План од пет тачака: Овако Немачка жели да постане светски лидер у вештачкој интелигенцији – гигафабрика података и јавни уговори за стартапе у области вештачке интелигенције

Зашто је успостављање Немачке као водеће нације вештачке интелигенције од стратешког значаја?

Тренутни глобални технолошки пејзаж карактерише интензивна конкуренција у области вештачке интелигенције (ВИ), често описана као „трка ВИ“. Ову трку првенствено предводе Сједињене Државе и Кина, које улажу огромна средства у истраживање, развој и инфраструктуру. За високо развијену индустријску нацију попут Немачке, позиционирање у овој области није само опција, већ стратешка нужност. ВИ више није нишна технологија, већ се развија у фундаменталну, основну иновацију која ће одредити будућу економску конкурентност, националну безбедност и геополитички утицај.

За Немачку, чији просперитет у великој мери почива на снази у кључним индустријама као што су машинство, аутомобилска индустрија и медицинска технологија, технолошко заостајање у области вештачке интелигенције представља егзистенцијалне ризике. Губитак технолошког лидерства у овим секторима не само да би нарушио економске темеље, већ би довео и до критичне зависности од страних добављача технологије. Хитност овог изазова је подвучена у политичким стратешким документима који наглашавају хитну потребу за одлучном акцијом.

Као одговор на ову глобалну динамику, немачка савезна влада је формулисала стратешке планове усмерене на успостављање Немачке на челу земаља вештачке интелигенције широм света. Кључни елемент ове стратегије је план од пет тачака министра за дигиталне послове, који дефинише суштинске области деловања за јачање позиције Немачке као центра вештачке интелигенције. Овај план служи као смерница за свеобухватну трансформацију, од циљане подршке домаћим стартап компанијама и развоја суверене инфраструктуре података до успостављања регулаторног оквира заснованог на вредностима.

Анализа овог плана открива дубљу стратешку димензију. С обзиром на огроман инвестициони јаз између Европе и САД или Кине, немачка и европска стратегија не могу једноставно да одражавају америчке или кинеске приступе. Уместо тога, то је план за асиметричну конкурентску стратегију. Ова стратегија има за циљ да превлада не кроз пуку финансијску супериорност, већ кроз интелигентно коришћење специфичних предности: блиску интеграцију вештачке интелигенције са јаком индустријском базом, стварање поузданог екосистема заснованог на вредностима и успостављање дигиталног суверенитета као ознаке квалитета. У наредним одељцима ће се детаљно анализирати пет стубова ове стратегије и осветлити њихове импликације, изазови и могућности.

У вези са овим:

• Вештачка интелигенција | Маркетиншке тактике америчких компанија које користе застрашивање помоћу вештачке интелигенције

Промовисање иновација путем јавних набавки

Какву улогу јавне набавке играју у промоцији стартапова у области вештачке интелигенције у Немачкој?

Кључна полуга за јачање домаћег екосистема вештачке интелигенције лежи у стратешком преусмеравању јавних набавки. У Немачкој, држава делује као највећи појединачни купац ИТ технологија, додељујући уговоре вредне стотине милијарди евра годишње приватним компанијама. Овај огроман обим тржишта представља значајан економски фактор и има огроман потенцијал за циљано промоцију иновација.

Тренутна стратегија критикује постојеће праксе јавних набавки као „неконтролисани раст“ и позива на циљано управљање владиним дигиталним расходима. Суштина предлога је стратешко додељивање јавних уговора немачким и европским стартаповима за вештачку интелигенцију, а не првенствено већ етаблираним, често са седиштем у САД, технолошким гигантима. Ова мера има за циљ да послужи као „подстицај иновацијама“ пружајући младим, иновативним компанијама приступ тржишту који би иначе тешко постигле.

Међутим, стварност показује да се овај потенцијал једва користи. Студије показују запањујуће ниску стопу учешћа стартапова у јавним тендерима. Само око 11% немачких стартапова учествује у таквим процесима, а само 7% заправо добија уговор. Сходно томе, удео јавних уговора у укупним приходима ових компанија је сходно томе низак, мањи од 5%. Ово илуструје значајну разлику између потенцијалног тржишта које представља влада као купац и способности стартапова да приступе овом тржишту. Циљано додељивање јавних уговора се стога схвата не само као финансијска подршка већ и као основни механизам за либерализацију тржишта и валидацију нових технологија.

Које препреке иновативне младе компаније наилазе у закону о јавним набавкама?

Ограничен успех стартапова на јавним тендерима може се приписати бројним специфичним бирократским и правним препрекама утврђеним немачким и европским законима о јавним набавкама. Ове препреке су често прилагођене потребама великих, успостављених компанија и представљају непремостиве препреке за младе, агилне фирме.

