Beş puanlık plan: Bu şekilde Almanya AI World İpucu olmak istiyor – AI Starups için Veri Gigafactory ve Kamu Siparişleri
Xpert ön sürümü
Dil seçimi 📢
Yayınlanan: 29 Temmuz 2025 / Güncelleme: 29 Temmuz 2025 – Yazar: Konrad Wolfenstein
Beş puanlık plan: Bu yüzden Almanya AI World ipucu olmak istiyor – AI Starups için Veri Gigafactory ve Kamu Siparişleri – Resim: Xpert.Digital
Almanya'nın AI Milletine Yolu: Küresel ırkta Avrupa var mı?
Stratejik öneme sahip Almanya için önde gelen bir yapay zeka olarak kuruluş neden?
Mevcut küresel teknoloji manzarası, genellikle “AI ırkı” olarak tanımlanan yapay zeka (AI) alanında yoğun rekabet ile karakterizedir. Bu yarış öncelikle araştırma, geliştirme ve altyapıya büyük yatırımlar yapan ABD ve Çin tarafından atıfta bulunmaktadır. Almanya gibi son derece gelişmiş bir endüstriyel ulus için, bu alana konumlandırmak sadece bir seçenek değil, stratejik bir zorunluluktur. Yapay zeka artık niş bir teknoloji değil, gelecekteki ekonomik rekabetçilik, ulusal güvenlik ve jeopolitik etkiye karar verecek temel bir temel yeniliğe dönüşüyor.
Refahı büyük ölçüde makine mühendisliği, otomotiv endüstrisi ve tıbbi teknoloji gibi kilit endüstrilerdeki gücüne dayanan Almanya için, AI sektöründe teknolojik bir eksiklik varoluşsal risklere dayanmaktadır. Bu sektörlerde teknoloji liderliği kaybı sadece ekonomik temeli aşındırmakla kalmayacak, aynı zamanda yabancı teknoloji sağlayıcılarına kritik bağımlılığa da yol açacaktır. Bu zorluğun aciliyeti, önemli eylem için zamanın çağrıldığını vurgulayan siyasi strateji belgelerinde netleşiyor.
Bu küresel dinamiğe yanıt olarak, Alman federal hükümeti, amacı Almanya'yı AI uluslarının “dünya liderleri” nde kurmak olan stratejik planlar formüle etmiştir. Bu stratejinin merkezi bir unsuru, Almanya'nın AI konumunu güçlendirmek için temel eylem alanlarını özetleyen dijital bakanın beş puanlık bir planıdır. Bu plan, yerli girişimlerin hedeflenen tanıtımından kendinden emin bir veri altyapısının kurulmasına, değere dayalı bir düzenleyici çerçevenin kurulmasına kadar uzanan kapsamlı bir dönüşüm için bir rehber görevi görür.
Bu planın analizi daha derin bir stratejik boyut ortaya koymaktadır. Avrupa ve ABD veya Çin arasındaki muazzam yatırım boşluğu göz önüne alındığında, Alman ve Avrupa stratejisi Amerikan veya Çin yaklaşımlarının kolay bir imajı olamaz. Aksine, asimetrik bir rekabet stratejisinin tasarımıdır. Bu, saf finansal üstünlük yoluyla değil, daha spesifik güçlü yönlerin akıllı kullanımı yoluyla var olmayı amaçlamaktadır: AI'nın güçlü endüstriyel temelle yakın bağlanması, güvenilir, değer tabanlı bir ekosistemin oluşturulması ve kalite bir özellik olarak dijital egemenliğin kurulması. Aşağıdaki bölümler bu stratejinin beş sütunu ayrıntılı olarak analiz edecek ve sonuçlarını, zorluklarını ve fırsatlarını aydınlatacaktır.
İçin uygun:
Kamu tahsisi yoluyla inovasyonun teşvik edilmesi
Kamu Sözleşmesi Ödülü, Almanya'da AI girişimlerinin tanıtımında nasıl bir rol oynuyor?
Yerli AI ekosistemini güçlendirmek için merkezi bir kol, kamu düzeninin stratejik yeniden düzenlenmesinde yatmaktadır. Devlet, Almanya'da bireysel BT alıcılarının en büyüğü olarak hareket ediyor, bu da kamu sektörü her yıl özel şirketlere üç haneli milyar dolarlık bir hacimle sipariş veriyor. Bu muazzam piyasa hacmi önemli bir ekonomik faktördür ve inovasyonun hedefli olarak teşvik edilmesi için muazzam bir potansiyel taşır.
Mevcut strateji, önceki ödül uygulamasını “vahşi büyüme” olarak eleştiriyor ve devlet dijital harcamalarının hedefli kontrolünü talep ediyor. Teklifin özü, esas olarak onları yerleşik, genellikle ABD teknoloji devlerine vermek yerine, Alman ve Avrupa aistpus'a stratejik olarak kamu emirleri atamaktır. Bu önlem, genç, yenilikçi şirketlere aksi takdirde zor bulacakları bir pazar girişi vererek bir “inovasyon artışı” olarak hizmet etmeyi amaçlamaktadır.
Ancak gerçeklik, bu potansiyelin şimdiye kadar bitkin olduğunu göstermektedir. Çalışmalar, kamu ihalelerine yeni başlayanların çarpıcı bir şekilde düşük katılımını göstermektedir. Alman girişimlerinin sadece % 11'i bu tür prosedürlere katılıyor ve sadece % 7'si bir ek ücret alıyor. Bu şirketlerin toplam cirosundaki kamu emirlerinin oranı buna bağlı olarak düşüktür; %5'ten az. Bu, devletin müşteri olarak temsil ettiği potansiyel pazar ile girişimlerin bu pazarı açma yeteneği arasındaki önemli bir tutarsızlığı göstermektedir. Bu nedenle kamu emirlerinin hedeflenen verilmesi sadece finansal destek olarak değil, piyasayı açmak ve yeni teknolojileri doğrulamak için temel bir mekanizma olarak da anlaşılmaktadır.
