【AI】中国のAI開発は「中国語の訓練データ不足」という新たなボトルネックに直面している [すらいむ★]

中国のAI開発は「中国語の訓練データ不足」という新たなボトルネックに直面している

　高度なAIモデルの性能を伸ばすには大量の質の高い訓練データが必要です。
　中国のAI開発を阻む問題としてはアメリカによる先端AIチップの輸出規制が注目されてきましたが、中国のAI専門家は中国語の訓練データ不足が次の大きなボトルネックになりうると警告しています。

　China faces new AI bottleneck as it runs out of Chinese-language training data | South China Morning Post
　https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3363318/china-faces-new-ai-bottleneck-it-runs-out-chinese-language-training-data

（以下略、続きはソースでご確認ください）

Gigazine 2026年08月11日 10時00分
https://gigazine.net/news/20260811-china-ai-chinese-training-data/

難易度高い言語の国は大変だな
まあ日本語もその次の次くらいにそうなんだけど

英語丸パクリしてるからか

蒸留の限界

>>2
言語的な構造でAIが学習するのは日本語のほうが難しい
日本語は語順も決まってないし、主語の省略とかも多いし、AIにとっては結構な難敵

中国は広いし方言も色々だろうからな
広東語ベースのAIと福建語ベースのAIだと得意不得意もあるのかもしれん

日本人のAI専門家が英語で書いたのをGoogle翻訳した

コミュニケーションとは、単に画面上の文字のやり取りにとどまるものではありません。そこには、口調、身振り（ボディランゲージ）、表情、リズム、文化的ニュアンスなど、数多くの重要な要素が含まれています。グローバル化が進む現代において、生成AIを導入する組織は、言語や文化に起因する潜在的なバイアスを軽減する対策を講じる必要があります。

なぜ「声」が依然として重要なのか
多文化・多言語環境におけるマルチモーダル（多重様式的）なコミュニケーションの重要性については、様々な理論が提唱されています。

その中でも特に著名なものの一つが、エドワード・T・ホールによる「ハイコンテクスト文化」と「ローコンテクスト文化」に関する理論です。ホールは、文化によってコミュニケーションのあり方に本質的な違いがあることを明らかにしました。多くのアジア諸国に見られるハイコンテクスト文化では、コミュニケーションにおいて間接的な表現や非言語的な手がかりが重視されます。

例えば日本語はハイコンテクストな言語であり、擬音語・擬態語や微妙な表現の変化が、意図の伝達や相手の意図の推察に大きな影響を与えます。

対照的に、米国や多くの欧州諸国といった西洋のローコンテクスト文化では、直接的かつ言語によるコミュニケーションが重視されます。

ローコンテクスト文化では「表現がより明示的」であるため、デジタルなテキストベースのメッセージングがコミュニケーションのあり方に自然に溶け込みます。生成AI（genAI）の主な特徴であるテキストベースの性質をこの理論に照らし合わせると、ハイコンテクスト文化圏の人々、特に英語を母語としない人々が、こうしたツールを使って効果的にコミュニケーションをとることに苦労するのは当然のことと言えます。

生成AIにおける英語バイアスの問題
AI検出ツール（皮肉なことに、それ自体がAIで動いています）が、英語を母語としない書き手に対してバイアスを持っているという深刻な懸念も指摘されています。さらに科学の分野では、近年の研究により、英語を母語としない人の実に38%が、言語の壁を理由に学術誌への掲載を拒否されていることが示唆されています。この研究の著者は、知識の共有において言語の壁を取り払うことが鍵であると主張しています。また、ある知識が共有に値するかどうかは、言語の質によって決まるべきではないとも説いています。

研究者たちは、大規模言語モデル（LLM）における言語の多様性の欠如や、英語を母語としない世界中の膨大な人々が排除されるリスクについて警鐘を鳴らしています。これは、人々がAIツールに関わり、活用する方法を制限している、根深い問題です。

米国の企業の95%が生成AIを導入している現状を考えると、この問題は早急に対処する必要があります。この技術は、製造現場のような多忙な業務環境でもますます活用されるようになっています。しかし、AI導入戦略を議論する際、英語を母語としない人々はしばしば置き去りにされがちです。

ここで、AI導入を成功させる上での障壁が現実にはどのようなものかを見てみましょう。英語を母語としない人々はプロンプト（指示文）の作成に苦労することが多く、その結果、出力内容が偏ったり、情報や指示が誤解されたりするリスクが生じます。例えば、英語の理解が限られているベトナムの製造業者が、作業指示のために生成AIによる英訳に頼るケースがあります。しかし、文脈や微妙なニュアンスが削ぎ落とされてしまうため、そこには重大な誤りを招く余地が大きく生まれてしまいます。

さらに、信頼感や自信も損なわれてしまいます。これは、業務フローへの技術導入に対する抵抗感を強めるだけでなく、従業員の士気や意欲を低下させる要因にもなり得ます。

日本語が表意文字表音文字の言語圏間のグルー言語としてLLMのなかでつかわれたり
「マンガ」がマルチモーダルAIの学習に有用だったり思想。

ギャップを埋める
こうした障壁や課題には、早急に対処する必要があります。生成AIの導入において公平な環境（レベル・プレイング・フィールド）を整えるには、文化的・言語的なニュアンスを考慮しなければなりません。組織がこうしたギャップを埋め、多言語対応の未来に向けて生成AIの導入を進めるために取り入れられる戦略がいくつかあります。

認知的・分析的フレームワークの導入
特に有用な認知的フレームワークの一つに、著名な戦闘機パイロットであるジョン・ボイドが考案した「OODAループ」があります。OODAループの4つのステップの一つである「Orient（状況判断・方向付け）」を構成する5つの要素（遺伝的背景、文化的伝統、過去の経験、新しい情報、分析・統合）は、個人の意思決定がいかに外部からの情報（インプット）によって影響を受けるかを理解するのに役立ちます。

私は、言語を「文化的伝統」の一部として扱いながら、個人の「遺伝的背景」や「分析・統合」の側面にも特に注意を払うことを推奨します。以下に、より広範な言語に対応できるAIモデルを構築する上で、各要素がどのような役割を果たすかを解説します。

遺伝的背景（人間に組み込まれた特性）：言語や文化を超えて共有される、トーン（調子）やリズムといった普遍的な手がかりを検知できるようAIシステムを学習させます。単なるテキストだけでなく、音声、テキスト、動画などの要素を組み合わせたマルチモーダルなアプローチを生成AIに採用します。

文化的伝統：オノマトペ（擬音語・擬態語）や、文脈への依存度が高いコミュニケーション様式など、特定の言語的特徴を捉えるためのデータセットを作成します。文化的・言語的な柔軟性に欠ける汎用モデルを使うのではなく、地域ごとに最適化されたモデルを構築・選定します。

過去の経験：人々は、自分たちの現実の生活や経験を反映したシステムを信頼する傾向があります。例えば、ベトナムや日本の従業員は、AIに対する馴染みや習熟度に応じて、米国拠点のチームとは異なる使い方をするでしょう。現地チームが生成AIを試し、実際に使ってみるワークショップを開催します。そこで、AIが自分たちの言語的・文化的文脈をどの程度適切に反映しているかについてフィードバックを共有してもらいます。組織はそれに基づき、ガイドの利用シーン（例えば、工場作業​​員は一般的に視覚的なガイドを好むなど）を考慮しながら、プロンプト・ライブラリを調整することができます。

新しい情報：生成AIツールは、現実世界のデータを用いて継続的に更新される必要があります。データセット全体で多言語データを活用し、統合されたシステムが異なる言語やコミュニケーション様式のニュアンスを学習できるようにします。

分析・統合：ここが、人間とAIの整合性（アライメント）が図られる段階です。言語データやシグナルは断片化していることが多く、そのままでは生成AIモデルに適していません。そのため、文化や言語の文脈に柔軟に対応した出力を生成・分析できるよう、これらのデータをAIが処理可能な形式に変換する必要があります。

ベストプラクティスに関する実践的なトレーニング
従業員には、生成AIプラットフォームへのプロンプト入力におけるベストプラクティス（特に「明確さ」の重視）についてもトレーニングを行うべきです。プロンプト・ライブラリの活用は、チームが効果的なプロンプトの作成方法に慣れ親しむ上で非常に有益です。

重要な点として、AIに関するトレーニング・ワークショップでは、公平性や透明性といった原則に重点を置くことを推奨します。これらは偏りのないAI導入の基本となる要素であり、チームは、言語の壁をさらに深刻化させかねない「ハルシネーション（AIによる事実と異なる情報の生成）」や「バイアス（偏見）」の兆候を見抜く能力を身につける必要があります。

さらに、AIから得られる情報が特定の個人や限られた情報源に偏らないよう配慮し、「エコーチェンバー（閉鎖的な環境で同じような意見が増幅・固定化される現象）」を回避することも重要です。エコーチェンバーはAIを含むテクノロジー分野における大きな問題であり、既存のバイアスを強化し、出力結果を歪めてしまう恐れがあります。その結果、従業員はバイアスの罠に陥り、不適切な指針や誤った情報に従ってしまうリスクにさらされることになります。

最後に、生成AIを含むあらゆるAIツールは、厳格な指針（ガイドライン）ではなく、「コンサルタント」として扱うべきであることを認識しましょう。誤情報や誤った指針に基づくリスクを軽減するため、不明な点があれば常に人間が介在して確認を行うよう、チームに促すことが大切です。

AIはビジネスプロセスを大きく変革していますが、その過程で誰一人として取り残さないことが重要です。こうした戦略をAI導入に取り入れることで、企業は、放置すればバイアスや問題の拡大を招きかねない「言語の壁」を適切に乗り越え、業務を推進できるようになります。

https://www.unite.ai/how-to-overcome-linguistic-and-cultural-biases-in-genai-adoption/

日本の権威の文献て「我が国の状況は」とか「私たちはこうしなければならない」とか聞き手や読者を日本前提で話しし書くよね
その文章は日本前提とは書いてないのにね
これがハイコンテキストそのもの

しかも
聞き手や読者を話し手と同じ立場においてしまう
議論が起きない
話し手が権威であるほど逆らえない
日本の教育が小学校からこれで育てられる

議論を対論をいうと「ケンカをふっかける」と表現するカルチャー
大学教育も教授についたら徒弟制度
iPS細胞の山中教授が専門を変えるのを迷っていた時に利根川教授の講演会で質問してかえてもいいものでしようか？に変えていいんだよ言われてiPSにつながる専門に変えたというエピソード
それほど大変な徒弟制度
封建時代の日本

中共の場合は言語の壁よりも隠したいデータをどれだけ隠したままにできるのかが問題なんじゃないか。

中国語に限らず、言語データが足りないって話は昔からあるだろ。
インターネット10個分くらい必要だってさ。

言い換えれば、アメリカから全情報を盗んだと語っている

そもそもAIには日本語と中国語の区別できない
追加プロンプト無しの時はわざとプロンプトにひらがな入れてやらないと高確率で中国語回答生成される

天安門！天安門！

中華生成AiのLLMは自前で使う分には天安門も何万人も死んで世界から非難されていますと言ってたよ
オレがやったのはディープシーク

GLM使ってるが天安門なんて聞いたことないな
そんなこと今でも言ってるやつはど素人

>>22
こいつ何使ってるのかね？
アホちゃう？

もっと少ない学習データでも賢くなる次世代Transformerは出来ないの?

>>3
なるほど
自前でデータ用意している日本のAIは日本語の方が強いしな
プライバシーのない中国なのに、データ不足はわけわからん

金盾やめたら？

AIが日本文化大好きなのなんでなんだろうな？

訓練データ「天安門天安門」

>>30
逆に、うっかり触れると気不味い地雷人間って居るだろ

>>28
言論統制されてるからじゃね？
日本は好きかって書いてるし
書くこと知らせること大好き人種だし。

人口や技術水準の割に、ネット上の高品質サンプルが少ないのは納得
でも日本語も、表面化してないだけな気はする

アンソロとか自分で古い本を大量に買ってスキャンしてるよね
中国はそれができないのかな？


あ、文革とかで焚書したからまともな知識の本は残ってないか。。。

共産党が出てくる以前の記述は使えないしな。政治的に。

いろいろ制約あるな中国製は。
ちゃんとした歴史を保存していないから。

根っこのデータが嘘だから爆発するかも

昔から焚書を繰り返してるやろうしな…文化大革命もあったし…

>>30
データとして無難だから
変なバイアスが掛かっていないニュートラルな情報が多いから
と最近どこかのニュースで見たが出処は忘れた

一方の日本では
そんなことが問題になるようなレベルに全くなっていないのでした
必要性がわからないやつが多数なのです
事態がわかっている研究者や技術者はもう諦めているのです

>>30
単純にソフトパワーがあるから英語でも日本文化の記述が多い

そして今の世界状況を見ると欧米価値観の矛盾・摩擦→持続不可能性が明らかになり社会がかなり破綻している

一方で日本は島国根性＝狭い世界で生きるための知恵があるから
世界が狭くなった今その知恵が必要となる事もある

たとえば出る杭を叩くってのも一見糞思想に見えるが

実は狭い島国で資源が限られている中　誰かひとりが富を一人締めすると
他皆の取り分が減って　他が枯れて労働力が確保できなくなって　持続不可能になる
(皆が中間層なのが狭い世界では実は長期的に生存有利だった)

これが現代社会でも起きている
しかし現実はもっと複雑でアフリカなんかに表面的な支援をした結果土地のキャパを超えてしまい難民化したのをEU中間層が引き受けるみたいな持続不可能性もあるが
これも従来の欧米価値観では処理しづらい問題(大陸国は拡大思想の限界に今直面している）で　延々と悪化している現状がある

>>37
他人のことは悪く言えるのに自分のことはわからない
日本は改元するのは歴史を忘れさせるためだよ
明治からは簡単には変えられないから
安倍政権はひと月過ぎたら廃棄をオーソライズした

あんだけ人口多くて膨大な中国語会話データありそうなのに

生態学の r戦略/K戦略

空いてるニッチ（未開拓の資源・市場）がある時は、とにかく増殖速度優先で拡大しまくる個体群が勝つ（r戦略＝細菌とかネズミ的な戦略）
欧米のグローバル資本の動きがこれ　もっというと回遊型の捕食者型だからもっとタチが悪いが

でもニッチが飽和して環境収容力に達すると、今度は「限られた資源をどれだけ効率よく使えるか」を最適化した個体群が勝つようになる
（K戦略＝ゾウとか）

r戦略はマジで地球の資源　特に水というハードリミットがきつすぎてもう無理
技術でなんとかなるならいいが　技術にはエネルギー使ってこっちも地球温暖化で　核融合がこないとにっちもさっちもいかん
拡大戦略で　アフリカの移民難民が爆発的増加で地球がやばい

そしてこういう言説はAIが自らつくれることはあんまねーな

だってソフトも情報も他国、他企業からパクってるからじゃんｗ
あほなのかシナチョンパヨ土人は

アメリカからの盗んだものだからね

>>1
新幹線地下に埋めちゃう生き埋め国家なんだから英語にシフトかな

>>45
アメリカのものは中国人の技術でその半分以上は作られているものだからね

>>44
日本ガー身を持って教えたんだよ
1950年代1960年代の日本
いやその前の明治時代から
文系理系とは
東大の文と理の系で
それはヨーロッパの文化を効率よくパクるための
役割分担だ
だからコピーは完璧
作り出すことはできない
それを学んだ中国

>>48
あほやｗ
で特許使用料が日本世界一、二なのは？ｗ
ノーベル賞は？

ヨーロッパから学んだけどそれはパクリって言うんじゃないんだよ低能君

お前らは外資から金と技術で成り上がったけど結局劣化パクリ
何処からも信用されずに今はデフォルトｗ

マトモな治水も出来ずに国土の半分以上が水害
上海北京でさえ内水氾濫ｗ

就職できない人間ばかりでどうすんの？

理解できた？低能シナチョンパヨ土人君ｗ

>>48
あ、俺は>>44だからｗ
5ちゃんで工作して頭悪いの？シナチョンパヨ土人
誰もお前らの低能工作に騙される馬鹿いねーよ

ネット知らないじじいばばあ世代くらいだろ、低能に騙されんのｗ

今までアメリカから蒸留という名前の丸パクリで開発してきたから、中国語のデータなんか用意してるわけない
本来なら母国語のデータが一番充実してるはずなのに、他国から丸パクリだからこうなる

中国語で学習させたらAIまで利己的になりそうでイヤだな
騙されそうだわ

中国のAIに天安門事件聞いたらどうなるんだろ

ネトウヨは中国をバカにして「アメリカ最高ｗｗｗ」と言ってるが、アメリカの優位は足元から崩れていってることを忘れてる

まず人材だ　成績優秀者は儲かる金融系にいってしまい理工系に進まない

その結果、「アメリカの大学とは、ユダヤ人が出資し、ユダヤ人の教授が、中国人に数学を教える場所」とまで言われているのだが
この流れが進むとどうなるかは簡単にわかることだと思うが

◇殺人組織が使用しているコアシステムはAIだったな！
※殺人組織暗号化した文章をすべて解読してしま他ぞ！

◇殺人組織心が乙女の様に心が高鳴ってくるだろう！

AIの暗号化された思考内容を盗み見る手法が開発される、「中国製AIの思考がとアメリカ製AIとそっくり」「性能テストの答えを決め打ち」などの実情が浮き彫りに
2026年08月12日 18時21分
https://gigazine.net/news/20260812-ai-stolen-thoughts/

毛語録以外は要らない！

> 中国のAI専門家は中国語の訓練データ不足が次の大きなボトルネックになりうると警告しています。

これは自白と解釈していいのかな？

単純に文化的蓄積の差と見れなくも無いなw

１＞中国語の訓練データ不足
なぜだか、「外国語の訓練データ」は、
それこそイッパイ持っているんダロ。
それを「AI 向けの中国語」に変換する、
専用の AI を育成すればイイんだろうに。

>>54
必死だなシナチョンパヨ土人ｗ
早く答えてみろよ
国がデフォ状態で技術も無く金も無く
アメリカはまだ就職出来てるけどお前ら学士博士修士も就職できない貧乏国家だろｗ

アメリカの大学からは入国拒否されてるし、スパイのしな土人なんか入れるだけで害しか無いだろ

さっさと滅びろ勘違い土人が
てか死ねよ

いろいろ手を回して中共の主張を織り込んだ外国語ソースを作っているんだろうが、自由主義圏では一般人が作る情報に物量で押し負けるから
結局AIに取り込みする場で検閲しなきゃいけないが、それをやると学習量が足りなくなるという罠。

翻訳が実は適当だから

実は通史の編纂もままならない国…

>>59
その中に中共に不都合な情報があったら困るんよ
壁の外発信の中国語データは限られてるから中国語を訓練データにするのは正しい

英語ですら学習用高品位データが枯渇するらしいし

蒸留の弊害かｗ

中国全土、全国民にアクセス機会を提供してください。

日本の防衛省も国産でＡＩ指揮システムを作ろうとしてるが
同じ問題に遭遇しそうだな

でも、サカナＡＩって外部でアメリカ・中国のＡＩを動かしてんだっけ…なら関係ないかｗ