李開復氏は、AIが今後20年間で5つの主要産業に大きな影響を与えると予測している。

最近、Sinovation Venturesの創設者であるKai-Fu Lee氏が「AIの急速な時代」と題した基調講演を行いました。李開復氏は演説の中で、今後20年間でAIとさらなる新技術の発展が5つの広範囲にわたる産業変化をもたらすだろうと予測した。

業界変革に関する 5 つの主要な予測は次のとおりです。

1. 世界の工場はAI自動化にアップグレードしており、中国の先進的な製造業は世界をリードしている

2. エネルギーと原材料の価格が大幅に下落し、中国のサプライチェーンが世界を支配している

3. スマートシティやあらゆるもののインターネットが整備され、完全自動運転が広く普及している

4. 中国のビジネスインテリジェンス革新は活況を呈しており、AIがビジネス運営の新たな秩序を推進している

5. AI+医療イノベーションは疾病による死亡率を下げ、人々の寿命を延ばす

李開復氏は、米国の世界支配は100年前にエネルギー、製造、運輸、医療の4大分野で成功したことに由来するが、現在、中国はビッグデータとAIの優位性を有し、自動化とインテリジェント化が進んだ生産能力により「世界の工場」としての地位を維持し続けていると述べた。

以下は李開復氏の演説の全文である。

まず、中国には、院士の姚其志氏、周志華教授、シノベーションベンチャーの主任科学者の周明氏などの科学者とその優秀な学生など、特に優れた人材の優位性があります。

第二に、中国はその巨大な市場によってもたらされたビジネスモデルとデータの利点を持っています。

第三に、政府の現実的かつ強力な政策がAI産業を支援します。

第4に、競争力のある起業家エコシステムにより、強力で革新的な地元企業が生まれ、その事業は急速に成長し、データ、AI、その他のテクノロジーの急速な発展も促進しました。今日、過去 3 年間の発展を振り返ると、これらの予測は現実のものとなりました。 AI の 4 つの波があらゆる業界に変化をもたらしています。

最初の波はインターネットの知能です。 MeituanやByteDanceなどのインターネット大手は、AIの推進により、巨大市場と超高時価総額という奇跡を生み出しました。

第二の波はビジネスインテリジェンスです。 AIは、膨大な量の注釈付きデータを持つ金融や保険などの分野で非常に優れた成果を上げています。

第三の波は、物理世界の知性です。コンピュータービジョン、聴覚、さまざまな IoT 接続デバイスの普及により、AI は人間と同等に現実世界を認識できるようになり、一部の領域では人間の生理学的認識能力を上回ることさえあります。 AI アプリケーションはまだ弱い人工知能ですが、顔認識、物体認識、AI フィルム閲覧、インテリジェント品質検査などの定義されたタスクでは AI が人間を上回っています。

第 4 の波は、現在最もホットな分野である、完全自動インテリジェンスです。 AI に手足が備わり、視覚と知覚が加われば、無人運転、ロボットアームの把持、ドローンによる散布などのシナリオで大きな価値を生み出すことができます。 「TechVC」と位置付けられるイノベーションワークスは、ここ数年で50社近くの人工知能企業に投資し、その中から7社のユニコーン企業が誕生しており、これは世界の投資機関の中でも最も優れた成果の一つと言えるだろう。

もちろん、人工知能産業全体の発展は良好だが、中国はハード技術分野の「ボトルネック」問題を早急に解決する必要があり、そのためには上から下まで一致団結した努力が必要だ。

人工知能に加え、化学や生物学など他の分野における中国の研究開発と変革能力も飛躍的に進歩している。中国にはノーベル賞やチューリング賞の受賞者が十分ではないが（これらを獲得するには時間がかかる）、少なくとも質の高い論文の数という面から見ると、人工知能の分野であれ、生物学、化学、その他の材料学などの重要な分野であれ、中国は近年急速に追い上げており、いくつかの分野では米国や欧州のレベルを上回るか、それに近づいている。これらの進歩により、中国の科学研究能力全体が向上する見通しについて、私たちは非常に楽観的になっています。

