5点計画：このように、ドイツはAIの世界のヒントになりたい – データギガファクティとAIスターアップの公開注文

なぜ設立は、戦略的に重要なドイツの主要なAI国家としてのものですか？

現在のグローバルテクノロジーの状況は、人工知能（AI）の分野での集中的な競争によって特徴付けられます。これは、しばしば「AI人種」と呼ばれています。このレースは主に米国と中国によって引用されており、研究、開発、インフラストラクチャに大規模な投資を行っています。ドイツのような高度に開発された産業国にとって、この分野への位置付けは単なる選択肢ではなく、戦略的な必要性です。 AIはもはやニッチなテクノロジーではありませんが、将来の経済的競争力、国家安全保障、地政学的影響を決定する基本的な基本的な革新に発展します。

ドイツにとって、その繁栄は主に機械工学、自動車産業、医療技術などの主要産業におけるその強みに基づいています。AIセクターの技術的不足は実存的リスクに基づいています。これらのセクターでのテクノロジーリーダーシップの損失は、経済的根拠を侵食するだけでなく、外国のテクノロジープロバイダーへの重大な依存にもつながります。この課題の緊急性は、政治戦略の論文で明らかになり、重要な行動の時間が促されていることを強調しています。

このグローバルなダイナミクスに対応して、ドイツ連邦政府は戦略計画を策定しました。その目的は、AI諸国の「世界指導者」にドイツを設立することです。この戦略の中心的な要素は、デジタル大臣の5ポイント計画であり、ドイツのAI場所を強化するための重要な行動分野の概要を説明しています。この計画は、包括的な変革のガイドとして機能します。これは、国内の新興企業のターゲットを絞った昇進から、自信のあるデータインフラストラクチャの確立に至るまで、価値ベースの規制枠組みの確立までです。

この計画の分析は、より深い戦略的側面を明らかにしています。ヨーロッパと米国または中国の間の膨大な投資ギャップを考慮して、ドイツとヨーロッパの戦略は、アメリカまたは中国のアプローチの簡単なイメージにはなりません。むしろ、非対称の競争戦略の設計です。これは、純粋な財政的優位性を通じて存在するのではなく、より具体的な強みのインテリジェントな使用を通じて存在することを目的としています。AIと強力な産業基盤の密接な連動、信頼できる価値ベースの生態系の創造、および品質の特徴としてのデジタル主権の確立。次のセクションでは、この戦略の5つの柱を詳細に分析し、その意味、課題、機会を明らかにします。

に適し：

• 人工知能| AI Angstmachereiを使用したアメリカ企業のマーケティング戦略

公共の割り当てによるイノベーションの促進

ドイツでのAIの新興企業の昇進において、パブリック契約賞はどのような役割を果たしますか？

国内のAIエコシステムを強化するための中央レバーは、公共秩序の戦略的な再編成にあります。州はドイツで最大のITバイヤーとして行動しています。つまり、公共部門は毎年3桁の数十億ドルのボリュームで注文しています。この膨大な市場の量は重要な経済的要因であり、標的を絞ったイノベーションの促進の大きな可能性を秘めています。

現在の戦略は、以前の賞の慣行を「野生の成長」として批判し、州のデジタル支出の対象となる管理を要求しています。この提案の中核は、主に確立された、しばしば米国の技術大手にそれらを授与するのではなく、ドイツとヨーロッパのアイストパスに公開命令を戦略的に割り当てることです。この措置は、若く革新的な企業に、そうでなければ困難であると感じる市場の入り口を与えることにより、「イノベーションの後押し」として機能することを目的としています。

しかし、現実は、この可能性がこれまで疲れ果てていないことを示しています。研究では、公共の入札における新興企業の著しく低い参加が示されています。このような手順に参加しているドイツの新興企業の約11％のみが、実際に追加料金を受け取るのは7％だけです。これらの企業の総売上高における公的命令の割合はそれに対応して低いです。 5％未満です。これは、州が顧客として表す潜在的な市場と、この市場を開く新興企業の能力との間の重大な矛盾を示しています。したがって、公的命令のターゲット賞は、財政的支援としてだけでなく、市場を開き、新しい技術を検証するための基本的なメカニズムとして理解されています。

革新的な若い企業は調達法でどのようなハードルに遭遇しますか？

公共の入札における新興企業の成功の低いことは、ドイツおよびヨーロッパの調達法に固定されている多くの特定の官僚的および法的ハードルによるものです。これらのハードルは、多くの場合、大規模で確立された企業のニーズに合わせて調整され、若いアジャイル企業にとっては克服できない障害を表しています。

