文化年輪モデルがAI競争の新たな構図を明らかにする:中米の役割逆転

文化的な「リング」モデル:中国と米国におけるAIの競争環境の変化を分析する

最近、業界の著名な人物が考えさせられる記事を発表し、「文化と政治の年輪モデル」という新しい概念を提唱し、それを用いて現在の世界的な人工知能と技術規制の状況の変化を分析しました。

記事では、過去には人々がアメリカの技術はオープンソースにより傾いており、中国はよりクローズドでコントロールを重視していると一般的に考えられていたことが指摘されています。しかし、現在の現実はこの見解とは大きく異なっているようです。著者は、この直感に反する現象は「年輪モデル」によって説明できると考えています。

このモデルの核心的な考え方は、文化が新しいものに対して持つ態度は、そのものが現れた時の社会的雰囲気によって決まるということです。一方で、既存のものに対する態度は、主に固有の慣性の影響を受けます。これらの文化的な「年輪」が一度形成されると、変更することは非常に難しいです。

! Vitalik Blog Post: Open Source vs. Closed Source, "Tree-Ring Model" Reveals Reversal of the U.S.-China AI Competitive Landscape

著者は自らの成長過程における混乱を振り返った。人々がしばしば「深い新自由主義の社会に生きている」と主張する一方で、実際には政府の規制政策はこの理念とは大きく異なる。連邦の規制法規は増加し続け、様々な管理措置はますます厳格になっており、税収がGDPに占める割合も長期にわたって安定している。

この記事では、アメリカと中国のAI分野における競争状況についても考察されています。驚くべきことに、中国はオープンソースAI分野で優位性を示し、アメリカはクローズドソースAIで支配的な地位を占めています。著者は、この逆転を「年輪モデル」を用いて説明できると考えています。

アメリカは確かに過去に規制化の傾向を経験しましたが、そのピークは主に1990年代に見られました。21世紀に入ると、全体的な雰囲気は徐々により多くの規制に向かっていきました。しかし、90年代に「育った」もの(例えばインターネット)は、依然として初期の自由でオープンな特性を保持しています。この理念が一度形成されると、変えることは難しいのです。

対照的に、中国は2020年代のAI発展において追い上げ役を担っている。追い越すために、中国は「商品化競争相手の優位性を補完する戦略」を採用し、これは開発者コミュニティにおけるオープンソースの好みの高まりと一致し、オープンソースAIに友好的な環境を形成している。

! Vitalik Blog Post: Open Source vs. Closed Source, 'Tree-Ring Model' Reveals Reversal of the U.S.-China AI Competitive Landscape

記事の最後に、ある事物が十分な時間存在すると、その周りの文化的観念が固定化され、変えることが難しくなると指摘されています。したがって、新しい行動パターンを創造し、形成初期に良好な規範と文化的基盤を築くことは、現状を変えようとするよりも効果的であることが多いです。これが暗号通貨とWeb3分野の魅力でもあります。これらは、既存の「現状バイアス」に束縛されることなく、新しいことを自由に探求できる独立した技術と文化の環境を提供します。

著者は、古い樹木を育てることに苦労するよりも、新しい樹種を植え育てることでこの森に新しい生命力を注入する方が良いと考えています。この見解は、現在の世界的な技術構造の変化を理解し対応するための新しい視点を提供します。

! Vitalik Blog Post: Open Source vs. Closed Source, 'Tree-Ring Model' Reveals Reversal of the U.S.-China AI Competitive Landscape

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コメント
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ForkThisDAOvip
· 3時間前
また魔が差したの?モデルは卵の理論よりもひどい。
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CryptoPunstervip
· 10時間前
細った細った、今日は暗号資産の世界で文化界がカモにされている。
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NoodlesOrTokensvip
· 07-25 19:46
ふん、態度の反転の理由は利益の観点が変わったからだよ。
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Web3Educatorvip
· 07-25 19:36
正直言って魅力的なパラダイムシフト…ゲーム理論の実践
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GasBanditvip
· 07-25 19:30
年輪モデルとは何か...見るのが面倒
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ApeWithAPlanvip
· 07-25 19:20
またこれらの理論モデルを作るのか...データを直接見る方がいいのに
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