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Documento de trabalho

Preparando Ecossistemas Nacionais de Pesquisa para IA: Estratégias e progresso em 2024

O relatório oferece uma análise abrangente da integração da inteligência artificial na ciência e na investigação em vários países. Aborda tanto os avanços alcançados como os desafios enfrentados neste campo, tornando-se uma leitura valiosa para líderes científicos, decisores políticos, profissionais de IA e académicos.

Este documento de trabalho fornece informações fundamentais e acesso a recursos de países de todas as partes do mundo, em vários estágios de integração da IA ​​nos seus ecossistemas de investigação: 

  • Australia: Preparando-se para o uso da inteligência artificial centrado no ser humano 
  • Benim: Antecipando os impactos da inteligência artificial no aspirante a centro de serviços digitais da África Ocidental 
  • Brasil: Colhendo os benefícios da inteligência artificial com algumas notas de advertência 
  • Cambodja: Buscando abordagens de inteligência artificial para missões de pesquisa nacionais 
  • Chile: Encontrando possibilidades para aplicar inteligência artificial em um ecossistema de financiamento de pesquisa existente 
  • China: Promovendo a abordagem de Inteligência Artificial para Ciência 
  • Índia: Obtendo insights sobre tecnologias transformadoras e sua integração social  
  • Malaysia: Habilitando a Quarta Revolução Industrial 
  • México: Criação de uma agência líder nacional para inteligência artificial 
  • Omã: Fomentando a inovação por meio de um Programa Executivo 
  • Uruguai: Seguindo um roteiro para preparar os sistemas científicos nacionais para a inteligência artificial 
  • Uzbequistão: Construindo as condições e habilidades certas para a inteligência artificial 

O documento não serve apenas como uma fonte crítica de informação em primeira mão, mas também faz um apelo urgente à discussão e colaboração contínuas entre os países à medida que introduzem a IA nas suas prioridades de investigação. Por favor, use o formulário de feedback abaixo compartilhar recursos relevantes, próximos eventos e outros países a serem considerados para estudos de caso na edição de acompanhamento planejada para o segundo semestre de 2024.

Baixe o relatório Leia online

Recursos acompanhantes:


O ISC Centre for Science Futures é patrocinado pelo Centro Internacional de Pesquisa para o Desenvolvimento do Canadá (IDRC).


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Leia online: Preparando Ecossistemas Nacionais de Pesquisa para IA: Estratégias e progresso em 2024

Editora: Conselho Científico Internacional
Data: March 2024
DOI: 10.24948 / 2024.06

👆Clique no botão de idioma no canto superior direito da nossa página da web para ler o relatório em um dos 90 idiomas mundiais. 🚩

Mensagem do Chefe do Center for Science Futures

No final de 2023, o Conselho Científico Internacional (ISC) lançou um documento de discussão sobre a avaliação da inteligência artificial em rápida evolução e tecnologias relacionadas [1]. Este novo documento de trabalho sobre como os países estão a preparar os seus ecossistemas de investigação para a IA confirma o compromisso do ISC em explorar o impacto da IA ​​na ciência e nas sociedades. Estudos e iniciativas adicionais do ISC serão desenvolvidos nos próximos meses e anos.

Este documento de trabalho aborda uma lacuna nas discussões em curso sobre as políticas de IA, nomeadamente as implicações destas políticas para a ciência nacional e os ecossistemas de investigação. Esta é uma questão crítica para o futuro da ciência em todo o mundo. No entanto, até agora, muito pouco foi publicado sobre estas questões e é difícil encontrar informações sobre os planos dos países. A nossa ambição com este artigo é aumentar o nosso conhecimento das iniciativas atuais para a integração da IA ​​nos ecossistemas de investigação nacionais, do que foi alcançado até agora e dos possíveis obstáculos.

Para estes fins, este artigo fornece um estudo da literatura e estudos de caso de doze países. Até ao final de 2024, lançaremos uma segunda edição mais abrangente deste artigo, incorporando estudos de caso adicionais e apresentando recomendações para políticas científicas mais coordenadas e colaborativas para a IA.

Tínhamos em mente alguns públicos diferentes, mas sobrepostos, ao desenvolver este trabalho. Se você é um decisor político de CTI envolvido na integração de novas tecnologias de IA no ecossistema de investigação do seu país, encontrará neste documento evidências em primeira mão sobre as questões que são importantes para o seu trabalho, bem como exemplos de iniciativas tomadas por outros países . É provável que encontre exemplos de países da sua região, com ecossistemas de investigação de dimensão semelhante ao do seu país. Se trabalhar com um conselho de doações ou com uma entidade filantrópica, este documento dar-lhe-á uma ideia das prioridades que os países identificaram para a adoção da IA ​​na ciência. Se trabalha com uma empresa de IA e está preocupado com as necessidades tecnológicas e infraestruturais específicas das instituições de ciência e investigação, este documento dar-lhe-á uma introdução sobre os desafios identificados pelos países à medida que implementam a sua estratégia de IA para a investigação. Se você é um cientista ou jornalista científico e seu principal interesse é o impacto da IA ​​na ciência em geral, você descobrirá neste artigo até que ponto os países estão atualmente adaptando ativamente seus sistemas científicos para a IA.

Este é o início de uma conversa. Convidamos os líderes científicos envolvidos na preparação da adoção da IA ​​nas suas instituições e países a colaborarem connosco nos próximos meses e nos próximos meses. Pedimos que você compartilhe suas abordagens, experiências e dúvidas. Os seus contributos serão fundamentais para o desenvolvimento deste projecto e ajudar-nos-ão a preparar melhor para esta transformação tecnológica crítica dos nossos sistemas científicos.

[1] CEI, 2023. Uma estrutura para avaliar tecnologias digitais e relacionadas em rápido desenvolvimento: IA, grandes modelos de linguagem e muito mais. Conselho Internacional de Ciência. DOI: 10.24948/2023.11 https://council.science/publications/framework-digital-technologies/

Introdução

A noção dominante comunicada hoje sobre a influência da inteligência artificial (IA) é a sua capacidade de mudar tudo em todos os setores, incluindo a ciência (Khalif et al., 2023; Nature, 2023; Van Noorden e Perkel, 2023; Miller, 2024). Para além das promessas de novos avanços em diferentes campos de investigação, está a surgir um conjunto de questões críticas sobre o impacto da IA ​​na documentação, financiamento e relato da ciência:

  • Como é que a utilização crescente da IA ​​irá influenciar a atribuição de financiamento à investigação?
  • Quais padrões de dados de pesquisa evoluirão? Como a IA mudará a natureza dos resultados científicos?
  • Como evoluirão as carreiras científicas com o uso crescente da IA ​​na investigação?
  • Que investimentos em infraestruturas são necessários para a adoção bem-sucedida da IA ​​pelo setor científico?
  • Que adaptações jurídicas são necessárias para permitir a utilização da IA ​​na investigação e, ao mesmo tempo, garantir elevados padrões na condução responsável da ciência?
  • Como a IA afetará as colaborações internacionais em pesquisa?

As discussões em torno destas questões são críticas para o futuro da ciência e dos sistemas de investigação. As instituições de investigação e os ministérios estão a começar a enfrentá-los, embora com recursos limitados para os orientar. Como este estudo irá demonstrar, continua a existir uma notável ausência de literatura abrangente sobre o impacto da IA ​​nos aspectos estruturais da ciência e da investigação.

Vários países desenvolveram estratégias globais de IA para definir os seus planos e aspirações para o desenvolvimento e implementação da IA ​​em diferentes sectores. Apesar das implicações imediatas e significativas destas estratégias para a ciência e a investigação, estes documentos oferecem, na sua maioria, declarações amplas sobre o envolvimento das instituições científicas e de investigação na execução dos planos nacionais, sem aprofundar as implicações concretas.

Isto não significa sugerir que os países estejam inactivos. Muito pelo contrário: muita coisa está em andamento. Estão a ser formadas parcerias, lançadas iniciativas de formação, criadas infra-estruturas e implementadas políticas. No entanto, as pessoas nos ministérios governamentais, universidades e empresas de consultoria encarregadas de liderar a preparação do ambiente de investigação para a IA trabalham em grande parte com especulações sobre os principais desafios e têm uma visão limitada das abordagens adoptadas por países de dimensão e capacidade semelhantes.

Os quadros que delineiam as principais questões a considerar pelos países ao planearem a integração da IA ​​nos seus ecossistemas de investigação podem percorrer um longo caminho nesta fase crítica. Este documento de trabalho oferece uma estrutura derivada de uma análise da literatura existente.

Para começar a estabelecer uma base de conhecimento, o artigo apresenta também 12 estudos de caso de países de diferentes dimensões e regiões, da autoria de pessoas diretamente envolvidas nestas discussões nos seus respetivos países. Pretendemos expandir o número de estudos de caso e alcançar uma representação mais abrangente das diferentes regiões globais na próxima e última edição do artigo até o final de 2024.

É importante considerar as circunstâncias de países de dimensões variadas, que também são grandes contribuintes para os avanços científicos, em vez de nos concentrarmos apenas nas potências da IA. Procurámos deliberadamente obter informações sobre a forma como os países de pequena e média dimensão estão a preparar os seus ecossistemas de investigação para a adoção da IA.

Este documento de trabalho procura, portanto:

  • reunir conhecimentos e informações básicas sobre as questões e os esforços atuais para preparar sistemas científicos e de investigação para a IA;
  • ajudar os países no desenvolvimento de roteiros para a integração da IA ​​nos seus sistemas científicos;
  • criar redes regionais e globais de pessoas envolvidas nas reflexões sobre a adaptação e implementação da IA ​​para a ciência;
  • sensibilizar e ajudar a moldar uma discussão crítica entre as comunidades científicas e políticas sobre as questões críticas que a IA levanta para a organização da ciência e da investigação.

O desenvolvimento do documento de trabalho beneficiou de um workshop realizado em outubro de 2023 em Kuala Lumpur, Malásia, que reuniu participantes de 12 países da Ásia e do Pacífico. As contribuições de alguns países que participaram no workshop foram incorporadas na versão 1 do documento. A coordenação do workshop foi generosamente apoiada pela Academia Australiana de Ciências e pela Academia de Ciências da Malásia.

A publicação deste documento será seguida de workshops e consultas regionais semelhantes. Uma segunda versão do documento será lançada no final do ano, apresentando estudos de caso adicionais de países e um conjunto de conclusões e recomendações.


Referências

Revisão da Literatura

Quais são as questões críticas para a integração da inteligência artificial nos sistemas científicos? Uma análise bibliométrica.

Este documento de trabalho procura fazer um balanço da forma como os países estão a abordar e a planear a adoção da IA ​​pelos seus ecossistemas científicos e de investigação. Foi realizado um estudo bibliométrico para identificar publicações de diferentes partes do mundo que exploram o impacto da IA ​​na ciência nacional e nos ecossistemas de investigação.

O estudo foi realizado em parceria com a Nature Research Intelligence em setembro de 2023. Combina conteúdo de revistas acadêmicas e livros, anais de conferências, documentos políticos e literatura “cinzenta”. A estratégia de busca envolveu três etapas:

  • Uma pesquisa por palavra-chave de alta precisão (com mais de 30 palavras-chave de pesquisa) gerou um conjunto de documentos base. Mais de 1,600 documentos foram assim identificados através da base de dados Dimensions.
  • A revisão desse corpus inicial de documentos e a seleção dos mais relevantes (180 no total) criaram um conjunto de documentos de formação.
  • O conjunto refinado de documentos de treinamento foi usado para identificar documentos semelhantes. Pesquisas adicionais na web também foram feitas. O conjunto de dados resultante compreende 317 documentos publicados entre 2018 e 2023. São os documentos utilizados nesta revisão.

Classificação das 317 publicações na revisão de literatura [2]

DIVULGAÇÃO TIPONÚMERO
artigos de jornal123
capítulos de livro59
Pré-impressões51
Páginas da Web30
Anais da conferência20
Documentos de apólice18
Livros e monografias16

Embora o número de 317 publicações que tratam de planos nacionais para integrar a IA nos ecossistemas científicos e de investigação possa parecer relativamente baixo, registou-se um aumento constante de dez vezes no número de publicações publicadas anualmente entre 2018 e 2022 (de 9 para 88). Este aumento sugere uma atenção crescente às questões relacionadas com a adoção da IA ​​nos ecossistemas científicos e de investigação nacionais. Podemos realisticamente esperar que o número de publicações continue a crescer nos próximos anos, à medida que mais experiência for acumulada na integração progressiva da IA ​​nas infra-estruturas científicas e de investigação nacionais.

Países líderes por volume de publicação no conjunto de dados do projeto (2018–2023) [2]

PAÍSPUBLICAÇÕES% TOTAL PUBLICAÇÕES
Reino Unido3211.9%
Estados Unidos2810.4%
Alemanha134.8%
China103.7%
Localização: Canadá93.3%
Índia83.0%
Suécia72.6%
Espanha72.6%
Suíça62.2%
Singapore51.9%

A revisão destas publicações permitiu-nos identificar um conjunto central de 45 questões e tópicos que especialistas e observadores consideraram críticos para a integração e aceitação da IA ​​nos sistemas de investigação e ciência.

Tentámos captar estas questões utilizando uma versão simplificada do quadro da OCDE para a governação tecnológica, com três grandes temas:

  • definição de agenda de investigação e desenvolvimento, avaliação tecnológica, previsão e aconselhamento científico;
  • envolvimento público, comunicação científica e responsabilização pública;
  • regulamentação, normas, governação do sector privado e auto-regulação.

Algumas das questões aqui listadas não são específicas da ciência e da investigação, tais como as relacionadas com carreiras e emprego, qualidade dos dados e segurança da IA, e aquelas que têm a ver com o desenvolvimento e adoção da IA ​​em geral. Tentámos limitar o número de questões deste tipo neste exercício, mas incluímos aquelas com um significado particular para a ciência (por exemplo, qualidade dos dados) ou que esperamos que sejam cada vez mais discutidas em relação à utilização da IA ​​na investigação (por exemplo, segurança da IA ​​e emprego). .

[2] A lista completa de publicações está acessível no site do Center for Science Futures: https://council.science/publications/ai-science-systems


TEMA 1: Definição da agenda de P&D, avaliação tecnológica, previsão e aconselhamento científico

SETORES PRIORITÁRIOS

Definição de prioridade

  • Temos de encontrar formas de identificar sectores estratégicos para o desenvolvimento da IA ​​e para a sua aceitação pela comunidade científica. Os mecanismos podem incluir financiamento, desenvolvimento de infra-estruturas e programas de capacitação

PRÁTICAS DE FINANCIAMENTO

Irá a capacidade da IA ​​substituir o mérito científico nas decisões de financiamento científico?

  • A intensidade da IA ​​pode tornar-se um fator decisivo inadequado na determinação da alocação de recursos e, portanto, na trajetória da descoberta científica. A sua importância poderia fechar áreas de investigação que não a utilizam.
  • A concorrência na investigação poderia tornar-se menos uma questão de mérito e mais uma questão de acesso à IA. Isto corre o risco de uma má tomada de decisões e de uma maior concentração do financiamento da investigação.

Uso de IA na alocação de recursos

  • A IA depende do aprendizado de máquina a partir de material existente. Pode produzir revisões que sejam inerentemente conservadoras e que reproduzam preconceitos antigos.

Impacto da IA ​​nos painéis de avaliação

  • A ciência orientada pela IA tende a ser interdisciplinar porque as IAs não conhecem os limites das disciplinas. Os atuais painéis de especialistas liderados por domínios podem não ser capazes de revisá-lo adequadamente, apesar dos muitos apelos recentes para que a ciência seja mais interdisciplinar.

CONSTRUÇÃO E RETENÇÃO DE CAPACIDADE

Crescentes habilidades de IA na comunidade científica

  • É necessário um desenvolvimento amplo mas diferenciado de competências em IA para alunos e profissionais de todos os níveis. Aspectos importantes incluem educação em IA, treinamento em uso de domínios específicos, ética e competências interdisciplinares. O ensino terá que reconhecer que este é um tema em rápida evolução.

Diversidade na pesquisa de IA

  • É necessário garantir a diversidade de género, étnica e cultural da força de trabalho da IA, no interesse da equidade e para melhorar a qualidade da investigação e outros resultados. O aprendizado de máquina pode reproduzir a desigualdade existente.
  • Temos de desenvolver os incentivos certos para a IA disciplinar e interdisciplinar.

Retenção de talentos no setor de ciência pública

  • A ciência do sector público, incluindo universidades e centros de investigação, necessita de aquisição e retenção de talentos, dada a forte procura de competências em IA por parte do sector privado. Excepcionalmente, esta é uma área em que o sector privado pode oferecer empregos interessantes, bem como salários elevados.

A INFRAESTRUTURA

Desenvolvimento de computação em nuvem apropriada para a ciência

  • O financiamento incerto para a computação em nuvem e os repositórios de dados de investigação restringe os avanços científicos. Na ausência de capacidade de nuvem pública, as instituições de investigação mais ricas provavelmente contratarão empresas privadas, limitando a partilha dos seus dados de investigação e deixando para trás as instituições menos ricas.

A exclusão digital se torna algorítmica

  • Devemos determinar como a desigualdade no acesso à IA entre indivíduos, grupos, disciplinas académicas, organizações e locais resulta em resultados de investigação mais fracos.

Desenvolvimento de ferramentas de IA para a ciência

  • Temos de determinar que tipos de parcerias irão encorajar o desenvolvimento de ferramentas de IA apropriadas para instituições de investigação especializadas. Como podemos garantir que as novas tecnologias de IA não sejam impulsionadas apenas pelas comunidades de IA e de aprendizagem automática, mas sim desenvolvidas em conjunto com todas as comunidades de investigação?

COLABORAÇÃO INTERNACIONAL

Variação entre sistemas jurídicos

  • Precisamos de avaliar como a variabilidade jurisdicional na governação e na protecção de dados entre países tem impacto na investigação internacional e na colaboração em investigação.

Colaboração regional

  • Os países devem descobrir até que ponto podem cooperar para estabelecer centros regionais de IA e redes de investigação se não tiverem os recursos para o fazerem sozinhos.

TRABALHOS, CARREIRAS E EMPREGO

Impacto nos empregos na ciência e na investigação

  • É necessário monitorizar a forma como os avanços na IA afetam o número e a natureza dos empregos na ciência.

Treinamento contínuo de IA

  • É necessário desenvolver formas para os cientistas e o pessoal de investigação se manterem atualizados com a IA, a fim de produzirem melhores investigações e minimizarem as perdas de empregos. Pode ser necessário haver formadores e professores especializados em IA, por exemplo, para ajudar os utilizadores a compreender as questões éticas levantadas pela IA.

