スタンフォード大学人工知能研究所 AI インデックスプロジェクトの総責任者シャ・サジャディエが最近のインタビューで述べたところによると、韓国が世界の AI トップ3に入る目標を達成するためには、アメリカや中国と超大規模汎用モデルの分野で直接競争するのではなく、産業特化型モデルの開発に重点を置くべきだという。
シャ・サジャディエは、韓国が一人当たりの AI 特許数、人才育成、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っており、AI エコシステムのリーダーグループに必要な条件を満たしていると指摘した。しかし同時に、韓国はこれらの優位性を世界トップレベルのモデル競争力に転換できていないと述べ、韓国語特化型モデルが次々と登場しているものの、まだ世界基準テストの最上流には達していないとした。
韓国は産業特化型モデルの開発に集中する必要がある
シャ・サジャディエは、韓国が乗り越えるべき最大の障害は規模であると考えている。アメリカと中国は巨大な内需市場と巨額の投資を背景に超大規模汎用モデル競争を主導しており、韓国は同じ道を辿るのは難しいと指摘した。彼は、韓国がソフトウェアと半導体、ハードウェアの強みを組み合わせて、製造、科学、公共サービスなど特定の業界で優れた性能を発揮する特化型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 基礎モデルプロジェクト、全民 AI およびネットワークセキュリティ特化型 AI モデルプロジェクトについて、シャ・サジャディエは積極的な評価を与えた。彼は、主権 AI の概念は単に自国の基礎モデルを持つことよりも広範であり、インフラ、データ、モデル、アプリケーション、人材などの要素を含むべきだと強調した。韓国はすでに相当部分の実現条件を備えており、次のステップとして国内の AI モデルをインフラ、データ、サービス、人材と結びつけ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ついて、シャ・サジャディエは既存のベンチマークテストには限界があると指摘した。具体的には、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を与えることや、ベンチマークテストが迅速に区別能力を失う問題があるという。彼は、評価指標に予測的評価を追加することを提案し、モデルを実際のシーンに投入する前にその性能とリスクを予測し、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べきだと述べた。
シャ・サジャディエはさらに、AI インデックス計画が物理 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ことを明らかにした。彼は、物理 AI の分野では、実際の環境でタスクを実行するロボットの能力を測定し、事故責任の所在や規制システムを検討し、ハードウェアとロボットの教育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 AI を効果的かつ責任を持って使用する能力も新たな評価対象とすべきだとした。