朱嘉明氏: さまざまな種類の身体化された知性が将来の経済活動の新たな主人公になる
2024-09-09
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9月6日午後、紙研は「デジタル中国2029：次世代情報技術の受け入れ」に関するセミナーを開催し、zhu jiaming、shi dan、peng wensheng、zheng leiの4人が講演した。写真はラウンドテーブル対話セッションの様子です。
今日のテーマ「デジタルチャイナ2029」は、実体経済、デジタルテクノロジー、インテリジェントテクノロジーの深い統合をどのように達成するか、そしてその統合が人間の経済や社会生活にどのような影響を与えるかに焦点を当てた非常に前向きなテーマです。影響力があるので、これは現代の問題です。
今日私が皆さんに共有するのは、「人工知能が将来の経済にどのような影響を与え、変化させるか」というものです。この質問は 4 つのサブ質問に分かれています。1. 人工知能技術は加速的に発展し続ける時期にあります。2. 人工知能は基本的なものを変えます。実体経済のモデル 3. 人工知能が将来の経済に与える主な影響 4. 将来の経済形態を構築する過程における人工知能のリスクと課題。
9か月ぶりに朱嘉明氏が再びレポートビルディングのゲストとして登場し、「人工知能がどのように変化し、将来の経済に影響を与えるか」について講義を行い、最先端の変化と全体的な変化の観察をもたらした。
人工知能技術は加速的に開発を続けています
現在は 2024 年 9 月です。過去 9 か月は間違いなく、人工知能技術の開発が加速した期間であり、その技術の反復と革新のサイクルは「年」から「月」、さらには「数週間」にまで短縮されました。革新的な人工知能技術の「出現」は基本的に 1 つの波であり、次の波が続きます。これは産業革命以来一度も起こったことのない歴史的な現象です。現時点では、18 ～ 24 か月ごとに更新される「ムーアの法則」について議論するのは時代遅れの話題です。 2022 年 11 月 30 日に openai が chatgpt チャット ソフトウェアをリリースしてから 20 か月間、すべての主要な世界的テクノロジー企業は大規模なモデルと格闘し、生成人工知能の新しい軌道に乗って実行し、競争してきました。生態系は地球を揺るがす変化を遂げました。現在、人工知能技術の拡大は主に次の側面に焦点を当てています。
*自律型エージェント ai の出現、身体化された知能の「ベビーブーム」時代の到来
1. 大型モデルの規模は拡大し続けています。大型モデルの「ビッグ」という言葉は上昇し続けています。 mateが開発した大型モデル「llama 3.1」には4000億以上のパラメータがある。このほぼ天文学的な革命のパラメーターは、数十億、数百億、数千億から徐々に増加しました。
2. オープンソースの大規模モデルの影響力は大幅に拡大しました。大規模なモデルは、オープンソースと非オープンソースに分類されます。 2021 年 10 月以前は facebook であった meta が、大規模モデルのオープンソースのリーダーになりつつあります。そのオープンソースのスピードと規模は、誰もが想像するものをはるかに超えています。オープンソースのおかげで、過去 10 か月間で 3 億 5,000 万人のユーザーがいます。この数字は何を意味するのでしょうか? 2023 年 2 月に、openai の月間アクティブ ユーザーが 2 か月以内に 1 億人に急増し、史上最も急速に成長しているコンシューマー アプリケーションとなったという衝撃的なレポートがあったことは、今でも誰もが覚えているでしょう。
3. 人工知能をサポートするハードウェア チップの性能は進歩を続けています。機械学習とディープラーニングの台頭後、nvidia は gpu (グラフィックス プロセッシング ユニット) で 9 年間ずっと先を行っており、google は 2017 年に tpu (tensor processor) を発売し、今年 6 月には第 6 世代 tpu「trillium」を発売しました。 2024年には人間の神経細胞を模倣したnpu（ニューラルネットワークプロセッシングユニット）がリリースされる。これらのハードウェアは、メモリ、計算能力、エネルギー消費率の点で継続的に最適化されており、人工知能と並行して進歩しています。
