人工知能の世界的競争が激化する中、主導権を握るのは中国か米国か？

世界的な技術競争において、人工知能は他の追随を許さない

世界的な技術革新の新たな局面において、人工知能（AI）が最前線に躍り出ました。 Computing Industry Association (CompTIA) には、世界経済を推進する技術革新の設計、実装、管理、保護に携わる約 7,500 万人の業界および技術専門家が所属しています。コラボレーション、教育、認定、プロモーション、市場調査を通じて、世界中の最先端技術を発見してサポートする「情報に通じた人々と業界リーダーのグローバルなつながりのあるコミュニティ」を形成し、学習と最先端技術の発見を密接に組み合わせ、常に先進的な技術革新を先導しています。

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CompTIA は毎年末、世界の最新技術革新トップ 10 を選出しています。2019 年のランキングには、モノのインターネット、人工知能、5G 通信、サーバーレス コンピューティング、ブロックチェーン、ロボット工学、生体認証、3D プリント、AR/VR AR (拡張現実/仮想現実)、ドローンが含まれています。 2020年のランキングには、人工知能、5G通信、モノのインターネット、サーバーレスコンピューティング、生体認証、AR/VR、ブロックチェーン、ロボティクス、NLP（自然言語処理）、量子コンピューティングが含まれます。わずか1年で、人工知能はモノのインターネットに取って代わり、ナンバーワンになりました。これは、世界の技術革新の最新動向と競争状況を反映しています。

冬と春を繰り返す人工知能の進化

人工知能という言葉は、人々にますます知られるようになってきています。しかし、人工知能とは何かを定義するのは難しいようです。簡単に言えば、人工知能は「人工＋知能」の2つの意味を統合したもので、「人工かつ知能」または「知能人工」と理解できます。これは、人間の知能をシミュレート、拡張、拡大するための理論、方法、技術、およびアプリケーションシステムを研究および開発する新しい科学技術です。

理論と実践の始まりと進化の観点から見ると、人工知能は 1950 年代半ばに誕生し、1956 年に学問分野として確立されました。この期間中、1974 年から 1980 年、および 1987 年から 1993 年にかけて資金枯渇の厳しい冬が 2 回ありましたが、1956 年から 1974 年、および 1993 年から 2005 年にかけては大きな発展の春が 2 回ありました。

2006年以来、世界の人工知能はインターネット、モバイルインターネット、コンピューティングパワー、ビッグデータ、インテリジェントアルゴリズム、人工学習、自然言語処理、画像認識などの先進技術を統合し、加速的な発展の新たな段階に入りました。近年、人工知能の研究は、科学技術界、産業界、ビジネス界、デジタル経済界などあらゆる分野でますます評価されるようになり、産業界によるAIへの投資や買収が活発化しています。

AIには無限の可能性と大きな将来性がある

人工知能には確かに大きな展望と大きな可能性があります。 1970年代初頭には、人工知能は人類の宇宙技術やエネルギー技術と並ぶ世界三大最先端技術の一つと考えられていました。 21 世紀において、人工知能は遺伝子工学やナノサイエンスと並んで、新世紀の 3 大最先端技術の 1 つと考えられています。人工知能は、社会的な応用や人々の認識においてより顕著になっています。

しかし、人工知能に対する世界の現在の理解はまだ初期段階であり、表面的であることも認識する必要があります。人工知能が将来どの程度発展するかについては、おそらく私たちが知っていることよりも知らないことの方がはるかに少ないでしょう。過去のインターネットやモバイルインターネットと同様に、将来にはさらなる発展が待っています。現在、北米、アジア、ヨーロッパは人工知能の開発において世界の最前線に立っています。フォンデアライエン氏は2019年末、欧州委員会委員長に就任後、EUの人工知能研究開発とイノベーションの加速を最優先課題とした。このため、EUの人工知能開発白書の策定を主導し、人工知能開発戦略をEUの革新的発展の重要なツールと戦略的方向性と位置付けた。

米国のAGFAT（Apple、Google、Facebook、Amazon、Tesla）などのハイテク大手は、人工知能産業の包括的な展開を加速しています。わが国でも多くの企業が人工知能ビジネスへの展開と努力を継続的に強化しています。いくつかの投資会社によれば、世界の人工知能産業の市場規模は2030年に16兆米ドル近くに達すると予想されており、これは世界経済と技術分野において非常に魅力的な数字です。

人工知能が拡大、両刃の剣効果が顕著に

人工知能の応用拡大が大きく加速しました。民生、商業、工業、医療、教育、交通、メディア、科学研究などのさまざまな革新的な応用分野に加えて、軍事および諜報分野での人工知能の応用もますます一般的になりつつあります。多くの国の諜報機関は、監視、盗聴、その他の手段を通じて情報を収集するために人工知能ツールとテクノロジーを使用しています。さらに、人工知能マシンは、ますます情報のユーザー、意思決定者、およびその他の自動化された諜報活動のターゲットになりつつあります。人工知能技術によって世界中で得られる諜報データの量は、3年以内に少なくとも100万倍に増加すると予測する人もいます。人工知能がますます普及し、テクノロジーがますます進歩するにつれて、人間が秘密を守ることが難しくなってきています。

