李開復：「AI+」には4つの段階があると考える理由

編集者注: これは、2019年上海世界人工知能会議でSinovation Ventures会長のKai-Fu Lee氏が行ったメインフォーラムスピーチです。

AI によって可能になる産業のエンパワーメントは何度も説明され、検証され、継続的に成果を生み出してきました。

しかし、李開復氏以前には、「AI+」の発展の道筋、ロジック、将来についてこれほど単純な分析をした人はいなかった。

おそらくそれは李開復の経歴や現在の状況と深く関係しているのだろう。彼は1980年代にコンピューターの博士号を取得し、論文の成果はAI分野の研究です。AIを理解している科学者です。

マイクロソフトやグーグルなどの大企業で勤務し、IT、インターネット、モバイルインターネットの進化を体感。今後も進化し続ける業界の変化を最前線で担う。

AIが再び注目を集めて以来、同氏が設立した投資機関Sinovation Venturesは、ユニコーン企業5社を含むAI企業60社に投資してきた。彼の思想作品『AI未来』は中国とアメリカでベストセラーとなり、その後多くの言語に翻訳されて世界中を巡回した。

したがって、今回の「AI+」4時代についての考え方は、まさにグローバルな分析です。

この論理を参照すると、おそらく別の質問に答えることができるでしょう。

AI企業はどのように発展していくのでしょうか?次はどこへ行くのでしょうか？

スピーチの元のタイトルは「「AI+」時代の到来」でしたが、後にサブタイトルが追加されました。

陳市長、王大臣、そしてご来賓の皆様、本日私がお話しするテーマは「『AI+』時代の到来」です。「インターネット+」はかつて非常に一般的なスローガンでしたが、今日は「AI+」についてお話します。

「AI+」とはどういう意味ですか?過去の各波を見れば、私はジュネーブから戻ってきて、シュワブ教授（ダボス世界経済フォーラムの創設者）と話をしました。私たちが見てきたのは、第4次産業革命は、過去には蒸気機関、電化、情報通信技術、インターネットに基づいていたということです。AIは第4次産業革命をもたらすでしょう。AIはさまざまな業界で応用されています。

AI進化の4つの波

私の著書『AI Futures』では、4つの「AIの波」について説明しています。

AIはデータ駆動型であり、その成功には膨大な量のデータが不可欠であるため、最初の波はインターネットデータの波でなければなりません。

第 2 の波は金融分野であり、標準化された製品、いわゆるビジネスインテリジェンスやデータウェアハウスにチャンスがある他の多くの分野です。

第三の波は、AI が目、耳、そしてより多くのセンサーを備え、人間からより多くの情報を聞き、感知できるようになることです。

AIの第4波は、移動したり、手や足、車輪を持ったりできるようになり、製造、ロボット工学、自動運転車に大きな価値をもたらすでしょう。つまり、あらゆる産業が再編されることになるのです。

インターネットからビジネス、現実世界、完全自動知能に至るまで、以下の分野が人間社会のほぼすべてのビジネス領域をカバーしていることがわかります。したがって、「AI+」は、これら 4 つの波で AI を強化する機会となります。

学術界の友人たちが議論しているもう一つの重要なトピックは、ディープラーニングが限界に達したかどうかです。私たち研究者は新しい研究プロジェクトを始めるべきでしょうか?答えはイエスです。ディープラーニングは成熟段階に入ったため、産業界では活用され始めていますが、学術界ではより多くの優れた技術を発明する必要があります。

このトピックのもう1つの側面は、学術界ではディープラーニング技術に代わるより多くの優れた技術を発明したいと考えていますが、科学的な発明がいつ起こるかを予測することは不可能であるため、これは予測不可能であるということです。しかし、確かなのは、産業分野やビジネス分野では、ディープラーニングを推進する大きなチャンスがまだあるということです。

ある調査によると、伝統的な産業における AI の普及率はわずか 4% です。過去 2 つの大きな革命と比較すると、今日の AI の人気は当時の「イエローページ」と同等です。「イエローページ」は誰もが知っているでしょう。ジャック・マー氏の最初の事業は「中国イエローページ」でした。当時のインターネット普及率はわずか4％でした。

これは、一方では AI アプリケーションがまだ非常に少ないことを意味しますが、他方では、将来の開発に大きなチャンスがあることを意味します。セキュリティなどの分野でAIが応用されている例はいくつかありますが、実際、私たちの周りの起業家の友人に「あなたの会社ではAIを全面的に活用していますか？」と聞いてみると、96％の回答が「いいえ」になると思います。

「AI+」4段階

投資の観点からAIを4つの時代に分けて考えると、AIテクノロジー時代、AI B2B時代、AI + 従来型エンタープライズ時代、AI Everywhere時代になると思います。

当初、AI は難しく、非常に優秀な博士号取得者だけが扱えるものでした。徐々に、それはますます有用になってきました。最近、私たちはイノベーションファクトリーでトレーニングセッションを実施しました。わずか4週間で、その学年の学生600人を募集し、自動運転車や会話型ロボットなどのスーパーアプリケーションを作成するように依頼しました。これは、AIの敷居が下がり、AI技術プラットフォームがますますユーザーフレンドリーになっていることを意味します。したがって、AIの普及により、より多くの産業に力を与えることができるエンジニアが増えています。これは重要な原動力です。

AIの4つの段階に戻って、インターネット時代と比較してみましょう。

20 年以上前、インターネットはブラックテクノロジーのようでした。当時、Yahoo やその他のテクノロジーは想像もできませんでした。誰もがこれらのテクノロジーを非常に早く習得し、Web サーバーなどのインターネット内部サーバー用のソフトウェアを購入するようになりました。

その後、各社はインターネット部門を設立し、会社の方向性を見出すためにインターネットの専門家を雇いました。私がマイクロソフトにいた頃、社内の人々にインターネットの利用方法を教える専門のインターネット部門を設立しましたが、インターネットがどこにでもあるようになったため、この部門はすぐに解散しました。テクノロジーが普及するにつれ、それは必然的にブラックテクノロジーから遍在するプロセスへと移行するでしょう。現在、私たちは第2フェーズと第3フェーズの真っ最中です。

ブラックテクノロジーの時代とは？私は 1998 年に Microsoft Research China (現在の Microsoft Research Asia China) で働くという幸運に恵まれ、そこで同僚のグループを率いて中国最古の AI 研究者となりました。 2005 年、彼は優秀なエンジニアのグループを招き入れ、多くの優れた AI 研究を行いました。

私は、ここにいる多くの友人を含め、ブラックテクノロジーの時代に多くの素晴らしい企業と接触できたことを非常に幸運に思います。当時は、主に科学研究に基づいており、博士号取得者が主導し、AI技術を入り口として、商業的応用の第一段階を探っていました。

第二段階は、AI企業が2B製品を作り始めることです。例えば、保険、銀行、カスタマーサービス、金融、教育の分野ではどのような製品を作ることができるでしょうか？教育製品は学校に販売でき、金融製品は保険会社や銀行に販売できます。これには、私たちが投資しているFourth Paradigm、Megvii Technology、Zhuiyi Technology、Sonce Technologyなどが含まれます。これらはすべて、業界の製品のリーダーです。

幸運なことに、イノベーションワークスは 5 つのユニコーンを含む 60 社の AI 企業に投資しており、来年にはさらに 3 ～ 4 社のユニコーンが誕生する予定です。これは、AI を製品および 2B アプリケーションに変換する第 2 段階です。

第3段階では、PwCは2030年までにAIが世界のGDPを約100兆人民元増加させると考えています。中国では約200兆人民元が見込まれ、そのうち約40兆人民元がAIによって実現されており、他の国をはるかに上回っています。

一方で、これは大きなチャンスなので、主要な伝統的な産業に AI を活用して力を与える必要があります。しかし、改めて、今日の AI ユニコーンについて考えてみましょう。私たちが投資した 5 社、今朝の SenseTime、ここにいる iFlytek など、いずれも素晴らしい AI 企業ですが、これらの企業の年間収益は数十億ドルにすぎません。中国で 50 兆ドルの価値を創出したい場合、これは間違いなく、さらに 1 万社の企業を創設するだけでは達成できるものではありません。

これらの AI 企業は価値を創出し続けるでしょうが、より大きな価値は、AI の価値によって従来の産業を強化することでなければなりません。2030 年に従来の産業の規模が 200 兆ドル近くになるとしたら、50 兆ドルの規模に達するには、これを 20%、30%、または 40% 増やすだけで済みます。50 兆ドルの価値は、従来の産業を強化する AI から生まれるものでなければならず、ブラックテクノロジーから生まれるものでは決してありません。これは大きな違いです。

AIは伝統的な産業の3つのモデルを強化する

AI は伝統的な産業をどのように強化できるのでしょうか?ここには3つのモードがあります。

1 つ目は最適化とエンパワーメントです。つまり、会社のすべての業務は変更されませんが、AI を使用してビッグデータによって収益が増加し、コストが削減されるようになります。

2 番目のモデルはプロセスベースのエンパワーメントです。これは、エンパワーメントモデルを変更して、より大きな価値を生み出せるようにすることを意味します。

3 番目のモデルは、業界全体を再構築し、破壊することです。

これら 3 つの異なるアプローチを説明する 6 つの例を以下に示します。

1つ目はBPOの例です。

エンタープライズレベルのアプリケーションサービスでは、多くのアウトソーシングを行ってきました。簡単に言えば、インドにアウトソーシングされているすべての作業を AI にアウトソーシングできます。現在、RPA と呼ばれる新しいテクノロジーがあります。これは、ソフトウェアをマシンにインストールして、ユーザーの操作を学習するものです。しばらくすると、10%、20%、30% の作業は人間が行う必要がなくなり、マシンが実行できるようになります。

業界にとってのコスト削減は莫大です。 BPO の例として、財務、法務、人事などのホワイトカラーの反復労働を削減することが挙げられます。これにより、コストを最大 91.2% 削減できます。

もう一つの例は、音声認識技術と最新の音声認識＋自然言語処理技術を駆使して、顧客サービスコールの80％を処理するコールセンターで、その顧客満足度は人間が提供できるものを超えています。これは、私たちが投資した企業であるZhuiyi Technologyが実現したものです。

プロセスのインテリジェント化についてお話ししましょう。小売パートナー向けには、AI を使って売上を予測しています。各店舗で毎日各商品がどれだけ売れるかを予測できます。膨大なデータがあり、非常に正確な予測ができるため、倉庫の削減と物流への接続が可能になります。これにより、倉庫と物流のコストが削減されるだけでなく、人材育成のコストも削減されます。店舗マネージャーはすべて AI で対応できます。企業が拡大のために店舗マネージャーを見つけるのは非常に困難ですが、今では店舗マネージャーも AI で対応できます。

このチームは、一部の小売企業にとって数億ドルの価値があるはずです。このことから、AI が従来の産業にもたらす価値は、AI 企業自体の価値を超えていることがはっきりとわかります。

もう 1 つの例は、AI を使用して従来のデータを理解することです。左側は、AI を使用して衛星データを処理し、地上の農作物の温度と湿度を把握し、年間の収穫量と価格を予測するものです。様々な植物など。右側の例では、太陽の高度と影の強さを使用して、タンク内の石油の量をより正確に推定しています。これらは AI なしでは実現できません。これらは氷山の一角に過ぎず、今後さらに多くの機会が生まれます。

次の例は投資です。多くの投資は人やファンドによって行われていることはご存じのとおりです。ファンドを購入すると、100 または 1,000 のオプションがあるかもしれませんが、それらはすべて同じです。また、リスク許容度に合わせてカスタマイズされるわけではありません。

今後、AI財団は、先ほど述べた石油や農産物からの収入をはじめ、さまざまな収入を得て、各企業の株価を正確に予測できるようになる。アナリストが今日のすべての企業の士気を知ることは不可能です。しかし、ソーシャルメディアを使って、各人が各企業に所属しているかどうか、そして今日投稿したソーシャルメディアのメッセージは幸せか不幸かを記録し、それを従業員感情指数としてAIに入力し、AIがこの株を買うべきか売るべきかを判断できたらどうでしょうか？

これについては何千もの例を挙げることができます。ファンドマネージャーの決定は数十、数百、数千の要素のみに基づいていますが、AI は無制限のデータ、無制限の要素を使用し、何千人もの異なる人々に基づいてより高い収益の投資を行うことができるからです。

米国には、人間の収益を上回った600億ドル規模のトップクオンツファンドが2つある。将来的には、この代替手段は人間よりも優れ、大量のデータを分析する能力が間違いなく人間の能力をはるかに上回るため、二次市場の株式ファンドでは間違いなく優れたものになるでしょう。

最後の、そしてより不思議な例は医薬品です。

今日の医薬品製造は、化学者と生物学者が困難で複雑な病気を治療するための新しい方法を考え出すことに頼っています。将来的には、生成化学手法を AI の自然言語処理と敵対的ネットワークと組み合わせて使用することで、動物実験や臨床試験を最も早く通過する可能性のある新しい薬物分子を見つけることができます。私たちの予備調査によると、医薬品の発明は4倍加速され、製薬業界全体が再編されました。

伝統的な業界にとって、AI エンパワーメントの価値は非常に大きいです。伝統的な業界はさまざまな課題に直面しています。主な課題は、AI 業界が AI エンパワーメントがどこにあるかをどのように理解し、AI の専門家をどのように見つけることができるかということです。

この点については、私たち独自の考えがあります。Innovation Works と子会社の AInnovation は現在、8 つの分野でソリューションを提案しています。これらの専門家はどのように関与するのでしょうか?私たちは、単なる VC 投資会社以上の役割を果たしたいと考えています。伝統的な企業の最高 AI 責任者になることを望んでいます。私たちは、伝統的な各企業に入り込み、どの部門が AI を使用して最大の価値を生み出すことができるかを分析するお手伝いをします。

私たちは、従来のコンサルタントと同じように、技術を販売したり、ソースコードを含めて提供したり、さらには人材を派遣したりもします。コンサルタントは時間単位で料金を請求しますが、当社はそうではありません。当社はお客様の会社に直接投資します。そのため、ブラックテクノロジー企業や2B企業に投資しています。次に、従来の企業に投資し、AIの力で企業を強化していく予定です。