Помимо попыток оценить рынок ИИ в той или иной стране, используются комплексные методики, исходящие из возможности вывести некий интегральный страновой показатель, который привязан не только к финансовым показателям и вычисляется в форме безразмерного коэффициента, показывая некий уровень зрелости или уровень готовности страны к развитию рынка ИИ.
Наиболее известными в этой области являются три отчета: глобальный индекс ИИ от аналитической компании Tortoise (Global AI Index), глобальный индекс развития ИИ от Stanford Institute (AI Index Report) и глобальный индекс ИИ-готовности правительств разных стран от Oxford Insights (Government AI Readiness Index). Методики расчета данных коэффициентов позволяют представить, из чего же складывается такое понятие как “страновая ИИ-зрелость”. Поскольку ИИ становится важнейшим страновым ресурсом и показателем технологического и военного развития – понятен интерес к подобного рода рейтингам и их анализу. Рассмотрим перечисленные рейтинги более подробно.
Глобальный индекс ИИ-компаний от Tortoise(GlobalAIIndex)
Глобальный индекс ИИ-компаний от Tortoise ранжирует страны по степени готовности к ИИ, которая выражается комплексным показателем Global AI Index. Индекс построен на совокупности субиндексов, включая такие показатели, как инвестиции в ИИ, потенциал кадрового резерва страны, качество исследований, суперкомпьютерные ресурсы и т. п.
К достоинствам исследования следует отнести максимальную прозрачность методики построения индекса, подробное описание всех субиндексов, от которых зависит коэффициент Global AI Index.
Субиндексы представлены в семи категориях.
Кадры/таланты – фокусируется на данных социальных сетей, в которых пользователи заявляют о своей принадлежности к ИИ или ищут работу в этой области.
Операционная среда – отражает наличие нормативно-правовой базы для внедрения ИИ и общественное мнение, окружающее искусственный интеллект.
Исследования – отражает масштабы исследований ИИ-специалистов в области ИИ и смежных областях, количество публикаций и цитирований в авторитетных научных журналах.
Инфраструктура – опирается на такие параметры как доступ к интернету, развитие суперкомпьютерных мощностей, импорт интегральных схем.
Правительственная стратегия – отражает глубину обязательств правительства в области развития национальной ИИ-стратегии.
Разработка – количество и качество разработчиков, количество коммитов для ИИ-пакетов с открытым исходным кодом, количество патентов в области ИИ.
Коммерческие показатели – присутствие ИИ-компаний в стране, уровень их финансирования, количество стартапов.
Более подробно ознакомиться с субиндексами, на базе которых вычисляется Global AI Index, можно с помощью табл. 3.12.
Таблица 3.12. Показатели, определяющие уровень ИИ (Tortoise Global AI Index)
Категория
Примеры показателей в анализируемой стране
1. Кадры/таланты
Количество членов в ТОП 3 ИИ-meetup-групп в трех крупнейших городах страны.
Доля числа ИИ-инженеров в LinkedIn из данной страны.
Общее количество людей, которые описывают себя в Linkedin как работающих в настоящее время в качестве “Data Scientist”, в данной стране.
Доля от общего числа “Data Scientists” в LinkedIn из данной страны.
Количество людей, описывающих себя как ИИ-специалистов в данной стране в Linkedin, на миллион человек.
2. Операционная среда
Уровень законодательства о конфиденциальности данных в стране, включая эквивалент GDPR.
Количество респондентов-женщин в опросе Kaggle.
Подписала ли страна Международную хартию открытых данных.
Доля выпускников ИТ-специальностей в данной стране, относящих себя к женскому полу51.
Доля людей из данной страны, ответивших “Да” на вопрос “Доверяете ли вы искусственному интеллекту?”.
3. Исследования
Количество университетов, входящих в Топ-100 рейтинга Times Higher Education Computer Science.
Сумма государственных расходов, пропорциональная общему ВВП в данной стране, ежегодно расходуемая на исследования и разработки.
Количество ИИ-статей и докладов.
Количество научных статей и работ, связанных с ИИ, на миллион человек населения.
