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Arbeitspapier

Vorbereitung nationaler Forschungsökosysteme auf KI: Strategien und Fortschritte im Jahr 2024

Der Bericht bietet eine umfassende Analyse der Integration künstlicher Intelligenz in Wissenschaft und Forschung in verschiedenen Ländern. Es befasst sich sowohl mit den erzielten Fortschritten als auch mit den Herausforderungen in diesem Bereich und ist somit eine wertvolle Lektüre für führende Wissenschaftler, politische Entscheidungsträger, KI-Experten und Akademiker.

Dieses Arbeitspapier bietet grundlegende Informationen und Zugang zu Ressourcen von Ländern aus allen Teilen der Welt, die sich in verschiedenen Phasen der Integration von KI in ihre Forschungsökosysteme befinden: 

  • Australien: Vorbereitung auf den menschenzentrierten Einsatz künstlicher Intelligenz 
  • Benin: Antizipation der Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf Westafrikas aufstrebendes Zentrum für digitale Dienste 
  • Brasil: Die Vorteile der künstlichen Intelligenz nutzen, mit einigen Warnhinweisen 
  • Kambodscha: Suche nach Ansätzen der künstlichen Intelligenz für nationale Forschungsmissionen 
  • Chile: Suche nach Möglichkeiten zur Anwendung künstlicher Intelligenz in einem bestehenden Forschungsfinanzierungsökosystem 
  • China: Förderung des Ansatzes „Künstliche Intelligenz für die Wissenschaft“. 
  • India: Einblicke in transformative Technologien und deren gesellschaftliche Integration gewinnen  
  • Malaysia: Ermöglichung der vierten industriellen Revolution 
  • México: Schaffung einer nationalen Leitagentur für künstliche Intelligenz 
  • Oman: Förderung von Innovation durch ein Executive-Programm 
  • Uruguay: Verfolgung eines Fahrplans zur Vorbereitung nationaler Wissenschaftssysteme auf künstliche Intelligenz 
  • Usbekistan: Schaffung der richtigen Bedingungen und Fähigkeiten für künstliche Intelligenz 

Das Papier dient nicht nur als wichtige Informationsquelle aus erster Hand, sondern fordert auch dringend zu einer kontinuierlichen Diskussion und Zusammenarbeit zwischen den Ländern auf, wenn sie KI in ihre Forschungsprioritäten aufnehmen. Bitte nutzen Sie die Feedback-Formular unten um relevante Ressourcen, bevorstehende Veranstaltungen und andere Länder zu teilen, die für Fallstudien in der für die zweite Hälfte des Jahres 2024 geplanten Folgeausgabe in Betracht gezogen werden sollen.

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Begleitende Ressourcen:


Das ISC Centre for Science Futures wird vom International Development Research Centre of Canada (IDRC) gesponsert..


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Lesen Sie online: Vorbereitung nationaler Forschungsökosysteme auf KI: Strategien und Fortschritte im Jahr 2024

Herausgeber: International Science Council
Datum: März 2024
DOI: 10.24948 / 2024.06

👆Klicken Sie oben rechts auf unserer Webseite auf die Schaltfläche „Sprache“, um den Bericht in einer von 90 Weltsprachen zu lesen. 🚩

Botschaft des Leiters des Center for Science Futures

Ende 2023 veröffentlichte der International Science Council (ISC) ein Diskussionspapier zur Bewertung der sich schnell entwickelnden künstlichen Intelligenz und verwandter Technologien [1]. Dieses neue Arbeitspapier darüber, wie Länder ihre Forschungsökosysteme auf KI vorbereiten, bestätigt das Engagement des ISC, die Auswirkungen von KI auf Wissenschaft und Gesellschaften zu untersuchen. Weitere Studien und Initiativen des ISC werden in den kommenden Monaten und Jahren entwickelt.

Dieses Arbeitspapier befasst sich mit einer Lücke in den laufenden Diskussionen über KI-Richtlinien, nämlich den Auswirkungen dieser Richtlinien auf nationale Wissenschafts- und Forschungsökosysteme. Dies ist ein entscheidendes Thema für die Zukunft der Wissenschaft weltweit. Bisher wurde jedoch nur sehr wenig zu diesen Themen veröffentlicht, und Informationen über die Pläne der Länder sind schwer zu finden. Unser Ziel mit diesem Papier ist es, unser Wissen über aktuelle Initiativen zur Integration von KI in nationale Forschungsökosysteme, über das bisher Erreichte und mögliche Hindernisse zu erweitern.

Zu diesem Zweck bietet dieses Papier eine Literaturstudie und zwölf Länderfallstudien. Bis Ende 2024 werden wir eine zweite, umfassendere Ausgabe dieses Papiers veröffentlichen, die zusätzliche Fallstudien enthält und Empfehlungen für eine besser koordinierte und kollaborativere Wissenschaftspolitik für KI vorlegt.

Bei der Entwicklung dieser Arbeit hatten wir einige unterschiedliche, aber sich überschneidende Zielgruppen im Auge. Wenn Sie als STI-Politiker an der Integration neuer KI-Technologien in das Forschungsökosystem Ihres Landes beteiligt sind, finden Sie in diesem Papier Belege aus erster Hand zu den Themen, die für Ihre Arbeit von Bedeutung sind, sowie Beispiele für Initiativen anderer Länder . Es ist wahrscheinlich, dass Sie Beispiele für Länder aus Ihrer Region finden, deren Forschungsökosystem ähnlich groß ist wie das Ihres Landes. Wenn Sie mit einem Förderrat oder einer Wohltätigkeitsorganisation zusammenarbeiten, vermittelt Ihnen dieses Papier einen Eindruck von den Prioritäten, die Länder für die Einführung von KI in der Wissenschaft festgelegt haben. Wenn Sie mit einem KI-Unternehmen zusammenarbeiten und sich mit den spezifischen technologischen und infrastrukturellen Anforderungen von Wissenschafts- und Forschungseinrichtungen befassen, erhalten Sie in diesem Dokument einen Überblick über die Herausforderungen, die Länder bei der Einführung ihrer KI-Strategie für die Forschung identifiziert haben. Wenn Sie Wissenschaftler oder Wissenschaftsjournalist sind und Ihr Hauptinteresse den Auswirkungen von KI auf die Wissenschaft im Allgemeinen gilt, erfahren Sie in diesem Artikel, inwieweit Länder ihr Wissenschaftssystem derzeit aktiv an KI anpassen.

Dies ist der Beginn eines Gesprächs. Wir laden führende Wissenschaftler aus der Wissenschaft, die an der Vorbereitung der Einführung von KI in ihren Institutionen und Ländern beteiligt sind, ein, in den kommenden Monaten und darüber hinaus mit uns zusammenzuarbeiten. Wir bitten Sie, Ihre Ansätze, Erfahrungen und Fragen mitzuteilen. Ihre Beiträge werden für die weitere Entwicklung dieses Projekts von entscheidender Bedeutung sein und uns allen helfen, uns besser auf diesen entscheidenden technologischen Wandel unserer Wissenschaftssysteme vorzubereiten.

[1] ISC, 2023. Ein Rahmen zur Bewertung sich schnell entwickelnder digitaler und verwandter Technologien: KI, große Sprachmodelle und darüber hinaus. Internationaler Wissenschaftsrat. DOI: 10.24948/2023.11 https://council.science/publications/framework-digital-technologies/

Einleitung

Die heute vorherrschende Vorstellung über den Einfluss künstlicher Intelligenz (KI) ist ihre Fähigkeit, alles in allen Bereichen, einschließlich der Wissenschaft, zu verändern (Khalif et al., 2023; Nature, 2023; Van Noorden und Perkel, 2023; Miller, 2024). Über die Versprechen neuer Fortschritte in verschiedenen Forschungsbereichen hinaus tauchen eine Reihe kritischer Fragen zu den Auswirkungen von KI auf die Dokumentation, Finanzierung und Berichterstattung der Wissenschaft auf:

  • Wie wird sich der zunehmende Einsatz von KI auf die Vergabe von Forschungsmitteln auswirken?
  • Welche Forschungsdatenstandards werden sich entwickeln? Wie wird KI die Art wissenschaftlicher Ergebnisse verändern?
  • Wie werden sich wissenschaftliche Karrieren mit dem zunehmenden Einsatz von KI in der Forschung entwickeln?
  • Welche Investitionen in Infrastrukturen sind für die erfolgreiche Einführung von KI im Wissenschaftssektor erforderlich?
  • Welche rechtlichen Anpassungen sind erforderlich, um den Einsatz von KI in der Forschung zu ermöglichen und gleichzeitig hohe Standards für verantwortungsvolles Handeln in der Wissenschaft zu gewährleisten?
  • Wie wird sich KI auf internationale Forschungskooperationen auswirken?

Diskussionen rund um diese Fragen sind von entscheidender Bedeutung für die Zukunft der Wissenschafts- und Forschungssysteme. Forschungseinrichtungen und Ministerien beginnen, sich mit ihnen auseinanderzusetzen, verfügen jedoch nur über begrenzte Ressourcen, um sie zu steuern. Wie diese Studie zeigen wird, besteht nach wie vor ein bemerkenswerter Mangel an umfassender Literatur zu den Auswirkungen von KI auf die strukturellen Aspekte von Wissenschaft und Forschung.

Mehrere Länder haben allgemeine KI-Strategien entwickelt, um ihre Pläne und Ziele für die KI-Entwicklung und -Implementierung in verschiedenen Sektoren darzulegen. Trotz der unmittelbaren und erheblichen Auswirkungen dieser Strategien auf Wissenschaft und Forschung bieten diese Dokumente meist umfassende Aussagen zur Beteiligung von Wissenschafts- und Forschungseinrichtungen an der Umsetzung der nationalen Pläne, ohne sich näher mit den konkreten Auswirkungen zu befassen.

Dies bedeutet nicht, dass die Länder inaktiv wären. Ganz im Gegenteil: Es ist viel im Gange. Es werden Partnerschaften gebildet, Schulungsinitiativen gestartet, Infrastrukturen aufgebaut und Richtlinien umgesetzt. Allerdings spekulieren die Mitarbeiter in Ministerien, Universitäten und Beratungsfirmen, die die Vorbereitung des Forschungsumfelds für KI vorantreiben sollen, weitgehend über die wichtigsten Herausforderungen und haben nur begrenzten Einblick in die Ansätze, die von Ländern ähnlicher Größe und Kapazität verfolgt werden.

Rahmenwerke, die die wichtigsten Themen darlegen, die Länder bei der Planung der Integration von KI in ihre Forschungsökosysteme berücksichtigen müssen, können in dieser kritischen Phase einen großen Beitrag leisten. Dieses Arbeitspapier bietet einen solchen Rahmen, der aus einer Analyse der vorhandenen Literatur abgeleitet wurde.

Um mit der Erstellung einer Wissensbasis zu beginnen, stellt das Papier außerdem 12 Fallstudien aus Ländern unterschiedlicher Größe und Region vor, die von Personen verfasst wurden, die in ihren jeweiligen Ländern direkt an diesen Diskussionen beteiligt waren. Wir beabsichtigen, die Anzahl der Fallstudien zu erweitern und in der kommenden und endgültigen Ausgabe des Papiers bis Ende 2024 eine umfassendere Darstellung der verschiedenen globalen Regionen zu erreichen.

Es ist wichtig, die Umstände von Ländern unterschiedlicher Größe zu berücksichtigen, die auch maßgeblich zum wissenschaftlichen Fortschritt beitragen, anstatt sich nur auf die KI-Kraftpakete zu konzentrieren. Wir wollten bewusst Einblicke in die Art und Weise gewinnen, wie kleine und mittlere Länder ihre Forschungsökosysteme auf die Einführung von KI vorbereiten.

Ziel dieses Arbeitspapiers ist daher:

  • Sammeln Sie grundlegendes Wissen und Informationen zu den Themen und den aktuellen Bemühungen, Wissenschafts- und Forschungssysteme auf KI vorzubereiten.
  • Unterstützung der Länder bei der Entwicklung von Fahrplänen für die Einführung von KI in ihren Wissenschaftssystemen;
  • Schaffung regionaler und globaler Netzwerke von Personen, die an den Überlegungen zur Anpassung und Implementierung von KI für die Wissenschaft beteiligt sind;
  • Sensibilisierung und Mitgestaltung einer kritischen Diskussion in Wissenschaft und Politik über die kritischen Fragen, die KI für die Organisation von Wissenschaft und Forschung aufwirft.

Die Entwicklung des Arbeitspapiers profitierte von einem Workshop, der im Oktober 2023 in Kuala Lumpur, Malaysia, stattfand und Teilnehmer aus 12 Ländern in Asien und im Pazifikraum zusammenbrachte. Beiträge einiger Länder, die am Workshop teilgenommen haben, wurden in Version 1 des Papiers integriert. Die Koordination des Workshops wurde großzügig von der Australian Academy of Science und der Malaysian Academy of Sciences unterstützt.

Auf die Veröffentlichung dieses Papiers werden ähnliche regionale Workshops und Konsultationen folgen. Eine zweite Version des Papiers wird später im Jahr veröffentlicht und enthält zusätzliche Länderfallstudien sowie eine Reihe von Schlussfolgerungen und Empfehlungen.


Bibliographie

Literature Review

Was sind die kritischen Fragen für die Integration künstlicher Intelligenz in Wissenschaftssysteme? Eine bibliometrische Analyse.

In diesem Arbeitspapier soll eine Bestandsaufnahme darüber vorgenommen werden, wie Länder die Einführung von KI in ihren Wissenschafts- und Forschungsökosystemen angehen und planen. Es wurde eine bibliometrische Studie durchgeführt, um Veröffentlichungen aus verschiedenen Teilen der Welt zu identifizieren, die die Auswirkungen von KI auf nationale Wissenschafts- und Forschungsökosysteme untersuchen.

Die Studie wurde im September 2023 in Zusammenarbeit mit Nature Research Intelligence durchgeführt. Sie kombiniert wissenschaftliche Zeitschriften- und Buchinhalte, Konferenzberichte, politische Dokumente und „graue“ Literatur. Die Suchstrategie umfasste drei Schritte:

  • Durch eine hochpräzise Stichwortsuche (mit mehr als 30 Suchbegriffen) wurde ein Basisdokumentsatz generiert. So wurden über 1,600 Dokumente mithilfe der Dimensions-Datenbank identifiziert.
  • Durch Durchsicht dieses anfänglichen Dokumentenkorpus und Auswahl der relevantesten Dokumente (insgesamt 180) entstand ein Satz Schulungsdokumente.
  • Der verfeinerte Schulungsdokumentensatz wurde verwendet, um ähnliche Dokumente zu identifizieren. Es wurden auch zusätzliche Websuchen durchgeführt. Der resultierende Datensatz umfasst 317 Dokumente, die zwischen 2018 und 2023 veröffentlicht wurden. Es handelt sich um die Dokumente, die in dieser Überprüfung verwendet werden.

Einordnung der 317 Publikationen in die Literaturübersicht [2]

RELEASE TYPNUMBER
Zeitungsartikel123
Buchkapitel59
Vordrucke51
Webseiten30
Konferenzveranstaltungen20
Richtliniendokumente18
Bücher und Monographien16

Während 317 Veröffentlichungen, die sich mit nationalen Plänen zur Integration von KI in Wissenschafts- und Forschungsökosysteme befassen, relativ gering erscheinen mögen, gab es zwischen 2018 und 2022 einen stetigen Anstieg der Zahl der jährlich veröffentlichten Veröffentlichungen um das Zehnfache (von 9 auf 88). Dieser Anstieg deutet auf eine wachsende Aufmerksamkeit für die Probleme im Zusammenhang mit der Einführung von KI in nationalen Wissenschafts- und Forschungsökosystemen hin. Wir können davon ausgehen, dass die Zahl der Veröffentlichungen in den nächsten Jahren weiter steigen wird, da zunehmend Erfahrungen mit der fortschreitenden Integration von KI in nationale Wissenschafts- und Forschungsinfrastrukturen gesammelt werden.

Führende Länder nach Veröffentlichungsvolumen im gesamten Projektdatensatz (2018–2023) [2]

LANDPUBLIKATIONEN% INSGESAMT PUBLIKATIONEN
Großbritannien3211.9%
USA2810.4%
Deutschland134.8%
China103.7%
Kanada93.3%
India83.0%
Schweden72.6%
Spanien72.6%
Schweiz62.2%
Singapur51.9%

Die Durchsicht dieser Veröffentlichungen ermöglichte es uns, einen Kernsatz von 45 Themen und Themen zu identifizieren, die Experten und Beobachter als entscheidend für die Integration und Einführung von KI in Forschungs- und Wissenschaftssystemen angesehen haben.

Wir haben versucht, diese Probleme mithilfe einer vereinfachten Version des OECD-Rahmens für Technologie-Governance mit drei großen Themen zu erfassen:

  • Festlegung von Forschungs- und Entwicklungsagenda, Technologiebewertung, Zukunftsforschung und wissenschaftliche Beratung;
  • öffentliches Engagement, Wissenschaftskommunikation und öffentliche Rechenschaftspflicht;
  • Regulierung, Standards, Governance des Privatsektors und Selbstregulierung.

Einige der hier aufgeführten Themen sind nicht spezifisch für Wissenschaft und Forschung, beispielsweise solche im Zusammenhang mit Karriere und Beschäftigung, Datenqualität und KI-Sicherheit sowie solche, die mit der Entwicklung und Einführung von KI im Allgemeinen zu tun haben. Wir haben versucht, die Anzahl solcher Themen in dieser Übung zu begrenzen, haben aber diejenigen einbezogen, die für die Wissenschaft von besonderer Bedeutung sind (z. B. Datenqualität) oder von denen wir erwarten, dass sie im Zusammenhang mit der Einführung von KI in der Forschung zunehmend diskutiert werden (z. B. KI-Sicherheit und Beschäftigung). .

[2] Die vollständige Liste der Veröffentlichungen ist auf der Website des Center for Science Futures verfügbar: https://council.science/publications/ai-science-systems


THEMA 1: Festlegung der F&E-Agenda, Technologiebewertung, Vorausschau und wissenschaftliche Beratung

PRIORITÄTSSEKTOREN

Prioritätensetzung

  • Wir müssen Wege finden, strategische Sektoren für die KI-Entwicklung und ihre Übernahme durch die wissenschaftliche Gemeinschaft zu identifizieren. Zu den Mechanismen können Finanzierung, Infrastrukturentwicklung und Kapazitätsaufbauprogramme gehören

FINANZIERUNGSPRAKTIKEN

Wird die KI-Kapazität den wissenschaftlichen Verdienst bei Entscheidungen zur Wissenschaftsfinanzierung ersetzen?

  • Die KI-Intensität kann zu einem ungeeigneten Entscheidungsfaktor bei der Bestimmung der Ressourcenzuteilung und damit der Entwicklung wissenschaftlicher Entdeckungen werden. Seine Bedeutung könnte Forschungsbereiche abschotten, die es nicht nutzen.
  • Der Wettbewerb innerhalb der Forschung könnte weniger eine Frage der Leistung als vielmehr eine Frage des Zugangs zur KI werden. Dies birgt die Gefahr einer schlechten Entscheidungsfindung und einer weiteren Konzentration der Forschungsförderung.

Einsatz von KI bei der Ressourcenzuteilung

  • KI basiert auf maschinellem Lernen aus vorhandenem Material. Es kann zu Rezensionen kommen, die von Natur aus konservativ sind und alte Vorurteile reproduzieren.

Einfluss von KI auf Bewertungsgremien

  • KI-gesteuerte Wissenschaft ist tendenziell interdisziplinär, da KI keine Fachgrenzen kennt. Die heutigen fachbereichsgeführten Expertengremien sind möglicherweise nicht in der Lage, dies angemessen zu prüfen, trotz der vielen jüngsten Forderungen nach einer stärkeren Interdisziplinarität der Wissenschaft.

Kapazitätsaufbau und -bindung

Wachsende KI-Fähigkeiten in der wissenschaftlichen Gemeinschaft

  • Es besteht Bedarf an einer breiten, aber differenzierten Entwicklung von KI-Kompetenzen für Lernende und Praktiker auf allen Ebenen. Wichtige Aspekte sind die Ausbildung in KI, Schulungen zum domänenspezifischen Einsatz, Ethik und interdisziplinäre Kompetenzen. Die Lehre muss erkennen, dass es sich hier um ein schnelllebiges Thema handelt.

Vielfalt in der KI-Forschung

  • Im Interesse der Gerechtigkeit und zur Verbesserung der Qualität der Forschung und anderer Ergebnisse muss die geschlechtsspezifische, ethnische und kulturelle Vielfalt der KI-Arbeitskräfte sichergestellt werden. Maschinelles Lernen kann bestehende Ungleichheit reproduzieren.
  • Wir müssen die richtigen Anreize für disziplinäre und interdisziplinäre KI entwickeln.

Talentbindung im öffentlichen Wissenschaftssektor

  • Die öffentliche Wissenschaft, einschließlich Universitäten und Forschungszentren, muss angesichts der starken Nachfrage nach KI-Fähigkeiten aus dem Privatsektor Talente gewinnen und halten. Ungewöhnlich ist, dass die Privatwirtschaft in diesem Bereich sowohl interessante Arbeitsplätze als auch hohe Gehälter anbieten kann.

INFRASTRUKTUR

Wissenschaftsgerechte Entwicklung von Cloud Computing

  • Die unsichere Finanzierung von Cloud Computing und Forschungsdatenspeichern behindert den wissenschaftlichen Fortschritt. Da keine öffentliche Cloud-Kapazität vorhanden ist, werden wohlhabendere Forschungseinrichtungen wahrscheinlich private Unternehmen beauftragen, wodurch die Weitergabe ihrer Forschungsdaten eingeschränkt wird und weniger wohlhabende Institutionen zurückbleiben.

Die digitale Kluft wird algorithmisch

  • Wir müssen herausfinden, wie die Ungleichheit beim KI-Zugang zwischen Einzelpersonen, Gruppen, akademischen Disziplinen, Organisationen und Standorten zu schlechteren Forschungsergebnissen führt.

Entwicklung von KI-Tools für die Wissenschaft

  • Wir müssen herausfinden, welche Arten von Partnerschaften die Entwicklung von KI-Tools fördern, die für spezialisierte Forschungseinrichtungen geeignet sind. Wie stellen wir sicher, dass neue KI-Technologien nicht allein von der KI- und Machine-Learning-Gemeinschaft vorangetrieben, sondern gemeinsam mit allen Forschungsgemeinschaften entwickelt werden?

INTERNATIONALE ZUSAMMENARBEIT

Variation zwischen Rechtssystemen

  • Wir müssen beurteilen, wie sich die rechtlichen Unterschiede in der Governance und dem Datenschutz zwischen den Ländern auf die internationale Forschung und Forschungszusammenarbeit auswirken.

Regionale Zusammenarbeit

  • Die Länder müssen herausfinden, inwieweit sie beim Aufbau regionaler KI-Zentren und Forschungsnetzwerke zusammenarbeiten können, wenn sie nicht über die Ressourcen verfügen, dies alleine zu tun.

JOBS, KARRIERE UND BESCHÄFTIGUNG

Auswirkungen auf Arbeitsplätze in Wissenschaft und Forschung

  • Es muss beobachtet werden, wie sich Fortschritte in der KI auf die Anzahl und Art der Arbeitsplätze in der Wissenschaft auswirken.

