2024年、 AI に何を期待 ― 2024年04月20日 17:58
2024年、人工知能(AI)の分野は、スタンフォード大学HAIの教員やフェローの予測によると、さまざまな分野でさらなる進歩と議論が見込まれている。
ホワイトカラーの勤務シフト: Erik Brynjolfsson 氏は、企業による AIの大量導入、特にクリエイティブな専門家、弁護士、金融専門家などのナレッジ ワーカーに利益をもたらすと予想している。AIは、仕事を完全に自動化するのではなく、その能力を強化・拡張し、生産性の向上や新しいタスクの探索能力につながることが期待されている。
ディープフェイクの蔓延:ジェームズ・ランデイは、特にビデオ生成において、ディープフェイクの蔓延を助長する可能性のある大規模なマルチモーダルモデルの出現を強調している。そのため、偽情報やディープフェイクコンテンツの拡散に対処するための警戒と潜在的な法律の必要性が高まっており、EUは包括的なAI規制を制定する態勢を整えている。
GPU(註)不足:Russ Altman氏は、AI機能の統合を目指す企業からの需要の増加により、AI運用に不可欠なGPUプロセッサが世界的に不足していることに懸念を表明している。この不足は、AIテクノロジーへのアクセスを民主化するために、より安価でアクセスしやすいハードウェアソリューションを開発するためのイノベーションを促す可能性がある。
より役立つエージェント: Peter Norvig は、予約やさまざまなサービスへの接続など、単なる会話を超えたタスクを実行できる AI エージェントの台頭を期待している。さらに、マルチメディアAIの進歩が予想され、連続ビデオフィードなどのソースからのフィルタリングされていないリアルタイムデータの理解を深めることができる可能性がある。
米国の規制への期待:Fei-Fei Li氏は、AI技術の責任ある公平な開発と使用を確保する上で、AI政策と規制の重要性を強調している。彼女は、CREATE AI Actのような法案の可決など、社会的価値を支持し、この分野での米国のリーダーシップを確保しながら、AI開発を支援するための立法措置を望んでいる。
大きな疑問を投げかけ、新しい政策を適用する:Ge Wang氏は、AIが社会のさまざまな側面に及ぼす影響について、継続的な対話と批判的検討の必要性を強調している。彼は、特に説明責任や倫理などの分野で、AI技術の使用に関する明確なポリシーとガイドラインを明確にすることを機関に提唱している。
企業は複雑な規制を乗り越える:カリフォルニア州とコロラド州でAI規制が採用されることを見越して、企業は、特に自動化された意思決定と消費者のプライバシーに関する複雑な法的状況をナビゲートする必要がある。オプトアウト要求の管理など、そのような規制の実際的な影響に関する質問に対処する必要がある。
これらの予測は、AIが社会のさまざまな側面に進化し、統合され続ける一方で、同時に、強力な規制、倫理的配慮、およびAI技術の影響に関する継続的な考察が必要であることを示唆している。
【視点】
スタンフォード大学HAIの教員とシニアフェローは、2024年にAIに何を期待するかについて、いくつかの予測をしている。
ホワイトカラー勤務シフト:AIは企業でより広く採用され、弁護士、金融学の教授、クリエイティブワーカーなどのナレッジワーカーに影響を与えるだろう。
ディープフェイクの拡散:巧妙なディープフェイクが増加し、それらを規制するための法律が整備されることが予想される。
GPU不足:需要が高いため、AIの実行に不可欠なGPUの世界的な不足が予測されている。これにより、メーカーは生産量を増やし、代替ソリューションの開発を奨励する必要がある。
より役立つエージェント:AIエージェントは、チャットでのやり取りだけでなく、他のサービスに接続してユーザーのために物事を成し遂げることができるようになり、より便利になる。
AIに関する米国の規制:米国は、2023年に大統領令が発令されたことを受け、法案を可決し、AI開発への投資を増やすことが期待されている。
大きな疑問を投げかけ、新しいポリシーを適用する:AIの倫理的影響とその使用をどのように規制するかについて、継続的な議論が行われるだろう。教育機関は、AIの許容可能な使用に関するポリシーを策定する必要がある。
規制を乗り切る企業:企業は、消費者のプライバシーや自動化された意思決定に関連する規制など、AIに関する新しい規制に適応する必要がある。
・特にホワイトカラーの仕事におけるAI導入の増加。AIは職場でより広く活用され、弁護士、金融の専門家、クリエイティブワーカーなどのナレッジワーカーの能力を強化および拡張することが期待されている。
・より深い偽物と規制の懸念。AIを使ってリアルな動画を生成できることは、ディープフェイクの増加につながる可能性がある。国会議員は、誤情報の拡散を軽減するためにAIの規制に取り組むことが期待されている。
・需要が高いため、GPUが不足する可能性がある。AI開発の急増により、AIモデルの実行に不可欠なグラフィックスプロセッシングユニット(GPU)が不足する可能性がある。これにより、企業はより手頃な価格でアクセスしやすいハードウェアソリューションを開発する必要に迫られる可能性がある。
・AIエージェントとマルチメディア機能の進歩。AIアシスタントは、単なるテキストベースの対話を超えて、ユーザーに代わってタスクを実行することで、より役立つようになることが期待されている。また、ビデオを含むマルチメディアデータでのAIモデルのトレーニングも進歩するかもしれない。
・AIに対する米国の規制に期待を寄せる。専門家は、2023年にCREATE AI法とAIに関する大統領令で築かれた基礎の上に、米国がAIの開発と使用の規制においてより主導権を握ることを期待している。
・倫理的配慮に重点を置く。AIの倫理的影響や、AIの開発が社会的価値観に合致することを保証する方法について、今後も議論が続けられるだろう。組織は、責任ある AI 使用のためのガイドラインを作成することが期待されている。
・米国におけるAI規制に向けた初期段階。EUでは2024年半ばまでに包括的なAI規制が施行されると予想されているが、米国では、カリフォルニア州やコロラド州のように、消費者のプライバシーにおけるAIの使用に対処する規制が州レベルで登場する可能性がある。
・ホワイトカラー勤務シフト:AIは企業でより広く採用され、弁護士、金融専門家、クリエイティブワーカーなどのナレッジワーカーに影響を与えるでしょう。AIは、仕事を完全に自動化するのではなく、人間の能力を拡張・拡張することが期待されている。
・ディープフェイクの拡散:巧妙なディープフェイクが増加し、誤った情報を広めるために使用される可能性がある。ディープフェイクやAI規制全般に関する新しい法律が制定される可能性が高い。
・GPU不足:需要が高いため、AIに使用されるプロセッサであるGPUが世界的に不足する可能性がある。これにより、一部の企業や国ではAI開発が妨げられる可能性がある。GPUの生産量を増やし、より手頃な価格でアクセスしやすいハードウェアソリューションを開発するというプレッシャーがある。
・より役立つエージェント:AIエージェントはより便利になり、他のサービスに接続したり、予約や旅行の計画など、ユーザーに代わってタスクを実行したりできるようになる。また、映像データを扱えるマルチメディアAIモデルの開発も進んでいる。
・米国の規制への期待:専門家は、CREATE AI法の可決やAIに関する大統領令の勧告の遵守など、AI規制に関する米国政府のさらなる行動を期待している。また、公共部門のAI研究への投資拡大も求めている。
・大きな疑問を投げかけ、新しいポリシーを適用する:AIの倫理的意味合いや、AIを社会でどのように活用すべきかについて、継続的な議論が必要である。機関や組織は、AIの使用を導くためのポリシーを策定する必要がある。
・企業は複雑な規制を乗り越える。カリフォルニア州やコロラド州で実施されているようなAIに関する新しい規制により、企業は、特に消費者に影響を与える分野で、AIをどのように使用するかを慎重に検討する必要がある。
(註)
GPU(Graphics Processing Unit)は、グラフィックス処理を行うための専用のプロセッサーで333ある。一般的にはコンピューターグラフィックスやビデオゲームの描画、ビデオ処理などに使用される。しかし、最近ではその高い演算能力を利用して、AIや機械学習などの計算密度の高いタスクにも活用されている。CPU(Central Processing Unit)と比較して、GPUは大量のデータを並列処理する能力に優れており、深層学習などのAIアルゴリズムのトレーニングや推論に効果的である。AIの急速な発展に伴い、GPUの需要も増加している。
(註はブログ作成者が参考の為に付記した。)
引用・参照・底本
What to Expect in AI in 2024 HAI 2023.12.08
https://hai.stanford.edu/news/what-expect-ai-2024
ホワイトカラーの勤務シフト: Erik Brynjolfsson 氏は、企業による AIの大量導入、特にクリエイティブな専門家、弁護士、金融専門家などのナレッジ ワーカーに利益をもたらすと予想している。AIは、仕事を完全に自動化するのではなく、その能力を強化・拡張し、生産性の向上や新しいタスクの探索能力につながることが期待されている。
ディープフェイクの蔓延:ジェームズ・ランデイは、特にビデオ生成において、ディープフェイクの蔓延を助長する可能性のある大規模なマルチモーダルモデルの出現を強調している。そのため、偽情報やディープフェイクコンテンツの拡散に対処するための警戒と潜在的な法律の必要性が高まっており、EUは包括的なAI規制を制定する態勢を整えている。
GPU(註)不足:Russ Altman氏は、AI機能の統合を目指す企業からの需要の増加により、AI運用に不可欠なGPUプロセッサが世界的に不足していることに懸念を表明している。この不足は、AIテクノロジーへのアクセスを民主化するために、より安価でアクセスしやすいハードウェアソリューションを開発するためのイノベーションを促す可能性がある。
より役立つエージェント: Peter Norvig は、予約やさまざまなサービスへの接続など、単なる会話を超えたタスクを実行できる AI エージェントの台頭を期待している。さらに、マルチメディアAIの進歩が予想され、連続ビデオフィードなどのソースからのフィルタリングされていないリアルタイムデータの理解を深めることができる可能性がある。
米国の規制への期待:Fei-Fei Li氏は、AI技術の責任ある公平な開発と使用を確保する上で、AI政策と規制の重要性を強調している。彼女は、CREATE AI Actのような法案の可決など、社会的価値を支持し、この分野での米国のリーダーシップを確保しながら、AI開発を支援するための立法措置を望んでいる。
