Pięciopunktowy plan: W ten sposób Niemcy chcą stać się światową wskazówką AI – Gigafactory i zamówienia publiczne dla AI Starups

Dlaczego ustanowienie jako wiodący naród sztucznej inteligencji dla Niemiec o strategicznym znaczeniu?

Obecny globalny krajobraz technologii charakteryzuje się intensywną konkurencją w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI), która jest często opisywana jako „rasa AI”. Rasa ta jest cytowana przede wszystkim przez Stany Zjednoczone i Chiny, które dokonują ogromnych inwestycji w badania, rozwój i infrastrukturę. Dla wysoce rozwiniętego narodu przemysłowego, takiego jak Niemcy, pozycjonowanie w tej dziedzinie nie jest zwykłą opcją, ale strategiczną koniecznością. AI nie jest już niszową technologią, ale rozwija się w fundamentalną podstawową innowację, która zdecyduje o przyszłej konkurencyjności gospodarczej, bezpieczeństwie narodowym i wpływach geopolitycznych.

Dla Niemiec, którego dobrobyt jest w dużej mierze oparty na jego sile w kluczowych branżach, takich jak inżynieria mechaniczna, przemysł motoryzacyjny i technologia medyczna, deficyt technologiczny w sektorze AI opiera się na ryzyku egzystencjalnym. Utrata przywództwa technologicznego w tych sektorach nie tylko wyrównałaby podstawy ekonomiczne, ale także doprowadziłaby do krytycznej zależności od zagranicznych dostawców technologii. Pilność tego wyzwania staje się jasna w dokumentach strategii politycznej, które podkreślają, że wzywa czas na kluczowe działanie.

W odpowiedzi na tę globalną dynamikę niemiecki rząd federalny sformułował plany strategiczne, którego celem jest ustanowienie Niemiec w „światowych liderach” narodów AI. Centralnym elementem tej strategii jest pięciopunktowy plan ministra cyfrowego, który określa niezbędne dziedziny działania w celu wzmocnienia lokalizacji AI w Niemczech. Plan ten służy jako przewodnik dla kompleksowej transformacji, od ukierunkowanej promocji krajowych start-upów po ustanowienie pewnej infrastruktury danych do ustanowienia ram regulacyjnych opartych na wartości.

Analiza tego planu ujawnia głębszy wymiar strategiczny. W związku z ogromną luką inwestycyjną między Europą a USA lub Chinami strategia niemiecka i europejska nie może być łatwym wizerunkiem podejść amerykańskich lub chińskich. Jest to raczej projekt asymetrycznej strategii konkurencyjnej. Ma to nie istnieć poprzez czystą wyższość finansową, ale poprzez inteligentne wykorzystanie bardziej specyficznych mocnych stron: bliskie interlinowanie sztucznej inteligencji z silną podstawą przemysłową, tworzenie godnego zaufania, opartego na wartości ekosystemu i ustanowienie cyfrowej suwerenności jako cechy jakości. Poniższe sekcje szczegółowo przeanalizują pięć filarów tej strategii i oświetl ich implikacje, wyzwania i możliwości.

Nadaje się do:

• Sztuczna inteligencja | Taktyka marketingowa amerykańskich firm z AI Angstmacherei

Promocja innowacji poprzez alokacja publiczna

Jaką rolę odgrywa publiczne wyrok kontraktowy w promocji start-upów AI w Niemczech?

Centralna dźwignia wzmocnienia krajowego ekosystemu AI polega na strategicznym wyrównaniu porządku publicznego. Państwo działa w Niemczech jako największy z indywidualnych nabywców IT, co oznacza, że sektor publiczny przyznaje zamówienie w trzech cyfrach miliarda dolarów dla prywatnych firm każdego roku. Ten ogromny wolumen rynkowy jest ważnym czynnikiem ekonomicznym i ma ogromny potencjał ukierunkowanej promocji innowacji.

Obecna strategia krytykuje poprzednią praktykę nagród jako „dziki wzrost” i wymaga ukierunkowanej kontroli państwowych wydatków cyfrowych. Podstawą tej propozycji jest strategiczne przypisanie rozkazów publicznych niemieckim i europejskim aistpus, zamiast przede wszystkim przyznawanie ich ustanowionym, często amerykańskim gigantom technologicznym. Środek ten ma służyć jako „wzmocnienie innowacji”, dając młodym, innowacyjnym firmom wejście na rynek, które w przeciwnym razie byłyby trudne.

Jednak reality pokazuje, że ten potencjał do tej pory nie został wyczerpany. Badania pokazują uderzająco niski udział start-upów w ofertach publicznych. Tylko około 11 % niemieckich start-upów bierze udział w takich procedurach, a tylko 7 % faktycznie otrzymuje dopłatę. Odsetek zamówień publicznych w całkowitych obrotach tych spółek jest odpowiednio niski; To jest mniej niż 5 %. To ilustruje znaczącą rozbieżność między potencjalnym rynkiem, jaki stan reprezentuje jako klient, a zdolnością start-upów do otwarcia tego rynku. Ukierunkowana przyznanie zamówień publicznych jest zatem rozumiana nie tylko jako wsparcie finansowe, ale jako fundamentalny mechanizm otwierania rynku i walidacji nowych technologii.

