アップルがiPhone16への生成AI導入、Microsoftが日本企業へ約4,000億円投資など 生成AI企業の戦略が激化している。ここで 中国の生成AI企業へ目を向けてみましょう。
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生成AIとは
生成AIは、人工知能の一分野であり テキスト、画像、音声などのデータを生成するために設計されたアルゴリズムを指します。
主な生成AIの種類です。
- 言語モデル:
テキスト生成に特化したモデルで、文章や対話を生成するために使用されます。
例: GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）やBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） - 画像生成モデル:
画像を生成するために使用されるモデルで、アート作品や写真のスタイル変換などに応用されます。
例: StyleGAN（Style Generative Adversarial Network）やVQ-VAE-2（Vector Quantized Variational Autoencoder 2） - 音声生成モデル:
音声を合成するために使用されるモデルで、音声アシスタントやナレーションなどに活用されます。
例: TacotronやWaveGAN
これらの生成AIは、クリエイティブなコンテンツの生成、自動応答チャットボット、画像生成、音声合成など、さまざまな用途で活用されています。
中国の生成AI企業
中国では、生成AIの分野で急速な成長が見られています。
政府の支援を受け、多くの企業がこの技術を実用化しています。
以下は、中国で生成AIを実用化している主な企業とモデルです。
アリババ (Alibaba)
- モデル名: 「通義千問」 (Tongyi Qianwen)
- 発表時期: 2023年7月
- 特徴:
自社サービスとの融合により、消費者向け市場を強化しています。
音声や動画をリアルタイムでテキストに変換し、要点をまとめる機能を持つAIアシスタント「通義聴悟」をリリースしています。
百度 (Baidu)
- モデル名: 「文心一言」 (ERNIE)
- 発表時期: 2023年8月
- 特徴:
短期間での処理能力の大幅な向上を実現しており、モデル性能を50%以上、推理性能を30倍、訓練速度を2倍に向上させました。
北京智源人工知能研究院
- モデル名: 「悟道」 (WuDao)
- 発表時期: 2021年6月
- 特徴:
モデルを全面的にオープンソース化し、中小企業のAI開発を支援しています。
これらの企業は、金融、医療、教育、ECなどさまざまな分野で生成AIを実用化しており、中国の生成AI市場は急速に成長しています。
日本の生成AI企業
日本でも、生成AIの実用化に向けた動きが広がっています。
以下は、国内の一部の生成AI関連企業とその事例です。
neoAI
生成AI戦略の立案からPoC、開発までを一貫して支援するスタートアップ企業。
企業向けAIソリューション事業では、生成AIの開発・コンサルティングを提供しています。
また、「neoSmartChat」では企業関連のデータを生成AIに記憶させてチャットボットを構築しています。
sakanaAI
元Google AIの研究者によって設立されたスタートアップ企業。
画像生成サービス「Dream Icon」と「Dream Animal」を提供しています。
Dream Iconは自身の写真から異なるテイストの自画像アイコンを生成し、Dream Animalでは愛犬・愛猫のアイコン画像を生成します。
ELYZA（イライザ）
生成AIを活用した自動応答チャットボットを提供しています。医療分野での利用に特化しており、患者の質問に対して適切な回答を生成します。
Neural Pocket（ニューラルポケット）
テキスト生成AIを活用した自動要約サービスを提供しています。長文を短文に要約することで、情報収集や効率的な読解をサポートします。
これらの企業は、業務の効率化やアイデア創出、人手不足解消などの観点で生成AIを活用しており、今後も技術発展が期待されています。
AIは、自らAIを生成できるのか
AIは自らAIを生成することができます。
このプロセスは自己進化と呼ばれ、以下の方法で実現されます。
遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithms)
AIは、遺伝的アルゴリズムを使用して自身のモデルやハイパーパラメータを進化させることがあります。遺伝的アルゴリズムは、自然界の進化の仕組みを模倣して、最適な解を見つける手法です。
自己学習 (Self-Supervised Learning)
AIは、自分自身をトレーニングするために生成されたデータを利用することがあります。例えば、自己教師あり学習（自己教師ありタスク）を使用して、自身のモデルを改善します。
生成モデルの生成
AIは、生成モデル（例: GAN、VAE）を使用して、新しいデータを生成する能力を持っています。これにより、AIは自分自身のトレーニングデータを生成できます。
ハイパーパラメータの最適化
AIは、ハイパーパラメータの最適化アルゴリズムを使用して、自身のモデルのパフォーマンスを向上させることがあります。
ただし、AIが完全に自己生成できるレベルにはまだ至っていません。人間のエンジニアや研究者がAIの設計、トレーニング、監視を行う必要があります。自己進化は、AIの進歩と成熟に向けた一歩として注目されていますが、まだ実用的な段階ではありません。
【仮想】もし、米国AIと中国AIがオセロゲームをするとどうなるか
オセロゲームで米国AIと中国AIが対戦したら、勝敗はAIの実装やアルゴリズムに依存します。
両国のAIについての解説です。
米国のAI:
米国はAI研究の先進国であり、多くのAI企業や研究機関が存在しています。
米国のAIは、深層学習モデル（例: GPT-3、BERT）を活用し、自然言語処理や画像認識などの分野で高い性能を発揮しています。
中国のAI:
中国もAI技術の発展に力を入れており、多くのAI企業が台頭しています。
中国のAIは、自然言語処理、画像生成、音声合成などの分野で優れた成果を上げています。
オセロゲームでは、AIの強さは単純な計算力だけでなく、戦略的な判断や局面評価にも依存します。
AI同士の対戦結果は、具体的な実装やトレーニングデータ、ハイパーパラメータなどによって異なります。
総括すると、米国と中国のAIがオセロゲームで対戦したとすると、当然ですが どちらが勝つかは予測できません。そこで、それぞれの国の立場で勝つための戦術を想定してみます。
米国AIが、中国AIに勝つ戦術
米国AIが、中国AIに勝つためための戦術の一つです。
- モデルの選択と最適化:
性能の高いモデルを選択し適切なハイパーパラメータを調整します。
例えば、自然言語処理タスクにはBERTやGPT-3のようなモデルを使用します。 - トレーニングデータの多様性:
多様なトレーニングデータを使用してモデルをトレーニングし、汎用性を高めます。
中国AIとは異なるデータソースを活用します。 - アンサンブル学習:
複数のモデルを組み合わせてアンサンブル学習を行うことで、性能を向上させます。
異なるアーキテクチャやアプローチを組み合わせます。 - 対戦相手の戦術の分析:
中国AIがどのような戦術を取っているかを分析し、それに対応する戦術を練り、局面ごとに最適な手を選択をします。 - 強化学習と自己対戦:
自己対戦は、AI同士の対戦を通じて学習する手法であり、自己対戦を通じて強化学習を行うことで、自身の戦術を改善します。
中国AIが、米国AIに勝つ戦術
中国AIが米国AIに勝つためための戦術の一つです。
- 局面評価の改善:
局面評価の精度を高める為に、より洗練された評価関数を使用します。 - モンテカルロ木探索 (MCTS):
MCTSは、ランダムなシミュレーションを用いてゲーム木を探索するアルゴリズムであり、
MCTSを適切に実装し最適な手を見つける能力を高めます。 - 対戦相手の戦術の分析:
米国AIが、どのような戦術を取っているかを分析し、相手の弱点を突く手を選択します。 - 自己対戦と強化学習:
自己対戦を通じて強化学習を行うことで、自身の戦術を改善します。
自己対戦は、AI同士の対戦を通じて学習する手法です。 - アンサンブル学習:
複数のモデルを組み合わせてアンサンブル学習を行うことで、性能を向上さます。
異なるアーキテクチャやアプローチを組み合わせます。
米国AIと中国AIの主な違い
米国と中国の生成AIの違いを解説します。
市場の急速な成長
中国の生成AI市場は急速に成長しています。
特にChatGPTの登場以降、その勢いはさらに加速しています。中国では、メガテック企業（バイドゥ、アリババ、テンセント、ファーウェイ）からベンチャー企業、大学・研究機関まで、幅広い組織が生成AIに参入しています。金融、医療、教育、ECなどの分野での実装が進んでいます。
アメリカでも生成AIは急速に進化していますが、中国の市場ほどの勢いはありません。米国の企業や研究機関も生成AIに取り組んでいますが、中国の競争力には及びません。
中国の生成AIサービス
中国の生成AIサービスは、大きく3つのタイプに分けられます。
エコシステム構築型
既存の自社サービスとの融合によってエコシステムを形成し、業界横断的な汎用AIプラットフォームを構築しています。バイドゥやアリババなどが代表例です。
インフラ建設型:
生成AIモデルをオープンソース化し、中小企業の開発を支援しています。
北京智源人工知能研究院が代表例です。
業界特化型:
特定の業界向けにAIモデルを開発しています。
音声認識や医療業界向けモデルなどがあります。
アメリカでも同様のタイプの生成AIが存在しますが、中国のエコシステム構築型や業界特化型の発展は顕著です。
政府の支援策
中国はAI産業の発展を後押しするため、政府の支援策を実施しています。
2030年に中国のAI産業を世界トップレベルにまで成長させることを目的とした「次世代人工知能発展計画」が象徴的です。また、AI関連の研究や論文発表数でも米国を上回るなど、成果を上げています。
米国もAI分野でリーダーシップを発揮していますが、政府の支援策は中国ほど強力ではありません。
総じて、中国は生成AIの急速な発展と政府の支援により、世界的な競争力を高めています。
一方で、米国もAI技術のリーダーとしての地位を保持していますが、中国との競争は激化しています。
まとめ
生成AIの開発を各国でさらに開発が進み、将来 必ずシンギュラリティーが起こるでしょう。
このテクノロジーの進化を生活の中で感じ、無意識に活用している機器を私たちは使用しています。
だからこそ、意図的にAIについて注目し、意識していくことが大事と考えます。
