Ateities kalvė: pasaulinė perspektyva kuriant DI mokslinius tyrimus ir plėtrą

Dirbtinis intelektas (DI) nebėra teorinė sąvoka; tai transformuojanti jėga, keičianti pramonės šakas, ekonomiką ir visuomenes visame pasaulyje. Tautoms ir organizacijoms, siekiančioms išnaudoti jo potencialą, itin svarbu kurti tvirtus DI mokslinių tyrimų ir plėtros (MTTP) pajėgumus. Šiame įraše pateikiama pasaulinė perspektyva apie pagrindinius elementus, strateginius aspektus ir geriausią veiklos praktiką, kaip sukurti ir plėsti efektyvią DI MTTP, pritaikytą įvairiai tarptautinei auditorijai.

DI MTTP būtinybė globalizuotame pasaulyje

XXI amžiuje technologinė lyderystė yra neatsiejamai susijusi su ekonominiu konkurencingumu ir nacionaliniu saugumu. DI yra šios technologinės evoliucijos avangardas. Šalys ir korporacijos, kurios strategiškai investuoja į DI MTTP, įgyja galimybę spręsti sudėtingus iššūkius, kurti naujas rinkas ir įgyti konkurencinį pranašumą. Nuo pažangos sveikatos apsaugos ir klimato mokslo srityse iki transporto ir komunikacijos patobulinimų – DI pritaikymo galimybės yra didžiulės ir nuolat plečiasi.

Tačiau sukurti pasaulinio lygio DI MTTP nėra paprasta užduotis. Tam reikia daugialypio požiūrio, kuris apimtų:

• Strateginę viziją ir ilgalaikį planavimą.
• Kvalifikuoto ir įvairaus talentų telkinio ugdymą.
• Moderniausios infrastruktūros sukūrimą.
• Sudėtingų etinių ir socialinių pasekmių valdymą.
• Bendradarbiavimu pagrįstos ekosistemos skatinimą.

Šiame vadove bus gilinamasi į kiekvieną iš šių sričių, pateikiant praktinių įžvalgų suinteresuotosioms šalims visame pasaulyje.

I. Pamato klojimas: strategija ir vizija

Prieš atliekant bet kokią reikšmingą investiciją, būtina aiški ir įtikinama strategija. Tai apima DI MTTP pastangų apimties, tikslų ir norimų rezultatų apibrėžimą. Pasaulinė perspektyva reikalauja supratimo, kaip DI gali spręsti tiek universalius iššūkius, tiek specifinius regioninius poreikius.

Nacionalinių ir organizacinių DI strategijų apibrėžimas

Nacionalinė DI strategija gali būti orientuota į tokias sritis kaip:

• Ekonomikos augimas ir darbo vietų kūrimas.
• Viešųjų paslaugų (pvz., sveikatos apsaugos, švietimo, visuomenės saugumo) gerinimas.
• Nacionalinių prioritetų (pvz., gynybos, aplinkos tvarumo) sprendimas.
• Tapimas pasauliniu DI inovacijų centru.

Organizacijų DI strategijos, nors dažnai yra labiau sutelktos, turėtų derėti su platesniais įmonės tikslais ir rinkos tendencijomis. Pagrindiniai aspektai apima:

• Pagrindinių DI pritaikymo sričių versle nustatymą.
• Esamų pajėgumų vertinimą ir spragų nustatymą.
• Norimo DI brandos lygio nustatymą.
• Atitinkamų išteklių (finansinių, žmogiškųjų ir technologinių) paskirstymą.

Aiškių tikslų ir pagrindinių veiklos rodiklių (PVR) nustatymas

Neaiškūs tikslai lemia išsklaidytas pastangas. DI MTTP tikslai turėtų būti SMART (konkretūs, išmatuojami, pasiekiami, aktualūs ir apibrėžti laike). Pavyzdžiai:

• Sukurti naują DI algoritmą medicininių vaizdų analizei, pasiekiantį 95% tikslumą per trejus metus.
• Paleisti DI pagrįstą klientų aptarnavimo pokalbių robotą, kuris per 18 mėnesių 30% sutrumpintų užklausų sprendimo laiką.
• Įsteigti tyrimų laboratoriją, kuri kasmet publikuotų bent penkis recenzuotus DI straipsnius aukščiausio lygio konferencijose.