SEGURANÇA DE REDE E REPOSITÓRIO

Efeitos da IA ​​na cibersegurança científica

  • As instituições científicas devem garantir a melhor higiene de rede possível, garantir a segurança das organizações parceiras e controlar os riscos de cibersegurança de pessoas individuais. Como protegem as instalações contra roubo de propriedade intelectual, acesso a dados privados e sensíveis e ataques de resgate?
  • A proteção da qualidade e integridade dos dados requer controlos de acesso aos repositórios, bem como pessoal altamente qualificado, parcerias sólidas e um ambiente construído apropriado.

TEMA 2: Envolvimento público, comunicação científica e responsabilização pública

INTEGRIDADE CIENTÍFICA NA REALIZAÇÃO DA PESQUISA

Princípios e valores da ciência atual

  • A IA pode gerar tensões entre alguns dos princípios e valores fundamentais que definem a ciência atual. Tais contradições podem incluir abertura versus rigor; privacidade e confidencialidade versus ciência aberta; dados massivos versus dados de alta qualidade; ou explicabilidade versus resultados de “caixa preta”.

Confiabilidade e explicabilidade dos resultados

  • A falta de confiança na IA, na ciência e noutras atividades, pode criar desafios à sua aceitação pela ciência. Mas a confiança acrítica levará a uma dependência excessiva potencialmente perigosa da tecnologia de IA e dos resultados que ela gera. A IA tende a produzir resultados normativos em vez de insights inovadores, porque se baseia no conhecimento e na opinião existentes.

Reprodutibilidade

  • A ciência de hoje já apresenta graves problemas de reprodutibilidade. Como a IA irá piorá-los ou talvez resolvê-los? Para que a IA melhore a reprodutibilidade, terá de ser mais transparente, fornecendo mais informações sobre códigos, dados subjacentes e conceção de experiências. Isto aplica-se tanto à investigação em IA como à investigação que utiliza IA.

Explicabilidade dos resultados

  • O método científico exige que as afirmações científicas sejam explicáveis ​​e compreensíveis. Alguns métodos populares de IA funcionam como uma caixa negra, tornando impossível dizer como chegaram às suas conclusões ou identificar correlações ou causalidades espúrias.

Uso ético de dados

  • A utilização de big data e de IA complica as noções atuais de consentimento e de participantes humanos na investigação, bem como as formas como os dados são recolhidos e utilizados.
  • Os Conselhos de Ética e Revisão da IA ​​concentram-se em assuntos humanos. Para além de desempenharem o seu actual papel vital, deverão ser capazes de examinar possíveis danos para a sociedade em geral.

Responsabilidade

  • Teremos de determinar quem é responsável pela fabricação, falsificação, plágio e outras más práticas quando a conduta defeituosa puder ser atribuída a uma IA. A resposta pode ser simples se a IA tiver um proprietário óbvio, mas no futuro muitos poderão não ter.

Conflito de interesses

  • Precisamos de ver se surgem novos conflitos de interesses à medida que a IA se espalha. Podem não estar abrangidos pelas actuais políticas de conflito de interesses.

IMPACTO AMBIENTAL

  • O desenvolvimento da IA ​​tem de ser mais sustentável (em relação à utilização de chips de computador e de electricidade, em particular). Mais fundamentalmente, as IA podem não estar sintonizadas com as preocupações ambientais se não tiverem aprendido com materiais de entrada apropriados.

PUBLICAÇÃO CIENTÍFICA

Reconhecimento de colaboradores e autores

  • Os investigadores têm de explicar como a IA foi utilizada na produção de resultados de investigação.

IA para policiamento científico

  • Os editores devem determinar se a IA deve ser usada para detectar fabricação, falsificação e plágio não gerados por IA.

TEMA 3: Regulamentação, normas, governação do setor privado e autorregulação

QUALIDADE DE DADOS

Precisão

  • Conjuntos de dados maiores são melhores para treinar IAs, mas também são mais propensos a produzir respostas muito baseadas nos dados disponíveis (overfitting) ou a conter imprecisões e preconceitos que podem resultar em resultados errados ou enganosos. Dados obtidos de forma incorreta, conjuntos de dados de Frankenstein e conjuntos de dados tendenciosos já têm implicações perigosas para a ciência. Este problema precisa de ser abordado a todos os níveis, desde considerações de governação e gestão até à utilização operacional.

Preconceito e exclusão

  • Embora a IA, e os grandes modelos linguísticos em particular, utilizem «preconceitos» (similaridade estatística) nos dados para produzir resultados, é importante organizar os dados de formação para evitar uma maior marginalização de grupos e regiões específicos. A exclusão digital leva a lacunas nos dados. Além disso, como representamos aqueles que estão offline?

Orientação temática dos dados versus a natureza interdisciplinar da pesquisa em IA

  • A maior parte do conhecimento científico vem de um assunto específico. Precisamos codificá-lo e utilizá-lo, ao mesmo tempo que possibilitamos a comunicação entre domínios e permitimos a crescente geração de conhecimento interdisciplinar.

Codificação e anotação de dados

  • As IAs, e os grandes modelos de linguagem em particular, exigem que os humanos codifiquem e anotem os dados que utilizam. Esses indivíduos devem estar cientes do risco de incorporar diferenças culturais nos dados durante o processo de anotação.

GESTÃO E GOVERNANÇA DE DADOS

Dados abertos versus segurança de IA

  • O acesso a dados de alta qualidade é crucial para o desenvolvimento da IA ​​para a ciência. Mas o interesse público, bem como o dos indivíduos, exige estruturas de governação que protejam a privacidade e garantam a utilização ética dos dados.

Acesso vs. Vantagem

  • Muitos dos dados necessários para o desenvolvimento da IA ​​científica não serão abrangidos pelo âmbito de iniciativas de dados abertos, por exemplo, dados detidos pelo sector privado. A tensão entre permitir o acesso e manter a vantagem comercial pode resultar na manutenção da confidencialidade de dados de alta qualidade.

Infraestruturas de dados

  • O desenvolvimento da IA ​​para a ciência exigirá a harmonização de práticas e o desenvolvimento de comunidades de prática. As normas e práticas atuais para a produção e utilização de dados diferem entre disciplinas e instituições.
  • À medida que as organizações científicas aumentam a sua curadoria de dados e capacidade de armazenamento, terão de aumentar a interoperabilidade entre repositórios.

PADRÕES DE DADOS

Padrões de dados para proveniência

  • As fontes de dados de treinamento devem ser divulgadas e avaliadas de forma adequada. Uma preocupação específica é o aspecto ético dos dados e das fontes de dados, e as suas implicações para o preconceito na IA.

Padrões de qualidade de dados (ver também 'qualidade de dados' acima)

  • Devem ser impostas normas técnicas, certificação e conformidade para garantir que os dados utilizados na ciência sejam devidamente curados e armazenados.

LEI, REGULAMENTO E POLÍTICA

Responsabilidade legal de pesquisas feitas com IA

  • Temos de conciliar os sistemas de responsabilidade tradicionais com os processos e resultados da IA, com os seus diversos graus de autonomia e transparência. Em que ponto é que uma IA, e não o seu criador, se torna responsável pelas suas ações?

Proteção de direitos autorais ou patenteamento para criações geradas por máquinas?

  • A incerteza sobre a elegibilidade e adequação da protecção dos direitos de autor para criações geradas pela IA pode levar à utilização de técnicas de patenteamento ou de sigilo comercial para proteger a propriedade intelectual. Isto reduziria a disponibilidade pública dos resultados valiosos, positivos e negativos, dos projetos de IA.

Proteção e uso de dados digitais

  • A mineração de textos e dados corre o risco de violar direitos autorais através da criação de cópias não autorizadas e pode violar os termos e condições de sites e bancos de dados. O Reino Unido está a criar uma regra de exceção de direitos de autor para a prospeção de textos e dados, e outras jurisdições poderão seguir o exemplo.
  • As obras extraídas de dados podem ser protegidas por direitos autorais, mas os próprios dados geralmente são protegidos apenas se fizerem parte de conjuntos de dados originais. Isto pode levar à utilização de segredos comerciais para proteger dados. A União Europeia protege os dados extraídos de bases de dados protegidas para investigação científica. Mas o carácter sem fronteiras dos dados digitais agrava as tensões entre jurisdições.

REGULAMENTOS

O ambiente regulatório nacional

  • O trabalho no sentido da regulamentação nacional da IA ​​será um ato de equilíbrio entre diferentes considerações e necessidades. Nestas arbitragens, os países devem criar condições benéficas para que os seus sectores de ciência e investigação prosperem e trabalhem para o bem comum.

Impacto da regulamentação em outras jurisdições

  • A observação das ações de outros países pode levar a avanços e ao alinhamento de disposições; ou, a incerteza sobre a regulação pode levar alguns regimes jurídicos a procurarem vantagens competitivas através de uma regulação menos rigorosa, em detrimento do país onde a criação foi gerada.

Tornou-se senso comum prever que a IA transformará a ciência e a investigação. O conjunto abrangente de considerações e questões identificadas através da revisão da literatura revela as muitas formas como a IA está a influenciar a forma como a ciência é feita, organizada e financiada. Relacionam-se com condições para práticas boas e responsáveis ​​de ciência com IA. A lista deve, portanto, ser útil aos países à medida que desenvolvem e implementam roteiros para a integração da IA ​​nos seus sistemas científicos e de investigação. No entanto, reflecte de forma imperfeita as considerações que actualmente orientam os países. Como ficará claro nos estudos de caso, os planos atuais para a adoção da IA ​​na ciência são apenas parcialmente motivados por considerações como as destacadas na lista. Em geral, são antes guiados pela abordagem global de um país à IA e procuram apoiar as ambições (em termos de crescimento económico, melhor governação, infraestruturas digitais, etc.) associadas à IA de forma mais geral. Esta desconexão parcial e a preeminência das estratégias nacionais são compreensíveis. No entanto, a atenção insuficiente às condições específicas para uma adoção bem-sucedida da IA ​​na ciência e na investigação afetará a qualidade da ciência nestes países e em todo o mundo. Será medido em termos de políticas de dados de investigação deficientes, preconceitos epistémicos reforçados, capacidade insuficiente e ambientes institucionais e regulamentares ineficazes. Isso levará, em outras palavras, a uma ciência ruim.

Introdução aos estudos de caso

Os seguintes estudos de caso foram desenvolvidos para ajudar a aumentar o nosso conhecimento coletivo e a compreensão das abordagens dos países para a integração da IA ​​nos ecossistemas de investigação. Estes pequenos ensaios foram desenvolvidos por pessoas envolvidas no desenvolvimento e implementação da estratégia de IA para a ciência do seu país.

Os países foram selecionados de forma um tanto oportunista, utilizando as redes e conexões do ISC para identificar contribuidores dispostos de diversas regiões globais. A próxima iteração deste relatório incluirá mais estudos de caso e uma representação geográfica mais equilibrada, incluindo Canadá, França, Jordânia, Malawi, Marrocos, Nigéria, Noruega, Emirados Árabes Unidos, Reino Unido, Panamá, Roménia, Ruanda, África do Sul, Estados Unidos . Nas nossas interações iniciais com os autores, apresentamos os objetivos e ambições do projeto e fornecemos um conjunto de diretrizes. Os estudos de caso assinados pelos autores refletem a perspectiva de cada autor com base em suas experiências em seus cargos e no que consideram mais pertinente e atual no momento da escrita. Em linha com a ambição de expandir a nossa base de conhecimento e iniciar uma discussão, os autores foram incentivados a fornecer informações factuais e a consultar documentos importantes. Um processo de revisão interna dentro da equipe principal do projeto foi conduzido após o recebimento da primeira versão de cada autor. Foi fornecido feedback abrangente sobre os primeiros rascunhos da equipe do projeto, seguido de uma discussão secundária para abordar o feedback e refinar ainda mais o rascunho.

As referências aos principais documentos que enquadram as abordagens dos países estão incluídas em cada estudo de caso. A maior parte desses documentos não pode ser encontrada nas bases de dados de publicações internacionais e, portanto, não foram incluídas na revisão da literatura discutida anteriormente.

Austrália: Preparando-se para o uso da inteligência artificial centrado no ser humano

Emma Schleiger, Organização de Pesquisa Científica e Industrial da Commonwealth

Dra. Hayley Teasdale e Alexandra Lucchetti, Academia Australiana de Ciências

Principais takeaways

  • Os princípios éticos e as abordagens da IA ​​centradas no ser humano estão a informar o quadro emergente da Austrália para a governação da IA. O número de ofertas de ensino superior para IA aumentou na Austrália e é complementado por uma iniciativa para atrair e treinar especialistas em IA prontos para o trabalho.
  • Embora existam programas ativos para aumentar a diversidade na força de trabalho STEM da Austrália, eles não são especificamente adaptados para abordar a IA. Além disso, existe uma necessidade reconhecida de melhorar a competência ética e aumentar a sensibilização para os direitos humanos nos esforços científicos relacionados com a IA. No entanto, são necessários recursos mais personalizados para o sector científico.
  • Outros desafios continuam a ser enfrentados, como a infraestrutura de computação de dados e de alto desempenho necessária para a IA e a ciência baseada na IA e a implementação dos princípios de dados FAIR e CARE.

O governo, as organizações científicas e as universidades da Austrália estão a explorar a preparação do sistema científico nacional para aproveitar as oportunidades e mitigar os riscos da IA ​​para acelerar a descoberta científica. Por exemplo, a agência científica nacional, a Organização de Pesquisa Científica e Industrial da Commonwealth (CSIRO), divulgou o relatório Inteligência Artificial para Ciência – Tendências de Adoção e Caminhos de Desenvolvimento Futuro (Hajkowicz et al., 2022). Examina o impacto da IA ​​na ciência e a necessidade de as organizações de investigação investirem em mecanismos para aproveitar os benefícios e mitigar os riscos destas tecnologias. O relatório descreve seis caminhos de desenvolvimento futuros para permitir a transição, incluindo atualizações de hardware e software, aumento da capacidade de dados, melhoria da educação e formação, desenvolvimento de IA centrada no ser humano, maior diversidade da força de trabalho e capacidade ética. Organizações em todo o sistema científico nacional da Austrália começaram a expandir a sua capacidade de melhoria da IA ​​nestas áreas com recentes iniciativas, atividades, programas e diretrizes de investigação. No entanto, ainda há desafios a enfrentar.

Hardware e software

As organizações científicas que procuram aumentar a sua capacidade de IA devem tomar decisões sobre atualizações de hardware, software e infraestrutura computacional. A Academia Australiana de Ciências realizou recentemente uma mesa redonda nacional para discutir as futuras necessidades de supercomputação do setor científico australiano. O grupo destacou a necessidade de uma estratégia nacional e de uma instalação de computação em exaescala para garantir a capacidade de investigação soberana da Austrália e permitir que a ciência cumpra as prioridades nacionais e regionais no futuro (Academia Australiana de Ciências, 2023).

Data

A futura melhoria da capacidade da IA ​​também exige investimento em dados de alta qualidade, adequados à finalidade, com proveniência garantida, validados, atualizados e obtidos de forma ética. O governo australiano está a liderar pelo exemplo através da sua Estratégia de Governo Digital e de Dados (Governo da Austrália, 2023). Esta iniciativa centra-se na adoção de abordagens de melhores práticas para a recolha, gestão e utilização de dados para se tornar uma organização orientada por dados.

Em conjunto com o uso crescente de IA, é essencial que a Austrália implemente melhor os princípios de dados FAIR (Encontrável, Acessível, Interpretável e Reutilizável) e CARE (Benefício coletivo, Autoridade para controlar, Responsabilidade e Ética). Estes e outros princípios e práticas da ciência aberta, do movimento de Soberania de Dados Indígenas e da gestão participativa de dados fornecem orientações críticas para a criação, utilização e gestão dos dados que irão sustentar a IA no sistema científico da Austrália.

Educação, treinamento e capacidade

Há um imperativo para a educação, a formação e a melhoria das capacidades em todo o sector científico e na educação ao longo da vida. O número de cursos superiores de IA oferecidos na Austrália quase duplicou entre 2020 e 2023, proporcionando maiores oportunidades educacionais (37 ofertas em 2020, 69 em 2023) (OCDE, 2024).

A Comissão Australiana de Direitos Humanos (2023) recomendou que “o desenvolvimento profissional e a formação sejam fornecidos aos professores” e que “as escolas devem introduzir programas abrangentes de literacia digital para fornecer aos alunos as competências necessárias para se envolverem com ferramentas generativas de IA de uma forma responsável e ética”. .

Em 2021, AUD 24.7 milhões foram investidos no estabelecimento do Programa de Graduados em IA da Próxima Geração da CSIRO para atrair e treinar especialistas em IA prontos para o trabalho na Austrália (CSIRO, 2021). Atualmente, mais de mil investigadores do CSIRO estão a trabalhar numa gama diversificada de projetos de IA e ciência de dados (CSIRO, a).

Inteligência artificial centrada no ser humano

A colaboração humano-IA e a IA centrada no ser humano são concebidas e implementadas para garantir que os seres humanos possam trabalhar eficazmente com a IA e beneficiar dos pontos fortes complementares dos seres humanos e dos sistemas de IA para realizar tarefas com padrões mais elevados do que qualquer um deles pode alcançar sozinho. Em 2023, a Austrália assinou a Declaração de Bletchley afirmando que a IA deve ser concebida, desenvolvida e implementada de uma forma centrada no ser humano, responsável e confiável.

O programa de trabalho de inteligência colaborativa (CINTEL) da CSIRO está a desenvolver a ciência e a tecnologia para garantir que os sistemas de IA apoiam os seres humanos na resolução de desafios científicos, tais como tarefas altamente intensivas em mão-de-obra, como a anotação do genoma (CSIRO, b). A anotação usa a sequência do genoma para criar fenótipos biológicos críticos para aumentar o rendimento das colheitas por meio do melhoramento seletivo. O grupo está desenvolvendo uma abordagem escalável envolvendo a colaboração entre um especialista no domínio e a IA que permitirá a anotação precisa e oportuna dos genomas.

Diversidade de gênero, étnica e cultural

A força de trabalho da IA ​​carece de diversidade de género, étnica e cultural, o que limita a qualidade dos resultados. Melhorar isto contribuirá para um aumento da capacidade de IA nas organizações de investigação.

