द फाइव -पॉइंट प्लान: इस तरह से जर्मनी एआई वर्ल्ड टिप बनना चाहता है – एआई स्टारअप के लिए डेटा गिगाफैक्टरी और पब्लिक ऑर्डर

रणनीतिक महत्व के जर्मनी के लिए एक प्रमुख एआई राष्ट्र के रूप में स्थापना क्यों है?

वर्तमान वैश्विक प्रौद्योगिकी परिदृश्य को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के क्षेत्र में गहन प्रतिस्पर्धा की विशेषता है, जिसे अक्सर "एआई रेस" के रूप में वर्णित किया जाता है। इस दौड़ को मुख्य रूप से संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन द्वारा उद्धृत किया गया है, जो अनुसंधान, विकास और बुनियादी ढांचे में बड़े पैमाने पर निवेश करते हैं। जर्मनी जैसे उच्च विकसित औद्योगिक राष्ट्र के लिए, इस क्षेत्र में स्थिति एक मात्र विकल्प नहीं है, बल्कि एक रणनीतिक आवश्यकता है। एआई अब एक आला तकनीक नहीं है, लेकिन एक मौलिक बुनियादी नवाचार में विकसित होता है जो भविष्य की आर्थिक प्रतिस्पर्धा, राष्ट्रीय सुरक्षा और भू -राजनीतिक प्रभाव पर निर्णय लेगा।

जर्मनी के लिए, जिसकी समृद्धि काफी हद तक मैकेनिकल इंजीनियरिंग, ऑटोमोटिव उद्योग और चिकित्सा प्रौद्योगिकी जैसे प्रमुख उद्योगों में अपनी ताकत पर आधारित है, एआई क्षेत्र में एक तकनीकी घाटा अस्तित्वगत जोखिमों पर आधारित है। इन क्षेत्रों में प्रौद्योगिकी नेतृत्व का नुकसान न केवल आर्थिक आधार को नष्ट कर देगा, बल्कि विदेशी प्रौद्योगिकी प्रदाताओं पर महत्वपूर्ण निर्भरता भी पैदा करेगा। इस चुनौती की तात्कालिकता राजनीतिक रणनीति पत्रों में स्पष्ट हो जाती है, जो महत्वपूर्ण कार्रवाई के लिए उस समय पर जोर देती है, आग्रह कर रही है।

इस वैश्विक गतिशील के जवाब में, जर्मन संघीय सरकार ने रणनीतिक योजनाएं तैयार की हैं, जिसका उद्देश्य एआई राष्ट्रों के "विश्व नेताओं" में जर्मनी की स्थापना करना है। इस रणनीति का एक केंद्रीय तत्व डिजिटल मंत्री की पांच-बिंदु योजना है, जो जर्मनी के एआई स्थान को मजबूत करने के लिए कार्रवाई के आवश्यक क्षेत्रों को रेखांकित करता है। यह योजना एक व्यापक परिवर्तन के लिए एक गाइड के रूप में कार्य करती है, जो घरेलू स्टार्ट-अप के लक्षित प्रचार से लेकर एक आत्मविश्वास से भरे डेटा बुनियादी ढांचे की स्थापना तक मूल्य-आधारित नियामक ढांचे की स्थापना तक होती है।

इस योजना के विश्लेषण से एक गहरे रणनीतिक आयाम का पता चलता है। यूरोप और संयुक्त राज्य अमेरिका या चीन के बीच भारी निवेश अंतर के मद्देनजर, जर्मन और यूरोपीय रणनीति अमेरिकी या चीनी दृष्टिकोणों की एक आसान छवि नहीं हो सकती है। बल्कि, यह एक विषम प्रतिस्पर्धी रणनीति का डिजाइन है। इसका उद्देश्य सरासर वित्तीय श्रेष्ठता के माध्यम से मौजूद नहीं है, लेकिन अधिक विशिष्ट शक्तियों के बुद्धिमान उपयोग के माध्यम से: मजबूत औद्योगिक आधार के साथ एआई के करीबी इंटरलिंकिंग, एक भरोसेमंद, मूल्य -आधारित पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण और एक गुणवत्ता सुविधा के रूप में डिजिटल संप्रभुता की स्थापना। निम्नलिखित खंड इस रणनीति के पांच स्तंभों का विस्तार से विश्लेषण करेंगे और उनके निहितार्थ, चुनौतियों और अवसरों को रोशन करेंगे।

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सार्वजनिक आवंटन के माध्यम से नवाचार का प्रचार

जर्मनी में एआई स्टार्ट-अप के प्रचार में सार्वजनिक अनुबंध पुरस्कार क्या भूमिका निभाता है?

घरेलू एआई पारिस्थितिकी तंत्र को मजबूत करने के लिए एक केंद्रीय लीवर सार्वजनिक व्यवस्था के रणनीतिक पुनर्मूल्यांकन में निहित है। राज्य जर्मनी में व्यक्तिगत आईटी खरीदारों के सबसे बड़े के रूप में कार्य करता है, जिसका अर्थ है कि सार्वजनिक क्षेत्र हर साल निजी कंपनियों को तीन अंकों की अरब डॉलर की मात्रा में ऑर्डर करता है। यह अपार बाजार की मात्रा एक महत्वपूर्ण आर्थिक कारक है और नवाचार के लक्षित प्रचार के लिए भारी क्षमता है।

वर्तमान रणनीति पिछले पुरस्कार अभ्यास की "जंगली विकास" के रूप में आलोचना करती है और राज्य डिजिटल व्यय के लक्षित नियंत्रण की मांग करती है। प्रस्ताव का मूल रणनीतिक रूप से जर्मन और यूरोपीय ऐस्टपस को सार्वजनिक आदेशों को सौंपना है, बजाय मुख्य रूप से उन्हें स्थापित करने के लिए, अक्सर अमेरिकी प्रौद्योगिकी दिग्गजों को पुरस्कृत करने के लिए। इस उपाय का उद्देश्य युवा, अभिनव कंपनियों को एक बाजार प्रवेश द्वार देकर "इनोवेशन बूस्ट" के रूप में सेवा करना है जो उन्हें अन्यथा मुश्किल लगेगा।

हालांकि, रियलिटी से पता चलता है कि यह क्षमता अब तक शायद ही समाप्त हो गई है। अध्ययनों से पता चलता है कि सार्वजनिक निविदाओं में स्टार्ट-अप की कम भागीदारी है। केवल 11 % जर्मन स्टार्ट-अप इस तरह की प्रक्रियाओं में भाग लेते हैं, और केवल 7 % वास्तव में एक अधिभार प्राप्त करते हैं। इन कंपनियों के कुल कारोबार में सार्वजनिक आदेशों का अनुपात समान रूप से कम है; यह 5 %से कम है। यह संभावित बाजार के बीच एक महत्वपूर्ण विसंगति को दर्शाता है जो राज्य एक ग्राहक के रूप में प्रतिनिधित्व करता है और इस बाजार को खोलने के लिए स्टार्ट-अप की क्षमता का प्रतिनिधित्व करता है। इसलिए सार्वजनिक आदेशों के लक्षित पुरस्कार को न केवल वित्तीय सहायता के रूप में समझा जाता है, बल्कि बाजार को खोलने और नई प्रौद्योगिकियों को मान्य करने के लिए एक मौलिक तंत्र के रूप में।

प्रोक्योरमेंट लॉ में अभिनव युवा कंपनियां क्या बाधाएं करती हैं?