Један од највећих изазова су услови за подобност. Клијенти из јавног сектора често захтевају доказ о одређеном минималном годишњем промету, који често може бити двоструко већи од процењене вредности уговора. За стартап који је још увек у фази раста и, наравно, са нижим прометом, овај захтев је практично немогуће испунити. Овоме се додаје потражња за свеобухватним референцама за упоредиве пројекте из последње три фискалне године. Ово ствара класичан проблем кокошке и јајета: нема јавних уговора, нема референци, а нема референци, нема јавних уговора.

Штавише, сложеност и дужина поступака јавних набавки одвраћају многе стартапове. Припрема тендерске документације одузима много времена и ресурса, што значајно оптерећује мале тимове. Сам закон о јавним набавкама карактерише велика густина прописа и двостепена структура: уговори испод одређених прагова ЕУ подлежу националним прописима као што је Немачка уредба о јавним набавкама за уговоре испод прага (UVgO), док се за уговоре изнад ових прагова морају расписивати тендери широм Европе и подлежу сложенијим прописима као што су Немачки закон против ограничења конкуренције (GWB) и Немачка уредба о јавним набавкама (VgV). Ова правна сложеност додатно подиже баријеру за улазак и доводи до тога да многе иновативне компаније избегавају јавни сектор као потенцијалног клијента од самог почетка.

Која решења и реформе се разматрају како би се стартаповима олакшао приступ јавним уговорима?

Да би се превазишле описане препреке, на правном и политичком нивоу се разматрају различита решења. Њихов циљ је да закон о јавним набавкама учине флексибилнијим и погоднијим за иновације, без напуштања основних принципа транспарентности и конкуренције.

На правном нивоу, већ постоје инструменти које стартапови могу да користе да надокнаде своје недостатке. То укључује формирање „конзорцијума за понуде“, у којима неколико мањих компанија удружује снаге како би објединиле своје ресурсе за већи уговор. Друга опција је „квалификационо позајмљивање“, где стартап „позајмљује“ недостајуће квалификације, као што су референце или бројке прихода, од успостављене партнерске компаније, која се заузврат обавезује да ће ставити своје ресурсе на располагање ако јој се додели уговор.

На политичком нивоу, постоје свеобухватни предлози реформи, као што је план од 7 тачака дигиталног удружења Битком. Овај план, између осталог, позива на већу примену постојећих иновативних критеријума за јавне набавке, стварање нових стандарда евалуације експлицитно прилагођених стартаповима и хармонизацију фрагментираних правних оквира. Кључни елемент је професионализација агенција за јавне набавке. Запосленима у овим агенцијама је потребна стручност за процену иновативних решења за вештачку интелигенцију, што често захтева специјализацију и циљану обуку. Још један важан инструмент је „партнерство за иновације“. Ово је посебан поступак јавне набавке експлицитно дизајниран за развој иновативног решења у сарадњи са компанијом која још није доступна на тржишту. Стога је идеалан за набавку нових технологија вештачке интелигенције и промовише сарадњу између јавног сектора и иновативних добављача.

Следећа табела сумира кључне изазове и одговарајућа решења:

Иновација уместо ниске цене: Нове могућности за стартапове у обезбеђивању уговора

Стартапови се суочавају са разним препрекама приликом надметања за уговоре, што може отворити нове могућности кроз иновације, уместо да се једноставно фокусирају на најнижу цену. Строги критеријуми подобности, као што су минимални приход и референце, често искључују младе компаније из конкуренције због недостатка утврђених резултата. Решења попут коришћења квалификација постојећих компанија, прихватања личних препорука од запослених и прилагођавања критеријума одговарајућој фази развоја компаније могла би овде помоћи. Велика сложеност и дужина процеса набавке преоптерећују мале тимове и резултирају значајним утрошком ресурса. Стога би смањење бирократије, дигитализација процеса набавке (нпр. путем електронских набавки) и пружање циљаних могућности обуке и умрежавања за стартапове били корисни. Често неприкладна величина уговора, где недостатак тендера заснованих на лотовима превазилази капацитете малих компанија, такође се може побољшати доследном применом клаузуле о МСП (члан 97 GWB) за поделу уговора на лотове и промовисањем конзорцијума за понуђаче. Још једна кључна тачка је фокус на најнижу цену, што ставља у неповољан положај иновативна, али потенцијално скупља решења. Увођење „бонуса за иновације“ као критеријума за доделу понуда, шира употреба функционалних спецификација и коришћење иновативних партнерстава могу отворити нове могућности. На крају крајева, недостатак транспарентности и повратних информација омета процес учења за стартапове и спречава побољшања у будућим понудама. Објављивање свеобухватне статистике јавних набавки и обавезних повратних информација за неуспешне понуђаче подржало би овај процес.