O Governo da Austrália (2020) Avançando as Mulheres no Plano de Ação da Estratégia STEM 2020 fornece uma abordagem nacional e coordenada para alcançar aumentos sustentados na equidade de género na ciência, tecnologia, engenharia e matemática (STEM). Programas como Deadly Science (Deadly Science) e Indigenous STEM Education Project (CSIRO, 2021) procuram apoiar e envolver estudantes aborígenes e das ilhas do Estreito de Torres em carreiras científicas e relacionadas com STEM. Entre 2014 e 2021, o Projeto de Educação STEM Indígena alcançou mais de 23,000 participantes em 603 escolas, e a Deadly Science entregou 7,500 caixas de recursos científicos a mais de 800 escolas.

Capacidade ética

A evolução dos padrões e da regulamentação da concepção e implementação da IA ​​exige investimento em capacidade ética – incluindo tecnologia, competências e culturas. Em apoio à inovação responsável, o governo australiano produziu um quadro de oito princípios éticos para garantir que a IA seja segura, protegida e fiável (Dawson et al., 2019; DISR, a). Isto foi seguido pelo documento de discussão de 2023 IA segura e responsável na Austrália (DISR, 2023) para apoiar práticas responsáveis ​​de IA e aumentar a confiança da comunidade através de respostas governamentais consultivas. A resposta provisória à consulta do governo australiano de janeiro de 2024 identificou uma série de medidas legais, regulamentares e de governação que são necessárias para garantir que a IA seja concebida, desenvolvida e implementada de forma segura e responsável (DISR, 2024).

A Plataforma de Inovação Científica do Futuro da CSIRO é um programa de pesquisa que avalia sistemática e cientificamente os riscos, benefícios e incertezas da ciência e tecnologia futuras. Entretanto, a Comissão Australiana de Direitos Humanos (2021) recomenda que «os organismos de acreditação profissional para [STEM] devem introduzir formação obrigatória em direitos humanos desde a concepção, como parte do desenvolvimento profissional contínuo».

No entanto, não existe nenhum quadro ou estratégia para essa melhoria de competências no setor científico e existem muito poucos organismos de acreditação profissional.

outros desafios

Além de ter impacto na forma como a ciência é feita, a IA pode ter impacto na forma como a ciência é administrada, governada, financiada e avaliada. Os conselhos de investigação da Austrália, o Conselho Australiano de Investigação e o Conselho Nacional de Saúde e Investigação Médica, criaram políticas para ter em conta o papel da IA ​​generativa nos seus processos de subvenção (ARC, 2023; NHMRC, 2023). O uso de IA generativa é proibido na avaliação de aplicações para preservar a confidencialidade e integridade do processo. Para os requerentes, as políticas assinalam os potenciais benefícios e a necessidade de cautela na utilização da IA, mas não enumeram quaisquer restrições específicas à utilização da IA ​​pelos requerentes.

Referências

Benin: Antecipando os impactos da inteligência artificial no aspirante a centro de serviços digitais da África Ocidental

Ministério da Economia Digital e Comunicações

Key Takeaways:

  • As infraestruturas e plataformas digitais foram implementadas desde 2016 como parte da visão beninense como centro de serviços digitais da África Ocidental. Os institutos do país iniciaram programas de formação e educação em IA para a geração mais jovem.
  • Os desafios relacionados com a recolha, preparação, acesso, armazenamento e governação de dados têm de ser abordados para o funcionamento adequado dos sistemas de IA. A proteção de dados e os direitos fundamentais, bem como a governação de dados, também levantam desafios jurídicos, regulamentares e éticos

O Governo do Benim, com a sua visão de “transformar o Benim no centro de serviços digitais da África Ocidental para acelerar o crescimento e a inclusão social” (MDEC, 2016) implementou várias reformas estruturais e projetos de implantação de infraestruturas e plataformas digitais desde 2016. Esta visão tem sido articulado nos programas de acção do governo, que se concentram em projectos emblemáticos, projectos prioritários e projectos com impactos rápidos para a transformação estrutural, económica, política e social do país.

A operacionalização da sua visão permitiu ao Benim estabelecer um código digital, um centro de dados nacional, um portal nacional para serviços públicos, uma infra-estrutura de chave pública, uma rede de administração nacional que integra mais de 187 locais e uma rede de mais de 2,500 quilómetros de fibra. cabos ópticos implantados em todo território nacional, entre outros projetos. A utilização das novas infraestruturas e plataformas do Benim irá gerar enormes quantidades de dados que devem ser geridos e valorizados através da utilização de ferramentas e tecnologias de IA, para que o seu potencial de criação de valor não escape à economia beninense.

Estratégia Nacional de Inteligência Artificial e Big Data

É neste quadro que o Governo do Benim adoptou, em Janeiro de 2023, uma Estratégia Nacional de Inteligência Artificial e Big Data (SNIAM 2023–2027). Esta estratégia descreve um plano de acção estruturado em torno de quatro programas, incluindo um relacionado com “Apoio à formação, investigação, inovação, sector privado e cooperação” (MDEC, 2023). Através deste programa, o Benim pretende apoiar a formação e a investigação, equipando universidades e promovendo parcerias em IA. Pretende também desenvolver mecanismos de financiamento, reforçando o apoio institucional às estruturas responsáveis ​​pelo empreendedorismo e pela inovação à medida que mobilizam e sustentam os recursos atribuídos às startups. Por último, visa reforçar a cooperação sub-regional e internacional nesta área.

O desenvolvimento do SNIAM 2023–2027 foi realizado em duas fases: uma fase preliminar seguida do desenvolvimento do próprio documento. Foi durante a fase preliminar que o governo se preparou, fornecendo ao Benim o seu código digital, infraestrutura de conectividade, armazenamento de dados e plataformas conducentes ao fortalecimento da confiança digital. No entanto, muitos desafios ainda precisam ser enfrentados. Existem desafios de dados relativos à recolha, preparação, acesso, armazenamento e governação dos dados necessários para o funcionamento dos sistemas de IA. Existem também desafios jurídicos e regulamentares notáveis ​​relacionados com a governação e regulamentação da IA, bem como desafios éticos relativos à proteção de dados e aos direitos fundamentais. Ao mesmo tempo, as oportunidades para o Benim são múltiplas e estão relacionadas com o apoio ao desenvolvimento de sectores prioritários como a educação, a formação profissional, a saúde, o ambiente de vida e os transportes.

Financiamento e arranjos institucionais

Com um custo estimado equivalente a 7.7 milhões de dólares durante um período de cinco anos, as principais ações do SNIAM 2023–2027 serão implementadas através de uma parceria público-privada, a nível nacional, visando áreas específicas de desenvolvimento. São propostas diversas fontes de financiamento para mobilizar os recursos necessários à implementação das ações delineadas na estratégia. Estas incluem pedidos de financiamento nacional tanto do governo como do sector privado; apelos à ajuda externa bilateral e multilateral; e apelos ao capital privado estrangeiro no âmbito da parceria público-privada.

A integração da IA ​​no Benim exigirá a participação de todos os organismos públicos, do sector público e da população para alcançar os efeitos desejados. Os efeitos em questão incluem a melhoria da produtividade e da qualidade dos produtos e serviços em sectores prioritários e naqueles que apresentam oportunidades reais para a IA; um ecossistema dinâmico de IA impulsionado por empresas beninenses; transferências de tecnologia e conhecimento entre laboratórios de investigação e o sector privado; e reconhecimento do Benim no domínio da IA.

Partes interessadas moldando a prontidão na pesquisa

Por um lado, a prontidão da IA ​​na investigação envolve organismos públicos de inovação e, por outro lado, envolve organizações da sociedade civil, académicos, startups e o setor privado em geral. Foram identificados vários programas de desenvolvimento de competências direcionados para ajudar os trabalhadores a prepararem-se para as transições da IA. Estes programas são previstos diretamente pelo governo ou em colaboração com parceiros. Assim, o Ministério da Economia Digital e Comunicações, como parte da operacionalização do plano de acção da estratégia de IA, está a colaborar com vários parceiros do ecossistema digital no Benim para implementar actividades de sensibilização, networking, formação e muito mais.

Ações básicas de conscientização sobre IA também estão planejadas durante o desenvolvimento de módulos de alfabetização digital. A Smart Africa Alliance desenvolveu um documento de referência de capacitação que levou à implementação de vários projectos e iniciativas, incluindo o projecto Smart Africa Digital Academy (SADA), que apoia processos existentes em vários países (SADA, sem data). No Benin, foi assinada uma convenção para a implementação do SADA em 2022 e, em 2023, começaram as ações de apoio à Lever of Learning for Retraining in the Digital Sector (LeARN), centrada em três módulos: formação de 25 especialistas em Data Steward, formação de 25 desenvolvedores de dados e treinamento em IA (Governo do Benin, 2021).

Além disso, existem iniciativas de alguns intervenientes não governamentais no ecossistema digital e de IA do Benim que merecem destaque. A Fundação Odon Vallet realiza desde 2021 uma Escola de Verão sobre Inteligência Artificial, onde cerca de uma centena de jovens recebem formação pragmática e de alta qualidade sobre conceitos básicos de IA, como programação, aprendizagem automática e eletrónica incorporada (incluindo robótica e automação residencial). Desde 2020, a Agência Francófona de Inteligência Artificial tem organizado conferências de sensibilização para jovens beninenses, incluindo mulheres, sobre os desafios da IA, bem como formação online de nível de mestrado em IA e big data em parceria com universidades francófonas (AFRIA, 2020 ).

Comunidade científica e de investigação nacional

O SNIAM 2023–2027 é o resultado de uma sinergia de ações provenientes tanto de departamentos setoriais governamentais como do setor privado, bem como de associações ou organizações académicas.

No seu processo de desenvolvimento, o objectivo da estratégia nacional era ter um documento de consenso que tivesse em conta domínios vitais como a investigação, desenvolvimentos e inovações, aplicações, colocação no mercado e disseminação intersectorial, apoio e orientação para implementação.

Em termos de instituições de investigação locais, o Benim tem um centro de formação e investigação, o Instituto de Matemática e Ciências Físicas (IMSP), criado em 1988. Com os seus recursos especializados em IA, o IMSP constitui um centro de competência a nível nacional em matemática. e ciência da computação de IA (em nível de doutorado), e possui um supercomputador com potência rara para um instituto na África Ocidental. O desafio actual do IMSP é manter o poder computacional e reforçar os meios para tirar partido desta infra-estrutura. O Instituto de Formação e Pesquisa em Ciência da Computação, a Escola Politécnica Abomey-Calavi e sua Escola Doutoral em Ciências da Engenharia, e o Laboratório de Biomatemática e Estimativas Florestais da Universidade de Abomey-Calavi também estão trabalhando em vários projetos de implementação de tecnologia de IA. como blockchain.

Além disso, foram iniciadas e estão em curso diversas ações de capacitação para preparar os recursos humanos para as transformações do mercado de trabalho induzidas pela IA e pelas tecnologias emergentes em geral. Além do ensino de ciências da computação (redes e engenharia), o IMSP oferece desde 2020 um programa de mestrado em ciência de dados, já tendo formado cerca de vinte graduados, estando atualmente cerca de quarenta alunos em formação nesta área. Cerca de dez teses em IA ou áreas afins já foram defendidas no IMSP. Além disso, no Instituto de Treinamento e Pesquisa em Ciência da Computação existe um programa de bacharelado em IA. Estão em curso esforços para criar um programa de mestrado aqui para permitir que os alunos continuem os seus estudos em IA. A formação em IA ministrada neste domínio abordará os vários desafios das competências em IA. Várias universidades e escolas estão também a iniciar programas de formação em IA no sector privado. Por exemplo, a Agência de Desenvolvimento da Cidade de Sèmè, em parceria com a Universidade Sorbonne, lançou em 2022 um grupo de profissionais que beneficiaram de educação continuada altamente certificada em IA.

Etapas operacionais da estratégia

O SNIAM 2023–2027 visa tornar a IA e os grandes volumes de dados uma alavanca para o desenvolvimento do Benim até 2027, com maior apoio a sectores estratégicos como a educação, a saúde, a agricultura, o ambiente de vida e o turismo numa abordagem oportunista. As ações em andamento estão distribuídas dentro dos programas e sua implementação será baseada na priorização considerando três fatores. O primeiro factor é o impacto empresarial: até que ponto a solução proposta beneficiará o beneficiário principal ou resolverá o problema original. O segundo fator é a complexidade: até que ponto os dados estão disponíveis e podem ser explorados neste momento. A terceira é a complexidade tecnológica: o esforço necessário para criar, implementar ou adaptar uma solução de IA.

Na operacionalização da estratégia, estão em curso iniciativas para identificar e executar planos de acção associados. Estes incluem estudos de viabilidade e definição de projetos para operacionalizar o SNIAM 2023–2027. Eles também se estendem ao desenvolvimento de plataformas de aplicativos para casos de uso de IA. Como parte desta última ação, o Governo do Benin implementou o GPT.BJ, uma iniciativa para promover o acesso à informação jurídica na vida dos cidadãos (Le Matinal, 2023). GPT.BJ é um chatbot desenvolvido pela Agência de Sistemas de Informação e Digital do Benin e foi projetado para responder perguntas relacionadas ao código tributário geral, código digital, código do trabalho e código penal do Benin. Foi lançado em 2023 durante a segunda Feira de Empreendedorismo Digital e Inteligência Artificial.

Referências

Brasil: colhendo os benefícios da inteligência artificial com algumas notas de advertência

Mariza Ferro, Professor de Ciência da Computação, IA Ética e Sustentável, Universidade Federal Fluminense (UFF), Chefe do Grupo de Referência em Inteligência Artificial Ética e Confiável (Núcleo IA Ética)

Gilberto M.Almeida, Professor de Direito da Informática e da Internet na Pontifícia Católica, Universidade do Rio de Janeiro, Co-Coordenador do Grupo de Referência em Inteligência Artificial Ética e Confiável (Núcleo IA Ética)

Principais tópicos:

  • A necessidade de facilitar a pesquisa e o desenvolvimento de IA levou o governo brasileiro a promulgar reformas legislativas e uma conquista importante é a parceria do Ministério da Ciência com financiadores e especialistas nacionais para a criação de centros de pesquisa aplicada em IA.
  • Os desafios no país incluem uma lacuna na alfabetização e educação em IA, bem como no financiamento para a investigação em IA. Há também preocupação com a estagnação da estratégia nacional de IA e dos projetos de lei que podem prejudicar as prioridades científicas e de investigação, fomentar a incerteza entre os investigadores e limitar a colaboração internacional.

O Brasil tem um histórico significativo na promoção de políticas de longo prazo para o desenvolvimento digital, começando na década de 1970 com a melhoria da infraestrutura digital para coleta, armazenamento, processamento e compartilhamento de dados (por exemplo, dentro das agências federais SERPRO e DATAPREV). Desde então, legislação específica tem apoiado a criação de redes, reunindo empresas e universidades – por exemplo, a IBM e a Universidade de São Paulo, que desenvolveram uma iniciativa conjunta para projetos de pesquisa de longo prazo em IA, como IA para o agronegócio sustentável e redes alimentares, tomada de decisões climáticas com múltiplos critérios, entre outros projetos – e aceleração da implantação do uso da Internet, inclusive através da instituição de um Marco Civil abrangente para a Internet (Governo do Brasil, 2014).

No entanto, de acordo com um relatório de pesquisa do Berkman Klein Center (Fjeld et al., 2020) e o MIT Technology Review (Gupta e Heath, 2020), apesar desses passos importantes, o Brasil não estava bem classificado entre os países latino-americanos, até 2020, em termos de regulamentos de IA e respectivas estratégias nacionais. Posteriormente, registou alguns progressos, com iniciativas posteriores posicionando-o no mapa do Observatório de Políticas da regulamentação da IA ​​e das estratégias nacionais da OCDE, bem como em relatórios de organizações privadas, como o Índice Global de IA e outros (IAPP, 2023).

Centros de pesquisa

O Brasil alcançou marcos importantes entre 2018 e 2021, especialmente com a promulgação de novas leis (Governo do Brasil, 2018; 2019a) que removeram barreiras burocráticas à transformação digital impulsionada pela pesquisa e desenvolvimento de IA. Esse foi o cenário quando, em 2019, o Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC) firmou parceria com a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) e o Comitê Gestor da Internet no Brasil para lançar uma chamada para criação de oito Centros de Pesquisa Aplicada em IA.

Os sectores beneficiários visados ​​foram a saúde, a indústria, as cidades, a agricultura (formalmente priorizada na política nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação), a segurança da informação (incluindo a investigação e concepção de algoritmos e mecanismos) e os sistemas de defesa cibernética. Seis destes centros foram selecionados em maio de 2021 (um para IA em cidades inteligentes, um para agricultura, dois para a indústria e dois para cuidados de saúde) e quatro em 2023 (dois para IA na indústria 4.0, um para energias renováveis ​​e um para segurança cibernética). . Cada centro envolve dezenas de pesquisadores seniores e dezenas de estudantes, e cada centro recebe da FAPESP cerca de US$ 200,000 mil por ano, durante até dez anos.

Estratégia nacional

Em abril de 2021, o MCTIC apresentou a Estratégia Nacional Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA), vinculada aos Centros de Pesquisa Aplicada em IA, como mais uma ação estruturante do MCTIC para preparar o sistema brasileiro de ciência e inovação para IA (MCTI, 2021). A EBIA teve como objetivo elaborar um plano de desenvolvimento de IA para o país, fornecendo diretrizes ao Poder Executivo federal para incentivar a pesquisa, a inovação e o desenvolvimento de soluções de IA, bem como sobre questões éticas e de confiabilidade. Embora a EBIA seja uma estratégia nacional geral e de nível macro, e não tenha especificado campos específicos para investigação em IA, indicou ações estratégicas onde são feitas referências à investigação, especialmente no que diz respeito à investigação destinada ao desenvolvimento de soluções éticas de IA.

Projetos de lei

Paralelamente à estruturação de uma estratégia administrativa global, as tentativas legislativas de legitimar o plano nacional foram seguidas, de 2019 a 2021, pela introdução de três projetos de lei sobre IA no Congresso (Governo do Brasil, 2019b; 2020; 2021), que previa particularmente a promoção da inovação e a salvaguarda da minimização de danos. Nenhum desses projetos de lei foi aprovado. Em 2023, portanto, o Senado convidou um grupo de 40 juristas para conceber um quarto projeto de lei (Governo do Brasil, 2023; Hilliard, 2023). O seu conteúdo foi inspirado na Lei de IA da União Europeia – então considerada um padrão internacional de boas práticas na matéria – e incluía o objetivo de sustentar uma abordagem baseada no risco para a regulamentação da IA. Uma sequência tão longa é indicativa dos esforços concentrados na acção legislativa até agora. Por fim, desde o último trimestre de 2023, o Congresso debate todos os projetos de lei na tentativa de consolidá-los.

