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Foglio di lavoro

Preparare gli ecosistemi nazionali di ricerca per l’intelligenza artificiale: strategie e progressi nel 2024

Il rapporto offre un’analisi completa dell’integrazione dell’intelligenza artificiale nella scienza e nella ricerca in vari paesi. Affronta sia i progressi compiuti che le sfide affrontate in questo campo, rendendolo una lettura preziosa per leader scientifici, politici, professionisti dell’intelligenza artificiale e accademici.

Questo documento di lavoro fornisce informazioni fondamentali e accesso alle risorse provenienti da paesi di tutte le parti del mondo, nelle varie fasi di integrazione dell'IA nei loro ecosistemi di ricerca: 

  • Australia: Preparazione per l’uso dell’intelligenza artificiale incentrato sull’uomo 
  • Benin: Anticipare gli impatti dell’intelligenza artificiale sull’aspirante hub di servizi digitali dell’Africa occidentale 
  • Brasil: Raccogliere i benefici dell’intelligenza artificiale con alcune note cautelative 
  • Cambogia: Ricerca di approcci di intelligenza artificiale alle missioni di ricerca nazionali 
  • Cile: Individuazione delle possibilità di applicare l'intelligenza artificiale in un ecosistema esistente di finanziamento della ricerca 
  • Cina: Promozione dell'approccio basato sull'intelligenza artificiale per la scienza 
  • India: acquisire conoscenze sulle tecnologie trasformative e sulla loro integrazione sociale  
  • Malaysia: Consentire la quarta rivoluzione industriale 
  • Messico: Creazione di un'agenzia leader nazionale per l'intelligenza artificiale 
  • Oman: Promuovere l'innovazione attraverso un programma esecutivo 
  • Uruguay: seguire una tabella di marcia per preparare i sistemi scientifici nazionali all’intelligenza artificiale 
  • Uzbekistan: Creare le giuste condizioni e competenze per l’intelligenza artificiale 

Il documento non serve solo come fonte fondamentale di informazioni di prima mano, ma lancia un appello urgente alla continua discussione e collaborazione tra i paesi mentre introducono l’intelligenza artificiale nelle loro priorità di ricerca. Si prega di utilizzare il modulo di feedback qui sotto condividere risorse rilevanti, eventi imminenti e altri paesi da considerare per casi di studio nell’edizione successiva prevista per la seconda metà del 2024.

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Risorse di accompagnamento:


Il Centro ISC for Science Futures è sponsorizzato dal Centro internazionale di ricerca sullo sviluppo del Canada (IDRC).


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Leggi online: Preparare gli ecosistemi nazionali di ricerca per l'intelligenza artificiale: strategie e progressi nel 2024

Editore: Consiglio scientifico internazionale
Data: Marzo 2024
DOI: 10.24948 / 2024.06

👆Fai clic sul pulsante della lingua in alto a destra della nostra pagina web per leggere il rapporto in una delle 90 lingue del mondo. 🚩

Messaggio del capo del Center for Science Futures

Alla fine del 2023, l’International Science Council (ISC) ha pubblicato un documento di discussione sulla valutazione dell’intelligenza artificiale in rapida evoluzione e delle tecnologie correlate [1]. Questo nuovo documento di lavoro su come i paesi stanno preparando i loro ecosistemi di ricerca per l’IA conferma l’impegno dell’ISC nell’esplorare l’impatto dell’IA sulla scienza e sulle società. Ulteriori studi e iniziative da parte dell'ISC si svilupperanno nei prossimi mesi e anni.

Questo documento di lavoro affronta una lacuna nelle discussioni in corso sulle politiche sull’intelligenza artificiale, vale a dire le implicazioni di queste politiche per gli ecosistemi scientifici e di ricerca nazionali. Si tratta di una questione cruciale per il futuro della scienza a livello globale. Tuttavia, finora è stato pubblicato molto poco su questi temi e le informazioni sui piani dei paesi sono difficili da trovare. La nostra ambizione con questo documento è quella di aumentare la nostra conoscenza delle attuali iniziative verso l’integrazione dell’intelligenza artificiale negli ecosistemi di ricerca nazionali, di ciò che è stato realizzato finora e dei possibili ostacoli.

A tal fine, il presente articolo fornisce uno studio della letteratura e dodici casi di studio nazionali. Entro la fine del 2024 pubblicheremo una seconda edizione più completa di questo documento, che incorporerà ulteriori casi di studio e presenterà raccomandazioni per politiche scientifiche più coordinate e collaborative per l’intelligenza artificiale.

Avevamo in mente alcuni pubblici diversi ma sovrapposti durante lo sviluppo di questo lavoro. Se sei un policy maker STI coinvolto nell'integrazione delle nuove tecnologie di intelligenza artificiale nell'ecosistema di ricerca del tuo Paese, troverai in questo documento prove di prima mano sulle questioni importanti per il tuo lavoro, nonché esempi di iniziative adottate da altri Paesi . È probabile che troverai esempi di paesi della tua regione, con un ecosistema di ricerca di dimensioni simili a quello del tuo paese. Se lavori con un consiglio di sovvenzione o con un ente filantropico, questo documento ti darà un'idea delle priorità che i paesi hanno identificato per l'adozione dell'intelligenza artificiale nella scienza. Se lavori con un'azienda di intelligenza artificiale e sei interessato alle specifiche esigenze tecnologiche e infrastrutturali degli istituti scientifici e di ricerca, questo documento ti fornirà un'introduzione alle sfide identificate dai paesi mentre implementano la loro strategia di intelligenza artificiale per la ricerca. Se sei uno scienziato o un giornalista scientifico e il tuo interesse principale è l’impatto dell’intelligenza artificiale sulla scienza in generale, scoprirai in questo articolo fino a che punto i paesi stanno attualmente adattando attivamente il loro sistema scientifico all’intelligenza artificiale.

Questo è l'inizio di una conversazione. Invitiamo i leader scientifici coinvolti nella preparazione all’adozione dell’intelligenza artificiale nelle loro istituzioni e nei loro paesi a impegnarsi con noi nei prossimi mesi e oltre. Ti chiediamo di condividere i tuoi approcci, la tua esperienza e le tue domande. I tuoi input saranno fondamentali per l’ulteriore sviluppo di questo progetto e aiuteranno tutti noi a prepararci meglio per questa trasformazione tecnologica fondamentale dei nostri sistemi scientifici.

[1] CSI, 2023. Un quadro per valutare il rapido sviluppo delle tecnologie digitali e correlate: intelligenza artificiale, modelli linguistici di grandi dimensioni e oltre. Consiglio scientifico internazionale. DOI: 10.24948/2023.11 https://council.science/publications/framework-digital-technologies/

Introduzione

L’idea dominante comunicata oggi sull’influenza dell’intelligenza artificiale (AI) è la sua capacità di cambiare tutto in tutti i settori, compresa la scienza (Khalif et al., 2023; Nature, 2023; Van Noorden e Perkel, 2023; Miller, 2024). Al di là delle promesse di nuovi progressi in diversi campi della ricerca, stanno emergendo una serie di domande cruciali sull’impatto dell’intelligenza artificiale sulla documentazione, sul finanziamento e sulla rendicontazione della scienza:

  • In che modo il crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale influenzerà l’assegnazione dei finanziamenti alla ricerca?
  • Quali standard per i dati di ricerca si evolveranno? In che modo l’intelligenza artificiale cambierà la natura dei risultati scientifici?
  • Come si evolveranno le carriere scientifiche con il crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale nella ricerca?
  • Quali investimenti nelle infrastrutture sono necessari per un’adozione efficace dell’IA da parte del settore scientifico?
  • Quali adeguamenti giuridici sono necessari per consentire l’uso dell’intelligenza artificiale nella ricerca garantendo al contempo standard elevati nella condotta responsabile della scienza?
  • In che modo l’intelligenza artificiale influenzerà le collaborazioni di ricerca internazionali?

Le discussioni su queste questioni sono fondamentali per il futuro della scienza e dei sistemi di ricerca. Gli istituti di ricerca e i ministeri stanno iniziando ad affrontarli, anche se con risorse limitate per guidarli. Come mostrerà questo studio, permane una notevole assenza di una letteratura completa riguardante l’impatto dell’IA sugli aspetti strutturali della scienza e della ricerca.

Diversi paesi hanno sviluppato strategie generali di IA per definire i propri piani e le proprie aspirazioni per lo sviluppo e l’implementazione dell’IA in diversi settori. Nonostante le implicazioni immediate e significative di queste strategie per la scienza e la ricerca, questi documenti offrono per lo più dichiarazioni generali sul coinvolgimento della scienza e degli istituti di ricerca nella realizzazione dei piani nazionali senza approfondire le implicazioni concrete.

Ciò non vuol dire che i paesi siano inattivi. Al contrario: molto è in corso. Si stanno formando partenariati, lanciando iniziative di formazione, creando infrastrutture e attuando politiche. Tuttavia, i responsabili dei ministeri, delle università e delle società di consulenza incaricati di guidare la preparazione dell’ambiente di ricerca per l’intelligenza artificiale lavorano in gran parte con speculazioni sulle sfide chiave e hanno una visione limitata degli approcci adottati da paesi di dimensioni e capacità simili.

I quadri che delineano le questioni chiave che i paesi devono considerare quando pianificano l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei loro ecosistemi di ricerca possono fare molto in questa fase critica. Questo documento di lavoro offre uno di questi quadri derivati ​​da un'analisi della letteratura esistente.

Per iniziare a stabilire una base di conoscenza, il documento presenta anche 12 casi di studio provenienti da paesi di diverse dimensioni e regioni, scritti da persone direttamente coinvolte in queste discussioni nei rispettivi paesi. Intendiamo espandere il numero di casi di studio e ottenere una rappresentazione più completa delle diverse regioni globali nella prossima e ultima edizione del documento entro la fine del 2024.

È importante considerare le circostanze di paesi di varie dimensioni, che contribuiscono anche in misura significativa ai progressi scientifici, piuttosto che concentrarsi esclusivamente sulle potenze dell’intelligenza artificiale. Abbiamo deliberatamente cercato di ottenere informazioni su come i paesi di piccole e medie dimensioni stanno preparando i loro ecosistemi di ricerca per l’adozione dell’intelligenza artificiale.

Il presente documento di lavoro si propone pertanto di:

  • raccogliere le conoscenze e le informazioni di base sui problemi e sugli sforzi attuali per preparare i sistemi scientifici e di ricerca per l’IA;
  • aiutare i paesi a sviluppare tabelle di marcia per l’adozione dell’intelligenza artificiale nei loro sistemi scientifici;
  • creare reti regionali e globali di persone coinvolte nelle riflessioni sull’adattamento e sull’implementazione dell’IA per la scienza;
  • sensibilizzare e contribuire a dare forma a una discussione critica tra le comunità scientifiche e politiche sulle questioni cruciali che l’intelligenza artificiale solleva per l’organizzazione della scienza e della ricerca.

Lo sviluppo del documento di lavoro ha beneficiato di un workshop convocato nell’ottobre 2023 a Kuala Lumpur, in Malesia, che ha riunito partecipanti provenienti da 12 paesi dell’Asia e del Pacifico. I contributi di alcuni paesi che hanno partecipato al workshop sono stati incorporati nella versione 1 del documento. Il coordinamento del workshop è stato generosamente sostenuto dall'Accademia australiana delle scienze e dall'Accademia malese delle scienze.

La pubblicazione di questo documento sarà seguita da seminari e consultazioni regionali simili. Una seconda versione del documento sarà pubblicata nel corso dell’anno e presenterà ulteriori casi di studio nazionali e una serie di conclusioni e raccomandazioni.


Testimonianze

Revisione della letteratura

Quali sono le criticità per l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi scientifici? Un'analisi bibliometrica.

Questo documento di lavoro cerca di fare il punto su come i paesi stanno affrontando e pianificando l’adozione dell’intelligenza artificiale da parte dei loro ecosistemi scientifici e di ricerca. È stato intrapreso uno studio bibliometrico per identificare pubblicazioni provenienti da diverse parti del mondo che esplorano l’impatto dell’intelligenza artificiale sulla scienza nazionale e sugli ecosistemi di ricerca.

Lo studio è stato condotto in collaborazione con Nature Research Intelligence nel settembre 2023. Combina contenuti di riviste e libri accademici, atti di conferenze, documenti politici e letteratura "grigia". La strategia di ricerca comprendeva tre fasi:

  • Una ricerca per parole chiave ad alta precisione (con più di 30 parole chiave di ricerca) ha generato un set di documenti di base. Utilizzando il database Dimensions sono stati così identificati oltre 1,600 documenti.
  • Una revisione di quel corpus iniziale di documenti e la selezione di quelli più rilevanti (180 in totale) hanno creato un set di documenti di formazione.
  • Il set di documenti di formazione perfezionato è stato utilizzato per identificare documenti simili. Sono state effettuate anche ulteriori ricerche sul web. Il set di dati risultante comprende 317 documenti pubblicati tra il 2018 e il 2023. Sono i documenti utilizzati in questa revisione.

Classificazione delle 317 pubblicazioni nella revisione della letteratura [2]

STAMPA TIPONUMERO
articoli di giornale123
Capitoli di libri59
Preprint51
Pagina web30
Atti del convegno20
Documenti politici18
Libri e monografie16

Mentre il numero di 317 pubblicazioni che trattano di piani nazionali per integrare l’intelligenza artificiale negli ecosistemi scientifici e di ricerca può sembrare relativamente basso, si è registrato un aumento costante di dieci volte nel numero di pubblicazioni pubblicate ogni anno tra il 2018 e il 2022 (da 9 a 88). Questo aumento suggerisce una crescente attenzione alle questioni relative all’adozione dell’intelligenza artificiale negli ecosistemi scientifici e di ricerca nazionali. Possiamo realisticamente aspettarci che il numero di pubblicazioni continui a crescere nei prossimi anni, man mano che si acquisisce maggiore esperienza sulla progressiva integrazione dell’intelligenza artificiale nelle infrastrutture scientifiche e di ricerca nazionali.

Paesi leader per volume di pubblicazioni nel set di dati del progetto (2018-2023) [2]

PAESEPUBBLICAZIONI% TOTALE PUBBLICAZIONI
UK3211.9%
Stati Uniti2810.4%
Germania134.8%
Cina103.7%
Canada93.3%
India83.0%
Svezia72.6%
Spagna72.6%
Svizzera62.2%
Singapore51.9%

L’esame di queste pubblicazioni ci ha permesso di identificare un insieme centrale di 45 questioni e argomenti che esperti e osservatori hanno ritenuto fondamentali per l’integrazione e l’adozione dell’IA nei sistemi scientifici e di ricerca.

Abbiamo provato a cogliere questi problemi utilizzando una versione semplificata del quadro dell'OCSE per la governance tecnologica, con tre temi generali:

  • definizione dell'agenda di ricerca e sviluppo, valutazione della tecnologia, previsione e consulenza scientifica;
  • impegno pubblico, comunicazione scientifica e responsabilità pubblica;
  • regolamentazione, standard, governance del settore privato e autoregolamentazione.

Alcune delle questioni qui elencate non sono specifiche della scienza e della ricerca, come quelle relative alle carriere e all’occupazione, alla qualità dei dati e alla sicurezza dell’IA, e quelle che hanno a che fare con lo sviluppo e l’adozione dell’IA in generale. Abbiamo cercato di limitare il numero di tali questioni in questo esercizio, ma abbiamo incluso quelle che hanno un particolare significato per la scienza (ad esempio la qualità dei dati) o che prevediamo saranno sempre più discusse in relazione all'adozione dell'IA nella ricerca (ad esempio la sicurezza e l'occupazione dell'IA). .

[2] L'elenco completo delle pubblicazioni è accessibile sul sito web del Center for Science Futures: https://council.science/publications/ai-science-systems


TEMA 1: definizione dell'agenda di ricerca e sviluppo, valutazione tecnologica, previsione e consulenza scientifica

SETTORI PRIORITARI

Impostazione prioritaria

  • Dobbiamo trovare il modo di identificare i settori strategici per lo sviluppo dell’IA e per la sua adozione da parte della comunità scientifica. I meccanismi possono includere finanziamenti, sviluppo delle infrastrutture e programmi di rafforzamento delle capacità

PRATICHE DI FINANZIAMENTO

La capacità dell’intelligenza artificiale sostituirà il merito scientifico nelle decisioni sui finanziamenti alla scienza?

  • L’intensità dell’intelligenza artificiale può diventare un fattore decisivo inappropriato nel determinare l’allocazione delle risorse e quindi la traiettoria della scoperta scientifica. La sua importanza potrebbe chiudere le aree di ricerca che non lo utilizzano.
  • La concorrenza all’interno della ricerca potrebbe diventare meno una questione di merito e più una questione di accesso all’intelligenza artificiale. Ciò rischia di avere un processo decisionale inadeguato e un’ulteriore concentrazione dei finanziamenti per la ricerca.

Utilizzo dell’intelligenza artificiale nell’allocazione delle risorse

  • L’intelligenza artificiale si basa sull’apprendimento automatico da materiale esistente. Potrebbe produrre revisioni intrinsecamente conservatrici e che riproducono vecchi pregiudizi.

Impatto dell'intelligenza artificiale sui panel di valutazione

  • La scienza guidata dall’intelligenza artificiale tende ad essere interdisciplinare perché le IA non conoscono i confini delle materie. Gli odierni gruppi di esperti guidati dal settore potrebbero non essere in grado di esaminarlo adeguatamente, nonostante i numerosi recenti appelli affinché la scienza sia più interdisciplinare.

COSTRUZIONE E MANTENIMENTO DELLE CAPACITÀ

Crescita delle competenze di IA nella comunità scientifica

  • È necessario uno sviluppo ampio ma differenziato delle competenze di intelligenza artificiale per studenti e professionisti a tutti i livelli. Aspetti importanti includono l’educazione all’intelligenza artificiale, la formazione sull’uso specifico del dominio, l’etica e le competenze interdisciplinari. L’insegnamento dovrà riconoscere che si tratta di un argomento in rapida evoluzione.

Diversità nella ricerca sull’intelligenza artificiale

  • È necessario garantire la diversità di genere, etnica e culturale della forza lavoro dell’intelligenza artificiale, nell’interesse dell’equità e per migliorare la qualità della ricerca e di altri risultati. L’apprendimento automatico può riprodurre le disuguaglianze esistenti.
  • Dobbiamo sviluppare i giusti incentivi per l’intelligenza artificiale disciplinare e interdisciplinare.

La fidelizzazione dei talenti nel settore della scienza pubblica

  • La scienza del settore pubblico, comprese università e centri di ricerca, ha bisogno di acquisire e trattenere talenti, data la forte domanda di competenze di intelligenza artificiale da parte del settore privato. Insolitamente, questo è un settore in cui il settore privato può offrire posti di lavoro interessanti e salari elevati.

INFRASTRUTTURE

Sviluppo del cloud computing adatto alla scienza

  • I finanziamenti incerti per il cloud computing e gli archivi di dati di ricerca limitano i progressi scientifici. In assenza di capacità di cloud pubblico, è probabile che gli istituti di ricerca più ricchi contraggano aziende private, limitando la condivisione dei dati di ricerca e lasciando indietro le istituzioni meno ricche.

Il divario digitale diventa algoritmico

  • Dobbiamo determinare in che modo la disuguaglianza nell’accesso all’intelligenza artificiale tra individui, gruppi, discipline accademiche, organizzazioni e luoghi si traduce in risultati di ricerca più scadenti.

Sviluppo di strumenti di intelligenza artificiale per la scienza

  • Dobbiamo determinare quali tipi di partenariati incoraggeranno lo sviluppo di strumenti di intelligenza artificiale adatti agli istituti di ricerca specializzati. Come possiamo garantire che le nuove tecnologie di intelligenza artificiale non siano guidate esclusivamente dalle comunità di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico, ma piuttosto sviluppate congiuntamente con tutte le comunità di ricerca?

COLLABORAZIONE INTERNAZIONALE

Variazione tra ordinamenti giuridici

  • Dobbiamo valutare in che modo la variabilità giurisdizionale nella governance e nella protezione dei dati tra paesi influisce sulla ricerca internazionale e sulla collaborazione nella ricerca.

Collaborazione regionale

  • I paesi devono scoprire in che misura possono cooperare per creare centri regionali di intelligenza artificiale e reti di ricerca se non hanno le risorse per farlo da soli.

LAVORO, CARRIERA E OCCUPAZIONE

Impatto sui posti di lavoro nel campo della scienza e della ricerca

  • È necessario monitorare il modo in cui i progressi nell’intelligenza artificiale influenzano il numero e la natura dei posti di lavoro nel settore scientifico.

