关键因素|人工智能时代,必须牢记这七个关键因素
#人工智能#
by Vilas DharTrustee, The Patrick J. McGovern Foundation and Kay Firth-Butterfield Head, Artificial Intelligence and Machine Learning, World Economic Forum
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各国政府应像其他经济和社会进步一样重视AI和数据竞争力。
对研究和技术素养的投资等因素是确保长期竞争力的关键。
如今,新冠疫情全球大流行使得经济表现、合作和生产力正在遭受灾难性破坏。伴随着这些变化,数据和人工智能有望改变经济并改善社会。为了利用这些积极成果,各国政府必须超越当前的活动范围,并承认自己是本国乃至全世界AI竞争力的管家。
对人工智能的投资和改进不必是军备竞赛。人工智能是一种通用技术,具有改变所有部门和经济活动形式的潜力。一国竞争力的增强可以使盟国、贸易伙伴和全球秩序受益。
负责任的AI可以增强竞争力,同时反映出对经济弹性和人口福祉的高级思考。尽管如此,落后还是很危险的。各国政府应像其他经济和社会进步一样重视AI和数据竞争力,并采取长期的战略方针。
为了提高AI和数据竞争力,各国政府应在其集成策略中优先考虑这7个因素。
1、优先投资AI研究
政府应该对基础研究进行投资并提供结构支持。他们还应重新分配现有研究资金,以强调跨多个领域的数据和AI。协调的政府研究投资可以使针对特定领域的负责任AI的基础研究和应用研究更加集中,同时仍可以使创新蓬勃发展。
【 关键因素|人工智能时代,必须牢记这七个关键因素】政府的资金应该是能够开放一千朵花的肥沃土壤,而不是坚持要建立政府设计的混凝土基础。正如领先的技术专家李开复指出的那样,“确实存在一项基本的AI创新——深度学习,其他人都在针对该领域进行调整。”例如,美国可以指示美国国立卫生研究院、国防高级研究计划局和42个联邦资助的研究与开发中心(FFRDC)的负责人为特定领域的申请提供资金,而无需明确规定应提供哪些资金。
2、提高全民AI和数据素养
每个20国集团(G20)和经合组织(OECD)国家都有某种形式的STEM(科学、技术、工程和数学)策略,通常旨在增加来自该国高等教育机构的高技能毕业生的数量。尽管这些举措很重要,但强调基础广泛的AI和数据素养的AI竞争策略,对于建立可以充分参与经济机会的人群同样重要。必须通过包括人文学科毕业生在内的各种团队来增强这种能力,以创建有效的AI。Gartner认为,如果没有这样的多元化团队,到2022年,多达85%的算法将产生错误的结果。
3、利用政府作为购买者、合作伙伴和提供者的作用,同时开放政府数据集
政府不仅仅是AI推动者,本身就是一个主要的经济参与者,应该利用其力量的所有要素来提高其国家的AI竞争力。这可以包括政府作为负责任AI的购买者。例如,保护数据中心经常需要政府购买大量空间,从而加速其向云的过渡。在获得这些合同时,政府还应向非营利性和社会公益组织或微型中小型企业(mSME)开放空间。
政府还可以与科技公司建立公私合作关系,以提供服务。可以使自己成为一个平台,为其他人提供其数据集。正如互联网企业家Tim O’Reilly所说,政府对开放标准的接受以及允许在其数据上使用开放API的意愿促进了公共部门和私营部门的创新和竞争。
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4、支持人工智能在尽可能广泛的领域中的应用,特别是对于中小企业
为了使负责任的AI能够深入渗透经济和社会,必须由目前最不具备能力利用AI的那些人(尤其是中小企业)来接受。芬兰是该领域的全球领导者,已经为其1%的人口(约55000名公民)配备了应用AI和数据科学以通过其“AI挑战”提高生产力的技能。该国已将其小规模的优势转化为优势,专注于快速提高技能并立即应用现有技术。正如芬兰经济大臣MikaLintil?所说,“我们永远不会有那么多钱,以致我们将成为人工智能的领导者。但是我们如何使用它”。
5、通过激发和奖励利益一致的跨国界合作来实践数字外交
在关于TikTok和Zoom霸权的战争中,很容易得出结论,数据和AI应用存在于(边界)国境的(防火)围墙花园中。这是误导的。正如经济竞争力强调在互惠互利领域中货物和服务及合作的公平和公开竞争一样,政府也应追求数字和数据外交。在北欧国家,政府正在探索在芬兰或瑞典港口之间的波罗的海自动航行,并进行正式谈判以合并数字基础设施。
各国政府还应将其对多方利益相关者合作的承诺扩展到这一领域。这包括积极参与和形成有关技术的使用,限制和道德的本地和全球辩论。
6、积极确定和衡量人工智能的竞争力,将其作为国家战略的要素之一
为了实现这些目标中的任何一个,政府都需要掌握其控制之下的数据和AI当前状态的可靠基准,可衡量的KPI,以及通过集成策略进行通信的手段。这样的衡量工作可以像世界经济论坛的全球竞争力指数一样,成为区域和全球指数的基础,该排名用于衡量评估进步和确定生产率的一系列因素。
7、将技术影响始终放在决策的最前沿
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