Objetivos estratégicos e ação

Na outra ponta, na esfera administrativa, a EBIA pretende impulsionar o governo brasileiro a estimular a pesquisa, a inovação e o desenvolvimento de soluções de IA de acordo com múltiplas considerações, incluindo a garantia de desenvolvimento e uso confiáveis ​​e éticos (Governo do Brasil, 2022 ). Tais objectivos basearam-se nos conceitos e princípios da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico (OCDE) como fonte de referência para questões-chave a serem abordadas, e inspiraram a estrutura da EBIA no que diz respeito a áreas de preocupação – por exemplo, o crescimento inclusivo. Na prática, a EBIA está dividida em seis objectivos principais, nomeadamente: educação, formação e força de trabalho; desenvolvimento de pesquisa e inovação; aplicação em setores produtivos; aplicação na administração pública; e segurança pública. No entanto, embora tais eixos da EBIA apontem para ações estratégicas, eles foram formulados de forma vaga, pelo que há falta de clareza sobre formas concretas de definir políticas públicas adequadas. As metas não se enquadram nas ações instrumentais prescritas (Filgueiras e Junquilho, 2023).

Por exemplo, no eixo educação o desenvolvimento de programas de literacia digital é genericamente defendido para todas as áreas e níveis de ensino, independentemente das especificidades naturais de cada uma como as particularidades para o ensino da IA ​​no contexto do ensino fundamental, ou do ensino académico. estudos Avançados. Paradoxalmente, o Índice Latino-Americano de IA interpretou esses termos genéricos como um ponto forte, assumindo que o Brasil incorporou efetivamente elementos de IA em seu currículo escolar nacional. A Base Curricular Nacional Comum foi efectivamente actualizada recentemente para adicionar itens de pensamento computacional e programação de computadores, mas a realidade é que a literacia em IA não foi devidamente introduzida, uma vez que não há professores qualificados nem uma estratégia definida.

Diretrizes de pesquisa

Espelhando tal cenário, em novembro de 2023 a Academia Brasileira de Ciências publicou um conjunto de diretrizes recomendadas para o uso e avanço científico da IA ​​no Brasil (ABC, 2023). As recomendações sublinham a lacuna existente na alfabetização e educação em IA em toda a sociedade civil, especialmente para os menores, e nas ações fundamentais para preparar o sistema nacional para a IA a longo prazo. Ao lado dessas e de outras questões, o grupo de pesquisadores da Academia destaca a necessidade de um aumento imediato no financiamento do governo para pesquisas públicas (já que as universidades públicas lideram as pesquisas em IA no Brasil), a criação de mecanismos para que o setor privado também aumente investimentos nesta tecnologia e a necessidade de um ambiente regulatório seguro para professores e pesquisadores (ABC, 2023).

Em essência, o desenvolvimento de um sistema científico nacional para a IA exige a implementação de políticas públicas concebidas para coordenar os vários factores facilitadores envolvidos. Consequentemente, espera-se que o exame do atual cenário legislativo e administrativo no Brasil, juntamente com uma análise de estudos selecionados da literatura científica e cinzenta, proporcione insights sobre os esforços do Brasil para estabelecer seu sistema científico nacional para IA e o impacto resultante no quadro nacional de ciência e investigação.

Os projetos de lei da EBIA e da IA ​​servem como os principais instrumentos que orientam as prioridades da pesquisa científica e promovem um ecossistema de inovação direcionado no Brasil. O não avanço contemporâneo desses instrumentos pode gerar impactos negativos ao criar um ambiente regulatório incerto para pesquisadores e professores. Além disso, tal estagnação poderia restringir a colaboração e o financiamento internacionais.

Implementação ausente

No entanto, de modo geral, as estratégias nacionais de IA de outros países latino-americanos (Chiarini e Silveira, 2022) propõem cerca de uma década para serem implementadas, enquanto o Brasil tentou fazê-lo dentro de um período relativamente curto de 2020 a 2022. Não deveria haver surpresa , então, que nenhum objetivo específico foi substancialmente alcançado até o momento, apesar da magnitude que possa representar no contexto de um país com tamanho e população continentais. A cascata de indicações detalhadas de oportunidades e desafios para implementação que falta na EBIA (Chiarini e Silveira, 2022) é, portanto, um problema sério e urgente para o Brasil e para todos que provavelmente se beneficiariam da pesquisa em IA para soluções aceleradas.

Diante de tudo isso, o fato de a IA ser citada nove vezes na Estratégia Brasileira de Transformação Digital 2018, mas de forma muito genérica e desvinculada de qualquer ação efetiva ou objetivo concreto, parece mais um sinal de que o Brasil não definiu adequadamente as metas da EBIA e tem lutou durante muito tempo para aprovar uma plataforma legislativa. A preparação insuficiente do Brasil para IA e aprendizado de máquina torna seu sistema científico nacional inconsistente com as boas práticas internacionais. Os seus desafios e possibilidades nacionais, bem como a proeminência regional, exigem acção e apoio imediatos.

Referências

Camboja: Procurando abordagens de inteligência artificial para missões de investigação nacionais

Siriwat Chhem, Consultor Estratégico do Asian Vision Institute

Principais takeaways

  • Os esforços colectivos no desenvolvimento de serviços baseados na nuvem no país têm sido apoiados por intervenientes locais em diferentes sectores. A Agenda Nacional de Investigação 2025 identificou os desafios nacionais e apresentou um plano para enfrentar esses desafios.
  • Há financiamento e capacidade limitados para a investigação no Camboja, bem como um fraco alinhamento entre o trabalho de investigação e os desafios nacionais. A cautela cultural em torno de tecnologias incertas é parte da razão pela qual a educação é predominantemente priorizada para engenharia e contabilidade.
  • Entre as prioridades imediatas estão o reforço da infra-estrutura de dados e do poder computacional, bem como a melhoria das competências e a expansão dos profissionais de IA.

No cenário de rápido desenvolvimento do avanço tecnológico, o Camboja está preparado para integrar a aprendizagem automática e a IA nos seus sistemas científicos nacionais. Aprofundamos a abordagem estratégica adoptada pelo Camboja, explorando várias facetas que vão desde a perspectiva do governo sobre o impacto da IA ​​até aos arranjos institucionais e ao envolvimento das partes interessadas essenciais para promover a inovação e o crescimento económico.

Políticas centradas no ser humano

No centro da estratégia do Camboja reside uma grande consciência do poder transformador da IA ​​em diversos setores. Com uma visão alinhada com as tendências globais da IA, o Governo do Camboja está a elaborar políticas centradas no ser humano, destinadas a impulsionar a investigação e o desenvolvimento (I&D) responsáveis ​​da IA. O Ministério da Indústria, Ciência, Tecnologia e Inovação (MISTI) publicou o relatório Cenário de IA no Camboja: situação atual e tendências futuras (MISTI, 2023a). Esta abordagem inovadora sublinha o compromisso do Camboja em aproveitar as inovações tecnológicas para melhorar o seu desenvolvimento socioeconómico, tal como o Conselho Económico Nacional Supremo delineou no seu Quadro Político de Economia Digital e Sociedade do Camboja 2021–2035 (SNEC, 2021).

Estrutura institucional

Os acordos institucionais desempenham um papel crucial na facilitação da agenda da IA ​​do Camboja, com o governo a liderar iniciativas para iniciar e integrar mudanças. Os quadros colaborativos e as plataformas de partilha de conhecimentos são fundamentais para promover a colaboração entre sectores multidisciplinares de investigação e inovação, abrindo caminho para o desenvolvimento holístico. Roteiro de Ciência, Tecnologia e Inovação do Camboja para 2030 (MISTI, 2021) enfatiza que a Política Nacional de CTI prioriza cinco pilares: governança, capital humano, P&D, colaboração e construção de ecossistemas. Além disso, MISTI (2023b) desenvolveu o Roteiro de tecnologia digital, identificando o aprendizado de máquina e a IA como tecnologias-chave para o desenvolvimento nacional de tecnologia digital. De acordo com o MISTI (2023c) Relatório de Ciência, Tecnologia e Inovação 2022, o MISTI tem o mandato de entidade governamental para supervisionar o setor de CTI e é responsável por promover a rede de IA, robótica e automação no Camboja.

Missões nacionais de pesquisa

A Agenda Nacional de Pesquisa 2025 detalhado pelo MISTI (2022) identificou oito missões de investigação nacionais: 1) alimentação local; 2) fornecimento confiável de energia; 3) educação de qualidade; 4) peças de reposição eletrônicas e mecânicas; 5) serviços baseados em nuvem; 6) eletricidade e água potável; 7) neutralidade carbónica; e 8) saúde melhorada digitalmente. As principais áreas de investigação para apoiar a missão 5 sobre serviços baseados na nuvem são infraestruturas, software, segurança cibernética e acessibilidade. Estes serviços seriam fornecidos às empresas no Camboja para desenvolverem as suas capacidades digitais e armazenarem os seus dados localmente. O MISTI, o Ministério da Educação, Juventude e Desporto e o Ministério dos Correios e Telecomunicações são instituições líderes na implementação de instrumentos políticos – que vão desde quadros jurídicos e políticos a recursos humanos, infra-estruturas e colaboração – no cumprimento da missão de investigação de serviços baseados na nuvem, tendo o Conselho Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação como órgão orientador. Atualmente, universidades e instituições de pesquisa como a Universidade CamTech, a Universidade Real de Phnom Penh, o Instituto de Tecnologia do Camboja, a Academia Cambojana de Tecnologia Digital e o Instituto Kirirom de Tecnologia, bem como redes de banda larga e empresas de serviços, produtores de software e empresas de segurança cibernética, têm produzido pesquisas para cumprir a missão de pesquisa de serviços baseados em nuvem.

Desafios e caminhos para a investigação e inovação no Camboja

A Agenda Nacional de Investigação (MISTI, 2022) destacou cinco desafios que o sistema nacional de investigação e inovação enfrenta, todos eles relevantes para a investigação em IA:

  • Existe um subinvestimento nacional em I&D e um apoio político limitado para promover a investigação.
  • Existe um alinhamento limitado entre as actividades de investigação e os desafios nacionais, e uma contribuição insuficiente da investigação académica para as actividades de inovação e a elaboração de políticas do sector privado.
  • A capacidade de investigação nos sectores público e privado é limitada.
  • As instituições de investigação necessitam de reforço e de recursos.
  • Há necessidade de ligações mais fortes entre a universidade e a indústria e de colaborações internacionais sustentáveis.

Em resposta, a Agenda Nacional de Investigação desenvolveu quatro caminhos para cumprir as missões nacionais de investigação do país:

  1. Investir em investigação para apoiar as oito missões de investigação.
  2. Reforçar o papel e as capacidades das instituições públicas de investigação.
  3. Apoiar carreiras de pesquisa.
  4. Incentivar atividades de pesquisa e colaboração.

Faltam peças

Uma área de preocupação urgente para o Camboja são os dados significativos e o poder computacional necessários para algoritmos eficazes de aprendizado de máquina. As limitações de infra-estruturas e a escassez de profissionais qualificados no domínio da IA ​​constituem barreiras imediatas para o Camboja. A falta de talento disponível e de financiamento dificulta a investigação e a experimentação da IA, dificultando a capacidade do país de capitalizar plenamente os potenciais benefícios da IA. Será necessário apoio adicional sob a forma de parceria público-privada e colaboração internacional para enfrentar estes desafios.

Os desafios culturais também se avolumam à medida que o Camboja se aprofunda na adoção da IA. Uma mentalidade cautelosa, mas experimental, é essencial para navegar pelas incertezas e erros inerentes à implementação da IA. Além disso, promover a inovação, o pensamento crítico e a educação em ciência, tecnologia, engenharia, artes e matemática é crucial para dotar a força de trabalho com as competências necessárias para o desenvolvimento e implantação bem-sucedidos da IA. O cenário educacional atual do Camboja está inclinado para o contexto de um país em desenvolvimento, com engenharia civil e contabilidade como áreas predominantes. Sem uma base sólida e uma cultura de raciocínio científico, o impacto da investigação e das aplicações da IA ​​será limitado.

Oportunidades à frente

O MISTI colaborou com a Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura (UNESCO, 2022) no desenvolvimento do relatório Mapeando Pesquisa e Inovação no Reino do Camboja. A pesquisa do Observatório Global de Instrumentos de Política de Ciência, Tecnologia e Inovação da UNESCO, realizada em 2021, revelou que os gastos com P&D e o capital humano no Camboja eram limitados. Do lado positivo, o Camboja está a tomar medidas para integrar eficazmente a IA nos seus sistemas científicos. “Redes, parcerias e/ou procura de parceiros para atividades de I&D/inovação” e “apoio a infraestruturas” foram os dois tipos de apoio ou serviços prestados relacionados com I&D e inovação com melhor classificação, com 50% e 40% de consenso, respetivamente.

Em conclusão, o Camboja oferece uma narrativa convincente de uma nação preparada para aproveitar o potencial transformador da aprendizagem automática e da IA ​​para o desenvolvimento socioeconómico sustentável. A idade média do Camboja é de 27 anos, com uma grande maioria da população a integrar redes sociais, comércio eletrónico e aplicações bancárias móveis na sua vida quotidiana. Com a combinação única de uma população jovem e conhecedora de tecnologia e a falta de tecnologias legadas, o Camboja tem as características únicas para ultrapassar as revoluções tecnológicas e industriais convencionais. Embora o jogo esteja atrasado, o momento é oportuno para o Camboja adoptar a IA a nível nacional, numa era em que o poder da IA ​​está agora mais acessível do que nunca. Através do planeamento estratégico, do envolvimento das partes interessadas e do compromisso com a inclusão, o Camboja está a traçar um caminho para um futuro onde a inovação tecnológica impulsiona o progresso e a prosperidade para todos.

Referências

Chile: Encontrando possibilidades para aplicar inteligência artificial em um ecossistema existente de financiamento de pesquisa

Rodrigo Durán, CEO, Centro de Inteligência Artificial

Principais takeaways

  • Os desafios no Chile em torno da IA ​​para a ciência são multifacetados; principalmente, há falta de financiamento, recursos, infra-estruturas e capacidade e competências para a IA.
  • As prioridades para a IA não foram identificadas à escala nacional e as universidades podem estar a trabalhar em silos. Ainda não está claro se uma visão unificada da IA ​​para a ciência existirá num futuro próximo no Chile.

O Chile ganhou uma Política Nacional de Inteligência Artificial em 2021, após um processo de formulação de dois anos no qual participaram mais de 1,300 pessoas (MinCiencia, 2021). A política é formulada em três pilares: fatores facilitadores, P&D e governança e ética. As diretrizes propostas têm abrangência de dez anos e envolvem diversos órgãos públicos e privados, coordenados pelo Ministério da Ciência para esses fins.

Deve notar-se, contudo, que a política não é um instrumento vinculativo; as diretrizes não são mandatos explícitos, mas propostas de cursos de ação, o que implica certas dificuldades de aplicação. Neste sentido, a política também não define prioridades na área de financiamento de projectos de I&D de forma significativa.

O maior ecossistema de financiamento da pesquisa

O ecossistema de investigação e desenvolvimento (I&D) chileno é relativamente pequeno em comparação com a média da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico (OCDE, sem data). A percentagem do produto interno bruto do Chile destinada à I&D ascende a 0.36 por cento, enquanto na OCDE é de 2.68 por cento, o que significa que o investimento relativo no Chile é sete vezes inferior. Ao mesmo tempo, o sistema é altamente dependente do financiamento público, que representa 57 por cento do investimento total (MinCiencia, sem data a). Em termos nominais, em 2021 o investimento total atingiu 1.138 mil milhões de dólares, dos quais 648 milhões de dólares foram investimento público.

Esses valores representam o investimento total em P&D, incluindo formação de talentos, pesquisa básica e aplicada e transferência de tecnologia. Quarenta e um por cento do investimento público é gerido através da Agência Nacional de I&D (ANID), que reporta ao Ministério da Ciência e Tecnologia, enquanto 15.5 por cento são recursos investidos pelas universidades e provêm do orçamento nacional através de contribuições fiscais ou de propinas universitárias de licenciatura. subsídios (DIPRES, 2023). Os restantes 30 por cento dependem de várias agências com mandatos específicos, como a Corporação de Desenvolvimento ou Institutos Tecnológicos Públicos em áreas específicas como as pescas, a agricultura ou a investigação aeroespacial. As contribuições internacionais, por exemplo de observatórios, estão incluídas no valor da ANID.

Financiamento público para pesquisa

O sistema de financiamento público chileno abrange toda a carreira do pesquisador, começando pela formação de capital humano avançado, sua inserção na indústria ou na academia, o desenvolvimento de projetos de pesquisa individuais e associativos de longo prazo, bem como infraestrutura para centros e universidades (MinCiencia, sem datab). Tudo isto é financiado através de concursos competitivos, com taxas de atribuição que variam entre 8 por cento e 30 por cento dependendo do instrumento (ANID, 2022). A avaliação dos projetos é realizada por pares académicos nacionais, agrupados em ‘grupos de estudo’ que são nomeados por comissões científicas colegiadas representativas dos diferentes setores que participam no ecossistema (universidades, centros de investigação, sociedades científicas e academia). Atualmente cerca de 1,500 investigadores nacionais participam em 52 grupos de estudo, e 120 revisores internacionais avaliam os maiores concursos (mais de 1 milhão de dólares) (ANID, sem data).

A investigação local, no entanto, carece de mecanismos significativos de orientação e priorização, bem como de mandatos para estabelecer prioridades. Um total de 87 por cento do investimento público em I&D – 564 milhões de dólares – é atribuído a projectos de “céus abertos”, seja para a formação de capital humano avançado ou para investigação individual ou em grupo (MinCiencia, sem data a). Os restantes 13 por cento do investimento público em I&D estão principalmente alojados nos Institutos Tecnológicos Públicos, que têm mandatos específicos do governo. Esta liberdade de investigação transcende o financiamento público e é também um elemento diferenciador do ecossistema universitário, composto por 56 universidades, onde se concentra mais de 80 por cento da comunidade geradora de conhecimento nacional (MinCiencia, sem data b).

Em resumo, o ecossistema de I&D chileno é pequeno em comparação com a média da OCDE, com pouca priorização na alocação de recursos e elevada dependência do financiamento público.

No entanto, dispõe de mecanismos sólidos e transparentes para avaliação de projetos altamente competitivos para toda a trajetória de desenvolvimento dos investigadores, orientados principalmente para projetos de investigação individuais. O impacto das publicações chilenas está próximo da média da OCDE e, portanto, o impacto alcançado por dólar de investimento vai muito além da média.

