インドのAIの華やかさと苦境：第2グループから3位へ

皆さん、最近、このグループにいるあるインドの高官がIMF総裁を激しく批判した動画が話題になっています。ダボス会議で、インドの電子・情報技術大臣がIMF総裁に対し、インドのAI技術力は中国や米国に引けを取らず、トップクラスに属すると主張したのです。大臣は滔滔と語り、AIの5つの層――アプリケーション、モデル、チップ、インフラ、エネルギー――について論じました。しかし問題なのは、大臣、インドには一体何層あるのでしょうか？電力問題は解決したのでしょうか？結局のところ、インドが最も誇りにしているのは表面的なアプリケーション層、つまり農業、医療、教育など、AIを何に使うかという点に過ぎません。また、インドの多くのAIプロジェクトは、実際にはデジタルと実経済の融合に過ぎず、AIを用いて伝統的な産業を支援しているにすぎない。 それにもかかわらず、インド当局は自国が世界最大のAIサービスプロバイダーであることを強調したがる。この主張は、まるで「我々はどのレベルにあるのか？ 電力問題さえまだ解決できていないのに」と言っているようにも聞こえる。しかし実際のところ、米国が独自モデルの開発という最先端のイノベーションに取り組んでいるのに対し、我々がハードウェア分野での産業統合を進めているのとは異なり、インドは独自の道を歩んでおり、世界、特に欧米地域の中小企業にサービスを提供し、効率向上を図っているのです。ソフトウェアサービスはインドの強みであり、AIを用いて人的労働を代替することは、これ以上ないほど馴染み深い。昨年上半期、英国のユニコーン企業BuilderAIについて、その背後で700人のインド人ソフトウェアエンジニアが手作業でコードを書いていたことが明らかになった。しかし、AIが詐欺事件に悪用されることもある。インドの成人の47％が、自分自身または身近な人が詐欺の被害に遭ったことがあり、この数字は世界平均の2倍に達しています。これは、AI産業の繁栄と規制の遅れを如実に物語っています。 続いて、インドの大規模言語モデルについて話そう。インドは、数百億以上のパラメータを持つ大規模言語モデルには参入せず、数十億レベルの小型モデルに特化している。なぜなら、ほとんどの応用シーンでは小型モデルで十分に処理できると気づいたからだ。これにより、コストを節約しつつ投資収益率も向上させることができ、インド独自のAI産業路線を歩んでいる。しかし、この論拠には実は少し問題がある。スタンフォード大学の「グローバルAI活力指数」レポートによると、米国のAI産業は78.6点を獲得し、2位を大きく引き離して首位に立っている。中国は36.95点だった。中国の後ろには、韓国、英国、シンガポール、スペイン、アラブ首長国連邦、日本、カナダなど多くの国が続き、いずれも10数点にとどまっている。唯一、インドだけが20点の壁を突破し、21.59点で3位にランクインしており、前年と比べて大幅な進歩を遂げている。 では、このスコアはどのように算出されたのだろうか？スタンフォード大学の報告書では、研究開発、AIの責任、経済、人材、ガバナンス、世論、インフラの7つの軸に分類されている。各軸はさらに細分化された基準で評価されている。米国は、人材と世論のスコアが最高ではないものの、それ以外の項目ではすべて1位となっている。中国のスコアは主に研究開発によるもので、米国と互角であり、他のすべての国を大きく上回っている。しかし、中国の人材に関するスコアはトップ10の中では比較的低い位置にある。対照的に、インドは人材という項目で大きな得点を稼ぎ、トップ10の中でシンガポールに次ぐ2位につけている。 「AI競争は中国国内の中国人と、米国在住の中国人との競争だ」と言う人もいますが、ではなぜインドのAI人材は中国や米国を上回ることができるのでしょうか？それは、この「人材」という主要項目の5つのサブ指標（AI関連の求人数やAIスキルの普及率など）が、すべてLinkedInのデータに基づいているからです。しかし、LinkedInは2021年にすでに中国本土市場から撤退しているため、中国側のアクティブユーザー数は極めて少ない。スタンフォード大学の報告書はLinkedInのデータのみを参考にしているため、実際には中国の実力を大幅に過小評価している。対照的に、インドのITは西側のテクノロジーエコシステムに深く組み込まれており、LinkedInの普及率や全ユーザーに占めるAI従事者の割合も非常に高い。さらに、インドは労働力人口が膨大であるため、統計上有利に働き、結果としてインドの実力が過大評価されていることになる。 スタンフォード大学の報告書で高評価を得ているもう一つの項目は「世論」であり、その統計方法は、ソーシャルメディア上のAI関連投稿数と、全体的な感情が肯定的か否定的かを分析するものである。この点において、インドは2位で、AIに対する楽観度は72％に達し、中国は3位、1位は韓国だった。米国のネットユーザーはAI大手企業を快く思っておらず、懐疑論が比較的盛んだが、この懐疑心はある程度、別の次元での得点、すなわち米国におけるAIの責任や倫理に関する議論や実践を促進している。この側面において、中国と米国の2カ国だけが顕著なスコアを記録しており、他の国々は基本的にスコアを上げていない。 要するに、スタンフォード大学の報告書は、盲信する必要もなければ、否定する必要もない。筆者は、中国に関するデータだけでは中国のAIエコシステムの深さや堅牢性を完全に反映することはできないと述べており、多方面の意見を聞くことで物事が明確になるため、これを「勝利学」の証拠として扱う必要はないとしている。最後に、手がかりを提供してくれたグループのメンバーに感謝するとともに、あらゆる業界の専門家の参加を歓迎し、当グループの質を継続的に高めていきたい。