2030年までに世界を制覇？ネイチャーが中国のAI開発の現状を深く分析

最近、ネイチャー誌は「中国は2030年までにAIの世界をリードできるか？」と題する記事を掲載した。記事は、中国の人工知能研究は質が向上しているだけでなく、影響力の大きい論文、実践者の数、研究倫理の面でも米国との差が急速に縮まっていると主張している。

中国は世界で最も人口の多い国であるだけでなく、徐々に最大の経済大国へと成長しています。さらに、中国は人工知能（AI）でも世界をリードしたいと考えています。

2017年、中国政府はこの野心的な人工知能開発計画の期限を2030年とすることを決定しました。この目標を達成するために、中国はまず2020年までに一連のマイルストーンを完了する必要があります。これらには、基礎研究レベルでの大きな貢献、世界で最も魅力的な人材研究センターになること、そして世界のリーダーに匹敵する AI 産業クラスターを確立することが含まれます。

2020年が近づくにつれ、研究者たちは中国におけるAI研究の質が大幅に向上していることに気づき始めている。予測によれば、中国の現地の優秀な人材を引き留める能力も急速に高まっている。これは中国政府が一連の効果的な人材誘致プログラムを実施したためでもあるが、中国と米国の外交・貿易関係が急速に悪化したことも一因となっている。 AIを含む多くの分野で直接的な競争相手である米国は、中国の優秀な人材にとって、もはや目指す価値のある最終目的地ではない。 「米国が開放性という優位性を失えば、才能ある人材は中国を含む競争相手に逆流する可能性が高い」と、イリノイ州シカゴのシンクタンク、ポールソン研究所の人工知能アナリスト、ジョイ・ダントン・マー氏は言う。

しかし、観測者たちは、中国はAI分野のツール開発への理論的貢献の欠如や、根本的な進歩を前進させるための中国企業からの資金が比較的限られていることなど、国家計画の妨げとなり得るいくつかの逆風に直面していると警告している。

科学者らは、中国がAIの覇権を狙うのは、米国との国際競争だけではないと言う。実際、AI技術はヘルスケア、交通、通信などの分野での進歩を約束しており、これらの分野での抜本的な進歩は、中国が将来の発展の方向性を形作り、新しい時代に最大限の利益を得るのに役立つことが期待されます。

オックスフォード大学人類の未来研究所で中国のAI開発を研究するジェフリー・ディン氏は、「中国がAI技術をこの時代の最も重要な技術の一つとみなし、米国と真っ向から競争することを望んでいることは間違いない」と語った。

この開発計画は2017年に発表され、「新世代人工知能開発計画」と呼ばれています。中国は数多くの政策を発表しただけでなく、さまざまな省庁、地方政府、民間企業に数十億ドルの研究開発資金を割り当てた。根本的な影響学術検索エンジンである Microsoft Academic による、引用数の多い AI 論文の分析によると、中国は確かに目覚ましい進歩を遂げています。ワシントン州シアトルのアレン人工知能研究所によるこの分析では、最も引用された論文の上位10％にランクインした中国人著者の割合が着実に増加しており、2018年には前例のないピークの26.5％に達し、米国の29％をわずかに下回ったが、関連する米国人著者の割合は減少傾向を示していることがわかった。この傾向が続けば、中国は来年米国を追い抜く可能性がある。その他の分析結果からも、AI論文分野における中国の著者の平均引用率は着実に増加しており、世界平均を上回り、アメリカの学者の引用率に次ぐ水準であることが示されています。

さらに、中国には世界をリードするコンピュータービジョン、音声認識、自然言語処理の企業もあります。西安交通大学人工知能・ロボット研究所所長の鄭南寧氏は、これらにはセンスタイム、ユニサウンド、アイフライテック、メグビーテクノロジーなどが含まれると述べた。

しかし鄭南寧氏は、中国は依然としてAIの中核技術ツールの開発で遅れをとっているとも述べた。例えば、現在、コンピュータを設計、構築、訓練して人間の脳と同様の機能を獲得するために使用され、世界中の産業界や学界で広く利用されているTensorFlowやCaffeなどのさまざまなオープンソースアルゴリズムプラットフォームは、すべてアメリカの学者や企業によって開発されました。しかし、中国企業 Baidu が開発した PaddlePaddle も、AI 製品を迅速に開発するためのオープンソース プラットフォーム分野で主要なプレーヤーとなっています。

AIハードウェアの分野における中国の進歩も遅れている。現在、世界をリードする AI 対応半導体チップのほとんどは、Nvidia、Intel、Apple、Google、AMD などのアメリカ企業から提供されています。 「高度なAIシステムをサポートできるコンピューティングチップの設計に関する専門知識がまだ不足しています」と鄭南寧氏は語った。

同氏は、中国が米国や英国と同等の基本理論とアルゴリズムの革新レベルに達するにはあと5年から10年かかるかもしれないが、これはまだ実現可能な開発目標だと予測した。

ベルリンのシンクタンク、メルカトル中国研究所の政治学者クリスティン・シー・クプファー氏は、中国の次の長期的発展目標はAIの基礎理論と技術に貢献することだと語った。彼女は、中国が機械学習で真のブレークスルーを達成できるレベルで研究を進歩させることができなければ、中国のAI開発はすぐに行き詰まるだろうと指摘した。人材問題中国の進歩に大きな影響を与えるもう一つの要因、つまりトップクラスの研究者にとっての魅力について考えてみましょう。現状では、この点では中国の方が大きな潜在力を持っているように思われます。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年末までに中国はAI科学者とエンジニアの数が世界で2番目に多い国となり、その数は約18,200人で、29,000人の実務者を擁する米国に次ぐ規模となっている。しかし、 AI研究者の数に関しては、中国は世界で6位に過ぎない。これは、生産性が高く引用数の多い論文を書いた著者の数を測定するh指数から導き出された結論だ。

ジョイ・ダントン・マー氏は、コンピューター科学者はかつては米国で教育を受け、その後米国に留まり世界中のテクノロジー企業に加わっていたと語った。

しかし、この安定した状態が変化しつつある兆候があります。中国のAI研究機関は、高額の給与で多くの研究者を国内に呼び戻そうとしている。例えば、鄭南寧氏が勤務するロボット工学センターでは、一部の教授の給与が大学の他の教授の平均給与の2～3倍に達している。

鄭南寧氏は、同センターは従業員に対して、中国のほとんどの大学をはるかに上回る総合的な評価システムを提供しており、研究者が発表した論文の数にも細心の注意を払っていると指摘した。彼はまた、大学の本来の管理手順を直接回避する採用メカニズムを採用し、科学者が迅速にエンジニアリングチームを立ち上げ、AI関連の学部課程を開設できるようにしました。展開の芸術ジェフリー・ディン氏は、インターネット大手3社であるテンセント、バイドゥ、アリババによる専門知識の継続的な蓄積により、中国は2020年までに世界をリードするAI企業を設立することが期待されていると述べた。同氏は「グーグルやマイクロソフトといったアメリカのメーカーと比べるとまだ差はあるが、これらの企業は確かにAI分野で徐々に世界的リーダーになりつつある」と指摘した。

ニューヨークの調査会社CBインサイツの報告によると、中国には顔認識技術メーカーのセンスタイムなど、評価額が10億ドルを超える民間のAIスタートアップ企業が少なくとも10社ある。

馬氏は、中国の大きな利点の一つはその規模であり、それが大きな潜在的労働力供給と、大規模な患者データセットを使用して病気を予測できるソフトウェアを訓練するなど、AIシステムの訓練のためのユニークな機会を生み出すと述べた。 2月に中国の研究者らは、自然言語処理システムが電子健康記録から一般的な小児疾患を経験豊富な小児科医と同等の精度で診断できたと報告した1。このデータセットには、同じ病院で診察を受けた約 60 万人の小児患者が含まれています。この規模のデータは、他のほとんどの国では想像もできないものです。中国のAI担当ロー・マー氏は、中国がAI分野で世界的な影響力を獲得したいのであれば、その技術に対して適切なガバナンスを実施しなければならないと強調した。この方法でのみ、中国の研究者と企業は必要な信頼を築き、世界中のユーザーの認知を獲得し、他国の研究者との協力関係を確立することができます。多くの国と同様に、中国も AI の開発と利用に関する倫理原則の策定を始めています。馬氏は、中国企業が適切なガバナンスに取り組まなければ、世界的なデータ資源にアクセスすることは決してできないだろうと指摘した。 「それは自社の利益にかなう公正な条件だ」

今年6月、国家新世代人工知能ガバナンス委員会は、AI開発作業において遵守すべき8つの原則を発表しました。丁氏は、これらには調和、公平性と正義、プライバシーの尊重、安全性、透明性、説明責任、協力が含まれており、これは今年5月に経済協力開発機構（OECD）が発表した要件と非常によく似ていると述べた。

しかし、道徳的な問題は国によって異なった形で現れます。それでも、中国政府は法執行にAIを使用している唯一の機関ではなく、FBIも捜査プロセスの一環として顔認識技術を使い始めている。

現在、アルゴリズムによる意思決定の透明性も各国が直面している主要な課題の一つです。しかし、一貫した基準が確立されていないため、中国は他の多くの国と同様に、この問題に対処する方法を依然として積極的に研究している。馬氏は、欧州連合が発行した一般データ保護規則では、ユーザーが自分の日常生活に関連する問題に対処する際にアルゴリズムがどのように決定を下すかを尋ねる権利があると規定されており、これは間違いなく優れたAIガバナンスの良いスタートであると説明した。