テクノロジーはかつてアメリカが超大国になるのを助けた

1 世紀にわたる歴史の観点から大国の発展の機会を見ると、最後の歴史的機会はおそらく 19 世紀後半から 20 世紀初頭にかけて米国が世界的な技術大国として台頭したことだったでしょう。アメリカの台頭には多くの理由があるが、最も重要な理由の一つは、アメリカがいくつかの産業革命の波に追いついたことである。最初の科学技術革命は主にヨーロッパで始まり、主にヨーロッパに利益をもたらしました。第二次科学技術革命の間、米国は相当数の科学技術上の成果を生み出し、それが米国が台頭しヨーロッパを追い抜くための重要な基盤を築きました。 20世紀の第三次科学技術革命では、米国の優位性が十分に発揮され、産業革命の波全体をリードし、その後、世界的な覇権を獲得しました。その後の第四次技術革命においても、米国は依然として世界をリードしています。

米国が勝ち取った数々の産業革命は、科学技術が主要な生産力であることを十分に証明しており、これにより米国はエネルギー、製造、輸送、医療の 4 つの主要分野を支配することも可能になった。これら 4 つの主要分野からは、世界を支配する多国籍企業も生まれています。エネルギー分野では、米国にはエクソンモービル、ロックフェラー、ゼネラルエレクトリックなどの大企業があり、製造分野では、ゼネラルモーターズ、フォードなどの自動車大手があり、鉄鋼分野では、私の母校であるカーネギーメロン大学があるピッツバーグで、創業者の一人であるカーネギー氏が設立した鉄鋼大手カーネギースチールカンパニー（後にUSスチールコーポレーションに合併）が誕生しました。医学分野では、ノーベル医学賞の受賞者は数十年にわたってアメリカとヨーロッパの学者によってほぼ独占されてきました。19世紀後半のアメリカ南北戦争中には、ジョンソン・エンド・ジョンソンやファイザーなどの世界的な製薬大手が誕生しました。

エネルギー、製造、運輸、医療という4つの主要要素が米国を超大国にしたのと同様に、中国は現在、同様の歴史的機会に直面しています。中国では、製造革命、エネルギー革命、自動運転、ビジネスインテリジェンス、医療イノベーションなどの改革が起こっています。私は、今後 20 年間で AI がこれら 5 つの大きな変化を推進または創出し、電気と同じように産業に力を与えると予測しています。

予測1：世界の工場はAI自動化アップグレードを実施し、中国の先進的な製造業が世界をリードする。最初の予測は、中国の「世界の工場」のAI自動化アップグレードです。中国が世界の工場としての地位を築いているのは、欧米への生産委託と労働配当の低さによる。今日、中国はサプライチェーン、材料、製造品質、プロセスに関するノウハウにおいて大きな進歩を遂げています。過去1年間、新型コロナウイルス感染症のパンデミックと米中貿易摩擦の圧力の下、中国は世界の工場としての地位を維持してきた。しかし、中国の労働所得はすでにインドやベトナムの2倍であり、低コストの価格優位性が徐々に失われていることは無視できない。これらの国々はアウトソーシングの時代を通じて徐々に中国のノウハウを学び、「世界の工場」としての中国の地位に挑戦する可能性がある。

労働者の所得を確保しながら製造業の高度化を推進するには？産業オートメーションとインテリジェンスは、中国の製造業にとって万能薬となるに違いありません。工場で人間の手、足、目、脳を使って行われるすべての作業は、徐々に完全に自動化されるでしょう。自動化により運用コストを削減できるだけでなく、中国は生産品質、プロセス、サプライチェーンの面で優位性を維持できます。現在、中国の工場には世界最多の産業用ロボットが配備されているが、ロボットの知能レベルはまだ高くない。今後、これらのロボットの AI 機能は徐々に向上し、さまざまなシナリオで広く使用されるようになるでしょう。

イノベーションワークスが投資する企業は、必ずしも労働者の置き換えを意図しているわけではない。私は長年フォックスコンの社外取締役を務めてきましたが、iPhoneを製造する労働者を置き換えるのは非常に難しいことを理解しています。なぜなら、人間に求められる器用さや手と目の協調性、そして毎年のiPhoneの正確なアップデートと反復により、自動化の実装が非常に困難になるからです。私は、次の業界では、特に参入が容易で、今日のテクノロジーで解決できるシナリオがいくつか見つかるだろうと大胆に予測しています。