Yenilikçi genç şirketler tedarik hukukunda hangi engellerle karşılaşıyor?
Kamu ihalelerinde yeni başlayanların düşük başarısı, Alman ve Avrupa tedarik yasalarına demirlenen bir dizi özel bürokratik ve yasal engelden kaynaklanmaktadır. Bu engeller genellikle büyük, yerleşik şirketlerin ihtiyaçlarına göre uyarlanmıştır ve genç, çevik şirketler için aşılmaz engelleri temsil eder.
En büyük zorluklardan biri yetenek gereksinimleridir. Kamu müşterileri genellikle, genellikle iki zamanlı sipariş değeri olabilecek belirli bir minimum yıllık ciro kanıtı gerektirir. Bu gereksinimi hala büyüme aşamasında olan ve doğal olarak daha düşük satışlara sahip bir başlangıç için karşılamak zordur. Buna ek olarak, son üç mali yılın karşılaştırılabilir projeleri aracılığıyla kapsamlı referanslar talebi vardır. Bu klasik bir “Henne Egg sorunu” yaratır: kamu emirleri olmayan referans yok ve referanssız kamu emri yok.
Ayrıca, ödül prosedürünün karmaşıklığı ve süresi birçok girişimciyi korkutur. Teklif belgelerinin oluşturulması, küçük takımlar için önemli bir yük olan zaman ve kaynak yoğundur. Tedarik Yasası'nın kendisi yüksek bir düzenleyici yoğunluk ve bir düzenleme bölümü ile karakterize edilir: belirli AB eşik değerlerinin altındaki siparişler, konu sözleşmesi (UVGO) gibi ulusal düzenlemelere tabidir, bu değerlerin üzerindeki Avrupa genelinde ilan edilmelidir ve rekabetçi kısıtlamalara (GWB) karşı yasa (VGV) gibi daha karmaşık düzenlemelere tabidir (VGV). Bu yasal karmaşıklık giriş engelini arttırır ve birçok yenilikçi şirketin en başından beri potansiyel müşteriler olarak kamu sektöründen kaçınmasına yol açar.
Kamu emirlerine erişimi kolaylaştırmak için hangi çözümler ve reformlar tartışılmaktadır?
Açıklanan engelleri azaltmak için, yasal ve politik düzeyde çeşitli çözümler tartışılmaktadır. Bunlar, ihale yasasını şeffaflık ve rekabetin temel ilkelerinden vazgeçmeden daha esnek ve daha yenilikçi hale getirmeyi amaçlamaktadır.
Yasal düzeyde, dezavantajlarını telafi etmek için start-up'ları kullanabilen araçlar var. Bu, daha büyük bir düzen için kapasiteleri birlikte yükseltmek için birkaç küçük şirketin bir araya geldiği “teklif veren toplulukların” oluşumunu içerir. Başka bir seçenek de, referanslar veya satış rakamları gibi bir başlangıç “borç” nın yerleşik bir ortak şirketten, karşılığında kaynaklarını sağlamak zorunda olduğu “Yetenek Kredisi” dir.
Siyasi düzeyde, dijital dernek Bitkom'un 7 puanlık planı gibi kapsamlı reform önerileri var. Diğer şeylerin yanı sıra, mevcut yenilikçi ödül kriterlerinin daha güçlü bir şekilde uygulanmasını gerektirir, yeni başlayanlar için tasarlanmış yeni değerlendirme standartlarının oluşturulması ve engebeli yasal çerçeveleri uyumlu hale getirilmesini gerektirir. Merkezi bir nokta, tedarik noktalarının profesyonelleşmesidir. Ödüllü yetkililerdeki çalışanlar, genellikle uzmanlaşma ve hedefli eğitim gerektiren yenilikçi AI çözümlerini değerlendirebilmek için uzman bilgisine ihtiyaç duyarlar. Bir diğer önemli araç da “İnovasyon Ortaklığı” dır. Bu, piyasada henüz mevcut olmayan bir şirketle birlikte yenilikçi bir çözüm geliştirmek için açıkça tasarlanmış özel bir ödül prosedürüdür. Bu nedenle, yeni AI teknolojilerinin tedariki için idealdir ve halka açık eller ile yenilikçi sağlayıcılar arasındaki işbirliğini teşvik eder.
