【科技参考】德国教研部制定《人工智能行动计划》

2018年，德国联邦政府推出《德国人工智能战略》，在研发创新、财政投入、人才培养等方面出台了一系列举措。2020年，德国联邦政府根据人工智能发展态势对该战略进行修订，并结合流行病防控、可持续发展、环境与气候保护等社会需求对人工智能发展提出新要求。2023年11月，德国联邦教研部制定《人工智能行动计划》，旨在进一步促进德国人工智能生态系统建设。

该行动计划共包括三大总体目标。一是将德国在人工智能领域良好的科研能力，转化为可见、可衡量的经济效益和具体的社会应用。二是从全欧洲层面思考并发展人工智能，与欧洲现有的优势进行整合，打造值得信赖的欧洲自主研发和产出的人工智能。三是有针对性地推进教研部与其他部委、州政府、利益相关者以及欧洲层面的人工智能对话和战略发展规划合作。

德国人工智能研究水平大约位居世界第5或第6位，落后于中国、美国、印度等国。在生成式人工智能大模型方面，德国在国际上有一定影响力，但仍由美国主导。

德国的目标是在人工智能研究中保持卓越，并成为欧洲引领者。对此，德国将：支持德国在人工智能论文发表方面超越英国，成为欧洲第一；构建人工智能能力中心，并将其打造为欧洲领先的研究机构；在人工智能透明度和可信度方面取得显著进展；在生成式人工智能大模型方面占据领先地位，并建立独特优势；加强机器学习与其他学科领域和应用领域的融合。

在人工智能革命中，数据和算力是关键推动力，计算中心和数据平台正在成为新型“基础设施”。过去几十年间，产生、消耗和存储的数据量、可用的计算能力以及基于机器学习的人工智能系统使用的算力都呈指数级增长。根据2022年的统计数据，在全球36个重要的机器学习系统中有12个来自欧洲，其中2个来自德国；在参与开发人员的数量方面，德国排名世界第七。德国在Top 500超级计算机数量方面排名世界第三，仅次于美国和中国；在总体性能方面排名第六，落后于美国、日本、中国、芬兰和意大利。

未来，德国将：发展具备国际竞争力的高性能计算基础设施，重点服务学术界和产业界的人工智能相关科研人员；大幅增加在德国和欧洲高性能计算系统上使用人工智能的用户数量；加强高质量数据建设；为企业（特别是中小企业和初创企业）提供算力和数据相关服务；推动德国和欧洲研发人工智能大模型。

人工智能相关技能正在成为新型职业的必备技能，同时也是人们日常生活需要掌握的技能。尽管德国正在不断增加人工智能领域的培训，但人才短缺问题仍在加剧，被认为是德国人工智能发展面临的主要障碍之一。

未来，德国将：贯穿整个教育链条加强人工智能相关知识和能力建设；吸引和留住世界各地最优秀的人工智能青年人才；推动跨领域、跨地域、跨行业的人工智能相关力量的交流合作，促进教育和研究；建立人工智能学术人才培养计划，其中女性的比例应不低于50%。

人工智能作为关键技术，在许多行业具有巨大应用潜力，但德国在人工智能领域的成功商业案例并不多。2013—2022年，德国成立的人工智能初创企业数量排名第九（245家），远远落后于美国（4643家）和中国（1337家）。在人工智能专利方面，德国近年的排名位列世界第5~7位，落后于美国、中国、日本和韩国。2022年，德国人工智能领域的私人投资为23.5亿美元，仅为美国的1/20、中国的1/6。

未来，德国将：建立有国际影响力、面向人工智能重要应用场景的区域创新生态系统；大幅提高人工智能应用范围，提高使用人工智能技术的企业的比例；促进经过验证的人工智能方法和模型在产业界的使用，尤其是在中小企业的使用；充分利用人工智能机器人的创新潜力；使德国人工智能专利数量达到日本和韩国同等水平；提高学术界孵化的人工智能初创企业数量。