最大の課題の1つは、適性要件です。多くの場合、パブリッククライアントは、特定の最低年間離職率の証拠を必要とします。この要件は、まだ成長段階にあり、当然売り上げが低い新興企業のために満たすのが難しいです。さらに、過去3回の会計年度からの同等のプロジェクトを介して包括的な参照の需要があります。これにより、古典的な「ヘンネ卵の問題」が作成されます。公開命令のない参照はなく、参照のない公開命令はありません。

さらに、賞の複雑さと期間は、多くの新興企業を怖がらせます。オファードキュメントの作成は時間とリソース集約型であり、小さなチームにとって大きな負担です。調達法自体は、高い規制密度と規制部門によって特徴付けられます。特定のEUのしきい値値を下回る命令は、主観協定（UVGO）などの国家規制の対象となりますが、これらの価値を超える命令はヨーロッパ全体で宣伝され、競争制限（GWB）や賞規制（VGV）に対するより複雑な規制の対象となります。この法的複雑さは、エントリーのハードルを高め、多くの革新的な企業が最初から潜在的な顧客として公共部門を回避することにつながります。

公的命令へのアクセスを促進するために、どのソリューションと改革が議論されていますか？

説明されているハードルを減らすために、法的および政治的レベルでさまざまな解決策が議論されています。これらは、調達法を透明性と競争の基本原則をあきらめることなく、より柔軟で革新的なものにすることを目的としています。

法律レベルでは、スタートアップを使用して不利な点を補うことができる手段がすでにあります。これには、「コミュニティの入札」の形成が含まれます。そこでは、いくつかの中小企業が一緒になって、より大きな注文のために能力を共同で上げます。別のオプションは、「適性ローン」です。このパートナー企業からの参考資料や販売者の新興企業「貸し出し」は、見返りにリソースを提供する義務があります。

政治レベルでは、デジタル協会のBitkomの7点計画など、包括的な改革提案があります。とりわけ、これには既存の革新的な賞基準のより強力な適用、新興企業に合わせて調整された新しい評価基準の作成が必要です。中心点は、調達ポイントの専門化です。授与当局の従業員は、専門的なトレーニングとターゲットトレーニングが必要な革新的なAIソリューションを評価できるようにするために、専門的な知識を必要とします。もう1つの重要な手段は、「イノベーションパートナーシップ」です。これは、市場でまだ利用できない企業と一緒に革新的なソリューションを開発するように明示的に設計された特別な賞手順です。したがって、それは新しいAIテクノロジーの調達に最適であり、公共の手と革新的なプロバイダーの間の協力を促進します。

次の表は、中心的な課題と対応するソリューションをまとめたものです。

低価格ではなくイノベーション：注文の新興企業の新しい機会

スタートアップは、低価格ではなくイノベーションを通じて新しい機会を可能にする注文のさまざまなハードルの前にあります。最小販売や参照などの厳格な適性基準は、企業歴がないために若い企業を競争から除外することがよくあります。適性貸付の使用、従業員の個人的な参照の承認、それぞれの企業段階への基準の適応などのソリューションは、ここで役立つ可能性があります。調達手順の高い複雑さと期間は、小さなチームを圧倒し、大きなリソースの努力を引き起こします。そのため、官僚主義の削減、賞の手順（エビエルなど）のデジタル化、およびスタートアップの標的トレーニングとネットワークは意味があります。多くの場合、ロットの不足が中小企業の容量を超える場合、緩和条項（§97GWB）の一貫した適用と、緩和への注文の分配と入札コミュニティの促進により、不適切な順序サイズを改善することもできます。もう1つの重要なポイントは、最低価格、革新的ではあるが潜在的により高価なソリューションに焦点を当てることです。追加料金の基準としての「イノベーションプレミアム」の導入、機能的パフォーマンスの説明のより広範な使用、イノベーションパートナーシップの使用は、ここで新しい機会を開くことができます。最後に、透明性の欠如とフィードバックの欠如は、スタートアップの学習プロセスを複雑にし、将来のオファーの改善を防ぎます。考慮されていない入札者向けの包括的な賞の統計と必須のフィードバックの公開は、このプロセスをサポートします。

国内企業に対するターゲットの好みはどのような経済的結果をもたらしますか？

「国内AI企業」に公開命令を好むという戦略的意図は、産業政策の形式を表していますが、それは確立された経済原則と欧州の法的枠組みとの間に緊張に陥っています。この緊張の領域の核心は、国家技術の生態系の促進と、競争が限られているための効率の潜在的な損失との対立にあります。

EUの与える権利は、内部市場の基本原則、つまり透明性、平等な扱い、非差別に基づいています。これらの原則は、入札者の出身国に関係なく、最も経済的なオファーが契約を授与されることを保証することを目的としています。このオープン競争は、経済成長のための重要なエンジンと考えられており、推定によると、EUのGDPに大きく貢献しています。国内企業を明示的に好む政策は、EU法に違反するこの原則とリスクを損ないます。

経済的な観点から見ると、このような保護主義者の尺度は、公共部門の価格の上昇につながる可能性があります。競争が国際的なプロバイダーを除外して人為的に制限されている場合、残りの国内入札者はより高い価格を実施することができます。調達システムにおける地域の好みの影響に関する研究は、これにより納税者のコストが増加し、公的費用の効率を減らすことができることが示されています。

対照的に、産業政策の議論はそうです。このような戦略の支持者は、AI業界のような若くて戦略的に重要な業界にグローバルな競争における公正な機会を与えるためには、一時的な選好が必要であると主張しています。州の任務は、販売を生み出すだけでなく、重要な参照としても機能し、したがって民間市場やその他のベンチャーキャピタルへのアクセスを容易にする決定的な「ファーストカスタマー」として新興企業のために行動することができます。したがって、それは戦略的な考慮事項です。短期間では、長期的に主権と競争力のある国内技術を構築し、重要な依存関係を回避するために、より高いコストと潜在的な効率の損失が受け入れられます。したがって、この戦略の実施には、欧州の内部市場の基礎を危険にさらすことなく、国内産業を促進するために慎重なバランスをとる法律が必要です。

Ki-Gamechanger：最も柔軟なAIプラットフォーム – コストを削減し、意思決定を改善し、効率を高めるテーラーメイドのソリューション

独立したAIプラットフォーム：関連するすべての企業データソースを統合します

• このAIプラットフォームは、すべての特定のデータソースと対話します
  • SAP、Microsoft、Jira、Confluence、Salesforce、Zoom、Dropbox、その他多くのデータ管理システムから
• 高速AI統合：数ヶ月ではなく数時間または数日で企業向けのテーラーメイドのAIソリューション
• 柔軟なインフラストラクチャ：クラウドベースまたは独自のデータセンター（ドイツ、ヨーロッパ、場所の自由な選択）でのホスティング）

• 最高のデータセキュリティ：法律事務所での使用は安全な証拠です
• さまざまな企業データソースにわたって使用します
• 独自またはさまざまなAIモデルの選択（DE、EU、米国、CN）

AIプラットフォームが解決する課題

• 従来のAIソリューションの精度の欠如
• 機密データのデータ保護と安全な管理
• 個々のAI開発の高コストと複雑さ
• 資格のあるAIの欠如
• 既存のITシステムへのAIの統合

詳細については、こちらをご覧ください:

• AIすべての会社のための独立したクロスデータソース全体のAIプラットフォームの統合

全国コンピューティングパワーインフラストラクチャの構築

ドイツのデータセンターインフラストラクチャの現在の状態は何ですか？また、なぜAIにとって重要なのですか？

コンピューティングパワーは、デジタルエコノミーの基本的なバックボーンであり、最新のAIアプリケーションの開発と運用に不可欠なリソースです。大規模なAIモデル、特に基本モデルには、トレーニングのための計り知れないコンピューティング能力、数十億のパラメーター、膨大な量のデータが必要です。算術センターとデータセンターの強力でスケーラブルなインフラストラクチャがなければ、主要なAI国になるという野心は実現可能ではありません。

ドイツは現在、ヨーロッパ内で最大のデータセンター能力を持っています。 Frankfurt Amのメインの場所は、主に世界最大のインターネットノードの1つであるDe-Cixによる中央ハブとしての地位を確立しています。この集中力は、優れた接続性を保証し、グローバルクラウドプロバイダーとコロケーションサービスプロバイダーからの投資を引き付けます。

