எதிர்காலத்தை உருவாக்குதல்: AI ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டைக் கட்டமைப்பதில் ஒரு உலகளாவிய பார்வை

செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) இனி ஒரு தத்துவார்த்த கருத்து அல்ல; இது உலகளவில் தொழில்கள், பொருளாதாரங்கள் மற்றும் சமூகங்களை மாற்றியமைக்கும் ஒரு உருமாறும் சக்தியாகும். அதன் திறனைப் பயன்படுத்த விரும்பும் நாடுகள் மற்றும் நிறுவனங்களுக்கு, வலுவான AI ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டு (R&D) திறன்களை உருவாக்குவது மிக முக்கியமானது. இந்த இடுகை, பல்வேறு சர்வதேச பார்வையாளர்களுக்காக, பயனுள்ள AI R&D-ஐ நிறுவுவதற்கும் அளவிடுவதற்கும் அடிப்படையான கூறுகள், உத்திசார்ந்த பரிசீலனைகள் மற்றும் செயல்பாட்டு சிறந்த நடைமுறைகள் குறித்த உலகளாவிய பார்வையை வழங்குகிறது.

உலகமயமாக்கப்பட்ட உலகில் AI R&D-யின் கட்டாயம்

21 ஆம் நூற்றாண்டில், தொழில்நுட்பத் தலைமை என்பது பொருளாதாரப் போட்டித்தன்மை மற்றும் தேசியப் பாதுகாப்புடன் பிரிக்கமுடியாத வகையில் இணைக்கப்பட்டுள்ளது. AI இந்தத் தொழில்நுட்பப் பரிணாமத்தின் முன்னணியைக் குறிக்கிறது. AI R&D-இல் உத்திசார்ந்த முறையில் முதலீடு செய்யும் நாடுகளும் நிறுவனங்களும், சிக்கலான சவால்களைத் தீர்ப்பதற்கும், புதிய சந்தைகளை உருவாக்குவதற்கும், போட்டி நன்மைகளைப் பெறுவதற்கும் தங்களைத் தயார்படுத்திக் கொள்கின்றன. சுகாதாரம் மற்றும் காலநிலை அறிவியலில் ஏற்படும் முன்னேற்றங்கள் முதல் போக்குவரத்து மற்றும் தகவல்தொடர்புகளில் ஏற்படும் மேம்பாடுகள் வரை, AI-யின் சாத்தியமான பயன்பாடுகள் பரந்ததாகவும், தொடர்ந்து விரிவடைவதாகவும் உள்ளன.

இருப்பினும், உலகத்தரம் வாய்ந்த AI R&D-ஐ உருவாக்குவது ஒரு எளிய முயற்சி அல்ல. இதற்கு பன்முக அணுகுமுறை தேவைப்படுகிறது, அது பின்வருவனவற்றைக் கருத்தில் கொள்கிறது:

• உத்திசார்ந்த பார்வை மற்றும் நீண்ட காலத் திட்டமிடல்.
• திறமையான மற்றும் பன்முகத்தன்மை கொண்ட திறமையாளர்களை உருவாக்குதல்.
• நவீன உள்கட்டமைப்பை நிறுவுதல்.
• சிக்கலான நெறிமுறை மற்றும் சமூக தாக்கங்களைக் கையாளுதல்.
• ஒரு ஒத்துழைப்புச் சூழலை வளர்த்தல்.

இந்த வழிகாட்டி இந்த ஒவ்வொரு பகுதிகளிலும் ஆழமாகச் சென்று, உலகெங்கிலும் உள்ள பங்குதாரர்களுக்குச் செயல்படுத்தக்கூடிய நுண்ணறிவுகளை வழங்கும்.

I. அடித்தளத்தை அமைத்தல்: உத்தி மற்றும் பார்வை

எந்தவொரு குறிப்பிடத்தக்க முதலீடும் செய்வதற்கு முன்பு, தெளிவான மற்றும் ஈர்க்கக்கூடிய உத்தி அவசியம். இது AI R&D முயற்சிகளின் நோக்கம், குறிக்கோள்கள் மற்றும் விரும்பிய விளைவுகளை வரையறுப்பதை உள்ளடக்கியது. ஒரு உலகளாவிய பார்வைக்கு, AI உலகளாவிய சவால்களையும் குறிப்பிட்ட பிராந்தியத் தேவைகளையும் எவ்வாறு தீர்க்க முடியும் என்பதைப் புரிந்துகொள்வது தேவை.

தேசிய மற்றும் நிறுவன AI உத்திகளை வரையறுத்தல்

ஒரு தேசிய AI உத்தி பின்வரும் பகுதிகளில் கவனம் செலுத்தலாம்:

• பொருளாதார வளர்ச்சி மற்றும் வேலை உருவாக்கம்.
• பொதுச் சேவைகளை மேம்படுத்துதல் (எ.கா., சுகாதாரம், கல்வி, பொதுப் பாதுகாப்பு).
• தேசிய முன்னுரிமைகளை நிவர்த்தி செய்தல் (எ.கா., பாதுகாப்பு, சுற்றுச்சூழல் நிலைத்தன்மை).
• AI புதுமைக்கான உலகளாவிய மையமாக மாறுதல்.

நிறுவன AI உத்திகள், பெரும்பாலும் அதிக கவனம் செலுத்தினாலும், பரந்த பெருநிறுவன இலக்குகள் மற்றும் சந்தைப் போக்குகளுடன் ஒத்துப்போக வேண்டும். முக்கிய பரிசீலனைகள் பின்வருமாறு:

• வணிகத்திற்குள் முக்கிய AI பயன்பாடுகளை அடையாளம் காணுதல்.
• தற்போதைய திறன்களை மதிப்பீடு செய்து இடைவெளிகளை அடையாளம் காணுதல்.
• விரும்பிய AI முதிர்ச்சி நிலையைத் தீர்மானித்தல்.
• பொருத்தமான வளங்களை ஒதுக்குதல் (நிதி, மனித மற்றும் தொழில்நுட்ப).

தெளிவான குறிக்கோள்கள் மற்றும் முக்கிய செயல்திறன் குறிகாட்டிகளை (KPIs) அமைத்தல்

தெளிவற்ற இலக்குகள் சிதறிய முயற்சிகளுக்கு வழிவகுக்கும். AI R&D குறிக்கோள்கள் SMART (குறிப்பிட்ட, அளவிடக்கூடிய, அடையக்கூடிய, பொருத்தமான, காலக்கெடுவுடன் கூடிய) ஆக இருக்க வேண்டும். எடுத்துக்காட்டுகள் பின்வருமாறு:

• மூன்று ஆண்டுகளில் 95% துல்லியத்துடன் மருத்துவப் படப் பகுப்பாய்விற்கான ஒரு புதிய AI வழிமுறையை உருவாக்குதல்.
• 18 மாதங்களுக்குள் கேள்வித் தீர்வு நேரத்தை 30% குறைக்கும் AI-இயங்கும் வாடிக்கையாளர் சேவை சாட்பாட்டை அறிமுகப்படுத்துதல்.
• உயர் மட்ட மாநாடுகளில் ஆண்டுதோறும் குறைந்தது ஐந்து சக மதிப்பாய்வு செய்யப்பட்ட AI கட்டுரைகளையாவது வெளியிடும் ஒரு ஆய்வகத்தை நிறுவுதல்.

தெளிவான KPI-களை நிறுவுவது, முன்னேற்றத்தைத் தொடர்ந்து கண்காணிக்கவும், தரவு சார்ந்த உத்தி மாற்றங்களை எளிதாக்கவும் உதவுகிறது.

பங்குதாரர்களின் ஒப்புதல் மற்றும் நிதியைப் பெறுதல்

வெற்றிகரமான AI R&D-க்கு நீடித்த அர்ப்பணிப்பு தேவை. இதில் பின்வருபவர்களிடமிருந்து ஒப்புதல் பெறுவது அடங்கும்:

• அரசு அமைப்புகள் மற்றும் கொள்கை வகுப்பாளர்கள்.
• தொழில்துறை தலைவர்கள் மற்றும் தனியார் துறை முதலீட்டாளர்கள்.
• கல்வி நிறுவனங்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சி அமைப்புகள்.
• பொதுமக்கள், கவலைகளை நிவர்த்தி செய்து நம்பிக்கையை உருவாக்குதல்.

அரசு மானியங்கள், துணிகர மூலதனம், பெருநிறுவன கூட்டாண்மைகள் மற்றும் பரோபகார பங்களிப்புகள் உள்ளிட்ட பல்வகைப்பட்ட நிதி மாதிரிகள், தேவையான நிதி ஸ்திரத்தன்மையை வழங்க முடியும்.

II. இயந்திரத்தை வளர்ப்பது: திறமை மற்றும் நிபுணத்துவம்

AI R&D என்பது அடிப்படையில் ஒரு மனித முயற்சி. திறமையான ஆராய்ச்சியாளர்கள், பொறியாளர்கள் மற்றும் தரவு விஞ்ஞானிகளின் கிடைக்கும் தன்மை வெற்றியின் ஒரு முக்கிய தீர்மானமாகும். ஒரு உலகளாவிய திறமைப் பாதையை உருவாக்க கல்வி, ஆட்சேர்ப்பு மற்றும் தக்கவைத்தல் ஆகியவற்றில் ஒருங்கிணைந்த முயற்சி தேவை.

திறமையான AI பணியாளர்களை உருவாக்குதல்

இது பல ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட உத்திகளை உள்ளடக்கியது:

• கல்வி முறை சீர்திருத்தம்: இளங்கலை முதல் முனைவர் பட்ட நிலைகள் வரை பல்கலைக்கழக பாடத்திட்டங்களில் AI மற்றும் தரவு அறிவியலை ஒருங்கிணைத்தல். இது சிறப்பு AI பட்டங்களையும், கணினி அறிவியல், பொறியியல், கணிதம் மற்றும் மானுடவியல் (AI நெறிமுறைகள் மற்றும் கொள்கைக்காக) போன்ற தொடர்புடைய துறைகளில் உள்ள மாணவர்களுக்கான AI விருப்பத் தேர்வுகளையும் உள்ளடக்கியது. சிங்கப்பூரின் "AI Singapore" திட்டம் போன்ற முயற்சிகள் AI திறமையையும் தத்தெடுப்பையும் வளர்ப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன.
• தொழில்முறை மேம்பாடு மற்றும் திறன்களை மேம்படுத்துதல்: பூட்கேம்ப்கள், ஆன்லைன் படிப்புகள் மற்றும் பெருநிறுவனப் பயிற்சித் திட்டங்கள் மூலம் hiện tại தொழில் வல்லுநர்களுக்குத் தொடர்ச்சியான கற்றல் வாய்ப்புகளை வழங்குதல். தென் கொரியா போன்ற நாடுகள் தங்கள் பணியாளர்களை AI தேவைகளுக்கு ஏற்ப மாற்றியமைக்க மறுதிறன் முயற்சிகளில் பெரிதும் முதலீடு செய்துள்ளன.
• சர்வதேச திறமைகளை ஈர்த்தல்: நெறிப்படுத்தப்பட்ட விசா செயல்முறைகள் மற்றும் போட்டித்திறன் மிக்க ஆராய்ச்சி மானியங்கள் போன்ற கொள்கைகளைச் செயல்படுத்துவதன் மூலம் உலகெங்கிலும் உள்ள திறமையான AI நிபுணர்களை ஆட்சேர்ப்பு செய்வதையும் தக்கவைப்பதையும் எளிதாக்குதல். கனடாவின் "AI Talent Strategy" அத்தகைய அணுகுமுறைக்கு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க எடுத்துக்காட்டு.

புதுமை மற்றும் ஒத்துழைப்புக்கான ஒரு கலாச்சாரத்தை வளர்த்தல்

தொழில்நுட்பத் திறன்களுக்கு அப்பால், பரிசோதனை, பல்துறை ஒத்துழைப்பு மற்றும் அறிவுப் பகிர்வை ஊக்குவிக்கும் ஒரு கலாச்சாரம் இன்றியமையாதது. இதை இதன் மூலம் அடையலாம்:

• குறுக்கு-செயல்பாட்டு அணிகள்: சிக்கலான AI சிக்கல்களைச் சமாளிக்க ஆராய்ச்சியாளர்கள், பொறியாளர்கள், கள வல்லுநர்கள், நெறிமுறையாளர்கள் மற்றும் சமூக விஞ்ஞானிகளை ஒன்றிணைத்தல்.
• திறந்த தொடர்பு வழிகள்: நிறுவனங்களுக்கு உள்ளேயும் வெளியேயும் ஆராய்ச்சி முடிவுகள், சிறந்த நடைமுறைகள் மற்றும் சவால்களைப் பகிர்ந்து கொள்வதை ஊக்குவித்தல்.
• ஒத்துழைப்பை ஊக்குவித்தல்: குழு அடிப்படையிலான சாதனைகள் மற்றும் குறுக்கு-நிறுவனத் திட்டங்களை அங்கீகரித்து வெகுமதி அளித்தல்.

AI திறமையில் பன்முகத்தன்மை மற்றும் உள்ளடக்கம்

ஒரு பன்முகத்தன்மை கொண்ட பணியாளர் பரந்த அளவிலான கண்ணோட்டங்களைக் கொண்டுவருகிறார், இது மிகவும் வலுவான மற்றும் சமமான AI தீர்வுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது. பல்வேறு பாலினங்கள், இனங்கள், சமூக-பொருளாதாரப் பின்னணிகள் மற்றும் புவியியல் பிராந்தியங்களிலிருந்து பிரதிநிதித்துவத்தை உறுதி செய்வது மிக முக்கியம். இதற்கு செயலில் முயற்சிகள் தேவை:

• குறைவாகப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தப்பட்ட குழுக்களிடையே STEM கல்வியை ஊக்குவித்தல்.
• ஆட்சேர்ப்பு மற்றும் பதவி உயர்வு செயல்முறைகளில் உள்ள சார்புகளை எதிர்த்துப் போராடுதல்.
• அனைத்து தனிநபர்களும் மதிக்கப்படுவதாகவும், அதிகாரம் பெற்றவர்களாகவும் உணரும் உள்ளடக்கிய பணிச்சூழல்களை உருவாக்குதல்.

"Women in Machine Learning" (WiML) பட்டறை போன்ற முயற்சிகள் AI-இல் குறைவாகப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தப்பட்ட சமூகங்களுக்கு ஆதரவளிப்பதன் முக்கியத்துவத்தை எடுத்துக்காட்டுகின்றன.

III. உள்கட்டமைப்பை உருவாக்குதல்: வளங்கள் மற்றும் கருவிகள்

பயனுள்ள AI R&D-க்கு கணிசமான கணினி சக்தி, பரந்த தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் சிறப்பு மென்பொருள் கருவிகளுக்கான அணுகல் தேவை. உள்கட்டமைப்பு அளவிடக்கூடியதாகவும், பாதுகாப்பானதாகவும், வளர்ந்து வரும் தேவைகளுக்கு ஏற்றதாகவும் இருக்க வேண்டும்.

கணினி வளங்கள்

AI, குறிப்பாக ஆழமான கற்றல், கணினி ரீதியாக தீவிரமானது. இதில் முதலீடு தேவை:

• உயர் செயல்திறன் கொண்ட கணினி (HPC) தொகுப்புகள்: சிக்கலான AI மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு GPU-க்கள் (கிராபிக்ஸ் செயலாக்க அலகுகள்) மற்றும் TPU-க்கள் (டென்சர் செயலாக்க அலகுகள்) பொருத்தப்பட்ட பிரத்யேக தொகுப்புகள் அவசியம். பல முன்னணி நாடுகள் AI ஆராய்ச்சிக்காக தேசிய சூப்பர் கம்ப்யூட்டிங் மையங்களில் முதலீடு செய்கின்றன.
• கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் சேவைகள்: கிளவுட் தளங்களை (எ.கா., AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) பயன்படுத்துவது நெகிழ்வுத்தன்மை, அளவிடுதல் மற்றும் சிறப்பு AI சேவைகளுக்கான அணுகலை வழங்குகிறது. உலகெங்கிலும் உள்ள நிறுவனங்கள் இந்தச் சேவைகளைப் பயன்படுத்தி மாறுபடும் கணினி தேவைகளை நிர்வகிக்கின்றன.
• எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்: நிகழ்நேர செயலாக்கம் மற்றும் குறைந்த தாமதம் தேவைப்படும் பயன்பாடுகளுக்கு, "எட்ஜ்" (எ.கா., சாதனங்கள், சென்சார்கள்) இல் AI செயலாக்கத்திற்கான உள்கட்டமைப்பை உருவாக்குவது பெருகிய முறையில் முக்கியத்துவம் பெறுகிறது.

தரவு அணுகல் மற்றும் மேலாண்மை

தரவு என்பது AI-யின் எரிபொருள். வலுவான தரவு உள்கட்டமைப்பை நிறுவுவது பின்வருவனவற்றை உள்ளடக்கியது:

