かつてない垂直領域のチャンス

先進技術のベンチマークとして、人工知能分野のいかなる風当たりも世界の注目を集める可能性がある。開始ChatGPTむやみに出世するSora認知を更新し、1年余の時。その間、国内の“百模大戦”盛んに行われ、届出を通過した一連の大模型が各業界や社会に公開されている。世界的に人工知能の競争が激しくなっている。

諮問機関マッキンゼーは、AIGCに代表されるAIテクノロジーは世界経済に大きな影響を与える7.9兆ドルの価値があり、2030年前、式を生成するとAI各業界に応用され、毎年総経済効果が高い6.1兆ドルから7.9兆ドル。

近日、中国発展ハイレベルフォーラム2024年次総会“人工知能の発展とガバナンスに関するシンポジウム”上で、中国科学院の呉朝暉副院長は、「人工知能は第4次産業革命の標準となり、伝統産業のモデルチェンジとグレードアップを加速させ、品質変革、利益変革と動力変革を実現し、工業の基礎再構築、生産とサービスモデル革新の各段階を再構築し、新型工業化発展をリードし、知能経済発展に新たな原動力を提供する」と述べました。

どのようにして新しい産業革命の中で先手を打つのか。これはチャンスであり、挑戦でもある。

人工知能は技術ツールとして、産業と結合し、産業のデジタル化転換を推進し、それによって経済社会の発展を促進する必要がある。我が国の巨大な人口規模、応用シーンと完全な産業チェーンは、産業の着地に堅固な環境支持を提供した。360グループ創業者の周鴻祎氏は、企業がある業務分野で独自の業務データを持っている場合は、この垂直分野で大きなモデルを訓練し、企業の業務ツールと結合しなければならないと述べた。将来的には、企業にはスーパーモデルが1つだけではなく、1つのシーンだけの仕事をしている小規模で100億レベルの大モデルが複数存在します。

シーンの着地優位性を十分に発揮し、垂直分野で力を発揮することは、現在の国内企業の人工知能発展の共通認識となっている。テンセント雲副総裁、テンセント雲知能責任者、優図実験室責任者の呉運声氏によると、現在、テンセントはAI大モデルを複数のビジネスシーンに応用し、産業の着地において、テンセントクラウドに基づくTIプラットフォームから発売された業界大モデルは、業界の専門知識とデータ訓練、および企業自身のデータを結合して精緻に調整することによって、企業が迅速に専属モデルを生成するのを助け、現在すでに20複数の業界が超過出力50個の業界大モデルソリューション。

3月27日、百度スマートクラウド“AI Cloud Day：大モデル応用製品発表会”大規模モデルによる再構築とアップグレード後のパブリッシュ7マーケティングコンテンツの創作、デジタルヒューマン、インテリジェントカスタマーサービスなど7つの垂直領域をカバーする製品。百度スマートクラウドの喩友平副総裁は、大モデルは一般的な応用として、必ずシーンと緊密に結合しなければならないと述べた。現在、業界では大きなモデルを企業にどのように使用するかを一般的に考えている。

業界関係者は、多くの企業、特に中小・零細企業にとって、小規模で垂直化された大モデルを切り口として、人工知能の産業に対するデジタル化エネルギーの効率的かつ迅速な実現ができると考えている。同時に、垂直領域における企業のインテリジェント化アプリケーション開発を専門のインテリジェント製品サービス業者に任せ、“せんさいの才”より専門的で効率的です。

インテリジェント化製品とソリューションを生産するサービスプロバイダとして、山東Inspurインテリジェント生産技術有限公司は基礎汎用モデルに基づいて、インテリジェント生産をめぐる“智産大模型”。Inspurインテリジェント生産総経理の宋志剛氏は、製造業にとって、人工知能と業界シーンの深い融合を主線とし、製造業企業の生産段階と深く結合し、深い学習、自主的な意思決定などの優位性を十分に発揮してこそ、生産過程のインテリジェント化レベルを高めることができると述べた。Inspur知能生産は智産大モデルを支えとし、“多次元データ融合とインテリジェント最適化エンジン”技術の核心のために、知能生産データ分析プラットフォームを構築し、すでに複数の製造業企業に実際に応用され、生産効率に顕著な向上作用がある。エンジンピストンリング製造に特化した福建東亜機械有限公司は、このスマートプラットフォームを採用した後、機械視覚データと業界データセットの微調整により、生産効率が向上した20%、製品合格率は前の90%に昇格99%。

規制が新たな課題に直面

人工知能はかつてないチャンスを創造すると同時に、これまでの範疇を超えるリスクを伴い、監督管理に厳しい試練を与えた。

人工知能がもたらす安全問題は、AIモデルのデータ取得、データトレーニング、およびアプリケーションのオンライン運用の全プロセス。呉運声は、AI本体安全またはAI内生安全、重点的に注目しなければならないAIモデルとアルゴリズム自体の信頼性、公平性、解釈可能性、透明性などの面での安全欠陥、AIセキュリティの適用、YesAIモデルの開発、テスト、導入から相互作用の実行までの完全なライフサイクル内のアプリケーションセキュリティ、AI派生セキュリティ、またはAIGC内容の安全性は、主に生成された内容の黄関連、暴関連などの違法違反内容の審査である。長期的には、生成式を伴うAIの発展、AI倫理とAGI制御可能性はAI安全な焦点。

百度法律研究センターの陳晨主任は、大モデルの普及と急速な反復に伴い、その出力内容がユーザーの予想と法律の要求に合致することを確保することが重要になっていると述べた。大モデルのコンテンツ出力リスクは、本質的にモデルの推論能力と論理リスクである。これらのリスクは主にモデルに現れる可能性がある“ひがみ”“誤審”“幻覚”などの現実的な状況があります。そのため、多元データセットは大モデルの発展に重要である。現在、我が国の生成式人工知能と大モデル技術革新はまだ初級段階にあり、データ訓練はできるだけ包容力と多様性が必要であるが、高品質で良好な価値観を持つデータは著作権を持つことが多い。高品質コンテンツの欠落により、生成型人工知能に何らかの偏見が生じ、推理論理リスクが生じると、産業の深い融合と公共サービスレベルの向上に不利になる。

企業の視点から見ると、宋志剛氏はデータが核心点だと考えている。インテリジェントモデルの決定は、訓練データに基づいて構築され、一方で、訓練データの不正確さはインテリジェントモデルの決定に影響を与え、訓練サンプルに使用されるデータは漏洩または改竄のリスクに直面する。彼は、センサーなどに基づいて知能化設備を生産し、多次元度でデータを収集し、データの正確性、完全性、有効性に関連する管理メカニズムを構築することができると提案した。同時に、技術の難関攻略を強化し、小サンプルデータに基づいて迅速な学習を行い、モデルパラメータを絶えず調整する。また、データの多重許可とセキュリティ保護メカニズムを構築して、データのセキュリティを保障することもできます。

人工知能が生産生活の各方面に広く応用されるようになるにつれて、使用中に発生した真実性、道徳要求、権利と責任の帰属などの議題に関する議論が増えてきた。

大きなモデルには道具的な属性があり、良い人の手伝いにもなるし、悪い人の手伝いにもなる可能性がある。周鴻祎氏は、合理的な監督管理は、人工知能に前向きな推進作用をもたらすことができると述べた。規制のほかにも、例えばAI生産ビデオには変更不可、置換不可、修正不可の内部透かしなどが組み込まれています。

中国政法大学データ法治研究院の張凌寒教授は、技術発展を通じて安全問題に対応し、解決すべきだと考えている。発展しないことは最大の安全ではありません。私たちは技術と産業の国際競争の中で発展を制度設計の総目標としなければなりません。

ガバナンスシステムが徐々に改善される

人工知能の安全とガバナンスの問題は、産業の発展方向と速度に関係し、双方の権利と義務を供給することに関係し、さらに国際競争における優位性と主導性に関係する。

北京航空航天大学法学部の趙精武院長補佐・助教授は、「一国の人工知能に対する法律規制は自国の産業発展とリスク管理に影響を与えるだけでなく、世界の人工知能管理における同国の発言権を決定している」と述べた。同時に、グローバル化の背景の下で、人工知能技術の発展と応用の多国籍特性も国際社会が技術発展による挑戦に共同で直面し、解決することを要求している。

2023年10月18日、我が国は『グローバル人工知能ガバナンスイニシアティブ』を発表し、人工知能の発展、安全、ガバナンスの3方面のシステムをめぐって人工知能ガバナンスの中国方案を述べた。提案では、人工知能技術は予知し難いさまざまなリスクと複雑な挑戦をもたらし、各国は人工知能管理の中で情報交流と技術協力を強化し、人工知能技術の安全性、信頼性、制御性、公平性を絶えず向上させるべきである。

効果的なガバナンス方案は、人工知能の革新的な発展と産業応用に良好な発展環境を提供することができるだけでなく、技術発展過程におけるリスクと問題にも適切に対応することができる。

中国信通院政策・経済研究所の程瑩上級エンジニアは記者に、アルゴリズム・ガバナンスはすでに成熟した業態がある後、ネットワーク・プラットフォームを中心に展開される比較的安定した、明瞭で、予想できるガバナンスであると述べた。現在の大モデルは拡張性が高く、反復が速く、ビジネスモデルがまだ模索されている段階の特性を持ち、世界の主要経済体は共同で直面している“発展しながら模索しながら統治する”の重大な挑戦である。わが国では、人工知能ガバナンスが原則理念から着地可能な規則規範に転換している。立法面では、民法典、個人情報保護法、電子商取引法などの条項が深偽造、ビッグデータ殺熟などの具体的な問題に対する管理もあれば、部門の規則面でアルゴリズムの推薦、深合成、AIGC領域の要件。倫理面では、「科学技術倫理ガバナンスの強化に関する意見」の規範の下で、「科学技術倫理審査方法（意見聴取稿）」の実施をさらに推進した。標準面では、我が国は『国家新世代人工知能標準体系構築ガイドライン』『生成式人工知能サービス安全基本要求』などを発表し、人工知能に対して具体的な着地要求を提出した。

人工知能分野の専門法も徐々に推進されている。今年、第14期全国人民代表大会第2回会議の記者会見で、大会の婁勤倹報道官は、次は科学技術革新面の立法を研究し、推進し、特に人工知能、生物技術などの最先端科学技術分野の倫理、道徳、安全などの重要な問題を深く研究し、科学技術法律体系を絶えず改善すると表明した。

（中国経済網記者梁木李方許怡動画制作許怡袁爽）