2030 年までに AI が世界経済に約 $15.7 兆ドルを追加すると予想されていることをご存知ですか?
それは中国の現在のGDPより大きいです！

米国から中国に至るまで、テクノロジー大手はAI革命をリードするために激しい競争を繰り広げている。 

そしてこのレースの中心は何でしょうか? 

大規模言語モデル (LLM) — ChatGPT などのツールや、書き込み、チャット、翻訳、さらにはコーディングもできるその他のスマート アシスタントの頭脳です。

OpenAI は西洋の AI の成功の代表例ですが、東洋も急速に追いついています。 

特に大きな波紋を呼んでいるのは、アリババ・グループだ。

アリババは独自のLLMを設立し、OpenAIのような企業に挑戦する立場に参入している。

このブログでは、次の点を検証します。

• Alibaba LLMとOpenAIのLLMの比較
• この比較が重要な理由
• 世界中の AI の将来について何がわかるでしょうか。

さあ始めましょう。

大規模言語モデル (LLM) とは何ですか?

LLM (大規模言語モデル) は、文中の次の単語を予測することで人間のように読み書きし、応答できる AI の一種です。 

書籍、記事、ウェブサイトなどの膨大な量のテキストから学習し、パターンを使用してスマートな回答を生成します。 

LLM は ChatGPT などの強力なツールを提供し、執筆、チャット、コーディングなどを支援します。

簡単な例えでこれを理解してみましょう。

家でおしゃべりなオウムを飼ったことがありますか? 

ある日、あなたが「お腹が空いた、何か食べたい…」と言うと、オウムが突然「ビリヤニ！」と叫んだと想像してみてください。

面白いでしょう？でも、ちょっと賢い気もします。

なぜオウムは「自転車」や「本」のようなランダムな言葉ではなく「ビリヤニ」と言ったのでしょうか?

それは、あなたのオウムがしばらくの間、あなたの会話を聞いていたからです。 

そして、あなたが話す内容に基づいて、空腹のときにはビリヤニ、ピザ、米などの食べ物について話す可能性が高くなることを学習しました。 

つまり、以前に聞いた内容に基づいて次の単語を推測するのです。

基本的に、言語モデルはこのように動作します。

実際には言葉の意味を理解していないのです。 

パターンを見て、次に何が起こるかを賢く推測するだけです。 

過去のデータとある程度のランダム性に基づいたこのような推測は、「確率的」な行動と呼ばれます。 

そのため、このようなモデルは、確率に基づいて物事を繰り返すオウム、つまり確率的オウムと呼ばれることがよくあります。

さて、このオウムが超能力を得たと想像してください。

今では、あなたの会話だけでなく、近所の家、学校、オフィス、大学、さらには海外にいる人々の会話も聞くことができます。 

これらすべての情報により、このオウムは次のことができるようになりました。

• 文章を完成させる
• 栄養アドバイスを提供します
• 詩を書くのを手伝います
• あるいは歴史のテーマを説明することもできます!
  

すごいですね。
まさにそれが大規模言語モデル (LLM) が行うことです。

これは、次のような大量のテキストでトレーニングされた、非常に賢いコンピュータ プログラムです。

• ウィキペディア
• ニュースウェブサイト
• 本
• オンラインフォーラムなど。 

このすべてのデータから学習し、文の中で次にどのような単語が来るかを予測します。

LLM の舞台裏では、数十億 (時には数兆!) のパラメータで構成されるニューラル ネットワークと呼ばれる一種のテクノロジーが使用されています。 

これらは、モデルがスラング、語調、文法、文脈などの言語の複雑なパターンを理解するのに役立ちます。

例えば、 チャットGPT GPT-3 または GPT-4 と呼ばれる大規模な言語モデルを使用するアプリです。

さて、最後にもう一度、私たちのオウムの話に戻りましょう。

2 歳の幼い息子に「息子よ、バナナを食べすぎると…」と話しかけると、オウムが「鉄の棒で罰するぞ！」と言い出したとします。

うわあ！それはダメだよ。

あなたは、自分のオウムがこの厳しい言葉をどこか有害なところから拾ってきたことに気づきます。 

そこで、修正を始めます。 

犬が何か間違ったことを言ったときは、より良い返答を優しく教えてあげましょう。 

時間が経つにつれて、何を言ってよいか、何を言ってはいけないかを学習します。

これはOpenAIがChatGPTを訓練した方法と似ています。 RLHF—人間のフィードバックによる強化学習。

基本的に、実際の人間が良い回答と悪い回答を指摘することでモデルを導き、モデルがより安全で役立つ方法で応答できるように支援しました。

したがって、LLM は非常に賢いですが、人間のような感情や意識はありません。
彼らは私たちを本当に理解しているわけではなく、データに基づいて予測しているだけです。

そしてそれが LLM の素晴らしさ (そして限界) です。

OpenAI LLMとその世界的な影響力

ChatGPT の背後にある名前、OpenAI についてお話ししましょう。

ChatGPT を使用して電子メールを書いたり、詩の下書きをしたり、難しいコーディング問題を解決したりしたことがあるなら、OpenAI の Large Language Models (LLM) で何ができるかをすでにご存知でしょう。

OpenAI は、次のような最も強力な LLM のいくつかを構築しました。

• GPT-3
• GPT-4
• Codex (コードの作成にも役立ちます)。 

これらのモデルは、特に米国、カナダ、ヨーロッパなどの西洋市場で AI の世界に旋風を巻き起こしました。 

企業から学校まで、誰もがこれらのツールを仕事に取り入れようとしています。

OpenAI の成功の最大の理由の 1 つは何でしょうか?

マイクロソフト。 

彼らは OpenAI と緊密に提携し、ChatGPT を Microsoft Word、Excel、Bing などのツールに統合しました。 

したがって、これらのアプリのいずれかを使用している場合は、OpenAI の取り組みを実際に目にしたことがある可能性があります。

これらの強力なモデル、スマートな機能、そして強力なパートナーシップのおかげで、OpenAI の今日の範囲は非常に広大になっています。 

これはもはや単なる技術ツールではなく、世界中で私たちの働き方、学び方、コミュニケーションの仕方を変えています。

それでは、Alibabba の LLM を見てみましょう。

アリババLLM：AI競争における東洋の追い上げ

OpenAIが西側諸国で注目を集める一方で、中国のテクノロジー大手アリババは人工知能の世界で主要プレーヤーとして急速に台頭している。

すべては、次のような未来技術を専門に研究するアリババの研究所、DAMO アカデミーから始まりました。

• 人工知能
• ロボット工学
• 量子コンピューティング。 

2023年には、中国語で「千の質問から得られる真実」と訳される「Tongyi Qianwen（千の質問から得られる真実）」を発表しました。 

かなり詩的ですよね？ 

これは ChatGPT に対する Alibaba の回答であり、人間のような応答を理解して生成するように設計された LLM です。

しかし、ここからが面白いところです。

アリババは単にモデルを作って棚に置いておくだけではなかった。
彼らはそれをすぐに実行に移しました。

Tongyi Qianwen は次のようなアプリのスマート機能に活用されています。

• DingTalk（Slack の Alibaba 版）は、電子メールの下書き、会議メモの作成、メッセージへの返信に役立ちます。
• Tmall Genie (Amazon Alexa のような) により、音声コマンドがより自然で直感的になります。
  

そして一番良いところは？
これはオープンソースであり、Hugging Face で公開されているため、誰でも試すことができます。

さらに、アリババは AI への投資を倍増させています。 

彼らは単に西側諸国に追いつこうとしているのではなく、先頭に立とうとしているのです。 

中国の場合：

• 膨大なユーザーベース
• 深いデータプール
• AIに対する政府の支援

Alibaba には、迅速に行動できる規模とエコシステムがあります。

つまり、OpenAI が先導しているかもしれないが、Alibaba は急速にその差を縮めているのだ。

東側はすごい速さで追いついています。

現在、LLM 競争をリードしているのは誰でしょうか? 

調べてみましょう。

言語理解とAI：アリババグループのTongyi Qianwen vs OpenAIのGPT-4

特徴	アリババ（同義千文）	オープンAI（GPT-4）
言語の強み	中国語、方言	英語+世界各国の言語
統合	アリババエコシステム	マイクロソフトのエコシステム
市場フォーカス	アジア第一	グローバルファースト
オープンアクセス	限定	フリーミアム/パブリックAPI

このことから明らかなのは、OpenAI は世界規模のゲームを展開しているのに対し、Alibaba は依然として非常に地域的なゲームを展開しているということです。 

しかし、重要なのはリーチだけではありません。スピード、戦略、そして現実世界での導入を実際に促進するものについてお話ししましょう。

OpenAI は単に追いついているだけではなく、ペースを設定しています。

GPT-4 Turbo のリリースから、音声、ビジョン、リアルタイム ツールなどの新しいマルチモーダル機能の構築まで、OpenAI は他に匹敵するスピードで革新を続けています。 

製品サイクルはタイトで、フィードバック ループはリアルタイムで、改善は毎週目に見えて現れます。

これは研究のための実験ではなく、すぐに効果が出る真のイノベーションです。

オープン性、アクセシビリティ、そして現実世界での採用

OpenAI の強みは研究室だけにとどまりません。 

本当に強力なのは、そのテクノロジーがいかにオープンでアクセスしやすいかということです。

• 世界中の開発者向けのAPIアクセス
• Microsoft Copilotなどの製品へのシームレスな統合
• 毎日何百万人ものユーザーがChatGPTに積極的に参加しています
• 透明な更新とモデルのドキュメント
  

このレベルのオープン性により、信頼、採用、反復的な改善が促進されます。実際の使用状況がより優れた製品にフィードバックされるからです。

人々がそれを使って構築し、テストし、信頼できるようになったとき、LLM は単なるモデル以上のものになります。 

それはインフラになります。

東洋が急速に追いついている理由（それでもOpenAIには遅れをとっている）

東洋、特に中国のような国が、なぜ AI でこれほど急速に追いついているのかと疑問に思う人もいるかもしれません。

まず、中国や他のアジア諸国は AI の研究開発に巨額の資金を投入しています。 

次世代のテクノロジーを構築するために数十億ドルが投資されることになります。

次に才能です。 

アジアには次のような膨大な人材が存在します:

• 熟練したエンジニア
• 科学者たち
• AI 研究者の多くは、トップクラスの大学や研究所で最先端のプロジェクトを主導しています。

もう一つの大きな理由は？ 

政府の支援。 

中国のような国では、政府が次のような方法で AI の成長を積極的に支援しています。

• 資金調達プロジェクト
• ポリシーの作成
• AI モデルのトレーニングに不可欠な、大規模なデータセットへの容易なアクセスを提供します。

最後に、テクノロジーにおける自立を求める動きが高まっています。 

多くのアジア企業や政府は、西洋のツールやプラットフォームに依存するのではなく、チップからソフトウェア、AI モデルに至るまで、独自の技術を構築しています。

そうは言っても、野心だけでは十分ではありません。 

こうした取り組みは素晴らしいものですが、OpenAI の一貫したイノベーションとグローバルなアクセス性は、同社が先頭に立つための重要な差別化要因であり続けています。 

OpenAIの:

• 公開開発サイクル
• フィードバックを受け入れる
• 迅速な反復により、匹敵することが難しいだけでなく、世界的な AI リーダーシップにとって不可欠な標準が確立されます。

確かに東洋は追いついていますが、特に以下の点に関しては、いくつかの重要な分野でまだ追いつこうとしているところです。

• オープンさ
• グローバルコラボレーション
• 透明性。 

これらがなければ、OpenAI が実現したような規模拡大は困難です。

アリババのLLMにおける透明性のギャップ

アリババは、そのリソースと才能ある人材のプールにもかかわらず、LLMに関しては依然として大部分が閉鎖的なエコシステムで運営されています。

• モデルのパフォーマンスやアーキテクチャのグローバルな可視性が限られている
• ドキュメントが乏しく、更新頻度が不明瞭
• 特定の地域またはパートナーシップ以外ではアクセスが制限されています
  

こうした世界的な透明性とアクセス性の欠如により、これらのモデルを大規模に評価、採用、信頼することが困難になっています。 

AI は理論上は強力かもしれませんが、AI 開発の不透明性は障害であり、名声の証ではありません。

現代において、黙って構築していると、遅れを取ってしまいます。

これが世界のAI環境に与える影響

私たちが今目にしているのは、米国と中国という2つの強力なAI大国の台頭です。 

まるでテクノロジーの世界が2つの陣営に分裂しているかのようだ。一方にはOpenAIとシリコンバレー、もう一方にはアリババと中国のAI推進がある。

このような AI の二極化は、1 つの大きな意味を持つ可能性があります。それは、競争の激化であり、通常はそれがイノベーションの加速につながります。 

両者は互いに競い合い、それは世界中のユーザーにとってより優れたツール、よりスマートなモデル、より高度な AI 機能を提供することを意味します。

しかし、それはテクノロジーだけの問題ではありません。 

政治 そして データプライバシー も大きな役割を果たします。 

各国は、自国のデータがどこに行くのか、AIシステムを誰が構築するのか、外国のプラットフォームにどの程度依存するのかについて、より慎重になっている。

そして今、トランプ大統領が中国製品に対する大規模な関税145%を提案しており、緊張はさらに高まる可能性がある。 

このような動きは貿易に影響を与えるだけでなく、競争を激化させ、各国に自立をさらに推し進めさせ、競争をこれまで以上に激しくする可能性があります。 

それは、すでに燃えている火にさらに燃料を注ぐようなものです。

これは AI における世界的な協力につながるのでしょうか、それとも長期的なライバル関係になるのでしょうか? 

難しいですね。 

しかし、一つ確かなことは、AI 競争がさらに激しくなったということだ。

東対西 – どちらがリードしているのか？

世界的なAI競争に関して言えば、 OpenAIが明らかにリードしています。 

• よりアクセスしやすい
• 常に革新を続ける
• すでに世界中の幅広い業界で使用されています。 

一方、アリババは、DAMO アカデミーを通じた強力な研究活動と自社プラットフォームへのスマートな統合により、特にアジアで急速に追いついています。 

Tongyi Qianwen は北京語や地域のアプリケーションで優れていますが、GPT-4 はグローバルなユースケース全体ではるかに柔軟でスケーラブルです。 

OpenAI のフリーミアム モデル、使いやすい API、定期的なアップデート (GPT-4 Turbo など) により、技術系以外のユーザーの間でも人気が高まっています。 

それに比べると、アリババのLLMはより閉鎖的で地域限定的であるように感じられます。 

したがって、世界的な広がりと日常的な使いやすさを考えると、OpenAI が依然として優位に立っています。 

しかし、アジア市場に焦点を当てるなら、Alibaba は間違いなく注目すべき企業です。

結論

正直に言おう。OpenAI は単にリードしているだけではなく、ゲームを定義しているのだ。

Alibaba LLM やその他の東洋の競合企業が目覚ましい進歩を遂げている一方で、イノベーションの格差は依然として大きく、拡大し続けています。

OpenAI のモデルは技術的に進んでいるだけでなく、実戦テスト済みで、業界を超えて統合されており、何百万人もの人々がアクセスできます。

OpenAI が他と一線を画しているのは、テクノロジーだけではありません。エコシステムです。

• 透明な開発
• 開発者ファーストのAPI
• 継続的なアップグレード（GPT-4 Turboなど）
• AIの未来を積極的に形作る数百万人のコミュニティ
  

一方、アリババのTongyi Qianwenは、アクセスが制限されており、影響は主に地域的であり、展開には慎重な姿勢を保っている。

LLM の将来は多言語化と多極化が進むでしょう。しかし現時点では、OpenAI は単に先頭に立っているだけでなく、そのフロンティアを定義しています。

アリババグループとOpenAIの競争が激化するにつれ、今後数年間、言語理解がAI開発の重要な戦場となることは明らかです。 

両社がそれぞれのモデルの限界に挑戦する今、AIにとってエキサイティングな時代が到来しており、これらのイノベーションはテクノロジーとの関わり方を再定義する準備ができている。
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