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In einem wöchentlichen Video-Update berichtete Edouard de Mézerac, CEO von Artefact APAC, dass der stellvertretende Premierminister von Singapur “eine beträchtliche Investition von einer Milliarde Singapur-Dollar (ca. 750 Mio. USD) über die nächsten drei bis fünf Jahre angekündigt hat, um die KI-Fähigkeiten des Landes zu stärken”.”
Diese Initiative ist nicht nur ein weiterer Vorstoß in Richtung KI-Entwicklung. Sie spiegelt Singapurs strategischen Ansatz wider, KI in seine Kernindustrien zu integrieren. Zwei Aspekte stechen in Singapurs KI-Strategie hervor: die geschäftliche Anwendung und die regulatorische Weitsicht.
Die “100 KI-Experimente”-Strategie
Singapurs Ansatz legt den Schwerpunkt auf praktische Geschäftsanwendungen von KI. Das “100 AI Experiments”-Programm finanziert Unternehmen mit vielversprechenden KI-Projekten, die innerhalb von drei Jahren einen Return on Investment nachweisen können", schwärmt Edouard. Diese Initiative stellt sicher, dass KI-Entwicklungen nicht nur theoretisch sind, sondern einen direkten Beitrag zum wirtschaftlichen Ökosystem leisten. Die Regierung unterstützt diese Projekte, indem sie Talente und Ressourcen zur Verfügung stellt, in der Erwartung, dass erfolgreiche Projekte einen Beitrag zur Open-Source-KI-Community leisten werden.
Die Bedeutung eines KI-Governance-Protokolls
Singapur hat sich als zentrale Brücke zwischen Ost und West positioniert, insbesondere im Bereich der Regulierung. Das KI-Governance-Protokoll, das im Mai 2022 eingeführt wurde, ist ein MVP (Minimum Viable Product), das Unternehmen wie Meta, Google und DBS getestet haben. Dieses Protokoll bietet einen pragmatischen Ansatz für die KI-Regulierung und stellt sicher, dass Unternehmen ihre KI-Anwendungen effektiv überwachen und steuern können. Dieser Schritt steht im Einklang mit globalen Regulierungstrends wie dem KI-Gesetz der EU und bietet einen Rahmen, der Innovation und Verantwortlichkeit in Einklang bringt.
Die schnelle Entwicklung der generativen KI in China
“Entgegen der anfänglichen Meinung, dass China bei der KI hinterherhinkt, ist die Realität genau das Gegenteil. In den letzten acht Monaten wurden über 80 große Sprachmodelle (LLMs) veröffentlicht, was auf eine rasante Entwicklung hinweist. Die chinesischen LLMs haben erhebliche Leistungsfortschritte gemacht”, erklärt Edouard. “Ihre neuen SuperCLUE Benchmark, der LLMs speziell für die chinesische Sprache bewertet, zeigt, dass chinesische Modelle zwar noch nicht mit GPT-4 gleichziehen, aber mit GPT-3.5. Das bedeutet, dass sie in der Leistung aufholen und die chinesische KI-Landschaft zunehmend wettbewerbsfähig wird.”
Darüber hinaus haben Innovationen durch akademische und industrielle Partnerschaften, wie die zwischen der Xinhua Universität und den Tech-Giganten Alibaba und Tencent, zur Entwicklung eines hochparametrischen LLM geführt, das sowohl Open Source als auch proprietär ist und die kollaborativen Bemühungen unterstreicht, die den schnellen Fortschritt der KI in China vorantreiben.
“Wie immer stellt die dynamische Natur der KI in China eine herausfordernde, aber potenziell lohnende Landschaft für globale Unternehmen dar.”Edouard de Mézerac, APAC CEO ARTEFACT / Data & AI
Ein globaler Rahmen für multinationale Unternehmen erforderlich
Trotz dieser Fortschritte stehen multinationale Unternehmen in China vor allem wegen des Fehlens eines globalen KI-Rahmens vor Herausforderungen. Viele Unternehmen zögern, mit KI-Projekten ohne klare Richtlinien fortzufahren. In der Zwischenzeit testen und implementieren lokale chinesische Unternehmen und Start-ups schnell neue KI-Anwendungen und schaffen so ein dynamisches und wettbewerbsfähiges Umfeld.
Um voranzukommen, sollten multinationale Unternehmen einfache, klare Rahmenbedingungen für KI-Projekte schaffen. “Wir helfen einigen globalen Unternehmen dabei, so dass China sehr schnell mit Innovationen beginnen kann. Konzentrieren wir uns auf Anwendungen für Mitarbeiter, wie Wissensmanagement, verbesserten E-Commerce und Inhalte sozialer Plattformen, die einen sichereren und leichter zu handhabenden Einstieg in die KI-Innovation bieten können”, erklärt Edouard. “Dieser Ansatz wird es Unternehmen ermöglichen, KI für interne Effizienz und Effektivität zu nutzen und gleichzeitig die sich entwickelnde regulatorische Landschaft zu navigieren.”