Kontinuierliches KI-Training

  • Es müssen Möglichkeiten für Wissenschaftler und Forschungspersonal entwickelt werden, mit der KI auf dem Laufenden zu bleiben, um bessere Forschung zu betreiben und Arbeitsplatzverluste zu minimieren. Es kann erforderlich sein, spezialisierte KI-Trainer und -Lehrer bereitzustellen, um beispielsweise den Nutzern zu helfen, die ethischen Probleme zu verstehen, die KI aufwirft.

NETZWERK- UND REPOSITORY-SICHERHEIT

Auswirkungen der KI auf die wissenschaftliche Cybersicherheit

  • Wissenschaftseinrichtungen müssen für bestmögliche Netzwerkhygiene sorgen, die Sicherheit von Partnerorganisationen gewährleisten und Cybersicherheitsrisiken einzelner Personen kontrollieren. Wie sichern sie Einrichtungen vor Diebstahl geistigen Eigentums, Zugriff auf private und sensible Daten und Lösegeldangriffen?
  • Der Schutz der Datenqualität und -integrität erfordert Kontrollen des Zugriffs auf Repositorien sowie hochqualifiziertes Personal, starke Partnerschaften und eine angemessen gebaute Umgebung.

THEMA 2: Öffentliches Engagement, Wissenschaftskommunikation und öffentliche Rechenschaftspflicht

WISSENSCHAFTLICHE INTEGRITÄT BEI DER DURCHFÜHRUNG DER FORSCHUNG

Prinzipien und Werte der aktuellen Wissenschaft

  • KI kann Spannungen zwischen einigen der Grundprinzipien und Werte erzeugen, die die heutige Wissenschaft definieren. Solche Widersprüche könnten Offenheit vs. Strenge sein; Privatsphäre und Vertraulichkeit vs. offene Wissenschaft; massive Daten vs. qualitativ hochwertige Daten; oder Erklärbarkeit vs. „Black-Box“-Ergebnisse.

Zuverlässigkeit und Erklärbarkeit der Ergebnisse

  • Mangelndes Vertrauen in die KI in der Wissenschaft und in anderen Aktivitäten kann zu Herausforderungen für ihre Einführung in der Wissenschaft führen. Doch unkritisches Vertrauen führt zu einer potenziell gefährlichen übermäßigen Abhängigkeit von der KI-Technologie und den damit verbundenen Ergebnissen. KI liefert tendenziell eher normative Ergebnisse als bahnbrechende Erkenntnisse, da sie auf vorhandenem Wissen und bestehender Meinung basiert.

Reproduzierbarkeit

  • Die heutige Wissenschaft hat bereits schwerwiegende Probleme mit der Reproduzierbarkeit. Wie wird KI sie verschlimmern oder vielleicht lösen? Damit KI die Reproduzierbarkeit verbessern kann, muss sie transparenter sein und mehr Informationen über Codes, zugrunde liegende Daten und Experimentdesign liefern. Dies gilt sowohl für die KI-Forschung als auch für die Forschung mit KI.

Erklärbarkeit der Ergebnisse

  • Die wissenschaftliche Methode erfordert, dass wissenschaftliche Behauptungen erklärbar und verständlich sind. Einige gängige KI-Methoden funktionieren wie eine Blackbox, die es unmöglich macht, zu sagen, wie sie zu ihren Schlussfolgerungen gelangt sind, oder falsche Korrelationen oder Kausalitäten zu identifizieren.

Ethische Datennutzung

  • Der Einsatz von Big Data und KI verkompliziert die heutigen Vorstellungen von Einwilligung und menschlichen Forschungsteilnehmern sowie der Art und Weise, wie Daten gesammelt und verwendet werden.
  • KI-Ethik- und Prüfungsausschüsse konzentrieren sich auf menschliche Themen. Sie sollten nicht nur ihre gegenwärtige wichtige Aufgabe erfüllen, sondern auch in der Lage sein, mögliche Schäden für die Gesellschaft insgesamt zu untersuchen.

Verantwortlichkeit

  • Wir müssen feststellen, wer für Erfindungen, Fälschungen, Plagiate und andere schlechte Praktiken verantwortlich ist, wenn das fehlerhafte Verhalten auf eine KI zurückzuführen ist. Die Antwort mag einfach sein, wenn die KI einen offensichtlichen Besitzer hat, aber in Zukunft wird das für viele vielleicht nicht der Fall sein.

Interessenkonflikt

  • Wir müssen sehen, ob mit der Verbreitung von KI neue Interessenkonflikte entstehen. Sie fallen möglicherweise nicht unter die aktuellen Richtlinien zu Interessenkonflikten.

UMWELTVERTRÄGLICHKEIT

  • Die KI-Entwicklung muss nachhaltiger gestaltet werden (insbesondere in Bezug auf die Nutzung von Computerchips und Strom). Noch grundlegender ist, dass KIs möglicherweise nicht auf Umweltbelange eingestellt sind, wenn sie nicht aus geeigneten Eingabematerialien gelernt haben.

WISSENSCHAFTLICHE VERÖFFENTLICHUNG

Anerkennung der Mitwirkenden und Autoren

  • Forscher müssen erklären, wie KI bei der Produktion von Forschungsergebnissen eingesetzt wurde.

KI für die Polizeiwissenschaft

  • Verlage müssen entscheiden, ob KI eingesetzt werden soll, um nicht-KI-generierte Fabrikationen, Fälschungen und Plagiate zu erkennen.

THEMA 3: Regulierung, Standards, Governance des Privatsektors und Selbstregulierung

DATENQUALITÄT

Genauigkeit

  • Größere Datensätze eignen sich besser für das Training von KIs, allerdings ist es auch wahrscheinlicher, dass sie Antworten erzeugen, die zu sehr auf den ihnen zur Verfügung stehenden Daten basieren (Überanpassung) oder Ungenauigkeiten und Verzerrungen enthalten, die zu falschen oder irreführenden Ergebnissen führen könnten. Falsch beschaffte Daten, Frankenstein-Datensätze und voreingenommene Datensätze haben bereits gefährliche Auswirkungen auf die Wissenschaft. Dieses Problem muss auf allen Ebenen angegangen werden, von Governance- und Managementüberlegungen bis hin zur betrieblichen Nutzung.

Voreingenommenheit und Ausschluss

  • Während KI und insbesondere große Sprachmodelle „Verzerrungen“ (statistische Ähnlichkeit) in Daten nutzen, um Ergebnisse zu erzielen, ist es wichtig, Trainingsdaten zu kuratieren, um eine weitere Marginalisierung bestimmter Gruppen und Regionen zu vermeiden. Digitale Ausgrenzung führt zu Datenlücken. Und wie repräsentieren wir diejenigen, die offline sind?

Subjektorientierung von Daten vs. Interdisziplinarität der KI-Forschung

  • Die meisten wissenschaftlichen Erkenntnisse stammen aus einem bestimmten Fachgebiet. Wir müssen es kodieren und nutzen und gleichzeitig die Kommunikation zwischen den Bereichen ermöglichen und die wachsende Generierung interdisziplinären Wissens ermöglichen.

Datenkodierung und Annotation

  • KIs und insbesondere große Sprachmodelle erfordern, dass Menschen die von ihnen verwendeten Daten codieren und mit Anmerkungen versehen. Diese Personen müssen sich des Risikos bewusst sein, dass während des Annotationsprozesses kulturelle Unterschiede in die Daten eingebettet werden.

DATENVERWALTUNG UND GOVERNANCE

Offene Daten vs. KI-Sicherheit

  • Der Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten ist für die Entwicklung von KI für die Wissenschaft von entscheidender Bedeutung. Doch das öffentliche Interesse sowie das des Einzelnen erfordern Governance-Strukturen zum Schutz der Privatsphäre und zur Gewährleistung der ethischen Nutzung von Daten.

Zugang vs. Vorteil

  • Viele der für die Entwicklung wissenschaftlicher KI benötigten Daten werden nicht in den Rahmen von Open-Data-Initiativen fallen, beispielsweise Daten im Privatsektor. Das Spannungsverhältnis zwischen der Ermöglichung des Zugangs und der Wahrung kommerzieller Vorteile kann dazu führen, dass hochwertige Daten vertraulich behandelt werden.

Dateninfrastrukturen

  • Die Entwicklung von KI für die Wissenschaft erfordert eine Harmonisierung der Praktiken und die Entwicklung von Praxisgemeinschaften. Aktuelle Normen und Praktiken für die Produktion und Nutzung von Daten unterscheiden sich zwischen Disziplinen und Institutionen.
  • Da wissenschaftliche Organisationen ihre Datenkuratierungs- und Speicherkapazität erhöhen, müssen sie die Interoperabilität zwischen Repositories verbessern.

DATENSTANDARDS

Datenstandards für die Herkunft

  • Die Quellen der Trainingsdaten müssen angemessen offengelegt und ausgewertet werden. Ein besonderes Anliegen ist der ethische Aspekt von Daten und Datenquellen und seine Auswirkungen auf die Voreingenommenheit in der KI.

Datenstandards für Qualität (siehe auch „Datenqualität“ oben)

  • Es sollten technische Standards, Zertifizierungen und Konformität eingeführt werden, um sicherzustellen, dass die in der Wissenschaft verwendeten Daten ordnungsgemäß kuratiert und gespeichert werden.

RECHT, VORSCHRIFTEN UND POLITIK

Rechtliche Haftung für mit KI durchgeführte Forschung

  • Wir müssen traditionelle Haftungssysteme mit KI-Prozessen und -Ergebnissen mit ihrem unterschiedlichen Grad an Autonomie und Transparenz in Einklang bringen. Ab wann wird eine KI und nicht ihr Schöpfer für ihre Handlungen verantwortlich?

Urheberrechtsschutz oder Patentierung für maschinell erzeugte Schöpfungen?

  • Die Unsicherheit über die Berechtigung und Angemessenheit des Urheberrechtsschutzes für KI-generierte Schöpfungen kann dazu führen, dass zum Schutz des geistigen Eigentums Patente oder Techniken zur Geheimhaltung von Geschäftsgeheimnissen eingesetzt werden. Dies würde die öffentliche Verfügbarkeit der wertvollen positiven und negativen Ergebnisse von KI-Projekten verringern.

Schutz und Nutzung digitaler Daten

  • Beim Text- und Data-Mining besteht die Gefahr, dass durch die Erstellung unbefugter Kopien das Urheberrecht verletzt wird, und es kann zu einem Verstoß gegen die Nutzungsbedingungen von Websites und Datenbanken kommen. Das Vereinigte Königreich erstellt eine Urheberrechts-Ausnahmeregelung für Text- und Data-Mining, und andere Gerichtsbarkeiten könnten folgen.
  • Nach Daten geschürfte Werke können urheberrechtlich geschützt sein, die Daten selbst sind jedoch in der Regel nur dann geschützt, wenn sie Teil der Originaldatensätze waren. Dies kann dazu führen, dass Geschäftsgeheimnisse zum Schutz von Daten genutzt werden. Die Europäische Union schützt Daten, die aus geschützten Datenbanken für wissenschaftliche Forschungszwecke extrahiert werden. Doch der grenzenlose Charakter digitaler Daten verschärft die Spannungen zwischen den Gerichtsbarkeiten.

VORSCHRIFTEN

Das inländische regulatorische Umfeld

  • Die Arbeit an einer inländischen KI-Regulierung wird ein Balanceakt zwischen verschiedenen Überlegungen und Bedürfnissen sein. In diesen Schiedsverfahren müssen die Länder günstige Bedingungen schaffen, damit ihre Wissenschafts- und Forschungssektoren gedeihen und sich für das Gemeinwohl einsetzen können.

Auswirkungen der Regulierung in anderen Gerichtsbarkeiten

  • Die Beobachtung der Maßnahmen anderer Länder kann zu Überholmanövern und zur Angleichung von Bestimmungen führen; Oder die Unsicherheit über die Regulierung kann dazu führen, dass einige Rechtsordnungen Wettbewerbsvorteile durch eine weniger strenge Regulierung anstreben, zum Nachteil des Landes, in dem die Schöpfung geschaffen wurde.

Es ist zum gesunden Menschenverstand geworden, vorherzusagen, dass KI Wissenschaft und Forschung verändern wird. Die umfassenden Überlegungen und Probleme, die durch die Literaturrecherche identifiziert wurden, verdeutlichen die vielfältigen Möglichkeiten, in denen KI die Art und Weise beeinflusst, wie Wissenschaft gemacht, organisiert und finanziert wird. Sie beziehen sich auf Bedingungen für eine gute und verantwortungsvolle Praxis der Wissenschaft mit KI. Die Liste sollte daher für Länder von Nutzen sein, wenn sie Roadmaps für die Einführung von KI in ihren Wissenschafts- und Forschungssystemen entwickeln und umsetzen. Es spiegelt jedoch nur unvollkommen die Überlegungen wider, die die Länder derzeit leiten. Wie in den Fallstudien deutlich wird, basieren aktuelle Pläne für die Einführung von KI in der Wissenschaft nur teilweise auf Überlegungen, wie sie in der Liste hervorgehoben sind. Im Großen und Ganzen orientieren sie sich eher am Gesamtansatz eines Landes in Bezug auf KI und zielen darauf ab, die mit der KI im Allgemeinen verbundenen Ambitionen (in Bezug auf Wirtschaftswachstum, bessere Regierungsführung, digitale Infrastrukturen usw.) zu unterstützen. Diese teilweise Diskrepanz und die Vorrangstellung nationaler Strategien ist verständlich. Eine unzureichende Berücksichtigung der spezifischen Bedingungen für eine erfolgreiche Einführung von KI in Wissenschaft und Forschung wird jedoch die Qualität der Wissenschaft in diesen Ländern und überall beeinträchtigen. Dies lässt sich an einer schlechten Forschungsdatenpolitik, verstärkten epistemischen Vorurteilen, unzureichenden Kapazitäten und ineffektiven institutionellen und regulatorischen Rahmenbedingungen messen. Mit anderen Worten: Es wird zu schlechter Wissenschaft führen.

Einführung in die Fallstudien

Die folgenden Fallstudien wurden entwickelt, um unser kollektives Wissen und Verständnis über die Ansätze der Länder zur Integration von KI in Forschungsökosysteme zu erweitern. Diese kurzen Aufsätze wurden von Personen verfasst, die an der Entwicklung und Umsetzung der KI-Strategie ihres Landes für die Wissenschaft beteiligt sind.

Die Länder wurden eher opportunistisch ausgewählt und nutzten die Netzwerke und Verbindungen des ISC, um willige Mitwirkende aus verschiedenen globalen Regionen zu identifizieren. Die nächste Ausgabe dieses Berichts wird weitere Fallstudien und eine ausgewogenere geografische Darstellung enthalten, darunter Kanada, Frankreich, Jordanien, Malawi, Marokko, Nigeria, Norwegen, Vereinigte Arabische Emirate, Vereinigtes Königreich, Panama, Rumänien, Ruanda, Südafrika und die Vereinigten Staaten . In unseren ersten Gesprächen mit den Autoren stellten wir die Ziele und Ambitionen des Projekts vor und stellten eine Reihe von Richtlinien bereit. Von Autoren signierte Fallstudien spiegeln die Perspektive jedes Autors wider, basierend auf seinen Erfahrungen in seinen Positionen und dem, was er zum Zeitpunkt des Schreibens für am relevantesten und aktuellsten hält. Im Einklang mit dem Ziel, unsere Wissensbasis zu erweitern und eine Diskussion anzustoßen, wurden die Autoren ermutigt, sachliche Informationen bereitzustellen und auf Schlüsseldokumente zu verweisen. Nach Erhalt des ersten Entwurfs jedes Autors wurde ein interner Überprüfungsprozess innerhalb des Kernteams des Projekts durchgeführt. Zu den ersten Entwürfen gab das Projektteam umfassendes Feedback, gefolgt von einer zweiten Diskussion, um das Feedback zu berücksichtigen und den Entwurf weiter zu verfeinern.

In jeder Fallstudie sind Verweise auf die wichtigsten Dokumente enthalten, in denen die Ansätze der Länder dargelegt werden. Der Großteil dieser Dokumente ist in den internationalen Publikationsdatenbanken nicht auffindbar und wurde daher nicht in die zuvor diskutierte Literaturrecherche einbezogen.

Australien: Vorbereitung auf den menschenzentrierten Einsatz künstlicher Intelligenz

Emma Schleiger, Wissenschaftliche und industrielle Forschungsorganisation des Commonwealth

Hayley Teasdale und Alexandra Lucchetti, Australische Akademie der Wissenschaften

Die zentralen Thesen

  • Ethische Grundsätze und menschenzentrierte Ansätze für KI prägen Australiens neuen Rahmen für die KI-Governance. Die Zahl der tertiären Bildungsangebote für KI hat in Australien zugenommen und wird durch eine Initiative zur Gewinnung und Ausbildung berufsbereiter KI-Spezialisten ergänzt.
  • Es gibt zwar aktive Programme zur Förderung der Diversität in der australischen MINT-Belegschaft, diese sind jedoch nicht speziell auf die Bekämpfung von KI zugeschnitten. Darüber hinaus besteht ein anerkannter Bedarf, die ethische Kompetenz zu verbessern und das Bewusstsein für Menschenrechte bei KI-bezogenen wissenschaftlichen Unternehmungen zu schärfen. Es sind jedoch stärker maßgeschneiderte Ressourcen für den Wissenschaftssektor erforderlich.
  • Weitere Herausforderungen müssen noch bewältigt werden, etwa die Hochleistungs- und Datenverarbeitungsinfrastruktur, die für KI und KI-gestützte Wissenschaft erforderlich ist, sowie die Umsetzung der FAIR- und CARE-Datenprinzipien.

Die australische Regierung, wissenschaftliche Organisationen und Universitäten untersuchen die Bereitschaft des nationalen Wissenschaftssystems, die Chancen der KI zu nutzen und die Risiken zu mindern, um wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen. Beispielsweise veröffentlichte die nationale Wissenschaftsagentur, die Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO), den Bericht Künstliche Intelligenz für die Wissenschaft – Adoptionstrends und zukünftige Entwicklungspfade (Hajkowicz et al., 2022). Es untersucht die Auswirkungen der KI auf die Wissenschaft und die Notwendigkeit für Forschungsorganisationen, in Mechanismen zu investieren, um die Vorteile dieser Technologien zu nutzen und die Risiken zu mindern. Der Bericht skizziert sechs zukünftige Entwicklungspfade, um den Übergang zu ermöglichen, darunter Hardware- und Software-Upgrades, Ausbau der Datenkapazität, verbesserte Aus- und Weiterbildung, die Entwicklung menschenzentrierter KI, verbesserte Vielfalt in der Belegschaft und ethische Fähigkeiten. Organisationen im gesamten nationalen Wissenschaftssystem Australiens haben damit begonnen, ihre Kapazitäten zur KI-Förderung in diesen Bereichen durch aktuelle Forschungsinitiativen, Aktivitäten, Programme und Richtlinien zu erweitern. Es bleiben jedoch noch Herausforderungen zu bewältigen.

Hard-und Software

Wissenschaftliche Organisationen, die ihre KI-Fähigkeiten verbessern möchten, müssen Entscheidungen über Hardware-, Software- und Recheninfrastruktur-Upgrades treffen. Die Australian Academy of Science veranstaltete kürzlich einen nationalen Runden Tisch, um den zukünftigen Bedarf des australischen Wissenschaftssektors an Supercomputing zu diskutieren. Die Gruppe betonte die Notwendigkeit einer nationalen Strategie und einer Exascale-Rechenanlage, um die souveräne Forschungskapazität Australiens zu sichern und es der Wissenschaft zu ermöglichen, auch in Zukunft nationale und regionale Prioritäten zu erfüllen (Australian Academy of Sciences, 2023).

Daten-Management

Zukünftige Steigerungen der KI-Fähigkeiten erfordern auch Investitionen in qualitativ hochwertige Daten, die zweckdienlich sind, deren Herkunft gesichert, validiert, aktuell und ethisch einwandfrei ist. Die australische Regierung geht mit ihrer Data and Digital Government Strategy mit gutem Beispiel voran (Government of Australia, 2023). Diese Initiative konzentriert sich auf die Übernahme von Best-Practice-Ansätzen für die Datenerfassung, -verwaltung und -nutzung, um eine datengesteuerte Organisation zu werden.

Im Zusammenhang mit dem zunehmenden Einsatz von KI ist es für Australien von entscheidender Bedeutung, die Datenprinzipien FAIR (Findable, Accessible, Interpretable and Reusable) und CARE (Collective Benefit, Authority to Control, Responsibility and Ethics) besser umzusetzen. Diese und andere Prinzipien und Praktiken aus der offenen Wissenschaft, der indigenen Datensouveränitätsbewegung und der partizipativen Datenverwaltung bieten alle wichtige Leitlinien für die Erstellung, Nutzung und Verwaltung der Daten, die der KI im australischen Wissenschaftssystem zugrunde liegen werden.

Bildung, Ausbildung und Leistungsfähigkeit

Im gesamten Wissenschaftssektor und in der lebenslangen Bildung besteht ein Bedarf an Bildung, Ausbildung und Leistungssteigerung. Die Zahl der in Australien angebotenen tertiären KI-Kurse hat sich zwischen 2020 und 2023 fast verdoppelt und bietet größere Bildungschancen (37 Angebote im Jahr 2020, 69 im Jahr 2023) (OECD, 2024).

Die australische Menschenrechtskommission (2023) hat empfohlen, „Lehrern berufliche Weiterentwicklung und Schulung zu bieten“ und „Schulen sollten umfassende Programme zur digitalen Kompetenz einführen, um Schülern die Fähigkeiten zu vermitteln, die sie für den verantwortungsvollen und ethischen Umgang mit generativen KI-Tools benötigen“. .

Im Jahr 2021 wurden 24.7 Mio. AUD in die Einrichtung des Next Generation AI Graduates Program von CSIRO investiert, um berufsbereite KI-Spezialisten in Australien anzuziehen und auszubilden (CSIRO, 2021). Derzeit arbeiten mehr als tausend CSIRO-Forscher an einer Vielzahl von KI- und Datenwissenschaftsprojekten (CSIRO, a).

Künstliche Intelligenz, die den Menschen in den Mittelpunkt stellt

Die Mensch-KI-Zusammenarbeit und die auf den Menschen ausgerichtete KI sollen sicherstellen, dass Menschen effektiv mit KI zusammenarbeiten und von den komplementären Stärken von Menschen und KI-Systemen profitieren können, um Aufgaben auf höherem Niveau auszuführen, als beides einzeln bewältigen kann. Im Jahr 2023 unterzeichnete Australien die Bletchley-Erklärung, in der bekräftigt wird, dass KI auf menschenzentrierte, verantwortungsvolle und vertrauenswürdige Weise entworfen, entwickelt und eingesetzt werden sollte.

Das Arbeitsprogramm „Collaborative Intelligence“ (CINTEL) von CSIRO entwickelt die Wissenschaft und Technologie, um sicherzustellen, dass KI-Systeme den Menschen bei der Lösung wissenschaftlicher Herausforderungen unterstützen, beispielsweise bei äußerst arbeitsintensiven Aufgaben wie der Genomannotation (CSIRO, b). Annotation nutzt die Genomsequenz, um biologische Phänotypen zu erstellen, die für die Steigerung der Ernteerträge durch selektive Züchtung entscheidend sind. Die Gruppe entwickelt einen skalierbaren Ansatz, der die Zusammenarbeit zwischen einem Domänenexperten und KI umfasst und eine genaue und zeitnahe Annotation von Genomen ermöglicht.

