OECD 「人工知能、データ、競争」

こんにちは、丸山満彦です。

OECDが、「人工知能、データ、競争」についての報告書を公表していますね...

● OECD

・2024.06.12 Artificial Intelligence, Data and Competition

Artificial Intelligence, Data and Competition	人工知能、データ、競争
Recent developments in generative artificial intelligence (AI) have drawn widespread attention to the broader disruptive potential of AI as a technology. With its increasing capabilities, and the prospect of more in the future, AI has the potential to have a significant impact on economies, and humanity in general, across the globe. These developments have led to many speculating on the future prominent place AI will take in many, if not all, aspects of human lives in the coming years and decades.	生成的人工知能（AI）の最近の発展は、テクノロジーとしてのAIの広範な破壊的可能性に広く注目を集めている。AIはその能力を高めつつあり、将来的にはさらにその能力を高めることが予想されるため、世界中の経済や人類全般に大きな影響を与える可能性を秘めている。こうした動きから、今後数年、数十年の間に、人間の生活のすべてではないにせよ、多くの側面でAIが将来的に重要な位置を占めるようになるだろうと、多くの人が推測している。
Given the spotlight on its potential as a transformative technology, policy makers are already considering how to manage risks from AI, including those relating to privacy, ethics and disruption. Competition policy has not been immune from such considerations, with many commentators, and competition authorities themselves, already considering if there may be risks to the state of competition in the provision of AI services. Given the potential importance of continued innovation and equitable access to AI technology, and the potential time required for authorities to understand the relevant issues, now is an opportune time to discuss AI and competition.	変革的技術としてのAIの可能性が注目される中、政策立案者たちはすでに、プライバシー、倫理、混乱など、AIがもたらすリスクをどのようにマネジメントすべきかを検討している。競争政策もこのような検討から免れておらず、多くの論者や競争当局自身が、AIサービスの提供における競争状態にリスクがあるかどうかをすでに検討している。継続的なイノベーションとAI技術への公平なアクセスが潜在的に重要であり、関連する問題を当局が理解するのに時間がかかる可能性があることを考えると、今はAIと競争について議論する好機である。
In June 2024, the OECD will hold a discussion on Artificial Intelligence, Data and Competition to discuss the recent developments in AI, explore potential concerns about future competition and consider what actions are available for authorities to take. To understand such issues, an understanding of the key mechanics of AI technology is important, and a panel of invited experts will discuss the main aspects of emerging business models of the main players and the key parts of the production process.	2024年6月、OECDは「人工知能、データ、競争」に関するディスカッションを開催し、AIの最近の発展について議論し、将来の競争に関する潜在的な懸念を探り、当局がどのような行動を取ることが可能かを検討する。このような問題を理解するためには、AI技術の重要な仕組みを理解することが重要であり、招聘された専門家パネルが、主要プレイヤーの新興ビジネスモデルの主要な側面と、生産プロセスの主要な部分について議論する。
The discussion will try to address:	議論では、以下のような点を取り上げている：
・The emergence of AI and its business models: What is AI and the key parts of the valuechain? What is required to successfully develop AI models and deploy them? What are/willbe the business models underpinning the development of AI?	・AIの出現とそのビジネスモデル： AIとバリューチェーンの主要部分とは何か？AIモデルの開発を成功させ、それを展開するためには何が必要か？AIの発展を支えるビジネスモデルとは何か？
・Competition in the supply of AI: How do/will firms compete at different stages of the value chain? Are there risks to effective competition in the supply of AI, for example through the availability of key inputs? Are there parallels to be drawn with digital markets?	・AIの供給における競争：バリューチェーンの様々な段階において、企業はどのように競争するのか／するのか。例えば重要なインプットの入手可能性などを通じて、AIの供給における効果的な競争に対するリスクはあるか。デジタル市場との類似点はあるか。
・Competition policy and enforcement in AI: What could competition authorities do in the face of AI developments? What are the practical options for enforcement or advocacy of competition law from AI?	・AIにおける競争政策と執行：AIの発展に直面して競争当局は何ができるか？AIから競争法を執行または提唱するための実際的な選択肢は何か。

・20204.06.12 Artificial intelligence, data and competition

Artificial intelligence, data and competition<

人工知能、データ、競争

This paper discusses recent developments in Artificial Intelligence (AI), particularly generative AI, which could positively impact many markets. While it is important that markets remain competitive to ensure their benefits are widely felt, the lifecycle for generative AI is still developing. This paper focuses on three stages: training foundation models, fine-tuning and deployment. It is too early to say how competition will develop in generative AI, but there appear to be some risks to competition that warrant attention, such as linkages across the generative AI value chain, including from existing markets, and potential barriers to accessing key inputs such as quality data and computing power. Several competition authorities and policy makers are taking actions to monitor market developments and may need to use the various advocacy and enforcement tools at their disposal. Furthermore, co-operation could play an important role in allowing authorities to efficiently maintain their knowledge and expertise.

本稿では、人工知能（AI）、特に多くの市場にポジティブな影響を与える可能性のある生成的AIの最近の発展について論じる。その恩恵を広く享受するためには、市場が競争力を維持することが重要であるが、生成的AIのライフサイクルはまだ発展途上である。本稿では、基礎モデルの訓練、微調整、展開の3段階に焦点を当てる。生成的AIにおいて競争がどのように発展していくかを語るのは時期尚早であるが、既存市場も含めた生成的AIのバリューチェーン全体における連関や、質の高いデータやコンピューティング・パワーといった重要なインプットへのアクセスにおける潜在的な障壁など、注意を要する競争リスクがいくつか存在するように思われる。いくつかの競争当局と政策立案者は、市場の発展を監視するための行動をとっており、自由に使える様々な認可・執行手段を利用する必要があるかもしれない。さらに、当局がその知識と専門性を効率的に維持できるようにするためには、輸入事業者が重要な役割を果たす可能性がある。

・[PDF]

目次...

Table of contents	目次
Foreword	まえがき
1 Introduction	1 序文
2 What is AI?	2 AIとは何か？
What is Artificial intelligence?	人工知能とは何か？
Generative AI	生成的AI
Potential economic impact of generative AI	生成的AIの潜在的経済効果
Generative AI lifecycle and value chain	生成的AIのライフサイクルとバリューチェーン
Generative AI lifecycle and different levels of the value chain	生成的AIのライフサイクルとバリューチェーンのさまざまなレベル
Foundation Models	基礎モデル
Data requirements	データ要件
Computing power	計算能力
Other factors required to develop foundation models	基盤モデルの開発に必要なその他の要素
Fine-tuning / refining	微調整／精錬
Deployment of generative AI	生成的AIの展開
Overview	概要
3 Competition in the supply of AI	3 AI供給における競争
Why care about competition in the supply of AI?	なぜAIの供給における競争を気にするのか？
What types of competition issues could emerge in the supply of generative AI?	生成的AIの供給においてどのような競争問題が生じうるか？
Structural factors	構造的要因
Economies of scale and first-mover advantages	規模の経済と先行者利益
Acquisitions and partnerships	買収と提携
Availability of data	データの入手可能性
Access to data at the foundation level	基礎レベルでのデータへのアクセス
Access to data for fine-tuning and deployment	微調整と展開のためのデータへのアクセス
Access to compute	コンピュートへのアクセス
Bundles, switching costs and ecosystems in the deployment of generative AI	生成的AIの展開におけるバンドル、スイッチングコスト、エコシステム
Access to individual consumers	個人消費者へのアクセス
Access to organisation customers	組織顧客へのアクセス
Access to other key factors	その他の重要な要素へのアクセス
Access to foundation models	基盤モデルへのアクセス
Labour markets and entrepreneur entry	労働市場と起業家の参入
Access to other key factors	その他の主要要因へのアクセス
Access to foundation models	基盤モデルへのアクセス
Labour markets and entrepreneur entry	労働市場と起業家参入
Summary and interrelation of factors	要因のまとめと相互関係
4 Tools available to competition authorities	4 競争当局が利用できるツール
Monitoring, advocacy and information gathering	監視、提言、情報収集
Market studies, Market Investigations or sectoral studies	市場調査、市場調査または分野別調査
Merger control	合併管理
Enforcement	強制執行
Remedial action	是正措置
Regulation	規制
Co-operation	協力
5 Future areas of interest for competition policy and AI	5 競争政策とAIの今後の関心分野
Effects of AI on competition in other markets	AIが他市場の競争に及ぼす影響
Potential risks to competition across markets	市場全体の競争に対する潜在的リスク
Potential benefits for competition across markets	市場全体の競争にとっての潜在的利益
Use of AI for competition authorities	競争当局におけるAIの利用
Managing information and assessment	情報とアセスメントの管理
Improving intelligence and case selection	情報と案件選択の改善
6 Conclusion	6 まとめ
References	参考文献