Formazione continua sull'intelligenza artificiale

  • È necessario sviluppare modalità che consentano agli scienziati e al personale di ricerca di mantenersi aggiornati sull’intelligenza artificiale al fine di produrre una ricerca migliore e ridurre al minimo le perdite di posti di lavoro. Potrebbero essere necessari formatori e insegnanti specializzati in IA, ad esempio per aiutare gli utenti a comprendere le questioni etiche sollevate dall’IA.

SICUREZZA DELLA RETE E DEL REPOSITORY

Effetti dell’intelligenza artificiale sulla sicurezza informatica scientifica

  • Le istituzioni scientifiche devono garantire la migliore igiene possibile della rete, garantire la sicurezza delle organizzazioni partner e controllare i rischi di sicurezza informatica dei singoli individui. Come proteggono le strutture dal furto di proprietà intellettuale, dall'accesso a dati privati ​​e sensibili e dagli attacchi di riscatto?
  • La protezione della qualità e dell’integrità dei dati richiede controlli sull’accesso agli archivi, nonché personale altamente qualificato, partnership forti e un ambiente costruito adeguato.

TEMA 2: Impegno pubblico, comunicazione della scienza e responsabilità pubblica

INTEGRITÀ SCIENTIFICA NELLA CONDUZIONE DELLA RICERCA

Principi e valori della scienza attuale

  • L’intelligenza artificiale può generare tensioni tra alcuni dei principi e dei valori fondamentali che definiscono la scienza odierna. Tali contraddizioni potrebbero includere apertura vs rigore; privacy e riservatezza rispetto alla scienza aperta; dati enormi rispetto a dati di alta qualità; o spiegabilità rispetto ai risultati della “scatola nera”.

Affidabilità e spiegabilità dei risultati

  • La mancanza di fiducia nell’intelligenza artificiale, nella scienza e in altre attività, può creare sfide per la sua adozione nella scienza. Ma la fiducia acritica porterà a un affidamento eccessivo, potenzialmente pericoloso, alla tecnologia dell’intelligenza artificiale e ai risultati che genera. L’intelligenza artificiale tende a produrre risultati normativi piuttosto che intuizioni rivoluzionarie, perché si basa sulla conoscenza e sulle opinioni esistenti.

Riproducibilità

  • La scienza odierna presenta già gravi problemi di riproducibilità. In che modo l’intelligenza artificiale li peggiorerà o forse li risolverà? Affinché l’intelligenza artificiale possa migliorare la riproducibilità, dovrà essere più trasparente, fornendo maggiori informazioni sui codici, sui dati sottostanti e sulla progettazione degli esperimenti. Ciò vale sia per la ricerca sull’intelligenza artificiale che per la ricerca che utilizza l’intelligenza artificiale.

Spiegabilità dei risultati

  • Il metodo scientifico richiede che le affermazioni scientifiche siano spiegabili e comprensibili. Alcuni popolari metodi di intelligenza artificiale funzionano come una scatola nera, rendendo impossibile dire come siano giunti alle conclusioni o identificare correlazioni o causalità spurie.

Utilizzo etico dei dati

  • L’uso dei big data e dell’intelligenza artificiale complica le nozioni attuali di consenso e di partecipanti umani alla ricerca, nonché le modalità in cui i dati vengono raccolti e utilizzati.
  • I comitati etici e di revisione dell’intelligenza artificiale si concentrano su soggetti umani. Oltre a svolgere il loro attuale ruolo vitale, dovrebbero essere in grado di esaminare i possibili danni alla società in generale.

Responsabilità

  • Dovremo determinare chi è responsabile della fabbricazione, della falsificazione, del plagio e di altre cattive pratiche quando la condotta difettosa può essere ricondotta a un'intelligenza artificiale. La risposta potrebbe essere semplice se l’intelligenza artificiale avesse un proprietario ovvio, ma in futuro molti potrebbero non esserlo.

Conflitto d'interesse

  • Dobbiamo vedere se sorgono nuovi conflitti di interessi con la diffusione dell’intelligenza artificiale. Potrebbero non essere coperti dalle attuali politiche sul conflitto di interessi.

IMPATTO AMBIENTALE

  • Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale deve essere reso più sostenibile (in particolare per quanto riguarda l’uso dei chip dei computer e dell’elettricità). Ancora più fondamentale, le IA potrebbero non essere in sintonia con le preoccupazioni ambientali se non hanno imparato da materiali di input appropriati.

EDITORIA SCIENTIFICA

Riconoscimenti ai contributori e agli autori

  • I ricercatori devono spiegare come è stata utilizzata l’intelligenza artificiale nella produzione dei risultati della ricerca.

L’intelligenza artificiale per la scienza di polizia

  • Gli editori devono determinare se l’intelligenza artificiale debba essere utilizzata per rilevare la fabbricazione, la falsificazione e il plagio non generati dall’intelligenza artificiale.

TEMA 3: Regolazione, standard, governance del settore privato e autoregolamentazione

QUALITÀ DEI DATI

Precisione

  • Set di dati più grandi sono migliori per addestrare le IA, ma hanno anche maggiori probabilità di produrre risposte basate troppo strettamente sui dati a loro disposizione (overfitting) o di contenere imprecisioni e pregiudizi che potrebbero portare a risultati errati o fuorvianti. Dati provenienti da fonti errate, set di dati di Frankenstein e set di dati distorti hanno già implicazioni pericolose per la scienza. Questo problema deve essere affrontato a tutti i livelli, dalle considerazioni di governance e gestione all’uso operativo.

Pregiudizi ed esclusione

  • Sebbene l’intelligenza artificiale, e in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni, utilizzino “distorsioni” (somiglianza statistica) nei dati per produrre risultati, è importante curare i dati di formazione per evitare un’ulteriore emarginazione di particolari gruppi e regioni. L’esclusione digitale porta a lacune nei dati. Inoltre, come rappresentiamo coloro che sono offline?

Orientamento tematico dei dati rispetto alla natura interdisciplinare della ricerca sull’intelligenza artificiale

  • La maggior parte della conoscenza scientifica proviene da un argomento specifico. Dobbiamo codificarlo e utilizzarlo, consentendo al tempo stesso la comunicazione tra domini e la crescente generazione di conoscenza interdisciplinare.

Codifica e annotazione dei dati

  • L’intelligenza artificiale, e in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni, richiedono che gli esseri umani codifichino e annotino i dati che utilizzano. Questi individui devono essere consapevoli del rischio di incorporare differenze culturali nei dati durante il processo di annotazione.

GESTIONE E GOVERNANCE DEI DATI

Dati aperti contro sicurezza dell’intelligenza artificiale

  • L’accesso a dati di alta qualità è fondamentale per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale per la scienza. Ma l’interesse pubblico, così come quello dei singoli individui, richiede strutture di governance per proteggere la privacy e garantire l’uso etico dei dati.

Accesso vs vantaggio

  • Gran parte dei dati necessari per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale scientifica non rientreranno nell’ambito delle iniziative sui dati aperti, ad esempio i dati detenuti dal settore privato. La tensione tra consentire l’accesso e mantenere il vantaggio commerciale può portare a mantenere riservati dati di alta qualità.

Infrastrutture dati

  • Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale per la scienza richiederà l’armonizzazione delle pratiche e lo sviluppo di comunità di pratica. Le norme e le pratiche attuali per la produzione e l’utilizzo dei dati differiscono a seconda delle discipline e delle istituzioni.
  • Man mano che le organizzazioni scientifiche aumentano la loro capacità di data curation e archiviazione, dovranno aumentare l’interoperabilità tra gli archivi.

STANDARD DEI DATI

Standard dei dati per la provenienza

  • Le fonti dei dati di addestramento devono essere opportunamente divulgate e valutate. Una preoccupazione specifica riguarda l’aspetto etico dei dati e delle loro fonti e le sue implicazioni per i pregiudizi nell’intelligenza artificiale.

Standard dei dati per la qualità (vedi anche "qualità dei dati" sopra)

  • Dovrebbero essere imposti standard tecnici, certificazione e conformità per garantire che i dati utilizzati nella scienza siano adeguatamente curati e archiviati.

LEGGE, REGOLAMENTAZIONE E POLITICA

Responsabilità legale della ricerca condotta con l’intelligenza artificiale

  • Dobbiamo conciliare i tradizionali sistemi di responsabilità con i processi e i risultati dell’intelligenza artificiale, con i loro diversi gradi di autonomia e trasparenza. A che punto un’intelligenza artificiale, anziché il suo creatore, diventa responsabile delle sue azioni?

Tutela del diritto d'autore o brevettazione delle creazioni generate dalle macchine?

  • L’incertezza sull’ammissibilità e sull’adeguatezza della protezione del diritto d’autore per le creazioni generate dall’intelligenza artificiale può portare all’uso di tecniche di brevettazione o di segreto commerciale per proteggere la proprietà intellettuale. Ciò ridurrebbe la disponibilità pubblica dei preziosi risultati, positivi e negativi, dei progetti di intelligenza artificiale.

Tutela e utilizzo dei dati digitali

  • L'estrazione di testo e dati rischia di violare il diritto d'autore attraverso la creazione di copie non autorizzate e può violare i termini e le condizioni di siti Web e database. Il Regno Unito sta creando una regola di eccezione al copyright per il text e il data mining, e altre giurisdizioni potrebbero seguire.
  • Le opere estratte per i dati possono essere protette dal diritto d'autore, ma i dati stessi sono generalmente protetti solo se facevano parte di set di dati originali. Ciò potrebbe portare all’uso del segreto commerciale per proteggere i dati. L’Unione Europea tutela i dati estratti da banche dati protette per la ricerca scientifica. Ma il carattere senza confini dei dati digitali esacerba le tensioni tra le giurisdizioni.

REGOLAMENTO

Il contesto normativo nazionale

  • Il lavoro verso una regolamentazione nazionale dell’IA sarà un atto di equilibrio tra diverse considerazioni ed esigenze. In questi arbitrati, i paesi devono creare condizioni vantaggiose affinché i loro settori scientifici e di ricerca possano prosperare e lavorare per il bene comune.

Impatto della regolamentazione in altre giurisdizioni

  • L'osservazione delle azioni di altri paesi può portare a un salto di qualità e all'allineamento delle disposizioni; oppure, l’incertezza sulla regolamentazione può portare alcuni regimi giuridici a cercare un vantaggio competitivo attraverso una regolamentazione meno rigorosa, a scapito del Paese in cui la creazione è stata generata.

È diventato buon senso prevedere che l’intelligenza artificiale trasformerà la scienza e la ricerca. L’ampio insieme di considerazioni e questioni individuate attraverso la revisione della letteratura illustra i molti modi in cui l’intelligenza artificiale sta influenzando il modo in cui la scienza viene realizzata, organizzata e finanziata. Si riferiscono alle condizioni per pratiche buone e responsabili della scienza con l’intelligenza artificiale. L’elenco dovrebbe quindi essere utile ai paesi mentre sviluppano e implementano tabelle di marcia per l’adozione dell’IA nei loro sistemi scientifici e di ricerca. Riflette in modo imperfetto, tuttavia, le considerazioni che attualmente guidano i paesi. Come risulterà chiaro dagli studi di casi, gli attuali piani per l’adozione dell’IA nella scienza sono solo parzialmente guidati da considerazioni come quelle evidenziate nell’elenco. Nel complesso, sono piuttosto guidati dall’approccio complessivo di un Paese all’IA e cercano di sostenere le ambizioni (in termini di crescita economica, migliore governance, infrastrutture digitali, ecc.) legate all’IA più in generale. Questa parziale disconnessione e la preminenza delle strategie nazionali sono comprensibili. Tuttavia, un’attenzione insufficiente alle condizioni specifiche per un’adozione efficace dell’IA nella scienza e nella ricerca influenzerà la qualità della scienza in questi paesi e ovunque. Si misurerà in politiche inadeguate in materia di dati di ricerca, pregiudizi epistemici rafforzati, capacità insufficiente e ambienti istituzionali e normativi inefficaci. Porterà, in altre parole, alla cattiva scienza.

Introduzione ai casi di studio

I seguenti casi di studio sono stati sviluppati per contribuire ad aumentare la nostra conoscenza collettiva e la comprensione degli approcci dei paesi verso l'integrazione dell'intelligenza artificiale negli ecosistemi di ricerca. Questi brevi saggi sono stati sviluppati da persone coinvolte nello sviluppo e nell'implementazione della strategia di intelligenza artificiale per la scienza nel loro paese.

I paesi sono stati selezionati in modo piuttosto opportunistico, utilizzando le reti e le connessioni di ISC per identificare contributori disponibili provenienti da diverse regioni globali. La prossima edizione di questo rapporto includerà più casi di studio e una rappresentazione geografica più equilibrata tra cui Canada, Francia, Giordania, Malawi, Marocco, Nigeria, Norvegia, Emirati Arabi Uniti, Regno Unito, Panama, Romania, Ruanda, Sud Africa, Stati Uniti. . Nelle nostre interazioni iniziali con gli autori, abbiamo presentato gli obiettivi e le ambizioni del progetto e fornito una serie di linee guida. I casi di studio firmati dagli autori riflettono la prospettiva di ciascun autore in base alle proprie esperienze nelle proprie posizioni e a ciò che ritengono più pertinente e attuale al momento della scrittura. In linea con l'ambizione di ampliare la nostra base di conoscenze e di avviare una discussione, gli autori sono stati incoraggiati a fornire informazioni concrete e fare riferimento a documenti chiave. Dopo aver ricevuto la prima bozza da ciascun autore, è stato condotto un processo di revisione interna all'interno del team principale del progetto. Il team di progetto ha fornito un feedback completo sulle prime bozze, seguito da una discussione secondaria per rispondere al feedback e perfezionare ulteriormente la bozza.

In ogni caso di studio sono inclusi riferimenti ai documenti chiave che definiscono gli approcci dei paesi. La maggior parte di questi documenti non è reperibile nei database delle pubblicazioni internazionali e pertanto non è stata inclusa nella revisione della letteratura discussa in precedenza.

Australia: prepararsi per l’uso dell’intelligenza artificiale incentrato sull’uomo

Emma Schleiger, Organizzazione per la ricerca scientifica e industriale del Commonwealth

Dott.ssa Hayley Teasdale e Alexandra Lucchetti, Accademia australiana delle scienze

Principali takeaways

  • I principi etici e gli approcci all’intelligenza artificiale incentrati sull’uomo stanno informando il quadro emergente dell’Australia per la governance dell’intelligenza artificiale. Il numero di offerte di istruzione terziaria per l’IA è aumentato in Australia e è integrato da un’iniziativa per attrarre e formare specialisti di IA pronti per il lavoro.
  • Sebbene esistano programmi attivi per migliorare la diversità nella forza lavoro STEM australiana, questi non sono specificatamente adattati per affrontare l’intelligenza artificiale. Inoltre, è riconosciuta la necessità di migliorare la competenza etica e di aumentare la consapevolezza dei diritti umani negli sforzi scientifici legati all’intelligenza artificiale. Tuttavia, sono necessarie risorse più personalizzate per il settore scientifico.
  • Restano da affrontare altre sfide, come l’infrastruttura di calcolo dei dati e ad alte prestazioni necessaria per l’intelligenza artificiale e la scienza abilitata all’intelligenza artificiale e l’attuazione dei principi dei dati FAIR e CARE.

Il governo, le organizzazioni scientifiche e le università australiane stanno esplorando la preparazione del sistema scientifico nazionale per cogliere le opportunità e mitigare i rischi dell’intelligenza artificiale per accelerare la scoperta scientifica. Ad esempio, l’agenzia scientifica nazionale, la Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO), ha pubblicato il rapporto Intelligenza artificiale per la scienza: tendenze di adozione e percorsi di sviluppo futuri (Hajkowicz et al., 2022). Esamina l’impatto dell’intelligenza artificiale sulla scienza e l’imperativo per le organizzazioni di ricerca di investire in meccanismi per sfruttare i benefici e mitigare i rischi di queste tecnologie. Il rapporto delinea sei percorsi di sviluppo futuri per consentire la transizione, tra cui aggiornamenti hardware e software, aumento della capacità dei dati, miglioramento dell’istruzione e della formazione, sviluppo di un’intelligenza artificiale incentrata sull’uomo, miglioramento della diversità della forza lavoro e della capacità etica. Le organizzazioni di tutto il sistema scientifico nazionale australiano hanno iniziato ad espandere la propria capacità di potenziamento dell'intelligenza artificiale in queste aree con recenti iniziative, attività, programmi e linee guida di ricerca. Tuttavia, restano delle sfide da affrontare.

Hardware e software

Le organizzazioni scientifiche che cercano di migliorare le proprie capacità di intelligenza artificiale devono prendere decisioni sugli aggiornamenti di hardware, software e infrastrutture computazionali. L'Accademia australiana delle scienze ha recentemente organizzato una tavola rotonda nazionale per discutere le future esigenze di supercalcolo del settore scientifico australiano. Il gruppo ha evidenziato la necessità di una strategia nazionale e di una struttura di calcolo exascale per garantire la capacità di ricerca sovrana dell’Australia e consentire alla scienza di soddisfare le priorità nazionali e regionali in futuro (Australian Academy of Sciences, 2023).

Dati

Il futuro miglioramento delle capacità dell’intelligenza artificiale richiede anche investimenti in dati di alta qualità che siano adatti allo scopo, di provenienza garantita, convalidati, aggiornati e ottenuti eticamente. Il governo australiano sta dando l’esempio attraverso la sua strategia per il governo dei dati e del digitale (Government of Australia, 2023). Questa iniziativa si concentra sull’adozione di approcci basati sulle migliori pratiche alla raccolta, gestione e utilizzo dei dati per diventare un’organizzazione basata sui dati.

In concomitanza con il crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale, è essenziale che l’Australia implementi meglio i principi sui dati FAIR (trovabili, accessibili, interpretabili e riutilizzabili) e CARE (beneficio collettivo, autorità di controllo, responsabilità ed etica). Questi e altri principi e pratiche della scienza aperta, del movimento Indigenous Data Sovereignty e della gestione partecipativa dei dati forniscono tutti una guida fondamentale per la creazione, l’uso e la gestione dei dati che sosterranno l’intelligenza artificiale nel sistema scientifico australiano.

Istruzione, formazione e capacità

È imperativo promuovere l’istruzione, la formazione e il miglioramento delle capacità nel settore scientifico e nell’istruzione permanente. Il numero di corsi terziari di IA offerti in Australia è quasi raddoppiato tra il 2020 e il 2023, offrendo maggiori opportunità educative (37 offerte nel 2020, 69 nel 2023) (OCSE, 2024).

La Commissione australiana per i diritti umani (2023) ha raccomandato che "lo sviluppo professionale e la formazione siano forniti agli insegnanti" e che "le scuole dovrebbero introdurre programmi completi di alfabetizzazione digitale per fornire agli studenti le competenze necessarie per interagire con gli strumenti di intelligenza artificiale generativa in modo responsabile ed etico" .

Nel 2021, 24.7 milioni di AUD sono stati investiti nella creazione del programma CSIRO Next Generation AI Graduates per attrarre e formare specialisti di IA pronti per il lavoro in Australia (CSIRO, 2021). Attualmente, più di mille ricercatori CSIRO stanno lavorando su una vasta gamma di progetti di intelligenza artificiale e scienza dei dati (CSIRO, a).

Intelligenza artificiale antropocentrica

La collaborazione uomo-intelligenza artificiale e l’intelligenza artificiale incentrata sull’uomo sono progettate e implementate per garantire che gli esseri umani possano lavorare efficacemente con l’intelligenza artificiale e beneficiare dei punti di forza complementari degli esseri umani e dei sistemi di intelligenza artificiale per svolgere compiti secondo standard più elevati di quelli che ciascuno può raggiungere da solo. Nel 2023, l’Australia ha firmato la Dichiarazione di Bletchley affermando che l’intelligenza artificiale dovrebbe essere progettata, sviluppata e utilizzata in modo incentrato sull’uomo, responsabile e affidabile.

Il programma di lavoro di intelligenza collaborativa (CINTEL) di CSIRO sta sviluppando la scienza e la tecnologia per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale supportino gli esseri umani nella risoluzione delle sfide scientifiche, come compiti ad alta intensità di lavoro come l'annotazione del genoma (CSIRO, b). L'annotazione utilizza la sequenza del genoma per creare fenotipi biologici fondamentali per aumentare i raccolti attraverso l'allevamento selettivo. Il gruppo sta sviluppando un approccio scalabile che prevede la collaborazione tra un esperto del settore e l’intelligenza artificiale che consentirà un’annotazione accurata e tempestiva dei genomi.

Diversità di genere, etnica e culturale

La forza lavoro dell’IA è priva di diversità di genere, etnica e culturale, il che limita la qualità dei risultati. Migliorare questo aspetto contribuirà a migliorare la capacità di intelligenza artificiale all’interno delle organizzazioni di ricerca.

