digital intelligence china 2029｜未来はまだ私たちの言語ではありませんが、ai はそれを作り出すことができるでしょうか?
2024-09-13
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「人工知能技術は急速に発展しており、その反復サイクルは『数年』から『数週間』に短縮されています。人工知能の革新的技術の『出現』は基本的に1つの波であり、次の波が続きます。」
著名な経済学者であり、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の朱嘉明氏は、中国人民銀行が主催した「デジタル中国2029：新世代の情報技術の受け入れ」セミナーに出席した。紙研は9月6日、上記の見解を表明した。
2022 年 12 月、生成型人工知能 chatgpt が誕生し、世界は人工知能の時代を迎えました。 2024年の「政府活動報告書」では、人工知能とあらゆる階層との深い統合を促進するために、「人工知能+」アクションが初めて提案されました。
デジタル経済は、前例のないスピードと規模で世界の経済情勢を再構築しています。新世代の情報技術の台頭は、中国が質の高い経済発展を達成するための重要な原動力となりつつあります。この文脈において、人工知能の発展を整理し、その応用と障害点を解釈し、将来の文明秩序を展望することは、現在にとって実際的な意義があるだけでなく、将来へのインスピレーションも提供するでしょう。
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。ザ・ペーパーの記者、周平朗図
一般的なテクノロジーの変化とデジタル要素により、経済運営のルールが変化しました
世界的に人類は第4次産業革命、デジタル革命の時代を迎えています。中国社会科学院産業経済研究所の元所長兼研究員である石丹氏はセミナーで、デジタル革命はこれまでの3つの産業革命とは異なり、その影響は特定の産業や技術に限定されないと指摘した。普遍的なテクノロジーの形態は、あらゆる階層の活動方法を大きく変えました。
この変化の核心は、データが資本や労働力と同じくらい重要な生産要素になったことです。最初の 3 つの産業革命は特定の産業によって支配され、経済発展を牽引しました。デジタル革命は経済システム全体のデジタルトランスフォーメーションを推進し、あらゆる産業に多大な影響を与えています。
デジタル革命の特異性は、普遍的な技術として全方位的に応用されることにあります。デジタル技術はデジタル産業の活発な発展を促進するだけでなく、生産プロセスにおいても不可欠な要素となっています。石油、石炭、天然ガスなどの天然資源などの従来の生産要素とは異なり、デジタル要素は非独占性、非枯渇性、規模に対する収益の増加という特徴を持っています。したがって、デジタル要素は枯渇することなく複数の生産プロセスで同時に使用でき、アプリケーションシナリオの数に応じてその価値が高まります。
スタン氏は、デジタル経済の発展に伴い、生産プロセスにおけるデジタル要素の役割がますます顕著になってきており、これは生産の拡大、資源の節約、コストの削減に役立つだけでなく、新しい産業、新しいモデル、新しい製品を生み出す可能性があると指摘しました。これにより、従来の経済活動、経済運営ルール、ガバナンス方法を根本から変革します。
したがって、デジタル時代の産業発展は新たな特徴を帯びています。スタン氏はトレンドを 4 つの側面から要約しました。まず、デジタル産業の台頭と産業デジタル化の加速です。デジタル産業により、経済成長はもはや天然資源要因の投入に依存せず、新たな技術革新によって経済成長を推進します。スタン氏は、「現在、世界のデジタル産業の年間平均成長率は約20％に達し、世界経済の成長を牽引する重要な原動力となっている。同時に、デジタル変革は産業の高度化の重要な原動力となっている」と述べた。デジタル化プロセスを通じて、企業は内部リソース配分の効率を向上させるだけでなく、産業チェーン全体の効率的なサイクルを促進します。
第二に、統合開発は徐々に新たな成長の原動力になってきています。伝統的な分業モデルは崩壊し、産業統合、製品統合、市場統合が経済発展の新たな原動力となっています。スタン氏は、デジタル産業と伝統産業の統合の徹底した発展により、多くの新業態や新モデルが生まれ、産業間の相関関係も変化していると指摘した。