A chegada da inteligência artificial

Em termos de priorização de setores e práticas de financiamento, o ecossistema chileno de P&D enfrenta desafios da IA. Sendo um sistema altamente atomizado em termos de avaliação de projetos, muitos avaliadores não são treinados para avaliar adequadamente o impacto que o uso de IA ou ferramentas de aprendizado de máquina pode ter na pesquisa, por isso abordagens mais ortodoxas fora da ciência, tecnologia, engenharia e matemática ( As disciplinas STEM) provavelmente serão priorizadas. Por outro lado, na ausência de mecanismos de priorização ou de focalização em sectores específicos, o desenvolvimento destas competências na comunidade académica depende profundamente do que as instituições anfitriãs – principalmente as universidades – fazem. No entanto, a falta de fundos de base para as universidades nesta área significa que elas precisam de dar prioridade a outras políticas em vez da formação contínua do seu corpo docente. Não existe qualquer mandato para as universidades avançarem nesta direção, nem existem quaisquer mecanismos competitivos para encorajar o trabalho neste sentido.

Neste sentido, a integração de ferramentas de IA na investigação interdisciplinar depende da capacidade e possibilidade dos investigadores se articularem em torno de projetos específicos para determinadas chamadas de financiamento – que devem ser avaliados por pares que não possuem as ferramentas para compreender o seu impacto – ou então focar em grupos de estudo específicos de STEM. Este fenómeno significa que os projetos interdisciplinares que utilizam IA competem por fundos com projetos de I&D centrados na IA, o que, em última análise, pode desencorajar a comunidade de IA de colaborar com outras disciplinas. A abordagem de questões de governação da IA ​​levou a uma maior colaboração internacional, o que incentivou a colaboração académica.

Treinamento e talento

Em termos de formação e retenção de talento, desde 2019 registou-se um aumento relativo de 15 por cento no financiamento para a formação de capital humano avançado a nível local, com uma diminuição de 12 por cento no financiamento para mestrados e doutoramentos no estrangeiro (ANID , sem data). Isto é consistente com o processo de maturação do sistema universitário local em geral. No entanto, em disciplinas como a IA representa um desafio, uma vez que a comunidade está menos madura e, portanto, há menos oferta de qualidade do que em disciplinas como a astronomia ou a bioquímica. Isto significa que a velocidade com que a comunidade tem crescido está a diminuir, o que limita as possibilidades de investigação interdisciplinar. Da mesma forma, o crescente interesse do sector privado e público na adopção de ferramentas de IA a nível internacional gerou um aumento significativo na procura de capital humano avançado, o que significa que os salários oferecidos pelas carreiras de investigação académica são menos competitivos do que cinco anos. anteriormente. Consequentemente há uma carência devido a melhores condições de trabalho fora da academia. Embora a lacuna de talentos que será enfrentada no futuro pareça evidente, não há esforços concretos por parte do sector privado para promover significativamente o desenvolvimento de talentos à escala nacional.

Infraestrutura e dados

Em termos de infra-estruturas, o Chile carece de laboratórios nacionais ou de “grandes instalações” com acesso aberto à comunidade académica. O desenvolvimento de modelos de IA requer acesso a infraestruturas computacionais, sejam elas físicas ou em nuvem, cada vez mais caras devido ao aumento generalizado da procura. Esta falta pode ser um impedimento significativo para a adoção de ferramentas de IA de forma interdisciplinar, ou uma concentração de ferramentas em instituições universitárias com recursos para financiá-las.

O acesso aos dados e a governação dos sistemas de IA são também uma fraqueza estrutural do sistema local. Uma política de acesso aberto a dados de investigação financiados pelo Estado começou em 2022, mas a comunidade académica ainda está relutante em abraçar esta abertura. Não existe uma cultura de padronização de formatos de dados, o que significa que em muitas disciplinas é necessário um trabalho curatorial antes da sua disponibilização. Essa falta de padrões também se reflete nas políticas de privacidade e acesso, que dependem do que é estabelecido por cada universidade ou mesmo corpo docente da universidade. Tudo o que foi dito acima se traduz num desafio substantivo para a adoção da IA ​​de forma interdisciplinar.

Referências

China: Promovendo a abordagem da Inteligência Artificial para a Ciência

gong ke, Diretor Executivo do Instituto Chinês para Estratégias de Desenvolvimento de Inteligência Artificial de Nova Geração

Liu Xuan, Bolsista de Pesquisa da Estratégia Acadêmica Nacional de Inovação, CAST

Principais tópicos:

  • O governo da China está a apoiar a integração da IA ​​em diferentes campos da ciência através de programas e infraestruturas.
  • A China está ativa na frente internacional em relação às tecnologias de IA e alcançou o desenvolvimento de plataformas e software de apoio à IA.

A Inteligência Artificial para a Ciência (AI4S) é um modo emergente que integra IA e pesquisa científica. Refere-se ao uso de tecnologias e métodos de IA para aprender, simular, prever e otimizar vários fenômenos e leis na natureza e na sociedade humana. Este estudo de caso centra-se no exemplo do AI4S na China, explorando o impacto da aprendizagem automática e da IA ​​no sistema científico.

O governo chinês atribui grande importância ao AI4S, promovendo inovações em algoritmos e modelos de IA orientados para grandes problemas científicos. Estabeleceram plataformas abertas em áreas de investigação típicas do AI4S, incentivaram as instituições académicas a abrir os seus recursos de dados e estabeleceram normas de conduta ética com o AI4S. Aos níveis do governo nacional e local na China, as iniciativas políticas no domínio do AI4S são principalmente as seguintes.

Programas especiais de pesquisa e infraestrutura

Em março de 2023, o Ministério da Ciência e Tecnologia, em colaboração com a Fundação Nacional de Ciências Naturais da China, lançou uma iniciativa especial chamada Plano de Implementação para Pesquisa Científica Impulsionada pela Inteligência Artificial (2022–2025) para apoiar a adoção de ferramentas de IA em ciências básicas como matemática, física, química e astronomia. A intenção é enfrentar grandes desafios como as alterações climáticas, a transição energética, o desenvolvimento de medicamentos, a investigação genética, o melhoramento biológico e novos materiais. Os projetos incluem integração cruzada de IA e ciência dos materiais, integração cruzada de IA e matemática básica, integração cruzada de IA e tecnologia da informação, integração cruzada de IA e ciências da vida e integração cruzada de IA e questões éticas e sociais (Ministério da Ciência e Tecnologia, 2023a).

Entretanto, o Ministério da Ciência e Tecnologia está a alavancar o projecto nacional Ciência e Inovação Tecnológica 2030 – Próxima Geração de Inteligência Artificial (Ministério da Ciência e Tecnologia, 2021) como um motor para construir infra-estruturas abertas de poder de computação inteligente, facilitar a abertura activa de dados recursos de vários setores e gerar sinergia política para promover o AI4S. Em abril de 2023, o governo de Xangai apoiou a Universidade Jiao Tong de Xangai no lançamento da plataforma aberta do AI4S com modelos de código aberto e dados científicos (Jiefang Daily, 2023).

Governança e regulamentos de ética

Em 2017, foi divulgado o plano nacional chinês para o desenvolvimento da IA ​​(Conselho de Estado, 2017), no qual se salienta que a IA possui características técnicas e sociais. Dois comités foram criados pelo governo chinês para implementar o plano: um comité técnico e um comité de governação. O comité de governação é composto por especialistas relevantes de universidades, institutos de investigação e empresas. Divulgou documentos como Princípios de Governança da Próxima Geração de IA – Desenvolvendo uma IA Responsável (Comitê Nacional Profissional de Governança de IA da Próxima Geração, 2019) e Próxima geração Padrões de Ética em Inteligência Artificial (Comitê Nacional Profissional de Governança de IA da Próxima Geração, 2021).

Em 2021, o governo chinês também criou o Comité Nacional de Ética em Ciência e Tecnologia, que divulgou uma lista de áreas de investigação e desenvolvimento de IA de alto risco (Ministério da Ciência e Tecnologia, 2023b). Este comité de ética tem um subcomité dedicado à IA, composto por especialistas de sectores relevantes e que fornece consultas profissionais ao Conselho de Estado para a formulação das políticas de ética tecnológica da China. Finalmente, em 2023, após uma consulta aberta online que durou um mês, a Administração Estatal do Ciberespaço da China, juntamente com vários departamentos, emitiram em conjunto Medidas Provisórias para a Gestão de Serviços de Inteligência Artificial Gerativa, marcando a primeira política regulatória para a indústria chinesa de conteúdo gerado por IA (The Cyberspace Administration of China, 2023a).

A perspectiva internacional

A China tem uma atitude aberta e proativa em relação à cooperação internacional em IA. Apoia o papel insubstituível das Nações Unidas na governação internacional da IA ​​e participa ativamente em atividades organizadas por organismos como a Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura (UNESCO), a União Internacional das Telecomunicações (UIT), a Organização Mundial da Saúde (OMS), Organização das Nações Unidas para o Desenvolvimento Industrial (ONUDI) e Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD). A China convidou representantes dos órgãos das Nações Unidas para participarem de conferências e fóruns relevantes sobre IA no país.

Em Novembro de 2023, o governo chinês lançou a Iniciativa Global sobre Governação da IA, delineando onze propostas que dão prioridade a uma abordagem centrada nas pessoas e ao respeito pela soberania de outros países. Foi enfatizado que a China está disposta a participar na comunicação, intercâmbio e cooperação com todas as partes na governação global da IA, promover os benefícios da tecnologia da IA ​​para toda a humanidade e propor soluções construtivas para as questões de desenvolvimento e governação da IA ​​que são de grande preocupação. a todas as partes na nova era (Administração do Ciberespaço da China, 2023b).

A promoção de intercâmbios e cooperação não-governamentais por parte da China é exemplificada no Salão Internacional de Jovens Cientistas de agosto de 2023, “IA para a Ciência – Ocorrendo na Atual Revolução Científica e Tecnológica”, organizado pela Associação Chinesa de Ciência e Tecnologia em Xangai. Jovens cientistas de oito países, incluindo Reino Unido, Grécia e Alemanha, participaram na discussão e intercâmbio (CAST, 2023). Xangai também acolheu a Conferência Mundial de Educação Digital de Janeiro de 2024, organizada conjuntamente pelo Ministério da Educação Chinês, o Comité Nacional da UNESCO e o Governo de Xangai. Esta conferência centrou-se no tema “Educação Digital: Aplicação, Partilha e Inovação”, com subtemas de melhoria da literacia e competência digital dos professores; digitalização da educação e construção de uma sociedade de aprendizagem; avaliar tendências e índices globais no desenvolvimento da educação digital; IA e ética digital; desafios e oportunidades da transformação digital para a educação básica; e governação digital na educação (Ministério da Educação, 2024).

Tendência geral de desenvolvimento

Com base em relatórios de investigação relevantes e revisão da literatura (AI for Science Institute of Beijing, 2023), a tendência geral no campo do AI4S na China pode ser resumida da seguinte forma.

Instituições acadêmicas chinesas, universidades e empresas líderes de IA são proativas no campo AI4S, com conquistas de influência internacional, como MEGA-Protein, Pengcheng Shen Nong, FengWu do Shanghai AI Lab e PanGu Weather (Fang, X., et al., 2022) ( K. Bi, et al., 2023). Abundantes recursos abertos de dados de pesquisa científica foram acumulados para o AI4S, com dados de código aberto encontrados em meteorologia, astronomia e física de altas energias (Tan, S. et al.,

Também surgiu um número considerável de algoritmos AI4S e software fundamental, incluindo MindSpore Science da Huawei, PaddleScience da Baidu, DeePMD da DP Technology e GLM da Zhipuai, fornecendo conjuntos de dados ricos, modelos fundamentais e ferramentas especializadas para pesquisa AI4S (Huawei, 2017). As aplicações AI4S estão sendo exploradas em vários campos, incluindo ciências da vida, ciências dos materiais, ciências da energia, engenharia eletrônica e ciências da computação, ciências da terra e ambientais e simulação industrial. Em particular, instituições representadas por empresas como Baidu e Huawei estão a promover ativamente o desenvolvimento da prática industrial AI4S.

Software fundamental de inteligência artificial para ciências

O PaddlePaddle do Baidu começou a planejar formulários técnicos e rotas de produtos no campo AI4S já em 2019. Desde então, lançou a plataforma de computação biológica PaddleHelix, a plataforma de computação quântica PaddleQuantum e a plataforma de computação científica PaddleScience. A Baidu colaborou em projetos exemplares com diversas universidades e instituições de pesquisa e lançou o Programa PaddlePaddle AI4S CoCreation para construir uma oportunidade de negócio ecológica. Em maio de 2023, o Baidu publicou um artigo na revista Nature abrindo inúmeras possibilidades para a integração da IA ​​em áreas como a biologia e a saúde (Fang, X., et al., 2022).

Enquanto isso, a Huawei lançou grandes modelos PanGu para moléculas de medicamentos, meteorologia e ondas oceânicas. Entre eles, o modelo grande de molécula de medicamento PanGu pode melhorar a velocidade de triagem de compostos de moléculas pequenas, melhorar significativamente a eficiência de pesquisa e desenvolvimento e explorar mais combinações possíveis de elementos moleculares a custos mais baixos. Em julho de 2023, os resultados da pesquisa do grande modelo meteorológico PanGu da Huawei Cloud foram publicados na revista Nature, e é o primeiro modelo de IA a superar os métodos tradicionais de previsão numérica em precisão (K. Bi,et al., 2023).

Referências

Índia: Obtendo insights sobre tecnologias transformadoras e sua integração social

Moumita Koley, Pesquisador de políticas de CTI, DST-Centre for Policy Research, IISc, Bangalore. Consultor do ISC sobre o Futuro da Publicação Científica

Jibu Elias, Arquiteto-chefe anterior e chefe de pesquisa e conteúdo do INDIAai

Principais tópicos:

  • O desenvolvimento de plataformas online e ferramentas de software de apoio à IA na Índia fazem parte da sua visão de se tornar o centro de software no Sul Global. As conquistas no país incluem a criação de Centros de Excelência e iniciativas de melhoria de competências para promover a capacidade de IA.
  • A racionalização e coordenação do trabalho dos Centros de Excelência recentemente criados, bem como a falta de parcerias público-privadas são desafios no país que estão actualmente a ser enfrentados.

A IA é fundamental para a estratégia da Índia de aproveitar tecnologias transformadoras. Impulsionadas pelo Ministério da Eletrónica e Tecnologia da Informação (MeitY), as missões de IA são concebidas para promover a inclusão, orientar a inovação e garantir a ampla aceitação da IA ​​em diversos setores. O objetivo é produzir benefícios sociais significativos e crescimento económico.

Primeiras aplicações

O foco principal é estender as vantagens da IA ​​a todos os segmentos da sociedade, alinhando-se com a visão mais ampla de desenvolvimento abrangente e sustentável (TEC, 2020). Com os atuais rápidos desenvolvimentos na infraestrutura de dados e IA no país, a Índia pretende tornar-se o centro do Sul Global para ferramentas de software. Um excelente exemplo da contribuição social da IA ​​na Índia a nível nacional é a plataforma Bhasini, capacitada pela IA e outras tecnologias avançadas e dedicada à tradução no idioma local (Bhasini, sem data). A Plataforma Nacional de Dados e Análise é outra iniciativa governamental que agiliza o acesso a dados governamentais na Índia: oferece um ambiente de fácil utilização para que os indivíduos pesquisem, amalgam, visualizem e recuperem facilmente conjuntos de dados (NDAP, sem data). Além disso, a AIRAWAT (AI Research, Analytics and Knowledge Assimilation), uma infraestrutura de computação em nuvem especializada centrada em IA para a Índia, deverá estrear em breve (AIRAWAT, 2023).

Estabelecendo Centros de Excelência

MeitY está liderando as iniciativas de IA na Índia. Formou sete grupos de peritos para se concentrarem em vários aspectos da integração da IA, desde o estabelecimento de missões nacionais até à qualificação da força de trabalho e à abordagem da segurança cibernética. Estes comités estão a moldar a estratégia de IA da Índia. O recente relatório dos grupos de peritos (Grupo de Peritos para MeitY, 2023) destacou os aspectos operacionais do estabelecimento dos Centros de Excelência em Investigação, que agora, à medida que estão a ser implementados, são referidos como Centros de Excelência (CoE). As funções dos CoE podem incluir, entre outras, investigação fundamental, desenvolvimento tecnológico, promoção da inovação e do empreendedorismo e desenvolvimento de competências em IA. As estruturas institucionais dos CoEs variam desde parcerias entre o governo nacional ou local com empresas, como o CoE para Internet das Coisas e IA, uma parceria entre a MeitY e a associação comercial Nasscom, bem como o CoE para Ciência de Dados e IA, uma parceria entre o governo de Karnataka e Nasscom. Alguns CoEs estão dentro das universidades.

Iniciativas de desenvolvimento de competências

O Ministério do Desenvolvimento de Competências e Empreendedorismo lançou um programa de treinamento online gratuito sobre IA, disponível em vários idiomas indianos. Este curso é desenvolvido em conjunto pela Skill India e GUVI (Grab Ur Vernacular Imprint), uma empresa de tecnologia educacional incubada no Instituto Indiano de Tecnologia, Madras, e no Instituto Indiano de Gestão, Ahmedabad. O sector privado também está a intensificar o desenvolvimento de competências em IA. Por exemplo, a Infosys lançou um programa gratuito de treinamento de certificação em IA que está disponível na plataforma de aprendizagem virtual Infosys Springboard. A Intel, em parceria com o Conselho Central de Educação Secundária do Ministério da Educação, anunciou a iniciativa “AI For All” para promover uma compreensão fundamental da IA ​​para todos na Índia. Enquanto isso, muitas instituições educacionais indianas desenvolveram seus próprios programas e cursos de certificação em IA e aprendizado de máquina. Um exemplo é o programa de certificação avançada de pós-graduação em Deep Learning (TalentSprint, 2024) oferecido pelo Indian Institute of Science, Bangalore.

Direção estratégica

A Instituição Nacional para a Transformação da Índia (NITI) Aayog atua como o principal think tank de políticas públicas do governo da Índia. NITI Aayog publicou um documento de discussão em 2018 intitulado Estratégia Nacional de Inteligência Artificial #AIForAll (NITI Aayog, 2018). Este é um documento orientador para compreender a visão da Índia de integrar a IA em todos os setores da sociedade, garantindo que os seus benefícios cheguem a todos. O documento destaca as recomendações do NITI Aayog para cinco setores que se prevê que beneficiem ao máximo da IA ​​na resolução das necessidades sociais: cuidados de saúde; agricultura; Educação; cidades e infraestrutura inteligentes; e mobilidade e transporte inteligentes. A MeitY conduz as missões de IA da Índia nesses setores.

