其實，在為人工智慧做出重大貢獻的研究項目中，並不乏德國科學家的身影。然而，德國國有復興信貸銀行(KfW)在一份最新的分析報告中指出，在將科研成果轉換為實際應用方面，德國卻明顯落後於美國、中國等AI領跑者，而且差距還在持續拉大。KfW首席經濟學家科勒-蓋卜(Fritzi Köhler-Geib)指出：「和許多其他科技領域一樣，在AI方面，我們德國難以將科研成果轉化為企業可以應用的產品。」
根據KfW的調研，德國進口的人工智慧相關產品和服務數量遠遠超過出口量，這造成了德國各界越來越依賴少數幾家強大外資企業的AI服務，引發外界對德國未來競爭力的擔憂。科勒-蓋卜在接受德國之聲採訪時表示，在人工智慧應用方面，其他國家的步伐更快，「我們必須確保德國不至於落後太多。」
創新和應用瓶頸
人工智慧的研究至少可以上溯至50年代，但在很長一段時間裡，它被認為是在現實世界中不會立刻得到應用的所謂「藍天科研」。大約20年前，隨著新技術的快速發展、尤其是算力的突飛猛進，AI開始走出實驗室，越來越貼進日常生產和生活。如今，ChatGPT等諸多AI應用已經成為文本創作、圖像生成、甚至編寫程式的重要工具。
然而，德國科學家為AI科技發展做出的巨大貢獻，卻因官僚主義以及投資環境欠缺而難以轉化為推動現實世界前進的AI應用。
更為嚴重的是，德國科研機構如今提交的新AI專利數量也遠遠落後於美中等國。與本世紀初相比，中國在AI領域的專利申請數量增長了100倍，德國同期僅增長了3倍。目前，德國在全球人工智慧專利註冊中所佔份額僅為6%，遠遠落後於中國的29%和美國的27%。科勒-蓋卜指出，專利數量被視為創新的關鍵指標，「而我們德國在這個領域的進口遠遠多於出口，中國則在AI領域擁有顯著的順差。」
優秀人才流失國外
柏林應用科學技術大學(BHT)的AI專家洛瑟教授(Prof. Alexander Löser)也有著相似的擔憂。他在接受德國之聲採訪時警告說，在基於機器學習的人工智慧產品方面，德國越來越只能充當客戶的角色。「這些產品大都來自歐洲以外的國家，主要是美國，但是來自沙烏地阿拉伯、阿聯酋、中國的也越來越多。」
洛瑟指出，德國無法留住最優秀的AI人才，加劇了德國的AI頹勢。「德國的許多高等院校都從事出色的研究，培養出了高品質的人才，但其中相當一部分後來選擇出國就職。」
此外，歐盟對數據的嚴格監管也使本土企業處於不利境地，畢竟當今的大多數AI應用都需要大數據來驅動。洛瑟警告說：「歐盟監管正在推高我們本地人工智慧生態系統獲取訓練數據的成本。」他建議，德國應當創設開源數據集用於商業用途，「這應當是反映我們文化價值觀的高品質數據。」
德國國有復興信貸銀行(KfW)也在其分析報告中強調了「充分獲取AI訓練數據」的緊迫需求。為了避免在AI競賽中掉隊，德國還需要加大投資從而促進AI研發，並且增加學生和從業人員的相關培訓機會。
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作者: Janosch Delcker
責任編輯/周岐原
