Uniunea Europeană este codașă în domeniul Inteligenței Artificiale și se află mult în urma SUA și a Chinei

• UE nu a reușit, până acum, să dezvolte ecosistemul european de inteligență artificială și nici să accelereze investițiile în domeniu la același nivel cu liderii mondiali din acest domeniu, respectiv Statele Unite ale Americii și China, arată un raport al Curții de Conturi Europene.

Astfel, potrivit raportului, Uniunea Europeană a luat mai multe măsuri în domeniul inteligenței artificiale în zona de reglementare, infrastructură, cercetare și investiții încă din 2018 și chiar a explorat riscurile legate de acest domeniu înaintea tuturor celorlalte piețe. Cu toate astea, măsurile nu au fost bine coordonate cu cele ale statelor membre, investițiile au rămas la un nivel scăzut, iar inițiativa privată nu este stimulată.

Decalaj de 10 miliarde de euro între SUA și UE la nivel de investiții în AI

În prezent, potrivit calculelor CCE, decalajul de investiții pe acest segment între SUA și UE este de peste 10 miliarde de euro, acesta dublându-se în perioada 2018 – 2020. Pentru a recupera acest decalaj, UE va trebui neapărat să își consolideze guvernanța și să atragă mai multe investiții publice și private, iar acestea trebuie să fie mai bine direcționate. CCE a identificat punctele nevralgice la nivelul UE în domeniul AI:

Planuri de dezvoltare ce demarează greoi – CCE reamintește că atât în 2018, cât și în 2021, Comisia Europeană a pus la punct planuri de dezvoltare a domeniului inteligenței artificiale, planuri ce respectă, în linii mari, bunele practici internaționale. Însă, la peste cinci ani de la primul plan, încă se mai lucrează la cadrul de coordonare și reglementare a investițiilor din UE în acest domeniu. În context, auditorii CCE au constatat că la nivelul Comisiei nu au fost stabilite instrumentele de guvernanță necesare și nici un sistem adecvat de monitorizare a performanței investițiilor în inteligența artificial așa încât coordonarea cu statele membre să funcționeze.

Ținte vagi și depășite  – În plus, a remarcat Curtea de Conturi Europeană, țintele de investiții ale UE rămân prea vagi și nu mai sunt de actualitate, în condițiile în care au rămas aceleași din 2018. Prin urmare, ecosistemul de inteligență artificial dezvoltat la nivelul UE pe baza acestor ținte riscă să nu fie competitiv.

Inițiativa privată, prea puțin stimulată – Raportul sugerează totodată că nivelul investițiilor putea fi maximizat prin atragerea capitalului privat. Însă, Comisia s-a limitat la a majora cheltuielile de la bugetul UE pentru proiecte de cercetare în domeniul inteligenței artificiale, fără a stimula cofinanțarea privată. În plus, infrastructura și sprjinul financiar oferit de UE pentru a stimula investițiile în AI sunt încă modeste.

Situația la nivel global în domeniul AI – China și SUA conduc detașat

În prezent, SUA este lider absolut în domeniul inteligenței artificială, iar China și-a propus să devină numărul 1 la nivel mondial până în 2030. Potrivit CCE, ambele țări se bazează pe investiții private de proporții din partea giganților lor tehnologici.

În ceea ce privește UE, țintele pe care și le-a stabilit pentru investițiile publice și private în domeniul inteligenței artificiale sunt de 20 de miliarde de euro în perioada 2018-2020 și 20 de miliarde de euro pe an în următorul deceniu. Iar în ceea ce privește finanțarea pe care o acordă UE în acest domeniu, Comisia și-a propus să o majoreze la 1,5 miliarde de euro în perioada 2018-2020 și la 1 miliard de euro pe an în perioada 2021-2027.

Diferențe mari între statele membre, la nivelul UE

În UE, ponderea companiilor care utilizează inteligența artificială diferă semnificativ de la un stat membru la altul. Franța și Germania au anunțat cele mai mari investiții publice în domeniu. La polul opus, patru țări nu au încă nicio strategie în materie. UE și-a propus ținta ambițioasă ca, până în 2030, 75 % dintre companii să ajungă să utilizeze inteligența artificială.

Inteligența artificială înglobează tehnologii emergente din domenii cu evoluție rapidă, inclusiv robotică, Big Data și cloud computing, calculul de înaltă performanță, fotonică și neuroștiință.