Il governo australiano (2020) Piano d'azione strategico per il progresso delle donne nel settore STEM 2020 fornisce un approccio nazionale e coordinato per raggiungere aumenti sostenuti dell’uguaglianza di genere nella scienza, nella tecnologia, nell’ingegneria e nella matematica (STEM). Programmi come Deadly Science (Deadly Science) e Indigenous STEM Education Project (CSIRO, 2021) cercano di sostenere e coinvolgere gli studenti aborigeni e isolani dello Stretto di Torres nelle carriere scientifiche e legate alle materie STEM. Tra il 2014 e il 2021, il progetto Indigenous STEM Education ha raggiunto oltre 23,000 partecipanti in 603 scuole e Deadly Science ha consegnato 7,500 scatole di risorse scientifiche a oltre 800 scuole.

Capacità etica

Gli standard in evoluzione e la regolamentazione della progettazione e dell’implementazione dell’IA richiedono investimenti in capacità etiche, comprese tecnologia, competenze e culture. A sostegno dell’innovazione responsabile, il governo australiano ha prodotto un quadro di otto principi etici per garantire che l’intelligenza artificiale sia sicura, protetta e affidabile (Dawson et al., 2019; DISR, a). A ciò è seguito il documento di discussione del 2023 IA sicura e responsabile in Australia (DISR, 2023) per sostenere pratiche di intelligenza artificiale responsabili e aumentare la fiducia e la fiducia della comunità attraverso risposte consultive del governo. La risposta provvisoria del governo australiano alla consultazione del gennaio 2024 ha individuato una serie di misure legali, normative e di governance necessarie per garantire che l’intelligenza artificiale sia progettata, sviluppata e implementata in modo sicuro e responsabile (DISR, 2024).

La piattaforma per l'innovazione responsabile della scienza futura del CSIRO è un programma di ricerca che valuta sistematicamente e scientificamente i rischi, i benefici e le incertezze della scienza e della tecnologia del futuro. Nel frattempo, la Commissione australiana per i diritti umani (2021) raccomanda che "gli organismi di accreditamento professionale per [STEM] introducano una formazione obbligatoria sui diritti umani fin dalla progettazione come parte dello sviluppo professionale continuo".

Tuttavia, non esiste alcun quadro o strategia per tale miglioramento delle competenze nel settore scientifico, ed esistono pochissimi organismi di accreditamento professionale.

altre sfide

Oltre a influenzare il modo in cui viene svolta la scienza, l’intelligenza artificiale può influenzare il modo in cui la scienza viene amministrata, governata, finanziata e valutata. I consigli di ricerca australiani, l’Australian Research Council e il National Health and Medical Research Council, hanno creato politiche per tenere conto del ruolo dell’intelligenza artificiale generativa nei loro processi di sovvenzione (ARC, 2023; NHMRC, 2023). È vietato l’uso dell’intelligenza artificiale generativa nella valutazione delle domande per preservare la riservatezza e l’integrità del processo. Per i richiedenti, le politiche rilevano i potenziali vantaggi e la necessità di cautela nell’uso dell’IA, ma non elencano alcuna restrizione specifica sull’uso dell’IA da parte dei candidati.

Testimonianze

Benin: anticipare gli impatti dell’intelligenza artificiale sull’aspirante hub di servizi digitali dell’Africa occidentale

Ministero dell'Economia Digitale e delle Comunicazioni

Key Takeaways:

  • Le infrastrutture e le piattaforme digitali sono state istituite dal 2016 come parte della visione del Benin come hub per i servizi digitali dell'Africa occidentale. Gli istituti del paese hanno avviato programmi di formazione ed istruzione sull’intelligenza artificiale per le giovani generazioni.
  • Le sfide relative alla raccolta, preparazione, accesso, archiviazione e governance dei dati devono essere affrontate per il corretto funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale. Anche la protezione dei dati, i diritti fondamentali e la governance dei dati sollevano sfide giuridiche, normative ed etiche

Il governo del Benin, con la sua visione di "trasformare il Benin nell'hub dei servizi digitali dell'Africa occidentale per accelerare la crescita e l'inclusione sociale" (MDEC, 2016), ha implementato diverse riforme strutturali e progetti di implementazione di infrastrutture e piattaforme digitali dal 2016. Questa visione è stato articolato nei programmi d'azione del governo, che si concentrano su progetti faro, progetti prioritari e progetti con un rapido impatto per la trasformazione strutturale, economica, politica e sociale del Paese.

La messa in pratica della sua visione ha consentito al Benin di istituire un codice digitale, un data center nazionale, un portale nazionale per i servizi pubblici, un'infrastruttura a chiave pubblica, una rete amministrativa nazionale che integra oltre 187 siti e una rete di oltre 2,500 chilometri di fibra ottica. cavi ottici distribuiti su tutto il territorio nazionale, tra gli altri progetti. L'utilizzo delle nuove infrastrutture e piattaforme del Benin genererà enormi quantità di dati che dovranno essere gestiti e valorizzati attraverso l'uso di strumenti e tecnologie di intelligenza artificiale in modo che il loro potenziale di creazione di valore non sfugga all'economia beninese.

Strategia nazionale per l’intelligenza artificiale e i Big Data

È in questo quadro che il governo del Benin ha adottato, nel gennaio 2023, una strategia nazionale sull’intelligenza artificiale e i Big Data (SNIAM 2023–2027). Questa strategia delinea un piano d'azione strutturato attorno a quattro programmi, incluso uno relativo al "Sostegno alla formazione, alla ricerca, all'innovazione, al settore privato e alla cooperazione" (MDEC, 2023). Attraverso questo programma, il Benin mira a sostenere la formazione e la ricerca attrezzando le università e promuovendo partenariati nel campo dell’intelligenza artificiale. Mira inoltre a sviluppare meccanismi di finanziamento rafforzando il sostegno istituzionale alle strutture responsabili dell’imprenditorialità e dell’innovazione mentre mobilitano e sostengono le risorse destinate alle startup. Infine, mira a rafforzare la cooperazione subregionale e internazionale in questo settore.

Lo sviluppo dello SNIAM 2023–2027 si è svolto in due fasi: una fase preliminare seguita dallo sviluppo del documento stesso. È stato durante la fase preliminare che il governo si è preparato fornendo al Benin il codice digitale, l’infrastruttura di connettività, l’archiviazione dei dati e le piattaforme utili a rafforzare la fiducia digitale. Tuttavia, rimangono molte sfide da affrontare. Esistono sfide relative ai dati riguardanti la raccolta, la preparazione, l’accesso, l’archiviazione e la governance dei dati necessari per il funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale. Esistono anche notevoli sfide legali e normative legate alla governance e alla regolamentazione dell’IA, nonché sfide etiche riguardanti la protezione dei dati e i diritti fondamentali. Allo stesso tempo, le opportunità per il Benin sono molteplici e riguardano il sostegno allo sviluppo di settori prioritari come l’istruzione, la formazione professionale, la sanità, l’ambiente di vita e i trasporti.

Finanziamenti e accordi istituzionali

Con un costo stimato pari a 7.7 milioni di dollari in un periodo di cinque anni, le principali azioni di SNIAM 2023–2027 saranno implementate attraverso un partenariato pubblico-privato, a livello nazionale, mirato a specifiche aree di sviluppo. Vengono proposte varie fonti di finanziamento per mobilitare le risorse necessarie per attuare le azioni delineate nella strategia. Queste includono richieste di finanziamenti nazionali sia da parte del governo che del settore privato; appelli per aiuti esteri bilaterali e multilaterali; e gli appelli al capitale privato straniero nel quadro del partenariato pubblico-privato.

L’integrazione dell’IA in Benin richiederà la partecipazione di tutti gli enti pubblici, del settore pubblico e della popolazione per ottenere gli effetti desiderati. Gli effetti in questione includono il miglioramento della produttività e della qualità dei prodotti e dei servizi nei settori prioritari e in quelli che presentano reali opportunità per l’IA; un ecosistema dinamico di intelligenza artificiale guidato da aziende beninesi; trasferimenti di tecnologia e conoscenza tra laboratori di ricerca e settore privato; e il riconoscimento del Benin nel campo dell’intelligenza artificiale.

Le parti interessate modellano la preparazione nella ricerca

La preparazione all’intelligenza artificiale nella ricerca coinvolge da un lato gli enti pubblici di innovazione e, dall’altro, le organizzazioni della società civile, il mondo accademico, le startup e il settore privato in generale. Sono stati identificati diversi programmi mirati di sviluppo delle competenze per aiutare i lavoratori a prepararsi per le transizioni legate all’intelligenza artificiale. Questi programmi sono previsti direttamente dal governo o in collaborazione con i partner. Pertanto, il Ministero dell’Economia Digitale e delle Comunicazioni, come parte dell’operatività del piano d’azione della strategia AI, sta collaborando con vari partner dell’ecosistema digitale in Benin per implementare attività di sensibilizzazione, networking, formazione e altro ancora.

Durante lo sviluppo dei moduli di alfabetizzazione digitale sono inoltre previste azioni di sensibilizzazione di base sull’IA. La Smart Africa Alliance ha sviluppato un documento di riferimento per il rafforzamento delle capacità che ha portato alla realizzazione di numerosi progetti e iniziative, tra cui il progetto Smart Africa Digital Academy (SADA), che supporta i processi esistenti in vari paesi (SADA, nessuna data). In Benin è stata firmata nel 2022 una convenzione per l’implementazione della SADA e nel 2023 sono iniziate le azioni a sostegno della Leva dell’Apprendimento per la Riqualificazione nel Settore Digitale (LeARN), focalizzate su tre moduli: formazione di 25 esperti Data Steward, formazione di 25 sviluppatori di dati e formazione sull'intelligenza artificiale (governo del Benin, 2021).

Inoltre, ci sono iniziative di alcuni attori non governativi nell’ecosistema digitale e di intelligenza artificiale beninese che vale la pena evidenziare. Dal 2021 la Fondazione Odon Vallet organizza una Summer School sull'intelligenza artificiale, dove circa un centinaio di giovani ricevono una formazione pragmatica e di alta qualità su concetti di base dell'intelligenza artificiale come la programmazione, l'apprendimento automatico e l'elettronica integrata (compresa la robotica e la domotica). Dal 2020, l'Agenzia francofona per l'intelligenza artificiale organizza conferenze di sensibilizzazione per i giovani beninesi, comprese le donne, sulle sfide dell'intelligenza artificiale, nonché corsi di formazione di master online in intelligenza artificiale e big data in collaborazione con le università francofone (AFRIA, 2020 ).

Comunità scientifica e di ricerca nazionale

SNIAM 2023–2027 è il risultato di una sinergia di azioni provenienti sia da strutture governative settoriali che dal settore privato, nonché da associazioni o organizzazioni accademiche.

Nel suo processo di sviluppo, l'obiettivo della strategia nazionale era quello di avere un documento di consenso che tenesse conto di ambiti vitali come la ricerca, gli sviluppi e le innovazioni, le applicazioni, il posizionamento sul mercato e la diffusione intersettoriale, il supporto e la guida per l'implementazione.

Per quanto riguarda gli istituti di ricerca locali, il Benin dispone di un centro di formazione e ricerca, l'Istituto di scienze matematiche e fisiche (IMSP), fondato nel 1988. Con le sue risorse specializzate nell'intelligenza artificiale, l'IMSP costituisce un centro di competenza a livello nazionale in matematica e informatica basata sull'intelligenza artificiale (a livello di dottorato) e dispone di un supercomputer con una potenza rara per un istituto dell'Africa occidentale. La sfida per l’IMSP oggi è mantenere la potenza di calcolo e rafforzare i mezzi per trarre vantaggio da questa infrastruttura. Anche l'Istituto di formazione e ricerca in informatica, la scuola politecnica di Abomey-Calavi e la sua scuola di dottorato in scienze ingegneristiche e il laboratorio di biomatematica e stime forestali dell'Università di Abomey-Calavi stanno lavorando a diversi progetti che implementano la tecnologia dell'intelligenza artificiale. come blockchain.

Inoltre, sono state avviate e sono in corso diverse azioni di rafforzamento delle capacità per preparare le risorse umane alle trasformazioni del mercato del lavoro indotte dall’intelligenza artificiale e dalle tecnologie emergenti in generale. Oltre all'insegnamento dell'informatica (networking e ingegneria), l'IMSP offre dal 2020 un master in data science, avendo già formato una ventina di laureati, di cui una quarantina attualmente in formazione in questo campo. All'IMSP sono già state difese una decina di tesi sull'intelligenza artificiale o su campi affini. Inoltre, presso l'Istituto di formazione e ricerca in informatica è disponibile un programma di laurea in intelligenza artificiale. Sono in corso sforzi per creare un programma di master qui per consentire agli studenti di continuare i loro studi sull'intelligenza artificiale. La formazione sull’IA fornita in questo campo affronterà le varie sfide legate alle competenze dell’IA. Diverse università e scuole stanno inoltre avviando programmi di formazione sull’intelligenza artificiale nel settore privato. Ad esempio, l’Agenzia per lo sviluppo della città di Sèmè, in collaborazione con l’Università della Sorbona, ha lanciato nel 2022 un gruppo di professionisti che hanno beneficiato di una formazione continua altamente certificata nel campo dell’intelligenza artificiale.

Fasi operative della strategia

SNIAM 2023–2027 mira a rendere l’intelligenza artificiale e i big data una leva per lo sviluppo del Benin entro il 2027, con un maggiore sostegno a settori strategici come l’istruzione, la sanità, l’agricoltura, l’ambiente di vita e il turismo in un approccio opportunistico. Le azioni in corso sono distribuite all'interno dei programmi e la loro attuazione si baserà sulla definizione delle priorità considerando tre fattori. Il primo fattore è l’impatto aziendale: la misura in cui la soluzione proposta andrà a beneficio del beneficiario principale o risolverà il problema originale. Il secondo fattore è la complessità: la misura in cui i dati sono disponibili e sfruttabili in questo momento. Il terzo è la complessità tecnologica: lo sforzo necessario per creare, implementare o adattare una soluzione di intelligenza artificiale.

Nel rendere operativa la strategia, sono in corso iniziative per identificare ed eseguire piani d'azione associati. Questi includono studi di fattibilità e definizione di progetti per rendere operativo SNIAM 2023-2027. Si estendono anche allo sviluppo di piattaforme applicative per casi d’uso dell’intelligenza artificiale. Nell’ambito di quest’ultima azione, il governo del Benin ha implementato GPT.BJ, un’iniziativa per promuovere l’accesso alle informazioni legali nella vita dei cittadini (Le Matinal, 2023). GPT.BJ è un chatbot sviluppato dall'Agenzia del Benin per i sistemi informativi e digitali ed è progettato per rispondere a domande relative al codice fiscale generale, al codice digitale, al codice del lavoro e al codice penale del Benin. È stato lanciato nel 2023 durante la seconda Fiera dell’imprenditoria digitale e dell’intelligenza artificiale.

Testimonianze

Brasile: sfruttare i vantaggi dell’intelligenza artificiale con alcune avvertenze

Mariza Ferro, Professore di Informatica, IA etica e sostenibile, Universidade Federal Fluminense (UFF), Responsabile del Gruppo di riferimento per l'intelligenza artificiale etica e affidabile (Núcleo IA Ética)

Gilberto M.Almeida, Professore di Diritto dell'informatica e di Internet presso la Pontificia Cattolica, Università di Rio de Janeiro, co-coordinatore del Gruppo di riferimento per l'intelligenza artificiale etica e affidabile (Núcleo IA Ética)

Le prelibatezze chiave:

  • La necessità di facilitare la ricerca e lo sviluppo dell’IA ha spinto il governo brasiliano ad attuare una riforma legislativa e un risultato fondamentale è la partnership del Ministero della Scienza con finanziatori ed esperti nazionali per la creazione di centri di ricerca applicata sull’IA.
  • Le sfide nel paese includono un divario nell’alfabetizzazione e nell’istruzione sull’intelligenza artificiale, nonché nei finanziamenti per la ricerca sull’intelligenza artificiale. C’è anche preoccupazione per la stagnazione della strategia nazionale sull’intelligenza artificiale e dei progetti di legge che potrebbero ostacolare le priorità della scienza e della ricerca, favorire l’incertezza tra i ricercatori e limitare la collaborazione internazionale.

Il Brasile ha una storia significativa nella promozione di politiche a lungo termine per lo sviluppo digitale, a partire dagli anni ’1970 con il miglioramento dell’infrastruttura digitale per la raccolta, l’archiviazione, l’elaborazione e la condivisione dei dati (ad esempio, all’interno delle agenzie federali SERPRO e DATAPREV). Da allora, una legislazione specifica ha sostenuto la creazione di reti riunendo aziende e università – ad esempio, IBM e l’Università di San Paolo, che hanno sviluppato un’iniziativa congiunta per progetti di ricerca a lungo termine sull’intelligenza artificiale come l’intelligenza artificiale per l’agroalimentare sostenibile e reti alimentari, processi decisionali sul clima con criteri multipli tra gli altri progetti – e accelerazione della diffusione dell’uso di Internet, anche istituendo un quadro civile onnicomprensivo per Internet (Governo del Brasile, 2014).

Tuttavia, secondo un rapporto di ricerca del Berkman Klein Center (Fjeld et al., 2020) e del MIT Technology Review (Gupta e Heath, 2020), nonostante questi importanti passi avanti, fino al 2020 il Brasile non si trovava bene nella classifica dei paesi dell’America Latina, in termini di regolamentazione dell’IA e rispettive strategie nazionali. Da allora in poi ha compiuto alcuni progressi, con iniziative successive che lo hanno posizionato sulla mappa dell’Osservatorio politico dell’OCSE sulla regolamentazione dell’IA e sulle strategie nazionali, nonché nei rapporti di organizzazioni private come il Global AI Index e altri (IAPP, 2023).

Centri di ricerca

Il Brasile ha raggiunto importanti traguardi tra il 2018 e il 2021, in particolare con l’adozione di nuove leggi (Governo del Brasile, 2018; 2019a) che hanno rimosso le barriere burocratiche alla trasformazione digitale guidata dalla ricerca e dallo sviluppo dell’IA. Questo era lo scenario quando, nel 2019, il Ministero della Scienza, Tecnologia, Innovazione e Comunicazione (MCTIC) ha collaborato con la Fondazione per la Ricerca nello Stato di San Paolo (FAPESP) e il Comitato direttivo brasiliano di Internet per lanciare un invito alla creazione di otto centri di ricerca applicata sull’intelligenza artificiale.

I settori beneficiari interessati erano la sanità, l’industria, le città, l’agricoltura (formalmente prioritaria nella politica nazionale su scienza, tecnologia e innovazione), la sicurezza delle informazioni (compresa l’indagine e la progettazione di algoritmi e meccanismi) e i sistemi di difesa informatica. Sei di questi centri sono stati selezionati nel maggio 2021 (uno per l'IA nelle città intelligenti, uno per l'agricoltura, due per l'industria e due per la sanità) e quattro nel 2023 (due per l'IA nell'industria 4.0, uno per le energie rinnovabili e uno per la sicurezza informatica) . Ogni centro coinvolge dozzine di ricercatori senior e dozzine di studenti e ogni centro riceve circa 200,000 dollari all'anno dalla FAPESP per un massimo di dieci anni.

Strategia nazionale

Nell'aprile 2021, MCTIC ha presentato la Strategia nazionale brasiliana per l'intelligenza artificiale (EBIA), che è stata collegata ai Centri di ricerca applicata all'intelligenza artificiale come un'altra azione strutturante MCTIC per preparare il sistema brasiliano di scienza e innovazione per l'intelligenza artificiale (MCTI, 2021). L’EBIA mirava a progettare un piano di sviluppo dell’intelligenza artificiale per il Paese fornendo linee guida per il ramo esecutivo federale per incoraggiare la ricerca, l’innovazione e lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale, nonché su questioni etiche e di affidabilità. Sebbene l’EBIA sia una strategia nazionale generale e di macro livello, e non abbia specificato ambiti particolari per la ricerca sull’IA, ha indicato azioni strategiche in cui si fanno riferimenti alla ricerca, in particolare per quanto riguarda la ricerca volta a sviluppare soluzioni etiche di IA.

Fatture di legge

Parallelamente alla strutturazione di una strategia amministrativa complessiva, i tentativi legislativi di legittimazione del piano nazionale sono stati seguiti, dal 2019 al 2021, dalla presentazione di tre progetti di legge sull’AI al Congresso (Governo del Brasile, 2019b; 2020; 2021), che prevedeva in particolare la promozione dell’innovazione e la salvaguardia della minimizzazione del danno. Nessuno di questi progetti di legge è stato approvato. Nel 2023, quindi, il Senato ha invitato un gruppo di 40 giuristi a concepire un quarto disegno di legge (Governo del Brasile, 2023; Hilliard, 2023). I suoi contenuti si ispiravano all'AI Act dell'Unione Europea – allora considerato uno standard internazionale di buone pratiche in materia – e includevano l'obiettivo di sostenere un approccio basato sul rischio alla regolamentazione dell'IA. Una sequenza così lunga è indicativa della concentrazione degli sforzi compiuti finora sull’azione legislativa. Infine, dall’ultimo trimestre del 2023, il Congresso ha discusso tutti i progetti di legge nel tentativo di consolidarli.