大きな疑問を投げかけ、新しい政策を適用する:Ge Wang氏は、AIが社会のさまざまな側面に及ぼす影響について、継続的な対話と批判的検討の必要性を強調している。彼は、特に説明責任や倫理などの分野で、AI技術の使用に関する明確なポリシーとガイドラインを明確にすることを機関に提唱している。
企業は複雑な規制を乗り越える:カリフォルニア州とコロラド州でAI規制が採用されることを見越して、企業は、特に自動化された意思決定と消費者のプライバシーに関する複雑な法的状況をナビゲートする必要がある。オプトアウト要求の管理など、そのような規制の実際的な影響に関する質問に対処する必要がある。
これらの予測は、AIが社会のさまざまな側面に進化し、統合され続ける一方で、同時に、強力な規制、倫理的配慮、およびAI技術の影響に関する継続的な考察が必要であることを示唆している。
【視点】
スタンフォード大学HAIの教員とシニアフェローは、2024年にAIに何を期待するかについて、いくつかの予測をしている。
ホワイトカラー勤務シフト:AIは企業でより広く採用され、弁護士、金融学の教授、クリエイティブワーカーなどのナレッジワーカーに影響を与えるだろう。
ディープフェイクの拡散:巧妙なディープフェイクが増加し、それらを規制するための法律が整備されることが予想される。
GPU不足:需要が高いため、AIの実行に不可欠なGPUの世界的な不足が予測されている。これにより、メーカーは生産量を増やし、代替ソリューションの開発を奨励する必要がある。
より役立つエージェント:AIエージェントは、チャットでのやり取りだけでなく、他のサービスに接続してユーザーのために物事を成し遂げることができるようになり、より便利になる。
AIに関する米国の規制:米国は、2023年に大統領令が発令されたことを受け、法案を可決し、AI開発への投資を増やすことが期待されている。
大きな疑問を投げかけ、新しいポリシーを適用する:AIの倫理的影響とその使用をどのように規制するかについて、継続的な議論が行われるだろう。教育機関は、AIの許容可能な使用に関するポリシーを策定する必要がある。
規制を乗り切る企業:企業は、消費者のプライバシーや自動化された意思決定に関連する規制など、AIに関する新しい規制に適応する必要がある。
・特にホワイトカラーの仕事におけるAI導入の増加。AIは職場でより広く活用され、弁護士、金融の専門家、クリエイティブワーカーなどのナレッジワーカーの能力を強化および拡張することが期待されている。
・より深い偽物と規制の懸念。AIを使ってリアルな動画を生成できることは、ディープフェイクの増加につながる可能性がある。国会議員は、誤情報の拡散を軽減するためにAIの規制に取り組むことが期待されている。
・需要が高いため、GPUが不足する可能性がある。AI開発の急増により、AIモデルの実行に不可欠なグラフィックスプロセッシングユニット(GPU)が不足する可能性がある。これにより、企業はより手頃な価格でアクセスしやすいハードウェアソリューションを開発する必要に迫られる可能性がある。
・AIエージェントとマルチメディア機能の進歩。AIアシスタントは、単なるテキストベースの対話を超えて、ユーザーに代わってタスクを実行することで、より役立つようになることが期待されている。また、ビデオを含むマルチメディアデータでのAIモデルのトレーニングも進歩するかもしれない。
・AIに対する米国の規制に期待を寄せる。専門家は、2023年にCREATE AI法とAIに関する大統領令で築かれた基礎の上に、米国がAIの開発と使用の規制においてより主導権を握ることを期待している。
・倫理的配慮に重点を置く。AIの倫理的影響や、AIの開発が社会的価値観に合致することを保証する方法について、今後も議論が続けられるだろう。組織は、責任ある AI 使用のためのガイドラインを作成することが期待されている。
・米国におけるAI規制に向けた初期段階。EUでは2024年半ばまでに包括的なAI規制が施行されると予想されているが、米国では、カリフォルニア州やコロラド州のように、消費者のプライバシーにおけるAIの使用に対処する規制が州レベルで登場する可能性がある。
・ホワイトカラー勤務シフト:AIは企業でより広く採用され、弁護士、金融専門家、クリエイティブワーカーなどのナレッジワーカーに影響を与えるでしょう。AIは、仕事を完全に自動化するのではなく、人間の能力を拡張・拡張することが期待されている。
・ディープフェイクの拡散:巧妙なディープフェイクが増加し、誤った情報を広めるために使用される可能性がある。ディープフェイクやAI規制全般に関する新しい法律が制定される可能性が高い。
・GPU不足:需要が高いため、AIに使用されるプロセッサであるGPUが世界的に不足する可能性がある。これにより、一部の企業や国ではAI開発が妨げられる可能性がある。GPUの生産量を増やし、より手頃な価格でアクセスしやすいハードウェアソリューションを開発するというプレッシャーがある。
・より役立つエージェント:AIエージェントはより便利になり、他のサービスに接続したり、予約や旅行の計画など、ユーザーに代わってタスクを実行したりできるようになる。また、映像データを扱えるマルチメディアAIモデルの開発も進んでいる。
・米国の規制への期待:専門家は、CREATE AI法の可決やAIに関する大統領令の勧告の遵守など、AI規制に関する米国政府のさらなる行動を期待している。また、公共部門のAI研究への投資拡大も求めている。
・大きな疑問を投げかけ、新しいポリシーを適用する:AIの倫理的意味合いや、AIを社会でどのように活用すべきかについて、継続的な議論が必要である。機関や組織は、AIの使用を導くためのポリシーを策定する必要がある。
・企業は複雑な規制を乗り越える。カリフォルニア州やコロラド州で実施されているようなAIに関する新しい規制により、企業は、特に消費者に影響を与える分野で、AIをどのように使用するかを慎重に検討する必要がある。
(註)
GPU(Graphics Processing Unit)は、グラフィックス処理を行うための専用のプロセッサーで333ある。一般的にはコンピューターグラフィックスやビデオゲームの描画、ビデオ処理などに使用される。しかし、最近ではその高い演算能力を利用して、AIや機械学習などの計算密度の高いタスクにも活用されている。CPU(Central Processing Unit)と比較して、GPUは大量のデータを並列処理する能力に優れており、深層学習などのAIアルゴリズムのトレーニングや推論に効果的である。AIの急速な発展に伴い、GPUの需要も増加している。
(註はブログ作成者が参考の為に付記した。)
引用・参照・底本
What to Expect in AI in 2024 HAI 2023.12.08
https://hai.stanford.edu/news/what-expect-ai-2024
中国の大規模言語モデル数：世界で2番目に ― 2024年04月20日 21:14
スタンフォード大学の「人間中心AI研究所(HAI)」が発表した「AIインデックス・レポート2024」によれば、中国の大規模言語モデル数が世界で2番目に多いことが明らかになった。
この報告書は、AIの重要性が日々高まっていることを示し、今年の内容、規模、範囲が例年を上回っている。その中で、23年のAI業界の主要なトレンドのうち、中国の大規模言語モデルの数が2位にランクされている。
さらに、レポートによれば、産業界が引き続きAIの先端研究を主導しており、23年には51の有名な機械学習モデルが生まれた。一方、学術界の貢献は15にとどまっている。産学連携によって21の有名モデルが生まれ、その記録を更新した。新たに発表された基本モデルのうち、産業界からのものは108で、学術界からのものは28であった。
最先端のAIモデルのトレーニングコストは高騰しており、例えばOpenAIのGPT-4のトレーニングには約7800万ドルの計算力が使用された。一方、グーグルのジェミニ・ウルトラは1億9100万ドルを費やした。
このレポートによれば、米国は中国、EU、英国をリードし、トップクラスのAIモデル主要開発国となっている。23年には、米国の機関から発表された有名AIモデルが61あり、EUの21と中国の15をはるかに上回っている。
世界的には、AIの潜在的な影響についての認識が深まり、それに伴う緊張感も高まっている。市場調査会社の「イプソス」による最新の調査によれば、過去1年間で、「AIは今後3−5年内に生活を深く変える」と考える人々の割合が60％から66％に急増している。
【視点】
産業界がAI研究を主導: 2023年に発表された51の有名機械学習モデルのうち、41は産業界による開発であった。学術界からの貢献は15にとどまっている。
産学連携が活発化: 2023年には、産学連携で21の有名モデルが生まれ、過去最多を記録した。
最先端モデルの訓練コストが急上昇: OpenAIのGPT-4はトレーニングに約7800万ドル、GoogleのGemini Ultraは1億9100万ドルの計算コストがかかった。
米国がトップクラスのAIモデル開発国に: 2023年、米国は61の有名AIモデルを発表し、中国(15)やEU(21)を大きく上回った。
中国、大規模言語モデル数で世界2位に: 中国は、大規模言語モデルの数で世界2位となった。
AIへの懸念も高まる: 市場調査会社イプソスの調査によると、「AIは今後3〜5年内に生活を大きく変える」と考える人が66％に増加した。
・スタンフォード大学人間中心AI研究所(HAI)が「AIインデックス・レポート2024」を発表。
・レポートでは、2023年のAI業界における10の重要トレンドを分析。
・中国は産学連携AIモデル開発で躍進、大規模言語モデル数は世界2位に。
・米国はトップクラスAIモデル開発国として君臨、EU、英国をリード。
・最先端AIモデルの学習コストは高騰、OpenAI GPT-4は7800万ドル、Google Gemini Ultraは1億9100万ドルを費やす。
・世界的なAIへの関心と期待が高まる一方、倫理や安全性への懸念も増大。
・2024年4月18日、中国系AI研究者李飛飛氏率いるスタンフォード大学人間中心AI研究所(HAI)は、「AIインデックス・レポート2024」を発表した。このレポートは、AIの能力や研究状況などをまとめたもので、今年版は内容、規模、範囲の面で例年を上回り、502ページに及ぶ大ボリュームとなっている。
・レポートによると、2023年のAI業界における主要トレンドは以下の10点が挙げられる。
1.産業界がAI研究を主導: 2023年に発表された51の有名機械学習モデルのうち、41は企業による開発でした。