Reconhecendo que a investigação em IA na Índia se encontra numa fase relativamente inicial, a NITI Aayog colocou uma forte ênfase no reforço da capacidade e infra-estruturas de investigação. A estratégia envolve a criação de Centros de Excelência para investigação aprofundada em IA e Centros Internacionais de IA Transformacional para o desenvolvimento de aplicações práticas de IA. Esta abordagem dupla aspira reunir mais colaboração entre a academia, a indústria e o governo. A integração da IA ​​na sociedade também exige a abordagem de questões éticas, jurídicas e socioeconómicas. Reconhecendo a necessidade de um tratamento adequado dos dados para garantir a privacidade e a segurança, a NITI Aayog recomenda a criação de Conselhos de Ética dentro dos CoEs. Há também uma recomendação para a criação de um Mercado Nacional de IA para democratizar o acesso aos dados, o que é essencial para inovações em IA.

Funções para Centros de Excelência

Em reconhecimento do potencial transformador da IA, a Ministra das Finanças, no seu discurso sobre o orçamento de 2023-2024, enfatizou a necessidade de expandir as capacidades abrangentes de IA da Índia, o que levou à criação de três CoEs em instituições educativas de primeira linha, adoptando um modelo hub-and-spoke .

Estes CoEs são parte integrante da iniciativa 'INDIAai', posicionando o país na vanguarda dos avanços globais da IA. As áreas críticas identificadas para os Centros de Excelência promoverem a investigação e o desenvolvimento incluem a governação, os cuidados de saúde, a agricultura, a indústria transformadora e a tecnologia financeira, como reflexo da sua importância na promoção do crescimento socioeconómico inclusivo. A iniciativa CoE visa promover um ecossistema de IA, impulsionando a inovação através da colaboração com a indústria, entidades académicas e startups a nível nacional e global. Os CoE devem liderar pesquisas básicas e práticas em IA, visando desafios específicos do setor e auxiliando na comercialização de soluções de IA existentes. Eles são mandatados para delinear estratégias de IA específicas do setor, identificar os principais desafios e reconhecer oportunidades.

A posição global da Índia

A Relatório de Índice de IA 2023 do Stanford Institute for Human-Centred Artificial Intelligence destacou a crescente contribuição da Índia para a investigação e desenvolvimento da IA, com um crescimento constante em publicações relacionadas com a IA (Stanly, 2023). A Índia também está a fazer contribuições para o ecossistema global de IA e os gigantes tecnológicos indianos estão a promover contribuições de IA de código aberto para democratizar a tecnologia. A Índia atuou como presidente da Parceria Global sobre Inteligência Artificial, uma iniciativa internacional que visa promover o desenvolvimento e uso responsável da IA, para 2022–2023. Entretanto, o governo indiano tomou várias medidas no desenvolvimento do seu próprio roteiro para a governação da IA. Para isso, o INDIAai organizou uma mesa redonda em fevereiro de 2023 para discutir a trajetória de desenvolvimento da IA ​​generativa, a ética e os direitos de propriedade intelectual, envolvendo especialistas de instituições como o Instituto Indiano de Ciência, Bangalore, o Global AI Ethics Institute e a IBM Research India (INDIAai, 2023 ).

Referências

Malásia: Habilitando a Quarta Revolução Industrial

Nurfadhlina Mohd Sharef, Faculdade de Ciência da Computação e Tecnologia da Informação, Universiti Putra Malaysia e Academia de Ciências da Malásia

Principais tópicos:

  • As diretrizes e políticas transversais sobre IA na Malásia envolveram atores de diferentes setores. O Ministério

do Ensino Superior (MoHE) e da Agência de Qualificação da Malásia fornecem orientação para o uso responsável da IA ​​no meio acadêmico.

  • A abordagem da IA ​​para a ciência está focada na inovação através da tecnologia. A melhoria das competências em IA está a ser liderada pelos setores académico e industrial.

À medida que a Malásia avança corajosamente para a Quarta Revolução Industrial (4IR), a convergência da ciência, tecnologia e inovação torna-se fundamental para o crescimento sustentável. No centro desta transformação está a integração estratégica da IA, impulsionando a Malásia na sua visão de se tornar uma nação de alta tecnologia até 2030. Guiada por quadros políticos fundamentais, a jornada da Malásia revela-se como um testemunho do compromisso da nação em aproveitar a IA para o avanço científico. e prosperidade económica.

Habilitando políticas

O governo da Malásia introduziu a Política Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação (DSTIN) 2021–2030 (MoSTI, 2020) para intensificar o desenvolvimento tecnológico local. Como parte desta iniciativa, o quadro de Ciência, Tecnologia, Inovação e Economia da Malásia (10-10 MySTIE) desenvolvido pela Academia de Ciências da Malásia (ASM, 2020) foi especificamente concebido para impulsionar o desenvolvimento económico e aumentar o nível de inovação, geração de riqueza , inclusão e bem-estar da sociedade. Uma Política Nacional 4IR também foi desenvolvida pela Unidade de Planeamento Económico, Departamento do Primeiro-Ministro em 2021 (EPU, 2021a) para servir como uma estratégia nacional abrangente para a 4IR. Alinhado com o DSTIN 2021–2030, fornece princípios orientadores e orientação estratégica aos ministérios e agências, com o objetivo de otimizar a alocação de recursos e gerir riscos emergentes. A política apoia políticas de desenvolvimento nacional, como o Décimo Segundo Plano da Malásia e a Visão de Prosperidade Compartilhada 2030, e complementa o Plano de Economia Digital da Malásia (EPU, 2021b) na condução do crescimento da economia digital e na redução da lacuna digital.

Roteiro nacional

O Roteiro Nacional de IA 2021–2025 (MoSTI, 2021) é uma iniciativa que visa desenvolver e implementar IA na Malásia. O roteiro está estruturado em torno de várias estratégias principais, incluindo o estabelecimento da governação da IA, a aculturação da IA ​​e o arranque de um ecossistema de IA. O objetivo é criar um ecossistema próspero de inovação em IA na Malásia e incentivar líderes da indústria e acadêmicos a desenvolver e implementar soluções de IA.

Sete princípios de responsabilidade inteligência artificial do Roteiro Nacional da Malásia

  1. justiça
  2. Confiabilidade
  3. Segurança e controle
  4. Privacidade e segurança
  5. Busca do benefício humano e da felicidade
  6. Responsabilidade
  7. Transparência

Estes princípios fornecem diretrizes para o desenvolvimento de uma IA confiável e consciente da privacidade.

O Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MoSTI) estabeleceu o Comité Nacional de Blockchain e Inteligência Artificial para coordenar e monitorizar a implementação do plano de acção planeado no Roteiro Nacional de IA (Ministério das Comunicações, 2022). Além disso, o Departamento de Normas da Malásia, que funciona como organismo nacional de normalização e organismo nacional de acreditação e uma agência subordinada ao Ministério do Investimento, Comércio e Indústria, formou um Comité Técnico de IA com representantes de vários sectores (DSM, 2023) para fornecer padrões nacionais de IA.

Para impulsionar a adoção da IA, o roteiro identifica casos nacionais de utilização da IA ​​nas cadeias de abastecimento, cuidados de saúde, educação, agricultura e finanças. O roteiro também recomenda o início da investigação e desenvolvimento (I&D) fundamental e aplicado nas entidades relevantes do ecossistema de inovação da IA ​​e o incentivo à adoção da IA ​​na I&D em todos os domínios. Cada estado da Malásia tem uma estratégia de transformação digital, com estados como Selangor, Sarawak, Terengganu, Penang e Melaka a demonstrarem uma adoção robusta da IA ​​devido a fatores como o trabalho digital e a crescente sensibilização para a I&D.

Fluxos de pesquisa

O avanço da pesquisa acadêmica com IA é liderado pelo Ministério do Ensino Superior (MoHE) e pela Agência de Qualificação da Malásia, por exemplo, por meio da publicação de notas consultivas e diretrizes para estruturar o uso responsável de IA generativa. Um efeito cascata para a transformação da IA ​​nas instituições de ensino superior é conduzido em cada instituição, por exemplo, através de campus inteligentes e iniciativas de educação digital. O MoSTI também apoia a transformação da IA ​​para o desenvolvimento académico e a investigação.

Um carro-chefe nacional baseado em IA é o programa de Digitalização e Internet das Coisas (IoT), com um projeto piloto na Reserva Florestal de Pasoh liderado pela ASM. O projeto introduz robôs, sistemas IoT, sistemas baseados em IA e aprendizagem automática para digitalização, criação de perfis e análise de espécies, e um simulador ecológico para facilitar a gestão florestal infundida por IA, além de oferecer programas de formação (ASM, 2023a). Uma aliança de precisão para a biodiversidade também foi formada como parte da gestão da mudança e da inculturação da transformação na biodiversidade sustentável e na gestão florestal.

Enquanto isso, a Cancer Research Malaysia (2020) desenvolveu um aplicativo móvel habilitado para IA chamado MeMoSA (Mobile Mouth Screening Anywhere) para detecção precoce de câncer bucal. MeMoSA coleta imagens de lesões orais e usa IA e processamento de imagens para detecção de câncer oral. A aplicação tem potencial para chegar a um grande número de pessoas em ambientes de baixo custo, tornando-a particularmente benéfica para indivíduos em zonas rurais com acesso limitado a instalações de saúde.

Educação e serviços

ASM preparou um white paper intitulado Um Novo Horizonte para Ciência, Tecnologia e Inovação (UPM, 2023) com recomendações ao Ministério da Saúde para gerir as disrupções tecnológicas no ensino e na aprendizagem e na governação do ensino superior. O documento está alinhado com o Plano de Ensino Superior da Malásia 2015–2025 (JPT, 2013), que promove a aprendizagem on-line globalizada para fornecer educação acessível e, ao mesmo tempo, adaptar as experiências de aprendizagem às necessidades de cada aluno. As recomendações abordam políticas, incluindo a partilha de recursos e a criação de centros para infraestruturas de ponta; política de tecnologias de educação aberta e plataformas nacionais de inovação aberta, entre muitas outras considerações.

Também estão em curso iniciativas governamentais digitais para apoiar a expansão da IA. Uma plataforma de partilha de dados chamada Central de Dados do Governo da Malásia fornece serviços de integração de dados entre agências para facilitar a prestação de serviços online ponta a ponta, liderada pelo Departamento Digital do Ministério do Digital. A plataforma da Base de Dados Principal desenvolvida pelo Ministério da Economia centraliza os dados socioeconómicos para subsídios específicos, melhorando a segurança dos dados e consolidando a gestão. A Plataforma de Ciência Aberta da Malásia, defendida pela ASM, promove um ativo nacional de pesquisa que adere às diretrizes de ciência aberta.

Espaços para inovação

O Sandbox Nacional de Tecnologia e Inovação oferece um “lugar seguro” para inovadores testarem e validarem suas soluções tecnológicas em um ambiente ao vivo com flexibilização de regulamentos e leis. É coordenado pelo Acelerador de Pesquisa para Tecnologia e Inovação da Malásia e pelo Centro de Pesquisa e Desenvolvimento Aplicado da Malásia, duas agências subordinadas ao MoSTI, e pela Futurise, uma empresa subordinada ao Ministério das Finanças. O Sandbox está aberto a todas as tecnologias, mas é dada prioridade a dez impulsionadores de ciência e tecnologia orientados pelo 10-10 MySTIE. Oferece programas de capacitação, acesso ao mercado, facilitação de financiamento, facilitação de ambientes de testes e testes e facilitação/revisão de regulamentos e leis.

A Malaysia Development Corporation é encarregada de ser o endossante da tecnologia de IA com a colaboração de ministérios como o Ministério da Agricultura e Segurança Alimentar, enquanto a agência estratégica do MoSTI, MIMOS – o Centro Nacional de P&D Aplicado, concentra-se na aceleração de casos de uso industrial. O sector governamental também está a avançar para a transformação digital com IA, gerido pelo Departamento Digital do Ministério do Digital. O documento conceitual Tecnologia Governamental apresenta uma plataforma única para serviços governamentais integrados e descreve as iniciativas estratégicas e soluções tecnológicas inovadoras oferecidas através de serviços digitais sofisticados e inclusivos (The Star, 2023).

Para promover a preparação de talentos em IA e a prospeção para recrutamento, vários programas de melhoria de competências e requalificação de dados e de literacia em IA são oferecidos pelo meio académico, pela indústria e pela sua combinação, sob a forma de certificações e cursos para todas as camadas da sociedade. Para a força de trabalho governamental, o Instituto Nacional de Administração Pública, o braço de formação do Departamento da Função Pública, assumiu a liderança. A TalentCorp e a Malaysia Digital Economy Corporation também estão promovendo ativamente talentos e iniciativas de IA na Malásia. O Future Skills Talent Council da TalentCorp visa preencher a lacuna entre as habilidades dos graduados e as necessidades da indústria, e lançou workshops de colaboração indústria-academia com foco no setor para abordar as lacunas de talentos na força de trabalho da Malásia.

Eventos recentes

Eventos de IA, como a Conferência de Tecnologia das Câmaras de Comércio e Indústria Chinesas (ACCCIM, 2023), a Conferência UK MY AI 2023 (BHCKL, 2023) e o Fórum de IA da ASM (ASM, 2023b) destacaram exemplos de iniciativas de IA implementadas e apelos para uma colaboração mais estreita para democratizar as promessas da IA ​​para todos. Palestras, hackathons, discursos intelectuais, fóruns, exposições e canais digitais foram criados para identificar oportunidades como programas de qualificação e requalificação, desafios como lacunas de talentos e necessidades de infraestrutura/infoestrutura, e melhores práticas para implementação de IA, incluindo casos de uso. O governo também está investindo na educação e pesquisa em IA, financiando o primeiro corpo docente de IA na Malásia, na Universiti Teknologi Malaysia, com início previsto para 2024 (Fam, 2023).

A criação do Centre4IR da Malásia no MyDIGITAL (sob a tutela do Ministério da Economia) é mais um exemplo do compromisso inabalável do governo em promover a inovação e facilitar a concepção conjunta de políticas e quadros regulamentares necessários para maximizar os benefícios sociais e minimizar os riscos associados. com essas tecnologias avançadas. O programa «AI untuk Rakyat» (IA para Pessoas) (MyDIGITAL, 2024) é outra iniciativa desse tipo, que visa melhorar a literacia pública em IA e colmatar a exclusão digital, com foco na inclusão e na participação em desenvolvimentos relacionados com a IA. O programa consiste em dois cursos, AI Aware e AI Appreciate, que estão disponíveis em quatro idiomas locais, baseados em cursos originais da Intel. Os cursos são gratuitos e obrigatórios para todos os servidores públicos.

Aproveitando a inteligência artificial

Em conclusão, a Malásia está na vanguarda de uma mudança de paradigma na investigação científica, impulsionada pela implantação estratégica da IA ​​em vários sectores. Através dos esforços concertados delineados nos seus quadros políticos abrangentes, a Malásia estabeleceu uma base sólida para promover a inovação da IA, o desenvolvimento de talentos e a governação responsável. À medida que a nação continua a traçar o seu rumo rumo à 4RI, a integração da IA ​​na estrutura dos esforços científicos promete desbloquear novas fronteiras do conhecimento, impulsionar a prosperidade económica e promover um futuro onde a inovação não conhece limites. Com um compromisso inabalável e uma visão estratégica, a Malásia está preparada para aproveitar todo o potencial da IA ​​para a melhoria do seu povo e o avanço da ciência à escala global.

Referências

México: Criação de uma agência líder nacional para inteligência artificial

Dora Luz Flores, Engenheiro de computação e professor do Departamento de Bioengenharia na Universidad Autónoma de Baja California (UABC); Editor-chefe da Revista Mexicana de Engenharia Biomédica 2025-2022; membro do comitê de ligação do ISC LAC

Key Takeaways:

  • A criação de uma estratégia nacional de IA no México foi obrigatória através da criação de uma Agência Mexicana para o Desenvolvimento de Inteligência Artificial em 2023. Ao mesmo tempo, iniciativas multissectoriais anteriores no país estão a convocar discussões e desenvolvimento de tecnologias de IA com um papel importante. das universidades.
  • Os desafios no México consistiam em liderar os próximos passos da agência recém-fundada e concentrar-se no desenvolvimento local de tecnologia de IA, em vez de depender de tecnologia estrangeira.

Em outubro de 2023, uma iniciativa para emitir um Lei da Agência Mexicana para o Desenvolvimento da Inteligência Artificial foi apresentado no Diário Parlamentar da Câmara dos Deputados (Governo do México, 2023a). A agência de IA proposta nesta iniciativa legislativa seria a criação de um órgão público descentralizado e com autonomia técnica e de gestão. Os seus principais objetivos incluiriam a formulação de uma estratégia nacional sobre IA, a implementação de uma política nacional de IA, a promoção do desenvolvimento da IA ​​em diversas áreas (educação, indústria, ciência, tecnologia), a promoção da cooperação internacional em IA e a supervisão da utilização responsável desta tecnologia. . O patrimônio da agência de IA seria composto por recursos, valores alocados no Orçamento de Despesas, receitas de serviços e doações.

A agência de IA teria um Conselho de Administração composto por 14 membros, incluindo o Chefe do Executivo como presidente e representantes de vários ministérios e organizações. O Conselho teria responsabilidades como formular a política de desenvolvimento de IA, aprovar programas e projetos da agência e emitir recomendações. Além disso, especialistas, partes interessadas e o público em geral estariam envolvidos nas discussões e na tomada de decisões para garantir que qualquer regulamentação seja justa, eficaz e adaptável às novas circunstâncias no domínio da IA ​​(Governo do México, 2023b). O Conselho de Administração organizaria e convocaria fóruns permanentes e mesas de trabalho nos primeiros seis meses.

Próximas etapas para uma nova agência

Esta proposta de Agência Mexicana para o Desenvolvimento da Inteligência Artificial representa um passo significativo no sentido da regulamentação e promoção responsável da IA ​​no México, mas é essencial lembrar que ainda há mais etapas no processo legislativo a percorrer.

As implicações destas mudanças na ciência e na investigação envolvem uma série de ações fundamentais. Estas incluem a formulação e proposta de uma estratégia nacional sobre IA; implementação de uma política nacional de IA no México; e promover o desenvolvimento eficaz de atividades de IA para expandir as capacidades do país nas áreas educacional, industrial, científica e tecnológica. Se for criada, a agência de IA alcançará estes objectivos através do desenvolvimento da capacidade científica e tecnológica do país, promovendo a cooperação internacional e servindo como um instrumento de liderança estatal para fortalecer a soberania e a segurança nacional. Além disso, a agência de IA procurará facilitar a incorporação de sectores relacionados, especialmente o sector produtivo, para aumentar a competitividade nos mercados. Promoverá também o diálogo contínuo sobre estudos e implicações da IA, garantindo o interesse público e a proteção da população. Finalmente, as entidades públicas, privadas e sociais serão incentivadas a apresentar propostas e observações no domínio da IA ​​para estudo e consideração, com o objetivo de promover o desenvolvimento, a segurança e a paz no México.

IA2030Mx

Desde 2018, outra iniciativa em curso chamada IA2030Mx surgiu como uma coligação multissetorial composta por profissionais, instituições académicas, empresas, startups, agências públicas, organizações, meios de comunicação e outros intervenientes importantes no ecossistema digital e de IA do México (IA2030Mx, sem data). Entre os seus objetivos estão facilitar um debate mais profundo sobre as oportunidades e desafios presentes e futuros relacionados com a IA, traduzir este debate em ações, tornar o conhecimento da IA ​​acessível a todos, promover o uso e a aplicação da IA ​​em benefício dos mexicanos e localizar a Organização. para Princípios de IA para Cooperação Econômica e Desenvolvimento no contexto mexicano.

A iniciativa IA2023Mx marcou conquistas significativas na catalisação da pesquisa, na promoção da inovação e no avanço da presença do México no cenário global de IA. Através da iniciativa, as universidades lideraram esforços de investigação inovadores, contribuindo para o desenvolvimento de tecnologias de IA de ponta em diversas disciplinas académicas. Além disso, a IA2023Mx facilitou a colaboração internacional, permitindo o intercâmbio de conhecimentos e posicionando o México como um interveniente-chave no domínio da IA. Além disso, a iniciativa desempenhou um papel crucial na promoção de talentos em IA, proporcionando programas educativos, bolsas de estudo e oportunidades de formação, reforçando assim o conjunto de profissionais qualificados do país.

O papel das universidades

Apesar dos seus sucessos, o IA2023Mx também enfrenta vários desafios que as universidades devem enfrentar para manter o impulso e maximizar o impacto. Estes desafios incluem garantir infraestruturas e recursos adequados para apoiar eficazmente a investigação e a educação em IA; colmatar a lacuna de competências através de iniciativas de formação abrangentes; e garantir que os desenvolvimentos da IA ​​respeitem os padrões éticos e os valores sociais. Além disso, a promoção da colaboração interdisciplinar e a garantia de fontes de financiamento sustentáveis ​​continuam a ser desafios persistentes para as instituições académicas envolvidas na iniciativa.

As universidades desempenham um papel fundamental na promoção da iniciativa IA2023Mx, alavancando a sua excelência em investigação, experiência educacional e capacidades de inovação. Enquanto centros de criação e disseminação de conhecimento, as universidades lideram esforços de investigação em IA, educam a próxima geração de profissionais de IA e servem como plataformas de colaboração entre o meio académico, a indústria e o governo. Além disso, as universidades contribuem para moldar políticas de IA, defendendo a implantação responsável da IA ​​e envolvendo-se com as comunidades para abordar preocupações sociais e promover a literacia digital. Através do seu papel multifacetado, as universidades são fundamentais para concretizar a visão da IA2023Mx e posicionar o México como líder global em inovação e desenvolvimento de IA.

Entidades nacionais de investigação

Um Laboratório Nacional de Inteligência Artificial foi fundado no México já em 1990, mas posteriormente mudou seu nome para Laboratório Nacional de Informática Avançada (LANIA), uma vez que ainda não havia surgido um entendimento sobre o que realmente seria a IA. Como laboratório nacional, a LANIA normalmente recebe financiamento de diversas agências e entidades governamentais para apoiar as suas atividades de pesquisa, infraestrutura e operações, incluindo o governo mexicano. Este financiamento é frequentemente atribuído através de subvenções, contratos e outros mecanismos para apoiar a missão da LANIA de promover a investigação, a inovação e a educação informática no México (LANIA, sem data).

Outra das principais iniciativas nesta área é o Centro de Inteligência Artificial do Instituto Tecnológico de Monterrey (ITESM), que se concentra no desenvolvimento de tecnologias baseadas em IA para melhorar processos em áreas como medicina, transporte, agricultura e segurança. O ITESM possui atualmente um projeto de pesquisa denominado Inteligência Artificial Avançada, que é composto por um grupo de pesquisadores que desenvolvem diferentes linhas de pesquisa como aprendizado de máquina, inteligência computacional e hiper-heurística, ciência de dados e matemática aplicada, e engenharia biomédica Tecnológico de Monterrey, sem data ).

Finalmente, um dos desafios no México para a implementação de diversas iniciativas relacionadas com a IA é a política de austeridade do país. As restrições desta política mantêm o México preso como utilizador de tecnologia estrangeira. O objetivo deveria ser que o México se tornasse um produtor da sua própria tecnologia e, a médio prazo, exportasse soluções de IA.

Referências

Omã: Promovendo a inovação através de um Programa Executivo

Hamdan Mohammed Al-Alawi, Diretor do Programa de Inteligência Artificial e Desenvolvimento de Tecnologia Avançada, Ministério dos Transportes, Comunicações e Tecnologia da Informação

Key Takeaways:

  • O Ministério dos Transportes, Comunicações e Tecnologia da Informação lidera a estratégia nacional de IA e a sua implementação em Omã. Os objectivos económicos através da Oman Vision 2040 são os impulsionadores predominantes para o desenvolvimento da tecnologia de IA.
  • Parcerias entre o ministério e universidades e outros setores foram criadas para programas e iniciativas de formação em IA.

Omã está a envolver-se proativamente no impacto da IA ​​no seu sistema científico, procurando inspiração e colaboração para além das suas fronteiras. A abordagem multifacetada do país à IA envolve investimentos substanciais, desenvolvimento de políticas e cooperação internacional. Em linha com a Visão 2040 de Omã, o Sultanato endossou o Programa Nacional para a Economia Digital (MTCIT, 2021), uma pedra angular na estratégia de Omã para promover uma economia digital robusta e aumentar significativamente a contribuição da economia digital para o produto interno bruto de 2 por cento. em 2021, para 10% previstos até 2040. Este programa, uma progressão dos esforços de digitalização de Omã, visa elevar a posição global de Omã em vários índices da economia digital.

O Programa Executivo

Em alinhamento com estas directrizes estratégicas, o Ministério dos Transportes, Comunicações e Tecnologias de Informação (MTCIT) lançou o Programa Executivo de Inteligência Artificial e Tecnologias Avançadas (MTCIT, 2022). Este programa é um esforço estratégico que visa liderar a adoção e localização de IA e tecnologias avançadas no Sultanato e extrai insights de relatórios e benchmarks internacionais. Envolve também uma ampla colaboração com partes interessadas dos setores público e privado, universidades e empresários especializados nestes domínios de ponta. Através do programa, o MTCIT supervisiona a preparação e implementação de um plano de acção nacional integrado para IA e tecnologias avançadas. O Programa Executivo visa especificamente sectores destinados à diversificação económica de acordo com o Décimo Plano de Desenvolvimento Quinquenal e a Visão de Omã 2040. O MTCIT está empenhado em identificar e investir em tecnologias prioritárias e infra-estruturas vitais de tecnologia de informação e comunicação que se alinhem com as capacidades nacionais e as necessidades sectoriais. Esta abordagem não visa apenas estabelecer uma vantagem competitiva para Omã nestas áreas tecnológicas, mas também garante a transferência e localização de conhecimento e tecnologia em conjunto com parceiros dos setores público e privado, instituições educacionais e startups locais.

Outras iniciativas e empreendimentos

Além do Programa Executivo, o Ministério da Economia lançou a Iniciativa Nacional para Capacitar a Economia Nacional Reforçada com IA (ONA, 2023) para integrar a IA em projectos e programas de diversificação económica. Ao reconhecer os dados como a pedra angular da IA, o Sultanato iniciou uma política de dados abertos, incentivando as unidades governamentais a tornar os seus dados acessíveis e estabelecendo um quadro jurídico para a partilha aberta de dados. Foi também adoptada uma Estratégia Nacional de Dados (NCSI, 2022) através do Centro Nacional de Estatística e Informação, uma entidade independente, estabelecendo um quadro abrangente para coordenar a gestão nacional de dados, promover o intercâmbio de dados e desenvolver mecanismos para aumentar a produtividade das entidades governamentais. Este procedimento está ocorrendo atualmente para cada ministério. Após a sua conclusão a todos os ministérios, um processo semelhante será alargado a todo o sector público (incluindo universidades e outras instituições académicas), seguido pelo sector privado.

Outras iniciativas e empreendimentos

Além do Programa Executivo, o Ministério da Economia lançou a Iniciativa Nacional para Capacitar a Economia Nacional Reforçada com IA (ONA, 2023) para integrar a IA em projectos e programas de diversificação económica. Ao reconhecer os dados como a pedra angular da IA, o Sultanato iniciou uma política de dados abertos, incentivando as unidades governamentais a tornar os seus dados acessíveis e estabelecendo um quadro jurídico para a partilha aberta de dados. Foi também adoptada uma Estratégia Nacional de Dados (NCSI, 2022) através do Centro Nacional de Estatística e Informação, uma entidade independente, estabelecendo um quadro abrangente para coordenar a gestão nacional de dados, promover o intercâmbio de dados e desenvolver mecanismos para aumentar a produtividade das entidades governamentais. Este procedimento está ocorrendo atualmente para cada ministério. Após a sua conclusão a todos os ministérios, um processo semelhante será alargado a todo o sector público (incluindo universidades e outras instituições académicas), seguido pelo sector privado.

Uma infinidade de projectos relacionados com a IA foram executados com sucesso em diversos sectores em Omã, reflectindo um compromisso estratégico de integração da IA ​​em várias facetas da economia nacional. No domínio da logística, o Projeto de Entrega de Mascate (ONA, 2022) exemplifica esta integração ao empregar drones para entrega de encomendas entre Al Bustan e a Baía de Mascate. O sector da saúde testemunhou uma aplicação notável da IA ​​na detecção do cancro da mama (MS, 2019), alcançando uma taxa de sucesso notável de 96 por cento. Além disso, o sector agrícola adoptou drones para aplicação de pesticidas e polinização de palmeiras (WIPO, 2021), juntamente com técnicas de IA para detecção precoce de pragas como o insecto dubas e o gorgulho vermelho da palmeira (Muscat Daily, 2023a). Na indústria do petróleo e do gás, drones melhorados com IA estão a ser implantados para monitorizar oleodutos e detectar fugas (CCED, 2021), cruciais para prevenir incidentes de segurança. Esses drones também são fundamentais na inspeção de queimadores em locais de refino de petróleo. O sector dos transportes assistiu à digitalização de documentos relacionados com estradas (mapas, contratos, etc.) utilizando IA, facilitando uma melhor tomada de decisões na manutenção e desenvolvimento de estradas.

A agenda do Programa Executivo de Omã

O Programa Executivo reconhece o potencial transformador da IA ​​no sector da ciência e da investigação e visa explicitamente aumentar a sua aceitação nesse sector. A abordagem centra-se nas seguintes áreas:

  1. Colaborações com instituições de ensino superior e de investigação para reforçar a investigação e desenvolver programas académicos em IA e ciência de dados.
  2. Conscientização e disseminação de conhecimento, elevando a compreensão e valorização das tecnologias de IA através da organização de workshops, eventos e conferências especializadas.
  3. Apoio à inovação e ao empreendedorismo, fomentando a inovação em IA através de colaborações entre o governo e o setor privado, oferecendo apoio essencial para financiar e desenvolver startups neste campo em expansão.

Para concretizar estes objetivos, o programa engloba diversas iniciativas e projetos:

  • Desenvolvimento de pessoal central de IA, com foco no cultivo de especialistas em IA e ciência de dados que sejam capazes de liderar os avanços do setor.
  • Apoio à aquisição de competências, procurando reforçar as competências em ciência de dados e IA através de aceleradores, bolsas de ensino superior e incentivos de requalificação para funcionários, e alinhando estes esforços com as necessidades da indústria.
  • Investigação e desenvolvimento em tecnologias essenciais, representando um impulso significativo para acelerar a investigação em tecnologias-chave de IA, como aprendizagem automática, visão, processamento de linguagem natural, sensores inteligentes e sistemas inteligentes de apoio à decisão.
  • Localização de inovação e empreendedorismo em IA.

programas de treinamento

Para atingir os objectivos do Programa Executivo, o governo está a trabalhar em estreita colaboração com instituições académicas e outros sectores. Em 2023, o MTCIT assinou um memorando de entendimento com a Universidade de Tecnologia e Ciências Aplicadas (Muscat Daily, 2023b) com impacto pretendido no domínio da IA ​​e da tecnologia avançada. Isto inclui disposições para cátedras científicas, centros de investigação e laboratórios nestes domínios. Os programas conjuntos de IA qualificarão ainda mais o corpo docente da universidade. O memorando de entendimento também se estende ao aprimoramento de programas acadêmicos por meio de cursos especializados em IA, à colaboração com empresas de tecnologia locais e internacionais para pesquisas conjuntas e à capacitação do corpo docente para aumentar suas habilidades por meio de programas de treinamento, workshops e conferências. Para promover a conscientização sobre IA e tecnologia, o acordo inclui a realização de palestras públicas, competições e seminários.

Outros programas de formação em IA e tecnologia avançada foram lançados no âmbito da Iniciativa Makeen, supervisionada pelo MTCIT. Estas incluem parcerias com a Universidade Sultan Qaboos e colaborações com empresas locais e internacionais para programas de formação virtual em IA. Um total de 48 programas de qualificação e formação formaram 1,880 pessoas, trabalhando para atingir a meta de 10,000 até 2025.

Melhoria de infraestrutura

A ambiciosa integração da IA ​​em vários setores exige uma infraestrutura robusta e adaptável. Reconhecendo isto, o MTCIT tem colaborado activamente com os principais fornecedores de infra-estruturas, incluindo empresas de telecomunicações e fornecedores de serviços em nuvem, para garantir a implementação do suporte tecnológico e das melhorias necessárias. Esta colaboração centra-se na atualização da infraestrutura de computação em nuvem existente para processar aplicações de IA de forma eficiente, um passo crítico para acomodar as crescentes exigências de investigação e aplicação de IA.

Um marco significativo neste esforço foi a introdução de serviços de IA em nuvem pelo Oman Data Park (Arabian Daily, 2021). Este desenvolvimento surgiu através de uma parceria estratégica com a Nvidia, líder global em IA e processamento gráfico. Esta colaboração não é apenas um avanço tecnológico, mas está preparada para melhorar significativamente a produtividade de vários sectores económicos e impulsionar a economia nacional para uma transformação digital.

O sector das telecomunicações também desempenhou um papel fundamental nesta melhoria infra-estrutural. Uma prova dos seus esforços é o acesso generalizado às redes de banda larga móvel, que agora se estendem a 97.3% da população. Este acesso expandido à rede é crucial para facilitar pesquisas e aplicações contínuas de IA em todo o país.

Ética e compromisso

Em conjunto com estes desenvolvimentos infraestruturais, tem havido uma iniciativa focada para apoiar a investigação no domínio da ética da IA. Um passo notável nesta direção é o estabelecimento de uma cátedra de investigação dedicada à ética da IA, em colaboração com a Organização Mundial Islâmica para a Educação, a Ciência e a Cultura (Oman Daily Observer, 2024). Esta iniciativa sublinha a importância de garantir que o desenvolvimento e a aplicação da IA ​​estejam alinhados com os padrões éticos e contribuam positivamente para a sociedade.

Omã lançou uma política sobre sistemas de IA. Através desta política, o MTCIT procura estabelecer princípios e controlos éticos que, por sua vez, promovam a utilização óptima destes regulamentos e reduzam riscos potenciais. O MTCIT pretende enfatizar a necessidade de todas as unidades do aparelho administrativo do Estado cumprirem os termos desta política. Além disso, a Política de Dados Governamentais Abertos é uma política utilizada para definir a governação global para a continuidade dos serviços de TIC dentro das unidades administrativas do governo, garantindo a continuidade dos serviços durante eventos perturbadores.

O compromisso de Omã com a IA é evidente na sua implementação bem-sucedida em vários setores, na iniciativa do Ministério da Economia para integrar a IA na economia nacional, na abrangente Estratégia Nacional de Dados e no foco no desenvolvimento de competências em IA. As colaborações entre instituições governamentais e entidades educativas, o desenvolvimento de infraestruturas através de parcerias estratégicas e uma abordagem sustentável e eticamente fundamentada à investigação e aplicação da IA ​​reforçam ainda mais este compromisso. A adoção estratégica da IA ​​por Omã reflete uma visão mais ampla de desenvolvimento sustentável, diversificação económica e competitividade global, estabelecendo uma referência para a inovação na região e fora dela.

Referências

Uruguai: Seguindo um roteiro para preparar sistemas científicos nacionais para inteligência artificial

Lorena Etcheverry, Instituto de Computação, Faculdade de Engenharia, Universidade da República

Guilherme Moncecchi, Instituto de Computação, Faculdade de Engenharia, Universidade da República

Principais tópicos:

  • O Roteiro para Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina desenvolvido no Uruguai em 2019 destaca o papel das universidades, das parcerias público-privadas e da sociedade civil. Investimentos nacionais e internacionais têm apoiado projetos de IA no país desde 2017.
  • O Uruguai está liderando eventos e iniciativas regionais sobre IA, colocando-o como líder na região.
  • Entre os próximos passos imediatos no país estão a capacitação e a melhoria de competências e a educação em IA.

Há quase uma década, o Uruguai iniciou um esforço estratégico para integrar a ciência de dados e a IA em vários aspectos do seu tecido social. O Roteiro de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina resultante, publicado em 2019, é uma prova do compromisso do Uruguai (TransformaUruguay, 2019). Alinhado com a Estratégia Nacional de Desenvolvimento 2050 (Isabella, 2019), o roteiro previa o Uruguai como líder na aplicação de soluções de IA até 2030. Delineava duas dimensões principais: criar um ambiente favorável e explorar oportunidades em setores estratégicos nacionais. O roteiro destacou elementos críticos essenciais para promover o desenvolvimento da IA ​​no Uruguai, incluindo a melhoria da educação e formação em ciência de dados e aprendizagem automática, atraindo talentos, melhorando as capacidades de investigação e inovação, atualizando regulamentos e promovendo a colaboração internacional. O documento também identificou capacidades e oportunidades para a aplicação da IA ​​em setores nacionais cruciais.

Como parte do roteiro, o Uruguai realizou uma análise para identificar experiências internacionais que conduzam ao desenvolvimento local da IA. O relatório compilado apresentou iniciativas globais e regionais bem-sucedidas, destacando características comuns que atraem talentos e cultivam ecossistemas prósperos de investigação e desenvolvimento (Etcheverry e Fariello, 2020). Após esta revisão, a mudança de governo em 2020 e o início da pandemia de COVID-19 levaram à suspensão ou adiamento de algumas ações do roteiro. No entanto, apesar desses desafios, o Uruguai demonstrou resiliência ao retomar e dar continuidade a ações e linhas de trabalho importantes (AGESIC, 2023).

Um instantâneo regional

O Índice Latino-Americano de IA (CENIA, 2023) oferece uma análise criteriosa dos cenários de IA em doze países latino-americanos, incluindo o Uruguai. Este índice, estruturado em três eixos – factores facilitadores; pesquisa, desenvolvimento e adoção; e governança – fornece

uma perspectiva abrangente sobre a maturidade dos ecossistemas de investigação, desenvolvimento e adopção da região. O Uruguai se destaca por ter pontuações altas em diversas dimensões avaliadas no índice, ocupando o terceiro lugar na região (55 por cento), depois do Chile (73 por cento) e do Brasil (65 por cento).

Ainda existem oportunidades de melhoria em muitas áreas para fortalecer ainda mais o desenvolvimento do ecossistema em toda a América Latina. Como o Uruguai já lidera iniciativas e parcerias regionais em matéria de IA, compreendendo assim as necessidades e diferenças em toda a região, está bem posicionado para liderar interações eficazes e coesas no sentido de objetivos comuns de IA.

Infraestrutura de inteligência artificial

O Uruguai possui uma infraestrutura de conectividade robusta, superando a média latino-americana em uso de Internet e velocidade de download (CENIA, 2023). O país destaca-se na acessibilidade dos dispositivos, com indicadores elevados – especialmente nos agregados familiares que possuem computadores e assinaturas de dispositivos móveis – excedendo as médias regionais.

No entanto, é necessária mais infraestrutura de computação local. Uma plataforma computacional chamada Centro Nacional de Supercomputação (ClusterUY) foi criada para uso de cientistas e pesquisadores do país pela Agência Nacional de Pesquisa e Inovação e pela Comissão Setorial de Pesquisa Científica. A acessibilidade e o uso do ClusterUY são, entretanto, limitados a codificadores experientes. A Universidad de la República (UdelaR) está a trabalhar para facilitar o acesso à plataforma, mas isto continua a ser um desafio constante. Uma grande parte dos serviços de computação em nuvem vem do setor privado. O Google, por exemplo, pretende estabelecer um Google Data Center no Uruguai com o objetivo de atender toda a região.

Iniciativas acadêmicas

Na esfera acadêmica, a UdelaR, principal instituição de pesquisa do país, desempenha um papel fundamental. Várias iniciativas, nomeadamente o Centro Interdisciplinario em Ciência de Dados e Aprendizagem Automática (CICADA), visam desenvolver investigação, capacidades de inovação e educação multidisciplinar em domínios relacionados com a IA (CICADA, sem data). Diversas linhas de pesquisa na UdelaR exploram diversos domínios, como genômica, bioinformática, processamento de imagens médicas, epidemiologia, ecologia, neurociências e educação, utilizando métodos e ferramentas de IA.

O Roteiro para a Ciência de Dados e a Aprendizagem Automática destaca o papel das universidades no ensino e formação em IA, bem como no desenvolvimento e na investigação, embora o papel das universidades não seja necessariamente diferenciado. O ecossistema de pesquisa e ciência no Uruguai é limitado, com apenas três universidades principais criando uma comunidade unida. As parcerias entre o sector privado e o sector público estão a acontecer de forma natural ou de facto, dependendo dos casos e das necessidades.

O roteiro também descreve acordos institucionais que envolvem a colaboração entre o governo, instituições académicas nacionais como a UdelaR e o sector privado. A comunidade científica e de investigação nacional contribui ativamente para o desenvolvimento e implementação da resposta. Em colaboração com outras organizações locais, a CICADA envolve-se ativamente com a sociedade civil, promovendo discussões sobre considerações éticas na ciência de dados e na IA (ANEP, 2023). Esta iniciativa é uma plataforma de construção de conhecimento e intercâmbio entre investigadores, estudantes, profissionais e a comunidade em geral.

Talento e desafios de pesquisa

O Índice Latino-Americano de IA (CENIA, 2023) reconhece as capacidades de dados e a excelência em governança do Uruguai. No entanto, persistem desafios no desenvolvimento de talentos, com uma lacuna notável na formação profissional em IA e uma escassez de programas relevantes em universidades regionais classificadas como QS. Melhorar a alfabetização em dados e a qualificação de estudantes e educadores são parte integrante dos planos do Uruguai (Ceibal, sem data). Com base na posição proeminente do país na investigação e inovação em IA, os próximos passos envolverão enfrentar desafios, particularmente na educação formal em IA, para garantir uma abordagem sustentável e abrangente à adopção de IA no sector científico.

O Uruguai emerge como líder regional em pesquisa e desenvolvimento, apresentando alta produtividade e qualidade no desenvolvimento de código aberto. Embora o registo de patentes permaneça baixo, o Índice Latino-Americano de IA sugere alinhar o panorama de inovação do Uruguai com as suas impressionantes conquistas de código aberto (CENIA, 2023).

Investimento e inovação

O Uruguai ostenta as maiores médias normalizadas de investimento interno e valor total estimado de investimento na América Latina (CENIA, 2023). Embora a investigação sobre temas de IA receba apoio de instituições como a Agência Nacional de Investigação e Inovação e a UdelaR, há uma notável ausência de iniciativas de financiamento específicas orientadas para a IA. Algumas exceções são o Fundo Setorial para Pesquisa em Dados Abertos (ANII, 2018), que foi descontinuado, e a Chamada para Projetos de P&D em Inteligência Artificial (ANII, 2022), realizada em conjunto com o Centro Internacional de Pesquisa para o Desenvolvimento (IDRC). As duas convocatórias do Fundo Sectorial em 2017 e 2018 totalizaram 1 milhão de dólares, que foram distribuídos por 38 projectos (aproximadamente 26,000 mil dólares por projecto). Com as chamadas específicas para projetos de IA financiados pelo IDRC, sete projetos foram apoiados com aproximadamente US$ 30,000 por projeto.

Ao lado do investimento ativo, o Uruguai também enfatiza a governança algorítmica (AGESIC, 2023). A transparência nos sistemas algorítmicos é uma pedra angular desta abordagem, alinhando-se com as melhores práticas globais e garantindo considerações éticas na adoção da tecnologia de IA (Rahim, 2023).

Construindo pontes

O papel potencial do Uruguai na ligação dos esforços académicos e empresariais na investigação em IA é exemplificado pelos eventos KHIPU (KHIPU, sem data). Esses encontros em Montevidéu em 2019 e 2023 reuniram os principais pesquisadores de IA de todo o mundo com forte presença de pesquisadores da UdelaR no comitê KHIPU e patrocinados por entidades internacionais. Os eventos culminaram na Declaração de Montevidéu sobre Inteligência Artificial e seu Impacto na América Latina, assinada por quase 500 pesquisadores (vários autores, 2023).

A abordagem do Uruguai à IA no âmbito do seu sistema científico é caracterizada por uma abordagem estratégica no âmbito do roteiro de 2019; colaboração ativa entre governo, academia e setor privado; e um compromisso com práticas éticas e responsáveis ​​de IA. As iniciativas e realizações em curso posicionam o Uruguai como um líder regional na investigação, desenvolvimento e aplicação da IA, e o país está agora a concentrar-se na construção de capacidades, na promoção da transparência e na abordagem dos desafios para um futuro sustentável no desenvolvimento da IA.

Referências

Uzbequistão: Construindo as condições e competências certas para a inteligência artificial

Dr.Abduvaliev Abdulaziz Abduvalievich, Diretor Adjunto de Ciência, Inovação e Relações Internacionais do Institute for Advanced Treinamento e Pesquisa Estatística, Agência de Estatística do Presidente da República do Uzbequistão

Principais tópicos:

  • A resolução presidencial que permite quadros políticos e estratégias para a IA no Uzbequistão foi implementada desde 2020. Entre os objetivos estratégicos do país está a formação da geração mais jovem, pelo que estabeleceu a meta de formar um milhão de uzbeques através de uma plataforma de formação online.
  • Foi fundada uma nova agência para o desenvolvimento da IA ​​para monitorizar e implementar tecnologias de IA em todos os setores.
  • O recrutamento da geração recém-formada em codificação e a infra-estrutura para apoiar o trabalho de IA são os próximos passos do país.

A actividade do Uzbequistão nos últimos anos no desenvolvimento estrutural da IA ​​e na criação das condições necessárias para a sua formação foi identificada como uma das áreas prioritárias do país. As suas reformas baseiam-se na adoção de documentos regulamentares que estruturam o sistema para criar as condições necessárias para a implementação acelerada da IA ​​na economia (Ministério das Tecnologias Digitais, sem data).

Fundações políticas

Três documentos em particular servem como uma base sólida para o desenvolvimento da IA ​​no Uzbequistão. O primeiro é o Decreto de 2020 do Presidente da República do Uzbequistão “Sobre a aprovação da estratégia “Uzbequistão Digital – 2030” e medidas para a sua implementação efectiva” (Governo do Uzbequistão, 2020). Este documento define tarefas para o desenvolvimento das competências tecnológicas dos professores. Seguiu-se, em 2021, a Resolução Presidencial «Sobre medidas para criar condições para a introdução acelerada de tecnologias de inteligência artificial» (Governo do Uzbequistão, 2021a). Ao abrigo desta resolução, foi aprovado um programa de medidas para o estudo e introdução de tecnologias de IA em 2021-2022, que prevê as principais áreas prioritárias de desenvolvimento para o Programa Estadual, incluindo uma Estratégia de Desenvolvimento de IA, um quadro regulamentar, a utilização generalizada de Tecnologias de IA, ecossistema inovador nacional para IA e cooperação internacional.

Por último, 2021 trouxe também a Resolução Presidencial “Sobre medidas para criar um regime especial para a utilização de tecnologias de inteligência artificial” (Governo do Uzbequistão, 2021b). No âmbito desta resolução, foi aprovada a introdução de um regime especial para a utilização de tecnologias de IA no âmbito da investigação experimental e inovadora.

Tarefas estratégicas

Tal como descrito acima, o Decreto do Presidente de 2020 levou à adopção da estratégia Uzbequistão Digital – 2030. Uma das principais conquistas desta estratégia até agora foi a organização da formação de 587,000 pessoas nos conceitos básicos de programação informática, incluindo através da atração de 500,000 jovens no âmbito do projeto Um Milhão de Codificadores Uzbeques. Este projeto de grande escala resulta de uma parceria com a Dubai Future Foundation, nos Emirados Árabes Unidos, e foi lançado no final de 2019 (Universidade Inha em Tashkent, 2019). One Million Uzbek Coders é uma plataforma de ensino à distância gratuita para o público em geral, especialmente dirigida a jovens com estudantes a partir dos 13 anos. Este programa de formação está em curso e em 2021 já atingiu cerca de 500,000 alunos (ITPARK, 2021).

O Uzbequistão Digital – 2030 também conseguiu a implementação de mais de 280 sistemas de informação e produtos de software para automatização de processos de gestão, produção e logística em empresas do sector económico. Entretanto, o país consolidou instituições de ensino superior relevantes nas suas regiões para melhorar a literacia digital e as competências dos kokims (chefes de regiões) e funcionários de órgãos e organizações estatais, formando 12,000 funcionários em tecnologia da informação e segurança da informação.

Infraestrutura para o desenvolvimento

Está a ser dada especial atenção à criação da infraestrutura integrada necessária para o desenvolvimento da IA. Na Aliança Conjunta para o Desenvolvimento da IA, o Ministério para o Desenvolvimento das Tecnologias de Informação e Comunicações atua como um órgão de trabalho em parceria com o Ministério do Desenvolvimento Inovador, outras agências governamentais, bancos comerciais e o setor privado. A Aliança, em parceria com a Universidade de Tecnologias de Informação de Tashkent, dirigirá um programa de doutoramento, bem como organizará programas de formação e ensino para estudantes.

Infraestrutura abrangente para o desenvolvimento de inteligência artificial no Uzbequistão

  • Criação de um Departamento para a Introdução e Desenvolvimento de Tecnologias de IA com base no Ministério para o Desenvolvimento das Tecnologias de Informação e Comunicações.
  • Criação de uma Aliança para o Desenvolvimento de IA em cooperação com o Ministério para o Desenvolvimento das Tecnologias de Informação e Comunicações, o Ministério do Desenvolvimento Inovador, agências governamentais, bancos comerciais e grandes empresas industriais.
  • Criação do Instituto de Investigação para o Desenvolvimento de Tecnologias Digitais e Inteligência Artificial no âmbito do Ministério para o Desenvolvimento das Tecnologias de Informação e Comunicações.
  • Criação de um programa doutoral na especialidade ‘Tecnologias digitais e inteligência artificial’ nos sistemas das instituições de ensino superior.

A complexidade da infra-estrutura que está a ser criada deverá permitir cobrir todas as áreas de desenvolvimento da IA ​​no país. Assim, a política estatal no domínio da IA ​​será coordenada pelo Departamento para a Introdução e Desenvolvimento de Tecnologias de IA do Ministério para o Desenvolvimento das Tecnologias de Informação e Comunicação. A Aliança promoverá a implementação conjunta de projetos prioritários para a introdução de tecnologias de IA nos setores económicos e sociais e no sistema de administração pública, a otimização dos custos para o seu desenvolvimento e a divulgação de melhores práticas nesta área entre agências e organizações governamentais. O programa de doutorado produzirá especialistas altamente qualificados na área de IA.

Um novo instituto de pesquisa

Uma parte importante desta infra-estrutura é o Instituto de Investigação para o Desenvolvimento de Tecnologias Digitais e Inteligência Artificial, subordinado ao Ministério para o Desenvolvimento das Tecnologias de Informação e Comunicações. Entre as suas principais tarefas está a organização de investigação científica que visa a implementação generalizada da estratégia Uzbequistão Digital – 2030 e a introdução de tecnologias de IA em diferentes sectores da economia, na esfera social e no sistema de administração pública. O Instituto de Investigação também realizará investigação científica fundamental e aplicada no domínio da IA, formando um ecossistema científico para o desenvolvimento de tecnologias digitais. Desenvolverá ainda produtos inovadores para automatização de processos de gestão e produção baseados em tecnologias de IA, bem como os seus modelos, algoritmos e software. Por último, tem como missão o estabelecimento de cooperação e implementação de projetos conjuntos com as principais instituições inovadoras e científicas estrangeiras para o desenvolvimento de tecnologias de IA.

Um projecto, actualmente em fase de iniciação, no domínio da actividade científica do Instituto de Investigação é a criação de uma plataforma electrónica contendo um índice nacional de citações de artigos científicos e uma base de dados bibliográfica de publicações científicas. Este projeto é notável por ser um dos primeiros a criar IA em atividades de pesquisa no Uzbequistão. Neste sentido, no âmbito das reformas em curso, é importante intensificar a implementação da IA ​​em todo o domínio científico.

Colocando um milhão de codificadores para trabalhar

Graças aos esforços activos do governo ao longo dos últimos anos, o quadro institucional da IA ​​no Uzbequistão está a ser reforçado. Em particular, estão a ser criadas condições favoráveis ​​para a investigação científica no domínio da IA. Mas paralelamente às condições criadas, é importante acelerar o número de projetos científicos na área da IA, o que, em nossa opinião, hoje não é suficiente.

Neste sentido, é importante ter em conta a recomendação do Revisão da Inovação para o Desenvolvimento Sustentável do Uzbequistão conduzido pelas Nações Unidas, onde se observa que 'a criação de um grande grupo de programadores exigirá uma reestruturação significativa do sistema de ensino superior e uma integração mais estreita das TI com empresas de TI locais e estrangeiras' (UNECE, 2022). Esta recomendação serve como um sinal importante para a activação de medidas específicas para atrair projectos de investimento estrangeiro para o desenvolvimento da IA ​​em todas as esferas da vida socioeconómica e especialmente na esfera científica.

Na fase inicial da formação da IA ​​na esfera científica do Uzbequistão, é importante que os esforços do governo visem criar condições para atrair projetos científicos e aplicados estrangeiros no domínio da IA. Estas ações reforçarão as competências práticas de especialistas formados no domínio da IA. Por outro lado, estas medidas ajudarão a impedir a saída de especialistas nesta área para projetos mais atrativos realizados em países estrangeiros.

O governo continua a desenvolver e aprovar mecanismos para aumentar a atratividade do campo de investigação da IA. Isto é importante, uma vez que a transição mais rápida possível da esfera científica para a IA irá acelerar esta transição noutras indústrias e esferas da economia.

Referências

Próximos Passos

Após a publicação da primeira versão deste documento de trabalho, organizaremos mais workshops regionais, bem como consultas. Estas iniciativas servirão para validar os conceitos descritos no documento e promover uma compreensão das prioridades, sucessos e desafios encontrados pelos países à medida que preparam os seus ecossistemas de investigação para a integração da IA.

Ainda este ano, lançaremos a segunda e última versão deste documento de trabalho, apresentando estudos de caso adicionais de diversos países, incluindo: França, Jordânia, Malawi, Marrocos, Nigéria, Noruega, Emirados Árabes Unidos, Reino Unido, Panamá , Romênia, Ruanda, África do Sul, Estados Unidos.

O cronograma do projeto desde o seu início é descrito abaixo:

  • Workshop regional em Kuala Lumpur, Malásia – 5 de outubro de 2023
  • Publicação da versão 1 do artigo – 26 de março de 2024
  • Workshop regional em Santiago do Chile, Chile – 9 de abril de 2024
  • Envolvimento da região África – Abril/Maio de 2024
  • Publicação da versão 2 do artigo – outono de 2024

O documento de trabalho está acessível para comentários por meio de um formulário on-line nesta página da publicação.

Recomendamos que você entre em contato diretamente com o Centro para obter mais informações.

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