Jakie przeszkody napotykają innowacyjne młode firmy w prawie zamówień?

Niski sukces start-upów w ofertach publicznych wynika z szeregu konkretnych przeszkód biurokratycznych i prawnych zakotwiczonych w niemieckim i europejskim prawie zamówień. Te przeszkody są często dostosowane do potrzeb dużych, uznanych firm i stanowią nie do pokonania przeszkody dla młodych, zwinnych firm.

Jednym z największych wyzwań są wymagania dotyczące umiejętności. Klienci publiczni często potrzebują dowodów na pewien minimalny roczny obrót, który często może być wartością dwóch czasów. Trudno spełnić ten wymóg dla start-upu, który wciąż znajduje się w fazie wzrostu i oczywiście ma niższą sprzedaż. Ponadto istnieje zapotrzebowanie na kompleksowe referencje za pośrednictwem porównywalnych projektów z ostatnich trzech lat finansowych. Stwarza to klasyczny „problem z jajkiem Henne”: bez odniesień bez zamówień publicznych i żadnych zamówień publicznych bez odniesień.

Ponadto złożoność i czas trwania procedury nagrody przerażają wiele start-upów. Tworzenie dokumentów ofertowych jest czas i zasobów, co stanowi znaczący ciężar dla małych zespołów. Samo ustawa o zamówieniach charakteryzuje się wysoką gęstością regulacyjną i podziałem regulacji: Zamówienia poniżej niektórych wartości progowych UE podlegają przepisom krajowym, takim jak umowa podmiotowa (UVGO), podczas gdy zamówienia powyżej wartości te muszą być reklamowane w całej Europie i podlegają bardziej złożonym przepisom, takim jak prawo przeciwko ograniczeniom konkurencyjnym (GWB) i regulacji nagrody (VGV). Ta złożoność prawna zwiększa przeszkodę i prowadzi do tego, że wiele innowacyjnych firm uniknie sektora publicznego jako potencjalnych klientów od samego początku.

Jakie rozwiązania i reformy są omawiane w celu ułatwienia dostępu do zamówień publicznych?

Aby zmniejszyć opisane przeszkody, na poziomie prawnym i politycznym omawiane są różne rozwiązania. Mają one sprawić, że prawo zamówień będzie bardziej elastyczne i bardziej innowacyjne -przyjazne bez rezygnacji z podstawowych zasad przejrzystości i konkurencji.

Na poziomie prawnym istnieją już instrumenty, które mogą wykorzystać start-upy, aby zrekompensować swoje wady. Obejmuje to utworzenie „społeczności licytacyjnych”, w których kilka mniejszych firm łączy się, aby wspólnie podnieść zdolności do większego zamówienia. Inną opcją jest „pożyczka na zdolność”, w której start-up „pożyczka”, taka jak referencje lub dane dotyczące sprzedaży, od ustalonej spółki partnerskiej, która w zamian jest zobowiązana do dostarczenia swoich zasobów w zamian.

Na poziomie politycznym znajdują się kompleksowe propozycje reform, takie jak 7-punktowy plan Bitkom Digital Association. Wymaga to między innymi silniejszego zastosowania istniejących innowacyjnych kryteriów nagrody, tworzenia nowych standardów oceny dostosowanych do start-upów i zharmonizują wytrzymałe ramy prawne. Centralnym punktem jest profesjonalizacja punktów zamówień. Pracownicy organów przyznanych potrzebują wiedzy specjalistycznej, aby móc ocenić innowacyjne rozwiązania AI, które często wymagają specjalizacji i ukierunkowanego szkolenia. Kolejnym ważnym instrumentem jest „partnerstwo innowacyjne”. Jest to specjalna procedura nagrody, która została wyraźnie zaprojektowana w celu opracowania innowacyjnego rozwiązania wraz z firmą, która nie jest jeszcze dostępna na rynku. Jest zatem idealny do zakupu nowych technologii AI i promuje współpracę między rękami publicznymi a innowacyjnymi dostawcami.

Poniższa tabela podsumowuje centralne wyzwania i odpowiednie rozwiązania:

Innowacje zamiast niskiej ceny: nowe możliwości start-upów dla zamówień

Innowacja zamiast niskiej ceny: nowe możliwości start -upów dla zamówień – Obraz: xpert.digital

Start-upy znajdują się przed różnymi przeszkodami dla zamówień, które mogą umożliwić nowe możliwości poprzez innowacje zamiast niskiej ceny. Ścisłe kryteria umiejętności, takie jak minimalna sprzedaż i referencje, często wykluczają młode firmy z konkurencji z powodu braku historii korporacyjnej. Rozwiązania takie jak wykorzystanie pożyczek umiejętności, zatwierdzenie osobistych odniesień do pracowników i dostosowanie kryteriów do odpowiedniej fazy korporacyjnej mogą tutaj pomóc. Wysoka złożoność i czas trwania procedur zamówień przytłaczają małe zespoły i powodują doskonały wysiłek zasobów, dlatego zmniejszenie biurokracji, cyfryzacja procedur nagród (takich jak Eviels), a także ukierunkowane szkolenie i nawiązywanie kontaktów start-upów. Często niewłaściwa wielkość zamówienia, gdy brak partii przekracza zdolność małych firm, można również ulepszyć poprzez konsekwentne stosowanie średniej klauzuli biznesowej (§ 97 GWB) w celu podziału zamówień na luźne i promowanie społeczności licytacyjnych. Kolejnym kluczowym punktem jest skupienie się na najniższej cenie, innowacyjnych, ale potencjalnie droższych rozwiązaniach. Wprowadzenie „premii innowacyjnej” jako kryterium dopłat, szersze wykorzystanie funkcjonalnych opisów wydajności i wykorzystanie partnerstw innowacyjnych może otworzyć tutaj nowe możliwości. Wreszcie brak przejrzystości i brak informacji zwrotnych komplikuje proces uczenia się start-upów i zapobiega ulepszeniom w przyszłych ofertach. Publikacja kompleksowych statystyk i obowiązkowych informacji zwrotnych dla oferentów, które nie zostały uwzględnione, poparłaby ten proces.