• தரவுக் கிடங்கு மற்றும் ஏரிகள்: பல்வேறு வகையான தரவுகளை (கட்டமைக்கப்பட்ட, கட்டமைக்கப்படாத, அரை-கட்டமைக்கப்பட்ட) சேமிக்கவும் நிர்வகிக்கவும் அளவிடக்கூடிய அமைப்புகளை உருவாக்குதல்.
• தரவு ஆளுகை மற்றும் தரம்: தரவு சேகரிப்பு, சுத்தம் செய்தல், சிறுகுறிப்பு மற்றும் தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பை உறுதி செய்வதற்கான கட்டமைப்புகளைச் செயல்படுத்துதல். GDPR (ஐரோப்பா) அல்லது CCPA (கலிபோர்னியா) போன்ற விதிமுறைகளை கண்டிப்பாகப் பின்பற்றுவது இன்றியமையாதது.
• செயற்கைத் தரவு உருவாக்கம்: நிஜ உலகத் தரவு பற்றாக்குறையாகவோ அல்லது முக்கியமானதாகவோ உள்ள களங்களில், செயற்கைத் தரவை உருவாக்கும் முறைகளை உருவாக்குவது ஒரு மதிப்புமிக்க மாற்றாக இருக்கும்.
• திறந்த தரவு முயற்சிகள்: ஆராய்ச்சி நோக்கங்களுக்காக அநாமதேயப்படுத்தப்பட்ட அல்லது பொதுவில் கிடைக்கும் தரவுத்தொகுப்புகளைப் பகிர்வதை ஊக்குவிப்பது புதுமையை விரைவுபடுத்தும். காகிள் தரவுத்தொகுப்புகள் அல்லது அரசாங்க திறந்த தரவு போர்ட்டல்கள் போன்ற முயற்சிகள் நல்ல எடுத்துக்காட்டுகள்.

மென்பொருள் மற்றும் கருவிகள்

சரியான மென்பொருளுக்கான அணுகல் AI வளர்ச்சிக்கு முக்கியமானது:

• AI/ML கட்டமைப்புகள்: டென்சர்ஃப்ளோ, பைடார்ச் மற்றும் ஸ்கைக்கிட்-லெர்ன் போன்ற பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் திறந்த மூல கட்டமைப்புகளுக்கான ஆதரவு.
• மேம்பாட்டுச் சூழல்கள்: ஒருங்கிணைந்த மேம்பாட்டுச் சூழல்கள் (IDEs), ஜூபிட்டர் நோட்புக்குகள் மற்றும் கூட்டு கோடிங் தளங்களுக்கான அணுகலை வழங்குதல்.
• மாடல் மேலாண்மை மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் கருவிகள்: பதிப்புக் கட்டுப்பாடு, பரிசோதனை கண்காணிப்பு, மாடல் வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் கண்காணிப்பு (MLOps) ஆகியவற்றிற்கான தீர்வுகள்.

IV. நெறிமுறைக் களத்தில் பயணித்தல்: பொறுப்பு மற்றும் ஆளுகை

AI திறன்கள் முன்னேறும்போது, அவை நெறிமுறை ரீதியாகவும் பொறுப்புடனும் உருவாக்கப்பட்டு வரிசைப்படுத்தப்படுவதை உறுதிசெய்யும் பொறுப்பும் அதிகரிக்கிறது. AI நெறிமுறைகளுக்கான உலகளாவிய அணுகுமுறை அவசியம், இது அடிப்படை மனித உரிமைகளை நிலைநிறுத்தும்போது பல்வேறு கலாச்சார மதிப்புகளை அங்கீகரிக்கிறது.

முக்கிய நெறிமுறைப் பரிசீலனைகள்

பொறுப்பான AI மேம்பாட்டின் மையத்தில் இருப்பவை:

• நியாயத்தன்மை மற்றும் சார்பு தணிப்பு: பாரபட்சமான விளைவுகளைத் தடுக்க தரவு மற்றும் வழிமுறைகளில் உள்ள சார்புகளைச் சுறுசுறுப்பாக அடையாளம் கண்டு தணித்தல். பரந்த மொழி மற்றும் கலாச்சார பன்முகத்தன்மை நுட்பமான சார்புகளை அறிமுகப்படுத்தக்கூடிய இந்தியா போன்ற நாடுகளுக்கு இது ஒரு குறிப்பிடத்தக்க கவலையாகும்.
• வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் விளக்கத்தன்மை (XAI): நிதி அல்லது குற்றவியல் நீதி போன்ற உயர் ஆபத்துள்ள பயன்பாடுகளில், முடிவு எடுக்கும் செயல்முறைகளைப் புரிந்துகொள்ளவும் விளக்கவும் கூடிய AI அமைப்புகளை உருவாக்குதல்.
• தனியுரிமை மற்றும் தரவுப் பாதுகாப்பு: AI அமைப்புகள் பயனர் தனியுரிமையை மதிப்பதையும், உலகளவில் கடுமையான தரவுப் பாதுகாப்பு விதிமுறைகளுக்கு இணங்குவதையும் உறுதி செய்தல்.
• பொறுப்புக்கூறல்: AI அமைப்பு செயல்திறன் மற்றும் சாத்தியமான தீங்குகளுக்கான தெளிவான பொறுப்புக் கோடுகளை நிறுவுதல்.
• பாதுகாப்பு மற்றும் உறுதித்தன்மை: நம்பகமான, பாதுகாப்பான மற்றும் விரோதமான தாக்குதல்களை எதிர்க்கும் AI அமைப்புகளை வடிவமைத்தல்.

நெறிமுறை AI கட்டமைப்புகள் மற்றும் வழிகாட்டுதல்களை உருவாக்குதல்

பல நாடுகள் மற்றும் சர்வதேச அமைப்புகள் AI நெறிமுறை வழிகாட்டுதல்களை உருவாக்கி வருகின்றன. இவை பெரும்பாலும் பின்வருவனவற்றை உள்ளடக்குகின்றன:

• கொள்கை அடிப்படையிலான அணுகுமுறைகள்: மனிதனை மையமாகக் கொண்டிருத்தல், நியாயத்தன்மை, பாதுகாப்பு மற்றும் நிலைத்தன்மை போன்ற முக்கிய மதிப்புகளை கோடிட்டுக் காட்டுதல். OECD AI கொள்கைகள் இந்த விஷயத்தில் செல்வாக்கு செலுத்துகின்றன.
• ஒழுங்குமுறை கட்டமைப்புகள்: உயர் ஆபத்துள்ள பயன்பாடுகளில் கவனம் செலுத்தி, AI மேம்பாடு மற்றும் வரிசைப்படுத்தலைக் கட்டுப்படுத்த சட்டங்கள் மற்றும் விதிமுறைகளைச் செயல்படுத்துதல். ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தின் முன்மொழியப்பட்ட AI சட்டம் ஒரு விரிவான எடுத்துக்காட்டு.
• நெறிமுறை மறுஆய்வு வாரியங்கள்: AI ஆராய்ச்சித் திட்டங்கள் தொடங்குவதற்கு முன்பு அவற்றின் நெறிமுறை தாக்கங்களை மதிப்பிடுவதற்கு குழுக்களை நிறுவுதல்.

நிறுவனங்கள் தொடக்கத்திலிருந்தே நெறிமுறைப் பரிசீலனைகளை ஒருங்கிணைத்து, நெறிமுறை AI ஒரு முக்கியத் தகுதியாக இருக்கும் ஒரு கலாச்சாரத்தை வளர்க்க வேண்டும்.

V. சூழலை வளர்த்தல்: ஒத்துழைப்பு மற்றும் திறந்த தன்மை

எந்தவொரு ஒற்றை அமைப்பும் தனியாக AI புதுமையை இயக்க முடியாது. ஒரு செழிப்பான AI R&D சூழலைக் கட்டமைக்க துறைகள் மற்றும் எல்லைகள் முழுவதும் ஒத்துழைப்பு தேவை.

பொது-தனியார் கூட்டாண்மைகள் (PPPs)

வளங்கள், நிபுணத்துவம் மற்றும் ஆராய்ச்சியை நடைமுறைப் பயன்பாடுகளாக மாற்றுவதை விரைவுபடுத்துவதில் PPP-கள் முக்கியமானவை. எடுத்துக்காட்டுகள் பின்வருமாறு:

• அரசு மற்றும் தொழில்துறையால் நிதியளிக்கப்படும் கூட்டு ஆராய்ச்சி மையங்கள்.
• தொழில்துறை ஆதரவுடன் கூடிய கல்வி ஆராய்ச்சித் திட்டங்கள்.
• AI-யைத் தொழில்துறை ஏற்றுக்கொள்வதை எளிதாக்குவதற்கான அரசாங்கத்தின் தலைமையிலான முயற்சிகள்.

இங்கிலாந்தின் ஆலன் டூரிங் நிறுவனம் AI மற்றும் தரவு அறிவியலுக்கான ஒரு தேசிய நிறுவனமாக செயல்படுகிறது, இது கல்வி மற்றும் தொழில்துறைக்கு இடையே ஒத்துழைப்பை வளர்க்கிறது.