第三に、産業チェーンとプラットフォーム企業の協調的発展の重要性がますます顕著になってきています。業界組織の組織化は、よりネットワーク化されたプラットフォームベースの分業システムへと進化しており、プラットフォーム企業は市場の需要と供給を効率的に結びつけ、市場価格を決定することができます。世界トップ500企業のうち上位10社のうち、プラットフォーム企業が8議席を占めている。
第 4 に、デジタル化とグリーン化の連携変革が重要な課題となっています。デジタル経済を促進するには、グリーンかつ低炭素の開発要件が前提条件となっています。デジタル技術による高いエネルギー消費は、エネルギー需要の大幅な増加をもたらしているため、将来の産業変革は再生可能エネルギーの方向に発展し、新しいエネルギーシステムを構築し、デジタル化とグリーン化の協調的な発展を達成する必要があります。
パブリックデータの公開におけるブロックポイントは依然として突破される必要がある
デジタル要素は、デジタル経済のための深い統合システムの構築と国際的な人工知能の大型モデルの競争において重要な役割を果たします。データの不足を埋めることが急務だ。
中国社会科学院大学の江暁娟教授は、今年5月のデジタル荒野セミナーで、中国の利点は公共部門が強力で、データ量とデータ構造が優れていることだと述べた。政府の観点からは、中国の制度上の強みをできるだけ早く強力に推進する必要があります。
しかし、中国政府によって部分的に管理されているデータリソースが社会全体のデータリソースの50％以上を占めていることが研究で示されているが、オープン化と共有が十分ではなく、データ利用効率が低いことも指摘した。十分に高くありません。
復旦大学国際関係広報学部教授でデジタル・モバイル・ガバナンス研究室所長の鄭磊氏は会議で、公共データのオープン化には2つのボトルネックがあると述べた。まず、高品質なデータは「吸い出しができない」。一方で、政府はセキュリティ問題を懸念しており、データのオープン化にはセキュリティ、プライバシー、ビジネスインテリジェンスなどの問題が含まれる可能性がありますが、他方では、政府は意欲に欠けており、データを無料で提供しているため、作業量と負担が増加しています。
2つ目の障害点は「不動」です。需要と供給の中間的な関係では、供給側である政府は市場がどのようなデータを必要としているのかを知りませんし、需要側である企業は政府がどのようなデータを持っているのかを知りません。運用サービス能力には限界があるため、需要と供給を結び付けることが困難になります。政府の人的資源と財政的資源の不足も、処理が必要な高価値データの継続的かつ安定した供給を妨げています。
このボトルネックを解決するために、「認可操作」というモデルが検討されています。データのオープン性と許可された操作の主な違いは、操作モードと適用可能なシナリオにあります。データのオープン性は、イノベーションを促進し公共の利益を高めるためにデータを自由かつ広範に提供することに重点を置いており、一方、認可された運用は、サードパーティが生のデータを処理して特定の市場向けにサービスや製品を作成することを許可することによってデータのセキュリティとプライバシーを保護することに重点を置いています。このモデルは通常、「1 つのシナリオ、1 つの承認」というシナリオ指向の方法で提供され、運営主体が仲介的な役割を果たす必要があります。
しかし、認可された事業は、特に「権利、責任、利益」の分配において多くの課題にも直面しています。例えば、担当部門には、どの主体が給付金の分配に関与すべきかについての意欲がまだ欠けている。また、公共データだけでなく、プラットフォームのデータにも「所有権」の問題があります。たとえば、ショッピングプラットフォーム上の消費者の記録は、プラットフォームと消費者の両方に属します。
zheng lei 氏は、「データの所有権を決定するのではなく、すべての当事者の権利と利益を保護しながらデータの流通を許可し、各人に利益を分配することに重点を置く必要があります。」と述べました。
身体化された知性が団塊の世代になった今、私たちはaiをどのように想像すべきでしょうか？
2022 年 12 月、アメリカの人工知能企業 openai は、人工知能開発の歴史における破壊的イノベーションとなった生成人工知能 chatgpt を発表しました。