人工智能在医疗领域应用广泛，能够提高护理效率、减轻医务人员负担，并对医学研究产生重大影响。目前，人工智能在诊疗过程中已能发挥一定作用，但相关潜力远未完全开发利用。制药和生物技术行业也正在利用人工智能技术，进行更具针对性和成本效益的药物研发。未来，德国将：加强医疗和护理领域的人工智能研究；培养医疗领域人工智能人才，应对人口老龄化问题；扩建医疗数据基础设施，增强生物医学数据的应用。

近年来，人工智能在数学、核聚变和生物等领域的科研活动中展示出显著效果，在应对能源供应、公共安全、气候变化等重大社会挑战方面也具有巨大潜力。但人工智能的应用也带来侵犯版权、“伪科学”等问题，同时也需要满足可靠性、安全性和数据保护等要求。未来，德国将：继续推动人工智能在科研活动、可持续发展、适应气候变化、保护生物多样性、维护公共安全等方面的应用；支持将人工智能视为科研活动的标准工具，推广其在科研机构中的应用。

人工智能有望改变整个教育系统，为实现个性化教育提供机会，但也会带来很多新挑战。对此，德国将：推动研究，为教育系统应对和应用人工智能提供知识基础；提升学生和教师的人工智能能力；促进人工智能在教育领域应用的同时，也要制定相关管理策略，包括隐私保护、数据管理、责任归属等。

市场规模是全球科技竞争的重要因素，与中美等大型经济体相比，欧洲国家在这方面处于劣势。因此，有针对性地加强与欧洲和其他国际伙伴的合作至关重要。过去十年，人工智能国际合作研究数量大幅增加，从共同发表论文来看，美国、中国和英国之间的合作最为紧密，德国和美国科研人员的合作排名第四。在欧洲国家中，德国与奥地利、瑞士、意大利和北欧国家的合作较为紧密。未来，加强国际合作将成为德国人工智能生态系统的发展目标之一，尤其要帮助青年科研人员形成国际合作网络，并积极参与欧洲和国际范围内关于人工智能的对话。

当前，人工智能发展在很大程度上受私营机构和政府部门的利益驱动。为将人工智能负责地融入社会、法律和制度体系中，需要整合不同视角和立场进行广泛的社会讨论。对此，德国将：创建基于科学的社会讨论平台；推进跨学科研究，将不同视角融入人工智能方法和系统开发；通过基于数据的分析，研判人工智能的国际发展现状和德国所处的地位；研究人工智能对个人和社会的影响，并制定应对方案。

自2016年以来，全球与人工智能相关的法律法规数量大幅增加。欧盟正在制定相关法案，强调遵循基于风险的监管方法，即对于高风险的人工智能系统必须满足特定的透明度和安全性要求，风险过高的人工智能系统将被禁止。同时，为确保该法案的落地实施，欧盟将在全欧范围内设立检验和认证机构，并制定相应的标准和规范。

未来，德国将：进一步促进研究和创新，特别是支持中小企业、初创企业等的发展；从应用层面开展人工智能监管，而不是研究层面；基于人工智能研发情况制定规范和标准，并将科研人员融入验证和认证过程之中。

通过《人工智能行动计划》，德国教研部明确了下一步发展人工智能生态系统的最新方向：

一是持续加强人工智能发展所需的核心能力，包括打造6家人工智能研究能力中心，增设150个人工智能领域的终身教授席位，扩建计算基础设施，改善数据访问条件等。二是使德国在欧洲人工智能战略规划和发展中发挥主导作用，加强欧洲研究区协同，使欧洲人工智能在全球范围内产生更大影响。三是明确德国发展人工智能的优先目标，即产生切实的经济和社会效益，大力推动人工智能在工业 4.0、机器人、医疗、教育等领域中的应用，并完善人工智能相关初创企业的创业环境。四是从2023年底开始，在教研部内部行政管理过程中试点使用人工智能技术，提高管理效率。五是联合其他各部委和利益相关者，推动德国联邦政府人工智能战略的进一步发展。

编译：中国科学院文献情报中心  毛一名  董瑜

审校：中国科学技术信息研究所  张丽娟

来源：《科技参考》2024年第3期

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