План із п’яти пунктів: Ось як Німеччина хоче стати світовим лідером у сфері штучного інтелекту – гігафабрика даних та державні контракти для стартапів у сфері штучного інтелекту

Чому позиція Німеччини як провідної країни у сфері штучного інтелекту має стратегічне значення?

Сучасний глобальний технологічний ландшафт характеризується жорсткою конкуренцією в галузі штучного інтелекту (ШІ), яку часто називають «перегонами ШІ». Ці перегони головним чином очолюють Сполучені Штати та Китай, які здійснюють величезні інвестиції в дослідження, розробки та інфраструктуру. Для високорозвиненої промислової країни, як-от Німеччина, позиціонування в цій галузі є не просто опцією, а стратегічною необхідністю. ШІ більше не є нішевою технологією, а розвивається у фундаментальну, базову інновацію, яка визначатиме майбутню економічну конкурентоспроможність, національну безпеку та геополітичний вплив.

Для Німеччини, процвітання якої значною мірою базується на її силі в ключових галузях промисловості, таких як машинобудування, автомобільна промисловість та медичні технології, технологічне відставання в галузі штучного інтелекту створює екзистенційні ризики. Втрата технологічного лідерства в цих секторах не лише підірве економічну основу, але й призведе до критичної залежності від іноземних постачальників технологій. Актуальність цього виклику підкреслюється в політичних стратегічних документах, які наголошують на нагальній потребі в рішучих діях.

У відповідь на цю глобальну динаміку, Федеральний уряд Німеччини розробив стратегічні плани, спрямовані на те, щоб Німеччина стала лідером серед країн світу, що розвивають штучний інтелект. Ключовим елементом цієї стратегії є п'ятипунктний план Міністра цифрових технологій, який окреслює основні напрямки дій для зміцнення позицій Німеччини як центру штучного інтелекту. Цей план слугує орієнтиром для комплексної трансформації, починаючи від цілеспрямованої підтримки вітчизняних стартапів і розвитку суверенної інфраструктури даних і закінчуючи створенням регуляторної бази, що базується на цінностях.

Аналіз цього плану виявляє глибший стратегічний вимір. Враховуючи величезний розрив в інвестиціях між Європою та США чи Китаєм, німецька та європейська стратегія не може просто відображати американські чи китайські підходи. Швидше, це план асиметричної конкурентної стратегії. Ця стратегія спрямована на перемогу не завдяки чистій фінансовій перевазі, а завдяки розумному використанню конкретних сильних сторін: тісної інтеграції штучного інтелекту з сильною промисловою базою, створення надійної екосистеми, заснованої на цінностях, та встановлення цифрового суверенітету як ознаки якості. У наступних розділах буде детально проаналізовано п'ять стовпів цієї стратегії та висвітлено їхні наслідки, виклики та можливості.

Пов'язано з цим:

• Штучний інтелект | Маркетингові тактики американських компаній з використанням залякування за допомогою штучного інтелекту

Сприяння інноваціям через державні закупівлі

Яку роль відіграють державні закупівлі у просуванні стартапів у сфері штучного інтелекту в Німеччині?

Ключовим важелем зміцнення вітчизняної екосистеми штучного інтелекту є стратегічна переорієнтація державних закупівель. У Німеччині держава виступає найбільшим окремим покупцем ІТ, щорічно укладаючи контракти на сотні мільярдів євро з приватними компаніями. Цей величезний обсяг ринку є значним економічним фактором і має величезний потенціал для цілеспрямованого просування інновацій.

Поточна стратегія критикує існуючу практику закупівель як «неконтрольоване зростання» та закликає до цілеспрямованого управління державними цифровими витратами. Суть пропозиції полягає в стратегічному укладанні державних контрактів з німецькими та європейськими стартапами у сфері штучного інтелекту, а не переважно з відомими, часто американськими, технологічними гігантами. Цей захід покликаний слугувати «стимулом інновацій», надаючи молодим, інноваційним компаніям доступ до ринку, який вони інакше мали б важко отримати.

Однак, реальність показує, що цей потенціал майже не використовується. Дослідження демонструють разюче низький рівень участі стартапів у державних тендерах. Лише близько 11% німецьких стартапів беруть участь у таких процесах, і лише 7% фактично виграють контракт. Отже, частка державних контрактів у загальному доході цих компаній відповідно низька, менше ніж 5%. Це ілюструє значну невідповідність між потенційним ринком, представленим урядом як клієнтом, та здатністю стартапів отримати доступ до цього ринку. Тому цілеспрямоване укладання державних контрактів розуміється не лише як фінансова підтримка, але й як фундаментальний механізм лібералізації ринку та валідації нових технологій.

З якими перешкодами стикаються інноваційні молоді компанії у законодавстві про державні закупівлі?

Обмежений успіх стартапів у державних тендерах можна пояснити низкою специфічних бюрократичних та правових перешкод, закріплених у німецькому та європейському законодавстві про закупівлі. Ці перешкоди часто адаптовані до потреб великих, усталених компаній і є нездоланними перешкодами для молодих, гнучких фірм.