Jakie konsekwencje ekonomiczne mają ukierunkowane preferencje dla firm krajowych?

Strategiczny zamiar preferowania rozkazów publicznych do „krajowych spółek AI” stanowi formę polityki przemysłowej, która jednak napina się ustalonych zasad ekonomicznych a europejskimi ramami prawnymi. Rdzeń tego obszaru napięcia polega na konflikcie między promocją krajowego ekosystemu technologicznego a potencjalną utratą wydajności z powodu ograniczonej konkurencji.

UE Prawa oparte są na podstawowych zasadach rynku wewnętrznego: przejrzystość, równe leczenie i niedyskryminacja. Zasady te mają na celu zapewnienie, że najbardziej ekonomiczna oferta jest udzielona umowy, niezależnie od pochodzenia narodowego oferenta. Ta otwarta konkurencja jest uważana za ważny silnik wzrostu gospodarczego i, zgodnie z szacunkami, znacząco przyczynia się do PKB UE. Polityka, która wyraźnie preferuje spółki krajowe podważa tę zasadę i ryzykuje naruszenie prawa UE.

Z ekonomicznego punktu widzenia taka protekcjonistyczna miara może prowadzić do wyższych cen sektora publicznego. Jeżeli konkurencja jest sztucznie ograniczona poprzez wykluczenie międzynarodowych dostawców, pozostali licytujący krajowi mogą egzekwować wyższe ceny. Badania dotyczące wpływu lokalnych preferencji w systemie zamówień wskazują, że może to zwiększyć koszty podatników i zmniejszyć wydajność wydatków publicznych.

Natomiast argumenty polityki przemysłowej są. Zwolennicy takiej strategii argumentują, że konieczne są tymczasowe preferencje, aby dać młodemu, strategicznie ważnej branży, takiej jak branży AI uczciwa szansa w globalnej konkurencji. Mandat państwowy może działać na start-up jako decydujący „pierwszy klient”, który nie tylko generuje sprzedaż, ale także służy jako ważny odniesienie, a tym samym ułatwia dostęp do rynków prywatnych i innego kapitału podwyższonego ryzyka. Jest to zatem strategiczne rozważanie: przy krótkim uprawnieniu wyższe koszty i potencjalne straty wydajności są akceptowane w celu zbudowania suwerennej i konkurencyjnej technologii krajowej w perspektywie długoterminowej i uniknięcia kluczowych zależności. Wdrożenie tej strategii wymaga zatem starannego zrównoważenia działań w celu promowania przemysłu krajowego bez narażania kamieni węgielnych europejskiego rynku wewnętrznego.

Integracja niezależnej platformy AI w całej całej sieci dla wszystkich spraw firmowych – Obraz: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Najbardziej elastyczna platforma AI – rozwiązania dostosowane do krawat, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Ta platforma AI oddziałuje ze wszystkimi konkretnymi źródłami danych
  • Od SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox i wielu innych systemów zarządzania danymi
• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Wyzwania, które rozwiązuje nasza platforma AI

• Brak dokładności konwencjonalnych rozwiązań AI
• Ochrona danych i bezpieczne zarządzanie poufnymi danymi
• Wysokie koszty i złożoność indywidualnego rozwoju sztucznej inteligencji
• Brak kwalifikowanej sztucznej inteligencji
• Integracja sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami informatycznymi

Więcej na ten temat tutaj:

• Integracja AI niezależnej platformy AI w całej całej DATA dla wszystkich spraw firmowych

Budowanie krajowej infrastruktury energii komputerowej

Jaki jest obecny stan infrastruktury centrum danych w Niemczech i dlaczego jest to kluczowe dla AI?

Siła obliczeniowa jest podstawowym kręgosłupem gospodarki cyfrowej i jest niezbędnym zasobem do rozwoju i eksploatacji nowoczesnych aplikacji AI. Duże modele AI, w szczególności modele podstawowe, wymagają ogromnych zdolności obliczeniowych do szkolenia, miliardy parametrów i ogromnych ilości danych. Bez potężnej i skalowalnej infrastruktury centrów arytmetycznych i danych ambicja stania się wiodącym narodem AI nie może być wykonalna.

Niemcy mają obecnie największe zdolności centrum danych w Europie. Główna lokalizacja Frankfurt AM stała się centralnym ośrodkiem, które jest głównie spowodowane znajdującym się tam-cixem, jednym z największych na świecie węzłów internetowych. Koncentracja zapewnia doskonałą łączność i przyciąga inwestycje globalnych dostawców chmur i dostawców usług kolokacji.

