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In einem kürzlich veröffentlichten wöchentlichen Video-Update berichtete Edouard de Mézerac, Artefact APAC CEO, dass der stellvertretende Premierminister Singapurs "eine beträchtliche Investition von einer Milliarde Singapur-Dollar (ca. 750 Mio. USD) über die nächsten drei bis fünf Jahre angekündigt hat, um die Fähigkeiten des Landes AI zu stärken".
Diese Initiative ist nicht nur ein weiterer Vorstoß zur Entwicklung von AI , sondern spiegelt Singapurs strategischen Ansatz zur Integration von AI in seine Kernindustrien wider. Zwei Aspekte stechen in Singapurs AI Strategie hervor: die Anwendung in der Wirtschaft und die vorausschauende Regulierung.
Die "100 AI Experimente"-Strategie
Singapur legt den Schwerpunkt auf praktische Geschäftsanwendungen von AI. Mit dem Programm "100 AI Experiments" werden Unternehmen mit vielversprechenden AI Projekten gefördert, die innerhalb von drei Jahren eine Investitionsrendite nachweisen können", schwärmt Edouard. Diese Initiative stellt sicher, dass die Entwicklungen von AI nicht nur theoretisch sind, sondern einen direkten Beitrag zum wirtschaftlichen Ökosystem leisten. Die Regierung unterstützt diese Projekte, indem sie Talente und Ressourcen bereitstellt, in der Erwartung, dass erfolgreiche Projekte einen Beitrag zur Open-Source-Gemeinschaft AI leisten werden.
Die Bedeutung eines AI Governance-Protokolls
Singapur hat sich als zentrale Brücke zwischen Ost und West positioniert, insbesondere im Bereich der Regulierung. Das AI 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 Regulierung von AI und stellt sicher, dass Unternehmen ihre AI Anwendungen effektiv überwachen und steuern können. Dieser Schritt steht im Einklang mit globalen Regulierungstrends wie dem AI Act der EU und bietet einen Rahmen, der Innovation und Verantwortlichkeit in Einklang bringt.
Die rasante Entwicklung des generativen AI in China
"Entgegen der anfänglichen Meinung, dass China bei AI hinterherhinkt, ist die Realität genau das Gegenteil. In den letzten acht Monaten wurden mehr als 80 große Sprachmodelle (LLM) veröffentlicht, was auf ein hohes Entwicklungstempo hindeutet. Die chinesischen LLMs haben erhebliche Leistungsfortschritte gezeigt", erklärt Edouard. "Ihr neuer 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 AI 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 quelloffen als auch proprietär ist. Dies unterstreicht die kollaborativen Bemühungen, die den raschen Fortschritt von AI in China vorantreiben.
"Wie immer stellt die Dynamik von AI in China eine große Herausforderung für globale Unternehmen dar, die sich aber auch lohnen kann."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 deshalb vor Herausforderungen, weil es keinen globalen AI Rahmen gibt. Viele Unternehmen zögern, AI Projekte ohne klare Richtlinien in Angriff zu nehmen. In der Zwischenzeit testen und implementieren lokale chinesische Unternehmen und Start-ups schnell neue AI Anwendungen, wodurch ein dynamisches und wettbewerbsfähiges Umfeld entsteht.
Um voranzukommen, sollten multinationale Unternehmen einfache, klare Rahmenbedingungen für AI Projekte schaffen. "Wir helfen einigen globalen Unternehmen dabei, so dass China sehr schnell mit der Innovation beginnen kann. Und wir sollten uns auf Anwendungen für Mitarbeiter konzentrieren, wie Wissensmanagement, verbesserter elektronischer Handel und Inhalte sozialer Plattformen, die einen sichereren und leichter zu handhabenden Einstieg in die Innovation von AI bieten können", erläutert Edouard. "Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, AI für interne Effizienz und Effektivität zu nutzen und gleichzeitig die sich entwickelnde regulatorische Landschaft zu meistern."