AIは産業視覚の分野で人間の目を上回りました。ディープラーニングは CNN を使用して開発されるため、顔認識、物体認識、インテリジェントな品質検査を実行できます。これは、AI エンパワーメントの「最も簡単に実現できるもの」の 1 つです。イノベーション AInnovation は、コンピューター ビジョン テクノロジーを通じて工業製造の分野に大きな価値を生み出してきました。

農業は、AI の活用にとって「最も簡単に実現できる分野」でもあります。 XAG のドローンは種まきや施肥に使用でき、無人トラクターは散水にも使用できます。綿花、米、小麦のいずれの農場でも、携帯電話や靴を作るよりも標準化が容易です。そのため、AI+農業がうまく実装されれば、より簡単に世界展開することができます。

自動化の分野では、COVID-19パンデミック以降、自動運転が加速しているが、現状ではL5レベルの完全自動運転は少ない。しかし、工場や倉庫内での無人搬送や、作業員とロボットアームによる人機協働など、限定された領域であれば、すぐに価値を創出できる可能性があります。

生命科学のインテリジェントオートメーションの分野では、イノベーションワークスが出資するメガが、実験室のインテリジェントオートメーションを通じてAI+オートメーション技術を生命科学分野に浸透させている。例えば、新型コロナウイルスの核酸検査は病院、CDC、実験室で実施されており、核酸検査のサンプル採取後の検査プロセスも完全に自動化できる。

Innovation Works は、AI エンパワーメントの「簡単に実現できる成果」、つまり AI テクノロジーの障壁が比較的低く、製品化や商業化が容易な分野への投資を継続します。

横軸で見ると、産業が最初に突破する分野になります。中国は今後も世界の工場としての重要な地位を維持し、自動化とインテリジェント化を進め、その応用分野は企業や家庭へと移行するだろう。同様の技術は、産業分野から商業分野に簡単に移転できます。この技術が輸送用の産業用自動フォークリフトの製造に使用できるほど成熟していれば、セキュリティロボットの製造にも使用でき、ショッピングモールに配置することもできます。このような技術は、家庭のシナリオでよりスマートな家庭用ロボットの製造にも使用できます。

同様に、目と手にも、単​​純なものから複雑なものへと発展するプロセスがあります。まず、産業分野で最も多くの資金を使用して、最も困難な問題を解決します。大量生産の実装と大量のデータを使用して AI をより賢くするためのトレーニングを行った後、商業分野に入り、エンドユーザーとのやり取りのあるシナリオで実装されます。最後に、家庭分野で実装され、さまざまな形式の製品が派生します。

縦軸を見ると、「目」- コンピューター ビジョンは比較的簡単で、次に比較的大まかな処理が続き、最後に両手のシミュレーションが最も難しくなります。これらの地域は今後 20 年間で徐々に発展していくでしょう。将来的には、これらのロボットは自己複製や修復が可能になり、さまざまな 3D プリントの可能性につながるようになると考えています。ロボットの未来の世界は、中国の自動化された工場のアップグレードから始まり、徐々により自動化された商業および家庭のシナリオに浸透していくでしょう。

予測2：エネルギーと原材料の価格が急落し、中国のサプライチェーンが世界を支配する。2番目の予測はエネルギー革命です。太陽光発電のコストは過去20年間で20分の1に下がり、リチウム電池のコストは45分の1に下がりました。今日、太陽光発電は最も安価な発電方法の1つとなっています。新エネルギー車の普及に伴い、太陽光発電はますます安価になります。太陽光を吸収した後、使用されなければ無駄になります。エネルギー貯蔵技術の進歩により、エネルギーをリチウム電池に貯蔵して将来の使用に備えることができます。

電気は、省エネ性がなく、環境に優しく、貯蔵が難しい従来のエネルギーから、グリーンで環境に優しいエネルギー貯蔵へと徐々に変化していきます。太陽光発電とリチウム電池の2つの技術により、電気料金は10年ごとに1/3～1/4に下がります。この計算に基づくと、20年後には電気料金は元の価格の1/10にしかなりません。

エネルギーの生産方法が変わり始める日が来たら、どの国が最も有利になるでしょうか?

過去には、石油、鉱山、天然ガスを持つ者が優位に立っており、その国に神から授けられた天然資源に全面的に依存していました。しかし、太陽エネルギーや風力エネルギー＋リチウム電池が成熟した現在、太陽光と風力は前世代のエネルギー供給ほど不足しておらず、誰が製造能力を持ち、誰が最も強い工業生産能力を持ち、誰が世界をリードするかが鍵となる。

新材料技術の進歩により、エネルギー変換のプロセスがさらに進歩し、合成生物学やその他の多くの技術により、生産コストを大幅に削減することができます。農業は、耕作と収穫能力が中心から、供給と製造能力が中心へと変化します。製造能力の強い国は農業でも主導権を握るでしょう。

将来、垂直農場は人類にとって重要な穀倉地帯となるでしょう。各工場では、垂直のラックで土を使わずに野菜や果物を栽培します。登場し始めている植物由来の肉や幹細胞などの技術は、動物の命を傷つけることなく将来の食糧を生産することができる。

近い将来、新しい製品を生産するために必要な材料はより安価で環境に優しくなり、必要なエネルギーもより安価になります。将来、製品の製造はすべて自動化されたロボットによって完了し、人類は貧困と飢餓がなくなる豊かな時代を迎えます。豊かな時代の到来には、世界の工場レベルの製造能力が必要です。中国が豊かな時代に世界をリードしたいのであれば、自動化とインテリジェントなアップグレードの程度と速度にかかっています。AIやビッグデータなどのプラットフォームレベルのテクノロジーが、新しい基盤となるでしょう。

予測 3: スマート シティと Internet of Everything が実現すれば、完全自動運転が完全に普及する。 3 番目の予測は、スマート シティと Internet of Everything が実現すれば、完全自動運転が完全に普及するということです。

私は完全自動運転の時代を2つの段階に分けます。

第一段階は、それを単純な特定のシナリオに実装し、商業化への道を開くことです。例えば、倉庫や工場の自動フォークリフトから始まり、路線バスやミニバス、そしてタクシーへと進んでいきます。 4つのシナリオが次々と実行され、自動運転のレベル4に突入しました。

第2段階はL5レベルの自動運転、つまり完全自動運転です。自動運転は人間に代わって、あらゆる交通シーンで安全かつスムーズに走行します。風が強く雨が降っていても、異常気象でも、暗くて風の強い夜でも、狭い路地でも焼けつくような砂漠でも、完全自動運転は安全に進むことができます。

データ インテリジェンスには 4 つのレベルがあります。最下層の「データ」は乱雑で構造化されていないデータであり、次のレベルの「情報」はこれを基にデータの内容を「理解」します。現在、ディープラーニングのほとんどは「データと情報」の 2 つのレベルで使用されています。

3番目の層の「知識」は現在グラフや関係チェーンを利用しています。しかし、そのほとんどはまだAIを利用していません。最高レベルは「洞察」です。イベントと洞察に基づくインテリジェントな分析と支援された意思決定により、ユーザーに推奨事項を提示できますが、完璧とは程遠いものです。

私たちは、ビジネス インテリジェンスの将来は、「知識」と「洞察」という 2 つのレベルにあると考えています。 Innovation Works では、大規模な言語モデルを構築し、このモデル上で転移学習を実行して、いくつかの垂直分野に迅速に実装し、商用アプリケーション シナリオを備えた製品を作成するという実験も行っています。たとえば、機械翻訳の分野では、翻訳対象の文書が金融に関するものであることが「わかって」いれば、翻訳は一般的な翻訳よりもはるかに正確になります。

「一人当たり数千の顔」はAIの強みです。現在、Douyinは「一人当たり数千の顔」が可能で、過去に視聴した動画に基づいて継続的に個人に動画を推奨することができます。 Taobaoはユーザーの好みに合った商品を継続的に推奨することもできます。しかし、なぜ AI の「Thousand Faces for Thousands of People」は、新しいビデオではなく既存のビデオしか起動できないのでしょうか?新しい動画を生成するのが難しい場合は、実際に各人に合わせたテキストを作成してみるのもよいでしょう。たとえば、可愛らしい日本の女の子の場合、AI は彼女の感情、ニーズ、使用シナリオを理解した後、美容マーケティング コンサルタントのように機能し、彼女に最も合うチークやリップ グロスの購入を推奨することができます。

もう 1 つのシナリオは、「財務イベントの理解」です。現在、金融は非常にデジタル化されており、リスク管理やマネーロンダリング対策などを行うことができますが、それをさらに高いレベルにアップグレードすることは可能でしょうか?例えば、世界的な流行が2か月以内に緩和されると予測された場合、私たちは何に投資すべきでしょうか?パナマ運河がさらに3週間閉鎖されたままの場合、どの株を売るべきでしょうか?これらは金融業界の大物が尋ねる質問です。検索エンジンによるこうした改善と、AIやビッグデータから抽出される「知識」や「洞察」を組み合わせることで、将来的には新たなビジネス秩序が生まれる可能性がある。そのため、ビッグデータやAIの変化はまだまだ止まらず、それらをフォーマット化して知識化し、「インサイト」を創出していきたいと考えています。

予測5：AI+医療イノベーションにより、疾病による死亡率が下がり、人々の寿命が延びる。5番目の予測は、AI+医療により疾病による死亡率が下がり、人々の寿命が延びるというものです。現在、世界のライフサイエンスは大きな変化を遂げており、医療データのデジタル化が急速に進んでいます。ウェアラブルデバイスの普及に加え、AIによる映画鑑賞、遺伝子配列解析などの新しい医療プロセスにより、標準化され構造化された大量の新しいデータがもたらされるでしょう。データは AI の発展に欠かせない原動力であり、医療分野における AI の革新的な応用に、より良い、より多くの機会をもたらすことは間違いありません。

例えば、今日私たちが医者に診てもらうとき、医者と話せるのは1回につき5分だけかもしれませんが、この5分の裏には膨大な量のデータがあります。医者がAIの助けを借りて、右のハーバード大学医学部のデータのあらゆる詳細を注意深く収集できれば、各人に合わせた診断と治療計画を立てることができ、それによってプロセスが最適化され、コストが削減され、効率が向上します。

AIやビッグデータを活用して一人ひとりに合った治療法を考案することに加え、手術ロボットの普及やAIを活用した新薬の発明なども大きなチャンスです。 Sinovation Venturesが投資するInsilico Medicineは、AI支援による新薬研究開発の分野で世界トップクラスの企業です。今年3月、同社は特発性肺線維症の治療薬開発におけるAI活用で世界初の画期的成果を発表し、この疾患に対するAI開発による世界初の前臨床候補小分子をリリースしました。このような最先端のAI革新的製薬会社と、ファイザー、ジョンソン・エンド・ジョンソン、WuXi AppTecなどの有名製薬会社がさまざまなレベルで協力し、模索していることを、私たちも大変嬉しく思っています。

将来、AI は医薬品製造に 2 つの大きな変化をもたらす可能性があります。1 つ目の変化は、医薬品のコストを大幅に削減し、時間を節約することです。現在、薬の製造には20億ドルの費用がかかっており、将来的には価格が10分の1に下がると予想されています。製薬会社は現在、コストの高さから希少疾患に対する医薬品の開発に消極的です。前述のInsilico MedicineのAI新薬開発により、従来の医薬品の前臨床段階が4～5年から18か月に大幅に短縮され、新薬開発への時間と資金の投資が大幅に削減されました。将来、AIは新薬の開発を大幅に加速し、患者の苦痛を軽減することができます。

2 番目の変更は、「すべての人に当てはまる」治療計画です。病気になると、なぜみんな同じ薬を飲むのでしょうか？従来の医薬品製造方法では、研究開発から臨床段階まで、医薬品の開発には10億～20億ドルの費用がかかります。将来、医薬品の開発費用が1億～2億ドルに達すると、患者が個別化された治療を受けられる医薬品が増えることになります。中国による新しい医療技術の導入と投資は、AI+ヘルスケア業界の変革をリードすると期待されています。

結論

米国が世界を支配するようになったのは、100年前のエネルギー、製造、運輸、医療の4大分野での成功がきっかけだったが、現在、中国はビッグデータとAIの優位性を持ち、自動化とインテリジェント化が進んだ生産能力で「世界の工場」としての地位を維持し続けている。前述のように、製造業の優位性はエネルギー革命と農業供給の変化をもたらしました。製造業が強化されれば、エネルギー、農業、将来の新素材も強化されます。現在、AI+医療は急速に進歩しており、合成生物学などの新技術が再編の機会をもたらしています。

今日は時間が限られており、私が提示した5つの予測はそのうちの一部に過ぎないかもしれませんが、「世界の工場」としての牽引力を持つ中国が、今後20年間で世界の産業変革のトレンドセッターとなり、世界に莫大な価値を生み出す大きなチャンスを持っていることは間違いありません。