Pomimo tego wiodącego stanowiska w Europie, względny widok pokazuje bardziej zróżnicowany obraz. Jeśli porównasz dostępną siłę obliczeniową z siłą ekonomiczną, mierzoną przez produkt krajowy brutto (PKB), Niemcy pozostają za innymi narodami. Kraje takie jak Wielka Brytania lub Holandia mają większą gęstość energii obliczeniowej na miliard euro w PKB. W globalnym porównaniu odległość do USA i Chin, które dominują na rynku, jest jeszcze wyraźniejsza. Ta względna luka sygnalizuje potencjalne wąskie gardło, które mogłoby ograniczyć zdolność Niemiec do nadążania za globalnym wyścigiem AI. Cyfrowa suwerenność i zdolność technologiczna kraju do działania zależą bezpośrednio od siły i ekspansji tej krytycznej infrastruktury.

Nadaje się do:

• W zależności od chmury amerykańskiej? Niemcy walka o chmurę: jak konkurować z AWS (Amazon) i Azure (Microsoft)

Co oznacza zapotrzebowanie na „gigafactory danych” w kontekście strategii AI?

Termin „gigafactory”, pierwotnie ukształtowany przez Teslę ze względu na ogromne fabryki masowej produkcji akumulatorów, jest wykorzystywany jako skuteczna metafora w ramach niemieckiej strategii AI. Zapotrzebowanie na „co najmniej jedną gigafactory” w Niemczech nie jest dosłownie rozumiane jako jedna fabryka, ale jako polityczne zobowiązanie do budowania centrów danych w formacie hiperskalnej, które są specjalnie zaprojektowane dla ekstremalnych wymagań aplikacji AI.

„GigaFactory for Data” symbolizuje jakościowy i ilościowy skok w krajowej infrastrukturze arytmetycznej. Nie chodzi już tylko o działanie konwencjonalnych centrów danych dla standardowych usług w chmurze, ale o tworzenie systemów, które są w stanie poradzić sobie z najbardziej obliczającymi zadaniami – przede wszystkim szkolenia modeli opartych na sztucznej inteligencji z trylionami punktów danych. Takie systemy wymagają masowego stężenia wyspecjalizowanego sprzętu (zwłaszcza GPU), wyjątkowo wysokiej gęstości energii i wysoce rozwiniętej systemów chłodzenia.

Wymaganie implikuje strategiczną potrzebę stworzenia suwerennej infrastruktury arytmetycznej, która umożliwia niemieckiemu i europejskie firmy opracowywanie i obsługę modeli AI we własnym kraju. Zmniejsza to zależność od platform chmurowych amerykańskiego hiperskarza i wzmacnia suwerenność cyfrową. „Gigafactory” jest zatem fizycznym fundamentem ambicji, by stać się niezależnym „narodem chmurowym” i być w stanie przetrwać w globalnej konkurencji o przywództwo technologiczne w sztucznej inteligencji.

Jakie są największe wyzwania związane z rozszerzeniem zdolności centrum danych w Niemczech?

Ambitny plan masowego rozszerzenia krajowej siły obliczeniowej wiąże się z wieloma znacznymi wyzwaniami fizycznymi, regulacyjnymi i społecznymi. Te wąskie gardła pokazują, że transformacja cyfrowa zawodzi z powodu bardzo konkretnych granic nie cyfrowych, jeśli nie są proaktywnie rozwiązane.

Największym wyzwaniem jest zaopatrzenie w energię. Centra danych, a zwłaszcza dla aplikacji AI, mają ogromne i stale rosnące zużycie energii. Wymagania energetyczne niemieckich centrów danych mogą prawie podwoić się do 2030 r. W porównaniu do dziś. Zderzenia to z wysokimi cenami energii w Niemczech, co w porównaniu międzynarodowym stanowi znaczącą wadę konkurencyjną i może sprawić, że inwestycje nie jest nieatrakcyjne.

Drugą ważną przeszkodą są długie procedury planowania i zatwierdzenia. W Niemczech zatwierdzenie i zbudowanie nowego centrum danych zajmuje znacznie dłużej niż w UE. Te biurokratyczne opóźnienia powodują niepewność inwestycyjną i spowalniają pilnie potrzebną ekspansję infrastruktury.

Po trzecie, wysoki obszar przestrzeni z centrów danych coraz częściej prowadzi do konfliktów użytkowania gruntów. Budowa dużych gospodarstw serwerowych na gruntach ornych lub w pobliżu obszarów mieszkalnych napotkała opór ze strony rolników, ekologów i mieszkańców, którzy obawiają się obszarze uszczelnienia i zanieczyszczenia hałasu.

Wreszcie zrównoważony rozwój jest głównym wyzwaniem. Centra danych wytwarzają ogromną ilość odpadów, które jest zwykle uwalniane do środowiska nieużywanego. Chociaż istnieją wymogi prawne dotyczące stosowania ciepła odpadów, praktyczne wdrożenie często zawodzi, z powodu braku infrastruktury, takiej jak połączone dzielnice sieci grzewcze. Prowadzi to do tryletu między celem kierownictwa AI, przejściem energii i celami ochrony klimatu. Rozbudowa infrastruktury AI może zagrozić celom klimatycznym, jeśli nie jest ona osadzona od początku zintegrowanej strategii rozwoju energii i rozwoju miast.

