Pasaules Ekonomikas foruma pārstāvis Jayant Narayan šo skaitli minēja Eiropas Ekonomikas un sociālo lietu komitejas jūlija plenārsesijā debatēs par mākslīgo intelektu; viņš norādīja: lai Eiropa spētu konkurēt, tai līdzekļi ir jāiegulda vidēja termiņa un ilgtermiņa pasākumos ar mērķi radīt ekosistēmu, kurā mākslīgais intelekts var uzplaukt.

EESK pēdējā plenārsesijā pirms vasaras brīvdienām notika arī debates ar Pasaules Ekonomikas foruma “Global AI Alliance” vadītāju Jayant Narayan par tēmu “Mākslīgais intelekts un patiesās vērtības: mūsu digitālā nākotne”.

Runājot par problēmām, ar ko saskaras mazie un vidējie uzņēmumi (MVU), kuri vēlas izmantot mākslīgo intelektu, Jayant Narayan uzsvēra, ka kļūst pieejami jauni risinājumi, piemēram, bezkoda mākslīgais intelekts, kas dod iespēju uzņēmumiem un privātpersonām izstrādāt mākslīga intelekta risinājumus, nemaksājot algu pilnībā apmācītiem datu zinātniekiem, taču šādi risinājumi neesot “brīnumlīdzeklis”. Vidējā termiņā un ilgtermiņā esot jācenšas arī dot MVU iespēju attīstīt vajadzīgo vietējo, iekšējo spēju izmantot mākslīgo intelektu. Šajā saistībā svarīgi esot tādi būtiski aspekti kā prasmes, ko mākslīga intelekta un datu zinātnes jomā nevar apgūt vienā dienā. Šajā procesā būtiska nozīme esot finansējumam un inovācijas atbalstam.

Uz jautājumu, kāpēc Eiropa atpaliek no ASV un Ķīnas, Narayan kungs atbildēja, ka tam esot vairāki cēloņi, taču ļoti nozīmīga loma esot valsts atbalstam un finansējumam, sākot ar Silīcija ielejas rašanos un beidzot ar abu partiju atbalstu Inovācijas un konkurences aktam, kas paredz tehnoloģijām un inovācijai atvēlēt 250 miljardus USD.

“Šāds finansējums rada tādu tirgu, kurā galu galā nonāks arī jūsu labākie pētnieki un datu zinātnieki. Un tas nav īstermiņa risinājums, bet gan drīzāk vidēja termiņa un ilgtermiņa skatījums uz tādas ekosistēmas izveidi, kurā jūs ne tikai radāt vietējo vērtību, bet arī esat līderis šajā jomā.” Viņš citēja nesen publicētus pētījumus, kas liecina, ka 18 % no pasaules vadošajiem zinātniekiem mākslīgā intelekta jomā ir eiropieši, bet tikai 10 % faktiski strādā Eiropā.

Narayan kungs arī pieskārās tādam jautājumam kā mākslīgais intelekts un pilsoniskā sabiedrība un tam, vai mākslīgā intelekta attīstība patiešām kalpo visiem vai tikai noteiktu grupu interesēm.

Citējot pētījumus, kas liecina, ka pēdējā laikā 30–40 % Amazon ienākumu gūti no mākslīgā intelekta ģenerētiem ieteikumiem patērētājiem, Narayan kungs uzsvēra, ka mākslīgais intelekts patiesi ir ļoti plaši izplatīts un ka tāpēc tik būtiska nozīme ir robustumam, izskaidrojamībai, uzticamībai un pārredzamībai. Progress esot vērojams tādās jomās kā izskaidrojamība un drošība, taču ar progresīviem risinājumiem, kas ne visiem esot pieejami.

J. Narayan teica, ka mākslīgā intelekta jomā principu netrūkstot, taču visvairāk bažu raisot tas, vai tie pašām tiek piemēroti praksē un vai pilsoniskās sabiedrības intereses tiek aizsargātas. Viņš prognozēja, ka īstenošanas jomā progress tiks panākts gan ar publiskā sektora regulējumu, gan ar nozares regulējumu. Nozares un regulatoru dialogā jautājumi pamazām tiks risināti, un iespējams, ka pienāks brīdis, kad nozare sāks rīkoties pat brīvprātīgi.