Које су економске последице посебног фаворизовања домаћих компанија?

Стратешка намера да се јавни уговори преференцијално додељују „домаћим компанијама за вештачку интелигенцију“ представља облик индустријске политике који је, међутим, у супротности са утврђеним економским принципима и европским правним оквиром. У сржи ове тензије лежи сукоб између промоције националног технолошког екосистема и потенцијалних губитака ефикасности који произилазе из ограничене конкуренције.

Закон ЕУ о јавним набавкама заснован је на основним принципима јединственог тржишта: транспарентности, једнаком третману и недискриминацији. Ови принципи су осмишљени како би се осигурало да се економски најповољнијој понуди додели уговор, без обзира на национално порекло понуђача. Ова отворена конкуренција се сматра кључним покретачем економског раста и процењује се да значајно доприноси БДП-у ЕУ. Политике које експлицитно фаворизују домаће компаније поткопавају овај принцип и ризикују кршење закона ЕУ.

Са економске тачке гледишта, таква протекционистичка мера може довести до већих трошкова за јавни сектор. Ако се конкуренција вештачки ограничи искључивањем међународних добављача, преостали домаћи понуђачи могу да налажу више цене. Студије о ефектима локалних преференција у јавним набавкама указују да ово може повећати трошкове за пореске обвезнике и смањити ефикасност јавне потрошње.

Насупрот томе, постоје аргументи индустријске политике. Заговорници такве стратегије тврде да је привремени повлашћени третман неопходан како би се младој, стратешки важној индустрији попут вештачке интелигенције дала фер шанса у глобалној конкуренцији. Владини уговор може деловати као кључни „први купац“ за стартап, не само да генерише приход већ служи и као важна референца, олакшавајући тако приступ приватним тржиштима и даљем ризичном капиталу. Стога је то стратешки компромис: виши трошкови и потенцијални губици ефикасности у кратком року се прихватају како би се изградила суверена и конкурентна домаћа технолошка база на дужи рок и избегле критичне зависности. Спровођење ове стратегије стога захтева пажљиво балансирање како би се промовисала домаћа индустрија без угрожавања основних стубова европског јединственог тржишта.

AI мењач правила игре: Најфлексибилнија AI платформа - Решења по мери која смањују трошкове, побољшавају ваше одлуке и повећавају ефикасност

Независна AI платформа: Интегрише све релевантне изворе података компаније

• Ова AI платформа интерагује са свим специфичним изворима података
  • Од SAP-а, Microsoft-а, Jira-е, Confluence-а, Salesforce-а, Zoom-а, Dropbox-а и многих других система за управљање подацима
• Брза интеграција вештачке интелигенције: Прилагођена решења за вештачку интелигенцију за предузећа за сате или дане, уместо месеци
• Флексибилна инфраструктура: базирана на облаку или хостинг у вашем сопственом дата центру (Немачка, Европа, слободан избор локације)

• Максимална безбедност података: његова употреба у адвокатским канцеларијама је непобитан доказ
• Примена у широком спектру извора података предузећа
• Избор сопствених или различитих AI модела (Немачка, ЕУ, САД, Кина)

Изазови које наша вештачка интелигенција решава

• Недостатак компатибилности конвенционалних вештачких интелигенција
• Заштита података и безбедно управљање осетљивим подацима
• Високи трошкови и сложеност индивидуалног развоја вештачке интелигенције
• Недостатак квалификованих стручњака за вештачку интелигенцију
• Интеграција вештачке интелигенције у постојеће ИТ системе

Више информација овде:

• Интеграција независне и међусобно повезане платформе за све пословне потребе засноване на вештачкој интелигенцији

Изградња националне рачунарске инфраструктуре

Какво је тренутно стање инфраструктуре дата центара у Немачкој и зашто је она кључна за вештачку интелигенцију?

Рачунарска снага чини фундаменталну окосницу дигиталне економије и представља неопходан ресурс за развој и рад модерних апликација вештачке интелигенције. Велики модели вештачке интелигенције, посебно основни модели, захтевају огроман рачунарски капацитет за обуку, што укључује милијарде параметара и огромне количине података. Без моћне и скалабилне инфраструктуре рачунарства и центара података, амбиција да се постане водећа нација вештачке интелигенције је недостижна.

Немачка се тренутно може похвалити највећим капацитетом дата центара у Европи. Франкфурт на Мајни се етаблирао као централно чвориште, углавном захваљујући DE-CIX-у, једној од највећих светских тачака за размену интернета, која се тамо налази. Ова концентрација обезбеђује одличну повезаност и привлачи инвестиције глобалних добављача услуга у облаку и добављача услуга колокације.

Упркос овој водећој позицији у Европи, релативна анализа открива нијансиранију слику. Када се расположива рачунарска снага посматра у односу на економски учинак, мерено бруто домаћим производом (БДП), Немачка заостаје за другим нацијама. Земље попут Велике Британије и Холандије имају већу густину рачунарске снаге по милијарди евра БДП-а. Глобално, јаз са САД и Кином, које доминирају тржиштем, још је израженији. Овај релативни јаз сигнализира потенцијално уско грло које би могло ограничити способност Немачке да одржи корак у глобалној трци вештачке интелигенције. Дигитални суверенитет и технолошке могућности земље стога директно зависе од снаге и ширења ове критичне инфраструктуре.

У вези са овим:

• Зависни од америчког облака? Немачка се бори за облак: Како планирају да се такмиче са AWS (Amazon) и Azure (Microsoft)

Шта значи потражња за „гигафабриком података“ у контексту стратегије вештачке интелигенције?

Термин „Гигафабрика“, који је првобитно сковао Тесла за своје огромне фабрике за масовну производњу батерија, користи се као снажна метафора у оквиру немачке стратегије за вештачку интелигенцију. Потражња за „барем једном Гигафабриком“ у Немачкој не треба схватити буквално као једну фабрику, већ као политичку посвећеност изградњи хиперскалних центара података посебно дизајнираних да задовоље екстремне захтеве апликација вештачке интелигенције.

„Гигафабрика података“ симболизује квалитативни и квантитативни скок у националној рачунарској инфраструктури. Више се не ради само о управљању конвенционалним центрима података за стандардне услуге у облаку, већ о стварању објеката способних да се носе са најрачунскије захтевним задацима – пре свега, обучавањем модела базе вештачке интелигенције са трилионима тачака података. Такви објекти захтевају масивну концентрацију специјализованог хардвера (посебно графичких процесора), изузетно високу густину енергије и софистициране системе хлађења.

Овај захтев имплицира стратешку неопходност стварања суверене рачунарске инфраструктуре која омогућава немачким и европским компанијама да развијају и користе моделе вештачке интелигенције у земљи. Ово смањује зависност од облачних платформи америчких хиперскалера и јача дигитални суверенитет. „Гигафабрика“ је стога физичка основа за амбицију да се постане независна „облачна нација“ и да се буде у могућности да се глобално такмичи за технолошко лидерство у вештачкој интелигенцији.

Који су највећи изазови у проширењу капацитета дата центара у Немачкој?

Амбициозни план за масовно проширење националне рачунарске снаге суочава се са бројним значајним физичким, регулаторним и друштвеним изазовима. Ова уска грла показују да дигитална трансформација не успева на веома конкретним, недигиталним ограничењима ако се она проактивно не реше.

Највећи изазов је снабдевање енергијом. Центри података, а посебно они за примене вештачке интелигенције, имају огромну и стално растућу потрошњу електричне енергије. Потражња за енергијом у немачким центрима података могла би се скоро удвостручити до 2030. године у поређењу са данас. Ово се сукобљава са високим ценама енергије у Немачкој, које представљају значајан конкурентски недостатак у поређењу са другим земљама и могу учинити инвестиције непривлачним.

Друга велика препрека су дуготрајни процеси планирања и одобравања. У Немачкој је потребно знатно дуже од просека ЕУ да се одобри и изгради нови дата центар. Ова бирократска кашњења стварају инвестициону неизвесност и успоравају хитно потребно проширење инфраструктуре.

Треће, велике потребе за земљиштем дата центара све више доводе до сукоба око коришћења земљишта. Изградња великих серверских фарми на пољопривредном земљишту или у близини стамбених подручја наилази на отпор пољопривредника, заштитника природе и локалног становништва, који се плаше заптивања земљишта и буке.

Коначно, одрживост представља кључни изазов. Центри података производе огромну количину отпадне топлоте, која се углавном неискоришћена ослобађа у животну средину. Иако постоје законски захтеви за коришћење отпадне топлоте, практична имплементација често не успева због недостатка инфраструктуре, као што су повезане мреже даљинског грејања. То доводи до трилеме између циља лидерства у вештачкој интелигенцији, енергетске транзиције и циљева заштите климе. Ширење инфраструктуре вештачке интелигенције може угрозити климатске циљеве ако није од самог почетка уграђено у интегрисану стратегију енергетског и урбаног развоја.

У вези са овим:

• Европски пут ка лидерству у вештачкој интелигенцији са пет гигафабрика вештачке интелигенције? Између амбициозних планова и историјских изазова

Смањење бирократије и слободан проток података

Које тензије постоје у вези са захтевом за несметаним протоком података за вештачку интелигенцију (AI)?

Захтев за смањењем бирократије како би подаци могли слободно да теку је централни, али и веома сложен аспект стратегије вештачке интелигенције. Он се дотиче основне напетости европског приступа дигитализацији: сукоба између апсолутне потребе за великим скуповима података ради подстицања иновација и подједнако апсолутне посвећености строгој заштити података ради очувања основних права.

Вештачка интелигенција, а посебно машинско учење, заснована је на подацима. Перформансе и тачност модела вештачке интелигенције директно зависе од количине и квалитета података који се користе за њихово обучавање. Са становишта технолошког развоја, слободан и једноставан приступ огромним количинама података је стога основни предуслов за останак конкурентним на глобалном тржишту. Потражња за „проточним“ окружењем података је стога апел за оквирне услове погодне за иновације.

Међутим, овај императив за иновацијама сукобљава се са европским правним оквиром, обликованим Општом уредбом о заштити података (GDPR). GDPR није осмишљен да гуши иновације, већ као оквир за заштиту основних грађанских слобода. Заснован је на принципима као што су минимизација података (треба обрађивати само минималну количину неопходних података), ограничење сврхе (подаци се могу користити само у сврху за коју су прикупљени) и захтев за јасним правним основама за сву обраду података, често у облику информисаног пристанка. Ови принципи су у природној супротности са „гладњу за подацима“ развоја вештачке интелигенције, што доводи до значајне правне несигурности за компаније и истраживаче.

Са којим специфичним бирократским и правним препрекама се суочавају програмери вештачке интелигенције у области заштите података?

За програмере вештачке интелигенције у Немачкој и Европи, напетост између захтева за подацима и заштите података манифестује се у низу конкретних правних и бирократских препрека које произилазе директно из GDPR-а и његовог тумачења.

Принцип минимизирања података представља фундаментални изазов. Иако GDPR захтева ограничавање обраде личних података на оно што је неопходно за ту сврху, многи напредни модели вештачке интелигенције ослањају се на анализу огромних, неспецифичних скупова података како би идентификовали обрасце. „Глад за подацима“ вештачке интелигенције директно противречи потребној економији података.

Уско повезана са овим је препрека ограничења сврхе. Према GDPR-у, подаци се могу прикупљати само за одређене, експлицитне и легитимне сврхе. Међутим, обука основних модела вештачке интелигенције често се спроводи за мноштво потенцијалних будућих примена које нису ни предвидљиве у време обуке. Ово отежава дефинисање одређене сврхе и ствара правне сиве зоне.

Још једна велика препрека је захтев за законским основом за обраду. За обуку модела вештачке интелигенције са личним подацима, често прикупљеним са интернета, практично је немогуће добити експлицитну и информисану сагласност од сваке особе. Програмери се стога често позивају на „легитимни интерес“, али његов обим је правно контроверзан и органи за заштиту података га све рестриктивније тумаче, што доводи до значајне правне несигурности.

Коначно, често непрозирно функционисање сложених система вештачке интелигенције, такозвани проблем „црне кутије“, сукобљава се са обавезама транспарентности из Опште уредбе о заштити података (GDPR). Грађани имају право на информације о логици која стоји иза аутоматизованих одлука. Ако чак ни програмери више не могу да прате прецизне путање одлучивања модела дубоког учења, ово право се тешко може гарантовати. Ове препреке, узете заједно, значе да је развој вештачке интелигенције у Европи повезан са већим правним ризиком и већим бирократским теретом него у другим деловима света.

У вези са овим:

• Пропустили сте револуцију вештачке интелигенције? Зашто Немачка ризикује да заостане за САД и Кином

Како европски закон о вештачкој интелигенцији покушава да пронађе равнотежу између иновација и регулације?

Европски закон о вештачкој интелигенцији представља до сада најсвеобухватнији покушај стварања регулаторног оквира који управља ризицима вештачке интелигенције без гушења иновација. То је централни одговор на горепоменуту напетост и отелотворује стратешку одлуку за трећи пут између laissez-faire приступа САД и државно контролисаног развоја вештачке интелигенције у Кини.

Суштина закона о вештачкој интелигенцији је приступ заснован на ризику. Уместо регулисања вештачке интелигенције на свим нивоима, закон прави разлику према потенцијалној штети коју апликација представља. Системи вештачке интелигенције са „неприхватљивим ризиком“, као што су владине друштвене оцене или манипулативне технике које утичу на понашање људи, потпуно су забрањени. Системи „високог ризика“ који се користе у критичним областима као што су медицинска дијагностика, регрутовање или правосудни систем подлежу строгим захтевима у погледу транспарентности, безбедности података, људског надзора и документације. Велика већина апликација вештачке интелигенције класификованих као ниског ризика, као што су филтери за нежељену пошту или вештачка интелигенција у видео играма, остају углавном нерегулисане.

