Nobena država danes nima dovolj podatkov, načrtovanja in računskih zmogljivosti
Dr. Gian Pathak
Umetna inteligenca (AI) preoblikuje gospodarstvo in obljublja nove priložnosti za produktivnost, rast in odpornost. Države po vsem svetu se prav tako odzivajo z nacionalnimi strategijami umetne inteligence, da bi izkoristile te spremembe. Vendar nobena država danes nima ustreznih podatkov ali ciljnega načrta o nacionalni računalniški zmogljivosti umetne inteligence. Ta politična slepa pega lahko vpliva na domače gospodarske cilje.
To je bistvo nedavnega dokumenta OECD o digitalnem gospodarstvu z naslovom „Načrt za izgradnjo nacionalnih računalniških zmogljivosti za umetno inteligenco“. Poročilo je zagotovilo prvi zemljevid, ki oblikovalcem politik pomaga oceniti in načrtovati nacionalno računalniško zmogljivost umetne inteligence, ki je potrebna za povečanje produktivnosti in uresničitev celotnega gospodarskega potenciala umetne inteligence.
Omeniti je treba, da Indija trenutno razvija nacionalni portal virov za umetno inteligenco v okviru Centra odličnosti za umetno inteligenco. Platforma bo zagotovila spletni sistem za iskanje in brskanje po virih AI, vključno z usposabljanjem in računalniško platformo v oblaku. Druge države, ki so sprejele nekaj pobud v zvezi s tem, so Kanada, Čile, Kolumbija, Francija, Nemčija, Japonska, Koreja, Slovenija, Španija, Združeno kraljestvo, ZDA, Srbija, Tajska in Evropa (deljena z državami članicami). Vendar so vsa prizadevanja daleč od potrebnega.
Čeprav so se vlade v Načelih OECD o umetni inteligenci iz leta 2019 zavezale k prvim medvladnim standardom o umetni inteligenci, vključno z osnovno infrastrukturo, kot je umetna inteligenca, da bi upoštevale “razvoj in dostop do digitalnega ekosistema za zaupanja vredno umetno inteligenco”. Napredek vlad po vsem svetu je bil počasnejši od hitre rasti na področju umetne inteligence.
Le nekaj gospodarstev uvršča superračunalnike med najboljše računalniške sisteme, pri čemer so gospodarstva v vzponu redko zastopana na seznamu 500 najboljših. Seznam Top500 iz novembra 2022 prikazuje 34 gospodarstev z “najboljšimi superračunalniki”. Največja koncentracija vrhunskih superračunalnikov (32 %) je v Ljudski republiki Kitajski, sledijo ZDA (25 %), Nemčija (7 %), Japonska (6 %), Francija (5 %) in Združeno kraljestvo ( 3 %). 17 držav na seznamu Evropske unije (EU27) predstavlja skupno 21 % najboljših superračunalnikov. Poleg te skupine preostali svet predstavlja 12 % vrhunskih superračunalnikov. 90 % najboljših superračunalnikov je bilo razvitih v zadnjih petih letih. V zadnjih letih so bili superračunalniški sistemi čedalje bolj nadgrajeni za izvajanje delovnih obremenitev, specifičnih za AI, čeprav seznam ne razlikuje superračunalnikov glede na zmožnost delovne obremenitve, specializirane za AI. Vendar preprosto seštevanje seznama Top500 ne razkrije celotne slike zaradi variacij v številkah in uspešnosti.
Po opredelitvi računalništva z umetno inteligenco poročilo obravnava kazalnike, nize podatkov in približke za merjenje nacionalne računalniške zmogljivosti z umetno inteligenco ter opredeljuje ovire za merjenje in primerjalno analizo nacionalne računalniške zmogljivosti z umetno inteligenco v državah. Priporoča računalniško shemo AI v treh dimenzijah: učinkovitost, zmogljivost in odpornost. Zmogljivost vključuje razpoložljivost in uporabo umetne inteligence; Uspešnost vključuje ljudi, politiko, inovacije in dostop; Odpornost pa vključuje varnost, suverenost in trajnost.