Однією з найбільших проблем є вимоги до відповідності. Клієнти з державного сектору часто вимагають підтвердження певного мінімального річного обороту, який часто може бути вдвічі більшим за розрахункову вартість контракту. Для стартапу, який все ще перебуває на стадії зростання та, природно, має нижчий оборот, цю вимогу практично неможливо виконати. До цього додається вимога щодо вичерпних рекомендацій щодо порівнянних проектів за останні три фінансові роки. Це створює класичну проблему курки та яйця: немає державних контрактів – немає рекомендацій, а немає рекомендацій – немає державних контрактів.

Крім того, складність та тривалість процедур закупівель відлякують багато стартапів. Підготовка тендерної документації займає багато часу та ресурсів, що створює значне навантаження на невеликі команди. Саме законодавство про закупівлі характеризується високою щільністю нормативних актів та дворівневою структурою: контракти нижче певних порогових значень ЄС підлягають національним нормам, таким як Постанова Німеччини про закупівлі контрактів нижче порогових значень (UVgO), тоді як контракти вище цих порогових значень повинні укладатися на європейському рівні та підлягають складнішим нормам, таким як Закон Німеччини про боротьбу з обмеженнями конкуренції (GWB) та Постанова Німеччини про закупівлі (VgV). Ця правова складність ще більше підвищує бар'єр для входу та змушує багато інноваційних компаній уникати державного сектору як потенційного клієнта з самого початку.

Які рішення та реформи обговорюються, щоб полегшити доступ стартапів до державних контрактів?

Для подолання описаних перешкод на правовому та політичному рівнях обговорюються різні рішення. Вони спрямовані на те, щоб зробити законодавство про закупівлі більш гнучким та сприятливим для інновацій, не відмовляючись від фундаментальних принципів прозорості та конкуренції.

На правовому рівні вже існують інструменти, які стартапи можуть використовувати для компенсації своїх недоліків. До них належить створення «консорціумів торгів», в яких кілька менших компаній об’єднують зусилля для об’єднання ресурсів для більшого контракту. Іншим варіантом є «кредитування кваліфікацій», коли стартап «позичає» відсутні кваліфікації, такі як рекомендації або показники доходу, у відомої компанії-партнера, яка натомість зобов’язується надати свої ресурси, якщо контракт буде присуджено.

На політичному рівні існують комплексні пропозиції щодо реформ, такі як 7-пунктний план цифрової асоціації Bitkom. Цей план, серед іншого, закликає до більш широкого застосування існуючих інноваційних критеріїв закупівель, створення нових стандартів оцінки, спеціально адаптованих для стартапів, та гармонізації фрагментованих правових баз. Ключовим елементом є професіоналізація закупівельних агентств. Персонал цих агентств потребує досвіду для оцінки інноваційних рішень у сфері штучного інтелекту, що часто вимагає спеціалізації та цілеспрямованого навчання. Ще одним важливим інструментом є «інноваційне партнерство». Це спеціальна процедура закупівель, спеціально розроблена для спільної розробки інноваційного рішення з компанією — рішення, яке ще не доступне на ринку. Тому вона ідеально підходить для закупівель нових технологій штучного інтелекту та сприяє співпраці між державним сектором та інноваційними постачальниками.

У наступній таблиці підсумовано ключові проблеми та відповідні рішення:

Інновації замість низької ціни: Нові можливості для стартапів у отриманні контрактів

Стартапи стикаються з різними перешкодами під час участі в тендерах на отримання контрактів, що може відкрити нові можливості завдяки інноваціям, а не просто зосереджуватися на найнижчій ціні. Суворі критерії прийнятності, такі як мінімальний дохід та рекомендації, часто виключають молоді компанії з конкуренції через відсутність усталеного досвіду. Тут можуть допомогти такі рішення, як використання кваліфікації існуючих компаній, прийняття особистих рекомендацій від співробітників та адаптація критеріїв до відповідного етапу розвитку компанії. Висока складність та тривалість процесів закупівель перевантажують невеликі команди та призводять до значних витрат ресурсів. Тому зменшення бюрократії, цифровізація процесів закупівель (наприклад, через електронні закупівлі) та надання цільових навчальних та мережевих можливостей для стартапів були б корисними. Часто невідповідний розмір контракту, коли відсутність тендерів на основі лотів перевищує можливості малих компаній, також можна покращити шляхом послідовного застосування положення про МСП (§ 97 GWB) для поділу контрактів на лоти та сприяння консорціумам заявок. Ще одним важливим моментом є зосередження на найнижчій ціні, що ставить у невигідне становище інноваційні, але потенційно дорожчі рішення. Введення «інноваційного бонусу» як критерію нагородження, ширше використання функціональних специфікацій та використання інноваційних партнерств можуть відкрити нові можливості. Зрештою, відсутність прозорості та зворотного зв'язку перешкоджає процесу навчання стартапів та перешкоджає покращенню майбутніх тендерів. Публікація комплексної статистики закупівель та обов'язковий зворотний зв'язок для учасників торгів, які не виграли тендер, сприяли б цьому процесу.