Aiškių PVR nustatymas leidžia nuolat stebėti pažangą ir palengvina duomenimis pagrįstą strategijos koregavimą.

Suinteresuotųjų šalių pritarimo ir finansavimo užtikrinimas

Sėkmingai DI MTTP reikalingas nuolatinis įsipareigojimas. Tam reikia užsitikrinti pritarimą iš:

• Vyriausybės institucijų ir politikos formuotojų.
• Pramonės lyderių ir privataus sektoriaus investuotojų.
• Akademinių institucijų ir tyrimų organizacijų.
• Visuomenės, sprendžiant susirūpinimą keliančius klausimus ir kuriant pasitikėjimą.

Diversifikuoti finansavimo modeliai, įskaitant vyriausybės dotacijas, rizikos kapitalą, įmonių partnerystes ir filantropinius įnašus, gali suteikti reikiamą finansinį stabilumą.

II. Variklio ugdymas: talentai ir kompetencija

DI MTTP iš esmės yra žmogiškoji veikla. Kvalifikuotų tyrėjų, inžinierių ir duomenų mokslininkų prieinamumas yra lemiamas sėkmės veiksnys. Norint sukurti pasaulinį talentų srautą, reikia sutelktų pastangų švietimo, įdarbinimo ir išlaikymo srityse.

Kvalifikuotos DI darbo jėgos ugdymas

Tai apima kelias tarpusavyje susijusias strategijas:

• Švietimo sistemos reforma: DI ir duomenų mokslo integravimas į universitetų mokymo programas, nuo bakalauro iki doktorantūros lygio. Tai apima specializuotus DI laipsnius, taip pat DI pasirenkamuosius dalykus studentams susijusiose srityse, tokiose kaip informatika, inžinerija, matematika ir net humanitariniai mokslai (DI etikai ir politikai). Pavyzdžiai apima iniciatyvas, tokias kaip Singapūro „AI Singapore“ programa, kuria siekiama ugdyti DI talentus ir skatinti jo pritaikymą.
• Profesinis tobulėjimas ir kvalifikacijos kėlimas: Nuolatinio mokymosi galimybių suteikimas esamiems specialistams per intensyvias mokymo stovyklas, internetinius kursus ir įmonių mokymo programas. Tokios šalys kaip Pietų Korėja daug investavo į perkvalifikavimo iniciatyvas, siekdamos pritaikyti savo darbo jėgą prie DI reikalavimų.
• Tarptautinių talentų pritraukimas: Politikos, palengvinančios kvalifikuotų DI specialistų iš viso pasaulio įdarbinimą ir išlaikymą, įgyvendinimas, pavyzdžiui, supaprastintos vizų procedūros ir konkurencingos mokslinių tyrimų stipendijos. Kanados „DI talentų strategija“ yra puikus tokio požiūrio pavyzdys.

Inovacijų ir bendradarbiavimo kultūros skatinimas

Be techninių įgūdžių, gyvybiškai svarbi kultūra, skatinanti eksperimentavimą, tarpdisciplininį bendradarbiavimą ir dalijimąsi žiniomis. Tai galima pasiekti per:

• Tarpfunkcines komandas: Suburiant tyrėjus, inžinierius, sričių ekspertus, etikos specialistus ir socialinių mokslų atstovus spręsti sudėtingas DI problemas.
• Atvirus komunikacijos kanalus: Skatinant dalijimąsi tyrimų rezultatais, geriausiomis praktikomis ir iššūkiais organizacijų viduje ir tarp jų.
• Bendradarbiavimo skatinimą: Pripažįstant ir apdovanojant komandinius pasiekimus ir tarpinstitucinius projektus.

Įvairovė ir įtrauktis DI talentų srityje

Įvairi darbo jėga suteikia platesnį perspektyvų spektrą, vedantį prie patikimesnių ir teisingesnių DI sprendimų. Itin svarbu užtikrinti įvairių lyčių, etinių grupių, socialinių ir ekonominių sluoksnių bei geografinių regionų atstovavimą. Tam reikia aktyvių pastangų:

• Skatinti STEM švietimą tarp nepakankamai atstovaujamų grupių.
• Kovoti su šališkumu įdarbinimo ir paaukštinimo procesuose.
• Kurti įtraukią darbo aplinką, kurioje visi asmenys jaustųsi vertinami ir įgalinti.

Iniciatyvos, tokios kaip „Women in Machine Learning“ (WiML) seminaras, pabrėžia, kaip svarbu remti nepakankamai atstovaujamas bendruomenes DI srityje.

III. Infrastruktūros kūrimas: ištekliai ir įrankiai

Efektyviai DI MTTP reikia prieigos prie didelės skaičiavimo galios, didžiulių duomenų rinkinių ir specializuotų programinės įrangos įrankių. Infrastruktūra turi būti keičiamo dydžio, saugi ir pritaikoma prie besikeičiančių poreikių.

Skaičiavimo ištekliai

DI, ypač giluminis mokymasis, reikalauja daug skaičiavimo resursų. Reikalingos investicijos į:

• Didelio našumo skaičiavimo (DNS) klasterius: Sudėtingiems DI modeliams apmokyti būtini specializuoti klasteriai su GPU (grafikos apdorojimo blokais) ir TPU (tensorių apdorojimo blokais). Daugelis pirmaujančių šalių investuoja į nacionalinius superkompiuterių centrus, skirtus DI tyrimams.
• Debesų kompiuterijos paslaugas: Debesų platformų (pvz., AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) naudojimas suteikia lankstumo, keičiamo dydžio ir prieigą prie specializuotų DI paslaugų. Organizacijos visame pasaulyje naudoja šias paslaugas, kad valdytų kintančius skaičiavimo poreikius.
• Periferinę kompiuteriją (Edge Computing): Programoms, kurioms reikalingas realaus laiko apdorojimas ir maža delsa, vis svarbiau tampa kurti infrastruktūrą DI apdorojimui „periferijoje“ (pvz., įrenginiuose, jutikliuose).

Duomenų prieinamumas ir valdymas

Duomenys yra DI variklis. Tvirtos duomenų infrastruktūros sukūrimas apima:

• Duomenų saugyklas ir ežerus: Keičiamo dydžio sistemų kūrimas įvairių tipų duomenims (struktūriniams, nestruktūriniams, pusiau struktūriniams) saugoti ir valdyti.
• Duomenų valdymą ir kokybę: Sistemų, skirtų duomenų rinkimui, valymui, anotavimui bei duomenų privatumo ir saugumo užtikrinimui, įgyvendinimas. Būtina griežtai laikytis tokių reglamentų kaip BDAR (Europa) ar CCPA (Kalifornija).
• Sintetinių duomenų generavimą: Srityse, kur realių duomenų trūksta arba jie yra jautrūs, sintetinių duomenų generavimo metodų kūrimas gali būti vertinga alternatyva.
• Atvirųjų duomenų iniciatyvas: Anonimizuotų ar viešai prieinamų duomenų rinkinių dalijimosi skatinimas tyrimų tikslais gali paspartinti inovacijas. Geri pavyzdžiai yra tokios iniciatyvos kaip „Kaggle“ duomenų rinkiniai ar vyriausybių atvirųjų duomenų portalai.

Programinė įranga ir įrankiai

Prieiga prie tinkamos programinės įrangos yra labai svarbi DI plėtrai:

• DI/ML karkasai: Plačiai naudojamų atvirojo kodo karkasų, tokių kaip TensorFlow, PyTorch ir scikit-learn, palaikymas.
• Kūrimo aplinkos: Prieigos prie integruotų kūrimo aplinkų (IDE), Jupyter Notebooks ir bendradarbiavimo kodavimo platformų suteikimas.
• Modelių valdymo ir diegimo įrankiai: Sprendimai versijų kontrolei, eksperimentų sekimui, modelių diegimui ir stebėjimui (MLOps).

IV. Naršymas etikos kraštovaizdyje: atsakomybė ir valdymas

Tobulėjant DI pajėgumams, didėja ir atsakomybė užtikrinti, kad jie būtų kuriami ir diegiami etiškai ir atsakingai. Būtinas globalus požiūris į DI etiką, pripažįstant įvairias kultūrines vertybes ir kartu ginant pagrindines žmogaus teises.

Pagrindiniai etiniai aspektai

Atsakingos DI plėtros centre yra:

• Sąžiningumas ir šališkumo mažinimas: Aktyvus šališkumo duomenyse ir algoritmuose nustatymas ir mažinimas siekiant išvengti diskriminacinių rezultatų. Tai yra didelis susirūpinimas tokioms šalims kaip Indija, kur didžiulė kalbinė ir kultūrinė įvairovė gali įnešti subtilių šališkumų.
• Skaidrumas ir paaiškinamumas (XAI): DI sistemų, kurių sprendimų priėmimo procesus galima suprasti ir paaiškinti, kūrimas, ypač didelės rizikos srityse, tokiose kaip finansai ar baudžiamoji justicija.
• Privatumas ir duomenų apsauga: Užtikrinimas, kad DI sistemos gerbtų vartotojų privatumą ir atitiktų griežtus duomenų apsaugos reglamentus visame pasaulyje.
• Atskaitomybė: Aiškių atsakomybės linijų už DI sistemos veikimą ir galimą žalą nustatymas.
• Saugumas ir patikimumas: Patikimų, saugių ir atsparių priešiškoms atakoms DI sistemų projektavimas.

Etinių DI sistemų ir gairių kūrimas

Daugelis tautų ir tarptautinių organizacijų kuria DI etikos gaires. Jos dažnai apima:

• Principais pagrįstus požiūrius: Pagrindinių vertybių, tokių kaip orientacija į žmogų, sąžiningumas, saugumas ir tvarumas, apibrėžimas. EBPO DI principai šiuo atžvilgiu yra įtakingi.
• Reguliavimo sistemas: Įstatymų ir reglamentų, skirtų DI plėtrai ir diegimui reguliuoti, įgyvendinimas, sutelkiant dėmesį į didelės rizikos taikymus. ES siūlomas DI aktas yra išsamus pavyzdys.
• Etikos peržiūros tarybas: Komitetų steigimas, siekiant įvertinti DI tyrimų projektų etines pasekmes prieš juos pradedant.

Organizacijos privalo integruoti etinius aspektus nuo pat pradžių, skatindamos kultūrą, kurioje etiška DI yra pagrindinė kompetencija.

V. Ekosistemos ugdymas: bendradarbiavimas ir atvirumas

Joks pavienis subjektas negali vienas skatinti DI inovacijų. Norint sukurti klestinčią DI MTTP ekosistemą, reikalingas bendradarbiavimas tarp sektorių ir valstybių.

Viešojo ir privataus sektorių partnerystės (VPSP)

VPSP yra labai svarbios siekiant sutelkti išteklius, kompetenciją ir paspartinti tyrimų pavertimą praktiniais pritaikymais. Pavyzdžiai apima:

• Bendrus tyrimų centrus, finansuojamus vyriausybės ir pramonės.
• Pramonės remiamus akademinių tyrimų projektus.
• Vyriausybės vadovaujamas iniciatyvas, skirtas palengvinti DI pritaikymą pramonėje.

JK Alano Turingo institutas veikia kaip nacionalinis DI ir duomenų mokslo institutas, skatinantis akademinės bendruomenės ir pramonės bendradarbiavimą.

Tarptautinis bendradarbiavimas

DI yra pasaulinis iššūkis ir galimybė. Tarptautinis bendradarbiavimas skatina keitimąsi žiniomis, prieigą prie įvairių duomenų rinkinių ir bendrą tyrimų naštos pasidalijimą. Tai gali pasireikšti kaip:

• Bendri tyrimų projektai tarp skirtingų šalių institucijų.
• Dalyvavimas tarptautinėse DI konferencijose ir seminaruose.
• Dalijimasis atvirojo kodo įrankiais ir duomenų rinkiniais.
• Dvišaliai ir daugiašaliai susitarimai dėl DI tyrimų ir politikos.

Iniciatyvos, tokios kaip Pasaulinė partnerystė dėl dirbtinio intelekto (GPAI), siekia sumažinti atotrūkį tarp teorijos ir praktikos DI srityje, remiant atsakingą plėtrą ir pritaikymą.

Akademijos, pramonės ir vyriausybės ryšys

Būtinas tvirtas ryšys tarp universitetų, tyrimų institucijų, privataus sektoriaus ir vyriausybės. Šis ryšys užtikrina, kad MTTP yra:

• Suderinta su visuomenės poreikiais: Universitetai sutelkia dėmesį į fundamentinius tyrimus, vyriausybė nustato politiką ir teikia finansavimą, o pramonė skatina pritaikymą ir komercializavimą.
• Reaguojanti į rinkos poreikius: Pramonės grįžtamasis ryšys informuoja akademinių tyrimų prioritetus, o vyriausybės politika sukuria aplinką, palankią inovacijoms.