सार्वजनिक निविदाओं में स्टार्ट-अप की कम सफलता कई विशिष्ट नौकरशाही और कानूनी बाधाओं के कारण है जो जर्मन और यूरोपीय खरीद कानून में लंगर डाले हुए हैं। ये बाधाएं अक्सर बड़ी, स्थापित कंपनियों की जरूरतों के अनुरूप होती हैं और युवा, चुस्त कंपनियों के लिए दुर्गम बाधाओं का प्रतिनिधित्व करती हैं।

सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक योग्यता आवश्यकताएं हैं। सार्वजनिक ग्राहकों को अक्सर एक निश्चित न्यूनतम वार्षिक टर्नओवर के सबूत की आवश्यकता होती है, जो अक्सर दो -समय के आदेश मूल्य हो सकते हैं। यह आवश्यकता एक स्टार्ट-अप के लिए मिलना कठिन है जो अभी भी विकास के चरण में है और स्वाभाविक रूप से बिक्री कम है। इसके अलावा, पिछले तीन वित्तीय वर्षों से तुलनीय परियोजनाओं के माध्यम से व्यापक संदर्भों की मांग है। यह एक क्लासिक "हेन्ने अंडे की समस्या" बनाता है: सार्वजनिक आदेशों के बिना कोई संदर्भ नहीं, और संदर्भ के बिना कोई सार्वजनिक आदेश नहीं।

इसके अलावा, जटिलता और पुरस्कार प्रक्रिया की अवधि कई स्टार्ट-अप को डरा देती है। प्रस्ताव दस्तावेजों का निर्माण समय और संसाधन-गहन है, जो छोटी टीमों के लिए एक महत्वपूर्ण बोझ है। खरीद कानून स्वयं एक उच्च नियामक घनत्व और विनियमन के एक विभाजन की विशेषता है: कुछ यूरोपीय संघ की सीमा मूल्यों के नीचे के आदेश राष्ट्रीय नियमों जैसे कि विषयगत समझौते (यूवीजीओ) के अधीन हैं, जबकि इन मूल्यों से ऊपर के आदेशों को पूरे यूरोप में विज्ञापित किया जाना चाहिए और अधिक जटिल नियमों के अधीन हैं जैसे कि प्रतिस्पर्धी प्रतिबंधों (जीडब्ल्यूबी) के खिलाफ कानून। यह कानूनी जटिलता प्रवेश बाधा को बढ़ाती है और कई नवीन कंपनियों की ओर ले जाती है, जो सार्वजनिक क्षेत्र से संभावित ग्राहकों के रूप में शुरू से ही संभावित ग्राहकों से बचती है।

सार्वजनिक आदेशों तक पहुंच की सुविधा के लिए किन समाधानों और सुधारों पर चर्चा की जाती है?

वर्णित बाधाओं को कम करने के लिए, विभिन्न समाधानों पर कानूनी और राजनीतिक स्तर पर चर्चा की जाती है। इनका उद्देश्य पारदर्शिता और प्रतिस्पर्धा के मूल सिद्धांतों को छोड़ने के बिना खरीद कानून को अधिक लचीला और अधिक अभिनव -मित्रता बनाना है।

कानूनी स्तर पर पहले से ही ऐसे उपकरण हैं जो अपने नुकसान की भरपाई के लिए स्टार्ट-अप का उपयोग कर सकते हैं। इसमें "बोली लगाने वाले समुदायों" का गठन शामिल है, जिसमें कई छोटी कंपनियां संयुक्त रूप से एक बड़े आदेश के लिए क्षमताओं को बढ़ाने के लिए एक साथ जुड़ती हैं। एक अन्य विकल्प "एप्टीट्यूड लोन" है, जिसमें एक स्टार्ट-अप "लेंड", जैसे कि संदर्भ या बिक्री के आंकड़े, एक स्थापित भागीदार कंपनी से, जो बदले में बदले में अपने संसाधन प्रदान करने के लिए बाध्य है।

राजनीतिक स्तर पर व्यापक सुधार प्रस्ताव हैं, जैसे कि डिजिटल एसोसिएशन बिटकॉम की 7-बिंदु योजना। अन्य बातों के अलावा, इसके लिए मौजूदा अभिनव पुरस्कार मानदंडों के एक मजबूत अनुप्रयोग की आवश्यकता होती है, स्टार्ट-अप के अनुरूप नए मूल्यांकन मानकों का निर्माण और बीहड़ कानूनी फ्रेमों का सामंजस्य स्थापित करना। एक केंद्रीय बिंदु खरीद बिंदुओं का व्यावसायीकरण है। पुरस्कारकारी अधिकारियों के कर्मचारियों को अभिनव एआई समाधानों का आकलन करने में सक्षम होने के लिए विशेषज्ञ ज्ञान की आवश्यकता होती है, जिन्हें अक्सर विशेषज्ञता और लक्षित प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। एक अन्य महत्वपूर्ण उपकरण "इनोवेशन पार्टनरशिप" है। यह एक विशेष पुरस्कार प्रक्रिया है जो स्पष्ट रूप से एक कंपनी के साथ एक अभिनव समाधान विकसित करने के लिए डिज़ाइन की गई है जो अभी तक बाजार पर उपलब्ध नहीं है। इसलिए यह नई एआई प्रौद्योगिकियों की खरीद के लिए आदर्श है और सार्वजनिक हाथों और अभिनव प्रदाताओं के बीच सहयोग को बढ़ावा देता है।

निम्न तालिका केंद्रीय चुनौतियों और इसी समाधानों को सारांशित करती है:

कम कीमत के बजाय नवाचार: आदेशों के लिए स्टार्ट-अप के लिए नए अवसर

कम कीमत के बजाय नवाचार: आदेशों के लिए स्टार्ट -अप के लिए नए अवसर – छवि: Xpert.digital

