《德国人工智能战略大纲》

中国、法国、日本等许多国家都宣布人工智能（AI）是一项关键技术，并发布了全面推进人工智能研发的计划。德国政府也开始研究人工智能战略，刚刚发布了第一份包含核心主题的蓝图。本文认为，这样的战略需要是广泛而全面的，重点是在德国发展一个具有国际竞争力的人工智能生态系统。

一个强大的人工智能生态系统的特征是在科技界、经济参与者（大公司和初创公司等）和整个社会之间形成一个强大的网络。创新是研究人员、开发人员、大学、企业、投资者和初创企业之间密切交流与合作的产物。为了促进这样一个生态系统的形成，必须在不同层次上把各种不同的政策措施纳入到更广泛和全面的战略之中。

本文讨论了德国人工智能生态系统的核心构建模块，并给出了基于该生态系统方法的人工智能策略的具体思路和建议如下：

1、人工智能研究：与其他国家相比，德国的研究经费相对落后，必须大幅增加。研究上的支持需要对人工智能内部的不同技术方法持开放态度。它还需要更加灵活，以便更好地应对人工智能研究中的新趋势和新机遇。为了在全球范围内竞争最优秀的人工智能人才，以及衡量人工智能研究进展的明确标杆，需要改善整体工作条件。

2、全社会人工智能能力的发展：德国不仅需要顶尖的研究，更需要在社会中广布人工智能能力。因此，人工智能不仅应该在计算机科学中传授，而且核心的人工智能模块也应整合到工程和自然科学课程中，并在应用科学学院开设课程。

3、数据是人工智能发展的基本资源：强大的人工智能生态系统需要数据来研究和开发人工智能在行业中的应用，尤其是深度学习。德国需要更多地关注该生态系统中数据这一维度。为人工智能动员数据的可能方法包括开发数据池和更先进的匿名或整合数据的方法。在数据量上，德国很难与美国和中国的大型互联网平台竞争，因此，德国应特别强调机器数据、数据质量和人工智能的替代方法，这些可能才是德国通往强大人工智能生态系统的替代路径的基石。

4、人工智能对基础设施的需求：深度学习不仅需要海量数据，还需要强大的计算能力。德国国家人工智能战略应解决这一问题，即，德国如何确保中长期获得人工智能研究和应用可能使用的最强大的处理硬件。

5、人工智能在经济中的发展和应用：德国经济和产业已经在数字化中挣扎。人工智能加剧了这一问题，因为人工智能代表着数字化的下一步进程。德国中小企业尤其需要支持。例如，这种支持可以通过国家资助的人工智能实验室来实现，在这些实验室中，企业可以用低成本、低风险的人工智能进行实验。通过公共资金调动风险资本，以及为人工智能投资提供更好的激励政策，是两个更关键的挑战。

6、人工智能的社会维度：与人工智能相关的伦理和监管问题需要公开讨论，并需要德国社会许多不同利益相关方的参与。人们已经看到了许多行动计划和方法，这意味着该议题已进入政策议程。然而，要使人工智能的能力和技术在社会中更加熟悉，还需要做更多的工作。

7、国际背景下的德国国家人工智能战略：德国只有作为全欧盟战略的一部分，才能在长期的国际竞争中取得成功。争取与法国的合作提供了推动欧洲人工智能全面战略的机会。德国和整个欧洲必须更加意识到自己在人工智能领域的战略利益，并采取相应行动。

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