Geschlechter-, ethnische und kulturelle Vielfalt

Der KI-Belegschaft mangelt es an geschlechtsspezifischer, ethnischer und kultureller Vielfalt, was die Qualität der Ergebnisse einschränkt. Eine Verbesserung wird zu einer Steigerung der KI-Fähigkeiten in Forschungsorganisationen beitragen.

Die Regierung Australiens (2020) Aktionsplan zur Förderung von Frauen in der MINT-Strategie 2020 bietet einen nationalen, koordinierten Ansatz zur Erzielung einer nachhaltigen Steigerung der Geschlechtergerechtigkeit in Naturwissenschaften, Technik, Ingenieurwesen und Mathematik (STEM). Programme wie Deadly Science (Deadly Science) und das Indigenous STEM Education Project (CSIRO, 2021) zielen darauf ab, Schüler der Aborigines und der Torres Strait Islander in naturwissenschaftlichen und MINT-bezogenen Berufen zu unterstützen und zu engagieren. Zwischen 2014 und 2021 erreichte das Indigenous STEM Education Project über 23,000 Teilnehmer in 603 Schulen und Deadly Science hat 7,500 Kartons mit naturwissenschaftlichen Ressourcen an über 800 Schulen geliefert.

Ethische Fähigkeit

Sich weiterentwickelnde Standards und Vorschriften für die Gestaltung und Implementierung von KI erfordern Investitionen in ethische Fähigkeiten – einschließlich Technologie, Fähigkeiten und Kulturen. Zur Unterstützung verantwortungsvoller Innovation hat die australische Regierung einen Rahmen mit acht ethischen Grundsätzen erstellt, um sicherzustellen, dass KI sicher und zuverlässig ist (Dawson et al., 2019; DISR, a). Anschließend folgte das Diskussionspapier 2023 Sichere und verantwortungsvolle KI in Australien (DISR, 2023) zur Unterstützung verantwortungsvoller KI-Praktiken und zur Stärkung des Vertrauens und der Zuversicht der Gemeinschaft durch konsultative Reaktionen der Regierung. In der Zwischenantwort der australischen Regierung vom Januar 2024 auf die Konsultation wurden eine Reihe rechtlicher, regulatorischer und verwaltungstechnischer Maßnahmen identifiziert, die erforderlich sind, um sicherzustellen, dass KI sicher und verantwortungsvoll konzipiert, entwickelt und eingesetzt wird (DISR, 2024).

Die „Responsible Innovation Future Science Platform“ von CSIRO ist ein Forschungsprogramm, das die Risiken, Vorteile und Unsicherheiten zukünftiger Wissenschaft und Technologie systematisch und wissenschaftlich bewertet. In der Zwischenzeit empfiehlt die australische Menschenrechtskommission (2021), dass „professionelle Akkreditierungsstellen für [STEM] als Teil der beruflichen Weiterentwicklung obligatorische Schulungen zu Menschenrechten einführen sollten“.

Für eine solche Weiterqualifizierung im Wissenschaftssektor gibt es jedoch keinen Rahmen oder keine Strategien, und es gibt nur sehr wenige professionelle Akkreditierungsstellen.

Weitere Herausforderungen

KI hat nicht nur Auswirkungen darauf, wie Wissenschaft betrieben wird, sondern kann auch Auswirkungen darauf haben, wie Wissenschaft verwaltet, gesteuert, finanziert und bewertet wird. Die australischen Forschungsräte, der Australian Research Council und der National Health and Medical Research Council, haben Richtlinien erstellt, um die Rolle generativer KI in ihren Förderverfahren zu berücksichtigen (ARC, 2023; NHMRC, 2023). Der Einsatz generativer KI ist bei der Bewertung von Anträgen verboten, um die Vertraulichkeit und Integrität des Prozesses zu wahren. Für Bewerber weisen die Richtlinien auf die potenziellen Vorteile und die Notwendigkeit der Vorsicht beim Einsatz von KI hin, führen jedoch keine spezifischen Einschränkungen für den Einsatz von KI durch Bewerber auf.

Bibliographie

Benin: Vorwegnahme der Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf Westafrikas aufstrebendes Zentrum für digitale Dienste

Ministerium für digitale Wirtschaft und Kommunikation

Die zentralen Thesen:

  • Im Rahmen der beninischen Vision als Drehscheibe für digitale Dienste in Westafrika werden seit 2016 digitale Infrastrukturen und Plattformen eingerichtet. Institute im Land haben KI-Schulungs- und Bildungsprogramme für die junge Generation initiiert.
  • Für den ordnungsgemäßen Betrieb von KI-Systemen müssen Herausforderungen in Bezug auf Datenerfassung, -aufbereitung, -zugriff, -speicherung und -verwaltung angegangen werden. Auch Datenschutz und Grundrechte sowie Data Governance werfen rechtliche, regulatorische und ethische Herausforderungen auf

Die Regierung von Benin hat seit 2016 mit ihrer Vision, „Benin zum digitalen Dienstleistungszentrum Westafrikas zur Beschleunigung von Wachstum und sozialer Inklusion zu machen“ (MDEC, 2016), mehrere Strukturreformen und Einführungsprojekte digitaler Infrastruktur und Plattformen umgesetzt. Diese Vision wurde in den Aktionsprogrammen der Regierung zum Ausdruck gebracht, die sich auf Leuchtturmprojekte, vorrangige Projekte und Projekte mit schnellen Auswirkungen auf die strukturelle, wirtschaftliche, politische und soziale Transformation des Landes konzentrieren.

Die Umsetzung seiner Vision hat es Benin ermöglicht, einen digitalen Code, ein nationales Datenzentrum, ein nationales Portal für öffentliche Dienste, eine Public-Key-Infrastruktur, ein nationales Verwaltungsnetzwerk mit über 187 Standorten und ein Netzwerk von über 2,500 Kilometern Glasfaserkabel einzurichten. unter anderem Glasfaserkabel, die im gesamten Staatsgebiet verlegt werden. Durch die Nutzung der neuen Infrastruktur und Plattformen Benins werden riesige Datenmengen generiert, die durch den Einsatz von KI-Tools und -Technologien verwaltet und ausgewertet werden müssen, damit ihr Wertschöpfungspotenzial der beninischen Wirtschaft nicht entgeht.

Nationale Strategie für künstliche Intelligenz und Big Data

In diesem Rahmen hat die Regierung von Benin im Januar 2023 eine nationale Strategie für künstliche Intelligenz und Big Data (SNIAM 2023–2027) verabschiedet. Diese Strategie beschreibt einen strukturierten Aktionsplan rund um vier Programme, darunter eines zur „Unterstützung von Ausbildung, Forschung, Innovation, Privatsektor und Zusammenarbeit“ (MDEC, 2023). Mit diesem Programm will Benin Ausbildung und Forschung durch die Ausstattung von Universitäten und die Förderung von Partnerschaften im Bereich KI unterstützen. Ziel ist es auch, Finanzierungsmechanismen zu entwickeln, indem die institutionelle Unterstützung der Strukturen gestärkt wird, die für Unternehmertum und Innovation verantwortlich sind, während sie die den Start-ups zugewiesenen Ressourcen mobilisieren und aufrechterhalten. Schließlich soll die subregionale und internationale Zusammenarbeit in diesem Bereich gestärkt werden.

Die Entwicklung von SNIAM 2023–2027 erfolgte in zwei Phasen: einer Vorphase, gefolgt von der Entwicklung des Dokuments selbst. In der Vorphase bereitete sich die Regierung darauf vor, indem sie Benin seinen digitalen Code, seine Konnektivitätsinfrastruktur, Datenspeicherung und Plattformen zur Verfügung stellte, die zur Stärkung des digitalen Vertrauens beitragen. Allerdings müssen noch viele Herausforderungen bewältigt werden. Es gibt Datenherausforderungen hinsichtlich der Erhebung, Aufbereitung, des Zugriffs, der Speicherung und der Verwaltung der für den Betrieb von KI-Systemen erforderlichen Daten. Es gibt auch erhebliche rechtliche und regulatorische Herausforderungen im Zusammenhang mit der KI-Governance und -Regulierung sowie ethische Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz und Grundrechte. Gleichzeitig sind die Chancen für Benin vielfältig und beziehen sich auf die Unterstützung der Entwicklung prioritärer Sektoren wie Bildung, Berufsausbildung, Gesundheit, Wohnumfeld und Verkehr.

Finanzierung und institutionelle Regelungen

Mit geschätzten Kosten von umgerechnet 7.7 Millionen US-Dollar über einen Zeitraum von fünf Jahren werden die Hauptmaßnahmen von SNIAM 2023–2027 durch eine öffentlich-private Partnerschaft auf nationaler Ebene umgesetzt und auf bestimmte Entwicklungsbereiche ausgerichtet. Zur Mobilisierung der für die Umsetzung der in der Strategie dargelegten Maßnahmen erforderlichen Ressourcen werden verschiedene Finanzierungsquellen vorgeschlagen. Dazu gehören Forderungen nach nationaler Finanzierung sowohl von der Regierung als auch vom Privatsektor; Aufrufe zu bilateraler und multilateraler Auslandshilfe; und wirbt im Rahmen der öffentlich-privaten Partnerschaft um ausländisches Privatkapital.

Die Integration von KI in Benin erfordert die Beteiligung aller öffentlichen Stellen, des öffentlichen Sektors und der Bevölkerung, um die gewünschten Effekte zu erzielen. Zu den fraglichen Auswirkungen gehören die Verbesserung der Produktivität und der Qualität von Produkten und Dienstleistungen in vorrangigen Sektoren und solchen, die echte Chancen für KI bieten; ein dynamisches KI-Ökosystem, das von beninischen Unternehmen betrieben wird; Technologie- und Wissenstransfer zwischen Forschungslaboren und dem privaten Sektor; und Anerkennung Benins im Bereich KI.

Stakeholder gestalten die Forschungsbereitschaft

Einerseits sind öffentliche Innovationseinrichtungen an der KI-Bereitschaft in der Forschung beteiligt, andererseits sind zivilgesellschaftliche Organisationen, Akademiker, Start-ups und der Privatsektor im Allgemeinen beteiligt. Es wurden mehrere gezielte Kompetenzentwicklungsprogramme identifiziert, die Arbeitnehmer bei der Vorbereitung auf KI-Übergänge unterstützen sollen. Diese Programme werden entweder direkt von der Regierung oder in Zusammenarbeit mit Partnern geplant. Daher arbeitet das Ministerium für digitale Wirtschaft und Kommunikation im Rahmen der Operationalisierung des Aktionsplans zur KI-Strategie mit verschiedenen Partnern des digitalen Ökosystems in Benin zusammen, um Sensibilisierungs-, Netzwerk-, Schulungsaktivitäten und mehr umzusetzen.

Bei der Entwicklung von Modulen zur digitalen Kompetenz sind auch grundlegende Maßnahmen zur Sensibilisierung für KI geplant. Die Smart Africa Alliance hat ein Referenzdokument zum Kapazitätsaufbau entwickelt, das zur Umsetzung mehrerer Projekte und Initiativen geführt hat, darunter das Projekt Smart Africa Digital Academy (SADA), das bestehende Prozesse in verschiedenen Ländern unterstützt (SADA, kein Datum). In Benin wurde 2022 eine Konvention zur Umsetzung von SADA unterzeichnet, und 2023 begannen Maßnahmen zur Unterstützung des Lever of Learning for Retraining in the Digital Sector (LeARN), die sich auf drei Module konzentrierten: Schulung von 25 Data-Steward-Experten, Schulung von 25 Datenentwicklern und KI-Schulung (Regierung von Benin, 2021).

Darüber hinaus gibt es Initiativen einiger nichtstaatlicher Akteure im beninischen Digital- und KI-Ökosystem, die hervorzuheben sind. Seit 2021 veranstaltet die Odon Vallet Foundation eine Summer School zum Thema Künstliche Intelligenz, bei der rund hundert junge Menschen eine pragmatische und qualitativ hochwertige Ausbildung zu grundlegenden KI-Konzepten wie Programmierung, maschinellem Lernen und eingebetteter Elektronik (einschließlich Robotik und Hausautomation) erhalten. Seit 2020 organisiert die frankophone Agentur für künstliche Intelligenz Sensibilisierungskonferenzen für junge Beniner, darunter auch Frauen, über die Herausforderungen der KI sowie Online-Master-Schulungen in KI und Big Data in Zusammenarbeit mit frankophonen Universitäten (AFRIA, 2020). ).

Nationale Wissenschafts- und Forschungsgemeinschaft

SNIAM 2023–2027 ist das Ergebnis einer Synergie von Maßnahmen, die sowohl von sektoralen Regierungsabteilungen als auch vom privaten Sektor sowie von Verbänden oder akademischen Organisationen ausgehen.

Ziel der nationalen Strategie im Entwicklungsprozess war es, über ein Konsensdokument zu verfügen, das wichtige Bereiche wie Forschung, Entwicklungen und Innovationen, Anwendungen, Marktplatzierung und sektorübergreifende Verbreitung, Unterstützung und Leitlinien für die Umsetzung berücksichtigt.

Was die lokalen Forschungseinrichtungen betrifft, so verfügt Benin über ein Ausbildungs- und Forschungszentrum, das 1988 gegründete Institut für Mathematik und Physikalische Wissenschaften (IMSP). Mit seinen spezialisierten Ressourcen im Bereich KI stellt das IMSP ein Kompetenzzentrum auf nationaler Ebene in Mathematik dar und KI-Informatik (auf Doktorandenniveau) und es verfügt über einen Supercomputer mit seltener Leistung für ein Institut in Westafrika. Die Herausforderung für das IMSP besteht heute darin, die Rechenleistung aufrechtzuerhalten und die Mittel zur Nutzung dieser Infrastruktur zu stärken. Das Institute of Training and Research in Computer Science, die Abomey-Calavi Polytechnic School und ihre Doctoral School of Engineering Sciences sowie das Laboratory of Biomathematics and Forest Estimations an der University of Abomey-Calavi arbeiten ebenfalls an mehreren Projekten zur Implementierung von KI-Technologie als Blockchain.

Darüber hinaus wurden mehrere Maßnahmen zum Kapazitätsaufbau eingeleitet und laufen noch, um die Humanressourcen auf die durch KI und neue Technologien im Allgemeinen verursachten Arbeitsmarktveränderungen vorzubereiten. Neben der Informatiklehre (Networking und Engineering) bietet das IMSP seit 2020 auch einen Data Science-Masterstudiengang an und hat bereits rund zwanzig Absolventen ausgebildet, derzeit befinden sich rund vierzig Studierende in der Ausbildung in diesem Bereich. Am IMSP wurden bereits etwa zehn Thesen in KI oder verwandten Bereichen verteidigt. Darüber hinaus gibt es am Institut für Ausbildung und Forschung in der Informatik einen Bachelorstudiengang in KI. Es gibt Bestrebungen, hier einen Masterstudiengang einzurichten, um den Studierenden die Fortsetzung ihres Studiums im Bereich KI zu ermöglichen. Das in diesem Bereich angebotene KI-Training befasst sich mit den verschiedenen Herausforderungen der KI-Fähigkeiten. Mehrere Universitäten und Schulen initiieren auch Schulungsprogramme für KI im privaten Sektor. Beispielsweise hat die Sèmè City Development Agency in Zusammenarbeit mit der Sorbonne-Universität im Jahr 2022 eine Kohorte von Fachkräften ins Leben gerufen, die von einer hochzertifizierten Weiterbildung im Bereich KI profitierten.

Operative Schritte zur Strategie

SNIAM 2023–2027 zielt darauf ab, KI und Big Data bis 2027 zu einem Hebel für die Entwicklung Benins zu machen, mit verstärkter Unterstützung für strategische Sektoren wie Bildung, Gesundheit, Landwirtschaft, Lebensumfeld und Tourismus in einem opportunistischen Ansatz. Laufende Maßnahmen sind innerhalb der Programme verteilt und ihre Umsetzung basiert auf einer Priorisierung unter Berücksichtigung von drei Faktoren. Der erste Faktor sind die geschäftlichen Auswirkungen: das Ausmaß, in dem die vorgeschlagene Lösung dem Hauptnutznießer zugute kommt oder das ursprüngliche Problem löst. Der zweite Faktor ist Komplexität: das Ausmaß, in dem die Daten gerade verfügbar und verwertbar sind. Der dritte Punkt ist die technologische Komplexität: der Aufwand, der erforderlich ist, um eine KI-Lösung zu erstellen, bereitzustellen oder anzupassen.

Zur Operationalisierung der Strategie laufen Initiativen zur Identifizierung und Umsetzung zugehöriger Aktionspläne. Dazu gehören Machbarkeitsstudien und Projektdefinitionen zur Operationalisierung von SNIAM 2023–2027. Sie erstrecken sich auch auf die Entwicklung von Anwendungsplattformen für KI-Anwendungsfälle. Als Teil dieser letztgenannten Maßnahme hat die Regierung von Benin GPT.BJ umgesetzt, eine Initiative zur Förderung des Zugangs zu rechtlichen Informationen im Leben der Bürger (Le Matinal, 2023). GPT.BJ ist ein Chatbot, der von der Benin Agency for Information Systems and Digital entwickelt wurde und für die Beantwortung von Fragen im Zusammenhang mit dem allgemeinen Steuergesetz, dem digitalen Gesetz, dem Arbeitsgesetz und dem Strafgesetzbuch von Benin konzipiert ist. Es wurde 2023 während der zweiten Messe für digitales Unternehmertum und künstliche Intelligenz ins Leben gerufen.

Bibliographie

Brasilien: Die Vorteile der künstlichen Intelligenz nutzen, mit einigen Warnhinweisen

Mariza Ferro, Professor für Informatik, Ethische und nachhaltige KI, Universidade Federal Fluminense (UFF), Leiter der Referenzgruppe für ethische und vertrauenswürdige künstliche Intelligenz (Núcleo IA Ética)

Gilberto M. Almeida, Professor für Computer- und Internetrecht am Päpstlichen Katholischen Institut, Universität Rio de Janeiro, Co-Koordinator der Referenzgruppe für ethische und vertrauenswürdige künstliche Intelligenz (Núcleo IA Ética)

Die zentralen Thesen:

  • Die Notwendigkeit, die KI-Forschung und -Entwicklung zu erleichtern, hat die brasilianische Regierung zu einer Gesetzesreform veranlasst. Eine wichtige Errungenschaft ist die Partnerschaft des Wissenschaftsministeriums mit nationalen Geldgebern und Experten für die Einrichtung von Zentren für angewandte KI-Forschung.
  • Zu den Herausforderungen im Land gehören eine Lücke in der KI-Kompetenz und -Bildung sowie die Finanzierung der KI-Forschung. Es besteht auch Besorgnis über die Stagnation der nationalen KI-Strategie und der Gesetzesentwürfe, die Wissenschafts- und Forschungsprioritäten behindern, Unsicherheit unter Forschern fördern und die internationale Zusammenarbeit einschränken könnten.

Brasilien kann auf eine bedeutende Geschichte bei der Förderung langfristiger Strategien für die digitale Entwicklung zurückblicken, beginnend in den 1970er Jahren mit einer verbesserten digitalen Infrastruktur für die Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung und -freigabe (z. B. innerhalb der Bundesbehörden SERPRO und DATAPREV). Seitdem unterstützen spezifische Gesetze die Schaffung von Netzwerken, indem sie Unternehmen und Universitäten zusammenbringen – beispielsweise IBM und die Universität von São Paulo, die eine gemeinsame Initiative für langfristige Forschungsprojekte zu KI wie KI für nachhaltiges Agrargeschäft und entwickelt haben Lebensmittelnetzwerke, Klimaentscheidungen mit mehreren Kriterien und anderen Projekten – und die Beschleunigung der Nutzung des Internets, unter anderem durch die Einführung eines umfassenden zivilen Rahmens für das Internet (Regierung von Brasilien, 2014).

Einem Forschungsbericht des Berkman Klein Center (Fjeld et al., 2020) und dem MIT Technology Review (Gupta und Heath, 2020) zufolge hatte Brasilien jedoch bis 2020 trotz dieser wichtigen Schritte keinen guten Platz unter den lateinamerikanischen Ländern im Hinblick auf KI-Vorschriften und entsprechende nationale Strategien. Danach machte es einige Fortschritte, und spätere Initiativen positionierten es auf der Karte des Policy Observatory der OECD zur KI-Regulierung und nationalen Strategien sowie in Berichten privater Organisationen wie dem Global AI Index und anderen (IAPP, 2023).

Forschungszentren

Brasilien hat zwischen 2018 und 2021 wichtige Meilensteine ​​erreicht, insbesondere mit der Verabschiedung neuer Gesetze (Regierung von Brasilien, 2018; 2019a), die bürokratische Hindernisse für die digitale Transformation, die durch KI-Forschung und -Entwicklung vorangetrieben wird, beseitigten. Das war das Szenario, als das Ministerium für Wissenschaft, Technologie, Innovation und Kommunikation (MCTIC) 2019 in Zusammenarbeit mit der Forschungsstiftung des Bundesstaates São Paulo (FAPESP) und dem brasilianischen Internet-Lenkungsausschuss einen Aufruf zur Gründung startete acht Zentren für angewandte KI-Forschung.

Die anvisierten Nutznießersektoren waren Gesundheit, Industrie, Städte, Landwirtschaft (offizielle Priorität in der nationalen Politik für Wissenschaft, Technologie und Innovation), Informationssicherheit (einschließlich der Untersuchung und Gestaltung von Algorithmen und Mechanismen) und Cyber-Abwehrsysteme. Sechs dieser Zentren wurden im Mai 2021 ausgewählt (eines für KI in Smart Cities, eines für die Landwirtschaft, zwei für die Industrie und zwei für das Gesundheitswesen) und vier im Jahr 2023 (zwei für KI in der Industrie 4.0, eines für erneuerbare Energien und eines für Cybersicherheit). . An jedem Zentrum sind Dutzende hochrangige Forscher und Dutzende Studenten beteiligt, und jedes Zentrum erhält von FAPESP für einen Zeitraum von bis zu zehn Jahren jährlich rund 200,000 US-Dollar.

Nationale Strategie

Im April 2021 stellte MCTIC die brasilianische Nationalstrategie für künstliche Intelligenz (EBIA) vor, die als weitere Strukturierungsmaßnahme des MCTIC mit den KI-Angewandten Forschungszentren verknüpft war, um das brasilianische Wissenschafts- und Innovationssystem auf KI vorzubereiten (MCTI, 2021). Ziel der EBIA war es, einen KI-Entwicklungsplan für das Land zu entwerfen, indem sie Leitlinien für die Bundesexekutive bereitstellte, um Forschung, Innovation und Entwicklung von KI-Lösungen sowie ethische und Zuverlässigkeitsbedenken zu fördern. Obwohl es sich bei der EBIA um eine allgemeine und makroökonomische nationale Strategie handelt und keine spezifischen Bereiche für die KI-Forschung festgelegt wurden, wurden darin strategische Maßnahmen aufgezeigt, bei denen auf die Forschung Bezug genommen wird, insbesondere im Hinblick auf die Forschung, die auf die Entwicklung ethischer KI-Lösungen abzielt.