人工知能の諸刃の剣効果はますます顕著になり、多くの混乱や疑問も生み出し、多くの論争を引き起こしています。まず、人工知能の応用が拡大することで、人類社会の伝統的な倫理、管理モデル、さらには法律、規制、さまざまな安全保障問題に大きな挑戦がもたらされ、破壊的な革命や深刻な結果を引き起こす可能性もあるという懸念があります。次に、人工知能が制御不能になったり混乱したりしないように、各国が人工知能の技術と応用をタイムリーかつ効果的に管理する方法についての懸念があります。

人工知能は万能ではなく、解決すべき問題は無数に残っている

実際の応用において、人工知能技術は革新的であり、さまざまな利便性と利点をもたらしてきましたが、まだ不完全であることにも留意する必要があります。人工知能は魔法のように万能で、人間に取って代わるだけでなく、あらゆる面で人間を凌駕するなどと語る人もいますが、実際には複雑な技術的課題や、社会の法律や規制と倫理道徳とのつながりに関する課題が未解決で解決困難な問題が数え切れないほどあります。車の自動運転の問題もその一つです。現時点で特に注意すべきは、いわゆる「AI万能論」や「AIユートピア」、そしてセキュリティにおける無責任さです。

軍事と安全保障の面では、人工知能システムは国際社会から大きな注目を集めています。科学技術界の多くの組織や人々は、人間の制御なしに能動的に殺害を命じることができるこのような「殺人ロボットシステム」が人類に災難をもたらすのを防ぐために、人工知能兵器システムの開発と応用を世界中で禁止するよう強く求めてきました。理論上、人工知能兵器システムは、人間よりも敵をより迅速に識別し、決定を下す時間を短縮し、軍事的に迅速に対応できるため、軍事的優位性が向上しますが、人工知能システムの「設計エラー」または「計算エラー」と「認識エラー」は、軍事衝突、さらには戦争のリスクを容易に高める可能性があります。

2019年10月31日、米国防イノベーション委員会は人工知能の倫理原則に関する報告書を発表し、米国防総省が将来、戦闘および非戦闘シナリオで人工知能をどのように設計、開発、適用すべきかについて勧告と警告を行った。報告書は、人工知能兵器システムの使用に関する5つの主要なルール、「責任、公正、追跡可能、信頼性、制御可能」の策定を強調した。

国際ビジネスの分野では、マスターカード、ソフトバンク、IBMなど25の大手国際企業が3月25日、主要7カ国（G7）に対し、人工知能からサイバーセキュリティに至るまでのさまざまな問題に対する加盟国の対応を調整する新しい機関を設立するよう要請した。人工知能の技術開発と応用に関わる個人情報（特にプライバシー情報）の保護不足と乱用について深い懸念を表明する人が増えており、多くの国が人工知能の管理を世界的な科学技術ガバナンスのレベルに引き上げ、この点で世界的なガバナンス協力を強化するよう求めている。

米中AI競争の行方は不透明

世界の科学技術研究開発と応用の観点から見ると、中国と米国は現在、世界の人工知能研究開発と応用の最前線に立っていると認識されています。しかし、現時点では米国と中国のどちらが進んでいるかという包括的な結論を出すことは難しく、それぞれに長所と短所があるということしか言えません。現在、世界における AI 能力の比較については、完全かつ統一的に認められた基準はありません。主要国間の AI 能力の比較は、主に次の 6 つの側面に反映されます。

まず、彼は人工知能のリーダーです。人工知能は世界をリードする技術です。人間同士の戦いではなく、優れた人間が主導しなければなりません。シュミット氏は米国の人工知能分野の第一人者とみなされている。長年にわたり米国の政治や軍事で活躍し、オバマ、トランプ、バイデン政権に先端技術に関する防衛問題に関する助言を提供してきた。シュミット氏は昨年2月にグーグルの親会社アルファベットの全役職を辞任し、現在は米国国家安全保障委員会の人工知能委員長を務めている。私の国にも優秀な人工知能の科学研究者や産業従事者が多数いますが、さまざまな理由により、彼らの国際的な知名度や認知度は比較的低いようです。

ファイル写真：エリック・シュミット。 （ビジュアルチャイナイメージ）

2つ目は人工知能の研究成果です。スタンフォード大学が今年3月に発表した2021年AI指数レポートによると、人工知能関連の専門誌の引用率指標で、中国は2020年に米国を20.7％から19.8％にわずかに上回った。 AI関連の論文発表数で見ると、中国は2017年に米国を上回り、2020年に発表されたAI論文数は世界全体の18％を占めた。しかし、国際AI学術会議で発表される論文数では米国が依然としてトップの座を維持しており、学術会議論文の引用率でも中国の11.8%に対して40.1%と大きくリードしている。後者は、国の人工知能研究における国際的にトップクラスの成果と質をよりよく反映していると考えられる。

