DeepSeekの衝撃：国家戦略としてのAI開発と今後の展望（後編） • AQZ Tech Chronicles

AIの本質的特性：人間の認知との関連性

LLMの本質に関する議論において、「Transformerは単なる文章の穴埋め問題を解いているだけで、真の知性ではない」という主張がしばしば聞かれます。この主張には、LLMが統計的なパターン認識に基づく言語処理システムであり、データの真の理解や論理的な推論能力に制限があるという重要な指摘が含まれています。事実、LLMは事実に基づかない誤った情報（ハルシネーション）を生成することがあり、複雑な推論や深い専門知識を必要とするタスクには明確な限界があることが知られています。

しかし、この議論は同時に、LLMの能力の本質に関する興味深い問いを投げかけています。人間の問題解決プロセスも、過去の経験からパターンを見出し、新しい状況に適用するという要素を含んでいます。「これは過去に経験した状況に類似しているため、同様のアプローチが有効かもしれない」という推論は、人間の思考の重要な一側面です。

AIは人間の悪い面まで模倣する

人間の脳の構造的特徴を考えると、完璧な記憶力や、あらゆる状況で完全に整合性のとれた間違いのない判断を行うことは、実は人間にとって不可能です。私たちの記憶は時として曖昧で、同じ情報に接しても文脈によって異なる解釈をすることがあります。このような人間の認知特性を模倣して作られたAIが、時として矛盾した回答や誤りを示すのは、ある意味で自然な結果だと考えています。

AIと人類の類似性

さらに興味深いのは、AIの学習プロセスと人間の学習における類似性です。

人間が極端に偏った情報環境で育った場合に特定の価値観に「洗脳」されてしまう可能性があるように、AIも学習データの偏りによって特定の傾向を示すことがあります。

また、社会的な論争のように、賛成派と反対派が感情的な理屈で対立しているような題材では、人間と同様にAIも「明確に正しい」回答を提示することができません。

これは、AIの欠陥というよりも、むしろ現実世界の複雑さと、それに対する人間の認知プロセスを正確に反映している証とも考えられます。

AIの特性を活かそう

このような観点から、AIの「制限」は必ずしもネガティブな特性ではなく、むしろ人間の認知や学習のプロセスと共通する特徴として理解できます。完璧な正確性や一貫性を求めるのではなく、人間とAIがそれぞれの特性を活かしながら、より良い問題解決を目指していく姿勢が重要ではないでしょうか。

技術発展の本質：「理解」と「実現」の順序

科学技術の歴史を振り返ると、多くの革新的な発明は、その原理の完全な理解に先立って実現されています。 1903年のライト兄弟による初飛行は、この典型例です。当時、彼らは現代の航空力学の理論を持っていませんでしたが、実験と観察、試行錯誤を通じて飛行を実現させました。

現在のLLM技術も同様の段階にあるといえます。安価なDeepSeekの6,710億パラメーターモデルの成功は、理論的な完全理解に先立つ実験的成功の例といえるでしょう。 OpenAIのCEOはパラメーター増加の意義を否定していますが、現状では最も現実的な性能向上の手段となっています。

実務における価値：理論と実践の架け橋

35年以上のシステム開発経験から見えてくるのは、LLMの真の価値は日々の開発作業における実用性にあります。従来の検索エンジンや技術文書と比較して、以下のような優位性があります：

開発者の意図を理解し、適切な提案が可能
既存コードの文脈を考慮したアドバイスの提供
段階的な質問応答による問題の明確化
解決策の試行錯誤的な改善と即座の対応

DeepSeekの現状：爆発的な人気と課題

執筆時点（2025年1月末）では、DeepSeekへのアクセスが集中し、以下のようなメッセージが表示される状況が続いています：

不好意思，和 DeepSeek 聊天的人有点太多了，请过一会儿再提问吧。（申し訳ありません。DeepSeekと会話している人が多すぎるため、しばらくしてから質問してください）

さらに、大規模な攻撃に関する告知も出されています：

Update - 近期DeepSeek线上服务受到大规模恶意攻击，注册可能繁忙，请稍等重试。已注册用户可以正常登录，感谢理解和支持。（最近、DeepSeekのオンラインサービスが大規模な悪意のある攻撃を受けており、新規登録が混雑している可能性があります）

この状況は、DeepSeekが市場に与えているインパクトの大きさを如実に示しています。

技術開発における効率性とジレンマ

「私は最悪の民主政治でも、最良の専制政治に優ると思っている。」という銀河英雄伝説の一節は、現代の技術開発における本質的なジレンマを示唆しています。民主主義社会では、法律と制度によって強者の自制が制度化され、人民には失政の責任とフィードバックの機会が与えられます。一方で、科学技術の発展に限れば、長期的な国家戦略に基づく開発体制が、より効率的な成果を上げる可能性があることも否定できません。

国家戦略としての技術革新：中国と日本の対比

DeepSeekの成功は、単なる一企業の躍進ではなく、中国の長期的な科学技術政策の成果として捉えるべきでしょう。 1980年代、鄧小平は「科学技術は第一の生産力である」という方針を掲げ、科学技術の発展を国家戦略の中核に位置づけました。

この方針に基づき、中国は1986年に「863計画」と呼ばれる国家ハイテク研究開発計画を開始し、続いて1988年には「火炬計画」によってハイテク産業の実用化と産業化を推進しました。これらの計画は、単なる一時的なプロジェクトではなく、基礎研究への継続的な投資と、産学官連携の体系的な推進を通じて、長期的な技術力の向上を目指すものでした。

対照的に、かつて「技術立国」を誇った日本は、特にAI分野において著しい遅れを取っています。この状況は、個々の企業の努力不足によるものではありません。むしろ、国家レベルでの戦略的な課題が根底にあります。基礎研究への継続的な投資が不足し、次世代を担う人材育成の体系的な取り組みも十分とは言えません。さらに、産学官連携の実効性ある推進体制が確立されておらず、長期的な技術戦略も明確に示されていないのが現状です。

このような日中の違いは、単なる予算規模や組織体制の問題ではありません。それは、科学技術政策に対する国家としての姿勢、そして将来の技術革新をどのように位置づけ、実現していくかという根本的な考え方の違いを反映しているのです。

今後の展望：競争と協調の新時代へ

DeepSeekの登場は、AIの発展が特定の企業や組織に限定されない、オープンな競争の段階に入ったことを示しています。今後は以下のような展開が予想されます：

コスト効率と運用安定性での競争激化
オープンソースモデルの更なる発展
国家レベルでの技術戦略の重要性増大
人間とAIの協調関係の深化

技術革新は一朝一夕には実現できません。 DeepSeekの事例は、国家レベルでの明確なビジョンと、それを実現するための一貫した政策の重要性を改めて示唆しています。日本が再び技術革新の最前線に立つためには、個々の企業の努力はもちろんのこと、国家としての長期的な戦略と具体的な施策の展開が不可欠といえるでしょう。