ヨーロッパでのこの主要な立場にもかかわらず、相対的な見解はより差別化された絵を示しています。利用可能なコンピューティングの力を、国内総生産（GDP）で測定した経済的強さと比較すると、ドイツは他の国に遅れをとっています。イギリスやオランダなどの国は、GDPの10億ユーロあたりのコンピューティングパワーの密度が高くなっています。グローバルな比較では、市場を支配する米国と中国への距離はさらに明確です。この相対的なギャップは、グローバルなAIレースに留まるドイツの能力を制限できる潜在的なボトルネックを示しています。国のデジタル主権と直接行動する技術的能力は、この重要なインフラストラクチャの強さと拡大に直接依存しています。

に適し：

• 米国のクラウドによって異なりますか？クラウドのためのドイツの闘争：AWS（Amazon）およびAzure（Microsoft）と競争する方法

AI戦略のコンテキストでは、「データのGigaFactory」の需要は何を意味しますか？

元々はテスラによって大量生産のための巨大な工場で形作られていた「GigaFactory」という用語は、ドイツのAI戦略の一部として効果的な比phorとして使用されています。ドイツでの「少なくとも1つのギガファクトリー」の需要は、文字通り単一の工場としては理解されていませんが、AIアプリケーションの極端な要件のために特別に設計されたハイパースケール形式でデータセンターを構築するという政治的コミットメントとして理解されています。

「GigaFactory for Data」は、国家の算術インフラストラクチャにおける定性的および定量的な飛躍を象徴しています。これは、もはや標準のクラウドサービス用の従来のデータセンターの運用 – はなく、最もコンピューティングタスクに対処できるシステムの作成に関するものです。このようなシステムには、非常に高いエネルギー密度、高度に発達した冷却システムである特殊なハードウェア（特にGPU）の大量濃度が必要です。

この要件は、ドイツおよびヨーロッパの企業が自国のAIモデルを開発および運用できるようにする主権算術インフラストラクチャを作成する戦略的ニーズを意味します。これにより、アメリカのハイパースカラーのクラウドプラットフォームへの依存が減少し、デジタル主権を強化します。したがって、「GigaFactory」は、独立した「クラウドネーション」になり、AIの技術的リーダーシップのための世界的な競争で生き残ることができるという野心の物理的基盤です。

ドイツのデータセンター能力を拡大する上での最大の課題は何ですか？

国家のコンピューティング力を大幅に拡大するという野心的な計画には、多くの物理的、規制、社会的課題があります。これらのボトルネックは、デジタル変換が非常に具体的で非デジタルの境界が積極的に対処されないために失敗することを示しています。

最大の課題はエネルギー供給です。データセンター、特にAIアプリケーションのセンターは、消費電力を膨大かつ着実に成長させています。ドイツのデータセンターのエネルギー要件は、今日と比較して2030年までほぼ2倍になる可能性があります。これは、ドイツの高エネルギー価格と衝突します。これは、国際的な比較では、競争上の大きな不利な点を表し、投資を魅力的ではないものにすることができます。

2番目の主要な障害は、長い計画と承認手順です。ドイツでは、新しいデータセンターを承認および構築するには、EUの平均よりもかなり長い時間がかかります。これらの官僚的遅延は、投資の不確実性を生み出し、インフラストラクチャの緊急に必要な拡大を遅くします。

第三に、データセンターからのスペースの高い面積は、土地利用の紛争にますますつながります。耕地または住宅地の近くにある大規模なサーバー農場の建設は、地域の封印と騒音の公害を恐れる農民、保護者、住民からの抵抗に遭遇しました。

最後に、持続可能性は中心的な課題です。データセンターは膨大な量の廃熱を生成し、通常は環境にリリースされません。廃熱の使用には法的要件がありますが、接続された地区暖房ネットワークなどのインフラストラクチャが不足しているため、実際の実装はしばしば失敗します。これは、AIのリーダーシップ、エネルギー移行、気候保護目標の目標との間の三重婚につながります。 AIインフラストラクチャの拡大は、最初から統合されたエネルギーと都市開発戦略に埋め込まれていない場合、気候目標を危険にさらす可能性があります。

に適し：

• 5つのAI Gigafabricsを使用したヨーロッパのAIリーダーシップへの道？野心的な計画と歴史的課題の間

官僚的な削減とデータの自由な流れ

AIアプリケーションの妨げられないデータフローの需要はどの領域ですか？

データが妨げられないように流れるように官僚主義を減らすための要件は、AI戦略の中心であるが非常に複雑なポイントでもあります。それは、ヨーロッパのデジタル化アプローチの核電圧フィールドに影響を与えます。イノベーションを促進するための大量のデータに対する無条件の必要性と、基本的権利を保護するための厳格なデータ保護の同様に無条件の告白との対立です。

人工知能、特に機械学習はデータ駆動型です。 AIモデルのパフォーマンスと精度は、トレーニングされているデータの量と品質に直接依存します。したがって、テクノロジー開発の観点から見ると、膨大な量のデータへの最も無料で複雑でないアクセスが、グローバルな競争に存在できるようにするための基本的な要件です。したがって、「流れる」データトラフィックの需要は、革新的なフレームワークの嘆願です。

ただし、このイノベーションの命令は、一般的なデータ保護規則（GDPR）によって特徴付けられる欧州の法的枠組みによって相殺されます。 GDPRは、イノベーションブレーキとしてではなく、基本的な公民権の保護の枠組みとして設計されています。これは、データの最小化（必要に応じて処理する必要があるデータは少ない場合にのみ）、目的バインディング（データが収集された目的でのみ使用される場合があります）、および多くの場合、インフォームドコンセントの形でデータ処理の明確な法的根拠の必要性に基づいています。これらの原則は、AI開発の「データ飢er」の間に自然な緊張に陥り、企業や研究者の間でかなりの法的不確実性につながります。

データ保護の分野のAI開発者には、どのような特定の官僚的および法的ハードルが存在しますか？

ドイツとヨーロッパのAI開発者にとって、データ要件とデータ保護の間の緊張の分野は、GDPRとその解釈から直接生じる多くの特定の法的および官僚的なハードルに現れます。

データの最小化の原則は、基本的な課題を表しています。 GDPRは、目的に必要なレベルを制限するために個人データの処理を必要としますが、多くの高度なAIモデルは、パターンを認識するために巨大な非特異的データレコードの分析に基づいています。 AIの「データ飢er」は、必要なデータ経済と直接矛盾しています。

目的のハードルは密接にリンクされています。 GDPRによると、データは、定義された明確で正当な目的でのみ収集される場合があります。ただし、AIベースモデルのトレーニングは、多くの場合、さまざまな可能性のために実行され、まだ予見できない将来のアプリケーションをトレーニングしています。これにより、特定の目的の定義が作成され、合法的な灰色の領域が作成されます。

もう1つの大きなハードルは、合法的な処理基準の要件です。インターネットからしばしば収集される個人データを使用したAIモデルのトレーニングでは、各個人から明示的およびインフォームドコンセントを取得することは実際には不可能です。したがって、開発者はしばしば「正当な利益」に言及しますが、その範囲は法的に議論の余地があり、データ保護当局によってますます解釈され、かなりの法的不確実性につながります。

最後に、しばしば複雑なAIシステムの非透明な機能であるいわゆる「ブラックボックス」問題は、GDPRの透明性義務と衝突します。市民には、自動化された決定の背後にあるロジックに関する情報の権利があります。開発者でさえ、深い学習モデルの正確な決定パスを理解できなくなった場合、この権利を保証するのは困難です。合計で、これらのハードルは、他の世界地域よりも高い法的リスクとより高い官僚的努力に関連するヨーロッパのAI開発をもたらします。

に適し：

• ai革命散布？ドイツがアメリカと中国とのつながりを失うと脅す理由

欧州AI法は、イノベーションと規制のバランスをどのように作成しようとしていますか？

ヨーロッパのAI法は、革新を窒息せずにAIのリスクを習得する規制の枠組みを作成する最も包括的な試みです。これは、米国の自由放任と中国のAI発展の間の3番目の方法のための戦略的決定を記述し、戦略的決定を具体化しています。

AI法の中核は、そのリスクベースのアプローチです。一般的にAIを規制する代わりに、法律は、アプリケーションに損害を与える潜在的なリスクに応じて区別します。国家の社会的スコアリングや人々の行動に影響を与える操作技術など、「容認できないリスク」を持つAIシステムは完全に禁止されています。医療診断、人員の募集、司法などの重要な分野で使用される「リスクが高い」システムは、透明性、データセキュリティ、人間の監督、文書に関する厳格な要件の対象となります。ビデオゲームのスパムフィルターやAIなど、低リスクとして分類されるAIアプリケーションの大部分は、ほとんど規制されていません。

同時に、AI法には、特に新興企業や中小企業（SME）を対象としたイノベーションを促進するための明示的なメカニズムが含まれています。最も重要な楽器は、そのように呼ばれる「規制砂の箱」です。これらは、意図しない違反が発生した場合に法律の完全な制裁をすぐに期待することなく、企業が革新的なAIシステムを革新的なAIシステムを開発およびテストできる規制された法的実験スペースです。これらのサンドボックスは、法的および計画セキュリティを作成し、市場へのアクセスを促進し、イノベーターと規制当局との間の対話を促進することを目的としています。したがって、AI法は保護手段であるだけでなく、革新を指示し、長期的に競争上の優位性として機能することを目的とした信頼できる信頼できるフレームワークを作成する戦略的な試みでもあります。

Xpert.Digital は、さまざまな業界について深い知識を持っています。 これにより、お客様の特定の市場セグメントの要件と課題に正確に合わせたオーダーメイドの戦略を開発することが可能になります。 継続的に市場動向を分析し、業界の発展をフォローすることで、当社は先見性を持って行動し、革新的なソリューションを提供することができます。 経験と知識を組み合わせることで付加価値を生み出し、お客様に決定的な競争上の優位性を提供します。

詳細については、こちらをご覧ください:

• 1つのパッケージでXpert.Digitalの5倍の能力を使用 – 500ユーロ/月から

AIベースモデルの欧州の主権

なぜあなた自身のヨーロッパのAIベースモデルの戦略的重要性の開発が開発されているのですか？

基本モデルとしても知られるAIベースモデルの開発と制御は、ヨーロッパの将来にとって中心的な戦略的重要性の問題となっています。これらのモデルは、さまざまな将来のAIアプリケーションが構築する技術的基礎です。米国または中国の企業だけが開発および管理されているモデルへの完全な依存関係は、ヨーロッパの「デジタル主権」の重大なリスクを抱えています。

デジタル主権は、国家、企業、市民がデジタル変革を自己決定し、重要な技術的依存関係を回避する能力を説明しています。基本的なAIインフラストラクチャが非ヨーロッパの俳優の手にある場合、多様なリスクが生じます。第一に、不利な条件や主要なテクノロジーへのアクセスが制限される可能性のある経済的依存があります。第二に、米国のクラウドプラットフォームで処理されるデータは、ヨーロッパのデータ保護のアイデアと矛盾するクラウド法などの法律の枠組みの中で、米国当局がアクセスする可能性があります。

第三に、おそらく最も重要なことは、AIベースのモデルが価値中立ではないという事実です。彼らは、文化的、社会的、倫理的なアイデアを反映するデータで訓練されています。主にアメリカまたは中国の文化分野のデータでトレーニングされているモデルには、ヨーロッパの価値観や規範と互換性のないバイアス（バイアス）を含めることができます。したがって、欧州の基本モデルの開発は、AIが民主主義、法の支配、基本的権利の保護などのヨーロッパの基本的価値を尊重する基盤の上に未来を築くことを保証するために不可欠です。ソブリンヨーロッパのデータインフラストラクチャを作成することになっているGaia-Xなどのイニシアチブは、この方法で重要な要素です。

に適し：

• ヨーロッパ企業の戦略的代替としての独立したAIプラットフォーム

「ヨーロッパで作られた」AIベースモデルの開発の現在のステータスは何ですか？

米国と中国へのかなりの投資赤字にもかかわらず、AIベースのモデルの開発のために、それ自体の差別化された戦略を追求するために、ダイナミックなシーンがヨーロッパで確立されました。多くのヨーロッパのアクターは、最大かつ最も強力なすべての目的モデルを構築しようとする代わりに、特定のニッチと品質の特徴に焦点を当てています。

この分野の大手ドイツの会社はアルフアルファです。ハイデルベルクの新興企業は、効率的であるだけでなく、透明で理解可能なAIモデルの開発を専門としています（「説明可能なAI」）。この焦点は、信頼性と主権に焦点を当てており、アルフアルファは公共部門および規制産業の重要なパートナーになります。同社は最近、戦略を採用しており、現在、グローバルなハイパースカラーとの直接競争からの戦略的逸脱と見なされる、特定のアプリケーション分野のより小さな専門的なモデルにより焦点を当てています。

もう1つのヨーロッパの希望は、フランスの会社Mistral AIであり、強力なオープンソースモデルの出版から大きな注目を集めています。オープンソースのアプローチは透明性を促進し、幅広い開発者の開発者がテクノロジーに基づいて調整することを可能にします。

さらに、ヨーロッパ向けのオープンで信頼できる言語モデルの開発を促進するフラウンホーファー研究所の参加を伴うプロジェクトであるOpengpt-Xなどの州が資金提供するイニシアチブがあります。ヴュルツブルク大学では、英語のトレーニングデータの支配を突破し、ドイツ語の品質を改善するために、純粋にドイツのデータで訓練された最初の大規模な言語モデルである「Llämmlein」も開発されました。これらの例は、明確な戦略的オリエンテーションを示しています。ヨーロッパは主にモデルの膨大なサイズと競合するのではなく、欧州市場の特定の言語的および規制上のニーズへの専門化、開放性、透明性、適応を通じて競合しています。

EU規制、特にAI法は、AIモデルの世界的な競争でどのような役割を果たしますか？

ヨーロッパの規制、特にAI法は、グローバルAI競争で曖昧で非常に議論の余地のある役割を果たしています。一方で、懸念は「ブリュッセルからの過剰規制」に対して表明されており、ヨーロッパの開発者に高いコンプライアンスコストと官僚的なハードルを負担する可能性があり、したがって、米国と中国のアジャイルな競合他社と比較して遅れをとることができます。批評家は、厳格な規制が革新を遅らせており、特に新興企業にとっては市場への障壁になる可能性があることを恐れています。

一方、AI法は、長期的に競争上の利点を生み出すことができる戦略的な手段としてますます理解されています。 EUは、AIの世界初の包括的な法的枠組みを確立することにより、企業とユーザーの法的および計画セキュリティを作成します。この明確なフレームワークは、投資を引き付け、AIアプリケーションへの信頼を強化することができます。法律はまた、既に言及されている規制の砂箱などのイノベーションに優しい商品を提供し、会社の規模に応じて罰金と区別することにより、中小企業と新興企業のニーズを明示的に考慮しています。

おそらく、EU規制の最も重要な戦略的機能は、いわゆる「ブリュッセル効果」にあります。欧州の内部市場はグローバルテクノロジー企業にとって不可欠であるため、ここで働くことができるように、製品とモデルを厳格なEU要件に適応させることを余儀なくされます。このようにして、EUは、世界中で事実上のKi De De Deの規制基準と価値ベースのアイデアを輸出しています。したがって、この規制は、潜在的な負担からのグローバルな設計の強力な手段になります。 EUは、ヨーロッパが投資ギャップのために負ける可能性のある純粋なテクノロジー競争に参加する代わりに、ガバナンスモデルのレベルで競争を移転し、明確で価値に基づいた包括的な法的枠組みを通じて指導的地位を獲得しています。

ヨーロッパの価値によると、国際協力とAI

「ヨーロッパの価値」に従ってAIを開発するという主張とはどういう意味ですか？

「ヨーロッパの価値」に従って人工知能を開発する目的は、ドイツおよびヨーロッパのデジタル戦略の中心的なライトモチーフであり、世界的な競争における決定的な差別化要因です。これは、ヨーロッパの基本的権利と民主的原則を反映した、堅牢な法的および倫理的枠組みにAIシステムを組み込むよりも、特定の技術的アーキテクチャに関するものではありません。

この価値ベースのアプローチは、EU KI法で最も明確に指定されています。それに固定されている原則は、「ヨーロッパのAI」を作るものを定義します。それは人間である必要があります。つまり、人間は常に最後の制御インスタンス（人間の監督）を維持する必要があります。あなたの決定が理解できるようにし、簡単に操作することができないように、それは安全で堅牢で透明でなければなりません。コア原則は非差別であり、AIシステムが既存の社会的偏見を強化または作成しないことを要求します（バイアス）。プライバシーとデータの保護主権は、GDPRとの密接なリンクのために別の礎石です。最後に、社会的および生態学的な幸福などの側面は、AIシステムの目標として指定されています。

実際には、このアプローチは、明確な禁止と厳格な要件を通じて現れます。 AIアプリケーションは、EUでの行動の無意識の操作のための中国モデルまたはシステムに基づく州の社会的スコアリングなど、ヨーロッパの価値観と根本的に矛盾しています。ハイリスクアプリケーションの場合、これらのシステムが公正かつ安全かつ透明に行動することを保証する厳格な要件が適用されます。したがって、「ヨーロッパの価値によるAI」は、基本的権利と民主的なプロセスの保護に密接に関連している政治的および社会的プロジェクトです。

に適し：

• Stargate Europa – とStargateを備えたAIモデルは、AIコンペティションでヨーロッパの機会を示しています

米国のようなテクノロジーリーダーと「目のレベルでの交換」をどのように設計できますか？

米国などのテクノロジーリーダーとの「目のレベルでの交換」の需要は、デジタル主権を求めて努力するという表現です。これは、純粋なテクノロジー消費者とコントローラーの役割から、グローバルデジタルオーダーのアクティブかつ平等なデザイナーの役割から離れることを意味します。この位置を達成するためには、いくつかの要因が重要です。

まず、「目のレベル」には独自の技術的スキルが必要です。関連するAIモデル、研究能力、強力なスタートアップエコシステムを持っている人のみが、技術的対話の深刻なパートナーとして認識されています。したがって、以前のセクションで独自のAI業界とインフラストラクチャを設定するための取り組みは、基本的な要件です。

第二に、「目のレベル」は、欧州の内部市場の強さに基づいています。 EUは、世界最大かつ最も強力な経済領域の1つとして、政治的重みとして市場の力をバランスに陥れることができます。グローバル企業は欧州市場へのアクセスに依存しており、EUは基準と規則を決定する上で強力な交渉の立場を与えています。

第三に重要な「目のレベル」は、独自のコヒーレントで世界的に影響力のある規制の枠組みによって作成されます。 AI法はここの中心的な手段です。それは明確なヨーロッパの視点を定義し、国際的なパートナーを強制的に、価値ベースのAIのヨーロッパのアイデアに対処します。ヨーロッパは、アメリカや中国の基準に反応する代わりに、積極的に独自の設定を設定しています。目的は、明確な独自のアジェンダを備えた閉鎖ブロックとして登場することにより、ヨーロッパが技術的および規制上の米国によって「分割」されるのを防ぐことです。

規制システムの世界的な人種からどのような戦略的意味が生じますか？

人工知能におけるリーダーシップの役割を担うための世界的な競争は、テクノロジーと投資の人種であるだけでなく、規制システムと関連する社会的ビジョンとの競争でもあります。 3つの異なるモデルが結晶化し、それぞれ異なる優先順位を設定します。

AI法に固定されているヨーロッパモデルは、包括的でリスクに基づいた基本的なアプローチです。セキュリティ、信頼、倫理的ガードレールに優先順位を付け、明確に定義された法的回廊内でイノベーションを導こうとします。彼の目標は、責任あるAI政府のグローバルなロールモデルになることです。

米国のモデルは、伝統的により市場志向で革新的です。焦点は、AIの技術開発と商業的搾取を加速するための規制上のハードルの最小化にあります。規制は、多くの場合、包括的で予防的な法的枠組みではなく、反応的でセクター固有です。この戦略は、大手企業の最大の自由を通じて技術の覇権を確保することを目的としています。

中国のモデルは国家によって操縦され、国家の戦略目標の達成に向けられています。規制は機敏で、新しい技術開発に迅速に適応することができますが、国家の制御と監視を強化するのにも役立ちます。イノベーションは国家によって大幅に促進されていますが、常に政府の政治的目標に従っています。

ドイツとヨーロッパに対する戦略的な意味は、あなた自身の価値ベースのアプローチが、強さとグローバルなユニークなセールスポイントとして積極的に位置付けられなければならないということです。 AIの潜在的なリスクをますます認識している世界では、「信頼できるAI」ラベルは決定的な競争上の優位性になる可能性があります。ヨーロッパ戦略の成功は、この規制の枠組みがイノベーションブレーキとして可能ではなく、特に世界的に需要がある安全で高品質のAIシステム – 特に重要でデリケートなアプリケーション分野で承認の印として可能かどうかに依存します。

に適し：

• 新しい AI モデルの開発は、間違いなく人工知能 (AI) の将来にとって重要な要素です。

☑️ 戦略、コンサルティング、計画、実行における中小企業のサポート

AI戦略の作成または再編成

☑️ 先駆的な事業開発

 

あなたの個人的なアドバイザーとして喜んでお手伝いさせていただきます。

以下のお問い合わせフォームにご記入いただくか、 +49 89 89 674 804 (ミュンヘン)。

私たちの共同プロジェクトを楽しみにしています。

 

 

Xpert.Digital は、デジタル化、機械工学、物流/イントラロジスティクス、太陽光発電に重点を置いた産業のハブです。

360°の事業開発ソリューションで、新規事業からアフターセールスまで有名企業をサポートします。

マーケット インテリジェンス、マーケティング、マーケティング オートメーション、コンテンツ開発、PR、メール キャンペーン、パーソナライズされたソーシャル メディア、リード ナーチャリングは、当社のデジタル ツールの一部です。

www.xpert.digital – – をご覧ください。