Які економічні наслідки надання особливої ​​переваги вітчизняним компаніям?

Стратегічний намір переважно укладати державні контракти з «вітчизняними компаніями зі штучного інтелекту» являє собою форму промислової політики, яка, однак, суперечить усталеним економічним принципам та європейській правовій базі. Суть цієї суперечності полягає в конфлікті між просуванням національної технологічної екосистеми та потенційними втратами ефективності внаслідок обмеження конкуренції.

Законодавство ЄС про закупівлі базується на фундаментальних принципах єдиного ринку: прозорості, рівному ставленні та недискримінації. Ці принципи розроблені для того, щоб забезпечити присудження контракту найвигіднішій економічно пропозиції, незалежно від національного походження учасника торгів. Цей відкритий конкурс вважається ключовим фактором економічного зростання та, за оцінками, робить значний внесок у ВВП ЄС. Політика, яка явно надає перевагу вітчизняним компаніям, підриває цей принцип і ризикує порушити законодавство ЄС.

З економічної точки зору, такий протекціоністський захід може призвести до збільшення витрат для державного сектору. Якщо конкуренцію штучно обмежувати шляхом виключення міжнародних постачальників, решта вітчизняних учасників торгів можуть вимагати вищих цін. Дослідження впливу місцевих преференцій у закупівлях показують, що це може збільшити витрати для платників податків та знизити ефективність державних витрат.

На противагу цьому, існують аргументи промислової політики. Прихильники такої стратегії стверджують, що тимчасовий преференційний режим необхідний, щоб надати молодій, стратегічно важливій галузі, такій як штучний інтелект, справедливий шанс у світовій конкуренції. Урядовий контракт може виступати в ролі вирішального «першого клієнта» для стартапу, не лише генеруючи дохід, але й слугуючи важливим орієнтиром, тим самим полегшуючи доступ до приватних ринків та подальшого венчурного капіталу. Таким чином, це стратегічний компроміс: вищі витрати та потенційні втрати ефективності в короткостроковій перспективі приймаються для того, щоб побудувати суверенну та конкурентоспроможну вітчизняну технологічну базу в довгостроковій перспективі та уникнути критичної залежності. Таким чином, реалізація цієї стратегії вимагає ретельного балансування для просування вітчизняної промисловості без загрози фундаментальним основам європейського єдиного ринку.

ШІ, що змінює правила гри: Найгнучкіша платформа ШІ — індивідуальні рішення, що знижують витрати, покращують ваші рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа штучного інтелекту: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Ця платформа штучного інтелекту взаємодіє з усіма конкретними джерелами даних
  • Від SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox та багатьох інших систем управління даними
• Швидка інтеграція штучного інтелекту: індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту для бізнесу за години чи дні, а не за місяці
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Максимальна безпека даних: його використання в юридичних фірмах є незаперечним доказом
• Розгортання в широкому спектрі корпоративних джерел даних
• Вибір власних або різних моделей штучного інтелекту (Німеччина, ЄС, США, Китай)

Проблеми, які вирішує наша платформа штучного інтелекту

• Невідповідність традиційних рішень зі штучним інтелектом
• Захист даних та безпечне управління конфіденційними даними
• Висока вартість та складність розробки індивідуального штучного інтелекту
• Нестача кваліфікованих спеціалістів зі штучного інтелекту
• Інтеграція штучного інтелекту в існуючі ІТ-системи

Більше інформації тут:

• Інтеграція штучного інтелекту незалежної та міжджерельної платформи штучного інтелекту для всіх потреб бізнесу

Побудова національної обчислювальної інфраструктури

Який поточний стан інфраструктури центрів обробки даних у Німеччині та чому вона є критично важливою для штучного інтелекту?

Обчислювальна потужність формує фундаментальну основу цифрової економіки та є незамінним ресурсом для розробки та експлуатації сучасних програм штучного інтелекту. Великі моделі штучного інтелекту, особливо базові моделі, вимагають величезної обчислювальної потужності для навчання, що включає мільярди параметрів та величезні обсяги даних. Без потужної та масштабованої інфраструктури обчислювальних систем та центрів обробки даних амбіція стати провідною країною у сфері штучного інтелекту є недосяжною.

Німеччина наразі може похвалитися найбільшою потужністю центрів обробки даних у Європі. Франкфурт-на-Майні зарекомендував себе як центральний вузол, значною мірою завдяки розташованому там DE-CIX, одній з найбільших у світі точок обміну інтернет-трафіком. Така концентрація забезпечує чудове з’єднання та приваблює інвестиції від світових постачальників хмарних послуг та послуг колокації.

