[10-я Академия EAI] ⑧ Искусственный интеллект и политика Южной Кореи в области ИИ

Ссылка на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=Woxx63bfJ64

■ Пэк Со Ин_Профессор, кафедра глобальной культуры и коммерции, Университет Ханян.

Стенограмма видео

Добрый вечер. Спасибо, что пришли сюда так поздно в будний день. Меня зовут Сео-ин Бэк из Университета Ханян. Вы, возможно, были удивлены всем разговором о технологиях во время представлений, но моя специальность в бакалавриате была инженерной. Я верю, что сегодня у нас есть один студент, который также пришел из инженерной сферы. Вы здесь? Ах, да. Добро пожаловать. Я изучал инженерию только на бакалавриате; моя магистерская и докторская степени были в области управления технологиями. После окончания я постоянно работал в области технологической политики. Таким образом, мой фокус был на управлении, ориентированном на технологии, затем на политике, а теперь, когда ИИ сам стал первостепенным, моя тема исследования немного сместилась в сторону ИИ. Я полагаю, что мы поделились некоторыми материалами для чтения перед этим занятием. У вас была возможность ознакомиться с ними?

В прошлом году, после смены правительства, Южная Корея создала нечто, называемое Планом действий по ИИ. Мы разработали План действий по ИИ Республики Корея, потому что Соединенные Штаты сначала создали свой, затем Китай, и мы почувствовали, что не можем позволить себе отстать. Мы создали 100 пунктов действий, которые необходимо немедленно реализовать, чтобы стать одной из трех ведущих мировых держав в области ИИ, или 'ИИ G3'. Я отвечал за создание пункта номер 98. Он касается того, как стратегически формулировать глобальную дипломатию в области ИИ. Поэтому сегодня я планирую поделиться некоторыми своими практическими опытами в этой области. Я предполагаю, что ИИ упоминался хотя бы кратко почти во всех ваших лекциях.

Влияние и геополитические последствия ИИ

Я уверен, что это упоминалось на сегодняшней лекции по обороне, и профессор Хёнг-жа Бэ, вероятно, обсуждал это подробно. Я ожидаю, что это также станет основной темой на предстоящей лекции профессора Сунг-джу Ли. Вы можете в основном рассматривать это как стандартную тему сейчас. В социальных науках, особенно для этой аудитории, где большинство из вас специализируются на политических науках и международных отношениях, почти каждая работа кажется посвященной ИИ. Это верно для почти каждой области. Инженерия касается ИИ, бизнес-администрирование касается ИИ, социальные науки касаются ИИ, исследования политики касаются ИИ — все сосредоточены на ИИ. Ключевой вопрос, особенно в политических науках и международных отношениях, заключается в том, как мы должны воспринимать ИИ? Существует множество потенциальных сравнений: ядерная энергия, электричество и так далее.

В некоторых областях, таких как бизнес-администрирование, существует тенденция быть очень оптимистичными, рассматривая ИИ как новое электричество, которое делает невозможное возможным. Однако в политических науках и международных отношениях, похоже, больше внимания уделяется значительным рискам. Лично я считаю, что, хотя это может занять некоторое время, чтобы полностью развернуться, его влияние похоже на все эти вещи, объединенные вместе. Я думаю, что его волновой эффект будет сопоставим с эффектом электричества, ядерной энергии и нефти, собранными вместе. Таким образом, хотя он обладает бесконечным потенциалом, он также несет огромные риски. Он несет множество рисков, и, возможно, более важно, как я обсудю позже, он имеет очень, очень высокую вероятность углубления поляризации.

Конкуренция в области ИИ между США и Китаем и перспектива секьюритизации

Этот момент, похоже, является ключевым. Когда ИИ стал таким важным? Если вы посмотрите на историю ИИ, вы увидите, что дебаты идут уже очень давно. Однако тот ИИ, который мы видим сейчас — пост-трансформерный период ИИ — кажется, стал более заметным в неинженерных областях примерно в 2016 году. Увеличилось ощущение, что эту технологию больше нельзя оставлять без контроля. Более того, в контексте отношений между США и Китаем возникло осознание того, что Китай догоняет гораздо быстрее и угрожающе, чем ожидалось. Это, похоже, создало ощущение кризиса. В результате, если вы посмотрите на политику США в области ИИ сегодня, это в значительной степени политика безопасности. Она сильно сосредоточена на сдерживании своего соперника, внедрении экспортного контроля и запрете инвестиций в китайские компании. Она даже ограничивает продажи в США, если используются китайские компоненты. Это очень жесткие меры. Если вы хотите увидеть происхождение этих мер, вам следует обратиться к отчету 2021 года от Национальной комиссии по искусственному интеллекту (NSCAI).

Эта новая организация была создана, и она выпустила отчет объемом около 700 страниц. На самом деле, почти каждый инструмент, который США могли бы использовать, описан в этих 700 страницах. Вопрос в том, как эти инструменты были разработаны с тех пор. Хотя некоторые недавние меры могут не быть там, почти каждый инструмент, который мы можем представить, включен. Они просто внедряются с временным запаздыванием. Это ознаменовало момент, когда взгляд США на ИИ изменился. Он больше не рассматривался как общая интернет-технология, а как актив безопасности. Это потребовало разделения партнеров на надежные и ненадежные лагеря, обеспечивая, чтобы США оставались номером один и предотвращая, чтобы конкурент, угрожающий их системе, обошел их.

Это не может произойти. Именно тогда эта перспектива секьюритизации была полностью принята. В названии самой комиссии есть слово 'Безопасность', что явно показывает сильную тенденцию рассматривать ИИ через призму безопасности. Параллельно с этим две силы, влияющие на почти каждый сектор и социальную сферу по всему миру, это, во-первых, геополитика, и, во-вторых, сам ИИ. Развитие ИИ происходит гораздо быстрее, чем мы думаем. Это невероятно быстро, во многих секторах. Прошло чуть больше трех лет с момента выхода ChatGPT, но за это время стали возможны всевозможные вещи.

Стали возможны всевозможные вещи, технология значительно развилась, и появилось много конкурентов. И, что удивительно, Claude недавно превзошел ChatGPT. Он начал генерировать доход, и его корпоративная стоимость стала значительно выше. Иронично, что ChatGPT, оригинальная и ведущая компания, отложила свое IPO, в то время как Claude планирует выйти на биржу в этом году. Мы наблюдаем такие странные явления. В мире науки самым удивительным событием, безусловно, было связано с Нобелевской премией. Лауреаты Нобелевской премии 2024 года по физике и химии были всеми исследователями глубокого обучения.

Исследователи глубокого обучения. Это произошло, на самом деле, гораздо быстрее, чем мы думали. Обычно Нобелевская премия вручается лицам, которые оказали огромное влияние в своей академической области на протяжении нескольких десятилетий. Конечно, такие люди, как профессор Джеффри Хинтон, работали над этим в течение десятилетий, даже когда никто другой не занимался этим. Но такие люди, как Демис Хасабис, генеральный директор Google DeepMind, хотя он также долго исследовал, применял ИИ в этой конкретной области всего лишь короткое время. Его первое значительное достижение — AlphaGo в 2016 году, за которым последовал AlphaFold, который используется для синтеза белков в химии. Теперь все в этой области используют его по умолчанию, так же как мы используем ChatGPT. Мир без него теперь невозможно представить.

Таким образом, это достижение, похоже, произошло за исследовательскую карьеру менее 10 лет. С одной стороны, можно сказать, что это удивительно и невероятно быстро. Но с другой стороны, мы должны признать, что временные рамки для ИИ отличаются от тех, к которым мы привыкли. В ИИ один год может быть как десять лет, а иногда месяц считается годом. Этот цикл ускоряется. Таким образом, на самом деле организация, возглавляемая доктором Демисом Хасабисом, достигла огромного количества за всего лишь шесть или семь лет.

Темпы развития ИИ и изменения в научном сообществе

На самом деле, дело не только в ИИ; среди исследователей, связанных с Google, есть около пяти или шести лауреатов Нобелевской премии. Это больше, чем вся страна Южная Корея. Таким образом, этот ландшафт также меняется очень быстро. И не так давно — хотя лично это кажется очень давно — появление Mithos еще больше усилило ситуацию. С появлением ИИ, который разрабатывает другой ИИ, как Mithos, темпы резко ускорились. Изначально были люди, разрабатывающие ИИ. Они хорошо его развивали, а затем заставляли его выполнять свою работу, преодолевая время и пространство, день и ночь.

Причина, по которой новые, мощные модели появляются с все более высокой скоростью, заключается в том, что сам ИИ теперь занимается разработкой. Данные, отслеживающие эту тенденцию, показывают, что в среднем каждый день выпускается более одной новой значимой модели. И затем ИИ начал преодолевать многолетние барьеры в таких областях, как безопасность и оборона. Это стало огромным шоком, и волны шока все еще ощущаются.

