OECD 德国人工智能评论

OECD德国人工智能评论 OECD德国人工智能评论 这项工作由经合组织秘书长负责出版。本文表达的意见和采用的论点不一定反映经合组织成员国的官方观点。 本文件以及本文所包含的任何数据和地图均不影响任何领土的地位或主权，国际边界和边界的划定以及任何领土，城市或地区的名称。 以色列的统计数据由以色列有关当局提供，并由以色列有关当局负责。经合组织使用此类数据不影响戈兰高地，东耶路撒冷和以色列在西岸的定居点根据国际法的地位。 蒂尔基耶共和国的说明 本文件中关于“塞浦路斯”的信息涉及该岛南部。岛上没有代表土耳其和希族塞人的单一机构。蒂尔基耶承认北塞浦路斯土耳其共和国（ TRNC）。在联合国范围内找到持久和公平的解决办法之前，蒂尔基耶将保持其对“塞浦路斯问题”的立场。 经合组织和欧洲联盟所有欧盟成员国的说明 除蒂尔基耶以外，塞浦路斯共和国得到联合国所有会员国的承认。本文件中的信息涉及塞浦路斯共和国政府有效控制的地区。 请引用本出版物： 经合组织(2024)，《经合组织德国人工智能评论》，经合组织出版社，巴黎，https://doi.org/10.1787/609808d6-en。 ISBN978-92-64-88673-5（打印） ISBN978-92-64-62650-8(PDF) ISBN978-92-64-64620-9(HTML) ISBN978-92-64-40455-7(epub) 照片信用：封面©tilialucida/Shutterstock.com；©VS148/Shutterstock.com。 经合组织出版物的更正可在以下网站上找到：www.oecd.org/about/publishing/corrigenda.htm。 ©OECD2024 这项工作的使用，无论是数字还是印刷，都受https://www.oecd.org/termsandconditions的条款和条件的约束。 前言 OECD《德国人工智能评论》提供了德国人工智能（AI）生态系统的国际基准，并讨论了实施其国家AI战略的进展。该报告借鉴了经合组织的定量和定性数据和见解。人工智能政策观察站和经合组织人工智能在工作，创新，生产力和技能计划（AI-WIPS）-由德国联邦政府资助的经合组织研究计划-以及对德国广泛利益相关者进行的一系列访谈的结果。该评论讨论了德国在人工智能方面的优势、劣势、机遇和挑战，并为未来几年德国的人工智能政策提供了建议。 Acknowledgements 应联邦劳动和社会事务部（BundesminateriumfürArbeitundSoziales，BMAS），教育和研究部（BundesminateriumfürBildungundForschung，BMBF）以及经济事务和气候行动部（BundesminateriumfürWirtschaftundKlimaschutz，BMWK） 该报告是由LciaRsso领导的OECD科学，技术和创新（STI）以及就业，劳工和社会事务局（ELS）的团队在NoahOder（OECD顾问）的支持下编写的，数字经济政策司人工智能部门负责人KariePerset的指导下。AdreyPlo，AdrewWycoff和JerrySheeha分别是副主任，以及前和现任科学和创新主任。ELS主任StefaoScarpetta和AgelicaSalviDelPero对第5章和第10章进行了监督。该报告还受益于Haa-MariKilpelaie的投入。 各个章节的主要作者是NoahOder和LciaRsso（第2、3、6和7章），LciaRsso，CelieCaira和NoahOder（第4章），SadrieCazes和AjaMeierord，GledaQitii和StijBroece（第5章），JamieBerryhill和MoritzvoKebel（经合组织顾问）（第8章），JohaesKirberger（经合组织顾问）和CelieCaira（第9章）以及EricStherlad（第10章 ）。SophiaKlmpp（OECD顾问）提供了研究和组织支持。 LuisAranda与BesherMassri和JakobJelencic（JoçefStefanInstitute），FabioCuriPaixao和JacquelineLessoff （OECD的顾问）一起领导了OECD.AI政策观察站的数据收集工作。露西·罗素（OECD的顾问）协助进行了数据可视化。 JohnTarver、MishaPinkhasov、WalterPasquarelli、EleonoreMorena(经合组织顾问)以及AngelaGosmann和 NikolasSchmidt编辑了这份报告。AndreiaFurtado提供了编辑和出版支持。这份报告从他们的参与中受益匪浅。 目录 前言3 致谢4 缩写和首字母缩略词9 执行摘要12 1主要调查结果14 上下文15 优势和劣势、机会和威胁概述16 主要建议22 方法23 2头脑24 AI人才吸引力25大学的AI教育27建议30 参考文献31 附注32 3Research33 AI出版物34 AI研究中的性别代表37 建议40 参考文献41 附注43 4AI传输、应用和计算基础设施44 AI在公司中的扩散46 AI初创公司59 向中小企业和初创企业转移人工智能的建议65 AI基础设施66 对AI基础设施的建议73 参考文献74 附注81 5工作世界82 为AI84提高技能和重新培训成年人预期对AI技能的需求86 社会对话87 建议89 参考文献91 附注92 6政策和监管框架94 德国国家AI战略95 开发负责任，值得信赖和以人为中心的AI方法97AI99的监管实验 AI100中的标准化活动 建议101 参考文献102 附注105 7社会106 支持AI实现共同利益的计划107 公众对德国AI的看法109 建议111 参考文献111 8聚焦：公共部门的AI113 公共部门人工智能的战略方法115 德国政府的AI用例117 建设关键治理能力120 将关键推动者放在适当的位置122 向他人学习125 建议126 参考文献127 附注131 9聚焦：AI与环境可持续性132 AI与环境可持续性生态系统134 环境可持续性和快速脱碳的使用案例136 加强德国在人工智能和环境可持续性方面的领导作用139 测量和减轻AI计算基础设施的环境影响140 建议142 参考文献143 10聚焦：AI和医疗保健149 数字时代德国的健康之旅150 公共和医疗保健提供者的观点152在德国采用AI促进健康的障碍153建议157 参考文献160 附件A.其他数字163 附件B.受访者名单167 参考文献170 Figures 图1.1.优势、劣势、机会和威胁(SWOT)分析21 图2.1.德国吸引国际AI人才26 图2.2.近年来，德国IT职位发布中对AI技能的需求一直在增长27 图2.3.德国大学的AI课程主要在计算机科学以外的五个部门提供29图3.1.德国在AI出版物数量上排名全球第五35 图3.2.德国机构发布所有关键AI主题36 图3.3德国机构主要与美国和英国的合作伙伴合作36 图3.4.德国人工智能研究中的性别差距比同行国家大38 图3.5.德国人工智能卓越中心的妇女比例很低39 图4.1.德国公司的AI使用率高于欧盟平均水平，但低于欧盟领先者47 图4.2.ICT和知识密集型行业的公司在AI使用方面处于领先地位48 图4.3.最近的国家调查显示，德国公司对人工智能的使用和兴趣增加49 图4.4大多数行业的公司都是AI解决方案的购买者，但有些公司需要开发自己的53 Figure4.5.ProgrammesandtransferinstitutionsinGermanysupportsAIresearchtransferfromthelabtothe 公司56 图4.6.过去十年德国的AI初创企业数量有所增加60 图4.7。自2018年以来，德国AI初创企业的VC投资有所增加61 图4.8。德国的风险投资可用性低于主要国家62 图4.9。德国AI初创企业依赖现金流和所有者的贡献，而不是VC63图4.10.德国的超级计算机在500强名单中排名第三，几乎所有国家支持学术和研究应用的计算能力70 图4.11.德国在学术界的超级计算机数量方面处于领先地位 和研究应用70 图4.12.德国用于学术界和研究应用的超级计算机在以下方面排名第五 性能71 图5.1.缺乏技能和成本是德国采用人工智能的主要障碍84 Figure5.2.JobsrequiredAIskillsaccountforasmallproportionofalladvertisedjobs87 图5.3.咨询工人或工人代表的雇主更有可能报告正面 人工智能对工人生产力和工作条件的影响，202288 图7.1.大多数德国X用户对AI110表现出中性或积极的情绪 图8.1。德国在数据可用性和重用方面的表现低于经合组织平均水平，高于数据可访问性123 图8.2.缺乏内部专业知识是公共部门使用AI的关键挑战124 图8.3.初创企业向德国政府提供技术解决方案125 图9.1.德国AI生态系统中的几项举措利用AI实现快速脱碳扇区137 图9.2.数据中心在德国总用电量中的份额近年来稳步增长142 TABLES Table3.1.FundingforAIresearchinGermany37 表4.1.生成AI在中小企业中的使用51 Table4.2.SelectedtransferinitionstoincreasedifferenceofAIinfirms58Table8.1.BestpracticeexamplesofAIintheGermanpublicsector117 BOXES 方框2.1.思维:调查结果和建议25 Box2.2.TheSkilledImmigrationAct(Fachkräfteeinwanderungsgesetz)28 方框3.1.研究：调查结果和建议34 方框4.1.转让和应用：调查结果和建议45 方框4.2德国国家数据战略符合欧洲和国家法律54 框4.3。如何促进有利于扩大突破性创新的金融市场？64Box4.4.TheGaussCentreforSupercomputing68 方框5.1.工作世界：调查结果和建议83 方框6.1.政策和监管框架：调查结果和建议95 方框6.2.德国联邦系统中的州100 方框7.1.社会：调查结果和建议107 Box7.2.CivicCoding-InnovationNetworkAIfortheCommonGood108 方框8.1.公共部门的人工智能:调查结果和建议114Box8.2.F13inBaden-Württemberg119 方框9.1.人工智能和环境可持续性：调查结果和建议133 Box10.1.AIandhealthcare:Findingsandrecommendations150 方框10.2.AI诊断和训练数据的重要性154 方框10.3。增量政策和数据开发可能导致额外的成本和时间155 方框10.4.AI有助于防止患者掉入裂缝之间157 遵循经合组织关于以下方面的出版物： https://twitter.com/OECDhttps://www.facebook.com/theOECD https://www.linkedin.com/company/organization-eco-cooperation-development-organization-cooperation-developpement-eco/ https://www.youtube.com/user/OECDiLibraryhttps://www.oecd.org/newsletters/ 缩写和首字母缩略词 ABHen