Pięciopunktowy plan: Jak Niemcy chcą zostać światowym liderem w dziedzinie sztucznej inteligencji – Data Gigafactory i zamówienia publiczne dla startupów zajmujących się sztuczną inteligencją

Dlaczego dla Niemiec ugruntowanie swojej pozycji lidera w dziedzinie sztucznej inteligencji ma strategiczne znaczenie?

Obecny globalny krajobraz technologiczny charakteryzuje się ostrą konkurencją w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI), często określaną mianem „wyścigu AI”. W wyścigu tym prym wiodą Stany Zjednoczone i Chiny, które dokonują ogromnych inwestycji w badania, rozwój i infrastrukturę. Dla wysoko rozwiniętego kraju uprzemysłowionego, takiego jak Niemcy, zajęcie pozycji w tej dziedzinie to nie tylko opcja, ale strategiczna konieczność. AI nie jest już technologią niszową, lecz ewoluuje w fundamentalną, podstawową innowację, która będzie decydować o przyszłej konkurencyjności gospodarczej, bezpieczeństwie narodowym i wpływach geopolitycznych.

Dla Niemiec, których dobrobyt w dużej mierze opiera się na silnej pozycji w kluczowych branżach, takich jak inżynieria mechaniczna, przemysł motoryzacyjny i technologia medyczna, zacofanie technologiczne w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) stwarza zagrożenia egzystencjalne. Utrata pozycji lidera technologicznego w tych sektorach nie tylko podważyłaby fundamenty gospodarcze, ale także doprowadziła do krytycznego uzależnienia od zagranicznych dostawców technologii. Pilność tego wyzwania podkreślają dokumenty strategiczne, które podkreślają pilną potrzebę zdecydowanych działań.

W odpowiedzi na tę globalną dynamikę, rząd federalny Niemiec opracował plany strategiczne, których celem jest uczynienie Niemiec światowym liderem w dziedzinie sztucznej inteligencji. Kluczowym elementem tej strategii jest pięciopunktowy plan Ministra Cyfryzacji, określający kluczowe obszary działań dla wzmocnienia pozycji Niemiec jako centrum sztucznej inteligencji. Plan ten stanowi wytyczne dla kompleksowej transformacji, od ukierunkowanego wsparcia dla krajowych startupów i rozwoju suwerennej infrastruktury danych, po ustanowienie ram regulacyjnych opartych na wartościach.

Analiza tego planu ujawnia głębszy wymiar strategiczny. Biorąc pod uwagę ogromną lukę inwestycyjną między Europą a Stanami Zjednoczonymi lub Chinami, niemiecko-europejska strategia nie może po prostu odzwierciedlać podejścia amerykańskiego lub chińskiego. Jest to raczej wzór asymetrycznej strategii konkurencyjnej. Celem tej strategii jest osiągnięcie przewagi nie poprzez czystą przewagę finansową, ale poprzez inteligentne wykorzystanie konkretnych atutów: ścisłej integracji sztucznej inteligencji z silną bazą przemysłową, stworzenie godnego zaufania ekosystemu opartego na wartościach oraz ustanowienie suwerenności cyfrowej jako wyznacznika jakości. W kolejnych sekcjach szczegółowo przeanalizujemy pięć filarów tej strategii i naświetlimy ich implikacje, wyzwania i szanse.

Nadaje się do:

• Sztuczna inteligencja | Taktyka marketingowa amerykańskich firm z AI Angstmacherei

Promowanie innowacji poprzez zamówienia publiczne

Jaką rolę odgrywają zamówienia publiczne w promocji start-upów zajmujących się sztuczną inteligencją w Niemczech?

Kluczowym czynnikiem wzmacniającym krajowy ekosystem sztucznej inteligencji (AI) jest strategiczna reorganizacja zamówień publicznych. W Niemczech państwo jest największym indywidualnym nabywcą IT, udzielając prywatnym firmom kontraktów o wartości setek miliardów euro rocznie. Ta ogromna wielkość rynku stanowi istotny czynnik ekonomiczny i kryje w sobie ogromny potencjał dla ukierunkowanej promocji innowacji.

Obecna strategia krytykuje istniejące praktyki zamówień publicznych, nazywając je „niekontrolowanym wzrostem” i wzywa do ukierunkowanego zarządzania wydatkami rządowymi na cyfryzację. Istotą propozycji jest strategiczne udzielanie zamówień publicznych niemieckim i europejskim startupom z branży AI, a nie przede wszystkim uznanym, często amerykańskim, gigantom technologicznym. Środek ten ma służyć jako „impuls innowacyjności” poprzez zapewnienie młodym, innowacyjnym firmom dostępu do rynku, o który w przeciwnym razie trudno by im było się ubiegać.

Rzeczywistość pokazuje jednak, że ten potencjał jest ledwo wykorzystywany. Badania wykazują uderzająco niski wskaźnik uczestnictwa startupów w przetargach publicznych. Tylko około 11% niemieckich startupów bierze w nich udział, a zaledwie 7% z nich faktycznie wygrywa przetarg. W konsekwencji udział zamówień publicznych w całkowitych przychodach tych firm jest odpowiednio niski i wynosi mniej niż 5%. Świadczy to o znacznej rozbieżności między potencjalnym rynkiem, jaki reprezentuje rząd jako klient, a możliwościami dostępu startupów do tego rynku. Celowe udzielanie zamówień publicznych jest zatem rozumiane nie tylko jako wsparcie finansowe, ale także jako fundamentalny mechanizm liberalizacji rynku i walidacji nowych technologii.

