ここ数年、中国の人工知能産業の飛躍的な発展を目の当たりにしてきた。政府による手厚い政策支援と、意欲的な起業家やベンチャー投資家のおかげで、中国は数世紀にわたって占めていなかった地位、すなわち新興の重要技術分野における世界的リーダーの地位を手にした。
しかし2019年を迎えると、AIの「冬」の到来を示唆する兆しが見え始めた。ベンチャーキャピタル市場は実際に縮小している。ベンチャーファイナンス案件の件数は中国のAI分野における2019年6月半ば時点で131件、取引総額は56億ドルであり、2018年の496件、取引総額157億ドルと比べて減少している。巨額ラウンド（1億ドルを超えるベンチャー投資案件）の件数は、2018年の26件から、2019年はこれまでに4件へと減少した。
同時に、ディープラーニングのボトルネック――現在のAIへの熱狂を牽引している技術――が、より頻繁に議論されるようになっている。説明可能性の欠如、推論能力の欠如、学習に大量のデータを必要とすること、そして現実世界の問題を解決することの難しさが、この技術の商業応用を制約している。
米中間の貿易・技術摩擦の余波が、業界の将来にさらなる不確実性を加えている。中国のAI産業は、自由な学術交流が盛んで、グローバルなオープンソースコミュニティが活発で、米中間で人材が自由に移動できた時期に発展した。これらの要素が今後も継続するとは、もはや当然視できない。
こうして中国の人工知能は、合理化と再調整の段階に入り、不確実性が高まっている。中国のAI産業は転換点に立っている。中国のAI産業が将来どのように形作られるのかという問いは、より重要性を増す一方で、より見えにくくなっている。
10人の業界専門家が、今後10年間の業界の見通しを示している。前述の課題があるにもかかわらず、これらの専門家は中国におけるAIの継続的な進歩と商業化について、圧倒的に楽観的である。北京が中国の技術を前進させることに揺るぎないコミットメントを示していることを背景に、AIは他国よりも中国において、より深く、より速く、各産業にわたって破壊的な力を拡大し続ける可能性が高い。ここでは、その予測のいくつかを紹介する。
「AIは草の根レベルの病院や医師の能力を高め、その診断能力を高水準の病院や医師と同等にする。我々の実験では、肺結節の医用画像読影において、AIの支援を受けた若手医師の性能は、ベテラン医師と統計的な差がないことが示された。脳卒中などの疾患については、補助診断における人工知能の優位性が特に際立っている。したがってAIは、都市と農村の間、そしてより発展した地域とそれほど発展していない地域の間の医療資源の不均衡の是正に役立ちうる。」– Kuan Chen、Infervisionの創業者
「人類史上最大の知能の爆発が、来たる10年間に起こるのを我々は目にするだろう。3年から5年以内に、中国企業の年間収益のうちAIによってもたらされる割合は50%を超えると私は予想している。5年以内には、主要企業はほぼ、事業の大部分をAIが牽引する方向への転換を完了しているだろう。」– Wenyuan Dai、4Paradigmの創業者
「中国のAI企業は技術の触手を広げ、フルスタックかつ業界横断的な能力の獲得を目指している。これは大きな挑戦であり、すべてのチームのリソース、資本、人材プール、事業開発能力が試される。加えて、ユースケースに特化したソリューションと深い最適化に注力することが未来への道であるという認識が広がりつつある。AIのスタートアップは、インターネット時代に企業が行ったようなプラットフォーム構築への重点は、AI時代にはうまく機能しないと理解している。」– Wei Huang、Unisoundの創業者
「今後、金融サービス分野におけるインテリジェントなリスク管理システムは、3つの主要な潮流をたどるだろう。第一に、適時性の観点では、事後的で損失を食い止める型のリスク管理から、リアルタイムのフィードバック型モデルへと移行する。第二に、意思決定の観点では、人手による目視審査や事後的な戦略から、機械が手作業の大部分に取って代わり、自動化された意思決定プロセスへと徐々に移行する。第三に、リスク管理とユーザー体験のバランスが、徐々に均衡に達する。今後、不正防止および金融リスク管理システムは非常に効率的で摩擦のないものとなり、エンドユーザーは大幅に強化されたセキュリティの裏にある努力をほとんど感じなくなるだろう。」– Tao Jiang、Tongdun Technologyの創業者
「AI導入の時代において、個人のプライバシーとデータセキュリティは常に重要な問題であり続けてきた。我々はこれを単なる規制の問題と捉えるべきではない。むしろ、新しい技術に伴う課題を、より優れた技術を生み出すことによって克服し解決することを目指すべきである。例えば、準同型暗号や連合学習といった技術は、個人データを保護すると同時に、データをAIアルゴリズムの強化に活用し、その有効性を高めることを可能にする。」– Kai-fu Lee、Sinovation VenturesのCEO
「AI技術の境界は、まだ確定には程遠い。今日、AIアルゴリズムは収斂しておらず、むしろアルゴリズム間の差は広がっている。多くの応用分野でのブレークスルーは産業分野で起こるだろう。同時に、AI技術の発展は業界横断的である。AI技術は直接ある産業に入り込み、その産業の既存の構造を打ち破って再構築し、産業を飛躍させることができる。」– Chenxi Lin、Yitu Technologyの共同創業者
「今後5～10年間で、自動運転車の導入が早い国や地域では技術の成熟が進む一方、他の地域はますます大きく遅れていくだろう。時間が経つにつれ、この格差は拡大するだろう。中国には、多様で挑戦的な道路状況、強力な政策支援、高い社会的受容性など、一定の優位性がある。中国は自動運転技術の進歩と技術の商業化において先頭に立つ可能性を秘めていると考える。」– Tiancheng Lou、Pony.aiの創業者
「最悪のシナリオは、世界がデジタルおよびAIを活用した未来の分断に直面することであり、米国と中国――そしておそらく他の国々も――がそれぞれ独自のIT基盤とエコシステムを持つことになる。物理的世界の分断と断絶はデジタルおよび仮想の領域にまで広がり、ユーザーに大きな不便をもたらし、我々の共通の未来に対する不確実性を一層高めるだろう。より望ましい結果としては、小規模な混乱を伴いつつ現状が継続し、世界中の産業でAIの応用が加速し、国際協力が強化される方向へ進むことが挙げられる。」– Nina Xiang、China Money Networkの創業者
「人工知能の応用は、現実世界のユースケースに合わせて高度にカスタマイズされるだろう。自動運転、スマートシティ、スマートリテールのいずれを論じるにせよ、ユースケースによって必要なアルゴリズムの種類が決まる。中国におけるスマートシティ、スマート交通、インダストリー4.0、5Gによって推進される今後のモノのインターネットの発展は、AIチップがエッジコンピューティングに注力する必要があることを意味し、チップとアルゴリズムの同時開発も必要とする。」– Kai Yu、Horizon Roboticsの創業者
「中国のAI企業が世界最高水準のAI製品を提供できるようになれば、海外展開の素晴らしい機会を得るだろう。しかし、このグローバルな展開には長い時間がかかる――少なくとも5年は要するだろう。また、中国のAI企業は技術の洗練度において世界最先端の水準に達している可能性があるため、世界中に展開できるようになるだろう。発展途上国での拡大に注力した従来の中国のインターネット企業とは異なり、中国のAI企業は新興市場でのみ市場シェアを追求するにとどまらないだろう。」– Xi Zhou、CloudWalkの創業者