Nadaje się do:

• Ścieżka Europy do przywództwa AI z pięcioma gigafabrykami AI? Między ambitnymi planami a wyzwaniami historycznymi

Biurokratyczna redukcja i swobodny przepływ danych

W jakim obszarze zapotrzebowanie na nieskrępowany przepływ danych dla aplikacji AI?

Wymóg ograniczenia biurokracji, aby dane mogły przepływać bez przeszkód, jest centralnym, ale także bardzo złożonym punktem strategii AI. Wpływa na pole napięcia nuklearnego europejskiego podejścia do digitalizacji: konflikt między bezwarunkową potrzebą dużych ilości danych w celu promowania innowacji a równie bezwarunkową spowiedź ścisłej ochrony danych w celu ochrony praw podstawowych.

Sztuczna inteligencja, zwłaszcza uczenie maszynowe, jest oparte na danych. Wydajność i dokładność modeli AI zależą bezpośrednio od ilości i jakości danych, z którymi są szkolone. Z punktu widzenia rozwoju technologii najbardziej bezpłatny i nieskomplikowany dostęp do ogromnych ilości danych jest zatem podstawowym wymogiem, aby móc istnieć w globalnej konkurencji. Zapotrzebowanie na „płynny” ruch danych jest zatem prośbą o ramy przyjazne innowacji.

Jednak ten imperatyw innowacji jest kompensowany przez europejskie ramy prawne, które charakteryzują się ogólnym rozporządzeniem w zakresie ochrony danych (RODO). RODO nie jest zaprojektowany jako hamulec innowacyjny, ale jako ramy ochrony podstawowych praw obywatelskich. Opiera się na zasadach takich jak minimalizacja danych (tylko tak, jak niewiele danych powinno być przetwarzane w razie potrzeby), celowe powiązanie (dane mogą być wykorzystane wyłącznie w celu, dla którego zostały zebrane) oraz na potrzebie jasnej podstawy prawnej do przetwarzania danych, często w formie świadomej zgody. Zasady te mają naturalne napięcie między „głodem danych” rozwoju AI, co prowadzi do znacznej niepewności prawnej wśród firm i badaczy.

Jakie konkretne przeszkody biurokratyczne i prawne istnieją dla programistów AI w dziedzinie ochrony danych?

W przypadku deweloperów AI w Niemczech i Europie obszar napięcia między wymogami danych a ochroną danych objawia się w wielu konkretnych przeszkodach prawnych i biurokratycznych, które wynikają bezpośrednio z RODO i jej interpretacji.

Zasada minimalizacji danych stanowi podstawowe wyzwanie. Chociaż RODO wymaga przetwarzania danych osobowych w celu ograniczenia poziomu niezbędnego do tego celu, wiele zaawansowanych modeli AI opiera się na analizie ogromnych, nieokreślonych rekordów danych w celu rozpoznania wzorców. „Głód danych” AI jest sprzeczny z wymaganą gospodarką danych.

Przód celu jest ściśle powiązany. Według RODO dane można zbierać wyłącznie do określonych, jasnych i uzasadnionych celów. Jednak szkolenie modeli bazowych AI jest często przeprowadzane dla różnych potencjałów i w momencie szkolenia, które nie są jeszcze przewidywalne przyszłe zastosowania. To sprawia, że definicja określonego celu i tworzy legalne obszary szare.

Kolejną poważną przeszkodą jest wymóg legalnego przetwarzania. W przypadku szkolenia modeli AI z danymi osobowymi, które są często gromadzone z Internetu, praktycznie niemożliwe jest uzyskanie wyraźnej i świadomej zgody każdej osoby. Dlatego programiści często odnoszą się do „uzasadnionego zainteresowania”, ale jego zasięg jest prawnie kontrowersyjny i jest coraz częściej interpretowany przez organy ochrony danych, co prowadzi do znacznej niepewności prawnej.

Wreszcie, często nie przemieszczająca funkcjonalność złożonych systemów AI, tak zwany problem „blackbox”, zderza się z obowiązkami przezroczystości RODO. Obywatele mają prawo do informacji o logice, która stoi za zautomatyzowanymi decyzjami. Jeśli nawet programiści nie mogą już zrozumieć dokładnych ścieżek decyzyjnych modelu głębokiego uczenia się, trudno jest zagwarantować. W sumie przeszkody te powodują rozwój AI w Europie związany z wyższym ryzykiem prawnym i większym biurokratycznym wysiłkiem niż w innych regionach światowych.

Nadaje się do:

• AI Revolution Overslet? Dlaczego Niemcy grozi utracą połączenia z USA i Chinami

W jaki sposób europejska AI ACT stara się stworzyć równowagę między innowacjami a regulacjami?

Europejskie prawo AI jest najbardziej wszechstronną próbą stworzenia ram regulacyjnych, które czyni ryzyko opanowania AI bez dławiania innowacji. Jest to centralna odpowiedź na obszar opisanego napięcia i ucieleśnia strategiczną decyzję o trzeciej drodze między podejściem Laissez-Faire w USA a kontrolowanym przez państwo rozwojem AI w Chinach.