Jakie przeszkody napotykają innowacyjne młode firmy w prawie zamówień publicznych?

Ograniczony sukces startupów w przetargach publicznych można przypisać szeregowi specyficznych przeszkód biurokratycznych i prawnych zapisanych w niemieckim i europejskim prawie zamówień publicznych. Przeszkody te są często dostosowane do potrzeb dużych, ugruntowanych firm i stanowią bariery nie do pokonania dla młodych, dynamicznych firm.

Jednym z największych wyzwań są wymogi kwalifikacyjne. Klienci z sektora publicznego często wymagają potwierdzenia określonego minimalnego rocznego obrotu, który często może być dwukrotnie wyższy od szacowanej wartości kontraktu. Dla start-upu, który wciąż znajduje się w fazie wzrostu i naturalnie charakteryzuje się niższymi obrotami, spełnienie tego wymogu jest praktycznie niemożliwe. Do tego dochodzi zapotrzebowanie na kompleksowe referencje dotyczące porównywalnych projektów z ostatnich trzech lat obrotowych. To prowadzi do klasycznego problemu „jajko czy kura”: brak zamówień publicznych, brak referencji, a brak referencji, brak zamówień publicznych.

Ponadto złożoność i długość procedur przetargowych zniechęcają wiele startupów. Przygotowanie dokumentacji przetargowej jest czasochłonne i wymaga dużych nakładów, co stanowi znaczne obciążenie dla małych zespołów. Samo prawo zamówień publicznych charakteryzuje się dużą gęstością przepisów i dwupoziomową strukturą: zamówienia poniżej określonych progów unijnych podlegają przepisom krajowym, takim jak niemieckie rozporządzenie w sprawie zamówień publicznych poniżej progu (UVgO), natomiast zamówienia powyżej tych progów muszą być ogłaszane w całej Europie i podlegają bardziej złożonym przepisom, takim jak niemiecka ustawa o ograniczeniach konkurencji (GWB) i niemieckie rozporządzenie w sprawie zamówień publicznych (VgV). Ta złożoność prawna dodatkowo podnosi barierę wejścia na rynek i sprawia, że ​​wiele innowacyjnych firm od samego początku unika sektora publicznego jako potencjalnego klienta.

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

Aby pokonać opisane przeszkody, na szczeblu prawnym i politycznym trwają dyskusje na temat różnych rozwiązań. Mają one na celu uelastycznienie prawa zamówień publicznych i zwiększenie jego innowacyjności, bez naruszania fundamentalnych zasad przejrzystości i konkurencji.

Na poziomie prawnym istnieją już instrumenty, z których startupy mogą korzystać, aby zrekompensować swoje niedogodności. Należą do nich m.in. tworzenie „konsorcjów przetargowych”, w ramach których kilka mniejszych firm łączy siły, aby połączyć swoje zasoby w celu uzyskania większego kontraktu. Inną opcją jest „pożyczanie kwalifikacji”, gdzie startup „pożycza” brakujące kwalifikacje, takie jak referencje lub dane o przychodach, od uznanej firmy partnerskiej, która w zamian zobowiązuje się do udostępnienia swoich zasobów w przypadku wygrania kontraktu.

Na poziomie politycznym istnieją kompleksowe propozycje reform, takie jak 7-punktowy plan stowarzyszenia cyfrowego Bitkom. Plan ten zakłada między innymi szersze stosowanie istniejących innowacyjnych kryteriów zamówień publicznych, stworzenie nowych standardów oceny dostosowanych do potrzeb startupów oraz harmonizację rozproszonych ram prawnych. Kluczowym elementem jest profesjonalizacja agencji zamówień publicznych. Pracownicy tych agencji potrzebują specjalistycznej wiedzy, aby móc oceniać innowacyjne rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji, co często wymaga specjalizacji i ukierunkowanych szkoleń. Kolejnym ważnym instrumentem jest „partnerstwo innowacyjne”. Jest to specjalna procedura zamówień publicznych, której celem jest opracowanie innowacyjnego rozwiązania we współpracy z firmą, która nie jest jeszcze dostępna na rynku. Idealnie nadaje się zatem do pozyskiwania innowacyjnych technologii sztucznej inteligencji i promuje współpracę między sektorem publicznym a dostawcami innowacyjnych rozwiązań.

Poniższa tabela podsumowuje najważniejsze wyzwania i odpowiadające im rozwiązania:

Innowacja zamiast niskiej ceny: nowe możliwości dla startupów w pozyskiwaniu kontraktów

Start-upy napotykają na liczne przeszkody w ubieganiu się o kontrakty, co może otwierać nowe możliwości poprzez innowacje, a nie tylko koncentrowanie się na najniższej cenie. Surowe kryteria kwalifikacyjne, takie jak minimalne przychody i referencje, często wykluczają młode firmy z rywalizacji z powodu braku ugruntowanej pozycji. Rozwiązania takie jak wykorzystanie kwalifikacji istniejących firm, akceptowanie osobistych referencji od pracowników i dostosowanie kryteriów do etapu rozwoju firmy mogą być w tym przypadku pomocne. Wysoka złożoność i długość procesów zakupowych przytłaczają małe zespoły i skutkują znacznymi wydatkami na zasoby. Dlatego korzystne byłoby ograniczenie biurokracji, digitalizacja procesów zakupowych (np. poprzez e-zamówienia) oraz zapewnienie startupom ukierunkowanych szkoleń i możliwości nawiązywania kontaktów. Często nieodpowiednia wielkość kontraktu, w przypadku którego brak przetargów opartych na częściach przekracza możliwości małych firm, może zostać również poprawiona poprzez konsekwentne stosowanie klauzuli dla MŚP (§ 97 GWB) w celu podziału zamówień na części i promowania konsorcjów składających oferty. Kolejnym kluczowym punktem jest skupienie się na najniższej cenie, co stawia innowacyjne, ale potencjalnie droższe rozwiązania w niekorzystnej sytuacji. Wprowadzenie „premii za innowacyjność” jako kryterium przyznawania zamówień, szersze wykorzystanie specyfikacji funkcjonalnych oraz wykorzystanie partnerstw innowacyjnych może otworzyć nowe możliwości. Ostatecznie brak przejrzystości i informacji zwrotnej utrudnia proces uczenia się startupów i uniemożliwia wprowadzanie ulepszeń w przyszłych przetargach. Publikacja kompleksowych statystyk zamówień publicznych i obowiązkowa informacja zwrotna dla oferentów, którzy nie zostali wybrani, wspomogłyby ten proces.

Jakie są konsekwencje ekonomiczne faworyzowania przedsiębiorstw krajowych?

Strategiczny zamiar preferencyjnego udzielania zamówień publicznych „krajowym firmom z branży AI” stanowi formę polityki przemysłowej, która jednak stoi w sprzeczności z ugruntowanymi zasadami ekonomicznymi i europejskimi ramami prawnymi. U podstaw tego napięcia leży konflikt między promowaniem krajowego ekosystemu technologicznego a potencjalnymi stratami wydajności wynikającymi z ograniczonej konkurencji.

Prawo zamówień publicznych UE opiera się na fundamentalnych zasadach jednolitego rynku: przejrzystości, równym traktowaniu i niedyskryminacji. Zasady te mają na celu zapewnienie, że zamówienie zostanie przyznane oferentowi najkorzystniejszemu ekonomicznie, niezależnie od narodowości oferenta. Otwarta konkurencja jest uważana za kluczowy czynnik napędzający wzrost gospodarczy i szacuje się, że znacząco przyczynia się do wzrostu PKB UE. Polityka, która wyraźnie faworyzuje przedsiębiorstwa krajowe, podważa tę zasadę i grozi naruszeniem prawa UE.

Z ekonomicznego punktu widzenia, takie środki protekcjonistyczne mogą prowadzić do wyższych kosztów dla sektora publicznego. Sztuczne ograniczenie konkurencji poprzez wykluczenie międzynarodowych dostawców może skutkować wyższymi cenami dla pozostałych oferentów krajowych. Badania nad wpływem lokalnych preferencji w zamówieniach publicznych wskazują, że może to prowadzić do wzrostu kosztów dla podatników i zmniejszenia efektywności wydatków publicznych.

Z drugiej strony, istnieją argumenty dotyczące polityki przemysłowej. Zwolennicy takiej strategii argumentują, że tymczasowe preferencyjne traktowanie jest niezbędne, aby dać młodej, strategicznie ważnej branży, takiej jak AI, uczciwe szanse w globalnej konkurencji. Kontrakt rządowy może być kluczowym „pierwszym klientem” dla startupu, nie tylko generując przychody, ale także stanowiąc ważny punkt odniesienia, ułatwiając w ten sposób dostęp do rynków prywatnych i dalszego kapitału wysokiego ryzyka. Jest to zatem strategiczny kompromis: wyższe koszty i potencjalne straty wydajności w perspektywie krótkoterminowej są akceptowane, aby zbudować suwerenną i konkurencyjną krajową bazę technologiczną w perspektywie długoterminowej oraz uniknąć krytycznych zależności. Wdrożenie tej strategii wymaga zatem ostrożnego balansowania, aby promować przemysł krajowy bez narażania na szwank fundamentalnych filarów jednolitego rynku europejskiego.

Ki-Gamechanger: najbardziej elastyczne rozwiązania platformy AI, 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

Budowa krajowej infrastruktury obliczeniowej

Jaki jest obecny stan infrastruktury centrów danych w Niemczech i dlaczego jest ona kluczowa dla sztucznej inteligencji?

Moc obliczeniowa stanowi fundament gospodarki cyfrowej i jest niezbędnym zasobem do rozwoju i działania nowoczesnych aplikacji AI. Duże modele AI, zwłaszcza modele podstawowe, wymagają ogromnej mocy obliczeniowej do trenowania, co obejmuje miliardy parametrów i ogromne ilości danych. Bez wydajnej i skalowalnej infrastruktury obliczeniowej i centrów danych, ambicja stania się wiodącym krajem w dziedzinie AI jest nieosiągalna.

Niemcy mogą obecnie pochwalić się największą pojemnością centrów danych w Europie. Frankfurt nad Menem stał się centralnym węzłem, głównie dzięki DE-CIX, jednemu z największych na świecie punktów wymiany ruchu internetowego. Ta koncentracja zapewnia doskonałą łączność i przyciąga inwestycje globalnych dostawców usług chmurowych i kolokacji.

Pomimo tej wiodącej pozycji w Europie, analiza względna ukazuje bardziej zniuansowany obraz. Jeśli weźmiemy pod uwagę dostępną moc obliczeniową w odniesieniu do produktu gospodarczego, mierzonego produktem krajowym brutto (PKB), Niemcy pozostają w tyle za innymi krajami. Kraje takie jak Wielka Brytania i Holandia charakteryzują się wyższą gęstością mocy obliczeniowej na miliard euro PKB. W skali globalnej różnica w stosunku do dominujących na rynku Stanów Zjednoczonych i Chin jest jeszcze wyraźniejsza. Ta względna różnica sygnalizuje potencjalne wąskie gardło, które może ograniczyć zdolność Niemiec do dotrzymania kroku w globalnym wyścigu sztucznej inteligencji. Suwerenność cyfrowa i możliwości technologiczne kraju zależą zatem bezpośrednio od siły i rozwoju 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 „gigafabrykę danych” w kontekście strategii AI?

Termin „Gigafactory”, pierwotnie ukuty przez firmę Tesla w odniesieniu do jej ogromnych fabryk do masowej produkcji baterii, jest używany jako mocna metafora w ramach niemieckiej strategii rozwoju sztucznej inteligencji. Zapotrzebowanie na „co najmniej jedną Gigafactory” w Niemczech nie należy rozumieć dosłownie jako pojedynczej fabryki, lecz raczej jako polityczne zobowiązanie do budowy hiperskalowych centrów danych, zaprojektowanych specjalnie z myślą o spełnieniu ekstremalnych wymagań aplikacji sztucznej inteligencji.

„Gigafactory for Data” symbolizuje jakościowy i ilościowy skok w krajowej infrastrukturze obliczeniowej. Nie chodzi już tylko o obsługę konwencjonalnych centrów danych dla standardowych usług chmurowych, ale o tworzenie obiektów zdolnych do obsługi najbardziej intensywnych obliczeniowo zadań – przede wszystkim trenowania podstawowych modeli sztucznej inteligencji z wykorzystaniem bilionów punktów danych. Takie obiekty wymagają ogromnej koncentracji specjalistycznego sprzętu (zwłaszcza procesorów graficznych), ekstremalnie wysokiej gęstości energii i zaawansowanych systemów chłodzenia.

To zapotrzebowanie implikuje strategiczną konieczność stworzenia suwerennej infrastruktury obliczeniowej, która umożliwi niemieckim i europejskim firmom rozwijanie i eksploatowanie modeli AI w kraju. Zmniejsza to zależność od platform chmurowych amerykańskich hiperskalowców i wzmacnia suwerenność cyfrową. „Gigafactory” stanowi zatem fizyczny fundament ambicji stania się niezależnym „narodem chmurowym” i globalnej konkurencji o technologiczne przywództwo w dziedzinie AI.

Jakie są największe wyzwania w rozbudowie potencjału centrów danych w Niemczech?

Ambitny plan masowego zwiększenia krajowej mocy obliczeniowej napotyka na szereg poważnych wyzwań fizycznych, regulacyjnych i społecznych. Te wąskie gardła pokazują, że transformacja cyfrowa nie powiodła się w przypadku bardzo konkretnych, niecyfrowych ograniczeń, jeśli nie zostaną one proaktywnie rozwiązane.

Największym wyzwaniem jest zaopatrzenie w energię. Centra danych, a zwłaszcza te przeznaczone dla aplikacji AI, charakteryzują się ogromnym i stale rosnącym zużyciem energii elektrycznej. Zapotrzebowanie na energię w niemieckich centrach danych może wzrosnąć niemal dwukrotnie do 2030 roku w porównaniu z obecnym stanem rzeczy. Kłóci się to z wysokimi cenami energii w Niemczech, które stanowią istotną przeszkodę konkurencyjną w porównaniu z innymi krajami i mogą sprawić, że inwestycje staną się nieatrakcyjne.

Drugą poważną przeszkodą są długotrwałe procesy planowania i uzyskiwania pozwoleń. W Niemczech zatwierdzenie i budowa nowego centrum danych zajmuje znacznie więcej czasu niż średnia unijna. Te biurokratyczne opóźnienia powodują niepewność inwestycyjną i spowalniają pilnie potrzebną rozbudowę infrastruktury.

Po trzecie, duże zapotrzebowanie na grunty pod centra danych coraz częściej prowadzi do konfliktów w zakresie użytkowania gruntów. Budowa dużych farm serwerów na terenach rolniczych lub w pobliżu obszarów mieszkalnych spotyka się z oporem rolników, ekologów i mieszkańców, którzy obawiają się zasklepienia gleby i hałasu.

Wreszcie, kluczowym wyzwaniem jest zrównoważony rozwój. Centra danych wytwarzają ogromne ilości ciepła odpadowego, które w większości jest uwalniane do środowiska bez wykorzystania. Chociaż istnieją wymogi prawne dotyczące wykorzystania ciepła odpadowego, praktyczne wdrożenie często kończy się fiaskiem z powodu braku infrastruktury, takiej jak połączone sieci ciepłownicze. Prowadzi to do dylematu między celem przewodnictwa sztucznej inteligencji (AI), transformacją energetyczną a celami ochrony klimatu. Rozwój infrastruktury AI może zagrozić celom klimatycznym, jeśli nie zostanie od samego początku wpisany w zintegrowaną strategię energetyczną i rozwoju obszarów miejskich.

Nadaje się do:

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

Ograniczanie biurokracji i swobodny przepływ danych

Jakie napięcia wiążą się z zapotrzebowaniem na niezakłócony przepływ danych w aplikacjach AI?

Żądanie ograniczenia biurokracji, aby umożliwić swobodny przepływ danych, stanowi centralny, ale jednocześnie niezwykle złożony aspekt strategii AI. Dotyka ono zasadniczego napięcia w europejskim podejściu do cyfryzacji: konfliktu między bezwzględną potrzebą posiadania dużych zbiorów danych w celu wspierania innowacji a równie bezwzględnym zobowiązaniem do ścisłej ochrony danych w celu ochrony praw podstawowych.

Sztuczna inteligencja, a w szczególności uczenie maszynowe, opiera się na danych. Wydajność i dokładność modeli AI zależą bezpośrednio od ilości i jakości danych wykorzystywanych do ich trenowania. Z perspektywy rozwoju technologicznego, swobodny i nieskomplikowany dostęp do ogromnych ilości danych jest zatem fundamentalnym warunkiem utrzymania konkurencyjności na rynku globalnym. Zapotrzebowanie na „płynne” środowisko danych stanowi zatem apel o stworzenie sprzyjających innowacjom warunków ramowych.

Ten imperatyw innowacyjności koliduje jednak z europejskimi ramami prawnymi, ukształtowanymi przez Ogólne Rozporządzenie o Ochronie Danych (RODO). RODO nie ma na celu tłumienia innowacyjności, lecz stanowi ramy ochrony podstawowych wolności obywatelskich. Opiera się ono na takich zasadach, jak minimalizacja danych (przetwarzanie powinno obejmować jedynie minimalną, niezbędną ilość danych), ograniczenie celu (dane mogą być wykorzystywane wyłącznie do celu, w którym zostały zebrane) oraz wymóg jasnej podstawy prawnej dla wszelkiego przetwarzania danych, często w formie świadomej zgody. Zasady te pozostają w naturalnym konflikcie z „głodem danych” w rozwoju sztucznej inteligencji, co prowadzi do znacznej niepewności prawnej dla firm i badaczy.

Z jakimi konkretnymi przeszkodami biurokratycznymi i prawnymi spotykają się twórcy sztucznej inteligencji w obszarze ochrony danych?

Dla twórców sztucznej inteligencji w Niemczech i Europie napięcie między wymogami dotyczącymi danych a ich ochroną przejawia się w szeregu konkretnych przeszkód prawnych i biurokratycznych, które wynikają bezpośrednio z RODO i jego interpretacji.

Zasada minimalizacji danych stanowi fundamentalne wyzwanie. Chociaż RODO wymaga ograniczenia przetwarzania danych osobowych do tego, co jest niezbędne do realizacji celu, wiele zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji opiera się na analizie rozległych, niespecyficznych zbiorów danych w celu identyfikacji wzorców. „Głód danych” sztucznej inteligencji stoi w bezpośredniej sprzeczności z wymaganą oszczędnością danych.

Ściśle z tym powiązany jest problem ograniczenia celu. Zgodnie z RODO, dane mogą być gromadzone wyłącznie w określonych, jednoznacznych i prawnie uzasadnionych celach. Jednak trenowanie podstawowych modeli sztucznej inteligencji jest często przeprowadzane dla wielu potencjalnych przyszłych zastosowań, których nie da się nawet przewidzieć w momencie trenowania. Utrudnia to zdefiniowanie konkretnego celu i prowadzi do powstania szarej strefy prawnej.

Kolejną istotną przeszkodą jest wymóg posiadania podstawy prawnej przetwarzania. W przypadku modeli sztucznej inteligencji trenujących dane osobowe, często gromadzone z internetu, uzyskanie wyraźnej i świadomej zgody od każdej osoby jest praktycznie niemożliwe. Dlatego twórcy oprogramowania często powołują się na „uzasadniony interes”, ale jego zakres budzi kontrowersje prawne i jest coraz bardziej restrykcyjnie interpretowany przez organy ochrony danych, co prowadzi do znacznej niepewności prawnej.

Wreszcie, często nieprzejrzyste działanie złożonych systemów sztucznej inteligencji (AI), tzw. problem „czarnej skrzynki”, koliduje z obowiązkami przejrzystości wynikającymi z RODO. Obywatele mają prawo do informacji o logice stojącej za zautomatyzowanymi decyzjami. Skoro nawet programiści nie są już w stanie śledzić precyzyjnych ścieżek decyzyjnych modelu głębokiego uczenia, to prawo trudno zagwarantować. Te przeszkody, łącznie, oznaczają, że rozwój AI w Europie wiąże się z wyższym ryzykiem prawnym i większym obciążeniem biurokratycznym niż w innych częściach świata.

Nadaje się do:

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

W jaki sposób europejskie prawo dotyczące sztucznej inteligencji stara się znaleźć równowagę między innowacją a regulacją?

Europejskie prawo dotyczące sztucznej inteligencji (AI) stanowi jak dotąd najbardziej kompleksową próbę stworzenia ram regulacyjnych, które zarządzałyby ryzykiem związanym z AI bez ograniczania innowacyjności. Stanowi ono kluczową odpowiedź na wspomniane napięcia i ucieleśnia strategiczną decyzję o wyborze trzeciej drogi między leseferystycznym podejściem USA a kontrolowanym przez państwo rozwojem AI w Chinach.

Podstawą prawa dotyczącego sztucznej inteligencji (AI) jest podejście oparte na ryzyku. Zamiast regulować AI w sposób kompleksowy, prawo różnicuje je w zależności od potencjalnych szkód, jakie niesie ze sobą dana aplikacja. Systemy AI o „nieakceptowalnym ryzyku”, takie jak rządowe systemy oceny społecznej czy techniki manipulacji wpływające na ludzkie zachowania, są całkowicie zakazane. Systemy „wysokiego ryzyka” wykorzystywane w newralgicznych obszarach, takich jak diagnostyka medyczna, rekrutacja czy wymiar sprawiedliwości, podlegają surowym wymogom dotyczącym przejrzystości, bezpieczeństwa danych, nadzoru ze strony człowieka i dokumentacji. Zdecydowana większość aplikacji AI sklasyfikowanych jako niskiego ryzyka, takich jak filtry antyspamowe czy AI w grach wideo, pozostaje w dużej mierze nieuregulowana.

Jednocześnie ustawa o sztucznej inteligencji (AI) zawiera wyraźne mechanizmy promujące innowacyjność, skierowane w szczególności do startupów oraz małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP). Najważniejszym instrumentem jest tzw. „piaskownica regulacyjna” (ang. regulatory sandbox). Są to kontrolowane, legalne przestrzenie eksperymentalne, w których firmy mogą rozwijać i testować innowacyjne systemy AI pod nadzorem odpowiednich organów, bez konieczności natychmiastowego narażania się na pełne sankcje prawne za nieumyślne naruszenia. Piaskownice te mają na celu zapewnienie bezpieczeństwa prawnego i planistycznego, ułatwienie dostępu do rynku oraz promowanie dialogu między innowatorami a organami regulacyjnymi. Ustawa o AI jest zatem nie tylko instrumentem ochronnym, ale także strategiczną próbą stworzenia niezawodnych i godnych zaufania ram, które będą kierować innowacjami i służyć jako długoterminowa przewaga konkurencyjna.

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:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc

Suwerenność europejska w modelach bazowych sztucznej inteligencji

Dlaczego rozwój naszych własnych europejskich modeli bazowych sztucznej inteligencji ma strategiczne znaczenie?

Rozwój i kontrola modeli bazowych sztucznej inteligencji (AI), zwanych również modelami fundamentalnymi, stały się kwestią o kluczowym znaczeniu strategicznym dla przyszłości Europy. Modele te stanowią technologiczny fundament, na którym powstanie wiele przyszłych aplikacji AI. Całkowite uzależnienie od modeli opracowanych i kontrolowanych wyłącznie przez firmy w USA lub Chinach stwarza poważne zagrożenie dla suwerenności cyfrowej Europy.

Suwerenność cyfrowa oznacza zdolność państw, firm i obywateli do autonomicznego kształtowania swojej transformacji cyfrowej i unikania krytycznych zależności technologicznych. Kiedy podstawowa infrastruktura sztucznej inteligencji znajduje się w rękach podmiotów spoza Europy, pojawia się wiele zagrożeń. Po pierwsze, istnieje zależność ekonomiczna, która może prowadzić do niekorzystnych warunków lub ograniczenia dostępu do kluczowych technologii. Po drugie, dane przetwarzane na amerykańskich platformach chmurowych mogą być potencjalnie udostępniane władzom USA na mocy przepisów takich jak ustawa CLOUD Act, która jest sprzeczna z europejskimi zasadami ochrony danych.

Po trzecie, i być może najważniejsze, modele bazowe sztucznej inteligencji nie są neutralne pod względem wartości. Są one trenowane na danych odzwierciedlających perspektywy kulturowe, społeczne i etyczne. Modele trenowane głównie na danych pochodzących z amerykańskiej lub chińskiej sfery kulturowej mogą zawierać uprzedzenia niezgodne z europejskimi wartościami i normami. Opracowanie własnych europejskich modeli bazowych jest zatem niezbędne, aby zapewnić, że sztuczna inteligencja przyszłości będzie zbudowana na fundamencie szanującym fundamentalne wartości europejskie, takie jak demokracja, praworządność i ochrona praw podstawowych. Inicjatywy takie jak GAIA-X, których celem jest stworzenie suwerennej europejskiej infrastruktury danych, stanowią ważny krok w tym kierunku.

Nadaje się do:

• Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla firm europejskich

Jaki jest aktualny stan rozwoju podstawowych modeli sztucznej inteligencji „Made in Europe”?

Pomimo znacznej luki inwestycyjnej w porównaniu ze Stanami Zjednoczonymi i Chinami, w Europie ukształtował się dynamiczny rynek rozwoju podstawowych modeli sztucznej inteligencji, realizujący własną, zróżnicowaną strategię. Zamiast próbować budować największe i najpotężniejsze modele ogólnego przeznaczenia, wielu europejskich graczy koncentruje się na konkretnych niszach i cechach jakościowych.

Wiodącą niemiecką firmą w tej dziedzinie jest Aleph Alpha. Ten startup z siedzibą w Heidelbergu specjalizuje się w tworzeniu modeli sztucznej inteligencji (AI), które są nie tylko wydajne, ale także transparentne i zrozumiałe („explanable AI”). To skupienie się na wiarygodności i suwerenności czyni Aleph Alpha ważnym partnerem dla sektora publicznego i regulowanych branż. Firma niedawno dostosowała swoją strategię, koncentrując się bardziej na mniejszych, wyspecjalizowanych modelach dla konkretnych zastosowań, co postrzegane jest jako strategiczne odejście od bezpośredniej konkurencji z globalnymi hiperskalowcami.

Kolejną obiecującą europejską firmą jest Mistral AI, która zyskała znaczną popularność dzięki udostępnieniu wydajnych modeli open source. Podejście open source promuje transparentność i pozwala szerokiej społeczności programistów rozwijać i adaptować tę technologię.

Ponadto istnieją inicjatywy finansowane przez rząd, takie jak OpenGPT-X, projekt z udziałem Instytutów Fraunhofera, który promuje rozwój otwartych i godnych zaufania modeli językowych dla Europy. Na Uniwersytecie w Würzburgu opracowano również „LLäMmlein”, pierwszy duży model językowy trenowany wyłącznie na danych niemieckich, mający na celu przełamanie dominacji danych szkoleniowych dla języka angielskiego i poprawę jakości języka niemieckiego. Te przykłady pokazują wyraźny kierunek strategiczny: Europa nie konkuruje przede wszystkim rozmiarem swoich modeli, ale raczej specjalizacją, otwartością, przejrzystością i dostosowaniem do specyficznych potrzeb językowych i regulacyjnych rynku europejskiego.

Jaką rolę odgrywają regulacje UE, w szczególności prawo dotyczące sztucznej inteligencji, w globalnej konkurencji modeli sztucznej inteligencji?

Europejskie regulacje, zwłaszcza dotyczące sztucznej inteligencji (AI), odgrywają niejednoznaczną i szeroko dyskutowaną rolę w globalnej konkurencji w dziedzinie AI. Z jednej strony pojawiają się obawy dotyczące „nadmiernej regulacji ze strony Brukseli”, która mogłaby obciążyć europejskich deweloperów wysokimi kosztami przestrzegania przepisów i przeszkodami biurokratycznymi, potencjalnie stawiając ich w niekorzystnej sytuacji w porównaniu z bardziej zwinnymi konkurentami z USA i Chin. Krytycy obawiają się, że surowe regulacje mogą spowolnić innowacje, a w szczególności stworzyć barierę wejścia na rynek dla startupów.

Z drugiej strony, prawo dotyczące sztucznej inteligencji jest coraz częściej postrzegane jako instrument strategiczny, który może zapewnić długoterminową przewagę konkurencyjną. Ustanawiając pierwsze na świecie kompleksowe ramy prawne dla sztucznej inteligencji, UE zapewnia przedsiębiorstwom i użytkownikom pewność prawną i planistyczną. Te jasne ramy mogą przyciągnąć inwestycje i wzmocnić zaufanie do zastosowań sztucznej inteligencji. Prawo wyraźnie uwzględnia również potrzeby MŚP i start-upów, zapewniając instrumenty sprzyjające innowacjom, takie jak wspomniane wcześniej piaskownice regulacyjne, oraz różnicując kary w zależności od wielkości firmy.

Być może najważniejszą strategiczną funkcją regulacji UE jest tzw. „efekt brukselski”. Ponieważ jednolity rynek europejski jest niezbędny dla globalnych firm technologicznych, będą one zmuszone do dostosowania swoich produktów i modeli do rygorystycznych wymogów UE, aby móc na nim działać. W ten sposób UE skutecznie eksportuje swoje standardy regulacyjne i opartą na wartościach wizję sztucznej inteligencji na cały świat. W ten sposób regulacje przekształcają się z potencjalnego obciążenia w potężne narzędzie kształtowania globalnego krajobrazu. Zamiast konkurować w wyścigu czysto technologicznym, który Europa mogłaby przegrać z powodu luk inwestycyjnych, UE przenosi konkurencję na poziom modeli zarządzania, gdzie buduje wiodącą pozycję dzięki jasnym, opartym na wartościach i kompleksowym ramom prawnym.

Współpraca międzynarodowa i sztuczna inteligencja oparta na wartościach europejskich

Co oznacza stwierdzenie, że sztuczna inteligencja powinna być rozwijana zgodnie z „europejskimi wartościami”?

Ambicja rozwoju sztucznej inteligencji zgodnie z „europejskimi wartościami” jest centralną zasadą przewodnią niemieckiej i europejskiej strategii cyfrowej oraz decydującym czynnikiem różnicującym w globalnej konkurencji. Chodzi tu nie tyle o konkretną architekturę techniczną, co o osadzenie systemów AI w solidnych ramach prawnych i etycznych, odzwierciedlających prawa podstawowe i demokratyczne zasady Europy.

To podejście oparte na wartościach jest najwyraźniej zapisane w unijnej dyrektywie w sprawie sztucznej inteligencji (AI). Zasady w niej zawarte definiują, co stanowi „europejską sztuczną inteligencję”: musi być zorientowana na człowieka, co oznacza, że ​​to człowiek zawsze musi sprawować ostateczną kontrolę (nadzór). Musi być bezpieczna, solidna i przejrzysta, aby jej decyzje były zrozumiałe i nie można było nią łatwo manipulować. Podstawową zasadą jest niedyskryminacja, która wymaga, aby systemy AI nie wzmacniały istniejących uprzedzeń społecznych ani nie tworzyły nowych. Ochrona prywatności i suwerenności danych, poprzez ścisły związek z RODO, stanowi kolejny fundamentalny filar. Wreszcie, aspekty takie jak dobrostan społeczny i środowiskowy są również wskazane jako cele dla systemów AI.

W praktyce podejście to przejawia się w wyraźnych zakazach i surowych regulacjach. Aplikacje sztucznej inteligencji, które są fundamentalnie sprzeczne z wartościami europejskimi, takie jak państwowy system punktacji społecznej wzorowany na systemie chińskim czy systemy nieświadomej manipulacji zachowaniami, są w UE całkowicie zakazane. Aplikacje wysokiego ryzyka podlegają surowym regulacjom, mającym na celu zapewnienie uczciwego, bezpiecznego i transparentnego działania tych systemów. „Sztuczna inteligencja według wartości europejskich” to zatem projekt polityczny i społeczny, który nierozerwalnie łączy rozwój technologiczny z ochroną praw podstawowych i procesów demokratycznych.

Nadaje się do:

• Modele Stargate Europa-AI z Deepseek i Stargate pokazują możliwości Europy w konkurencji AI

W jaki sposób można zorganizować „wymianę na równych warunkach” z liderami technologicznymi, takimi jak USA?

Żądanie „równej wymiany” z liderami technologicznymi, takimi jak USA, jest wyrazem dążenia do suwerenności cyfrowej. Oznacza to odejście od roli jedynie konsumenta i regulatora technologii na rzecz aktywnego i równoprawnego uczestnika kształtowania globalnego porządku cyfrowego. Osiągnięcie tej pozycji wymaga kilku czynników.

Po pierwsze, bycie na równych zasadach wymaga wewnętrznej wiedzy technologicznej. Tylko ci, którzy dysponują odpowiednimi modelami AI, potencjałem badawczym i silnym ekosystemem startupów, będą postrzegani jako poważni partnerzy w dialogu technologicznym. Opisane w poprzednich sekcjach działania na rzecz budowy krajowego przemysłu i infrastruktury AI są zatem fundamentalnym warunkiem wstępnym.

Po drugie, „równość szans” opiera się na sile jednolitego rynku europejskiego. Jako jeden z największych i najpotężniejszych obszarów gospodarczych świata, UE może wykorzystać swoją siłę rynkową jako narzędzie nacisku politycznego. Globalne firmy są uzależnione od dostępu do rynku europejskiego, co daje UE silną pozycję negocjacyjną przy ustalaniu standardów i zasad.

Po trzecie, i co najważniejsze, równe szanse osiąga się poprzez spójne i globalnie wpływowe ramy regulacyjne. Ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act) jest w tym przypadku kluczowym instrumentem. Definiuje ona jasne stanowisko Europy i zobowiązuje partnerów międzynarodowych do zaangażowania się w europejską wizję sztucznej inteligencji opartej na wartościach. Zamiast jedynie reagować na standardy amerykańskie lub chińskie, Europa proaktywnie wyznacza własne. Celem jest zapobieżenie technologicznemu i regulacyjnemu „podziałowi” Europy przez Stany Zjednoczone poprzez przedstawienie jednolitego frontu z jasnym, niezależnym programem.

Jakie strategiczne implikacje wynikają z globalnego wyścigu między systemami regulacyjnymi?

Globalna rywalizacja o pozycję lidera w dziedzinie sztucznej inteligencji to nie tylko wyścig technologii i inwestycji, ale coraz częściej także rywalizacja systemów regulacyjnych i związanych z nimi wizji społecznych. Wyłaniają się trzy odrębne modele, z których każdy wyznacza inne priorytety.

Model europejski, zapisany w prawie dotyczącym sztucznej inteligencji (AI), to kompleksowe podejście oparte na ryzyku i prawach podstawowych. Priorytetem jest bezpieczeństwo, zaufanie i wytyczne etyczne, a także dążenie do kierowania innowacjami w jasno określonych ramach prawnych. Celem jest stanie się globalnym modelem odpowiedzialnego zarządzania AI.

Model amerykański jest tradycyjnie bardziej zorientowany rynkowo i nastawiony na innowacje. Koncentruje się na minimalizacji barier regulacyjnych, aby przyspieszyć rozwój technologiczny i komercjalizację sztucznej inteligencji. Regulacje są często reaktywne i sektorowe, a nie wdrażane poprzez kompleksowe, prewencyjne ramy prawne. Strategia ma na celu zapewnienie dominacji technologicznej poprzez zapewnienie maksymalnej swobody wiodącym firmom.

Chiński model jest sterowany przez państwo i ukierunkowany na realizację narodowych celów strategicznych. Regulacje są elastyczne i można je szybko dostosować do nowych osiągnięć technologicznych, ale służą również wzmocnieniu kontroli i nadzoru państwa. Państwo intensywnie promuje innowacje, ale zawsze w zgodzie z celami politycznymi rządu.

Strategicznym wnioskiem dla Niemiec i Europy jest to, że ich własne, oparte na wartościach podejście musi być aktywnie pozycjonowane jako atut i unikatowy globalny atut sprzedażowy. W świecie coraz bardziej świadomym potencjalnych zagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją, etykieta „sztucznej inteligencji godnej zaufania” może stać się decydującą przewagą konkurencyjną. Sukces europejskiej strategii będzie zależał od tego, czy te ramy regulacyjne uda się ustanowić nie jako hamulec innowacji, lecz jako certyfikat jakości dla bezpiecznych, uczciwych i wysokiej jakości systemów sztucznej inteligencji, na które istnieje zapotrzebowanie na całym świecie – zwłaszcza w krytycznych i wrażliwych obszarach zastosowań.

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

 

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.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus