李世ドル（イ・セドル）九段が２１日、ＮＨＮの人工知能（ＡＩ）囲碁プログラム「ハンドル」との最後の対戦で１８１手で惜しくも敗れ、１勝２敗で引退対局を終えた。「ハンドル」は発展した技量を初めて公開したが、経験が不足する２子局では弱点を露出した。情報通信技術（ＩＣＴ）業界では、韓国ＡＩの発展の可能性と同時に限界と課題を同時に表したという冷静な評価が出ている。

第３局で「ハンドル」は敗れた第１局とは違い、序盤の不利な形勢を徐々に逆転していった。ＮＨＮは「ハンドルは第１局とは序盤が異なる形で進めた」とし「勝率が５０％を超えた後、ハンドルにはスキがなく滑らかだった」と説明した。しかし第３局の直後、李世ドル氏が出した評価は厳しかった。李氏は「率直に言うと、ハンドルは置き碁では強いと認めがたい」とし「自分は足りなかったが、優秀な後輩ならハンドルに勝っていたはず」と話した。

これは第１局で「ハンドル」のミスが出たからだ。初の置き碁の実戦対局で十分な学習データを蓄積できなかったＡＩの限界を表した。これは中国の代表的な囲碁ＡＩ「絶芸」と比較される。

中国テンセントが開発した「絶芸」はすでに昨年１月、中国最強の柯潔九段に２子のハンディキャップを与えながらも７７手で勝利し、囲碁界を驚かせた。先月からは中国のプロ棋士を順に撃破し始めた。「ハンドル」よりも優れた棋力だ。

囲碁ＡＩ「ドルパラム」を開発したイム・ジェボム・ドルパラムネットワークス代表は「ＡＩのマシンラーニング（機械学習）において重要なのがデータだが、この部分でハンドルが不足しているようだ」とし「中国の囲碁ＡＩの『絶芸』や『Ｇｏｌａｘｙ』より『ハンドル』の水準が落ちると判断される」と分析した。

「ハンドル」のこうした姿が国内ＡＩの限界を表したのではという評価も出ている。ゲームや囲碁では失敗が大きな問題にはならないが、自動運転や医療など生命と直結する分野では一度の失敗が深刻な事故につながる。国内のＡＩが「ハンドル」のように学習不足環境であきれるような失敗をするレベルなら、ＡＩには任せにくいということだ。代表的なＡＩのアルファ碁の場合、アップデートを通じてエラーを０のレベルまで低めてから本格的に医療分野に適用し始めた。

政府傘下機関の情報通信企画評価院（ＩＩＴＰ）の「ＩＣＴ技術水準調査報告書」によると、韓国の人工知能技術レベルは昨年を基準に１位の米国の８１．６％。中国、日本、欧州よりも低い。ＡＩ技術水準は２０１７年に中国に初めて逆転され、米国との技術格差は２０１７年の１．８年から昨年は２年に広がった。ＡＩの基礎となるビッグデータも韓国のレベルは米国の８３．４％で、主要国のうち最も低かった。米国との技術格差も２０１７年の１．６年から昨年は１．９年に開いた。

ＩＩＴＰは「韓国のＡＩは成長しているが、米国中心の技術発展ペースが速く、相対的な格差は拡大する傾向」とし「ビッグデータは収集・流通・処理分野の場合、従来の先進国のソリューションをアップグレードする形態で競争力を高めているが、ビッグデータ分析活用分野の技術水準が低い」と分析した。

韓国の成長が相対的に遅い背景としては、まずＡＩ専門人材の不足が挙げられる。韓国経済研究院がＡＩ専門家３０人を対象にアンケート調査をした結果によると、米国のＡＩ人材競争力を１０とすると、韓日中３カ国のＡＩ人材競争力水準はそれぞれ５．２（韓国）、６．０（日本）、８．１（中国）と評価された。「国内でも人材が輩出されるが、年俸が低いなどの理由で米国・欧州・中国行きを選択する」というのが韓国経済研究院の説明だ。韓国経済研究院のチュ・グァンホ雇用戦略室長は「ＡＩが第４次産業時代の新しい成長動力だが、人材不足率が６０．６％にのぼり、必要人材の４割しか埋まっていない」と診断した。

投資環境が整わず、インフラは不足する。ＡＩの可能性を早期に看破した海外とは違い、韓国企業が収益性などを理由に投資をためらってきたからだ。革新的なＡＩアルゴリズムや有用なデータを確保しても、これを適切に処理できるハードウェアを利用できない場合も少なくない。このため世界３４６５社の有望ＡＩスタートアップのうち韓国企業は４２社にすぎない。米国が１３９３社で全体の４０％で最も多く、中国（３８３社）、イスラエル（３６２社）が後に続いた。韓国は１２位だ。

米国は「ＡＩイニシアチブ行政命令」、中国は「次世代人工知能発展規画」など国家首脳が積極的にＡＩ発展・投資戦略を進めて久しいが、韓国は１７日に「人工知能国家戦略」を発表し、ＡＩ技術開発と生態系構築のための推進課題を提示した

専門家が挙げるＡＩ発展の最大の障害物は何よりも規制だ。データの利用規制が代表的な例だ。米国は民間を中心に２００兆ウォン（約２０兆円）規模のデータ取引市場が活性化し、これを追う中国は１４億人の人口を基礎に自国内の膨大なデータを確保し、国家主導で活用している。しかし韓国はデータ活用の法的根拠を用意した「データ３法」（個人情報保護法、情報通信網法、信用情報法）が国会の敷居を越えていない。ＡＩ技術の使用・発展を阻む遠隔医療規制も問題だ。

米国人工知能学会の「革新的人工知能応用賞」を３度受賞したイ・ギョンジョン慶煕大ソーシャルネットワーク科学科長は「韓国でＡＩの適用が最も速いのが教育分野だが、これは産業の規模があり関連規制が相対的に緩いため」とし「ＡＩの成長は結局、適用される産業の規模と規制の程度によって左右されるため、ＡＩを効率的に適用できるよう制度を改善する必要がある」と説明した。

主要先進国と比較するとＡＩ開発に投入した時間と資源・人材などに差があり、技術水準を単純比較するのは無理があるという指摘も出ている。韓国は２０１６年のアルファ碁と李世ドル九段の囲碁対決でＡＩに対する国民的な関心が高まった。イ・ギョンジョン学科長は「世界的に注目される国内のＡＩ企業も多いという点で、ハンドルの問題を国内ＡＩ全体の技術力の限界として一般化させることはできない」とし「医療・教育・家電など韓国が進んだ産業を中心にＡＩ技術を集中すれば、いくらでも競争力を確保できる」と話した。