Gemeinsame Sorgen und Hoffnungen rund um KI in Lateinamerika und der Karibik 

Der Workshop wurde vom International Science Council (ISC) organisiert durch seine Regionaler Focal Point für Lateinamerika und die Karibik, und die Lateinamerikanische Initiative für offene Daten (ILDA) im Rahmen des Global Knowledge Dialogue des ISC in Santiago, Chile.

Teilnehmer aus der gesamten Region – Argentinien, Brasilien, Chile, Kolumbien, Honduras, Jamaika, Mexiko, Panama, Peru, der Dominikanischen Republik und Uruguay – sprachen darüber, wie ihre nationalen Regierungen ihre Wissenschaftsökosysteme auf KI vorbereiten, welche Auswirkungen diese Integration hat und welche aktuellen Herausforderungen und Chancen für eine regionale Zusammenarbeit bestehen. 

Dieser Workshop ist Teil eines größeren Projekts unter der Leitung des ISC Centre for Science Futures. Im März 2024 veröffentlichte das Zentrum ein Arbeitspapier mit dem Titel „Vorbereitung nationaler Forschungsökosysteme auf KI: Strategien und Fortschritte im Jahr 2024″. Das Papier untersucht, wie verschiedene Länder auf der ganzen Welt über die Integration und Einführung von KI in ihre Wissenschaftsökosysteme denken. Die verschiedenen Beiträge, die von Experten verfasst wurden, die an der Umsetzung solcher Pläne in ihrem Land beteiligt sind, werden durch eine Literaturübersicht zum Thema ergänzt. Eine aktualisierte und erweiterte Version mit zusätzlichen Länderfallstudien wird im Oktober 2024 veröffentlicht.

Vorbereitung nationaler Forschungsökosysteme auf KI: Strategien und Fortschritte im Jahr 2024

Der Bericht bietet eine umfassende Analyse der Integration künstlicher Intelligenz in Wissenschaft und Forschung in verschiedenen Ländern. Es befasst sich sowohl mit den erzielten Fortschritten als auch mit den Herausforderungen in diesem Bereich und ist somit eine wertvolle Lektüre für führende Wissenschaftler, politische Entscheidungsträger, KI-Experten und Akademiker.

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Die zentralen Thesen 

Ein Fazit des Workshops ist, dass das Bewusstsein und die Anerkennung der Bedeutung der Integration von KI in nationale Forschungsökosysteme in allen Ländern vorhanden sind. Die Teilnehmer erkannten die Notwendigkeit an, das Potenzial von KI und ihre Rolle bei der Förderung wissenschaftlicher Fortschritte zu nutzen.  

Zweitens: Obwohl sich die Länder der Region in unterschiedlichen Stadien der KI-Umsetzung befinden – von ersten Beobachtungen bis hin zu hochmodernen Entwicklungen –, arbeiten sie alle proaktiv daran, KI in die Forschung zu integrieren.  

Drittens herrschte Einigkeit über die großen Chancen, die KI bietet, und über die Anstrengungen und Ressourcen, die für ihre effektive Nutzung in wissenschaftlichen Unterfangen in Lateinamerika und der Karibik erforderlich sind. Die Teilnehmer unterstrichen die Bedeutung koordinierter Maßnahmen und regionaler Zusammenarbeit, um KI in die Wissenschaftssysteme zu integrieren. Mit anderen Worten: Es besteht die Bereitschaft, Ressourcen, Fachwissen und Anstrengungen zu nutzen, um den Nutzen der KI für wissenschaftliche Forschung und Innovation in der Region zu maximieren. 

„Die Diskussion war während des gesamten Workshops überraschend einheitlich, mit recht ähnlichen Einschätzungen des Handlungsbedarfs und der Bedürfnisse“, sagt Mathieu Denis, Leiter des ISC Centre for Science Futures.

Daten als Grundlage für ethische, verantwortungsvolle und integrative KI-Entwicklungen nutzen 

Es besteht die Notwendigkeit, die Diskussion rund um KI mit einem Schwerpunkt auf Datenpolitik und -management weiter voranzutreiben.  

Solide Forschungsdaten sind die Grundlage für jede erfolgreiche Integration von KI in die Wissenschaft. Daher ist es für die Länder unerlässlich, klare Richtlinien für Datenmanagementrichtlinien zu entwickeln, die für die Forschung in allen Disziplinen geeignet sind. Es ist auch wichtig, dass die Datenrichtlinien Probleme der Unterrepräsentation bestimmter Minderheitengruppen angehen und sicherstellen, dass Daten aus Ländern Lateinamerikas und der Karibik zum Trainieren und Ausführen von KI-Tools verwendet werden.  

David Castle, Projektleiter, erklärte: „Die Teilnehmer betrachteten die Beziehung zwischen offenen Daten als eine Art allgemeine Orientierung für die Datenverwaltung und die eher technischen und strategischen Fragen zur Implementierung standardisierter Ansätze wie FAIR (findable, accessible, interoperable and reusable) Daten. Daten können FAIR und offen sein, aber nicht alle offenen Daten sind FAIR; diese Nuance hat erhebliche Auswirkungen auf die Datenpolitik und -verwaltung.“ 

In der Region gibt es eine lebendige und gut vernetzte Open Science-Community, die sich für die Förderung von Open Data und KI einsetzt. Diese Netzwerke können für regionale Initiativen zu Forschungsdaten mobilisiert werden, möglicherweise beginnend mit einigen Bereichen von gemeinsamem Interesse, wie Klimawandel und Nahrungsmittelsysteme.

Aufbau einer Community zur Koordinierung der Bemühungen im Bereich Wissenschaft und KI 

Die Zusammenarbeit mit anderen Interessenvertretern im wissenschaftlichen Ökosystem und die Förderung von Synergien mit verschiedenen Foren in Lateinamerika und der Karibik, die sich mit Diskussionen zur KI-Entwicklung befassen, ist von wesentlicher Bedeutung. Dieser Ansatz ermöglicht es, die Anstrengungen zu bündeln, eine einheitliche regionale Perspektive zu entwickeln und KI-Initiativen voranzutreiben, die auf die Bedürfnisse der Region zugeschnitten sind. 

„Wir sehen, dass die Debatten über KI in der Region in verschiedene Bereiche und Ansätze fragmentiert sind und die Länder unterschiedliche Umsetzungsstufen haben. Es könnte also eine Gelegenheit geben, diesen Dialog zwischen nationalen Wissenschaftsakademien, Forschungszentren und politischen Entscheidungsträgern zu stärken“, sagte Gloria Guerrero, Geschäftsführerin der ILDA. „Dies ist ein Bereich, in dem die ILDA, das ISC und viele andere regionale Akteure helfen können.“ 

Die Förderung einer Zusammenarbeit auf der Grundlage bewährter Verfahren ist von wesentlicher Bedeutung, um eine interdisziplinäre Zusammenarbeit und ein interdisziplinäres Wissensmanagement in der Region zu ermöglichen. Diese Zusammenarbeit kann weitere Prozesse in Bezug auf Schulungen, Interessenvertretung und die Bildung thematischer Unterstützungsgruppen zum Austausch praktischer Erfahrungen an der Schnittstelle zwischen Wissenschaft und KI auslösen. 

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