Az ötpontos terv: Így akar Németország világelsővé válni a mesterséges intelligencia területén – adatgigagyár és közbeszerzések mesterséges intelligencia startupok számára

Miért stratégiai fontosságú Németország számára, hogy vezető mesterséges intelligencia nemzetté váljon?

A jelenlegi globális technológiai környezetet a mesterséges intelligencia (MI) területén zajló intenzív verseny jellemzi, amelyet gyakran „MI-versenyként” emlegetnek. Ezt a versenyt elsősorban az Egyesült Államok és Kína vezeti, amelyek hatalmas beruházásokat hajtanak végre a kutatás, a fejlesztés és az infrastruktúra területén. Egy olyan magasan fejlett ipari nemzet számára, mint Németország, az ezen a területen való pozicionálás nem pusztán lehetőség, hanem stratégiai szükségszerűség. A MI már nem réstechnológia, hanem alapvető, alapszintű innovációvá fejlődik, amely meghatározza a jövőbeli gazdasági versenyképességet, nemzetbiztonságot és geopolitikai befolyást.

Németország számára, amelynek jóléte nagyrészt a kulcsfontosságú iparágakban, például a gépészetben, az autóiparban és az orvostechnológiában meglévő erősségeire épül, a mesterséges intelligencia területén tapasztalható technológiai lemaradás egzisztenciális kockázatokat jelent. A technológiai vezető szerep elvesztése ezekben az ágazatokban nemcsak a gazdasági alapokat rontaná, hanem kritikus függőséghez is vezetne a külföldi technológiai szolgáltatóktól. E kihívás sürgősségét a politikai stratégiai dokumentumok is kiemelik, amelyek a határozott fellépés sürgős szükségességét hangsúlyozzák.

Erre a globális dinamikára reagálva a német szövetségi kormány stratégiai terveket dolgozott ki, amelyek célja, hogy Németországot a mesterséges intelligencia nemzetek élvonalába helyezze világszerte. E stratégia kulcsfontosságú eleme a digitális ügyekért felelős miniszter ötpontos terve, amely felvázolja azokat a lényeges cselekvési területeket, amelyekkel Németország mesterséges intelligencia központként való pozícióját erősítheti. Ez a terv iránymutatásként szolgál egy átfogó átalakuláshoz, amely a hazai startupok célzott támogatásától és egy szuverén adatinfrastruktúra fejlesztésétől kezdve az értékalapú szabályozási keretrendszer létrehozásáig terjed.

A terv elemzése egy mélyebb stratégiai dimenziót tár fel. Tekintettel az Európa és az USA vagy Kína közötti hatalmas beruházási szakadékra, a német és európai stratégia nem egyszerűen tükrözheti az amerikai vagy kínai megközelítéseket. Inkább egy aszimmetrikus versenystratégia tervrajza. Ez a stratégia nem a puszta pénzügyi fölény, hanem a specifikus erősségek intelligens kihasználása révén kíván érvényesülni: a mesterséges intelligencia szoros integrációja egy erős ipari bázissal, egy megbízható, értékalapú ökoszisztéma létrehozása, valamint a digitális szuverenitás minőségi jelzőként való megalapozása. A következő szakaszok részletesen elemzik a stratégia öt pillérét, és rávilágítanak azok következményeire, kihívásaira és lehetőségeire.

Ehhez kapcsolódóan:

• Mesterséges Intelligencia | Amerikai vállalatok marketingtaktikáit alkalmazva, félelemkeltés

Az innováció előmozdítása közbeszerzés révén

Milyen szerepet játszik a közbeszerzés a mesterséges intelligencia startupok előmozdításában Németországban?

A hazai mesterséges intelligencia ökoszisztéma megerősítésének egyik kulcsfontosságú eszköze a közbeszerzések stratégiai átszervezése. Németországban az állam a legnagyobb IT-vásárló, évente több százmilliárd euró értékű szerződéseket ítél oda magánvállalatoknak. Ez a hatalmas piaci volumen jelentős gazdasági tényezőt képvisel, és óriási potenciált rejt magában a célzott innovációösztönzés terén.

A jelenlegi stratégia a meglévő beszerzési gyakorlatokat „kontrollálatlan növekedésnek” minősíti, és a kormányzati digitális kiadások célzott kezelésére szólít fel. A javaslat lényege, hogy stratégiailag ítéljenek oda közbeszerzési szerződéseket német és európai mesterséges intelligencia startupoknak, ahelyett, hogy elsősorban a már bejáratott, gyakran amerikai székhelyű technológiai óriásoknak ítélnék oda. Ez az intézkedés az „innovációs lendületet” hivatott nyújtani azáltal, hogy a fiatal, innovatív vállalatok számára olyan piaci hozzáférést biztosít, amelyet egyébként nehezen tudnának elérni.

A valóság azonban azt mutatja, hogy ezt a potenciált alig aknázzák ki. Tanulmányok kimutatták, hogy a startupok részvételi aránya feltűnően alacsony a közbeszerzési eljárásokban. A német startupoknak mindössze 11%-a vesz részt ilyen eljárásokban, és mindössze 7%-uk nyer el ténylegesen szerződést. Következésképpen a közbeszerzések aránya e vállalatok teljes bevételén belül ennek megfelelően alacsony, kevesebb mint 5%. Ez jelentős eltérést mutat a kormány, mint ügyfél által képviselt potenciális piac és a startupok piacra jutási képessége között. A közbeszerzési szerződések célzott odaítélése ezért nemcsak pénzügyi támogatásként, hanem a piac liberalizációjának és az új technológiák validálásának alapvető mechanizmusaként is értelmezhető.

Milyen akadályokkal szembesülnek az innovatív fiatal vállalatok a közbeszerzési jogban?

A startupok közbeszerzési pályázatokon elért korlátozott sikere számos, a német és az európai közbeszerzési jogban rögzített konkrét bürokratikus és jogi akadálynak tudható be. Ezeket az akadályokat gyakran a nagy, már bejáratott vállalatok igényeihez igazítják, és leküzdhetetlen akadályt jelentenek a fiatal, agilis cégek számára.

Az egyik legnagyobb kihívást a jogosultsági követelmények jelentik. Az állami szektor ügyfelei gyakran megkövetelik egy bizonyos minimális éves árbevétel igazolását, amely gyakran a becsült szerződéses érték kétszerese is lehet. Egy még növekedési fázisban lévő és természetesen alacsonyabb árbevétellel rendelkező induló vállalkozás számára ez a követelmény gyakorlatilag lehetetlen teljesíteni. Ehhez jön még az elmúlt három pénzügyi év hasonló projektjeire vonatkozó átfogó referenciák iránti igény. Ez egy klasszikus tyúk-tojás problémát teremt: ha nincs közbeszerzési szerződés, nincsenek referenciák, és ha nincs referenciája, nincsenek közbeszerzési szerződések.

Továbbá a közbeszerzési eljárások összetettsége és hossza sok induló vállalkozást elriaszt. A pályázati dokumentáció elkészítése időigényes és erőforrás-igényes, ami jelentős terhet ró a kis csapatokra. Magát a közbeszerzési jogot a szabályozás magas sűrűsége és a kétszintű struktúra jellemzi: bizonyos uniós értékhatárok alatti szerződésekre nemzeti szabályozások, például az értékhatár alatti szerződésekre vonatkozó német közbeszerzési rendelet (UVgO) vonatkoznak, míg az ezen értékhatárok feletti szerződéseket európai szinten kell pályáztatni, és összetettebb szabályozások vonatkoznak rájuk, mint például a német versenykorlátozás elleni törvény (GWB) és a német közbeszerzési rendelet (VgV). Ez a jogi bonyolultság tovább növeli a belépési korlátokat, és sok innovatív vállalatot arra késztet, hogy eleve elkerülje az állami szektort, mint potenciális ügyfelet.

Milyen megoldásokról és reformokról folynak viták, amelyek megkönnyítik a startupok számára a közbeszerzésekhez való hozzáférést?

A leírt akadályok leküzdésére jogi és politikai szinten különféle megoldásokat vitatnak meg. Ezek célja, hogy a közbeszerzési jogot rugalmasabbá és innovációbarátabbá tegyék anélkül, hogy feladnák az átláthatóság és a verseny alapelveit.

Jogi szinten már léteznek olyan eszközök, amelyeket a startupok felhasználhatnak hátrányaik kompenzálására. Ilyen például az „ajánlattételi konzorciumok” létrehozása, amelyekben több kisebb vállalat egyesíti erőit, hogy erőforrásait egy nagyobb szerződéshez egyesítsék. Egy másik lehetőség a „minősítési kölcsönzés”, ahol egy startup „kölcsönzi” a hiányzó képesítéseket, például referenciákat vagy bevételi adatokat, egy meglévő partnercégtől, amely cserébe vállalja, hogy erőforrásait rendelkezésre bocsátja, ha elnyeri a szerződést.

Politikai szinten átfogó reformjavaslatok születtek, mint például a Bitkom digitális szövetség 7 pontos terve. Ez a terv többek között a meglévő innovatív beszerzési kritériumok szélesebb körű alkalmazását, kifejezetten a startupokra szabott új értékelési standardok létrehozását, valamint a széttagolt jogi keretek harmonizálását szorgalmazza. Kulcsfontosságú elem a beszerző ügynökségek professzionalizálása. Ezen ügynökségek munkatársainak szakértelemre van szükségük az innovatív MI-megoldások értékeléséhez, ami gyakran specializációt és célzott képzést igényel. Egy másik fontos eszköz az „innovációs partnerség”. Ez egy speciális beszerzési eljárás, amelyet kifejezetten egy innovatív megoldás kidolgozására terveztek egy olyan vállalattal együttműködve, amely még nem elérhető a piacon. Ezért ideális az új MI-technológiák beszerzésére, és elősegíti az állami szektor és az innovatív szolgáltatók közötti együttműködést.

Az alábbi táblázat összefoglalja a főbb kihívásokat és a megfelelő megoldásokat:

Innováció az alacsony ár helyett: Új lehetőségek a startupok számára a szerződések megszerzésében

A startupok számos akadályba ütköznek a szerződések megpályázásakor, ami új lehetőségeket nyithat meg az innováció révén, ahelyett, hogy egyszerűen a legalacsonyabb árra koncentrálnának. A szigorú jogosultsági kritériumok, mint például a minimális bevétel és a referenciák, gyakran kizárják a fiatal vállalatokat a versenyből a megalapozott eredmények hiánya miatt. Az olyan megoldások, mint a meglévő vállalatok képesítéseinek felhasználása, az alkalmazottak személyes referenciáinak elfogadása és a kritériumoknak a vállalat fejlődésének adott szakaszához való igazítása, segíthetnek ebben. A beszerzési folyamatok nagyfokú összetettsége és hossza túlterheli a kis csapatokat, és jelentős erőforrás-ráfordítást eredményez. Ezért előnyös lenne a bürokrácia csökkentése, a beszerzési folyamatok digitalizálása (pl. e-beszerzés révén), valamint a startupok számára célzott képzési és hálózatépítési lehetőségek biztosítása. A gyakran nem megfelelő szerződésméret, ahol a tételes pályáztatás hiánya meghaladja a kisvállalatok kapacitását, szintén javítható a kkv-záradék (§ 97 GWB) következetes alkalmazásával a szerződések tételekre bontása és az ajánlattételi konzorciumok előmozdítása érdekében. Egy másik kulcsfontosságú pont a legalacsonyabb árra való összpontosítás, ami hátrányos helyzetbe hozza az innovatív, de potenciálisan drágább megoldásokat. Az „innovációs bónusz” bevezetése odaítélési kritériumként, a funkcionális specifikációk szélesebb körű alkalmazása és az innovációs partnerségek kihasználása új lehetőségeket nyithat meg. Végső soron az átláthatóság és a visszajelzés hiánya akadályozza a startupok tanulási folyamatát, és megakadályozza a jövőbeli ajánlatok fejlesztését. Az átfogó közbeszerzési statisztikák közzététele és a sikertelen ajánlattevők kötelező visszajelzése támogatná ezt a folyamatot.

Milyen gazdasági következményekkel jár, ha kifejezetten a hazai vállalatokat részesítjük előnyben?

A stratégiai szándék, hogy a közbeszerzési szerződéseket előnyben részesítsék a „hazai mesterséges intelligencia cégeknek”, az iparpolitika egy olyan formáját képviseli, amely azonban ellentmondásban áll a bevett gazdasági elvekkel és az európai jogi keretrendszerrel. E feszültség középpontjában a nemzeti technológiai ökoszisztéma előmozdítása és a korlátozott versenyből eredő potenciális hatékonyságveszteség közötti konfliktus áll.

Az uniós közbeszerzési jog az egységes piac alapelvein alapul: az átláthatóságon, az egyenlő bánásmódon és a megkülönböztetésmentességen. Ezek az elvek annak biztosítására szolgálnak, hogy a gazdaságilag legelőnyösebb ajánlat nyerje el a szerződést, függetlenül az ajánlattevő nemzeti származásától. Ez a nyílt verseny a gazdasági növekedés egyik kulcsfontosságú mozgatórugójának tekinthető, és a becslések szerint jelentősen hozzájárul az EU GDP-jéhez. Azok a politikák, amelyek kifejezetten a hazai vállalatokat részesítik előnyben, aláássák ezt az elvet, és veszélyeztetik az uniós jog megsértését.

Gazdasági szempontból egy ilyen protekcionista intézkedés magasabb költségekhez vezethet a közszféra számára. Ha a versenyt mesterségesen korlátozzák a nemzetközi beszállítók kizárásával, a fennmaradó belföldi ajánlattevők magasabb árakat követelhetnek. A helyi preferencia beszerzési hatásairól szóló tanulmányok azt mutatják, hogy ez növelheti az adófizetők költségeit és csökkentheti a közkiadások hatékonyságát.

Ezzel szemben ott vannak az iparpolitikai érvek. Az ilyen stratégia hívei azzal érvelnek, hogy ideiglenes preferenciális elbánás szükséges ahhoz, hogy egy fiatal, stratégiailag fontos iparág, mint a mesterséges intelligencia, tisztességes esélyt kapjon a globális versenyben. Egy kormányzati szerződés kulcsfontosságú „első ügyfélként” szolgálhat egy startup számára, nemcsak bevételt generálva, hanem fontos referenciaként is szolgálva, ezáltal megkönnyítve a magánpiacokhoz és a további kockázati tőkéhez való hozzáférést. Ezért stratégiai kompromisszumról van szó: a magasabb költségeket és a rövid távú potenciális hatékonysági veszteségeket elfogadják annak érdekében, hogy hosszú távon szuverén és versenyképes hazai technológiai bázist építsenek ki, és elkerüljék a kritikus függőségeket. E stratégia megvalósítása tehát gondos egyensúlyozást igényel a hazai ipar előmozdítása érdekében, anélkül, hogy veszélyeztetné az európai egységes piac alapvető pilléreit.

AI Game Changer: A legrugalmasabb AI platform – Testreszabott megoldások, amelyek csökkentik a költségeket, javítják a döntéseit és növelik a hatékonyságot

Független mesterséges intelligencia platform: Integrálja az összes releváns vállalati adatforrást

• Ez a mesterséges intelligencia platform minden specifikus adatforrással együttműködik
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox és számos más adatkezelő rendszertől
• Gyors MI-integráció: Testreszabott MI-megoldások vállalkozások számára órák vagy napok alatt, hónapok helyett
• Rugalmas infrastruktúra: Felhőalapú vagy saját adatközpontban történő üzemeltetés (Németország, Európa, szabad helyszínválasztás)

• Maximális adatbiztonság: ügyvédi irodákban való alkalmazása cáfolhatatlan bizonyíték
• Telepítés számos vállalati adatforráson
• Saját vagy különböző MI-modellek választhatók (DE, EU, USA, CN)

Kihívások, amelyekre MI platformunk megoldást kínál

• A hagyományos mesterséges intelligencia megoldások nem megfelelőek
• Adatvédelem és az érzékeny adatok biztonságos kezelése
• Az egyedi mesterséges intelligencia fejlesztésének magas költségei és összetettsége
• Képzett mesterséges intelligencia szakemberek hiánya
• A mesterséges intelligencia integrálása a meglévő informatikai rendszerekbe

További információ itt:

• Egy független és adatforrásokon átívelő MI platform MI integrációja minden üzleti igényhez

Nemzeti számítástechnikai infrastruktúra kiépítése

Milyen a jelenlegi adatközponti infrastruktúra helyzete Németországban, és miért kulcsfontosságú a mesterséges intelligencia számára?

A számítási teljesítmény a digitális gazdaság alapvető gerincét alkotja, és nélkülözhetetlen erőforrás a modern MI-alkalmazások fejlesztéséhez és működtetéséhez. A nagyméretű MI-modellek, különösen az alapmodellek, hatalmas számítási kapacitást igényelnek a betanításhoz, ami több milliárd paramétert és hatalmas mennyiségű adatot foglal magában. Erőteljes és skálázható számítási és adatközponti infrastruktúra nélkül a vezető MI-nemzetté válás célkitűzése elérhetetlen.

Németország jelenleg Európa legnagyobb adatközpont-kapacitásával büszkélkedhet. Frankfurt am Main központi csomópontként pozicionálta magát, nagyrészt a DE-CIX-nek, a világ egyik legnagyobb internetes csomópontjának köszönhetően. Ez a koncentráció kiváló összeköttetést biztosít, és vonzza a globális felhőszolgáltatók és tárhelyszolgáltatók befektetéseit.

Annak ellenére, hogy Németország vezető szerepet tölt be Európában, egy relatív elemzés árnyaltabb képet tár fel. Ha a rendelkezésre álló számítási teljesítményt a bruttó hazai termékben (GDP) mért gazdasági teljesítményhez viszonyítjuk, Németország lemarad a többi nemzet mögött. Az olyan országok, mint az Egyesült Királyság és Hollandia, a GDP egymilliárd eurójára vetítve nagyobb számítási teljesítménysűrűséggel rendelkeznek. Globálisan a piacot uraló Egyesült Államokkal és Kínával szembeni lemaradás még hangsúlyosabb. Ez a relatív különbség egy potenciális szűk keresztmetszetet jelez, amely korlátozhatja Németország azon képességét, hogy lépést tartson a globális mesterséges intelligencia versenyben. Az ország digitális szuverenitása és technológiai képességei így közvetlenül függenek e kritikus infrastruktúra erősségétől és bővülésétől.

Ehhez kapcsolódóan:

• Függ az amerikai felhőtől? Németország harca a felhőért: Hogyan tervezik felvenni a versenyt az AWS-szel (Amazon) és az Azure-ral (Microsoft)

Mit jelent az „adatgigagyár” iránti igény a mesterséges intelligencia stratégia kontextusában?

A „Gigafactory” kifejezést, amelyet eredetileg a Tesla alkotott meg a hatalmas, akkumulátorokat tömegesen előállító gyáraira, erőteljes metaforaként használják Németország mesterséges intelligencia stratégiájának keretében. A „legalább egy gigafactory” iránti igényt Németországban nem szó szerint egyetlen gyárként kell értelmezni, hanem inkább politikai elkötelezettségként olyan hiperskálájú adatközpontok építése iránt, amelyeket kifejezetten a mesterséges intelligencia alkalmazások extrém igényeinek kielégítésére terveztek.

Az „adatgigagyár” minőségi és mennyiségi ugrást szimbolizál a nemzeti számítástechnikai infrastruktúrában. Már nem csak a hagyományos adatközpontok üzemeltetéséről van szó a standard felhőszolgáltatásokhoz, hanem olyan létesítmények létrehozásáról, amelyek képesek a legnagyobb számítási igényű feladatok kezelésére – mindenekelőtt a mesterséges intelligencia alapmodelljeinek billiónyi adatponttal történő betanítására. Az ilyen létesítmények hatalmas koncentrációjú speciális hardvert (különösen GPU-kat), rendkívül nagy energiasűrűséget és kifinomult hűtőrendszereket igényelnek.

Ez az igény egy olyan szuverén számítástechnikai infrastruktúra létrehozásának stratégiai szükségességét vonja maga után, amely lehetővé teszi a német és európai vállalatok számára, hogy belföldön fejlesszék és üzemeltessenek mesterséges intelligencia modelleket. Ez csökkenti az amerikai hiperskálázók felhőplatformjaitól való függőséget, és erősíti a digitális szuverenitást. A „Gigafactory” tehát a fizikai alapja annak a törekvésnek, hogy független „felhőnemzetté” váljon, és globálisan versenyképes legyen a mesterséges intelligencia technológiai vezető szerepéért.

Melyek a legnagyobb kihívások a németországi adatközpontok kapacitásának bővítésében?

A nemzeti számítási teljesítmény nagyszabású növelésére irányuló ambiciózus terv számos jelentős fizikai, szabályozási és társadalmi kihívással szembesül. Ezek a szűk keresztmetszetek azt mutatják, hogy a digitális átalakulás nagyon is kézzelfogható, nem digitális korlátoknál vall kudarcot, ha ezeket nem kezelik proaktívan.

A legnagyobb kihívást az energiaellátás jelenti. Az adatközpontok, és különösen a mesterséges intelligencia alkalmazásokhoz használtak, hatalmas és folyamatosan növekvő villamosenergia-fogyasztással rendelkeznek. A német adatközpontok energiaigénye 2030-ra csaknem megduplázódhat a maihoz képest. Ez ütközik a magas németországi energiaárakkal, amelyek jelentős versenyhátrányt jelentenek más országokkal szemben, és vonzótlanná tehetik a befektetéseket.

Egy másik fő akadály a hosszadalmas tervezési és engedélyezési folyamatok. Németországban egy új adatközpont jóváhagyása és felépítése lényegesen tovább tart az uniós átlagnál. Ezek a bürokratikus késedelmek beruházási bizonytalanságot okoznak, és lassítják az infrastruktúra sürgősen szükséges bővítését.

Harmadszor, az adatközpontok nagy területigénye egyre inkább földhasználati konfliktusokhoz vezet. A nagy szerverfarmok mezőgazdasági területeken vagy lakóövezetek közelében történő építése ellenállásba ütközik a gazdálkodók, a természetvédők és a helyi lakosok részéről, akik tartanak a földterületek lezárásától és a zajszennyezéstől.

Végül a fenntarthatóság jelenti a fő kihívást. Az adatközpontok hatalmas mennyiségű hulladékhőt termelnek, amelynek nagy része felhasználatlanul kerül a környezetbe. Bár léteznek jogi követelmények a hulladékhő hasznosítására, a gyakorlati megvalósítás gyakran meghiúsul az infrastruktúra, például a csatlakoztatott távfűtési hálózatok hiánya miatt. Ez trilemmaként jelenik meg a mesterséges intelligencia vezető szerepének célja, az energetikai átállás és az éghajlatvédelmi célok között. A mesterséges intelligencia infrastruktúra bővítése veszélyeztetheti az éghajlati célokat, ha kezdettől fogva nem épül be egy integrált energia- és városfejlesztési stratégiába.

Ehhez kapcsolódóan:

• Európa útja a mesterséges intelligencia vezető szerepéhez öt mesterséges intelligencia gigagyárral? Ambiciózus tervek és történelmi kihívások között

A bürokrácia csökkentése és az adatok szabad áramlása

Milyen feszültségek vannak az MI-alkalmazások akadálytalan adatáramlásának igényével kapcsolatban?

A bürokrácia csökkentésének igénye, hogy az adatok szabadon áramolhassanak, a mesterséges intelligencia stratégiájának központi, de egyben rendkívül összetett aspektusa. Érinti az európai digitalizációs megközelítés alapvető feszültségét: a konfliktust a nagy adathalmazok iránti abszolút igény és az alapvető jogok védelme érdekében a szigorú adatvédelem iránti ugyanilyen abszolút elkötelezettség között.

A mesterséges intelligencia, és különösen a gépi tanulás, adatvezérelt. A mesterséges intelligencia modellek teljesítménye és pontossága közvetlenül függ a betanításukhoz használt adatok mennyiségétől és minőségétől. A technológiai fejlődés szempontjából tehát a hatalmas mennyiségű adathoz való szabad és egyszerű hozzáférés alapvető előfeltétele a globális piacon való versenyképesség megőrzésének. Az „áramlásos” adatkörnyezet iránti igény tehát az innovációbarát keretfeltételek megteremtését szorgalmazza.

Ez az innovációs kényszer azonban ütközik az általános adatvédelmi rendelet (GDPR) által kialakított európai jogi keretrendszerrel. A GDPR nem az innováció elfojtására szolgál, hanem az alapvető polgári szabadságjogok védelmének keretrendszereként. Olyan elveken alapul, mint az adatminimalizálás (csak a legszükségesebb minimális mennyiségű adatot szabad feldolgozni), a célhoz kötöttség (az adatokat csak arra a célra lehet felhasználni, amelyre gyűjtötték őket), valamint az adatkezelés egyértelmű jogalapjának követelménye, gyakran tájékoztatáson alapuló beleegyezés formájában. Ezek az elvek természetes ellentmondásban állnak a mesterséges intelligencia fejlesztésének „adatéhségével”, ami jelentős jogi bizonytalansághoz vezet a vállalatok és a kutatók számára.

Milyen konkrét bürokratikus és jogi akadályokkal szembesülnek a mesterséges intelligencia fejlesztői az adatvédelem területén?

A németországi és európai mesterséges intelligencia fejlesztők számára az adatvédelmi követelmények és az adatvédelem közötti feszültség számos konkrét jogi és bürokratikus akadályban nyilvánul meg, amelyek közvetlenül a GDPR-ból és annak értelmezéséből fakadnak.

Az adatminimalizálás elve alapvető kihívást jelent. Míg a GDPR előírja a személyes adatok feldolgozásának a célhoz szükséges mértékre korlátozását, számos fejlett mesterséges intelligencia modell hatalmas, nem specifikus adathalmazok elemzésére támaszkodik a minták azonosítása érdekében. A mesterséges intelligencia „adatéhsége” közvetlenül ellentmond a megkövetelt adatgazdaságnak.

Ehhez szorosan kapcsolódik a célhoz kötöttség akadálya. A GDPR szerint az adatokat csak meghatározott, explicit és jogos célokra lehet gyűjteni. Az alapvető MI-modellek betanítását azonban gyakran számos potenciális jövőbeli alkalmazáshoz végzik, amelyek a betanítás időpontjában még előre sem láthatók. Ez megnehezíti egy konkrét cél meghatározását, és jogi szürke zónákat teremt.

Egy másik jelentős akadály a feldolgozás jogalapjának követelménye. A mesterséges intelligencia modelljeinek személyes adatokkal – amelyeket gyakran az internetről gyűjtöttek – történő betanításához gyakorlatilag lehetetlen minden egyes személytől kifejezett és tájékozott hozzájárulást szerezni. A fejlesztők ezért gyakran „jogos érdekre” hivatkoznak, de ennek a hatálya jogilag vitatott, és az adatvédelmi hatóságok egyre korlátozóbban értelmezik, ami jelentős jogi bizonytalansághoz vezet.

Végül a komplex MI-rendszerek gyakran átláthatatlan működése, az úgynevezett „fekete doboz” probléma ütközik a GDPR átláthatósági kötelezettségeivel. A polgároknak joguk van tájékoztatáshoz az automatizált döntések mögött meghúzódó logikáról. Ha még a fejlesztők sem tudják már nyomon követni a mélytanulási modell pontos döntési útvonalait, ez a jog aligha garantálható. Ezek az akadályok együttesen azt jelentik, hogy a MI fejlesztése Európában nagyobb jogi kockázattal és nagyobb bürokratikus teherrel jár, mint a világ más részein.

Ehhez kapcsolódóan:

• Lemaradt a mesterséges intelligencia forradalmáról? Miért kockáztatja Németország, hogy lemarad az USA és Kína mögött?

Hogyan próbál az európai mesterséges intelligenciatörvény egyensúlyt teremteni az innováció és a szabályozás között?

Az európai mesterséges intelligenciatörvény a mai napig a legátfogóbb kísérlet egy olyan szabályozási keretrendszer létrehozására, amely a mesterséges intelligencia kockázatait az innováció elfojtása nélkül kezeli. Ez a központi válasz a fent említett feszültségre, és egy stratégiai döntést testesít meg egy harmadik út mellett az Egyesült Államok laissez-faire megközelítése és a kínai államilag ellenőrzött mesterséges intelligenciafejlesztés között.

A mesterséges intelligencia törvény lényege a kockázatalapú megközelítés. Ahelyett, hogy a mesterséges intelligenciát minden területen szabályozná, a törvény az alkalmazások által okozott potenciális károk alapján tesz különbséget. Az „elfogadhatatlan kockázatot” jelentő MI-rendszerek, mint például a kormányzati társadalmi pontozás vagy az emberek viselkedését befolyásoló manipulatív technikák, teljes mértékben tilosak. A kritikus területeken, például az orvosi diagnosztikában, a toborzásban vagy az igazságszolgáltatásban használt „magas kockázatú” rendszerekre szigorú követelmények vonatkoznak az átláthatóság, az adatbiztonság, az emberi felügyelet és a dokumentáció tekintetében. Az alacsony kockázatúként besorolt ​​MI-alkalmazások túlnyomó többsége, mint például a spamszűrők vagy a videojátékokban használt MI, továbbra is nagyrészt szabályozatlan.

Ugyanakkor a mesterséges intelligencia törvény explicit mechanizmusokat tartalmaz az innováció előmozdítására, kifejezetten a startupokat és a kis- és középvállalkozásokat (kkv-kat) célozva meg. A legfontosabb eszköz az úgynevezett „szabályozási homokozó”. Ezek ellenőrzött jogi kísérleti terek, ahol a vállalatok innovatív mesterséges intelligencia rendszereket fejleszthetnek és tesztelhetnek az illetékes hatóságok felügyelete alatt anélkül, hogy azonnal szembe kellene nézniük a törvény teljes szankcióival a nem szándékos jogsértések miatt. Ezek a homokozók célja a jog- és tervezési biztonság megteremtése, a piacra jutás megkönnyítése, valamint az innovátorok és a szabályozók közötti párbeszéd előmozdítása. A mesterséges intelligencia törvény ezért nemcsak egy védőeszköz, hanem egy stratégiai kísérlet is egy megbízható és hiteles keretrendszer létrehozására, amely irányítja az innovációt, és amelynek célja, hogy hosszú távú versenyelőnyt biztosítson.

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakban. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan illeszkednek az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények nyomon követésével proaktívan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a szakértelem kombinációja hozzáadott értéket teremt, és döntő versenyelőnyt biztosít ügyfeleink számára.

További információ itt:

• Profitáljon az Xpert.Digital 5 szakterületéből egyetlen csomagban – már havi 500 eurótól!

Európai szuverenitás a mesterséges intelligencia alapmodelljeiben

Miért stratégiai fontosságú a saját európai mesterséges intelligencia alapmodelljeink fejlesztése?

Az MI-alapmodellek, más néven alapmodellek fejlesztése és ellenőrzése központi stratégiai fontosságú kérdéssé vált Európa jövője szempontjából. Ezek a modellek jelentik azt a technológiai alapot, amelyre számos jövőbeli MI-alkalmazás épül. Az amerikai vagy kínai vállalatok által fejlesztett és kizárólagosan ellenőrzött modellektől való teljes függőség jelentős kockázatot jelent Európa digitális szuverenitására nézve.

A digitális szuverenitás az államok, vállalatok és polgárok azon képességét írja le, hogy önállóan alakítsák digitális átalakulását, és elkerüljék a kritikus technológiai függőségeket. Amikor az alapvető mesterséges intelligencia infrastruktúra nem európai szereplők kezében van, számos kockázat merül fel. Először is, gazdasági függőség áll fenn, amely kedvezőtlen feltételekhez vagy a kulcsfontosságú technológiákhoz való korlátozott hozzáféréshez vezethet. Másodszor, az amerikai felhőplatformokon feldolgozott adatokhoz az amerikai hatóságok potenciálisan hozzáférhetnek olyan törvények alapján, mint a CLOUD Act, ami ellentétes az európai adatvédelmi elvekkel.

Harmadszor, és talán a legfontosabb, a mesterséges intelligencia alapmodelljei nem értéksemlegesek. Olyan adatokkal képzik őket, amelyek kulturális, társadalmi és etikai szempontokat tükröznek. Az elsősorban amerikai vagy kínai kulturális szférából származó adatokkal képzett modellek olyan torzításokat tartalmazhatnak, amelyek összeegyeztethetetlenek az európai értékekkel és normákkal. Ezért elengedhetetlen saját európai alapmodellek kidolgozása annak biztosításához, hogy a jövő mesterséges intelligenciája olyan alapokra épüljön, amelyek tiszteletben tartják az olyan alapvető európai értékeket, mint a demokrácia, a jogállamiság és az alapvető jogok védelme. Az olyan kezdeményezések, mint a GAIA-X, amelyek célja egy szuverén európai adatinfrastruktúra létrehozása, fontos lépést jelentenek ebbe az irányba.

Ehhez kapcsolódóan:

• Független mesterséges intelligencia platformok, mint stratégiai alternatíva az európai vállalatok számára

Mi a jelenlegi állapota a „Made in Europe” mesterséges intelligencia alapmodellek fejlesztésének?

Annak ellenére, hogy jelentős beruházási hiány mutatkozik az Egyesült Államokhoz és Kínához képest, Európában dinamikus színtér alakult ki az alapvető mesterséges intelligencia modellek fejlesztésére, amely saját differenciált stratégiát folytat. Ahelyett, hogy a legnagyobb és legerősebb általános célú modelleket próbálná megépíteni, sok európai szereplő konkrét piaci résekre és minőségi funkciókra összpontosít.

Az Aleph Alpha egy vezető német vállalat ezen a területen. A heidelbergi székhelyű startup olyan MI-modellek fejlesztésére specializálódott, amelyek nemcsak hatékonyak, hanem átláthatóak és megmagyarázhatóak is („magyarázható MI”). A megbízhatóságra és a szuverenitásra való összpontosítás fontos partnerré teszi az Aleph Alphát az állami szektor és a szabályozott iparágak számára. A vállalat a közelmúltban módosította stratégiáját, és inkább a kisebb, specializált modellekre koncentrál konkrét alkalmazásokhoz, ami a globális hiperskálázókkal való közvetlen versenytől való eltávolodás stratégiai elmozdulásának tekinthető.

Egy másik ígéretes európai vállalat a Mistral AI, amely jelentős figyelmet kapott hatékony, nyílt forráskódú modelljeinek kiadásával. A nyílt forráskódú megközelítés elősegíti az átláthatóságot, és lehetővé teszi a fejlesztők széles közössége számára, hogy a technológiára építsenek és azt adaptálják.

Továbbá vannak olyan államilag finanszírozott kezdeményezések, mint az OpenGPT-X, egy a Fraunhofer Intézetek részvételével zajló projekt, amely nyílt és megbízható nyelvi modellek fejlesztését támogatja Európa számára. A Würzburgi Egyetemen szintén kifejlesztették az „LLäMmlein”-t, amely az első nagyméretű, kizárólag német adatokon betanított nyelvi modell volt, azzal a céllal, hogy megtörje az angol nyelvű betanítási adatok dominanciáját és javítsa a német nyelv minőségét. Ezek a példák egyértelmű stratégiai irányt mutatnak: Európa nem elsősorban a modellek puszta méretében versenyez, hanem inkább a specializációban, a nyitottságban, az átláthatóságban és az európai piac sajátos nyelvi és szabályozási igényeihez való alkalmazkodásban.

Milyen szerepet játszik az uniós szabályozás, különösen a mesterséges intelligencia törvénye a mesterséges intelligencia modellek globális versenyében?

Az európai szabályozás, különösen a mesterséges intelligencia törvénye, ambivalens és sokat vitatott szerepet játszik a globális mesterséges intelligencia versenyben. Egyrészt aggodalomra ad okot a „brüsszeli túlszabályozás”, amely magas megfelelési költségekkel és bürokratikus akadályokkal terhelheti az európai fejlesztőket, potenciálisan hátrányba hozva őket az agilisabb amerikai és kínai versenytársakkal szemben. A kritikusok attól tartanak, hogy a szigorú szabályozás lelassíthatja az innovációt, és különösen akadályozhatja a startupok piacra lépését.

Másrészt a mesterséges intelligencia törvényt egyre inkább stratégiai eszközként értelmezik, amely hosszú távú versenyelőnyöket teremthet. A világ első átfogó mesterséges intelligencia jogi keretének létrehozásával az EU jog- és tervezési biztonságot teremt a vállalatok és a felhasználók számára. Ez az egyértelmű keretrendszer beruházásokat vonzhat és erősítheti a bizalmat a mesterséges intelligencia alkalmazásai iránt. A törvény kifejezetten figyelembe veszi a kkv-k és a startupok igényeit is azáltal, hogy innovációbarát eszközöket biztosít, mint például a fent említett szabályozási homokozók és a bírságok vállalatméret szerinti differenciálása.

Az uniós szabályozás talán legfontosabb stratégiai funkciója az úgynevezett „brüsszeli hatásban” rejlik. Mivel az európai egységes piac elengedhetetlen a globális technológiai vállalatok számára, kénytelenek lesznek termékeiket és modelljeiket a szigorú uniós követelményekhez igazítani ahhoz, hogy ott működhessenek. Ily módon az EU gyakorlatilag exportálja szabályozási normáit és a mesterséges intelligenciáról alkotott értékalapú vízióját az egész világra. A szabályozás így a potenciális teherből a globális tájkép alakításának hatékony eszközévé válik. Ahelyett, hogy egy tisztán technológiai versenyben versenyezne, amelyet Európa a beruházási hiányok miatt elveszíthet, az EU a versenyt a kormányzási modellek szintjére helyezi át, ahol vezető pozíciót szerez egy világos, értékalapú és átfogó jogi keretrendszer révén.

Nemzetközi együttműködés és mesterséges intelligencia európai értékek alapján

Mit jelent az az állítás, hogy egy mesterséges intelligenciát „európai értékek” szerint kell fejleszteni?

A mesterséges intelligencia „európai értékek” szerinti fejlesztésére irányuló törekvés a német és európai digitális stratégia központi vezérelve, és a globális versenyben a döntő megkülönböztető tényező. Ez kevésbé egy adott technikai architektúráról szól, mint inkább arról, hogy a mesterséges intelligencia rendszereket egy szilárd jogi és etikai keretrendszerbe ágyazzák, amely tükrözi Európa alapvető jogait és demokratikus elveit.

Ez az értékalapú megközelítés a legvilágosabban az EU mesterséges intelligencia irányelvében jelenik meg. Az ott rögzített elvek határozzák meg, hogy mit jelent az „európai mesterséges intelligencia”: emberközpontúnak kell lennie, ami azt jelenti, hogy a végső irányítást (emberi felügyeletet) mindig az embernek kell megtartania. Biztonságosnak, robusztusnak és átláthatónak kell lennie, hogy döntései érthetőek legyenek, és ne lehessen könnyen manipulálni. Az egyik alapelv a megkülönböztetésmentesség, amely megköveteli, hogy a mesterséges intelligenciarendszerek ne erősítsék meg a meglévő társadalmi elfogultságokat, és ne hozzanak létre újakat. A magánélet és az adatszuverenitás védelme, a GDPR-ral való szoros kapcsolatán keresztül, egy másik alapvető pillér. Végül olyan szempontokat is meghatároznak a mesterséges intelligenciarendszerek céljai között, mint a társadalmi és környezeti jólét.

A gyakorlatban ez a megközelítés egyértelmű tilalmakban és szigorú szabályozásokban nyilvánul meg. Az európai értékekkel alapvetően ellentmondó MI-alkalmazások, mint például a kínai rendszer mintájára épülő államilag működtetett közösségi pontozás vagy a tudattalan viselkedésmanipulációs rendszerek, teljes mértékben tilosak az EU-ban. A magas kockázatú alkalmazásokra szigorú szabályozás vonatkozik, amelynek célja, hogy ezek a rendszerek tisztességesen, biztonságosan és átláthatóan működjenek. Az „európai értékek szerinti MI” tehát egy politikai és társadalmi projekt, amely elválaszthatatlanul összekapcsolja a technológiai fejlődést az alapvető jogok és a demokratikus folyamatok védelmével.

Ehhez kapcsolódóan:

• Stargate Europe – A Deepseek és a Stargate mesterséges intelligencia modelljei mutatják Európa esélyeit a mesterséges intelligencia versenyében

Hogyan lehet „egyenlő feltételeken alapuló cserét” kialakítani olyan technológiai vezetőkkel, mint az USA?

Az olyan technológiai vezetőkkel, mint az USA, való „egyenlő csere” iránti igény a digitális szuverenitásra való törekvés kifejeződése. Ez azt jelenti, hogy a puszta technológiai fogyasztó és szabályozó szerepe helyett a globális digitális rend alakításában aktív és egyenlő résztvevő szerepére kell áttérni. Ennek a pozíciónak az eléréséhez számos tényező kulcsfontosságú.

Először is, az egyenlő versenyfeltételek megteremtéséhez házon belüli technológiai szakértelemre van szükség. Csak azokat tekintik komoly partnernek a technológiai párbeszédekben, akik releváns MI-modellekkel, kutatási kapacitásokkal és erős startup ökoszisztémával rendelkeznek. Az előző szakaszokban ismertetett erőfeszítések a hazai MI-ipar és infrastruktúra kiépítésére ezért alapvető előfeltételek.

Másodszor, az „egyenlő feltételek” az európai egységes piac erősségén alapul. A világ egyik legnagyobb és legerősebb gazdasági térségeként az EU piaci erejét politikai előnyként használhatja fel. A globális vállalatok az európai piachoz való hozzáféréstől függenek, ami erős tárgyalási pozíciót biztosít az EU-nak a szabványok és szabályok meghatározásában.

Harmadszor, és ez döntő fontosságú, az egyenlő versenyfeltételek megteremtése egy koherens és globálisan befolyásos szabályozási keretrendszeren keresztül történik. Az MI-törvény a központi eszköz ebben. Világos európai álláspontot határoz meg, és arra kényszeríti a nemzetközi partnereket, hogy együttműködjenek az értékalapú MI-vel kapcsolatos európai víziókkal. Ahelyett, hogy pusztán az amerikai vagy kínai szabványokra reagálna, Európa proaktívan meghatározza a sajátját. A cél az, hogy egységes frontot képviselve, egyértelmű és független programmal megakadályozzák, hogy Európa technológiailag és szabályozásilag „megosztsa” az Egyesült Államokat.

Milyen stratégiai következményei vannak a szabályozó rendszerek közötti globális versenynek?

A mesterséges intelligencia területén a vezető szerepért folytatott globális verseny nemcsak a technológiák és a beruházások versenye, hanem egyre inkább a szabályozási rendszerek és a kapcsolódó társadalmi víziók versenye is. Három különböző modell van kibontakozóban, amelyek mindegyike más prioritásokat határoz meg.

Az MI-jogban rögzített európai modell egy átfogó, kockázatalapú és alapvető jogokon alapuló megközelítés. Előnyben részesíti a biztonságot, a bizalmat és az etikai irányelveket, és az innovációt egyértelműen meghatározott jogi keretrendszeren belül kívánja irányítani. Célja, hogy a felelős MI-irányítás globális modelljévé váljon.

Az amerikai modell hagyományosan piacorientáltabb és innovációvezéreltebb. A hangsúly a szabályozási akadályok minimalizálásán van a mesterséges intelligencia technológiai fejlesztésének és kereskedelmi forgalomba hozatalának felgyorsítása érdekében. A szabályozás gyakran reaktív és ágazatspecifikus, ahelyett, hogy átfogó, preventív jogi keretrendszeren keresztül valósulna meg. A stratégia célja a technológiai dominancia biztosítása azáltal, hogy maximális szabadságot biztosít a vezető vállalatoknak.

A kínai modell államilag irányított és a nemzeti stratégiai célok elérésére irányul. A szabályozás rugalmas és gyorsan alkalmazkodik az új technológiai fejlesztésekhez, de az állami ellenőrzés és felügyelet megerősítését is szolgálja. Az innovációt az állam erőteljesen ösztönzi, de mindig összhangban van a kormány politikai céljaival.

Németország és Európa számára a stratégiai következménye az, hogy saját értékalapú megközelítésüket aktívan erősségként és globálisan egyedülálló értékesítési ajánlatként kell pozicionálniuk. Egy olyan világban, amely egyre inkább tudatában van a mesterséges intelligencia potenciális kockázatainak, a „megbízható mesterséges intelligencia” címke döntő versenyelőnnyé válhat. Az európai stratégia sikere azon múlik, hogy ez a szabályozási keretrendszer nem az innováció fékjeként, hanem a biztonságos, tisztességes és kiváló minőségű, világszerte keresett mesterséges intelligenciarendszerek jóváhagyási pecsétjeként jöhet-e létre – különösen a kritikus és érzékeny alkalmazási területeken.

Ehhez kapcsolódóan:

• Az új MI-modellek fejlesztése kétségtelenül kulcsfontosságú tényező a mesterséges intelligencia (MI) jövője szempontjából

☑️ KKV-támogatás a stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ A mesterséges intelligencia stratégiájának létrehozása vagy átalakítása

☑️ Úttörő üzletfejlesztés

 

Örömmel lennék az Ön személyes tanácsadója.

Kapcsolatba léphet velem az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 7348 4088 965 .

Alig várom a közös projektünket.

 

 

Az Xpert.Digital egy iparági központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikus elemekre összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal elismert vállalatokat támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni szolgáltatásokig.

Piackutatás, smarketing, marketingautomatizálás, tartalomfejlesztés, PR, levelezési kampányok, személyre szabott közösségi média és érdeklődőgondozás digitális eszközeink részét képezik.

További információkat a következő weboldalakon talál: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus