ChatGPT はなぜ中国で生まれなかったのですか?

2022 年 11 月 30 日にリリースされる ChatGPT か、OpenAI によって正式にリリースされる最大かつ最も強力なバージョンかマルチモーダル事前トレーニング モデル GPT-4 は、一般の人々に AI 人工知能の強力な力を実感させ、強力な人工知能の時代の到来を告げました。人工知能によって引き起こされるこの賑やかな興奮の中で、私たちは、なぜ長い年月が経った今でも産業技術革命をリードしているのは中国ではなく米国なのかという疑問についてさらに考えずにはいられません。

#2021 年、世界トップクラスの AI カンファレンスで発表された論文数の 27.6% で中国がトップとなり、EU と英国がそれに続きました。 19.0%、3位は米国で16.9%となった。出版された AI 論文の数や特許出願の数に関係なく、中国は世界最高の地位にあり、中国の AI 分野における研究が広範かつ詳細であることは当然です。ChatGPT のような画期的な AI アプリケーションは、中国に生まれただけです。自然言語の理解と生成は人工知能研究分野の頂点ですが、それを登って征服したい場合は、高品質のリソースとアリババダモアカデミー、ファーウェイ、清華大学などの研究機関への継続的な投資が必要です。似たような事もやってます。残念ながら、強力な ChatGPT のリリースを主導したのは米国の OpenAI でした。今日、私たちはなぜ私たちが新世代の技術革命のイニシエーターになれなかったのか、そして未来のテクノロジーの追随者ではなくリーダーになるために将来何をすべきなのかを客観的に分析しようとしています。

原因分析

中国のインターネットが原因かもしれません過去 20 年間 インターネットの急速な発展により、一部の国内巨大インターネット企業の市場価値は、国際的にアメリカのインターネット企業と競争できるようになり、私たちはテクノロジーの分野でもアメリカと競争できると誤解し、多くの幻想を与えてきました。 、これは本当ですか？

近年、中国の発展を抑制するために、米国政府が中国のハイテク企業に対して制裁を発動し続けていることをニュースでよく目にすると思います。業界。例えば、中国企業ファーウェイに技術封鎖を課し、国家安全保障を理由に米国企業がファーウェイに技術や機器を販売することを禁止している。一時期、中国のハイエンドチップ産業は窮地に陥り、技術停滞の危機に直面していた。私たちは米国政府の恥知らずを嘆く一方、要素技術の研究やシステム構築を事前に準備しなかったことも嘆く。今回 OpenAI がリリースした ChatGPT と GPT4 は、私たちに新たな教訓を与えてくれました。中国と米国の間の技術格差は、ハイエンドチップ、最先端の人工知能技術、強力なコンピューティングパワーネットワーク、他にもハイテク技術は数多くあり、あらゆる面で米国とは大きな差がある。中国のハイテク産業の発展を抑制するという米国政府の平手打ちにより、ハイエンドチップであれ、最先端の人工知能やその他の中核技術であれ、依然として米国に対して幻想を抱いていた一部の技術関係者がついに完全に目覚めた。買うことも手に入れることもできません。頼れるのは自分自身だけです。一歩ずつ外に出てください。もちろん、これは、米国に関連するすべての技術カテゴリーの国内代替を達成するという我々の決意を強化するものでもあります。

ビジネスモデルに過度に焦点を当て、基盤技術の研究を軽視する

過去 20 年間、中国のインターネット産業はCNNIC (中国インターネットネットワーク情報センター) の報告書によると、急速な発展段階にあり、2022 年 12 月の時点で、我が国のインターネット ユーザー数は 10 億 6,700 万人に達しています。インターネットを利用する人口が増加し続ける中、このホットランドではさまざまなビジネスモデルが検証、開発され続けています。モバイル決済、電子商取引物流、持ち帰りタクシー、ショートビデオなどのビジネス形態は、一般の人々の日常生活を大きく変え、すべての人に大きな利便性とエンターテイメントをもたらすと同時に、社会全体の効率も向上させました。しかし同時に、大手インターネット企業は、いかにして新たなビジネスモデルを開発し、既存の事業構造を維持するかというサイクルにどっぷりと浸かっており、ほぼすべてのエネルギーがビジネスへの参入に集中しているように見えます。したがって、基盤技術の研究に投資される時間とリソースは相対的に圧迫されるか、完全に排除されることになり、最終的には他人の技術に囚われる可能性が大幅に増加する一方で、破壊的革新的技術が生み出される可能性は大幅に減少することになります。

中国と米国の技術開発ルートを比較すると、興味深い現象が見つかります。中国では、技術開発は主にビジネスを中心に展開されており、ビジネスモデルを立ち上げる際に、これだけのビジネス規模をサポートするには、どのような技術を開発する必要があるか、そしてどのような技術を開発する必要があるか、ということになります。研究開発 ビジネスモデルの革新と事業開発を通じて技術の先進的な開発と進化を推進します。

しかし、米国はその逆のようです。テクノロジーの開発と進歩により、多くの場合、新しいものへの立ち上がり、ビジネス形態。 ChatGPT を立ち上げた OpenAI を例に挙げると、もともとは AI 分野の大手が集まった非営利の技術組織であり、当初の目的は人工知能を友好的な方向に発展させることでした。その中心的な目的は、人類に利益をもたらす「安全性を実現することです。汎用人工知能 (AGI)」です。 GPT モデルは継続的な反復アップグレードを経て、将来の人工知能アプリケーション技術の基本基盤となることが期待される ChatGPT に到達したため、将来的には ChatGPT に基づいて構築される上位層アプリケーションが多数登場する可能性があります。 ChatGPT あるいは一般的な大型モデルが人工知能分野のオペレーティングシステムになると言っても過言ではなく、新たなビジネスモデルやビジネス形態がどれだけ生まれるかは計り知れません。 将来に生まれるこの技術革命は、将来の産業形態に大きな影響を与えるボトムアップ型の破壊的イノベーションです。

そして、上位層アプリケーションのビジネス モデルの革新に重点を置きすぎて、その結果、基礎となるテクノロジー。私たちは、電子商取引のプロモーションや短いビデオ エンターテイメントを何度も繰り返し、徐々に道を見失ってしまったようです。表面的な興奮だけでは、基礎となるコア テクノロジーの欠如を隠すことはできません。 実際、考えただけで寒気がしてきますが、現在、インターネット技術や人工知能技術などの最先端技術は、他人の技術基盤をベースにしているように思えます。私たちがかつて誇っていたモバイル決済や電子商取引物流などは、これらの基盤技術の上位層のアプリケーションにすぎません。仕事から追放されたら本当にプレーできなくなります。したがって、基盤となるテクノロジーは非常に重要であり、基盤となるテクノロジーのサポートがなければ、上位レベルのアプリケーションはすべて空中の城に過ぎないと言えます。

長期主義の欠如

おそらく国内の競争圧力が大きすぎて、個人も企業も熱心です。今日お金を投資して、明日その結果と利益を確認してください。プロジェクトに短期的に目に見えるリターンが見込めない場合、明確なリターンサイクルが見えない基礎技術研究はもちろんのこと、継続的なリソース投資を継続的に行うことは一般企業にとって実際には困難です。慌ただしい雰囲気、際限のない技術のギミック、表面的な興奮により、誰もがそのトレンドを追いたがるばかりですが、実際に落ち着いて長期的な技術研究を行える人は多くありません。馬氏のように毎年10億を10年間投資し、最終的にアリババクラウドに投資する勇気と力を持つ企業がどれだけあるだろうか。

そう言えば、ブロックチェーン、VR、メタバースといった技術用語をまだ覚えているかわかりませんが、それらは最初に大きな影響を受けました。資本の注目と熱狂的な追求。しかし、流行が去った後も、製品を反復し、テクノロジーの徹底的な最適化研究を続けている企業がどれだけあるでしょうか?全くないとは言えませんが、非常に少ないのは確かで、ハイテクを追求するよりも、いかに早く金を稼ぐかというツールを追求しているのです。 VR、Metaverse、ChatGPT など関係なく、彼らにとっては単なる技術名にすぎません。

しかし、実際には、ChatGPT や GPT4 のような人工知能アプリケーションは突然誕生したわけではなく、GPT、GPT2、GPT3 に基づいて徐々に反復的に開発されます。人工知能のトップ専門家が集結し、多額の資金が継続的に投資されてきました。 OpenAI は、Microsoft からの投資を受けるまでの 3 ～ 4 年間で 1 億ドル近くを費やし、GPT の第 1 世代モデルをベースにしたプロトタイプを作成しましたが、当時はまだ今日の ChatGPT の効果には程遠いものでした。基礎技術の研究は一朝一夕にできるものではなく、試行錯誤を繰り返し、将来の技術開発動向を見据えた独自のビジョンと、さらに長期的な視点での粘り強さが求められます。しかし、アリババとファーウェイが毎年1,000億ドル以上を技術研究に投資していることを嬉しく思い、近い将来新たな技術的ブレークスルーが起こると信じています。

テクニカル システム サポートの欠如

# は、チップ設計、チップを含むハイエンド チップ製造のようなものです。製造と包装のテスト これらはすべて、不可欠な複雑な一連のプロセスです。同様に、一般的な大規模モデルも複雑なシステム エンジニアリングであり、一般的な大規模モデルのトレーニングは、大量の高品質のトレーニング データ、優れた深層学習アルゴリズム、および強力なコンピューティング リソースのサポートと切り離すことができません。 ChatGPT の成功は高品質のアノテーション データによるもので、OpenAI は高品質のトレーニング データを取得するために、中国ではほとんど考えられないデータ アノテーションの請負業者を 40 社以上雇用しました。さらに、2023 年 1 月の ChatGPT の個人訪問者の平均数が 1,300 万人であることに基づくと、対応するチップ要件は 30,000 個を超える NVIDIA A100 GPU であり、巨大なコンピューティング能力のサポートがなければ、高品質の一般向けのトレーニングを行うことは困難です。大型モデルを目的としています。

言い換えれば、一般的な大規模モデルのトレーニングには、それをサポートする完全な人工知能テクノロジー システムが必要です。そうでない場合は、たとえ高度なアルゴリズムを使用していても、しかし、高品質のトレーニング データを取得する方法と、巨大なトレーニング コンピューティング リソースをどこで見つけるかは、すべて一般的な大規模モデルをトレーニングする前に解決する必要がある問題です。そうしないと、高品質のデータとデータがなければ、計算能力のサポートがあるため、賢い女性でも米なしで食事を作るのは困難です。

状況を打破する方法

一般的な大規模モデルは、将来の人工知能の重要な開発方向です。そして私たちはリソースを増やす必要があります。あなたの努力を投資することによってのみ、将来的に最先端の人工知能技術の競争で地位を占めるチャンスを得ることができます。では、状況を打破するにはどうすればいいのでしょうか？次のような側面から始められると思います。

データの観点

現在の中国のオンライン インターネット データは膨大であると考えられていますが、一般にデータの品質は高くありません。島問題は深刻だ。中国のデータに基づいて一般的な大規模モデルをトレーニングしたい場合は、中国のオンライン データを管理して中国のオンライン データの品質を向上させ、データ アイランドの問題を解決し、データの共有と相互接続を促進する必要があります。

コンピューティングパワー構築の観点から

国家機関と協力して、さまざまな地域のコンピューティングパワーセンターを調整します。 East-West Computing Project は、国家の一般的なコンピューティング電力インフラストラクチャを形成し、新しい国家レベルの統合コンピューティング電力ネットワーク システムの構築を加速し、一般的な大規模モデルのトレーニングに対する強力なコンピューティング電力サポートの安定した流れを提供します。この方法によってのみ、大規模モデルのトレーニングに必要な計算能力要件を満たすと同時に、強力な人工知能時代の到来に備えた計算能力リソースを準備することができます。

#意識の側面

そして他の人々のもちろん、技術的なギャップを埋めるために最善を尽くさなければなりません。しかし、私たちが注意しなければならないのは、自分たちが進んでいるし、他社も進んでいるということですから、ただ追いつけるだけではなく、より長期的なビジョンを持ち、将来を的確に判断し、事前の技術検証と産業配置を行い、次に備える 技術革新に備え、将来の技術開発の追随者ではなく、真のリーダーとなる。

まとめ

科学技術の発展と進歩は一夜にして達成できるものではなく、何世代にもわたる技術者のたゆまぬ努力が必要となる場合があります。私たちは多くの分野で大きな進歩を遂げてきましたが、コンピューター、インターネット技術、人工知能技術の分野では、まだ埋めるべきギャップがたくさんあることも明確に認識する必要があります。したがって、インターネットの有名人や著名人の露出を減らし、科学技術関係者によるより熱心で現実的な宣伝、技術が第一、技術が優先される社会雰囲気を作り出す努力が、我が国のテクノロジー産業の活発な発展のための社会環境基盤となる。未来。私たちが衝動性を抑え、より純粋になれば、次の技術革命は中国で生まれるかもしれないと私は信じています。最後に、Xiama 氏がかつて語った言葉を共有したいと思いますが、今後の技術開発を考える上で非常に有益だと思います。

「空白を埋める」という文には何か問題があるといつも感じてきました。米国が先進的であるか、そうでなければ我々が満たされることになる。実際、今日私たちは何かと統合したり、どの国の基準に適応したり、ギャップを埋めたりすべきではなく、今日、どのように未来と統合するか、どのように将来の基準に適応するか、そしてどのようにギャップを埋めるかを考えなければなりません。未来とは何か、自分たちがどのように、どのようなシステムを構築したいのかを理解した上で、他の人が何をしているかを見て、常に他の人の言葉を繰り返し、他の人が設定したテーマについて議論していれば、現在を失うだけでなく、未来も逃します。

以上がChatGPT はなぜ中国で生まれなかったのですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。