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。 ISBN 978 - 92 - 64 - 88673 - 5（打印）ISBN 978 - 92 - 64 - 62650 - 8 (PDF)ISBN 978 - 92 - 64 - 64620 - 9 (HTML)ISBN 978 - 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。© OECD 2024 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（Bundesminaterium f ü r Arbeit und Soziales，BMAS），教 育 和 研 究 部（Bundesminaterium f ü r Bildung und Forschung，BMBF）以 及 经 济 事 务 和 气 候 行 动 部（Bundesminaterium f ü rWirtschaft und Klimaschutz，BMWK） 该报告是由Lcia Rsso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Karie Perset的指导下。Adrey Plo，AdrewWycoff和Jerry Sheeha分别是副主任，以及前和现任科学和创新主任。ELS主任Stefao Scarpetta和Agelica Salvi DelPero对第5章和第10章进行了监督。该报告还受益于Haa - Mari Kilpelaie的投入。 各个章节的主要作者是Noah Oder和Lcia Rsso（第2、3、6和7章），Lcia Rsso，Celie Caira和Noah Oder（第4章），Sadrie Cazes和Aja Meierord，Gleda Qitii和Stij Broece（第5章），Jamie Berryhill和Moritz vo Kebel（经合组织顾问）（第8章），Johaes Kirberger（经合组织顾问）和Celie Caira（第9章）以及Eric Stherlad（第10章）。Sophia Klmpp（OECD顾问）提供了研究和组织支持。 Luis Aranda与Besher Massri和Jakob Jelencic（Jo ç ef Stefan Institute），Fabio Curi Paixao和Jacqueline Lessoff（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。 John Tarver、Misha Pinkhasov、Walter Pasquarelli、Eleonore Morena (经 合 组 织 顾 问)以 及Angela Gosmann和Nikolas Schmidt编辑了这份报告。Andreia Furtado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34AI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46AI初创公司59向中小企业和初创企业转移人工智能的建议65AI基础设施66对AI基础设施的建议73参考文献74附注81 6 5工作世界82 为AI 84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97AI 99的监管实验AI 100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143 139 10聚焦：AI和医疗保健149 数字时代德国的健康之旅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53Figure 4.5. Programmes and transfer institutions in Germany supports AI research transfer from the lab to the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VC 63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84Figure 5.2. Jobs required AI skills account for a small proportion of all advertised jobs 87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，2022 88图7.1.大多数德国X用户对AI 110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 Table 3.1. Funding for AI research in Germany 37表4.1.生成AI在中小企业中的使用51Table 4.2. Selected transfer initions to increase difference of AI in firms 58Table 8.1. Best practice examples of AI in the German public sector 117 8 BOXES 方框2.1.思维:调查结果和建议25Box 2.2. The Skilled Immigration Act (Fachkr ä fteeinwanderungsgesetz) 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？64Box 4.4. The Gauss Centre for Supercomputing 68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107Box 7.2. Civic Coding - Innovation Network AI for the Common Good 108方框8.1.公共部门的人工智能:调查结果和建议114Box 8.2. F13 in Baden - W ü rttemberg 119方框9.1.人工智能和环境可持续性：调查结果和建议133Box 10.1. AI and healthcare: Findings and recommendations 150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 / OECD https: / / www. facebook. com / theOECD https: / / www. linkedin. com / company / organization - eco - c