Obiettivi strategici e azioni

D’altro canto, nella sfera amministrativa, l’EBIA pretende di spingere il governo brasiliano a stimolare la ricerca, l’innovazione e lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale in conformità con molteplici considerazioni, inclusa la garanzia di uno sviluppo e un utilizzo affidabili ed etici (Governo del Brasile, 2022 ). Tali obiettivi si sono ispirati ai concetti e ai principi dell’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (OCSE) come fonte di riferimento per le questioni chiave da affrontare e hanno ispirato la struttura dell’EBIA per quanto riguarda le aree di interesse, ad esempio la crescita inclusiva. In pratica, l’EBIA è suddivisa in sei obiettivi primari, vale a dire: istruzione, formazione e forza lavoro; ricerca, sviluppo e innovazione; applicazione nei settori produttivi; applicazione nella pubblica amministrazione; e pubblica sicurezza. Tuttavia, sebbene tali assi dell’EBIA puntino ad azioni strategiche, sono stati formulati in modo vago, per cui manca chiarezza sulle modalità concrete per definire politiche pubbliche adeguate. Gli obiettivi non rientrano nelle azioni strumentali prescritte (Filgueiras e Junquilho, 2023).

Ad esempio, nell’asse istruzione, lo sviluppo di programmi di alfabetizzazione digitale è genericamente sostenuto per tutti gli ambiti e livelli di istruzione, indipendentemente dalle specificità naturali di ciascuno, come le particolarità per l’insegnamento dell’IA nel contesto dell’istruzione di base, o dell’istruzione accademica. studi Avanzati. Paradossalmente, l’indice latinoamericano dell’intelligenza artificiale ha interpretato questi termini generici come un punto di forza, partendo dal presupposto che il Brasile abbia effettivamente incorporato elementi di intelligenza artificiale nel suo curriculum scolastico nazionale. Il Common National Curriculum Base è stato infatti recentemente aggiornato per aggiungere elementi di pensiero computazionale e programmazione informatica, ma la realtà è che l’alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale non è stata introdotta correttamente, poiché non esistono né insegnanti qualificati né una strategia definita.

Linee guida per la ricerca

Rispecchiando tale scenario, nel novembre 2023 l’Accademia brasiliana delle scienze ha pubblicato una serie di linee guida raccomandate per l’uso e il progresso scientifico dell’IA in Brasile (ABC, 2023). Le raccomandazioni sottolineano il divario esistente nell’alfabetizzazione e nell’educazione all’IA in tutta la società civile, in particolare per i minori, e nell’azione fondamentale per preparare il sistema nazionale all’IA a lungo termine. Accanto a queste e altre questioni, il gruppo di ricercatori dell’Accademia evidenzia la necessità di un aumento immediato dei finanziamenti da parte del governo per la ricerca pubblica (poiché le università pubbliche guidano la ricerca sull’intelligenza artificiale in Brasile), la creazione di meccanismi affinché anche il settore privato aumenti investimenti in questa tecnologia e la necessità di un contesto normativo sicuro per insegnanti e ricercatori (ABC, 2023).

In sostanza, lo sviluppo di un sistema scientifico nazionale per l’IA richiede l’attuazione di politiche pubbliche volte a coordinare i diversi fattori abilitanti coinvolti. Di conseguenza, si prevede che l’esame dell’attuale panorama legislativo e amministrativo in Brasile, abbinato a un’analisi di studi selezionati tratti sia dalla letteratura scientifica che da quella grigia, consentirà di comprendere meglio gli sforzi del Brasile per stabilire il proprio sistema scientifico nazionale per l’IA e l’impatto risultante sul quadro nazionale della scienza e della ricerca.

I disegni di legge dell’EBIA e dell’IA fungono da principali strumenti per orientare le priorità della ricerca scientifica e promuovere un ecosistema di innovazione mirato in Brasile. Il mancato progresso contemporaneo di questi strumenti potrebbe generare impatti negativi creando un ambiente normativo incerto per ricercatori e professori. Inoltre, tale stagnazione potrebbe limitare la collaborazione e i finanziamenti internazionali.

Implementazione mancante

Tuttavia, in generale, le strategie nazionali di IA di altri paesi dell’America Latina (Chiarini e Silveira, 2022) propongono circa un decennio per essere implementate, mentre il Brasile ha tentato di farlo in un periodo relativamente breve, dal 2020 al 2022. Non dovrebbero esserci sorprese , quindi, che finora nessun obiettivo specifico è stato sostanzialmente raggiunto, nonostante la portata che essi possono rappresentare nel contesto di un paese con dimensioni e popolazione continentali. La mancata cascata di indicazioni dettagliate dell’EBIA sulle opportunità e sulle sfide per l’implementazione (Chiarini e Silveira, 2022) è quindi un problema serio e urgente per il Brasile e per tutti coloro che probabilmente trarrebbero beneficio dalla ricerca sull’IA per una soluzione accelerata.

Considerato tutto quanto sopra, il fatto che l’intelligenza artificiale sia citata nove volte nella Strategia brasiliana di trasformazione digitale 2018, ma in modo molto generico e scollegato da qualsiasi azione efficace o obiettivo concreto, sembra un ulteriore segnale del fatto che il Brasile non ha fissato adeguatamente gli obiettivi dell’EBIA e ha ha lottato troppo a lungo per approvare una piattaforma legislativa. L’insufficiente preparazione del Brasile all’intelligenza artificiale e all’apprendimento automatico rende il suo sistema scientifico nazionale incoerente con le buone pratiche internazionali. Le sue sfide e possibilità nazionali, nonché l’importanza regionale, richiedono un’azione e un sostegno tempestivi.

Testimonianze

Cambogia: ricerca di approcci di intelligenza artificiale alle missioni di ricerca nazionali

Siriwat Chhem, Consulente strategico presso l'Asian Vision Institute

Principali takeaways

  • Gli sforzi collettivi nello sviluppo di servizi basati su cloud nel paese sono stati sostenuti da attori locali in diversi settori. L’Agenda Nazionale della Ricerca 2025 ha identificato le sfide nazionali e ha messo a punto un piano per affrontarle.
  • I finanziamenti e la capacità di ricerca in Cambogia sono limitati, nonché uno scarso allineamento tra il lavoro di ricerca e le sfide nazionali. La cautela culturale nei confronti delle tecnologie incerte è uno dei motivi per cui l’istruzione è prevalentemente prioritaria per l’ingegneria e la contabilità.
  • Tra le priorità immediate figurano il rafforzamento dell’infrastruttura per i dati e la potenza di calcolo, nonché il miglioramento delle competenze e l’espansione dei professionisti dell’IA.

Nel panorama in rapido sviluppo del progresso tecnologico, la Cambogia è pronta a integrare l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale nei suoi sistemi scientifici nazionali. Approfondiremo l'approccio strategico adottato dalla Cambogia, esplorando vari aspetti che vanno dalla prospettiva del governo sull'impatto dell'intelligenza artificiale agli accordi istituzionali e al coinvolgimento delle parti interessate essenziali per promuovere l'innovazione e la crescita economica.

Politiche centrate sull’uomo

Al centro della strategia della Cambogia c’è una profonda consapevolezza del potere di trasformazione dell’intelligenza artificiale in diversi settori. Con una visione in linea con le tendenze globali dell’IA, il governo della Cambogia sta elaborando politiche incentrate sull’uomo volte a promuovere la ricerca e lo sviluppo (R&S) responsabili dell’IA. Il Ministero dell'Industria, della Scienza, della Tecnologia e dell'Innovazione (MISTI) ha pubblicato il rapporto Panorama dell’intelligenza artificiale in Cambogia: stato attuale e tendenze future (MISTI, 2023a). Questo approccio lungimirante sottolinea l’impegno della Cambogia a sfruttare le innovazioni tecnologiche per migliorare il proprio sviluppo socioeconomico, come sottolineato dal Consiglio economico nazionale supremo nella sua Quadro politico per l’economia e la società digitale della Cambogia 2021-2035 (SNEC, 2021).

Quadro istituzionale

Gli accordi istituzionali svolgono un ruolo cruciale nel facilitare l’agenda dell’IA della Cambogia, con il governo che guida iniziative per avviare e integrare i cambiamenti. I quadri collaborativi e le piattaforme di condivisione delle conoscenze sono fondamentali per promuovere la collaborazione tra settori multidisciplinari di ricerca e innovazione, aprendo la strada allo sviluppo olistico. Roadmap 2030 per scienza, tecnologia e innovazione della Cambogia (MISTI, 2021) sottolinea che la politica nazionale STI dà priorità a cinque pilastri: governance, capitale umano, ricerca e sviluppo, collaborazione e costruzione dell’ecosistema. Inoltre, MISTI (2023b) ha sviluppato il Roadmap della tecnologia digitale, individuando l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale come tecnologie chiave per lo sviluppo della tecnologia digitale nazionale. Secondo il MISTI (2023c) Rapporto su scienza, tecnologia e innovazione 2022, MISTI ha il mandato come ente governativo di supervisionare il settore STI ed è responsabile della promozione della rete di intelligenza artificiale, robotica e automazione in Cambogia.

Missioni di ricerca nazionali

La Agenda Nazionale della Ricerca 2025 dettagliate da MISTI (2022) hanno individuato otto missioni di ricerca nazionali: 1) cibo locale; 2) fornitura energetica affidabile; 3) istruzione di qualità; 4) ricambi elettronici e meccanici; 5) servizi basati su cloud; 6) elettricità e acqua potabile; 7) neutralità del carbonio; e 8) sanità potenziata dal digitale. Le principali aree di ricerca a sostegno della missione 5 sui servizi basati su cloud sono le infrastrutture, il software, la sicurezza informatica e l’accessibilità. Questi servizi verrebbero forniti alle imprese in Cambogia per sviluppare le proprie capacità digitali e archiviare i propri dati localmente. Il MISTI, il Ministero dell'Istruzione, della Gioventù e dello Sport e il Ministero delle Poste e delle Telecomunicazioni sono tutte istituzioni leader nell'implementazione di strumenti politici - che vanno dai quadri giuridici e politici alle risorse umane, alle infrastrutture e alla collaborazione - nel portare a termine la missione di ricerca sui servizi basati su cloud, con il Consiglio Nazionale della Scienza, Tecnologia e Innovazione come organo direttivo. Attualmente, università e istituti di ricerca come la CamTech University, la Royal University of Phnom Penh, l'Istituto di tecnologia della Cambogia, l'Accademia cambogiana di tecnologia digitale e il Kirirom Institute of Technology, nonché reti a banda larga e società di servizi, produttori di software e società di sicurezza informatica, hanno prodotto ricerche per realizzare la missione di ricerca sui servizi basati su cloud.

Sfide e percorsi di ricerca e innovazione in Cambogia

L’Agenda Nazionale della Ricerca (MISTI, 2022) ha evidenziato cinque sfide che il sistema nazionale di ricerca e innovazione deve affrontare, tutte rilevanti per la ricerca sull’IA:

  • A livello nazionale gli investimenti in ricerca e sviluppo sono insufficienti e il sostegno politico per promuovere la ricerca è limitato.
  • Esiste un allineamento limitato tra le attività di ricerca e le sfide nazionali e un contributo insufficiente della ricerca accademica alle attività di innovazione e al processo decisionale del settore privato.
  • La capacità di ricerca sia nel settore pubblico che in quello privato è limitata.
  • Gli istituti di ricerca necessitano di rafforzamento e risorse.
  • Sono necessari collegamenti più forti tra università e industria e collaborazioni internazionali sostenibili.

In risposta, l'Agenda nazionale della ricerca ha sviluppato quattro percorsi per realizzare le missioni di ricerca nazionali del paese:

  1. Investire nella ricerca per sostenere le otto missioni di ricerca.
  2. Rafforzare il ruolo e le capacità degli istituti pubblici di ricerca.
  3. Sostenere le carriere di ricerca.
  4. Incentivare le attività di ricerca e la collaborazione.

Pezzi mancanti

Un’urgente area di preoccupazione per la Cambogia è l’elevata quantità di dati e potenza di calcolo necessari per algoritmi di apprendimento automatico efficaci. Le limitazioni infrastrutturali e la carenza di professionisti qualificati nel campo dell’intelligenza artificiale rappresentano ostacoli immediati per la Cambogia. La mancanza di talenti e finanziamenti disponibili ostacola la ricerca e la sperimentazione dell’IA, ostacolando la capacità del Paese di sfruttare appieno i potenziali benefici dell’IA. Per affrontare queste sfide sarà necessario ulteriore sostegno sotto forma di partenariato pubblico-privato e di collaborazione internazionale.

Anche le sfide culturali incombono mentre la Cambogia approfondisce l’adozione dell’intelligenza artificiale. Una mentalità cauta ma sperimentale è essenziale per affrontare le incertezze e gli errori inerenti all’implementazione dell’IA. Inoltre, promuovere l’innovazione, il pensiero critico e l’educazione scientifica, tecnologica, ingegneristica, artistica e matematica è fondamentale per dotare la forza lavoro delle competenze necessarie per uno sviluppo e un’implementazione efficaci dell’IA. L'attuale panorama educativo della Cambogia è sbilanciato verso il contesto di un paese in via di sviluppo, con ingegneria civile e contabilità come specializzazioni predominanti. Senza una solida base e una cultura del ragionamento scientifico, l’impatto della ricerca e delle applicazioni sull’IA sarà limitato.

Opportunità future

MISTI ha collaborato con l’Organizzazione delle Nazioni Unite per l’educazione, la scienza e la cultura (UNESCO, 2022) nello sviluppo del rapporto Mappatura della ricerca e dell'innovazione nel Regno di Cambogia. L'indagine dell'Osservatorio globale degli strumenti di politica scientifica, tecnologica e dell'innovazione condotta nel 2021 ha rivelato che la spesa per ricerca e sviluppo e il capitale umano in Cambogia erano entrambi limitati. L’aspetto positivo è che la Cambogia sta adottando misure per integrare efficacemente l’intelligenza artificiale nei suoi sistemi scientifici. "Networking, matchmaking e/o ricerca di partner per attività di R&S/innovazione" e "sostegno alle infrastrutture" sono stati i due tipi di supporto o servizi forniti legati alla R&S e all'innovazione con il punteggio più alto, rispettivamente con il 50% e il 40% di consenso.

In conclusione, la Cambogia offre una narrazione avvincente di una nazione pronta a sfruttare il potenziale di trasformazione dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale per uno sviluppo socioeconomico sostenibile. L’età media della Cambogia è di 27 anni e la grande maggioranza della popolazione integra social media, e-commerce e applicazioni di mobile banking nella propria vita quotidiana. Con la combinazione unica di una popolazione giovane ed esperta di tecnologia e la mancanza di tecnologie legacy, la Cambogia ha le caratteristiche uniche per scavalcare le rivoluzioni tecnologiche e industriali convenzionali. Anche se in ritardo, il momento è opportuno perché la Cambogia adotti l’intelligenza artificiale a livello nazionale, in un’era in cui il potere dell’intelligenza artificiale è ora più accessibile che mai. Attraverso la pianificazione strategica, il coinvolgimento delle parti interessate e l’impegno per l’inclusività, la Cambogia sta tracciando un percorso verso un futuro in cui l’innovazione tecnologica guida il progresso e la prosperità per tutti.

Testimonianze

Cile: trovare possibilità di applicare l’intelligenza artificiale in un ecosistema esistente per il finanziamento della ricerca

Rodrigo Duran, CEO, Centro di Intelligenza Artificiale

Principali takeaways

  • Le sfide in Cile relative all’intelligenza artificiale per la scienza sono molteplici; principalmente mancano finanziamenti, risorse, infrastrutture, capacità e competenze per l’intelligenza artificiale.
  • Le priorità per l’intelligenza artificiale non sono state identificate su scala nazionale e le università potrebbero lavorare in silos. Non è ancora chiaro se in Cile esisterà una visione unificata dell’intelligenza artificiale per la scienza nel prossimo futuro.

Il Cile ha ottenuto una politica nazionale sull’intelligenza artificiale nel 2021, dopo un processo di formulazione di due anni a cui hanno partecipato più di 1,300 persone (MinCiencia, 2021). La politica è formulata in tre pilastri: fattori abilitanti, ricerca e sviluppo, governance ed etica. Le linee guida proposte hanno portata decennale e coinvolgono diversi enti pubblici e privati, coordinati a tal fine dal Ministero della Scienza.

Va notato, tuttavia, che la policy non è uno strumento vincolante; le linee guida non sono mandati espliciti ma proposte di linee d'azione, il che implica alcune difficoltà di applicazione. In questo senso, la politica non definisce in modo significativo le priorità nel settore del finanziamento di progetti di ricerca e sviluppo.

Il più ampio ecosistema di finanziamento della ricerca

L’ecosistema cileno di ricerca e sviluppo (R&S) è relativamente piccolo rispetto alla media dell’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (OCSE, nessuna data). La percentuale del prodotto interno lordo del Cile destinata alla ricerca e allo sviluppo ammonta allo 0.36%, mentre nell'OCSE è al 2.68%, il che significa che gli investimenti relativi in ​​Cile sono sette volte inferiori. Allo stesso tempo, il sistema dipende fortemente dai finanziamenti pubblici, che rappresentano il 57% dell’investimento totale (MinCiencia, senza data a). In termini nominali, nel 2021 gli investimenti totali hanno raggiunto 1.138 miliardi di dollari, di cui 648 milioni di dollari erano investimenti pubblici.

Questi importi rappresentano l’investimento totale in ricerca e sviluppo, compresa la formazione dei talenti, la ricerca di base e applicata e il trasferimento tecnologico. Il 15.5% degli investimenti pubblici è gestito attraverso l'Agenzia nazionale per la ricerca e lo sviluppo (ANID), che fa capo al Ministero della Scienza e della Tecnologia, mentre il 2023% è costituito da risorse investite dalle università e proviene dal bilancio nazionale attraverso contributi fiscali o tasse universitarie universitarie. sussidi (DIPRES, 30). Il restante XNUMX% dipende da vari enti con mandati specifici, come la Development Corporation o gli Istituti tecnologici pubblici in settori specifici come la pesca, l'agricoltura o la ricerca aerospaziale. Nell'importo ANID sono compresi i contributi internazionali, ad esempio degli osservatori.

Finanziamenti pubblici alla ricerca

Il sistema di finanziamento pubblico cileno copre l’intera carriera del ricercatore, a partire dalla formazione di capitale umano avanzato, il suo inserimento nell’industria o nel mondo accademico, lo sviluppo di progetti di ricerca individuali e associativi a lungo termine, nonché le infrastrutture per centri e università (MinCiencia, nessuna data b). Il tutto viene finanziato attraverso bandi competitivi, con percentuali di aggiudicazione che variano tra l’8 e il 30% a seconda dello strumento (ANID, 2022). La valutazione dei progetti è effettuata da peer accademici nazionali, raggruppati in “gruppi di studio” nominati da comitati scientifici collegiali rappresentativi dei diversi settori che partecipano all'ecosistema (università, centri di ricerca, società scientifiche e mondo accademico). Attualmente circa 1,500 ricercatori nazionali partecipano a 52 gruppi di studio e 120 revisori internazionali valutano i concorsi più grandi (oltre 1 milione di dollari) (ANID, senza data).

La ricerca locale, tuttavia, non dispone di meccanismi significativi di targeting e di definizione delle priorità, nonché di mandati per stabilire le priorità. L'87% degli investimenti pubblici in ricerca e sviluppo – 564 milioni di dollari – sono destinati a progetti “cieli aperti”, sia per la formazione di capitale umano avanzato che per la ricerca individuale o di gruppo (MinCiencia, senza data a). Il restante 13% degli investimenti pubblici in ricerca e sviluppo è destinato principalmente agli istituti tecnologici pubblici, che hanno mandati specifici da parte del governo. Questa libertà di ricerca trascende il finanziamento pubblico ed è anche un elemento di differenziazione dell’ecosistema universitario, composto da 56 università, dove si concentra oltre l’80% della comunità nazionale generatrice di conoscenza (MinCiencia, senza data b).

In sintesi, l’ecosistema cileno di ricerca e sviluppo è piccolo rispetto alla media OCSE, con poca priorità nell’allocazione delle risorse ed elevata dipendenza dai finanziamenti pubblici.

Tuttavia, dispone di meccanismi solidi e trasparenti per la valutazione di progetti altamente competitivi lungo l'intero percorso di sviluppo dei ricercatori, orientati principalmente a progetti di ricerca individuali. L’impatto delle pubblicazioni cilene si avvicina alla media OCSE, e quindi l’impatto ottenuto per dollaro di investimento va ben oltre la media.

