[ET持論]健全なAIエコシステムを作るために

[ET持論]健全なAIエコシステムを作るために

先月、市場調査機関のOmdia（オムディア）は2023年の売上高を基準とした世界の半導体メーカーのランキングを発表した。これまでずっと1～2位をキープしていたサムスン電子が22年ぶりに3位に転落し、2022年に8位だったNVIDIA（エヌビディア）が2位に急浮上した。人工知能(AI)駆動に不可欠なグラフィック処理装置(GPU)分野で世界1位のNVIDIAの売上が前年比2倍以上(133.6%)に急増したからだ。

今、AI市場は研究開発(R&D)資金と人材をブラックホールのように吸収している。Microsoft（マイクロソフト）はOpenAI（オープンエイアイ）にこれまでに130億ドル（約2兆円）を投資し、アマゾンとグーグルはOpenAIの対抗馬とされるEntropik（エントロピック）にそれぞれ最大40億ドル（約6,227億円）と20億ドル（約3,113億9,900万円）を投資する予定だ。人材獲得競争も激しいが、グローバルビッグテックであるMeta（メタ）とアマゾン、グーグルはAI専門の人材に数十億ウォン（数千万円）以上の年俸を提示している。

このように世界がAIに注目している理由は、AIの可能性と拡張性によるものだ。AIが生産、開発、販売など産業全般に適用されると、自動化と知能化により時間とコストが削減され、データベースの新しいビジネスと付加価値の創出も可能になる。市場調査機関Bloomberg Intelligence（ブルームバーグ・インテリジェンス）は、生成型AI市場が年平均40%以上の高速成長を遂げ、2022年の400億ドル（約6兆2,279億8,000万円）から2032年には1兆3,000億ドル（約202兆4,288億5,000万円）まで成長すると予測した。

しかし、AI産業の成長とともに、AIによる副作用にも備えなければならない。虚偽の情報を事実のように生成するHallucination（ハルシネーション）はその一つだ。AIを学習させ、性能を向上させるために必要なデータの蓄積、活用の過程で、著作権侵害や個人情報の漏洩も懸念される。特定の国がAI市場を独占すると、技術の従属による国家安全保障が危険になり、データ主権の問題も発生する可能性がある。

このような副作用に対応するため、米国は昨年10月、透明で安全かつ信頼できるAI開発のための行政命令を策定し、今年初めには企業、学界、市民団体が集まってAI安全コンソーシアムを構成した。欧州議会は今年3月、世界で初めてAIのリスクを管理・制御する人工知能基本法を可決した。日本も総務省、経済産業省、文部科学省が参加するAI政策コントロールタワーを作り、AI事業者が遵守すべきガイドラインを制定している。

2022年現在の国別人口10万人当たりのAI特許数ランキング（資料＝スタンフォード大2024 AI指数報告書）

米・スタンフォード大学の人間中心AI研究所(HAI)の報告書によると、韓国はAI特許数の競争力が世界1位だ。2022年現在の人口10万人当たりのAI特許数は10.26で、米国の4.23を上回った。ソフトウェア政策研究所は、韓国の技術水準は米国に比べて約89%程度としている。

しかし、韓国は昨年開発したAIモデルがなく、AI専門の人材は海外に流出していることが分かった。産業現場でのAI活用も低調だ。開発されたAIが付加価値を生み出したり、売上に結びついていない。これに伴い、韓国政府は2022年に「産業デジタル転換促進法」を作り、産業にAIを活用するため努力してきた。政府は健全なAI産業エコシステムを作るために、次のような役割に忠実でなければならないだろう。

まず、AI専門の人材の育成だ。AI専門の人材の確保は、AI開発企業はもちろん、AIを活用する企業にとっても最優先課題となっている。多くの専門家が、AI時代を遅らせる要因として人材不足を挙げるほどだ。AIをよく理解しながら、同時に産業現場に適用できる人材を育てなければならない。昨年、韓国産業技術振興院(KIAT)は韓国科学技術院(KAIST)、韓国工科大学とともに120人のAI専門の人材を輩出したが、今後、より積極的な人材育成が必要だ。

第二は、AI産業データの活用管理だ。AIを活用するには、産業生産過程で発生するデータを蓄積し、開放して有機的に連結するなど、統合的なデータ管理が必要だ。KIATは企業間の産業データの活用に必要なガイドラインを策定し、企業連合体である産業AIアライアンスを構成した。また、先月、ドイツのプラットフォーム・インダストリー(PI)4.0と共同宣言を採択した。PI4.0は、ドイツで製造業のデジタル転換を主導する官民連合体で、今後、グローバル産業データのエコシステムを構成する上で、製造業の強国である両国が主導的な役割を果たすことに貢献するだろう。

最後に、AI産業政策支援だ。市場が初期段階にあるとき、政府と国会が法的ガイドラインと技術基準を先制的に整備してくれれば、企業はより活発に動くことができる。AIはデータとコンピューティングインフラストラクチャーが必須であるため、初期段階から大規模な資本が必要な特徴を持ち、開発されたAIの性能に劣らない信頼性と安全性を確保することが重要だ。したがって、規制革新、標準整備、投資及び関連法の制定など、様々な政策支援が総合的に行われなければならない。

2023年現在の国別AI分野の民間投資額（資料＝スタンフォード大2024 AI指数報告書）

今月8日、産業通商資源部（省）が官民共同の「AI政策委員会」を発足させ、AI時代に適した産業政策をつくると宣言したことは、産業及びエネルギー研究開発(R&D)パラダイムをAI中心に変える大きな転換点になるだろう。AI政策委員会は今後、政策課題を発掘し、産業分野別のAI活用戦略を具体化し、「産業人工知能の活用支援に関する法律」も策定予定だ。

現在、世界の主要国は自国の利益に合致する方向にAI規範を制定するなど、グローバルAIの主導権を握ることに余念がない。韓国もAI半導体、巨大言語モデル(LLM)、AIの安定性研究などを急ぐ時だ。

AIは挑戦しにくい分野であり、失敗する確率も高い。汎用AIでも産業特化型AIでも、成功確率を高めるためには、政府がインフラと人材を積極的に支援し、民間投資を誘導する必要がある。汎国家的な支援がなければ、AI産業に対する企業の挑戦的なR&Dも、企業・学界・研究所間の融合型R&Dも成功することは難しい。

韓国は少子高齢化という人口構造により、経済活動の危機に直面している。AIベースで産業構造を転換すれば、低い潜在成長率を跳ね返す機会をつくることができる。実際、政府は韓国経済にAIをうまく導入すれば、GDPの年間成長率が1.8%追加成長できると予測している。AIが火付け役となったグローバルな技術覇権競争で優位に立つために、産学研がワンチームとなって緊密に疎通し、協力しなければならないだろう。

<筆者>専門科学技術者から国会議員に転身し、その後、大韓女性科学技術人会会長と韓国原子力学会会長を務めた。政治・政策分野まで専門領域を拡大した。1959年生まれ、梨花（イファ）女子大学物理学科卒。九州大学で核物理学の博士号を取得し、日本原子力研究開発機構に勤務した後、1991年に韓国原子力研究所初の女性科学者として入所した。その後20年間、韓国の原子力産業の発展に貢献したほか、第19代国会議員として活動し、大韓女性科学技術人会会長と韓国原子力学会会長も務めた。2022年9月からKIAT院長を務めている。尹錫悦（ユン・ソンニョル）政権の民間主導の成長戦略を後押しする政策を支援している。

<韓国産業技術振興院のミン・ビョンジュ院長（写真提供:KIAT）>

原文：https://www.etnews.com/20240519000029