単一のオープンワールド知識コーパス

モデル間での最高のトレーニングを競うレースには限界がある。やがて、すべてのメーカーが、最大限に情報を得たモデルに必要なデータの完全なセットを収集するようになる。人類のすべての知識を集める道は、常に一つの場所——その知識の図書館——に行き着く。結果による勝者はいない。タイミングによる一時的な勝者がいるだけだ。 各国はすでに後れを取っている企業に資金を投入しており、このプロセスを見逃すことは不可能だ。本記事の末尾に、いくつかの国家プログラムへのリンクを掲載する。 最終的に何が起こるか。すべてのメーカーが、まったく同じものにアクセスする権利のために新たに支払い、まったく同じテキストを解析するパイプラインを新たに構築し、誰もがたどり着くまさに同じ場所に新たにたどり着く。一つの結果に対して繰り返されるコスト。 代わりに必要なもの。単一の世界的な知識コーパス。法的に保護されている。誰でも自由に使用できる。そして、国際的な基金によって——一度きりではなく継続的に——資金提供される。なぜなら、新しい知識の洪水は絶え間なく押し寄せ、コーパスは絶え間なく補充されなければならないからだ。 この分野で世界的な競争に意味があるのか、それともすでに国家間の協力を選択する時なのか。何十億、何百億もの資金が節約され、AI導入の分野での競争に投資できるだろう。 世界知識基金はどのような形で創設されるべきか。 必要なのは重みではなく、出典資料に裏付けられた、形式化された単一の知識源である。重みは1年以内、場合によってはそれよりも早く時代遅れになる。アーキテクチャーは2年以内に時代遅れになる。形式化された知識は時代遅れにならない——蓄積されていく。形式化が必要なのは、知識を比較・検証し、あらゆる言語で提供できるようにするためである。言語は投影であり、保存場所ではない。出典資料は常に保存される。なぜなら、抽出が完全に行われることは決してなく、抽出された事実は、出典に書かれていることに関する仮説にすぎず、再確認できなければならないからだ。 これがもたらすもの。人類の利益のためのAIの進化において、超大型企業だけでなく、小規模なIT企業、個人の専門家、独自の大規模モデルを持たない国々も参加できるようになる。そこに、そして最先端ではなくそこに、主な未活用の利益がある。フォークは多くの人々が利用できるようになり、進化のプロセスを促進するだろう。 競争はなくならない。アーキテクチャー、技術、トレーニング手法を競わせればよい。しかし、事実そのものを競わせてはならない。人類の事実は人類に属する。 DNB 国家支援プログラム：いくつかの例。 欧州連合、InvestAI（2025年2月）——2000億ユーロの動員。そのうち、新しい欧州基金200億ユーロは「AIギガファクトリー」、すなわち最大規模のモデルをトレーニングするための計算能力に充てられる。 https://oecd.ai/en/dashboards/policy-initiatives/investai 中国、国家AI産業投資基金（2025年4月）——600億元、約82億ドル。発起人は工業情報化省と財政省。さらに11の国家AIイノベーション試験区。 https://www.chinadaily.com.cn/a/202504/18/WS6802358ea3104d9fd38204b5.html インド、IndiaAIミッション（2024年3月7日に政府承認）——5年間で1万300億ルピー以上、約12億ドル。その設計は示唆に富む：計算能力（1万基以上のGPU）への個別予算項目、国産ファンデーションモデル開発のためのセンター、そしてIndiaAIデータセットプラットフォーム——すなわち、データセットを収集・公開するための国家プログラム。まさにこの記事で述べていることである。 https://www.pib.gov.in/PressReleasePage.aspx?PRID=2012375&reg=3&lang=2 韓国、2026年度予算——AIに10.1兆ウォン、約70億ドル：産業・公共サービスへの導入に2.6兆ウォン、人材・インフラに7.5兆ウォン。さらに1万5000基のアクセラレーターを調達し、総数3万5000基に。国産ファンデーションモデルへの個別予算。 https://www.korea.net/NewsFocus/policies/view?articleId=281702 英国、主権AI（2026年6月）——2026年3月に発表された5億ポンドの主権AIプログラムに加えて、さらに11億ポンド。うち7.5億ポンドは2030年までの国家AIスーパーコンピューターに、4億ポンドはアクセラレーターの調達に。掲げられた目標は、2030年までに国内の計算能力を20倍に増やすこと。 https://www.computing.co.uk/news/2026/government/government-commits-more-than-one-billion-sovereign-ai フランス（2025年2月）——国家の支援の下で発表された民間投資1090億ユーロに加え、France 2030からの公的資金。これには「IAクラスター」プログラム向けの3.6億ユーロが含まれる。 https://www.info.gouv.fr/actualite/ia-une-nouvelle-impulsion-pour-la-strategie-nationale 二つの点に注目されたい。 第一に、資金のほぼすべてが計算能力と人材に充てられている。 第二に、国がゼロから始める場合、最初に創設するのは国家データセットプラットフォームである——インドがそうしたように。つまり、問題はすでに認識されている。だが、今のところ各国はそれぞれ独自に解決している。正直に言えば、多くの国は知識を統合するという課題をまだ認識しておらず、非生産的で無駄な競争を許している。