Gesetzentwürfe

Parallel zur Strukturierung einer allgemeinen Verwaltungsstrategie folgten den gesetzgeberischen Versuchen, den nationalen Plan zu legitimieren, von 2019 bis 2021 die Einführung von drei AI-Gesetzentwürfen im Kongress (Regierung Brasiliens, 2019b; 2020; 2021). Dabei ging es insbesondere um die Förderung von Innovationen und die Gewährleistung der Schadensminimierung. Keiner dieser Gesetzesentwürfe wurde genehmigt. Im Jahr 2023 lud der Senat daher eine Gruppe von 40 Juristen ein, einen vierten Gesetzentwurf auszuarbeiten (Regierung von Brasilien, 2023; Hilliard, 2023). Sein Inhalt orientierte sich am KI-Gesetz der Europäischen Union – das damals als internationaler Standard für bewährte Verfahren in diesem Bereich galt – und beinhaltete das Ziel, einen risikobasierten Ansatz bei der KI-Regulierung aufrechtzuerhalten. Eine derart lange Abfolge ist ein Hinweis auf die bisher konzentrierten Bemühungen um gesetzgeberische Maßnahmen. Schließlich debattiert der Kongress seit dem letzten Quartal 2023 über alle Gesetzesentwürfe, um sie zu konsolidieren.

Strategische Ziele und Maßnahmen

Auf der anderen Seite, im administrativen Bereich, soll EBIA die brasilianische Regierung dazu anregen, Forschung, Innovation und Entwicklung von KI-Lösungen im Einklang mit mehreren Überlegungen zu fördern, einschließlich der Gewährleistung einer zuverlässigen und ethischen Entwicklung und Nutzung (Regierung von Brasilien, 2022). ). Solche Ziele stützten sich auf Konzepte und Prinzipien der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) als Referenzquelle für die zu behandelnden Schlüsselthemen und inspirierten die Struktur von EBIA in Bezug auf Problembereiche – beispielsweise integratives Wachstum. In der Praxis ist EBIA in sechs Hauptziele unterteilt: Bildung, Ausbildung und Arbeitskräfte; Forschung, Entwicklung und Innovation; Anwendung in produktiven Sektoren; Anwendung in der öffentlichen Verwaltung; und öffentliche Sicherheit. Obwohl solche EBIA-Achsen auf strategische Maßnahmen verweisen, sind sie jedoch vage formuliert, sodass es an Klarheit über konkrete Möglichkeiten zur Festlegung geeigneter öffentlicher Richtlinien mangelt. Die Ziele gehen nicht in vorgeschriebene instrumentelle Aktionen ein (Filgueiras und Junquilho, 2023).

Beispielsweise wird im Bildungsbereich die Entwicklung digitaler Kompetenzprogramme allgemein für alle Bereiche und Bildungsebenen befürwortet, unabhängig von den natürlichen Besonderheiten jedes einzelnen, wie etwa den Besonderheiten für den KI-Unterricht im Rahmen der Grundschulbildung oder der akademischen Bildung fortgeschrittene Studien. Paradoxerweise hat der Latin American AI Index diese allgemeinen Begriffe als Stärke interpretiert und davon ausgegangen, dass Brasilien KI-Elemente effektiv in seinen nationalen Lehrplan integriert hat. Die Common National Curriculum Base wurde in der Tat vor Kurzem aktualisiert und enthält nun auch Elemente in den Bereichen Computerdenken und Computerprogrammierung. Die Realität ist jedoch, dass die KI-Kenntnisse nicht ordnungsgemäß eingeführt wurden, da es weder qualifizierte Lehrer noch eine definierte Strategie gibt.

Forschungsrichtlinien

Passend zu einem solchen Szenario veröffentlichte die Brasilianische Akademie der Wissenschaften im November 2023 eine Reihe empfohlener Richtlinien für den Einsatz und die wissenschaftliche Weiterentwicklung von KI in Brasilien (ABC, 2023). Die Empfehlungen betonen die bestehende Lücke in der KI-Kompetenz und -Bildung in der gesamten Zivilgesellschaft, insbesondere bei Minderjährigen, sowie in grundlegenden Maßnahmen zur langfristigen Vorbereitung des nationalen Systems auf KI. Neben diesen und anderen Themen betont die Forschergruppe der Akademie die Notwendigkeit einer sofortigen Aufstockung der staatlichen Mittel für die öffentliche Forschung (da öffentliche Universitäten in Brasilien die KI-Forschung anführen) und die Schaffung von Mechanismen für den Privatsektor, um ebenfalls zu wachsen Investitionen in diese Technologie und die Notwendigkeit eines regulatorischen Umfelds, das für Lehrer und Forscher sicher ist (ABC, 2023).

Im Wesentlichen erfordert die Entwicklung eines nationalen Wissenschaftssystems für KI die Umsetzung öffentlicher Richtlinien, die darauf abzielen, die verschiedenen beteiligten Faktoren zu koordinieren. Daher wird erwartet, dass die Untersuchung der aktuellen Gesetzgebungs- und Verwaltungslandschaft in Brasilien, gepaart mit einer Analyse ausgewählter Studien sowohl aus der wissenschaftlichen als auch der grauen Literatur, Einblick in die Bemühungen Brasiliens zur Einrichtung seines nationalen Wissenschaftssystems für KI und die daraus resultierenden Auswirkungen geben wird zum nationalen Wissenschafts- und Forschungsrahmen.

EBIA- und KI-Gesetze dienen als Hauptinstrumente zur Steuerung der wissenschaftlichen Forschungsprioritäten und zur Förderung eines gezielten Innovationsökosystems in Brasilien. Wenn diese Instrumente nicht gleichzeitig weiterentwickelt werden, kann dies negative Auswirkungen haben, indem ein unsicheres regulatorisches Umfeld für Forscher und Professoren entsteht. Darüber hinaus könnte eine solche Stagnation die internationale Zusammenarbeit und Finanzierung einschränken.

Fehlende Umsetzung

Allerdings schlagen die nationalen KI-Strategien anderer lateinamerikanischer Länder (Chiarini und Silveira, 2022) im Allgemeinen eine Umsetzung von etwa einem Jahrzehnt vor, während Brasilien versucht hat, dies innerhalb eines relativ kurzen Zeitraums von 2020 bis 2022 zu erreichen. Das sollte keine Überraschung sein , dass bisher keine konkreten Ziele im Wesentlichen erreicht wurden, trotz der Größenordnung, die sie im Kontext eines Landes mit kontinentaler Größe und Bevölkerung darstellen mögen. Die fehlende Kaskade detaillierter Hinweise auf Chancen und Herausforderungen bei der Umsetzung bei EBIA (Chiarini und Silveira, 2022) ist daher ein ernstes und dringendes Problem für Brasilien und für alle, die wahrscheinlich von der KI-Forschung zur beschleunigten Lösung profitieren würden.

Angesichts all dessen scheint die Tatsache, dass KI in der brasilianischen Strategie für digitale Transformation 2018 neun Mal zitiert wird, jedoch sehr allgemein gehalten und ohne jede wirksame Maßnahme oder konkrete Zielsetzung, ein weiteres Zeichen dafür zu sein, dass Brasilien die Ziele von EBIA nicht richtig festgelegt hat und dies auch getan hat Ich habe zu lange darum gekämpft, eine Gesetzesplattform zu verabschieden. Brasiliens unzureichende Vorbereitung auf KI und maschinelles Lernen führt dazu, dass sein nationales Wissenschaftssystem nicht mit internationalen bewährten Praktiken vereinbar ist. Seine nationalen Herausforderungen und Möglichkeiten sowie seine regionale Bedeutung erfordern schnelles Handeln und Unterstützung.

Bibliographie

Kambodscha: Suche nach Ansätzen der künstlichen Intelligenz für nationale Forschungsmissionen

Siriwat Chhem, Strategischer Berater beim Asian Vision Institute

Die zentralen Thesen

  • Die gemeinsamen Bemühungen zur Entwicklung cloudbasierter Dienste im Land wurden von lokalen Akteuren aus verschiedenen Sektoren unterstützt. Die Nationale Forschungsagenda 2025 hat die nationalen Herausforderungen identifiziert und einen Plan zur Bewältigung dieser Herausforderungen aufgestellt.
  • In Kambodscha gibt es nur begrenzte Mittel und Kapazitäten für die Forschung sowie eine schwache Abstimmung zwischen Forschungsarbeit und nationalen Herausforderungen. Kulturelle Vorsicht gegenüber unsicheren Technologien ist einer der Gründe, warum der Bildung vor allem im Ingenieurwesen und im Rechnungswesen Priorität eingeräumt wird.
  • Zu den unmittelbaren Prioritäten gehören die Stärkung der Infrastruktur für Daten und Rechenleistung sowie die Weiterqualifizierung und Erweiterung von KI-Praktikern.

In der sich schnell entwickelnden Landschaft des technologischen Fortschritts ist Kambodscha bereit, maschinelles Lernen und KI in seine nationalen Wissenschaftssysteme zu integrieren. Wir befassen uns mit dem strategischen Ansatz Kambodschas und untersuchen verschiedene Aspekte, die von der Regierungsperspektive auf die Auswirkungen von KI bis hin zu den institutionellen Vereinbarungen und der Einbeziehung von Interessengruppen reichen, die für die Förderung von Innovation und Wirtschaftswachstum unerlässlich sind.

Menschenzentrierte Politik

Im Mittelpunkt der Strategie Kambodschas steht ein ausgeprägtes Bewusstsein für die transformative Kraft der KI in verschiedenen Sektoren. Mit einer Vision, die an globalen KI-Trends ausgerichtet ist, entwickelt die kambodschanische Regierung menschenzentrierte Richtlinien, die darauf abzielen, verantwortungsvolle KI-Forschung und -Entwicklung (F&E) voranzutreiben. Das Ministerium für Industrie, Wissenschaft, Technologie und Innovation (MISTI) hat den Bericht veröffentlicht KI-Landschaft in Kambodscha: Aktueller Status und zukünftige Trends (MISTI, 2023a). Dieser zukunftsorientierte Ansatz unterstreicht Kambodschas Engagement, technologische Innovationen zu nutzen, um seine sozioökonomische Entwicklung zu verbessern, wie der Oberste Nationale Wirtschaftsrat in seinem Bericht dargelegt hat Kambodschas politischer Rahmen für die digitale Wirtschaft und Gesellschaft 2021–2035 (SNEC, 2021).

Institutioneller Rahmen

Institutionelle Vereinbarungen spielen eine entscheidende Rolle bei der Erleichterung der KI-Agenda Kambodschas, wobei die Regierung Initiativen zur Einleitung und Integration von Veränderungen anführt. Kooperationsrahmen und Wissensaustauschplattformen tragen maßgeblich dazu bei, die Zusammenarbeit zwischen multidisziplinären Forschungs- und Innovationssektoren zu fördern und den Weg für eine ganzheitliche Entwicklung zu ebnen. Kambodschas Wissenschafts-, Technologie- und Innovations-Roadmap 2030 (MISTI, 2021) betont, dass die nationale STI-Richtlinie fünf Säulen priorisiert: Governance, Humankapital, Forschung und Entwicklung, Zusammenarbeit und Aufbau eines Ökosystems. Darüber hinaus hat MISTI (2023b) das entwickelt Digital-Tech-Roadmap, wobei maschinelles Lernen und KI als Schlüsseltechnologien für die nationale digitale Technologieentwicklung bezeichnet werden. Laut MISTI (2023c) Wissenschafts-, Technologie- und Innovationsbericht 2022MISTI hat als staatliche Einrichtung den Auftrag, den STI-Sektor zu überwachen, und ist für die Förderung des Netzwerks für KI, Robotik und Automatisierung in Kambodscha verantwortlich.

Nationale Forschungsmissionen

Der Cavalon Sentinel ist das AutoGyro-Premiummodell mit nebeneinander angeordneten Sitzen, verfügbar mit dem neuen hochmodernen und kraftstoffsparenden Rotax XNUMX iS-Motor. Nationale Forschungsagenda 2025 Im Detail wurden von MISTI (2022) acht nationale Forschungsmissionen identifiziert: 1) lokale Lebensmittel; 2) zuverlässige Energieversorgung; 3) hochwertige Bildung; 4) elektronische und mechanische Ersatzteile; 5) Cloud-basierte Dienste; 6) Strom und Trinkwasser; 7) CO8-Neutralität; und 5) digital verbesserte Gesundheit. Die wichtigsten Forschungsbereiche zur Unterstützung von Mission XNUMX zu cloudbasierten Diensten sind Infrastruktur, Software, Cybersicherheit und Zugänglichkeit. Diese Dienste würden Unternehmen in Kambodscha zur Verfügung gestellt, um ihre digitalen Kapazitäten auszubauen und ihre Daten lokal zu speichern. MISTI, das Ministerium für Bildung, Jugend und Sport und das Ministerium für Post und Telekommunikation sind allesamt führende Institutionen bei der Umsetzung politischer Instrumente – von rechtlichen und politischen Rahmenbedingungen bis hin zu Humanressourcen, Infrastruktur und Zusammenarbeit – bei der Erfüllung der Forschungsmission für cloudbasierte Dienste. mit dem Nationalen Rat für Wissenschaft, Technologie und Innovation als leitendem Gremium. Derzeit sind Universitäten und Forschungseinrichtungen wie die CamTech University, die Royal University of Phnom Penh, das Institute of Technology of Kambodscha, die Kambodscha Academy of Digital Technology und das Kirirom Institute of Technology sowie Breitbandnetzwerke und Dienstleistungsunternehmen, Softwarehersteller und Cybersicherheitsunternehmen tätig. haben Forschungsarbeiten durchgeführt, um die Forschungsmission für cloudbasierte Dienste zu erfüllen.

Herausforderungen und Wege zu Forschung und Innovation in Kambodscha

In der Nationalen Forschungsagenda (MISTI, 2022) wurden fünf Herausforderungen hervorgehoben, vor denen das nationale Forschungs- und Innovationssystem steht und die alle für die KI-Forschung relevant sind:

  • Es gibt auf nationaler Ebene zu geringe Investitionen in Forschung und Entwicklung und eine begrenzte politische Unterstützung zur Forschungsförderung.
  • Die Übereinstimmung zwischen Forschungsaktivitäten und nationalen Herausforderungen ist begrenzt und der Beitrag der akademischen Forschung zu Innovationsaktivitäten und Politikgestaltung im Privatsektor reicht nicht aus.
  • Die Forschungskapazitäten im öffentlichen und privaten Sektor sind begrenzt.
  • Forschungseinrichtungen brauchen Stärkung und Ressourcen.
  • Es besteht Bedarf an stärkeren Verbindungen zwischen Universitäten und Industrie sowie nachhaltigen internationalen Kooperationen.

Als Reaktion darauf entwickelte die Nationale Forschungsagenda vier Wege, um die nationalen Forschungsmissionen des Landes zu erreichen:

  1. Investieren Sie in die Forschung, um die acht Forschungsmissionen zu unterstützen.
  2. Stärkung der Rolle und Kapazitäten öffentlicher Forschungseinrichtungen.
  3. Unterstützen Sie Forschungskarrieren.
  4. Fördern Sie Forschungsaktivitäten und Zusammenarbeit.

Fehlende Teile

Ein dringender Bereich, der für Kambodscha Anlass zur Sorge gibt, ist die erhebliche Daten- und Rechenleistung, die für effektive Algorithmen für maschinelles Lernen erforderlich ist. Infrastrukturbeschränkungen und ein Mangel an qualifizierten Praktikern im KI-Bereich stellen für Kambodscha unmittelbare Hindernisse dar. Der Mangel an verfügbaren Talenten und Finanzmitteln behindert die KI-Forschung und -Experimente und behindert die Fähigkeit des Landes, die potenziellen Vorteile der KI voll auszuschöpfen. Zur Bewältigung dieser Herausforderungen ist zusätzliche Unterstützung in Form öffentlich-privater Partnerschaften und internationaler Zusammenarbeit erforderlich.

Auch kulturelle Herausforderungen spielen eine große Rolle, da Kambodscha tiefer in die Einführung von KI eintaucht. Eine vorsichtige und dennoch experimentelle Denkweise ist unerlässlich, um die mit der KI-Implementierung verbundenen Unsicherheiten und Fehler zu bewältigen. Darüber hinaus ist die Förderung von Innovation, kritischem Denken sowie der Ausbildung in Naturwissenschaften, Technologie, Ingenieurwesen, Kunst und Mathematik von entscheidender Bedeutung, um die Belegschaft mit den Fähigkeiten auszustatten, die für eine erfolgreiche KI-Entwicklung und -Einführung erforderlich sind. Die derzeitige Bildungslandschaft Kambodschas ist auf den Kontext eines Entwicklungslandes ausgerichtet, wobei Bauingenieurwesen und Rechnungswesen die vorherrschenden Hauptfächer sind. Ohne eine starke Grundlage und Kultur des wissenschaftlichen Denkens werden die Auswirkungen der KI-Forschung und -Anwendungen begrenzt sein.

Chancen voraus

MISTI arbeitete bei der Entwicklung des Berichts mit der Organisation der Vereinten Nationen für Erziehung, Wissenschaft und Kultur (UNESCO, 2022) zusammen Kartierung von Forschung und Innovation im Königreich Kambodscha. Die im Jahr 2021 durchgeführte Umfrage des Global Observatory of Science, Technology and Innovation Policy Instruments der UNESCO ergab, dass sowohl die F&E-Ausgaben als auch das Humankapital in Kambodscha begrenzt waren. Positiv zu vermerken ist, dass Kambodscha Schritte unternimmt, um KI effektiv in seine Wissenschaftssysteme zu integrieren. „Networking, Matchmaking und/oder Partnersuche für F&E-/Innovationsaktivitäten“ und „Unterstützung für Infrastruktur“ waren mit 50 Prozent bzw. 40 Prozent Konsens die beiden am höchsten bewerteten Arten von F&E- und innovationsbezogener Unterstützung oder bereitgestellten Dienstleistungen.

Zusammenfassend bietet Kambodscha eine überzeugende Darstellung einer Nation, die bereit ist, das transformative Potenzial von maschinellem Lernen und KI für eine nachhaltige sozioökonomische Entwicklung zu nutzen. Das Durchschnittsalter in Kambodscha liegt bei 27 Jahren, wobei die große Mehrheit der Bevölkerung soziale Medien, E-Commerce und Mobile-Banking-Anwendungen in ihr tägliches Leben integriert. Mit der einzigartigen Kombination aus einer jungen, technikaffinen Bevölkerung und einem Mangel an veralteten Technologien verfügt Kambodscha über die einzigartigen Eigenschaften, herkömmliche technologische und industrielle Revolutionen zu übertreffen. Obwohl es spät dran ist, ist der Zeitpunkt für Kambodscha günstig, KI auf nationaler Ebene einzuführen, in einer Zeit, in der die Leistungsfähigkeit der KI heute zugänglicher denn je ist. Durch strategische Planung, die Einbindung von Interessengruppen und das Engagement für Inklusivität weist Kambodscha den Weg in eine Zukunft, in der technologische Innovationen Fortschritt und Wohlstand für alle vorantreiben.

Bibliographie

Chile: Suche nach Möglichkeiten zur Anwendung künstlicher Intelligenz in einem bestehenden Forschungsfinanzierungsökosystem

Rodrigo Duran, CEO, Zentrum für Künstliche Intelligenz

Die zentralen Thesen

  • Die Herausforderungen in Chile rund um KI für die Wissenschaft sind vielfältig. In erster Linie mangelt es an Finanzierung, Ressourcen, Infrastruktur sowie Kapazitäten und Fähigkeiten für KI.
  • Auf nationaler Ebene wurden keine Prioritäten für KI ermittelt, und Universitäten arbeiten möglicherweise in Silos. Ob es in Chile in naher Zukunft eine einheitliche Vision für KI für die Wissenschaft geben wird, ist noch nicht klar.

Chile erhielt 2021 nach einem zweijährigen Formulierungsprozess, an dem mehr als 1,300 Menschen teilnahmen, eine nationale Richtlinie für künstliche Intelligenz (MinCiencia, 2021). Die Richtlinie ist in drei Säulen formuliert: Förderfaktoren, Forschung und Entwicklung sowie Governance und Ethik. Die vorgeschlagenen Leitlinien haben eine Laufzeit von zehn Jahren und umfassen mehrere öffentliche und private Agenturen, die für diese Zwecke vom Wissenschaftsministerium koordiniert werden.

Es muss jedoch beachtet werden, dass es sich bei der Richtlinie nicht um ein verbindliches Instrument handelt; Bei den Leitlinien handelt es sich nicht um explizite Mandate, sondern um Handlungsvorschläge, was gewisse Schwierigkeiten bei der Durchsetzung mit sich bringt. In diesem Sinne definiert die Politik auch keine nennenswerten Prioritäten im Bereich der F&E-Projektfinanzierung.

Das größere Ökosystem der Forschungsfinanzierung

Das chilenische Forschungs- und Entwicklungsökosystem (F&E) ist im Vergleich zum Durchschnitt der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD, kein Datum) relativ klein. Der Anteil des chilenischen Bruttoinlandsprodukts, der für Forschung und Entwicklung aufgewendet wird, beträgt 0.36 Prozent, während er in der OECD bei 2.68 Prozent liegt, was bedeutet, dass die relativen Investitionen in Chile siebenmal niedriger sind. Gleichzeitig ist das System stark von öffentlichen Mitteln abhängig, die 57 Prozent der Gesamtinvestitionen ausmachen (MinCiencia, o. J. a). Nominal beliefen sich die Gesamtinvestitionen im Jahr 2021 auf 1.138 Milliarden US-Dollar, wovon 648 Millionen US-Dollar öffentliche Investitionen waren.

Diese Beträge stellen die Gesamtinvestitionen in Forschung und Entwicklung dar, einschließlich Talentausbildung, Grundlagenforschung und angewandter Forschung sowie Technologietransfer. 15.5 Prozent der öffentlichen Investitionen werden von der National R&D Agency (ANID) verwaltet, die dem Ministerium für Wissenschaft und Technologie unterstellt ist, während 2023 Prozent von den Universitäten investierte Ressourcen sind und aus dem Staatshaushalt durch Steuerbeiträge oder Studiengebühren für Studenten stammen Subventionen (DIPRES, 30). Die restlichen XNUMX Prozent hängen von verschiedenen Agenturen mit spezifischen Mandaten ab, beispielsweise der Entwicklungsgesellschaft oder öffentlichen Technologieinstituten in bestimmten Bereichen wie Fischerei, Landwirtschaft oder Luft- und Raumfahrtforschung. Internationale Beiträge, beispielsweise von Observatorien, sind im ANID-Betrag enthalten.

Öffentliche Finanzierung der Forschung

Das chilenische öffentliche Finanzierungssystem deckt die gesamte Forscherlaufbahn ab, angefangen bei der Bildung von fortgeschrittenem Humankapital, seiner Einbindung in Industrie oder Wissenschaft, der Entwicklung langfristiger individueller und assoziativer Forschungsprojekte bis hin zur Infrastruktur für Zentren und Universitäten (MinCiencia, kein Datum b). All dies wird durch wettbewerbsorientierte Ausschreibungen finanziert, wobei die Prämiensätze je nach Instrument zwischen 8 und 30 Prozent variieren (ANID, 2022). Die Bewertung der Projekte erfolgt durch nationale akademische Kollegen, die in „Studiengruppen“ zusammengefasst sind und von wissenschaftlichen Hochschulausschüssen nominiert werden, die die verschiedenen Sektoren repräsentieren, die am Ökosystem beteiligt sind (Universitäten, Forschungszentren, wissenschaftliche Gesellschaften und Hochschulen). Derzeit nehmen etwa 1,500 nationale Forscher an 52 Studiengruppen teil, und 120 internationale Peer-Reviewer bewerten die größten Wettbewerbe (über 1 Million US-Dollar) (ANID, kein Datum).

Der lokalen Forschung mangelt es jedoch an wichtigen Targeting- und Priorisierungsmechanismen sowie an Vorgaben zur Priorisierung. Ganze 87 Prozent der öffentlichen Investitionen in Forschung und Entwicklung – 564 Millionen US-Dollar – werden für „Open-Skies“-Projekte bereitgestellt, sei es für die Bildung von fortgeschrittenem Humankapital oder für Einzel- oder Gruppenforschung (MinCiencia, ohne Datum a). Die restlichen 13 Prozent der öffentlichen FuE-Investitionen sind hauptsächlich in den öffentlichen Technologieinstituten untergebracht, die spezifische Mandate der Regierung haben. Diese Freiheit der Forschung geht über die öffentliche Finanzierung hinaus und ist auch ein differenzierendes Element des universitären Ökosystems, das aus 56 Universitäten besteht, in denen mehr als 80 Prozent der nationalen wissensgenerierenden Gemeinschaft konzentriert sind (MinCiencia, ohne Datum b).

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das chilenische F&E-Ökosystem im Vergleich zum OECD-Durchschnitt klein ist, mit geringer Priorität bei der Ressourcenzuweisung und hoher Abhängigkeit von öffentlichen Mitteln.

Dennoch verfügt es über solide und transparente Mechanismen zur Bewertung äußerst wettbewerbsfähiger Projekte für den gesamten Entwicklungsverlauf der Forscher, die sich hauptsächlich auf einzelne Forschungsprojekte konzentrieren. Die Wirkung chilenischer Veröffentlichungen liegt nahe am OECD-Durchschnitt, sodass die erzielte Wirkung pro Dollar Investition weit über dem Durchschnitt liegt.

Die Ankunft der künstlichen Intelligenz

Im Hinblick auf die Priorisierung von Sektoren und Finanzierungspraktiken steht das chilenische F&E-Ökosystem vor Herausforderungen durch KI. Da es sich im Hinblick auf die Projektbewertung um ein stark atomisiertes System handelt, sind viele Gutachter nicht darin geschult, die Auswirkungen, die der Einsatz von KI oder maschinellen Lernwerkzeugen auf die Forschung haben kann, richtig einzuschätzen. Daher sind orthodoxere Ansätze außerhalb der Wissenschaft, Technologie, Technik und Mathematik ( MINT-Fächer werden wahrscheinlich Vorrang haben. Andererseits hängt die Entwicklung dieser Kompetenzen in der akademischen Gemeinschaft in Ermangelung von Priorisierungs- oder Zielmechanismen in bestimmten Sektoren stark davon ab, was die Gastinstitutionen – hauptsächlich Universitäten – tun. Der Mangel an Grundmitteln für Universitäten in diesem Bereich bedeutet jedoch, dass sie anderen Maßnahmen Vorrang vor der kontinuierlichen Schulung ihres akademischen Personals geben müssen. Es gibt weder ein Mandat für Universitäten, sich in diese Richtung zu bewegen, noch gibt es Wettbewerbsmechanismen, um Arbeiten in dieser Richtung zu fördern.

In diesem Sinne hängt die Integration von KI-Tools in die interdisziplinäre Forschung von der Fähigkeit und Möglichkeit der Forscher ab, sich über bestimmte Projekte für bestimmte Förderaufrufe zu äußern – die von Kollegen bewertet werden müssen, die nicht über die Tools verfügen, um ihre Auswirkungen zu verstehen – oder sich darauf zu konzentrieren zu bestimmten MINT-Studiengruppen. Dieses Phänomen führt dazu, dass interdisziplinäre Projekte, die KI verwenden, mit KI-fokussierten F&E-Projekten um Fördermittel konkurrieren, was letztendlich die KI-Community von der Zusammenarbeit mit anderen Disziplinen abhalten kann. Die Lösung von KI-Governance-Problemen hat zu mehr internationaler Zusammenarbeit geführt, was die akademische Zusammenarbeit gefördert hat.

Ausbildung und Talent

Im Hinblick auf die Ausbildung und Bindung von Talenten gab es seit 2019 einen relativen Anstieg der Mittel für die Ausbildung von fortgeschrittenem Humankapital auf lokaler Ebene um 15 Prozent, während die Mittel für Master- und Doktorgrade im Ausland um 12 Prozent zurückgingen (ANID). , kein Datum). Dies steht im Einklang mit dem Reifungsprozess des lokalen Universitätssystems im Allgemeinen. In Disziplinen wie der KI stellt dies jedoch eine Herausforderung dar, da die Gemeinschaft weniger ausgereift ist und daher ein qualitativ geringeres Angebot vorhanden ist als in Disziplinen wie der Astronomie oder der Biochemie. Dies bedeutet, dass die Geschwindigkeit, mit der die Gemeinschaft wächst, abnimmt, was die Möglichkeiten für interdisziplinäre Forschung einschränkt. Ebenso hat das wachsende Interesse des privaten und öffentlichen Sektors an der Einführung von KI-Tools auf internationaler Ebene zu einem erheblichen Anstieg der Nachfrage nach fortgeschrittenem Humankapital geführt, was bedeutet, dass die Gehälter, die akademische Forschungskarrieren bieten, weniger wettbewerbsfähig sind als fünf Jahre vorher. Folglich herrscht ein Mangel aufgrund besserer Arbeitsbedingungen außerhalb der Akademie. Obwohl die künftige Talentlücke offensichtlich zu sein scheint, gibt es seitens des Privatsektors keine konkreten Bemühungen, die Talententwicklung auf nationaler Ebene deutlich zu fördern.

Infrastruktur und Daten

In Bezug auf die Infrastruktur mangelt es Chile an nationalen Laboren oder „großen Einrichtungen“ mit offenem Zugang zur akademischen Gemeinschaft. Die Entwicklung von KI-Modellen erfordert Zugang zu physischer oder cloudbasierter Recheninfrastruktur, was aufgrund der allgemeinen steigenden Nachfrage immer teurer wird. Dieser Mangel kann ein erhebliches Hindernis für die interdisziplinäre Einführung von KI-Tools oder eine Konzentration von Tools in universitären Einrichtungen sein, die über die Ressourcen zu ihrer Finanzierung verfügen.

Der Datenzugriff und die Governance für KI-Systeme sind ebenfalls eine strukturelle Schwäche des lokalen Systems. Im Jahr 2022 wurde eine Politik des offenen Zugangs zu staatlich finanzierten Forschungsdaten eingeführt, doch die akademische Gemeinschaft ist noch immer zurückhaltend, diese Offenheit anzunehmen. Es gibt keine Kultur der Standardisierung von Datenformaten, was bedeutet, dass in vielen Disziplinen kuratorische Arbeit erforderlich ist, bevor sie verfügbar sind. Dieser Mangel an Standards spiegelt sich auch in den Datenschutz- und Zugangsrichtlinien wider, die davon abhängen, was die einzelnen Universitäten oder sogar Fakultäten innerhalb der Universität festlegen. All dies stellt eine wesentliche Herausforderung für die interdisziplinäre Einführung von KI dar.

Bibliographie

China: Förderung des Ansatzes „Künstliche Intelligenz für die Wissenschaft“.

Gong Ke, Geschäftsführer des Chinesischen Instituts für Entwicklungsstrategien für künstliche Intelligenz der neuen Generation

Liu Xuan, Forschungsstipendiat der National Academic of Innovation Strategy, CAST

Die zentralen Thesen:

  • Die Regierung in China unterstützt die Integration von KI in verschiedene Wissenschaftsbereiche durch Programme und Infrastruktur.
  • China ist auf dem Gebiet der KI-Technologien international aktiv und hat die Entwicklung von Plattformen und Software zur Unterstützung der KI erreicht.

Künstliche Intelligenz für die Wissenschaft (AI4S) ist ein aufstrebender Modus, der KI und wissenschaftliche Forschung integriert. Es bezieht sich auf den Einsatz von KI-Technologien und -Methoden, um verschiedene Phänomene und Gesetze in der Natur und der menschlichen Gesellschaft kennenzulernen, zu simulieren, vorherzusagen und zu optimieren. Diese Fallstudie konzentriert sich auf das Beispiel von AI4S in China und untersucht die Auswirkungen von maschinellem Lernen und KI auf das Wissenschaftssystem.

Die chinesische Regierung legt großen Wert auf AI4S und fördert Innovationen bei KI-Algorithmen und -Modellen, die sich an großen wissenschaftlichen Problemen orientieren. Sie haben offene Plattformen in typischen Forschungsbereichen von AI4S eingerichtet, akademische Institutionen dazu ermutigt, ihre Datenressourcen zu öffnen und mit AI4S Normen für ethisches Verhalten festzulegen. Auf nationaler und lokaler Regierungsebene in China sind die politischen Initiativen im Bereich AI4S hauptsächlich wie folgt.

Spezielle Forschungsprogramme und Infrastruktur

Im März 2023 startete das Ministerium für Wissenschaft und Technologie in Zusammenarbeit mit der National Natural Science Foundation of China eine Sonderinitiative namens „Implementation Plan for Scientific Research Driven by Artificial Intelligence (2022–2025)“, um die Einführung von KI-Tools in zu unterstützen Grundwissenschaften wie Mathematik, Physik, Chemie und Astronomie. Dabei sollen große Herausforderungen wie Klimawandel, Energiewende, Medikamentenentwicklung, Genforschung, biologische Züchtung und neue Materialien angegangen werden. Die Projekte umfassen die gegenseitige Integration von KI und Materialwissenschaften, die gegenseitige Integration von KI und grundlegender Mathematik, die gegenseitige Integration von KI und Informationstechnologie, die gegenseitige Integration von KI und Biowissenschaften sowie die gegenseitige Integration von KI und ethischen und sozialen Fragen (Ministerium für Wissenschaft und Wissenschaft). Technologie, 2023a).

Unterdessen nutzt das Ministerium für Wissenschaft und Technologie das nationale Projekt „Science and Technology Innovation 2030 – Next Generation of Artificial Intelligence“ (Ministerium für Wissenschaft und Technologie, 2021) als Treiber für den Aufbau einer offenen intelligenten Rechenleistungsinfrastruktur, die die aktive Öffnung von Daten erleichtert Ressourcen aus verschiedenen Sektoren zu nutzen und politische Synergien zu schaffen, um AI4S voranzutreiben. Im April 2023 unterstützte die Regierung von Shanghai die Shanghai Jiao Tong University bei der Einführung der offenen Plattform von AI4S mit Open-Source-Modellen und wissenschaftlichen Daten (Jiefang Daily, 2023).

Ethische Governance und Vorschriften

Im Jahr 2017 wurde der chinesische nationale Plan zur Entwicklung von KI veröffentlicht (Staatsrat, 2017), in dem darauf hingewiesen wird, dass KI sowohl technische als auch soziale Merkmale aufweist. Zur Umsetzung des Plans wurden von der chinesischen Regierung zwei Ausschüsse eingerichtet: ein technischer Ausschuss und ein Governance-Ausschuss. Das Governance-Komitee setzt sich aus relevanten Experten von Universitäten, Forschungsinstituten und Unternehmen zusammen. Es wurden Dokumente wie veröffentlicht Governance-Prinzipien der nächsten Generation von KI – Entwicklung verantwortungsvoller KI (National Next Generation AI Governance Professional Committee, 2019) und Next Generation Ethikstandards für künstliche Intelligenz (National Next Generation AI Governance Professional Committee, 2021).

Im Jahr 2021 richtete die chinesische Regierung außerdem das Nationale Ethikkomitee für Wissenschaft und Technologie ein, das eine Liste risikoreicher KI-Forschungs- und Entwicklungsbereiche veröffentlicht hat (Ministerium für Wissenschaft und Technologie, 2023b). Dieser Ethikausschuss verfügt über einen Unterausschuss für KI, der sich aus Experten relevanter Sektoren zusammensetzt und den Staatsrat bei der Formulierung der Technologieethikpolitik Chinas professionell berät. Schließlich, im Jahr 2023, nach einer einmonatigen offenen Online-Konsultation, gaben die staatliche Cyberspace-Verwaltung Chinas und mehrere Ministerien gemeinsam eine Stellungnahme heraus Vorläufige Maßnahmen für das Management generativer künstlicher IntelligenzdiensteDies markiert die erste Regulierungspolitik für Chinas Industrie für KI-generierte Inhalte (The Cyberspace Administration of China, 2023a).

Die internationale Perspektive

China hat eine offene und proaktive Haltung gegenüber der internationalen Zusammenarbeit im Bereich KI. Es unterstützt die unersetzliche Rolle der Vereinten Nationen in der internationalen KI-Governance und beteiligt sich aktiv an Aktivitäten, die von Organisationen wie der Organisation der Vereinten Nationen für Erziehung, Wissenschaft und Kultur (UNESCO), der Internationalen Fernmeldeunion (ITU) und der Weltgesundheitsorganisation (WHO) organisiert werden. Organisation der Vereinten Nationen für industrielle Entwicklung (UNIDO) und Entwicklungsprogramm der Vereinten Nationen (UNDP). China hat Vertreter der Organisationen der Vereinten Nationen eingeladen, an relevanten KI-Konferenzen und -Foren im Land teilzunehmen.

Im November 2023 startete die chinesische Regierung die Global Initiative on AI Governance und skizzierte elf Vorschläge, die einen menschenzentrierten Ansatz und die Achtung der Souveränität anderer Länder in den Vordergrund stellen. Es wurde betont, dass China bereit ist, mit allen Parteien in der globalen KI-Governance zu kommunizieren, sich auszutauschen und zusammenzuarbeiten, die Vorteile der KI-Technologie für die gesamte Menschheit zu fördern und konstruktive Lösungen für die Entwicklungs- und Governance-Fragen der KI vorzuschlagen, die von großer Bedeutung sind an alle Parteien in der neuen Ära (The Cyberspace Administration of China, 2023b).

Chinas Förderung des nichtstaatlichen Austauschs und der Zusammenarbeit wird im August 2023 beim International Young Scientist Salon „AI for Science – Taking Place in the Current Scientific and Technological Revolution“ veranschaulicht, der von der China Association for Science and Technology in Shanghai organisiert wird. An der Diskussion und dem Austausch beteiligten sich junge Wissenschaftler aus acht Ländern, darunter dem Vereinigten Königreich, Griechenland und Deutschland (CAST, 2023). Shanghai war außerdem Gastgeber der Weltkonferenz für digitale Bildung im Januar 2024, die gemeinsam vom chinesischen Bildungsministerium, dem Nationalkomitee der UNESCO und der Regierung von Shanghai organisiert wurde. Diese Konferenz konzentrierte sich auf das Thema „Digitale Bildung: Anwendung, Austausch und Innovation“ mit Unterthemen wie der Verbesserung der digitalen Kompetenz und Kompetenz von Lehrkräften; Digitalisierung der Bildung und Aufbau einer lernenden Gesellschaft; Bewertung globaler Trends und Indizes in der Entwicklung digitaler Bildung; KI und digitale Ethik; Herausforderungen und Chancen der digitalen Transformation für die Grundbildung; und digitale Governance im Bildungswesen (Bildungsministerium, 2024).

Gesamtentwicklungstrend

Basierend auf relevanten Forschungsberichten und Literaturrecherchen (AI for Science Institute of Beijing, 2023) lässt sich der Gesamttrend im Bereich AI4S in China wie folgt zusammenfassen.

Chinesische akademische Institutionen, Universitäten und führende KI-Unternehmen sind im AI4S-Bereich proaktiv und haben international einflussreiche Erfolge wie MEGA-Protein, Pengcheng Shen Nong, FengWu und PanGu Weather des Shanghai AI Lab erzielt (Fang, X., et al., 2022) ( K. Bi et al., 2023). Für AI4S wurden zahlreiche offene wissenschaftliche Forschungsdatenressourcen angesammelt, darunter Open-Source-Daten aus den Bereichen Meteorologie, Astronomie und Hochenergiephysik (Tan, S. et al. 2023).

Es ist auch eine beträchtliche Anzahl von AI4S-Algorithmen und grundlegender Software entstanden, darunter MindSpore Science von Huawei, PaddleScience von Baidu, DeePMD von DP Technology und GLM von Zhipuai, die umfangreiche Datensätze, grundlegende Modelle und spezielle Tools für die AI4S-Forschung bereitstellen (Huawei, 2017). AI4S-Anwendungen werden in verschiedenen Bereichen untersucht, darunter Biowissenschaften, Materialwissenschaften, Energiewissenschaften, Elektrotechnik und Informatik, Erd- und Umweltwissenschaften sowie industrielle Simulation. Insbesondere Institutionen wie Baidu und Huawei fördern aktiv die Entwicklung der AI4S-Industriepraxis.

Grundlegende Software für künstliche Intelligenz für die Wissenschaft

Baidus PaddlePaddle begann bereits 4 mit der Planung technischer Formen und Produktrouten im AI2019S-Bereich. Seitdem hat das Unternehmen die biologische Computerplattform PaddleHelix, die Quantencomputerplattform PaddleQuantum und die wissenschaftliche Computerplattform PaddleScience veröffentlicht. Baidu hat an beispielhaften Projekten mit mehreren Universitäten und Forschungseinrichtungen zusammengearbeitet und das PaddlePaddle AI4S CoCreation-Programm ins Leben gerufen, um eine ökologische Geschäftsmöglichkeit aufzubauen. Im Mai 2023 veröffentlichte Baidu in der Zeitschrift Nature einen Artikel, der zahlreiche Möglichkeiten für die Integration von KI in Bereichen wie Biologie und Gesundheitswesen eröffnet (Fang, X., et al., 2022).

Huawei hat unterdessen große PanGu-Modelle für Arzneimittelmoleküle, Meteorologie und Meereswellen auf den Markt gebracht. Unter anderem kann das PanGu-Arzneimittelmolekül-Großmodell die Screening-Geschwindigkeit kleiner Molekülverbindungen verbessern, die Forschungs- und Entwicklungseffizienz erheblich verbessern und mehr mögliche Kombinationen molekularer Elemente zu geringeren Kosten erkunden. Im Juli 2023 wurden die Forschungsergebnisse des meteorologischen Großmodells PanGu von Huawei Cloud in der Zeitschrift Nature veröffentlicht und es ist das erste KI-Modell, das herkömmliche numerische Vorhersagemethoden an Genauigkeit übertrifft (K. Bi et al., 2023).

Bibliographie

Indien: Einblicke in transformative Technologien und deren soziale Integration gewinnen

Moumita Koley, STI-Politikforscher, DST-Zentrum für Politikforschung, IISc, Bangalore. ISC-Berater für die Zukunft des wissenschaftlichen Publizierens

Jibu Elias, Ehemaliger Chefarchitekt und Forschungs- und Content-Leiter von INDIAai

Die zentralen Thesen:

  • Die Entwicklung von Online-Plattformen und KI-unterstützenden Softwaretools in Indien ist Teil seiner Vision, das Zentrum für Software im globalen Süden zu werden. Zu den Erfolgen im Land zählen die Einrichtung von Kompetenzzentren und Weiterbildungsinitiativen zur Verbesserung der KI-Kapazität.
  • Die Straffung und Koordinierung der Arbeit der neu eingerichteten Exzellenzzentren sowie der Mangel an öffentlich-privaten Partnerschaften sind Herausforderungen im Land, die derzeit angegangen werden.

KI ist von zentraler Bedeutung für Indiens Strategie, transformative Technologien zu nutzen. Unter der Leitung des Ministeriums für Elektronik und Informationstechnologie (MeitY) sollen KI-Missionen die Inklusion fördern, Innovationen steuern und die breite Akzeptanz der KI in verschiedenen Sektoren sicherstellen. Ziel ist es, erhebliche gesellschaftliche Vorteile und Wirtschaftswachstum zu erzielen.

Erste Anwendungen

Ein Hauptaugenmerk liegt auf der Ausweitung der Vorteile der KI auf alle Segmente der Gesellschaft im Einklang mit der umfassenderen Vision einer umfassenden und nachhaltigen Entwicklung (TEC, 2020). Angesichts der aktuellen rasanten Entwicklung der Daten- und KI-Infrastruktur im Land strebt Indien an, zum Zentrum für Softwaretools für den globalen Süden zu werden. Ein Paradebeispiel für den gesellschaftlichen Beitrag von KI in Indien auf nationaler Ebene ist die Bhasini-Plattform, die auf KI und anderen fortschrittlichen Technologien basiert und sich der Übersetzung lokaler Sprachen widmet (Bhasini, ohne Datum). Die National Data and Analytics Platform ist eine weitere Regierungsinitiative, die den Zugriff auf Regierungsdaten in Indien optimiert: Sie bietet Einzelpersonen eine benutzerfreundliche Umgebung zum einfachen Suchen, Zusammenführen, Visualisieren und Abrufen von Datensätzen (NDAP, ohne Datum). Darüber hinaus soll bald AIRAWAT (AI Research, Analytics and Knowledge Assimilation), eine spezialisierte KI-zentrierte Cloud-Computing-Infrastruktur für Indien, eingeführt werden (AIRAWAT, 2023).

Etablierung von Kompetenzzentren

MeitY leitet die KI-Initiativen in Indien. Es hat sieben Expertengruppen gebildet, die sich auf verschiedene Aspekte der KI-Integration konzentrieren, von der Einrichtung nationaler Missionen über die Qualifizierung der Arbeitskräfte bis hin zur Cybersicherheit. Diese Ausschüsse gestalten Indiens KI-Strategie. Im jüngsten Bericht der Expertengruppen (Expert Group to MeitY, 2023) wurden die operativen Aspekte der Einrichtung der Centers of Research Excellence dargelegt, die jetzt, da sie umgesetzt werden, als Centres of Excellence (CoEs) bezeichnet werden. Zu den Funktionen von CoEs können unter anderem Grundlagenforschung, Technologieentwicklung, Förderung von Innovation und Unternehmertum sowie die Entwicklung von KI-Fähigkeiten gehören. Die institutionellen Strukturen von CoEs variieren von Partnerschaften zwischen nationaler oder lokaler Regierung mit Unternehmen, wie dem CoE für Internet der Dinge und KI, einer Partnerschaft zwischen MeitY und dem Handelsverband Nasscom, sowie dem CoE für Datenwissenschaft und KI, einer Partnerschaft zwischen die Regierung von Karnataka und Nasscom. Einige CoEs befinden sich innerhalb von Universitäten.

Initiativen zur Kompetenzentwicklung

Das Ministerium für Kompetenzentwicklung und Unternehmertum hat ein kostenloses Online-Schulungsprogramm zum Thema KI gestartet, das in verschiedenen indischen Sprachen verfügbar ist. Dieser Kurs wurde gemeinsam von Skill India und GUVI (Grab Ur Vernacular Imprint) entwickelt, einem Bildungstechnologieunternehmen, das am Indian Institute of Technology in Madras und am Indian Institute of Management in Ahmedabad gegründet wurde. Auch der Privatsektor verstärkt die Entwicklung von KI-Fähigkeiten. Infosys hat beispielsweise ein kostenloses KI-Zertifizierungsprogramm gestartet, das auf der virtuellen Lernplattform Infosys Springboard verfügbar ist. Intel hat in Zusammenarbeit mit dem Central Board of Secondary Education des Bildungsministeriums die Initiative „AI For All“ angekündigt, um ein grundlegendes Verständnis von KI für alle in Indien zu fördern. Viele indische Bildungseinrichtungen haben mittlerweile eigene Programme und Zertifizierungskurse für KI und maschinelles Lernen entwickelt. Ein solches Beispiel ist das weiterführende Zertifizierungsprogramm für Deep Learning auf Postgraduiertenebene (TalentSprint, 2024), das vom Indian Institute of Science, Bangalore, angeboten wird.

Strategische Ausrichtung

Die National Institution for Transforming India (NITI) Aayog fungiert als oberste Denkfabrik für öffentliche Politik der indischen Regierung. NITI Aayog veröffentlichte 2018 ein Diskussionspapier mit dem Titel Nationale Strategie für Künstliche Intelligenz #AIForAll (NITI Aayog, 2018). Dies ist ein Leitdokument zum Verständnis der Vision Indiens, KI in alle Bereiche der Gesellschaft zu integrieren und sicherzustellen, dass ihre Vorteile alle erreichen. Das Dokument hebt die Empfehlungen von NITI Aayog für fünf Sektoren hervor, die voraussichtlich am meisten von KI bei der Lösung gesellschaftlicher Bedürfnisse profitieren werden: Gesundheitswesen; Landwirtschaft; Ausbildung; intelligente Städte und Infrastruktur; und intelligente Mobilität und Transport. MeitY treibt Indiens KI-Missionen in diesen Sektoren voran.

NITI Aayog erkennt an, dass sich die KI-Forschung in Indien noch in einem relativ frühen Stadium befindet, und hat großen Wert auf die Verbesserung der Forschungskapazität und -infrastruktur gelegt. Die Strategie umfasst die Einrichtung von CoEs für tiefgreifende KI-Forschung und von International Centers of Transformational AI für die Entwicklung praktischer KI-Anwendungen. Dieser duale Ansatz zielt darauf ab, eine stärkere Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft, Industrie und Regierung zu ermöglichen. Die Integration von KI in die Gesellschaft erfordert auch die Auseinandersetzung mit ethischen, rechtlichen und sozioökonomischen Fragen. NITI Aayog ist sich der Notwendigkeit eines angemessenen Umgangs mit Daten bewusst, um Privatsphäre und Sicherheit zu gewährleisten, und empfiehlt die Einrichtung von Ethikräten innerhalb von CoEs. Es gibt auch die Empfehlung, einen nationalen KI-Marktplatz zu schaffen, um den Datenzugriff zu demokratisieren, der für KI-Innovationen unerlässlich ist.

Rollen für Kompetenzzentren

In Anerkennung des transformativen Potenzials von KI betonte die Finanzministerin in ihrer Rede zum Haushaltsplan 2023–2024 die Notwendigkeit, die umfassenden KI-Fähigkeiten Indiens zu erweitern, was zur Gründung von drei CoEs in führenden Bildungseinrichtungen führte und ein Hub-and-Spoke-Modell einführte .

Diese CoEs sind integraler Bestandteil der „INDIAai“-Initiative und positionieren das Land an der Spitze der globalen KI-Fortschritte. Zu den kritischen Bereichen, in denen die CoEs Forschung und Entwicklung fördern sollen, gehören Regierungsführung, Gesundheitswesen, Landwirtschaft, Fertigung und Finanztechnologie, was ihre Bedeutung für die Förderung eines integrativen sozioökonomischen Wachstums widerspiegelt. Die CoE-Initiative zielt darauf ab, ein KI-Ökosystem zu fördern und Innovationen durch die Zusammenarbeit mit der Industrie, akademischen Einrichtungen und Start-ups im In- und Ausland voranzutreiben. Die CoEs sollen die grundlegende und praktische KI-Forschung leiten, sich auf branchenspezifische Herausforderungen konzentrieren und die Kommerzialisierung bestehender KI-Lösungen unterstützen. Ihre Aufgabe ist es, branchenspezifische KI-Strategien zu skizzieren, primäre Herausforderungen zu identifizieren und Chancen zu erkennen.

Indiens globale Position

Der Cavalon Sentinel ist das AutoGyro-Premiummodell mit nebeneinander angeordneten Sitzen, verfügbar mit dem neuen hochmodernen und kraftstoffsparenden Rotax XNUMX iS-Motor. KI-Indexbericht 2023 vom Stanford Institute for Human-Centred Artificial Intelligence hob Indiens wachsenden Beitrag zur KI-Forschung und -Entwicklung hervor, mit einem stetigen Wachstum der KI-bezogenen Veröffentlichungen (Stanly, 2023). Indien leistet auch Beiträge zum globalen KI-Ökosystem und indische Technologiegiganten fördern Open-Source-KI-Beiträge, um die Technologie zu demokratisieren. Indien war von 2022 bis 2023 Vorsitzender der Global Partnership on Artificial Intelligence, einer internationalen Initiative zur Förderung der verantwortungsvollen Entwicklung und Nutzung von KI. Die indische Regierung hat inzwischen verschiedene Schritte unternommen, um eine eigene Roadmap für die KI-Governance zu entwickeln. Zu diesem Zweck organisierte INDIAai im Februar 2023 einen Runden Tisch, um den Entwicklungsverlauf der generativen KI, Ethik und geistige Eigentumsrechte zu diskutieren, an dem Experten von Institutionen wie dem Indian Institute of Science, Bangalore, dem Global AI Ethics Institute und IBM Research India teilnahmen (INDIAai, 2023). ).

Bibliographie

Malaysia: Ermöglichung der vierten industriellen Revolution

Nurfadhlina Mohd Sharef, Fakultät für Informatik und Informationstechnologie, Universiti Putra Malaysia und Academy of Sciences Malaysia

Die zentralen Thesen:

  • An den übergreifenden Leitlinien und Richtlinien zu KI in Malaysia waren Akteure aus verschiedenen Sektoren beteiligt. Das Ministerium

of Higher Education (MoHE) und Malaysia Qualification Agency bieten Leitlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in der Wissenschaft.

  • Der Ansatz zur KI für die Wissenschaft konzentriert sich auf Innovation durch Technologie. Die KI-Weiterbildung wird sowohl vom akademischen als auch vom industriellen Sektor vorangetrieben.

Während Malaysia mutig in die Vierte Industrielle Revolution (4IR) schreitet, wird die Konvergenz von Wissenschaft, Technologie und Innovation für nachhaltiges Wachstum von größter Bedeutung. Im Mittelpunkt dieser Transformation steht die strategische Integration der KI, die Malaysia seiner Vision näher bringt, bis 2030 eine High-Tech-Nation zu werden. Geleitet von entscheidenden politischen Rahmenbedingungen entfaltet sich Malaysias Weg als Beweis für das Engagement des Landes, KI für den wissenschaftlichen Fortschritt zu nutzen und wirtschaftlicher Wohlstand.

Richtlinien aktivieren

Die malaysische Regierung hat die Nationale Wissenschafts-, Technologie- und Innovationspolitik (DSTIN) 2021–2030 (MoSTI, 2020) eingeführt, um die lokale Technologieentwicklung zu intensivieren. Im Rahmen dieser Initiative wurde das von der Akademie der Wissenschaften Malaysias (ASM, 10) entwickelte malaysische Rahmenwerk für Wissenschaft, Technologie, Innovation und Wirtschaft (10-2020 MySTIE) speziell entwickelt, um die wirtschaftliche Entwicklung anzukurbeln und das Innovationsniveau sowie die Schaffung von Wohlstand zu steigern , Inklusion und Wohlergehen der Gesellschaft. Eine nationale 4IR-Richtlinie wurde 2021 auch von der Wirtschaftsplanungseinheit der Abteilung des Premierministers entwickelt (EPU, 2021a), die als umfassende nationale Strategie für die 4IR dienen soll. Im Einklang mit der DSTIN 2021–2030 bietet es Leitprinzipien und strategische Leitlinien für Ministerien und Behörden mit dem Ziel, die Ressourcenallokation zu optimieren und aufkommende Risiken zu bewältigen. Die Richtlinie unterstützt nationale Entwicklungspolitiken wie den Zwölften Malaysia-Plan und die Shared Prosperity Vision 2030 und ergänzt den Malaysia Digital Economy Blueprint (EPU, 2021b), indem sie das Wachstum der digitalen Wirtschaft vorantreibt und die digitale Kluft überbrückt.

Nationale Roadmap

Die National AI Roadmap 2021–2025 (MoSTI, 2021) ist eine Initiative zur Entwicklung und Implementierung von KI in Malaysia. Die Roadmap basiert auf mehreren Schlüsselstrategien, darunter der Einrichtung einer KI-Governance, der Akkulturation von KI und der Ankurbelung eines KI-Ökosystems. Ziel ist es, in Malaysia ein florierendes KI-Innovationsökosystem zu schaffen und Branchenführer und Akademiker zu ermutigen, KI-Lösungen zu entwickeln und umzusetzen.

Sieben Prinzipien der Verantwortung künstliche Intelligenz aus Malaysias nationaler Roadmap

  1. Fairness
  2. Zuverlässigkeit
  3. Sicherheit und Kontrolle
  4. Datenschutz und Sicherheit
  5. Streben nach menschlichem Nutzen und Glück
  6. Verantwortlichkeit
  7. Projekttransparenz

Diese Prinzipien bieten Richtlinien für die Entwicklung einer vertrauenswürdigen und datenschutzbewussten KI.

Das Ministerium für Wissenschaft, Technologie und Innovation (MoSTI) hat das Nationale Komitee für Blockchain und Künstliche Intelligenz eingerichtet, um die Umsetzung des Aktionsplans zu koordinieren und zu überwachen, der in der Nationalen KI-Roadmap (Ministerium für Kommunikation, 2022) geplant ist. Darüber hinaus hat das Department of Standards Malaysia, das als nationale Normungsstelle und nationale Akkreditierungsstelle sowie als Agentur des Ministeriums für Investitionen, Handel und Industrie fungiert, ein KI-Technisches Komitee mit Vertretern aus verschiedenen Sektoren (DSM, 2023) gebildet, um die Bereitstellung sicherzustellen nationale KI-Standards.

Um die Einführung von KI voranzutreiben, identifiziert die Roadmap nationale KI-Anwendungsfälle in den Bereichen Lieferketten, Gesundheitswesen, Bildung, Landwirtschaft und Finanzen. In der Roadmap wird außerdem empfohlen, Grundlagenforschung und angewandte Forschung und Entwicklung (F&E) in den relevanten Einheiten innerhalb des KI-Innovationsökosystems in Angriff zu nehmen und die Einführung von KI in Forschung und Entwicklung in allen Bereichen zu fördern. Jeder Staat in Malaysia verfügt über eine Strategie zur digitalen Transformation, wobei Staaten wie Selangor, Sarawak, Terengganu, Penang und Melaka aufgrund von Faktoren wie digitaler Arbeit und wachsendem Bewusstsein für Forschung und Entwicklung eine starke KI-Einführung verzeichnen.

Forschungsströme

Der akademische Forschungsfortschritt mit KI wird vom Ministerium für Hochschulbildung (MoHE) und der Malaysia Qualification Agency geleitet, beispielsweise durch die Veröffentlichung von Beratungshinweisen und Richtlinien für die Schaffung eines verantwortungsvollen Einsatzes generativer KI. An jeder Einrichtung wird ein Kaskadeneffekt für die KI-Transformation innerhalb höherer Bildungseinrichtungen erzielt, beispielsweise durch intelligente Campus- und digitale Bildungsinitiativen. MoSTI unterstützt auch die KI-Transformation für die akademische Entwicklung und Forschung.

Ein nationales Flaggschiff, das auf KI basiert, ist das Programm „Digitalisierung und Internet der Dinge“ (IoT), mit einem Pilotprojekt im Pasoh Reserve Forest unter der Leitung von ASM. Das Projekt stellt Roboter, IoT-Systeme, auf KI und maschinellem Lernen basierende Systeme für die Digitalisierung, Profilierung und Analyse von Arten sowie einen Ökologiesimulator zur Erleichterung der KI-gestützten Waldbewirtschaftung vor und bietet darüber hinaus Schulungsprogramme an (ASM, 2023a). Im Rahmen des Change Managements und der Transformationskultur in der nachhaltigen Biodiversität und Waldbewirtschaftung wurde außerdem eine Präzisions-Biodiversitätsallianz gegründet.

Unterdessen hat Cancer Research Malaysia (2020) eine KI-gestützte mobile App namens MeMoSA (Mobile Mouth Screening Anywhere) zur Früherkennung von Mundkrebs entwickelt. MeMoSA sammelt Bilder von oralen Läsionen und nutzt KI und Bildverarbeitung zur Erkennung von Mundkrebs. Die App hat das Potenzial, eine große Anzahl von Menschen in kostengünstigen Umgebungen zu erreichen, was sie besonders für Menschen in ländlichen Gebieten mit begrenztem Zugang zu Gesundheitseinrichtungen von Vorteil macht.

Bildung und Dienstleistungen

ASM hat ein Whitepaper mit dem Titel erstellt Ein neuer Horizont für Wissenschaft, Technologie und Innovation (UPM, 2023) mit Empfehlungen an das MoHE zur Bewältigung technologischer Störungen beim Lehren und Lernen sowie bei der Governance der Hochschulbildung. Das Papier steht im Einklang mit dem Malaysia Higher Education Blueprint 2015–2025 (JPT, 2013), der globalisiertes Online-Lernen fördert, um zugängliche Bildung zu ermöglichen und gleichzeitig Lernerfahrungen an die Bedürfnisse jedes einzelnen Studierenden anzupassen. Die Empfehlungen beziehen sich auf Richtlinien, unter anderem auf die gemeinsame Nutzung von Ressourcen und die Einrichtung von Zentren für High-End-Infrastruktur; Dazu gehören neben vielen anderen Überlegungen auch die Politik zu offenen Bildungstechnologien und nationale Plattformen für offene Innovation.

Auch digitale Regierungsinitiativen zur Unterstützung des KI-Ausbaus sind im Gange. Eine Datenaustauschplattform namens Malaysian Government Central Data Exchange bietet behördenübergreifende Datenintegrationsdienste an, um die Bereitstellung von End-to-End-Onlinediensten zu erleichtern, die von der Digitalabteilung des Ministeriums für Digitales geleitet wird. Die vom Wirtschaftsministerium entwickelte Hauptdatenbankplattform zentralisiert sozioökonomische Daten für gezielte Subventionen, erhöht die Datensicherheit und konsolidiert das Management. Die von ASM geförderte Malaysia Open Science Platform fördert einen nationalen Forschungsstandort, der sich an die Open-Science-Richtlinien hält.

Räume für Innovation

Die National Technology and Innovation Sandbox bietet Innovatoren einen „sicheren Ort“, um ihre technischen Lösungen in einer Live-Umgebung zu testen und zu validieren, mit Lockerungen bei Vorschriften und Gesetzen. Es wird vom Malaysian Research Accelerator for Technology & Innovation und Malaysias Applied Research and Development Centre, zwei Agenturen des MoSTI, und Futurise, einem Unternehmen des Finanzministeriums, koordiniert. Die Sandbox steht allen Technologien offen, Vorrang haben jedoch zehn Wissenschafts- und Technologietreiber, die vom 10-10 MySTIE geleitet werden. Es bietet Programme zum Kapazitätsaufbau, Marktzugang, Erleichterung der Finanzierung, Erleichterung von Prüfständen und Testumgebungen sowie Erleichterung/Überprüfung von Vorschriften und Gesetzen.

Die Malaysia Development Corporation ist damit beauftragt, in Zusammenarbeit mit Ministerien wie dem Ministerium für Landwirtschaft und Ernährungssicherheit als Förderer der KI-Technologie aufzutreten, während sich die strategische Agentur des MoSTI, MIMOS – das nationale Zentrum für angewandte Forschung und Entwicklung, auf die Beschleunigung industrieller Anwendungsfälle konzentriert. Auch der Regierungssektor strebt mit KI eine digitale Transformation an, die von der Digitalabteilung des Ministeriums für Digitales verwaltet wird. Das Konzeptpapier GovTech präsentiert eine einzige Plattform für integrierte Regierungsdienste und skizziert die strategischen Initiativen und innovativen Technologielösungen, die mithilfe anspruchsvoller und integrativer digitaler Dienste angeboten werden (The Star, 2023).

Um die Vorbereitung und Suche nach KI-Talenten für die Rekrutierung zu fördern, werden von der Wissenschaft, der Industrie und ihren Kombinationen verschiedene Programme zur Weiterqualifizierung und Umschulung von Daten und zur KI-Kompetenz in Form von Zertifizierungen und Kursen für alle Schichten der Gesellschaft angeboten. Für die Regierungsmitarbeiter hat das National Institute of Public Administration, der Ausbildungszweig der Abteilung für den öffentlichen Dienst, die Führung übernommen. TalentCorp und die Malaysia Digital Economy Corporation fördern außerdem aktiv KI-Talente und -Initiativen in Malaysia. Der Future Skills Talent Council von TalentCorp möchte die Lücke zwischen den Fähigkeiten der Absolventen und den Anforderungen der Branche schließen und hat branchenspezifische Workshops zur Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft ins Leben gerufen, um Talentlücken innerhalb der malaysischen Arbeitskräfte zu schließen.

Die jüngsten Ereignisse

KI-Veranstaltungen wie die Chinese Chambers of Commerce and Industry Tech Conference (ACCCIM, 2023), die UK MY AI Conference 2023 (BHCKL, 2023) und das AI Forum von ASM (ASM, 2023b) haben Beispiele für umgesetzte KI-Initiativen hervorgehoben und rufen zu einer engeren Zusammenarbeit auf die Versprechen der KI für alle zu demokratisieren. Es wurden Vorträge, Hackathons, intellektuelle Diskurse, Foren, Ausstellungen und digitale Kanäle geschaffen, um Möglichkeiten wie Weiterbildungs- und Umschulungsprogramme, Herausforderungen wie Talentlücken und Infrastruktur-/Informationsstrukturbedarf sowie Best Practices für die KI-Implementierung einschließlich Anwendungsfällen zu identifizieren. Die Regierung investiert auch in die KI-Ausbildung und -Forschung, indem sie die erste KI-Fakultät in Malaysia an der Universiti Teknologi Malaysia finanziert, die voraussichtlich 2024 starten wird (Fam, 2023).

Die Einrichtung des Malaysia Centre4IR in MyDIGITAL (unter dem Wirtschaftsministerium) ist ein weiteres Beispiel für das unerschütterliche Engagement der Regierung, Innovationen zu fördern und die Mitgestaltung von Richtlinien und Regulierungsrahmen zu erleichtern, die notwendig sind, um den sozialen Nutzen zu maximieren und die damit verbundenen Risiken zu minimieren mit diesen fortschrittlichen Technologien. Das Programm „AI untuk Rakyat“ (KI für Menschen) (MyDIGITAL, 2024) ist eine weitere Initiative dieser Art, die darauf abzielt, die öffentliche Kompetenz im Bereich KI zu verbessern und die digitale Kluft zu überbrücken, wobei der Schwerpunkt auf Inklusivität und Beteiligung an KI-bezogenen Entwicklungen liegt. Das Programm besteht aus zwei Kursen, AI Aware und AI Appreciate, die in vier Landessprachen verfügbar sind und auf Originalkursen von Intel basieren. Die Kurse sind für alle Staatsbediensteten kostenlos und verpflichtend.

Künstliche Intelligenz nutzen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Malaysia an der Spitze eines Paradigmenwechsels in der wissenschaftlichen Forschung steht, der durch den strategischen Einsatz von KI in verschiedenen Sektoren vorangetrieben wird. Durch die konzertierten Bemühungen, die in seinen umfassenden politischen Rahmenwerken dargelegt sind, hat Malaysia eine solide Grundlage für die Förderung von KI-Innovation, Talententwicklung und verantwortungsvoller Regierungsführung gelegt. Während das Land weiterhin seinen Kurs in Richtung 4IR festlegt, verspricht die Integration der KI in das Geflecht wissenschaftlicher Bemühungen, neue Grenzen des Wissens zu erschließen, den wirtschaftlichen Wohlstand voranzutreiben und eine Zukunft zu fördern, in der Innovation keine Grenzen kennt. Mit unerschütterlichem Engagement und strategischer Weitsicht ist Malaysia bereit, das volle Potenzial der KI für die Verbesserung seiner Bevölkerung und den Fortschritt der Wissenschaft auf globaler Ebene auszuschöpfen.

Bibliographie

Mexiko: Schaffung einer nationalen Leitagentur für künstliche Intelligenz

Dora-Luz Flores, Informatikingenieur und Professor am Fachbereich für Bioingenieurwesen an der Universidad Autónoma de Baja California (UABC); Chefredakteur des Mexican Journal of Biomedical Engineering 2025-2022; Mitglied des ISC LAC-Verbindungskomitees

Die zentralen Thesen:

  • Die Einrichtung einer nationalen KI-Strategie in Mexiko wurde durch die Gründung einer mexikanischen Agentur für die Entwicklung künstlicher Intelligenz im Jahr 2023 vorgeschrieben. Gleichzeitig führen frühere multisektorale Initiativen im Land Diskussionen über und die Entwicklung von KI-Technologien mit einer wichtigen Rolle an von Universitäten.
  • Die Herausforderungen in Mexiko bestanden darin, die nächsten Schritte der neu gegründeten Agentur voranzutreiben und sich auf die lokale Entwicklung der KI-Technologie zu konzentrieren, anstatt sich auf ausländische Technologie zu verlassen.

Im Oktober 2023 wurde eine Initiative zur Herausgabe eines Gesetz für die mexikanische Agentur für die Entwicklung künstlicher Intelligenz wurde im Parlamentsblatt der Abgeordnetenkammer vorgestellt (Regierung von Mexiko, 2023a). Die in dieser Gesetzesinitiative vorgeschlagene KI-Agentur wäre die Schaffung einer dezentralen öffentlichen Einrichtung mit technischer und verwaltungstechnischer Autonomie. Zu seinen Hauptzielen gehören die Formulierung einer nationalen KI-Strategie, die Umsetzung einer nationalen KI-Politik, die Förderung der Entwicklung von KI in verschiedenen Bereichen (Bildung, Industrie, Wissenschaft, Technologie), die Förderung der internationalen Zusammenarbeit im Bereich KI und die Überwachung des verantwortungsvollen Einsatzes dieser Technologie . Das Vermögen der KI-Agentur würde aus Ressourcen, im Ausgabenhaushalt zugewiesenen Beträgen, Einnahmen aus Dienstleistungen und Spenden bestehen.

Die KI-Agentur hätte einen Verwaltungsrat mit 14 Mitgliedern, darunter dem Leiter der Exekutive als Präsidenten und Vertretern verschiedener Ministerien und Organisationen. Der Vorstand hätte Aufgaben wie die Formulierung der KI-Entwicklungspolitik, die Genehmigung von Programmen und Projekten der Agentur und die Abgabe von Empfehlungen. Darüber hinaus würden Experten, Interessenvertreter und die breite Öffentlichkeit in Diskussionen und Entscheidungen einbezogen, um sicherzustellen, dass alle Vorschriften fair, wirksam und an die sich ändernden Umstände im Bereich der KI anpassbar sind (Regierung von Mexiko, 2023b). Der Verwaltungsrat würde innerhalb seiner ersten sechs Monate ständige Foren und Arbeitstische organisieren und einberufen.

Nächste Schritte für eine neue Agentur

Diese vorgeschlagene mexikanische Agentur für die Entwicklung künstlicher Intelligenz stellt einen bedeutenden Schritt in Richtung der Regulierung und verantwortungsvollen Förderung von KI in Mexiko dar, es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass noch weitere Phasen im Gesetzgebungsprozess durchlaufen werden müssen.