Vendar pa je sprejemanje sprememb, ki jih omogoča AI, odvisno od razpoložljivosti infrastrukture in programske opreme za usposabljanje in uvajanje modelov AI. Zagotavljanje, da imajo države dovolj “računalniške zmogljivosti umetne inteligence”, da zadovoljijo svoje potrebe, je ključnega pomena za uresničitev celotnega gospodarskega potenciala umetne inteligence.
Številne države so razvile nacionalne strategije za umetno inteligenco, ne da bi v celoti ocenile, ali imajo dovolj domače računalniške infrastrukture in programske opreme za umetno inteligenco za doseganje svojih ciljev. Drugi gonilniki umetne inteligence, kot so podatki, algoritmi in zmogljivosti, so v političnih krogih deležni precejšnje pozornosti, vendar so strojna oprema, programska oprema in povezana infrastruktura, ki omogočajo napredek umetne inteligence, prejeli relativno manj pozornosti.
Danes standardizirana merila nacionalne računalniške zmogljivosti umetne inteligence ostajajo politična vrzel. Takšne dejavnosti bodo OECD in partnerskim gospodarstvom omogočile boljše razumevanje računanja umetne inteligence in njegovega odnosa do razširjanja umetne inteligence, izboljšanje izvajanja strategij umetne inteligence ter prihodnje politike in naložb.
Povpraševanje po računalništvu z umetno inteligenco je dramatično naraslo za sisteme strojnega učenja, zlasti za globoko učenje in nevronske mreže. Glede na raziskave so se računalniške zmogljivosti, potrebne za usposabljanje sodobnih sistemov strojnega učenja, merjene v številu matematičnih operacij (tj. operacije s plavajočo vejico na sekundo ali FLOPS), od leta 2012 kljub algoritmom in programski opremi povečale stotisočkrat. . Izboljšave, ki zmanjšujejo zahteve po energiji sistema. Naraščajoče računalniške zahteve sistemov umetne inteligence ustvarjajo večje povpraševanje po specializirani programski opremi, strojni opremi in povezani infrastrukturi ter kvalificirani delovni sili, ki je potrebna za njihovo učinkovito in uspešno uvajanje.
Ko vlade vlagajo v razvoj sofisticirane umetne inteligence, se lahko pojavijo ali poglobijo računalniške ločnice. Takšno nesorazmerje v računalniških virih krepi družbenoekonomske razkole, ustvarja nadaljnje razlike v konkurenčni prednosti in povečanju produktivnosti. V zadnjem desetletju so pobude, ki jih vodi zasebni sektor v državah, imele več koristi od sofisticiranih računalniških virov umetne inteligence, zlasti komercialnih ponudnikov storitev v oblaku, v primerjavi z javnimi raziskovalnimi ustanovami in akademskimi ustanovami. OECD. Strokovna skupina za AI Compute and Climate izboljšuje kolektivno razumevanje in merjenje računanja AI, da bi osvetlila razlike v računalništvu AI med državami in znotraj nacionalnih ekosistemov AI.
Ugotovitve in vrzeli pri merjenju so opredeljene v poročilu, da bi bili informirani o prihodnjem delu pri razvoju meritev, specifičnih za umetno inteligenco, za merjenje in primerjavo računalniške zmogljivosti umetne inteligence v državah. Vključujejo: nacionalne pobude politike umetne inteligence bi morale upoštevati računalniško zmogljivost umetne inteligence; Nacionalne in regionalne standarde za zbiranje in merjenje podatkov je treba razširiti; Oblikovalci politik potrebujejo vpogled v računalniške zahteve sistemov umetne inteligence; Meritve, specifične za umetno inteligenco, je treba razlikovati od splošnega računalništva; Delavci potrebujejo spretnosti, povezane z računalništvom z umetno inteligenco, in dostop do usposabljanja za učinkovito uporabo računalništva z umetno inteligenco; Dobavne verige in vložke z umetno inteligenco je treba preslikati in analizirati. (IPA storitev)