3つ目は人工知能の開発と応用です。この点に関しては現時点では具体的な統計はなく、将来も完全かつ正確な統計が出る可能性は低いでしょう。さまざまな具体的な認識から見ると、中国の人口は米国よりもはるかに多く、商業、産業、技術革新が非常に活発であるため、中国の現在の人工知能の開発と応用の数は、応用範囲、分野、シナリオを含めて米国を上回っています。人工知能は一夜にして実現できるものではなく、応用実践において継続的に最適化と改善を行う必要がある。この点で、米国は中国に大きく遅れをとっている。例えば、インテリジェント自動車運転や商用アプリケーションの分野では、多くの中国の人工知能企業が人工知能技術の大規模な実験と応用を行っており、ユーザー数が多く、応用シナリオが豊富なため、得られるデータや関連応用技術の改善と完成度も米国を上回っています。

4つ目は、AIイノベーション企業とユニコーン企業の数です。一般的に、中国には米国よりもはるかに多くの人工知能企業があると考えられていますが、平均的な科学研究レベルとイノベーション能力は必ずしも米国を超えているわけではありません。中国にはユニコーン人工知能企業は多くなく、国際的に有名な企業はさらに少ないです。一部の人工知能企業の関連する科学研究能力と管理レベルを向上させる必要があります。人工知能企業への資金調達に関しても、米国の同様の企業との間には大きな差がある。

第五に、人工知能の対応する支援技術。人工知能は孤立したものではなく、対応するハイテクソフトウェアとハ​​ードウェアによってサポートされる必要があります。人工知能は究極のソリューションであり、端末のプレゼンテーションとアプリケーションの一種です。その上流は、対応するビッグデータとビッグデータ技術によってサポートされる必要があります。その中核となる計算は、スーパーコンピューターと高精度の半導体チップによってサポートされる必要があります。そのスムーズな操作と非常に速い応答は、少なくとも5Gの通信条件とモノのインターネットの認識技術によってサポートされる必要があります。その下流には、対応する精密機器と設備が装備されている必要があります。そうしないと、インテリジェントで安全な操作ができなくなります。現在、中国には精密半導体材料、生産・製造、高精度チップなどの技術と製品がまだありません。これらのボトルネック技術を早急に克服できなければ、人工知能の発展が着実に、遠く、深く進むことは困難です。

6番目は、人工知能の開発に対する政策支援と財政投資です。アメリカのメディアは、中国はアメリカよりも人工知能を重視し、政策面でのサポートも充実しており、社会もアメリカよりも人工知能の応用に寛容であると考えている。シュミット氏は米下院の公聴会で、米国が人工知能分野で主導的地位を維持したいのであれば、今後5年から7年で少なくとも毎年400億ドルの投資を増やす必要があると強調した。同氏が率いた米国の人工知能に関する国家安全保障委員会の報告書は、米国は国防総省の年間予算の3.4％を科学技術に投資し、中核的なAI研究開発に少なくとも80億ドルを割り当てる必要があると勧告した。バイデン大統領は3月31日に新たな2兆ドルの投資計画を発表し、そのうち1800億ドルは米国の基礎科学研究の強化に充てられる。バイデン大統領は就任以来、人工知能の重要性を繰り返し強調し、米国における人工知能の研究開発と競争を政府が強力に支援すると表明している。

米国は遅れていることを認め、中国に見習うよう呼びかけている

マイクロソフトのブラッド・スミス社長は今年2月の上院公聴会で、中国との競争で米国が直面する最大の課題は技術研究開発ではなく、人工知能などの新技術の実際の展開と応用における中国のスピード優位性であると述べた。シュミット氏は、中国は米国との差を縮めただけでなく、顔認識などのAI技術でも急速な進歩を遂げており、西側諸国より「数世代」先を進んでいると述べた。同氏は中国が「プライバシー保護が欠如している」と非難したが、そのおかげで中国は人工知能応用のための大規模データベースを構築し、医療などの分野で人工知能の発展を積極的に推進することができた。

シュミット氏は、米国は「米国の中核的価値観を損なうことなくこれらの問題を解決する必要がある」と示唆した。同氏は、中国によるAI能力の追い越しに対処するため、米国は中国の「軍民統合」アプローチを模倣できると示唆した。シュミット氏は、米国は人工知能技術において「中国より5年や10年ではなく、1～2年先を進んでいる」と見積もっている。シュミット氏は「中国の台頭により、我々は新たな競争相手、有能な競争相手を獲得した」と語った。次回の中国と米国の人工知能競争はより熾烈になることが予想される。政策と財政支援に加え、国際的な優秀な人材が競争の成否の鍵となるだろう。