北京は12日間で3つの政策文書を発表したが、国全体のAI開発加速に対する実証効果はどのようなものか。

出典: ザ・ペーパー

シャオ・ウェン記者

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中国政府は、コンピューティング能力、データ、アルゴリズム、アプリケーション、監視などの産業発展の中核要素と、主要なリンクにおける困難や障害に対して具体的な対策を打ち出し、5つの側面が連携して取り組みを進めてきた。

·北京が人工知能の開発における政策をどのように策定し実行するかは、ある程度、国家的なデモンストレーション効果をもたらします。 「中国は国家支援の強化を通じて、先住民族のAI先駆者の育成を加速している」「資本が新興産業の政策策定で主導権を握ることは珍しいことではない」。

最近、北京、上海、深圳、成都などで人工知能の発展を促進する一連の政策文書が相次いで発表されているが、その中でも最も政策密度が高く、最も注目を集めている北京が2019年に3つの関連文書を発表した。 12 日以内の連続：5 月 19 日 5 月 30 日、「北京総合人工知能産業イノベーションパートナーシップ計画」（以下、「パートナーシッププログラム」という）を発表、5 月 30 日、「北京が推進するためのいくつかの措置」を発表「汎用人工知能の革新と発展」（以下「諸施策」という）、5月30日には「世界的に影響力のある人工知能のイノベーションソースの構築を加速する北京の実施計画（2023年～2025年）」（以下「諸施策」という）以下「実施計画」という）が発行されました。

これらの文書を注意深く検討すると、中国政府がコンピューティング能力、データ、アルゴリズム、アプリケーション、監督などの産業発展の中核要素、および主要なリンクにおける困難や障害に対して具体的な対策を提案しており、5つの側面が調整されていることが明らかになった。尽力。

「「実施計画」は戦略レベルの文書です。「パートナーシップ計画」は戦略レベルに属するイノベーションパートナーと価値提携に関する特別な文書です。「いくつかの措置」はいくつかの運用上の措置を提案しています。 「文書には戦略、戦略、運用の実装があり、それらは相互に補完し合い、時代の傾向と重要なポイントを捉えています。」人工知能管理学部 (AIM) 学部長であり、グローバル ビジネス インテリジェンス センター所長の Gong Yeming 氏は次のように述べています。 （BIC）エムリヨン・ビジネス・スクールで本紙に語った（分析。

IDCの「2022-2023年中国人工知能コンピューティング能力開発評価報告書」によると、北京は2022年の中国人工知能都市リストで第1位となった。 2022年11月現在、北京は17のAI関連分野で国をリードしている。中国科学技術情報院が今年5月28日に発表した「中国人工知能大規模モデルマップ研究報告」によると、パラメータ数10億以上の大規模モデルが少なくとも79個作成されたという。中国で発売され、北京が38本を占め第1位となった。

中国政府が人工知能の開発政策をどのように策定し実行するかは、ある程度、国家的なデモンストレーション効果をもたらす。アメリカのテクノロジーメディアTechCrunchは最近、中国政府の施策について「中国は国家支援の強化を通じて地元の人工知能先駆者の育成を加速している」「新興国の政策策定において首都が主導権を握ることは珍しいことではない」とコメントした。産業。」

過去5年間の中国の人工知能都市トップ10のランキングの推移。出典: IDC

コンピューティングリソースの供給を調整し、国産チップを強化

コンピューティング能力は大規模言語モデル (LLM) をトレーニングするための基本要素であり、大規模言語モデルの開発はコンピューティング能力に大きな課題ももたらします。 AIチップの「リーダー」であるNvidiaの最近の市場価値の急上昇は、ChatGPT時代に入った後のコンピューティングパワーの重要性に対する市場の期待を反映している可能性があります。 「現在、コンピューティング能力は、一般的な人工知能の革新において緊急に対処し、改善する必要がある要素です。」とGong Yeming氏は述べました。

計算能力に関しては、「諸措置」の第一条で「計算能力資源の調整・供給能力の強化」が提案されている。一方では、緊急のニーズに対応するために商用コンピューティング能力を組織し、コンピューティング能力パートナーシップ計画を実施し、クラウドベンダーとの協力を強化し、多様で高品質で包括的なコンピューティング能力を提供し、他方では、新しいコンピューティング能力インフラストラクチャの構築を推進する。 ：海淀区、朝陽区における北京人工知能パブリックコンピューティングパワーセンター、北京デジタルエコノミーコンピューティングパワーセンターの建設やその他の大規模な高度コンピューティング電力供給能力を形成するプロジェクトの推進を加速し、さらに統合されたマルチクラウドコンピューティングを構築する。電力スケジューリング プラットフォームは、統一管理と統一運用を実現し、北京周辺地域のコンピューティング パワーの統合ディスパッチ能力を向上させます。

その中でも注目に値するのは「大規模な高度なコンピューティング能力の供給」であり、IDC ChinaのリサーチディレクターであるLu Yanxia氏は、次世代AIの開発には大規模な高度なコンピューティング能力のサポートが必要であると本紙に語った。 、特に大規模モデルの事前トレーニングと生成 AI の研究開発。

現在、全国の 30 以上の都市がスマート コンピューティング センターを建設中、または建設を提案しています。浙上証券の予測によると、「第14次5カ年計画」期間中に、インテリジェントコンピューティングセンターへの投資は、人工知能の中核産業の成長を約2.9～3.4倍推進することができ、今後数年間で、中国のインテリジェント・コンピューティング能力規模の年平均成長率は50%を超え、コンピューティング能力は基礎的なコンピューティング能力に代わってコンピューティング能力構造の主要な構成要素となり、インテリジェントなコンピューティング能力が成長の原動力となる。

ただし、Lu Yanxia 氏は、注意が必要なのは、これらのコンピューティング能力を構築した後、将来の使用率を考慮し、埋没費用にならないようにする必要があることであると思い出させました。さらに、今後数年間で最も注目すべきことは、コンピューティングのエネルギー効率をいかに向上させるかであり、データセンターが今日の規模と規模に発展すると、エネルギー消費は将来の開発を制限する重要な要因となるでしょう。

演算能力を担うハードウェア、つまりチップに関して、ゴン・イェミン氏は、ハイエンドの人工知能チップと関連機器は高価で入手が困難であり、これが一般的な人工知能の開発における大きな欠点であると指摘した。

チップについては「実施計画」で「国産」という言葉が強調されている。この文書で提案されている作業目標は、「国産の人工知能チップや深層学習フレームワークなどの基本的なソフトウェアおよびハードウェア製品の市場シェアが大幅に増加し、コンピューティングパワーチップは基本的に独立した制御を達成した。国産ハードウェアの割合が増加した」である。重要な点で、国内のディープラーニングフレームワークと完全に互換性があり、主なタスクに関して、この文書は次のように提案しています：大規模モデル研究開発企業が国内の人工知能チップを適用するように積極的に指導し、人工知能のコンピューティング能力のローカライゼーション率の向上を加速します。供給；国産チップの展開と応用を強化し、独立して制御可能なソフトウェアとハードウェアのコンピューティングパワーエコロジーを促進する 建設：フルスタックローカライズ人工知能イノベーションコンソーシアムを設立し、フルスタックローカライズ生成大規模モデルを開発し、徐々に独立したおよびハードウェアのコンピューティングパワーエコロジーを形成します。制御可能な人工知能技術システムと産業生態学。

チップの具体的な研究開発の方向性に関して、「実装計画」は、人工知能クラウド分散トレーニングのニーズを満たすために、汎用の高コンピューティングトレーニングチップの開発を実行し、低消費電力要件に対応することを指摘しました。エッジエンドアプリケーションシナリオの開発、マルチモーダルインテリジェントセンサーチップ、独立したインテリジェント意思決定実行チップ、高エネルギー効率のエッジエンドヘテロジニアススマートチップの開発、革新的なチップアーキテクチャについては、再構成可能、ストレージなどの革新的なアーキテクチャルートの探索コンピューティングの統合、脳のようなコンピューティング、チップレット。

浙上証券は、北京のコンピューティングパワーセンターの建設が今後加速すると予想され、国産チップは優先的な支援を受け、中国科学技術省とファーウェイのコンピューティングパワーハードウェアサプライヤーは、深く恩恵を受けます。

高品質な学習前中国語コーパスの構築

「コンピューティング能力のコストは、確かに現在の大規模モデルと生成型 AI の推進における主な課題の 1 つです。しかし、コンピューティング能力だけが課題ではありません。データ リソースとハイエンドの人材が課題です。一連の支援策データのオープン化や産業人材の育成などが必要だ」とルー・ヤンシア氏は語った。

データの観点から言えば、北京一連の文書の中核となる考え方は、安全で準拠したオープンな基本トレーニング データセットを構築し、高品質の事前トレーニング済み中国語コーパスを構築することです。

大規模な中国語モデルの開発では、データが重要なボトルネックになります。広東・香港・マカオ大湾区デジタル経済研究所の認知コンピューティングおよび自然言語センターのテキスト生成アルゴリズムチームの責任者、ワン・ハオ氏はかつて本紙に次のように語った。「英語のデータと比較すると、オープンソースの度合いは中国語データの割合が比較的少ないため、中国語データセットの規模が比較的大きいことに加え、英語は科学研究の主流言語として学術界や産業界で広く使用されており、高品質のデータセットが大量に蓄積されています。コーパス データは英語の自然言語処理の研究に大きな利点をもたらします。」

高品質のデータセットの構築に関して、「いくつかの対策」では 3 つの具体的な実施方向が提案されています。 1 つ目は、中国の事前トレーニング データを統合およびクリーンアップして、安全で準拠したオープンな基本トレーニング データ セットを形成するために関連機関を組織することです。公共データ領域の認可された運用を探索および推進し、公共データと市場指向のデータプラットフォームのドッキングを推進する；第二に、データトレーニングベースを計画および構築し、データ注釈データベースの規模と品質を向上させ、商用シナリオに基づく協力を探索する。データの貢献とモデルのアプリケーションに関するもの、3 番目の構築 データセットのきめ細かいアノテーション、専門家のアノテーションへの参加の奨励、およびプラットフォームのインセンティブ メカニズムの研究のためのクラウドソーシング サービス プラットフォーム。

「実施計画」では、公共データのオープン共有を強化する必要性を強調している。 「都市の頭脳、スマートな政務、スマートな国民の生活サービスなどの分野に焦点を当て、公共データオープン計画を動的に更新し、金融、交通、宇宙などのさまざまな公共データ分野の構築を改善する。」

上海サイバーセキュリティ産業イノベーション研究の主任研究員、周雪静氏は本紙に対し、大規模モデルのトレーニングデータの現在のソースは2つのカテゴリーに分類できる、1つはネットワークデータ、もう1つは合成データであると語った。

ネットワーク データのソースには、物理世界で個人情報を収集してネットワーク データを形成すること、インターネット上でデータを直接収集すること、およびデータ トランザクションが含まれます。一般に、ネットワーク データの収集、クリーニング、処理には時間と費用の面で費用がかかります。

合成データの処理はより効率的で、安価で、再利用可能です。顔データを例にとると、自然人から提供された顔データを1とすると、基本的な顔データ（特徴や表情）を合成や編集などの機能で調整し、10人、100人を実現できます。 . 顔データにより、トレーニング データを取得するコストと困難さが大幅に軽減されます。合成データには個人情報保護も必要であり、「インターネットインフォメーションサービス深層合成管理規程」により、生体情報編集機能を利用する場合には、法令に基づき編集対象者に通知し、別途同意を得る必要があるとされています。

Web データと合成データ。

一般的な人工知能のための基本的な理論システムの開発

強力なモデル一般化能力、ロングテール データへの依存度の低さ、および下流モデルの効率の向上のおかげで、大規模モデルは「一般知性」の初期の形を持つと考えられています。

「実装計画」は、北京が人工知能の数学的メカニズム、ビッグデータインテリジェンス、マルチモーダルインテリジェンス、意思決定インテリジェンス、脳のようなインテリジェンス、科学的知性、身体的知性など。研究レイアウトを開発します。

「いくつかの措置」は、一般知能、身体化知能、脳型知能などの一般人工知能の新しい道を探ることを明確に提案しています。価値と因果関係に基づく一般エージェントの研究をサポートし、統一された理論フレームワーク システム、評価基準、およびテスト プラットフォームを作成し、オペレーティング システムとプログラミング言語を開発し、一般エージェントの基礎となる技術アーキテクチャの適用を促進します。身体化知能システムの研究と応用を促進し、オープン環境、一般化されたシナリオ、継続的なタスクなどの複雑な条件下でのロボットの知覚、認知、意思決定技術にブレークスルーをもたらします。脳にインスピレーションを得たインテリジェンスの探求をサポートし、脳ニューロン接続パターン、コーディングメカニズム、情報処理などのコアテクノロジーを研究し、新しい人工ニューラルネットワークモデルのモデリングとトレーニング方法をインスピレーションします。

このうち、文書で言及されている「身体化知能」とは、在宅サービスロボットや無人車両など、身体を持ち、物理的なインタラクションをサポートする知的体を指す。最近、この概念は Nvidia の創設者兼 CEO の Huang Renxun 氏によって広められ、5 月中旬、彼は 2023 ITF 世界会議でのスピーチで次のように述べました。インテリジェンス。物理世界を理解し、推論し、相互作用する人工知能、またはインテリジェント システム。」

「いくつかの措置」では、第三者の非営利団体がマルチモーダルかつ多次元の基本モデル評価ベンチマークと評価方法を構築すること、人工知能支援モデル評価アルゴリズムを研究すること、および汎用性、効率性、インテリジェンスとロバスト性を含む多次元の基本モデル評価ツールセットを含むモデルの開発、大規模モデル評価のためのオープンサービスプラットフォームの構築、公正かつ効率的な適応評価システムの確立、およびそれに応じた大規模モデルの自動適応評価の実現さまざまな目標やタスクに向けて。

ChatGPTの爆発以来、国内の大型モデルは「ハリケーン」のような春を経験している。中国科学技術情報研究所の趙志雲所長は5月28日、不完全な統計によると、中国ではこれまでに10億パラメータ以上のスケールを持つ79の大規模モデルがリリースされ、14の省と14の省でリリースされたと述べた。都市や地域は大規模なモデルを開発しています。 「百花繚乱」の状況を前に、大型モデルをどう評価するかが政策課題となっている。本紙は、この問題に詳しい多くの関係者から、北京と上海の多くの主要な人工知能研究所が現在、集中的に評価作業を完了していることを知った。

ちょうど6月3日、国家認知知能重点研究所、中国科学院人工知能産学研究イノベーション同盟、長江デルタ人工知能産業チェーン同盟は共同で「一般認知知能大規模モデル評価システム」をリリースした。一連のカバレッジの形成を目指す 大規模モデル機能のマルチタスク客観的評価システムは、中国のコグニティブ大規模モデル技術と産業の健全な発展を導きます。

6 つのシーンに焦点を当てる

大規模モデルのサポートにより、Vincent ダイアグラムや仮想デジタル ヒューマンなどの AIGC (Artificial Intelligence Generated Content) アプリケーションは、すぐに商業化段階に入るでしょう。

「いくつかの対策」では、政府サービス、医療、科学研究、金融、自動運転、都市ガバナンスの6つの主要シナリオに焦点を当て、一般的な人工知能技術革新シナリオの適用を促進することを提案しています。

「実施計画」は、北京の優れた現場リソースに依存して、資本、技術、データ、計算能力、人材、その他の要素の融合を加速し、複製して推進できる一連のベンチマーク実証アプリケーションシナリオを作成する必要があると強調しています。 、人工知能のイノベーションチェーンを促進し、産業チェーン、資本チェーン、人材チェーンが深く統合されています。さらに、人工知能をサポートしてスマートシティの構築を強化し、海淀区がCity Brain 2.0を構築するのをサポートし、北京ハイレベル自動運転実証ゾーン3.0などのプロジェクトの円滑な実施を促進します。

パートナー プログラムでは、より具体的なシナリオについていくつか言及しています。 「Window of the Capital のインテリジェントな質疑応答やオンライン ガイドなどのシナリオに焦点を当て、コンピューティング パワー クラスター リソースの民営化された展開に依存して、トレーニング、微調整、枝刈り、独自のリソースの抽出などの作業を徐々に実行していきます。 「政府サービス産業のモデルを強化し、'12345 補助シーンをただちに実装する。」 「都市のバーチャル デジタル ヒューマン、デジタル医療、電子商取引小売およびその他の革新的でアクティブなデータの利点に焦点を当て、大規模モデルの商用アプリケーションを加速する。テキスト作成、人間とコンピューターの対話、教育、視聴覚などのシナリオ ランディング アプリケーションを加速します。

中国の人工知能アプリケーションシナリオの開発経路。出典: IDC

「専用の人工知能を開発する時期はまだだと思います。たとえそれがChatGPTやGPT（生成前訓練トランスフォーマーモデル）であっても、本当に産業化するには、やはり現場に合わせて磨き上げる必要があります。」 Lu Yanxia氏言った。

IDC は、今後 5 年間で、人間とコンピューターのインタラクション、機械学習、コンピューター ビジョン、および音声認識テクノロジーがより成熟した段階に達すると、人工知能アプリケーションの開発トレンドには、知識を主な制作ツールとして使用する創造的な作業が含まれるようになると考えています (執筆、ビデオ、画像および音声の作成、ソフトウェア開発、知財インキュベーションなど）はより高度なインテリジェンスを達成し、業界企業はデジタルツインと人工知能技術の統合を拡大し、エネルギーと電力の開発を促進し、製造、建設、その他の業界では、仮想工場、デジタル ツイン電力網、デジタル ツイン シティを構築することで、デジタルと現実世界のつながりを強化し、プロセスを最適化し、グローバル管理を実現し、インテリジェントな意思決定を行うことができます。

包括的で賢明な規制環境を構築する

監督に関しては、どちらの文書も「包括的な慎重さ」に言及している。

周学静氏は本紙に対し、規制レベルでの「寛容と慎重さ」は「寛容」と「慎重さ」の2つの側面に分かれていると語った。寛容とは、現段階での国内の汎用人工知能の革新と開発を促進し、パイロットプロジェクト（デモエリア、テストエリア）を確立することで企業に試行錯誤の機会を与え、それによって多くのベンチマークの形成を加速することです実証事例を増やし、業界全体の発展を加速させます。一方、プルーデンスは、セキュリティとコンプライアンスの観点から出発し、ネットワークセキュリティやデータセキュリティなど、開発過程で生じる新たなリスクが国、社会、個人に与える影響を考慮します。市場への介入が必要です。

「本質的に、寛容と慎重さは柔軟で機密で階層的な規制戦略であり、特に大型モデルや AIGC などの新興テクノロジーや新産業の開発の初期段階では、試行錯誤のコストとコンプライアンス コストをより効果的に削減できます。企業を支援し、我が国の人工知能の革新と発展を奨励します」と周雪静氏は語った。

包括的かつ賢明な規制環境を構築するにはどうすればよいでしょうか? 「諸施策」には主に以下の4点が含まれます。

第一に、規制政策と規制プロセスの革新を継続的に促進し、革新主体が安全で信頼できるソフトウェア、ツール、コンピューティングおよびデータリソースを採用することを奨励し、人工知能などの基礎技術の自主的な革新、促進と応用、国際協力を実施する。インテリジェンスのアルゴリズムとフレームワーク、正規化されたサービスとガイダンスのメカニズムを確立し、世論属性または社会動員機能を備えた人工知能関連のインターネット情報サービスの正規化された連絡サービスを実行し、イノベーション主体がセキュリティテストのための技術ツールを導入するようにガイドし、セキュリティ評価を宣言する第三に、ネットワークサービスのセキュリティ保護と個人データ保護を強化し、第四に、科学技術倫理ガバナンスを引き続き強化する。

実際、生成人工知能の急速な発展は、世界中の多くの国や地域で規制措置を引き起こしています。 OpenAIやGoogleといったテクノロジー大手の勢いを受けて、米国政府と議会は協議を開始した。規制で先行する欧州連合（EU）は「人工知能法」の立法手続きをほぼ完了した。

EU白書「卓越性と信頼のための人工知能の開発」は、「リスクレベルベース」の規制路線を実行するという参考に値する考え方を示しているが、原則として強制規制は高リスクのみに適用される。規制介入が適用可能かつ対象を絞ったものであることを保証するための人工知能活動。さらに、規制ガバナンスへの複数の当事者の参加が実装され、加盟国によって指定された認証機関が人工知能システムの独立したレビューと評価を実施します。

周雪静氏は実装レベルで、現在の人工知能監督部門の観点から見ると、我が国は複数管理監督の現状を示していると分析し、関連部門には国家市場規制総局、国家インターネット情報局、省などが含まれる。産業情報技術省および科学技術省。法律や規制のレベルでは、一方では、専門的かつ包括的な法律、つまり仕様を通じて、人工知能テクノロジーの使用におけるネットワーク事業者の義務と責任を規制します。

タレント・ハイランドと政府投資基金

北京市の一連の文書では、コンピューティング能力、データ、アルゴリズム、アプリケーション、監督という 5 つの側面に加えて、人材とイノベーションの観点からの具体的な措置も提案されています。

「実装計画」には明確な目標があります。それは、世界クラスの影響力を持つ人工知能科学研究機関のグループを構築し、世界クラスの革新的な人材チームを導入および育成し、国際的な人材の導入で新たなブレークスルーを起こすことです。高レベルの学者の数は1万人を超え、国内の割合は依然としてトップの位置にあります。

主な任務には、人工知能の分野における人材の高地の構築を促進することが含まれます。 「海外の人材が北京に来るのを支援する政策を検討し実行し、世界に影響力を持つトップ人材と若い人材の紹介と育成に重点を置く。科学者、工業、エンジニアリングの人材を平準化する。」

中国の人工知能分野で最も重要な研究機関の 1 つとして、北京知源人工知能研究所は最近前例のない注目を集めています。 Microsoftのブラッド・スミス社長（ブラッド・スミス）は4月、MicrosoftとChatGPTの競合他社について語った際、「絶対的に最前線に立っている機関が3つあると考えている。1つはOpenAIとMicrosoft、2つ目はGoogle、3つ目はBeijing Zhiyuan Artificial Intelligence Research」と述べた。研究所。"

北京知源人工知能研究所は2018年12月に設立された。自らを「新しい研究開発機関」と位置付け、自由探求と目標指向を組み合わせた科学研究管理メカニズムを確立する一連の「知源モデル」を提案している。 、少数の仲間の観点から選択し、志源学者の自由な探求を支援し、「大きなことを行うために集中的に努力する」科学研究組織モデルによる「啓蒙」モデルなどの主要な科学研究課題の実施を促進します。 2021年、Zhiyuan Research Instituteは、パラメータ量1兆7,500億（GPT-3.5の10倍）を誇る世界最大かつ最も強力なインテリジェントモデル「Enlightenment 2.0」をリリースした。今年5月28日、北京知源人工知能研究所は2023年中関村フォーラムの並行フォーラムで一般セグメンテーションモデルSegGPT（Segment Everything In Context）を発表した。

世界クラスの研究機関に加えて、企業のイノベーション環境も特に重要です。 「実装計画」では、主要な人工知能企業の研究投資が増加し続け、新興企業の数が増加し続け、企業の総数が中国で主導的な地位を維持するという目標を掲げています。新たなユニコーン企業10社を育成する。

主な任務には、政府の投資ファンドの指導的な役割を果たし、人工知能チップ、フレームワーク、コアアルゴリズムへの初期段階のハードテクノロジー投資における長期資本と患者資本をサポートすることが含まれます。市場に上場されている人工知能企業の育成において良い仕事を続けてください。

「実施計画」は、人工知能企業の段階的育成を強化する必要があると指摘した。 「革新的な中小企業の育成を強化し、ユニコーン企業となる可能性のある企業を先行して育成体制に組み込む。」 「国際的に著名な研究機関、多国籍企業、国内の有力企業のグループによるユニコーン企業の育成を促進する。」都市部では 2 レベルのエンタープライズ サービス パッケージとサービス スチュワードシップ メカニズムを実装し、人工知能の分野で潜在力を持つ革新的な企業については、サービス パッケージに含める基準を適切に緩和して、サービスの向上を図ることができます。サービス範囲。」

北京の政策と同様に、最近発表された「深セン市は人工知能とハイレベルアプリケーションの高品質な開発の促進を加速する行動計画（2023～2024年）」では、深セン市が政府の投資指導基金の役割を果たし、調整と調整を行うことを提案している。ファンドリソースを統合し、1000億元規模の人工知能ファンドグループを形成します。ほぼ同時に、「上海における民間投資の発展に対する支援を強化するためのいくつかの政策と措置」が発表され、「ファンド投資」モデルを使用して「3つの主要産業」を誘致する努力を集める予定であり、人工知能はその1つである「３大産業」の１つ。