De forskellige udfordringer og tilgange til AI land for land

Med den komplette transformation af samfundet være nær ved at ske på grund af kunstig intelligens (AI)-teknologier, er det vigtigt at se på de forskellige tilgange, der tages af lande over hele verden. Uanset om det er af grund af velstand eller overvågning, er der ingen tvivl om, at nationer investerer mere og mere i AI. 

Kina

Kina tager en meget strategisk tilgang til kunstig intelligens, med den kinesiske regering, der erklærer sine håb om, at nationen skal blive verdens førende AI-innovator i 2030. Regeringen har udgivet en national AI-strategi og planer om at investere titusinder af millioner dollars i AI-forskning og udvikling. Byer investerer også deres egne penge, med Beijings 2,1 milliarder dollars AI-teknologipark og Tianjins planlagte 16 milliarder dollars AI-fond. 

Den private sektor spiller den anden store rolle i Kina, med kinesiske AI-startups, der konkurrerer med USA om AI-ventureinvesteringer. Landet er nummer to, efter USA, når det kommer til antallet af AI-virksomheder. 

Kinas fremgang i AI har også medført alvorlige bekymringer om menneskerettighedsbrud og overvågning. AI-virksomheder i Kina eksporterer overvågningsteknologi til lande som Kenya, Laos, Mongoliet, Uganda og Usbekistan. De største bekymringer stammer fra brugen af ansigtsgenkendelsesteknologi til at spore individer. 

USA

USA har konstant været en leder i offentlig og privat AI-forskning, med massiv venturekapitalinvestering, der finder sted i branchen. I 2012 modtog AI-initiativer 282 millioner dollars fra venturekapitalister, og dette tal nåede 8 milliarder dollars i 2018. 

USA står over for store problemer på områder som cybersikkerhed og kompetencegapet. Organisationer implementerer mere og mere store AI-initiativer, hvilket medfører en øget sikkerhedsrisiko. Der er en stor bekymring blandt chefer om, at fortrolig og følsom data bliver stjålet, samt om, at ydre aktører påvirker træningsdata og algoritmer. Når det kommer til kompetencegapet, udvides det på grund af den øgede implementering af denne teknologi. Dette vil have store konsekvenser for økonomien og kan føre til massiv arbejdsløshed, hvis det ikke løses øjeblikkeligt. Virksomheder begynder at implementere genoptræning- og kompetenceudviklingsprogrammer for deres medarbejdere. 

Tyskland

Tyskland accelererer udviklingen af AI-teknologier, med planer om at investere 3 milliarder euro i AI-forskning inden 2025. Deres nationale strategi kaldes “AI Made in Germany”, og de håber, at AI vil udvide økonomien og forbedre den eksisterende industris konkurrenceevne. Ifølge en studie, der er bestilt af den tyske regering, vil AI tilføje omkring 32 milliarder euro til Tysklands produktionsoutput inden for 5 år. 

Tyskland har lagt øget fokus på de etiske spørgsmål omkring AI. De har store bekymringer om desinformation og teknologiens manipulation. Ud over manipulation er der en bekymring om teknologiens økonomiske impact. På grund af dette lægger landet stor vægt på at uddanne arbejdere i AI. De ser det som en måde at forbedre ydelsen og muliggøre partnerskaber mellem mennesker og maskiner.

Storbritannien

Storbritannien har en imponerende AI-startup-scene, samt 1 milliard pund i regeringsstøtte til industrien og akademiet. Der er fokus på store initiativer samt implementering af en omfattende strategi for AI-adopteringsprocessen. Mens der er bekymring blandt regeringen om juridisk ansvar og selvstændig beslutningstagning, ser de største udfordringer ud til at være at bevise forretningsværdien af AI-projekter samt at integrere AI i roller og funktioner. 

Storbritannien kan også opleve en stor forstyrrelse af arbejdskraften på grund af ny teknologi. De har iværksat genoptræningsprogrammer som National Retraining Scheme, som sandsynligvis vil blive udvidet i den nærmeste fremtid. Det består af forskellige initiativer, der skal forberede arbejdere på udviklingen af arbejdspladsen. 

Frankrig

Matematikeren Cédric Villani blev udnævnt af præsident Emmanuel Macron i 2017 til at udvikle en national AI-strategi. Han kom med “AI for Humanity”, der blev offentliggjort i 2018 med 1,5 milliarder euro i finansiering. 

Planen fokuserer på nationens ressourcer og talent, et åbent data-økosystem, forskningsinstitutioner, etiske spørgsmål og konsekvenser for økonomien. Regeringen har et stærkt forhold til Den Europæiske Union, men nationen udvikler også AI på nationalt plan. 

Frankrig har et større antal små AI-projekter, der endnu ikke deltar i de store initiativer. Dette kan skyldes konkurrerende prioriteter som overholdelse af Den Generelle Databeskyttelsesforordning (GDPR). 

Nogle af nationens største udfordringer er at integrere AI i organisationer og at skaffe talent. På grund af det ekstreme kompetencegap arbejder regeringen på at udvikle et system, der afhænger af akademisk uddannede fra det franske uddannelsessystem. 

Kanada

Kanada tager en langsommere tilgang til AI-teknologi, hvilket kan skade innovation og implementering. Der er en mangel på trang til at handle, med kun omkring 51 procent af chefer, der tror, at AI vil forandre deres virksomhed. 

Mens resten af verden går fremad med AI-teknologi, kan kanadiske virksomheder blive efterladt. Regeringen tager dog skridt for at undgå denne situation. De har implementeret politikker for at gøre det lettere for personer med AI-relaterede kompetencer at immigrere. Da de ikke producerer nok talent inden for deres egne grænser, søger de at tiltrække det. Der er ikke en stærk fokus på AI-uddannelse inden for landet, men det kan ændre sig med partnerskaber med akademiske institutioner. Universitetet i Toronto investerer omkring 100 millioner kanadiske dollars for at støtte arbejdet fra personer som AI-forskere. 

Forberedelse til fremtiden

Med AI-teknologien sat til at overtage mange aspekter af samfundet inden for en årrække, vil impacten i hvert land afhænge af deres nuværende tilgang. Det kan argumenteres for, at ingen af de nævnte nationer tager en tilstrækkelig drastisk tilgang til, hvad der vil blive den fjerde industrielle revolution, men der kan læres meget af at studere dem. De fleste af disse initiativer vil sandsynligvis skulle skaleres op meget hurtigt for at forberede sig til AI’s fremtid.