Уроки Китая по трансформации отраслей с помощью ИИ

ИИ стремительно меняет отрасли по всему миру, и Китай стал ключевым игроком, продемонстрировавшим способность ИИ стимулировать масштабную промышленную трансформацию.

Благодаря процветающей индустрии ИИ стоимостью более 70 миллиардов долларов и активной экосистеме, насчитывающей более 4300 компаний, Китай предлагает понимание того, как страны могут объединить стратегию, инновации и развитие экосистемы, чтобы раскрыть преобразующий потенциал ИИ.

Последняя белая книга называется «Отрасли в интеллектуальную эпоху — План действий: путь промышленной трансформации Китая на основе искусственного интеллекта«Всемирный экономический форум (ВЭФ) подчеркнул, как Китай использует ИИ для решения конкретных отраслевых задач, а также проиллюстрировал сложность ответственного масштабирования инноваций в области ИИ.

Хотя китайская модель, возможно, не применима повсеместно, она преподносит ценные уроки по стимулированию инноваций в отдельных отраслях и интеграции ИИ в сложные экосистемы.

Стратегические основы развития ИИ

Дорожная карта Китая в области ИИ построена на структурированном, поэтапном подходе. «План развития ИИ следующего поколения», опубликованный в 2017 году, ставит амбициозные цели: сделать ИИ ключевым фактором экономической трансформации к 2025 году и превратить Китай в глобальный центр инноваций в области ИИ к 2030 году.

План не только отражает долгосрочное видение, но и подчёркивает необходимость баланса между инновациями и безопасностью посредством гибкого регулирования. Некоторые типичные инициативы, такие как «Временные меры по управлению генеративными сервисами ИИ» (2023) и «Структура управления безопасностью ИИ», направлены на устранение возникающих рисков и одновременное содействие технологическому прогрессу.

Эти структуры облегчают тестирование приложений ИИ, обеспечивая при этом соблюдение этических принципов — баланс, к которому стремятся многие страны.

Роль факторов поддержки экосистемы

Развитие искусственного интеллекта в Китае обусловлено мощной экосистемой, которая гармонично сочетает в себе инфраструктуру, данные, таланты и инновации. Инвестиции в передовые технологии, такие как сети 5G и энергоэффективные экологичные центры обработки данных, заложили прочную основу для разработки приложений искусственного интеллекта.

Эти улучшения инфраструктуры в значительной степени способствуют развертыванию высокопроизводительных вычислительных систем, которые имеют решающее значение для обучения крупномасштабных моделей ИИ.

Данные играют ключевую роль в этом развитии. Китай, являясь одной из самых быстрорастущих экосистем данных в мире, разработал стратегии по повышению операционной совместимости и доступности данных в различных секторах.

Усилия по созданию Национального управления данными демонстрируют твердую приверженность Китая обеспечению того, чтобы данные стали основой технологических инноваций.

В то же время отечественные образовательные и научно-исследовательские учреждения также значительно расширили программы обучения в области ИИ, что отражает четкое понимание Китаем растущей потребности в квалифицированной рабочей силе в этой области.

Конкретное влияние ИИ на отрасли

Подход Китая к ИИ в значительной степени ориентирован на практическое применение, адаптированное к уникальным потребностям каждой отрасли. Внедряя передовые технологии ИИ, такие как цифровые двойники, предиктивное обслуживание и генеративный ИИ, Китай помог таким отраслям, как обрабатывающая промышленность, здравоохранение, транспорт, розничная торговля и энергетика, добиться революционного прогресса.

Эти инновации включают оптимизацию производственных процессов, улучшение ухода за пациентами и диагностики, внедрение автономных транспортных систем, персонализацию потребительского опыта и совершенствование управления возобновляемыми источниками энергии.

Эти достижения не только отражают потенциал широкого внедрения ИИ, но и иллюстрируют, как ИИ может повышать эффективность, устойчивость и разрабатывать новые бизнес- и операционные модели.

Адаптация решений на основе ИИ к потребностям конкретной отрасли демонстрирует подход, который может быть принят другими регионами для максимального увеличения эффективности ИИ и преодоления трудностей при внедрении этой технологии.

Проблемы и возможности

Несмотря на достигнутые успехи, развитие искусственного интеллекта в Китае по-прежнему сталкивается с множеством проблем. Такие проблемы, как фрагментированность данных, неравенство региональных возможностей и значительный дефицит кадровых ресурсов, по-прежнему являются препятствиями, которые необходимо решать.

Для решения этих проблем Китаю потребуется тесное сотрудничество между отраслями и регионами. Опыт Китая также подчёркивает важность поддержания взаимодействия между системами и развития стратегических партнёрств для обеспечения эффективного распространения и внедрения ИИ.

Для заинтересованных сторон во всем мире урок Китая — это не жесткая модель, а иллюстрация того, как стратегическое согласование, развитие экосистемных факторов и отраслевые инновации могут помочь раскрыть потенциал ИИ.

Однако этот путь также подчеркивает необходимость ответственного подхода к разработке ИИ, одновременно способствуя международному сотрудничеству для решения сложных взаимосвязей между технологиями, обществом и управлением.

Благодаря этим совместным платформам заинтересованные стороны могут работать сообща, чтобы гарантировать, что разработка ИИ будет соответствовать высоким этическим стандартам и эффективно решать глобальные проблемы.