スタンフォード大学人工知能研究所のAIインデックスプロジェクト総責任者のシャ・サジャディエ氏はこのほどインタビューを受け、韓国が世界トップ3のAI大国入りを目指すのであれば、超大規模汎用モデル分野で米国や中国と直接競争するのではなく、産業専用モデルの開発に重点を置くべきだと述べた。
シャ・サジャディエ氏は、韓国は一人当たりのAI特許数、人材育成、半導体、ロボット工学、ハードウェアの分野で明らかな競争力を持ち、AIエコシステムのリーダーシップグループに必要な条件をすでに満たしていると指摘した。しかし同時に、韓国はまだこれらの優位性を世界トップレベルのモデル競争力に変換できておらず、韓国語専用モデルは次々と登場しているが、まだ世界基準テストの最上位には入っていないと述べた。
韓国は産業専用モデルの開発に注力する必要がある
シャ・サジャディエ氏は、韓国が乗り越えるべき最大の障害は規模であると考える。米国と中国は巨大な内需市場と巨額の投資により超大規模汎用モデル競争を主導しており、韓国は同じ道を辿って対応することは難しい。彼は、韓国がソフトウェアと半導体、ハードウェアの優位性を組み合わせ、製造、科学、公共サービスなどの特定の業界で優れた性能を発揮する専用モデルを開発することを提案した。
韓国政府が推進する国家AI基盤モデルプロジェクト、全民AIおよびサイバーセキュリティ専用AIモデルプロジェクトについて、シャ・サジャディエ氏は前向きな評価を与えた。彼は、主権AIの概念は単に自国の基盤モデルを持つことよりも広く、インフラ、データ、モデル、アプリケーション、人材などの要素を包含すべきであると強調し、韓国はすでに相当部分の実現条件を備えており、次のステップでは国内のAIモデルをインフラ、データ、サービス、人材と接続して完全なエコシステムを構築する必要があると述べた。
モデル評価の問題に関して、シャ・サジャディエ氏は既存の基準テストには限界があると指摘し、トレーニングデータが公開されていないため評価の信頼性に影響することや、基準テストが急速に識別力を失うなどの問題を挙げた。彼は、評価指標に予測評価を追加することを提案し、すなわちモデルが実際のシナリオに投入される前にその性能とリスクを予測すること、また評価の透明性と企業がテスト問題に対して最適化を行うリスクのバランスを取ることを提案した。
シャ・サジャディエ氏はさらに、AIインデックスは物理AI、世界モデル、AI教育リテラシー、経済雇用効果などの指標を強化する計画であると明らかにした。彼は、物理AI分野ではロボットが実際の環境でタスクを実行する能力を測定し、事故責任の帰属や規制体系を考察するとともに、ハードウェアやロボット教育のレベルを評価範囲に含める必要があると述べた。また、一般市民が効果的かつ責任を持ってAIを使用できる能力も新たな評価対象とすべきであると述べた。