Dr. Jason Corso, Voxel51の共同創設者兼チーフサイエンスオフィサー Dr. Jason Corso Voxel51の共同創設者兼チーフサイエンスオフィサー

中国のAIミラージュ：「オープンソース」が最も重要なものを隠している方法

Google 、Microsoft 、Metaなどの大手テクノロジー企業がAI市場を支配しようとしている中、中国のハイフライヤー、バイドゥ、ムーンショット、阿里巴巴は、それぞれのDeepSeek、ERNIE 4.5、Kimi K2、Qwen3の大規模言語モデルをオープンソースとしてリリースしました。これは、中国のAI業界がオープンソースの力を通じてAI開発を民主化し、イノベーションを促進するためにオープンソースを採用していることを示唆しています。しかし、ハイフライヤー、バイドゥ、ムーンショットなどの多くの企業がオープンソースと称しているにもかかわらず、実際には重要なコンポーネントであるデータセットを共有していません。AIモデルが信頼性の高い、偏りのない、有益な技術になるためには、テスト、調査、改良が可能な真正のオープンソースの透明性が必要です。オープンソースと称しているこれらのモデルは、実際には「オープンウェイト」であり、ダウンロードして使用することはできますが、データなしでは有意義な方法で調査することはできません。米国のOpen AIやMetaなどの企業がオープンソースから距離を置いているように見えるとき、バイドゥのERNIE 4.5モデルの無料提供は、開発者が小規模で強力なアプリケーションを作成しようとしている場合に、イノベーションとコラボレーションを促進することができます。同時に、同社は、採用を促進し、AIエコシステムにモデルを根付かせることで、競争上の優位性を獲得しています。DeepSeek、低価格のKimi K2、最新のQwen3も同様です。Qwen3は、Claude Opus 4やGPT-4o-0327などのクローズドモデルに挑戦するベンチマークを備えています。これらのAIプレイヤーは、コモディティモデルとしての地位を確立するレースで優位性を獲得しています。Qwen3の最新の革新的な更新は、オープンソースコミュニティのフィードバックによってインスパイアされています。しかし、中国のAIコミュニティは、実際にはデータやAIシステムの重要なコンポーネントを共有していません。代わりに、開発者はモデルを真正に理解したり調査したりできない状態で、モデルに盲目的に信頼するよう求められています。オープンソースコモディティAIモデルで将来を築く2007年にiPhoneが市場に登場したとき、MacがiOSでスマートフォンのゲームを支配するだろうと考えられました。しかし、オープンソース参加はスタートアップにとって不可欠であり、同時に世界中で起業家精神と経済成長を促進しています。Androidは、2005年にGoogleによって買収されたスタートアップでしたが、この道をたどって勝利を収めました。Androidは、オープンソースソフトウェアをリリースしました。これは、ビュー、変更、採用、共有が可能でした。Androidは、学者、開発者、さらには競合他社にソフトウェアのコラボレーションを呼びかけたのです。このことで、イノベーションのプロセスが加速され、プレイヤーが平等になり、価格が下がりました。Androidは、最初のiPhoneの1年後に市場に登場し、今年の初めには、71.88パーセントの世界市場シェアを獲得しました。一方、iOSは27.65パーセントでした。技術革命が一夜にして起こったように、スマートフォンは普及し、ソフトウェア、ハードウェア、ユーザーインターフェースの改善が続いています。しかし、業界はスマートフォンの革新を試みることから、スマートフォン上で動作するアプリの革新に移行しています。競合するスマートフォン提供者は、開発者を誘致するエコシステムを維持する必要があります。ChatGPTの登場から3年も経たないうちに、AI業界は同様の岐路に立っています。世界中のAI業界のすべてのプレイヤーは、AndroidまたはiOSのような次の大規模AIコモディティモデルになることを目指しています。中国のイノベーターは、DeepSeek、ERNIE 4.5、Kimi K2モデルをオープンソースとしてリリースすることで、将来のエコシステムに地位を築こうとしています。しかし、これは真正のオープンソースの透明性を促進するものではなく、イノベーションと信頼性のある技術の創出に不可欠です。オープンソースAIの欠けているピース：データAIモデルは、従来のソフトウェアよりも作成と共有がはるかに複雑です。完全にオープンソースのAIを要求することは、簡単なことではありません。ソースコードだけでなく、AIシステムは7つのコンポーネントで構成されています。ソースコード、モデルパラメータ、データセット、ハイパーパラメータ、トレーニングソースコード、ランダムナンバージェネレーション、ソフトウェアフレームワークが含まれます。各コンポーネントは、モデルが期待される結果を生み出すために協調して動作する必要があります。開発者は、システムを共有、変更、採用し、どのように機能しているかを理解するために、完全な可視性が必要です。再現性は科学的方法の基盤です。ただし、AI業界は、オープンソースという用語を、無料または低価格のリリースに使用し、パズルのいくつかのピースへのアクセスを提供します。バイドゥは、10のERNIE 4.5モデルを無料で提供しました。モデルとパラメータを共有するだけでなく、ERNIEKitとFastDeployデプロイトゥールキットもオープンソース化しました。これらは、開発者が強力なAIアプリケーションを構築できるように、産業規格の機能、リソース効率の良いトレーニングと推論ワークフロー、そしてマルチハードウェアの互換性を提供します。バイドゥは、開発者がイノベーションをより迅速に解き放つことができるツールを提供しています。開発者は、ERNIE 4.5を採用することで、競合他社よりも優位性を獲得するでしょう。しかし、ERNIE 4.5を採用する開発者は、モデルを真正に理解したり調査したりできない状態で、モデルに盲目的に信頼するよう求められています。バイドゥは、モデルを教えるデータセットを含む重要な情報を隠しています。透明なオープンソースAIモデルの力AIのパズルの各ピースは、モデルが機能するために重要です。ただし、80パーセントのAIプロジェクトが失敗し、データが問題の核心にある。不正確で、不完全で、偏ったデータセットは、モデルが予測どおりに動作しない、または予想どおりに動作しない原因となります。最近公開された致命的な2023年テスラFull-Self-Driving（FSD）クラッシュビデオは、データセットとモデルの欠陥がもたらす最悪のシナリオを明らかにしました。テスラモデルYが明るい夕陽に向かって進むとき、部分的に自動化されたシステムは、カメラが見ているもの、または見ていないものを理解または反応することができませんでした。人間が運転する車は減速し、停車しましたが、FSDの混乱は女性の死亡につながりました。この悲惨な失敗は、視覚的なデータが不完全であり、また安全メカニズムが不足していたことを示しています。開発者がデータを視覚化できない場合、データがモデルとどのように相互作用しているかを理解できないため、強力なパフォーマンスのためにミスを発見し、改良することができません。さらに、モデルを動かすデータがなければ、開発者はモデルに盲目的に信頼することを強いられることになります。データセットがオープンソースになっている場合、AIコミュニティは、LAION 5Bに含まれる1,000を超えるURLに含まれる検証済みの子ども虐待物質を発見することで、問題を解決することができます。AIテキストイメージ生成モデルを構築するために使用されるデータセットは、Stable DiffusionやMidjourneyなどのアプリを作成する上で基盤となります。ユーザーが違法な写実的な画像を生成し始めた場合、AI業界にとって壊滅的な結果となるでしょう。代わりに、データセットのオープン性により、コミュニティが危険なコンテンツを発見し、修正を促すことができました。さらに、最初のデータセットの多くは、Common Crawlによって実行されたウェブスクレイピングに基づいていました。Common Crawlは、ChatGPTやLLAMAモデルでも使用されました。AIクローラーが著作権、プライバシー、偏ったラベルに関する懸念を引き起こすにつれても、AIコミュニティの開発者は、Common Crawlの成長するオープンソースデータセットのピースをクリーンアップして、より安全な使用を可能にしようとしています。開発者が強力なAIを構築するだけでなく、信頼できるAIを構築するように努めている場合、ユーザーと業界は、真正のオープンソースの透明性とコラボレーションによって保護されます。オープンソースの道を歩む多くの人がまだこの新興技術に懐疑的である中、コモディティAIモデルとしての地位をめぐるレースが進行しています。中国のAIコミュニティは、オープンイノベーションのチャンピオンであると位置付けようとしています。安全なAIへの道は、数十年のソフトウェアイノベーションを通じて証明された真正のオープンソースの透明性にあります。重要なコンポーネントを共有していないシステムに「オープンソース」というラベルを付けることは、開発者が調査、複製、改良することを可能にしません。DeepSeek、ERNIE 4.5、Kimi K2、Qwen3などのモデルは魅力的ですが、開発者は、コラボレーションとイノベーションを促進する透明性を、利便性と交換することになります。AIコミュニティは選択しなければなりません。真正のオープンソースを通じて、根本的な透明性を取り入れるか、または明日の重要なシステムを今日のブラックボックスで構築するリスクを負うかです。