ディープシーク黙示録

|にできるようにあなたがそれをすることができます本当に出くわすことあなたは、実際には私たち約束、誰でも素早くはちょうど無視これらの一見正確にどのように{}人のことを忘れることができます。再び技術的な衝撃とインスピレーションを感じると同時に、数年前に「古い質問」の数も再び浮上した。知的文明のインパクトに直面する人類経済社会の圧力テストをどのように理解し、対応すべきか？中国のイノベーション産業のインスピレーションは何か？技術の配当はどのように各集団に利益をもたらすのか？

"AI Pinduoduoのセッション"：低コスト、大容量の技術的奇跡

DeepSeek の台頭は偶然ではなく、それはほとんどです。

DeepSeekの台頭は偶然ではなく、人工知能の別の可能性を世界に示す「技術的奇跡」に近い方法です：低コスト、高性能。

例えば、DeepSeek V3は、そのトレーニングコストはわずか557万ドルで、シリコンバレーのハイテク大手が冷や汗をかくほどです。-DeepSeek しかし、間違いなく伝統的な AI R＆Dモデルへの大きな挑戦である優れた性能を持つ大規模なモデルを作成するように質素な方法することができますが、また、業界全体が反省し始めたことができます：AI R＆D。AI研究開発のインプットとアウトプットは「奇跡」の法則に従わなければならない。

そしてここ数日、李菲菲のチームは蒸留技術を使って、クラウドコンピューティングで50ドルというわずかなコストで、数学とコーディング能力テストで s1 と呼ばれるAI AI 推論モデルを訓練した。このモデルの性能は、OpenAI s o1やDeepSeek s R1 などに匹敵するもので、「コスト管理」を新たな極限まで押し進めている。

DeepSeekの台頭は、規模の拡大と社会的応用を成功させるための技術革新の根底にある論理、つまり「より低コストで、より大きな実用性」を人々に再び明らかにしました。

技術を評価する視点には、技術そのものの複雑さや難しさ、パフォーマンスを実現することの難しさ、技術者にとってより関心の高い保証金の先駆性など、さまざまなものがあります。しかし、ある技術が最終的に商業的、社会的、そして大規模に応用できるかどうかという観点からは、それはすべてコストと実用性にある。歴史上、成功した技術発明はすべて、最終的にはコストの経済性、すなわち手頃な価格での応用の実現を先取りすることで勝利を収めている。途中で淘汰された技術発明は、性能を実現する技術力そのものではなく、コストをコントロールする点で他者に追い抜かれたことで敗北することが多い。歴史的にはフォードの自動車が良い例であり、現在は新エネルギー電池も良い例である。今、DeeSeekは同じ論理を示そうとしている。

つまり、「奇跡を生み出そうとする精力的な努力」は、技術的なボトルネックを突破する短期的な段階では有効であることが多いが、長期的な競争戦略としては非常に危険なのだ。単に高コストの投資や演算制御をAI競争に対する堀や高い障壁と捉えるのは甘い。

ディープシークが衝撃の引き金：蝶が羽ばたいた

羽はまず資本市場に向かって「羽ばたいた」。資本の嗅覚は今でも最も敏感で、敏感すぎるほどである。|にできるようにあなたがそれをすることができます本当に出くわすことあなたは、実際には私たち約束、誰でも素早くはちょうど無視これらの一見正確にどのように{}人のことを忘れることができます。|にできるようにあなたがそれをすることができます本当に出くわすことあなたは、実際には私たち約束、誰でも素早くはちょうど無視これらの一見正確にどのように{}人のことを忘れることができます。

演算力について、現在の資本市場の物語は、やむを得ず表面に浮いている。人間の演算能力に対する需要は無限である。DeepSeepのアルゴリズムはそれほど演算能力を必要としないが、大きな演算能力の有用性を否定しているわけではないので、演算性能の高いハードウェアやチップの需要は依然として無限である。第二に、社会の発展とAIの応用に必要な演算能力の総需要は無限だが、個々のハードウェアデバイスに必要な演算能力は限られている。

しかし、どのような演算ハードウェアやチップであっても、性能（実用性）を実現しながら、将来的にはコスト削減という問題に直面することになる。

その後、「ファン」はAIのオープンソースとクローズドソースの論争を動かした。 DeepSeekから OpenAI およびその他のクローズドソースモデルは、前例のない圧力をもたらした。 OpenAI は、より多くの許可を開放するためにユーザーを解放するために、戦略を調整しなければならなかった。オープンソースに重点を置いていた同社は、DeepSeekの経験を生かし、自社モデルの研究開発を加速させ、市場での地位をさらに強固なものにした。このオープンソースとクローズドソースの格闘は、AI 将来の発展パターンを大きく変えるかもしれない。おそらく、このオープンソースとクローズドソースの争いを見る視点を変えることができるだろう。その前に、AIはまだ研究開発の段階にあり、今、本当に産業化、商業化の段階に入り始め、この綱引きは人類のAIの発展パターンの段階の将来を決定するでしょう。

ある意味、オープンソースとクローズドソースの綱引きの背後にある論理は同じである。この点から、次のような結論を導き出すことができる。第一に、ある企業、あるいはある国が、ある分野の技術モデルやビジネスモデルを求めても、世界を支配することは不可能である。第二に、オープンソースやクローズドソースは、ビジネスモデルや技術モデル戦略の選択として、成功の可能性があり、AIの将来の発展は、オープンソース、クローズドソースモデル並列状況にする必要があります、ちょうど市場シェアは独自の成長と衰退を持って、各企業の長所と短所は、独自の能力にある。第三に、市場によるある技術（アルゴリズムモデルを含む）の応用の広さと深さは、必ずしも技術企業の発明の経済的利益に反映されない。

しかし、蝶の羽の影響はそれをはるかに超えています：社会的・経済的構造への影響をどのように推論すればよいのでしょうか？

上記の技術革新よりも重要なのは、DeepSeekが AI 推論のためのハードウェアの敷居を大幅に下げ、強力な AI サービスを手の届くところに置き、「AI ポピュリスト」を真に促進することである。".将来、軽量でパワフルなミニチュアはどこにでもあるようになるだろう。A ツールの普及により、効率性、視力、応答性が競争の鍵となる。AIツールの利用を拒み続ける個人や企業は、下降スパイラルに直面している。ここでのキーワードは「効率、視力、反応速度」であり、AIを単に手動機械やツールの伝統的な代替品として見てはいけない。

3年前、ChatGPTの出現は経済学者たちを心配させました。

懸念されるのは、AIは生産性を向上させるが、新たな需要を生み出せないということだ。というより、需要の増加スピードが、テクノロジーの反復スピードをはるかに下回ることだ。その結果、企業は人員や設備投資の削減を加速させている。さて、小型モデルが登場するDeepSeek だが、その影響はさらに大きい。特に中国市場では、DeepSeek ChatGPT の空白を埋める。技術」は暴走し、「需要」は大きく取り残されている。格差は広がるばかりで、かつては心配の種だったのだろうか。

古い質問：私たちは本当に準備ができているのか？

AIとデフレの時代：ホワイトカラーの不安

生成型AIの台頭により、ここ数年で職場のエコシステムの多くが変わったと言わざるを得ない。

筆者は個人的に、香港の小さなファンド内で微妙な変化を目の当たりにしてきた。以前は、トレーダーとプログラマーとの間で、コード作成やシステムアップグレードへの対応に疲弊するプログラマーと、些細に見えるが緊急のニーズ（自動化された取引データのレポートや機能テストなど）に常に急かされるトレーダーとの間で、しばしば足の引っ張り合いが起きていた--結局のところ、トレーダーにとって「時は金なり」なのだ。そして、まるで潤滑油のようにAIツールが登場したことで、トレーダーはAIを使ってこれらの問題を自力で解決できるようになった。

両者の関係が改善したのは、トレーダーが毎日プログラマーを急がせるのではなく、ChatGPTの指導の下で、こうした問題に対処するための簡単なプログラムを自分で書けるようになったからだ。しかし、その直接の結果として、同社はジュニア・プログラマーやジュニア・トレーダーを採用する計画を中止し、若者にはチャンスがなくなってしまった。

少なくとも似たような業界や役割の仕事の機会は、AIによって「断ち切られた」ようだ。

これは後にいくつかの  "プロットの逆転 "が起こった：プログラマは、トレーダーは、リソースの無駄で大企業は、手動での取引を置き換えるためにAIの可能性を嘲笑しながら、精力的にAIの自動取引戦略を開発している大企業に行くために船に飛び乗った。この例は、人々が考えずにはいられない：＆nbsp;AIは実際に "仕事の機会を遮断 "ですか？新たな雇用を創出するのか？それとも、単に仕事の需要をシフトしているだけなのか？

AIと人間社会・経済との関係は非常に複雑だ。1つは、1990年代の製造自動化革命と比較されるもので、弁護士、会計士、エコノミストなどホワイトカラーの仕事の生産性を大幅に向上させることができる。多くの人々がその恩恵を受けるだろう。第二の見解は、これを「パーラー・トリック」または「パンの中の閃光」と見なし、研究室から市場への困難な移行であり、生産性を向上させる可能性を完全に実現することはできず、ゲームを変える力にはなり得ないと見ている。

そして3つ目の見解は最も悲観的なもので、AIがブルーカラーの失業の波を繰り返すかもしれないと警告している。

3年前、最後のChatGPTが突如現れて騒動を引き起こしたとき、早くもOpenAIとペンシルバニア大学は同年、: "GPTs are GPTs: An Early Look at the Labour Market"（GPTはGPTである：労働市場への早期の考察）と題する論文を共同発表しました。The Early Impact Potential of Large Language Models on the Labour Market）」と題する論文を発表した。米国の職業情報ネットワーク（O*NET）の職業データを、"定型作業 "と "非定型作業"、"手作業 "と "認知作業 "に分類することで、"定型作業 "と "非定型作業"、"手作業 "と "認知作業"、"手作業 "と "認知作業"。"認知タスク"、次に人間の専門家によってデータセットが "自動化可能 "か "自動化不可能 "かラベル付けされ、次にデータセットが学習され、最後に機械学習モデルが、与えられたタスクがGLMによって自動化可能かどうかを予測するために使用される。機械学習モデルは、与えられたタスクがGPTによって自動化できるかどうかを予測するために使われた。その結論は、影響は「広範」に及び、ほぼすべての産業、そして「低賃金のサービス」から「高度に熟練した専門職」まで、すべての職種と賃金レベルをカバーしているというものだ。

約80％の労働者は、AIによって自分の仕事の10％が「奪われる」ことになり、約19％はさらに50％以上の仕事が「奪われる」ことになる。

歴史は、技術革新は最終的には全体的な幸福を向上させるが、短期的には不平等を拡大させる傾向があることを示している。テクノロジーによって居場所を奪われた集団は、しばしば発展の代償となる。現在、AIはミクロレベルでは生産性向上の兆しを見せているが、マクロデータにはまだこの変化が反映されていない。

特に経済発展のための「新たなニーズ」の「創出」や「刺激」が遅れているため、損失は利益を上回る可能性が高い。

かつてユヴァル・ハラリ氏は、AIが人間社会を操作するために意識を持つ必要はないと講演で警告した。著者のラッセルは『AI新生活（ヒューマンコンパチブル）』という本の中で、次のような例えに言及している。もし人間がエイリアン文明から「1カ月以内に地球にやってくる」というメールを受け取ったら、怖がるかもしれない。しかし、理解不能な人工知能が1年以内に地球にやってくると聞けば、それほど心配はしないだろう。どちらの思想家も、人々は異星人の文明を恐れているが、AIについては軽く考えており、その影響はさりげなく「人間社会を油断させる」だろうとほのめかしている。

しかし結局のところ、AIの応用は最終的には人間によって決定される。どの仕事が代替されるかも人間の選択だ。トランプ氏が再選されたのは、米国内のブルーカラーの仕事が機械だけでなく外国人労働者にも取って代わられることを懸念してのことだったが、そうした懸念もまた、米国企業や工場経営者の決断に翻弄されている。また、競争圧力や内向きのロール、FOMO精神に後押しされ、ディープシークがもたらす新たな効率化革命の中で、企業はレイオフのプロセスを加速させるかもしれない。

AIが富の分配の不均衡とホワイトカラーの大量失業につながれば、社会の安定は大きく試されることになる。これはテクノロジーそのもののせいではなく、社会統治機構の遅れのせいである。その背景には、これまで何千回となく問われてきたにもかかわらず、進歩が極端に遅れているのと同じ疑問がある。AIの開発を進める一方で、技術の配当がすべての人々に恩恵をもたらすためには、より良い分配メカニズムを確立する必要があるのではないか？

人間に残された唯一の生きる場所：介護と「思考実験」？

数年前のニューヨーク・タイムズの記事で、チョムスキーは次のように書いている。AIが人間に完全に取って代わることはできないだろう。なぜなら、人間にはAIにはかなわない能力、つまり「思考実験」の能力があるからだ。つまり、存在しないものを想像する能力だ。たとえば、アインシュタインがブラックホールを研究したとき、彼はブラックホールを想像し、理論的な導出を使ってその存在を証明した。チョムスキーは、AIには「存在しないものを想像し、それが存在することを証明する」能力はないと考えている。

これまでのところ、思考実験は人間の創造性の最先端かもしれない。しかし将来、AIは思考実験を行い、存在しないものを想像し、証明できるようになるのだろうか？もしそれが可能になれば、人類に残されたものは1つ少なくなるかもしれない。

しかし、まだ究極の領域がひとつ残っている。-- AIでは決して代替できないものだ。

陳坤仁氏は『銀錢生活史』の中で、昔の漢方医院の様子をこう描いている。医師は患者を観察しながら、弟子たちにも口頭や言葉で指導した。当時の師弟関係は、現在の医師、看護師、インターンのチームと微妙に似ている。しかし、最も大きな違いは、看護婦のキャリアが看護の分野に限られていたのに対し、見習いは最終的に自営業の医師になったことである。

では、看護師や秘書のようなキャリアは、ChatGPTに取って代わられるのだろうか？医療指示の記録やカルテの整理といった事務作業は、AIに引き継いでもまったく問題なさそうだ。画像解釈に頼る超音波検査は、AIに簡単に置き換えられそうだ。しかし、衣服の着脱を手伝ったり、横たわったり座ったりするのを手伝ったり、おなかに温かい液体を塗ったりするのはどうだろう？ChatGPTやDeepSeekはそういったことはできないので、ヒューマノイドロボットならできるかもしれない。

ロボットは手術に対する恐怖心を取り除いてくれるだろうか？重い病気から回復する喜びを味わうことができるだろうか？

人間の感情、共感、そして人生の意味の探求は、すべてAIには触れることができません。

人類の未来は、本当に「思考実験」や「人間主義的な懸念」のための場所なのだろうか？いや、これはあまりに悲観的だ！これは悲観的すぎる！未来のユビキタスAIと、永遠に続く山、川、風、月は、人類の生活環境である。人類はAIを創造し、さまざまな技術的道筋でAIを革新していくだろう。AIは多くの人間の仕事を代替することができ、一人の人間よりも多くの知識、技術、知恵を持つが、それは人間に取って代わることができるのと同じではない。この地球上にはすでに多くの高IQの人々がいるが、他の高IQから低IQの人々が生き残る余地がまだあるのと同じである。

本棚に『李白全詩集』を持っている人と、『李白全詩集』を読んだことのある人は同じではない。長江で泳ぎ、詩を詠む。その詩は李白ほどではないかもしれないが、あなたにとっては人生を豊かにするものだ。人間がAIを作り出したからといって、AIが何もできないわけではなく、何もしなければならないわけでもない。

厚さと薄さ：中国の革新的産業のインスピレーション

最後に、自分自身から国へと関心を移すために、少し考えてみた。「国技」なのか？

DeepSeekはまた、中国のイノベーションとテクノロジー産業に関する熱い議論を巻き起こした。世論は二極化し、称賛と疑問が交錯し、国家の誇りと技術への不安が共存している。ある人は、「キビ＋ライフル」型の勝利の下での技術封鎖と見なし、ある人はその革新性に疑問を呈し、グラフィックカードの禁輸措置への依存やデータ侵害の存在を心配し、さらにはその技術をオープンソースにすべきではないと提唱している。

DeepSeekの成功は、世界的なAI開発プロセスにおける重要な一歩であり、オープンソースモデルにおける技術革新の体現でもある。また、その成功は先行技術の学習と参照によって成り立っている。イノベーションは蓄積と継承のプロセスであり、先人の知恵と切り離せない。そしてそれはまさにディープシークのオープンソースの成功であり、中国の大型模型産業の発展にとって貴重な経験となる。