5 점 계획 :이 방법으로 독일은 AI World 팁이되기를 원합니다 – 데이터 기가 팩토리 및 AI Starups에 대한 공개 주문

설립이 왜 전략적으로 중요한 독일의 주요 AI 국가인가?

현재의 글로벌 기술 환경은 인공 지능 분야 (AI)에서 집중적 인 경쟁을 특징으로하며, 종종“AI 경주”로 묘사됩니다. 이 레이스는 주로 미국과 중국에 의해 인용되어 연구, 개발 및 인프라에 대한 대규모 투자를합니다. 독일과 같은 고도로 발전된 산업 국가의 경우이 분야에서의 위치는 단순한 선택이 아니라 전략적 필요성입니다. AI는 더 이상 틈새 기술이 아니지만 미래의 경제 경쟁력, 국가 안보 및 지정 학적 영향을 결정할 기본적인 기본 혁신으로 발전합니다.

독일의 경우, 그 번영은 주로 기계 공학, 자동차 산업 및 의료 기술과 같은 주요 산업의 강점을 기반으로하며, AI 부문의 기술적 부족은 실존 위험에 기반을두고 있습니다. 이 부문에서 기술 리더십의 상실은 경제적 기반을 침식 할뿐만 아니라 외국 기술 제공 업체에 대한 비판적 의존으로 이어질 것입니다. 이 도전의 시급성은 정치 전략 논문에서 분명해지며, 이는 중요한 행동을위한 시간이 촉구되고 있음을 강조합니다.

이 글로벌 역학에 대한 응답으로 독일 연방 정부는 전략 계획을 수립했으며, 그 목표는 AI 국가의“세계 지도자”에 독일을 설립하는 것입니다. 이 전략의 핵심 요소는 디지털 장관의 5 점 계획이며, 독일의 AI 위치를 강화하기위한 필수 행동 분야를 간략하게 설명합니다. 이 계획은 포괄적 인 변환을위한 가이드 역할을하며, 이는 국내 신생 기업의 대상 홍보에서 자신감있는 데이터 인프라 설립, 가치 기반 규제 프레임 워크 설립에 이르기까지 다양합니다.

이 계획의 분석은 더 깊은 전략적 차원을 보여줍니다. 유럽과 미국 또는 중국 간의 막대한 투자 격차를 고려하여 독일과 유럽 전략은 미국 또는 중국 접근법의 쉬운 이미지가 될 수 없습니다. 오히려 그것은 비대칭 경쟁 전략의 디자인입니다. 이는 순수한 재정적 우월성을 통해 존재하는 것이 아니라보다 구체적인 강점의 지능형 사용을 통해 존재하는 것을 목표로합니다. 강력한 산업 기반과 AI의 긴밀한 상호 연결, 신뢰할 수 있고 가치 기반 생태계의 생성 및 품질의 기능으로서 디지털 주권을 설립하는 것을 목표로합니다. 다음 섹션에서는이 전략의 5 가지 기둥을 자세히 분석하고 그 의미, 도전 및 기회를 밝힙니다.

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공공 할당을 통한 혁신 촉진

독일의 AI 신생 기업 홍보에서 공공 계약상은 어떤 역할을합니까?

국내 AI 생태계를 강화하기위한 중심 레버는 공공 질서의 전략적 재배치에 있습니다. 주정부는 독일에서 최대의 개인 IT 구매자로 행동하며, 이는 공공 부문이 매년 민간 기업에 30 억 달러 규모의 주문을 수여한다는 것을 의미합니다. 이 엄청난 시장 규모는 중요한 경제적 요소이며 혁신 촉진을 목표로하는 엄청난 잠재력을 가질 수 있습니다.

현재의 전략은 이전 수상 관행을 "야생 성장"으로 비판하고 주 디지털 지출을 목표로하는 대상 통제를 요구합니다. 이 제안의 핵심은 주로 기존의 미국 기술 거인에게 주로 수여하는 대신 독일 및 유럽 AISTPU에 공공 명령을 전략적으로 할당하는 것입니다. 이 조치는 젊고 혁신적인 회사들에게 다른 방법으로 어려운 시장 입구를 제공함으로써“혁신 향상”역할을하기위한 것입니다.

그러나 현실은이 잠재력이 지금까지 거의 소진되지 않았다는 것을 보여줍니다. 연구에 따르면 공공 입찰에 대한 스타트 업 참여가 엄청나게 적습니다. 독일 신생 기업의 약 11 %만이 그러한 절차에 참여하며 7 %만이 실제로 추가 요금을받습니다. 이들 회사의 총 이직률에서 공공 명령의 비율은 이에 따라 낮다. 5 %미만입니다. 이는 주가 고객으로 대표하는 잠재적 시장 사이의 상당한 불일치 와이 시장을 개방 할 수있는 신생 기업의 능력을 보여줍니다. 따라서 공공 명령의 대상상은 재정 지원뿐만 아니라 시장을 열고 새로운 기술을 검증하기위한 기본 메커니즘으로 이해됩니다.

조달법에서 혁신적인 젊은 회사는 어떤 장애물을 만나는가?

공공 입찰에서 신생 기업의 성공은 독일 및 유럽 조달법에 정박 된 여러 관료적 및 법적 장애물 때문입니다. 이러한 장애물은 종종 대규모 기업의 요구에 맞게 조정되며 젊고 민첩한 회사에 대한 극복 할 수없는 장애물을 나타냅니다.

가장 큰 과제 중 하나는 적성 요구 사항입니다. 공개 고객은 종종 연간 연간 매출이 발생하는 증거를 요구하며, 이는 종종 두 타임 주문 값 일 수 있습니다. 이 요구 사항은 여전히 성장 단계에 있으며 자연스럽게 매출이 낮은 스타트 업을 위해 충족하기가 어렵습니다. 또한 지난 3 년간의 비슷한 프로젝트를 통한 포괄적 인 참조에 대한 수요가 있습니다. 이것은 고전적인“Henne Egg Problem”을 만듭니다.

또한, 수상 절차의 복잡성과 기간은 많은 신생 기업을 두려워합니다. 제안 문서의 생성은 시간과 자원 집약적이며 소규모 팀에게는 상당한 부담입니다. 조달법 자체는 높은 규제 밀도와 규제 분할을 특징으로합니다. 특정 EU 임계 값 미만의 명령은 주제 계약 (UVGO)과 같은 국가 규정의 적용을받는 반면, 이러한 가치를 초과하는 주문은 유럽 전역에 광고되어야하며 경쟁 제한 (GWB) 및 보상 (VGV)과 같은 법률과 같은보다 복잡한 규정이 적용됩니다. 이러한 법적 복잡성은 진입 장애물을 증가시키고 많은 혁신적인 회사가 처음부터 잠재 고객으로서 공공 부문을 피합니다.

공공 명령에 대한 접근을 촉진하기 위해 어떤 해결책과 개혁이 논의됩니까?

설명 된 장애물을 줄이기 위해 다양한 솔루션이 법적, 정치적 차원에서 논의됩니다. 이는 투명성과 경쟁의 기본 원칙을 포기하지 않고 조달 법을보다 유연하고 혁신적으로 친숙하게 만드는 것을 목표로합니다.

법적 수준에는 신생 기업을 사용하여 단점을 보상 할 수있는 도구가 이미 있습니다. 여기에는“입찰 커뮤니티”의 형성이 포함되며, 여기에는 몇몇 소규모 회사가 함께 합류하여 더 큰 주문을위한 역량을 공동으로 높이고 있습니다. 또 다른 옵션은“적성 대출”으로, 설립 된 파트너 회사의 참조 또는 판매 수치와 같은 스타트 업 "대출"이 그 대가로 자원을 제공 할 의무가 있습니다.

정치적 차원에는 디지털 협회 Bitkom의 7 점 계획과 같은 포괄적 인 개혁 제안이 있습니다. 무엇보다도, 이는 기존 혁신적인 보상 기준을 더 강력하게 적용하고, 신생 기업에 맞게 조화를 이루고 견고한 법적 프레임을 조화시키는 새로운 평가 표준의 생성이 필요합니다. 중심점은 조달 지점의 전문화입니다. 수여 당국의 직원들은 혁신적인 AI 솔루션을 평가하기 위해 전문 지식이 필요하며, 종종 전문화와 대상 교육이 필요합니다. 또 다른 중요한 도구는 "혁신 파트너십"입니다. 이 절차는 아직 시장에서 이용할 수없는 회사와 함께 혁신적인 솔루션을 개발하도록 명시 적으로 설계된 특별 상 절차입니다. 따라서 새로운 AI 기술의 조달에 이상적이며 공공 손과 혁신적인 공급자 간의 협력을 장려합니다.

다음 표는 중심 과제와 해당 솔루션을 요약합니다.

저렴한 가격 대신 혁신 : 주문 신생 기업을위한 새로운 기회

저렴한 가격 대신 혁신 : 주문을위한 신생 기업을위한 새로운 기회 – 이미지 : Xpert.Digital

신생 기업은 저렴한 가격 대신 혁신을 통해 새로운 기회를 가능하게하는 주문을위한 다양한 장애물 앞에 있습니다. 최소 판매 및 참조와 같은 엄격한 적성 기준은 종종 기업 이력 부족으로 인해 경쟁에서 젊은 회사를 제외합니다. 적성 대출 사용, 직원의 개인 참조 승인 및 각 기업 단계에 대한 기준의 적응과 같은 솔루션이 여기에서 도움이 될 수 있습니다. 조달 절차의 높은 복잡성과 기간은 소규모 팀을 압도하고 큰 자원 노력을 유발하므로 관료주의의 감소, 수상 절차 (예 : Eviels를 통한) 및 스타트 업의 표적 교육 및 네트워킹의 디지털화가 의미가 있습니다. 로트가 부족하여 소기업의 용량을 초과 할 때 종종 부적절한 주문 규모는 중간 규모의 비즈니스 조항 (§ 97 GWB)의 일관된 적용과 주문 배포와 입찰 커뮤니티의 홍보를 위해 개선 될 수 있습니다. 또 다른 중요한 요점은 최저 가격, 혁신적이지만 잠재적으로 더 비싼 솔루션에 중점을 두는 것입니다. 추가 요금 기준으로서 "혁신 프리미엄"을 도입, 기능적 성과 설명의 광범위한 사용 및 혁신 파트너십의 사용은 새로운 기회를 열 수 있습니다. 마지막으로, 투명성 부족과 피드백 부족은 신생 기업의 학습 과정을 복잡하게하고 향후 제안의 개선을 방지합니다. 고려되지 않은 입찰자에 대한 포괄적 인 수상 통계 및 필수 피드백의 출판은이 프로세스를 지원할 것입니다.

국내 기업의 목표 선호도는 어떤 경제적 결과를 얻습니까?

“국내 AI 회사”에 대한 공공 명령을 선호하려는 전략적 의도는 산업 정책의 형태를 나타내며, 이는 확립 된 경제 원칙과 유럽의 법적 틀 사이의 긴장에있다. 이 긴장 영역의 핵심은 국가 기술 생태계의 홍보와 경쟁 제한으로 인한 효율성의 잠재적 손실 사이의 갈등에 있습니다.

EU 기부 권리는 내부 시장의 기본 원칙, 즉 투명성, 동등한 치료 및 비차별에 근거합니다. 이러한 원칙은 입찰자의 출신에 관계없이 가장 경제적 인 제안이 계약에 수여되도록하기위한 것입니다. 이 공개 경쟁은 경제 성장을위한 중요한 엔진으로 간주되며 추정에 따르면 EU의 GDP에 크게 기여합니다. 국내 기업을 명시 적으로 선호하는 정책은 이러한 원칙과 EU 법을 위반할 위험을 훼손합니다.

경제적 인 관점에서, 그러한 보호 주의적 조치는 공공 부문의 가격이 더 높아질 수 있습니다. 국제 제공 업체를 제외하여 경쟁이 인위적으로 제한되는 경우 나머지 국내 입찰자는 더 높은 가격을 시행 할 수 있습니다. 조달 시스템에서 지역 선호도의 영향에 대한 연구에 따르면 이것은 납세자의 비용을 증가시키고 공공 비용의 효율성을 줄일 수 있습니다.

대조적으로, 산업 정책 주장은이다. 이러한 전략의 지지자들은 AI 산업과 같은 젊고 전략적으로 중요한 산업에 글로벌 경쟁에서 공정한 기회를 제공하기 위해서는 일시적인 선호가 필요하다고 주장합니다. 주정부의 임무는 스타트 업을 위해 판매를 창출 할뿐만 아니라 중요한 참조 역할을하며 민간 시장 및 기타 벤처 캐피탈에 대한 접근을 용이하게하는 결정적인 "첫 번째 고객"으로 행동 할 수 있습니다. 따라서 전략적 고려 사항입니다. 짧은 통지로 장기적으로 주권적이고 경쟁력있는 국내 기술을 구축하고 중요한 의존성을 피하기 위해 더 높은 비용과 잠재적 효율성 손실이 허용됩니다. 따라서이 전략의 구현은 유럽 내부 시장의 초석을 위험에 빠뜨리지 않고 국내 산업을 촉진하기위한 신중한 균형 법을 요구합니다.

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국가 컴퓨팅 파워 인프라 구축

독일의 데이터 센터 인프라의 현재 상태는 무엇이며 AI에 중요한 이유는 무엇입니까?

컴퓨팅 성능은 디지털 경제의 기본 백본이며 현대 AI 애플리케이션의 개발 및 운영에 없어서는 안될 자원입니다. 대형 AI 모델, 특히 기본 모델은 훈련을위한 엄청난 컴퓨팅 용량, 수십억 개의 매개 변수 및 막대한 양의 데이터가 필요합니다. 산술 및 데이터 센터의 강력하고 확장 가능한 인프라가 없으면 주요 AI 국가가 되겠다는 야심을 실현할 수 없습니다.

독일은 현재 유럽 내에서 가장 큰 데이터 센터 용량을 보유하고 있습니다. Frankfurt AM 주요 위치는 중앙 허브로 자리 매김했습니다.이 중앙 허브는 주로 세계 최대의 인터넷 노드 중 하나 인 DE-CIX에 기인합니다. 이 집중력은 탁월한 연결성을 보장하고 글로벌 클라우드 제공 업체 및 코 로케이션 서비스 제공 업체의 투자를 유치합니다.

유럽에서 이러한 주요 위치에도 불구하고 상대적인 견해는 더 차별화 된 그림을 보여줍니다. 가용 한 컴퓨팅 힘을 국내 총생산 (GDP)에 의해 측정 한 경제 강도와 비교하면 독일은 다른 국가에 속합니다. 영국이나 네덜란드와 같은 국가는 GDP에서 10 억 유로의 밀도가 높습니다. 세계적인 비교에서, 시장을 지배하는 미국과 중국과의 거리는 훨씬 더 명확합니다. 이 상대적 격차는 독일의 글로벌 AI 경주를 유지하는 능력을 제한 할 수있는 잠재적 인 병목 현상을 신호합니다. 이 중요한 인프라의 강점과 확장에 직접 행동하는 국가의 디지털 주권 및 기술 능력은 직접적으로 의존합니다.

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AI 전략의 맥락에서 "데이터에 대한 기가 팩토리"에 대한 수요는 무엇을 의미합니까?

배터리 대량 생산을위한 거대한 공장을 위해 Tesla가 원래 형성된 "Gigafactory"라는 용어는 독일 AI 전략의 일부로 효과적인 은유로 사용됩니다. 독일에서 "적어도 하나의 기가 팩토리"에 대한 수요는 문자 그대로 단일 공장으로 이해되는 것이 아니라 AI 응용 프로그램의 극단적 인 요구 사항을 위해 특별히 설계된 하이퍼 스케일 형식의 데이터 센터를 구축하려는 정치적 노력으로 이해됩니다.

"데이터에 대한 기가 팩토리"는 국가 산술 인프라에서 질적이고 정량적 인 도약을 상징합니다. 더 이상 표준 클라우드 서비스를위한 기존 데이터 센터의 운영에 관한 것이 아니라 가장 많은 컴퓨팅 작업에 대처할 수있는 시스템의 생성에 관한 것입니다 – 이러한 시스템은 대규모 농도의 특수 하드웨어 (특히 GPU), 매우 높은 에너지 밀도 및 고도로 개발 된 냉각 시스템이 필요합니다.

요구 사항은 독일과 유럽 기업이 자국에서 AI 모델을 개발하고 운영 할 수있는 주권 산술 인프라를 만들어야하는 전략적 필요성을 의미합니다. 이것은 American Hyperscaler의 클라우드 플랫폼에 대한 의존성을 감소시키고 디지털 주권을 강화시킵니다. 그러므로“지가 팩토리”는 야망이 독립적 인“클라우드 국가”가되고 AI의 기술 리더십을위한 글로벌 경쟁에서 살아남을 수있는 물리적 기초입니다.

독일의 데이터 센터 용량을 확장 할 때 가장 큰 과제는 무엇입니까?

국가 컴퓨팅 힘을 대폭 확장하려는 야심 찬 계획은 상당한 물리적, 규제 및 사회적 과제를 다루고 있습니다. 이러한 병목 현상은 디지털 변환이 사전에 다루지 않은 경우 매우 구체적인 비 디지털 경계로 인해 실패 함을 보여줍니다.

가장 큰 과제는 에너지 공급입니다. 데이터 센터, 특히 AI 애플리케이션의 데이터 센터는 엄청나고 꾸준히 증가하고 있습니다. 독일 데이터 센터의 에너지 요구 사항은 오늘날에 비해 2030 년까지 거의 두 배가 될 수 있습니다. 이는 독일의 높은 에너지 가격과 충돌하며, 국제적으로 비교하여 경쟁력있는 단점을 나타내며 투자를 매력적으로 만들 수 있습니다.

두 번째 주요 장애물은 긴 계획 및 승인 절차입니다. 독일에서는 새로운 데이터 센터를 승인하고 구축하는 데 EU 평균보다 훨씬 오래 걸립니다. 이러한 관료적 지연은 투자 불확실성을 유발하고 인프라의 긴급한 확장을 늦추고 있습니다.

셋째, 데이터 센터의 높은 공간 영역은 점점 더 토지 이용 갈등으로 이어집니다. 경작지 또는 주거 지역에 대형 서버 농장을 건설하면 지역 봉인 및 소음 공해를 두려워하는 농민, 보존 자 및 주민들의 저항이 발생했습니다.

마지막으로, 지속 가능성은 중심 도전입니다. 데이터 센터는 대량의 폐열을 생성하며, 이는 일반적으로 사용되지 않은 환경에 방출됩니다. 폐열 사용에 대한 법적 요구 사항이 있지만, 연결된 지구 난방 네트워크와 같은 인프라 부족으로 인해 실제 구현은 종종 실패합니다. 이는 AI 리더십의 목표, 에너지 전환 및 기후 보호 목표 사이의 삼엽도로 이어집니다. AI 인프라의 확장은 시작부터 통합 에너지 및 도시 개발 전략에 포함되지 않으면 기후 목표를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다.

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관료적 감소 및 데이터의 자유 흐름

AI 애플리케이션에 대한 방해받지 않는 데이터 흐름에 대한 수요는 어느 영역입니까?

데이터를 방해받지 않도록 관료주의를 줄이려는 요구 사항은 AI 전략의 중심이지만 매우 복잡한 지점입니다. 그것은 유럽의 디지털화 접근법의 핵 전압 분야에 영향을 미칩니다. 혁신을 촉진하기 위해 대량의 데이터에 대한 무조건적인 필요와 근본적인 권리를 보호하기 위해 엄격한 데이터 보호에 대한 무조건 고백.

인공 지능, 특히 기계 학습은 데이터 중심입니다. AI 모델의 성능과 정확도는 교육받은 데이터의 양과 품질에 직접적으로 의존합니다. 기술 개발의 관점에서 볼 때, 엄청난 양의 데이터에 대한 가장 자유롭고 복잡하지 않은 접근은 글로벌 경쟁에 존재할 수있는 기본 요구 사항입니다. 따라서 "흐름"데이터 트래픽에 대한 수요는 혁신과 친화적 인 프레임 워크에 대한 탄원입니다.

그러나이 혁신 명령은 일반 데이터 보호 규정 (GDPR)이 특징 인 유럽의 법률 프레임 워크에 의해 상쇄됩니다. GDPR은 혁신 브레이크로 설계된 것이 아니라 기본 민권 보호를위한 프레임 워크로 설계되었습니다. 데이터 최소화와 같은 원칙 (필요에 따라 데이터가 거의 처리되어야 함), 목적 바인딩 (데이터가 수집 된 목적으로 만 사용될 수 있음) 및 종종 사전 동의 형태로 데이터 처리에 대한 명확한 법적 근거의 필요성을 기반으로합니다. 이러한 원칙은 AI 개발의“데이터 굶주림”사이에 자연스럽게 긴장되어 있으며, 이는 회사와 연구원들 사이에서 상당한 법적 불확실성을 초래합니다.

데이터 보호 분야의 AI 개발자에게는 어떤 구체적인 관료적 및 법적 장애물이 있습니까?

독일과 유럽의 AI 개발자의 경우 데이터 요구 사항과 데이터 보호 사이의 긴장 영역은 GDPR과 해석에서 직접 발생하는 다양한 법적 및 관료적 장애물로 나타납니다.

데이터 최소화 원칙은 근본적인 과제를 나타냅니다. GDPR은 목적에 필요한 수준을 제한하기 위해 개인 데이터 처리를 요구하지만, 많은 고급 AI 모델은 패턴을 인식하기 위해 거대한 비특이적 데이터 레코드의 분석을 기반으로합니다. AI의 "데이터 기아"는 필요한 데이터 경제와 직접 모순됩니다.

목적의 장애물은 밀접하게 연결되어 있습니다. GDPR에 따르면, 데이터는 정의되고 명확하며 합법적 인 목적으로 만 수집 될 수 있습니다. 그러나 AI 기본 모델의 훈련은 종종 다양한 잠재력과 훈련 시점에 아직 예측할 수없는 미래의 응용 프로그램을 위해 수행됩니다. 이것은 특정 목적의 정의를 만들고 합법적 인 회색 영역을 만듭니다.

또 다른 주요 장애물은 합법적 인 처리 기준의 요구 사항입니다. 인터넷에서 종종 수집되는 개인 데이터로 AI 모델을 교육하기 위해서는 각 개인으로부터 명시적이고 사전 동의를 얻는 것은 실제로 불가능합니다. 따라서 개발자들은 종종“정당한 관심”을 언급하지만 그 범위는 법적으로 논란의 여지가 있으며 데이터 보호 당국에 의해 점점 더 해석되어 상당한 법적 불확실성으로 이어집니다.

마지막으로, 소위 "블랙 박스"문제인 복잡한 AI 시스템의 종종 비 투피 기능은 GDPR의 투명성 의무와 충돌합니다. 시민들은 자동화 된 결정의 배후에있는 논리에 대한 정보를 제공 할 권리가 있습니다. 개발자조차도 딥 러닝 모델의 정확한 결정 경로를 더 이상 이해할 수 없다면이 권리는 보장하기 어렵습니다. 전체적으로 이러한 장애물은 유럽에서 AI 개발이 다른 세계 지역보다 더 높은 법적 위험과 관료적 노력이 더 높아집니다.

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유럽 AI 법은 혁신과 규제 사이의 균형을 어떻게 만들려고합니까?

유럽 AI 법은 혁신을 질식시키지 않고 AI의 위험을 습득하는 규제 프레임 워크를 만들기위한 가장 포괄적 인 시도입니다. 그것은 설명 된 긴장 영역에 대한 중심적인 답변이며 미국의 Laissez-Faire 접근 방식과 중국의 국가 제어 AI 개발 사이의 세 번째 방법에 대한 전략적 결정을 구체화합니다.

AI 법의 핵심은 위험 기반 접근법입니다. AI를 일반적으로 규제하는 대신 법률은 응용 프로그램 손상의 잠재적 위험에 따라 차별화됩니다. 국가 사회적 점수 또는 사람들의 행동에 영향을 미치는 조작 기술과 같은 "허용 할 수없는 위험"이있는 AI 시스템은 완전히 금지되어 있습니다. 의료 진단, 인사 모집 또는 사법부와 같은 중요한 영역에서 사용되는 "고위험"이있는 시스템은 투명성, 데이터 보안, 인간 감독 및 문서에 대한 엄격한 요구 사항이 적용됩니다. 비디오 게임에서 스팸 필터 또는 AI와 같이 위험이 낮은 것으로 분류되는 대부분의 AI 응용 프로그램은 크게 규제되지 않은 채 남아 있습니다.

동시에, AI 법에는 특히 신생 기업 및 중소 기업 (SME)을 목표로하는 혁신을 촉진하기위한 명시적인 메커니즘이 포함되어 있습니다. 가장 중요한 도구는 너무 많은 "규제 샌드 박스"입니다. 이들은 의도하지 않은 위반의 경우 즉시 법의 제재를 기대하지 않고 책임 당국의 감독하에 기업이 혁신적인 AI 시스템을 개발하고 테스트 할 수있는 법적 실험 공간입니다. 이 샌드 박스는 법적 및 계획 보안을 창출하고 시장 접근을 용이하게하며 혁신가와 규제 기관 간의 대화를 촉진하기위한 것입니다. 따라서 AI 법은 보호 기기 일뿐 만 아니라 혁신을 지시하고 장기적으로 경쟁 우위로 사용하는 신뢰할 수 있고 신뢰할 수있는 프레임 워크를 만들기위한 전략적 시도입니다.

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AI 기본 모델의 유럽 주권

자신의 유럽 AI 기본 모델이 전략적으로 중요한 이유는 무엇입니까?

기본 모델이라고도하는 AI 기본 모델의 개발 및 제어는 유럽의 미래에 중심 전략적 중요성의 문제가되었습니다. 이러한 모델은 다양한 미래 AI 응용 프로그램이 구축 할 기술적 기반입니다. 미국이나 중국의 회사들이 독점적으로 개발하고 제어하는 모델에 대한 완전한 의존성은 유럽의 "디지털 주권"에 대한 상당한 위험을 초래합니다.

디지털 주권은 국가, 회사 및 시민이 디지털 혁신을 스스로 결정하고 중요한 기술 의존성을 피하는 능력을 설명합니다. 기본 AI 인프라가 비 유럽 행위자의 손에있는 경우 다양한 위험이 발생합니다. 첫째, 경제적 의존성이있어서 불리한 조건이나 주요 기술에 대한 접근이 제한 될 수 있습니다. 둘째, 미국 클라우드 플랫폼에서 처리되는 데이터는 유럽의 데이터 보호 아이디어와 모순되는 클라우드 법과 같은 법률 프레임 워크 내에서 미국 당국이 액세스 할 수 있습니다.

셋째, 아마도 가장 중요한 것은 AI 기반 모델이 가치 중립적이지 않다는 사실입니다. 그들은 문화적, 사회적, 윤리적 아이디어를 반영하는 데이터로 훈련을 받았습니다. 주로 미국 또는 중국 문화 지역의 데이터로 훈련 된 모델에는 유럽의 가치 및 규범과 호환되지 않는 바이어스 (바이어스)가 포함될 수 있습니다. 따라서 자체 유럽 기본 모델의 개발은 AI가 민주주의, 법률 및 기본 권리 보호와 같은 유럽의 기본 가치를 존중하는 기초에 미래를 구축 할 수 있도록 필수적입니다. 주권 유럽 데이터 인프라를 만들어야하는 Gaia-X와 같은 이니셔티브는 이러한 방식으로 중요한 구성 요소입니다.

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• 유럽 ​​기업을위한 전략적 대안으로서 독립 AI 플랫폼

AI 기본 모델을“유럽에서 만든”개발의 현재 상태는 무엇입니까?

미국과 중국에 대한 상당한 투자 적자에도 불구하고, 자체적으로 차별화 된 전략을 추구하는 AI 기반 모델의 개발을 위해 유럽에서 역동적 인 장면이 설립되었습니다. 많은 유럽 배우들이 가장 크고 가장 강력한 모든 목적 모델을 구축하려고하는 대신 특정 틈새 시장과 품질 기능에 중점을 둡니다.

이 지역의 주요 독일 회사는 Alph Alpha입니다. Heidelberg 스타트 업은 효율적일뿐만 아니라 투명하고 이해할 수있는 AI 모델을 개발하는 데 전문적입니다 (“설명 가능한 AI”). 이러한 신뢰성과 주권에 중점을두면 Alph Alpha가 공공 부문 및 규제 산업의 중요한 파트너가됩니다. 이 회사는 최근 전략을 적용했으며 현재 특정 응용 분야의 소규모 전문 모델에 더 집중하고 있으며, 이는 글로벌 hyperscalers와의 직접 경쟁에서 전략적으로 출발하는 것으로 여겨지고 있습니다.

또 다른 유럽의 희망은 프랑스 회사 Mistral AI이며, 강력한 오픈 소스 모델의 출판으로 큰 관심을 받았습니다. 오픈 소스 접근 방식은 투명성을 촉진하고 광범위한 개발자 커뮤니티가 기술을 기반으로하고 적응할 수 있도록합니다.

또한, 유럽을위한 Open 및 Trusted Language 모델의 개발을 주도하는 Fraunhofer Institutes의 참여와 함께 프로젝트 인 OpenGPT-X와 같은 국가 자금 지원 이니셔티브가 있습니다. Würzburg 대학교에서“Llämmlein”은 영어 -언어 교육 데이터의 지배력을 돌보고 독일어의 품질을 향상시키기 위해 독일 데이터에 대해 순수하게 훈련 된 최초의 대형 언어 모델 인“Llämmlein”에 의해 개발되었습니다. 이 예는 분명한 전략적 방향을 보여줍니다. 유럽은 주로 모델의 크기와 경쟁하는 것이 아니라 유럽 시장의 특정 언어 및 규제 요구에 대한 전문화, 개방성, 투명성 및 적응을 통해 경쟁합니다.

EU 규제, 특히 AI 법률은 AI 모델의 글로벌 경쟁에서 어떤 역할을합니까?

유럽 규제, 특히 AI 법은 글로벌 AI 경쟁에서 모호하고 논의 된 역할을합니다. 한편으로, 우려는“브뤼셀로부터의 과잉 규제”에 대해 표현되며, 이는 높은 규정 준수 비용과 관료적 장애물로 유럽 개발자들에게 부담을 줄 수 있으며, 따라서 미국과 중국의 민첩한 경쟁자들에 비해 뒤쳐 질 수 있습니다. 비평가들은 엄격한 규제가 혁신을 늦추고 있으며 특히 신생 기업의 경우 시장 진입 장벽이 될 수 있다고 우려합니다.

다른 한편으로, AI 법은 장기적으로 경쟁 우위를 창출 할 수있는 전략적 도구로 점점 더 이해되고 있습니다. EU는 AI를위한 세계 최초의 포괄적 인 법적 프레임 워크를 확립함으로써 회사 및 사용자를위한 법적 및 계획 보안을 만듭니다. 이 명확한 프레임 워크는 AI 응용 프로그램에 대한 투자를 유치하고 신뢰를 강화할 수 있습니다. 이 법은 또한 이미 언급 한 규제 샌드 박스와 같은 혁신 친화적 인 악기를 제공하고 회사 규모에 따라 벌금으로 차별화함으로써 중소기업 및 신생 기업의 요구를 명시 적으로 고려합니다.

아마도 EU 규정의 가장 중요한 전략적 기능은 소위 "브뤼셀 효과"에 있습니다. 유럽 내부 시장은 글로벌 기술 회사에 없어서는 안될 것이기 때문에 여기에서 일할 수 있도록 제품과 모델을 엄격한 EU 요구 사항에 조정해야합니다. 이런 식으로 EU는 전 세계의 Ki de의 규제 표준과 가치 기반 아이디어를 수출합니다. 따라서이 규정은 잠재적 인 부담으로 인한 글로벌 디자인의 강력한 도구가됩니다. EU는 투자 격차로 유럽이 잃을 수있는 순수한 기술 경쟁에서 경쟁하는 대신 명확하고 가치 기반의 포괄적 인 법적 프레임 워크를 통해 경쟁을 거버넌스 모델에서 경쟁을 이주합니다.

유럽의 가치에 따른 국제 협력 및 AI

주장은 "유럽 가치"에 따라 AI를 개발한다는 의미는 무엇입니까?

"유럽 가치"에 따라 인공 지능을 개발하는 목표는 독일 및 유럽 디지털 전략의 중심적 leitmotif이며 글로벌 경쟁에서 결정적인 차별화 요소입니다. 유럽의 기본 권리와 민주적 원칙을 반영하는 강력한 법적 및 윤리적 틀에 AI 시스템을 포함시키는 것보다 특정 기술 아키텍처에 관한 것이 아닙니다.

이 가치 기반 접근법은 EU KI Act에서 가장 명확하게 지정됩니다. 그것에 고정 된 원칙은 "유럽 AI"를 만드는 원칙을 정의합니다. 그것은 인간 중심이어야합니다. 즉, 사람은 항상 마지막 제어 인스턴스 (인간 감독)를 유지해야합니다. 안전하고 강력하며 투명해야하므로 결정을 이해하고 쉽게 조작 할 수 없습니다. 핵심 원칙은 비차별이지만, AI 시스템이 기존의 사회적 편견 (바이어스)을 강화하거나 생성하지 않아야합니다. 프라이버시 및 데이터 주권 보호는 GDPR과의 긴밀한 연결로 인한 또 다른 초석입니다. 마지막으로, 사회적, 생태 학적 복지와 같은 측면은 AI 시스템의 목표로 명명되었습니다.

실제로이 접근법은 명확한 금지와 엄격한 요구 사항을 통해 나타납니다. EU의 무의식적 행동 조작을위한 중국 모델 또는 시스템을 기반으로 한 주 사회적 점수와 같은 유럽 가치와 근본적으로 모순되는 AI 응용 프로그램. 고위험 응용 프로그램의 경우 이러한 시스템이 공정하고 안전하며 투명하게 행동하도록하는 엄격한 요구 사항이 적용됩니다. “유럽의 가치에 따른 AI”는 기본 권리와 민주적 과정의 보호와 불가분의 관계가있는 정치 및 사회 프로젝트입니다.

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미국과 같은 기술 리더와 함께“시력 수준의 교환”을 어떻게 설계 할 수 있습니까?

미국과 같은 기술 리더들과의“시력 교환”에 대한 수요는 디지털 주권을위한 노력의 표현입니다. 그것은 순수한 기술 소비자 및 컨트롤러의 역할에서 글로벌 디지털 주문의 활발하고 동등한 디자이너의 역할로 이탈을 의미합니다. 이 위치를 달성하는 데 몇 가지 요소가 중요합니다.

첫째, "눈 수준"에는 자체 기술 기술이 필요합니다. 관련 AI 모델, 연구 능력 및 강력한 스타트 업 생태계를 가진 사람들만이 기술 대화에서 심각한 파트너로 인식됩니다. 따라서 이전 섹션에서 자체 AI 산업 및 인프라를 설정하려는 노력이 기본 요구 사항입니다.

둘째,“시선”은 유럽 내부 시장의 강점을 기반으로합니다. 세계에서 가장 크고 강력한 경제 분야 중 하나 인 EU는 시장의 힘을 정치적 무게로 균형에 맞출 수 있습니다. 글로벌 기업은 유럽 시장에 대한 접근에 의존하여 EU가 표준과 규칙을 결정하는 데있어 강력한 협상 입장을 제공합니다.

세 번째로 중요한“시선”은 자체 일관되고 전 세계적으로 영향력있는 규제 프레임 워크에 의해 만들어집니다. AI 법률은 여기서 중심 기기입니다. 그것은 분명한 유럽의 관점을 정의하고 국제 파트너가 가치 기반 AI의 유럽 아이디어를 다루도록 강요합니다. 유럽은 미국 또는 중국 표준에 반응하는 대신 사전에 자체적으로 설정합니다. 목표는 명확하고 자신의 의제로 폐쇄 된 블록으로 등장함으로써 유럽이 기술적으로 그리고 규제를 "분할"하는 것을 막는 것입니다.

규제 시스템의 글로벌 인종에서 어떤 전략적 영향이 발생합니까?

인공 지능에서 리더십 역할을위한 글로벌 경쟁은 기술과 투자를위한 경쟁 일뿐 만 아니라 규제 시스템과 관련된 사회적 비전에 대한 경쟁이기도합니다. 세 가지 별개의 모델이 결정화되며 각 모델은 서로 다른 우선 순위를 설정합니다.

AI 법에 정박 된 유럽 모델은 포괄적이고 위험 기반이며 근본적인 접근 방식입니다. 그것은 보안, 신뢰 및 윤리적 경비 레일의 우선 순위를 정하고 명확하게 정의 된 법적 복도 내에서 혁신을 조종하려고합니다. 그의 목표는 책임있는 AI 정부의 글로벌 역할 모델이되는 것입니다.

미국 모델은 전통적으로 시장 지향적이고 혁신입니다. AI의 기술 개발 및 상업적 착취를 가속화하기위한 규제 장애물의 최소화에 중점을 둡니다. 규제는 종종 포괄적이고 예방 적 법적 프레임 워크 대신 반응적이고 부문에 특이 적입니다. 이 전략은 선도적 인 회사의 최대 자유를 통해 기술 우위를 확보하는 것을 목표로합니다.

중국 모델은 국가에 의해 조종되며 국가 전략적 목표 달성을위한 것입니다. 규제는 민첩하며 새로운 기술 개발에 신속하게 적응할 수 있지만 국가 통제 및 감시를 강화하는 역할을합니다. 혁신은 국가에 의해 대폭 촉진되지만 항상 정부의 정치적 목표에 따라 촉진됩니다.

독일과 유럽의 전략적 영향은 자신의 가치 기반 접근 방식이 강점과 글로벌 고유 한 판매 지점으로 적극적으로 배치되어야한다는 것입니다. AI의 잠재적 위험을 점점 더 많이 인식하고있는 세계에서 "신뢰할 수있는 AI"레이블은 결정적인 경쟁 우위가 될 수 있습니다. 유럽 전략의 성공은이 규제 프레임 워크가 혁신 브레이크로 불가능한 지 여부에 달려 있지만, 특히 중요하고 민감한 응용 분야에서 전 세계적 – 수요를 찾는 안전하고 공정하며 고품질 AI 시스템에 대한 승인을 받는다.

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