する「Think Different」の精神に反するため、他社のビジネスモデルや機能を模倣することは極めて恥ずべきことだと考えられています。その結果、業界の先駆者は長期間にわたって誰にも挑戦されることなく、自社の技術の可能性を十分に探求したり開発したりしていなくても、業界の支配的プレーヤーになることができます。

対照的に、中国の起業家は学び、模倣することにほとんど躊躇しません。ビジネスコンセプトに市場性があると証明されると、数十社、あるいは数百社の企業がそのビジネスコンセプトに群がり、生き残りをかけた熾烈な競争が始まります。 その結果は、進化における自然淘汰による適者生存に似ています。つまり、すべての企業は「家系図」の同じ枝から始まりますが、競争上の優位性を獲得するために、製品やビジネス モデルを「変化」させます。改良された製品が好評であれば、その企業は生き残り、成長しますが、市場の需要に迅速に適応できない企業は淘汰されます。

この現象は、中国のシェアリングエコノミーの発展の軌跡から明確に観察できます。 UberやDidi Chuxingなどの企業がライドシェアサービスの商業的実現可能性を証明した後、中国のスタートアップコミュニティは、シェアバスケットボール、シェア傘、シェア自転車、シェアパワーバンクなど、ありとあらゆるプロジェクトの反復を試みた。これらのプロジェクトのほとんどはすぐに跡形もなく消えてしまったが、生き残ったプロジェクト（最も有力な自転車シェアリングの新興企業数社を含む）は最終的に数十億ドル規模の企業に成長し、わずか数年で都市交通に革命をもたらした。

最後に、米国で広まっている中国政府のAI支援に関する最も単純な話は、中国政府当局が数社の優秀な企業を選び、多額の補助金を与え、外国の競争相手から保護するというものだ。しかし、この発言は中国政府がAIの応用を促進するために講じてきたさまざまな措置を根本的に歪曲している。

中国政府は、AIの影響が純粋にデジタルな世界から現実世界にまで広がるにつれて、公共インフラと政府機関は変化する必要があると理解している。無人運転車によって交通事故を減らしたいのであれば、道路にセンサーを埋め込む必要があるかもしれない。 AI診断ツールでがんをより早く発見したいのであれば、患者のプライバシーを保護しつつ症例データを研究に使用できるようなデータ共有契約を病院の経営陣が策定する必要があるかもしれない。公務員にとって、こうした決定にはある程度のリスクが伴う。特に、あらゆる誤った決定が政敵の脅威となり得る、極めて対立的な政治環境においてはなおさらである。

中国政府はAIを開発の最重要課題の一つと宣言し、地方当局に対しAIインフラの支援には報酬が与えられるというシグナルを送っている。中国のAI開発モデルは、トップダウンの法令や無制限の補助金に基づくものではなく、地方当局に地方レベルで必要な改革を奨励し、それによって民間のAI企業が実用的な製品を開発するように促すことに基づいています。

上述の中国のアプローチは、AI分野で成功するための公式を完全に習得したのでしょうか？現時点で結論を出すのは難しいです。 AI が探索段階から応用段階に移行したからといって、探索が重要ではなくなったわけではありません。実際、AI の分野にはまだ多くの課題があるため、現時点で AI 開発の最善の道筋を決定できる人は誰もいません。

自動運転車のようなAI製品について考えてみましょう。中国と米国のテクノロジー企業は、人間のドライバー全員を上回る性能を持つ自動運転車の大量導入という夢を熱心に追い求めている。この戦いに誰が勝つかは、主な障害がコアテクノロジーにあるか、実装の詳細にあるかによって決まるかもしれません。障害が技術レベル、つまりコアアルゴリズムの大幅な改善にある場合、米国は有利な立場にあります。障害がスマートインフラストラクチャやそれに対応するポリシーを含むアプリケーションレベルにある場合、中国が優位に立つことになります。

リアルな世界を実現するAIプロジェクト

現時点では、何が主な障害であるかは不明ですが、両国が互いの強みから学ぶことで成功の可能性を高めることができることは確かです。中国の研究者、スタートアップ企業、AI企業は、ただ追いつこうとするだけではなく、さらに想像力を解き放ち、意味のある試みをすることで新たなブレークスルーを達成する機会を得るべきだ。同時に、米国企業は魅力に欠けると考えるビジネスモデルを受け入れ、実証済みのビジネスコンセプトの他の応用シナリオを徹底的に模索すべきである。米国の政策立案者も、AIを傍観する否定的な姿勢を捨て、米国の物理的構造と公共機関を積極的に調整し、新技術をよりよく受け入れるべきである。

両国が視点を変えることができれば、ゲーム理論ではゼロサムゲームのように見えた米中AI競争は、異文化学習の機会となり、人類の生活を向上させる世界的なAIプロジェクトを共同で推進する機会となるかもしれない。