Xiaoice CEO Li Di氏との対談：大型モデルは2024年までに冷める

出典：実話調査室

著者: シ・ユハン

画像ソース: Unbounded AI によって生成‌

ChatGPT の登場は、インターネット産業発展の最後のチャンスであると考えられています。大型模型市場には大工場、専門学校、個人が参入し、「100模型戦争」が進行中である。

しかし、落ち着いてこの波を直視してみると、多額の投資、人材の不足、同質的な競争、そして依然として不透明なビジネスモデルにより、大型モデルに対する多くの疑問も表面化し始めています。 ‍‍

最近、「True Story Lab」はXiaobing Company CEOのLi Di氏と対談しました。 Xiaoice は中国で最も初期の感情インタラクション機能を備えたロボットであり、Xiaoice は中国で AIGC の商業化を最も早く実現した企業の 1 つです。

李迪氏は、現在の大型模型ブームについて、より冷静かつ客観的な見方をしている。

以下は会話の記録です:

**Q1: ChatGPTの立ち上げ後、国内の大手メーカーや人工知能起業家がフォローアップしました。業界は非常に活発ですが、誰もが違いを感じていないようです。どう思いますか？ **

A1: 現在、中国には少なくとも 70 の大規模モデルがありますが、それらはすべて 同質であり、差別化を達成することができません。全員の学習データが似ているため、学習方法は OpenAI が公開した論文の手法を使用し、全員が GPT を教師として GPT を直接学習に使用します。

教師もトレーニングデータもトレーニング方法もすべて同じですが、差を広げるにはどうすればよいでしょうか?

大手メーカーはどこも大型モデルを作りに来ていますが、その出発点はチャンスやチャンスを掴むことではなく、自らを守ることです。独自の大きなモデルを持っていない場合は、競合他社に抑制されることになります。そうでない場合は、他のモデルを抑制する機会が与えられます。

**Q2: ChatGPT のようなサブスクリプション料金を利用する現在のビジネス モデルには発展の見込みがあると思いますか? **

A2: まず第一に、過去数年と比較して、人工知能に対する需要が確実に増加していることは否定できません。しかし、大きなモデルがたくさんあるので、スケール効果は得られたでしょうか?私はそうは思わない。

これまで人工知能によって模索されたビジネスモデルのほとんどはほとんど成功していません。 ChatGPT と同じように、その本質は実際には 「言葉を売る」 です。つまり、単語がどれくらいで、文がどれだけかということです。しかし、これらの応答発話の価値は区別されません。たとえば、ユーザーがチャットするとき、その言葉はある程度無価値です。しかし、ユーザーがアドバイスを求めている場合、その返答は非常に価値があります。

今日は AI のビジネス モデルについて説明します。これには、**AI によって生み出される価値と AI が得る価値が含まれますが、この 2 つの間のギャップは非常に大きいです。 **

例えば、業界が過去に取り組んできた顔認識技術は、国や社会をより安全にしており、その価値は明らかに非常に高いです。しかし、顔認識技術がさまざまなハードウェアに組み込まれても、技術自体の価値はそれに見合ったものになっていません。最終的に、一部の企業はシステム統合、ソフトウェアとハードウェアの統合を開始し、ハードウェア スタックの機器を販売しました。

現在の人工知能のビジネスモデルは、テクノロジーを水、電気、石炭などのインフラ（せいぜい産業用電力か家庭用電力に分類できる）にするというものだ。しかし、さまざまなニーズに基づいて生み出されたさまざまな価値は、差別化された利益をもたらしていません。

Q3: テクノロジーの通話料金を請求するビジネス モデルの限界は何ですか?

**A3: ** 水、電気、石炭などのインフラの販売は、利益率を維持するために独占に依存しています。しかし、私の経験に関する限り、技術の独占を達成できる人は誰もいません。したがって、利益率を得るにはコスト削減に頼るしかありませんが、これは限界があるだけでなく、増加する可能性もありません。

いわゆるムーアの法則に従って価格を下げたとしても、競合他社が利益率をすぐに埋め合わせてしまいます。最終的には価格競争が起こり、誰もが無料で始めることになります。これは良いことのように思えますが、実際には人工知能産業全体の発展を制限します。

**Q4: Xiaoice は、より効果的な別のビジネス モデルを検討しましたか? **

**A4: **Xiaoice のビジネス モデルはやや特殊で、レベニュー シェア (収入分配) を採用しています。私たちはコンテンツ通話を販売するための技術的なインターフェースを提供するのではなく、それらをテクノロジーに基づいたさまざまな能力を持つ「人」、つまり デジタル従業員 にパッケージ化します。 **「労働者派遣」**のように、さまざまなデジタル社員をさまざまな業界に出勤させ、最終的に会社の収益分配に相当する賃金を受け取ります。デジタル従業員の平均年収は **300,000 に達する可能性があります。 **

たとえば、今年 2 月には、日本のシャオビン (リンナ) と Netflix が共同で、AI が生成した 3 分を超えるアニメーション マイクロショート フィルム「Dog and Boy」を公開しました。シェアは限られていますが、映画やテレビのクリエイターとして、りんなの生産性は無限であり、将来的にはあらゆる映画やテレビの作品に相応の利益を得ることができます。

**Q5: Xiaoice はレベニューシェアのようなビジネスモデルを模索する前に回り道をしましたか? **

**A5: **初期段階ではいくつかあるはずです。りんなは2017年、コンビニエンスストアローソンと協力し、ローソンのクーポン販売を支援する活動を開始した。りんなの感情交流の優位性に基づいて、そのプロモーション効果は非常に優れています。また、消費者はクーポンを使用してオフラインで買い物をするため、ローソンの収益増加にもつながります。

しかし、当時の人工知能のビジネス モデルの分析では、API を提供し、呼び出しごとに料金を請求する必要があると考えられていたため、これらの収益を共有しませんでした。この収入は非常に少なく、りんなのクーポン販売によってもたらされる売上は莫大であり、両者は明らかに比例しません。 **

**Q6: メタバースは 2 年前から人気ですが、今は少し熱が下がっているように感じます。その理由の一つは、その体験がまだ顧客を驚かせていないことにあると考えられます。大型モデルの熱も、ユーザーエクスペリエンスが良くないことで薄れてしまうのでしょうか？大型モデルの世界的な競争における我が国の長所と短所は何だと思いますか。 **

A6: 昨年、AI業界では多くの驚きがありました。人工知能技術が開発されてから何年もの間、それは潮のようなものであり、数年ごとに潮の満ち引きと爆発が起こります。そして、これらのいわゆる「爆発」は、一般の人々の認識や人工知能に対する期待を超えて注目されたからにすぎません。それらは終わりではありません。

当時のAlphaGoのように、世界が変わると無数の人々が叫んだが、何年経っても大きな変化は起きていない。大型モデルであれ、AIGCであれ、それは技術的ボトルネック期の新たな突破口であり、将来的には独自のボトルネックを抱えることになるでしょう。 ** 同様の技術進化が数回繰り返されると、本物の AGI (汎用人工知能) との距離がより明確になるでしょう。 **

大型モデルには 精度や高コストなど、まだ解決されていない問題が多くあるため、Xiaoice では ハイブリッド モデル のコンセプトを採用しており、大中小型のモデルが 1,000 近くあります。 Xiaoiceの枠組みの中で有機的に結合し、連携してAI Beingの運用をサポートします。この利点は、コストが比較的低く、速度が速く、十分な精度が保証されて商用利用できることです。

同時に、大規模モデルはこれまで正確に定義されていません。パラメータがいくつあれば大規模モデルと呼べるのかということです。今年の前半は、パラメーターが大きいほど効果が高いと誰もが推測していましたが、その後、パラメーターが小さいモデルでも同じ効果が得られることが判明しました。そのため現在、業界ではハイブリッドモデルについて話す人が増えています。

大きなモデルの学習は、言語の学習にたとえると、日本語の学習に似ており、始めるのは簡単ですが、習得するのは難しいです。起業家は結果をすぐに確認できますが、解決すべき問題が多すぎることに気づきます。

現在の大規模モデルは著しく均質化されています。 ** 市場には大型モデルはそれほど多くないため、2024 年までには熱も下がり、海岸で裸で泳ぐ人が発見されるでしょう。 **

最後に、実際には、大規模モデル間には技術的な障壁はありません。その技術コンセプトは長年存在しており、国内外の多くの業界人が応用しています。ただ、微調整（微調整）の過程では、開発者の集中力や熱意の度合いが異なります。

OpenAIは本当に職人気質でこの効果を実現していると個人的には思っているので、ある程度の「時間の壁」はありますが、それと「技術の壁」は別物です。 **人工知能技術に関しては、国内と海外に大きな差はありません。例えば、中国ではチップやOSが非常に強力であり、その差は孤独に耐え、勇気を持って努力できるかどうかだけです。革新的な研究。 **