ベトナム人はDeepseekに似たAIを作ることができる

ベトナム語のAIモデルを作成できますか？

5月28日午前、ベトナムソフトウェア・ITサービス協会（VINASA）が主催したベトナム・アジアDXサミット2025のワークショップ「画期的な開発のためのAIの力の活用」の開会セッションで、グエン・トゥ・クアン氏は次のように断言した。「ベトナムには、Deepseekのような『現象』に匹敵する、AI分野における優れた革新的企業が必要です。ベトナムのGPTチャットには、Deepseekに類似したモデルが確かに存在します。そのためには、AIに取り組む人脈、環境、そして大規模な人材が必要です。」

VINASA副会長は、GoogleのGemini向けGen AIの開発を例に挙げました。これは50人が100日間かけて開発したAI開発レースです。このAI開発競争においても、ベトナム人の知性は大きな貢献を果たしました。

「ベトナム人はAI、特に直感と数学を組み合わせたGen AIの構築が非常に得意です」とグエン・トゥ・クアン氏は断言した。

Nguyen Tu Quang 氏 - VINASA 副会長、VINASA AI および AI 倫理委員会委員長。

「データインフラとオープンポリシー：AI発展の基盤」と題した講演セッションで、クアン氏は、企業がAIを日常的に活用するための政府投資モデルを紹介しました。シンガポールでは、政府が70%、企業が30%を負担しています。日本では、政府が50%、タイ政府も最大40%の支援政策を実施しています。

ベトナムには90万の企業があり、2030年までに200万の企業になると予測されています。変革がうまくいって、商店街が企業に転換すれば、近い将来、この数は600万に増加するでしょう。

「現在、あらゆる世代AI産業が応募可能です。だからこそ、国は費用の一部を企業に投資しています。VINASAのAI・AI倫理委員会は積極的にキャンペーンを展開し、刺激策を法律化し、中小企業を支援しています。そうすれば、市場が発展し、効率性が向上するでしょう」とグエン・トゥ・クアン氏は述べた。

大規模な言語モデルを構築するには、データが最も重要です。最近、国立データセンターがデータ問題の解決に取り組んでいます。

VINASAのAIおよびAI倫理委員会は、ベトナムがオープンデータセットを早期に提供し、企業がAIにデータを学習させることを期待しています。特に、世界中からベトナムに流入するAIモデルは、ベトナムの政治、文化、社会問題に関連する質問に答えられるよう、このデータセットから学習する必要があるとクアン氏は付け加えました。

人材の質の問題を解決する必要がある

近年、中国は技術革新と国家支援政策を通じて人工知能（AI）分野で急速に地位を確立してきた。

アリババ、テンセント、バイドゥ、ファーウェイ、バイトダンスなどの大企業が、消費者向け製品から公共サービス、デジタル変革まで、生活のあらゆる側面にAIへの投資と統合を続けていることから、この国が世界のテクノロジーの未来を形作っていることは誰も否定できない。

中国の急速な発展に伴い、グエン・トゥ・クアン氏は「我々は中国から学ぶ必要がある。中国はAIの構築と研究に多額の資金と人材を投入しており、ベトナムはその技術を完全に学び、習得し、世界に輸出することができる」と語った。

決議57は、科学技術イノベーションを成長の主要な原動力として明確に位置付けています。2045年までに、デジタル経済はGDPの少なくとも50%を占め、ベトナムはAIとデジタル技術の地域中心地となるでしょう。したがって、短期的には、今から約3年後には、ベトナムはAI分野で10万人の雇用を必要とすることになります。

Nguyen Quoc Cuong 氏 - ソリューションアーキテクトおよび AI 専門家。

ダイナミックソフトウェアソリューションカンパニーのソリューションアーキテクト兼 AI 専門家である Nguyen Quoc Cuong 氏も、業界に貢献する人材のトレーニングの質において早急に克服する必要がある限界を指摘しました。

「AI時代の発展に伴い、AI教育の内容は依然として課題を抱えており、新卒者が現実に対応するのは依然として困難です。一連の就職活動の中で、効果的な人材を選ぶのは容易ではありません。」

「トレーニングプロセスはAIの使い方を指導するだけであり、それは単なる「ヒント」であり、基本的な概念を明確に理解するものではありません」とグエン・クオック・クオン氏は断言した。

企業によっては、優れたリーダーはビジョンを持っているものの、その下の人材がまだニーズを満たしていないケースがあります。

クオン氏は、部署や組織においてAIを効果的に活用するには、専門家とAIに特化した人材の両方が必要だと述べました。Chat GPTのようなビッグデータモデルでは、専門家でない人が質問できないような適切な質問をし、適切なデータを取得できる人材が必要です。ビジネス環境では、AIが理解し、ビジネスに役立つ適切なデータを取得できるよう、質問を適切な専門用語で再設計する人材が必要です。

チ・ヒエウ

出典: https://vtcnews.vn/nguoi-viet-co-the-tao-ra-ai-tuong-tu-nhu-hien-tuong-deepseek-ar945728.html