சர்வதேச ஒத்துழைப்பு

AI ஒரு உலகளாவிய சவால் மற்றும் வாய்ப்பு. சர்வதேச ஒத்துழைப்பு அறிவுப் பரிமாற்றம், பன்முக தரவுத்தொகுப்புகளுக்கான அணுகல் மற்றும் பகிரப்பட்ட ஆராய்ச்சிச் சுமைகளை வளர்க்கிறது. இது பின்வருமாறு வெளிப்படலாம்:

• பல்வேறு நாடுகளில் உள்ள நிறுவனங்களுக்கு இடையேயான கூட்டு ஆராய்ச்சித் திட்டங்கள்.
• சர்வதேச AI மாநாடுகள் மற்றும் பட்டறைகளில் பங்கேற்பு.
• திறந்த மூல கருவிகள் மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகளைப் பகிர்தல்.
• AI ஆராய்ச்சி மற்றும் கொள்கை குறித்த இருதரப்பு மற்றும் பலதரப்பு ஒப்பந்தங்கள்.

செயற்கை நுண்ணறிவு மீதான உலகளாவிய கூட்டாண்மை (GPAI) போன்ற முயற்சிகள் AI குறித்த கோட்பாட்டிற்கும் நடைமுறைக்கும் இடையிலான இடைவெளியைக் குறைப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன, இது பொறுப்பான மேம்பாடு மற்றும் தத்தெடுப்பை ஆதரிக்கிறது.

கல்வி-தொழில்துறை-அரசு இணைப்பு

பல்கலைக்கழகங்கள், ஆராய்ச்சி நிறுவனங்கள், தனியார் துறை மற்றும் அரசாங்கம் ஆகியவற்றுக்கு இடையே ஒரு வலுவான இணைப்பு அவசியம். இந்த இணைப்பு R&D பின்வருமாறு இருப்பதை உறுதி செய்கிறது:

• சமூகத் தேவைகளுடன் சீரமைக்கப்பட்டது: பல்கலைக்கழகங்கள் அடிப்படை ஆராய்ச்சியில் கவனம் செலுத்துகின்றன, அரசாங்கம் கொள்கையை அமைத்து நிதி வழங்குகிறது, மற்றும் தொழில்துறை பயன்பாடு மற்றும் வணிகமயமாக்கலை இயக்குகிறது.
• சந்தை தேவைகளுக்குப் பதிலளிப்பது: தொழில்துறை கருத்துக்கள் கல்வி ஆராய்ச்சி முன்னுரிமைகளைத் தெரிவிக்கின்றன, மற்றும் அரசாங்கக் கொள்கைகள் புதுமைக்கு உகந்த சூழலை உருவாக்குகின்றன.

அமெரிக்காவில் உள்ள சிலிக்கான் வேலி ஒரு சிறந்த எடுத்துக்காட்டு, இருப்பினும் பெய்ஜிங், டெல் அவிவ் மற்றும் பெர்லின் போன்ற நகரங்களில் AI மையங்களின் வளர்ச்சியுடன் இதேபோன்ற மாதிரிகள் உலகளவில் உருவாகி வருகின்றன.

VI. சவால்களைக் கடந்து முன்னோக்கிப் பார்த்தல்

AI R&D திறன்களை உருவாக்குவது சவால்கள் நிறைந்தது, ஆனால் அவற்றை முன்கூட்டியே புரிந்துகொண்டு நிவர்த்தி செய்வது நீண்டகால வெற்றிக்கு முக்கியமாகும்.

முக்கிய சவால்கள்

• திறமைப் பற்றாக்குறை: AI நிபுணர்களுக்கான உலகளாவிய தேவை பெரும்பாலும் விநியோகத்தை விட அதிகமாக உள்ளது.
• தரவு கிடைத்தல் மற்றும் தரம்: போதுமான, உயர் தரமான மற்றும் பாரபட்சமற்ற தரவை அணுகுவது பல துறைகளிலும் பிராந்தியங்களிலும் ஒரு தடையாக உள்ளது.
• நெறிமுறை மற்றும் ஒழுங்குமுறை நிச்சயமற்ற தன்மை: வளர்ந்து வரும் நெறிமுறை நெறிகள் மற்றும் ஒழுங்குமுறை நிலப்பரப்புகள் உருவாக்குநர்களுக்கு தெளிவின்மையை உருவாக்கலாம்.
• அறிவுசார் சொத்துரிமை (IP) பாதுகாப்பு: வேகமாக வளர்ந்து வரும் தொழில்நுட்பச் சூழலில் AI புதுமைகளைப் பாதுகாத்தல்.
• பொது நம்பிக்கை மற்றும் ஏற்பு: வேலைகள், தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு ஆகியவற்றில் AI-யின் தாக்கம் குறித்த பொது கவலைகளை நிவர்த்தி செய்வது தத்தெடுப்புக்கு முக்கியமானது.
• டிஜிட்டல் பிளவு: பல்வேறு சமூக-பொருளாதார அடுக்குகள் மற்றும் புவியியல் இருப்பிடங்களில் AI தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் நன்மைகளுக்கு சமமான அணுகலை உறுதி செய்தல்.

உலகளாவிய பங்குதாரர்களுக்கான செயல்படுத்தக்கூடிய நுண்ணறிவுகள்

• அடிப்படை ஆராய்ச்சியில் முதலீடு செய்யுங்கள்: பயன்பாட்டு AI முக்கியமானது என்றாலும், அடிப்படை AI ஆராய்ச்சியில் முதலீடு செய்வது நீண்டகால முன்னேற்றங்களை உறுதி செய்கிறது.
• பல்துறை ஒத்துழைப்பை ஊக்குவிக்கவும்: AI சிக்கல்கள் ஒற்றைத் துறைகளால் அரிதாகவே தீர்க்கப்படுகின்றன; கணினி அறிவியல், நெறிமுறைகள், சமூக அறிவியல் மற்றும் கள நிபுணத்துவம் ஆகியவற்றில் ஒத்துழைப்பை வளர்க்கவும்.
• விளக்கக்கூடிய AI (XAI)-க்கு முன்னுரிமை அளியுங்கள்: குறிப்பாக முக்கியமான பயன்பாடுகளில், புரிந்துகொள்ளக்கூடிய AI அமைப்புகளை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்துங்கள்.
• தெளிவான மற்றும் சீரான ஒழுங்குமுறைகளுக்கு வாதிடுங்கள்: அபாயங்களைக் குறைக்கும் அதே வேளையில் புதுமையை வளர்க்கும் யூகிக்கக்கூடிய மற்றும் பயனுள்ள ஒழுங்குமுறை கட்டமைப்புகளை நிறுவ கொள்கை வகுப்பாளர்களுடன் இணைந்து பணியாற்றுங்கள்.
• ஒரு உலகளாவிய நடைமுறை சமூகத்தை வளர்க்கவும்: சர்வதேச மன்றங்கள், மாநாடுகள் மற்றும் திறந்த மூல முயற்சிகள் மூலம் திறந்த உரையாடல் மற்றும் அறிவுப் பகிர்வை ஊக்குவிக்கவும்.
• பன்முகத்தன்மை மற்றும் உள்ளடக்கத்தை ஏற்றுக்கொள்ளுங்கள்: AI அனைவருக்கும் சமமாகப் பயனளிப்பதை உறுதிசெய்ய, பன்முக அணிகளைச் சுறுசுறுப்பாக உருவாக்கி, உள்ளடக்கிய சூழல்களை வளர்க்கவும்.

முடிவுரை

21 ஆம் நூற்றாண்டில் செழித்து வளர விரும்பும் நாடுகள் மற்றும் நிறுவனங்களுக்கு AI ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டுத் திறன்களை உருவாக்குவது ஒரு உத்திசார்ந்த கட்டாயமாகும். இதற்கு தொலைநோக்கு உத்தி, அர்ப்பணிப்புள்ள திறமை மேம்பாடு, வலுவான உள்கட்டமைப்பு, நெறிமுறை ஆளுகை மற்றும் செயலில் ஒத்துழைப்பு ஆகியவற்றை ஒருங்கிணைக்கும் ஒரு முழுமையான அணுகுமுறை தேவை. ஒரு உலகளாவிய பார்வையை ஏற்றுக்கொள்வதன் மூலமும், சர்வதேச கூட்டாண்மைகளை வளர்ப்பதன் மூலமும், சவால்களை முன்கூட்டியே நிவர்த்தி செய்வதன் மூலமும், உலகெங்கிலும் உள்ள பங்குதாரர்கள் கூட்டாக, மனித முன்னேற்றம் மற்றும் சமூக நல்வாழ்வுக்கான சக்திவாய்ந்த கருவியாக AI செயல்படும் ஒரு எதிர்காலத்தை உருவாக்க முடியும்.

AI R&D-யின் பயணம் தொடர்ச்சியான கற்றல், தழுவல் மற்றும் புதுமையால் குறிக்கப்பட்ட, தொடர்ச்சியான ஒன்றாகும். துறை வளரும்போது, நமது உத்திகளும், புத்திசாலித்தனமானது மட்டுமல்லாமல், அனைவருக்கும் பயனுள்ள, பொறுப்பான மற்றும் உள்ளடக்கிய AI-ஐ உருவாக்குவதற்கான நமது அர்ப்பணிப்பும் வளர வேண்டும்.