Aşağıdaki tablo, merkezi zorlukları ve ilgili çözümleri özetlemektedir:
Düşük bir fiyat yerine yenilik: Siparişler için yeni başlayanlar için yeni fırsatlar
Düşük bir fiyat yerine yenilik: Siparişler için yeni başlayanlar için yeni fırsatlar – Resim: Xpert.digital
Yeni başlayanlar, düşük fiyat yerine inovasyon yoluyla yeni fırsatlar sağlayabilecek siparişler için çeşitli engellerin önünde. Minimum satışlar ve referanslar gibi katı yetenek kriterleri genellikle genç şirketleri kurumsal geçmiş eksikliği nedeniyle rekabetten hariç tutar. Yetenek kredilerinin kullanımı, çalışanların kişisel referanslarının onaylanması ve kriterlerin ilgili kurumsal aşamaya uyarlanması gibi çözümler burada yardımcı olabilir. Tedarik prosedürlerinin yüksek karmaşıklığı ve süresi, küçük ekipleri ezer ve büyük kaynak çabalarına neden olur, bu nedenle bürokraside bir azalma, ödül prosedürlerinin (Eviels gibi) sayısallaştırılması ve yeni başlayanların hedefli eğitim ve ağ oluşturması mantıklı olacaktır. Çoğu zaman uygunsuz sipariş büyüklüğü, lotların eksikliği küçük şirketlerin kapasitesini aştığında, siparişlerin gevşek olarak dağıtılması ve teklif veren toplulukların tanıtımı için Orta Boyutlu İş Maddesi'nin (§ 97 GWB) tutarlı bir şekilde uygulanmasıyla da geliştirilebilir. Başka bir önemli nokta, en düşük fiyata, yenilikçi ama potansiyel olarak daha pahalı çözümlere odaklanmaktır. Bir ek ücret kriteri olarak bir "inovasyon priminin" tanıtımı, fonksiyonel performans açıklamalarının daha geniş kullanımı ve inovasyon ortaklıklarının kullanımı burada yeni fırsatlar açabilir. Son olarak, şeffaflık eksikliği ve geri bildirim eksikliği, başlangıçlar için öğrenme sürecini zorlaştırıyor ve gelecekteki tekliflerde iyileştirmeleri önlüyor. Kapsamlı ödül istatistiklerinin yayınlanması ve dikkate alınmayan teklif sahipleri için zorunlu geri bildirimler bu süreci destekleyecektir.
Yerli şirketler için hedeflenen tercihin ne gibi bir ekonomik sonuçları var?
Kamu emirlerini “yerli yapay zeka şirketlerine” tercih etme stratejik niyeti, ancak yerleşik ekonomik ilkeler ile Avrupa yasal çerçevesi arasında bir gerginlik içinde olan bir tür sanayi politikasını temsil etmektedir. Bu gerilim alanının çekirdeği, ulusal bir teknoloji ekosisteminin teşvik edilmesi ile sınırlı rekabet nedeniyle potansiyel verimlilik kaybı arasındaki çatışmada yatmaktadır.
AB hakları iç piyasanın temel ilkelerine dayanmaktadır: şeffaflık, eşit muamele ve ayrımcılık yapmama. Bu ilkeler, teklif sahibinin ulusal kökenine bakılmaksızın, en ekonomik teklifin sözleşmenin verilmesini sağlamayı amaçlamaktadır. Bu açık rekabet, ekonomik büyüme için önemli bir motor olarak kabul edilir ve tahminlere göre AB'nin GSYİH'sına önemli ölçüde katkıda bulunur. Yerli şirketleri açıkça tercih eden bir politika, bu ilkeyi ve AB yasasını ihlal etme risklerini zayıflatır.
Ekonomik açıdan bakıldığında, böyle bir korumacı önlem, kamu sektörü için daha yüksek fiyatlara yol açabilir. Rekabet, uluslararası sağlayıcıların dışlanmasıyla yapay olarak kısıtlanırsa, geri kalan yerli teklif sahipleri daha yüksek fiyatları uygulayabilir. Satın alma sistemindeki yerel tercihin etkileri üzerine yapılan çalışmalar, bunun vergi mükelleflerinin maliyetlerini artırabileceğini ve kamu giderlerinin verimliliğini azaltabileceğini göstermektedir.
Buna karşılık, sanayi politikası argümanları. Böyle bir stratejinin destekçileri, AI endüstrisi gibi stratejik olarak önemli bir endüstriye küresel rekabette adil bir fırsat vermek için geçici tercihin gerekli olduğunu savunuyor. Bir eyalet yetkisi, sadece satış yaratmakla kalmayıp aynı zamanda önemli bir referans olarak da hizmet veren ve böylece özel pazarlara ve diğer girişim sermayesine erişimi kolaylaştıran belirleyici bir “ilk müşteri” olarak hareket edebilir. Bu nedenle stratejik bir husustur: kısa sürede, uzun vadede egemen ve rekabetçi bir yerli teknoloji oluşturmak ve kritik bağımlılıklardan kaçınmak için daha yüksek maliyetler ve potansiyel verimlilik kayıpları kabul edilmektedir. Bu nedenle bu stratejinin uygulanması, Avrupa iç pazarının temel taşlarını tehlikeye atmadan iç endüstriyi teşvik etmek için dikkatli bir dengeleme eylemi gerektirir.
🎯📊 Bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında AI platformunun entegrasyonu 🤖🌐 Tüm şirket konuları için
Tüm Şirket Konuları için Bağımsız ve Veriler Çapraz Kaynak Çapında Bir AI Platformunun Entegrasyonu – Resim: Xpert.Digital
Ki-Gamechanger: En esnek AI platformu – maliyetleri azaltan, kararlarını artıran ve verimliliği artıran özel yapım çözümler
Bağımsız AI Platformu: Tüm ilgili şirket veri kaynaklarını entegre eder
- Bu AI platformu tüm belirli veri kaynaklarıyla etkileşime girer
- SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ve diğer birçok veri yönetim sisteminden
- Hızlı AI Entegrasyonu: Şirketler için aylar yerine saatler veya günler içinde özel yapım AI çözümleri
- Esnek Altyapı: Bulut tabanlı veya kendi veri merkezinizde barındırma (Almanya, Avrupa, ücretsiz konum seçimi)
- En Yüksek Veri Güvenliği: Hukuk firmalarında kullanmak güvenli kanıttır
- Çok çeşitli şirket veri kaynaklarında kullanın
- Kendi veya çeşitli AI modellerinizin seçimi (DE, AB, ABD, CN)
AI platformumuzun çözdüğü zorluklar
- Geleneksel AI çözümlerinin doğruluğu eksikliği
- Hassas verilerin veri koruması ve güvenli yönetimi
- Bireysel AI gelişiminin yüksek maliyetleri ve karmaşıklığı
- Nitelikli AI eksikliği
- AI'nın mevcut BT sistemlerine entegrasyonu
Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:
AI yarışında Almanya: Ulusal Aritmetik Performans Altyapısı ve İnovasyonunun Anahtarı, Katı Düzenleme ve Bürokratik Engellere rağmen Tanıtım
Ulusal bilgi işlem gücü altyapısı oluşturmak
Almanya'daki veri merkezi altyapısının mevcut durumu nedir ve yapay zeka için neden çok önemlidir?