Die Auswirkungen dieser Veränderungen auf Wissenschaft und Forschung umfassen eine Reihe grundlegender Maßnahmen. Dazu gehören die Formulierung und der Vorschlag einer nationalen Strategie für KI; Umsetzung einer nationalen KI-Politik in Mexiko; und Förderung der wirksamen Entwicklung von KI-Aktivitäten, um die Fähigkeiten des Landes in den Bereichen Bildung, Industrie, Wissenschaft und Technologie zu erweitern. Im Falle ihrer Gründung wird die KI-Agentur diese Ziele erreichen, indem sie die wissenschaftlichen und technologischen Kapazitäten des Landes ausbaut, die internationale Zusammenarbeit fördert und als Instrument der Staatsführung zur Stärkung der Souveränität und der nationalen Sicherheit dient. Darüber hinaus wird die KI-Agentur versuchen, die Einbindung verwandter Sektoren, insbesondere des Produktionssektors, zu erleichtern, um die Wettbewerbsfähigkeit auf den Märkten zu verbessern. Es wird auch den laufenden Dialog über Studien und Auswirkungen der KI fördern und so das öffentliche Interesse und den Schutz der Bevölkerung gewährleisten. Schließlich werden öffentliche, private und soziale Einrichtungen ermutigt, Vorschläge und Beobachtungen im Bereich KI zur Prüfung und Prüfung einzureichen, mit dem Ziel, Entwicklung, Sicherheit und Frieden in Mexiko voranzutreiben.

IA2030Mx

Seit 2018 ist eine weitere laufende Initiative namens IA2030Mx als multisektorale Koalition entstanden, die sich aus Praktikern, akademischen Institutionen, Unternehmen, Start-ups, öffentlichen Behörden, Organisationen, Medien und anderen wichtigen Akteuren im digitalen und KI-Ökosystem Mexikos zusammensetzt (IA2030Mx, kein Datum). Zu seinen Zielen gehört es, eine tiefergehende Debatte über aktuelle und zukünftige Chancen und Herausforderungen im Zusammenhang mit KI zu ermöglichen, diese Debatte in Maßnahmen umzusetzen, KI-Wissen für jedermann zugänglich zu machen, den Einsatz und die Anwendung von KI zum Nutzen der Mexikaner voranzutreiben und die Organisation zu lokalisieren für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung KI-Prinzipien im mexikanischen Kontext.

Die IA2023Mx-Initiative hat bedeutende Erfolge bei der Beschleunigung der Forschung, der Förderung von Innovationen und der Stärkung der Präsenz Mexikos in der globalen KI-Landschaft erzielt. Durch die Initiative haben Universitäten bahnbrechende Forschungsbemühungen vorangetrieben und zur Entwicklung modernster KI-Technologien in verschiedenen akademischen Disziplinen beigetragen. Darüber hinaus hat IA2023Mx die internationale Zusammenarbeit erleichtert, den Wissensaustausch ermöglicht und Mexiko als wichtigen Akteur im KI-Bereich positioniert. Darüber hinaus hat die Initiative durch die Bereitstellung von Bildungsprogrammen, Stipendien und Ausbildungsmöglichkeiten eine entscheidende Rolle bei der Förderung von KI-Talenten gespielt und so den Pool an Fachkräften des Landes gestärkt.

Die Rolle der Universitäten

Trotz seiner Erfolge steht IA2023Mx auch vor mehreren Herausforderungen, denen sich Universitäten stellen müssen, um die Dynamik aufrechtzuerhalten und die Wirkung zu maximieren. Zu diesen Herausforderungen gehört die Sicherstellung angemessener Infrastruktur und Ressourcen, um KI-Forschung und -Ausbildung effektiv zu unterstützen; Behebung des Qualifikationsdefizits durch umfassende Schulungsinitiativen; und sicherzustellen, dass KI-Entwicklungen ethischen Standards und gesellschaftlichen Werten entsprechen. Darüber hinaus bleiben die Förderung der interdisziplinären Zusammenarbeit und die Sicherung nachhaltiger Finanzierungsquellen anhaltende Herausforderungen für die an der Initiative beteiligten akademischen Einrichtungen.

Universitäten spielen eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung der IA2023Mx-Initiative, indem sie ihre Forschungsexzellenz, ihr pädagogisches Fachwissen und ihre Innovationsfähigkeiten nutzen. Als Zentren der Wissensschaffung und -verbreitung leiten Universitäten KI-Forschungsbemühungen, bilden die nächste Generation von KI-Fachkräften aus und dienen als Plattformen für die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft, Industrie und Regierung. Darüber hinaus tragen Universitäten zur Gestaltung von KI-Richtlinien bei, setzen sich für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz ein und arbeiten mit Gemeinschaften zusammen, um gesellschaftliche Anliegen anzugehen und digitale Kompetenz zu fördern. Durch ihre vielfältige Rolle tragen Universitäten maßgeblich dazu bei, die Vision von IA2023Mx zu verwirklichen und Mexiko als weltweit führend in der KI-Innovation und -Entwicklung zu positionieren.

Nationale Forschungseinrichtungen

Bereits 1990 wurde in Mexiko ein National Laboratory of Artificial Intelligence gegründet, das jedoch später seinen Namen in National Laboratory of Advanced Informatics (LANIA) änderte, da noch kein Verständnis darüber entstanden war, was KI eigentlich sein würde. Als nationales Labor erhält LANIA in der Regel Finanzmittel von verschiedenen Regierungsbehörden und -einrichtungen, um seine Forschungsaktivitäten, Infrastruktur und Betriebsabläufe zu unterstützen, einschließlich der mexikanischen Regierung. Diese Mittel werden oft durch Zuschüsse, Verträge und andere Mechanismen bereitgestellt, um LANIAs Mission zu unterstützen, Informatikforschung, Innovation und Bildung in Mexiko voranzutreiben (LANIA, kein Datum).

Eine weitere wichtige Initiative in diesem Bereich ist das Zentrum für künstliche Intelligenz des Technologischen Instituts von Monterrey (ITESM), das sich auf die Entwicklung KI-basierter Technologien zur Verbesserung von Prozessen in Bereichen wie Medizin, Transport, Landwirtschaft und Sicherheit konzentriert. ITESM hat derzeit ein Forschungsprojekt namens „Advanced Artificial Intelligence“, das sich aus einer Gruppe von Forschern zusammensetzt, die verschiedene Forschungslinien wie maschinelles Lernen, rechnerische Intelligenz und Hyperheuristik, Datenwissenschaft und angewandte Mathematik sowie biomedizinische Technik entwickeln. Tecnológico de Monterrey, kein Datum ).

Eine der Herausforderungen in Mexiko bei der Umsetzung verschiedener Initiativen im Zusammenhang mit KI ist schließlich die Sparpolitik des Landes. Die Zwänge dieser Politik halten Mexiko als Nutzer ausländischer Technologie fest. Ziel sollte es vielmehr sein, dass Mexiko zum Produzenten eigener Technologie wird und mittelfristig KI-Lösungen exportiert.

Bibliographie

Oman: Förderung von Innovation durch ein Executive-Programm

Hamdan Mohammed Al Alawi, Direktor des Programms für künstliche Intelligenz und fortschrittliche Technologieentwicklung, Ministerium für Verkehr, Kommunikation und Informationstechnologie

Die zentralen Thesen:

  • Das Ministerium für Verkehrskommunikation und Informationstechnologie leitet die nationale KI-Strategie und deren Umsetzung im Oman. Die wirtschaftlichen Ziele der Oman Vision 2040 sind die vorherrschenden Treiber für die Entwicklung der KI-Technologie.
  • Für KI-Schulungsprogramme und -Initiativen wurden Partnerschaften zwischen dem Ministerium und Universitäten sowie anderen Sektoren geschaffen.

Oman setzt sich proaktiv mit den Auswirkungen der KI auf sein Wissenschaftssystem auseinander und sucht nach Inspiration und Zusammenarbeit über seine Grenzen hinaus. Der vielfältige KI-Ansatz des Landes erfordert erhebliche Investitionen, politische Entwicklung und internationale Zusammenarbeit. Im Einklang mit der Oman Vision 2040 hat das Sultanat das Nationale Programm für die digitale Wirtschaft (MTCIT, 2021) gebilligt, einen Eckpfeiler der Strategie Omans, eine robuste digitale Wirtschaft zu fördern und den Beitrag der digitalen Wirtschaft zum Bruttoinlandsprodukt von 2 Prozent deutlich zu steigern im Jahr 2021 auf voraussichtlich 10 Prozent bis 2040. Dieses Programm, eine Weiterentwicklung der Digitalisierungsbemühungen Omans, zielt darauf ab, Omans globale Stellung in verschiedenen Indizes der digitalen Wirtschaft zu verbessern.

Das Executive-Programm

Im Einklang mit diesen strategischen Richtlinien hat das Ministerium für Verkehr, Kommunikation und Informationstechnologie (MTCIT) das Executive Program for Artificial Intelligence and Advanced Technologies (MTCIT, 2022) ins Leben gerufen. Bei diesem Programm handelt es sich um ein strategisches Unterfangen, das darauf abzielt, die Einführung und Lokalisierung von KI und fortschrittlichen Technologien im Sultanat voranzutreiben und Erkenntnisse aus internationalen Berichten und Benchmarks zu gewinnen. Dazu gehört auch eine umfassende Zusammenarbeit mit Interessenvertretern aus dem öffentlichen und privaten Sektor, der Wissenschaft und Unternehmern, die sich auf diese hochmodernen Bereiche spezialisiert haben. Im Rahmen des Programms überwacht MTCIT die Vorbereitung und Umsetzung eines integrierten nationalen Aktionsplans für KI und fortschrittliche Technologien. Das Executive-Programm zielt speziell auf Sektoren ab, die gemäß dem Zehnten Fünfjahres-Entwicklungsplan und der Oman Vision 2040 für eine wirtschaftliche Diversifizierung vorgesehen sind. MTCIT ist bestrebt, vorrangige Technologien und wichtige Informations- und Kommunikationstechnologie-Infrastrukturen zu identifizieren und in diese zu investieren, die den nationalen Fähigkeiten und sektoralen Anforderungen entsprechen. Dieser Ansatz zielt nicht nur darauf ab, Oman einen Wettbewerbsvorteil in diesen Technologiebereichen zu verschaffen, sondern stellt auch den Transfer und die Lokalisierung von Wissen und Technologie in Zusammenarbeit mit Partnern aus dem öffentlichen und privaten Sektor, Bildungseinrichtungen und lokalen Start-ups sicher.

Andere Initiativen und Unternehmungen

Zusätzlich zum Exekutivprogramm hat das Wirtschaftsministerium die Nationale Initiative zur Stärkung der mit KI verbesserten Volkswirtschaft (ONA, 2023) ins Leben gerufen, um KI in Projekte und Programme zur wirtschaftlichen Diversifizierung zu integrieren. Da das Sultanat Daten als Eckpfeiler der KI anerkennt, hat es eine Open-Data-Richtlinie initiiert, die Regierungseinheiten dazu ermutigt, ihre Daten zugänglich zu machen, und einen rechtlichen Rahmen für den offenen Datenaustausch geschaffen. Außerdem wurde eine nationale Datenstrategie (NCSI, 2022) durch das Nationale Zentrum für Statistik und Information, eine unabhängige Einrichtung, verabschiedet, die einen umfassenden Rahmen zur Koordinierung der nationalen Datenverwaltung, zur Förderung des Datenaustauschs und zur Entwicklung von Mechanismen zur Steigerung der Produktivität staatlicher Stellen schafft. Dieses Verfahren findet derzeit für jedes Ministerium statt. Sobald es in allen Ministerien abgeschlossen ist, wird ein ähnlicher Prozess auf den öffentlichen Sektor (einschließlich Universitäten und andere akademische Einrichtungen) und anschließend auf den privaten Sektor ausgeweitet.

Andere Initiativen und Unternehmungen

Zusätzlich zum Exekutivprogramm hat das Wirtschaftsministerium die Nationale Initiative zur Stärkung der mit KI verbesserten Volkswirtschaft (ONA, 2023) ins Leben gerufen, um KI in Projekte und Programme zur wirtschaftlichen Diversifizierung zu integrieren. Da das Sultanat Daten als Eckpfeiler der KI anerkennt, hat es eine Open-Data-Richtlinie initiiert, die Regierungseinheiten dazu ermutigt, ihre Daten zugänglich zu machen, und einen rechtlichen Rahmen für den offenen Datenaustausch geschaffen. Außerdem wurde eine nationale Datenstrategie (NCSI, 2022) durch das Nationale Zentrum für Statistik und Information, eine unabhängige Einrichtung, verabschiedet, die einen umfassenden Rahmen zur Koordinierung der nationalen Datenverwaltung, zur Förderung des Datenaustauschs und zur Entwicklung von Mechanismen zur Steigerung der Produktivität staatlicher Stellen schafft. Dieses Verfahren findet derzeit für jedes Ministerium statt. Sobald es in allen Ministerien abgeschlossen ist, wird ein ähnlicher Prozess auf den öffentlichen Sektor (einschließlich Universitäten und andere akademische Einrichtungen) und anschließend auf den privaten Sektor ausgeweitet.

Eine Vielzahl von KI-bezogenen Projekten wurde in verschiedenen Sektoren im Oman erfolgreich durchgeführt, was das strategische Engagement widerspiegelt, KI in verschiedene Aspekte der Volkswirtschaft zu integrieren. Im Logistikbereich veranschaulicht das Muscat Delivery Project (ONA, 2022) diese Integration durch den Einsatz von Drohnen für die Paketzustellung zwischen Al Bustan und Muscat Bay. Der Gesundheitssektor erlebte einen bemerkenswerten Einsatz von KI bei der Brustkrebserkennung (MOH, 2019) und erreichte eine bemerkenswerte Erfolgsquote von 96 Prozent. Darüber hinaus hat der Agrarsektor Drohnen für die Pestizidausbringung und Bestäubung von Palmen eingesetzt (WIPO, 2021) sowie KI-Techniken zur Früherkennung von Schädlingen wie dem Dubas-Käfer und dem Roten Palmrüssler (Muscat Daily, 2023a). In der Öl- und Gasindustrie werden KI-gestützte Drohnen zur Überwachung von Pipelines und zur Erkennung von Lecks eingesetzt (CCED, 2021), was für die Verhinderung von Sicherheitsvorfällen von entscheidender Bedeutung ist. Diese Drohnen werden auch bei der Inspektion von Brennern an Ölraffinerien eingesetzt. Im Transportsektor wurden straßenbezogene Dokumente (Karten, Verträge usw.) mithilfe von KI digitalisiert, was eine verbesserte Entscheidungsfindung bei der Straßeninstandhaltung und -entwicklung ermöglicht.

Die Agenda des Executive-Programms von Oman

Das Executive-Programm erkennt das transformative Potenzial der KI im Wissenschafts- und Forschungssektor an und zielt ausdrücklich darauf ab, ihre Einführung in diesem Sektor zu fördern. Der Ansatz konzentriert sich auf folgende Bereiche:

  1. Kooperationen mit Hochschulen und Forschungseinrichtungen zur Stärkung der Forschung und Entwicklung akademischer Programme in den Bereichen KI und Datenwissenschaft.
  2. Sensibilisierung und Wissensverbreitung, Verbesserung des Verständnisses und der Wertschätzung von KI-Technologien durch die Organisation spezialisierter Workshops, Veranstaltungen und Konferenzen.
  3. Unterstützung von Innovation und Unternehmertum, Förderung von Innovationen in der KI durch Zusammenarbeit zwischen Regierung und Privatsektor, Bereitstellung wesentlicher Unterstützung für die Finanzierung und Entwicklung von Start-ups in diesem aufstrebenden Bereich.

Um diese Ziele zu erreichen, umfasst das Programm mehrere Initiativen und Projekte:

  • Entwicklung des KI-Kernpersonals mit Schwerpunkt auf der Ausbildung von Experten für KI und Datenwissenschaft, die in der Lage sind, den Fortschritt der Branche voranzutreiben.
  • Unterstützung für den Kompetenzerwerb mit dem Ziel, die Kompetenzen in Datenwissenschaft und KI durch Beschleuniger, Zuschüsse für die Hochschulbildung und Umschulungsanreize für Mitarbeiter zu stärken und diese Bemühungen an den Bedürfnissen der Branche auszurichten.
  • Forschung und Entwicklung in Kerntechnologien stellen einen erheblichen Vorstoß zur Beschleunigung der Forschung in wichtigen KI-Technologien wie maschinelles Lernen, Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, intelligente Sensoren und intelligente Entscheidungsunterstützungssysteme dar. Die Ausbildung konzentriert sich auf Problemlösung und kritisches Denken.
  • Lokalisierung von KI-Innovation und Unternehmertum.

Trainingsprogramme

Um die Ziele des Executive-Programms zu erreichen, arbeitet die Regierung eng mit akademischen Institutionen und anderen Sektoren zusammen. Im Jahr 2023 unterzeichnete MTCIT ein Memorandum of Understanding mit der University of Technology and Applied Science (Muscat Daily, 2023b) mit beabsichtigter Wirkung im Bereich KI und fortschrittliche Technologie. Dazu gehören Bestimmungen für wissenschaftliche Lehrstühle, Forschungszentren und Labore in diesen Bereichen. Gemeinsame KI-Programme sollen das wissenschaftliche Personal der Universität weiter qualifizieren. Das Memorandum of Understanding erstreckt sich auch auf die Verbesserung akademischer Programme durch spezielle KI-Kurse, die Zusammenarbeit mit lokalen und internationalen Technologieunternehmen für gemeinsame Forschung und die Möglichkeit für Lehrkräfte, ihre Fähigkeiten durch Schulungsprogramme, Workshops und Konferenzen zu erweitern. Um das Bewusstsein für KI und Technologie zu fördern, umfasst die Vereinbarung die Durchführung öffentlicher Vorträge, Wettbewerbe und Seminare.

Weitere Schulungsprogramme für KI und fortschrittliche Technologie wurden im Rahmen der Makeen-Initiative gestartet, die vom MTCIT überwacht wird. Dazu gehören Partnerschaften mit der Sultan-Qaboos-Universität und Kooperationen mit lokalen und internationalen Unternehmen für virtuelle Schulungsprogramme im Bereich KI. In insgesamt 48 Qualifizierungs- und Trainingsprogrammen wurden 1,880 Menschen ausgebildet, Ziel ist es, bis 10,000 2025 zu erreichen.

Infrastrukturelle Verbesserung

Die ambitionierte Integration von KI in verschiedene Sektoren erfordert eine robuste und anpassungsfähige Infrastruktur. MTCIT hat dies erkannt und arbeitet aktiv mit wichtigen Infrastrukturanbietern zusammen, darunter Telekommunikationsunternehmen und Cloud-Dienstanbieter, um sicherzustellen, dass die notwendige technologische Unterstützung und Verbesserungen vorhanden sind. Diese Zusammenarbeit konzentriert sich auf die Modernisierung der bestehenden Cloud-Computing-Infrastruktur, um KI-Anwendungen effizient zu verarbeiten, ein entscheidender Schritt, um den wachsenden Anforderungen der KI-Forschung und -Anwendung gerecht zu werden.

Ein bedeutender Meilenstein in diesem Unterfangen war die Einführung von Cloud-KI-Diensten durch Oman Data Park (Arabian Daily, 2021). Diese Entwicklung kam durch eine strategische Partnerschaft mit Nvidia zustande, einem weltweit führenden Anbieter von KI und Grafikverarbeitung. Diese Zusammenarbeit ist nicht nur ein technologischer Fortschritt, sondern soll die Produktivität verschiedener Wirtschaftssektoren deutlich verbessern und die Volkswirtschaft in Richtung einer digitalen Transformation vorantreiben.

Auch der Telekommunikationssektor hat bei dieser Infrastrukturverbesserung eine entscheidende Rolle gespielt. Ein Beweis für ihre Bemühungen ist der flächendeckende Zugang zu mobilen Breitbandnetzen, der mittlerweile 97.3 Prozent der Bevölkerung erreicht. Dieser erweiterte Netzwerkzugang ist von entscheidender Bedeutung, um eine nahtlose KI-Forschung und -Anwendungen im ganzen Land zu ermöglichen.

Ethik und Engagement

Im Zusammenhang mit diesen Infrastrukturentwicklungen gab es eine gezielte Initiative zur Unterstützung der Forschung im Bereich der KI-Ethik. Ein bemerkenswerter Schritt in diese Richtung ist die Einrichtung eines Forschungslehrstuhls für KI-Ethik in Zusammenarbeit mit der Islamic World Educational, Scientific and Cultural Organization (Oman Daily Observer, 2024). Diese Initiative unterstreicht, wie wichtig es ist, sicherzustellen, dass die Entwicklung und Anwendung von KI ethischen Standards entspricht und einen positiven Beitrag zur Gesellschaft leistet.

Oman hat eine Richtlinie zu KI-Systemen veröffentlicht. Mit dieser Richtlinie möchte das MTCIT ethische Grundsätze und Kontrollen etablieren, die wiederum die optimale Nutzung dieser Vorschriften fördern und potenzielle Risiken reduzieren. Ziel des MTCIT ist es, die Notwendigkeit zu betonen, dass alle Einheiten des staatlichen Verwaltungsapparats die Bedingungen dieser Richtlinie einhalten müssen. Darüber hinaus handelt es sich bei der Open Government Data Policy um eine Richtlinie, mit der die allgemeine Governance für die Kontinuität der IKT-Dienste innerhalb der Regierungsverwaltungseinheiten definiert wird, um die Kontinuität der Dienste bei Störereignissen sicherzustellen.

Omans Engagement für KI zeigt sich in der erfolgreichen Umsetzung in verschiedenen Sektoren, der Initiative des Wirtschaftsministeriums zur Integration von KI in die Volkswirtschaft, der umfassenden nationalen Datenstrategie und dem Fokus auf die Entwicklung von KI-Kompetenzen. Kooperationen zwischen staatlichen Institutionen und Bildungseinrichtungen, Infrastrukturentwicklung durch strategische Partnerschaften sowie ein nachhaltiger und ethisch fundierter Ansatz bei der KI-Forschung und -Anwendung stärken dieses Engagement zusätzlich. Omans strategischer Einsatz von KI spiegelt eine umfassendere Vision von nachhaltiger Entwicklung, wirtschaftlicher Diversifizierung und globaler Wettbewerbsfähigkeit wider und setzt einen Maßstab für Innovation in der Region und darüber hinaus.

Bibliographie

Uruguay: Verfolgung eines Fahrplans zur Vorbereitung nationaler Wissenschaftssysteme auf künstliche Intelligenz

Lorena Etcheverry, Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería, Universidad de la República

Guillermo Moncecchi, Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería, Universidad de la República

Die zentralen Thesen:

  • Die 2019 in Uruguay entwickelte Roadmap für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen unterstreicht die Rolle von Universitäten, öffentlich-privaten Partnerschaften und der Zivilgesellschaft. Seit 2017 unterstützen nationale und internationale Investitionen KI-Projekte im Land.
  • Uruguay leitet regionale Veranstaltungen und Initiativen zum Thema KI und ist damit führend in der Region.
  • Zu den unmittelbar nächsten Schritten im Land gehören der Kapazitätsaufbau und die Weiterqualifizierung sowie die KI-Ausbildung.

Vor fast einem Jahrzehnt startete Uruguay eine strategische Anstrengung, um Datenwissenschaft und KI in verschiedene Aspekte seines gesellschaftlichen Gefüges zu integrieren. Die daraus resultierende Roadmap für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, die 2019 veröffentlicht wurde, ist ein Beweis für das Engagement Uruguays (TransformaUruguay, 2019). Im Einklang mit der Nationalen Entwicklungsstrategie 2050 (Isabella, 2019) sah die Roadmap vor, dass Uruguay bis 2030 führend in der Anwendung von KI-Lösungen sein wird. Darin wurden zwei Hauptdimensionen beschrieben: die Schaffung eines förderlichen Umfelds und die Erkundung von Möglichkeiten in nationalen strategischen Sektoren. In der Roadmap wurden entscheidende Elemente hervorgehoben, die für die Förderung der KI-Entwicklung in Uruguay unerlässlich sind, darunter die Verbesserung der Bildung und Ausbildung in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen, die Gewinnung von Talenten, die Verbesserung der Forschungs- und Innovationsfähigkeiten, die Aktualisierung von Vorschriften und die Förderung der internationalen Zusammenarbeit. Das Dokument identifizierte auch Kapazitäten und Möglichkeiten für die Anwendung von KI in wichtigen nationalen Sektoren.

Im Rahmen der Roadmap führte Uruguay eine Überprüfung durch, um internationale Erfahrungen zu ermitteln, die der lokalen KI-Entwicklung förderlich sind. Der zusammengestellte Bericht stellte erfolgreiche globale und regionale Initiativen vor und hob gemeinsame Merkmale hervor, die Talente anziehen und florierende Forschungs- und Entwicklungsökosysteme fördern (Etcheverry und Fariello, 2020). Nach dieser Überprüfung führten der Regierungswechsel im Jahr 2020 und der Ausbruch der COVID-19-Pandemie zur Aussetzung oder Verschiebung einiger Roadmap-Maßnahmen. Doch trotz dieser Herausforderungen hat Uruguay seine Widerstandsfähigkeit unter Beweis gestellt, indem es wichtige Maßnahmen und Arbeitsfelder wieder aufgenommen und fortgeführt hat (AGESIC, 2023).

Eine regionale Momentaufnahme

Der Latin American AI Index (CENIA, 2023) bietet eine aufschlussreiche Analyse der KI-Landschaften in zwölf lateinamerikanischen Ländern, darunter Uruguay. Dieser Index ist in drei Achsen gegliedert: ermöglichende Faktoren; Forschung, Entwicklung und Einführung; und Governance – bietet

eine umfassende Perspektive auf den Reifegrad der Forschungs-, Entwicklungs- und Einführungsökosysteme der Region. Uruguay zeichnet sich durch hohe Werte in mehreren im Index bewerteten Dimensionen aus und belegt in der Region den dritten Platz (55 Prozent) nach Chile (73 Prozent) und Brasilien (65 Prozent).

In vielen Bereichen gibt es noch Verbesserungsmöglichkeiten, um die Entwicklung des Ökosystems in ganz Lateinamerika weiter zu stärken. Da Uruguay bereits regionale Initiativen und Partnerschaften im Bereich KI anführt und somit die Bedürfnisse und Unterschiede in der Region versteht, ist es gut aufgestellt, um effektive und kohärente Interaktionen zur Erreichung gemeinsamer KI-Ziele zu leiten.

Infrastruktur für künstliche Intelligenz

Uruguay verfügt über eine robuste Konnektivitätsinfrastruktur und übertrifft den lateinamerikanischen Durchschnitt bei Internetnutzung und Download-Geschwindigkeit (CENIA, 2023). Das Land zeichnet sich durch die Zugänglichkeit von Geräten aus, wobei die hohen Indikatoren – insbesondere in Haushalten, die Computer und Mobilgeräteabonnements besitzen – über dem regionalen Durchschnitt liegen.

Es ist jedoch mehr lokale Computerinfrastruktur erforderlich. Eine Computerplattform namens National Supercomputing Centre (ClusterUY) wurde von der Nationalen Agentur für Forschung und Innovation und der Sektorkommission für wissenschaftliche Forschung zur Nutzung durch Wissenschaftler und Forscher im Land geschaffen. Die Zugänglichkeit und Nutzung von ClusterUY ist jedoch auf erfahrene Programmierer beschränkt. Die Universidad de la República (UdelaR) arbeitet daran, den Zugang zur Plattform zu erleichtern, aber dies bleibt eine ständige Herausforderung. Ein großer Teil der Cloud-Computing-Dienste kommt aus dem privaten Sektor. Google beispielsweise plant, in Uruguay ein Google-Rechenzentrum einzurichten, um die gesamte Region zu bedienen.

Akademische Initiativen

Im akademischen Bereich spielt UdelaR, die führende Forschungseinrichtung des Landes, eine zentrale Rolle. Mehrere Initiativen, insbesondere das Centro Interdisciplinario en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (CICADA), zielen darauf ab, Forschung, Innovationsfähigkeiten und multidisziplinäre Ausbildung in KI-bezogenen Bereichen zu entwickeln (CICADA, ohne Datum). Mehrere Forschungslinien bei UdelaR erforschen mithilfe von KI-Methoden und -Werkzeugen verschiedene Bereiche wie Genomik, Bioinformatik, medizinische Bildverarbeitung, Epidemiologie, Ökologie, Neurowissenschaften und Bildung.

Die Roadmap für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen hebt die Rolle der Universitäten in der KI-Lehre und -Ausbildung sowie für Entwicklung und Forschung hervor, auch wenn die Rolle der Universitäten nicht unbedingt unterschieden wird. Das Forschungs- und Wissenschaftsökosystem in Uruguay ist begrenzt, da nur drei Hauptuniversitäten eine enge Gemeinschaft bilden. Partnerschaften zwischen dem Privatsektor und dem öffentlichen Sektor finden je nach Fall und Bedarf ganz natürlich oder de facto statt.

Die Roadmap beschreibt auch institutionelle Vereinbarungen, die die Zusammenarbeit zwischen der Regierung, nationalen akademischen Institutionen wie UdelaR und dem Privatsektor umfassen. Die nationale Wissenschafts- und Forschungsgemeinschaft trägt aktiv zur Entwicklung und Umsetzung der Reaktion bei. In Zusammenarbeit mit anderen lokalen Organisationen engagiert sich CICADA aktiv in der Zivilgesellschaft und fördert Diskussionen über ethische Überlegungen in der Datenwissenschaft und KI (ANEP, 2023). Diese Initiative ist eine Plattform für den Wissensaufbau und den Austausch zwischen Forschern, Studenten, Fachleuten und der breiteren Gemeinschaft.

Talent- und Forschungsherausforderungen

Der Latin American AI Index (CENIA, 2023) würdigt Uruguays Datenkompetenz und Governance-Exzellenz. Bei der Talententwicklung bestehen jedoch weiterhin Herausforderungen, da es eine Lücke in der professionellen KI-Ausbildung gibt und es an regionalen QS-Universitäten an relevanten Programmen mangelt. Die Verbesserung der Datenkompetenz und die Weiterqualifizierung von Schülern und Lehrkräften sind integraler Bestandteil der Pläne Uruguays (Ceibal, kein Datum). Aufbauend auf der herausragenden Stellung des Landes in der KI-Forschung und -Innovation werden die nächsten Schritte die Bewältigung von Herausforderungen, insbesondere in der formalen KI-Ausbildung, umfassen, um einen nachhaltigen und umfassenden Ansatz für die KI-Einführung im wissenschaftlichen Sektor sicherzustellen.

Uruguay entwickelt sich zu einem regionalen Spitzenreiter im Bereich Forschung und Entwicklung und weist eine hohe Produktivität und Qualität in der Open-Source-Entwicklung auf. Während die Patentregistrierung nach wie vor gering ist, schlägt der lateinamerikanische KI-Index vor, die Innovationslandschaft Uruguays an seinen beeindruckenden Open-Source-Errungenschaften auszurichten (CENIA, 2023).

Investition und Innovation

Uruguay weist die höchsten normalisierten Durchschnittswerte der Auslandsinvestitionen und des geschätzten Gesamtinvestitionswerts in Lateinamerika auf (CENIA, 2023). Obwohl die Forschung zu KI-Themen von Institutionen wie der Nationalen Agentur für Forschung und Innovation und UdelaR unterstützt wird, gibt es spürbar keine spezifischen KI-orientierten Förderinitiativen. Ausnahmen bilden der Sectoral Fund for Open Data Research (ANII, 2018), der eingestellt wurde, und der Call for R&D Projects in Artificial Intelligence (ANII, 2022), der gemeinsam mit dem International Development Research Center (IDRC) durchgeführt wird. Die beiden Ausschreibungen des Sektorfonds in den Jahren 2017 und 2018 beliefen sich auf insgesamt 1 Million US-Dollar, die auf 38 Projekte verteilt wurden (ca. 26,000 US-Dollar pro Projekt). Mit den spezifischen Ausschreibungen für vom IDRC finanzierte KI-Projekte wurden sieben Projekte mit etwa 30,000 USD pro Projekt unterstützt.

Neben aktiven Investitionen legt Uruguay auch Wert auf algorithmische Governance (AGESIC, 2023). Transparenz in algorithmischen Systemen ist ein Eckpfeiler dieses Ansatzes, der sich an globalen Best Practices orientiert und ethische Überlegungen bei der Einführung von KI-Technologie gewährleistet (Rahim, 2023).

Brücken bauen

Die potenzielle Rolle Uruguays bei der Verknüpfung akademischer und unternehmerischer Bemühungen in der KI-Forschung wird durch die KHIPU-Veranstaltungen (KHIPU, ohne Datum) veranschaulicht. Diese Treffen in Montevideo in den Jahren 2019 und 2023 brachten führende KI-Forscher aus der ganzen Welt mit einer starken Präsenz von Forschern von UdelaR im KHIPU-Komitee zusammen und wurden von internationalen Organisationen gesponsert. Die Ereignisse gipfelten in der Montevideo-Erklärung über künstliche Intelligenz und ihre Auswirkungen auf Lateinamerika, die von fast 500 Forschern unterzeichnet wurde (verschiedene Autoren, 2023).

Uruguays Ansatz zur KI innerhalb seines Wissenschaftssystems zeichnet sich durch einen strategischen Ansatz im Rahmen der Roadmap von 2019 aus; aktive Zusammenarbeit zwischen Regierung, Wissenschaft und Privatsektor; und eine Verpflichtung zu ethischen und verantwortungsvollen KI-Praktiken. Laufende Initiativen und Erfolge positionieren Uruguay als regionalen Spitzenreiter in der KI-Forschung, -Entwicklung und -Anwendung, und das Land konzentriert sich nun auf den Aufbau von Kapazitäten, die Förderung von Transparenz und die Bewältigung von Herausforderungen für eine nachhaltige Zukunft in der KI-Entwicklung.

Bibliographie

Usbekistan: Schaffung der richtigen Bedingungen und Fähigkeiten für künstliche Intelligenz

Dr. Abduvaliev Abdulaziz Abduvalievich, Stellvertretender Direktor für Wissenschaft, Innovation und internationale Beziehungen des Institute for Advanced Ausbildung und statistische Forschung, Statistikamt des Präsidenten der Republik Usbekistan

Die zentralen Thesen:

  • Seit 2020 wurden in Usbekistan per Präsidialbeschluss politische Rahmenbedingungen und Strategien für KI geschaffen. Zu den strategischen Zielen des Landes gehört die Ausbildung der jungen Generation. Daher hat es sich zum Ziel gesetzt, eine Million Usbeken über eine Online-Schulungsplattform auszubilden.
  • Eine neue Agentur für KI-Entwicklung wurde gegründet, um KI-Technologien branchenübergreifend zu überwachen und umzusetzen.
  • Die Rekrutierung der neu ausgebildeten Generation im Programmieren und die Infrastruktur zur Unterstützung der KI-Arbeit sind die nächsten Schritte für das Land.

Die Aktivitäten Usbekistans in den letzten Jahren bei der strukturellen Entwicklung der KI und der Schaffung der notwendigen Voraussetzungen für ihre Entstehung wurden als einer der vorrangigen Bereiche des Landes identifiziert. Seine Reformen basieren auf der Verabschiedung von Regulierungsdokumenten, die das System strukturieren, um die notwendigen Voraussetzungen für die beschleunigte Implementierung von KI in der Wirtschaft zu schaffen (Ministerium für digitale Technologien, ohne Datum).

Politische Grundlagen

Insbesondere drei Dokumente dienen als solide Grundlage für die KI-Entwicklung in Usbekistan. Das erste ist das Dekret des Präsidenten der Republik Usbekistan aus dem Jahr 2020 „Über die Genehmigung der Strategie „Digitales Usbekistan – 2030“ und Maßnahmen zu ihrer wirksamen Umsetzung“ (Regierung Usbekistans, 2020). Dieses Dokument definiert Aufgaben für die Entwicklung technologischer Kompetenzen von Lehrkräften. Im Jahr 2021 folgte die Resolution des Präsidenten „Über Maßnahmen zur Schaffung von Bedingungen für die beschleunigte Einführung von Technologien der künstlichen Intelligenz“ (Regierung Usbekistans, 2021a). Im Rahmen dieses Beschlusses wurde ein Maßnahmenprogramm zur Erforschung und Einführung von KI-Technologien in den Jahren 2021–2022 genehmigt, das die wichtigsten vorrangigen Entwicklungsbereiche für das Landesprogramm vorsieht, darunter eine KI-Entwicklungsstrategie, einen Regulierungsrahmen und den weit verbreiteten Einsatz von KI-Technologien, inländisches innovatives Ökosystem für KI und internationale Zusammenarbeit.

Schließlich brachte das Jahr 2021 auch die Resolution des Präsidenten „Über Maßnahmen zur Schaffung einer Sonderregelung für den Einsatz von Technologien der künstlichen Intelligenz“ (Regierung Usbekistans, 2021b). Im Rahmen dieses Beschlusses wurde die Einführung einer Sonderregelung für den Einsatz von KI-Technologien im Rahmen experimenteller und innovativer Forschung genehmigt.

Strategische Aufgaben

Wie oben beschrieben, führte der Erlass des Präsidenten aus dem Jahr 2020 zur Verabschiedung der Strategie „Digitales Usbekistan – 2030“. Eine der wichtigsten Errungenschaften dieser Strategie war bisher die Organisation der Schulung von 587,000 Menschen in den Grundlagen der Computerprogrammierung, unter anderem durch Anwerbung 500,000 junge Menschen im Rahmen des Projekts One Million Uzbek Coders. Dieses Großprojekt ist das Ergebnis einer Partnerschaft mit der Dubai Future Foundation in den Vereinigten Arabischen Emiraten und wurde Ende 2019 gestartet (Inha-Universität in Taschkent, 2019). One Million Uzbek Coders ist eine kostenlose Fernlernplattform für die breite Öffentlichkeit, die sich insbesondere an junge Menschen mit Schülern ab 13 Jahren richtet. Dieses Ausbildungsprogramm läuft derzeit und hatte im Jahr 2021 bereits rund 500,000 Schüler erreicht (ITPARK, 2021).

„Digital Usbekistan – 2030“ hat außerdem die Implementierung von über 280 Informationssystemen und Softwareprodukten zur Automatisierung von Management-, Produktions- und Logistikprozessen in Unternehmen des Wirtschaftssektors erreicht. Mittlerweile hat das Land relevante höhere Bildungseinrichtungen in seinen Regionen konsolidiert, um die digitalen Kompetenzen und Fähigkeiten von Khokims (Regionalleitern) und Mitarbeitern staatlicher Stellen und Organisationen zu verbessern und 12,000 Mitarbeiter in Informationstechnologie und Informationssicherheit auszubilden.

Infrastruktur für Entwicklung

Besonderes Augenmerk wird auf die Schaffung der notwendigen integrierten Infrastruktur für die Entwicklung von KI gelegt. In der Gemeinsamen Allianz für die Entwicklung der KI fungiert das Ministerium für die Entwicklung von Informationstechnologien und Kommunikation als Arbeitsgremium in Partnerschaft mit dem Ministerium für innovative Entwicklung, anderen Regierungsbehörden, Geschäftsbanken und dem Privatsektor. Die Allianz wird in Zusammenarbeit mit der Taschkent-Universität für Informationstechnologien ein Doktorandenprogramm leiten und Schulungs- und Lehrprogramme für Studenten organisieren.

Umfassende Infrastruktur für die Entwicklung künstlicher Intelligenz in Usbekistan

  • Schaffung einer Abteilung für die Einführung und Entwicklung von KI-Technologien auf der Grundlage des Ministeriums für die Entwicklung von Informationstechnologien und Kommunikation.
  • Gründung einer KI-Entwicklungsallianz in Zusammenarbeit mit dem Ministerium für die Entwicklung von Informationstechnologien und Kommunikation, dem Ministerium für innovative Entwicklung, Regierungsbehörden, Geschäftsbanken und großen Industrieunternehmen.
  • Gründung des Forschungsinstituts für die Entwicklung digitaler Technologien und künstlicher Intelligenz im Ministerium für die Entwicklung von Informationstechnologien und Kommunikation.
  • Schaffung eines Doktorandenprogramms im Fachgebiet „Digitale Technologien und künstliche Intelligenz“ in den Systemen höherer Bildungseinrichtungen.

Die Komplexität der zu schaffenden Infrastruktur soll es ermöglichen, alle Bereiche der KI-Entwicklung im Land abzudecken. Daher wird die staatliche Politik im Bereich KI von der Abteilung für die Einführung und Entwicklung von KI-Technologien des Ministeriums für Entwicklung von Informationstechnologien und Kommunikation koordiniert. Die Allianz wird die gemeinsame Umsetzung vorrangiger Projekte zur Einführung von KI-Technologien im Wirtschafts- und Sozialbereich und im öffentlichen Verwaltungssystem, die Optimierung der Kosten für ihre Entwicklung sowie die Verbreitung bewährter Verfahren in diesem Bereich unter Regierungsbehörden und Organisationen fördern. Das Doktorandenprogramm soll hochqualifizierte Fachkräfte im Bereich KI hervorbringen.

Ein neues Forschungsinstitut

Ein wichtiger Teil dieser Infrastruktur ist das Forschungsinstitut für die Entwicklung digitaler Technologien und künstlicher Intelligenz im Ministerium für die Entwicklung von Informationstechnologien und Kommunikation. Zu seinen Hauptaufgaben gehört die Organisation wissenschaftlicher Forschung mit dem Ziel der breiten Umsetzung der Strategie „Digitales Usbekistan – 2030“ und der Einführung von KI-Technologien in verschiedenen Bereichen der Wirtschaft, des sozialen Bereichs und des öffentlichen Verwaltungssystems. Das Forschungsinstitut wird außerdem grundlegende und angewandte wissenschaftliche Forschung im Bereich KI betreiben und so ein wissenschaftliches Ökosystem für die Entwicklung digitaler Technologien bilden. Es wird innovative Produkte zur Automatisierung von Management- und Produktionsprozessen auf Basis von KI-Technologien sowie deren Modelle, Algorithmen und Software weiterentwickeln. Schließlich ist es mit der Etablierung von Kooperationen und der Umsetzung gemeinsamer Projekte mit führenden ausländischen innovativen und wissenschaftlichen Institutionen zur Entwicklung von KI-Technologien beauftragt.

Ein derzeit in der Anlaufphase befindliches Projekt im Bereich der wissenschaftlichen Tätigkeit des Forschungsinstituts ist die Schaffung einer elektronischen Plattform mit einem nationalen Zitationsindex wissenschaftlicher Artikel und einer bibliografischen Datenbank wissenschaftlicher Publikationen. Dieses Projekt gilt als eines der ersten, das KI in Forschungsaktivitäten in Usbekistan einführte. In diesem Zusammenhang ist es im Rahmen der laufenden Reformen wichtig, die Implementierung von KI im gesamten Wissenschaftsbereich voranzutreiben.

Eine Million Programmierer arbeiten lassen

Dank der aktiven Bemühungen der Regierung in den letzten Jahren wird der institutionelle Rahmen der KI in Usbekistan gestärkt. Insbesondere werden günstige Bedingungen für die wissenschaftliche Forschung im Bereich KI geschaffen. Aber parallel zu den geschaffenen Voraussetzungen ist es wichtig, die Zahl der wissenschaftlichen Projekte im Bereich KI zu beschleunigen, was unserer Meinung nach heute nicht ausreicht.

In diesem Zusammenhang ist es wichtig, die Empfehlung des zu berücksichtigen Überprüfung der Innovation für nachhaltige Entwicklung in Usbekistan Die von den Vereinten Nationen durchgeführte Studie stellt fest, dass „die Schaffung eines großen Pools an Programmierern eine erhebliche Umstrukturierung des Hochschulsystems und eine engere Integration der IT mit lokalen und ausländischen IT-Unternehmen erfordern wird“ (UNECE, 2022). Diese Empfehlung dient als wichtiges Signal für die Aktivierung gezielter Maßnahmen zur Gewinnung ausländischer Investitionsprojekte für die Entwicklung von KI in allen Bereichen des sozioökonomischen Lebens und insbesondere im wissenschaftlichen Bereich.

In der Anfangsphase der Entwicklung von KI im wissenschaftlichen Bereich Usbekistans ist es wichtig, dass die Bemühungen der Regierung darauf abzielen, Bedingungen für die Anwerbung ausländischer wissenschaftlicher und angewandter Projekte im Bereich KI zu schaffen. Durch diese Maßnahmen werden die praktischen Fähigkeiten ausgebildeter Fachkräfte im Bereich KI gestärkt. Andererseits werden diese Maßnahmen dazu beitragen, eine Abwanderung von Fachkräften auf diesem Gebiet zu attraktiveren Projekten im Ausland zu verhindern.

Die Regierung entwickelt und genehmigt weiterhin Mechanismen, um die Attraktivität des Forschungsgebiets KI zu erhöhen. Dies ist wichtig, da der schnellstmögliche Übergang des wissenschaftlichen Bereichs zur KI diesen Übergang in anderen Branchen und Wirtschaftsbereichen beschleunigen wird.

Bibliographie

Nächste Schritte

Nach der Veröffentlichung der ersten Version dieses Arbeitspapiers werden wir weitere regionale Workshops und Konsultationen organisieren. Diese Initiativen werden dazu dienen, die im Papier dargelegten Konzepte zu validieren und ein Verständnis für die Prioritäten, Erfolge und Herausforderungen zu fördern, mit denen Länder konfrontiert sind, wenn sie ihre Forschungsökosysteme auf die KI-Integration vorbereiten.

Später in diesem Jahr werden wir die zweite und endgültige Version dieses Arbeitspapiers veröffentlichen, die zusätzliche Fallstudien aus verschiedenen Ländern enthält, darunter: Frankreich, Jordanien, Malawi, Marokko, Nigeria, Norwegen, Vereinigte Arabische Emirate, Vereinigtes Königreich, Panama , Rumänien, Ruanda, Südafrika, Vereinigte Staaten.

Der Zeitplan des Projekts seit seiner Einführung ist nachstehend aufgeführt:

  • Regionaler Workshop in Kuala Lumpur, Malaysia – 5. Oktober 2023
  • Veröffentlichung von Version 1 des Papiers – 26. März 2024
  • Regionaler Workshop in Santiago de Chile, Chile – 9. April 2024
  • Engagement in der Region Afrika – April/Mai 2024
  • Veröffentlichung von Version 2 des Papiers – Herbst 2024

Das Arbeitspapier ist über ein Online-Formular auf dieser Publikationsseite für Feedback zugänglich.

Wir empfehlen Ihnen, sich für weitere Fragen direkt an das Zentrum zu wenden.

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