専門家：中国の人工知能の発展には3つの重要な課題がある

Chinanews.com、北京、2月8日 ( China News Agencyの金融記者、Song Yusheng氏は)今年1月にオープンソースを発表して以来、DeepSeekの人気は高いままです。 海外では、多くの業界関係者が一夜にしてDeepSeekの「真正性」を再現しました。 中国では今週、ディープシークのコンセプト株が急騰を続け、多くの関連銘柄が限界まで上昇しました。

業界はDeepSeekの意義をどのように見ていますか？ 中国の人工知能は次にどこに向かうべきですか？ 中国科学技術大学の教授であり、中国人工知能学会の人工知能倫理とガバナンス委員会の主任である陳小平氏が最近、中新財経にインタビューに応じました。

「DeepSeekの意義は、主に2つの側面で現れています。1つは、「低コスト+オープンソース」の人工知能アプリケーションの道を力強く推進することであり、もう1つは、中国の人工知能エンジニアリングイノベーションが新たな段階に進んだことを象徴しています。」

陈小平氏によると、これまでに大規模なモデルの開発はオープンソースからクローズドソースに移行し、コストは常に高止まりしていました。

「グローバルにおいて、高コストでクローズドソースの開発パスが唯一の選択肢のように見える。この道を進んでいくと、おそらく『巨大企業経済』が現れる可能性が高く、つまりごくわずかな企業が社会の大部分の生産を担う経済形態が生まれるでしょう。」

陈小平によれば、「ジャイアントユニコーン経済」では、生産効率の向上や大衆がより多くの利便を享受することが確かに起こるかもしれませんが、一方で大規模な雇用の置き換えや社会的分断のリスクも生じるでしょう。DeepSeekが代表する「低コスト+オープンソース」の経路は、新たな可能性を提供し、発展途上国の国情により適しており、生産効率の向上や大衆のより多くの利便を享受する一方で、大規模な雇用の置き換えや社会的分断のリスクが発生する確率と程度が大幅に低下します。

「したがって、「低コスト+オープンソース」の道は、私たちの国の高品質な発展要件に合致しています。DeepSeekの登場は世界を驚かせ、世界の人工知能の発展の構図を変えました。これは中国の人工知能界が世界の人工知能に対する重要な貢献です。」

もう一方、DeepSeekは世界に中国の革新能力を再認識させています。

陈小平氏は、近年、中国が人工知能と大規模モデルの研究において急速な進歩を遂げ、多くの成果を挙げてきたが、主に技術革新に焦点を当ててきたと指摘しています。大規模AIシステムである大規模モデルにおいては、技術革新よりもエンジニアリングの役割が大きい。エンジニアリングの革新は、アプリケーションを中心に据え、多くの技術革新を組織し、それらの成果を組み合わせて大規模モデルの性能を大幅に向上させる必要があります。

「大規模なモデルのエンジニアリングイノベーションにおいて、国内の一部の企業が積極的な探索を行い、良い進展を遂げています。DeepSeekのエンジニアリングイノベーションはより鮮明な特色を持っています。」

彼は記者に語った、DeepSeekプロジェクトの革新の中で最も重要なのは、「汎用性」に対する盲目的で過度な追求を放棄し、自然言語、数学、プログラミングに焦点を当て、重点を置いた研究開発戦略を採用し、成功を収めたことだ。さらに低コストとオープンソースの影響を加えると、DeepSeekは世界中の同業者の注目、再現、認識を引き起こし、これまでにない状況をもたらしている。

陳小平氏は、DeepSeekの牽引により、中国の人工知能エンジニアリングイノベーションは、多様な花が咲き、多くの船が競い合う新しい局面を迎え、世界の人工知能エンジニアリングイノベーションを牽引する中国の方陣を形成し、世界の人工知能の健全な発展に大きな貢献をすることが予想されます。

次の展開について、陳小平氏は、中国の人工知能の発展が直面する3つの重要な焦点課題があると考えています。

第一は、中国の国情と産業特性に基づき、人工知能産業の大規模な実用化を可能な限り早く実現することです。高品質な発展を実現するには、人工知能技術の推進が必要であり、特に伝統的な製造業やスマート農業などの分野では、細分化された業界の特性に対応し、企業や産業の専用人工知能システムの積極的な開発が必要です。これにより、企業の実際のニーズに性能とコストの両面で対応し、そのために「低コスト+オープンソース」の道が歴史的な契機を提供しています。

第二に、人工知能のガバナンスを強化する必要があります。特に重大な公共安全リスクおよび重大な民生安全リスクの積極的な予防を強化する必要があります。また、AIによって生成される虚偽/架空の情報、ユーザーのプライバシーの侵害などの倫理的な問題に対する迅速なガバナンスと長期的なリスク予測および予防にも重点を置く必要があります。

第三に、大規模モデルと生成型人工知能の基礎研究にさらなる重点を置く必要があります。人工知能の原理的な突破と制約を科学的に理解し、技術革新、工学革新、倫理的ガバナンスに科学的な理解の基盤を提供する必要があります。(完)

(記事提供:China News Network)

出典:Oriental Fortune Network

執筆者:チャイナ・ニュース・ネットワーク