Незважаючи на цю лідируючу позицію в Європі, відносний аналіз показує більш нюансовану картину. Якщо розглядати доступну обчислювальну потужність у співвідношенні з економічним результатом, виміряним валовим внутрішнім продуктом (ВВП), Німеччина відстає від інших країн. Такі країни, як Велика Британія та Нідерланди, мають вищу щільність обчислювальної потужності на мільярд євро ВВП. У світовому масштабі розрив зі США та Китаєм, які домінують на ринку, ще більш помітний. Цей відносний розрив сигналізує про потенційне вузьке місце, яке може обмежити здатність Німеччини йти в ногу з часом у світовій гонці штучного інтелекту. Таким чином, цифровий суверенітет та технологічні можливості країни безпосередньо залежать від потужності та розширення цієї критичної інфраструктури.

Пов'язано з цим:

• Залежить від американської хмари? Битва Німеччини за хмару: як вони планують конкурувати з AWS (Amazon) та Azure (Microsoft)

Що означає вимога про «гігафабрику даних» у контексті стратегії штучного інтелекту?

Термін «гігафабрика», спочатку введений Tesla для позначення її величезних заводів з масового виробництва акумуляторів, використовується як потужна метафора в рамках німецької стратегії розвитку штучного інтелекту. Вимогу про «принаймні одну гігафабрику» в Німеччині слід розуміти не буквально як окремий завод, а радше як політичне зобов'язання будувати гіпермасштабні центри обробки даних, спеціально розроблені для задоволення екстремальних вимог застосувань штучного інтелекту.

«Гігафабрика даних» символізує якісний та кількісний стрибок у національній обчислювальній інфраструктурі. Йдеться вже не лише про експлуатацію звичайних центрів обробки даних для стандартних хмарних сервісів, а про створення потужностей, здатних обробляти найбільш обчислювально ресурсоємні завдання – перш за все, навчати базові моделі штучного інтелекту з трильйонами точок даних. Такі потужності вимагають величезної концентрації спеціалізованого обладнання (особливо графічних процесорів), надзвичайно високої щільності енергії та складних систем охолодження.

Ця вимога передбачає стратегічну необхідність створення суверенної обчислювальної інфраструктури, яка дозволить німецьким та європейським компаніям розробляти та експлуатувати моделі штучного інтелекту всередині країни. Це зменшує залежність від хмарних платформ американських гіперскейлерів та зміцнює цифровий суверенітет. Таким чином, «Гігафабрика» є фізичною основою для прагнення стати незалежною «хмарною нацією» та мати можливість конкурувати на світовому рівні за технологічне лідерство у сфері штучного інтелекту.

Які найбільші проблеми у розширенні потужностей центрів обробки даних у Німеччині?

Амбітний план щодо масштабного розширення національних обчислювальних потужностей стикається з низкою суттєвих фізичних, регуляторних та соціальних проблем. Ці вузькі місця демонструють, що цифрова трансформація зазнає невдачі на дуже конкретних, нецифрових обмеженнях, якщо їх не вирішувати проактивно.

Найбільшою проблемою є енергопостачання. Центри обробки даних, особливо ті, що використовують штучний інтелект, мають величезне та постійно зростаюче споживання електроенергії. Потреба в енергії в німецьких центрах обробки даних може майже подвоїтися до 2030 року порівняно з сьогоднішнім днем. Це суперечить високим цінам на енергоносії в Німеччині, які становлять значну конкурентну невигідність порівняно з іншими країнами та можуть зробити інвестиції непривабливими.

Другою серйозною перешкодою є тривалі процеси планування та затвердження. У Німеччині затвердження та будівництво нового центру обробки даних займає значно більше часу, ніж у середньому по ЄС. Ці бюрократичні затримки створюють інвестиційну невизначеність та уповільнюють вкрай необхідне розширення інфраструктури.

По-третє, великі земельні вимоги центрів обробки даних дедалі частіше призводять до конфліктів щодо землекористування. Будівництво великих серверних ферм на сільськогосподарських угіддях або поблизу житлових районів зустрічає опір з боку фермерів, природоохоронців та місцевих жителів, які побоюються запечатування земель та шумового забруднення.

Зрештою, сталий розвиток являє собою ключову проблему. Центри обробки даних виробляють величезну кількість відпрацьованого тепла, яке здебільшого невикористаним потрапляє в навколишнє середовище. Хоча існують правові вимоги щодо утилізації відпрацьованого тепла, практична реалізація часто зазнає невдачі через брак інфраструктури, такої як підключені мережі централізованого теплопостачання. Це призводить до трилеми між метою лідерства у сфері штучного інтелекту, енергетичним переходом та цілями захисту клімату. Розширення інфраструктури штучного інтелекту може поставити під загрозу кліматичні цілі, якщо воно не буде з самого початку вбудоване в інтегровану стратегію енергетичного та міського розвитку.

Пов'язано з цим:

• Шлях Європи до лідерства у сфері штучного інтелекту з п'ятьма гігафабриками штучного інтелекту? Між амбітними планами та історичними викликами

Зменшення бюрократії та вільний потік даних

Які суперечності існують у питанні безперешкодного потоку даних для застосувань штучного інтелекту?

Вимога скорочення бюрократії для забезпечення вільного потоку даних є центральним, але водночас дуже складним аспектом стратегії штучного інтелекту. Вона торкається основної суперечності європейського підходу до цифровізації: конфлікту між абсолютною потребою у великих наборах даних для сприяння інноваціям та не менш абсолютною відданістю суворому захисту даних для захисту основних прав.

Штучний інтелект, і зокрема машинне навчання, керується даними. Продуктивність і точність моделей ШІ безпосередньо залежать від кількості та якості даних, що використовуються для їх навчання. З точки зору технологічного розвитку, вільний і нескладний доступ до величезних обсягів даних є фундаментальною передумовою для збереження конкурентоспроможності на світовому ринку. Таким чином, потреба в середовищі «потоку» даних є закликом до створення сприятливих для інновацій рамкових умов.

Однак цей імператив інновацій суперечить європейській правовій базі, сформованій Загальним регламентом про захист даних (GDPR). GDPR не розроблений для придушення інновацій, а радше як основа для захисту основних громадянських свобод. Він базується на таких принципах, як мінімізація даних (обробка повинна здійснюватися лише мінімально необхідна кількість даних), обмеження цілей (дані можуть використовуватися лише для тієї мети, для якої вони були зібрані) та вимога чіткої правової основи для будь-якої обробки даних, часто у формі інформованої згоди. Ці принципи знаходяться в природному протиріччі з «даними, що потребують розробки штучного інтелекту», що призводить до значної правової невизначеності для компаній та дослідників.

З якими конкретними бюрократичними та юридичними перешкодами стикаються розробники штучного інтелекту у сфері захисту даних?

Для розробників штучного інтелекту в Німеччині та Європі напруженість між вимогами до даних та їхнім захистом проявляється в низці конкретних правових та бюрократичних перешкод, що виникають безпосередньо з GDPR та його тлумачення.

Принцип мінімізації даних ставить перед собою фундаментальну проблему. Хоча GDPR вимагає обмежити обробку персональних даних тим, що необхідно для досягнення мети, багато передових моделей штучного інтелекту покладаються на аналіз величезних, неспецифічних наборів даних для виявлення закономірностей. «Голод даних» штучного інтелекту прямо суперечить необхідній економіці даних.

Тісно пов'язана з цим перешкода обмеження мети. Згідно з GDPR, дані можуть збиратися лише для певних, чітко визначених та законних цілей. Однак навчання базових моделей штучного інтелекту часто проводиться для безлічі потенційних майбутніх застосувань, які навіть не можна передбачити на момент навчання. Це ускладнює визначення конкретної мети та створює юридичні «сірі зони».

Ще однією серйозною перешкодою є вимога щодо законної основи для обробки. Для навчання моделей штучного інтелекту з використанням персональних даних, які часто збираються з Інтернету, практично неможливо отримати чітку та усвідомлену згоду від кожної окремої особи. Тому розробники часто посилаються на «законний інтерес», але його обсяг є юридично суперечливим і тлумачиться органами захисту даних дедалі обмежувальніше, що призводить до значної правової невизначеності.

Зрештою, часто непрозора робота складних систем штучного інтелекту, так звана проблема «чорної скриньки», суперечить зобов’язанням щодо прозорості, передбаченим GDPR. Громадяни мають право на інформацію про логіку автоматизованих рішень. Якщо навіть розробники більше не можуть відстежувати точні шляхи прийняття рішень моделі глибокого навчання, це право навряд чи можна гарантувати. Ці перешкоди, взраховані разом, означають, що розвиток штучного інтелекту в Європі пов’язаний з вищим юридичним ризиком та більшим бюрократичним тягарем, ніж в інших частинах світу.

Пов'язано з цим:

• Пропустили революцію штучного інтелекту? Чому Німеччина ризикує відстати від США та Китаю

Як європейське законодавство про штучний інтелект намагається знайти баланс між інноваціями та регулюванням?

Європейський закон про штучний інтелект являє собою найповнішу на сьогодні спробу створити регуляторну базу, яка б управляла ризиками ШІ, не стримуючи інновації. Він є центральною відповіддю на вищезгадану суперечність і втілює стратегічне рішення щодо третього шляху між підходом невтручання США та державним розвитком ШІ в Китаї.

Суть закону про штучний інтелект полягає в його підході, що базується на оцінці ризиків. Замість повсюдного регулювання ШІ, закон диференціює застосування залежно від потенційної шкоди, яку становить той чи інший додаток. Системи ШІ з «неприйнятним ризиком», такі як державний соціальний скоринг або маніпулятивні методи, що впливають на поведінку людини, повністю заборонені. Системи з «високим ризиком», що використовуються в критичних сферах, таких як медична діагностика, підбір персоналу або система правосуддя, підлягають суворим вимогам щодо прозорості, безпеки даних, людського нагляду та документації. Переважна більшість застосувань ШІ, класифікованих як низькоризикові, такі як спам-фільтри або ШІ у відеоіграх, залишаються значною мірою нерегульованими.