Я расскажу об этом подробнее позже, но это произошло в Соединенных Штатах. До этого момента США беспокоились о быстром росте Китая. Мыслили так: 'Мы сейчас впереди, но Китай наступает нам на пятки. Тот способ, которым мы сейчас развиваем и регулируем технологии, не позволит нам конкурировать с Китаем. Мы не можем расширить разрыв.' Поэтому подход заключался в том, чтобы активно продвигать развитие технологий, устраняя все препятствия. Короче говоря, идея заключалась в том, чтобы действовать больше как Китай. Это был преобладающий режим. Но после появления Mithos США были шокированы, как и остальной мир. Настроение изменилось на: 'Может быть, нам стоит на мгновение остановиться. Могут произойти вещи, которые мы даже не можем представить.' Такова текущая ситуация.

Другие страны находятся в том же положении. Когда Mithos впервые был выпущен, он был доступен в течение нескольких дней, затем появился Fable-5, а затем он был внезапно отключен. Отключение было основано на национальности. Граждане США могли получить доступ, но все остальные были заблокированы. Для таких стран, как наша, которые сильно зависят от США в области обороны — и это будет верно для многих средних держав — это создало осознание того, что лучшая технология, связанная с обороной, контролируется. Это привело к своего рода травме.

Травма, которая заставила нас думать: 'Ах, нам нужно развивать такую технологию самостоятельно и быстро.' Конечно, доступ позже немного ослабили. Таким образом, ситуация сейчас довольно хаотична, и это верно и для Соединенных Штатов. США не являются монолитом, в конце концов. Я уверен, что в Anthropic тоже есть некоторая внутренняя путаница. Суть в том, что развитие технологий стало происходить гораздо быстрее, чем мы думали. Похоже, оно превзошло даже воображение самих разработчиков. Это похоже на то, что я говорю своим студентам: пытаться предсказать, когда ИИ появится или как он изменит мир, читая академические статьи, слишком медленно, учитывая быстрые темпы развития ИИ, которые я только что описал. Чтение статей означает, что вы уже отстаете.

Мой любимый способ быть в курсе — следить за длинными интервью с технологическими лидерами, которые часто публикуются. Вы можете найти интервью, которые длятся три часа, и они публикуются почти мгновенно. Я думаю, что чтение этих интервью — лучший подход. Например, если крупное американское технологическое СМИ берет интервью у кого-то сегодня утром, расшифровка может быть опубликована в тот же день или даже в реальном времени. Таким образом, если вы хотите знать, как ИИ изменит вещи, лучший способ — следить за ключевыми фигурами. Вы, вероятно, можете добавить Сэма Альтмана в эту группу. Следите за их основными выступлениями на конференциях в реальном времени или их интервью. Интервью в наши дни очень глубокие. Я думаю, что использование YouTube для этого — отличная функция, и это лучший способ понять текущий ландшафт.

Многомерная конкуренция в области ИИ и реорганизация академических областей

Даже мысли этих лидеров со временем немного меняются. Но одно, что они все последовательно говорят, это то, что эта технология появится раньше, чем мы думаем, и ее влияние будет гораздо больше, чем мы можем себе представить. Постоянно появляется множество новых услуг. Долгое время они исходили из США, затем Китай начал догонять, а после прорывов DeepMind мы увидели поток различных моделей. Это хаотичная гонка. В настоящее время конкуренция в области ИИ включает в себя конкуренцию моделей, но с моей личной точки зрения, есть две основные точки фокуса. Одна, похоже, находится в Физическом ИИ, сосредоточенном на том, как его можно применить в реальном мире. Другая — Агентный ИИ. И в связи с наукой и технологиями, ИИ для науки является основным полем битвы. Есть много статей, подобных этой. Вы можете задаться вопросом, почему я включил это. Это статья, оценивающая использование больших языковых моделей (LLM) для научного открытия, и у нее огромное количество авторов. Моя точка зрения не о количестве авторов. Если вы посмотрите на их аффилиации, вы увидите, что каждая академическая дисциплина представлена, от права до гуманитарных наук. Таким образом...

Большинство университетов, включая корейские, уже меняются. ИИ стал основным уровнем грамотности, базовыми знаниями, необходимыми во всех областях. Люди в лингвистике должны уметь использовать и оценивать ИИ. В последнее время, похоже, много нашего образования сосредоточено на том, как быстро и эффективно использовать эти инструменты. Умение хорошо их использовать важно, очень важно. Но это то, что социальные ученые могут сделать хорошо, чтобы добавить ИИ к своим существующим знаниям, чтобы критически исследовать ИИ в глубину. Это то, что мы часто называем 'ИИ + X' — использование ИИ для трансформации существующих отраслей.

Но, наоборот, 'X + ИИ' также так же важно: рассматривать ИИ с точки зрения своих собственных знаний в области. Если я философ или политолог, как я должен воспринимать появление ИИ с этой точки зрения? Вы не должны просто создавать ИИ-агента, чтобы усердно собирать статьи, связанные с ИИ и политическими науками. Действительно важное обсуждение касается того, что это появление означает и какие изменения оно принесет в существующий порядок. Часть обучения инструментам — это то, что вы можете сделать самостоятельно, через буткемп или краткосрочный курс. Самое важное — это то, что лучший способ учиться — это просто много использовать его самостоятельно, грубой силой.

Перспектива рассматривать ИИ изнутри своих собственных знаний в области также важна. Например, вопрос заключается в том, как философ или политолог должен воспринимать появление ИИ с их собственной дисциплинарной точки зрения. Недостаточно просто создать ИИ-агента для сбора соответствующих статей. Обсуждение о том, что означает появление ИИ и какие изменения оно принесет, имеет решающее значение. Такое обсуждение можно проводить независимо или через буткемпы и краткосрочные курсы. Что наиболее важно, так это широко использовать технологию самостоятельно.

ИИ и инновации в научных исследованиях: соперничество между США и Китаем

Поэтому я хочу подчеркнуть, что вам не нужно сосредотачиваться только на этом. Страна, которая лучше всего справляется с научными исследованиями и инновациями, — это, конечно, Соединенные Штаты. В последнее время США объявили о чем-то, называемом Миссией Генезиса. США — это страна, которая произвела больше всего лауреатов Нобелевской премии и мировых инноваций. Учитывая, что она уже так далеко впереди, почему она придает еще большее значение ИИ? Это связано с конкуренцией между США и Китаем. Похоже, что даже США, лидер, чувствует угрозу, что если они не улучшат свои научные возможности с помощью ИИ, Китай может догнать.

Более того, США, вероятно, определили, что научные исследования — это область, в которой они могут подавляюще укрепить свое текущее преимущество и еще больше расширить разрыв с Китаем. Что наиболее важно в науке? Хотя необходимо много ученых, особенно талантливые люди еще более важны. Вам нужно много выдающихся людей, и, что еще более важно, вам нужно огромное количество научных данных. В обоих этих аспектах Соединенные Штаты являются лидером. США накопили модернизированные научные данные дольше всех, и объем данных, которые они хранят, не делая их публичными, огромен.

Более 95% из них не были опубликованы. Есть также данные, которые доступны бесплатно. В таких областях, как исследование космоса, много данных является публичными. Где сосредоточены самые выдающиеся ученые мира? В Соединенных Штатах. А как насчет Китая? Он немного отстает от США, но у него очень много ученых, и он усердно накапливает данные. Однако разрыв с США все еще значителен. Единственное, чего не хватает США, — это достаточного количества младших исследователей или соисследователей, чтобы работать вместе с их ведущими учеными. ИИ может это дополнить. Это похоже на то, как один профессор формирует исследовательскую группу с несколькими аспирантами или постдоками.

Я подозреваю, что они преследуют эту идею, что это может стать огромной лабораторией. Это пример автономной лаборатории Корейского института науки и технологий (KIST). Подобные концепции уже часто появляются. Это варьируется в зависимости от академической области, но особенно в экспериментальных областях проблема ночью может стать катастрофой. Для биологических экспериментов, вероятно, кто-то должен быть на дежурстве. Аспиранты могут по очереди дежурить, но вскоре это может больше не требовать человека. Физический труд и простые повторяющиеся задачи уже в значительной степени заменены. Более того, ИИ уже активно участвует в формулировании новых гипотез и выполнении творческих и сложных задач. Он дает результаты, превосходящие результаты многих человеческих ученых.

Шок от потери рабочих мест и углубление поляризации в эпоху ИИ

Эта область уже довольно развита. Хотя ИИ показывает огромный потенциал, особенно в науке, он также несет огромные риски. Наиболее часто упоминаемая проблема — это рабочие места. Согласно нашим опросам, много разговоров о дезинформации и военных приложениях. Это значительные проблемы, особенно среди молодежи, но преобладающая проблема — это рабочие места. Самый большой страх заключается в том, что рабочие места будут потеряны из-за ИИ. И на самом деле значительное количество рабочих мест уже исчезает в Соединенных Штатах.

Существуют опасения, что все рабочие места, кроме тех, что занимают верхние 0,01%, могут исчезнуть. Еще один важный момент заключается в том, что исчезают рабочие места молодежи — младших специалистов. Для текущего истеблишмента, специалистов среднего и старшего уровня, ИИ является отличным инструментом. Они могут использовать его. Но для тех, кто должен найти работу после окончания учебы, ИИ является конкурентом. Будет трудно устроиться на работу, если вы не сможете доказать, что вы значительно лучше, чем ИИ. Запуск нескольких ИИ-агентов может быть достаточным для компании.