Количество цитирований научных статей и работ, связанных с ИИ, в расчете на миллион человек населения.
Количество цитирований научных статей и работ, связанных с “ИИ” на миллион человек населения.
Общее количество статей, принятых в Top IEEE Publications, относящихся к ИИ.
Количество университетов в стране, входящих в Топ-100 списка Times Higher Education Physical Sciences.
4. Инфраструктура
Доля населения, имеющего доступ к электричеству.
Доля населения, имеющего доступ к Интернету.
Количество суперкомпьютеров, согласно рейтингу Top500.
Количество суперкомпьютеров, согласно Top500, как доля от общей численности населения.
Уровень внедрения 5G.
Доля мирового импорта интегральных схем.
Количество абонентов мобильной связи на 100 человек. o Доля от мирового экспорта интегральных схем.
5. Правительственная стратегия.
Наличие выделенного финансирования на развитие ИИ.
Наличие национальной стратегии в области ИИ, утвержденной на уровне правительства.
Продолжительность запланированного срока, в течение которого правительство будет финансировать ИИ-программу.
Объем целевых инвестиций в искусственный интеллект со стороны правительства.
Запланировано ли в ИИ-программе повышение квалификации населения в рамках специальных инициатив.
Получила ли государственная стратегия в области ИИ внешние консультации со стороны ученых, руководителей предприятий и т. п.
Общее количество месяцев, прошедших с момента публикации национальной стратегии страны в области искусственного интеллекта, если такая стратегия была опубликована.
6. Разработка
Участвует ли страна, наблюдает или не участвует в работе Комитета по стандартам ISO, посвященным ИИ.
Общее количество основных разработчиков продуктов и платформ с открытым исходным кодом на GitHub.
Общее количество коммитов для любого из десяти лучших пакетов ИИ с открытым исходным кодом из данной страны, как процент от общего количества коммитов для любого из десяти лучших пакетов ИИ с открытым исходным кодом из каждой страны в индексе.
Количество выданных патентов, связанных с ИИ, с 2017 года. o Среднее время, прошедшее с момента подачи заявки на ИИ-патент до его выдачи патентным ведомством страны.
Общее количество коммитов ИИ-пакетов с открытым исходным кодом от пользователей GitHub из данной страны.
Общее количество коммитов на ИИ-пакеты с откр
7. Коммерческие показатели
Количество ИИ-компаний стоимостью более 1 миллиарда долларов США.
Количество компаний, внедряющих ИИ в качестве ключевой части своего бизнес-процесса.
Общая сумма всех раундов финансирования ИИ-компаний.
Сумма всех раундов финансирования ИИ-стартапов в данной стране.
Общее количество ИИ-стартапов в данной стране.
Количество деловых статей на сайте Reuters с упоминанием ИИ из данной страны.
Средний объем финансирования на ИИ-стартап в данной стране.
Количество ИИ-стартапов в стране на миллион человек населения в этой стране.
На рис. 3.52 представлен рейтинг топ 15 стран по уровню Global AI Index. Как видно – значения на диаграмме изменяются достаточно плавно от Люксембурга до Великобритании, и есть две страны, которые резко отличаются от других государств, – это Китай и США. Причем отрыв США от Китая соизмерим с отрывом Китая от Великобритании.
Рис. 3.52. Топ 15 стран по показателю Global AI Index. Источник: Tortoise
Россия в этом рейтинге оказалась лишь на 32 месте со значением индекса 21,99, уступив таким странам как Польша, Италия и Словения.
На рис. 3.53 представлена лепестковая диаграмма, показывающая, как выглядят отдельные страны в пространстве вышеобозначенных семи категорий на фоне лидера рейтинга – США.
Рис. 3.53. Показатели ИИ-зрелости разных стран на фоне показателей в США. Источник: Tortoise
Интересно отметить, что Китай обгоняет США по показателям “правительственная стратегия”, “операционная среда” и даже “инфраструктура”, существенно проигрывая в категориях “кадры/таланты” и “коммерческие показатели”.
Говоря о России, отметим, что (как следует из оценок Tortoise) в категории “правительственная стратегия” показатели России даже опережают аналогичные данные по США, однако в категории “коммерческие показатели” демонстрируется полный провал. Что касается оценки в области категории “кадры/таланты”, следует заметить, что в России ограничен доступ к сети Linkedin, показатели которой используются для оценки кадрового потенциала по всем странам.
Глобальный индекс развития ИИ от Stanford Institute (AI Index Report)
Расчет индекса (AI Index) – это независимое исследование, проводимое Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI). В ежегодном отчете собираются, обобщаются и визуализируются данные, касающиеся искусственного интеллекта в наиболее развитых странах мира.
Основные параметры, на которых базируется индекс, разделены на две категории – категории, связанные с исследованиями и разработкой, и категории, связанные с экономическими показателями (см. табл. 3.13).
Таблица 3.13. Основные параметры, на которых базируется индекс Stanford Institute AI Index
Категория
Субкатегория
Исследования и разработки
ИИ-патенты.
Цитирование статей из репозиториев. Публикации в репозиториях.
Цитирование ИИ-докладов на конференциях. Цитирование ИИ-журналов.
Публикации на конференциях по ИИ. Публикации в ИИ-журналах.
Заявки на патенты.
Экономика
Недавно профинансированные ИИ-компании. Инвестиции в ИИ.
Относительное проникновение навыков в области ИИ. Индекс найма сотрудников.
Концентрация ИИ-кадров/талантов.
В публикации AI Index Report за 2022 г. приводятся данные, которые базируются на показателях за 2021 г. В этом исследовании анализировалось 29 стран. Россия заняла 23 место. На рис. 3.54 представлены данные по 23 странам на основе ключевых индикаторов.
Рис. 3.54. Индекс развития ИИ от Stanford Institute (светлым тоном показан вклад показателей, связанных с экономикой, темным -с исследованиями и разработкой). Источник: Stanford Institute
На момент написания курса на сайте разработчика были доступны данные за период 2017 – 2021 гг. Согласно статье, где отслеживались более ранние публикации индексов от Stanford Institute, сообщается, что в 2015 году Россия была на предпоследнем, 25-м, месте. В 2016-м опустилась на последнее, 26-е, место и оставалась там в течение пяти лет.
На рис. 3.55 представлены данные по России и США, а на рис. 3.56 – по Китаю.
Рис. 3.55. Сравнительный уровень развития ИИ (США и Россия) по методике Stanford Institute.
На рис. 3.54 и рис. 3.55 бросается в глаза нулевой вклад экономических факторов в индекс России. Возможно, по России собраны неполные данные, вернее только данные в категории “исследования и разработка”.
Рис. 3.56. Сравнительный уровень развития ИИ (Китай) по методике Stanford Institute. Источник: Stanford Institute
Интересно сравнение данных США и Китая. В первую очередь Китай отстает от США по количеству патентов в области ИИ.
Данные, публикуемые в исследовании Stanford Institute, часто цитируются аналитическими компаниями. Например, в публикации компании Knoema за 2021 г. можно найти сравнительный анализ зрелости разных стран со ссылкой на данные Stanford Institute (см. рис. 3.57).
Рис. 3.57. Анализ ИИ-зрелости разных стран. Источник: Knoema со ссылкой на данные Stanford Institute
Глобальный индекс ИИ-готовности правительства от Oxford Insights
Правительства разных стран в той или иной мере обращаются к системам ИИ, чтобы улучшить свои государственные услуги и получить стратегические экономические преимущества. Для оценки степени успеха на этом пути аналитики Oxford Insights предложили методику расчета комплексного показателя (Government AI Readiness Index, GARI) – индекса ИИ-готовности правительства.
Субиндексы, на которых базируется данный показатель, представлены в таблице 3.14. Обозначенные в таблице параметры представляют интерес не только как показатели готовности правительства к оказанию услуг на базе ИИ, многие параметры могут рассматриваться как показатели страны к развитию ИИ в принципе. Субиндексы делятся на три больших группы: “правительство”, “технологический сектор” и “доступ к данным и инфраструктуре”.
Таблица 3.14. Основные параметры формирования индекса ИИ-готовности правительства. Источник: Oxford Insights
Правительство
Стратегическое планирование и видение перспектив
Наличие национальной ИИ-стратегии
Управление и контроль за соблюдением этических норм
Законодательство о защите данных и конфиденциальности
Кибербезопасность
Наличие норм регулирования ИИ-этики
Адаптированность правовой базы к цифровым бизнес-моделям
Цифровой потенциал
Государственное стимулирование инвестиций в новые технологии
Использование ИКТ и эффективность работы правительства
Онлайновые услуги
Доверие к правительственным веб-сайтам и приложениям
Адаптируемость
Эффективность правительства
Гибкость реакции правительства на изменения
Возможности электронных закупок
Технологический сектор
Человеческий капитал
Коммиты на GitHub STEM-выпускники
Качество инженерно-технического высшего образования
Цифровая грамотность
Наукоемкая занятость
Количество ИИ-публикаций
Размер профильного технологического сектора
Количество единорогов
Количество единорогов, связанных с ИИ
Рыночная стоимость публичных технологических компаний
Объем торговли в сфере ИКТ
Объем торговли товарами ИКТ на душу населения
Расходы на программное обеспечение
Инновационный потенциал
Предпринимательская культура
Административные требования к бизнесу
Расходы на НИОКР
Инвестиции компаний в новые технологии
Данные и инфраструктура
Доступность данных
Открытые правительственные данные
Политика в области открытых данных
Уровень развития статистики
Абоненты мобильной и сотовой телефонной связи
Домашние хозяйства с доступом в Интернет
Репрезентативность данных
Гендерный разрыв в доступе к интернету
Гендерный разрыв в мобильном доступе
Стоимость устройства с доступом в интернет относительно ВВП на душу населения
Инфраструктура
Телекоммуникационная инфраструктура
Инфраструктура 5G
Количество суперкомпьютеров
Пропускная способность интернета
Внедрение новых технологий
В десятку лидеров, по версии отчета, входят следующие страны: США, Сингапур, Великобритания, Финляндия, Нидерланды, Швеция, Канада, Германия, Дания, Республика Корея. Интересно отметить, что ни Китай, ни Япония не вошли в список лидеров. Китай занимает 15 строчку. Япония 12-ю. Россия, по данным аналитиков Oxford Insights, заняла 38 место.
Индексы по 160 странам мира можно найти в упомянутом отчете, мы же представили данные по России на фоне показателей трех стран – США, Китая и Индии (рис. 3.58).
Рис. 3.58. Оценки уровня ИИ-готовности правительств ряда стран. Источник: Oxford Insights Government AI Readiness Index 2021
Помимо попыток оценить рынок ИИ в той или иной стране, используются комплексные методики, исходящие из возможности вывести некий интегральный страновой показатель, который привязан не только к финансовым показателям и вычисляется в форме безразмерного коэффициента, показывая некий уровень зрелости или уровень готовности страны к развитию рынка ИИ.
Наиболее известными в этой области являются три отчета: глобальный индекс ИИ от аналитической компании Tortoise (Global AI Index), глобальный индекс развития ИИ от Stanford Institute (AI Index Report) и глобальный индекс ИИ-готовности правительств разных стран от Oxford Insights (Government AI Readiness Index). Методики расчета данных коэффициентов позволяют представить, из чего же складывается такое понятие как “страновая ИИ-зрелость”. Поскольку ИИ становится важнейшим страновым ресурсом и показателем технологического и военного развития – понятен интерес к подобного рода рейтингам и их анализу. Рассмотрим перечисленные рейтинги более подробно.
Глобальный индекс ИИ-компаний от Tortoise(GlobalAIIndex)
Глобальный индекс ИИ-компаний от Tortoise ранжирует страны по степени готовности к ИИ, которая выражается комплексным показателем Global AI Index. Индекс построен на совокупности субиндексов, включая такие показатели, как инвестиции в ИИ, потенциал кадрового резерва страны, качество исследований, суперкомпьютерные ресурсы и т. п.
К достоинствам исследования следует отнести максимальную прозрачность методики построения индекса, подробное описание всех субиндексов, от которых зависит коэффициент Global AI Index.
Субиндексы представлены в семи категориях.
Кадры/таланты – фокусируется на данных социальных сетей, в которых пользователи заявляют о своей принадлежности к ИИ или ищут работу в этой области.
Операционная среда – отражает наличие нормативно-правовой базы для внедрения ИИ и общественное мнение, окружающее искусственный интеллект.
Исследования – отражает масштабы исследований ИИ-специалистов в области ИИ и смежных областях, количество публикаций и цитирований в авторитетных научных журналах.
Инфраструктура – опирается на такие параметры как доступ к интернету, развитие суперкомпьютерных мощностей, импорт интегральных схем.
Правительственная стратегия – отражает глубину обязательств правительства в области развития национальной ИИ-стратегии.
Разработка – количество и качество разработчиков, количество коммитов для ИИ-пакетов с открытым исходным кодом, количество патентов в области ИИ.
Коммерческие показатели – присутствие ИИ-компаний в стране, уровень их финансирования, количество стартапов.
Более подробно ознакомиться с субиндексами, на базе которых вычисляется Global AI Index, можно с помощью табл. 3.12.
На рис. 3.52 представлен рейтинг топ 15 стран по уровню Global AI Index. Как видно – значения на диаграмме изменяются достаточно плавно от Люксембурга до Великобритании, и есть две страны, которые резко отличаются от других государств, – это Китай и США. Причем отрыв США от Китая соизмерим с отрывом Китая от Великобритании.
Рис. 3.52. Топ 15 стран по показателю Global AI Index. Источник: Tortoise
Россия в этом рейтинге оказалась лишь на 32 месте со значением индекса 21,99, уступив таким странам как Польша, Италия и Словения.
На рис. 3.53 представлена лепестковая диаграмма, показывающая, как выглядят отдельные страны в пространстве вышеобозначенных семи категорий на фоне лидера рейтинга – США.
Рис. 3.53. Показатели ИИ-зрелости разных стран на фоне показателей в США. Источник: Tortoise
Интересно отметить, что Китай обгоняет США по показателям “правительственная стратегия”, “операционная среда” и даже “инфраструктура”, существенно проигрывая в категориях “кадры/таланты” и “коммерческие показатели”.
Говоря о России, отметим, что (как следует из оценок Tortoise) в категории “правительственная стратегия” показатели России даже опережают аналогичные данные по США, однако в категории “коммерческие показатели” демонстрируется полный провал. Что касается оценки в области категории “кадры/таланты”, следует заметить, что в России ограничен доступ к сети Linkedin, показатели которой используются для оценки кадрового потенциала по всем странам.
Глобальный индекс развития ИИ от Stanford Institute (AI Index Report)
Расчет индекса (AI Index) – это независимое исследование, проводимое Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI). В ежегодном отчете собираются, обобщаются и визуализируются данные, касающиеся искусственного интеллекта в наиболее развитых странах мира.
Основные параметры, на которых базируется индекс, разделены на две категории – категории, связанные с исследованиями и разработкой, и категории, связанные с экономическими показателями (см. табл. 3.13).
ИИ-патенты.
Цитирование статей из репозиториев. Публикации в репозиториях.
Цитирование ИИ-докладов на конференциях. Цитирование ИИ-журналов.
Публикации на конференциях по ИИ. Публикации в ИИ-журналах.
Заявки на патенты.
Недавно профинансированные ИИ-компании. Инвестиции в ИИ.
Относительное проникновение навыков в области ИИ. Индекс найма сотрудников.
Концентрация ИИ-кадров/талантов.
В публикации AI Index Report за 2022 г. приводятся данные, которые базируются на показателях за 2021 г. В этом исследовании анализировалось 29 стран. Россия заняла 23 место. На рис. 3.54 представлены данные по 23 странам на основе ключевых индикаторов.
Рис. 3.54. Индекс развития ИИ от Stanford Institute (светлым тоном показан вклад показателей, связанных с экономикой, темным -с исследованиями и разработкой). Источник: Stanford Institute
На момент написания курса на сайте разработчика были доступны данные за период 2017 – 2021 гг. Согласно статье, где отслеживались более ранние публикации индексов от Stanford Institute, сообщается, что в 2015 году Россия была на предпоследнем, 25-м, месте. В 2016-м опустилась на последнее, 26-е, место и оставалась там в течение пяти лет.
На рис. 3.55 представлены данные по России и США, а на рис. 3.56 – по Китаю.
Рис. 3.55. Сравнительный уровень развития ИИ (США и Россия) по методике Stanford Institute.
На рис. 3.54 и рис. 3.55 бросается в глаза нулевой вклад экономических факторов в индекс России. Возможно, по России собраны неполные данные, вернее только данные в категории “исследования и разработка”.
Интересно сравнение данных США и Китая. В первую очередь Китай отстает от США по количеству патентов в области ИИ.
Данные, публикуемые в исследовании Stanford Institute, часто цитируются аналитическими компаниями. Например, в публикации компании Knoema за 2021 г. можно найти сравнительный анализ зрелости разных стран со ссылкой на данные Stanford Institute (см. рис. 3.57).
Рис. 3.57. Анализ ИИ-зрелости разных стран. Источник: Knoema со ссылкой на данные Stanford Institute
Глобальный индекс ИИ-готовности правительства от Oxford Insights
Правительства разных стран в той или иной мере обращаются к системам ИИ, чтобы улучшить свои государственные услуги и получить стратегические экономические преимущества. Для оценки степени успеха на этом пути аналитики Oxford Insights предложили методику расчета комплексного показателя (Government AI Readiness Index, GARI) – индекса ИИ-готовности правительства.
Субиндексы, на которых базируется данный показатель, представлены в таблице 3.14. Обозначенные в таблице параметры представляют интерес не только как показатели готовности правительства к оказанию услуг на базе ИИ, многие параметры могут рассматриваться как показатели страны к развитию ИИ в принципе. Субиндексы делятся на три больших группы: “правительство”, “технологический сектор” и “доступ к данным и инфраструктуре”.
Законодательство о защите данных и конфиденциальности
Кибербезопасность
Наличие норм регулирования ИИ-этики
Адаптированность правовой базы к цифровым бизнес-моделям
Государственное стимулирование инвестиций в новые технологии
Использование ИКТ и эффективность работы правительства
Онлайновые услуги
Доверие к правительственным веб-сайтам и приложениям
Эффективность правительства
Гибкость реакции правительства на изменения
Возможности электронных закупок
Коммиты на GitHub STEM-выпускники
Качество инженерно-технического высшего образования
Цифровая грамотность
Наукоемкая занятость
Количество ИИ-публикаций
Количество единорогов
Количество единорогов, связанных с ИИ
Рыночная стоимость публичных технологических компаний
Объем торговли в сфере ИКТ
Объем торговли товарами ИКТ на душу населения
Расходы на программное обеспечение
Предпринимательская культура
Административные требования к бизнесу
Расходы на НИОКР
Инвестиции компаний в новые технологии
Открытые правительственные данные
Политика в области открытых данных
Уровень развития статистики
Абоненты мобильной и сотовой телефонной связи
Домашние хозяйства с доступом в Интернет
Гендерный разрыв в доступе к интернету
Гендерный разрыв в мобильном доступе
Стоимость устройства с доступом в интернет относительно ВВП на душу населения
Телекоммуникационная инфраструктура
Инфраструктура 5G
Количество суперкомпьютеров
Пропускная способность интернета
Внедрение новых технологий
В десятку лидеров, по версии отчета, входят следующие страны: США, Сингапур, Великобритания, Финляндия, Нидерланды, Швеция, Канада, Германия, Дания, Республика Корея. Интересно отметить, что ни Китай, ни Япония не вошли в список лидеров. Китай занимает 15 строчку. Япония 12-ю. Россия, по данным аналитиков Oxford Insights, заняла 38 место.
Индексы по 160 странам мира можно найти в упомянутом отчете, мы же представили данные по России на фоне показателей трех стран – США, Китая и Индии (рис. 3.58).
Рис. 3.58. Оценки уровня ИИ-готовности правительств ряда стран. Источник: Oxford Insights Government AI Readiness Index 2021
-
Add a note