Podstawą prawa AI jest podejście oparte na ryzyku. Zamiast ogólnie regulacji sztucznej inteligencji, prawo różnicuje się w zależności od potencjalnego ryzyka uszkodzenia wniosku. Systemy AI z „niedopuszczalnym ryzykiem”, takie jak stanowe techniki społeczne lub techniki manipulacyjne, które wpływają na zachowanie ludzi, są w pełni zabronione. Systemy z „wysokim ryzykiem”, które są stosowane w krytycznych obszarach, takich jak diagnostyka medyczna, rekrutacja personelu lub sądownictwo, podlegają ścisłym wymogom dotyczącym przejrzystości, bezpieczeństwa danych, nadzoru ludzi i dokumentacji. Zdecydowana większość aplikacji AI, które są klasyfikowane jako niskie ryzyko, takie jak filtry spamowe lub AI w grach wideo, pozostaje w dużej mierze nieuregulowana.

Jednocześnie prawo AI zawiera wyraźne mechanizmy promowania innowacji, które są szczególnie skierowane do start-upów i małych i średnich firm (MŚP). Najważniejszym instrumentem jest „Regulatory Sand Boxes”. Są to kontrolowane przestrzenie eksperymentalne prawne, w których firmy mogą opracowywać i testować innowacyjne systemy AI pod nadzorem odpowiedzialnych władz bez konieczności natychmiastowego oczekiwania pełnych sankcji prawa w przypadku niezamierzonych naruszeń. Te skrzynki piaskowe mają na celu stworzenie bezpieczeństwa prawnego i planowania, ułatwianie dostępu do rynku oraz promowanie dialogu między innowatorami i organami regulacyjnymi. Prawo AI jest zatem nie tylko instrumentem ochrony, ale także strategiczną próbą stworzenia wiarygodnych i godnych zaufania ram, które mają na celu kierowanie innowacjami i służyć jako przewagę konkurencyjną w perspektywie długoterminowej.

Maszyna renderowania AI i XR-3D: pięciokrotność wiedzy specjalistycznej z Xpert.digital w kompleksowym pakiecie usług, R&D XR, PR i SEM – Zdjęcie: xpert.digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Użyj 5 -krotej kompetencji Xpert.digital w jednym pakiecie – od 500 €/miesiąc

Suwerenność europejska w modelach bazowych AI

Dlaczego rozwój własnych europejskich bazowych modeli o znaczeniu strategicznym?

Rozwój i kontrola modeli bazowych AI, znanych również jako modele podstawowe, stało się kwestią o centralnym znaczeniu strategicznym dla przyszłości Europy. Modele te są podstawą technologiczną, na której budują się różne przyszłe aplikacje AI. Całkowita zależność od modeli opracowywanych i kontrolowanych wyłącznie przez firmy w USA lub Chinach zawiera znaczne ryzyko dla „suwerenności cyfrowej” Europy.

Cyfrowa suwerenność opisuje zdolność państw, firm i obywateli do samokreślenia ich cyfrowej transformacji i unikania krytycznych zależności technologicznych. Jeżeli podstawowa infrastruktura AI leży w rękach podmiotów nieeuropejskich, pojawia się różnorodne ryzyko. Po pierwsze, istnieje zależność ekonomiczna, która może prowadzić do niekorzystnych warunków lub ograniczonego dostępu do kluczowych technologii. Po drugie, dane, które są przetwarzane na amerykańskich platformach chmurowych, potencjalnie podlegają dostępowi władzom USA w ramach przepisów takich jak Ustawa o chmurze, która jest sprzeczna z europejskimi pomysłami na ochronę danych.

Po trzecie i być może, co najważniejsze, fakt, że modele oparte na AI nie są neutralne dla wartości. Są szkolone z danymi odzwierciedlającymi idee kulturowe, społeczne i etyczne. Modele, które są przede wszystkim szkolone z danymi z amerykańskiego lub chińskiego obszaru kulturowego, mogą zawierać stronniczość (stronniczość), które nie są zgodne z wartościami i normami europejskimi. Rozwój własnych europejskich modeli podstawowych jest zatem niezbędny, aby AI buduje przyszłość na podstawie, która szanuje podstawowe wartości europejskie, takie jak demokracja, praworządność i ochrona praw podstawowych. Inicjatywy takie jak GAIA-X, które mają tworzyć suwerenną europejską infrastrukturę danych, są ważnym elementem w ten sposób.

Nadaje się do:

• Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla firm europejskich

Jaki jest obecny status opracowywania modeli bazowych AI „wyprodukowanych w Europie”?

Pomimo znacznego deficytu inwestycyjnego w stosunku do USA i Chin, dynamiczna scena znalazła się w Europie w zakresie rozwoju modeli opartych na AI, które realizują własną, zróżnicowaną strategię. Zamiast próbować zbudować największe i najpotężniejsze modele -modułowe, wielu europejskich aktorów koncentruje się na określonych niszach i cechach wysokiej jakości.

Wiodącą niemiecką firmą w tym obszarze jest Alph Alpha. Start-up Heidelberg specjalizuje się w opracowywaniu modeli AI, które są nie tylko wydajne, ale także przejrzyste i zrozumiałe („Wyjaśniająca AI”). Koncentruje się na wiarygodności i suwerenności, czyni Alph Alpha ważnym partnerem dla sektora publicznego i branż regulowanych. Firma niedawno dostosowała swoją strategię i teraz koncentruje się bardziej na mniejszych, wyspecjalizowanych modelach dla określonych obszarów zastosowań, które są postrzegane jako strategiczne odejście od bezpośredniej konkurencji z globalnymi hiperskarzy.