Это очень серьезная дилемма. Мы шутим об этом, но некоторые говорят, что AGI (Искусственный Общий Интеллект) появится через несколько лет, многие ожидают его в течение пяти. Мы говорим о том, как выжить в этой эпохе и какие изменения произойдут. Хотя получить простую работу стало сложнее, возможность стать владельцем бизнеса сразу возросла. Это связано с тем, что вы можете делать вещи немедленно, если хорошо используете ИИ. Хотя много негативных новостей, есть также много случаев, когда ИИ делает ранее невозможные вещи возможными. Например, есть много случаев людей, которые не говорят ни слова по-арабски и никогда не были в арабской стране, успешно продающих там товары с помощью ИИ-агента. Люди используют ИИ и агентов очень эффективно, чтобы решать проблемы, которые были немыслимы в прошлом.

Вот почему мы видим появление многих 'одиночных единорогов'. Единорог — это частная компания с оценкой более 1 триллиона вон. Хотя доход не гарантирован, она должна показать некоторые реальные результаты. Появляется много одиночных единорогов. Есть много случаев, когда два человека генерируют 100 миллиардов вон дохода, или когда компания, основанная двумя людьми, достигает оценки в 2 триллиона или даже 10 триллионов вон. Общей чертой этих компаний является то, что их количество сотрудников невелико по сравнению с их оценкой или влиянием.

В случае DeepMind, хотя человек, который впервые разработал модель, был китайцем, ее разработали 150 человек. 150 человек — это меньше половины размера типичного национального исследовательского института в Корее. Многие национальные исследовательские институты имеют тысячи сотрудников. Эта работа была выполнена одной небольшой лабораторией. Если бы она вышла на биржу, ее оценка составила бы десятки триллионов вон. Мир меняется таким образом. Проблема, однако, заключается в том, что это возможно только для тех, кто имеет определенную базовую основу. Возможность приходит к тем, кто может позволить себе подписку или имеет базовые знания, чтобы распознать потенциал в ИИ.

Вы не сможете сделать много с ИИ, если находитесь в месте без электричества. МВФ провел исследование с отчетом по этому поводу несколько лет назад. Как я уже упоминал, ИИ меняется месяц за месяцем, поэтому ситуация может быть другой сейчас, но общая тенденция такова. Во-первых, высокодоходные или высокоспециализированные профессии имеют более высокий риск воздействия. Из-за AGI (Искусственного Общего Интеллекта) их риск воздействия неизбежно высок. Врачи, юристы и другие находятся под высоким воздействием. Почему это так?

С точки зрения оператора, желание заменить высокозатратный персонал является самым сильным. В то же время, если эти профессионалы эффективно используют ИИ, у них также есть высокий потенциал для обеспечения новых возможностей. Врач, который хорошо использует ИИ, или юрист, который хорошо использует ИИ, вероятно, будет зарабатывать гораздо больше денег или создавать большую ценность. Для развивающихся стран или низкоквалифицированных рабочих профессий вероятность замены низка, и шансы на получение новых возможностей также низки. Эта тенденция касается как развитых, так и развивающихся стран, и она аналогична в глобальном масштабе с точки зрения пола. У женщин меньшая подверженность и также меньше возможностей. Та же схема наблюдается и по уровням образования. Главная проблема заключается в том, что существующие разрывы — между развитыми и развивающимися странами, между высокообразованными и менее образованными — вероятно, будут расширяться или закрепляться. Влияние также сильно варьируется в зависимости от категории работы. Это данные из США, которые были предоставлены профессором исследователю на GitHub. Они связали все данные о занятости в США, чтобы создать панель управления. Красный цвет указывает на более высокую подверженность. Воздействие ИИ различается для каждой категории работы. Я поделюсь этим материалом, поэтому призываю вас зайти и посмотреть его самостоятельно; это очень интересно. Пожалуйста, нажмите на ссылку, чтобы посетить оригинальный сайт. Это также очень серьезная проблема. В настоящее время физические или рабочие профессии менее затронуты, но все повторяющиеся работы будут заменены. Роботы также могут заменить все повторяющиеся работы.

Люди говорят, что это еще далеко, но в странах, которые хорошо используют ИИ, таких как Китай, многое из этого уже произошло. Повторяющийся труд, очень точный труд, почти полностью заменяется. Высококвалифицированный труд, такой как хирургия, — это другое дело, но вы можете предположить, что легкие, повторяющиеся задачи почти все будут заменены. Anthropic также выпустил отчет на основе собственного анализа данных. Самое важное открытие здесь — это шок от потери рабочих мест для младших специалистов. Младшие позиции сократились. Хотя многие другие вещи все еще неопределенны, снижение числа младших рабочих мест очевидно. LinkedIn также ежегодно объявляет, какие сектора занятости растут, а какие сокращаются. OpenAI также публикует данные о том, что люди делают с ИИ, и некоторые исследователи пишут статьи на основе этого. Причина, по которой я показываю вам эту серию данных, заключается в том, что помимо рабочих мест, изменение задач также имеет значительное значение. Если я разобью свою работу на задачи, это будут образование, исследования, администрирование, внешние мероприятия и так далее. Исследования можно разбить еще больше: чтение статей, проведение литературного обзора, сбор и анализ данных, а затем получение результатов и их представление. Если вы разобьете это еще больше, некоторые из этих задач можно автоматизировать с помощью ИИ. Процесс подачи может быть полностью автоматизирован, а окончательная проверка на опечатки уже в значительной степени автоматизирована. Литературные обзоры могут быть дополнительно поддержаны ИИ, и, как я уже упоминал, генерация гипотез также может быть выполнена с помощью ИИ. Таким образом, идея о том, что задачи переопределяются, является наиболее широко принятой точкой зрения в наши дни. Роль врача такая же.

Роль врача может заключаться в том, чтобы сотрудничать с ИИ, чтобы видеть гораздо больше пациентов и ставить более точные диагнозы. Если вы хорошо выполните эту переорганизацию, производительность значительно возрастет. Однако это также несколько идеалистическая история. Идеальная гипотеза, которую мы придерживались, заключается в том, что если ИИ сам по себе имеет точность 90%, а человек сам по себе имеет точность 95%, то человек и ИИ, работающие вместе, достигнут 100%. Таким образом, долгое время идеалом было то, что мы должны сосуществовать и процветать с ИИ. Но это не правда для всех задач.

Во многих случаях точность улучшается, когда человек отходит в сторону. Есть случаи, когда ИИ сам по себе набирает 150, человек сам по себе набирает 100, а человек и ИИ вместе набирают около 95. Много исследований показывает, что неуклюжее вмешательство человека на самом деле может создать шум. Мы должны понимать, что это зависит от задачи. С корпоративной точки зрения, поскольку большинство из вас готовятся к трудоустройству, лучший подход — анализировать объявления о вакансиях. Вам нужно понять, каких людей ищут компании.

Практические проблемы внедрения ИИ и организационный дизайн

Существует ИИ. В наши дни вы, вероятно, увидите много объявлений о вакансиях, ищущих людей с пониманием ИИ или навыками его использования. На самом деле, в прошлом году MIT провел опрос о бизнес-использовании ИИ и пришел к выводу, что внедрение идет не так хорошо, как ожидалось. Если это так в США, ситуация в Корее, вероятно, более серьезная. Причина очевидна. Установка ИИ не похожа на покупку стиральной машины и волшебное решение ваших домашних дел. Вам нужно подключить его и знать, как им хорошо пользоваться. В случае ИИ 'электричеством' будут данные. Во многих случаях сами данные даже не были собраны. Поэтому внедрение ИИ часто не дает эффекта. Чтобы значительно увеличить производительность, как я уже упоминал, задачи должны быть эффективно разбиты. Организационный дизайн должен уже быть адаптирован для ИИ, позволяя переработать эти задачи, чтобы решить, 'это будет сделано ИИ, а эта часть будет сделана людьми.' Просто внедрить ИИ в существующую организационную структуру с теми же людьми практически невозможно. В наши дни ведущие зарубежные университеты, особенно бизнес-школы, обучают таким предметам, как 'Управление агентами.' Это аналогично тому, как традиционное бизнес-администрирование обучает управлению человеческими ресурсами и организационному управлению, обучая, как управлять людьми для достижения результатов.

Все это было заменено на ИИ-агентов. Поскольку агенты также являются нашими коллегами, конкурентами и теорией, которую мы должны использовать. Речь идет о том, как разделить задачи, как сотрудничать, какие задачи будет выполнять ИИ, а какие ненадежны и требуют проверки людьми. Эта предварительная подготовка занимает довольно много времени. Вот почему эти инициативы часто не работают хорошо. Основная история, по состоянию на прошлый год, заключается в том, что это не было успешно. Порядок обсуждения был: индивидуумы, компании, а затем университеты.

Неудача университетского образования и отбор корпоративных талантов

Итак, какую роль должны играть университеты? Вы знакомы с компанией Palantir? Группа Palantir создала Стипендию Меритократии. Если вы посетите их веб-сайт, это очень интересно. Самая интригующая фраза находится вверху: 'Пропустите степень.' Что это означает, так это то, что блестящие технологические и ИИ-компании Кремниевой долины говорят, что высшее образование в США провалилось. Другими словами, вместо того, чтобы влезать в долги по студенческим кредитам за высшее образование, вам следует сразу же устроиться на работу. Эта компания не является ИИ-компанией, но это очень инновационная программная компания, которая увеличивает производительность компаний через онтологию. Эта компания сосредоточена на найме выдающихся талантов.

Это совершенно невозможно. Чтобы значительно увеличить производительность, как я уже упоминал, задачи должны быть эффективно разбиты. Организационный дизайн, который перерабатывает эти задачи, чтобы сказать 'это будет выполнено ИИ, а эта часть людьми', должен быть заранее хорошо адаптирован для ИИ. Внедрение ИИ в существующую организационную структуру практически невозможно. Вот почему ведущие зарубежные университеты, особенно бизнес-школы, теперь обучают таким предметам, как 'Управление агентами.' Это похоже на то, как традиционное бизнес-администрирование занимается управлением человеческими ресурсами и организационным управлением, чтобы понять, как управлять людьми для достижения результатов.

Все это заменяется ИИ-агентами. Поскольку агенты также являются нашими коллегами, конкурентами и теорией, которую мы должны использовать. Речь идет о том, как разделить задачи, как сотрудничать, какие задачи будет выполнять ИИ, а какие ненадежны и требуют проверки людьми. Эта предварительная подготовка занимает довольно много времени. Поэтому эти попытки часто были неудачными, и основная оценка по состоянию на прошлый год заключается в том, что они не были столь успешными, как ожидалось. Далее давайте посмотрим на индивидуумов, компании и университеты.

Итак, каким местом должен быть университет? Вы знакомы с известной американской компанией Palantir? Группа Palantir создала 'Стипендию Меритократии.' Если вы посетите их веб-сайт, это очень интересно. Самая интригующая фраза вверху — 'Пропустите степень.' Это заявление блестящих технологических и ИИ-компаний Кремниевой долины, заявляющее, что высшее образование в Соединенных Штатах провалилось. Другими словами, вместо того, чтобы влезать в долги по студенческим кредитам за высшее образование, вам следует сразу же устроиться на работу. Эта компания не является ИИ-компанией, но это очень инновационная программная компания, которая занимается онтологией для повышения производительности компаний. Эта компания сосредоточена на отборе выдающихся талантов.

Затем их сразу же ставят на работу в поле. Намного эффективнее обучать их, пока они работают в компании. Это может быть особенно серьезной проблемой в Корее, но не исключительно: университетское образование жесткое, и четырехлетнее университетское образование не обязательно переводится в компетентность на работе. Выпуск из хорошего университета или хорошего факультета не гарантирует, что вы будете хороши в своей работе. Студенты, которые поступают в хорошие университеты, как правило, обладают сильными академическими способностями, поэтому они, как правило, хорошо справляются с любыми задачами, которые им ставят. Поэтому, если можно доказать, что кто-то способен поступить в хороший университет или занять хорошую позицию, было бы гораздо эффективнее нанять их напрямую и заставить их начать практическую работу раньше.

Все признали потенциал сэкономить время, но именно они сделали это реальностью. Более того, сами компании устанавливают критерии отбора. Вторая проблема Южной Кореи заключается в том, что в эпоху ИИ она все еще отбирает будущие таланты через устаревшую систему тестирования на поступление в колледжи (CSAT). Это похоже на то, как пытаться гоняться на машине пешком.

Компании создают свои собственные методы для отбора талантов, выбирая выдающихся людей и заставляя их решать реальные проблемы. Конечная цель университетского образования — не оставаться в университете навсегда, а перейти на следующий этап. Многие студенты в наши дни хотят работать в компаниях. А что вы делаете в компании? В конечном итоге есть клиенты, и вам нужно решать их проблемы. Эта программа начинает этот процесс с 19 лет. Определяя, кто такие клиенты, какие проблемы связаны с ИИ, и получая практический опыт, они могут научиться работать гораздо быстрее и эффективнее. Такие случаи увеличиваются, и такие места, как Университет Минерва, пытались сделать что-то подобное. Даже те, кто имеет докторские степени в области ИИ, склоняются к компаниям, а не к академии, что является большим шоком, чем вы можете подумать.

Теперь из компаний выходит больше высококачественных статей. В идеале Нобелевские премии должны приходить из таких мест, как MIT или Стэнфорд, но теперь они также приходят из Google. В последнее время мы наблюдаем парадоксальную ситуацию, когда профессора Стэнфорда переходят в OpenAI, или блестящие профессора из Гарварда идут в OpenAI для проведения исследований, что приводит к коллапсу существующего порядка. В ответ престижные американские университеты также вносят серьезные изменения, такие как увольнение существующих профессоров или объединение факультетов. Мы также наблюдаем тенденцию к более детализированным академическим программам.

Проблемы, такие как академическая недобросовестность, уже широко распространены в школах. Существуют программы, такие как микростепендии, но наблюдается растущая тенденция к их дальнейшему дроблению по функциям, позволяя студентам выпускаться после завершения только конкретных курсов. Вы платите за обучение за семестр и проходите только те курсы, которые вам нужны. Это позволяет создать модель непрерывного обучения, где люди могут проходить конкретные курсы по мере необходимости, работая, или делать и то, и другое одновременно. Как вы можете видеть, везде происходят крупные тектонические изменения, включая университеты, компании и среди исследователей. Исследования в университетах не проводятся должным образом, таланты переходят в компании, и вероятность того, что студенты полностью обойдут университет, увеличивается. Если университеты не изменятся, они могут мгновенно потерять свою причину существования.

Академическая конкурентоспособность в области ИИ: разрыв между США и Китаем и геополитический конфликт

На NeurIPS, ведущей конференции по искусственному интеллекту, Китай составляет около половины всех опубликованных статей. Ведущим учреждением является Google (4,8%), а вторым — Университет Цинхуа. Многие другие китайские университеты следуют за ними. Южная Корея, включая KAIST, занимает долю около 2-3%.

США составляют около 30%, Китай — около 50%, а Сингапур — около 5%, остальной мир составляет оставшуюся часть. Это можно рассматривать как индикатор конкурентоспособности в области ИИ. Похожая тенденция наблюдается на ведущих конференциях в других областях науки и технологий, таких как материаловедение. В этом году на NeurIPS организаторы объявили, что по геополитическим причинам они не будут принимать статьи от китайских университетов, находящихся в санкционном списке правительства США. В ответ Китай угрожал бойкотировать подачу статей от всех своих университетов. Через несколько дней конференция изменила свое решение. Это показывает нарастающий геополитический конфликт даже в академической сфере.

Геополитика вмешалась в академию. Когда США решили не принимать статьи от университетов, которые они сочли рискованными, Китай ответил угрозой отозвать участие всех своих университетов. Это вызвало споры о том, что это нарушает основной дух академии, на что ответили, что поскольку исследования основаны на открытых данных, не должно быть никаких проблем. Этот конфликт усиливается. Тем не менее, когда речь идет о количестве влиятельных статей, которые изменили мир, Соединенные Штаты все еще впереди.

Китай можно рассматривать как сильного второго. По общему количеству статей есть области, где США занимают первое место, но в топ 0,01% или 0,05% статей Китай все больше занимает первое место. В секторе патентов китайские компании подают огромное количество патентов, связанных с генеративным ИИ, занимая 7-8 из 10 лучших мест. Ранее китайские компании были пассивны в подаче международных патентов, но теперь они активно стремятся защитить свои ключевые технологии. Это эффект конкуренции между США и Китаем, так как они теперь осознают, что обеспечение патентов имеет решающее значение для свободы в исследованиях, разработках и инновациях.

Это также часть моей личной исследовательской области. Характерной чертой китайских статей является следующее: как показывают различные метрики, количество китайских статей очень высоко. В частности, как вы можете видеть из графика, доля 'публикаций только из Китая' — исследований, проводимых исключительно китайскими исследователями — постоянно увеличивается. В то время как исследования из других стран часто включают сотрудничество между исследователями из различных стран, в Китае высокая доля исследований, проводимых только внутри страны. Эти статьи часто публикуются в ведущих международных академических журналах.

В последнее время тенденция Китая к самодостаточности в знаниях стала очень очевидной. Многие из лучших статей в области ИИ написаны исследователями в Китае или китайскими исследователями в Соединенных Штатах. Если вы включите китайских исследователей, связанных с американскими университетами, эта сеть расширяется еще больше.

Стратегия открытого исходного кода и американо-китайская конкуренция в индустрии робототехники

В американо-китайской конкуренции открытый исходный код является критически важным фактором в секторе искусственного интеллекта. Китайские модели получают широкое распространение благодаря дистрибуции с открытым исходным кодом. Их значимость обусловлена высокой производительностью, низкой стоимостью и высокой доступностью. Некоторые аналитические данные прошлого года показывают, что китайские модели уже превзошли по производительности свои американские аналоги. Даже если американские модели работают лучше, они дороги, а китайские модели могут заменить почти все функции американских. Эта тенденция теперь распространяется и на сектор робототехники. Программное обеспечение и данные, используемые в гуманоидных роботах, также выпускаются с открытым исходным кодом, что делает их легкодоступными для исследователей.

В то время как ИИ — это соревнование моделей, в области физического ИИ, то есть гуманоидных роботов, решающее значение имеет физическое воплощение. Существует потребность в роботах, которые могут выполнять работу или предоставлять развлечения вместо людей. В американо-китайской конкуренции в области ИИ робототехника вызывает особую озабоченность у Соединенных Штатов. По состоянию на прошлый год на долю Китая приходилось 85% мировых поставок гуманоидных роботов, и ожидается, что в этом году этот показатель достигнет 90%. Объем производства одной китайской компании превышает все производство Южной Кореи. Когда одна страна захватывает более 90% определенной отрасли, это равносильно тому, что эта страна фактически создает саму отрасль. Даже в секторе полупроводников, где Южная Корея имеет сильное преимущество, Samsung и Hynix занимают 60-70% рынка. Доминирование Китая в робототехнике еще больше.

Рост Китая в конкуренции за таланты в области ИИ и стандартизацию

Если такая ситуация закрепится, это может стать серьезной проблемой. Обеспечение талантами также имеет решающее значение в конкуренции в области ИИ. В прошлом многие из лучших талантов Китая учились в Соединенных Штатах и либо возвращались в Китай, либо оставались в США. Однако недавний анализ показывает, что если около десяти лет назад Китай занимал четвертое место в мире по количеству ведущих исследователей в области ИИ, то сейчас он поднялся на первое место. Ожидается, что к 2025 году в Китае будет наибольшее количество ведущих исследователей в области ИИ, за ним последуют Соединенные Штаты и Южная Корея. Хотя для Кореи это хорошая новость, Сингапур еще больше выделяется в расчете на душу населения. Несмотря на гораздо меньшее население, чем в Южной Корее, в Сингапуре большее количество исследователей по отношению к численности населения. Чтобы конкурировать с Китаем и США, странам, занимающим с третьего по восьмое места, необходимо увеличивать масштабы. Кроме того, для Китая характерна высокая доля молодых исследователей, что указывает на значительный потенциал роста.

Высокая доля молодых исследователей означает больший потенциал для карьерного роста, что, в свою очередь, может укрепить конкурентоспособность в области ИИ. В области стандартизации Китай также обеспечил себе значительное влияние в основных организациях по стандартизации. Его голос становится все громче в таких международных органах, как ООН, что свидетельствует о том, что Китай давно прилагает усилия для формирования мирового порядка не только с помощью технологий ИИ, но и через стандарты и нормы. Это указывает на многогранные усилия, а не просто на результат вложения капитала или человеческих ресурсов.

Когда был впервые выпущен ChatGPT, некоторые считали, что разрыв с США настолько велик, что игра окончена. Однако по мере обновления последующих показателей разрыв сокращается. Постоянно появляются новые модели, при этом США и Китай конкурируют и опережают друг друга. Факт в том, что, помимо этих двух стран, Южная Корея является одной из немногих стран, демонстрирующих заметные успехи.

Конкурентоспособность Южной Кореи в области ИИ: важность построения экосистемы

Однако критически важный вопрос для Южной Кореи заключается в том, сможет ли она создать сервисный потенциал или экосистему, способную конкурировать с США и Китаем. Модель сама по себе бессмысленна; она требует поддерживающей экосистемы роботов, бытовой техники, периферийных технологий и данных. Поэтому в будущем нам нужно будет наблюдать за этой конкуренцией экосистем.

Относительно точно можно сказать, что конкурентоспособность в области ИИ будет расти, поскольку существует гораздо больший потенциал для карьерного роста. Доля молодежи очень высока. Это важный фактор при оценке текущей конкуренции в области ИИ и объективном прогнозировании будущего. Мы также рассматриваем такие области, как стандартизация, где Китай уже приложил значительные усилия для доминирования в крупных сегментах основных мировых организаций по стандартизации. Это заслуживает внимания. Причина, по которой Китай имеет больший вес и кажется более влиятельным в ООН, заключается не только в том, что ООН не основана на системе «один человек — один голос», и у Китая много стран-партнеров и дружественных сил, но и в том, что в Китае существует множество таких структур, как Университет Организации Объединенных Наций (УООН). Таким образом, Китай также очень активен в рамках ООН.

Все это является результатом долгосрочных усилий по формированию мирового порядка и его правил не только с помощью технологий ИИ, но и путем их внедрения в стандарты и нормы. Это больше, чем просто результат вливания денег или человеческих ресурсов; другие показатели также очень агрессивны. Когда впервые появился ChatGPT, разрыв был настолько велик, что многие думали, что игра окончена. Но с каждым обновлением последующих показателей конкуренция выглядит все более равной, и даже когда возникает разрыв, Китай быстро его наверстывает, и постоянно выпускаются новые модели. США и Китай находятся в структуре взаимной конкуренции, постоянно опережая друг друга. Факт в том, что среди стран, кроме США и Китая, Южная Корея является одной из немногих, демонстрирующих заметные успехи.

Однако решающий вопрос для нас заключается в том, сможем ли мы создать сервисный потенциал или экосистему, достаточно сильную, чтобы действительно заменить США и Китай. Простое обладание моделью бессмысленно. Она должна поддерживаться комплексной экосистемой, то есть роботами, бытовой техникой и другими периферийными технологиями или данными, на которых могут быть построены агенты. В конечном счете, это битва экосистем, поэтому именно за этим нам нужно следить в будущем.

Сдвиг в политике США в области ИИ и корпоративные интересы

Это то, что следует учесть. Как я уже упоминал, политика США полностью сместилась с акцента на безопасность (safety) на акцент на безопасность (security). Одним из первых шагов администрации Трампа была отмена DEI, или разнообразия, равенства и инклюзивности. Обоснование заключалось в том, что это мешает развитию ИИ и вызывает задержки, поэтому приоритетом должны быть инновации сейчас, а обсуждения последуют позже. Внимание к безопасности (safety) также уменьшилось. Текущий консенсус заключается в том, чтобы сосредоточиться на распространении американского ИИ, и такие компании, как OpenAI, и облачные провайдеры присоединяются к этому.

В начале 2000-х годов, особенно после вступления Китая в ВТО в 2001 году, в конце 2000-х был период, когда американо-китайские отношения были плохими. В то время США назвали Китай валютным манипулятором и стремились лишить его статуса наиболее благоприятствуемой нации. Высказывались аргументы, что США должны прекратить образовательные обмены с Китаем, называя его проблемной страной, не придерживающейся принципов рыночной экономики.

США неохотно признавали Китай нормальной страной. В то время некоторые голоса выступали за взаимодействие с Китаем, продажу Китаю и использование китайского рынка. Это были американские корпорации. Такие компании, как General Motors и Boeing, получали и ожидали продолжать получать огромные доходы в Китае. General Motors, например, однажды была на грани банкротства, но возродилась, выйдя на китайский рынок и обеспечив себе долю на нем. Однако в последнее время заявления этих компаний часто звучат так, как будто они написаны OpenAI или Государственным департаментом или Министерством обороны США. Они утверждают, что ИИ свободного мира должен победить и что авторитарным государствам нельзя позволять занимать лидирующие позиции. Почему такая внезапная жесткая позиция?

Это потому, что эти компании горят чувством справедливости? Возможно, отчасти, но я смотрю на это с точки зрения бизнеса. Реальность такова, что эти компании все равно не могут получать прибыль в Китае. Китай разработал свои собственные модели ИИ, и существуют альтернативы, такие как Deepside и Qumi. Рынки, на которых эти американские компании занимают высокую долю, находятся за пределами Китая. Проблема в том, что китайские модели, такие как Alibaba, Deepside, и модели от облачных провайдеров, распространяются за пределы Китая. Они доминируют в Юго-Восточной Азии и используются в Южной Корее и даже в Соединенных Штатах.

Разъединение экосистем ИИ и американо-китайская взаимозависимость

То же самое происходит и в Кремниевой долине. Поэтому китайские модели должны быть ограничены пределами Китая. Это можно рассматривать как случай, когда интересы правительства и корпоративные интересы совпали. Не только США, но и Китай разработал план действий в области ИИ и в этом году объявил о создании организации по сотрудничеству в области ИИ. Разворачивается конкуренция между двумя странами, которые лучше всех разбираются в ИИ и имеют наиболее развитые экосистемы, за то, как распространять свои технологии и сдерживать друг друга. США находятся в наступлении.

Будучи сверхдержавой, США используют более наступательные меры, в то время как Китай находится в обороне, но продолжает настаивать на распространении. Почему Китай использует стратегию открытого исходного кода? Если посмотреть на прошлые соревнования в сфере ИТ, такие как соперничество операционных систем Windows или конкуренция Android против Apple, опоздавшие часто принимают стратегии открытого исходного кода. Это стратегия для привлечения и удержания большого числа пользователей. Китай использует открытый исходный код, потому что он является опоздавшим и вторым игроком. Сравнивая свою национальную мощь и обстоятельства, Китай вынужден принять оборонительную стратегию. Однако по мере распространения открытого исходного кода стратегия США работает не так хорошо, как ожидалось.

