AI Innovators Exchange: Accelerating Startups Through Collaboration

在舞台上，但我们鼓励您保持您的想法、观察和评论。我们希望确保在最后 10 分钟内，我们也为这些对话敞开大门。>> 好的。嗯，我们可以请所有小组成员站起来一秒钟拍一张合影，然后我们就开始对话。谢谢。非常感谢。嗯，我能听到后方吗？谢谢。好的。嗯，我能否请印度软件技术园区总干事 Arvind Kumar 先生与我们分享他的开场白。我们在此设定的背景是政府最大的孵化器种子基金。他们是将创新带到二级、三级城市的机构。我们将这样做的方式是，所有小组成员和讲台上的所有发言者将发表两分钟的开场陈述，然后我们将向他们提出非常具体的问题。交给您，先生。早上好。所以，对于不熟悉 STPI 的人，只需 2 分钟。所以，印度软件技术园区是电子信息技术部的一个自治机构，我们支持国内超过 1800 家科技初创公司，最棒的是，所有这些初创公司都来自二级和三级城市。我们在全国有 70 个中心。在 70 个中心中，有 62 个中心位于二级、三级城市。除了这些中心，我们在全国还有 24 个创业中心，所有中心都是领域特定的，比如一个可能是医疗科技，另一个可能是区块链、人工智能。所以我们有 24 个这样的中心，在 24 个中心里，我们为初创公司提供 360 度全方位的支持，从他们的准备阶段到原型开发再到市场准入，这是我们全程陪伴的旅程，我们有多种资助、培育、孵化、全球触达的计划，以及大量的会议，我们的初创公司会去参加。所以，这就是 STPI 在初创公司方面的作用。我们还有许多其他工作，但这仅限于初创公司。嗯，现在的话题是负责任和合乎道德的人工智能。在 1800 家初创公司中，最初只有两个中心专门从事人工智能。现在，在 3 年内，所有中心基本上都转向了人工智能。所以，你无法想象任何技术解决方案没有人工智能。因此，作为 STPI，我们的责任是确保无论开发什么解决方案，无论他们在公司里做什么，都应该是负责任的、合乎道德的、值得信赖的、安全的。通常，因为有五六个小组成员，我不会花太多时间，但一般来说，人们会混淆“负责任”和“合乎道德”，这两个是不同的术语，尽管相互关联。当我们说“负责任”和“合乎道德”时，我们称之为“FAST P”，即公平、安全、透明、隐私和问责制。所以，公平、问责制、安全、透明和最终的隐私。所以，这是五个术语。但当我提到“合乎道德的人工智能”时，“合乎道德的人工智能”通常是一个更广泛的术语。它是一个总括性术语。它是一个更通用的术语，首席执行官有责任关注更大的事情，这意味着您的解决方案是否会对环境产生负面影响，您的解决方案是否会对就业产生一些颠覆。这些是任何首席执行官都必须考虑的重大问题。当涉及到合乎道德的人工智能时，当涉及到负责任时，负责任意味着当你创建一个解决方案时，它应该是公平的。它应该具有公平性。这意味着它不应该偏向任何种姓、宗教、性别。当我们说问责制时，我们必须确定问责制。假设明天有一辆无人驾驶汽车，在路上发生了什么意外，那么谁负责？是开发算法的科学家，还是开发汽车的公司，还是购买汽车的人，谁负责？所以，我认为这种问责制必须确定。这些是我将要回答的一些问题。我认为他已经很匆忙了，请继续，谢谢。>> 非常感谢 Arvind Gj。我认为我们不可能有更好的了。是的，请给他一个掌声。我们不可能有更好的背景设定了。当您有一个绝妙的初创公司想法时，当您寻找空间，当您为您的想法寻找一个家时，您也会去找他。我很高兴我们能请到他，并且非常荣幸您能与我们一起参加小组讨论。这为我引出 Ravi Aurora 先生提供了一个绝佳的过渡。Ravi Aurora 是万事达卡所有多边对话的全球负责人，他领导着全球公共政策和政府事务。我们非常高兴他从西班牙飞回来参加会议，他之前还在飞机上。Ravi，我请您在两分钟内发表您的开场陈述，并设定为什么金融以及万事达卡在做什么的背景。请，交给您。>> 非常感谢 Suie，非常荣幸能与如此杰出的小组成员一起在这里。感谢您的邀请。我认为您绝对是一位开拓者，很高兴能在这次非常热门的、在人工智能影响峰会的第一天，就负责任的人工智能为印度（Bharat）进行讨论。所以，作为万事达卡，我们已经在印度经营了 42 年，并且是该国数字转型议程的一部分。我认为，作为数字转型的一个坚定合作伙伴，我们真的很高兴今天能作为世界上最具影响力的人工智能聚会的一部分，来到印度德里。现在，当我们谈论人工智能时，它已经跨越了一个结构性的门槛，因为它不再是一项前沿技术，不再是试点项目，它已经是关键基础设施的一部分了。当人工智能系统正在塑造信贷获取、福利交付、医疗分诊、语言翻译、支付、公共服务时，问题就变成了人工智能是否能够大规模治理？当谈论规模时，只有在有信任的支撑下才可能实现，因为信任决定了采用，而采用决定了影响。在这种背景下，人工智能为印度（Bharat）的愿景确实代表了一些非常独特的东西，因为印度正在将人工智能定位为强调人口规模部署、社会经济相关性和系统级韧性。因为我们将会谈论很多关于韧性的问题。所以，我认为这种“影响优先”的导向，我们在印度看到的，确实是我们每天都在使用人工智能。