Silicio slėnis Jungtinėse Valstijose yra klasikinis pavyzdys, nors panašūs modeliai atsiranda visame pasaulyje, pavyzdžiui, DI centrų plėtra tokiuose miestuose kaip Pekinas, Tel Avivas ir Berlynas.

VI. Iššūkių įveikimas ir žvilgsnis į ateitį

DI MTTP pajėgumų kūrimas yra kupinas iššūkių, tačiau jų supratimas ir aktyvus sprendimas yra raktas į ilgalaikę sėkmę.

Pagrindiniai iššūkiai

• Talentų trūkumas: Pasaulinė DI ekspertų paklausa dažnai viršija pasiūlą.
• Duomenų prieinamumas ir kokybė: Prieiga prie pakankamo kiekio aukštos kokybės ir nešališkų duomenų tebėra kliūtis daugelyje sektorių ir regionų.
• Etinis ir reguliavimo neapibrėžtumas: Besikeičiančios etikos normos ir reguliavimo aplinka gali sukelti neaiškumų kūrėjams.
• Intelektinės nuosavybės (IN) apsauga: DI inovacijų apsauga greitai besikeičiančioje technologinėje aplinkoje.
• Visuomenės pasitikėjimas ir pritarimas: Visuomenės susirūpinimo dėl DI poveikio darbo vietoms, privatumui ir saugumui sprendimas yra labai svarbus pritaikymui.
• Skaitmeninė atskirtis: Teisingos prieigos prie DI technologijų ir naudos užtikrinimas skirtinguose socialiniuose ir ekonominiuose sluoksniuose bei geografinėse vietovėse.

Praktinės įžvalgos pasaulio suinteresuotosioms šalims

• Investuokite į fundamentinius tyrimus: Nors taikomasis DI yra labai svarbus, investicijos į fundamentinius DI tyrimus užtikrina ilgalaikius proveržius.
• Skatinkite tarpdisciplininį bendradarbiavimą: DI problemos retai sprendžiamos vienos disciplinos priemonėmis; skatinkite bendradarbiavimą tarp informatikos, etikos, socialinių mokslų ir sričių ekspertų.
• Teikite pirmenybę paaiškinamam DI (XAI): Sutelkite dėmesį į suprantamų DI sistemų kūrimą, ypač svarbiose srityse.
• Pasisakykite už aiškias ir nuoseklias taisykles: Bendradarbiaukite su politikos formuotojais, kad sukurtumėte nuspėjamas ir veiksmingas reguliavimo sistemas, kurios skatintų inovacijas ir mažintų riziką.
• Puoselėkite pasaulinę praktikos bendruomenę: Skatinkite atvirą dialogą ir dalijimąsi žiniomis per tarptautinius forumus, konferencijas ir atvirojo kodo iniciatyvas.
• Priimkite įvairovę ir įtrauktį: Aktyviai kurkite įvairias komandas ir puoselėkite įtraukią aplinką, kad užtikrintumėte, jog DI teiktų naudą visiems teisingai.

Išvada

DI mokslinių tyrimų ir plėtros pajėgumų kūrimas yra strateginė būtinybė tautoms ir organizacijoms, siekiančioms klestėti XXI amžiuje. Tam reikalingas holistinis požiūris, integruojantis vizionierišką strategiją, atsidavusį talentų ugdymą, tvirtą infrastruktūrą, etinį valdymą ir aktyvų bendradarbiavimą. Priimdami pasaulinę perspektyvą, puoselėdami tarptautines partnerystes ir aktyviai spręsdami iššūkius, suinteresuotosios šalys visame pasaulyje gali kartu kurti ateitį, kurioje DI tarnauja kaip galingas įrankis žmogaus pažangai ir visuomenės gerovei.

DI MTTP kelionė yra nesibaigianti, paženklinta nuolatiniu mokymusi, prisitaikymu ir inovacijomis. Tobulėjant šiai sričiai, turi keistis ir mūsų strategijos bei įsipareigojimas kurti DI, kuris būtų ne tik protingas, bet ir naudingas, atsakingas ir įtraukus visiems.