過大評価されすぎた人工知能バブルは、どのように崩壊するのでしょうか。

実は、似たような事件は以前にも起きている。江蘇省衛星テレビの番組「The Brain」では、百度脳が最強の頭脳集団に挑戦した。ネットユーザーの中には、あまり知られていない裏話があるのではないかと考える者もいた。では、なぜ人々は AI に対してこれほど多くの疑問を抱いているのでしょうか? AI は本当に企業が主張するほど強力なのでしょうか?

まず、ほとんどのAI技術には依然として致命的な欠陥やボトルネックがある。

ネットで検索してみると、「DMV 2017年最新自動運転テストレポート」が見つかり、これは無人運転車の現在の開発レベルを正確に示している。特筆すべきは、Googleの姉妹会社で世界最高峰のWaymoでさえ、L4レベルの自動運転を完全に実現したとは言えないということだ。明らかに、無人運転車が本当に完璧になることは困難です。

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さらに、データによれば、Waymo の介入率は 1,300 マイル (2015 年) に 1 回、5,000 マイル (2016 年)、5,596 マイル (2017 年) に 1 回と、どんどん小さくなってきていることも示されています。つまり、レベルが高くなるほど、自動運転が直面するボトルネックが深刻になるということです。

周知のとおり、無人運転技術は AI の非常に重要な応用分野です。無人運転技術が大規模に推進されなければ、AI の発展の見通しに疑問を抱くことは避けられません。現状では、自動運転車が広く普及するまでにはまだまだ長い道のりがあります。実際、交通機関のように安全性が極めて高いシステムでは、誰も自分の命を機械に完全に委ねようとはしないので、自動運転車が広く一般に受け入れられることはないかもしれません。自動運転車は工業団地など比較的限られたエリアでしか使用できません。これらのエリアでは、自動運転車が故障しても、それほど深刻な結果にはならないからです。

さらに、無人運転車は必ずしも人間の運転よりも高いレベルに到達するとは限りません。周知のとおり、交通状況や道路状況の情報は非常に離散的であり、このデータを吸収して処理することに関しては、人間の脳は機械よりも独自の利点を持っています。たとえば、道路の一部が一時的に通行止めになった場合、人間の脳は即座に判断を下しますが、機械はそうできないかもしれません。複雑な状況に直面すると、機械は間違いなく長い学習と適応のプロセスを必要とし、複雑な交通ニーズに直面したときに無人運転が「限界」に感じられるようになります。

もちろん、この状況は他の面でも反映されています。AI同時通訳を例に挙げてみましょう。コンテンツが非常に単純なロジックと非常に標準的な文章形式である場合、機械翻訳はそれほど難しくなく、重大な間違いを犯すことはありません。問題は、多くのコンテンツが標準化されていないことです。文脈言語環境に対する要求が非常に高いだけでなく、中国語にはさまざまな修辞技法もあります。これらの問題に直面すると、AI翻訳は多くのばかげた間違いを犯す可能性があります。ただし、AI を補助的な翻訳方法としてのみ使用する場合でも、大まかな意味が伝われば翻訳の精度に対する要求がそれほど高くないシナリオもあるため、人件費を大幅に削減できます。

さらに、Baidu Brain が番組「The Brain」に登場したことで、同社の技術的能力の一部が披露された。しかし、一部のネットユーザーが言うように、もし Ba​​idu Brain が、Shui Ge のように何百ものコップの水に対して「微細な水識別」操作を実行するよう求められたら、システムはおそらく崩壊するだろう。なぜなら、近距離の微細情報を取得する場合、機械は必ずしも水歌の目よりも優れているわけではないからです。同時に、機械がさまざまな微細情報を処理するために使用するさまざまなアルゴリズムによって、結果に大きな違いが生じる可能性もあります。

人工知能があらゆる面で人間を真に凌駕するためには、ルールを定め、情報を秩序立てることが前提条件であり、それによって人工知能は論理的分析とデータ処理においてより大きな優位性を持つことができる。もう一つの可能​​性があります。機械が人間の感情、論理的思考、学習能力を備えることができれば、あらゆる面で人間を上回ることができます。しかし、これは現実的ではないようです。

第二に、この狂気の背後には人工知能の巨大なバブルが出現している

今年3月、中国のメーカーメンターでシノベーションベンチャーズの創業者である李開復氏は、あるイベントで、人工知能には巨大なバブルがあると公に指摘した。「最近、下着を作る会社と会ったのですが、それも人工知能の会社だと言っていました。これは非常に異常な現象です。現在、人工知能分野のバブルは特に深刻です。」

実際、人工知能のバブルは他のテクノロジーのバブルと非常によく似ています。このバブルは、まずコンセプトの誇大宣伝のレベルで現れます。つまり、関連するアプリケーションが大規模に実装される前に、コンセプトはすでに誇大宣伝され、新しい「トレンド」を形成しています。その後、大量の資本が流入し、バブルは概念レベルから資本レベルへと押し上げられました。ある意味では、あらゆるバブルは資本主導の成長の結果です。もちろん、資本にはリターンが必要です。資本がリターンを得られなかったり、当該分野の事業性が大きくなかったりすると、熱狂の時期が過ぎた後、必然的に資本は減少し、バブルが崩壊します。

では、人工知能のバブルはどれくらい大きいのでしょうか? このバブルはどのような側面で現れるのでしょうか?

まずは資金調達規模を見てみましょう。CVSourceによると、2013年12月21日から2018年第1四半期までに、人工知能スタートアップへの資金調達は130件ありました。資金調達額は2013年の15億元から2017年には338億元に増加しました。2018年第1四半期だけでも、資金調達総額は2017年全体を超え、402億元に達しました。大量の資金流入はAIユニコーンの評価額も引き上げた。9月10日、ソフトバンクチャイナはセンスタイムに10億ドルを投資し、センスタイムの評価額は60億ドルに上昇した。このようなベンチマーク効果のある資金調達事例は、他のAI大手の評価額を押し上げる可能性もある。もちろん、業界全体が崩壊すれば、状況は逆になるかもしれない。

さらに、人工知能分野の人材の給与は、IT業界の平均レベルから大きく乖離しています。 Huxiuの記事ではこの点を詳しく取り上げ、「最下層のエンジニアの年収は30万～50万元、商業企業の研究者は50万～100万元、プロジェクトマネージャーやCTOは80万元以上で上限はなく、一般的に150万元前後」と述べている。AI企業に対する市場の期待がAI人材を人気商品にし、AI人材の価値が急騰したと言える。この部分のコストは必然的にAI企業に転嫁されることになる。しかし、ほとんどの企業は気にしません。なぜなら、十分な才能のある人材を引き付けることができれば、より良い製品を作り、より高い評価を得て、より多くの資金を調達できると考えているからです。このモデルのもとでこそ、AI 人材獲得戦争は持続可能となるのです。

実際のところ、企業価値にしても人材価値にしても、それは資本の推進の結果である。しかし、資本がリターンを得るためには、AIの商業化プロセスを厳密に検証する必要がある。エバーブライトの新経済投資責任者であるアイ・ユー氏は、重慶スマート博覧会で、AI技術の商業化への圧力が高まっていると述べた。将来、適切な実装シナリオが見つからなければ、人工知能の新興企業の90％が失敗するだろう。実際、AI の商業化の問題はスタートアップ企業だけでなく、BAT、Google、Microsoft などの大企業にとっても問題です。前述の通り、AIは多くの場合、人間の労働を真に代替することはできません。応用の可能性がなければ、その商業的価値は必然的に議論の的になるでしょう。

さらに、将来AIが大規模に肉体労働に取って代わるようになれば、経済全体が不況に陥るのではないかとも懸念しています。 AIの発展により雇用が困難になり、人々の収入が全体的に減少するため、外食やスーパーマーケットに行くお金をどこから得るのでしょうか。機械は人々の仕事を代替できますが、人々の消費を代替することはできません。同時に、機械のメンテナンスコストもかなり低く、機械が機械をメンテナンスし、完全に人手の代わりになる可能性さえあります。現在、自動車製造のほとんどのプロセスは機械によって完了しており、これはAIにとって非常に危険なシグナルです。

ある意味、AIが経済の正常な運営を脅かすようになれば、厳しく管理されることは避けられない。投資の衰退や現金化の難しさと比べれば、これはバブル崩壊の究極の形なのかもしれない。