Истовремено, Закон о вештачкој интелигенцији садржи експлицитне механизме за промоцију иновација, посебно усмерене на стартапове и мала и средња предузећа (МСП). Најважнији инструмент је такозвани „регулаторни песак“. То су контролисани правни простори за експериментисање где компаније могу да развијају и тестирају иновативне системе вештачке интелигенције под надзором надлежних органа, без потребе да се одмах суоче са пуним санкцијама закона за ненамерне прекршаје. Ови пескови су намењени стварању правне и планске сигурности, олакшавању приступа тржишту и промоцији дијалога између иноватора и регулатора. Закон о вештачкој интелигенцији стога није само заштитни инструмент већ и стратешки покушај стварања поузданог и поверљивог оквира који води иновације и намењен је да служи као дугорочна конкурентска предност.

Xpert.Digital поседује дубинско знање у различитим индустријама. То нам омогућава да развијемо прилагођене стратегије прецизно усклађене са захтевима и изазовима вашег специфичног тржишног сегмента. Континуираном анализом тржишних трендова и праћењем развоја у индустрији, можемо деловати проактивно и понудити иновативна решења. Комбинација искуства и стручности ствара додатну вредност и пружа нашим клијентима одлучујућу конкурентску предност.

Више информација овде:

• Искористите предности 5 области стручности компаније Xpert.Digital у једном пакету – већ од 500 евра месечно

Европски суверенитет у моделима заснованим на вештачкој интелигенцији

Зашто је развој сопствених европских модела базе вештачке интелигенције од стратешког значаја?

Развој и контрола основних модела вештачке интелигенције, познатих и као темељни модели, постали су питање од централног стратешког значаја за будућност Европе. Ови модели су технолошка основа на којој ће се градити мноштво будућих апликација вештачке интелигенције. Потпуна зависност од модела које развијају и контролишу искључиво компаније у САД или Кини представља значајан ризик за дигитални суверенитет Европе.

Дигитални суверенитет описује способност држава, компанија и грађана да аутономно обликују своју дигиталну трансформацију и избегну критичне технолошке зависности. Када је основна инфраструктура вештачке интелигенције у рукама актера ван Европе, јављају се бројни ризици. Прво, постоји економска зависност која може довести до неповољних услова или ограниченог приступа кључним технологијама. Друго, подаци обрађени на америчким cloud платформама потенцијално су подложни приступу америчких власти према законима као што је CLOUD Act, што је у супротности са европским принципима заштите података.

Треће, и можда најважније, модели базе вештачке интелигенције нису вредносно неутрални. Они се обучавају подацима који одражавају културне, друштвене и етичке перспективе. Модели првенствено обучени подацима из америчке или кинеске културне сфере могу садржати предрасуде које су неспојиве са европским вредностима и нормама. Развој сопствених европских модела базе је стога неопходан како би се осигурало да је вештачка интелигенција будућности изграђена на темељима који поштују фундаменталне европске вредности као што су демократија, владавина права и заштита основних права. Иницијативе попут GAIA-X, које имају за циљ стварање суверене европске инфраструктуре података, важан су корак у том правцу.

У вези са овим:

• Независне платформе за вештачку интелигенцију као стратешка алтернатива за европске компаније

Какав је тренутни статус развоја основних модела вештачке интелигенције „Произведено у Европи“?

Упркос значајном инвестиционом јазу у поређењу са САД и Кином, у Европи се успоставила динамична сцена за развој основних модела вештачке интелигенције, која следи сопствену диференцирану стратегију. Уместо да покушавају да изграде највеће и најмоћније моделе опште намене, многи европски играчи се фокусирају на специфичне нише и квалитетне карактеристике.

Водећа немачка компанија у овој области је Алеф Алфа. Стартап са седиштем у Хајделбергу специјализован је за развој модела вештачке интелигенције који су не само моћни већ и транспарентни и објашњиви („објашњива вештачка интелигенција“). Овај фокус на поузданост и суверенитет чини Алеф Алфу важним партнером за јавни сектор и регулисане индустрије. Компанија је недавно прилагодила своју стратегију, концентришући се више на мање, специјализоване моделе за специфичне примене, потез који се види као стратешко удаљавање од директне конкуренције са глобалним хиперскалерима.

Још једна перспективна европска компанија је Mistral AI, која је привукла значајну пажњу објављивањем моћних модела отвореног кода. Приступ отвореног кода промовише транспарентност и омогућава широкој заједници програмера да надограђује и прилагођава технологију.

Штавише, постоје иницијативе које финансира влада, као што је OpenGPT-X, пројекат у који су укључени Фраунхоферови институти, а који промовише развој отворених и поузданих језичких модела за Европу. На Универзитету у Вирцбургу, „LLäMmlein“ је такође развијен као први велики језички модел обучен искључиво на немачким подацима, са циљем да се прекине доминација података за обуку на енглеском језику и побољша квалитет немачког језика. Ови примери показују јасан стратешки правац: Европа се првенствено не такмичи само по величини својих модела, већ по специјализацији, отворености, транспарентности и прилагођавању специфичним језичким и регулаторним потребама европског тржишта.

Какву улогу играју прописи ЕУ, посебно закони о вештачкој интелигенцији, у глобалној конкуренцији модела вештачке интелигенције?

Европска регулатива, посебно закон о вештачкој интелигенцији, игра амбивалентну и много дискутовану улогу у глобалној конкуренцији у области вештачке интелигенције. С једне стране, постоји забринутост због „претеране регулације из Брисела“, која би могла да оптерети европске програмере високим трошковима усклађивања и бирократским препрекама, што би их потенцијално довело у неповољан положај у поређењу са агилнијим конкурентима из САД и Кине. Критичари се плаше да би строги прописи могли да успоре иновације и, посебно, створе препреку за улазак стартапова на тржиште.

С друге стране, закон о вештачкој интелигенцији се све више схвата као стратешки инструмент који може створити дугорочне конкурентске предности. Успостављањем првог свеобухватног правног оквира за вештачку интелигенцију на свету, ЕУ ствара правну и планску сигурност за компаније и кориснике. Овај јасан оквир може привући инвестиције и ојачати поверење у примене вештачке интелигенције. Закон такође експлицитно разматра потребе малих и средњих предузећа и стартапова пружањем инструмената погодних за иновације, као што су горе поменути регулаторни „пешчаници“ и диференцирањем казни према величини компаније.

Можда најважнија стратешка функција регулативе ЕУ лежи у такозваном „Бриселском ефекту“. Пошто је јединствено европско тржиште неопходно за глобалне технолошке компаније, оне ће бити принуђене да прилагоде своје производе и моделе строгим захтевима ЕУ како би тамо пословале. На овај начин, ЕУ ефикасно извози своје регулаторне стандарде и визију вештачке интелигенције засновану на вредностима целом свету. Регулација се тако трансформише из потенцијалног терета у моћан инструмент за обликовање глобалног пејзажа. Уместо да се такмичи у чисто технолошкој трци, коју би Европа могла да изгуби због инвестиционих празнина, ЕУ помера конкуренцију на ниво модела управљања, где успоставља водећу позицију кроз јасан, вредносно заснован и свеобухватан правни оквир.

Међународна сарадња и вештачка интелигенција заснована на европским вредностима

Шта значи тврдити да вештачку интелигенцију треба развијати у складу са „европским вредностима“?

Амбиција развоја вештачке интелигенције у складу са „европским вредностима“ је централни водећи принцип немачке и европске дигиталне стратегије и одлучујући фактор разликовања у глобалној конкуренцији. Овде се мање ради о специфичној техничкој архитектури, а више о уграђивању система вештачке интелигенције у робустан правни и етички оквир који одражава основна права и демократске принципе Европе.

Овај приступ заснован на вредностима је најјасније утврђен у Директиви ЕУ о вештачкој интелигенцији. Принципи у њој утврђени дефинишу шта представља „европску вештачку интелигенцију“: мора бити усмерена на човека, што значи да људи увек морају задржати крајњу контролу (људски надзор). Мора бити безбедна, робусна и транспарентна, тако да њене одлуке буду разумљиве и да се њоме не може лако манипулисати. Основни принцип је недискриминација, што захтева да системи вештачке интелигенције не појачавају постојеће друштвене предрасуде нити стварају нове. Заштита приватности и суверенитета података, кроз блиску везу са Општом уредбом о заштити података, је још један фундаментални стуб. Коначно, аспекти као што су друштвена и еколошка добробит такође су идентификовани као циљеви за системе вештачке интелигенције.

У пракси, овај приступ се манифестује у јасним забранама и строгим прописима. Апликације вештачке интелигенције које су у суштини у супротности са европским вредностима, као што су државно вођено друштвено бодовање по узору на кинески систем или системи за несвесну манипулацију понашањем, потпуно су забрањене у ЕУ. Апликације високог ризика подлежу строгим прописима осмишљеним да осигурају да ови системи функционишу праведно, безбедно и транспарентно. „Вештачка интелигенција према европским вредностима“ је стога политички и друштвени пројекат који нераскидиво повезује технолошки развој са заштитом основних права и демократских процеса.

У вези са овим:

• Старгејт Европа – Модели вештачке интелигенције са Дипсиком и Старгејтом показују шансе Европе у трци вештачке интелигенције

Како се може структурирати „размена под равноправним условима“ са технолошким лидерима попут САД?

Захтев за „равноправном разменом“ са технолошким лидерима попут САД израз је тежње ка дигиталном суверенитету. То подразумева померање са улоге пуког потрошача технологије и регулатора ка улози активног и равноправног учесника у обликовању глобалног дигиталног поретка. Неколико фактора је кључно за постизање ове позиције.

Прво, равноправни услови захтевају интерну технолошку експертизу. Само они који поседују релевантне моделе вештачке интелигенције, истраживачке капацитете и јак стартап екосистем биће доживљени као озбиљни партнери у технолошким дијалозима. Напори описани у претходним одељцима за изградњу домаће индустрије и инфраструктуре вештачке интелигенције су стога основни предуслов.

Друго, „равноправност“ се заснива на снази јединственог европског тржишта. Као једно од највећих и најмоћнијих економских подручја на свету, ЕУ може да искористи своју тржишну моћ као политичку полугу. Глобалне компаније зависе од приступа европском тржишту, што ЕУ даје снажну преговарачку позицију приликом постављања стандарда и правила.

Треће, и што је кључно, једнаки услови се постижу кроз кохерентан и глобално утицајан регулаторни оквир. Закон о вештачкој интелигенцији је централни инструмент овде. Он дефинише јасан европски став и обавезује међународне партнере да се ангажују око европских визија вештачке интелигенције засноване на вредностима. Уместо да само реагује на америчке или кинеске стандарде, Европа проактивно поставља своје. Циљ је спречити да САД технолошки и регулаторно „поделе“ Европу представљањем јединственог фронта са јасном, независном агендом.

Које стратешке импликације произилазе из глобалне трке између регулаторних система?

Глобална конкуренција за лидерство у вештачкој интелигенцији није само трка технологија и инвестиција, већ све више и конкуренција регулаторних система и повезаних друштвених визија. Појављују се три различита модела, од којих сваки поставља различите приоритете.

Европски модел, утврђен законима о вештачкој интелигенцији, представља свеобухватан приступ заснован на ризику и основним правима. Он даје приоритет безбедности, поверењу и етичким смерницама и тежи да води иновације унутар јасно дефинисаног правног оквира. Његов циљ је да постане глобални модел за одговорно управљање вештачком интелигенцијом.

Амерички модел је традиционално више оријентисан ка тржишту и иновацијама. Фокус је на минимизирању регулаторних препрека како би се убрзао технолошки развој и комерцијализација вештачке интелигенције. Регулација је често реактивна и специфична за сектор, уместо да се спроводи кроз свеобухватни, превентивни правни оквир. Стратегија има за циљ да обезбеди технолошку доминацију давањем максималне слободе водећим компанијама.

Кинески модел је државно усмерен и усмерен ка остваривању националних стратешких циљева. Регулација је агилна и може се брзо прилагодити новим технолошким достигнућима, али такође служи јачању државне контроле и надзора. Држава снажно промовише иновације, али увек у складу са политичким циљевима владе.

Стратешка импликација за Немачку и Европу је да њихов сопствени приступ заснован на вредностима мора бити активно позициониран као снага и јединствена глобална продајна понуда. У свету који је све више свестан потенцијалних ризика вештачке интелигенције, ознака „поуздана вештачка интелигенција“ може постати одлучујућа конкурентска предност. Успех европске стратегије зависиће од тога да ли се овај регулаторни оквир може успоставити не као кочница иновацијама, већ као печат одобрења за безбедне, праведне и висококвалитетне системе вештачке интелигенције који су тражени широм света — посебно у критичним и осетљивим областима примене.

У вези са овим:

• Развој нових модела вештачке интелигенције је несумњиво кључни фактор за будућност вештачке интелигенције (ВИ)

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или преусмеравање стратегије вештачке интелигенције

☑️ Пионирски развој пословања

 

Било би ми драго да вам будем лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме испод или ме једноставно позовите на +49 7348 4088 965 .

Радујем се нашем заједничком пројекту.

 

 

Xpert.Digital је центар за индустрију фокусиран на дигитализацију, машинство, логистику/интралогистику и фотонапонске системе.

Са нашим решењем за развој пословања од 360°, пружамо подршку реномираним компанијама, од нових пословања до постпродајних услуга.

Тржишна интелигенција, маркетиншки маркетинг, маркетиншка аутоматизација, развој садржаја, односи с јавношћу, мејлинг кампање, персонализоване друштвене мреже и неговање потенцијалних клијената су део наших дигиталних алата.

Више информација можете пронаћи на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus