大規模欧州AIモデルイニシアチブが2023年に実施した調査によると、2017年以降のAI基盤モデルの73%は米国製、15%は中国製だった。この調査は、ドイツがAIの「パラダイムシフト」を見逃しており、「欧州のデジタル主権を危うくする可能性がある」と警告した。
米国と中国によるAI基盤モデルの優位性は、アジア太平洋諸国においても同様の懸念を引き起こしています。データセキュリティとガバナンス、さらには地政学的リスクやサプライチェーンリスクといった分野において、この地域の住民や企業に影響を及ぼす可能性があるという懸念も一部にあります。
シンガポール、日本、オーストラリアといった国民国家は、独自のAI基盤モデルの開発または検討によって対応しています。例えば、オーストラリアの国立科学機関である連邦科学産業研究機構は最近、オーストラリアが独自の基盤モデルに投資すべきかどうかを問う論文を発表しました。
企業は、自国の文化や言語のニュアンスに配慮し、自国におけるデータのセキュリティとコンプライアンス確保を保証するモデルから恩恵を受けることができます。また、主権国家AIモデルの構築は、地域固有のAIコンピューティングおよびスキルエコシステムの発展にも貢献する可能性があります。
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米国と中国のAI優位性が主権AIへの関心を刺激
AI分野における米国の優位性は2023年を通して維持されました。スタンフォード大学が2024年に発表したAIインデックスレポートによると、2023年には米国で61の注目すべきモデルがリリースされました。これは、中国の15の新しいモデルや、ヨーロッパで最大の貢献者であるフランスの8つのモデルを上回っています（図A）。欧州連合全体では21の注目すべきモデルがリリースされましたが、アジア太平洋地域ではシンガポールが3つのモデルをリリースし、他に注目すべき大規模言語モデルをリリースした唯一の国でした。
図A
米国と中国は、今日人気のLLMの多くを生み出している。
アジア太平洋地域で広く使用されている多くの LLM は米国発祥であり、その中には OpenAI の ChatGPT 3.5 および GPT-4、Meta の Llama、Google Gemini、Anthropic の Claude、Microsoft の Copilot、さらには BERT のようなオープンソース モデルも含まれます。
参照: オーストラリア政府はAIによる生産性向上をどう見ているか
中国は米国にとって最大の挑戦者であり、一部の企業はオープンソースのLlama 1を用いて新しいLLMを訓練しています。中国の注目すべきモデルとしては、現在2億人のユーザーを抱える百度のChatGPTスタイルのErnie Botや、アリババが開発し東南アジア言語向けにカスタマイズされたLLM「SeaLLM」などが挙げられます。
業界リーダーは主権AI能力に関する議論に焦点を当てる
業界の主要関係者は、AIの主権をより強化することを提唱しています。NVIDIAのCEO、ジェンスン・フアン氏は、先日開催された世界政府サミットにおいて、各国が「自国の知能の生産を自ら主導する」必要があると述べ、「自国の言語、データ、文化」を自国の法学修士課程に体系化することを推奨しました。
ビジネススタンダードの報道によると、IBMのCEOであるアルヴィンド・クリシュナ氏は、「各国は、大規模言語モデルや生成AIを含む人工知能に関する主権能力を持つべきだ」と述べ、「世界の他の国々が投資したくない目的、あるいは他国に公開したくない目的にそれを使う」と語った。
基礎LLM市場の集中は企業にとってリスクとなる
アジア太平洋地域の多くの企業は、既存のAIモデルをカスタマイズし、知的財産が海外のトレーニングモデルに吸い上げられるのを防ぐための対策を講じています。しかし、主権を有するAIモデルの不足と一部の国家による支配は、企業をリスクにさらしています。
2024 年 3 月に発表された CSIRO の論文では、オーストラリアが独自の主権 AI モデルを構築するかどうかを検討する際に考慮すべき重要な要素が指摘されており、これらの要素は APAC 地域の他の国々にも当てはまります。
- 競争市場と価格設定：企業は、APIアクセスなどの価格設定権を持つ、オフショア市場における少数の支配的なAIモデルプロバイダーに依存することになる可能性があります。2024年4月、英国の競争・市場庁は、Google、Apple、Microsoft、Meta、Amazon、NVIDIAといった企業が関与する90件もの提携や戦略的投資が既に相互につながっている現状について、「真の懸念」を表明しました。
- 信頼性と安定性：民間の法学修士課程への依存は、企業を予期せぬ変化にさらします。OpenAIによるサム・アルトマンCEOの解任と復職、そしてイーロン・マスクによるTwitterの買収は、多くの機関投資家にデジタル戦略の転換を迫る事態を招いた事例です。
- 文化的関連性と配慮：アジア諸国は、現地のデータセットからLLMを構築することの重要性を認識しています。これにより、成果物が文化規範や言語的ニュアンスを統合し、現地の法律、要件、プロセスに関する適切なアドバイスを提供することが保証されます。
- 情報の機密性、プライバシー、セキュリティ：個人情報や機密データが海外のAIモデルに入力されることへの懸念は依然として存在し、これが公共機関がLLMを全面的に導入することを阻む要因となっています。データを適切に保護しなければ、組織の知的財産が危険にさらされる可能性があります。
- 地政学的リスク：海外のAIモデルに依存している組織や機関は、重大な地政学的出来事によってリスクに晒される可能性が常に存在します。CSIROは、これらのモデルが他の主権国家の世論に影響を与えるために利用される可能性もあると付け加えました。
- 倫理とコンテンツモデレーション：倫理は、様々なモデルを利用する民間組織にとって重要となる場合があります。例えば、OpenAIはモデル構築に使用したトレーニングデータをめぐって複数の訴訟を起こされており、組織がモデルを利用すると潜在的なリスクにさらされる可能性があります。
国家リスクは企業にとっての機会とバランスを取る必要がある
CSIROは、生成AIは企業にとって大きなチャンスとなる一方で、「海外（または民間技術企業）が開発・運営するAI基盤モデルへの依存は、国家能力リスクや、製品開発のための公正かつオープンな市場に関する懸念も生み出す」と述べ、国や企業はこれを回避しようとするだろうとした。
アジア太平洋諸国が独自のLLMプログラムに取り組んでいる
アジア太平洋諸国は、主権的なAI能力の欠如について検討を進めています。シンガポール、日本、オーストラリアは、世界的な基盤モデル市場におけるAIの覇権のバランス調整プロセスを開始するための議論や政策の実施を既に開始しています。
シンガポール
シンガポールは、固有の言語特性と多言語環境を理解できる地域的文脈を備えた基本モデルを開発するために、国家マルチモーダルLLMプログラム（NMLP）と呼ばれる5,100万米ドル（8,000万オーストラリアドル）のプログラムを開始しました。
情報通信メディア開発庁は、地域の文化的背景と言語をより代表する小規模のオープンソースLLMであるAIシンガポールのSEA-LION（東南アジア言語を一つのネットワークに）モデルの初期の成果を基に構築すると述べた。
IMDAは、このプロジェクトが完成すれば、東南アジア初の地域LLMとなると述べています。このプロジェクトから得られるモデルとユースケースは、今後2年以内に利用可能になる予定です。
日本
日本の自民党は2023年初頭に、AIエコシステムのためのスキルと専門知識、データセット、計算リソースの必要性を強調し、国に「基盤モデルを含むAIモデル開発能力の構築・強化」を提言した。
政府は特にコンピューティングリソースに関する懸念を表明した。2023年9月には、NEC、富士通、ソフトバンクなどの企業と提携し、ChatGPTのような日本語と日本文化の複雑さに合わせた独自の法学修士課程（LLM）を開発する計画が発表された。
オーストラリア
CSIRO の論文では、世界の AI 秩序におけるオーストラリアの立場強化を支援できるさまざまな緩和策が検討された。
これらには、世界的な需要の高まりを受け、高性能AIアクセラレータチップ（GPU）を確保し、必要なコンピューティングインフラを構築することが含まれます。CSIROはまた、AI基盤モデルの訓練に必要なデータセットを特定、検証、提供し、研修、教育、人材プールへのアクセス改善を通じて、従業員のAIスキルを向上させる可能性も示唆しました。
参照：CSIROが競争を通じてオーストラリアのAI投資をいかに促進しているか
さらに、CSIROは、オーストラリアがAIの専門知識とリソースを共有するための二国間または多国間の国際協力を交渉したり、政府機能の改善を目的とした主権AI基盤モデルの構築、微調整、適用に投資したりできるかどうかを尋ねた。
