新しい波周期が始まるか、人工知能の未来が近づいています

人工知能(AI)は、新たな技術革新と産業変革の重要な原動力です。

ChatGPTからDeepSeekまで、生成式人工知能はさまざまな業種に力を加速させ、新しい生産力の育成と発展の重要なエンジンとなっています。これにより、全国人民代表大会および政治協商会議に参加する代表や委員たちは、「世界は新しい波の周期に入るかもしれない」と感じています。

康波周期，一种経済サイクル理論で、しばしば中核技術の突破を起点としています。これは、50〜60年間の経済波動の中で、経済体が復興、繁栄、衰退、不況などの段階を経験することを指します。

フーリエインテリジェントロボットラボで、エンジニアは汎用ロボットをトレーニングおよびデバッグしており、すべての詳細および重要な関節には無数のテストが行われています。/ 文匯報の記者、袁婧の撮影

代議員や委員の目には、康波サイクルの新たなラウンドの夜明けが見え始めている。 ヒューマノイドロボットを例にとると、昨年末現在、国内には100社近くのヒューマノイドロボット企業があり、そのうち30社以上が今年の量産開始を発表しています。 この重要な瞬間に、どのようにチャンスをつかみ、勢いを生かすか?

代表、委員たちは、現実の課題を積極的に解決する必要があると考えています。つまり、技術が標準よりも先行し、製品が認証よりも先行し、アプリケーションが規制よりも先行しているAI領域における問題です。システム設計、将来の展望、制度の支援を通じて、アプリケーションの迅速な展開を推進し、人間と機械の相互作用と仮想と実際の融合を促進し、汎用AIに迅速に進化し、労働者と生産ツールを再定義し、新しい生産力の発展を促進することが重要です。

システム設計

実験室からCCTVの春節晩会のステージに登場し、人間のロボットの大量生産が目前に迫っています。しかし、多くの代表者や委員は調査ノートに協力の難しさを書き留めています。

現象級のアプリケーションが続々と登場し、一線で活躍する代表者や委員たちは、技術システムが多種多様な一面を捉えることに敏感になっています。通信プロトコルやインターフェース標準の欠如が、ハードウェア、アルゴリズム、シナリオの間の協力を困難にしています。運動制御の精度から環境認識能力まで、すべてが数量化された指標を欠いています。

「産業データの共有は困難であり、垂直領域の大規模モデルは低レベルな重複構築を行っています。」全国人民代表大会代表であり、中国電気機器技術革新部長の張帆氏は、AIの新技術が消費側で多くの新しい機会を開拓していますが、製造側ではまだ高い価値のある応用シーンを生み出していないと指摘しています。

画像は、人型ロボット「青龍」が異なる形状や重さの物品の認識および把握能力テストを行っている様子です。/ 文匯報記者 袁婧撮影

中国人民政治協商会議全国委員会のメンバーであり、上海市経済情報化委員会の主任であるZhang Ying氏も、一部の「疑似インテリジェント」製品が市場に流入しており、一部の企業は資本の支持を得るためにインテリジェントコンセプトパッケージを使用して通常の製品を誇大宣伝していることを発見しました。 その理由は、既存の試験機関が従来の産業用ロボットに焦点をあてており、ヒューマノイドロボットの身体化された知能に関する特別な評価が欠けているためです。

急速に発展する新興産業は規制が必要です。 中国が先導して策定した世界初の高齢者用ロボット国際標準が発表されました。 この基準は高齢者用ロボットの機能と性能を詳細に分類しており、これにより、業界関係者が技術的な制約、コスト制約、市場需要の違いなど、現実に存在する問題に理性的に対処するよう導いています。

「業界分類システム、通信プロトコルなどの基準を迅速に策定する。」張英氏は、データ収集および使用基準を規定し、人間と機械のインタラクションの安全基準と倫理規範を明確にすることが産業の規模効率をソフトウェアとハードウェアの協調によって向上させるための必要条件だと考えている。

また、中小企業の一部は、トレーニング検証リソースが不足しており、高コストのシミュレーションテスト環境と実物の「トレーニングスクール」が不足しているため、信頼性検証を完了することが難しく、技術のイテレーション速度が制約されていると報告しています。

最近、国内初の異種形態の人間型ロボットトレーニングセンターが上海で開設され、今年中に1000万本のデータが蓄積される見込みです。この人間型ロボットイノベーションセンターによって構築されたトレーニングセンターは、標準化の困難さ、データの異なるプラットフォーム間での移行および再利用の不可能性などの課題を克服する見込みです。

これは張英にさらなるインスピレーションを与えた。“国家レベルの評価認証‘試験場’を構築し、人間のようなロボットが‘資格を持って就業’できるか？”と彼女は訴え、国家レベルで評価認証メカニズムを強化し、包括的な科学的評価を行い、上場製品の品質と安全性を保証する。

将来を見据えたレイアウト

AI産業における計算力の重要性は言うまでもない。ユーザーリクエストの迅速な処理からリアルタイムな分析決定まで、高い計算力しかシステムの応答速度と正確性を保証できない。

調査中、張帆は、地域ごとに算力リソースが分散しており、総合的な配置が急がれていることを発見しました。業界けんいんの役割を十分に発揮するよう提案され、AI連携創新センターの構築、産業垂直大規模モデルの共同構築、共有、共用が必要とされています。

