またAI人材と言っても、最先端の研究者もいれば、ネット企業の実務に従事するエンジニアもいる。Triolo氏は「米中では求める人材のタイプが違う。Googleは、最先端の研究者の確保に力を入れている。中国企業は、目の前の問題を解決する人材の育成を最優先している」と言う。大型のショッピング商戦の際に、アリババのエンジニアは、AIを駆使して膨大なアクセス件数をさばいた。ある意味、世界最先端の技術を持っていることになると同氏は指摘する。
ただ大手テック企業は、どこも多国籍企業。世界中から優秀な人材を必死で採用している。「中国生まれで米国の永住権を持っているエンジニアがカリフォルニアの中国企業の研究所で働いていたら、彼は中国人材？それとも米国人材？」とCarter氏は問う。「人材面でも米中の相互依存はとても深い」と同氏。確かにAI人材数も、単純には比較できないようだ。
誤解4：AIはデータがすべて。大量のデータを持つ中国が有利
データ面ではどうだろう。米中のどちらが有利なのだろうか。
AIはデータがすべて。大量の優れたデータで学習したAIは、優れた精度を出す。中国の人口は13億人。米国の人口は3億人。単純比較すると、中国の方が有利に見える。
政府が集めたデータを民間企業のAIの学習に利用させることができれば、中国のAIは一気に賢くなるわけだ。
しかし今回の討論会の登壇者たちは、そうした論調に首を傾げる。Wilson氏は「中国には大量のデータがあるので有利という認識は間違い。中国政府のデータを信用できるだろうか。GDPデータは政府に都合のいいように改ざんされているかもしれない。正確ではないデータを入れれば、AIは正確ではない答えを出す。最新の技術開発競争よりも、最も基礎的なところに中国は問題がある」と言う。
同氏はさらに「中国のデータの最大のハードルは、データ・ローカライゼーション・ポリシーだ」と指摘。中国でクラウドサービスを展開するには、すべてのデータを中国国内の設備で管理しなければならず、海外へのデータ転送は禁止されている。登壇者たちによると、この規制が、今後中国のAIの発展の大きな足かせになるという。
なぜなら今の中国はC向けアプリなどでAIが成果を上げているが、Carter氏は、AIの最大の価値はC向け事業ではなく、B向け事業から生まれると断言する。工場や、倉庫、流通経路などをAIで最適化することこそが、AIが生む最大の価値になるというわけだ。流通経路は中国一国で閉じているわけはなく、世界に広がっている。中国のデータ規制のおかげで中国企業は世界の流通網の最適化ができないわけだ。