最新の状況は、2016 年に設立された groq が lpu を立ち上げ、高速推論性能は gpu や tpu の 10 倍から 100 倍であるにもかかわらず、エネルギー消費量が大幅に低下したという革新的な企業の出現です。 aiプロセッサ分野の最先端企業。 groqは8月にさらに6億8000万元の調達に成功し、現在の市場価値は28億元に達している。
4.自律型エージェントai（自律型ai）の登場。2024 年 3 月 26 日、スタンフォード大学のアンドリュー・ン氏 (人工知能と機械学習の分野で最も権威のある国際学者) が、セコイア キャピタルの人工知能サミットのスピーチで初めてこのことに言及しました。最近、彼は人工知能サミットで関連スピーチを行いました。 snowflake summit、agentic ai は技術者の間で話題になっています。このタイプのインテリジェント エージェントの最大の特徴は、自発性、自律性、適応性です。人間の影響や制御を必要としない知的な形態です。したがって、今日の人工知能のマクロシナリオを計画すると、人間にサービスを提供する ai agent (ai エージェント) と、エージェントを直接表す agentic ai の 2 種類の知能が存在することがわかります。前者は人間に奉仕するものですが、後者はもはや人間に奉仕する従来の人工知能ツール、あるいは狭義の人工知能ツールではありません。
5. 身体化された知性「ベビーブーム」の時代が到来。agentic ai の場合、さらに衝撃的なのは、複合成長率 7% の身体化された知能の出現です。私たちはどのような大きな場面に直面するでしょうか：突然、第二次世界大戦後の「ベビーブーム」のような身体化された知性の「ベビーブーム」の時代が到来し、現在では数万、数十万の成長率で発展しています。 3～5年後にはそれが経済に大きな影響を与えると私は考えています。したがって、次の経済発展においても人間は依然として発言権を持ち、支配的ですが、その影響はもはや固有かつ絶対的なものではなく、より大きな変化は人々がさまざまなタイプの人工知能をどのように理解し、適応するかということです。 ai の経済学が理解しなければならない認知的前提。
*チップを超えた生物学的ストレージの利用が期待されており、月面での大型モデルの訓練も期待されている
6. 第三の空間、ai 空間があります。今年2月、open aiが開発したvincentビデオソフトウェアsoraは、大規模モデルのマルチモダリティを極限まで押し上げ、現在は第3の空間、つまり物理検索エンジンによって作成されるai空間が存在することを提案した。 。
7. 生物学的に保存された「樹状コロイド」の出現。8月末、米国ノースカロライナ州立大学の教授が、dnaの保存とコンピューティングエンジンを基に「樹状コロイド」の保存方法を発見したという論文をネイチャー誌に発表した。以前は、情報はシリコンベースの材料で作られたチップにのみ保存できると考えられていましたが、現在の「ツリーファイバー」ストレージは、摂氏4度および摂氏-18度でより安定してより長くdnaファイルを保存できます。半減期は約 6,000 年と 200 万年の間、このシステムはコロイド基板粒子に吸着された dna にエンコードされた複数の画像ファイルで構成され、データを消去および置き換えることができるため、ロスレス ファイル アクセスが可能になります。
8. 大規模宇宙訓練モデルはエネルギー需要を解決できます。大規模なモデルのトレーニングにはコンピューティング能力を含む大量のリソースが必要であり、常にエネルギー限界に挑戦しています。現在、アメリカの会社 lumen orbit は、来年最初の衛星を月に打ち上げ、その後、サーバーの総電力がギガワット規模に達するまで、毎年より大きな反復を打ち上げることを計画しています。このようにして、人工知能コンピューティングを運用します。パワークラスターは、エネルギー供給コストと熱放散の制約により、月面での訓練が可能になります。現在の大規模モデルのトレーニング傾向によれば、2027 年には gw 電力によるクラスターのサポートが必要になるでしょう。たとえば、gpt-6 モデルの電力消費量は米国最大の発電所のエネルギー供給量を直接上回ります。宇宙軌道へのデータ送信に取り組んでいる企業はルーメン・オービットだけではない。euが資金提供しているアクシオム・スペースは、アクシオムのカプセル上に軌道データセンターを構築し、2026年から2027年に打ち上げる計画を立てている。多くの企業が宇宙コンピューティング クラスターの運用を検討しています。
したがって、人工知能は毎週世界を常に変化させ、世界の技術的変化をより深刻かつ劇的なものにしています。
人工知能は実体経済の基本モデルを変える
この前提の下では、人工知能は主に 2 つのモードを通じて実体経済を変化させます。
※ai技術のブレークスルーによる新たな企業の出現は0から1へのイノベーション
タイプ1モデル。 aiの発展自体が産業遺伝子を持っており、その一歩が自然と新たな産業の出現と発展につながります。つまり、aiによって直接生み出される新たな産業や産業が、新たな経済セクターや新たな企業を形成することになる。 2 つ目のモデルは、ai が従来の業界、産業、部門を変革するというものです。
最初のタイプのモデルには多くの例があります。 openai は、それ自体が新しい業界であり、業界の技術、業界の方向性、業界のビジネス モデル、および非常に革新的な代表的な製品を備えています。 nvidia の h100 gpu は ai モデルをトレーニングするための主要なツールで、約 30,000 ドルで販売されています。 1.8 兆個のパラメータを持つ大規模な ai モデルをトレーニングするには、約 2,000 個の nvidia blackwell gpu が必要です。一部の機関は、世界の生成人工知能市場は 2023 年に 137 億 1,000 万米ドルの価値があると推定しています。 2025 年までに、生成人工知能市場は 221 億 2000 万ドルに達すると予想されます。この市場は、年間複合成長率 (cagr) 27.02% で成長すると予想されています。 2022 年には、大規模な生成型人工知能の導入率は 23% になるでしょう。導入率は 2025 年までに 46% に達すると予想されています。
もう 1 つの例は、人工知能チップ ハードウェアと生物学を組み合わせた前衛的な「デンドリコロイド」ストレージです。この分野は無限に広がります。いわゆるイノベーションで最も重要なことは0から1にすることであり、今日の世界では人工知能がこの種のイノベーションの最も重要な原動力となっています。
*ai は企業を変革します。コンピューティング能力とアルゴリズムが向上し、生産性が向上します。
2 番目のタイプの ai が古い産業を変革するケースはたくさんあります。たとえば、ゲーム業界では、過去 2 か月で人気となったゲーム「black myth: wukong」には人工知能テクノロジーが多用されています。従来の労働集約型、技術集約型、資本集約型の産業は、インテリジェンス集約型産業に変えなければなりません。これは非常に重要かつ根本的な変化です。たとえば、シーメンスは工場に ai を活用した予知保全を導入し、計画外のダウンタイムを大幅に削減しました。潜在的な障害を予測することで、生産が中断される前に問題を解決して全体の効率を向上させることができます。産業用ロボットの大手企業であるファナックは、ai を使用して自社のロボットが自らの経験から学習し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させ、より効率的な生産プロセスに貢献できるようにしています。 google の deepmind ai は、冷却システムを最適化することでデータセンターのエネルギー消費を削減するために使用されています。現在、同様の ai を活用したエネルギー管理システムが製造現場で使用されており、より持続可能でコスト効率の高い生産プロセスが可能になっています。
人工知能の最大の貢献は、伝統的な産業の労働生産性を向上させることであり、あらゆる産業、企業、経済組織のコンピューティング能力とアルゴリズムを確実に向上させることができるため、どの業界も人工知能を拒否することはできません。これは大きなトレンドであり、人工知能、特に身体化された知能は広範囲に影響を及ぼし、あらゆる人の日常生活に影響を及ぼし、ますます激しく暴力的になるでしょう。
3 番目のモデルがある場合、それは 1 番目と 2 番目のモデルの統合開発であり、新しい人工知能テクノロジーが従来の変革製品産業と組み合わされます。
一般的に言えば、人工知能は前例のない経済生態学を形成するだろうが、これまでのところ、それは理論によって推定されたものではなく、完全に経験に基づいている。
人工知能が将来の経済に与える主な影響
具体的に、人工知能が実体経済をどのように変革していくのか、現状を踏まえて簡単にまとめると、主にこのような部分に焦点が当てられます。
※人間と様々な知的存在が共同して経済活動の主体となる
1. 人工知能は経済活動の主体を変えた。本来、経済活動の主体は自然人でしたが、現在では自然人だけが主体ではなくなりました。ロボットをはじめとするさまざまな知的エージェントが人間とともに経済活動の主役となっています。これは非常に明らかな変化であり、この変化はさらに発展するでしょう。今から 10 年後、さらには 30 年後には、身体化された知性の割合が大幅に増加していることがわかります。根本的な転換点がいつ起こるかはわかりません。しかし、それはわずか20年か30年だと思います。
2. 経済主体の変化は人間そのものの変化をもたらし、人類はますます賢くなっています。人類はさまざまな人工知能ツール、さまざまなウェアラブルデバイス、さまざまなブレインインターフェイスに囲まれており、もはや同じ人間ではありません。人工知能の発展は人々そのものを変えるでしょう。人工知能と遺伝子工学、脳インターフェース、拡張現実技術の組み合わせは、人間が仮想世界を体験したり、デジタル世界をシミュレートしたりするのに役立ち、世界に対する人々の認識と経験を変えることができます。
3. 人工知能は人間の活動の空間と時間を変えました。なぜなら、人工知能は、いわゆる従来の地理的空間に制限されず、時間的にもニュートンの法則によって制限されないからです。私たちはマスク氏の火星移住計画を見てきましたが、その多くは人間が達成できない画期的な進歩を遂げています。そのような目標を達成するために頼っているテクノロジーは人工知能です。人工知能のおかげで、人類はより簡単に宇宙を探索できるようになるでしょう。人間は、人工知能のさまざまな手段を通じて、物理世界を創造したり、物理世界をシミュレートする形状を作成したりすることもできます。人工知能により、人間の活動空間はこれまでの地理に基づく伝統的な空間状態を超越するようになる。同様に、人類、あるいは知的時代の主体も伝統的な時間モデルを打ち破るでしょう。人類は、空間と時間が広がり、交差する新たな時代を迎えます。
*経済サイクルは曖昧であり、ai の構造的、システム的、クラスターの革新に依存します。
4. 人工知能は経済サイクルを変える。工業化時代の経済活動には明らかな景気循環があり、経済運営に大きな影響を与える中期サイクルは一般に平均8年でした。しかし、情報経済社会、知的経済社会への過渡期においては、短期サイクルは曖昧になり、中サイクルは混沌となります。経済サイクルは、人工知能技術革命の構造的、体系的、およびクラスターの革新によってますます決定されます。簡単に言えば、2020 年代に入る世界は、長期にわたる繁栄のサイクルを達成するために、人工知能のイノベーションに依存する必要がある可能性があります。
5. 人工知能は製品の形を変えました。将来的に売れる製品は、技術的な内容だけでなく、知的内容も高いものになります。人類は、スマートな製品を作り続けなければならない時代を迎えます。今日のすべての経済活動は、基本的な特性としてインテリジェントなインプットとインテリジェントなアウトプットを必要とします。
6. 人工知能は経済流通システムを変えました。人工知能の時代には、生産と消費の関係が決定され、政府と国家は労働時間と労働強度を大幅に削減しなければなりません。人工知能時代の基本的な機能になります。人類は、労働、労働力、分配が再定義される歴史的時代に入る可能性が非常に高いです。人々にベーシックインカムが保証されることで、より幅広い仕事や雇用の選択肢が得られます。この変化は、産業化時代以来の伝統的な雇用システムを根底から覆します。
*経済構造や生産と消費の関係の変化は国力の変化をもたらした。
7. 人工知能は経済発展の基本構造を再変化させ、調整します。従来の経済インフラは主にエネルギーと輸送であり、その後にコンピューティング能力とアルゴリズムが登場します。今見るだけでは不十分です。現在、人工知能、特に人工知能の大型モデルが人間の経済活動のインフラに統合され、インフラのあらゆる側面が変わります。エネルギー輸送はスマートエネルギーになり、クラウドコンピューティングも変わります。インテリジェントなコンピューティング能力への移行。これは大きな変化です。人工知能のないインフラストラクチャーの時代は完全に終わりました。
8. 人工知能は生産と消費の関係を変えました。従来の経済活動では、生産は生産、消費は消費でしたが、インテリジェント時代のサプライチェーンやバリューチェーンの経済活動では、多くの生産自体が消費であり、多くの消費自体が生産です。生成型人工知能の活動は、生産と消費の二重の機能を証明しています。
9. 人工知能は世界構造と国家間の関係を変えるでしょう。伝統的に、二重経済とは主に農業国と工業国、先進市場経済と新興市場経済、工業先進国と工業後進国を指します。今後、世界の国々の発展レベルは、人工知能産業と人工知能経済の発展に大きく依存します。この人工知能の波には、人材、技術、資本が多すぎるため、この波に追いつく方法も可能性もありません。
将来の経済形態を創造する上でのリスクと課題
人類は制御不能になり、企業独占、階級再編、グローバル・ガバナンスは「言うは易し行うは難し」
利便性をもたらす新しいテクノロジーには、リスクと課題が伴う必要があります。これは、現在の生成人工知能や大規模モデルにも当てはまります。
まず、ai は自己認識を目覚めさせ、人間が自己認識を制御できなくなるという危険に直面しています。これは、人間が大型モデルの内部動作メカニズムを完全に理解していないという事実に反映されています。たとえば、人工知能には自己認識型の推論や心理的な活動があると信じている人が増えていますが、これをどのように証明するかは、これまでのところ、まだ大規模なモデルの入力および出力プロセスが「ブラック ボックス」（人工知能）です。知能（知能、一般知能）の段階が加速し、asi（asi）超人工知能の「夜明け」が到来しており、人間の知能と人工知能の「共知性」にどう適応していくかが課題となっている。
第二に、大手 ai 企業は ai 開発における自然独占を強化します。これらの企業が人類の公益を代表できない可能性がある場合、ai技術の独占につながり、社会全体の思想、経済、政治、社会分野に直接的または間接的に影響を与えることになります。
第三に、人工知能は間接的に既存の社会構造のバランスを破壊し、デジタルデバイドのような人工知能の格差を形成し、それによって社会階級を再構築する可能性を引き起こします。
第 4 に、人工知能のガバナンスにおける国際社会の協力は失敗する可能性があります。国連創設75周年を記念して9月22日に開催される「未来サミット」において、国連は「グローバル・デジタル・コンパクト」を提出する予定。このコンパクトは4月から提案され、改訂されたものである。現在、政府はこの目的について交渉と協議を続けており、1 つは中国主導の人工知能能力構築における国際協力に関する決議である。安全で信頼できる包括的な人工知能の推進に関して米国が提案した決議。しかし、地政学上および国家統治の立場が異なるため、この意見の相違は世界統治プロセスに影響を及ぼします。同時に、人工知能のガバナンスに参加できる国は限られており、ほとんどの国は参加する能力を持っていないため、客観的には北の国と南の国との間の格差や、北の国と南の国との間の格差もあります。したがって、それは人工知能のバランスのとれた世界的な発展に影響を与えます。
要約すると、この人工知能の波は、真に破壊的な歴史的傾向です。経済への影響はミクロおよびマクロの両方であり、短期的および長期的です。企業、家族、国、そして人類文明全体に対するその影響は、単なる変革の促進ではなく、根本的な変化です。たとえて言えば、その影響は電気の発明やエネルギー革命よりも大きいです。なぜなら、私たちは人工知能に参入し、そしてこれからも参入しつつあるからです。人類を助けるのは人工知能だけではなく、人工知能の開発は今後も推進されるでしょう。人類は人工知能に適応します。そんな瞬間が今なのです。
皆さんも、いつもと違った考え方で人工知能と、それが経済生活や社会構造にもたらす重大な変化を想像してみてほしいと思います。
主催: 李念
これは、the paper researchが開催した朱嘉明氏（経済学者、横琴広東マカオ深層協力区デジタル金融研究院学術技術委員会委員長）主催の「デジタル中国2029：次世代情報技術の受け入れ」です。 9月6日午後研究所セミナーでの基調講演
著者:朱嘉明
文：朱佳明 写真：李年 編集者：李年 編集者：李年
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