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広義の生成系AI)は、デジタル/知能化大国に珍しく、
実は米国にまだまだ「遅れをとる」状況です
これは(inputにあたる)「データ」、「アルゴリズム」
(outputを活用しサイクルを回す)「利用シーン」から
次のように説明できそう
【米国×Generative AIと比べて】
・「利用シーン」が黎明期/試行錯誤段階なのは同じだが
米国に明確に検索(≒Google)というdisrupt対象ある
(よってMSが巨額投資を継続)のに対し、中国は検索
(≒百度)の存在感は限定的
・「データ」も英語の方がWeb上に量・質共に恵まれた
データがあるが、中国はそれがない
(要因はアプリ/プライベートトラフィックの発達、
言論統制 等の複数が考えられるだろう)
【中国×他AIと比べて】
・画像認識は政府が利用シーン(数億台の監視カメラ等)
と良質なデータ(身分証明書の写真や安価で大量の
アノテーション人員 等)、更にはベースのPJ発注まで
支えてきたために、世界に先駆けて発展
・自動運転もポテンシャルベースでは分かりやすい巨大
な利用シーンと、政策の緩和による比較的初期からの
データ取得・実験環境が見えていた
巨大な消費者基盤を持つtoCサービス全般に向かい風が
吹く中、一筋縄にはいかない部分もありそうですが、
一方で中国固有利用シーン(例:ライブコマース等)を
起点にしたサービス等やtoB側で進化する可能性あり、
引き続きウォッチはしていきたいと思っています
(参考)百度はGoogleと比べて、Disruptされる危機感
が強くなく、寧ろ積極的にGenerative AIに取り組み中
...理由として2点を聞きますが、果たして本当でしょうか
・①そもそも結果表示に恣意性の介在が大きい
-検索結果の上位数ページは、支払われたお金に従った
表示と言われる(見る側もそれをやむなく受け入れ)
-仮にGenarative AIに置き換わっても、同様に
お金に従って回答を返してしまえばよい?
(但し、それに消費者が満足し続けるかという話と
そもそものAIガバナンス7原則に反する気も)
・②検索そのものでなく、LP(Landing Page)で課金
ではすぐにChatGPTをマネできるのかという話になるわけですが、中国の有識者からは否定的な意見もちらほら。大規模言語モデルだけであれだけの性能を実現できるわけではなく、RLHF(人間のフィードバックからの強化学習)などファインチューニングのたまものとのこと。フィードバックとモデルの更新という、改善のためのフライホイールをがんがん回せる仕組みを作ったことが大きく、たんに大規模言語モデルを持ってるだけでは追いつけないとの見立てです。
波は引きますが、波じゃないのでは?
そして、【ツール】なのだろうか?