Kolejną europejską nadzieją jest francuska firma Mistral AI, która zyskała wielką uwagę z publikacji potężnych modeli open source. Podejście typu open source promuje przejrzystość i umożliwia szerokiej społeczności programistów i dostosowywanie ich do technologii.

Ponadto istnieją finansowane przez państwo inicjatywy, takie jak OpenGPT-X, projekt z udziałem instytutów Fraunhofer, który napędza rozwój otwartych i godnych zaufania modeli językowych dla Europy. Na uniwersytecie w Würzburgu „Llämmlein” został również opracowany przez „Llämmlein” pierwszy duży model językowy wyszkolony wyłącznie na temat danych niemieckich w celu przełamania dominacji danych szkoleniowych w języku angielskim i poprawy jakości języka niemieckiego. Przykłady te pokazują wyraźną orientację strategiczną: Europa nie konkuruje przede wszystkim z samą wielkością modeli, ale poprzez specjalizację, otwartość, przejrzystość i adaptację do określonych potrzeb językowych i regulacyjnych rynku europejskiego.

Jaką rolę odgrywa regulacja UE, w szczególności prawo AI, w globalnej konkurencji modeli AI?

Regulacja europejska, zwłaszcza prawo AI, odgrywa ambiwalentną i bardzo dyskutowaną rolę w globalnym konkursie AI. Z jednej strony obawy wyraża się przeciwko „nadmiernej regulacji z Brukseli”, które mogłyby obciążyć europejskich programistów wysokimi kosztami zgodności i biurokratycznymi przeszkodami, a tym samym pozwolić im pozostać w tyle w porównaniu z zwinnymi konkurentami z USA i Chin. Krytycy obawiają się, że ścisłe przepisy spowalniają innowacje, a zwłaszcza w przypadku start-upów, mogą być barierą wejścia na rynek.

Z drugiej strony prawo AI jest coraz bardziej rozumiane jako instrument strategiczny, który w perspektywie długoterminowej może tworzyć korzyści konkurencyjne. Ustawiając pierwsze kompleksowe ramy prawne dla sztucznej inteligencji, UE tworzy bezpieczeństwo prawne i planujące dla firm i użytkowników. Ta wyraźna rama może przyciągnąć inwestycje i wzmocnić zaufanie do aplikacji AI. Prawo wyraźnie uwzględnia potrzeby MŚP i start-upów, zapewniając instrumenty przyjazne dla innowacji, takie jak już wspomniane skrzynki piaskowe regulacyjne i różnicowanie ich za pomocą grzywny według wielkości firmy.

Być może najważniejszą strategiczną funkcją regulacji UE jest tak zwany „efekt brukselski”. Ponieważ europejski rynek wewnętrzny jest niezbędny dla globalnych firm technologicznych, będą one zmuszeni do dostosowania swoich produktów i modeli do ścisłych wymagań UE, aby móc tu pracować. W ten sposób UE eksportuje swoje standardy regulacyjne i pomysły oparte na wartości Ki de facto na całym świecie. Regulacja staje się zatem potężnym instrumentem globalnego projektowania z potencjalnego obciążenia. Zamiast konkurować w konkurencji czystej technologii, którą Europa mogłaby stracić z powodu luk inwestycyjnych, UE przenosi konkurencję na poziomie modeli zarządzania, gdzie zajmuje pozycję lidera poprzez jasne, oparte na wartości i kompleksowe ramy prawne.

Współpraca międzynarodowa i AI według wartości europejskich

Co oznacza roszczenie o opracowanie sztucznej inteligencji zgodnie z „wartościami europejskimi”?

Celem opracowania sztucznej inteligencji według „wartości europejskich” jest centralny zawodnik niemieckiej i europejskiej strategii cyfrowej oraz decydujący czynnik różnicowania w globalnej konkurencji. Nie chodzi o konkretną architekturę techniczną niż osadzanie systemów AI w solidnych ramach prawnych i etycznych, które odzwierciedlają podstawowe prawa i demokratyczne zasady Europy.

To podejście oparte na wartości jest najwyraźniej określone w ustawie UE KI. Zasady zakotwiczone w nim określają, co czyni „europejską sztuczną inteligencję”: musi być skoncentrowany na człowieku, co oznacza, że człowiek zawsze musi zachować ostatnią instancję kontrolną (nadzór człowieka). Musi być bezpieczny, solidny i przejrzysty, aby twoje decyzje były zrozumiałe i nie można ich łatwo manipulować. Podstawową zasadą jest niedyskryminacja, która wymaga, aby systemy AI nie nasiliły się ani nie tworzą istniejących uprzedzeń społecznych (stronniczość). Ochrona prywatności i suwerenności danych jest kolejnym kamieniem węgielnym ze względu na bliski powiązanie z RODO. Wreszcie aspekty takie jak dobrostan społeczny i ekologiczny są nazywane celami systemów AI.

W praktyce podejście to przejawia się poprzez wyraźne zakazy i ścisłe wymagania. Zastosowania AI, które zasadniczo zaprzeczają wartościom europejskim, takie jak ocena społeczna państwowa oparta na chińskim modelu lub systemach nieświadomej manipulacji zachowaniem w UE. W przypadku aplikacji wysokiego ryzyka obowiązują ścisłe wymagania, które powinny zapewnić, że systemy te działają sprawiedliwe, bezpieczne i przejrzyste. „AI według wartości europejskich” jest zatem projektem politycznym i społecznym, który jest nierozerwalnie związany z ochroną praw podstawowych i procesów demokratycznych.

Nadaje się do:

• Stargate Europa – Modele AI z Deepseek i Stargate pokazują możliwości Europy w konkursie AI

Jak można zaprojektować „wymianę na poziomie oczu” z liderami technologii, takimi jak USA?

Zapotrzebowanie na „wymianę na poziomie oczu” z liderami technologii, takimi jak Stany Zjednoczone, jest wyrazem dążenia do suwerenności cyfrowej. Oznacza to odejście od roli konsumenta i kontrolera czystej technologii do roli aktywnego i równego projektanta globalnego porządku cyfrowego. Kilka czynników ma kluczowe znaczenie dla osiągnięcia tej pozycji.

Po pierwsze, „poziom oczu” wymaga własnych umiejętności technologicznych. Tylko ci, którzy mają odpowiednie modele AI, zdolności badawcze i silny ekosystem startowy, są postrzegane jako poważny partner w dialogach technologicznych. Wysiłki opisane w poprzednich sekcjach w celu założenia własnego przemysłu AI i infrastruktury są zatem podstawowym wymogiem.

Po drugie, „poziom oczu” opiera się na sile europejskiego rynku wewnętrznego. Jako jeden z największych i najpotężniejszych obszarów ekonomicznych na świecie, UE może rzucić swoją siłę rynkową w równowagę jako wagę polityczną. Globalne firmy są zależne od dostępu do rynku europejskiego, co daje UE silną pozycję negocjacyjną przy określaniu standardów i zasad.

Trzecie i kluczowe, „poziom oczu” tworzy własne spójne i wpływowe ramy regulacyjne. Prawo AI jest tutaj centralnym instrumentem. Definiuje wyraźny europejski punkt widzenia i zmusza międzynarodowych partnerów do radzenia sobie z europejskimi ideami sztucznej inteligencji opartej na wartości. Zamiast po prostu reagować na standardy amerykańskie lub chińskie, Europa proaktywnie ustawia swój własny. Celem jest zapobieganie „podzieleniu się przez Europę” przez USA technologicznie i regulacyjne poprzez wyglądanie jako zamknięty blok z wyraźnym, własnym programem.

Jakie strategiczne implikacje wynikają z globalnej rasy systemów regulacyjnych?

Globalna konkurencja o rolę przywódczą w sztucznej inteligencji to nie tylko wyścig o technologie i inwestycje, ale także konkurencja o systemy regulacyjne i związane z nimi wizje społeczne. Krystalizują trzy odrębne modele, każdy zestaw innych priorytetów.

Model europejski, zakotwiczony w prawie AI, jest kompleksowym, opartym na ryzyku i fundamentalnym podejściu. Priorytetuje priorytetowo bezpieczeństwo, zaufanie i etyczne poręcze i próbuje kierować innowacjami w ramach jasno określonego korytarza prawnego. Jego celem jest stać się globalnym wzorem do naśladowania dla odpowiedzialnego rządu AI.

Model USA jest tradycyjnie bardziej zorientowany na rynek i innowacje. Koncentruje się na minimalizacji przeszkód regulacyjnych w celu przyspieszenia rozwoju technologicznego i komercyjnego wykorzystania AI. Regulacja jest często reaktywna i specyficzna dla sektora zamiast kompleksowych, zapobiegawczych ram prawnych. Strategia ma na celu zapewnienie supremacji technologicznej poprzez maksymalną swobodę dla wiodących firm.

Model chiński jest kierowany przez państwo i skierowany do osiągnięcia krajowych celów strategicznych. Regulacja jest zwinna i można je szybko dostosować do nowych osiągnięć technologicznych, ale także służy do wzmocnienia kontroli i nadzoru państwa. Innowacje są masowo promowane przez państwo, ale zawsze zgodnie z celami politycznymi rządu.

Strategiczną implikacją dla Niemiec i Europy jest to, że twoje podejście oparte na wartości musi być aktywnie ustawione jako siła i globalny unikalny punkt sprzedaży. W świecie, który staje się coraz bardziej świadomy potencjalnego ryzyka sztucznej inteligencji, etykieta „godna zaufania AI” może stać się decydującą przewagą konkurencyjną. Sukces strategii europejskiej będzie zależeć od tego, czy te ramy regulacyjne nie są możliwe jako hamulec innowacyjny, ale jako pieczęć zatwierdzenia dla bezpiecznych, uczciwych i wysokiej jakości systemów AI, które znajdują popyt na całym świecie – szczególnie w krytycznych i wrażliwych obszarach zastosowania.

Nadaje się do:

• Rozwój nowych modeli AI jest niewątpliwie kluczowym czynnikiem dla przyszłości sztucznej inteligencji (AI)

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Można znaleźć więcej na: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus