O Plano de Cinco Pontos: – forma

Por que o estabelecimento é uma das principais nações da AI para a Alemanha de importância estratégica?

O cenário atual da tecnologia global é caracterizado por uma competição intensiva no campo da inteligência artificial (IA), que é frequentemente descrita como uma "raça de IA". Esta corrida é citada principalmente pelos Estados Unidos e pela China, que fazem investimentos enormes em pesquisa, desenvolvimento e infraestrutura. Para uma nação industrial altamente desenvolvida como a Alemanha, o posicionamento nesse campo não é uma mera opção, mas uma necessidade estratégica. A IA não é mais uma tecnologia de nicho, mas se transforma em uma inovação básica fundamental que decidirá sobre competitividade econômica futura, segurança nacional e influência geopolítica.

Para a Alemanha, cuja prosperidade se baseia amplamente em sua força em indústrias -chave, como engenharia mecânica, indústria automotiva e tecnologia médica, um déficit tecnológico no setor de IA é baseado em riscos existenciais. Uma perda de liderança tecnológica nesses setores não apenas corroeria a base econômica, mas também levaria a dependência crítica de fornecedores de tecnologia estrangeira. A urgência desse desafio fica clara nos documentos de estratégia política, que enfatizam que o tempo para a ação crucial está pedindo.

Em resposta a essa dinâmica global, o governo federal alemão formulou planos estratégicos, cujo objetivo é estabelecer a Alemanha nos "líderes mundiais" das nações da IA. Um elemento central dessa estratégia é um plano de cinco pontos do ministro digital, que descreve os campos de ação essenciais para fortalecer a localização da IA da Alemanha. Este plano serve como um guia para uma transformação abrangente, que varia da promoção direcionada de start-ups domésticos ao estabelecimento de uma infraestrutura de dados confiante ao estabelecimento de uma estrutura regulatória baseada em valor.

A análise deste plano revela uma dimensão estratégica mais profunda. Em vista da enorme lacuna de investimento entre a Europa e os EUA ou a China, a estratégia alemã e européia não pode ser uma imagem fácil das abordagens americanas ou chinesas. Em vez disso, é o design de uma estratégia competitiva assimétrica. Isso pretende não existir através da pura superioridade financeira, mas através do uso inteligente de pontos fortes mais específicos: a interligação estreita da IA com a forte base industrial, a criação de um ecossistema confiável e baseado em valor e o estabelecimento da soberania digital como um recurso de qualidade. As seções a seguir analisarão os cinco pilares dessa estratégia em detalhes e iluminarão suas implicações, desafios e oportunidades.

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Promoção de inovação por meio de alocação pública

Qual o papel do prêmio de contrato público na promoção de start-ups de IA na Alemanha?

Uma alavanca central para fortalecer o ecossistema doméstico da IA reside no realinhamento estratégico da ordem pública. O estado atua na Alemanha como o maior dos compradores individuais de TI, o que significa que o setor público concede ordens em um volume de três bilhões de dólares para empresas privadas todos os anos. Esse imenso volume de mercado é um importante fator econômico e abriga um enorme potencial para a promoção direcionada da inovação.

A estratégia atual critica a prática anterior de prêmios como um "crescimento selvagem" e exige um controle direcionado das despesas digitais do estado. O núcleo da proposta é atribuir estrategicamente ordens públicas ao AISTPUS alemão e europeu, em vez de premiá -los principalmente a gigantes estabelecidos, geralmente dos EUA. Essa medida visa servir como um "impulso de inovação", dando às empresas jovens e inovadoras uma entrada de mercado que, de outra forma, achariam difícil.

No entanto, a realidade mostra que esse potencial até agora não se esgotou. Estudos mostram uma participação surpreendentemente baixa de start-ups em propostas públicas. Apenas cerca de 11 % das startups alemãs participam de tais procedimentos e apenas 7 % realmente recebem uma sobretaxa. A proporção de ordens públicas na rotatividade total dessas empresas é correspondentemente baixa; É menos de 5 %. Isso ilustra uma discrepância significativa entre o mercado potencial que o estado representa como cliente e a capacidade das startups de abrir esse mercado. A concessão direcionada de ordens públicas não é apenas entendida como apoio financeiro, mas como um mecanismo fundamental para abrir o mercado e validar novas tecnologias.

Que obstáculos os jovens empresas inovadoras encontram na lei de compras?

O baixo sucesso das start-ups em propostas públicas se deve a vários obstáculos burocráticos e legais específicos que estão ancorados na lei de compras alemã e européia. Esses obstáculos são frequentemente adaptados às necessidades de grandes empresas estabelecidas e representam obstáculos intransponíveis para empresas jovens e ágeis.

Um dos maiores desafios são os requisitos de aptidão. Os clientes públicos geralmente exigem evidências de um certo rotatividade anual mínima, que pode ser o valor de dois horários de dois tempos. Esse requisito é difícil de atender a uma start-up que ainda está na fase de crescimento e naturalmente tem vendas mais baixas. Além disso, existe a demanda por referências abrangentes por meio de projetos comparáveis dos últimos três exercícios financeiros. Isso cria um clássico "Problema do ovo de henne": sem referências sem ordens públicas e sem ordens públicas sem referências.

Além disso, a complexidade e a duração do procedimento de premiação assustam muitas startups. A criação dos documentos da oferta é de tempo e recursos, o que é um fardo significativo para pequenas equipes. A lei de compras em si é caracterizada por uma alta densidade regulatória e uma divisão de regulamentação: ordens abaixo de certos valores limiares da UE estão sujeitos a regulamentos nacionais, como o Acordo de Objetivo (UVGO), enquanto os pedidos acima desses valores devem ser anunciados em toda a Europa e estão sujeitos a regulamentos mais complexos, como a lei contra restrições competitivas (GWB) e regulamentação (VG). Essa complexidade legal aumenta o obstáculo e leva a muitas empresas inovadoras evitar o setor público como clientes em potencial desde o início.

Quais soluções e reformas são discutidas para facilitar o acesso a ordens públicas?

Para reduzir os obstáculos descritos, várias soluções são discutidas no nível legal e político. Eles pretendem tornar a lei de compras mais flexível e mais inovadora -amizade sem desistir dos princípios básicos de transparência e concorrência.

No nível legal, já existem instrumentos que podem usar startups para compensar suas desvantagens. Isso inclui a formação de "comunidades de licitação", nas quais várias empresas menores se reúnem para aumentar em conjunto as capacidades para uma ordem maior. Outra opção é o "empréstimo de aptidão", no qual uma start-up "emprestar", como referências ou números de vendas, de uma empresa parceira estabelecida, que em troca é obrigada a fornecer seus recursos em troca.

No nível político, existem propostas abrangentes de reforma, como o plano de 7 pontos da Associação Digital Bitkom. Entre outras coisas, isso requer uma aplicação mais forte dos critérios inovadores de prêmios inovadores, a criação de novos padrões de avaliação adaptados às startups e harmoniza os quadros legais acidentados. Um ponto central é a profissionalização dos pontos de compras. Os funcionários das autoridades premiadas precisam do conhecimento especializado para poder avaliar soluções inovadoras de IA, que geralmente requer especialização e treinamento direcionado. Outro instrumento importante é a "Parceria de Inovação". Este é um procedimento de prêmio especial que é explicitamente projetado para desenvolver uma solução inovadora, juntamente com uma empresa que ainda não está disponível no mercado. Portanto, é ideal para a aquisição de novas tecnologias de IA e promove a cooperação entre mãos públicas e fornecedores inovadores.

A tabela a seguir resume os desafios centrais e as soluções correspondentes:

Inovação em vez de um preço baixo: novas oportunidades para start-ups para pedidos

Inovação em vez de um preço baixo: novas oportunidades para start -ups para ordens – Imagem: xpert.digital

As empresas iniciantes estão na frente de vários obstáculos para ordens que podem permitir novas oportunidades por meio da inovação em vez de preço baixo. Critérios rígidos de aptidão, como vendas e referências mínimas, geralmente excluem empresas jovens da concorrência devido à falta de história corporativa. Soluções como o uso de empréstimos de aptidão, a aprovação de referências pessoais dos funcionários e a adaptação dos critérios à respectiva fase corporativa podem ajudar aqui. A alta complexidade e duração dos procedimentos de compras sobrecarregam pequenas equipes e causam um grande esforço de recursos, e é por isso que uma redução na burocracia, a digitalização dos procedimentos de concessão (como através de Eviels), bem como treinamento e rede direcionados de startups. O tamanho de pedidos geralmente inadequado, quando a falta de lotes excede a capacidade das pequenas empresas, também pode ser aprimorada pela aplicação consistente da cláusula comercial de tamanho médio (§ 97 GWB) para a distribuição de ordens na solta e pela promoção de comunidades de licitação. Outro ponto crucial é o foco no preço mais baixo, nas soluções inovadoras, mas potencialmente mais caras. A introdução de um "prêmio de inovação" como critério de sobretaxa, o uso mais amplo de descrições de desempenho funcional e o uso de parcerias de inovação podem abrir novas oportunidades aqui. Finalmente, a falta de transparência e a falta de feedback complica o processo de aprendizagem para startups e impedem melhorias em ofertas futuras. A publicação de estatísticas abrangentes de prêmios e feedback obrigatório para os licitantes que não foram levados em consideração apoiariam esse processo.

Que conseqüências econômicas a preferência direcionada por empresas domésticas tem?

A intenção estratégica de preferir ordens públicas a “empresas domésticas de IA” representa uma forma de política industrial, que, no entanto, está em uma tensão entre os princípios econômicos estabelecidos e a estrutura legal européia. O núcleo dessa área de tensão está no conflito entre a promoção de um ecossistema nacional de tecnologia e a potencial perda de eficiência devido à concorrência limitada.

Os direitos de doação da UE são baseados nos princípios básicos do mercado interno: transparência, tratamento igual e não discriminação. Esses princípios têm como objetivo garantir que a oferta mais econômica seja concedida o contrato, independentemente da origem nacional do licitante. Essa concorrência aberta é considerada um mecanismo importante para o crescimento econômico e, de acordo com estimativas, contribui significativamente para o PIB da UE. Uma política que prefere explicitamente as empresas domésticas mina esse princípio e corre o risco de violar o direito da UE.

Do ponto de vista econômico, essa medida protecionista pode levar a preços mais altos para o setor público. Se a concorrência for restrita artificialmente ao excluir fornecedores internacionais, os concorrentes domésticos restantes poderão aplicar preços mais altos. Estudos sobre os efeitos da preferência local no sistema de compras indicam que isso pode aumentar os custos dos contribuintes e reduzir a eficiência das despesas públicas.

Por outro lado, os argumentos da política industrial são. Os apoiadores dessa estratégia argumentam que é necessária uma preferência temporária para dar a uma indústria jovem e estrategicamente importante como a indústria de IA uma oportunidade justa na concorrência global. Um mandato de estado pode atuar para uma start-up como um "primeiro cliente" decisivo que não apenas gera vendas, mas também serve como uma referência importante e, portanto, facilita o acesso a mercados privados e outros capital de risco. Portanto, é uma consideração estratégica: em curto prazo, custos mais altos e possíveis perdas de eficiência são aceitas para criar uma tecnologia doméstica soberana e competitiva a longo prazo e evitar dependências críticas. A implementação dessa estratégia, portanto, requer uma lei de equilíbrio cuidadosa para promover a indústria doméstica sem colocar em risco os pedras angulares do mercado interno europeu.

Integração de uma plataforma de IA independente e entre dados de dados cruzados para todos os assuntos da empresa – Imagem: xpert.digital

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Construindo uma infraestrutura de poder de computação nacional

Qual é o estado atual da infraestrutura do data center na Alemanha e por que é crucial para a IA?

O poder de computação é a espinha dorsal fundamental da economia digital e é o recurso indispensável para o desenvolvimento e operação de aplicações modernas de IA. Os grandes modelos de IA, em modelos básicos específicos, requerem imensas capacidades de computação para treinamento, bilhões de parâmetros e enormes quantidades de dados. Sem uma infraestrutura poderosa e escalável de aritmética e data centers, a ambição de se tornar uma nação de IA líder não pode ser viável.

Atualmente, a Alemanha possui as maiores capacidades de data center da Europa. A localização principal de Frankfurt AM se estabeleceu como um hub central, que se deve em grande parte ao devador localizado lá, um dos maiores nós da Internet do mundo. Essa concentração garante excelente conectividade e atrai investimentos de provedores globais de nuvem e provedores de serviços de colocação.

Apesar dessa posição de liderança na Europa, uma visão relativa mostra uma imagem mais diferenciada. Se você comparar o poder de computação disponível com a força econômica, medida pelo produto interno bruto (PIB), a Alemanha fica atrás de outras nações. Países como a Grã -Bretanha ou a Holanda têm uma densidade mais alta de poder de computação por bilhão de euros no PIB. Na comparação global, a distância para os EUA e a China que domina o mercado é ainda mais clara. Essa lacuna relativa sinaliza um potencial gargalo que poderia restringir a capacidade da Alemanha de acompanhar a corrida global da IA. A soberania digital e a capacidade tecnológica do país dependem diretamente da força e expansão dessa infraestrutura crítica.

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O que a demanda por um "gigafactory para dados" significa no contexto da estratégia de IA?

O termo "gigafactory", originalmente moldado por Tesla para suas enormes fábricas para a produção em massa de baterias, é usado como uma metáfora eficaz como parte da estratégia alemã da IA. A demanda por "pelo menos um gigafactory" na Alemanha não é literalmente entendida como uma única fábrica, mas como um compromisso político de construir centers de data centers em formato hiperescista, que são especialmente projetados para os requisitos extremos de aplicações de IA.

Um “gigafactory for Data” simboliza um salto qualitativo e quantitativo na infraestrutura aritmética nacional. Não se trata mais da operação de data centers convencionais para serviços em nuvem padrão, mas sobre a criação de sistemas capazes de lidar com a maioria das tarefas de computação – acima de tudo o treinamento de modelos baseados em IA com trilhões de pontos de dados. Tais sistemas requerem uma concentração maciça de hardware especializado (especialmente GPUs), uma densidade de energia extremamente alta e sistemas de refrigeração altamente desenvolvidos.

O requisito implica a necessidade estratégica de criar uma infraestrutura aritmética soberana que permite que as empresas alemãs e européias desenvolvam e operem modelos de IA em seu próprio país. Isso reduz a dependência das plataformas em nuvem do hiperscaler americano e fortalece a soberania digital. O “Gigafactory” é, portanto, a base física para a ambição de se tornar uma “nação em nuvem” independente e ser capaz de sobreviver na competição global de liderança tecnológica da IA.

Quais são os maiores desafios na expansão das capacidades do data center na Alemanha?

O plano ambicioso de expandir maciçamente o poder de computação nacional se depara com vários desafios físicos, regulatórios e sociais consideráveis. Esses gargalos mostram que a transformação digital falha devido a limites muito concretos e não digitais se não forem abordados proativamente.

O maior desafio é o fornecimento de energia. Os data centers, e especialmente os de aplicações de IA, têm consumo de energia enorme e constantemente crescente. Os requisitos de energia dos data centers alemães podem quase dobrar até 2030 em comparação com hoje. Isso colide com os altos preços da energia na Alemanha, que na comparação internacional representam uma desvantagem competitiva significativa e pode tornar os investimentos pouco atraentes.

Um segundo grande obstáculo são os longos procedimentos de planejamento e aprovação. Na Alemanha, é preciso significativamente maior do que na média da UE para aprovar e construir um novo data center. Esses atrasos burocráticos criam incerteza de investimento e diminuem a expansão urgentemente necessária da infraestrutura.

Em terceiro lugar, a alta área de espaço dos data centers leva cada vez mais a conflitos de uso da terra. A construção de grandes fazendas de servidores em terras aráveis ou perto de áreas residenciais encontrou resistência de agricultores, conservacionistas e moradores que temem a vedação da área e a poluição sonora.

Finalmente, a sustentabilidade é um desafio central. Os data centers produzem uma enorme quantidade de calor residual, que geralmente é liberado ao meio ambiente não utilizado. Embora existam requisitos legais para o uso de calor residual, a implementação prática geralmente falha devido à falta de infraestrutura, como redes de aquecimento distrital conectadas. Isso leva a um trilema entre o objetivo da liderança da IA, a transição energética e as metas de proteção climática. A expansão da infraestrutura de IA pode colocar em risco os objetivos climáticos se não estiver incorporado desde o início a uma estratégia integrada de energia e desenvolvimento urbano.

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Redução burocrática e o fluxo livre de dados

Em que área é a demanda por um fluxo de dados sem obstáculos para aplicativos de IA?

O requisito para reduzir a burocracia para que os dados possam fluir sem impedimentos é um ponto central, mas também altamente complexo da estratégia de IA. Afeta o campo de tensão nuclear da abordagem européia da digitalização: o conflito entre a necessidade incondicional de grandes quantidades de dados para promover a inovação e a confissão igualmente incondicional de proteção de dados estritos para proteger os direitos fundamentais.

A inteligência artificial, especialmente o aprendizado de máquina, é orientado a dados. O desempenho e a precisão dos modelos de IA dependem diretamente da quantidade e qualidade dos dados com os quais são treinados. Do ponto de vista do desenvolvimento da tecnologia, o acesso mais livre e não complicado a enormes quantidades de dados é, portanto, um requisito básico para poder existir na concorrência global. A demanda por um tráfego de dados "fluindo" é, portanto, um apelo à estrutura amiga da inovação.

No entanto, esse imperativo de inovação é compensado pela estrutura legal européia, caracterizada pelo Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR). O GDPR não foi projetado como um freio de inovação, mas como uma estrutura para a proteção dos direitos civis fundamentais. É baseado em princípios como a minimização de dados (apenas como poucos dados devem ser processados conforme necessário), a ligação para propósitos (os dados só podem ser usados para a finalidade para a qual foram coletados) e a necessidade de uma base legal clara para qualquer processamento de dados, geralmente na forma de consentimento informado. Esses princípios estão em uma tensão natural entre a “fome de dados” do desenvolvimento da IA, o que leva a considerável incerteza legal entre empresas e pesquisadores.

Que obstáculos burocráticos e legais específicos existem para desenvolvedores de IA no campo da proteção de dados?

Para os desenvolvedores de IA na Alemanha e na Europa, a área de tensão entre os requisitos de dados e a proteção de dados se manifesta em vários obstáculos jurídicos e burocráticos específicos que resultam diretamente do GDPR e sua interpretação.

O princípio da minimização de dados representa um desafio fundamental. Embora o GDPR exija que o processamento de dados pessoais limite o nível necessário para esse fim, muitos modelos avançados de IA são baseados na análise de registros de dados enormes e inespecíficos, a fim de reconhecer padrões. A “fome de dados” da IA está em contradição direta com a economia de dados necessária.

O obstáculo de propósito está intimamente ligado. De acordo com o GDPR, os dados só podem ser coletados para fins definidos, claros e legítimos. No entanto, o treinamento dos modelos de base de IA geralmente é realizado para uma variedade de potenciais e no momento do treinamento ainda não previsível, aplicações futuras. Isso torna a definição de um propósito específico e cria áreas cinzentas legais.

Outro grande obstáculo é o requisito de uma base legal de processamento. Para o treinamento de modelos de IA com dados pessoais que geralmente são coletados na Internet, é praticamente impossível obter o consentimento explícito e informado de cada indivíduo. Os desenvolvedores, portanto, geralmente se referem ao "interesse legítimo", mas seu alcance é legalmente controverso e é cada vez mais interpretado pelas autoridades de proteção de dados, o que leva a considerável incerteza legal.

Finalmente, a funcionalidade muitas vezes não transparente de sistemas de IA complexos, o chamado problema "Blackbox", colide com as obrigações de transparência do GDPR. Os cidadãos têm direito a informações sobre a lógica que está por trás das decisões automatizadas. Se mesmo os desenvolvedores não conseguem mais entender os caminhos de decisão exatos de um modelo de aprendizado profundo, esse direito é difícil de garantir. No total, esses obstáculos resultam no desenvolvimento da IA na Europa associados a um risco legal maior e maior esforço burocrático do que em outras regiões do mundo.

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Como o ato europeu de IA tenta criar um equilíbrio entre inovação e regulamentação?

A lei européia de IA é a tentativa mais abrangente de criar uma estrutura regulatória que torna os riscos da IA dominada sem sufocar a inovação. É a resposta central para a área de tensão descrita e incorpora uma decisão estratégica para uma terceira maneira entre a abordagem do laissez-faire dos EUA e o desenvolvimento de IA controlado pelo Estado na China.

O núcleo da lei de IA é sua abordagem baseada em risco. Em vez de regular a IA em geral, a lei diferencia de acordo com o risco potencial de danos a um pedido. Os sistemas de IA com um "risco inaceitável", como pontuação social estatal ou técnicas manipulativas que influenciam o comportamento das pessoas, são totalmente proibidas. Sistemas com "alto risco" usados em áreas críticas, como diagnóstico médico, recrutamento de pessoal ou judiciário, estão sujeitos a requisitos rigorosos de transparência, segurança de dados, supervisão humana e documentação. A grande maioria dos aplicativos de IA, classificados como de baixo risco, como filtros de spam ou IA em videogames, permanece em grande parte não regulamentada.

Ao mesmo tempo, a lei da IA contém mecanismos explícitos para promover a inovação, que são particularmente destinados a start-ups e pequenas e médias empresas (PMEs). O instrumento mais importante é as “caixas de areia regulatórias”. Esses são espaços experimentais legais controlados nos quais as empresas podem desenvolver e testar sistemas inovadores de IA sob a supervisão das autoridades responsáveis sem ter que esperar todas as sanções da lei imediatamente no caso de violações não intencionais. Essas caixas de areia destinam -se a criar segurança legal e de planejamento, facilitar o acesso ao mercado e promover o diálogo entre inovadores e reguladores. A lei da IA é, portanto, não apenas um instrumento de proteção, mas também uma tentativa estratégica de criar uma estrutura confiável e confiável que se destina a direcionar inovações e servir como uma vantagem competitiva a longo prazo.

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Soberania européia em modelos de base de IA

Por que o desenvolvimento de seus próprios modelos europeus de base de IA de importância estratégica?

O desenvolvimento e o controle dos modelos de base de IA, também conhecidos como modelos básicos, tornaram -se uma questão de importância estratégica central para o futuro da Europa. Esses modelos são a base tecnológica na qual uma variedade de futuros aplicativos de IA será construída. Uma dependência completa de modelos desenvolvidos e controlados exclusivamente por empresas nos EUA ou na China traz riscos significativos para a "soberania digital" da Europa.

A soberania digital descreve a capacidade de estados, empresas e cidadãos de se auto -determinar sua transformação digital e evitar dependências tecnológicas críticas. Se a infraestrutura básica de IA estiver nas mãos de atores não europeus, surgem diversos riscos. Primeiro, existe uma dependência econômica que pode levar a condições desfavoráveis ou acesso restrito às principais tecnologias. Segundo, os dados processados nas plataformas de nuvem dos EUA estão potencialmente sujeitos ao acesso pelas autoridades americanas dentro da estrutura de leis como a Lei da Cloud, que contradiz as idéias européias de proteção de dados.

Terceiro e talvez o mais importante, o fato de que os modelos baseados em IA não são neutros em termos de valor. Eles são treinados com dados que refletem idéias culturais, sociais e éticas. Modelos que são treinados principalmente com dados da área cultural americana ou chinesa podem conter viés (viés) que não são compatíveis com valores e normas europeus. O desenvolvimento de modelos básicos europeus é essencial para garantir que a IA construa o futuro em uma base que respeite valores básicos europeus, como a democracia, o estado de direito e a proteção dos direitos fundamentais. Iniciativas como Gaia-X, que devem criar infraestrutura de dados europeia soberana, são um componente importante dessa maneira.

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• Plataformas independentes de IA como uma alternativa estratégica para empresas européias

Qual é o status atual do desenvolvimento de modelos de base de IA "feitos na Europa"?

Apesar do considerável déficit de investimento em relação aos EUA e à China, uma cena dinâmica se estabeleceu na Europa para o desenvolvimento de modelos baseados em IA, que buscam sua própria estratégia diferenciada. Em vez de tentar construir os maiores e mais poderosos modelos de propósito, muitos atores europeus se concentram em nichos e recursos de qualidade específicos.

Uma empresa alemã líder nessa área é Alph Alpha. A start-up Heidelberg é especializada no desenvolvimento de modelos de IA que não são apenas eficientes, mas também transparentes e compreensíveis ("IA explicáveis"). Esse foco na confiabilidade e soberania faz de Alph Alpha um parceiro importante para o setor público e as indústrias regulamentadas. A empresa adaptou recentemente sua estratégia e agora está se concentrando mais em modelos menores e especializados para áreas de aplicação específicas, que são vistas como um afastamento estratégico da concorrência direta com os hiperescaladores globais.

Outra esperança européia é a empresa francesa Mistral IA, que recebeu muita atenção da publicação de poderosos modelos de código aberto. A abordagem de código aberto promove a transparência e permite que uma ampla comunidade de desenvolvedores construa e adapte -os à tecnologia.

Além disso, existem iniciativas financiadas pelo estado, como o OpenGPT-X, um projeto com a participação de institutos de Fraunhofer que impulsiona o desenvolvimento de modelos de idiomas abertos e confiáveis para a Europa. Na Universidade de Würzburg, "Llämmlein" também foi desenvolvido por "Llämmlein", o primeiro modelo de idioma grande treinado puramente em dados alemães, a fim de romper o domínio dos dados de treinamento em inglês e melhorar a qualidade do idioma alemão. Esses exemplos mostram uma clara orientação estratégica: a Europa não compete principalmente com o tamanho dos modelos, mas através de especialização, abertura, transparência e adaptação às necessidades lingüísticas e regulatórias específicas do mercado europeu.

Qual o papel da regulamentação da UE, em particular a lei da IA, desempenha na competição global dos modelos de IA?

A regulamentação européia, especialmente a lei da IA, desempenha um papel ambivalente e muito discutido na competição global da IA. Por um lado, a preocupação é expressa contra "excesso de regulamentação de Bruxelas", que pode sobrecarregar os desenvolvedores europeus com altos custos de conformidade e obstáculos burocráticos e, assim, deixá-los ficar para trás em comparação com concorrentes ágeis dos EUA e da China. Os críticos temem que os regulamentos rígidos estejam diminuindo as inovações e, especialmente para startups, possam ser uma barreira de entrada no mercado.

Por outro lado, a lei da IA é cada vez mais compreendida como um instrumento estratégico que pode criar vantagens competitivas a longo prazo. Ao estabelecer a primeira estrutura legal abrangente do mundo para a IA, a UE cria segurança legal e de planejamento para empresas e usuários. Essa estrutura clara pode atrair investimentos e fortalecer a confiança nos aplicativos de IA. A lei também leva em consideração explicitamente as necessidades das PMEs e startups, fornecendo instrumentos amigáveis à inovação, como as caixas de areia regulatórias já mencionadas e diferenciando-as com as multas de acordo com o tamanho da empresa.

Talvez a função estratégica mais importante da regulação da UE esteja no chamado "efeito de Bruxelas". Como o mercado interno europeu é indispensável para as empresas de tecnologia global, elas serão forçadas a adaptar seus produtos e modelos aos requisitos rígidos da UE para poder trabalhar aqui. Dessa forma, a UE exporta seus padrões regulatórios e idéias baseadas em valor de Ki de fato em todo o mundo. A regulamentação se torna um instrumento poderoso de design global de uma carga potencial. Em vez de competir em uma competição pura de tecnologia, que a Europa poderia perder devido a lacunas de investimento, a UE realoca a concorrência no nível dos modelos de governança, onde assume uma posição de liderança por meio de uma estrutura legal clara, baseada em valor e abrangente.

Cooperação internacional e IA de acordo com os valores europeus

O que a reivindicação significa desenvolver uma IA de acordo com "valores europeus"?

O objetivo de desenvolver inteligência artificial de acordo com "valores europeus" é um leitmotif central da estratégia digital alemã e européia e o fator de diferenciação decisivo na competição global. É menos sobre arquitetura técnica específica do que a incorporação de sistemas de IA em uma estrutura robusta legal e ética, que reflete os direitos fundamentais e os princípios democráticos da Europa.

Essa abordagem baseada em valor é mais claramente especificada na Lei da UE Ki. Os princípios ancorados nele definem o que faz uma "IA européia": deve ser central humano, o que significa que o homem sempre precisa manter a última instância de controle (supervisão humana). Tem que ser seguro, robusto e transparente, para que suas decisões sejam compreensíveis e não possam ser facilmente manipuladas. Um princípio central é a não discriminação, que exige que os sistemas de IA não intensifiquem ou criem nenhum preconceito social existente (viés). Proteger a privacidade e a soberania de dados é outra pedra angular devido ao link próximo com o GDPR. Finalmente, aspectos como o bem-estar social e ecológico são nomeados como objetivos para os sistemas de IA.

Na prática, essa abordagem se manifesta através de proibições claras e requisitos rigorosos. Aplicações de IA que contradizem fundamentalmente os valores europeus, como a pontuação social do estado com base no modelo ou nos sistemas chinês para a manipulação inconsciente do comportamento na UE. Para aplicações de alto risco, são aplicados requisitos rígidos que devem garantir que esses sistemas atuem justos, seguros e transparentemente. “Ai de acordo com os valores europeus” é, portanto, um projeto político e social que está inextricavelmente ligado à proteção de direitos fundamentais e processos democráticos.

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Como uma “troca no nível dos olhos” pode ser projetada com líderes de tecnologia como os EUA?

A demanda por uma “troca no nível dos olhos” com líderes de tecnologia como os Estados Unidos é uma expressão de lutar pela soberania digital. Isso implica um afastamento do papel de um consumidor e controlador de tecnologia pura para o de um designer ativo e igual da ordem digital global. Vários fatores são cruciais para alcançar essa posição.

Primeiro, o "nível dos olhos" requer suas próprias habilidades tecnológicas. Somente aqueles que possuem modelos de IA relevantes, capacidades de pesquisa e um forte ecossistema de start-up são percebidos como um parceiro sério em diálogos tecnológicos. Os esforços descritos nas seções anteriores para estabelecer sua própria indústria e infraestrutura de IA são, portanto, o requisito básico.

Segundo, o "nível dos olhos" é baseado na força do mercado interno europeu. Como uma das maiores e mais poderosas áreas econômicas do mundo, a UE pode lançar seu poder de mercado no equilíbrio como um peso político. As empresas globais dependem do acesso ao mercado europeu, o que dá à UE uma forte posição de negociação na determinação de padrões e regras.

Terceiro e crucial, o "nível ocular" é criado por sua própria estrutura regulatória coerente e globalmente influente. A lei da IA é o instrumento central aqui. Ele define um ponto de vista europeu claro e força os parceiros internacionais a lidar com as idéias européias de uma IA baseada em valor. Em vez de apenas reagir aos padrões americanos ou chineses, a Europa define proativamente a sua. O objetivo é impedir que a Europa seja "dividida" pelos EUA tecnologicamente e regulatórios, aparecendo como um bloco fechado com uma agenda clara e própria.

Que implicações estratégicas resultam da raça global dos sistemas regulatórios?

A competição global pelo papel de liderança na inteligência artificial não é apenas uma corrida para tecnologias e investimentos, mas cada vez mais também uma concorrência para os sistemas regulatórios e as visões sociais associadas. Três modelos distintos cristalizam, cada um estabeleceu prioridades diferentes.

O modelo europeu, ancorado na lei de IA, é uma abordagem abrangente, baseada em riscos e fundamental. Ele prioriza a segurança, a confiança e os guardares éticos e tenta orientar a inovação dentro de um corredor legal claramente definido. Seu objetivo é se tornar um modelo global para um governo de IA responsável.

O modelo dos EUA é tradicionalmente mais orientado para o mercado e inovação. O foco está na minimização de obstáculos regulatórios para acelerar o desenvolvimento tecnológico e a exploração comercial da IA. A regulamentação geralmente é reativa e específica do setor, em vez de uma estrutura legal preventiva e abrangente. A estratégia visa garantir a supremacia tecnológica através da máxima liberdade para as empresas líderes.

O modelo chinês é dirigido pelo estado e voltado para alcançar objetivos estratégicos nacionais. A regulamentação é ágil e pode ser rapidamente adaptada a novos desenvolvimentos tecnológicos, mas também serve para fortalecer o controle e a vigilância do estado. A inovação é promovida massivamente pelo estado, mas sempre de acordo com os objetivos políticos do governo.

A implicação estratégica para a Alemanha e a Europa é que a sua abordagem de valor, baseada em valor, deve estar posicionada ativamente como uma força e como um ponto de venda exclusivo global. Em um mundo que está se tornando cada vez mais consciente dos riscos potenciais da IA, o rótulo "confiável da IA" pode se tornar uma vantagem competitiva decisiva. O sucesso da estratégia europeia dependerá se essa estrutura regulatória não é possível como freio de inovação, mas como um selo de aprovação para sistemas de IA seguros, justos e de alta qualidade que encontram demanda em todo o mundo – especialmente em áreas de aplicação críticas e sensíveis.

Adequado para:

• O desenvolvimento de novos modelos de IA é sem dúvida um factor crucial para o futuro da inteligência artificial (IA)

☑️ Apoio às PME em estratégia, consultoria, planeamento e implementação

☑️ Criação ou realinhamento da estratégia de IA

☑️ Desenvolvimento de negócios pioneiro

Konrad Wolfenstein

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