AIが本格的に「中国語を読める」ようになると、静かな技術革命が進行している。国内の大規模モデルの競争の中で、高品質な中国語データが勝敗を決める重要な要因となっている。業界調査によると、現在の主要な国内大規模モデルのトレーニングデータにおいて、中国語コンテンツの割合は一般的に60％以上で、一部のモデルでは80％にも達しており、英語のテキストに依存する必要が大幅に低下している。この変化は、モデルが中国ユーザーのニーズをより正確に理解するだけでなく、AIが初めて「上火（しょうか）」「湿気（しつき）」「車を見に行く（かしゃをみにいく）」などの文化特有の概念を深く解析できるようになったことを意味している。

「翻訳できる」から「文脈を理解する」へ：中国語の複雑さがデータのアップグレードを促す

「車を見る」という言葉は、4S店では「車を選ぶ」ことを指し、駐車場では「車を預かる」ことを意味する。このような文脈に強く依存する表現は、単なる翻訳的な学習では正確に捉えることができない。清华大学の孟慶国教授は、「中国語には比喩、政策用語、方言の習慣、文化的なシンボルが含まれており、これらが独自の意味ネットワークを構成している。これらの中国語データを十分に掘り下げたうえで、モデルが真正に『ローカル化』されることが可能となる」と述べている。

科大訊飛の趙艶軍氏はさらに例を挙げて説明した。「上火（しょうか）」という中医用語は、文字通りの「燃える」ではなく、体の内熱症状を指す。また、古詩の「落花流水（らくかりゅうすい）」は春の風景を表すこともあるし、感情の流れを示すこともある。もしモデルが高品質な中国語データで十分に学習していないと、機械的に分解してしまい、文化的な神髄を伝えられなくなる。

3500TBの高品質データセットが実装され、中国移動通信がインフラ建設をリード

中国語AIの基盤を強化するために、産業界は加速的に行動を始めている。中国移動通信は、30以上の業界をカバーし、総量が3500TBを超える汎用的な高品質中国語データセットを構築し、政府関係、医療、金融、教育などのシナリオを含んでおり、大規模モデルに構造化・ノイズ除去・合規性のあるトレーニング素材を提供している。また、大学、出版社、文化機関も古籍や地方誌、能楽などの貴重な資源のデジタル化とラベリングを進めている。

データの孤島と標準の欠如が依然として課題

進展が顕著であるにもかかわらず、課題は依然として突出している：

- データの孤島：政府、企業、学術機関のデータが分断されており、連携が難しい。

- ラベリングの標準が統一されていない：同一の用語が異なるデータセットで混乱したラベルを持つため、モデルの整合性に影響が出る。

- プライバシーとセキュリティ：高価値な中国語データには個人情報や国家的な機密情報が含まれており、新たなプライバシー計算技術が必要。

専門家は、国家レベルの中国語データラベリングの規範を早急に整備し、機関間でのデータ協力を推進すべきであり、フェデレーテッドラーニングや信頼実行環境（TEE）などの技術を使って「データは使えるが見えない」という形を採用することを奨励すべきだと呼びかけている。

AI＋文化：ツールから継承者へ

AIbaseは、中国語データの戦略的価値が技術の面を超えていると主張している。それは、文化主権とデジタル文明における発言権に関わっている。大規模モデルが『紅楼夢（こうろうむ）』の隠喩を生き生きと解釈し、平仄（へいそく）に合った宋詞（そうし）を正確に生成し、世界に「和而不同（わじょどう）」の哲学を説明できるようになれば、AIはツールから中華文明のデジタル的な継承者へと昇格する。