科技动态｜人才、数据与研发：印度人工智能发展的三大关键挑战

2024年2月24日，卡耐基国际和平研究院发表文章《印度人工智能拼图中缺失的部分：人才、数据与研发》。文章指出，全球人工智能竞赛非常激烈，中美两国在人工智能技术、应用等领域展开了激烈的竞争。其他国家，如印度、日本、法国等也在制定本国人工智能战略。文章认为，印度在人工智能领域虽然面临一些关键挑战，但潜力巨大，必须解决、和方面的关键问题，才能在全球人工智能竞赛中脱颖而出。

印度在2024年推出了国家人工智能使命（India AI Mission），旨在通过七个关键要素（计算基础设施、数据、人才、研发、资本、算法和应用）来提升人工智能竞争力。

印度目前主要关注硬件和计算基础设施，而在数据、人才和研发方面的投入不足，导致其人工智能竞争力受限。

人才短缺：全球范围内人工智能人才供不应求，印度也不例外。尽管印度拥有大量的STEM（科学、技术、工程和数学）人才，但高层次的人工智能研究人才仍然匮乏。

人才流失：许多印度顶尖的人工智能人才在完成学业后选择前往美国或欧洲工作，导致印度本土人工智能研究人才流失。

人才质量：印度的工程毕业生普遍缺乏实际工作能力，需要通过技能提升来适应人工智能领域的需求。

数据获取困难：印度企业和研究人员难以获取大规模、高质量的数据，尤其是印度特有的多语言数据。

数据分散：尽管印度有大量的数字基础设施和数据生成，但这些数据往往分散在不同的平台和政府机构中，缺乏整合和利用。

研发投入不足：印度在人工智能研发方面的投入远低于美国和中国，且私营部门的研发贡献有限。

研发机构不足：印度缺乏顶尖的人工智能研究机构，导致研究人员流向国外。

专利和研究成果不匹配：尽管印度的人工智能研究论文数量有所增加，但其专利数量和质量仍然较低。

文章最后指出，印度应通过增加人工智能课程、吸引国际人才、建立研究中心等方式，培养和留住高层次的人工智能研究人才。印度应通过建立数据市场、开放政府数据集、推动多语言数据收集等方式，提升数据的可用性和质量。印度应通过增加研发投入、建立公私合作的研究中心、推动国际研发合作等方式，提升人工智能研发能力

中国国际科技交流中心编译自

卡耐基国际和平研究院官网