それ以来 20 か月で、大規模な人工知能モデルは前例のない発展を遂げ、人工知能は生成型人工知能の段階に到達しました。 「私の考えでは、この 20 か月間の人工知能の実際の開発は、2 週間、遅くとも 1 か月の時間スケールに基づいています。エージェントティック ai (自律型 ai) の出現は、人工知能の現在の段階を示すものであると考えています。」具体的な身体的知性の「ベビーブーム」の時代。 「現在、数万、数十万のペースで増加しており、３～５年後には経済に大きな影響を与えると考えている」と述べた。
ciccのチーフエコノミスト、彭文生氏は、中国は将来、具現化されたインテリジェンスの分野で大きな優位性を持つだろうと指摘した。身体化されたインテリジェンスには、非常に柔軟で正確な機械的動作能力が必要であり、中国の製造インフラと技術蓄積により、このフロンティア分野で独自の競争力を確立しています。
朱嘉明氏は、人工知能は主に 2 つのモデルを通じて実体経済を変えると考えています。前者のモデルでは、ai の開発自体が産業遺伝子を持っており、ai の進歩のあらゆる段階が自然に新しい産業の出現と発展につながります。この種のモデルは、openai 自体が新しい業界の技術、方向性、典型的な製品を持っている会社です。
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。朱嘉明氏は、「いかなる業界も人工知能を拒否することはできない。人工知能の最大の貢献は、伝統産業の労働生産性を確実に向上させ、あらゆる産業、企業、経済組織の計算能力とアルゴリズムを向上させることだからだ」と述べた。
同様に、彭文生氏も会議で「産業用ai」について言及した。同氏は、中国は世界の製造業のサプライチェーンにおいて重要な位置を占めており、特にロボット、太陽光発電、空調、新エネルギー車などの産業分野で主導的地位を占めており、そのため生産プロセスのインテリジェントなアップグレードを実現するのに有利な立場にあると考えている。 ai技術。このアップグレードにより、生産効率が向上するだけでなく、コストが削減され、中国の製造業の世界競争力がさらに強化されます。
特に ai が将来の経済にどのような影響を与えるかについて、zhu jiaming 氏は 9 つの見解を示しています。第一に、経済活動の主体が、本来の自然人から知的存在が加わったことである。第二に、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。人間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います。第三に、人々の活動のための空間と時間を変えることです。第四に、経済サイクルの変化です。 5つ目は、製品の形状が変化することです。ハイテクコンテンツからハイインテリジェンスコンテンツまで。第六に、経済流通システムが変化した。人間は労働時間と労働強度を大幅に削減し、政府と国家は国民にベーシックインカムを保証し、これが人工知能時代の基本的な特徴となっています。第七に、経済発展の基本構造が変化し調整された。インフラストラクチャには人工知能が参加します。第八に、生産と消費の関係が変化した。人工知能時代のサプライチェーンでは、多くの生産そのものが消費となり、多くの消費そのものが生産となります。第九に、世界の構造が変わります。人工知能産業の発展の程度が国家間の関係を決定します。
朱嘉明氏はさらに、「実体経済自体がデジタル化され始めた今、すべてのデジタル経済は実体経済と統合されているが、中核は依然として計算能力とアルゴリズムの問題を解決する必要がある」と指摘した。
人工知能の発展段階と将来の想像力について、会議では専門家の間で意見が衝突した。彭文生氏は、人工知能はs字曲線の最初の変曲点を超え、急速な成長段階に入ったと考えている。次の発展ステップの鍵は、aiの産業応用と業界のai変革をいかに成功させるかにあります。
zhu jiaming 氏は、ai が完全に適用される転換点に達しているかどうかについては懸念を抱いています。 「人工知能は、あるイノベーションが別のイノベーションを推進するものであり、継続的なイノベーションのプロセスです。そのプロセスには安定した変曲点はありません。変曲点を過ぎると、人工知能は研究から応用へと移行します。」 「今日、人工知能のあらゆる進歩は、次のようなものになっています。」前提として、あらゆる進歩は研究によって導かれなければならない、そうでなければ応用における遅れと後進性の始まりとなるだろう。」
同時に、朱嘉明氏の想像力は、将来どのような新しい形式の人工知能が開発されるかについてさらに大胆になっています。 「人工知能の大規模な生成モデルから派生したインテリジェント エージェントは、もはや人間に奉仕し、人間によって受動的に動かされる人工知能ツールではありません。インテリジェント エージェントの最大の特徴は、自発性、自動化、適応性を備えていることです。人間によって影響を受け、制御される、それ自体が別の形の知性になる可能性があります。」
スタン氏は、「将来、人工知能が人間から独立して稼働できるかどうかについては、『新しいシリコンベースの生物』という考えを提唱する人もいる。しかし、私はこの議論はまだ未解決だと考えており、私個人としてはそうではない」と述べた。この意見に同意します。マルクス主義によれば、社会は依然として人間中心です。」
彭文生氏も比較的保守的だ。 「なぜなら、大きなモデルは、それがビデオであれ、テキストであれ、写真であれ、既存の知識とキャリアに基づいているからです。人間がまだ持っていない知識や、人間が将来革新するであろう知識は、私たちの言語や写真には存在しません。その中には、 、既存の言語を使用してパターンを見つけ、新しいことを発見するにはどうすればよいでしょうか? 私は個人的には、ai が将来このような思考と革新を行う能力を持つとは信じていません。もちろん、この問題は非常に議論の余地があるかもしれません。 」
消費かグリーンか、失業か安全か、aiは未来に何をもたらすのでしょうか？
将来、人工知能が人間の制御を超えたリスクや課題をもたらすかどうかは不明かもしれません。ただし、いくつかの影響はすでに予測されています。
cicc研究チームは、技術活動と市場活動の2つの側面からaiの発展可能性を定量分析し、ai発展指数を推定した。この分析枠組みの下では、米国が技術活動でリードする一方、中国は市場への親和性で大きな可能性を示している。
彭文生氏は、「aiは2035年の中国のgdpをベースラインシナリオと比較して9.8％増加させると予想されており、これは今後10年間の年間成長率がさらに0.8％ポイント増加することに相当する」と述べた。多様なアプリケーション このシナリオは、ai の大規模アプリケーションにとって理想的な条件を提供し、インターネット時代と同様の巨額の利益をもたらす可能性があります。
しかし、人工知能によってもたらされる規模の経済には多くの課題も直面しています。彭文生氏は、エネルギー消費、データガバナンス、倫理、セキュリティなど多くの要因がaiの規模の経済の完全な発展を制限する可能性があると述べた。
スタン氏は、産業のデジタル変革を推進する過程でグリーンかつ低炭素の発展を達成する必要があると述べた。理論的には、クズネッツ曲線 (ekc) は、経済発展とともに環境改善が達成可能であることを示しています。しかしスタイン氏は、気候変動の状況を考慮するとクズネッツ曲線（ekc）は実際には当てはまらないと指摘した。一部の科学者は、気温が摂氏 2 度を超えて上昇すると、大気の変化は元に戻せず、環境は修復できなくなると考えています。 「これは、以前に話した単純な汚染された排水やガスの排出とは異なります。したがって、グリーン開発をデジタル変革の前提条件と見なすか、協調的な開発を促進する必要があります。」
気候に加えて、広範な議論を引き起こしているもう1つのトピックは、人工知能の開発が大量の失業につながるかどうかです。
この点、cicc研究チームの研究結果は、aiの影響が肉体労働の分野、特に採掘業や資源加工業など力を使う作業の余地が最も大きい分野でより顕著に反映されることを示している。代わりに。今後 10 年間で、ai はこれらの業界の生産性を大幅に向上させると予想されていますが、卸売、小売、宿泊、ケータリングなどの業界の生産性向上は比較的低いでしょう。 「したがって、aiの普及により、大規模な失業を引き起こすのではなく、労働力がより創造的で価値のある仕事分野に移行し、全体的な雇用構造が最適化される可能性が高いと考えています。」
鄭磊氏は、スマート時代が実体経済と雇用者に影響を与える可能性がある場合、政府は労働安全保障と社会的分配の観点から政策調整を行う必要があると考えている。これに関して、peng wensheng 氏は、人工知能の発展により社会保障を改善する社会全体の能力が向上すると考えています。 aiによる経済成長と生産効率の向上により、中国の社会保障制度は今後5～10年で大幅な改善を迎えると予想されている。
(インターンのcui yimingもこの記事に寄稿しました)
シャオ・ユアンユアン氏、紙研究所研究員
（この記事はthe paperからのものです。よりオリジナルの情報については、「the paper」アプリをダウンロードしてください）