L'arrivo dell'intelligenza artificiale

In termini di definizione delle priorità dei settori e delle pratiche di finanziamento, l’ecosistema cileno di ricerca e sviluppo deve affrontare le sfide legate all’intelligenza artificiale. Essendo un sistema altamente atomizzato in termini di valutazione dei progetti, molti valutatori non sono formati per valutare adeguatamente l’impatto che l’uso dell’intelligenza artificiale o degli strumenti di apprendimento automatico può avere sulla ricerca, quindi approcci più ortodossi al di fuori della scienza, della tecnologia, dell’ingegneria e della matematica ( È probabile che le discipline STEM) abbiano la priorità. D’altra parte, in assenza di meccanismi di definizione delle priorità o di targeting in settori specifici, lo sviluppo di queste competenze nella comunità accademica dipende profondamente da ciò che fanno le istituzioni ospitanti – principalmente le università. Tuttavia, la mancanza di fondi di base per le università in quest’area significa che devono dare priorità ad altre politiche piuttosto che alla formazione continua del personale accademico. Non esiste alcun mandato per le università di muoversi in questa direzione, né esistono meccanismi competitivi per incoraggiare il lavoro in questa direzione.

In questo senso, l’integrazione degli strumenti di AI nella ricerca interdisciplinare dipende dalla capacità e dalla possibilità dei ricercatori di articolarsi attorno a progetti specifici per particolari bandi di finanziamento – che devono essere valutati da peer che non hanno gli strumenti per comprenderne l’impatto – oppure focalizzarsi su particolari gruppi di studio STEM. Questo fenomeno significa che i progetti interdisciplinari che utilizzano l’intelligenza artificiale competono per i fondi con progetti di ricerca e sviluppo incentrati sull’intelligenza artificiale, il che alla fine potrebbe scoraggiare la comunità dell’intelligenza artificiale dal collaborare con altre discipline. Affrontare le questioni relative alla governance dell’IA ha portato a una maggiore collaborazione internazionale che ha incoraggiato la collaborazione accademica.

Formazione e talento

In termini di formazione e fidelizzazione dei talenti, dal 2019 si registra un relativo aumento del 15 per cento dei finanziamenti per la formazione del capitale umano avanzato a livello locale, con una diminuzione del 12 per cento dei finanziamenti per master e dottorati all'estero (ANID , nessuna data). Ciò è coerente con il processo di maturazione del sistema universitario locale in generale. Tuttavia, in discipline come l’intelligenza artificiale rappresenta una sfida, poiché la comunità è meno matura e quindi c’è meno offerta di qualità rispetto a discipline come l’astronomia o la biochimica. Ciò significa che la velocità con cui la comunità è cresciuta sta diminuendo, il che limita le possibilità di ricerca interdisciplinare. Allo stesso modo, il crescente interesse del settore privato e pubblico nell’adozione di strumenti di intelligenza artificiale a livello internazionale ha generato un aumento significativo della domanda di capitale umano avanzato, il che significa che gli stipendi offerti dalle carriere accademiche di ricerca sono meno competitivi di cinque anni in precedenza. Di conseguenza c'è una carenza dovuta a migliori condizioni di lavoro al di fuori dell'accademia. Sebbene il divario di talenti che si dovrà affrontare in futuro sembri evidente, non vi sono sforzi concreti da parte del settore privato per promuovere in modo significativo lo sviluppo dei talenti su scala nazionale.

Infrastrutture e dati

In termini di infrastrutture, il Cile non dispone di laboratori nazionali o di “grandi strutture” con libero accesso alla comunità accademica. Lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale richiede l’accesso a infrastrutture informatiche, fisiche o cloud, sempre più costose a causa dell’aumento generalizzato della domanda. Questa mancanza può rappresentare un ostacolo significativo all’adozione di strumenti di intelligenza artificiale in modo interdisciplinare, o una concentrazione di strumenti in istituzioni universitarie con le risorse per finanziarli.

Anche l’accesso ai dati e la governance dei sistemi di IA rappresentano una debolezza strutturale del sistema locale. Una politica di accesso aperto ai dati della ricerca finanziata dallo Stato è iniziata nel 2022, ma la comunità accademica è ancora riluttante ad abbracciare questa apertura. Non esiste una cultura di standardizzazione dei formati dei dati, il che significa che in molte discipline è necessario un lavoro curatoriale prima della loro disponibilità. Questa mancanza di standard si riflette anche nelle politiche di privacy e di accesso, che dipendono da ciò che viene stabilito da ciascuna università o addirittura facoltà all’interno dell’università. Tutto quanto sopra si traduce in una sfida sostanziale per l’adozione dell’IA in modo interdisciplinare.

Testimonianze

Cina: promuovere l’approccio basato sull’intelligenza artificiale per la scienza

Gong Ke, Direttore esecutivo dell'Istituto cinese per le strategie di sviluppo dell'intelligenza artificiale di nuova generazione

Liu Xuan, Ricercatore dell'Accademia Nazionale di Strategia dell'Innovazione, CAST

Le prelibatezze chiave:

  • Il governo cinese sostiene l’integrazione dell’intelligenza artificiale in diversi campi della scienza attraverso programmi e infrastrutture.
  • La Cina è attiva sul fronte internazionale per quanto riguarda le tecnologie di intelligenza artificiale e ha realizzato lo sviluppo di piattaforme e software a supporto dell’intelligenza artificiale.

L’intelligenza artificiale per la scienza (AI4S) è una modalità emergente che integra l’intelligenza artificiale e la ricerca scientifica. Si riferisce all'uso di tecnologie e metodi di intelligenza artificiale per conoscere, simulare, prevedere e ottimizzare vari fenomeni e leggi nella natura e nella società umana. Questo caso di studio si concentra sull’esempio dell’AI4S in Cina, esplorando l’impatto dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale sul sistema scientifico.

Il governo cinese attribuisce grande importanza all’AI4S, promuovendo innovazioni negli algoritmi e nei modelli di intelligenza artificiale orientati ai principali problemi scientifici. Hanno creato piattaforme aperte in aree di ricerca tipiche di AI4S, incoraggiato le istituzioni accademiche ad aprire le proprie risorse di dati e stabilito norme per la condotta etica con AI4S. A livello di governo nazionale e locale in Cina, le iniziative politiche nel campo dell’AI4S sono principalmente le seguenti.

Programmi e infrastrutture speciali di ricerca

Nel marzo 2023, il Ministero della Scienza e della Tecnologia, in collaborazione con la Fondazione nazionale cinese per le scienze naturali, ha lanciato un'iniziativa speciale denominata Piano di implementazione per la ricerca scientifica guidata dall'intelligenza artificiale (2022-2025) per sostenere l'adozione di strumenti di intelligenza artificiale in scienze di base come matematica, fisica, chimica e astronomia. L’intenzione è quella di affrontare grandi sfide come il cambiamento climatico, la transizione energetica, lo sviluppo di farmaci, la ricerca genetica, la selezione biologica e nuovi materiali. I progetti includono l’integrazione trasversale di intelligenza artificiale e scienza dei materiali, l’integrazione trasversale di intelligenza artificiale e matematica di base, l’integrazione trasversale di intelligenza artificiale e tecnologia dell’informazione, l’integrazione trasversale di intelligenza artificiale e scienze della vita e l’integrazione trasversale di intelligenza artificiale e questioni etiche e sociali (Ministero della Scienza e Tecnologia, 2023a).

Nel frattempo, il Ministero della Scienza e della Tecnologia sta sfruttando il progetto nazionale Scienza e innovazione tecnologica 2030 – Next Generation of Artificial Intelligence (Ministero della Scienza e della Tecnologia, 2021) come motore per costruire un’infrastruttura di potenza di calcolo intelligente e aperta, facilitare l’apertura attiva dei dati risorse provenienti da vari settori e generare sinergie politiche per far avanzare AI4S. Nell'aprile 2023, il governo di Shanghai ha supportato l'Università Jiao Tong di Shanghai nel lancio della piattaforma aperta di AI4S con modelli e dati scientifici open source (Jiefang Daily, 2023).

Governance e regolamentazione etica

Nel 2017 è stato pubblicato il piano nazionale cinese per lo sviluppo dell’IA (Consiglio di Stato, 2017), in cui si sottolinea che l’AI ha caratteristiche sia tecniche che sociali. Il governo cinese ha istituito due comitati per attuare il piano: un comitato tecnico e un comitato di governance. Il comitato di governance è composto da esperti provenienti da università, istituti di ricerca e imprese. Ha rilasciato documenti come Principi di governance della prossima generazione di intelligenza artificiale: sviluppo di un’intelligenza artificiale responsabile (Comitato Nazionale Professionale per la Governance dell’AI di Prossima Generazione, 2019) e Next Generation Standard etici sull'intelligenza artificiale (Comitato professionale nazionale per la governance dell’intelligenza artificiale di prossima generazione, 2021).

Nel 2021, il governo cinese ha inoltre istituito il Comitato etico nazionale per la scienza e la tecnologia, che ha pubblicato un elenco di aree di ricerca e sviluppo dell’IA ad alto rischio (Ministero della Scienza e della Tecnologia, 2023b). Questo comitato etico ha un sottocomitato dedicato all'intelligenza artificiale, composto da esperti dei settori rilevanti e che fornisce consulenze professionali al Consiglio di Stato per la formulazione delle politiche di etica tecnologica della Cina. Infine, nel 2023, dopo una consultazione aperta online durata un mese, l’Amministrazione statale cinese per il cyberspazio, insieme a diversi dipartimenti, ha rilasciato congiuntamente Misure provvisorie per la gestione dei servizi di intelligenza artificiale generativa, che segna la prima politica di regolamentazione per l’industria cinese dei contenuti generati dall’intelligenza artificiale (The Cyberspace Administration of China, 2023a).

La prospettiva internazionale

La Cina ha un atteggiamento aperto e proattivo nei confronti della cooperazione internazionale nel campo dell’intelligenza artificiale. Sostiene il ruolo insostituibile delle Nazioni Unite nella governance internazionale dell'IA e partecipa attivamente alle attività organizzate da organismi quali l'Organizzazione delle Nazioni Unite per l'educazione, la scienza e la cultura (UNESCO), l'Unione internazionale delle telecomunicazioni (ITU), l'Organizzazione mondiale della sanità (OMS), Organizzazione delle Nazioni Unite per lo sviluppo industriale (UNIDO) e Programma delle Nazioni Unite per lo sviluppo (UNDP). La Cina ha invitato i rappresentanti degli organismi delle Nazioni Unite a partecipare a conferenze e forum sull’intelligenza artificiale nel paese.

Nel novembre 2023, il governo cinese ha lanciato l’Iniziativa globale sulla governance dell’intelligenza artificiale, delineando undici proposte che danno priorità a un approccio incentrato sulle persone e al rispetto della sovranità degli altri paesi. È stato sottolineato che la Cina è disposta a impegnarsi nella comunicazione, nello scambio e nella cooperazione con tutte le parti interessate alla governance globale dell’intelligenza artificiale, a promuovere i vantaggi della tecnologia dell’intelligenza artificiale per tutta l’umanità e a proporre soluzioni costruttive ai problemi di sviluppo e governance dell’intelligenza artificiale che suscitano ampia preoccupazione. a tutte le parti nella nuova era (The Cyberspace Administration of China, 2023b).

La promozione da parte della Cina degli scambi e della cooperazione non governativa è esemplificata nel salone internazionale per giovani scienziati "AI for Science – Taking Place in the Current Scientific and Technological Revolution" dell'agosto 2023, organizzato dall'Associazione cinese per la scienza e la tecnologia a Shanghai. Giovani scienziati provenienti da otto paesi, tra cui Regno Unito, Grecia e Germania, hanno partecipato alla discussione e allo scambio (CAST, 2023). Shanghai ha anche ospitato la Conferenza mondiale sull’educazione digitale del gennaio 2024, organizzata congiuntamente dal Ministero cinese dell’Istruzione, dal Comitato nazionale dell’UNESCO e dal governo di Shanghai. Questa conferenza si è concentrata sul tema "Educazione digitale: applicazione, condivisione e innovazione", con sottotemi quali il miglioramento dell'alfabetizzazione e della competenza digitale degli insegnanti; digitalizzare l’istruzione e costruire una società conoscitiva; valutare le tendenze e gli indici globali nello sviluppo dell’educazione digitale; IA ed etica digitale; sfide e opportunità della trasformazione digitale per l’istruzione di base; e la governance digitale nell’istruzione (Ministero dell’Istruzione, 2024).

Tendenza generale dello sviluppo

Sulla base dei rapporti di ricerca pertinenti e della revisione della letteratura (AI for Science Institute of Beijing, 2023), la tendenza generale nel campo dell’AI4S in Cina può essere riassunta come segue.

Le istituzioni accademiche, le università e le principali imprese di intelligenza artificiale cinesi sono proattive nel campo dell'AI4S, con risultati influenti a livello internazionale come MEGA-Protein, Pengcheng Shen Nong, FengWu di Shanghai AI Lab e PanGu Weather (Fang, X., et al., 2022) ( K. Bi, et al., 2023). Per AI4S si sono accumulate abbondanti risorse di dati di ricerca scientifica aperta, con dati open source trovati in meteorologia, astronomia e fisica delle alte energie (Tan, S. et al., 2023).

È emerso anche un numero considerevole di algoritmi AI4S e software fondamentali, tra cui MindSpore Science di Huawei, PaddleScience di Baidu, DeePMD di DP Technology e GLM di Zhipuai, che forniscono ricchi set di dati, modelli fondamentali e strumenti specializzati per la ricerca AI4S (Huawei, 2017). Le applicazioni AI4S vengono esplorate in vari campi tra cui scienze della vita, scienze dei materiali, scienze energetiche, ingegneria elettronica e informatica, scienze della terra e ambientali e simulazione industriale. In particolare, istituzioni rappresentate da Baidu e Huawei stanno promuovendo attivamente lo sviluppo della pratica industriale AI4S.

Intelligenza artificiale fondamentale per il software scientifico

PaddlePaddle di Baidu ha iniziato a pianificare forme tecniche e percorsi di prodotti nel campo AI4S già nel 2019. Da allora ha rilasciato la piattaforma di calcolo biologico PaddleHelix, la piattaforma di calcolo quantistico PaddleQuantum e la piattaforma di calcolo scientifico PaddleScience. Baidu ha collaborato a progetti esemplari con numerose università e istituti di ricerca e ha lanciato il programma PaddlePaddle AI4S CoCreation per creare un'opportunità di business ecologico. Nel maggio 2023 Baidu ha pubblicato un articolo sulla rivista Nature che apre numerose possibilità per l’integrazione dell’intelligenza artificiale in campi come la biologia e la sanità (Fang, X., et al., 2022).

Huawei, nel frattempo, ha lanciato modelli PanGu di grandi dimensioni per molecole di farmaci, meteorologia e onde oceaniche. Tra questi, il modello di grandi dimensioni della molecola del farmaco PanGu può migliorare la velocità di screening dei composti di piccole molecole, migliorare notevolmente l'efficienza della ricerca e dello sviluppo ed esplorare più possibili combinazioni di elementi molecolari a costi inferiori. Nel luglio 2023, i risultati della ricerca del grande modello meteorologico PanGu di Huawei Cloud sono stati pubblicati sulla rivista Nature, ed è il primo modello di intelligenza artificiale a superare in accuratezza i tradizionali metodi di previsione numerica (K. Bi, et al., 2023).

Testimonianze

India: acquisire conoscenze sulle tecnologie trasformative e sulla loro integrazione sociale

Moumita Koley, Ricercatore politico STI, DST-Centre for Policy Research, IISc, Bangalore. Consulente ISC sul futuro dell'editoria scientifica

Jibu Elia, Precedente Capo Architetto e Responsabile Ricerca e Contenuti di INDIAai

Le prelibatezze chiave:

  • Lo sviluppo di piattaforme online e strumenti software a supporto dell’intelligenza artificiale in India fanno parte della sua visione di diventare l’hub per il software nel sud del mondo. I risultati raggiunti nel Paese includono la creazione di centri di eccellenza e iniziative di miglioramento delle competenze per migliorare la capacità dell’intelligenza artificiale.
  • La razionalizzazione e il coordinamento del lavoro dei nuovi Centri di Eccellenza, nonché la mancanza di partenariati pubblico-privato, sono sfide attualmente affrontate nel Paese.

L’intelligenza artificiale è fondamentale per la strategia dell’India di sfruttare le tecnologie trasformative. Guidate dal Ministero dell'elettronica e dell'informatica (MeitY), le missioni sull'intelligenza artificiale sono progettate per promuovere l'inclusività, orientare l'innovazione e garantire un'ampia accettazione dell'intelligenza artificiale in diversi settori. L’obiettivo è quello di produrre significativi benefici sociali e crescita economica.

Prime applicazioni

L’obiettivo primario è quello di estendere i vantaggi dell’intelligenza artificiale a ogni segmento della società, allineandosi con la visione più ampia di uno sviluppo globale e sostenibile (TEC, 2020). Con gli attuali rapidi sviluppi dei dati e delle infrastrutture di intelligenza artificiale nel paese, l’India mira a diventare l’hub del Sud del mondo per gli strumenti software. Un ottimo esempio del contributo sociale dell'intelligenza artificiale in India a livello nazionale è la piattaforma Bhasini, potenziata dall'intelligenza artificiale e da altre tecnologie avanzate e dedicata alla traduzione nella lingua locale (Bhasini, senza data). La piattaforma nazionale di dati e analisi è un’altra iniziativa governativa che semplifica l’accesso ai dati governativi in ​​India: offre un ambiente user-friendly affinché le persone possano cercare, unire, visualizzare e recuperare facilmente set di dati (NDAP, nessuna data). Inoltre, AIRAWAT (AI Research, Analytics and Knowledge Assimilation), un’infrastruttura di cloud computing specializzata incentrata sull’intelligenza artificiale per l’India, debutterà presto (AIRAWAT, 2023).

Creazione di centri di eccellenza

MeitY sta guidando le iniziative di intelligenza artificiale in India. Ha formato sette gruppi di esperti per concentrarsi su vari aspetti dell’integrazione dell’intelligenza artificiale, dalla definizione di missioni nazionali alla qualificazione della forza lavoro e alla gestione della sicurezza informatica. Questi comitati stanno dando forma alla strategia IA dell’India. Il recente rapporto dei gruppi di esperti (Expert Group to MeitY, 2023) ha messo in evidenza gli aspetti operativi della creazione dei Centri di eccellenza nella ricerca, che ora, mentre vengono implementati, sono indicati come Centri di eccellenza (CoE). Le funzioni dei CoE possono includere, ma non sono limitate alla ricerca fondamentale, allo sviluppo tecnologico, alla promozione dell’innovazione e dell’imprenditorialità e allo sviluppo delle competenze in materia di intelligenza artificiale. Le strutture istituzionali dei CoE variano da partenariati tra governo nazionale o locale con aziende, come il CoE per Internet of Things e AI, una partnership tra MeitY e l'associazione di categoria Nasscom, nonché il CoE per Data Science and AI, una partnership tra il governo del Karnataka e Nasscom. Alcuni CoE si trovano all'interno delle università.

Iniziative per lo sviluppo delle competenze

Il Ministero per lo sviluppo delle competenze e l’imprenditorialità ha lanciato un programma di formazione online gratuito sull’intelligenza artificiale disponibile in varie lingue indiane. Questo corso è sviluppato congiuntamente da Skill India e GUVI (Grab Ur Vernacular Imprint), una società di tecnologia educativa incubata presso l'Indian Institute of Technology, Madras, e l'Indian Institute of Management, Ahmedabad. Anche il settore privato sta intensificando lo sviluppo delle competenze legate all’intelligenza artificiale. Ad esempio, Infosys ha lanciato un programma di formazione gratuito per la certificazione IA disponibile sulla piattaforma di apprendimento virtuale Infosys Springboard. Intel, in collaborazione con il Consiglio centrale dell'istruzione secondaria del Ministero dell'Istruzione, ha annunciato l'iniziativa "AI For All" per promuovere una comprensione fondamentale dell'intelligenza artificiale per tutti in India. Nel frattempo molte istituzioni educative indiane hanno sviluppato i propri programmi e corsi di certificazione nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico. Uno di questi esempi è il programma di certificazione avanzata di livello post-laurea in Deep Learning (TalentSprint, 2024) offerto dall’Indian Institute of Science, Bangalore.

Direzione strategica

La National Institution for Transforming India (NITI) Aayog funge da think tank di politica pubblica apicale del governo indiano. NITI Aayog ha pubblicato un documento di discussione nel 2018 intitolato Strategia nazionale per l'intelligenza artificiale #AIForAll (NITI Aayog, 2018). Si tratta di un documento guida per comprendere la visione dell'India di integrare l'intelligenza artificiale in tutti i settori della società, garantendo che i suoi benefici raggiungano tutti. Il documento evidenzia le raccomandazioni di NITI Aayog per cinque settori che si prevede possano trarre il massimo vantaggio dall'intelligenza artificiale nel risolvere i bisogni della società: assistenza sanitaria; agricoltura; formazione scolastica; città e infrastrutture intelligenti; mobilità e trasporti intelligenti. MeitY guida le missioni IA dell'India in questi settori.

Riconoscendo che la ricerca sull’intelligenza artificiale in India è in una fase relativamente iniziale, NITI Aayog ha posto una forte enfasi sul miglioramento della capacità e delle infrastrutture di ricerca. La strategia prevede la creazione di CoE per la ricerca approfondita sull’intelligenza artificiale e di centri internazionali di intelligenza artificiale trasformativa per lo sviluppo di applicazioni pratiche di intelligenza artificiale. Questo duplice approccio aspira a riunire una maggiore collaborazione tra il mondo accademico, l’industria e il governo. Per integrare l’intelligenza artificiale nella società è necessario affrontare anche questioni etiche, giuridiche e socioeconomiche. Riconoscendo la necessità di un trattamento appropriato dei dati per garantire la privacy e la sicurezza, NITI Aayog raccomanda di istituire consigli etici all’interno dei CoE. C’è anche una raccomandazione per la creazione di un mercato nazionale dell’intelligenza artificiale per democratizzare l’accesso ai dati, che è essenziale per le innovazioni dell’intelligenza artificiale.

Ruoli per i centri di eccellenza

Riconoscendo il potenziale di trasformazione dell'intelligenza artificiale, il ministro delle Finanze, nel suo discorso sul bilancio 2023-2024, ha sottolineato la necessità di espandere le capacità globali di intelligenza artificiale dell'India, che ha portato alla nascita di tre CoE nelle principali istituzioni educative, adottando un modello hub-and-spoke. .

Questi CoE sono parte integrante dell’iniziativa “INDIAai”, posizionando il Paese in prima linea nei progressi globali dell’IA. Le aree critiche identificate affinché i CoE possano promuovere la ricerca e lo sviluppo includono governance, sanità, agricoltura, produzione e tecnologia finanziaria, a testimonianza della loro importanza nel promuovere una crescita socioeconomica inclusiva. L’iniziativa CoE mira a promuovere un ecosistema AI, guidando l’innovazione attraverso la collaborazione con l’industria, gli enti accademici e le startup a livello nazionale e globale. I CoE dovranno condurre la ricerca pratica e fondamentale sull’intelligenza artificiale, affrontando le sfide specifiche del settore e aiutando la commercializzazione delle soluzioni di intelligenza artificiale esistenti. Hanno il compito di delineare strategie di intelligenza artificiale specifiche del settore, identificare le sfide principali e riconoscere le opportunità.

La posizione globale dell’India

La Rapporto sull'indice AI 2023 dello Stanford Institute for Human-Centred Artificial Intelligence ha evidenziato il crescente contributo dell’India alla ricerca e allo sviluppo dell’IA, con una crescita costante delle pubblicazioni relative all’intelligenza artificiale (Stanly, 2023). Anche l’India sta apportando contributi all’ecosistema globale dell’intelligenza artificiale e i giganti della tecnologia indiana stanno promuovendo contributi di intelligenza artificiale open source per democratizzare la tecnologia. L’India è stata presidente della Global Partnership on Artificial Intelligence, un’iniziativa internazionale che mira a promuovere lo sviluppo e l’uso responsabile dell’intelligenza artificiale, per il periodo 2022-2023. Nel frattempo il governo indiano ha adottato diverse misure per sviluppare la propria tabella di marcia per la governance dell’IA. A tal fine, INDIAai ha organizzato una tavola rotonda nel febbraio 2023 per discutere la traiettoria di sviluppo dell’IA generativa, l’etica e i diritti di proprietà intellettuale, coinvolgendo esperti di istituzioni come l’Indian Institute of Science, Bangalore, il Global AI Ethics Institute e IBM Research India (INDIAai, 2023 ).

Testimonianze

Malesia: favorire la quarta rivoluzione industriale

Nurfadhlina Mohd Sharef, Facoltà di informatica e tecnologia dell'informazione, Universiti Putra Malaysia e Accademia delle scienze Malaysia

Le prelibatezze chiave:

  • Le linee guida e le politiche trasversali sull’IA in Malesia hanno coinvolto attori di diversi settori. Il ministero

of Higher Education (MoHE) e la Malaysia Qualification Agency forniscono indicazioni per l’uso responsabile dell’IA nel mondo accademico.

  • L’approccio all’intelligenza artificiale per la scienza è incentrato sull’innovazione attraverso la tecnologia. Il miglioramento delle competenze in materia di intelligenza artificiale è guidato sia dal settore accademico che da quello industriale.

Mentre la Malesia entra coraggiosamente nella Quarta Rivoluzione Industriale (4IR), la convergenza di scienza, tecnologia e innovazione diventa fondamentale per la crescita sostenibile. Al centro di questa trasformazione c'è l'integrazione strategica dell'intelligenza artificiale, che spinge la Malesia verso la sua visione di diventare una nazione ad alta tecnologia entro il 2030. Guidato da quadri politici cruciali, il viaggio della Malesia si svolge come una testimonianza dell'impegno della nazione a sfruttare l'intelligenza artificiale per il progresso scientifico e prosperità economica.

Politiche abilitanti

Il governo malese ha introdotto la Politica nazionale per la scienza, la tecnologia e l’innovazione (DSTIN) 2021-2030 (MoSTI, 2020) per intensificare lo sviluppo tecnologico locale. Nell'ambito di questa iniziativa, il quadro malese di scienza, tecnologia, innovazione ed economia (10-10 MySTIE) sviluppato dall'Accademia delle scienze della Malesia (ASM, 2020) è stato specificamente progettato per stimolare lo sviluppo economico e migliorare il livello di innovazione, generazione di ricchezza , inclusione e benessere della società. Una politica nazionale 4IR è stata inoltre sviluppata dall'Unità di pianificazione economica, Dipartimento del Primo Ministro nel 2021 (EPU, 2021a) per fungere da strategia nazionale globale per la 4IR. In linea con il DSTIN 2021-2030, fornisce principi guida e indicazioni strategiche a ministeri e agenzie, con l’obiettivo di ottimizzare l’allocazione delle risorse e gestire i rischi emergenti. La politica sostiene le politiche di sviluppo nazionale come il Dodicesimo Piano della Malesia e la Visione di Prosperità Condivisa 2030 e integra il Piano per l’Economia Digitale della Malesia (EPU, 2021b) nel guidare la crescita dell’economia digitale e colmare il divario digitale.

Road map nazionale

La National AI Roadmap 2021–2025 (MoSTI, 2021) è un'iniziativa volta allo sviluppo e all'implementazione dell'IA in Malesia. La tabella di marcia è strutturata attorno a diverse strategie chiave, tra cui la creazione di una governance dell’IA, l’acculturazione dell’IA e il rilancio di un ecosistema di intelligenza artificiale. Mira a creare un fiorente ecosistema di innovazione dell’intelligenza artificiale in Malesia e incoraggiare i leader del settore e gli accademici a sviluppare e implementare soluzioni di intelligenza artificiale.

Sette principi di responsabilità intelligenza artificiale dalla tabella di marcia nazionale della Malesia

  1. Equità
  2. L’affidabilità
  3. Sicurezza e controllo
  4. Privacy e sicurezza
  5. Ricerca del beneficio e della felicità umana
  6. Responsabilità
  7. Trasparenza

Questi principi forniscono linee guida per lo sviluppo di un’intelligenza artificiale affidabile e attenta alla privacy.

Il Ministero della Scienza, Tecnologia e Innovazione (MoSTI) ha istituito il Comitato Nazionale per la Blockchain e l’Intelligenza Artificiale per coordinare e monitorare l’attuazione del piano d’azione previsto nella Roadmap Nazionale sull’AI (Ministero delle Comunicazioni, 2022). Inoltre, il Dipartimento degli standard della Malesia, che funge da organismo nazionale di standardizzazione, organismo nazionale di accreditamento e agenzia del Ministero degli investimenti, del commercio e dell'industria, ha formato un comitato tecnico AI con rappresentanti di vari settori (DSM, 2023) per fornire standard nazionali di IA.

Per promuovere l’adozione dell’IA, la tabella di marcia identifica i casi d’uso nazionali dell’IA nelle catene di approvvigionamento, nella sanità, nell’istruzione, nell’agricoltura e nella finanza. La tabella di marcia raccomanda inoltre di intraprendere attività di ricerca e sviluppo (R&S) fondamentale e applicata nelle entità pertinenti all’interno dell’ecosistema dell’innovazione dell’IA e di incoraggiare l’adozione dell’IA nella ricerca e sviluppo in tutti i campi. Ogni stato della Malesia ha una strategia di trasformazione digitale, con stati come Selangor, Sarawak, Terengganu, Penang e Melaka che mostrano una solida adozione dell’intelligenza artificiale grazie a fattori come il lavoro digitale e la crescente consapevolezza in materia di ricerca e sviluppo.

Flussi di ricerca

Il progresso della ricerca accademica con l’intelligenza artificiale è guidato dal Ministero dell’Istruzione superiore (MoHE) e dall’Agenzia di qualificazione della Malesia, ad esempio attraverso la pubblicazione di note consultive e linee guida per l’uso responsabile dell’intelligenza artificiale generativa. In ciascun istituto viene condotto un effetto a cascata per la trasformazione dell’intelligenza artificiale all’interno degli istituti di istruzione superiore, ad esempio attraverso iniziative di campus intelligenti e di istruzione digitale. MoSTI sostiene anche la trasformazione dell’IA per lo sviluppo accademico e la ricerca.

Un fiore all’occhiello nazionale basato sull’intelligenza artificiale è il programma Digitalizzazione e Internet delle cose (IoT), con un progetto pilota presso la Pasoh Reserve Forest guidato da ASM. Il progetto introduce robot, sistemi IoT, sistemi basati sull’intelligenza artificiale e sull’apprendimento automatico per la digitalizzazione, la profilazione e l’analisi delle specie e un simulatore ecologico per facilitare la gestione forestale basata sull’intelligenza artificiale, oltre a offrire programmi di formazione (ASM, 2023a). È stata inoltre formata un'alleanza per la biodiversità di precisione nell'ambito della gestione del cambiamento e dell'inculturazione della trasformazione nella biodiversità sostenibile e nella gestione delle foreste.

Nel frattempo, Cancer Research Malaysia (2020) ha sviluppato un’app mobile abilitata all’intelligenza artificiale chiamata MeMoSA (Mobile Mouth Screening Anywhere) per la diagnosi precoce dei tumori orali. MeMoSA raccoglie immagini di lesioni orali e utilizza l'intelligenza artificiale e l'elaborazione delle immagini per il rilevamento del cancro orale. L’app ha il potenziale per raggiungere un gran numero di persone in contesti a basso costo, rendendola particolarmente vantaggiosa per le persone che vivono nelle zone rurali con accesso limitato alle strutture sanitarie.

Istruzione e servizi

ASM ha predisposto un Libro Bianco dal titolo Un nuovo orizzonte per la scienza, la tecnologia e l’innovazione (UPM, 2023) con raccomandazioni al MoHE per gestire le interruzioni tecnologiche nell’insegnamento e nell’apprendimento e nella governance dell’istruzione superiore. Il documento è in linea con il Malaysia Higher Education Blueprint 2015–2025 (JPT, 2013), che promuove l'apprendimento online globalizzato per fornire un'istruzione accessibile adattando al contempo le esperienze di apprendimento alle esigenze di ogni studente. Le raccomandazioni riguardano le politiche, tra cui la condivisione delle risorse e la creazione di centri per infrastrutture di fascia alta; la politica sulle tecnologie educative aperte e le piattaforme nazionali di innovazione aperta, oltre a molte altre considerazioni.

Sono inoltre in corso iniziative del governo digitale per supportare l’espansione dell’intelligenza artificiale. Una piattaforma di condivisione dei dati chiamata Malaysian Government Central Data Exchange fornisce servizi di integrazione dei dati tra agenzie per facilitare la fornitura di servizi online end-to-end, guidata dal Dipartimento Digitale del Ministero del Digitale. La piattaforma del database principale sviluppata dal Ministero dell’Economia centralizza i dati socioeconomici per sussidi mirati, migliorando la sicurezza dei dati e consolidando la gestione. La piattaforma di scienza aperta della Malesia sostenuta da ASM promuove una risorsa di ricerca nazionale che aderisce alle linee guida della scienza aperta.

Spazi per l'innovazione

Il National Technology and Innovation Sandbox fornisce un "luogo sicuro" agli innovatori per testare e convalidare le loro soluzioni tecnologiche in un ambiente reale con allentamenti su regolamenti e leggi. È coordinato dal Malaysian Research Accelerator for Technology & Innovation e dal Centro di ricerca e sviluppo applicato della Malesia, due agenzie del MoSTI, e da Futurise, una società del Ministero delle Finanze. Il Sandbox è aperto a tutte le tecnologie, ma la priorità è data a dieci driver scientifici e tecnologici guidati dal 10-10 MySTIE. Offre programmi di rafforzamento delle capacità, accesso al mercato, facilitazione dei finanziamenti, facilitazione di banchi di prova e ambienti di test e facilitazione/revisione di regolamenti e leggi.

La Malaysia Development Corporation è incaricata di essere il garante della tecnologia AI con la collaborazione di ministeri come il Ministero dell’Agricoltura e della Sicurezza alimentare, mentre l’agenzia strategica di MoSTI, MIMOS – il Centro nazionale di ricerca e sviluppo applicato, si concentra sull’accelerazione dei casi di utilizzo industriale. Anche il settore governativo si sta muovendo verso la trasformazione digitale con l’intelligenza artificiale, gestita dal Dipartimento Digitale del Ministero del Digitale. Il documento concettuale GovTech presenta una piattaforma unica per servizi governativi integrati e delinea le iniziative strategiche e le soluzioni tecnologiche innovative offerte utilizzando servizi digitali sofisticati e inclusivi (The Star, 2023).

Per promuovere la preparazione dei talenti dell’IA e lo scouting per il reclutamento, vari dati di miglioramento e riqualificazione e programmi di alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale vengono offerti dal mondo accademico, dall’industria e dalla loro combinazione, sotto forma di certificazioni e corsi per tutti gli strati della società. Per quanto riguarda la forza lavoro governativa, l’Istituto Nazionale della Pubblica Amministrazione, il braccio di formazione del Dipartimento del Servizio Pubblico, ha preso l’iniziativa. TalentCorp e Malaysia Digital Economy Corporation stanno inoltre promuovendo attivamente talenti e iniziative legate all’intelligenza artificiale in Malesia. Il Future Skills Talent Council di TalentCorp mira a colmare il divario tra le competenze dei laureati e le esigenze dell'industria e ha lanciato workshop di collaborazione tra industria e mondo accademico focalizzati sul settore per colmare le lacune di talento all'interno della forza lavoro malese.

Eventi recenti

Eventi sull'intelligenza artificiale come la Chinese Chambers of Commerce and Industry Tech Conference (ACCCIM, 2023), UK MY AI Conference 2023 (BHCKL, 2023) e ASM's AI Forum (ASM, 2023b) hanno evidenziato esempi di iniziative di intelligenza artificiale implementate e richiedono una più stretta collaborazione democratizzare le promesse dell’intelligenza artificiale per tutti. Sono stati creati convegni, hackathon, discorsi intellettuali, forum, mostre e canali digitali per identificare opportunità come programmi di miglioramento delle competenze e riqualificazione, sfide come le lacune di talenti e le necessità di infrastrutture/infostrutture e le migliori pratiche per l'implementazione dell'IA, compresi i casi d'uso. Il governo sta inoltre investendo nella formazione e nella ricerca sull’intelligenza artificiale finanziando la prima facoltà di intelligenza artificiale in Malesia presso l’Universiti Teknologi Malaysia, la cui apertura è prevista nel 2024 (Fam, 2023).

L’istituzione del Malaysia Centre4IR in MyDIGITAL (sotto il Ministero dell’Economia) è un ulteriore esempio dell’impegno costante da parte del governo nel promuovere l’innovazione e facilitare la co-progettazione di politiche e quadri normativi necessari per massimizzare i benefici sociali e minimizzare i rischi associati con queste tecnologie avanzate. Il programma "AI untuk Rakyat" (AI for People) (MyDIGITAL, 2024) è un'altra iniziativa di questo tipo, volta a migliorare l'alfabetizzazione pubblica sull'intelligenza artificiale e a colmare il divario digitale, con particolare attenzione all'inclusività e alla partecipazione agli sviluppi legati all'intelligenza artificiale. Il programma è composto da due corsi, AI Aware e AI Appreciate, disponibili in quattro lingue locali, basati sui corsi originali di Intel. I corsi sono gratuiti e obbligatori per tutti i dipendenti pubblici.

Sfruttare l’intelligenza artificiale

In conclusione, la Malesia è in prima linea in un cambiamento di paradigma nella ricerca scientifica, guidato dall’implementazione strategica dell’intelligenza artificiale in vari settori. Attraverso gli sforzi concertati delineati nei suoi quadri politici globali, la Malesia ha gettato solide basi per promuovere l’innovazione dell’intelligenza artificiale, lo sviluppo dei talenti e la governance responsabile. Mentre la nazione continua a tracciare la sua rotta verso il 4IR, l’integrazione dell’intelligenza artificiale nel tessuto delle attività scientifiche promette di sbloccare nuove frontiere della conoscenza, promuovere la prosperità economica e promuovere un futuro in cui l’innovazione non conosce limiti. Con impegno costante e lungimiranza strategica, la Malesia è pronta a sfruttare tutto il potenziale dell’intelligenza artificiale per il miglioramento della sua popolazione e il progresso della scienza su scala globale.

Testimonianze

Messico: creazione di un’agenzia nazionale leader per l’intelligenza artificiale

Dora Luz Flores, Ingegnere informatico e docente del Dipartimento di Bioingegneria presso l'Universidad Autónoma de Baja California (UABC); Redattore capo del Giornale messicano di ingegneria biomedica 2025-2022; membro del comitato di collegamento ISC LAC

Key Takeaways:

  • L’istituzione di una strategia nazionale sull’intelligenza artificiale in Messico è stata affidata alla creazione di un’Agenzia messicana per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale nel 2023. Allo stesso tempo, precedenti iniziative multisettoriali nel paese stanno convocando discussioni e sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale con un ruolo importante delle università.
  • Le sfide in Messico consistevano nel guidare i prossimi passi della neonata agenzia e concentrarsi sullo sviluppo della tecnologia IA locale piuttosto che fare affidamento sulla tecnologia straniera.

Nell'ottobre 2023, un'iniziativa per emettere a Legge per l'Agenzia messicana per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale è stato presentato nella Gazzetta Parlamentare della Camera dei Deputati (Governo del Messico, 2023a). L’agenzia AI proposta in questa iniziativa legislativa sarebbe la creazione di un ente pubblico decentrato con autonomia tecnica e gestionale. I suoi obiettivi principali includerebbero la formulazione di una strategia nazionale sull’intelligenza artificiale, l’attuazione di una politica nazionale sull’intelligenza artificiale, la promozione dello sviluppo dell’intelligenza artificiale in vari settori (istruzione, industria, scienza, tecnologia), la promozione della cooperazione internazionale nell’intelligenza artificiale e la supervisione dell’uso responsabile di questa tecnologia. . Il patrimonio dell'agenzia AI sarebbe costituito da risorse, importi stanziati nel Bilancio di spesa, entrate da servizi e donazioni.

L’agenzia AI avrebbe un consiglio di amministrazione composto da 14 membri, compreso il capo dell’esecutivo in qualità di presidente e rappresentanti di vari ministeri e organizzazioni. Il Consiglio avrebbe responsabilità come formulare la politica di sviluppo dell’IA, approvare programmi e progetti dell’agenzia e formulare raccomandazioni. Inoltre, esperti, parti interessate e il pubblico in generale verrebbero coinvolti nelle discussioni e nel processo decisionale per garantire che qualsiasi regolamentazione sia giusta, efficace e adattabile alle mutevoli circostanze nel campo dell’IA (Governo del Messico, 2023b). Il consiglio di amministrazione organizzerà e convocherà forum permanenti e tavoli di lavoro entro i suoi primi sei mesi.

Prossimi passi per una nuova agenzia

Questa proposta di Agenzia messicana per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale rappresenta un passo significativo verso la regolamentazione e la promozione responsabile dell’intelligenza artificiale in Messico, ma è essenziale ricordare che ci sono ancora altre fasi da attraversare nel processo legislativo.

Le implicazioni di questi cambiamenti sulla scienza e sulla ricerca comportano una serie di azioni fondamentali. Questi includono la formulazione e la proposta di una strategia nazionale sull’intelligenza artificiale; l’attuazione di una politica nazionale sull’IA in Messico; e promuovere lo sviluppo efficace delle attività di intelligenza artificiale per espandere le capacità del Paese nei settori educativo, industriale, scientifico e tecnologico. Se istituita, l’agenzia per l’intelligenza artificiale raggiungerà questi obiettivi sviluppando la capacità scientifica e tecnologica del Paese, promuovendo la cooperazione internazionale e fungendo da strumento di leadership statale per rafforzare la sovranità e la sicurezza nazionale. Inoltre, l’agenzia per l’intelligenza artificiale cercherà di facilitare l’incorporazione di settori correlati, in particolare il settore produttivo, per migliorare la competitività sui mercati. Promuoverà inoltre il dialogo costante sugli studi e sulle implicazioni dell’IA, garantendo l’interesse pubblico e la protezione della popolazione. Infine, gli enti pubblici, privati ​​e sociali saranno incoraggiati a presentare proposte e osservazioni nel campo dell’intelligenza artificiale per lo studio e la considerazione, con l’obiettivo di promuovere lo sviluppo, la sicurezza e la pace in Messico.

IA2030Mx

Dal 2018, un'altra iniziativa in corso denominata IA2030Mx è emersa come una coalizione multisettoriale composta da professionisti, istituzioni accademiche, aziende, startup, agenzie pubbliche, organizzazioni, media e altri attori chiave nell'ecosistema digitale e AI del Messico (IA2030Mx, senza data). Tra i suoi obiettivi figurano facilitare un dibattito più approfondito sulle opportunità e le sfide presenti e future legate all'IA, tradurre questo dibattito in azioni, rendere la conoscenza dell'IA accessibile a tutti, promuovere l'uso e l'applicazione dell'IA a beneficio dei messicani e localizzare l'Organizzazione per la cooperazione economica e lo sviluppo Principi di IA nel contesto messicano.

L’iniziativa IA2023Mx ha segnato risultati significativi nel catalizzare la ricerca, promuovere l’innovazione e far avanzare la presenza del Messico nel panorama globale dell’IA. Attraverso l’iniziativa, le università hanno guidato attività di ricerca rivoluzionarie, contribuendo allo sviluppo di tecnologie IA all’avanguardia in varie discipline accademiche. Inoltre, IA2023Mx ha facilitato la collaborazione internazionale, consentendo lo scambio di conoscenze e posizionando il Messico come attore chiave nel settore dell’intelligenza artificiale. Inoltre, l’iniziativa ha svolto un ruolo cruciale nel coltivare il talento nell’intelligenza artificiale fornendo programmi educativi, borse di studio e opportunità di formazione, rafforzando così il bacino di professionisti qualificati del Paese.

Il ruolo delle università

Nonostante i suoi successi, IA2023Mx deve affrontare anche diverse sfide che le università devono affrontare per sostenere lo slancio e massimizzare l’impatto. Queste sfide includono la garanzia di infrastrutture e risorse adeguate per supportare in modo efficace la ricerca e l’istruzione sull’IA; affrontare il divario di competenze attraverso iniziative di formazione globali; e garantire che gli sviluppi dell’IA rispettino gli standard etici e i valori sociali. Inoltre, la promozione della collaborazione interdisciplinare e la garanzia di fonti di finanziamento sostenibili rimangono sfide persistenti per le istituzioni accademiche coinvolte nell’iniziativa.

Le università svolgono un ruolo fondamentale nel portare avanti l’iniziativa IA2023Mx sfruttando l’eccellenza della ricerca, le competenze educative e le capacità di innovazione. In quanto centri di creazione e diffusione della conoscenza, le università guidano le attività di ricerca sull’intelligenza artificiale, istruiscono la prossima generazione di professionisti dell’intelligenza artificiale e fungono da piattaforme per la collaborazione tra il mondo accademico, l’industria e il governo. Inoltre, le università contribuiscono a definire le politiche sull’IA, sostenendo un’implementazione responsabile dell’IA e collaborando con le comunità per affrontare le preoccupazioni sociali e promuovere l’alfabetizzazione digitale. Attraverso il loro ruolo poliedrico, le università contribuiscono a realizzare la visione di IA2023Mx e a posizionare il Messico come leader globale nell’innovazione e nello sviluppo dell’IA.

Enti di ricerca nazionali

Già nel 1990 in Messico è stato fondato un Laboratorio Nazionale di Intelligenza Artificiale, che successivamente ha cambiato nome in Laboratorio Nazionale di Informatica Avanzata (LANIA), poiché non era ancora emersa una comprensione su cosa sarebbe realmente l’IA. In quanto laboratorio nazionale, LANIA riceve generalmente finanziamenti da varie agenzie ed enti governativi per sostenere le sue attività di ricerca, infrastrutture e operazioni, compreso il governo messicano. Questo finanziamento viene spesso assegnato tramite sovvenzioni, contratti e altri meccanismi per sostenere la missione di LANIA di far avanzare la ricerca informatica, l'innovazione e l'istruzione in Messico (LANIA, senza data).

Un’altra delle principali iniziative in questo campo è il Centro di Intelligenza Artificiale dell’Istituto Tecnologico di Monterrey (ITESM), che si concentra sullo sviluppo di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale per migliorare i processi in settori quali la medicina, i trasporti, l’agricoltura e la sicurezza. ITESM ha attualmente un progetto di ricerca chiamato Advanced Artificial Intelligence, che è composto da un gruppo di ricercatori che sviluppano diverse linee di ricerca come machine learning, intelligenza computazionale e iper-euristica, scienza dei dati e matematica applicata e ingegneria biomedica Tecnológico de Monterrey, nessuna data ).

Infine, una delle sfide in Messico per l’attuazione di varie iniziative legate all’intelligenza artificiale è la politica di austerità del paese. I vincoli di questa politica tengono il Messico bloccato come utilizzatore di tecnologia straniera. L’obiettivo dovrebbe piuttosto essere che il Messico diventi un produttore della propria tecnologia e, a medio termine, esporti soluzioni di intelligenza artificiale.

Testimonianze

Oman: promuovere l'innovazione attraverso un programma esecutivo

Hamdan Mohammed Al Alawi, Direttore del programma di sviluppo dell'intelligenza artificiale e delle tecnologie avanzate, Ministero dei trasporti, delle comunicazioni e dell'informatica

Key Takeaways:

  • Il Ministero dei trasporti, delle comunicazioni e dell’informatica guida la strategia nazionale sull’intelligenza artificiale e la sua attuazione in Oman. Gli obiettivi economici attraverso Oman Vision 2040 sono i motori predominanti per gli sviluppi della tecnologia AI.
  • Sono state create partnership tra il ministero, le università e altri settori per programmi e iniziative di formazione sull’intelligenza artificiale.

L’Oman si sta impegnando in modo proattivo con l’impatto dell’intelligenza artificiale sul suo sistema scientifico, cercando ispirazione e collaborazione oltre i suoi confini. L’approccio multiforme del Paese all’intelligenza artificiale comporta investimenti sostanziali, sviluppo di politiche e cooperazione internazionale. In linea con l'Oman Vision 2040, il Sultanato ha approvato il Programma nazionale per l'economia digitale (MTCIT, 2021), una pietra miliare nella strategia dell'Oman per promuovere una solida economia digitale e aumentare significativamente il contributo dell'economia digitale al prodotto interno lordo dal 2% nel 2021 a un previsto 10% entro il 2040. Questo programma, una progressione degli sforzi di digitalizzazione dell'Oman, mira a elevare la posizione globale dell'Oman in vari indici dell'economia digitale.

Il programma esecutivo

In linea con queste direttive strategiche, il Ministero dei trasporti, delle comunicazioni e dell'informatica (MTCIT) ha lanciato il Programma esecutivo per l'intelligenza artificiale e le tecnologie avanzate (MTCIT, 2022). Questo programma è uno sforzo strategico volto a guidare l’adozione e la localizzazione dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie avanzate all’interno del Sultanato e trae approfondimenti da rapporti e benchmark internazionali. Implica inoltre un’ampia collaborazione con le parti interessate del settore pubblico e privato, del mondo accademico e degli imprenditori specializzati in questi settori all’avanguardia. Attraverso il programma, MTCIT sta supervisionando la preparazione e l’attuazione di un piano d’azione nazionale integrato per l’intelligenza artificiale e le tecnologie avanzate. Il Programma Esecutivo si rivolge specificamente ai settori destinati alla diversificazione economica secondo il Decimo Piano di Sviluppo Quinquennale e la Visione 2040 dell’Oman. MTCIT è impegnata a identificare e investire in tecnologie prioritarie e infrastrutture vitali di tecnologia dell’informazione e della comunicazione che siano in linea con le capacità nazionali e le esigenze settoriali. Questo approccio non mira solo a stabilire un vantaggio competitivo per l’Oman in queste arene tecnologiche, ma garantisce anche il trasferimento e la localizzazione della conoscenza e della tecnologia di concerto con partner del settore pubblico e privato, istituzioni educative e startup locali.

Altre iniziative e iniziative

Oltre al Programma esecutivo, il Ministero dell’Economia ha lanciato l’Iniziativa nazionale per potenziare l’economia nazionale potenziata dall’intelligenza artificiale (ONA, 2023) per integrare l’intelligenza artificiale in progetti e programmi di diversificazione economica. Riconoscendo i dati come la pietra angolare dell’intelligenza artificiale, il Sultanato ha avviato una politica sui dati aperti, incoraggiando le unità governative a rendere accessibili i propri dati e stabilendo un quadro giuridico per la condivisione dei dati aperti. È stata inoltre adottata una strategia nazionale sui dati (NCSI, 2022) attraverso il Centro nazionale per le statistiche e l'informazione, un ente indipendente, che istituisce un quadro completo per coordinare la gestione nazionale dei dati, promuovere lo scambio di dati e sviluppare meccanismi per migliorare la produttività degli enti governativi. Questa procedura è attualmente in corso per ciascun ministero. Una volta completato in tutti i ministeri, un processo simile sarà esteso al settore pubblico (comprese le università e altre istituzioni accademiche), seguito dal settore privato.

Altre iniziative e iniziative

Oltre al Programma esecutivo, il Ministero dell’Economia ha lanciato l’Iniziativa nazionale per potenziare l’economia nazionale potenziata dall’intelligenza artificiale (ONA, 2023) per integrare l’intelligenza artificiale in progetti e programmi di diversificazione economica. Riconoscendo i dati come la pietra angolare dell’intelligenza artificiale, il Sultanato ha avviato una politica sui dati aperti, incoraggiando le unità governative a rendere accessibili i propri dati e stabilendo un quadro giuridico per la condivisione dei dati aperti. È stata inoltre adottata una strategia nazionale sui dati (NCSI, 2022) attraverso il Centro nazionale per le statistiche e l'informazione, un ente indipendente, che istituisce un quadro completo per coordinare la gestione nazionale dei dati, promuovere lo scambio di dati e sviluppare meccanismi per migliorare la produttività degli enti governativi. Questa procedura è attualmente in corso per ciascun ministero. Una volta completato in tutti i ministeri, un processo simile sarà esteso al settore pubblico (comprese le università e altre istituzioni accademiche), seguito dal settore privato.

Numerosi progetti legati all’intelligenza artificiale sono stati eseguiti con successo in diversi settori in Oman, riflettendo un impegno strategico per l’integrazione dell’intelligenza artificiale in vari aspetti dell’economia nazionale. Nel settore della logistica, il Muscat Delivery Project (ONA, 2022) esemplifica questa integrazione impiegando droni per la consegna dei pacchi tra Al Bustan e Muscat Bay. Il settore sanitario ha assistito a una notevole applicazione dell’intelligenza artificiale nel rilevamento del cancro al seno (MOH, 2019), raggiungendo un notevole tasso di successo del 96%. Inoltre, il settore agricolo ha adottato droni per l’applicazione di pesticidi e l’impollinazione delle palme (WIPO, 2021), insieme a tecniche di intelligenza artificiale per il rilevamento precoce di parassiti come la cimice dubas e il punteruolo rosso della palma (Muscat Daily, 2023a). Nell’industria del petrolio e del gas, i droni potenziati dall’intelligenza artificiale vengono utilizzati per monitorare le condutture e rilevare le perdite (CCED, 2021), fondamentali per prevenire incidenti di sicurezza. Questi droni sono anche fondamentali per ispezionare i bruciatori nei siti di raffinazione del petrolio. Il settore dei trasporti ha visto la digitalizzazione dei documenti relativi alla strada (mappe, contratti, ecc.) utilizzando l’intelligenza artificiale, facilitando un migliore processo decisionale nella manutenzione e nello sviluppo delle strade.

L'agenda del Programma Esecutivo dell'Oman

Il Programma Esecutivo riconosce il potenziale di trasformazione dell’IA nel settore della scienza e della ricerca e mira esplicitamente a migliorarne l’adozione in quel settore. L’approccio si concentra sulle seguenti aree:

  1. Collaborazioni con istituti di istruzione superiore e di ricerca per rafforzare la ricerca e sviluppare programmi accademici in intelligenza artificiale e scienza dei dati.
  2. Consapevolezza e diffusione della conoscenza, elevando la comprensione e l'apprezzamento delle tecnologie di intelligenza artificiale attraverso l'organizzazione di workshop, eventi e conferenze specializzati.
  3. Sostegno all’innovazione e all’imprenditorialità, favorendo l’innovazione nell’intelligenza artificiale attraverso collaborazioni tra governo e settore privato, offrendo supporto essenziale per finanziare e sviluppare startup in questo settore in espansione.

Per realizzare questi obiettivi, il programma comprende diverse iniziative e progetti:

  • Sviluppo del personale di base dell'intelligenza artificiale, concentrandosi sulla formazione di esperti in intelligenza artificiale e scienza dei dati in grado di guidare i progressi del settore.
  • Sostegno all’acquisizione di competenze, cercando di rafforzare le competenze nella scienza dei dati e nell’intelligenza artificiale attraverso acceleratori, sovvenzioni per l’istruzione superiore e incentivi alla riqualificazione per i dipendenti e allineando questi sforzi alle esigenze del settore.
  • Ricerca e sviluppo nelle tecnologie di base, che rappresentano una spinta significativa verso l'accelerazione della ricerca nelle principali tecnologie di intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico, la visione, l'elaborazione del linguaggio naturale, i sensori intelligenti e i sistemi intelligenti di supporto alle decisioni. L'istruzione è incentrata sulla risoluzione dei problemi e sul pensiero critico.
  • Localizzazione dell’innovazione e dell’imprenditorialità dell’IA.

Programmi di allenamento

Per raggiungere gli obiettivi del Programma Esecutivo, il governo sta lavorando a stretto contatto con le istituzioni accademiche e altri settori. Nel 2023, MTCIT ha firmato un memorandum d'intesa con l'Università di Tecnologia e Scienze Applicate (Muscat Daily, 2023b) con un impatto previsto nel campo dell'intelligenza artificiale e della tecnologia avanzata. Ciò include disposizioni per cattedre scientifiche, centri di ricerca e laboratori in questi settori. I programmi congiunti di intelligenza artificiale qualificheranno ulteriormente il personale accademico dell'università. Il memorandum d’intesa si estende anche al miglioramento dei programmi accademici attraverso corsi specializzati sull’intelligenza artificiale, collaborando con aziende tecnologiche locali e internazionali per ricerche congiunte e consentendo ai docenti di aumentare le proprie competenze attraverso programmi di formazione, workshop e conferenze. Per promuovere ulteriormente la consapevolezza sull’intelligenza artificiale e sulla tecnologia, l’accordo prevede lo svolgimento di conferenze pubbliche, concorsi e seminari.

Altri programmi di formazione sull’intelligenza artificiale e sulle tecnologie avanzate sono stati lanciati nell’ambito dell’iniziativa Makeen, supervisionata dall’MTCIT. Queste includono partnership con la Sultan Qaboos University e collaborazioni con aziende locali e internazionali per programmi di formazione virtuale sull’intelligenza artificiale. Un totale di 48 programmi di qualificazione e formazione hanno formato 1,880 persone, puntando a un obiettivo di 10,000 entro il 2025.

Potenziamento infrastrutturale

L’ambiziosa integrazione dell’IA in vari settori richiede un’infrastruttura solida e adattabile. Riconoscendo ciò, MTCIT ha collaborato attivamente con i principali fornitori di infrastrutture, comprese le società di telecomunicazioni e i fornitori di servizi cloud, per garantire che siano implementati il ​​supporto tecnologico e i miglioramenti necessari. Questa collaborazione si concentra sull’aggiornamento dell’infrastruttura di cloud computing esistente per elaborare in modo efficiente le applicazioni IA, un passo fondamentale per soddisfare le crescenti richieste di ricerca e applicazione dell’IA.

Una pietra miliare significativa in questo impegno è stata l’introduzione dei servizi di intelligenza artificiale cloud da parte di Oman Data Park (Arabian Daily, 2021). Questo sviluppo è avvenuto attraverso una partnership strategica con Nvidia, leader globale nell’intelligenza artificiale e nell’elaborazione grafica. Questa collaborazione non rappresenta solo un progresso tecnologico, ma è pronta a migliorare significativamente la produttività di vari settori economici e spingere l’economia nazionale verso una trasformazione digitale.

Anche il settore delle telecomunicazioni ha svolto un ruolo fondamentale in questo potenziamento infrastrutturale. Una testimonianza dei loro sforzi è l’accesso diffuso alle reti mobili a banda larga, che ora si estendono al 97.3% della popolazione. Questo accesso ampliato alla rete è fondamentale per facilitare la ricerca e le applicazioni sull’intelligenza artificiale senza soluzione di continuità in tutta la nazione.

Etica e impegno

In concomitanza con questi sviluppi infrastrutturali, è stata avviata un’iniziativa mirata a sostenere la ricerca nel campo dell’etica dell’IA. Un passo notevole in questa direzione è l’istituzione di una cattedra di ricerca dedicata all’etica dell’IA, in collaborazione con l’Organizzazione islamica per l’educazione, la scienza e la cultura (Oman Daily Observer, 2024). Questa iniziativa sottolinea l’importanza di garantire che lo sviluppo e l’applicazione dell’IA siano in linea con gli standard etici e contribuiscano positivamente alla società.

L’Oman ha pubblicato una politica sui sistemi di intelligenza artificiale. Attraverso questa politica, l'MTCIT cerca di stabilire principi etici e controlli che a loro volta promuovano l'uso ottimale di queste normative e riducano i potenziali rischi. MTCIT mira a sottolineare la necessità che tutte le unità dell'apparato amministrativo statale rispettino i termini di questa politica. Inoltre, la Open Government Data Policy è una politica utilizzata per definire la governance generale per la continuità dei servizi ICT all’interno delle unità amministrative governative garantendo la continuità dei servizi durante eventi dirompenti.

L’impegno dell’Oman nei confronti dell’intelligenza artificiale è evidente nella sua implementazione di successo in vari settori, nell’iniziativa del Ministero dell’Economia per integrare l’intelligenza artificiale nell’economia nazionale, nella strategia nazionale globale sui dati e nell’attenzione allo sviluppo delle competenze di intelligenza artificiale. Le collaborazioni tra istituzioni governative ed enti educativi, lo sviluppo delle infrastrutture attraverso partenariati strategici e un approccio sostenibile ed eticamente fondato alla ricerca e all’applicazione dell’IA rafforzano ulteriormente questo impegno. L’adozione strategica dell’intelligenza artificiale da parte dell’Oman riflette una visione più ampia di sviluppo sostenibile, diversificazione economica e competitività globale, stabilendo un punto di riferimento per l’innovazione nella regione e oltre.

Testimonianze

Uruguay: seguire una tabella di marcia per preparare i sistemi scientifici nazionali all’intelligenza artificiale

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

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

Le prelibatezze chiave:

  • La Roadmap for Data Science and Machine Learning sviluppata in Uruguay nel 2019 evidenzia il ruolo delle università, dei partenariati pubblico-privati ​​e della società civile. Gli investimenti nazionali e internazionali sostengono i progetti di intelligenza artificiale nel Paese dal 2017.
  • L’Uruguay sta guidando eventi e iniziative regionali sull’intelligenza artificiale posizionandosi come leader nella regione.
  • Tra i prossimi passi immediati nel paese figurano lo sviluppo delle capacità, il miglioramento delle competenze e l’educazione all’intelligenza artificiale.

Quasi dieci anni fa, l’Uruguay ha avviato uno sforzo strategico per integrare la scienza dei dati e l’intelligenza artificiale in vari aspetti del suo tessuto sociale. La risultante Data Science and Machine Learning Roadmap, pubblicata nel 2019, è una testimonianza dell'impegno dell'Uruguay (TransformaUruguay, 2019). In linea con la Strategia di sviluppo nazionale 2050 (Isabella, 2019), la tabella di marcia prevedeva che l’Uruguay diventasse leader nell’applicazione di soluzioni di intelligenza artificiale entro il 2030. Ha delineato due dimensioni principali: creare un ambiente favorevole ed esplorare opportunità nei settori strategici nazionali. La tabella di marcia ha sottolineato gli elementi critici essenziali per promuovere lo sviluppo dell’intelligenza artificiale in Uruguay, tra cui il miglioramento dell’istruzione e della formazione nella scienza dei dati e nell’apprendimento automatico, l’attrazione di talenti, il miglioramento delle capacità di ricerca e innovazione, l’aggiornamento delle normative e la promozione della collaborazione internazionale. Il documento ha inoltre individuato capacità e opportunità per l’applicazione dell’IA in settori nazionali cruciali.

Nell’ambito della tabella di marcia, l’Uruguay ha condotto una revisione per identificare le esperienze internazionali favorevoli allo sviluppo locale dell’IA. Il rapporto compilato ha presentato iniziative globali e regionali di successo, evidenziando caratteristiche comuni che attraggono talenti e coltivano fiorenti ecosistemi di ricerca e sviluppo (Etcheverry e Fariello, 2020). Dopo questa revisione, il cambio di governo nel 2020 e l’inizio della pandemia di COVID-19 hanno portato alla sospensione o al rinvio di alcune azioni della tabella di marcia. Tuttavia, nonostante queste sfide, l’Uruguay ha dimostrato resilienza riprendendo e portando avanti azioni e linee di lavoro chiave (AGESIC, 2023).

Uno scatto regionale

L’indice Latin American AI (CENIA, 2023) offre un’analisi approfondita dei panorami dell’IA in dodici paesi dell’America Latina, incluso l’Uruguay. Questo indice, strutturato in tre assi – fattori abilitanti; ricerca, sviluppo e adozione; e governance – fornisce

una prospettiva globale sulla maturità degli ecosistemi di ricerca, sviluppo e adozione della regione. L'Uruguay si distingue per i punteggi elevati in diverse dimensioni valutate nell'indice, classificandosi al terzo posto nella regione (55%) dopo Cile (73%) e Brasile (65%).

Esistono ancora opportunità di miglioramento in molti settori per rafforzare ulteriormente lo sviluppo dell’ecosistema in tutta l’America Latina. Poiché l’Uruguay guida già iniziative e partenariati regionali sull’intelligenza artificiale, comprendendo così le esigenze e le differenze nella regione, è in una buona posizione per condurre interazioni efficaci e coese verso obiettivi comuni di intelligenza artificiale.

Infrastruttura di intelligenza artificiale

L’Uruguay vanta una solida infrastruttura di connettività, che supera la media dell’America Latina nell’utilizzo di Internet e nella velocità di download (CENIA, 2023). Il Paese eccelle nell’accessibilità dei dispositivi, con indicatori elevati – in particolare nelle famiglie che possiedono computer e abbonamenti per dispositivi mobili – che superano le medie regionali.

Tuttavia è necessaria una maggiore infrastruttura informatica locale. Una piattaforma informatica chiamata National Supercomputing Center (ClusterUY) è stata creata per essere utilizzata da scienziati e ricercatori nel paese dall’Agenzia nazionale per la ricerca e l’innovazione e dalla Commissione settoriale per la ricerca scientifica. L'accessibilità e l'utilizzo di ClusterUY sono tuttavia limitati a programmatori esperti. L'Universidad de la República (UdelaR) sta lavorando per facilitare l'accesso alla piattaforma, ma questa rimane una sfida continua. Gran parte dei servizi di cloud computing proviene dal settore privato. Google, ad esempio, è pronta a creare un Google Data Center in Uruguay con l'obiettivo di servire l'intera regione.

Iniziative accademiche

All'interno della sfera accademica, UdelaR, il principale istituto di ricerca del Paese, svolge un ruolo fondamentale. Diverse iniziative, in particolare il Centro Interdisciplinario en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (CICADA), mirano a sviluppare la ricerca, le capacità di innovazione e l'istruzione multidisciplinare nei campi legati all'intelligenza artificiale (CICADA, senza data). Diverse linee di ricerca presso UdelaR esplorano diversi domini, come la genomica, la bioinformatica, l'elaborazione di immagini mediche, l'epidemiologia, l'ecologia, le neuroscienze e l'istruzione, utilizzando metodi e strumenti di intelligenza artificiale.

La Data Science and Machine Learning Roadmap evidenzia il ruolo delle università nell’insegnamento e nella formazione sull’IA, nonché nello sviluppo e nella ricerca, anche se il ruolo delle università non è necessariamente distinto. L’ecosistema della ricerca e della scienza in Uruguay è limitato, con solo tre università principali che creano una comunità ristretta. I partenariati tra il settore privato e il settore pubblico avvengono naturalmente o di fatto a seconda dei casi e delle esigenze.

La tabella di marcia delinea anche accordi istituzionali che prevedono la collaborazione tra il governo, istituzioni accademiche nazionali come UdelaR e il settore privato. La comunità scientifica e di ricerca nazionale contribuisce attivamente allo sviluppo e all’attuazione della risposta. In collaborazione con altre organizzazioni locali, CICADA si impegna attivamente con la società civile, promuovendo discussioni su considerazioni etiche nella scienza dei dati e nell’intelligenza artificiale (ANEP, 2023). Questa iniziativa è una piattaforma per costruire conoscenza e scambiare tra ricercatori, studenti, professionisti e la comunità più ampia.

Talento e sfide della ricerca

L'indice Latin American AI (CENIA, 2023) riconosce le capacità di dati e l'eccellenza della governance dell'Uruguay. Tuttavia, persistono sfide nello sviluppo dei talenti, con un notevole divario nella formazione professionale sull’intelligenza artificiale e una scarsità di programmi pertinenti nelle università regionali classificate QS. Migliorare l’alfabetizzazione dei dati e migliorare le competenze di studenti ed educatori sono parte integrante dei piani dell’Uruguay (Ceibal, nessuna data). Basandosi sulla posizione di rilievo del Paese nella ricerca e nell’innovazione sull’IA, i prossimi passi comporteranno l’affrontare le sfide, in particolare nell’istruzione formale sull’IA, per garantire un approccio sostenibile e globale all’adozione dell’IA nel settore scientifico.

L’Uruguay emerge come leader regionale nella ricerca e sviluppo, dimostrando elevata produttività e qualità nello sviluppo open source. Sebbene la registrazione dei brevetti rimanga bassa, l’indice latinoamericano dell’intelligenza artificiale suggerisce di allineare il panorama dell’innovazione dell’Uruguay con i suoi impressionanti risultati open source (CENIA, 2023).

Investimenti e innovazione

L’Uruguay vanta le medie normalizzate più elevate di investimenti esteri e di valore totale stimato degli investimenti in America Latina (CENIA, 2023). Sebbene la ricerca sui temi dell’intelligenza artificiale riceva il sostegno di istituzioni come l’Agenzia nazionale per la ricerca e l’innovazione e UdelaR, si registra una notevole assenza di iniziative di finanziamento specifiche orientate all’intelligenza artificiale. Alcune eccezioni sono il Fondo settoriale per la ricerca sui dati aperti (ANII, 2018), che è stato interrotto, e il Bando per progetti di ricerca e sviluppo nell'intelligenza artificiale (ANII, 2022), realizzato congiuntamente con il Centro internazionale di ricerca sullo sviluppo (IDRC). Le due richieste del Fondo settoriale nel 2017 e nel 2018 ammontavano complessivamente a 1 milione di dollari, distribuito tra 38 progetti (circa 26,000 dollari per progetto). Con i bandi specifici per progetti di intelligenza artificiale finanziati dall’IDRC, sono stati sostenuti sette progetti con circa 30,000 dollari ciascuno.

Oltre agli investimenti attivi, l’Uruguay enfatizza anche la governance algoritmica (AGESIC, 2023). La trasparenza nei sistemi algoritmici è una pietra angolare di questo approccio, allineandosi con le migliori pratiche globali e garantendo considerazioni etiche nell’adozione della tecnologia AI (Rahim, 2023).

Costruire ponti

Il potenziale ruolo dell’Uruguay nel collegare gli sforzi accademici e aziendali nella ricerca sull’intelligenza artificiale è esemplificato dagli eventi KHIPU (KHIPU, senza data). Questi incontri a Montevideo nel 2019 e nel 2023 hanno riunito i migliori ricercatori di intelligenza artificiale di tutto il mondo con una forte presenza di ricercatori di UdelaR nel comitato KHIPU e sponsorizzati da enti internazionali. Gli eventi sono culminati nella Dichiarazione di Montevideo sull’intelligenza artificiale e il suo impatto sull’America Latina, firmata da quasi 500 ricercatori (autori vari, 2023).

L'approccio dell'Uruguay all'IA all'interno del suo sistema scientifico è caratterizzato da un approccio strategico nell'ambito della tabella di marcia 2019; collaborazione attiva tra governo, mondo accademico e settore privato; e un impegno per pratiche di intelligenza artificiale etiche e responsabili. Le iniziative e i risultati in corso posizionano l’Uruguay come leader regionale nella ricerca, sviluppo e applicazione dell’IA, e il paese si sta ora concentrando sullo sviluppo di capacità, promuovendo la trasparenza e affrontando le sfide per un futuro sostenibile nello sviluppo dell’IA.

Testimonianze

Uzbekistan: creare le giuste condizioni e competenze per l’intelligenza artificiale

Dott. Abduvaliev Abdulaziz Abduvalievich, Vicedirettore per la scienza, l'innovazione e le relazioni internazionali dell'Istituto Superiore Formazione e ricerca statistica, Agenzia di statistica del Presidente della Repubblica dell'Uzbekistan

Le prelibatezze chiave:

  • Dal 2020 sono state adottate risoluzioni presidenziali che abilitano quadri politici e strategie per l'intelligenza artificiale in Uzbekistan. Tra gli obiettivi strategici del paese c'è la formazione delle giovani generazioni, si è quindi fissato l'obiettivo di formare un milione di uzbeki attraverso una piattaforma di formazione online.
  • È stata fondata una nuova agenzia per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale per monitorare e implementare le tecnologie dell’intelligenza artificiale in tutti i settori.
  • Il reclutamento della generazione appena formata nella programmazione e l’infrastruttura a supporto del lavoro sull’intelligenza artificiale sono i prossimi passi per il Paese.

L'attività dell'Uzbekistan negli ultimi anni nello sviluppo strutturale dell'IA e nella creazione delle condizioni necessarie per la sua formazione è stata identificata come una delle aree prioritarie del Paese. Le sue riforme si basano sull’adozione di documenti normativi che strutturano il sistema per creare le condizioni necessarie per l’implementazione accelerata dell’IA nell’economia (Ministero delle Tecnologie Digitali, nessuna data).

Fondamenti politici

Tre documenti in particolare costituiscono una solida base per lo sviluppo dell’IA in Uzbekistan. Il primo è il decreto del Presidente della Repubblica dell'Uzbekistan del 2020 "Sull'approvazione della strategia "Uzbekistan digitale – 2030" e delle misure per la sua effettiva attuazione" (Governo dell'Uzbekistan, 2020). Questo documento definisce i compiti per lo sviluppo delle competenze tecnologiche degli insegnanti. A ciò è seguita nel 2021 la risoluzione presidenziale "Sulle misure volte a creare le condizioni per l'introduzione accelerata delle tecnologie di intelligenza artificiale" (Governo dell'Uzbekistan, 2021a). Con tale risoluzione è stato approvato un programma di misure per lo studio e l'introduzione delle tecnologie IA nel periodo 2021-2022, che prevede le principali aree prioritarie di sviluppo per il Programma statale tra cui una strategia di sviluppo dell'IA, un quadro normativo, l'uso diffuso di Tecnologie AI, ecosistema innovativo nazionale per l'intelligenza artificiale e la cooperazione internazionale.

Infine, il 2021 ha portato anche la risoluzione presidenziale "Sulle misure per creare un regime speciale per l'uso delle tecnologie di intelligenza artificiale" (Governo dell'Uzbekistan, 2021b). Nell’ambito della presente risoluzione è stata approvata l’introduzione di un regime speciale per l’utilizzo delle tecnologie di intelligenza artificiale nell’ambito della ricerca sperimentale e innovativa.

Compiti strategici

Come descritto sopra, il decreto presidenziale del 2020 ha portato all’adozione della strategia Uzbekistan digitale – 2030. Uno dei principali risultati ottenuti finora nell’ambito di questa strategia è stata l’organizzazione della formazione di 587,000 persone sui fondamenti della programmazione informatica, anche attirando 500,000 giovani nell'ambito del progetto One Million Uzbek Coders. Questo progetto su larga scala è il risultato di una partnership con la Dubai Future Foundation negli Emirati Arabi Uniti ed è stato lanciato alla fine del 2019 (Università Inha di Tashkent, 2019). One Million Uzbek Coders è una piattaforma di apprendimento a distanza gratuita per il grande pubblico, rivolta in particolare ai giovani con studenti a partire dai 13 anni. Questo programma di formazione è attualmente in corso e nel 2021 ha già raggiunto circa 500,000 studenti (ITPARK, 2021).

Digital Uzbekistan – 2030 ha inoltre realizzato l’implementazione di oltre 280 sistemi informativi e prodotti software per l’automazione dei processi gestionali, produttivi e logistici nelle imprese del settore economico. Nel frattempo il Paese ha consolidato importanti istituti di istruzione superiore nelle sue regioni per migliorare l’alfabetizzazione digitale e le competenze dei khokim (capi di regione) e dei dipendenti di enti e organizzazioni statali, formando 12,000 dipendenti nella tecnologia dell’informazione e nella sicurezza delle informazioni.

Infrastrutture per lo sviluppo

Particolare attenzione viene posta alla realizzazione delle infrastrutture integrate necessarie per lo sviluppo dell’IA. Nell’Alleanza congiunta per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, il Ministero per lo sviluppo delle tecnologie dell’informazione e delle comunicazioni agisce come un organismo di lavoro in collaborazione con il Ministero per lo sviluppo innovativo, altri enti governativi, banche commerciali e il settore privato. L'Alleanza, in collaborazione con l'Università delle tecnologie dell'informazione di Tashkent, dirigerà un programma di dottorato e organizzerà programmi di formazione e insegnamento per gli studenti.

Infrastruttura completa per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale in Uzbekistan

  • Creazione di un Dipartimento per l'introduzione e lo sviluppo delle tecnologie IA sulla base del Ministero per lo sviluppo delle tecnologie dell'informazione e delle comunicazioni.
  • Creazione di un'Alleanza per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale in collaborazione con il Ministero per lo sviluppo delle tecnologie dell'informazione e delle comunicazioni, il Ministero per lo sviluppo innovativo, agenzie governative, banche commerciali e grandi imprese industriali.
  • Creazione dell'Istituto di ricerca per lo sviluppo delle tecnologie digitali e dell'intelligenza artificiale presso il Ministero per lo sviluppo delle tecnologie dell'informazione e delle comunicazioni.
  • Creazione di un programma di dottorato nella specialità "Tecnologie digitali e intelligenza artificiale" nei sistemi degli istituti di istruzione superiore.

La complessità dell’infrastruttura in realizzazione dovrebbe consentire di coprire tutte le aree di sviluppo dell’IA nel Paese. Pertanto, la politica statale nel campo dell’intelligenza artificiale sarà coordinata dal Dipartimento per l’introduzione e lo sviluppo delle tecnologie di intelligenza artificiale del Ministero per lo sviluppo delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione. L’Alleanza promuoverà l’attuazione congiunta di progetti prioritari per l’introduzione delle tecnologie di intelligenza artificiale nei settori economico e sociale e nel sistema della pubblica amministrazione, l’ottimizzazione dei costi per il loro sviluppo e la diffusione delle migliori pratiche in questo ambito tra agenzie e organizzazioni governative. Il programma di dottorato produrrà specialisti altamente qualificati nel campo dell'intelligenza artificiale.

Un nuovo istituto di ricerca

Una parte importante di questa infrastruttura è l’Istituto di ricerca per lo sviluppo delle tecnologie digitali e dell’intelligenza artificiale del Ministero per lo sviluppo delle tecnologie dell’informazione e delle comunicazioni. Tra i suoi compiti principali c’è l’organizzazione della ricerca scientifica finalizzata all’attuazione diffusa della strategia Digital Uzbekistan – 2030 e all’introduzione delle tecnologie AI in diversi settori dell’economia, della sfera sociale e del sistema della pubblica amministrazione. L’Istituto di ricerca condurrà inoltre ricerca scientifica fondamentale e applicata nel campo dell’intelligenza artificiale, formando un ecosistema scientifico per lo sviluppo delle tecnologie digitali. Svilupperà ulteriormente prodotti innovativi per l’automazione dei processi di gestione e produzione basati su tecnologie di intelligenza artificiale, nonché i relativi modelli, algoritmi e software. Ha infine il compito di instaurare collaborazioni e realizzare progetti congiunti con importanti istituzioni scientifiche e innovative straniere per lo sviluppo delle tecnologie IA.

Un progetto, attualmente in fase di avvio, nell'ambito dell'attività scientifica dell'Istituto di Ricerca è la realizzazione di una piattaforma elettronica contenente un indice nazionale delle citazioni degli articoli scientifici e un database bibliografico delle pubblicazioni scientifiche. Questo progetto è noto come uno dei primi a creare l’intelligenza artificiale nelle attività di ricerca in Uzbekistan. A questo proposito, nell’ambito delle riforme in corso, è importante accelerare l’implementazione dell’IA nell’intero campo scientifico.

Mettere al lavoro un milione di programmatori

Grazie agli sforzi attivi del governo negli ultimi anni, il quadro istituzionale dell’IA in Uzbekistan si sta rafforzando. In particolare si creano condizioni favorevoli per la ricerca scientifica nel campo dell’intelligenza artificiale. Ma parallelamente alle condizioni create, è importante accelerare il numero di progetti scientifici nel campo dell’intelligenza artificiale, cosa che, a nostro avviso, oggi non è sufficiente.

A questo proposito è importante tenere conto della raccomandazione del Revisione dell'innovazione per lo sviluppo sostenibile dell'Uzbekistan condotto dalle Nazioni Unite, in cui si osserva che "la creazione di un ampio pool di programmatori richiederà una significativa ristrutturazione del sistema di istruzione superiore e una più stretta integrazione dell'IT con le società IT locali e straniere" (UNECE, 2022). Questa raccomandazione costituisce un segnale importante per l’attivazione di misure mirate per attrarre progetti di investimenti esteri per lo sviluppo dell’IA in tutti gli ambiti della vita socioeconomica e soprattutto in ambito scientifico.

Nella fase iniziale della formazione dell'IA nella sfera scientifica dell'Uzbekistan, è importante che gli sforzi del governo siano mirati a creare le condizioni per attrarre progetti scientifici e applicati stranieri nel campo dell'IA. Queste azioni rafforzeranno le capacità pratiche di specialisti qualificati nel campo dell’intelligenza artificiale. D'altro canto, queste misure contribuiranno a frenare la fuga di specialisti in questo campo verso progetti più attraenti realizzati all'estero.

Il governo continua a sviluppare e approvare meccanismi per aumentare l’attrattiva del campo di ricerca dell’IA. Questo è importante, poiché la transizione più rapida possibile dalla sfera scientifica all’intelligenza artificiale accelererà questa transizione in altri settori e ambiti dell’economia.

Testimonianze

Passi successivi

Dopo la pubblicazione della prima versione di questo documento di lavoro, organizzeremo ulteriori workshop regionali e consultazioni. Queste iniziative serviranno a convalidare i concetti delineati nel documento e a favorire la comprensione delle priorità, dei successi e delle sfide incontrate dai paesi mentre attrezzano i loro ecosistemi di ricerca per l’integrazione dell’intelligenza artificiale.

Entro la fine dell'anno pubblicheremo la seconda e ultima versione di questo documento di lavoro, con ulteriori casi di studio provenienti da una vasta gamma di paesi, tra cui: Francia, Giordania, Malawi, Marocco, Nigeria, Norvegia, Emirati Arabi Uniti, Regno Unito, Panama. , Romania, Ruanda, Sud Africa, Stati Uniti.

La cronologia del progetto dal suo avvio è descritta di seguito:

  • Workshop regionale a Kuala Lumpur, Malesia – 5 ottobre 2023
  • Pubblicazione della versione 1 del documento – 26 marzo 2024
  • Workshop regionale a Santiago del Cile, Cile – 9 aprile 2024
  • Impegno nella regione africana – aprile/maggio 2024
  • Pubblicazione della versione 2 del documento – Autunno 2024

Il documento di lavoro è accessibile per feedback tramite un modulo online su questa pagina di pubblicazione.

Ti invitiamo a contattare direttamente il Centro per ulteriori informazioni.

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