Водночас, Закон про штучний інтелект містить чіткі механізми для сприяння інноваціям, зокрема, спрямовані на стартапи та малі та середні підприємства (МСП). Найважливішим інструментом є так звана «регуляторна пісочниця». Це контрольовані правові експериментальні простори, де компанії можуть розробляти та тестувати інноваційні системи штучного інтелекту під наглядом відповідних органів, не стикаючись негайно з повними санкціями закону за ненавмисні порушення. Ці пісочниці покликані створити правову та планову визначеність, полегшити доступ до ринку та сприяти діалогу між новаторами та регуляторами. Тому Закон про штучний інтелект є не лише захисним інструментом, але й стратегічною спробою створити надійну та достовірну систему, яка спрямовує інновації та покликана служити довгостроковою конкурентною перевагою.

Xpert.Digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробляти індивідуальні стратегії, точно узгоджені з вимогами та викликами вашого конкретного сегмента ринку. Завдяки постійному аналізу ринкових тенденцій та моніторингу розвитку галузі ми можемо діяти проактивно та пропонувати інноваційні рішення. Поєднання досвіду та знань створює додаткову цінність та надає нашим клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Більше інформації тут:

• Скористайтеся перевагами 5 галузей експертизи Xpert.Digital в одному пакеті – від €500/місяць

Європейський суверенітет у базових моделях штучного інтелекту

Чому розробка власних європейських базових моделей штучного інтелекту має стратегічне значення?

Розробка та контроль базових моделей штучного інтелекту, також відомих як фундаментальні моделі, стали питанням центрального стратегічного значення для майбутнього Європи. Ці моделі є технологічною основою, на якій буде побудовано безліч майбутніх застосувань штучного інтелекту. Повна залежність від моделей, розроблених та контрольованих виключно компаніями в США чи Китаї, створює значні ризики для цифрового суверенітету Європи.

Цифровий суверенітет описує здатність держав, компаній та громадян самостійно формувати свою цифрову трансформацію та уникати критичної технологічної залежності. Коли фундаментальна інфраструктура штучного інтелекту знаходиться в руках неєвропейських суб'єктів, виникають численні ризики. По-перше, існує економічна залежність, яка може призвести до несприятливих умов або обмеженого доступу до ключових технологій. По-друге, дані, оброблені на хмарних платформах США, потенційно можуть бути доступні для органів влади США відповідно до таких законів, як Закон CLOUD, що суперечить європейським принципам захисту даних.

По-третє, і, мабуть, найголовніше, базові моделі ШІ не є ціннісно-нейтральними. Вони навчаються на даних, що відображають культурні, суспільні та етичні перспективи. Моделі, навчені переважно на даних з американської чи китайської культурної сфери, можуть містити упередження, несумісні з європейськими цінностями та нормами. Тому розробка власних європейських базових моделей є важливою для того, щоб ШІ майбутнього був побудований на фундаменті, який поважає фундаментальні європейські цінності, такі як демократія, верховенство права та захист основних прав. Ініціативи, такі як GAIA-X, спрямовані на створення суверенної європейської інфраструктури даних, є важливим кроком у цьому напрямку.

Пов'язано з цим:

• Незалежні платформи штучного інтелекту як стратегічна альтернатива для європейських компаній

Який поточний стан розробки базових моделей штучного інтелекту «Зроблено в Європі»?

Незважаючи на значний розрив в інвестиціях порівняно зі США та Китаєм, у Європі сформувалася динамічна сцена для розробки базових моделей штучного інтелекту, яка дотримується власної диференційованої стратегії. Замість того, щоб намагатися створити найбільші та найпотужніші моделі загального призначення, багато європейських гравців зосереджуються на конкретних нішах та якісних характеристиках.

Провідною німецькою компанією в цій галузі є Aleph Alpha. Стартап з Гейдельберга спеціалізується на розробці моделей штучного інтелекту, які є не тільки потужними, але й прозорими та зрозумілими («зрозумілий ШІ»). Така зосередженість на надійності та суверенітеті робить Aleph Alpha важливим партнером для державного сектору та регульованих галузей. Нещодавно компанія скоригувала свою стратегію, зосередившись більше на менших, спеціалізованих моделях для конкретних застосувань, що розглядається як стратегічний відхід від прямої конкуренції з глобальними гіперскейлерами.

Ще однією перспективною європейською компанією є Mistral AI, яка привернула значну увагу завдяки випуску потужних моделей з відкритим кодом. Підхід з відкритим кодом сприяє прозорості та дозволяє широкій спільноті розробників розвивати та адаптувати технологію.

Крім того, існують ініціативи, що фінансуються урядом, такі як OpenGPT-X, проект за участю Інститутів Фраунгофера, який сприяє розвитку відкритих та надійних мовних моделей для Європи. У Вюрцбурзькому університеті також була розроблена перша велика мовна модель, навчена виключно на німецьких даних, "LLäMmlein", щоб подолати домінування англомовних навчальних даних та покращити якість німецької мови. Ці приклади демонструють чіткий стратегічний напрямок: Європа конкурує не лише розміром своїх моделей, а й спеціалізацією, відкритістю, прозорістю та адаптацією до конкретних лінгвістичних та регуляторних потреб європейського ринку.

Яку роль відіграє регулювання ЄС, зокрема законодавство про штучний інтелект, у глобальній конкуренції моделей штучного інтелекту?

Європейське регулювання, особливо закон про штучний інтелект, відіграє неоднозначну та часто обговорювану роль у світовій конкуренції у сфері штучного інтелекту. З одного боку, існують побоювання щодо «надмірного регулювання з боку Брюсселя», яке може обтяжити європейських розробників високими витратами на дотримання вимог та бюрократичними перешкодами, що потенційно поставить їх у невигідне становище порівняно з більш гнучкими конкурентами зі США та Китаю. Критики побоюються, що суворе регулювання може уповільнити інновації та, зокрема, створити бар'єр для виходу на ринок стартапів.

З іншого боку, закон про штучний інтелект все частіше розуміється як стратегічний інструмент, який може створити довгострокові конкурентні переваги. Створюючи першу у світі комплексну правову базу для ШІ, ЄС створює правову та планову визначеність для компаній та користувачів. Ця чітка база може залучити інвестиції та зміцнити довіру до застосувань ШІ. Закон також чітко враховує потреби малих та середніх підприємств та стартапів, надаючи сприятливі для інновацій інструменти, такі як вищезгадані регуляторні пісочниці та диференціацію штрафів залежно від розміру компанії.

Мабуть, найважливіша стратегічна функція регулювання ЄС полягає в так званому «Брюссельському ефекті». Оскільки єдиний європейський ринок є незамінним для глобальних технологічних компаній, вони будуть змушені адаптувати свої продукти та моделі до суворих вимог ЄС, щоб працювати там. Таким чином, ЄС фактично експортує свої регуляторні стандарти та ціннісне бачення штучного інтелекту всьому світу. Таким чином, регулювання перетворюється з потенційного тягаря на потужний інструмент формування глобального ландшафту. Замість того, щоб конкурувати в суто технологічних перегонах, які Європа може програти через прогалини в інвестиціях, ЄС переносить конкуренцію на рівень моделей управління, де він встановлює лідируючу позицію завдяки чіткій, ціннісно-орієнтованій та комплексній правовій базі.

Міжнародна співпраця та штучний інтелект на основі європейських цінностей

Що означає твердження, що ШІ слід розробляти відповідно до «європейських цінностей»?

Прагнення розвивати штучний інтелект відповідно до «європейських цінностей» є центральним керівним принципом німецької та європейської цифрової стратегії та вирішальним диференціюючим фактором у глобальній конкуренції. Йдеться не стільки про конкретну технічну архітектуру, скільки про вбудовування систем штучного інтелекту в надійну правову та етичну базу, яка відображає фундаментальні права та демократичні принципи Європи.

Цей ціннісний підхід найчіткіше закріплений у Директиві ЄС про штучний інтелект. Принципи, закріплені в ній, визначають, що являє собою «європейський штучний інтелект»: він має бути орієнтований на людину, тобто людина завжди повинна зберігати абсолютний контроль (людський нагляд). Він має бути безпечним, надійним та прозорим, щоб його рішення були зрозумілими та не піддавалися маніпуляціям. Основним принципом є недискримінація, яка вимагає, щоб системи штучного інтелекту не підкріплювали існуючі суспільні упередження та не створювали нових. Захист конфіденційності та суверенітету даних, через тісний зв'язок із GDPR, є ще одним фундаментальним принципом. Нарешті, такі аспекти, як соціальне та екологічне благополуччя, також визначені як цілі для систем штучного інтелекту.

На практиці такий підхід проявляється в чітких заборонах та суворих правилах. Застосунки штучного інтелекту, які принципово суперечать європейським цінностям, такі як державний соціальний скоринг за зразком китайської системи або системи для несвідомої маніпуляції поведінкою, повністю заборонені в ЄС. Застосунки високого ризику підлягають суворим правилам, покликаним забезпечити справедливу, безпечну та прозору роботу цих систем. Таким чином, «Штучний інтелект відповідно до європейських цінностей» – це політичний та суспільний проект, який нерозривно пов’язує технологічний розвиток із захистом основоположних прав та демократичних процесів.

Пов'язано з цим:

• Зоряна брама Європа – Моделі штучного інтелекту з Deepseek та Зоряною брамою показують шанси Європи в гонці штучного інтелекту

Як можна структурувати «обмін на рівних умовах» з такими технологічними лідерами, як США?

Вимога «обміну на рівних умовах» з технологічними лідерами, такими як США, є виразом прагнення до цифрового суверенітету. Вона передбачає перехід від ролі простого споживача технологій та регулятора до ролі активного та рівноправного учасника формування світового цифрового порядку. Для досягнення цієї позиції вирішальним є кілька факторів.

По-перше, для рівних умов гри потрібна власна технологічна експертиза. Лише ті, хто володіє відповідними моделями штучного інтелекту, дослідницьким потенціалом та сильною екосистемою стартапів, будуть сприйматися як серйозні партнери в технологічних діалогах. Тому зусилля, описані в попередніх розділах, щодо побудови вітчизняної індустрії та інфраструктури штучного інтелекту є фундаментальною передумовою.

По-друге, «рівноправність» ґрунтується на силі єдиного європейського ринку. Як одна з найбільших і найпотужніших економічних зон світу, ЄС може використовувати свою ринкову владу як політичний важіль впливу. Глобальні компанії залежать від доступу до європейського ринку, що надає ЄС сильну переговорну позицію під час встановлення стандартів і правил.

По-третє, і це найважливіше, рівні умови гри досягаються завдяки узгодженій та глобально впливовій регуляторній базі. Закон про штучний інтелект є центральним інструментом у цьому питанні. Він визначає чітку європейську позицію та зобов'язує міжнародних партнерів взаємодіяти з європейськими баченнями ціннісного штучного інтелекту. Замість того, щоб просто реагувати на американські чи китайські стандарти, Європа проактивно встановлює свої власні. Мета полягає в тому, щоб запобігти технологічному та регуляторному «розколу» Європи США, представивши єдиний фронт із чітким, незалежним порядком денним.

Які стратегічні наслідки виникають у результаті глобальної гонки між регуляторними системами?

Глобальна конкуренція за лідерство у сфері штучного інтелекту – це не лише гонка технологій та інвестицій, а й дедалі більше конкуренція регуляторних систем та пов’язаних з ними суспільних бачень. Виникають три різні моделі, кожна з яких встановлює різні пріоритети.

Європейська модель, закріплена в законодавстві про штучний інтелект, являє собою комплексний підхід, що ґрунтується на врахуванні ризиків та основних прав. Вона надає пріоритет безпеці, довірі та етичним принципам і прагне спрямовувати інновації в рамках чітко визначеної правової бази. Її мета — стати глобальною моделлю відповідального управління штучним інтелектом.

Американська модель традиційно більше орієнтована на ринок та інновації. Основна увага приділяється мінімізації регуляторних перешкод для прискорення технологічного розвитку та комерціалізації штучного інтелекту. Регулювання часто є реактивним та галузево-орієнтованим, а не впроваджується через комплексну превентивну правову базу. Стратегія спрямована на забезпечення технологічного домінування шляхом надання максимальної свободи провідним компаніям.

Китайська модель керується державою та спрямована на досягнення національних стратегічних цілей. Регулювання є гнучким і може бути швидко адаптовано до нових технологічних розробок, але воно також служить для посилення державного контролю та нагляду. Інновації активно просуваються державою, але завжди відповідають політичним цілям уряду.

Стратегічне значення для Німеччини та Європи полягає в тому, що їхній власний підхід, заснований на цінностях, має активно позиціонуватися як сильна сторона та унікальна глобальна перевага. У світі, який дедалі більше усвідомлює потенційні ризики штучного інтелекту, позначка «надійний штучний інтелект» може стати вирішальною конкурентною перевагою. Успіх європейської стратегії залежатиме від того, чи вдасться створити цю регуляторну базу не як перешкоду для інновацій, а як знак схвалення безпечних, справедливих та високоякісних систем штучного інтелекту, які користуються попитом у всьому світі, особливо в критичних та чутливих сферах застосування.

Пов'язано з цим:

• Розробка нових моделей штучного інтелекту, безсумнівно, є вирішальним фактором для майбутнього штучного інтелекту (ШІ)

☑️ Підтримка МСП у стратегії, консалтингу, плануванні та впровадженні

☑️ Створення або переорієнтація стратегії ШІ

☑️ Розвиток бізнесу Pioneer

 

Я буду радий служити вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965 .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.

 

 

Xpert.Digital – це галузевий центр, що спеціалізується на цифровізації, машинобудуванні, логістиці/інтралогістиці та фотоелектричній енергетиці.

Завдяки нашому комплексному рішенню для розвитку бізнесу на 360° ми підтримуємо відомі компанії, починаючи від нового бізнесу і закінчуючи післяпродажним обслуговуванням.

Ринкова аналітика, маркетинг, автоматизація маркетингу, розробка контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні мережі та підтримка лідів – це частина наших цифрових інструментів.

Більше інформації можна знайти за адресами: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus