3月11日、全国人民代表大会の2つの会議が閉会した。「人工知能」は引き続きホットな話題だが、今年のその意義は大きく異なっていた。第13期全国人民代表大会第4回会議では、第14次5カ年計画要綱が可決され、スマート経済に大きな期待が寄せられた。 2021年はスマートエコノミーにとって転換点となる年となるでしょう。

2021年、スマート経済の分岐点

2016年以降、2つのセッションでは人工知能に関する声がますます増えてきました。 2017年全国人民代表大会で、百度のCEOであるロビン・リー氏が提出した3つの提案はすべてAIに関連したものだったが、iFlytekのCEO兼会長である劉清鋒氏は「インテリジェンス+」を国家戦略に昇格させることを提案した。今年の全国人民代表大会でも「人工知能」は頻繁に使われる言葉だった。

Robin Li氏が提出した5つの提案は、自動運転、スマート交通、コミュニティにおけるスマート高齢者ケアなど、いずれもAIに関連するものでした。LenovoのYang Yuanqing氏は「新しいIT」の概念、すなわちインテリジェントトランスフォーメーションを提案しました。XiaomiのLei Jun氏の提案は、スマート製造を含む3つの側面に関係していました。360のZhou Hongyi氏は、スマートカーのネットワークセキュリティをできるだけ早く強化することを提案しました...

両会期で採決され可決された第14次5カ年計画要綱には、「科学技術」が36回、「デジタル」が17回、「インテリジェンス」が7回登場した。 「デジタル発展の加速」と「戦略的新興産業の育成」にはそれぞれ独立した章があります。

計画の概要では、「デジタル経済を発展させ、デジタル産業化と産業のデジタル化を推進し、デジタル経済と実体経済の深い融合を推進し、国際競争力のあるデジタル産業クラスターを構築する。デジタル社会とデジタル政府の構築を強化し、公共サービス、社会ガバナンスなどのデジタル化とインテリジェンスレベルを向上させる」と指摘している。

計画概要には、「インターネット、ビッグデータ、人工知能などの産業の深い融合を推進し、先進的な製造業クラスターの発展を促進し、独自の特徴、相互補完的な優位性、合理的な構造を備えたいくつかの戦略的新興産業成長エンジンを構築し、新技術、新製品、新フォーマット、新モデルを育成する」必要があると明記されている。

今年の2つのセッションでは、代表者は全員「応用」という2つの言葉を強調し、産業経済、社会生活、都市ガバナンスの分野におけるAIの実装にさらに注目しました。第14次5カ年計画の要綱では、インテリジェント経済を力強く発展させる必要性を指摘している。2021年は第14次5カ年計画の初年であり、中国の人工知能産業にとっても重要な年となるだろう。

第13次5カ年計画期間中、我が国の研究開発費総額は1兆4,200億元から2兆2,100億元に増加し、基礎研究と重要なコア技術研究の強化に注力し、科学技術力がさらに向上しました。人工知能は我が国の科学技術における自主革新の重要な分野の一つです。我が国のAI産業は世界的に有名な成果を達成しており、人材、アルゴリズム、計算能力の基礎が完成しています。

2020年に突然疫病が襲来した。AIは疫病予防に貢献し、社会全体が知能に関して高いレベルのコンセンサスに達した。疫病流行の際、我が国は「新インフラ」戦略を提唱しており、人工知能はその重要な構成要素の一つです。終了した地方の2つの会議では、全国の多くの地域でデジタル経済の構築が加速され、人工知能産業が発展し、産業のインテリジェント化が加速していることも示されました。

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適切な時期、場所、人材があれば、人工知能は 2021 年に小規模なアプリケーションから大規模な実装へと移行するでしょう。

新しい10年で、スマートエコノミーはどのような新たな機会に直面するのでしょうか?

1. 基礎的なAI技術のさらなる進歩。

AIは、ディープラーニングを基礎アルゴリズムの中核として、急速な発展を遂げた「革命的な10年」を経験しました。 AIの大規模な応用に伴い、AI技術にボトルネックが発生しています。科学者や技術者は既存の技術的枠組み内でボトルネックを克服していますが、それを排除することは困難です。アルゴリズムレベルでは、人工知能は現在初期段階にあり、受動的な知覚から能動的な知覚、認知、意思決定への移行には、技術の包括的なアップグレードが必要です。コンピューティングパワーレベルでは、人工知能はコンピューティングに高い要求を課し、現在のコンピューティングシステムはコスト、パフォーマンス、エネルギー消費の面で圧倒されています。

新しい10年では、AIの基礎技術が再び飛躍するかもしれません。再帰ニューラルネットワークLSTMの生みの親であるユルゲン・シュミットフーバー氏は、2020年に、自然言語処理（NLP）、コンピュータービジョン、強化学習がAIの最初の10年間の主な技術ラインであったと書いています。次の10年間では、量子コンピューティング、教師なし学習、浅い学習ネットワーク、コンピューティングパワー対ディープラーニングの進歩が高くなることが期待されています。量子コンピューティングが飛躍的な進歩を遂げれば、AI の様相は一変するだろう。「ムーアの法則は 1975 年に提唱されて以来、反駁の余地がないものでしたが、過去 10 年間でその発展は鈍化しています。そのため、多くの人が技術の進歩がやってくると信じており、その進歩は先ほど述べた量子コンピューティングである可能性が高いです。これは、ディープラーニングの大きな進歩を促進するのに役立つでしょう。」

私の国はすでに次世代のAI技術を戦略的に計画しています。第14次5カ年計画の要綱では、人工知能、量子情報、集積回路、生命・健康、脳科学、生物育種、航空宇宙技術、深地球・深海などの最先端分野を目指し、前向きで戦略的な国家の主要科学技術プロジェクトを多数実施すべきであると指摘されている。

2. スマートクラウドは社会の「水、電気、石炭」となる。

AIの価値を認識する企業は増えています。しかし、AIの技術的なハードルは非常に高く、企業が独自に開発することは現実的でも必要性もありません。 「クラウド サービス」モデルに基づいて、企業はクラウド AI テクノロジーの機能に基づいた AI アプリケーションを迅速に開発できます。

2020年末のIDCレポートでは、2021年までに中国のトップ1,000社のうち少なくとも65%が自然言語処理、機械学習、ディープラーニングなどのAIツールを使用して、顧客体験、セキュリティ、運用管理、調達などのビジネス分野でのユースケースの60%を実現すると予測されています。 IDCは「中国人工知能クラウドサービス市場調査レポート（2020年上半期）」の中で、企業のインテリジェント化がAIクラウド市場規模の成長を牽引する重要な要因であり、AIクラウドサービスプロバイダーはAIソフトウェアおよびアプリケーション市場全体でますます高い市場シェアを獲得すると指摘しました。クラウドコンピューティングの大手企業が社名に「インテリジェンス」という言葉を追加したという事実は、AI クラウド サービスに対する同社の重視の高まりを反映しています。

最初の10年間、クラウドコンピューティングは社会のデジタルインフラストラクチャでした。新しい10年間では、AIがクラウドコンピューティング市場の主要な成長ポイントとなり、スマートクラウドはスマート社会の水、電気、石炭になります。

3. サービスロボットは開発の黄金期を迎えています。

過去 10 年間、大規模な AI アプリケーションはそれほど多くありませんでした。消費者市場では、スマートスピーカー、スマートカー、スマートホームなどの一部の製品がインテリジェント化され、大規模に販売されています。産業市場では、防疫、教育、金融、物流などの一部の業界でAIが徐々に適用され始めています。

今後 10 年間で爆発的な成長が見込まれる AI アプリケーションの 1 つがサービス ロボットです。サービスロボットとは、産業用ロボット以外の、非製造業で使用され、人間に役立つさまざまな先進的なロボットを指し、主に個人・家庭向けサービスロボットや公共サービスロボットが含まれます。

人口の高齢化と人件費の上昇により、サービスロボットに対する市場の需要は高まっています。 Strategy Analytics のデータによると、2020 年の年間売上高が 24% 増加した後、サービス ロボットの売上高は 2021 年に 31% 加速する見込みです。 2020年の新型コロナウイルス感染症の流行は、家族が床を掃除したり子どもに付き添ったりするのを助けたり、企業が配達物を仕分けするのを助けたり、紫外線で環境を消毒したりするサービスロボットの成長を促した。疫病流行中、スターサービスロボット企業UBTECH Roboticsの防疫ロボットは16の国と地域で使用され、Huazhu傘下の6,000軒近くのホテルが非接触型スマートサービスを導入し、ホテルロボットは毎月20万回以上商品を配達し、疫病流行中の美しい「風景」となった。

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「2020年世界ロボット統計レポート」によると、プロフェッショナルサービスロボットの世界売上高は2019年に32%増加し、112億米ドルに達した。 UBTECH Roboticsの創立者、周建氏は、過去10年間は​​サービスロボットにとって10年間の予備期間であり、次の10年間は​​発展の黄金期になると述べた。ますます多くのサービスロボットソリューションが垂直分野に適用されるだろう。「次の10年間で、1兆ドルレベルのサービスロボット企業が誕生するかもしれない」

サービスロボットは我が国のAI戦略の一環であり、2017年12月に発表された「新世代人工知能産業の発展を促進するための3カ年行動計画（2018～2020年）」では、2020年までにスマートホームサービスロボットとスマート公共サービスロボットを量産・応用することを提案しました。未来産業研究所は、わが国のサービスロボットの販売台数が2023年までに50万台を超え、売上高が277億米ドルに達すると予測しています。

4. AI は伝統的な産業にさらに「浸透」します。

過去 10 年間で、AI はいくつかの業界で初めて導入され、主に金融、教育、エンターテインメント、情報などの比較的新興の第三次産業に集中しました。新たな10年間で、AIは製造業、医療、高齢者介護、古代農業など、何千もの産業にさらに「浸透」するだろう。

例えば、農業では、インターネット大手が「養豚」事業を展開し、デジタル農業戦略を実施し始めています。 AIをIoTデバイス、農業機械、ドローン、無人車両などのテクノロジーと組み合わせることで、作物の収穫量を増やし、灌漑システムを最適化し、農地を保護し、害虫を駆除し、家畜の健康を監視し、農業の効率を向上させることができます。データによれば、農業分野における人工知能技術とソリューションへの支出は、2020年の10億米ドルから2026年には40億米ドルに増加すると予想されています。

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例えば、医療分野では、AIとバイオテクノロジー、医療技術などの技術を組み合わせることで、医療・健康業界に大きな影響を与えるでしょう。 DeepMind の AlphaFold は、ディープラーニング技術を応用して、数十年にわたるタンパク質折り畳み生物学の課題に大きな進歩をもたらしました。科学者は、より効率的な化学合成計画を開発するために、機械学習モデルを使用して化学分子の表現を学習しました。

もう 1 つの例は高齢者介護です。今年の 2 つのセッションでは、高齢者が直面するデジタル ディバイドに焦点が当てられました。テクノロジー業界の代表者から提案やアドバイスが寄せられました。高齢者の介護を支援することは、サービス ロボットにとって重要なシナリオです。中国の高齢化人口は2億6000万人に達し、高齢者介護産業は「巨大な日の出産業」となっている。医療・高齢者介護業界には、サービスロボットの応用シナリオが数多く存在する。 2つのセッションで、広東移動の党書記、会長兼総経理の魏明氏は、高齢者介護ロボット産業の発展は高齢者介護資源の不足問題を効果的に解決できるだけでなく、スマート高齢者介護産業の活発な発展を促進することもできると述べた。 UBTECH Roboticsは、ヘルスケアロボットとスマートヘルスケアソリューションを開発しており、5G、モノのインターネット、人工知能技術を通じてハードウェアとソフトウェアを統合したスマートヘルスケアプラットフォームを構築していることを明らかにした。

2020年の世界人工知能大会で、ロビン・リー氏はAIの発展は技術的知能、経済的知能、社会的知能の3つの歴史的段階を経るだろうと判断を下した。彼は、AIは「経済的知能の前半から後半への移行期にあり、具体的にはAIの能力が徐々にプラットフォーム化に移行し、産業化へと進化していることに表れている」と考えている。今、ロビン・リー氏の判断は少し悲観的かもしれない。新しい10年では、「社会的知能段階」が本格的に到来した。

収穫期：AI産業化は依然として3つの課題に直面

技術主導の産業発展は、一般的に、技術の発展が 5 つの段階を経ると考える Gartner の「技術成熟度曲線」モデル (Gartner Hype Cycle) から逃れることはできません。

立ち上げ期間: コンセプト、メディアの報道、外部の関心の喚起。

バブル期: 個々の成功事例があり、積極的な企業がそれに追随し始める。メディアは、この事件を大々的に報道し、あらゆる不合理な誇張を行なった。

谷間: 技術の限界や欠点が明らかになり、技術への関心が薄れ始めます。その製品のほとんどは市場から排除されたり失敗したりし、早期にユーザーを見つけた企業だけが苦労して生き残りました。

登り段階: 技術の長所と短所がますます明らかになり、詳細が明確になり、ますます多くの人がそれを理解し始めます。第 2 世代、第 3 世代の製品の登場により、より多くの企業がこれを試し始め、再現可能な成功した使用モデルが出現しました。メディアはそれを再認識し、業界は今回、それに高いレベルの合理的な注目を与えました。

安定期: 継続的な開発の後、技術は徐々に主流になります。技術基準が明確に定義され、より便利で使いやすくなり、市場シェアも拡大し、安定的に活用される段階に入りました。そのツールとベストプラクティスは、数世代にわたる進化を経て、非常に成熟したものになりました。業界はこれを認め、満場一致で評価しました。

AIは、当初は非常に楽観的であったものの、深刻なバブル形成後には広く批判され、バブルが解消された後、最終的に成熟して着実に発展するなど、さまざまな段階を経てきました。現在、AIは停滞期に入り、主流の技術となり、大規模に利用されるようになるでしょう。しかし、AI業界にはまだ業界が解決しなければならない客観的な問題がいくつか残っており、これらの問題は古くからある問題ですが、現時点ではより緊急性が高いです。

1 つ目は、AI の商業化能力がまだ証明されていないことです。

最も有名な AI スタートアップは「CV Four Beasts」と呼ばれる、マシン ビジョン テクノロジー サービスに重点を置く 4 つのユニコーン企業、SenseTime、Megvii、Yitu、CloudWalk です。 2020年、Megvii Technologyは香港株式市場でのIPOに失敗し、3月12日に再び科技創新板への参入を試みた。その少し前には、Yituと音声AI企業UnisoundのIPOが失敗している。多くのAI企業が上場にあたり障害に遭遇しているが、その根本的な理由は、その商業化能力がまだ証明されていないことだ。

「財新」が公開したデータによると、センスタイムの2019年の売上高は50億元を超え、一方、易図と雲哈はそれぞれ8億元と7億元をわずかに上回った。 2017年から2019年にかけて、Megviiの収益規模は年々拡大し、営業利益は3億元から12.6億元に増加しました。これらのAIユニコーン企業には共通の特徴がある。収益の伸びは速いが、全体の規模は小さい。しかし、資金の浪費規模はかなり大きい。その多くは数億ドル、あるいは数十億ドルの資金調達を完了しているが、赤字が続いている。目論見書によると、報告期間（2017年、2018年、2019年、2020年9月）中、Megvii Technologyの純損失はそれぞれ7.7億元、28億元、66.4億元、28.5億元に達しており、一部のメディアは彼らを「金食い虫」と呼んでいる。

CV の獣 4 体だけではありません。これまで、消費者側のスマートスピーカー・スマートドライビングなどのAI製品にしろ、産業側のAI産業サービスにしろ、「規模と引き換えに損失を出す」のが現状であるのが一般的だ。この点、AI企業は、一方では積極的にビジネスモデルを模索し、技術研究開発に加えて市場を重視し、キャッシュフロー能力を強化し、AIが実際にお金を稼ぐことができるようにする必要があります。たとえば、AIをシナリオに深く統合し、製品を減算し、アプリケーションシナリオで単一のポイントと単一のアプリケーションから始めて、単一のポイント製品からソリューションへ、そしてサーフェスへと、AIアプリケーションエコシステムを継続的に拡大します。 AI企業は、大きな社会問題の解決や大きな社会ニーズの充足においても画期的な成果を上げなければなりません。一方、投資家はAI企業に対してより忍耐強く、大物を捕まえるために長期戦を戦うという長期的な考え方を持つ必要があります。結局のところ、AIが大規模に爆発する時が来たばかりなのです。市場は、AI が技術バブルではないことを証明しました。投資家は安心し、AI 起業家にもっと忍耐強く接するべきです。

2つ目は、AI人材の不足をまだ緩和する必要があることです。

ここ数年のAIの急速な発展により、AI人材が不足している。AI専攻の大学卒業生を年俸100万元で採用したり、大学から高額でAI専門家を引き抜いたりする企業が数多く報道されている。その後、国はAI教育を重視し、大学ではAI専攻を開設し、産学研が共同でAI人材を育成した。AI人材不足はある程度解消された。百度は単独で、業界向けに100万人のAI人材を育成したと主張し、UBTECH Roboticsは、世界40か国以上で約150万人の学生がUBTECH Roboticsを通じて人工知能を学んだと主張した。

しかし、AI人材の供給は依然としてAI産業化の進展に追いついておらず、新しい10年でもAI人材は不足するでしょう。

ハイエンドのAI人材は依然として不足している。米国のポールソン財団傘下のシンクタンクの統計によると、2019年末時点で、世界のトップAI人材の約60％が米国に定住している。トップAI人材のうち、最も高い割合は中国で大学教育を受けた人材で、29％に達した。つまり、多くの中国のAI人材が留学後も米国に留まり、仕事に就いており、中国ではハイエンドのAI人材が不足しているのだ。中国はAI大国だが、LinkedInのビッグデータによると、中国のトップクラスの人工知能人材は6位に過ぎない。

特定の分野でもAI人材が不足しています。たとえば、サービスロボットの分野では、複数の分野が絡む複雑なシステムであるため、AI人材の不足はさらに深刻です。メーカーは、複合的な技術人材、マーケティング人材、製品人材を大量に必要としており、応用シナリオでは、サービスロボットと人工知能を理解する人材が必要です。しかし、複合研究開発人材と応用人材が不足しており、それが製品の研究開発と産業応用に直接的な制約を与えています。

2020年、国内の人工知能人材不足は500万人以上に達し、需給比率は深刻な不均衡に陥った。 2021年には、人工知能人材、特にハイエンドの人工知能人材とニッチなAI分野の人材の育成を強化することが急務です。

3つ目は、AIの倫理的問題が緊急の課題となっていることです。

AIによる顔の変形や顔認識に基づく教室の監視などのAIアプリケーションの出現により、人類はAI技術の爆発的な進歩に十分に備えられていないことが認識されるようになりました。

あらゆるテクノロジーは諸刃の剣であり、AIも例外ではありません。 AI技術はオンライン詐欺を容易にし、「偽造」の特定をより容易にし、より困難にする。AI技術は多くの人々、特にレジ係、カスタマーサービス、監視、ソフトウェアテストエンジニアなどの反復的な仕事に就いている人々の職を失う原因となる。AIアルゴリズムは人間によって訓練され、性差別、人種差別、地域差別などの人間の偏見がAIに受け継がれる。AI技術がハッカーに習得されれば、ハッカーの攻撃手段は全面的にアップグレードされる。

サービスロボットや自動運転車など、目に見える具体的な AI アプリケーションの爆発的な増加により、AI 倫理はより重要になっています。サービスロボットが人間にサービスを提供する場合、人間や環境と衝突する可能性があります。責任はどのように分担すればよいでしょうか?自動運転車が道路上で事故を起こした場合、責任はどのように分担されるべきでしょうか?解決すべき問題がまだ多く残っています。窒息するのを恐れて AI の開発を制限することはできません。唯一の方法は、AI の倫理と規制に対して二重のアプローチを取ることです。

AI倫理とは、AI時代における人間と機械、人間同士の関係における道徳規範です。「温灸ロボット三原則」はロボット倫理に属します。倫理基準に加え、法律や規制の整備も急務であり、例えば自動運転に関する法律や規制も整備されつつあります。

アマゾン、マイクロソフト、グーグル、IBM、フェイスブック、アップルなどの企業は、AI倫理問題に対処するために非営利の人工知能協力組織を共同で設立しました。2017年にマイクロソフトは社内に人工知能倫理委員会（AETHER）を設立しました。2018年にフェイスブックは、人工知能における偏見を防ぐための特別な倫理チームを設立したと発表しました。

中国では、百度のロビン・リー氏がAI倫理に関する提言を何度も提出している。2019年、馬化騰氏は「AIガバナンスの緊急性が高まっている」と指摘し、「テクノロジーを善のために」AIの全面的なガバナンスを主導し、AIが「認識可能」、「制御可能」、「使用可能」、「信頼できる」ことを保証すべきだと述べた。私の国の規制当局は、トップレベルの設計の観点から AI 倫理の規範と実装を決定します。 2019年6月、国家新世代人工知能ガバナンス専門委員会は、「責任ある人工知能」の開発を提案する報告書を発表しました。これは、わが国が人工知能ガバナンス原則を発表した初めてのことでした。その年の7月24日、「国家科学技術倫理委員会設立計画」が可決されました。「国家科学技術倫理委員会設立計画」の要件に従って、国家科学技術倫理委員会が設立されました。会議では、科学技術倫理は科学技術活動において遵守しなければならない価値基準であると指摘されました。

AIの新たな10年が近づくにつれ、知的な人間はAIを開発・活用して国、社会、企業、そして人々にとってより多くの価値を生み出すことができるだけでなく、AIを制御して平和的に共存することもできると信じる理由があります。