代表者によれば、算力の共有は企業主体に限定すべきではないと考えています。調査によると、算力のボトルネックが「産学研」の接続を困難にしています。一方で、市場で継続的に進化する新技術と、比較的閉鎖的なカリキュラム設定や学習プラットフォームが存在しています。大学の研究の算力の困難を解消するために産学連携を通じて推奨し、同時に社会の様々な主体がAIデータサイエンスと高品質なコーパスの構築を推進することを支持しています。

図はすべての詳細と重要な関節が何度もテストされなければならないことを示しています。/文匯報記者 袁婧撮影

国内のトップ大学が次々に行動を起こし、それぞれがその力を発揮しています。企業との協力を強化するところもあれば、リソースを借りるところもあり、また、算力サービスを直接購入するところもあります。例えば、上海交通大学は最近、DeepSeekの全モデルをローカライズした展開を完了し、国内で初めて数百億規模の大規模モデルの完全な国産展開を実現した大学の1つとなりました。これにより、大学のAI基盤インフラの構築が新たな段階に入ったことを示しています。

「AIの支援を受けた研究の新しいパラダイムを探る。」全国人民代表であり、上海交通大学校長のディン・クイリンは、企業との協力に基づいて設立された上海交通大学の鯤鵬昇腾科教イノベーション卓越センターを活用し、DeepSeekシリーズのモデルとカリキュラム、研究イノベーションなどを深く融合させることで推進します。たとえば、AIなどの新技術を活用して知識伝達を完了し、これにより学生がより多くの空間で完全に対話し、創造的な思考を刺激します。」

ディンクウリンにとって、将来の人材育成には、特に基盤革新とクロスイノベーション能力を重視する必要があります。大学にとっては、理学、工学、農学、医学、文学などすべての学科が人工知能を積極的に取り入れることを意味します。この学校はすでにAI総合改革推進チームを設立し、組織的な研究と教育を通じて、全学が異なる学科や領域でAIの適用を推進しています。最近、学校は数千万元の「AI+」シード基金の設立を検討しており、全校を対象に優れたテーマを募集し、プロジェクト資金援助を指針として、伝統的な学科の教員や学生がAI技術と融合し、科学研究の新たな可能性を開拓するよう促しています。

「次のDeepSeekレベルの革新的な突破は、私たちの近くにあると信じています。」とディン・クイリンは期待に満ちています。

施設の護衛

大規模なジェット噴出、汎用AIの研究開発が急速に進んでいます。新しい技術の発展は瞬時に進んでおり、同時にAIによるデマ、AIによる侵害、AIによる詐欺などの現象も発生しています。

中国裁判文書網によると、2021年から2024年までの間、全国の裁判所は合計1659件のAI紛争案件を審理しました。ほとんどは生成型AIに関連する案件です。

世界を見渡すと、AIの発展において「基本的な安全基準」を設定することが共通の認識となっています。昨年初め、欧州連合は世界初の包括的なAI規制法を制定し、統一された規制フレームワークを先導して技術の適正な利用が公平で透明で信頼性のある原則に従うことを確保しました。

全国政協委員であり、国浩律師（上海）事務所のパートナーである呂紅兵は、AI法の草案が現在国務院の立法作業計画に盛り込まれていると発見しました。「従来の立法と比較して、AI立法は技術産業のイテレーションによってもたらされる社会関係の不確実性や予測不能なリスクなどに直面しています。」彼によれば、包括的なAI法を制定することは非常に困難であり、むしろ社会が最も関心を持ち、最も直接的で最も現実的なアプローチである生成型AIを最初に選択し、「小さく、迅速に、柔軟に」立法を進め、早急に行政法規を制定することを推進すべきだとのことです。

写真は、浦東省張江市に国家と地方政府が共同で建設した同国初のヒューマノイドロボットイノベーションセンター。 / 写真:ウェン・ウェイ・ポー記者 ユアン・ジン

Lv Hongbingは、この管理規則は、技術開発者、サービスプロバイダー、ユーザー、規制当局、および一般の人々の権利と義務、機能、および責任を明確にする必要があると考えています。 たとえば、テクノロジ開発者は、大規模な言語モデルのトレーニングに使用されるデータを厳密にフィルター処理して分類し、不適切な要素テキスト データを排除し、データ ソースが正当であり、コンテンツが正常であることを確認します。 既存のモデルでは、不適切なコンテンツ出力を排除するために、データ忘却などの技術的手段が使用されます。 人間によるレビューメカニズムを導入して、機密性の高いコンテンツや自動システムによって禁止されているコンテンツを確認する。 オープンリサーチ、コミュニティ協力、手がかり報告のメカニズムを確立し、大規模言語モデルのスクリーニングシステムを最適化します。

代表、委員たちは、立法がAIによるコンテンツ生成プロセスにおける著作権の所属に実質的に応える必要があると考えています。呂紅兵は、データ要素の役割をよりよく発揮するための立法の本意に従って、所有権を薄め、使用権を強化し、使用の原則を明確にすることを提案しました。例えば、商業利用を含む場合、技術開発者に報酬の支払いを求め、彼らと権利者が協議して解決するよう要求することです。

現在および長期的には、AI法制化の適切な時期です。

(記事提供:上関ニュース)

出典:Oriental Fortune Network

著者:上関ニュース