Różne wyzwania i podejścia do sztucznej inteligencji w poszczególnych krajach

W związku z całkowitą transformacją społeczeństwa, która jest nieuchronna ze względu na technologie sztucznej inteligencji (AI), ważne jest, aby przyjrzeć się różnym podejściom stosowanym przez kraje na całym świecie. Niezależnie od tego, czy jest to z powodów dobrobytu, czy nadzoru, nie ma wątpliwości, że kraje coraz bardziej inwestują w AI.

Chiny

Chiny stosują bardzo strategiczne podejście do sztucznej inteligencji, a chiński rząd ogłosił swoje nadzieje, aby kraj ten stał się światowym liderem w dziedzinie AI do 2030 roku. Rząd opublikował narodową strategię AI i planuje zainwestować dziesiątki miliardów dolarów w badania i rozwój AI. Miasta również inwestują własne pieniądze, a park technologiczny w Pekinie wart 2,1 miliarda dolarów oraz planowany fundusz AI w Tiencinie wart 16 miliardów dolarów.

Prywatny sektor odgrywa również dużą rolę w Chinach, a chińskie startupy AI konkurują z USA o finansowanie venture. Kraj ten zajmuje drugie miejsce, po USA, pod względem liczby firm AI.

Postępy Chin w dziedzinie AI wywołały również poważne obawy dotyczące nadużyć praw człowieka i nadzoru. Firmy AI w Chinach eksportują technologie nadzoru do krajów takich jak Kenia, Laos, Mongolia, Uganda i Uzbekistan. Największe obawy dotyczą wykorzystania technologii rozpoznawania twarzy do śledzenia osób.

Stany Zjednoczone

Stany Zjednoczone stale są liderem w badaniach publicznych i prywatnych w dziedzinie AI, a inwestycje venture capital w tej branży są ogromne. W 2012 roku inicjatywy AI otrzymały 282 miliony dolarów od inwestorów venture, a ta kwota wzrosła do 8 miliardów dolarów w 2018 roku.

Stany Zjednoczone mają duże problemy w obszarach takich jak bezpieczeństwo cybernetyczne i luka umiejętności. Organizacje coraz częściej wdrażają duże inicjatywy AI, co wiąże się zwiększonym ryzykiem bezpieczeństwa. Istnieją duże obawy wśród menedżerów o kradzież danych wrażliwych i wpływ zewnętrznych aktorów na dane szkoleniowe i algorytmy. Co więcej, luka umiejętności jest pogarszana przez coraz częstsze wdrożenie tej technologii. To będzie miało duże implikacje dla gospodarki i może prowadzić do masowego bezrobocia, jeśli nie zostanie rozwiązane natychmiast. Firmy zaczynają wdrażać programy przekwalifikowania i doskonalenia umiejętności dla swoich pracowników.

Niemcy

Niemcy przyspieszają rozwój technologii AI, a planują zainwestować 3 miliardy euro w badania AI do 2025 roku. Ich strategia narodowa nosi nazwę “AI Made in Germany”, a mają nadzieję, że AI rozszerzy gospodarkę i poprawi konkurencyjność istniejących branż. Zgodnie z badaniem zleconym przez niemiecki rząd, AI dodaje około 32 miliardów euro do niemieckiej produkcji przemysłowej w ciągu 5 lat.

Niemcy położyły większy nacisk na kwestie etyczne związane z AI. Mają duże obawy dotyczące dezinformacji i manipulacji tą technologią. Poza manipulacją, istnieją obawy dotyczące wpływu ekonomicznego tej technologii. Z tego powodu, kraj ten podejmuje duże wysiłki, aby szkolić pracowników w dziedzinie AI. Widzą to jako sposób na poprawę wydajności i umożliwienie współpracy między ludźmi a maszynami.

Wielka Brytania

Wielka Brytania ma imponującą scenę startupów AI, a także 1 miliard funtów wsparcia rządowego dla przemysłu i akademii. Istnieje nacisk na duże inicjatywy, a także na wdrożenie kompleksowej strategii dla przyjęcia AI. Chociaż istnieją obawy wśród rządu dotyczące odpowiedzialności prawnej i podejmowania decyzji przez autonomiczne systemy, największymi wyzwaniami są, zdaniem wielu, udowodnienie wartości biznesowej projektów AI, a także integracja AI z rolami i funkcjami.

Wielka Brytania może również doświadczyć dużych zakłóceń na rynku pracy ze względu na nową technologię. Wprowadzono programy przekwalifikowania, takie jak Narodowy Program Przekwalifikowania, które prawdopodobnie zostaną rozszerzone w najbliższej przyszłości. Składają się one z różnych inicjatyw mających na celu przygotowanie pracowników do ewolucji miejsca pracy.

Francja

Matematyk Cédric Villani został mianowany przez prezydenta Emmanuela Macrona w 2017 roku, aby opracować narodową strategię AI. Opracował “AI dla Ludzkości”, która została opublikowana w 2018 roku z finansowaniem w wysokości 1,5 miliarda euro.

Plan koncentruje się na zasobach i talencie narodu, otwartym ekosystemie danych, instytucjach badawczych, kwestiach etycznych i implikacjach dla gospodarki. Rząd ma silne relacje z Unią Europejską, ale kraj ten również rozwija AI na poziomie krajowym.

Francja ma większą liczbę małych projektów AI, które jeszcze nie biorą udziału w dużych projektach. Może to być spowodowane konkurującymi priorytetami, takimi jak zgodność z Ogólnym Rozporządzeniem o Ochronie Danych (GDPR).

Największymi wyzwaniami kraju są integracja AI z organizacjami i pozyskanie talentów. Ze względu na ekstremalną lukę umiejętności, rząd pracuje nad stworzeniem systemu, który opiera się na absolwentach franczego systemu edukacji.

Kanada

Kanada stosuje powolne podejście do technologii AI, co może zaszkodzić innowacjom i wdrożeniu. Brak pilności, a tylko około 51 procent menedżerów uważa, że AI zmieni ich firmę.

Podczas gdy reszta świata idzie do przodu z technologią AI, kanadyjskie firmy mogą pozostać w tyle. Jednak rząd podejmuje kroki, aby uniknąć tej sytuacji. Wprowadzono polityki, aby ułatwić imigrację osobom z umiejętnościami związanymi z AI. Ponieważ nie produkują wystarczającej liczby talentów wewnątrz kraju, starają się sprowadzić je z zewnątrz. Nie ma silnego nacisku na szkolenia AI w kraju, ale może to ulegać zmianie dzięki partnerstwom z instytucjami akademickimi. Uniwersytet w Toronto inwestuje około 100 milionów dolarów kanadyjskich, aby wspierać prace naukowców AI.

Przygotowanie się do przyszłości

Ponieważ technologia AI ma zdominować wiele aspektów społeczeństwa w ciągu dekady, wpływ w każdym kraju będzie zależał od ich obecnego podejścia. Można argumentować, że żaden z wymienionych tu krajów nie stosuje wystarczająco drastycznego podejścia do czwartej rewolucji przemysłowej, ale można się wiele nauczyć, studiując ich podejście. Większość tych inicjatyw będzie musiała być szybko skalowana, aby przygotować się do przyszłości AI.