2.産学連携が加速: 2023年には産学連携によるモデル開発が21件と過去最多を記録。
3.最先端モデルの学習コストが急上昇: OpenAIのGPT-4は7800万ドル、GoogleのGemini Ultraは1億9100万ドルの計算コストを費やした。
4.米国がトップクラスAIモデル開発をリード: 米国は61の有名AIモデルを発表し、中国(15件)、EU(21件)を大きく引き離した。
5.中国がAI言語モデル開発で躍進: 中国は15件の大規模言語モデルを発表し、世界2位に躍進した。
6.AI倫理への関心が高まる: 市場調査によると、「AIは今後3-5年内に生活を大きく変える」と回答する人が66％に増加。
7.AI悪用の懸念も高まる: AIの悪用事例が増加し、規制やガバナンスの必要性が高まっている。
8.AI人材不足が深刻化: AI開発人材の需要が世界中で高まっており、人材不足が課題となっている。
9.AI教育の重要性が増す: AIリテラシー教育の重要性が高まっており、教育プログラムが充実化している。
10.AI社会への影響が拡大: 医療、金融、製造業など様々な分野でAI活用が進んでいる。
・レポート全体を通して、AI技術の進展と社会への影響拡大が明確に示されている。一方で、倫理や安全性、人材不足などの課題も浮き彫りになっている。AIが今後も発展していくためには、これらの課題に積極的に取り組んでいくことが重要となる。
・スタンフォード大学人間中心AI研究所(HAI)が2024年4月15日、「AIインデックス・レポート2024」を発表した。このレポートは、AIの能力や研究状況などをまとめたもので、今年で8回目となる。
・中国、大規模言語モデル数で世界2位に：中国系AI研究者「AIの母」李飛飛氏率いるHAIのレポートによると、中国は23年に15の大規模言語モデルを発表し、米国に次ぐ世界2位となった。
・産業界がAI研究を主導：23年に発表された51の有名機械学習モデルのうち、41は産業界による開発であった。学術界からの貢献は15にとどまった。産学連携モデルも21と過去最多を記録している。
・最先端モデルのトレーニングコストが急増：OpenAIのGPT-4はトレーニングに約7800万ドル、GoogleのGemini Ultraは1億9100万ドルの計算コストがかかった。
・米国、トップクラスのAIモデル開発国に：米国は23年に61の有名AIモデルを発表し、EU(21)、中国(15)を大きく引き離した。
・AIへの懸念も高まる：市場調査会社イプソスの調査によると、「AIは今後3〜5年内に生活を深く変える」と考える人が過去1年間で60％から66％へと増加している。
・AI倫理への関心が高まる: レポートでは、AI開発における倫理的な問題や、AIバイアスの問題についても言及されている。
・AI人材不足が課題: レポートでは、AIの発展に伴い、AI人材の不足が課題となっていることも指摘されている。
・レポートは、AIが今後ますます私たちの生活に浸透していくと予測している。一方で、AI倫理やAI人材不足などの課題も指摘しており、これらの課題解決に向けた取り組みが重要になると結論付けている。
・このレポートは、AIの現状と未来を理解する上で貴重な資料となる。
【参考】
・大規模言語モデルとは
大規模言語モデル(LLM)は、膨大な量のテキストデータと最先端のディープラーニング技術を用いて構築された、高度な言語処理モデルである。従来の言語モデルと比べ、圧倒的な規模と処理能力を持ち、以下のような様々なタスクを実行することができる。
主な機能・能力
テキスト生成: 文章、詩、コード、台本、音楽作品、メール、手紙など、様々な形式のテキストコンテンツを生成できる。
言語翻訳: 複数の言語間で高精度な翻訳を行うことができる。
質問応答: 複雑な質問に対しても、的確かつ詳細な回答を提供できる。
要約: 長文の文章を簡潔にまとめ、重要なポイントを抽出することができる。
文章校正: 文法ミスやスペルミスを修正し、より自然で読みやすい文章に改善することができる。
創作活動: 小説、脚本、楽曲など、創造性を必要とする様々な創作活動を手助けすることができる。
仕組み
LLMは、主にTransformerと呼ばれるニューラルネットワークアーキテクチャを基盤として構築されている。Transformerは、文章全体を一度に処理し、単語間の関係性を学習することで、より高度な言語処理が可能になる。
データ
LLMの能力は、学習に使用されるデータ量と質に大きく左右される。そのため、LLMは、書籍、論文、ニュース記事、ソーシャルメディア投稿など、膨大な量のテキストデータで学習される。
活用例
LLMは、様々な分野で活用されている。以下は、その一例である。
顧客サービス: チャットボットによる顧客対応、FAQの作成
教育: 個別学習教材の作成、自動採点
コンテンツ制作: 記事作成、広告文作成、コピーライティング
エンターテイメント: ゲーム開発、映画制作
研究: 自然言語処理、人工知能
課題
LLMは、その高度な能力と可能性を秘めた一方で、以下のような課題も存在する。
バイアス: 学習データに含まれるバイアスを反映して、差別的な結果を生成してしまう可能性がある。
安全性: 悪意のある目的で使用され、フェイクニュースの生成やサイバー攻撃などに悪用される可能性がある。
倫理: 人工知能の倫理的な問題、人間とAIの関係性など、議論すべき課題が多く残されている。
今後の展望
LLMは、日進月歩で進化しており、今後さらにその能力と可能性が広がることが期待されている。一方で、上記のような課題も解決していく必要があり、倫理的な観点からも適切な開発と利用が求められている。
・最先端大規模言語モデルのトレーニングコスト
大規模言語モデル(LLM)のトレーニングには、膨大な計算資源と電力が必要であり、非常に高額なコストがかかる。具体的には、以下の要素がコストに影響する。
1. モデル規模
モデルの規模が大きくなるほど、多くのパラメータを学習する必要があり、その分、計算量とメモリ使用量が増加する。例えば、GPT-3のような1,750億パラメータのモデルをトレーニングするには、数百万ドルのコストがかかると推定されている。
2. ハードウェア
LLMのトレーニングには、高性能なGPUやTPUなどの専用ハードウェアが必要となります。これらのハードウェアは、通常のCPUよりも遥かに高速で処理能力が高いため、高価です。
3. 電力
LLMのトレーニングには、大量の電力を消費します。例えば、GPT-3のトレーニングには、数ヶ月間、数千ワットの電力を供給し続ける必要があり、電気代も相当な額になります。
4. データ
LLMの学習には、質の高い大量のテキストデータが必要である。これらのデータは、収集、クリーニング、アノテーションなどにコストがかかります。
5. 人件費
LLMの開発には、研究者やエンジニアなどの専門家が必要であり、人件費もコストに含まれます。
具体的なコスト例
GPT-3(1,750億パラメータ): 数百万ドル
Megatron-Turing NLG (5300億パラメータ): 700万ドル以上
Switch GPT-4 (10000億パラメータ): 推定1,000万ドル以上
コスト削減の取り組み
近年、LLMのトレーニングコストを削減するための様々な取り組みが進められている。
モデル圧縮: モデルの規模を維持しながら、不要なパラメータを削減することで、計算量とメモリ使用量を削減する。
効率的なアルゴリズム: より効率的な学習アルゴリズムを開発することで、計算時間を短縮し、電力を節約する。
クラウドサービス: クラウドサービス上でトレーニングを行うことで、ハードウェアや電力の調達・管理にかかるコストを削減できる。
分散型学習: 複数のコンピュータで並列に学習を行うことで、計算時間を短縮し、コストを削減できる。
今後の展望
LLMのトレーニングコストは、技術革新やスケールメリットにより、今後さらに低減していくことが期待されている。しかし、それでも従来のモデルと比べれば高額なコストであることは変わない。そのため、LLMの開発や利用には、十分な資金力とリソースが必要となる。
・有名なAIモデル
2024年現在、代表的な大規模言語モデル(LLM)は以下の通り。
1. GPT-3 (OpenAI)
開発元: OpenAI
パラメータ数: 1,750億
特徴: 高度な文章生成、翻訳、質問応答、コード生成が可能
代表的な活用例: チャットボット、自動ライティングツール、クリエイティブコンテンツ作成ツール
2. Jurassic-1 Jumbo (AI21 Labs)
開発元: AI21 Labs
パラメータ数: 1,780億
特徴: GPT-3と同等の性能を持ちながら、計算量が少ない
代表的な活用例: 顧客サービス、教育、エンターテイメント
3. Megatron-Turing NLG (Microsoft and NVIDIA)
開発元: MicrosoftとNVIDIA
パラメータ数: 5300億
特徴: 5つの言語間で高精度な翻訳が可能
代表的な活用例: 国際的なビジネス、教育、研究
4. WuDao 2.0 (Beijing Academy of Artificial Intelligence)
開発元: 北京人工知能研究院
パラメータ数: 1.75兆
特徴: 中国語処理に特化
代表的な活用例: 顧客サービス、教育、政府機関
5. Switch GPT-4 (DeepMind)
開発元: DeepMind
パラメータ数: 10000億
特徴: 少ないデータで学習可能、論理的な文章生成に優れる
代表的な活用例: 科学論文執筆、法律文書作成、教育
6. BLOOM (Big Language Open Model)
開発元: Hugging Face
パラメータ数: 1760億
特徴: オープンソースで、誰でも利用・改良が可能
代表的な活用例: 研究、教育、個人向けツール
7. LaMDA (Google AI)
開発元: Google AI
パラメータ数: 1370億
特徴: Google検索との連携、自然な会話が可能
代表的な活用例: Googleアシスタント、チャットボット、顧客サービス
8. BARD(Google AI)
開発元: Google AI
パラメータ数: 1370億
特徴: LaMDAと同様だが、異なるデータセットで学習
代表的な活用例: 詩、コード、脚本、音楽作品などの創作活動
9. WuDao 2.0 Pro (Beijing Academy of Artificial Intelligence)
開発元: 北京人工知能研究院
パラメータ数: 1.75兆
特徴: WuDao 2.0の強化版、より高度な能力を持つ
代表的な活用例: 研究、政府機関、企業
10. OPT (OpenAI)
開発元: OpenAI
パラメータ数: 1750億
特徴: GPT-3と同等の性能を持ちながら、オープンソースで利用可能
代表的な活用例: 研究、教育、個人向けツール
その他
上記以外にも、様々なLLMが開発されている。各モデルにはそれぞれ異なる強みや弱みがあり、用途によって最適なモデルを選択することが重要である。
・中国の有名なAIモデル
中国では、近年AI技術の発展が著しく、様々な分野でAIモデルが活用されている。以下、代表的な中国製AIモデルとその特徴をご紹介する。
1. WuDao 2.0 (北京人工知能研究院)
パラメータ数: 1.75兆
特徴: 中国語処理に特化しており、高精度な翻訳、要約、質問応答が可能。中国国内では、政府機関や金融機関などで幅広く活用されている。
2. Wenxin (Huawei)
パラメータ数: 2800億
特徴: 複数の言語に対応しており、翻訳、要約、文章生成など、様々なタスクを実行できる。HuaweiのスマートフォンやAIスピーカーなどに搭載されている。
3. BAIStudio (Baidu)
パラメータ数: 1000億
特徴: 医療画像診断、音声認識、自然言語処理など、様々な分野で利用可能なAIプラットフォーム。Baiduの検索エンジンや自動運転技術などに活用されている。
4. FudanNLP (Fudan University)
特徴: 中国語の自然言語処理に特化したオープンソースのAIツールキット。研究者や開発者によって、様々なAIモデルの開発に利用されている。
5. Tsinghua AI Open Platform (Tsinghua University)
特徴: 画像認識、音声認識、自然言語処理など、様々なAIモデルを無料で利用できるオープンソースプラットフォーム。教育や研究目的で広く活用されている。
その他
上記以外にも、中国では様々なAIモデルが開発・公開されている。中国のAI技術は、世界の中でもトップレベルにあり、今後さらに発展していくことが期待されている。
・AI基盤モデルとは：詳細解説
**AI基盤モデル（Foundation Model）**は、膨大な量のデータと最先端のディープラーニング技術を用いて構築された、高度な言語処理モデルである。従来の言語モデルと比べ、圧倒的な規模と処理能力を持ち、以下のような様々なタスクを実行することができる。
主な機能・能力
テキスト生成: 文章、詩、コード、台本、音楽作品、メール、手紙など、様々な形式のテキストコンテンツを生成できる。
言語翻訳: 複数の言語間で高精度な翻訳を行うことができる。
質問応答: 複雑な質問に対しても、的確かつ詳細な回答を提供できる。
要約: 長文の文章を簡潔にまとめ、重要なポイントを抽出することができる。
文章校正: 文法ミスやスペルミスを修正し、より自然で読みやすい文章に改善することができる。
創作活動: 小説、脚本、楽曲など、創造性を必要とする様々な創作活動を手助けすることができる。
仕組み
AI基盤モデルは、主にTransformerと呼ばれるニューラルネットワークアーキテクチャを基盤として構築されている。Transformerは、文章全体を一度に処理し、単語間の関係性を学習することで、より高度な言語処理が可能になる。
データ
AI基盤モデルの能力は、学習に使用されるデータ量と質に大きく左右される。そのため、AI基盤モデルは、書籍、論文、ニュース記事、ソーシャルメディア投稿など、膨大な量のテキストデータで学習される。
活用例
AI基盤モデルは、様々な分野で活用されている。以下は、その一例である。
顧客サービス: チャットボットによる顧客対応、FAQの作成
教育: 個別学習教材の作成、自動採点
コンテンツ制作: 記事作成、広告文作成、コピーライティング
エンターテイメント: ゲーム開発、映画制作
研究: 自然言語処理、人工知能
基盤モデルと従来モデルの違い
従来の言語モデルと比べ、AI基盤モデルは以下の点で優れている。
汎用性: 様々なタスクに適用できる
精度: より高い精度でタスクを実行できる
効率性: 少ないデータで学習できる
柔軟性: 容易にカスタマイズできる
代表的なAI基盤モデル
以下、代表的なAI基盤モデルとその特徴をご紹介する。
GPT-3(OpenAI): 1,750億パラメータ、人間品質の文章生成、翻訳、質問応答などが可能
Jurassic-1 Jumbo(AI21 Labs): 1,780億パラメータ、GPT-3と同等の性能を持ちながら計算量が少ない
Megatron-Turing NLG (Microsoft and NVIDIA): 5300億パラメータ、5つの言語間で高精度な翻訳が可能
WuDao 2.0 (Beijing Academy of Artificial Intelligence): 1.75兆パラメータ、中国語処理に特化
Switch GPT-4 (DeepMind): 10000億パラメータ、少ないデータで学習可能、論理的な文章生成に優れる
今後の展望
AI基盤モデルは、日進月歩で進化しており、今後さらにその能力と可能性が広がることが期待されている。一方で、以下のような課題も存在する。
バイアス: 学習データに含まれるバイアスを反映して、差別的な結果を生成してしまう可能性がある。
安全性: 悪意のある目的で使用され、フェイクニュースの生成やサイバー攻撃などに悪用される可能性がある。
倫理: 人工知能の倫理的な問題、人間とAIの関係性など、議論すべき課題が多く残されている。
これらの課題を克服しながら、AI基盤モデルは、様々な分野で社会に貢献していくことが期待されている。
(【参考】はブログ作成者が付記した。)
引用・参照・底本
スタンフォード大がAIレポートを発表 中国の大規模言語モデル数が世界2位 人民網日本語版 2024.04.18
http://j.people.com.cn/n3/2024/0418/c95952-20158589.html
スタンフォード大学人間中心AI研究所 AIインデックス・レポート2024:
https://hai.stanford.edu/research/ai-index-report
AI Index Report 2024: https://hai.stanford.edu/news/what-expect-ai-2024
この報告書は、AIの重要性が日々高まっていることを示し、今年の内容、規模、範囲が例年を上回っている。その中で、23年のAI業界の主要なトレンドのうち、中国の大規模言語モデルの数が2位にランクされている。
さらに、レポートによれば、産業界が引き続きAIの先端研究を主導しており、23年には51の有名な機械学習モデルが生まれた。一方、学術界の貢献は15にとどまっている。産学連携によって21の有名モデルが生まれ、その記録を更新した。新たに発表された基本モデルのうち、産業界からのものは108で、学術界からのものは28であった。
最先端のAIモデルのトレーニングコストは高騰しており、例えばOpenAIのGPT-4のトレーニングには約7800万ドルの計算力が使用された。一方、グーグルのジェミニ・ウルトラは1億9100万ドルを費やした。
このレポートによれば、米国は中国、EU、英国をリードし、トップクラスのAIモデル主要開発国となっている。23年には、米国の機関から発表された有名AIモデルが61あり、EUの21と中国の15をはるかに上回っている。
世界的には、AIの潜在的な影響についての認識が深まり、それに伴う緊張感も高まっている。市場調査会社の「イプソス」による最新の調査によれば、過去1年間で、「AIは今後3−5年内に生活を深く変える」と考える人々の割合が60％から66％に急増している。
【視点】
産業界がAI研究を主導: 2023年に発表された51の有名機械学習モデルのうち、41は産業界による開発であった。学術界からの貢献は15にとどまっている。
産学連携が活発化: 2023年には、産学連携で21の有名モデルが生まれ、過去最多を記録した。
最先端モデルの訓練コストが急上昇: OpenAIのGPT-4はトレーニングに約7800万ドル、GoogleのGemini Ultraは1億9100万ドルの計算コストがかかった。
米国がトップクラスのAIモデル開発国に: 2023年、米国は61の有名AIモデルを発表し、中国(15)やEU(21)を大きく上回った。
中国、大規模言語モデル数で世界2位に: 中国は、大規模言語モデルの数で世界2位となった。
AIへの懸念も高まる: 市場調査会社イプソスの調査によると、「AIは今後3〜5年内に生活を大きく変える」と考える人が66％に増加した。
・スタンフォード大学人間中心AI研究所(HAI)が「AIインデックス・レポート2024」を発表。
・レポートでは、2023年のAI業界における10の重要トレンドを分析。
・中国は産学連携AIモデル開発で躍進、大規模言語モデル数は世界2位に。
・米国はトップクラスAIモデル開発国として君臨、EU、英国をリード。
・最先端AIモデルの学習コストは高騰、OpenAI GPT-4は7800万ドル、Google Gemini Ultraは1億9100万ドルを費やす。
・世界的なAIへの関心と期待が高まる一方、倫理や安全性への懸念も増大。
・2024年4月18日、中国系AI研究者李飛飛氏率いるスタンフォード大学人間中心AI研究所(HAI)は、「AIインデックス・レポート2024」を発表した。このレポートは、AIの能力や研究状況などをまとめたもので、今年版は内容、規模、範囲の面で例年を上回り、502ページに及ぶ大ボリュームとなっている。
・レポートによると、2023年のAI業界における主要トレンドは以下の10点が挙げられる。
1.産業界がAI研究を主導: 2023年に発表された51の有名機械学習モデルのうち、41は企業による開発でした。
2.産学連携が加速: 2023年には産学連携によるモデル開発が21件と過去最多を記録。
3.最先端モデルの学習コストが急上昇: OpenAIのGPT-4は7800万ドル、GoogleのGemini Ultraは1億9100万ドルの計算コストを費やした。
4.米国がトップクラスAIモデル開発をリード: 米国は61の有名AIモデルを発表し、中国(15件)、EU(21件)を大きく引き離した。
5.中国がAI言語モデル開発で躍進: 中国は15件の大規模言語モデルを発表し、世界2位に躍進した。
6.AI倫理への関心が高まる: 市場調査によると、「AIは今後3-5年内に生活を大きく変える」と回答する人が66％に増加。
7.AI悪用の懸念も高まる: AIの悪用事例が増加し、規制やガバナンスの必要性が高まっている。
8.AI人材不足が深刻化: AI開発人材の需要が世界中で高まっており、人材不足が課題となっている。
9.AI教育の重要性が増す: AIリテラシー教育の重要性が高まっており、教育プログラムが充実化している。
10.AI社会への影響が拡大: 医療、金融、製造業など様々な分野でAI活用が進んでいる。
・レポート全体を通して、AI技術の進展と社会への影響拡大が明確に示されている。一方で、倫理や安全性、人材不足などの課題も浮き彫りになっている。AIが今後も発展していくためには、これらの課題に積極的に取り組んでいくことが重要となる。
・スタンフォード大学人間中心AI研究所(HAI)が2024年4月15日、「AIインデックス・レポート2024」を発表した。このレポートは、AIの能力や研究状況などをまとめたもので、今年で8回目となる。
・中国、大規模言語モデル数で世界2位に：中国系AI研究者「AIの母」李飛飛氏率いるHAIのレポートによると、中国は23年に15の大規模言語モデルを発表し、米国に次ぐ世界2位となった。
・産業界がAI研究を主導：23年に発表された51の有名機械学習モデルのうち、41は産業界による開発であった。学術界からの貢献は15にとどまった。産学連携モデルも21と過去最多を記録している。
・最先端モデルのトレーニングコストが急増：OpenAIのGPT-4はトレーニングに約7800万ドル、GoogleのGemini Ultraは1億9100万ドルの計算コストがかかった。
・米国、トップクラスのAIモデル開発国に：米国は23年に61の有名AIモデルを発表し、EU(21)、中国(15)を大きく引き離した。
・AIへの懸念も高まる：市場調査会社イプソスの調査によると、「AIは今後3〜5年内に生活を深く変える」と考える人が過去1年間で60％から66％へと増加している。
・AI倫理への関心が高まる: レポートでは、AI開発における倫理的な問題や、AIバイアスの問題についても言及されている。
・AI人材不足が課題: レポートでは、AIの発展に伴い、AI人材の不足が課題となっていることも指摘されている。
・レポートは、AIが今後ますます私たちの生活に浸透していくと予測している。一方で、AI倫理やAI人材不足などの課題も指摘しており、これらの課題解決に向けた取り組みが重要になると結論付けている。
・このレポートは、AIの現状と未来を理解する上で貴重な資料となる。
【参考】
・大規模言語モデルとは
大規模言語モデル(LLM)は、膨大な量のテキストデータと最先端のディープラーニング技術を用いて構築された、高度な言語処理モデルである。従来の言語モデルと比べ、圧倒的な規模と処理能力を持ち、以下のような様々なタスクを実行することができる。
主な機能・能力
テキスト生成: 文章、詩、コード、台本、音楽作品、メール、手紙など、様々な形式のテキストコンテンツを生成できる。
言語翻訳: 複数の言語間で高精度な翻訳を行うことができる。
質問応答: 複雑な質問に対しても、的確かつ詳細な回答を提供できる。
要約: 長文の文章を簡潔にまとめ、重要なポイントを抽出することができる。
文章校正: 文法ミスやスペルミスを修正し、より自然で読みやすい文章に改善することができる。
創作活動: 小説、脚本、楽曲など、創造性を必要とする様々な創作活動を手助けすることができる。
仕組み
LLMは、主にTransformerと呼ばれるニューラルネットワークアーキテクチャを基盤として構築されている。Transformerは、文章全体を一度に処理し、単語間の関係性を学習することで、より高度な言語処理が可能になる。
データ
LLMの能力は、学習に使用されるデータ量と質に大きく左右される。そのため、LLMは、書籍、論文、ニュース記事、ソーシャルメディア投稿など、膨大な量のテキストデータで学習される。
活用例
LLMは、様々な分野で活用されている。以下は、その一例である。
顧客サービス: チャットボットによる顧客対応、FAQの作成
教育: 個別学習教材の作成、自動採点
コンテンツ制作: 記事作成、広告文作成、コピーライティング
エンターテイメント: ゲーム開発、映画制作
研究: 自然言語処理、人工知能
課題
LLMは、その高度な能力と可能性を秘めた一方で、以下のような課題も存在する。
バイアス: 学習データに含まれるバイアスを反映して、差別的な結果を生成してしまう可能性がある。
安全性: 悪意のある目的で使用され、フェイクニュースの生成やサイバー攻撃などに悪用される可能性がある。
倫理: 人工知能の倫理的な問題、人間とAIの関係性など、議論すべき課題が多く残されている。
今後の展望
LLMは、日進月歩で進化しており、今後さらにその能力と可能性が広がることが期待されている。一方で、上記のような課題も解決していく必要があり、倫理的な観点からも適切な開発と利用が求められている。
・最先端大規模言語モデルのトレーニングコスト
大規模言語モデル(LLM)のトレーニングには、膨大な計算資源と電力が必要であり、非常に高額なコストがかかる。具体的には、以下の要素がコストに影響する。
1. モデル規模
モデルの規模が大きくなるほど、多くのパラメータを学習する必要があり、その分、計算量とメモリ使用量が増加する。例えば、GPT-3のような1,750億パラメータのモデルをトレーニングするには、数百万ドルのコストがかかると推定されている。
2. ハードウェア
LLMのトレーニングには、高性能なGPUやTPUなどの専用ハードウェアが必要となります。これらのハードウェアは、通常のCPUよりも遥かに高速で処理能力が高いため、高価です。
3. 電力
LLMのトレーニングには、大量の電力を消費します。例えば、GPT-3のトレーニングには、数ヶ月間、数千ワットの電力を供給し続ける必要があり、電気代も相当な額になります。
4. データ
LLMの学習には、質の高い大量のテキストデータが必要である。これらのデータは、収集、クリーニング、アノテーションなどにコストがかかります。
5. 人件費
LLMの開発には、研究者やエンジニアなどの専門家が必要であり、人件費もコストに含まれます。
具体的なコスト例
GPT-3(1,750億パラメータ): 数百万ドル
Megatron-Turing NLG (5300億パラメータ): 700万ドル以上
Switch GPT-4 (10000億パラメータ): 推定1,000万ドル以上
コスト削減の取り組み
近年、LLMのトレーニングコストを削減するための様々な取り組みが進められている。
モデル圧縮: モデルの規模を維持しながら、不要なパラメータを削減することで、計算量とメモリ使用量を削減する。
効率的なアルゴリズム: より効率的な学習アルゴリズムを開発することで、計算時間を短縮し、電力を節約する。
クラウドサービス: クラウドサービス上でトレーニングを行うことで、ハードウェアや電力の調達・管理にかかるコストを削減できる。
分散型学習: 複数のコンピュータで並列に学習を行うことで、計算時間を短縮し、コストを削減できる。
今後の展望
LLMのトレーニングコストは、技術革新やスケールメリットにより、今後さらに低減していくことが期待されている。しかし、それでも従来のモデルと比べれば高額なコストであることは変わない。そのため、LLMの開発や利用には、十分な資金力とリソースが必要となる。
・有名なAIモデル
2024年現在、代表的な大規模言語モデル(LLM)は以下の通り。
1. GPT-3 (OpenAI)
開発元: OpenAI
パラメータ数: 1,750億
特徴: 高度な文章生成、翻訳、質問応答、コード生成が可能
代表的な活用例: チャットボット、自動ライティングツール、クリエイティブコンテンツ作成ツール
2. Jurassic-1 Jumbo (AI21 Labs)
開発元: AI21 Labs
パラメータ数: 1,780億
特徴: GPT-3と同等の性能を持ちながら、計算量が少ない
代表的な活用例: 顧客サービス、教育、エンターテイメント
3. Megatron-Turing NLG (Microsoft and NVIDIA)
開発元: MicrosoftとNVIDIA
パラメータ数: 5300億
特徴: 5つの言語間で高精度な翻訳が可能
代表的な活用例: 国際的なビジネス、教育、研究
4. WuDao 2.0 (Beijing Academy of Artificial Intelligence)
開発元: 北京人工知能研究院
パラメータ数: 1.75兆
特徴: 中国語処理に特化
代表的な活用例: 顧客サービス、教育、政府機関
5. Switch GPT-4 (DeepMind)
開発元: DeepMind
パラメータ数: 10000億
特徴: 少ないデータで学習可能、論理的な文章生成に優れる
代表的な活用例: 科学論文執筆、法律文書作成、教育
6. BLOOM (Big Language Open Model)
開発元: Hugging Face
パラメータ数: 1760億
特徴: オープンソースで、誰でも利用・改良が可能
代表的な活用例: 研究、教育、個人向けツール
7. LaMDA (Google AI)
開発元: Google AI
パラメータ数: 1370億
特徴: Google検索との連携、自然な会話が可能
代表的な活用例: Googleアシスタント、チャットボット、顧客サービス
8. BARD(Google AI)
開発元: Google AI
パラメータ数: 1370億
特徴: LaMDAと同様だが、異なるデータセットで学習
代表的な活用例: 詩、コード、脚本、音楽作品などの創作活動
9. WuDao 2.0 Pro (Beijing Academy of Artificial Intelligence)
開発元: 北京人工知能研究院
パラメータ数: 1.75兆
特徴: WuDao 2.0の強化版、より高度な能力を持つ
代表的な活用例: 研究、政府機関、企業
10. OPT (OpenAI)
開発元: OpenAI
パラメータ数: 1750億
特徴: GPT-3と同等の性能を持ちながら、オープンソースで利用可能
代表的な活用例: 研究、教育、個人向けツール
その他
上記以外にも、様々なLLMが開発されている。各モデルにはそれぞれ異なる強みや弱みがあり、用途によって最適なモデルを選択することが重要である。
・中国の有名なAIモデル
中国では、近年AI技術の発展が著しく、様々な分野でAIモデルが活用されている。以下、代表的な中国製AIモデルとその特徴をご紹介する。
1. WuDao 2.0 (北京人工知能研究院)
パラメータ数: 1.75兆
特徴: 中国語処理に特化しており、高精度な翻訳、要約、質問応答が可能。中国国内では、政府機関や金融機関などで幅広く活用されている。
2. Wenxin (Huawei)
パラメータ数: 2800億
特徴: 複数の言語に対応しており、翻訳、要約、文章生成など、様々なタスクを実行できる。HuaweiのスマートフォンやAIスピーカーなどに搭載されている。
3. BAIStudio (Baidu)
パラメータ数: 1000億
特徴: 医療画像診断、音声認識、自然言語処理など、様々な分野で利用可能なAIプラットフォーム。Baiduの検索エンジンや自動運転技術などに活用されている。
4. FudanNLP (Fudan University)
特徴: 中国語の自然言語処理に特化したオープンソースのAIツールキット。研究者や開発者によって、様々なAIモデルの開発に利用されている。
5. Tsinghua AI Open Platform (Tsinghua University)
特徴: 画像認識、音声認識、自然言語処理など、様々なAIモデルを無料で利用できるオープンソースプラットフォーム。教育や研究目的で広く活用されている。
その他
上記以外にも、中国では様々なAIモデルが開発・公開されている。中国のAI技術は、世界の中でもトップレベルにあり、今後さらに発展していくことが期待されている。
・AI基盤モデルとは：詳細解説
**AI基盤モデル（Foundation Model）**は、膨大な量のデータと最先端のディープラーニング技術を用いて構築された、高度な言語処理モデルである。従来の言語モデルと比べ、圧倒的な規模と処理能力を持ち、以下のような様々なタスクを実行することができる。
主な機能・能力
テキスト生成: 文章、詩、コード、台本、音楽作品、メール、手紙など、様々な形式のテキストコンテンツを生成できる。
言語翻訳: 複数の言語間で高精度な翻訳を行うことができる。
質問応答: 複雑な質問に対しても、的確かつ詳細な回答を提供できる。
要約: 長文の文章を簡潔にまとめ、重要なポイントを抽出することができる。
文章校正: 文法ミスやスペルミスを修正し、より自然で読みやすい文章に改善することができる。
創作活動: 小説、脚本、楽曲など、創造性を必要とする様々な創作活動を手助けすることができる。
仕組み
AI基盤モデルは、主にTransformerと呼ばれるニューラルネットワークアーキテクチャを基盤として構築されている。Transformerは、文章全体を一度に処理し、単語間の関係性を学習することで、より高度な言語処理が可能になる。
データ
AI基盤モデルの能力は、学習に使用されるデータ量と質に大きく左右される。そのため、AI基盤モデルは、書籍、論文、ニュース記事、ソーシャルメディア投稿など、膨大な量のテキストデータで学習される。
活用例
AI基盤モデルは、様々な分野で活用されている。以下は、その一例である。
顧客サービス: チャットボットによる顧客対応、FAQの作成
教育: 個別学習教材の作成、自動採点
コンテンツ制作: 記事作成、広告文作成、コピーライティング
エンターテイメント: ゲーム開発、映画制作
研究: 自然言語処理、人工知能
基盤モデルと従来モデルの違い
従来の言語モデルと比べ、AI基盤モデルは以下の点で優れている。
汎用性: 様々なタスクに適用できる
精度: より高い精度でタスクを実行できる
効率性: 少ないデータで学習できる
柔軟性: 容易にカスタマイズできる
代表的なAI基盤モデル
以下、代表的なAI基盤モデルとその特徴をご紹介する。
GPT-3(OpenAI): 1,750億パラメータ、人間品質の文章生成、翻訳、質問応答などが可能
Jurassic-1 Jumbo(AI21 Labs): 1,780億パラメータ、GPT-3と同等の性能を持ちながら計算量が少ない
Megatron-Turing NLG (Microsoft and NVIDIA): 5300億パラメータ、5つの言語間で高精度な翻訳が可能
WuDao 2.0 (Beijing Academy of Artificial Intelligence): 1.75兆パラメータ、中国語処理に特化
Switch GPT-4 (DeepMind): 10000億パラメータ、少ないデータで学習可能、論理的な文章生成に優れる
今後の展望
AI基盤モデルは、日進月歩で進化しており、今後さらにその能力と可能性が広がることが期待されている。一方で、以下のような課題も存在する。
バイアス: 学習データに含まれるバイアスを反映して、差別的な結果を生成してしまう可能性がある。
安全性: 悪意のある目的で使用され、フェイクニュースの生成やサイバー攻撃などに悪用される可能性がある。
倫理: 人工知能の倫理的な問題、人間とAIの関係性など、議論すべき課題が多く残されている。
これらの課題を克服しながら、AI基盤モデルは、様々な分野で社会に貢献していくことが期待されている。
(【参考】はブログ作成者が付記した。)
引用・参照・底本
スタンフォード大がAIレポートを発表 中国の大規模言語モデル数が世界2位 人民網日本語版 2024.04.18
http://j.people.com.cn/n3/2024/0418/c95952-20158589.html
スタンフォード大学人間中心AI研究所 AIインデックス・レポート2024:
https://hai.stanford.edu/research/ai-index-report
AI Index Report 2024: https://hai.stanford.edu/news/what-expect-ai-2024
パレスチナの国連への正式加盟に米国拒否権 ― 2024年04月20日 21:34
パレスチナの国連への正式加盟を認めることを目的とした国連安保理決議に米国が最近拒否権を発動したことは、論争と外交的緊張を引き起こした。パレスチナの正式加盟に賛成票を投じた12の理事国から抗議を受けたこの動きは、パレスチナの国家としての地位と、この地域の紛争に対処する国際機関の役割をめぐる議論が続いていることを意味している。
アルジェリアが提案したこの決議は、パレスチナに国連総会での投票権を含む国連の正式加盟を認めることを目指していた。しかし、米国のロバート・ウッド副大使は、パレスチナ国家への最も効果的な道として、イスラエルとパレスチナ自治政府との直接交渉の重要性を強調した。
米国の姿勢は二国間交渉の提唱に根ざしているが、拒否権は、パレスチナが1933年のモンテビデオ条約などの国際条約で概説されている国家としての基準を満たしていると主張する人々から批判を浴びている。
特に、イスラエルのギラド・エルダン大使の演説の直前にロシアが安保理から退席するという決定を下したことは、国際社会におけるイスラエル・パレスチナ紛争に対する根深い分裂と見解の違いを反映している。
議論が続く中、パレスチナの国家性の問題は、紛争の永続的かつ平和的解決を達成することを目的とした努力の中心であり続けている。
【視点】
パレスチナは国連の正式加盟を要請した。アルジェリアは、パレスチナが投票権を持つ正式加盟国となる決議案を提案した。
米国は決議案に拒否権を行使した。米国は決議案に反対票を投じ、事実上阻止した。米国は、イスラエルとパレスチナの直接交渉がより良いアプローチであると信じている。
安保理理事国の大半が加盟に賛成票を投じ、12理事国が賛成票を投じ、パレスチナの加盟に対する幅広い支持が浮き彫りになった。
ロシアは立ち去った。多数派に味方したロシアは、イスラエル大使が話す前に立ち去った。
英国とスイスは棄権した。これらの国々は、賛成票や反対票を投じることを避けた。
フランスは加盟に賛成票を投じた。これは、理事会で正式加盟を支持した唯一の西側諸国であった。
パレスチナは既に多くの国によって国家として承認されており、139カ国と国連自身が(加盟申請の処理を通じて)パレスチナを国家として認めている。
国連加盟国は国家とは別のものである。国連は既存の国家に加盟を認めるのであって、国家そのものを創設するものではない。
パレスチナの承認に関する過去の投票に言及し、イスラエルの対応を批判することで締めくくられている。
・パレスチナの国連加盟申請:アルジェリアは、パレスチナに投票権を持つ国連の正式加盟を認める決議案を提案した。
・米国の拒否権:米国は、イスラエルとパレスチナの直接交渉が国家樹立への最善の道であると主張し、決議に拒否権を行使した。
・ロシアは撤退:決議を支持したロシアは、イスラエルの代表が発言する前に退席した。
・その他の投票:英国とスイスは棄権した。安保理で唯一の西側諸国であるフランスは、加盟に賛成票を投じた。
・パレスチナは既に国家として承認されている。国連は、パレスチナの加盟申請の受理と、モンテビデオ条約の国家定義(永住権、定義された領土、政府、国際関係能力)に基づいて、パレスチナを国家として承認している。
・国連加盟国の投票:この投票は、パレスチナに投票権を持つ国連の正式加盟を認めることに関するものであり、国家としての地位そのものではない。
・パレスチナは、投票権を持つ国連の正式加盟を求める決議を求めた。
・米国は、イスラエルとパレスチナの直接交渉が国家へのより良い道であると信じて、決議に拒否権を行使した。
・12人の理事国が正式理事国に賛成票を投じたが、英国とスイスは棄権した。フランスはそれを支持する唯一の西側諸国だった。
・加盟に賛成票を投じたロシアは、イスラエルの演説の前に退席した。
・イスラエルは加盟に反対し、エルダン大使はパレスチナを強く非難した。
・また、国家承認と国連加盟の違いも明らかにしている。パレスチナは、すでに多くの国や国連自身から(オブザーバーとして)国家として認められているが、今回の投票は、投票権を持つ正式加盟国に賛成するものだった。
引用・参照・底本
WATCH: US Vetoes Palestine UN Membership as Russia Walks Out Consorttium News 2024.04.19
https://consortiumnews.com/2024/04/19/watch-us-vetoes-palestine-un-membership-as-russia-walks-out/?eType=EmailBlastContent&eId=7fc4e714-bb3b-4435-820a-5dc0a554aa60
アルジェリアが提案したこの決議は、パレスチナに国連総会での投票権を含む国連の正式加盟を認めることを目指していた。しかし、米国のロバート・ウッド副大使は、パレスチナ国家への最も効果的な道として、イスラエルとパレスチナ自治政府との直接交渉の重要性を強調した。
米国の姿勢は二国間交渉の提唱に根ざしているが、拒否権は、パレスチナが1933年のモンテビデオ条約などの国際条約で概説されている国家としての基準を満たしていると主張する人々から批判を浴びている。
特に、イスラエルのギラド・エルダン大使の演説の直前にロシアが安保理から退席するという決定を下したことは、国際社会におけるイスラエル・パレスチナ紛争に対する根深い分裂と見解の違いを反映している。
議論が続く中、パレスチナの国家性の問題は、紛争の永続的かつ平和的解決を達成することを目的とした努力の中心であり続けている。
【視点】
パレスチナは国連の正式加盟を要請した。アルジェリアは、パレスチナが投票権を持つ正式加盟国となる決議案を提案した。
米国は決議案に拒否権を行使した。米国は決議案に反対票を投じ、事実上阻止した。米国は、イスラエルとパレスチナの直接交渉がより良いアプローチであると信じている。
安保理理事国の大半が加盟に賛成票を投じ、12理事国が賛成票を投じ、パレスチナの加盟に対する幅広い支持が浮き彫りになった。
ロシアは立ち去った。多数派に味方したロシアは、イスラエル大使が話す前に立ち去った。
英国とスイスは棄権した。これらの国々は、賛成票や反対票を投じることを避けた。
フランスは加盟に賛成票を投じた。これは、理事会で正式加盟を支持した唯一の西側諸国であった。
パレスチナは既に多くの国によって国家として承認されており、139カ国と国連自身が(加盟申請の処理を通じて)パレスチナを国家として認めている。
国連加盟国は国家とは別のものである。国連は既存の国家に加盟を認めるのであって、国家そのものを創設するものではない。
パレスチナの承認に関する過去の投票に言及し、イスラエルの対応を批判することで締めくくられている。
・パレスチナの国連加盟申請:アルジェリアは、パレスチナに投票権を持つ国連の正式加盟を認める決議案を提案した。
・米国の拒否権:米国は、イスラエルとパレスチナの直接交渉が国家樹立への最善の道であると主張し、決議に拒否権を行使した。
・ロシアは撤退:決議を支持したロシアは、イスラエルの代表が発言する前に退席した。
・その他の投票:英国とスイスは棄権した。安保理で唯一の西側諸国であるフランスは、加盟に賛成票を投じた。
・パレスチナは既に国家として承認されている。国連は、パレスチナの加盟申請の受理と、モンテビデオ条約の国家定義(永住権、定義された領土、政府、国際関係能力)に基づいて、パレスチナを国家として承認している。
・国連加盟国の投票:この投票は、パレスチナに投票権を持つ国連の正式加盟を認めることに関するものであり、国家としての地位そのものではない。
・パレスチナは、投票権を持つ国連の正式加盟を求める決議を求めた。
・米国は、イスラエルとパレスチナの直接交渉が国家へのより良い道であると信じて、決議に拒否権を行使した。
・12人の理事国が正式理事国に賛成票を投じたが、英国とスイスは棄権した。フランスはそれを支持する唯一の西側諸国だった。
・加盟に賛成票を投じたロシアは、イスラエルの演説の前に退席した。
・イスラエルは加盟に反対し、エルダン大使はパレスチナを強く非難した。
・また、国家承認と国連加盟の違いも明らかにしている。パレスチナは、すでに多くの国や国連自身から(オブザーバーとして)国家として認められているが、今回の投票は、投票権を持つ正式加盟国に賛成するものだった。
引用・参照・底本
WATCH: US Vetoes Palestine UN Membership as Russia Walks Out Consorttium News 2024.04.19
https://consortiumnews.com/2024/04/19/watch-us-vetoes-palestine-un-membership-as-russia-walks-out/?eType=EmailBlastContent&eId=7fc4e714-bb3b-4435-820a-5dc0a554aa60
比の演習：幼稚な政治的パフォーマンス ― 2024年04月20日 22:05
米国との軍事演習で中国製艦船を標的にするというフィリピンの決定を強く非難している。マニラの挑発的な行動を非難し、その意図を隠蔽しようとし、この動きを「不器用な政治的パフォーマンス」と「滑稽なパフォーマンス」とレッテルを貼っている。また、軍事演習の拡大を批判し、地域の安定に対する潜在的な脅威を強調している。
さらに、フィリピンとアメリカの関係のより広い文脈を掘り下げ、フィリピンの行動は、国内の課題の中でアメリカの支援を求める欲求によって推進されている可能性があることを示唆している。中国に対抗する米国との連携の有効性に疑問を呈し、フィリピンがそのような協力から望ましい利益を得られない可能性があることを示唆している。
中国の姿勢は、意思疎通と交渉による紛争解決に重点を置いた、忍耐と自制の姿勢のようだ。しかし、中国の忍耐には限界があり、南シナ海の平和と安定を維持するために必要であれば行動すると警告している。
フィリピンの行動に対する中国の不満を反映しており、地域の平和を危うくしかねないさらなるエスカレーションに対する警告として機能している。
【視点】
フィリピンの米国との軍事演習、特に元中国製タンカーによる沈没演習を批判している。
「沈没演習」は挑発的と見られている。フィリピンが中国の元石油タンカーを標的船に選んだのは、中国を敵に回す意図的な試みだと批判している。
この演習は、地域の安定に対する脅威と見なされている。紛争地域を含む大規模な演習や、フランスなどの新たな国の関与は、中国の脅威と見なされている。
フィリピンはアメリカの手先だと非難されている。フィリピンが中国との経済関係よりも米国との同盟関係を優先し、米国が中国を封じ込めるために利用していることを示唆している。
フィリピンの国内情勢は、フィリピンの外交政策を批判するために利用されている。フィリピン政府が貧困や犯罪などの国内問題を軽視し、中国との紛争に焦点を当てていると批判している。
中国はフィリピンに次のような結果をもたらすと警告している。フィリピンに対し、中国の自制には限界があり、フィリピンと米国が南シナ海での活動を続ければ結果が生じると警告している。
・沈没エクササイズ:退役した中国製タンカーを「沈没演習」の標的として使うというフィリピンの決定を「挑発的な」スタントであり、中国の役割を軽視する偽善的な試みと呼んでいる。
・軍事演習の拡大:紛争地域での演習や、フィリピン沿岸警備隊やフランスなどの新たなパートナーが参加する演習など、バリカタン演習の規模と範囲の拡大を批判している。
・米国との連携:緊張が高まっているのは、米国のミサイルを配備する可能性も含めて、米国との協力に熱心なフィリピンのせいだと非難している。
・国内問題をないがしろにする:マルコス・ジュニアが貧困や犯罪などの国内問題への対処よりも外交政策を優先していると批判している。
・見当違いの戦略:中国に対抗する米国と手を組むというフィリピンの戦略は経済的利益をもたらさず、危険な状況につながる可能性があると主張している。
・中国の立場
対話への開放性:中国は南シナ海の紛争を意思疎通と交渉を通じて平和的に解決する用意があると主張している。
挑発に対する警告:しかし、中国はフィリピンと米国に対し、地域の平和と安定を脅かすような行動をとらないよう警告している。
・論調は批判的で、米国とフィリピンを南シナ海におけるトラブルメーカーとして描き、現在の進路を続けた場合の潜在的な結果について警告している。
・沈没エクササイズ:中国は、フィリピン海軍が退役した中国建造艦艇を訓練の標的にすることに反対し、フィリピンは意図的ではないと主張しているにもかかわらず、「挑発的」行為と呼んでいる。
拡張演習:社説は、バリカタン演習の参加拡大、紛争地域への進出、フランスなどの追加参加国への関与など、より広範な範囲を批判している。
フィリピンと米国との連携:記事は、フィリピンが米国やEUなどとの軍事協力を拡大していることを、中国を封じ込めるための戦略と捉えて批判している。
国内問題:この社説は、フィリピンのマルコス・ジュニア大統領が、貧困や犯罪などの国内問題への対処よりも外交政策を優先していると批判している。
米国の役割:記事は、フィリピンに対する米国の同盟の価値に疑問を呈し、米国が十分な経済支援を提供していないことを示唆している。
中国の警告:環球時報は、フィリピンが中国の許容レベルを超えないよう警告し、「越えてはならない一線」を越えた場合に行動を起こすという中国の決意を強調している。
引用・参照・底本
Using Chinese-made ships as targets for military exercises is a ridiculous stunt by Philippines: Global Times editorial GT 2024.04.20
https://www.globaltimes.cn/page/202404/1310935.shtml
さらに、フィリピンとアメリカの関係のより広い文脈を掘り下げ、フィリピンの行動は、国内の課題の中でアメリカの支援を求める欲求によって推進されている可能性があることを示唆している。中国に対抗する米国との連携の有効性に疑問を呈し、フィリピンがそのような協力から望ましい利益を得られない可能性があることを示唆している。
中国の姿勢は、意思疎通と交渉による紛争解決に重点を置いた、忍耐と自制の姿勢のようだ。しかし、中国の忍耐には限界があり、南シナ海の平和と安定を維持するために必要であれば行動すると警告している。
フィリピンの行動に対する中国の不満を反映しており、地域の平和を危うくしかねないさらなるエスカレーションに対する警告として機能している。
【視点】
フィリピンの米国との軍事演習、特に元中国製タンカーによる沈没演習を批判している。
「沈没演習」は挑発的と見られている。フィリピンが中国の元石油タンカーを標的船に選んだのは、中国を敵に回す意図的な試みだと批判している。
この演習は、地域の安定に対する脅威と見なされている。紛争地域を含む大規模な演習や、フランスなどの新たな国の関与は、中国の脅威と見なされている。
フィリピンはアメリカの手先だと非難されている。フィリピンが中国との経済関係よりも米国との同盟関係を優先し、米国が中国を封じ込めるために利用していることを示唆している。
フィリピンの国内情勢は、フィリピンの外交政策を批判するために利用されている。フィリピン政府が貧困や犯罪などの国内問題を軽視し、中国との紛争に焦点を当てていると批判している。
中国はフィリピンに次のような結果をもたらすと警告している。フィリピンに対し、中国の自制には限界があり、フィリピンと米国が南シナ海での活動を続ければ結果が生じると警告している。
・沈没エクササイズ:退役した中国製タンカーを「沈没演習」の標的として使うというフィリピンの決定を「挑発的な」スタントであり、中国の役割を軽視する偽善的な試みと呼んでいる。
・軍事演習の拡大:紛争地域での演習や、フィリピン沿岸警備隊やフランスなどの新たなパートナーが参加する演習など、バリカタン演習の規模と範囲の拡大を批判している。
・米国との連携:緊張が高まっているのは、米国のミサイルを配備する可能性も含めて、米国との協力に熱心なフィリピンのせいだと非難している。
・国内問題をないがしろにする:マルコス・ジュニアが貧困や犯罪などの国内問題への対処よりも外交政策を優先していると批判している。
・見当違いの戦略:中国に対抗する米国と手を組むというフィリピンの戦略は経済的利益をもたらさず、危険な状況につながる可能性があると主張している。
・中国の立場
対話への開放性:中国は南シナ海の紛争を意思疎通と交渉を通じて平和的に解決する用意があると主張している。
挑発に対する警告:しかし、中国はフィリピンと米国に対し、地域の平和と安定を脅かすような行動をとらないよう警告している。
・論調は批判的で、米国とフィリピンを南シナ海におけるトラブルメーカーとして描き、現在の進路を続けた場合の潜在的な結果について警告している。
・沈没エクササイズ:中国は、フィリピン海軍が退役した中国建造艦艇を訓練の標的にすることに反対し、フィリピンは意図的ではないと主張しているにもかかわらず、「挑発的」行為と呼んでいる。
拡張演習:社説は、バリカタン演習の参加拡大、紛争地域への進出、フランスなどの追加参加国への関与など、より広範な範囲を批判している。
フィリピンと米国との連携:記事は、フィリピンが米国やEUなどとの軍事協力を拡大していることを、中国を封じ込めるための戦略と捉えて批判している。
国内問題:この社説は、フィリピンのマルコス・ジュニア大統領が、貧困や犯罪などの国内問題への対処よりも外交政策を優先していると批判している。
米国の役割:記事は、フィリピンに対する米国の同盟の価値に疑問を呈し、米国が十分な経済支援を提供していないことを示唆している。
中国の警告:環球時報は、フィリピンが中国の許容レベルを超えないよう警告し、「越えてはならない一線」を越えた場合に行動を起こすという中国の決意を強調している。
引用・参照・底本
Using Chinese-made ships as targets for military exercises is a ridiculous stunt by Philippines: Global Times editorial GT 2024.04.20
https://www.globaltimes.cn/page/202404/1310935.shtml
米国の政策:同盟国にとって誘蛾灯の如し ― 2024年04月20日 22:19
オーストラリアの防衛戦略と対中姿勢について批判的な視点を提示している。オーストラリアが中国の意図を見誤り、安全保障上の脅威を誇張し、中国に対抗する米国と緊密に連携しすぎていると非難している。
状況の誤算:オーストラリアの防衛戦略がアジア太平洋地域の力学、特に主権と領土の一体性を守るための中国の行動を誤って解釈していると主張している。これは、オーストラリアが中国の行動を「威圧的な戦術」と特徴づけることは誤りであり、歴史的事実と国際規範を無視していることを示唆している。
不安と不安:オーストラリアの中国に対する不安は、米国に惑わされたり、影響を受けたりしたためだとしている。中国の脅威に対するオーストラリアの認識は誇張されており、根拠がなく、地域における戦略的地位を強化したいという願望に煽られていると主張している。
軍事戦略の転換:オーストラリアが防御的な軍事態勢からより攻撃的な姿勢に逸脱し、中国に対抗する米国と足並みをそろえていると批判している。オーストラリアの軍事力増強と南シナ海での合同演習への参加は、緊張をエスカレートさせ、紛争のリスクを高めるだけだと主張している。
相互尊重とウィンウィンの交流:中国とオーストラリアのより前向きで互恵的な関係を提唱し、単なる経済的利益を超えた対話と協力の重要性を強調している。
不必要な安全保障上の懸念:中国に関するオーストラリアの安全保障上の懸念の多くが不当であることを示唆することで締めくくられている。オーストラリアの利益を危うくしかねない誤った判断をしないよう警告し、オーストラリア政府にそのアプローチを再考するよう促している。
オーストラリアの防衛戦略と、中国に対抗する米国との協調を批判する中国の視点を反映している。オーストラリアと中国の二国間関係について、よりバランスの取れた協力的なアプローチを求めている。
【視点】
軍事費を増額し、中国の「威圧的な戦術」を強調するオーストラリアの新たな防衛戦略を批判している。オーストラリアが中国の行動を誤って解釈し、米国と緊密に連携しすぎて自国の利益を損なっていると主張している。
オーストラリアは、関係が雪解けしているにもかかわらず、中国を「強制」と非難している。
中国はオーストラリアの防衛戦略を誤算であり、意図を歪曲していると見ている。
中国は、オーストラリアが米国に惑わされ、存在しない脅威を誇張していると考えている。
オーストラリアの軍事力増強は不必要で攻撃的と見られている。
中国は、両国間の相互尊重とウィンウィンの状況を求めている。
・オーストラリアの視点:オーストラリアは、南シナ海と台湾海峡における中国の行動を「威圧的な戦術」と捉え、潜在的な脅威に対抗するために国防費を増額している。
・中国の視点:中国は攻撃的な意図を否定し、オーストラリアの戦略は誤算であり、米国に煽られ、二国間関係を損なうものだと考えている。
・両国間には歴史的な対立はない。
・オーストラリアの不安は、存在しない「中国の脅威」に基づいている。
・オーストラリアの軍事力増強は不必要であり、地域の安定を損なう。
・軍事費を増額し、中国の「威圧的な戦術」を強調するオーストラリアの新たな防衛戦略を批判している。
・オーストラリアの視点:オーストラリアは、南シナ海や台湾海峡における中国の行動を脅威とみなし、軍備を増強している。
・中国の視点:中国は攻撃的な意図を否定し、オーストラリアの戦略は米国の影響力に基づく誤算であると考えている。彼らは、オーストラリアが存在しない脅威を誇張していると考えている。
・オーストラリアの戦略に対する中国の批判
不必要:中国は、オーストラリアは紛争地域から遠く離れており、実際の安全保障上の脅威はないと主張している。
自傷行為:米国と手を組んで中国に対抗することは、オーストラリア自身の利益を損なう可能性がある。
不誠実:オーストラリアは協力を協議するが、中国が挑発的と見なす演習に参加する。
・相互尊重と経済的結びつきに基づく、より協力的な中国とオーストラリアの関係への回帰を提唱している。これは、オーストラリアの現在のアプローチが、中国に対する不安と米国からの圧力によって推進されていることを示唆している。
引用・参照・底本
Australia's new defense strategy a miscalculation of Asia-Pacific situation GT 2024.04.18
https://www.globaltimes.cn/page/202404/1310856.shtml
状況の誤算:オーストラリアの防衛戦略がアジア太平洋地域の力学、特に主権と領土の一体性を守るための中国の行動を誤って解釈していると主張している。これは、オーストラリアが中国の行動を「威圧的な戦術」と特徴づけることは誤りであり、歴史的事実と国際規範を無視していることを示唆している。
不安と不安:オーストラリアの中国に対する不安は、米国に惑わされたり、影響を受けたりしたためだとしている。中国の脅威に対するオーストラリアの認識は誇張されており、根拠がなく、地域における戦略的地位を強化したいという願望に煽られていると主張している。
軍事戦略の転換:オーストラリアが防御的な軍事態勢からより攻撃的な姿勢に逸脱し、中国に対抗する米国と足並みをそろえていると批判している。オーストラリアの軍事力増強と南シナ海での合同演習への参加は、緊張をエスカレートさせ、紛争のリスクを高めるだけだと主張している。
相互尊重とウィンウィンの交流:中国とオーストラリアのより前向きで互恵的な関係を提唱し、単なる経済的利益を超えた対話と協力の重要性を強調している。
不必要な安全保障上の懸念:中国に関するオーストラリアの安全保障上の懸念の多くが不当であることを示唆することで締めくくられている。オーストラリアの利益を危うくしかねない誤った判断をしないよう警告し、オーストラリア政府にそのアプローチを再考するよう促している。
オーストラリアの防衛戦略と、中国に対抗する米国との協調を批判する中国の視点を反映している。オーストラリアと中国の二国間関係について、よりバランスの取れた協力的なアプローチを求めている。
【視点】
軍事費を増額し、中国の「威圧的な戦術」を強調するオーストラリアの新たな防衛戦略を批判している。オーストラリアが中国の行動を誤って解釈し、米国と緊密に連携しすぎて自国の利益を損なっていると主張している。
オーストラリアは、関係が雪解けしているにもかかわらず、中国を「強制」と非難している。
中国はオーストラリアの防衛戦略を誤算であり、意図を歪曲していると見ている。
中国は、オーストラリアが米国に惑わされ、存在しない脅威を誇張していると考えている。
オーストラリアの軍事力増強は不必要で攻撃的と見られている。
中国は、両国間の相互尊重とウィンウィンの状況を求めている。
・オーストラリアの視点:オーストラリアは、南シナ海と台湾海峡における中国の行動を「威圧的な戦術」と捉え、潜在的な脅威に対抗するために国防費を増額している。
・中国の視点:中国は攻撃的な意図を否定し、オーストラリアの戦略は誤算であり、米国に煽られ、二国間関係を損なうものだと考えている。
・両国間には歴史的な対立はない。
・オーストラリアの不安は、存在しない「中国の脅威」に基づいている。
・オーストラリアの軍事力増強は不必要であり、地域の安定を損なう。
・軍事費を増額し、中国の「威圧的な戦術」を強調するオーストラリアの新たな防衛戦略を批判している。
・オーストラリアの視点:オーストラリアは、南シナ海や台湾海峡における中国の行動を脅威とみなし、軍備を増強している。
・中国の視点:中国は攻撃的な意図を否定し、オーストラリアの戦略は米国の影響力に基づく誤算であると考えている。彼らは、オーストラリアが存在しない脅威を誇張していると考えている。
・オーストラリアの戦略に対する中国の批判
不必要:中国は、オーストラリアは紛争地域から遠く離れており、実際の安全保障上の脅威はないと主張している。
自傷行為:米国と手を組んで中国に対抗することは、オーストラリア自身の利益を損なう可能性がある。
不誠実:オーストラリアは協力を協議するが、中国が挑発的と見なす演習に参加する。
・相互尊重と経済的結びつきに基づく、より協力的な中国とオーストラリアの関係への回帰を提唱している。これは、オーストラリアの現在のアプローチが、中国に対する不安と米国からの圧力によって推進されていることを示唆している。
引用・参照・底本
Australia's new defense strategy a miscalculation of Asia-Pacific situation GT 2024.04.18
https://www.globaltimes.cn/page/202404/1310856.shtml