При таком уровне давления можно было бы ожидать коллапса, но часто этого не происходит. Экосистема ИИ теперь стала разъединенной и укоренившейся. С точки зрения, ориентированной на ИИ, основными требованиями являются данные, электроэнергия, вычислительные мощности, модели ИИ, услуги ИИ и устройства. Однако, если посмотреть на американо-китайские отношения, все эти связи были разорваны. США и Китай не делятся друг с другом основными данными, и то же самое верно и для Китая. Разъединение продолжается, с ограничениями на экспорт в Китай чипов, необходимых для вычислительных мощностей, и ограничениями на импорт китайской продукции в США. Поскольку они блокируют друг друга, существуют области, где у каждой стороны есть дефицит в полностью разделенном состоянии. Самая большая слабость Китая — это полупроводники. Поэтому он пытается достичь самообеспечения в тех областях, где ему не хватает. Самая большая проблема Китая — это полупроводники, и он настаивает на самообеспечении ключевыми компонентами, такими как графические процессоры. США, с другой стороны,

имеют много недостатков в аппаратном секторе. США стремятся решить эту проблему, сотрудничая с союзниками, такими как Южная Корея и Япония. Однако некоторые считают, что сотрудничество США с союзниками слабее, чем в прошлом, что делает их политику неидеальной. В отличие от этого, самообеспечение Китая полупроводниками продвигается лучше, чем ожидалось, но оно также сталкивается с явными ограничениями. Могут ли США и Китай примириться и вернуться в прошлое?

В обозримом будущем это будет сложно. Это демонстрируется тем фактом, что даже при нынешней администрации Государственный департамент США предлагает различные программы. На форумах, таких как инициатива «Pax Sillica», формируются новые консультативные органы с индо-тихоокеанскими союзниками в секторах полупроводников и ключевых технологий, исключая Китай. Ярким примером этих программ является предоставление финансирования странам или компаниям, которые могут производить и поставлять надежные интеллектуальные устройства в Юго-Восточной Азии. Это связано с тем, что в регионе широко используются китайское оборудование и программное обеспечение. Китай географически близок, оказывает значительную поддержку, и с точки зрения стран Юго-Восточной Азии, у них мало причин не использовать китайскую продукцию, поскольку она дешева и эффективна. Однако существует много проектов по созданию альтернатив китайской продукции в этом регионе. Южная Корея может быть ведущим кандидатом, как и страны с производителями электромобилей, такие как вьетнамская Vingroup. По мере того как эта ситуация закрепляется, разговор сместится с обсуждения только США и Китая на включение Южной Кореи, и это вызывает озабоченность.

Стратегия Южной Кореи по обеспечению суверенитета в области ИИ и укреплению взаимозависимости

Учитывая упомянутую ранее технологическую конкуренцию между США и Китаем, должны ли мы выбрать одну сторону или пытаться поддерживать хорошие отношения с обеими бесконечно? Естественная мысль, которая следует за этим: «Как долго мы можем так жить?» Не должны ли мы иметь что-то свое в определенной степени, чтобы обеспечить себе переговорную силу и рычаги влияния? Не могли бы мы даже подумать: «Я позабочусь о себе сам»? Это потому, что мы не можем использовать Китай против США, а использование США против Китая — слишком большой риск.

Идея в том, что у нас тоже есть что-то свое. Это то, что в наши дни обычно называют «суверенитетом в области ИИ». Пример Европы показывает ситуацию, похожую на нашу, но в худшем положении. Европа зависит от Китая во всем своем оборудовании, таком как аккумуляторы и компоненты для электромобилей, и от Соединенных Штатов во всем своем программном обеспечении. В Европе нет отечественных сервисов, сравнимых с Naver или KakaoTalk; все пользуются американскими сервисами. Зависимость от китайского оборудования и американского программного обеспечения означает, что у нее нет собственных рычагов влияния. Таким образом, растет ощущение, что так продолжаться не может. Быть структурно зависимым от одной стороны рискованно, и они должны создать что-то свое. Следует избегать зависимости от одной компании или страны. Самым идеальным решением было бы создать свой собственный «Сделано в Европе», но это будет сложно без существующей экосистемы.

Итак, что следует делать? Ответ — не зависеть только от одной сущности. Например, при создании ОС, вместо того чтобы полагаться исключительно на Google, можно было бы использовать также предложения Microsoft или южнокорейской Naver, создавая структуру, которая диверсифицирует риски. Эта структура широко используется не только в секторах ИИ и цифровых технологий, но и в других областях, таких как продовольственная безопасность. Сингапур — яркий пример. Сингапур не производит собственную еду, но диверсифицирует свой импорт из соседних стран, таких как Таиланд и Малайзия. Если в одной стране возникает проблема, он может получать поставки из другой. Он также использует двухколейную стратегию инвестирования в собственное развитие, даже если это займет время. Это повсеместно применяется и к ИИ. Термин «суверенный ИИ» может иметь эксклюзивные коннотации в политическом и дипломатическом смысле, поэтому следует быть осторожным при его обсуждении с иностранцами. Он может вызвать негативную реакцию, например: «Вы пытаетесь исключить мир и относиться к этому как к территориальному суверенитету?» Поэтому необходимо объяснять, что это «открытый и кооперативный суверенный ИИ», чтобы сделать диалог возможным. США предложили, и особенно сейчас,

Майкл Крациос, директор Белого дома, возглавляющий политику США в области ИИ, говорит: «Суверенитет в области ИИ просто означает наличие доступа к лучшей модели в мире». Поскольку у США есть лучшая модель, обладание правом доступа к ней лучше для вашего суверенитета. В суверенитете важна производительность, а разрабатывать ее самостоятельно неэффективно и является пустой тратой национальных сил. Так что используйте американскую, а вместо этого сосредоточьтесь на других областях, где вы можете преуспеть. Это иная концепция, чем традиционная экономическая безопасность или диверсификация. Речь идет не о диверсификации инвестиций, чтобы не концентрироваться на чем-то одном, а о том, чтобы стать полностью зависимым от лучшего игрока, одновременно делая его полностью зависимым от вас. Итак, что нам делать? Вместо того чтобы вливать деньги в разработку суверенной модели ИИ, мы должны сосредоточиться на полупроводниках, чтобы максимизировать взаимную зависимость. Это создает сдерживание. Поскольку наш крах будет означать их крах, взаимное доверие укрепляется. Это концепция, предложенная США, и она очень значима.

Концептуальные различия в стратегиях суверенитета в области ИИ и выбор Южной Кореи

Однако выбрать, какой путь избрать, нелегко. В настоящее время концепции разделены таким образом. Концепция, предложенная США, имеет свои достоинства, и в последнее время американские аналитические центры критикуют стратегии суверенитета крупных средних держав, утверждая, что они неэффективны. Они утверждают, что, поскольку США не могут делать все, этим странам лучше сосредоточиться на взаимодополняющих ролях в инновационной экосистеме ИИ США, таких как робототехника и аппаратное обеспечение. Аргумент таков: почему бы просто не укрепить взаимную дополняемость? Что скажет Китай?

Контекст Китая схож. «Зачем заниматься таким неэффективным делом, когда мы собираемся выпустить что-то не хуже, чем у США, бесплатно?» С точки зрения Китая, это все равно что сказать: «Не пытайтесь создать Excel с нуля; мы предоставим вам программы Excel и PowerPoint для использования, чтобы вы могли сосредоточиться на том, что у вас хорошо получается». Проблема, однако, заключается в опасении, как долго это останется бесплатным. Эта ситуация развивается с этими дополнительными сложностями. Тем не менее, хотя эта концепция — особенно та, что предложена США — имеет свои достоинства, и альянсы важны, причина, по которой нам все еще нужно пытаться что-то делать самостоятельно, заключается в следующем.

Когда вы решаете что-то не производить, вы можете диверсифицировать. Существует метод диверсификации, при котором вы распределяете свои источники по нескольким странам, таким как Таиланд и Малайзия, так что если что-то случится в одной стране, вы все равно сможете получить это из другой. Кроме того, есть подход инвестирования в собственное развитие, даже если это займет время. Это двухколейный подход. Именно это и было повсеместно применено к ИИ. Термин, который мы используем, «суверенный ИИ», имеет сильные эксклюзивные коннотации в политическом и дипломатическом смысле, что может встретить сопротивление со стороны иностранцев. Поэтому важно объяснять. Мы должны уточнить, что суверенный ИИ, к которому мы стремимся, не является эксклюзивным, а открытым и кооперативным, чтобы продвинуть разговор вперед. То, что предложили США, и в частности то, что сказал Майкл Крациос, директор, возглавляющий политику в области ИИ в Белом доме, заключается в следующем.

Майкл Крациос, директор Белого дома, возглавляющий политику США в области ИИ, выразился так: «Я понимаю. Я знаю, что вы пытаетесь сделать с суверенным ИИ, но что такое суверенный ИИ? Что такое суверенитет в области ИИ? Достаточно иметь доступ к лучшей модели в мире. Разве у США не лучшая модель в мире? Тогда обладание правом доступа к ней в любое время и обеспечение гарантии этого доступа лучше для вашего суверенитета».

Это потому, что для суверенитета важна производительность. Производительность. Пытаться делать то, что у вас не получается так же хорошо, неэффективно вливать в это деньги и в конечном итоге создавать посредственную модель — это пустая трата национальных сил. Так что используйте нашу. Вместо этого используйте эти деньги, чтобы делать то, что у вас получается лучше. Это иная концепция, чем диверсификация, о которой мы традиционно говорим в контексте экономической безопасности или суверенитета. Там речь идет о диверсификации инвестиций, потому что не следует класть все яйца в одну корзину. Здесь все по-другому; речь идет о том, чтобы стать полностью зависимым от страны, которая делает это лучше всех, но, в свою очередь, сделать эту страну полностью зависимой от нас. Итак, что нам делать? Нам не нужно тратить деньги на разработку суверенной модели ИИ; мы должны сделать ставку на полупроводники. Таким образом, мы максимизируем взаимную зависимость до предела. Что тогда происходит, так это то, что это создает сдерживание. Сдерживание. Если мы потерпим крах, вы тоже потерпите крах, поэтому взаимное доверие в некоторой степени укрепляется. Это концепция, предложенная США. И это, на самом деле, очень значимая концепция.

Однако выбрать, что делать и как это делать, нелегко. Это нелегко, но концепции в настоящее время разделены таким образом. В концепции, предложенной США, есть здравый смысл, и именно здесь несколько американских аналитических центров в последнее время холодно критикуют суверенные стратегии, разработанные крупными средними державами. Они говорят, что это невозможно. Это неэффективно, и поскольку США не та страна, которая может делать все, лучше сосредоточиться на чем-то взаимодополняющем, что может сыграть важную роль в инновациях Америки в области ИИ. Если это роботы, то роботы; если это аппаратное обеспечение, то аппаратное обеспечение. Почему бы просто не укрепить взаимную дополняемость? Это распространенное мнение. Что говорит Китай?

Контекст Китая схож. «Мы разрабатываем что-то не менее впечатляющее, чем США, и выпустим все это бесплатно, так зачем вы делаете что-то настолько неэффективное?» Такова позиция Китая. «Мы собираемся создать и выпустить Excel бесплатно, и мы собираемся создать и выпустить интернет, так зачем вы сейчас пытаетесь создать Excel с нуля? Мы дадим вам программу PowerPoint и все остальное, так что просто берите и используйте, и делайте то, что у вас получается лучше всего». Таков контекст Китая. Проблема в нашем беспокойстве о том, как долго это останется бесплатным. Так что это то, что добавляется по мере развития событий. Тем не менее, хотя эта концепция имеет свои достоинства, и особенно концепция США имеет свои достоинства, и альянсы важны, и все это хорошо, причина, по которой нам все еще нужно пытаться что-то делать самостоятельно, на мой взгляд, заключается в следующем.

Вклад ИИ в национальную безопасность и промышленный рост, а также необходимость собственной разработки

ИИ является важным элементом для обороны страны и промышленного роста. Страна должна быть в состоянии защитить себя, поддерживать свою экономику за счет промышленного роста и создавать систему социальной защиты и базовую инфраструктуру. ИИ выступает в качестве общего знаменателя для всех этих областей. В будущем вся инфраструктура будет основана на ИИ, а отрасли, не использующие ИИ, будут испытывать трудности с ростом. В оборонном секторе уже внедряются дроны, роботы и другие системы на базе ИИ.

Важность ИИ заключается не только в его вкладе в национальную безопасность и промышленный рост, но и в логике того, что те, кто имеет непосредственный опыт, могут лучше его понимать и использовать. Точно так же, как тот, кто что-то делал, справляется лучше, чем тот, кто только учился по книге, опыт разработки ИИ из первых рук не только создает эффект рычага, но и укрепляет возможности в тех областях, где уже есть опыт. Например, при разработке полупроводников для ИИ страна с таким опытом не будет полагаться исключительно на иностранные источники в аспектах, связанных с ИИ.

Глубоко понимая и развивая технологию ИИ, мы можем создавать гораздо более совершенные существующие полупроводниковые технологии. Наша способность к пониманию и усвоению также возрастает при внедрении внешних технологий. С этой точки зрения, позиция правительства, с которой я склонен согласиться, заключается в том, что абсолютно необходимо прилагать определенный уровень усилий в области собственной разработки ИИ. За последний год крупные страны объявили о многочисленных политиках, связанных с ИИ.

Стратегии средних держав в области ИИ и потенциал Южной Кореи

Каждая нация стремится развивать технологию ИИ, и многочисленные средние державы не являются исключением. Стратегии средних держав в области ИИ — тема, достойная исследования. В настоящее время уровни технологий ИИ можно разделить на Уровень 1 (Соединенные Штаты, Китай) и Уровень 2 (Южная Корея, Франция, Германия, Япония и др.). В группе Уровня 2 есть страны, такие как Южная Корея и Франция, которые стремятся развивать технологию ИИ автономно, и другие, такие как Великобритания и Япония, которые решили следовать стратегии США. Даже эти последние страны не начинают свою разработку ИИ полностью с нуля.

Япония тесно связана с платформами ИИ США, в то время как Южная Корея играет роль поставщика аппаратного обеспечения. Тем не менее, даже Япония осуществляет некоторые собственные проекты по разработке ИИ в таких областях, как государственное управление и оборона. Южная Корея пытается развивать технологию ИИ еще более активно. Помимо полупроводников, в Южной Корее есть компании с потенциалом в экосистеме ИИ. Хотя она может и не быть лучшей в каждом секторе, есть области, где у нее есть потенциал мирового класса. В частности, Южная Корея занимает сильные позиции в передовом производстве — в бытовой технике, автомобилестроении, судостроении и аккумуляторах — уступая только Китаю, и ИИ может соединить эти области.

В энергетическом секторе она обладает разнообразными технологиями, такими как атомная энергетика, солнечная энергетика и системы хранения энергии (ESS), а также имеет собственные порталы и мессенджеры. Если эти элементы будут хорошо связаны, существует возможность успеха в разработке технологий ИИ. Соединенные Штаты считают Южную Корею главным партнером в области ИИ, особенно в сфере физического ИИ. США потребовалось бы много времени, чтобы построить собственные заводы и развить индустрию бытовой техники, но у Южной Кореи уже есть все необходимое, что делает ее выгодным партнером для сотрудничества.

Дипломатическая и промышленная стратегия Южной Кореи в условиях американо-китайского соперничества

Соединенные Штаты рассматривают Южную Корею как очень важного союзника из-за высокой степени взаимодополняемости их портфелей в области безопасности и промышленности. В этом контексте важнейшей оставшейся задачей является определение отношений с Китаем.

С Китаем существуют значительные конкурентные отношения, и ожидается интенсивная конкуренция из-за множества пересекающихся портфелей. Однако стратегия Южной Кореи в отношении Китая не может быть такой же, как у Соединенных Штатов. Китай является важнейшим партнером, учитывая его географическую близость и такие вопросы, как Северная Корея. Кроме того, нельзя игнорировать привлекательность огромного рынка и экосистемы Китая. В то время, когда даже американские компании сохраняют заводы в Китае, Южной Корее необходимо стратегически продумать, как выстраивать свои отношения с Китаем.

Даже при ожесточенной конкуренции между Соединенными Штатами и Китаем существуют области, где они сотрудничают или взаимодействуют. Например, сотрудничество возможно по глобальным вызовам или в секторе ЦУР. Направлением для глобальной стратегии Южной Кореи могло бы стать интенсивное сотрудничество с США в критически важных для безопасности областях, при одновременном сотрудничестве с другими странами, включая Китай, в областях с низкой чувствительностью к безопасности. К сотрудничеству с Китаем необходимо подходить стратегически, и его можно рассматривать в менее чувствительных к безопасности областях. Это сложная задача для южнокорейских компаний, которые глубоко размышляют над тем, как подходить к огромному китайскому рынку и экосистеме, находящимся всего в часе полета, и как их использовать.

Укрепление конкурентоспособности Южной Кореи в области ИИ и поиск путей взаимного сосуществования

Хотя получение прибыли на китайском рынке было бы идеальным вариантом, если это невозможно, важен также подход быстрого выявления изменений на местах и их использования для инноваций. В первую годовщину запуска Национального комитета по стратегии в области ИИ Южной Кореи запланировано объявление о его достижениях, и он добивается результатов благодаря различным усилиям. Основная философия заключается в том, что, хотя Южная Корея была опоздавшим игроком в области ИИ, у нее есть потенциал, и поскольку ей не хватает инфраструктуры и поддержки, ее конкурентоспособность должна быть быстро повышена.

Мы должны обеспечить себя графическими процессорами, сотрудничая с Nvidia, и укрепить конкурентоспособность, используя сильные стороны корейских компаний для сотрудничества с зарубежными крупными технологическими фирмами. OpenAI, облачные компании и Google — все они стремятся открыть филиалы в Южной Корее. Одновременно мы должны на двухколейной основе развивать конкурентоспособность корейских компаний, таких как Naver, Kakao и SKT. Поддержка их независимой конкуренции в области базовых моделей является частью этого контекста. Цель состоит в том, чтобы способствовать конкуренции и создавать истории успеха, сочетая глобальное сотрудничество с укреплением наших собственных возможностей.

Цель состоит в том, чтобы производственные компании, такие как Samsung Electronics, Hyundai Heavy Industries и LG Electronics, внедрили ИИ для создания историй успеха в снижении процента брака, повышении производительности и предотвращении несчастных случаев на производстве, а затем экспортировали эти модели по всему миру. Кроме того, для решения проблемы поляризации, возникающей в результате перехода к ИИ, необходимо создать институциональную основу, включающую предоставление образования, создание исследовательской среды и введение базового дохода. Мы изучаем способы поддержки тех, кто оказался в уязвимом положении или пострадал в эпоху ИИ, и помочь им присоединиться к общему потоку.

Я считаю, что эти усилия могут стать уникальной инициативой, которую может предпринять только Южная Корея. Наряду с укреплением промышленной конкурентоспособности, мы одновременно прилагаем усилия для поддержки уязвимых групп и тех, кто может не извлечь выгоду из ИИ или может пострадать от него, помогая им двигаться вперед вместе. Эти усилия представляют собой возможность для Южной Кореи представить мировому сообществу образцовый случай.

На веб-сайте Национального комитета по стратегии в области ИИ раскрывается огромный объем данных, включая протоколы заседаний, списки годовых бюджетов и списки национальных бюджетных проектов, связанных с ИИ, на 2025 и 2026 годы. Анализируя эти материалы, можно понять, как Южная Корея распределяет свой бюджет в секторе ИИ и какие министерства используют какую часть бюджета. Эту информацию можно использовать для выполнения проектов и других целей.

После публикации данных мы получили критику от гражданского общества о том, что бюджет был сконцентрирован на компаниях, занимающихся технологическими инновациями, а не на социальной защите. Проанализировав все документы, объем которых составил 5000-6000 страниц, мы занимаем позицию принятия этой критики и ее осмысления.

Хотя мы реализуем политику, собирая мнения экспертов и граждан, недостатки и ограничения все еще существуют. Политика часто не разворачивается так идеально, как планировалось, и может иметь побочные эффекты, что связано с недостаточным пониманием человеческих факторов или сложностью прогнозирования. Политика, созданная с благими намерениями, часто не оправдывает ожиданий, и это фундаментальное ограничение также существует.

Стратегический выбор и компромиссы в развитии технологий ИИ

Будучи опоздавшим игроком в области ИИ по сравнению с США и Китаем, Южная Корея стремится быстро нарастить свою конкурентоспособность. Двухколейная стратегия обеспечения себя графическими процессорами путем сотрудничества с Nvidia при одновременном укреплении конкурентоспособности отечественных компаний кажется разумной. Однако это приводит к распылению ресурсов. Выбрав Nvidia из-за отсутствия ограничений на импорт графических процессоров, мы упустили возможность для отечественной разработки графических процессоров. Китай, столкнувшись с ограничениями на импорт графических процессоров, сосредоточился на внутреннем производстве, что приводит к сокращению разрыва в производительности и обеспечению обширной экосистемы.

Это говорит не столько о провале политики, сколько о том, что ни одна политика не является идеальной и что стратегический выбор неизбежно сопряжен с компромиссами. Кроме того, существует подход, который отдает приоритет обеспечению конкурентоспособности через инновации в первую очередь, а затем разделению плодов этого труда. В этом процессе самым важным ресурсом в конечном итоге является время. Деньги и другие ресурсы важны, но для людей, живущих конечной жизнью, время — самый ценный ресурс.

Ресурс времени и планирование на случай непредвиденных обстоятельств в эпоху ИИ

Уязвимые группы должны пережить период трудностей, и главная проблема заключается в том, как компенсировать это время и как они могут выдержать его в условиях цифрового разрыва, связанного с ИИ. Кроме того, мы сталкиваемся с критикой, что США и Китай не будут стоять на месте, пока Южная Корея прилагает свои усилия, и с вопросами о том, есть ли план на случай непредвиденных обстоятельств, если разрыв не удастся сократить. Это очень реалистичная проблема.

Некоторые утверждают, что дуополия США и Китая на рынке искусственного интеллекта (ИИ) нежелательна и что средние державы должны объединить усилия. Однако с точки зрения Японии, прямое сотрудничество с Соединенными Штатами может быть более выгодным, чем взаимодействие с Южной Кореей. Поэтому практические препятствия затрудняют достижение солидарности среди средних держав.

Неопределенность и потенциальные риски технологического развития ИИ

Многие считают, что если тщательно взвесить выгоды и издержки, то средние державы могут получить друг от друга меньше, чем можно было бы предположить. Такова реальность сотрудничества между ними. Без хорошо продуманной основы страна не видит причин для сотрудничества, рассуждая: «Зачем мне работать с вами? Я могу просто иметь дело напрямую с США, или, если это то, что вы можете сделать, возможно, я смогу сделать это в одиночку». То же самое относится и к таким странам, как Франция. На этом мои соображения по поводу ИИ заканчиваются, и мне следует быстро перейти к оставшимся слайдам. Мы много говорили о технологическом прогрессе, но остается фундаментальный вопрос: будет ли развитие ИИ беспроблемным?

Действительно ли произойдет та инновация, которую мы ожидаем на этот раз? Возможно, нет, и мы можем столкнуться с очередной «зимой ИИ». Проблема рабочих мест, как я уже упоминал, также остается актуальной. Хотя компания «Какао» официально это отрицает, идея отказа от найма на должности, которые может заменить ИИ, вполне представима. Более того, университеты продолжают поднимать вопрос о том, как управлять этой опасной технологией. Среди исследователей возникло добровольное движение, призывающее к паузе в разработках, с аргументацией: «Технология развивается гораздо быстрее, чем я думал, поэтому давайте на мгновение остановимся, чтобы обдумать, как реагировать на катастрофические или неконтролируемые проблемы, прежде чем возобновить работу». В последнее время все чаще звучат призывы к немедленным действиям со стороны таких учреждений, как Стэнфордский университет.

Институциональная готовность и дискуссии о регулировании в эпоху ИИ

В частности, поскольку ИИ потребует серьезной перестройки экономики и рынка труда, неспособность создать новые институты может привести к серьезному кризису. Если мы будем ждать появления проблем, прежде чем рассматривать системы налогообложения и распределения, ситуация может стать неуправляемой. Например, если станет невозможно даже отследить, как зарабатываются деньги с помощью ИИ, налогообложение станет невозможным, а перераспределение — затруднительным. Этот потенциал для невообразимых проблем является еще одной причиной многочисленных призывов к паузе.

Массачусетский технологический институт (МТИ) ведет базу данных различных рисков, которые может вызвать ИИ, и ведутся активные дискуссии о «красных линиях», которые ИИ не должен пересекать. Хотя ведется много подобных позитивных дискуссий, они, к сожалению, часто игнорируются из-за отсутствия строгого регулирования и подотчетности. В настоящее время ИИ широко используется в военных действиях, и вооружения являются основной темой в дискуссиях о рисках ИИ. Звучит призыв воздерживаться от использования ИИ в разработке вооружений.

Использование ИИ для общественного блага и достижения ЦУР

Более того, не соблюдаются давние договоренности о воздержании от использования ИИ для распространения дезинформации и от разработки самосовершенствующегося ИИ. Реальность такова, что ИИ злоупотребляют для разработки вооружений, его собственного саморазвития и распространения дезинформации. Это критически важный момент. Другая область, которой уделяется меньше внимания, — это Цели в области устойчивого развития (ЦУР). Достижение ЦУР к 2030 году сейчас кажется почти невозможным. Около шести или семи лет назад был проведен анализ положительного и отрицательного влияния ИИ на каждую из 17 целей ЦУР. ИИ может оказать значительное положительное влияние, и уже существуют сборники проектов, использующих ИИ для достижения ЦУР.

Таких проектов насчитывается почти 200 000. Учитывая, что в мире еще так много нерешенных проблем, нам необходимо задуматься о том, как использовать ИИ для общественного блага. ИИ может применяться в таких разнообразных областях, как гендерные вопросы, образование и неравенство. В частности, развивающиеся страны сталкиваются с проблемами иного рода, чем мы можем себе представить, и ИИ может многого там достичь.

ИИ и экологические проблемы: энергопотребление и выбросы углерода

Также было бы целесообразно рассмотреть ИИ в контексте будущего. Отчеты, такие как индексы неопределенности и оценки глобальных рисков, указывают на то, что экологические проблемы будут становиться все более острыми, и ИИ тесно связан с окружающей средой. ИИ потребляет огромное количество электроэнергии, и в Соединенных Штатах центры обработки данных уже рассматриваются как объекты по принципу «не на моем заднем дворе» из-за общественного противодействия. Только в Техасе 1000 центров обработки данных для ИИ ожидают одобрения.

Будущее технологического развития ИИ и комплексные соображения

Это связано с тем, что они приводят к таким проблемам, как рост стоимости электроэнергии и увеличение выбросов углекислого газа. Эти вопросы также очень важны, и я надеюсь, вы рассмотрите их комплексно. Возможно, вы также найдете этот материал полезным для справки. На этом мое выступление завершено. Спасибо.