ネイチャーが中国のAIの現状を分析。2030年に世界をリードできるか？

ネイチャー誌の最近の分析記事では、中国の人工知能研究は質の面で急速な進歩を遂げているが、影響力の大きい論文、人材、倫理の面ではまだ米国に追いつく必要があると述べられている。

中国の膨大な人口は、顔検出技術の急速な進歩に貢献した。

中国は2017年に「新世代人工知能開発計画」を発表し、2030年を期限とするAI開発目標を設定した。この目標を達成するためには、基礎研究で大きな貢献を果たすこと、世界中の新進気鋭の人材を引き付ける拠点となること、人工知能産業で世界をリードすることなど、2020年までに達成すべきマイルストーンが数多くあります。この計画が導入された後、中央政府、地方政府、民間企業は積極的に反応し、人工知能の研究開発分野に数十億ドルの資金を集めた。

この最初の期限が近づくにつれ、研究者たちは中国の AI 研究の質が劇的に向上していることに気づき始めています。彼らは中国が地元の優秀な人材を確保できると期待している。これは政府の優秀な人材紹介プログラムの成功によるところが大きい。もう一つの理由としては、外交・貿易関係の悪化により、人工知能を含むあらゆる分野で米国（中国の主なライバル）が比較的魅力のない目的地になったことが挙げられる。

「米国がもはや開かれたフロンティアではなくなった場合、中国を含む主要な競争国にAIの才能を流出させるリスクがある」とシカゴのポールソン研究所のマルコポーロシンクタンクの副所長ジョイ・ダントン・マー氏は述べた。

マルコポーロ研究所はポールソン研究所の内部シンクタンクであり、鋭い市場分析と革新的な研究結果で中国経済を解釈することを目指しています。

しかし同時に、この分野の発展を導く理論的貢献の欠如や中国企業による基礎科学研究への投資不足など、中国の国家戦略を妨げる要因があると観測筋は警告している。

一部の科学者は、中国の人工知能の追求は米国との競争の正式な表現のようなものだと指摘している。人工知能は医療、交通、通信の発展を促進することができます。この分野で根本的な進歩を遂げた国が将来の発展の方向をリードし、最大の利益を得るでしょう。

「中国がAIを中核技術とみなし、米国のレベルに到達したいと考えていることは間違いない」とオックスフォード大学人類の未来研究所のジェフリー・ディン氏は語った。

学術的影響

引用数の多い人工知能論文に関するマイクロソフト アカデミックの調査によると、中国の影響力は非常に強いことが示されています。アレン人工知能研究所のアナリストらは、引用回数の多い論文の上位10％に占める中国の著者のシェアが10％増加し、2018年にピーク（26.5％）に達し、米国の29％に近づき、米国のシェアは減少していることを発見した。この傾向が続けば、翌年（2019年）には中国が米国を追い抜くことになるだろう。他の分析によると、中国の研究者によるAI論文の平均引用率は大幅に増加し、世界平均を上回っているが、依然としてアメリカの研究者の引用率より低い。

中国の人工知能論文の引用レベルは年々増加しており、現在では米国の論文に近づいている。

コンピュータサイエンスのトップスクールランキング（CSRankings）では、人工知能などの分野でも中国の大学の影響力が高まり続けています。このランキングは、コンピューターサイエンスのトップカンファレンスでほとんどの機関の教員が発表した論文の数を測定する研究指標のみに基づいています。

中国の学術的影響力の拡大に加え、同国の人工知能産業も急成長している。中国工程院の院士で西安交通大学人工知能・ロボットセンター所長の鄭南寧教授は、中国にはセンスタイム、ユニサウンド、アイフライテック、メグビーなど、コンピュータービジョン、音声認識、自然言語処理で目覚ましい成果を上げている世界クラスの人工知能企業が数多くあると語った。

もちろん、中国はコアAI技術を構築するためのツールの面ではまだ遅れをとっています。たとえば、TensorFlow や Caffe などのオープンソース プラットフォームは、アメリカの学術機関や企業によって設計されました。これらのオープンソース プラットフォームは、コンピューターが人間の脳のように機能するのを支援するため、世界中の産業界や学界で広く使用されています。もちろん、AI製品の迅速な開発に最もよく使われるプラットフォームは、百度のPaddlePaddleプラットフォームだと鄭氏は語った。

鄭教授はまた、中国は人工知能のハードウェアの分野では比較的遅れていると述べた。世界の主要なAIマイクロプロセッサチップのほとんどは、Nvidia、Intel、Apple、Google、AMDなどの米国企業によって開発されています。「高度なAIシステムに必要なコンピュータチップの設計に関する専門知識も不足しています。」

鄭教授は、中国が基礎理論とアルゴリズム研究で英国や米国のレベルに到達するには5〜10年かかると予測しているが、遅かれ早かれ中国はそれを達成するだろう。

ベルリンのシンクタンクの政策科学者クリスティン・シー・クプファー氏は、基礎理論と技術に貢献できることが、中国が長期的な人工知能戦略を達成する鍵だと述べた。彼女は、機械学習における画期的な研究の進歩がなければ、中国は人工知能の分野で頭打ちになる可能性があると述べた。

人材状況

いかにして優秀な人材を確保するかは、中国がAI開発において直面しているもう一つの大きな課題だ。学界と産業界が共同で作成した2018年中国AI発展報告書によると、2017年末までに中国のAI研究者とエンジニアの数は18,200人に達し、世界第2位となった。しかし、トップAI研究者（生産性が高く、引用数が多い研究者）のランキングでは、中国は6位に過ぎません。

データ、テクノロジー、公共政策に関する学際的研究を行う米国のシンクタンク、データイノベーションセンターが発表した中国、米国、欧州のAI能力を比較した報告書でも、中国のAI人材状況が懸念されている。報告書によると、2017年時点で、中国のトップクラスのAI人材（h指数の上位10％）は米国の5分の1未満だった。

マー氏は、多くのコンピューター科学者は一般的に米国で教育を受け、卒業後は米国に留まり、世界トップクラスのテクノロジー企業に入社すると述べた。

しかし、状況は改善しつつある兆候もある。中国のAI研究機関は、高額の給与でこれらの研究者を母国に呼び戻そうとしている。例えば、鄭南寧教授が勤務するロボット工学センターでは、一部の教授は他の教授の大学給与の2～3倍の給与を受け取っています。さらに、中国の教育システムもAI人材の育成に力を入れている。昨年、35の大学が「人工知能」の学部専攻を提供することが承認された。清華大学などの名門大学は、中国のAI人材不足を解決するために、複数のAI研究・人材育成センターを設立している。

鄭教授はまた、ロボット工学センターでは人材誘致を強化するために、より包括的な評価システムも提供していると付け加えた。対照的に、多くの中国の大学では、論文出版数を報酬の基準とする傾向があります。彼はまた、大学の集中プロセスを回避して科学者がより迅速にエンジニアのチームを構築するのに役立つ採用システムも作成し、現在このシステムは AI の学部課程の開発に使用されています。

AI開発における中国の企業と人口の優位性

丁氏は、テンセント、百度、アリババの3つの中核テクノロジー企業の専門知識と業界への影響力が高まっていることを考慮すると、2020年までに世界をリードするAI企業を設立するという中国の計画は達成できると信じていると述べた。 「グーグルやマイクロソフトといったアメリカのテクノロジー大手のレベルにはまだ達していないが、これら3社はAI分野で世界的リーダーとなっている」と彼は語った。

ニューヨークのベンチャーキャピタル調査会社CBインサイトのデータによると、中国には評価額が10億ドルを超えるAIベンチャーキャピタル企業が少なくとも10社ある。

さらに、中国はベンチャーキャピタルやプライベートエクイティの資金調達規模では米国に遅れをとっているものの、ビジネスプロセスにAIをうまく取り入れている企業の割合は最も高い。 2018年、この点では中国が世界をリードし（32％）、米国（22％）や欧州連合（約18％）を上回りました。一方、中国企業の53％はすでにAI応用に関するパイロットプロジェクトを実施しており、この数字は2位の米国（29％）を大きく上回っている。

馬氏は、中国の大きな強みの一つは人口規模の大きさであり、それにより十分な人的サンプルと、疾病予測ソフトウェアの訓練に必要な大規模な患者データセットなどAIシステムの訓練のためのユニークな機会が提供され、AIの研究開発に大きな利点をもたらす可能性があると述べた。

西側諸国と比較すると、中国のインターネット企業は、米国の企業よりも多様で詳細なデータを収集する機会を持っています。これは、中国のテクノロジー企業が構築したオールインワンのスーパーアプリのおかげです。例えば、WeChatでは現在、ユーザーは「タクシーを呼んだり、食べ物を注文したり、ホテルを予約したり、携帯電話料金を支払ったり、米国行きの航空券を購入したり」できる。対照的に、西側諸国のインターネットサービスは比較的断片化されており、Amazonユーザーでさえホテルを予約することはできない。

もちろん、データ面では中国にも不利な点はある。アメリカのテクノロジー大手は世界的に幅広い影響力を持っており、そのため世界中のユーザー数は比類のない規模を誇っています。たとえば、Facebook のユーザー数は 20 億人を超えていますが、WeChat のユーザー数は 11 億人しかありません。短編動画アプリ「TikTok」のように中国企業が国際的に大きな成功を収めれば、米国の優位性は薄れるだろう。

AIガバナンスとAI原則の策定が不可欠

中国がAI分野で国際的な影響力を持ちたいのであれば、中国のAI研究者や企業が世界中のユーザーを獲得し、他国の研究者と協力するために必要な信頼を構築できるよう、適切なガバナンスを実施することも重要だと馬氏は述べた。他の国々と同様に、中国も AI の開発と応用に関する倫理ガイドラインの策定を開始しています。したがって、中国の AI 企業は、世界的なデータにアクセスできるように、適切なガバナンスに取り組む必要があります。

今年6月、中国の国家新世代人工知能ガバナンス専門委員会は、AI開発者が遵守すべき「新世代人工知能ガバナンス原則――責任ある人工知能の開発」を発表した。人工知能ガバナンスの枠組みとガイドラインを提案し、調和と友情、公平と正義、包摂と共有、プライバシーの尊重、セキュリティと制御可能性、責任の共有、オープンなコラボレーション、アジャイルガバナンスの8つの原則を明確に打ち出した。 8つの原則は、経済協力開発機構（OECD）が5月に採択し、世界各国の政府が採択したAI原則と一致している。

しかし、異なる国が直面する倫理的問題は同じではないことに留意すべきです。したがって、各国は自国の国情や実情を踏まえて、関連する人工知能ガイドラインを策定することになります。

さらに、すべての国と地域が直面しているもう一つの重要な課題は、アルゴリズムによる意思決定の透明性です。この点に関しては統一基準がないため、中国やその他の国々は依然としてこのプロセスをどのように進めるかを模索している。たとえば、欧州連合の一般データ保護規則では、アルゴリズムが自分に関してどのような決定を下すのかを尋ねる権利がユーザーに与えられています。