Bilgi işlem gücü, dijital ekonominin temel omurgasıdır ve modern AI uygulamalarının geliştirilmesi ve işletilmesi için vazgeçilmez kaynaktır. Büyük AI modelleri, özellikle temel modeller, eğitim için muazzam hesaplama kapasiteleri, milyarlarca parametre ve büyük miktarda veri gerektirir. Aritmetik ve veri merkezlerinin güçlü ve ölçeklenebilir bir altyapısı olmadan, önde gelen bir AI ülkesi olma hırsı mümkün olamaz.
Almanya şu anda Avrupa'nın en büyük veri merkezi kapasitesine sahiptir. Frankfurt AM ana konumu, büyük ölçüde dünyanın en büyük internet düğümlerinden biri olan DE-CIX'ten kaynaklanan merkezi bir merkez olarak kendisini kurmuştur. Bu konsantrasyon mükemmel bağlantı sağlar ve küresel bulut sağlayıcılarından ve kolokasyon servis sağlayıcılarından yatırımlar çeker.
Avrupa'daki bu önde gelen pozisyona rağmen, göreceli bir görüş daha farklılaşmış bir resim göstermektedir. Mevcut bilgi işlem gücünü, gayri safi yurtiçi hasıla (GSYİH) tarafından ölçülen ekonomik güçle karşılaştırırsanız, Almanya diğer ulusların arkasına düşer. Büyük Britanya veya Hollanda gibi ülkeler, GSYİH'da milyar avro başına daha fazla bilgi işlem gücü yoğunluğuna sahiptir. Küresel karşılaştırmada, pazara hakim olan ABD ve Çin'e olan mesafe daha da açıktır. Bu göreceli boşluk, Almanya'nın küresel AI yarışında devam etme yeteneğini kısıtlayabilecek potansiyel bir darboğaza işaret ediyor. Ülkenin dijital egemenliği ve hareket etme teknolojik yeteneği doğrudan doğrudan bu kritik altyapının gücüne ve genişlemesine bağlıdır.
İçin uygun:
AI stratejisi bağlamında “veri için gigafactory” talebi ne anlama geliyor?
Aslen Tesla tarafından pil üretimi için büyük fabrikaları için şekillendirilen “Gigafactory” terimi, Alman AI stratejisinin bir parçası olarak etkili bir metafor olarak kullanılmaktadır. Almanya'da “en az bir gigafactory” talebi, kelimenin tam anlamıyla tek bir fabrika olarak değil, AI uygulamalarının aşırı gereksinimleri için özel olarak tasarlanmış, veri merkezleri oluşturmaya yönelik politik bir taahhüt olarak anlaşılmaktadır.
“Veri için gigafactory”, ulusal aritmetik altyapısında nitel ve nicel bir sıçramayı sembolize eder. Artık sadece standart bulut hizmetleri için geleneksel veri merkezlerinin işletilmesi ile ilgili değil, en fazla bilgi işlem görevleriyle başa çıkabilen sistemlerin oluşturulması – trilyonlarca veri noktasına sahip AI tabanlı modellerin her şeyden önce. Bu tür sistemler, büyük bir konsantrasyon özel donanım (özellikle GPU), son derece yüksek enerji yoğunluğu ve son derece gelişmiş soğutma sistemleri gerektirir.
Gereksinim, Alman ve Avrupa şirketlerinin kendi ülkelerinde AI modelleri geliştirmelerini ve işletmesini sağlayan egemen bir aritmetik altyapı yaratmak için stratejik ihtiyacı ima etmektedir. Bu, Amerikan hiperscaler'ın bulut platformlarına bağımlılığı azaltır ve dijital egemenliği güçlendirir. Bu nedenle “gigafactory”, bağımsız bir “bulut ulusu” olma ve AI'da teknolojik liderlik için küresel rekabette hayatta kalabilme hırsının fiziksel temelidir.
Almanya'daki veri merkezi kapasitelerini genişletmede en büyük zorluklar nelerdir?
Ulusal bilgi işlem gücünü büyük ölçüde genişletmek için iddialı plan, bir dizi önemli fiziksel, düzenleyici ve sosyal zorluklarla karşılaşır. Bu darboğazlar, proaktif olarak ele alınmazsa çok somut, dijital olmayan sınırlar nedeniyle dijital dönüşümün başarısız olduğunu göstermektedir.
En büyük zorluk enerji arzıdır. Veri merkezleri ve özellikle AI uygulamaları için olanlar, muazzam ve istikrarlı bir şekilde büyüyen güç tüketimine sahiptir. Alman veri merkezlerinin enerji gereksinimleri bugüne kıyasla 2030'a kadar neredeyse iki katına çıkabilir. Bu, uluslararası karşılaştırmada önemli bir rekabetçi dezavantajı temsil eden ve yatırımları çekici hale getirebilen Almanya'daki yüksek enerji fiyatları ile çarpışıyor.
İkinci büyük engel uzun planlama ve onay prosedürleridir. Almanya'da, yeni bir veri merkezini onaylamak ve oluşturmak AB ortalamasından önemli ölçüde daha uzun sürüyor. Bu bürokratik gecikmeler yatırım belirsizliği yaratır ve altyapının acilen ihtiyaç duyulan genişlemesini yavaşlatır.
Üçüncüsü, veri merkezlerinden yüksek alan alanı giderek artan bir şekilde arazi kullanımı çatışmalarına yol açar. Ekilebilir arazide veya yerleşim alanlarında büyük sunucu çiftliklerinin inşası, çiftçiler, korumacılar ve alan sızdırmazlığı ve gürültü kirliliğinden korkan sakinlerden dirençle karşılaştı.
Son olarak, sürdürülebilirlik merkezi bir zorluktur. Veri merkezleri, genellikle kullanılmayan çevreye salınan büyük miktarda atık ısı üretir. Atık ısı kullanımı için yasal gereklilikler olmasına rağmen, pratik uygulama genellikle bağlı bölge ısıtma ağları gibi altyapı eksikliği nedeniyle başarısız olur. Bu, AI liderliği, enerji geçişi ve iklim koruma hedefleri arasında bir üçlülemeye yol açar. AI altyapısının genişlemesi, başlangıçtan entegre bir enerji ve kentsel kalkınma stratejisine gömülmezse iklim hedeflerini tehlikeye atabilir.
İçin uygun:
Bürokratik azaltma ve serbest veri akışı
Yapay zeka uygulamaları için engelsiz veri akışı talebi hangi alanda?
Bürokrasiyi azaltma gereksinimi, verilerin engelsiz akabilmesi için AI stratejisinin merkezi ama aynı zamanda oldukça karmaşık bir noktasıdır. Avrupa sayısallaştırma yaklaşımının nükleer voltaj alanını etkiler: inovasyonu teşvik etmek için büyük miktarda veriye koşulsuz ihtiyaç ve temel hakları korumak için katı veri korumasının eşit derecede koşulsuz itirafı arasındaki çatışma.
Yapay zeka, özellikle makine öğrenimi verilere dayalıdır. AI modellerinin performansı ve doğruluğu, doğrudan eğitildikleri verilerin miktarına ve kalitesine bağlıdır. Teknoloji geliştirme açısından, büyük miktarlarda veriye en özgür ve karmaşık olmayan erişim, küresel rekabette var olabilmek için temel bir gerekliliktir. Bu nedenle “akan” veri trafiğine olan talep, inovasyon dostu bir çerçeve için bir savunmadır.
Bununla birlikte, bu inovasyon zorunluluğu, Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ile karakterize edilen Avrupa yasal çerçevesi tarafından dengelenmektedir. GDPR bir inovasyon freni olarak değil, temel sivil hakların korunması için bir çerçeve olarak tasarlanmıştır. Veri minimizasyonu (sadece az sayıda veri gerektiği gibi işlenmesi gerektiği gibi), amaç bağlanması (veriler yalnızca toplandıkları amaç için kullanılabilir) ve herhangi bir veri işleme için genellikle bilgilendirilmiş onam şeklinde net bir yasal temel ihtiyacına dayanmaktadır. Bu ilkeler, şirketler ve araştırmacılar arasında önemli yasal belirsizliğe yol açan AI gelişiminin “veri açlığı” arasında doğal bir gerilim içindedir.
Veri koruma alanındaki AI geliştiricileri için hangi özel bürokratik ve yasal engeller var?
Almanya ve Avrupa'daki AI geliştiricileri için, veri gereksinimleri ve veri koruma arasındaki gerilim alanı, doğrudan GDPR ve yorumundan kaynaklanan bir dizi belirli yasal ve bürokratik engelle kendini gösterir.
Veri minimizasyonu ilkesi temel bir zorluğu temsil eder. GDPR, amaç için gerekli seviyeyi sınırlamak için kişisel verilerin işlenmesini gerektirse de, birçok gelişmiş AI modeli kalıpları tanımak için büyük, spesifik olmayan veri kayıtlarının analizine dayanmaktadır. Yapay zekanın “veri açlığı” gerekli veri ekonomisiyle doğrudan çelişmektedir.
Amaç engeli yakından bağlantılıdır. GDPR'ye göre, veriler yalnızca tanımlanmış, net ve meşru amaçlar için toplanabilir. Bununla birlikte, AI baz modellerinin eğitimi genellikle çeşitli potansiyeller için gerçekleştirilir ve eğitim sırasında henüz öngörülemeyen gelecek uygulamalar. Bu, belirli bir amacın tanımını yapar ve yasal gri alanlar yaratır.
Başka bir büyük engel, yasal bir işleme esasına göre gereksinimidir. İnternetten genellikle toplanan kişisel verilerle yapay zeka modellerinin eğitimi için, her bireyden açık ve bilgilendirilmiş onam almak neredeyse imkansızdır. Bu nedenle geliştiriciler genellikle “meşru faiz” e atıfta bulunurlar, ancak erişimi yasal olarak tartışmalıdır ve veri koruma yetkilileri tarafından giderek daha fazla yorumlanmaktadır, bu da önemli bir yasal belirsizliğe yol açar.
Son olarak, karmaşık AI sistemlerinin sıklıkla şeffaf olmayan işlevselliği olan “Blackbox” problemi, GDPR'nin şeffaflık yükümlülükleriyle çarpışır. Vatandaşlar, otomatik kararların arkasındaki mantık hakkında bilgi verme hakkına sahiptir. Geliştiriciler bile derin bir öğrenme modelinin kesin karar yollarını anlayamıyorlarsa, bu hakkı garanti etmek zordur. Toplamda, bu engeller Avrupa'da AI gelişimi ile ilişkili, diğer dünya bölgelerinden daha yüksek bir yasal risk ve daha fazla bürokratik çaba ile ilişkilidir.
İçin uygun:
Avrupa AI Yasası yenilik ve düzenleme arasında nasıl bir denge yaratmaya çalışıyor?
