是时候让印度脱离艾未沉睡了

作为拜登政府的“人工智能扩散框架”的沉默但令人不愉快的分开礼物,陈述了美国希望成为21世纪新兴技术的老大哥。通过建立一个限制高级AI芯片和模型权重的三层结构,美国将武器化技术作为地缘政治力量的工具。

该框架严重阻碍了印度获得建立高级AI功能所需的关键资源和工具。它限制了高性能AI芯片的可用性,例如图形处理单元(GPU)和NVIDIA等公司生产的专门加速器,这对于培训和部署复杂的AI模型至关重要。这些芯片是大型机器学习和高端计算任务的骨干,没有它们,印度的开发尖端AI系统的能力将大大降低。

此外,还限制了对从自然语言处理到预测分析的应用至关重要的大型预训练的AI模型及其权重。这迫使印度要么依靠过时的模型,要么花费大量资源从头开始建立自己的资源,从而扩大了AI创新中IT与全球领导者之间的差距。但是,只要我们现在醒来,这可能不是一个坏主意。

这些限制进一步扩展到云计算资源和专有AI软件,并在I级国家中开发和托管。 AWS,Google Cloud或Microsoft Azure等可扩展的计算平台以及Tensorflow和Pytorch等关键框架是AI研发(R&D)的基础。访问这些资源的风险有限使印度机构更难与全球参与者竞争。

该框架还破坏了印度为国防,关键基础设施和安全等战略应用开发AI的能力。许可和出口控制通过增加成本并延迟访问基本技术来加剧挑战。这损害了印度实现技术自力更生的能力,并使它容易受到地缘政治压力和供应链破坏的影响。

在1990年代,印度踏上了大胆而紧急的旅程,以建立核能,认识到全球权力动态和国家安全将不再由外部力量决定。面对国际制裁和压力,印度在1998年推动了其核试验,发出了强烈的自力更生和战略自治信号。政府激发了美国的科学界,优先考虑资源,并将努力引入了土著研发。结果是一种核威慑,不仅加强了印度的安全,而且提高了其全球地位。

这项任务的关键教训是在追求技术自力更生时需要紧迫,民族重点和明确的战略愿景。就像核计划一样,印度的AI任务必须受到类似的目的和即时性的驱动,以确保对人才,基础设施和研发的投资得到优先级。

数十年来,AI有望定义经济能力,社会发展和军事优势。领导人工智能创新的国家将决定全球标准,控制关键供应链,并保持对国际联盟的影响。但是,我们为这场比赛的准备是令人沮丧的。

2018年启动的国家人工智能计划取得了很大的进步。与全球基准相比,以12亿美元的预算支持,印度赛任务的预算为12亿美元。根据《筹码与科学法》,美国已承诺2800亿美元。中国已经投资了超过1004亿美元的私人AI风险投资,而政府在全球AI初创公司投资了超过2080亿美元。印度的支出仅为这一小部分。

印度的STEM(科学,技术,工程和数学)生态系统虽然产出多产,但却遭受了质量赤字。印度每年生产数十万个工程师,但很少有人具备高级AI研究或开发所需的技能。我们的大部分学术界已经过时了,行业在孤岛中运作,而无需在研发上投资,而它们之间的研究合作是有限的。如果没有系统的改革来提高质量,印度可能会像Web 1.0和Web 2.0革命一样成为国内技术技术的消费者。这种依赖性不仅会扼杀创新,而且还会使我们面临地缘政治压力和供应链脆弱性。

尽管印度可能会提出与特朗普总统不公平的问题的问题,但很天真地期待没有代价的让步。鉴于他的交易风格,问题是我们将被迫进行交易。这是依赖的风险。
这可能包括放松印度美国产品的市场访问,欢迎像Starlink和Tesla这样的公司,而不会受到根深蒂固的印度企业集团的抵制,并为像亚马逊和沃尔玛这样的电子商务巨头提供了更大的灵活性,而不仅仅是零售业,而是在扩大其许可访问权限方面用于金融服务。美国也可能推动加强国防联系,包括高价值购买。对印度的问题是,特朗普要求的让步是否付出了太高的代价。

没有土著能力,印度将发现自己处于不利地位,无法在全球谈判中有效讨价还价。仅印度的市场规模就能确保有利条款的假设既简单又有缺陷。 AI创新在知识产权,人才和下文中蓬勃发展,而不仅仅是消费者的需求。

印度对人工智能的方法必须从自满态度转变为任务紧迫。 Jugaad的创新虽然受到庆祝,但对于AI开发的复杂性不足。这需要在研发,强大的计算基础架构以及能够在全球范围内竞争的人才管道进行持续投资。公私合作伙伴关系,跨境合作和政策连贯性至关重要。

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