स्टार्ट-अप आदेशों के लिए विभिन्न बाधाओं के सामने हैं जो कम कीमत के बजाय नवाचार के माध्यम से नए अवसरों को सक्षम कर सकते हैं। सख्त योग्यता मानदंड जैसे कि न्यूनतम बिक्री और संदर्भ अक्सर कॉर्पोरेट इतिहास की कमी के कारण युवा कंपनियों को प्रतिस्पर्धा से बाहर कर देते हैं। एप्टीट्यूड लेंडिंग का उपयोग, कर्मचारियों के व्यक्तिगत संदर्भों की मंजूरी और संबंधित कॉर्पोरेट चरण के मानदंड के अनुकूलन जैसे समाधान यहां मदद कर सकते हैं। खरीद प्रक्रियाओं की उच्च जटिलता और अवधि छोटी टीमों को प्रभावित करती है और महान संसाधन प्रयास का कारण बनती है, यही वजह है कि नौकरशाही में कमी, पुरस्कार प्रक्रियाओं के डिजिटलीकरण (जैसे कि ईवेल्स के माध्यम से) के साथ-साथ लक्षित प्रशिक्षण और स्टार्ट-अप के नेटवर्किंग का कोई मतलब होगा। अक्सर अनुचित आदेश आकार, जब बहुत से बहुत से छोटी कंपनियों की क्षमता से अधिक हो जाते हैं, तो ढीले और बोली लगाने वाले समुदायों के प्रचार के आदेशों के वितरण के लिए मध्यम -निर्मित व्यापार क्लॉज () 97 GWB) के सुसंगत अनुप्रयोग द्वारा भी सुधार किया जा सकता है। एक और महत्वपूर्ण बिंदु सबसे कम कीमत, नवीन लेकिन संभावित रूप से अधिक महंगे समाधानों पर ध्यान केंद्रित है। एक अधिभार मानदंड के रूप में एक "इनोवेशन प्रीमियम" की शुरूआत, कार्यात्मक प्रदर्शन विवरणों का व्यापक उपयोग और नवाचार भागीदारी का उपयोग यहां नए अवसरों को खोल सकता है। अंत में, पारदर्शिता की कमी और प्रतिक्रिया की कमी स्टार्ट-अप के लिए सीखने की प्रक्रिया को जटिल करती है और भविष्य के प्रस्तावों में सुधार को रोकती है। व्यापक पुरस्कार के आंकड़ों के प्रकाशन और बोली लगाने वालों के लिए अनिवार्य प्रतिक्रिया जिन्हें ध्यान में नहीं रखा गया है, इस प्रक्रिया का समर्थन करेंगे।

घरेलू कंपनियों के लिए लक्षित वरीयता के क्या आर्थिक परिणाम हैं?

"घरेलू एआई कंपनियों" के लिए सार्वजनिक आदेशों को पसंद करने का रणनीतिक इरादा औद्योगिक नीति के एक रूप का प्रतिनिधित्व करता है, जो, हालांकि, स्थापित आर्थिक सिद्धांतों और यूरोपीय कानूनी ढांचे के बीच तनाव में है। तनाव के इस क्षेत्र का मूल एक राष्ट्रीय प्रौद्योगिकी पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देने और सीमित प्रतिस्पर्धा के कारण दक्षता के संभावित नुकसान के बीच संघर्ष में निहित है।

यूरोपीय संघ के अधिकार आंतरिक बाजार के बुनियादी सिद्धांतों पर आधारित हैं: पारदर्शिता, समान उपचार और गैर-भेदभाव। इन सिद्धांतों का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि बोली लगाने वाले की राष्ट्रीय उत्पत्ति की परवाह किए बिना, सबसे किफायती प्रस्ताव को अनुबंध से सम्मानित किया गया है। इस खुली प्रतियोगिता को आर्थिक विकास के लिए एक महत्वपूर्ण इंजन माना जाता है और अनुमानों के अनुसार, यूरोपीय संघ के जीडीपी में महत्वपूर्ण योगदान देता है। एक नीति जो स्पष्ट रूप से घरेलू कंपनियों को पसंद करती है, इस सिद्धांत को कम करती है और यूरोपीय संघ के कानून का उल्लंघन करने के लिए जोखिम करती है।

आर्थिक दृष्टिकोण से, इस तरह के एक संरक्षणवादी उपाय से सार्वजनिक क्षेत्र के लिए उच्च कीमतें हो सकती हैं। यदि अंतर्राष्ट्रीय प्रदाताओं को छोड़कर प्रतियोगिता कृत्रिम रूप से प्रतिबंधित है, तो शेष घरेलू बोलीदाता उच्च कीमतों को लागू कर सकते हैं। खरीद प्रणाली में स्थानीय वरीयता के प्रभावों पर अध्ययन से संकेत मिलता है कि इससे करदाताओं के लिए लागत बढ़ सकती है और सार्वजनिक खर्चों की दक्षता कम हो सकती है।

इसके विपरीत, औद्योगिक नीति के तर्क हैं। इस तरह की रणनीति के समर्थकों का तर्क है कि एआई उद्योग जैसे एक युवा, रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण उद्योग को वैश्विक प्रतिस्पर्धा में उचित अवसर देने के लिए अस्थायी वरीयता आवश्यक है। एक राज्य जनादेश एक निर्णायक "पहले ग्राहक" के रूप में एक स्टार्ट-अप के लिए कार्य कर सकता है जो न केवल बिक्री उत्पन्न करता है, बल्कि एक महत्वपूर्ण संदर्भ के रूप में भी कार्य करता है और इस प्रकार निजी बाजारों और अन्य उद्यम पूंजी तक पहुंच की सुविधा देता है। इसलिए यह एक रणनीतिक विचार है: शॉर्ट नोटिस में उच्च लागत और संभावित दक्षता के नुकसान को लंबी अवधि में एक संप्रभु और प्रतिस्पर्धी घरेलू प्रौद्योगिकी का निर्माण करने और महत्वपूर्ण निर्भरता से बचने के लिए स्वीकार किया जाता है। इसलिए इस रणनीति के कार्यान्वयन के लिए यूरोपीय आंतरिक बाजार के कोनेस्टोन को खतरे में डाले बिना घरेलू उद्योग को बढ़ावा देने के लिए एक सावधानीपूर्वक संतुलन अधिनियम की आवश्यकता होती है।

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• उच्चतम डेटा सुरक्षा: कानून फर्मों में उपयोग सुरक्षित साक्ष्य है
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चुनौतियां कि हमारे एआई प्लेटफॉर्म को हल करता है

• पारंपरिक एआई समाधानों की सटीकता की कमी
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एक राष्ट्रीय कंप्यूटिंग पावर इन्फ्रास्ट्रक्चर का निर्माण

जर्मनी में डेटा सेंटर के बुनियादी ढांचे की वर्तमान स्थिति क्या है और यह एआई के लिए महत्वपूर्ण क्यों है?

कंप्यूटिंग शक्ति डिजिटल अर्थव्यवस्था की मौलिक रीढ़ है और आधुनिक एआई अनुप्रयोगों के विकास और संचालन के लिए अपरिहार्य संसाधन है। बड़े एआई मॉडल, विशेष रूप से बुनियादी मॉडल में, प्रशिक्षण के लिए अपार कंप्यूटिंग क्षमता, अरबों मापदंडों और बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। अंकगणित और डेटा केंद्रों के एक शक्तिशाली और स्केलेबल बुनियादी ढांचे के बिना, एक प्रमुख एआई राष्ट्र बनने की महत्वाकांक्षा संभव नहीं हो सकती है।

जर्मनी में वर्तमान में यूरोप के भीतर सबसे बड़ी डेटा सेंटर क्षमता है। फ्रैंकफर्ट एएम मुख्य स्थान ने खुद को एक केंद्रीय हब के रूप में स्थापित किया है, जो काफी हद तक वहां स्थित डी-किक्स के कारण है, जो दुनिया के सबसे बड़े इंटरनेट नोड्स में से एक है। यह एकाग्रता उत्कृष्ट कनेक्टिविटी सुनिश्चित करती है और वैश्विक क्लाउड प्रदाताओं और कोलोकेशन सेवा प्रदाताओं से निवेश को आकर्षित करती है।

यूरोप में इस अग्रणी स्थिति के बावजूद, एक सापेक्ष दृश्य एक अधिक विभेदित चित्र दिखाता है। यदि आप उपलब्ध कंप्यूटिंग शक्ति की तुलना आर्थिक शक्ति से करते हैं, तो सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी) द्वारा मापा जाता है, जर्मनी अन्य देशों के पीछे आता है। ग्रेट ब्रिटेन या नीदरलैंड जैसे देशों में जीडीपी में प्रति बिलियन यूरो की कम्प्यूटिंग शक्ति का घनत्व अधिक है। वैश्विक तुलना में, बाजार पर हावी होने वाले संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन की दूरी और भी स्पष्ट है। यह रिश्तेदार अंतर एक संभावित अड़चन का संकेत देता है जो जर्मनी की वैश्विक एआई दौड़ में बनाए रखने की क्षमता को प्रतिबंधित कर सकता है। देश की डिजिटल संप्रभुता और तकनीकी क्षमता सीधे कार्य करने के लिए सीधे इस महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे की ताकत और विस्तार पर निर्भर करती है।

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एआई रणनीति के संदर्भ में "डेटा के लिए गीगाफैक्टरी" की मांग का क्या मतलब है?

"गिगाफैक्टरी" शब्द, जो मूल रूप से बैटरी के बड़े पैमाने पर उत्पादन के लिए अपने विशाल कारखानों के लिए टेस्ला द्वारा आकार दिया गया था, का उपयोग जर्मन एआई रणनीति के हिस्से के रूप में एक प्रभावी रूपक के रूप में किया जाता है। जर्मनी में "कम से कम एक गीगाफैक्टरी" की मांग को शाब्दिक रूप से एक कारखाने के रूप में नहीं समझा जाता है, लेकिन हाइपरस्केल प्रारूप में डेटा केंद्रों के निर्माण के लिए एक राजनीतिक प्रतिबद्धता के रूप में, जो विशेष रूप से एआई अनुप्रयोगों की चरम आवश्यकताओं के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

एक "डेटा के लिए गिगाफैक्टरी" राष्ट्रीय अंकगणितीय बुनियादी ढांचे में एक गुणात्मक और मात्रात्मक छलांग का प्रतीक है। यह अब मानक क्लाउड सेवाओं के लिए पारंपरिक डेटा केंद्रों के संचालन के बारे में नहीं है, बल्कि उन प्रणालियों के निर्माण के बारे में है जो सबसे अधिक कंप्यूटिंग कार्यों के साथ सामना करने में सक्षम हैं – एआई -आधारित मॉडल के सभी प्रशिक्षणों के ऊपर खरबों डेटा बिंदुओं के साथ। इस तरह की प्रणालियों को विशेष हार्डवेयर (विशेष रूप से जीपीयू), एक अत्यधिक उच्च ऊर्जा घनत्व और अत्यधिक विकसित शीतलन प्रणालियों की एक बड़े पैमाने पर एकाग्रता की आवश्यकता होती है।

आवश्यकता का तात्पर्य एक संप्रभु अंकगणितीय बुनियादी ढांचा बनाने की रणनीतिक आवश्यकता है जो जर्मन और यूरोपीय कंपनियों को अपने देश में एआई मॉडल को विकसित करने और संचालित करने में सक्षम बनाता है। यह अमेरिकी हाइपरस्केलर के क्लाउड प्लेटफार्मों पर निर्भरता को कम करता है और डिजिटल संप्रभुता को मजबूत करता है। "गिगाफैक्टरी" इसलिए एक स्वतंत्र "क्लाउड नेशन" बनने और एआई में तकनीकी नेतृत्व के लिए वैश्विक प्रतियोगिता में जीवित रहने में सक्षम होने के लिए महत्वाकांक्षा के लिए भौतिक नींव है।

जर्मनी में डेटा सेंटर क्षमताओं का विस्तार करने में सबसे बड़ी चुनौतियां क्या हैं?

राष्ट्रीय कंप्यूटिंग शक्ति का बड़े पैमाने पर विस्तार करने की महत्वाकांक्षी योजना कई शारीरिक, नियामक और सामाजिक चुनौतियों के बारे में बताती है। ये अड़चनें बताती हैं कि डिजिटल परिवर्तन बहुत ठोस, गैर-डिजिटल सीमाओं के कारण विफल हो जाता है यदि उन्हें लगातार संबोधित नहीं किया जाता है।

सबसे बड़ी चुनौती ऊर्जा आपूर्ति है। डेटा केंद्र, और विशेष रूप से एआई अनुप्रयोगों के लिए, भारी और लगातार बढ़ती बिजली की खपत है। जर्मन डेटा केंद्रों की ऊर्जा आवश्यकताएं आज की तुलना में 2030 तक लगभग दोगुनी हो सकती हैं। यह जर्मनी में उच्च ऊर्जा की कीमतों से टकराता है, जो अंतरराष्ट्रीय तुलना में एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी नुकसान का प्रतिनिधित्व करता है और निवेश को बदसूरत बना सकता है।

एक दूसरी बड़ी बाधा लंबी योजना और अनुमोदन प्रक्रियाएं हैं। जर्मनी में, एक नए डेटा सेंटर को मंजूरी देने और बनाने के लिए यूरोपीय संघ के औसत की तुलना में काफी अधिक समय लगता है। ये नौकरशाही देरी निवेश अनिश्चितता पैदा करती है और बुनियादी ढांचे के तत्काल आवश्यक विस्तार को धीमा कर देती है।

तीसरा, डेटा केंद्रों से अंतरिक्ष का उच्च क्षेत्र तेजी से भूमि उपयोग संघर्षों की ओर जाता है। कृषि योग्य भूमि पर या आवासीय क्षेत्रों के पास बड़े सर्वर खेतों का निर्माण किसानों, संरक्षणवादियों और निवासियों से प्रतिरोध का सामना करना पड़ा जो क्षेत्र सीलिंग और ध्वनि प्रदूषण से डरते हैं।

अंत में, स्थिरता एक केंद्रीय चुनौती है। डेटा सेंटर एक बड़ी मात्रा में अपशिष्ट गर्मी का उत्पादन करते हैं, जो आमतौर पर अप्रयुक्त पर्यावरण के लिए जारी किया जाता है। यद्यपि अपशिष्ट गर्मी के उपयोग के लिए कानूनी आवश्यकताएं हैं, व्यावहारिक कार्यान्वयन अक्सर बुनियादी ढांचे की कमी के कारण विफल हो जाता है, जैसे कि जुड़े जिला हीटिंग नेटवर्क। यह एआई नेतृत्व, ऊर्जा संक्रमण और जलवायु संरक्षण लक्ष्यों के लक्ष्य के बीच एक ट्रिलेममा की ओर जाता है। एआई बुनियादी ढांचे का विस्तार जलवायु लक्ष्यों को खतरे में डाल सकता है यदि यह एक एकीकृत ऊर्जा और शहरी विकास रणनीति में शुरू से एम्बेड नहीं किया गया है।

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नौकरशाही में कमी और डेटा का मुक्त प्रवाह

एआई अनुप्रयोगों के लिए एक अनहेल्दी डेटा प्रवाह की मांग किस क्षेत्र में है?

नौकरशाही को कम करने की आवश्यकता है ताकि डेटा बिना किसी प्रवाह को प्रवाहित कर सके, एक केंद्रीय लेकिन एआई रणनीति का अत्यधिक जटिल बिंदु भी है। यह डिजिटलीकरण के लिए यूरोपीय दृष्टिकोण के परमाणु वोल्टेज क्षेत्र को प्रभावित करता है: नवाचार को बढ़ावा देने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की बिना शर्त आवश्यकता के बीच संघर्ष और मौलिक अधिकारों की रक्षा के लिए सख्त डेटा सुरक्षा के समान रूप से बिना शर्त स्वीकारोक्ति।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, विशेष रूप से मशीन लर्निंग, डेटा संचालित है। एआई मॉडल का प्रदर्शन और सटीकता सीधे उस डेटा की राशि और गुणवत्ता पर निर्भर करती है जिसके साथ उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है। प्रौद्योगिकी विकास के दृष्टिकोण से, भारी मात्रा में डेटा के लिए सबसे स्वतंत्र और सरल पहुंच इसलिए वैश्विक प्रतिस्पर्धा में मौजूद होने में सक्षम होने के लिए एक बुनियादी आवश्यकता है। "बहने" डेटा ट्रैफ़िक की मांग इसलिए नवाचार के लिए एक याचिका है।

हालांकि, यह नवाचार अनिवार्यता यूरोपीय कानूनी ढांचे द्वारा ऑफसेट है, जो सामान्य डेटा सुरक्षा विनियमन (GDPR) द्वारा विशेषता है। GDPR को एक नवाचार ब्रेक के रूप में नहीं बनाया गया है, लेकिन मौलिक नागरिक अधिकारों की सुरक्षा के लिए एक रूपरेखा के रूप में। यह डेटा न्यूनतमकरण (केवल कुछ डेटा को आवश्यक रूप से संसाधित किया जाना चाहिए) जैसे सिद्धांतों पर आधारित है, उद्देश्य बाइंडिंग (डेटा का उपयोग केवल उस उद्देश्य के लिए किया जा सकता है जिसके लिए उन्हें एकत्र किया गया है) और किसी भी डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक स्पष्ट कानूनी आधार की आवश्यकता, अक्सर सूचित सहमति के रूप में। ये सिद्धांत एआई विकास के "डेटा हंगर" के बीच एक स्वाभाविक तनाव में हैं, जो कंपनियों और शोधकर्ताओं के बीच काफी कानूनी अनिश्चितता की ओर जाता है।

डेटा सुरक्षा के क्षेत्र में एआई डेवलपर्स के लिए क्या विशिष्ट नौकरशाही और कानूनी बाधाएं मौजूद हैं?

जर्मनी और यूरोप में एआई डेवलपर्स के लिए, डेटा आवश्यकताओं और डेटा सुरक्षा के बीच तनाव का क्षेत्र कई विशिष्ट कानूनी और नौकरशाही बाधाओं में से एक में प्रकट होता है जो सीधे जीडीपीआर और इसकी व्याख्या से उत्पन्न होता है।

डेटा न्यूनतमकरण का सिद्धांत एक मौलिक चुनौती का प्रतिनिधित्व करता है। जबकि GDPR को उद्देश्य के लिए आवश्यक स्तर को सीमित करने के लिए व्यक्तिगत डेटा के प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है, कई उन्नत AI मॉडल पैटर्न को पहचानने के लिए विशाल, अनिर्दिष्ट डेटा रिकॉर्ड के विश्लेषण पर आधारित होते हैं। एआई का "डेटा हंगर" आवश्यक डेटा अर्थव्यवस्था के सीधे विरोधाभास में है।

उद्देश्य की बाधा बारीकी से जुड़ी हुई है। GDPR के अनुसार, डेटा केवल परिभाषित, स्पष्ट और वैध उद्देश्यों के लिए एकत्र किया जा सकता है। हालांकि, एआई बेस मॉडल का प्रशिक्षण अक्सर विभिन्न प्रकार की क्षमता के लिए किया जाता है और प्रशिक्षण के समय अभी तक भविष्य के अनुप्रयोगों को दूर करने योग्य नहीं है। यह एक विशिष्ट उद्देश्य की परिभाषा बनाता है और कानूनी ग्रे क्षेत्र बनाता है।

एक अन्य प्रमुख बाधा एक वैध प्रसंस्करण आधार की आवश्यकता है। व्यक्तिगत डेटा के साथ एआई मॉडल के प्रशिक्षण के लिए जो अक्सर इंटरनेट से एकत्र किया जाता है, प्रत्येक व्यक्ति से स्पष्ट और सूचित सहमति प्राप्त करना व्यावहारिक रूप से असंभव है। इसलिए डेवलपर्स अक्सर "वैध ब्याज" का उल्लेख करते हैं, लेकिन इसकी पहुंच कानूनी रूप से विवादास्पद है और डेटा संरक्षण अधिकारियों द्वारा तेजी से व्याख्या की जाती है, जिससे काफी कानूनी अनिश्चितता होती है।

अंत में, जटिल एआई सिस्टम की अक्सर गैर-पारदर्शी कार्यक्षमता, तथाकथित "ब्लैकबॉक्स" समस्या, जीडीपीआर के पारदर्शिता दायित्वों से टकरा जाती है। नागरिकों को उस तर्क के बारे में जानकारी का अधिकार है जो स्वचालित निर्णयों के पीछे है। यदि डेवलपर्स भी अब एक गहरे सीखने के मॉडल के सटीक निर्णय पथों को नहीं समझ सकते हैं, तो यह अधिकार गारंटी के लिए कठिन है। कुल मिलाकर, इन बाधाओं के परिणामस्वरूप यूरोप में एआई विकास एक उच्च कानूनी जोखिम और अन्य विश्व क्षेत्रों की तुलना में अधिक नौकरशाही के प्रयास से जुड़ा होता है।

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यूरोपीय एआई अधिनियम नवाचार और विनियमन के बीच एक संतुलन बनाने की कोशिश कैसे करता है?

यूरोपीय एआई कानून एक नियामक ढांचा बनाने का सबसे व्यापक प्रयास है जो एआई के जोखिमों को नवाचार को घुटे बिना महारत हासिल करता है। यह वर्णित तनाव के क्षेत्र का केंद्रीय उत्तर है और संयुक्त राज्य अमेरिका के Laissez-Faire दृष्टिकोण और चीन में राज्य-नियंत्रित AI विकास के बीच एक तीसरे तरीके के लिए एक रणनीतिक निर्णय का प्रतीक है।

एआई कानून का मूल इसका जोखिम-आधारित दृष्टिकोण है। सामान्य रूप से एआई को विनियमित करने के बजाय, कानून एक आवेदन को नुकसान के संभावित जोखिम के अनुसार अंतर करता है। "अस्वीकार्य जोखिम" के साथ एआई सिस्टम, जैसे कि राज्य सामाजिक स्कोरिंग या जोड़ तोड़ तकनीक जो लोगों के व्यवहार को प्रभावित करते हैं, पूरी तरह से निषिद्ध हैं। "उच्च जोखिम" वाले सिस्टम जो चिकित्सा निदान, कर्मियों की भर्ती या न्यायपालिका जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में उपयोग किए जाते हैं, पारदर्शिता, डेटा सुरक्षा, मानव पर्यवेक्षण और प्रलेखन के लिए सख्त आवश्यकताओं के अधीन हैं। एआई अनुप्रयोगों के विशाल बहुमत, जिन्हें कम जोखिम के रूप में वर्गीकृत किया गया है, जैसे कि वीडियो गेम में स्पैम फ़िल्टर या एआई, काफी हद तक अनियमित रहते हैं।

इसी समय, एआई कानून में नवाचार को बढ़ावा देने के लिए स्पष्ट तंत्र शामिल हैं, जो विशेष रूप से स्टार्ट-अप और छोटी और मध्यम आकार की कंपनियों (एसएमई) के उद्देश्य से हैं। सबसे महत्वपूर्ण उपकरण ऐसा है- "नियामक रेत बक्से"। ये नियंत्रित कानूनी प्रयोगात्मक स्थान हैं, जिसमें कंपनियां अनजाने में उल्लंघन की स्थिति में तुरंत कानून के पूर्ण प्रतिबंधों की उम्मीद किए बिना जिम्मेदार अधिकारियों की देखरेख में अभिनव एआई प्रणालियों का विकास और परीक्षण कर सकती हैं। इन रेत बक्से का उद्देश्य कानूनी और नियोजन सुरक्षा बनाने, बाजार पहुंच की सुविधा और इनोवेटर्स और नियामकों के बीच संवाद को बढ़ावा देना है। इसलिए एआई कानून न केवल एक संरक्षण साधन है, बल्कि एक विश्वसनीय और भरोसेमंद ढांचा बनाने का एक रणनीतिक प्रयास भी है, जिसका उद्देश्य नवाचारों को निर्देशित करना है और दीर्घकालिक रूप से एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के रूप में काम करना है।

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एआई बेस मॉडल में यूरोपीय संप्रभुता

रणनीतिक महत्व के अपने स्वयं के यूरोपीय एआई बेस मॉडल का विकास क्यों है?

एआई बेस मॉडल का विकास और नियंत्रण, जिसे बुनियादी मॉडल के रूप में भी जाना जाता है, यूरोप के भविष्य के लिए केंद्रीय रणनीतिक महत्व का सवाल बन गया है। ये मॉडल तकनीकी आधार हैं, जिस पर भविष्य के विभिन्न प्रकार के एआई अनुप्रयोगों का निर्माण होगा। संयुक्त राज्य अमेरिका या चीन में कंपनियों द्वारा विशेष रूप से विकसित और नियंत्रित किए जाने वाले मॉडलों पर एक पूर्ण निर्भरता यूरोप की "डिजिटल संप्रभुता" के लिए महत्वपूर्ण जोखिम उठाती है।

डिजिटल संप्रभुता राज्यों, कंपनियों और नागरिकों की क्षमता का वर्णन करती है कि वे अपने डिजिटल परिवर्तन को आत्मनिर्भर करें और महत्वपूर्ण तकनीकी निर्भरता से बचें। यदि मूल एआई बुनियादी ढांचा गैर-यूरोपीय अभिनेताओं के हाथों में स्थित है, तो विविध जोखिम उत्पन्न होते हैं। सबसे पहले, एक आर्थिक निर्भरता है जो प्रतिकूल परिस्थितियों या प्रमुख प्रौद्योगिकियों के लिए प्रतिबंधित पहुंच को जन्म दे सकती है। दूसरा, यूएस क्लाउड प्लेटफॉर्म पर संसाधित किए जाने वाले डेटा संभावित रूप से अमेरिकी अधिकारियों द्वारा क्लाउड एक्ट जैसे कानूनों के ढांचे के भीतर पहुंच के अधीन हैं, जो यूरोपीय डेटा सुरक्षा विचारों का खंडन करते हैं।

तीसरा और शायद सबसे महत्वपूर्ण बात, यह तथ्य कि एआई-आधारित मॉडल मूल्य-तटस्थ नहीं हैं। उन्हें डेटा के साथ प्रशिक्षित किया जाता है जो सांस्कृतिक, सामाजिक और नैतिक विचारों को दर्शाता है। जिन मॉडल को मुख्य रूप से अमेरिकी या चीनी सांस्कृतिक क्षेत्र के डेटा के साथ प्रशिक्षित किया जाता है, उनमें पूर्वाग्रह (पूर्वाग्रह) हो सकते हैं जो यूरोपीय मूल्यों और मानदंडों के साथ संगत नहीं हैं। इसलिए यह सुनिश्चित करने के लिए स्वयं के यूरोपीय बुनियादी मॉडलों का विकास आवश्यक है कि एआई एक नींव पर भविष्य का निर्माण करता है जो लोकतंत्र, कानून के शासन और मौलिक अधिकारों की सुरक्षा जैसे यूरोपीय बुनियादी मूल्यों का सम्मान करता है। Gaia-X जैसी पहल, जो संप्रभु यूरोपीय डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाने के लिए माना जाता है, इस तरह से एक महत्वपूर्ण घटक हैं।

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AI बेस मॉडल "यूरोप में बना" विकसित करने की वर्तमान स्थिति क्या है?

संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन के प्रति काफी निवेश घाटे के बावजूद, एक गतिशील दृश्य ने एआई-आधारित मॉडल के विकास के लिए यूरोप में खुद को स्थापित किया है, जो अपनी, विभेदित रणनीति का पीछा करता है। सबसे बड़े और सबसे शक्तिशाली ऑल -सरोपर्स मॉडल बनाने की कोशिश करने के बजाय, कई यूरोपीय अभिनेता विशिष्ट niches और गुणवत्ता सुविधाओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

इस क्षेत्र में एक प्रमुख जर्मन कंपनी अल्फा अल्फा है। हीडलबर्ग स्टार्ट-अप एआई मॉडल विकसित करने में माहिर है जो न केवल कुशल हैं, बल्कि पारदर्शी और समझने योग्य ("समझाने योग्य एआई") भी हैं। भरोसेमंदता और संप्रभुता पर यह ध्यान केंद्रित अल्फा को सार्वजनिक क्षेत्र और विनियमित उद्योगों के लिए एक महत्वपूर्ण भागीदार बनाता है। कंपनी ने हाल ही में अपनी रणनीति को अनुकूलित किया है और अब आवेदन के विशिष्ट क्षेत्रों के लिए छोटे, विशेष मॉडल पर अधिक ध्यान केंद्रित कर रही है, जिसे वैश्विक हाइपरस्केलर्स के साथ प्रत्यक्ष प्रतिस्पर्धा से एक रणनीतिक प्रस्थान के रूप में देखा जाता है।

एक अन्य यूरोपीय आशा फ्रांसीसी कंपनी मिस्ट्रल एआई है, जिसने शक्तिशाली खुले स्रोत मॉडल के प्रकाशन से बहुत ध्यान दिया है। खुला स्रोत दृष्टिकोण पारदर्शिता को बढ़ावा देता है और डेवलपर्स के एक व्यापक समुदाय को प्रौद्योगिकी पर निर्माण करने और उन्हें अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है।

इसके अलावा, OpenGPT-X जैसी राज्य-वित्त पोषित पहलें हैं, जो Fraunhofer संस्थानों की भागीदारी के साथ एक परियोजना है जो यूरोप के लिए ओपन और भरोसेमंद भाषा मॉडल के विकास को बढ़ाती है। Würzburg विश्वविद्यालय में, "Llämmlein" को "Llämmlein" द्वारा भी विकसित किया गया था, जो पहले बड़े भाषा मॉडल को जर्मन डेटा पर विशुद्ध रूप से प्रशिक्षित किया गया था ताकि अंग्रेजी -लैंगुएज प्रशिक्षण डेटा के प्रभुत्व के माध्यम से तोड़ दिया जा सके और जर्मन भाषा के लिए गुणवत्ता में सुधार किया जा सके। ये उदाहरण एक स्पष्ट रणनीतिक अभिविन्यास दिखाते हैं: यूरोप मुख्य रूप से मॉडल के सरासर आकार के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं करता है, लेकिन यूरोपीय बाजार की विशिष्ट भाषाई और विनियामक आवश्यकताओं के लिए विशेषज्ञता, खुलेपन, पारदर्शिता और अनुकूलन के माध्यम से।

यूरोपीय संघ के विनियमन, विशेष रूप से एआई कानून, एआई मॉडल की वैश्विक प्रतियोगिता में क्या भूमिका निभाते हैं?

यूरोपीय विनियमन, विशेष रूप से एआई कानून, वैश्विक एआई प्रतियोगिता में एक महत्वाकांक्षी और बहुत चर्चा की गई भूमिका निभाता है। एक ओर, चिंता को "ब्रसेल्स से ओवर-रेगुलेशन" के खिलाफ व्यक्त किया जाता है, जो यूरोपीय डेवलपर्स को उच्च अनुपालन लागत और नौकरशाही बाधाओं के साथ बोझ कर सकता है और इस तरह उन्हें संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन से चुस्त प्रतियोगियों की तुलना में पीछे छोड़ देता है। आलोचकों को डर है कि सख्त नियम नवाचारों को धीमा कर रहे हैं और विशेष रूप से स्टार्ट-अप के लिए, एक बाजार प्रवेश अवरोध हो सकता है।

दूसरी ओर, एआई कानून को तेजी से एक रणनीतिक साधन के रूप में समझा जाता है जो दीर्घकालिक में प्रतिस्पर्धी लाभ पैदा कर सकता है। एआई के लिए दुनिया का पहला व्यापक कानूनी ढांचा स्थापित करके, यूरोपीय संघ कंपनियों और उपयोगकर्ताओं के लिए कानूनी और योजना सुरक्षा बनाता है। यह स्पष्ट ढांचा निवेश को आकर्षित कर सकता है और एआई अनुप्रयोगों में विश्वास को मजबूत कर सकता है। कानून भी स्पष्ट रूप से एसएमई और स्टार्ट-अप की जरूरतों को ध्यान में रखता है, नवाचार के अनुकूल उपकरण जैसे कि नियामक रेत बक्से पहले से ही उल्लेख किया गया है और कंपनी के आकार के अनुसार जुर्माना के साथ उन्हें अलग कर रहा है।

शायद यूरोपीय संघ के विनियमन का सबसे महत्वपूर्ण रणनीतिक कार्य तथाकथित "ब्रसेल्स प्रभाव" में निहित है। चूंकि यूरोपीय आंतरिक बाजार वैश्विक प्रौद्योगिकी कंपनियों के लिए अपरिहार्य है, इसलिए उन्हें यहां काम करने में सक्षम होने के लिए अपने उत्पादों और मॉडलों को सख्त यूरोपीय संघ की आवश्यकताओं के अनुकूल बनाने के लिए मजबूर किया जाएगा। इस तरह, यूरोपीय संघ अपने नियामक मानकों और मूल्य -आधारित विचारों को पूरी दुनिया में निर्यात करता है। इस प्रकार विनियमन एक संभावित बोझ से वैश्विक डिजाइन का एक शक्तिशाली साधन बन जाता है। एक शुद्ध प्रौद्योगिकी प्रतियोगिता में प्रतिस्पर्धा करने के बजाय, जिसे यूरोप संभवतः निवेश अंतराल के कारण खो सकता है, यूरोपीय संघ शासन मॉडल के स्तर पर प्रतिस्पर्धा को स्थानांतरित करता है, जहां यह एक स्पष्ट, मूल्य-आधारित और व्यापक कानूनी ढांचे के माध्यम से नेतृत्व की स्थिति लेता है।

यूरोपीय मूल्यों के अनुसार अंतर्राष्ट्रीय सहयोग और एआई

"यूरोपीय मूल्यों" के अनुसार एआई विकसित करने के लिए दावा का क्या मतलब है?

"यूरोपीय मूल्यों" के अनुसार कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकसित करने का उद्देश्य जर्मन और यूरोपीय डिजिटल रणनीति का एक केंद्रीय लेटमोटिफ़ है और वैश्विक प्रतिस्पर्धा में निर्णायक भेदभाव कारक है। यह एक मजबूत कानूनी और नैतिक ढांचे में एआई सिस्टम के एम्बेडिंग की तुलना में विशिष्ट तकनीकी वास्तुकला के बारे में कम है, जो यूरोप के मौलिक अधिकारों और लोकतांत्रिक सिद्धांतों को दर्शाता है।

यह मूल्य-आधारित दृष्टिकोण यूरोपीय संघ की अधिनियम में सबसे स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट है। इसमें लंगर डाले गए सिद्धांत यह परिभाषित करते हैं कि "यूरोपीय एआई" क्या है: यह मानवीय होना चाहिए, जिसका अर्थ है कि मनुष्य को हमेशा अंतिम नियंत्रण उदाहरण (मानव पर्यवेक्षण) रखना होगा। यह सुरक्षित, मजबूत और पारदर्शी होना चाहिए, ताकि आपके निर्णय समझ में आ जाएं और इसे आसानी से हेरफेर नहीं किया जा सके। एक मुख्य सिद्धांत गैर-भेदभाव है, जिसके लिए आवश्यक है कि एआई सिस्टम किसी भी मौजूदा सामाजिक पूर्वाग्रहों (पूर्वाग्रह) को तेज या निर्माण न करें। GDPR के साथ करीबी लिंक के कारण गोपनीयता और डेटा संप्रभुता की रक्षा एक और आधारशिला है। अंत में, सामाजिक और पारिस्थितिक कल्याण जैसे पहलुओं को एआई सिस्टम के लिए लक्ष्यों के रूप में नामित किया गया है।

व्यवहार में, यह दृष्टिकोण स्पष्ट प्रतिबंध और सख्त आवश्यकताओं के माध्यम से खुद को प्रकट करता है। एआई अनुप्रयोग जो यूरोपीय मूल्यों का मौलिक रूप से विरोधाभास करते हैं, जैसे कि यूरोपीय संघ में व्यवहार के अचेतन हेरफेर के लिए चीनी मॉडल या सिस्टम के आधार पर राज्य सामाजिक स्कोरिंग। उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोगों के लिए, सख्त आवश्यकताएं लागू होती हैं जो यह सुनिश्चित करना चाहिए कि ये सिस्टम उचित, सुरक्षित और पारदर्शी रूप से कार्य करते हैं। "यूरोपीय मूल्यों के अनुसार एआई" इसलिए एक राजनीतिक और सामाजिक परियोजना है जो मौलिक अधिकारों और लोकतांत्रिक प्रक्रियाओं के संरक्षण से अटूट रूप से जुड़ी हुई है।

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संयुक्त राज्य अमेरिका जैसे प्रौद्योगिकी नेताओं के साथ एक "एक्सचेंज एट आई लेवल" कैसे डिज़ाइन किया जा सकता है?

संयुक्त राज्य अमेरिका जैसे प्रौद्योगिकी नेताओं के साथ "आंखों के स्तर पर विनिमय" की मांग डिजिटल संप्रभुता के लिए प्रयास करने की एक अभिव्यक्ति है। इसका अर्थ है कि एक शुद्ध प्रौद्योगिकी उपभोक्ता और नियंत्रक की भूमिका से वैश्विक डिजिटल ऑर्डर के एक सक्रिय और समान डिजाइनर की भूमिका से प्रस्थान है। इस स्थिति को प्राप्त करने के लिए कई कारक महत्वपूर्ण हैं।

सबसे पहले, "नेत्र स्तर" को अपने स्वयं के तकनीकी कौशल की आवश्यकता होती है। केवल उन लोगों के लिए जिनके पास प्रासंगिक एआई मॉडल, अनुसंधान क्षमता और एक मजबूत स्टार्ट-अप पारिस्थितिकी तंत्र को तकनीकी संवादों में एक गंभीर भागीदार माना जाता है। अपने स्वयं के एआई उद्योग और बुनियादी ढांचे को स्थापित करने के लिए पिछले खंडों में वर्णित प्रयास इसलिए बुनियादी आवश्यकता हैं।

दूसरा, "नेत्र स्तर" यूरोपीय आंतरिक बाजार की ताकत पर आधारित है। दुनिया के सबसे बड़े और सबसे शक्तिशाली आर्थिक क्षेत्रों में से एक के रूप में, यूरोपीय संघ एक राजनीतिक वजन के रूप में अपने बाजार की शक्ति को संतुलन में फेंक सकता है। वैश्विक कंपनियां यूरोपीय बाजार तक पहुंच पर निर्भर हैं, जो यूरोपीय संघ को मानकों और नियमों का निर्धारण करने में एक मजबूत बातचीत की स्थिति देती है।

तीसरा और महत्वपूर्ण, "नेत्र स्तर" अपने स्वयं के सुसंगत और विश्व स्तर पर प्रभावशाली नियामक ढांचे द्वारा बनाया गया है। AI कानून यहां केंद्रीय साधन है। यह एक स्पष्ट यूरोपीय दृष्टिकोण को परिभाषित करता है और अंतर्राष्ट्रीय भागीदारों को एक मूल्य -आधारित एआई के यूरोपीय विचारों से निपटने के लिए मजबूर करता है। केवल अमेरिकी या चीनी मानकों पर प्रतिक्रिया करने के बजाय, यूरोप लगातार अपना सेट करता है। इसका उद्देश्य यूरोप को तकनीकी रूप से और विनियामक द्वारा "विभाजित" होने से रोकना है, जो एक स्पष्ट, स्वयं के एजेंडे के साथ एक बंद ब्लॉक के रूप में दिखाई दे रहा है।

नियामक प्रणालियों की वैश्विक दौड़ से क्या रणनीतिक निहितार्थ परिणाम है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में लीडरशिप रोल के लिए वैश्विक प्रतियोगिता न केवल प्रौद्योगिकियों और निवेशों के लिए एक दौड़ है, बल्कि तेजी से नियामक प्रणालियों और संबंधित सामाजिक दृश्य के लिए एक प्रतियोगिता भी है। तीन अलग -अलग मॉडल क्रिस्टलीकृत करते हैं, प्रत्येक अलग प्राथमिकताएं सेट करते हैं।

यूरोपीय मॉडल, एआई कानून में लंगर डाले हुए, एक व्यापक, जोखिम-आधारित और मौलिक दृष्टिकोण है। यह सुरक्षा, विश्वास और नैतिक रेलिंग को प्राथमिकता देता है और स्पष्ट रूप से परिभाषित कानूनी गलियारे के भीतर नवाचार को चलाने की कोशिश करता है। उनका लक्ष्य एक जिम्मेदार एआई सरकार के लिए एक वैश्विक रोल मॉडल बनना है।

अमेरिकी मॉडल पारंपरिक रूप से अधिक बाजार-उन्मुख और नवाचार है। एआई के तकनीकी विकास और वाणिज्यिक शोषण में तेजी लाने के लिए नियामक बाधाओं के कम से कम पर ध्यान केंद्रित किया गया है। विनियमन अक्सर एक व्यापक, निवारक कानूनी ढांचे के बजाय प्रतिक्रियाशील और सेक्टर -विशिष्ट होता है। रणनीति का उद्देश्य अग्रणी कंपनियों के लिए अधिकतम स्वतंत्रता के माध्यम से तकनीकी वर्चस्व को सुरक्षित करना है।

चीनी मॉडल राज्य द्वारा चलाया जाता है और राष्ट्रीय रणनीतिक लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए तैयार किया जाता है। विनियमन चुस्त है और इसे जल्दी से नए तकनीकी विकास के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, लेकिन राज्य नियंत्रण और निगरानी को मजबूत करने के लिए भी कार्य करता है। नवाचार को राज्य द्वारा बड़े पैमाने पर बढ़ावा दिया जाता है, लेकिन हमेशा सरकार के राजनीतिक लक्ष्यों के अनुसार।

जर्मनी और यूरोप के लिए रणनीतिक निहितार्थ यह है कि आपके अपने, मूल्य -आधारित दृष्टिकोण को सक्रिय रूप से एक ताकत के रूप में और एक वैश्विक अद्वितीय विक्रय बिंदु के रूप में तैनात किया जाना चाहिए। एक ऐसी दुनिया में जो एआई के संभावित जोखिमों के बारे में तेजी से जागरूक हो रही है, "भरोसेमंद एआई" लेबल एक निर्णायक प्रतिस्पर्धी लाभ बन सकता है। यूरोपीय रणनीति की सफलता इस बात पर निर्भर करेगी कि क्या यह नियामक ढांचा एक नवाचार ब्रेक के रूप में संभव नहीं है, लेकिन सुरक्षित, निष्पक्ष और उच्च गुणवत्ता वाले एआई सिस्टम के लिए अनुमोदन की एक मुहर के रूप में जो दुनिया भर में मांग पाते हैं – विशेष रूप से आवेदन के महत्वपूर्ण और संवेदनशील क्षेत्रों में।

के लिए उपयुक्त:

• नए एआई मॉडल का विकास निस्संदेह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के भविष्य के लिए एक महत्वपूर्ण कारक है।

☑️ रणनीति, परामर्श, योजना और कार्यान्वयन में एसएमई का समर्थन

Ai एआई रणनीति का निर्माण या पुन: प्रवर्तन

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