Avrupa AI yasası, inovasyonu boğmadan AI risklerini ustalaşan düzenleyici bir çerçeve yaratmak için en kapsamlı girişimdir. Bu, ABD'nin laissez-faire yaklaşımı ile Çin'deki devlet kontrollü AI gelişimi arasında üçüncü bir yol için tarif edilen gerilim alanının temel cevabıdır.
AI yasasının çekirdeği riske dayalı yaklaşımıdır. Yasa, genel olarak AI düzenlemek yerine, bir uygulamaya verilen hasar riskine göre farklılaşır. Devlet sosyal puanlama veya insanların davranışını etkileyen manipülatif teknikler gibi “kabul edilemez bir risk” olan AI sistemleri tamamen yasaktır. Tıbbi teşhis, personel alımı veya yargı gibi kritik alanlarda kullanılan “yüksek riskli” sistemler şeffaflık, veri güvenliği, insan denetimi ve dokümantasyon için katı gerekliliklere tabidir. Video oyunlarında spam filtreleri veya AI gibi düşük riskli olarak sınıflandırılan AI uygulamalarının büyük çoğunluğu büyük ölçüde düzensiz kalır.
Aynı zamanda, AI yasası, özellikle yeni başlayanlara ve küçük ve orta ölçekli şirketlere (KOBİ) hedeflenen inovasyonu teşvik etmek için açık mekanizmalar içermektedir. En önemli enstrüman, sözde “düzenleyici kum kutuları” dır. Bunlar, şirketlerin, kasıtsız ihlaller durumunda hemen yasanın tam yaptırımlarını beklemeden sorumlu yetkililerin denetimi altında yenilikçi AI sistemleri geliştirebilecekleri ve test edebilecekleri yasal deney alanlarıdır. Bu kum kutuları yasal ve planlama güvenliği yaratmayı, pazar erişimini kolaylaştırmayı ve yenilikçiler ve düzenleyiciler arasında diyalogu teşvik etmeyi amaçlamaktadır. Bu nedenle AI yasası sadece bir koruma aracı değil, aynı zamanda yenilikleri yönlendirmeyi ve uzun vadede rekabet avantajı olarak hizmet etmeyi amaçlayan güvenilir ve güvenilir bir çerçeve oluşturmak için stratejik bir girişimdir.
🎯🎯🎯 Kapsamlı bir hizmet paketinde Xpert.Digital'in kapsamlı, beş katlı uzmanlığından yararlanın | Ar-Ge, XR, Halkla İlişkiler ve SEM
AI & XR-3D oluşturma makinesi: Xpert.digital'den kapsamlı bir hizmet paketinde beş kat uzmanlık, R&D XR, PR & SEM – Resim: Xpert.digital
Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.
Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:
Avrupa'nın kendi AI tabanlı modelleri aracılığıyla dijital egemenliğe giden yolu: uluslararası teknolojide rekabet avantajı olarak AB-KI yasası
AI temel modellerinde Avrupa egemenliği
Stratejik öneme sahip kendi Avrupa AI temel modellerinizin neden geliştirilmesi?
Temel modeller olarak da bilinen AI temel modellerinin geliştirilmesi ve kontrolü, Avrupa'nın geleceği için merkezi stratejik önem taşıyan bir mesele haline gelmiştir. Bu modeller, gelecekteki çeşitli AI uygulamalarının oluşturacağı teknolojik temeldir. Sadece ABD veya Çin'deki şirketler tarafından geliştirilen ve kontrol edilen modellere tam bir bağımlılık, Avrupa'nın “dijital egemenliği” için önemli riskler taşır.
Dijital egemenlik, devletlerin, şirketlerin ve vatandaşların dijital dönüşümlerini belirleme ve kritik teknolojik bağımlılıklardan kaçınma yeteneğini açıklar. Temel yapay zeka altyapısı Avrupa dışı aktörlerin elinde bulunuyorsa, çeşitli riskler ortaya çıkar. Birincisi, olumsuz koşullara veya kilit teknolojilere sınırlı erişime yol açabilecek ekonomik bir bağımlılık vardır. İkincisi, ABD bulut platformlarında işlenen veriler, Avrupa veri koruma fikirleriyle çelişen Bulut Yasası gibi yasalar çerçevesinde ABD yetkilileri tarafından erişilebilir.
Üçüncüsü ve belki de en önemlisi, AI tabanlı modellerin değer açısından nötr olmadığı gerçeği. Kültürel, sosyal ve etik fikirleri yansıtan verilerle eğitilirler. Öncelikle Amerikan veya Çin kültürel alanından verilerle eğitilmiş modeller, Avrupa değerleri ve normlarıyla uyumlu olmayan önyargı (önyargı) içerebilir. Bu nedenle kendi Avrupa temel modellerinin geliştirilmesi, AI'nın demokrasi, hukukun üstünlüğü ve temel hakların korunması gibi Avrupa temel değerlerine saygı duyan bir temel üzerinde geleceği geliştirmesini sağlamak için gereklidir. Egemen Avrupa veri altyapısı oluşturması gereken Gaia-X gibi girişimler bu şekilde önemli bir bileşendir.
İçin uygun:
“Avrupa'da Yapılan” AI temel modelleri geliştirmenin mevcut durumu nedir?
ABD ve Çin'e yönelik önemli yatırım açığına rağmen, kendi farklılaşmış stratejisini takip eden AI tabanlı modellerin geliştirilmesi için Avrupa'da dinamik bir sahne kurdu. Birçok Avrupalı aktör, en büyük ve en güçlü tüm amaçlı modelleri oluşturmaya çalışmak yerine, belirli nişlere ve kaliteli özelliklere odaklanır.
Bu bölgede önde gelen bir Alman şirketi Alph Alpha'dır. Heidelberg başlangıç, sadece verimli değil, aynı zamanda şeffaf ve anlaşılabilir (“açıklanabilir AI”) yapay zeka modelleri geliştirme konusunda uzmanlaşmıştır. Bu güvenilirlik ve egemenliğe odaklanma, Alph Alpha'yı kamu sektörü ve düzenlenmiş endüstriler için önemli bir ortak haline getirir. Şirket son zamanlarda stratejisini uyarladı ve şimdi küresel hiperscalers ile doğrudan rekabetten stratejik bir ayrılma olarak görülen belirli uygulama alanları için daha küçük, özel modellere odaklanıyor.
Başka bir Avrupa umudu, güçlü açık kaynak modellerinin yayınlanmasından büyük ilgi gören Fransız şirketi Mistral AI'dır. Açık kaynak yaklaşımı şeffaflığı teşvik eder ve geniş bir geliştiriciler topluluğunun bunları teknolojiye inşa etmesini ve uyarlamasını sağlar.
Buna ek olarak, Avrupa için açık ve güvenilir dil modellerinin geliştirilmesini sağlayan Fraunhofer enstitülerinin katılımına sahip bir proje olan OpenGPT-X gibi devlet tarafından finanse edilen girişimler var. Würzburg Üniversitesi'nde, “Llämmlein”, “Llämmlein” tarafından da geliştirilmiştir. Bu örnekler açık bir stratejik yönelim göstermektedir: Avrupa öncelikle modellerin büyüklüğünde değil, Avrupa pazarının belirli dilsel ve düzenleyici ihtiyaçlarına uzmanlık, açıklık, şeffaflık ve adaptasyon yoluyla rekabet eder.
AB düzenlemesi, özellikle AI yasası, AI modellerinin küresel rekabetinde nasıl bir rol oynar?
Avrupa düzenlemesi, özellikle AI yasası, küresel AI yarışmasında kararsız ve çok tartışılan bir rol oynamaktadır. Bir yandan, endişe, Avrupa geliştiricilerinin yüksek uyum maliyetleri ve bürokratik engelleri olan ve böylece ABD ve Çin'den çevik rakiplere kıyasla geride kalmalarına izin verebilecek “Brüksel'den aşırı düzenleme” ne karşı ifade ediliyor. Eleştirmenler, katı düzenlemelerin yenilikleri yavaşlattığından ve özellikle yeni başlayanlar için piyasaya giriş bariyeri olabileceğinden korkuyor.
Öte yandan, AI yasası giderek daha uzun vadede rekabet avantajları yaratabilen stratejik bir araç olarak anlaşılmaktadır. AB için dünyanın ilk kapsamlı yasal çerçevesini kurarak, AB şirketler ve kullanıcılar için yasal ve planlama güvenliği yaratır. Bu açık çerçeve yatırımları çekebilir ve AI uygulamalarına olan güveni güçlendirebilir. Yasa ayrıca, daha önce bahsedilen düzenleyici kum kutuları gibi inovasyon dostu araçlar sağlayarak ve şirket büyüklüğüne göre para cezalarıyla farklılaştırarak KOBİ'lerin ve yeni başlayanların ihtiyaçlarını açıkça dikkate almaktadır.
AB düzenlemesinin belki de en önemli stratejik işlevi “Brüksel Etkisi” nde yatmaktadır. Avrupa iç pazarı küresel teknoloji şirketleri için vazgeçilmez olduğundan, burada çalışabilmek için ürünlerini ve modellerini katı AB gereksinimlerine uyarlamak zorunda kalacaklar. Bu şekilde AB, tüm dünyada Ki de facto'nun düzenleyici standartlarını ve değere dayalı fikirlerini ihraç etmektedir. Böylece düzenleme, potansiyel bir yükten küresel tasarımın güçlü bir aracı haline gelir. AB, Avrupa'nın yatırım boşlukları nedeniyle kaybedebileceği saf bir teknoloji yarışmasında rekabet etmek yerine, rekabeti net, değer temelli ve kapsamlı bir yasal çerçeve yoluyla liderlik pozisyonu aldığı yönetişim modelleri düzeyinde yer değiştiriyor.
Avrupa değerlerine göre uluslararası işbirliği ve yapay zeka
İddia “Avrupa değerlerine” göre AI geliştirmek için ne anlama geliyor?
“Avrupa değerlerine” göre yapay zeka geliştirmenin amacı, Alman ve Avrupa dijital stratejisinin merkezi bir leitmotifi ve küresel rekabette belirleyici farklılaşma faktörüdür. Belirli teknik mimari ile ilgili, AI sistemlerinin Avrupa'nın temel haklarını ve demokratik ilkelerini yansıtan sağlam bir yasal ve etik çerçeveye yerleştirilmesinden daha azdır.
Bu değer temelli yaklaşım en çok AB KI Yasası'nda belirtilmiştir. İçine demirlenen ilkeler, “Avrupa AI” nı neyin tanımladığını tanımlar: insan merkezli olmalıdır, yani insanın her zaman son kontrol örneğini (insan denetimi) tutması gerektiği anlamına gelir. Güvenli, sağlam ve şeffaf olmalıdır, böylece kararlarınız anlaşılabilir ve kolayca manipüle edilemez. Temel bir ilke, AI sistemlerinin mevcut herhangi bir sosyal önyargıyı (önyargı) yoğunlaştırmamasını veya yaratmamasını gerektiren ayrımcılık yapmamaktır. GDPR ile yakın bağlantı nedeniyle gizlilik ve veri egemenliğinin korunması başka bir temel taşıdır. Son olarak, sosyal ve ekolojik refah gibi yönler AI sistemleri için hedefler olarak adlandırılır.
Uygulamada, bu yaklaşım net yasaklar ve katı gereksinimlerle kendini gösterir. Çin modeline dayalı devlet sosyal puanlaması veya AB'deki davranışın bilinçsiz manipülasyonu için sistemler gibi Avrupa değerleriyle temel olarak çelişen AI uygulamaları. Yüksek riskli uygulamalar için, bu sistemlerin adil, güvenli ve şeffaf bir şekilde hareket etmesini sağlayan katı gereksinimler geçerlidir. “Avrupa değerlerine göre AI” bu nedenle temel hakların ve demokratik süreçlerin korunmasıyla ayrılmaz bir şekilde bağlantılı olan politik ve sosyal bir projedir.
İçin uygun:
ABD gibi teknoloji liderleriyle “göz seviyesinde değişim” nasıl tasarlanabilir?
Amerika Birleşik Devletleri gibi teknoloji liderleriyle “göz seviyesinde değişim” talebi, dijital egemenlik için çabaların bir ifadesidir. Saf bir teknoloji tüketicisi ve denetleyicisinin rolünden, küresel dijital düzenin aktif ve eşit bir tasarımcısına ayrılmasını ima eder. Bu pozisyona ulaşmak için çeşitli faktörler çok önemlidir.
Birincisi, “göz seviyesi” kendi teknolojik becerilerini gerektirir. Sadece ilgili AI modelleri, araştırma kapasiteleri ve güçlü bir başlangıç ekosistemine sahip olanlar, teknolojik diyaloglarda ciddi bir ortak olarak algılanmaktadır. Önceki bölümlerde kendi AI endüstrisini ve altyapılarını kurmak için açıklanan çabalar temel gerekliliktir.
İkincisi, “göz seviyesi” Avrupa iç pazarının gücüne dayanmaktadır. Dünyanın en büyük ve en güçlü ekonomik alanlarından biri olan AB, piyasa gücünü siyasi bir ağırlık olarak dengeye atabilir. Küresel şirketler, AB'ye standart ve kuralların belirlenmesinde güçlü bir müzakere pozisyonu veren Avrupa pazarına erişime bağımlıdır.
Üçüncü ve önemli olan “göz seviyesi” kendi tutarlı ve küresel olarak etkili düzenleyici çerçevesi ile yaratılır. AI yasası buradaki merkezi araçtır. Açık bir Avrupa bakış açısı tanımlar ve uluslararası ortakları değere dayalı bir yapay zeka Avrupa fikirleriyle başa çıkmaya zorlar. Sadece Amerikan veya Çin standartlarına tepki vermek yerine, Avrupa proaktif olarak kendi başına. Amaç, Avrupa'nın teknolojik olarak ABD tarafından “bölünmesini” ve açık, kendi gündemle kapalı bir blok olarak görünerek düzenleyici olmasını önlemektir.
Düzenleyici sistemlerin küresel ırkından ne gibi stratejik sonuçlar ortaya çıkıyor?
Yapay zekada liderlik rolü için küresel rekabet sadece teknolojiler ve yatırımlar için bir yarış değil, aynı zamanda düzenleyici sistemler ve ilgili sosyal vizyonlar için giderek daha fazla bir rekabettir. Üç farklı model kristalleşir, her biri farklı öncelikler belirler.
AI yasasına demirlenen Avrupa modeli kapsamlı, riske dayalı ve temel bir yaklaşımdır. Güvenlik, güven ve etik korkuluklara öncelik verir ve inovasyonu açıkça tanımlanmış bir yasal koridorda yönlendirmeye çalışır. Amacı sorumlu bir AI hükümeti için küresel bir rol modeli olmaktır.
ABD modeli geleneksel olarak daha pazar odaklı ve yeniliktir. Odak noktası, AI'nın teknolojik gelişimini ve ticari sömürüsünü hızlandırmak için düzenleyici engellerin en aza indirilmesidir. Düzenleme, kapsamlı, önleyici bir yasal çerçeve yerine genellikle reaktif ve sektöre özgüdür. Strateji, önde gelen şirketler için maksimum özgürlük yoluyla teknolojik üstünlüğü güvence altına almayı amaçlamaktadır.
Çin modeli devlet tarafından yönlendirilir ve ulusal stratejik hedeflere ulaşmaya yöneliktir. Düzenleme çeviktir ve hızlı bir şekilde yeni teknolojik gelişmelere uyarlanabilir, ancak aynı zamanda devlet kontrolünü ve gözetimini güçlendirmeye de hizmet eder. İnovasyon devlet tarafından büyük ölçüde teşvik edilir, ancak her zaman hükümetin siyasi hedeflerine uygun olarak.
Almanya ve Avrupa için stratejik ima, kendi değere dayalı yaklaşımınızın aktif olarak bir güç ve küresel benzersiz bir satış noktası olarak konumlandırılması gerektiğidir. Yapay zekanın potansiyel risklerinin giderek daha fazla farkına varan bir dünyada, “güvenilir AI” etiketi belirleyici bir rekabet avantajı haline gelebilir. Avrupa stratejisinin başarısı, bu düzenleyici çerçevenin bir inovasyon freni olarak değil, dünya çapında talebi bulan güvenli, adil ve yüksek kaliteli AI sistemleri için bir onay mührü olarak – özellikle kritik ve hassas uygulama alanlarında mümkün olup olmadığına bağlı olacaktır.
İçin uygun:
Sizin için oradayız – tavsiye – planlama – uygulama – proje yönetimi
☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği
AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi
☑️ Öncü İş Geliştirme
Konrad Wolfenstein
Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.
Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .
Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.
Bana yaz
Xpert.digital – Konrad Wolfenstein
Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.
360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.
Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.
Daha fazlasını bulabilirsiniz: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus
İletişimi koparmamak
