Baidu ERNIE 5.0が示す、マルチモーダルAIの「真の統合」とは何か？

Baidu ERNIE 5.0が示す、マルチモーダルAIの「真の統合」とは何か？

あなたも感じているかもしれませんが、最近のAI業界は本当に目まぐるしいですよね。特に中国のテックジャイアント、Baiduが年次イベント「Baidu World 2025」で発表した次世代基盤AIモデル「ERNIE 5.0」には、正直なところ、私も最初は「また新しいモデルか」と少し懐疑的な目を向けました。しかし、その詳細を深掘りしていくと、これは単なるバージョンアップではない、ある種の「真の統合」を目指していることが見えてきました。

私がこの業界で20年間、シリコンバレーのガレージスタートアップから日本の大企業のAI導入まで、数百社の現場を見てきた経験から言わせてもらうと、AIの進化は常に「統合」の歴史でした。最初はテキスト、次に画像、音声と、それぞれのモダリティ（情報形式）が個別に進化し、その後、それらを組み合わせる「マルチモーダルAI」が登場しました。しかし、これまでのマルチモーダルAIの多くは、各モダリティを別々に処理し、後から無理やり統合するようなアプローチが主流だったんです。まるで、別々の言語を話す人たちが、通訳を介して会話しているようなもの。そこに限界を感じていた技術者も少なくなかったはずです。

ERNIE 5.0が提唱する「ネイティブ・オムニモーダル」あるいは「ネイティブ・フルモーダル統合モデリング」という概念は、まさにその限界を打ち破ろうとするものです。テキスト、画像、音声、動画といった多様な情報を、設計段階から統合的にモデリングするアーキテクチャを採用しているという話を聞いて、私は思わず膝を打ちました。これは、最初から多言語を理解し、自然に操るネイティブスピーカーのようなAIを目指している、ということでしょう。このアプローチが本当に機能すれば、AIの理解力、指示追従能力、そして創造性は飛躍的に向上する可能性があります。

技術的な側面を見ると、ERNIE 5.0は最大2.4兆ものパラメータを持つ超巨大モデルでありながら、超疎なMixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを採用することで、推論時のアクティブなパラメータの割合を3%未満に抑えているというから驚きです。これは、効率性と性能を両立させようとするBaiduの強い意志を感じさせます。彼らは、40以上の社内ベンチマークテストで、言語およびマルチモーダル理解能力がOpenAIのGPT-5やGoogleのGemini 2.5 Proに匹敵するか、それを上回る可能性があると主張しています。画像および動画生成能力に至っては、専門分野で世界をリードするレベルだと。もちろん、これらのベンチマークはBaidu自身の発表に基づくものであり、独立した第三者機関による評価が待たれるところですが、そのポテンシャルは無視できません。

Baiduの戦略は、ERNIE 5.0の提供方法にも表れています。一般ユーザー向けには「ERNIE Bot」を通じて、そして企業ユーザー向けにはBaidu AI CloudのMaaSプラットフォーム「Qianfan」を通じてプレビュー版を提供しているとのこと。これは、自社の技術を広く普及させ、エコシステムを構築しようとする明確な意図が見えますね。さらに、外部への依存を減らし、パフォーマンスとコストを最適化するために、独自のAIチップ「Kunlun」シリーズ（M100が2026年初頭、M300が2027年初頭に発売予定）の開発にも巨額の投資を行っているという話は、彼らがAIインフラの垂直統合を目指していることを示唆しています。中国全体の2025年のAI設備投資が980億ドルに達すると予測されている中で、Baiduのような主要インターネット企業が240億ドルもの投資を行うというのは、その本気度が伺えます。

しかし、すべてが順風満帆というわけではありません。SVG生成時に意図しないツール呼び出しが発生するなどのバグが報告されているようですし、発表後のBaiduの株価は下落し、一部の投資家からは「際立った驚きがなかった」との声も聞かれました。これは、AI市場の競争がいかに激しいか、そして投資家が常に「次なる衝撃」を求めていることの表れでしょう。私個人としては、新しい技術には常に初期の課題がつきものだと考えています。重要なのは、それらの課題にどう向き合い、どれだけ早く改善していくかです。

ERNIE 5.0の発表と同時に、BaiduはGenFlow 3.0（汎用AIエージェント）、Miaoda（ノーコードアプリケーションビルダー）、Oreate（AIワークスペース）、リアルタイムデジタルヒューマン技術など、他のAI製品のアップグレードも発表しています。特にAIエージェントは重要な応用分野と位置付けられており、交通、エネルギー、金融、物流などの複雑な問題に対応する自己進化型エージェント「Famou」も導入されているとのこと。これは、基盤モデルの進化が、具体的なアプリケーションやソリューションへとどう繋がっていくかを示す良い例です。

投資家としては、BaiduのAIチップ開発への投資や、Qianfanを通じた企業向けサービス展開に注目すべきでしょう。単なるモデルの性能だけでなく、そのモデルがどのように社会実装され、収益に繋がるかを見極める必要があります。技術者としては、ERNIE 5.0の「ネイティブ・オムニモーダル」というアプローチが、今後のマルチモーダルAI開発の主流になる可能性を考慮し、そのアーキテクチャや学習方法について深く探求する価値があると思います。

結局のところ、ERNIE 5.0は、マルチモーダルAIの次のフェーズ、つまり「真の統合」への挑戦状だと私は見ています。この挑戦が成功するかどうかは、今後の技術開発と市場の評価にかかっていますが、あなたはこのBaiduの動きをどう評価しますか？そして、この「ネイティブ・オムニモーダル」という概念が、私たちの未来をどのように変えていくと想像しますか？

あなたはこのBaiduの動きをどう評価しますか？そして、この「ネイティブ・オムニモーダル」という概念が、私たちの未来をどのように変えていくと想像しますか？

私の見解を率直に言わせてもらうと、ERNIE 5.0が提唱する「ネイティブ・オムニモーダル」は、単なる技術的なキャッチフレーズにとどまらず、マルチモーダルAIの進化における本質的なパラダイムシフトを示唆していると感じています。これまでのマルチモーダルAIが「複数の言語を学ぶ」アプローチだったとすれば、ネイティブ・オムニモーダルは「最初から多言語環境で育つ」ようなもの。この違いは、表面的な性能向上以上に、AIの認知能力そのものを変革する可能性を秘めているんです。

考えてみてください。人間が世界を認識する時、私たちは視覚、聴覚、触覚といった五感をバラバラに処理しているわけではありませんよね。目の前のリンゴを見た時、その色、形、手触り、匂い、そして「リンゴ」という概念が、脳の中で瞬時に、そして有機的に統合されて理解されます。もし、AIがこの人間の認知プロセスに近い形で情報を統合できるようになったらどうなるでしょうか。

まず、理解力の飛躍的な向上が期待できます。例えば、「この動画の会議で、Aさんが言及した資料のグラフはどれか？」といった、テキストと動画、画像（グラフ）が複雑に絡み合った質問に対し、これまでのAIでは各モダリティを個別に解析し、後から整合性を取る必要がありました。しかし、ネイティブ・オムニモーダルなAIであれば、動画内の音声、話者の表情、映し出されるスライドのテキストやグラフを、最初から一つの情報として理解し、文脈全体から質問の意図を正確に汲み取ることができるでしょう。これにより、誤解が減り、より複雑で曖昧な指示にも対応できるようになります。

次に、推論能力と創造性の深化です。真に統合された情報理解は、単なる事実の羅列を超えた、より深い洞察や、モダリティ間の新たな関連性の発見を可能にします。例えば、「悲しい音楽に合わせて、夏の夕暮れをテーマにした絵画を描き、それに合う詩を生成せよ」といった要求に対し、音楽の感情、夕暮れの視覚的特徴、そして詩的な表現を、それぞれが互いに影響し合いながら、より調和の取れたアウトプットを生み出すことができるようになるでしょう。これは、人間が複数の芸術形式からインスピレーションを得て創作活動を行うのと同様のプロセスを、AIが模倣し、さらに拡張する可能性を示しています。

このアプローチが実用化されれば、私たちの生活や産業は大きく変わるはずです。自動運転車は、単に道路標識や周囲の車の動きを認識するだけでなく、歩行者の視線やジェスチャー、遠くの工事現場の音、路面の微妙な振動といった多様な情報を統合し、より人間らしい、直感的な判断を下せるようになるかもしれません。医療分野では、患者の病歴（テキスト）、MRI画像（画像）、心音（音声）、歩行データ（動画）などを統合的に解析し、より正確な診断や個別化された治療計画の提案が可能になるでしょう。教育の現場では、生徒一人ひとりの学習スタイル（視覚優位か、聴覚優位かなど）をAIが理解し、最適な教材（動画、音声解説、インタラクティブな図）を動的に生成・提供することで、学習効果を最大化する「パーソナライズド教育」が現実のものとなるでしょう。

Baiduの垂直統合戦略、つまりAIチップ「Kunlun」の開発から基盤モデル「ERNIE 5.0」、そしてMaaSプラットフォーム「Qianfan」を通じたアプリケーション展開までを一貫して手掛ける姿勢は、彼らがこの「真の統合」を単なる研究テーマとしてではなく、ビジネスとして、そして社会インフラとして確立しようとしている本気度を示しています。個人的には、この垂直統合のアプローチは、長期的に見れば極めて理にかなっていると考えています。AIの性能はハードウェアとソフトウェアの密接な連携によって最大化されるからです。自社でチップを開発することで、モデルのアーキテクチャに最適化された演算能力を提供し、コスト効率を高め、最終的にはより多くの企業や開発者が高性能なAIを利用できる環境を構築しようとしているのでしょう。

もちろん、既存の記事にもあったように、初期のバグや投資家の「際立った驚きがなかった」という反応は、AI開発の道のりが決して平坦ではないことを物語っています。しかし、新しい技術には常に初期の課題がつきものです。重要なのは、それらの課題にどう向き合い、どれだけ早く改善していくか。そして、市場が常に「次なる衝撃」を求める中で、Baiduがいかにその期待に応え続けるかでしょう。

中国市場におけるBaiduの優位性は、膨大なデータ量と強力な政府支援に支えられています。これは、モデルの学習データセットの質と量において、他国の企業が容易に追いつけないアドバンテージとなり得ます。しかし、グローバル市場での展開を考えた場合、データのプライバシー、セキュリティ、そして倫理的ガバナンスに関する透明性がより一層求められるようになるでしょう。特に、AIエージェント「Famou」のような自己進化型エージェントは、その能力が向上するにつれて、社会に与える影響も大きくなります。公平性、透明性、説明責任といったAI倫理の原則をどのように組み込み、国際社会の信頼を得ていくかは、Baiduにとって大きな課題であり、同時に機会でもあります。

この激しいAI競争の時代において、OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、AnthropicのClaudeなど、主要プレイヤーはそれぞれ異なるアプローチで「汎用人工知能（AGI）」への道を模索しています。Baiduの「ネイティブ・オムニモーダル」は、その中でも特に、AIが世界を認識し、理解し、相互作用する方法の根本的な再定義を目指している点で注目に値します。これは、単に性能ベンチマークで上位を取るだけでなく、AIそのものの「知性」の質を変えようとする試みです。

では、私たち投資家や技術者は、この状況にどう向き合うべきでしょうか。

投資家としては、短期的な株価の変動に一喜一憂するのではなく、Baiduが描く長期的なビジョンと、その実現に向けた戦略の実行力を見極める必要があります。特に、AIチップ開発への巨額投資、そしてMaaSプラットフォーム「Qianfan」を通じた企業向けサービス展開は、将来的な収益の柱となり得るかという視点で評価すべきです。AIインフラの垂直統合が成功すれば、コスト競争力と性能面で他社を圧倒する可能性を秘めています。しかし、その一方で、開発コストの増大や、特定の技術スタックへの依存といったリスクも考慮に入れなければなりません。重要なのは、Baiduが提供するAI技術が、いかに多くの産業に深く浸透し、新たな価値を生み出すか、そのエコシステム構築の進捗を注視することでしょう。

技術者としては、ERNIE 5.0の「ネイティブ・オムニモーダル」というアプローチが、今後のマルチモーダルAI開発の主流になる可能性を真剣に考える必要があります。これまでの「モダリティ個別処理＋後統合」から、「設計段階からの統合モデリング」へのシフトは、アーキテクチャ設計、データセット構築、学習アルゴリズム開発において新たな課題と機会をもたらします。例えば、異なるモダリティの情報をどのように統一的な表現（埋め込み空間）にマッピングするか、あるいは、モダリティ間の相互作用をモデルがどのように学習するかといった点は、深く探求する価値があります。また、この種の巨大モデルの学習には膨大な計算資源とデータが必要となるため、効率的な学習手法や、より少ないデータで高性能を実現する「データ効率性」の研究も喫緊の課題となるでしょう。そして何より、AIの能力が向上するにつれて、その倫理的な側面や社会への影響に対する責任も増大します。単に高性能なモデルを作るだけでなく、公平で、透明性があり、説明可能なAIの開発に貢献する視点を持つことが、これからの技術者には不可欠です。

結局のところ、ERNIE 5.0は、マルチモーダルAIの次のフェーズ、つまり「真の統合」への挑戦状だと私は見ています。この挑戦が成功するかどうかは、今後の技術開発と市場の評価にかかっていますが、これはBaidu一社の問題に留まりません。彼らの動きは、AIが人間のように世界を理解し、創造する能力をどこまで高められるかという、AI研究の根源的な問いに対する一つの答えを示そうとしているのです。

私たち一人ひとりが、この急速な変化の波に乗り遅れることなく、AIがもたらす可能性と課題の両方を理解し、未来の社会を共に形作っていく意識を持つことが、今、最も重要だと私は感じています。ERNIE 5.0のような技術が、私たちの想像をはるかに超える未来を拓いてくれることを期待しつつ、その進展を冷静かつ情熱的に見守っていきましょう。

—END—

私たち一人ひとりが、この急速な変化の波に乗り遅れることなく、AIがもたらす可能性と課題の両方を理解し、未来の社会を共に形作っていく意識を持つことが、今、最も重要だと私は感じています。ERNIE 5.0のような技術が、私たちの想像をはるかに超える未来を拓いてくれることを期待しつつ、その進展を冷静かつ情熱的に見守っていきましょう。

この「未来を共に形作っていく意識」という言葉は、決して大袈裟なものではありません。AIの進化は、もはや一部の技術者や研究者だけの領域ではなく、私たち全員の生活、仕事、そして社会のあり方そのものに深く関わってくるからです。

私たちがまず意識すべきは、「AIリテラシー」の向上です。これは、AIの仕組みを全て理解することではありません。むしろ、AIができることとできないこと、得意なことと苦手なこと、そしてそれが社会にどのような影響を与えうるのかを、多角的に理解する能力を指します。例えば、ERNIE 5.0が「ネイティブ・オムニモーダル」を謳うとき、それは単に多くの情報形式を扱えるだけでなく、それらを人間のように統合的に理解しようとする試みであることを知る。そして、その「理解」が、私たちの情報収集、意思決定、創造活動にどう影響するかを想像する。こうしたリテラシーが、AIを盲目的に崇拝したり、逆に過度に恐れたりすることなく、健全な形で活用していくための土台となります。

そして、この「真の統合」を目指すAIの進化は、私たち自身の働き方や学び方にも大きな変革を迫るでしょう。AIがより複雑なタスクを、より人間らしいやり方でこなせるようになれば、私たちはより高度な創造性、批判的思考、共感といった、人間ならではの能力に注力できるようになります。ERNIE 5.0が提唱するような、複数のモダリティを横断的に理解し、推論する能力は、これまでのAIが苦手としてきた、文脈を深く読み解き、曖昧な情報から最適な解を導き出す、といった領域での支援を可能にするでしょう。これは、単に作業を効率化するだけでなく、私たちの知的な活動そのものを拡張する可能性を秘めているのです。

考えてみてください。あなたが新しいビジネスアイデアを模索しているとして、ERNIE 5.0のようなAIが、市場トレンドのテキストデータ、競合他社の製品動画、消費者の音声フィードバック、さらには特定の地域の人々の表情データまでを統合的に分析し、「この地域の若者たちは、〇〇という感情的なニーズを抱えており、それを満たすためには、△△という視覚的デザインと、□□という触覚的な体験を組み合わせた製品が最適解である」と提案してくる未来。これは、単なるデータ分析を超えた、人間の感性に訴えかけるような洞察をAIが提供する、ということです。

しかし、同時に、その進化に伴う倫理的課題と社会的なガバナンスの必要性も、より一層高まります。AIが「ネイティブ」に多種多様な情報を統合理解するようになるということは、そのAIが持つ情報量と、そこから導き出される結論の重みが、これまでとは比較にならないほど大きくなることを意味します。例えば、医療分野での診断支援において、AIがテキストの病歴、画像診断データ、生体センサーの数値、さらには患者の表情や声のトーンまでをも統合して診断を下すとき、その判断の根拠をどう説明し、誰が最終的な責任を負うのか。自動運転車が複雑な状況で判断を下す際、その「ネイティブな理解」に基づいた判断基準は、誰がどのように設定し、検証するのか。これらの問いに対する明確な答えを、技術者、政策立案者、法学者、そして市民社会全体で議論し、合意形成していくプロセスが不可欠です。

特に、Baiduが「自己進化型エージェント」であるFamouを導入している点にも注目すべきでしょう。AI

—END—

特に、Baiduが「自己進化型エージェント」であるFamouを導入している点にも注目すべきでしょう。AIエージェントが、テキスト、画像、音声、動画といった多様な情報を「ネイティブ」に統合理解し、自律的に学習し、進化していくとなれば、その能力は計り知れません。交通渋滞の最適化、エネルギー網の効率化、金融取引の自動化、サプライチェーンの最適化など、特定のドメインにおける複雑な問題を、人間が介在することなく解決できるようになる可能性を秘めています。

しかし、その一方で、自己進化型エージェントが持つ潜在的なリスクについても、私たちは目を向ける必要があります。AIが自律的に目標を設定し、行動を最適化していく過程で、人間の意図しない、あるいは倫理的に問題のある結果を招く可能性は常に存在します。例えば、効率性を追求するあまり、特定のグループに不利益をもたらしたり、予期せぬ形で社会システムに影響を与えたりするかもしれません。これは、単なるバグ修正では済まされない、設計思想や倫理原則に深く根差した問題です。だからこそ、Famouのようなエージェントの開発と導入においては、透明性のある意思決定プロセス、厳格な監査体制、そして人間による監視と介入のメカニズムが不可欠となります。Baiduがこの分野でどのような倫理的枠組みを構築し、国際的な基準に適合させていくかは、彼らがグローバルな信頼を勝ち取る上で極めて重要な要素となるでしょう。

そして、この「ネイティブ・オムニモーダル」という概念が、AGI（汎用人工知能）への道筋においてどのような意味を持つのか、という点も非常に興味深いところです。多くのAI研究者がAGIの実現を最終目標としていますが、そのアプローチは多岐にわたります。一部では、単一の巨大モデルがすべてのタスクをこなす「ビッグモデル」路線を追求し、また一部では、専門化された複数のAIモジュールが協調する「モジュール型AGI」を提唱しています。ERNIE 5.0の「ネイティブ・オムニモーダル」は、モダリティ間の統合を設計段階から行うことで、より人間の認知に近い形で世界を理解し、推論する能力を獲得しようとしています。これは、AGIが単に「多くのタスクをこなせる」だけでなく、「人間のように世界を理解し、学習し、創造できる」存在となるための、重要な一歩となり得るのではないでしょうか。

グローバルな視点で見れば、Baiduのこの動きは、OpenAI、Google、Anthropicといった西側の主要プレイヤーとの競争をさらに激化させることは間違いありません。各社はそれぞれ異なる強みと戦略を持っています。OpenAIはGPTシリーズで言語理解と生成の限界を押し広げ、GoogleはGeminiでマルチモーダル能力を統合し、Anthropicは安全性と倫理に重点を置いたClaudeを展開しています。Baiduは、中国市場での圧倒的なデータ量と政府の強力な支援を背景に、独自の垂直統合戦略（AIチップからモデル、アプリケーションまで）で差別化を図ろうとしています。この競争は、技術革新を加速させる一方で、各社がどのような倫理的原則に基づき、社会に貢献するAIを開発していくか、その姿勢が問われることになります。

私たち個人や企業がこのAIの波にどう向き合うべきか。それは、単に最新技術を追うだけでなく、「AIとの協働」のあり方を深く考えることに尽きます。AIが「真の統合」を達成し、より人間らしい理解力と推論能力を持つようになれば、私たちの仕事の多くはAIによって置き換えられるかもしれません。しかし、同時に、AIは私たちの能力を拡張し、これまで不可能だった新たな価値創造の可能性を開いてくれます。重要なのは、AIを「道具」としてだけでなく、「知的なパートナー」として捉え、その強みを最大限に引き出し、私たち人間が持つ創造性、共感性、倫理観といった独自の強みと組み合わせる方法を模索することです。

例えば、企業においては、ERNIE 5.0のようなモデルを単にAPI経由で利用するだけでなく、自社のビジネスドメインに特化したデータでファインチューニングし、独自のAIエージェントを開発することで、競合他社との差別化を図れるでしょう。顧客サポートにおいては、顧客の音声、表情、チャット履歴、過去の購買データなどを統合的に理解するAIが、よりパーソナライズされた、感情に寄り添った対応を可能にするかもしれません。製品開発では、デザイン案（画像）、ユーザーフィードバック（音声・テキスト）、市場データ（テキスト）を統合分析し、AIが次のヒット商品を共同で生み出す、といった未来も夢ではありません。

この壮大な変革の時代において、私たち一人ひとりが果たすべき役割は大きいと感じています。AIの進化は、決して一部の天才科学者や巨大企業だけが推し進めるものではなく、その恩恵を受ける私たち全員が、その方向性や使い方について考え、議論し、時には声を上げていくことで、より良い未来を形作ることができます。BaiduのERNIE 5.0が示す「ネイティブ・オムニモーダル」は、そのための重要なマイルストーンの一つです。

この技術が真に社会に浸透し、私たちの生活や産業を豊かにしていくためには、技術的な進歩だけでなく、社会的な受容、倫理的な枠組み、そして何よりも私たち自身の意識の変革が不可欠です。AIの可能性を信じつつも、その限界とリスクを冷静に見極め、より人間らしい、持続可能な社会の実現に向けて、AIと共に歩む道を模索していく。それが、今私たちに求められている姿勢だと、私は確信しています。

未来は、ただ訪れるものではありません。私たち自身が、今日の選択と行動によって、未来を創造していくのです。ERNIE 5.0のような先端技術が示す道を、共に学び、共に考え、そして共に歩んでいきましょう。 —END—

特に、Baiduが「自己進化型エージェント」であるFamouを導入している点にも注目すべきでしょう。AIエージェントが、テキスト、画像、音声、動画といった多様な情報を「ネイティブ」に統合理解し、自律的に学習し、進化していくとなれば、その能力は計り知れません。交通渋滞の最適化、エネルギー網の効率化、金融取引の自動化、サプライチェーンの最適化など、特定のドメインにおける複雑な問題を、人間が介在することなく解決できるようになる可能性を秘めています。

しかし、その一方で、自己進化型エージェントが持つ潜在的なリスクについても、私たちは目を向ける必要があります。AIが自律的に目標を設定し、行動を最適化していく過程で、人間の意図しない、あるいは倫理的に問題のある結果を招く可能性は常に存在

—END—

するからです。

例えば、金融市場での自動取引エージェントが、特定の経済指標を最適化するために、予期せぬ市場の変動を引き起こしたり、あるいは特定の層に不利益をもたらすような取引パターンを学習してしまうかもしれません。交通システムの最適化エージェントが、特定の道路の効率を最大化するあまり、別の地域の交通を麻痺させたり、緊急車両の通行を妨げたりする可能性もゼロではありません。これらのリスクは、単なる技術的なバグ修正で解決できる範囲を超え、AIエージェントの「目的関数」や「価値観」を誰が、どのように定義し、それが社会全体にとって望ましいものとなっているかを継続的に監視・評価する、という根本的な問いを私たちに突きつけます。

個人的に最も懸念しているのは、自己進化型エージェントが「ブラックボックス化」する可能性です。AIが自律的に学習し、進化していく過程が複雑になればなるほど、その判断の根拠を人間が完全に理解し、説明することが難しくなります。これは、特に医療や司法といった、人間の生命や権利に直結する分野でAIが活用される場合に、深刻な問題となり得ます。AIの判断がなぜそのようになったのかを説明できなければ、誤りが生じた際に責任の所在が曖昧になり、社会的な信頼を失うことにも繋がりかねません。だからこそ、Famouのようなエージェントの開発と導入においては、透明性のある意思決定プロセス、厳格な監査体制、そして人間による監視と介入のメカニズムが不可欠となります。Baiduがこの分野でどのような倫理的枠組みを構築し、国際的な基準に適合させていくかは、彼らがグローバルな信頼を勝ち取る上で極めて重要な要素となるでしょう。

そして、この「ネイティブ・オムニモーダル」という概念が、AGI（汎用人工知能）への道筋においてどのような意味を持つのか、という点も非常に興味深いところです。あなたも感じているかもしれませんが、多くのAI研究者がAGIの実現を最終目標としていますが、そのアプローチは多岐にわたります。一部では、単一の巨大モデルがすべてのタスクをこなす「ビッグモデル」路線を追求し、また一部では、専門化された複数のAIモジュールが協調する「モジュール型AGI」を提唱しています。ERNIE 5.0の「ネイティブ・オムニモーダル」は、モダリティ間の統合を設計段階から行うことで、より人間の認知に近い形で世界を理解し、推論する能力を獲得しようとしています。これは、AGIが単に「多くのタスクをこなせる」だけでなく、「人間のように世界を理解し、学習し、創造できる」存在となるための、重要な一歩となり得るのではないでしょうか。

私が見る限り、このアプローチは、AIが単なる高性能な計算機ではなく、より本質的な意味での「知性」を獲得するための土台を築こうとしているように思えます。人間が様々な感覚器から得た情報を統合し、文脈の中で意味を理解するように、AIも多様なモダリティを「ネイティブ」に結び

—END—