世界中で覇権争いが繰り広げられている生成AI開発事業。日本が置かれるリアルな現状はいったいどのようなものなのか。
慶応大学理工学部教授の栗原聡氏の著書『AIにはできない 人工知能研究者が正しく伝える限界と可能性』（角川新書）の一部を抜粋し、紹介していく。（全2回の2回目／前編を読む）
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巨大AI開発は米国IT企業の独占状態
日本におけるAI研究および活用状況を概観し、どのような方向で研究が進んでいくか、といったことについて触れたいと思う。
まず、スケールする（量が指数関数的に増加すること）巨大な大規模基盤モデルを構築するには、大量のデータや計算リソースが必要であり、そのためには高いノウハウを持つ研究者が必要で、巨額の資金も必要となる。日本の状況はどうかといえば、まず、人材はあると言える。しかし、インフラの面では、現段階で日本はなかなか手が出せない状況にあることは間違いない。第1次AIブームから学んだこと（斬新なアイデアであっても、それが実用化されるにはインフラが整っていなければならない）に従えば、「手を出してはいけない」ということになる。
日本がAI研究開発に投じる予算は数千億円と言われる。巨額である。しかし、OpenAIやGoogleといった米国のIT企業がAI研究開発に投じる資金は1兆円をゆうに超えるという。もはや勝負にはならないのだ。
このことは、今や日本のみならず、世界において、AIを開発する米国の巨大IT企業数社のみが巨大な大規模基盤モデルを開発できる能力を有しており、一極集中状態すなわち実質的に独占状態にあるということである。このような場合、冪乗則の性質（ジップの法則／ごく少数の圧倒的に高い数値を持つものと、圧倒的多数のごく低い数値を持つものがあるような分布）にならい、過度に集中する状況はひたすら進むことになり、ごく少数の企業がAIを独占する状態はより顕著となる。“民主化”からほど遠い状況がさらに加速し続けることになるのだ。
小粒AIの開発にシフトする日本
さて、そのような状況において、日本国内では小規模の基盤モデル構築があちこちで進んでいる。いわゆる小粒AIである。用途を限定すれば小粒でも有用であることは間違いなく、国内産業活性化に役立つことも間違いない。ただ、GPT-4のような大粒AIを構築できないという消極的な理由からの小粒モデル開発へのシフト、というのは残念なことではある。
複数の研究開発業者が似たようなデータを使い、どんぐりの背比べのように小粒AIを多数開発すること自体、省エネではない（非効率）と思うところもある。また、OpenAIのような巨大企業も精力的に多言語化を進めているので、今後リリースされるOpenAIの巨大な基盤モデルであるGPTシリーズにおいて日本語特化型が発表されれば、その時点で小粒AIのメリットは一瞬にして吹き飛び、日本語に特化された海外巨大AIに置き換わってしまうだろう。