所以，当我们谈论印度（Bharat）的成功和负责任的人工智能时，它不是由风险的缺失来定义的，而是由韧性、问责制和透明度的存在来定义的。我认为我们在印度有很多实际经验，这推动了规模、多样性、包容性，并将印度（Bharat）定位为全球规范的采纳者，也是下一章全球人工智能治理的共同作者。我们期待接下来的讨论。谢谢。>> 谢谢 Ravi。多么美好的想法。我想请出 Ankush Saburval 先生，他是 corover.ai 和 Bharat GPT 的创始人兼首席执行官。为 Ankush 鼓掌。他实际上是印度梦想的共同作者，为我们提供了我们自己的主权人工智能。Ankush，交给您。>> 很高兴听到 Arvin 和 Ravi 的发言。我 20 多岁的时候，我曾认为年轻人非常聪明，为什么所有领导者都是老年人。现在我 43 岁了，我认为即使是 20 岁的人也更聪明，当然 50 多岁的人也更聪明，而我最笨。但我认为我的优点是我不断学习，这也是为什么我们能够交付一些非常棒的东西。我从未想过我们会生产出能让十亿多用户使用的产品，因为我从未如此重视我的梦想和我的愿景。我当时在想，让我们看看我们能如何帮助社会，但我足够聪明，知道如果我帮助社会，社会就会帮助我们建立它。所以，我认为，是的，上一场会议非常有趣，从人工智能用户变成人工智能创造者。我敦促在座的各位，我认为你们可以在 YouTube 上听到我的这些“gan”或者其他任何东西，因为你们今天在这里，我在大厅外遇到了自动化任何（automation anywhere）的创始人 Mah Shukla，我之前见过他，我关注他。所有伟大的思想都在这里。只要受到启发，成为创造者。现在成为创造者非常容易。我一直认为人工智能用户有三种类型：一种是最终用户，你使用 YouTube，你使用 YouTube，顺便说一句，它是最好的人工智能应用程序。我刚才在上一场会议上说，你不知道你在使用人工智能，但它就是人工智能。它告诉你你需要什么。YouTube 比你自己更了解你。你比你自己更了解你自己。所以，一种是我们成为用户。我们不必去想，它会通过我们来到你身边。你知道或不知道，你都会使用它。第二种是构建人工智能平台。所以，一些技术人员和博士会构建它。如果你在这个领域，你就去做。但创建人工智能应用程序是很容易实现的。无论你在哪个领域，只要深入了解你的领域。所以，忘掉噪音和混乱。去，去，去，首先了解你的领域，然后深入。看看差距在哪里，机会在哪里。现在看看你如何将人工智能融入其中来实现你的目标。不是为了印度人工智能的目标，也不是为了证明印度是最好的。我们会是最好的，我们在很多方面都是最好的，或者让我们不要卷入这场竞赛。看看你如何在自己的领域变得更好，我们拥有所有工具、所有资源来让你、让我们获胜。谢谢。>> 谢谢。非常感谢 Ankush。非常鼓舞人心，并且有如此重要的收获。嗯，让我们深入实际。让我们受到启发。这不仅仅是印度的 AI 影响峰会。我们正在谈论将世界联系起来。我们正在关注全球框架。让我们深入实际，亲自动手，看看如何将我们的钱花在实处。看看能源安全、粮食安全方面的一些非常重要的问题。我想请出房间里最年轻、最聪明的声音之一，Vive Raj 先生。他是 Panama Corporation 的董事长兼首席执行官。他拥有超过 42,000 公顷的耕地。他拥有大约六项全球专利，并且他正在确保下一代能够吃到干净的食物，并且他致力于为所有人的进步和地球而努力。Vive，两分钟，然后我们就来谈谈。是的。>> 嗨，早上好。>> 您能把麦克风拿近一点吗？>> 谢谢。>> 嗨。嗨。大家早上好，感谢您让我成为这次人工智能全球峰会杰出小组成员。我是 Panama Corporation 的董事长兼首席执行官。我是一名农民，我热爱耕作。今天我想谈谈农业。农业是一个被全世界领导人忽视的领域。他们制定了美好的政策，但实际上并没有真正落实到实际的耕作中。你每天需要吃四到五个小时的食物，这是一个如此重要的领域，但它在全球人工智能投资中仍然只占不到 5%。我于 2016 年创立了这家农业公司。自 2016 年以来，我们一直在进行人工智能农业研究，并申请了多项专利，撰写了国际期刊，并成功运行了试点项目。我们在农业领域正处于一个转折点。在过去十年中，垂直农业主要侧重于优化光合作用，通过红蓝 LED 照明最大化植物生长，精确控制营养和气候。这使我们能够高效地种植绿叶蔬菜。但我们必须承认，这只是第一章。下一章要复杂得多。当我们转向种植浆果、药用植物、藏红花和特色农产品等高价值作物时，我们会遇到更深层的生物学挑战。授粉。授粉不仅仅是一个自然过程。它是一个经济瓶颈。没有有效的授粉，产量一致性会下降，水果质量会下降，商业规模化会受到限制。这就是 Panama Cop 及其子公司 Panama Idaho X 成功完成试点项目并申请专利的地方。最近的创新，例如在先进研究环境中开发的基于气流控制的授粉系统，表明我们必须超越传统的思维。我们不能仅仅依赖进口蜜蜂或部署机器人，我们必须设计生态系统。人工智能现在允许我们对微气候进行建模，模拟环境线索，调节气流模式，并实时测量植物反应。人工智能不再仅仅是优化生长。它开始在受控环境中复制生物系统。在 Panama Hydrox，我们相信室内农业的未来不是关于种植植物。它是关于设计智能生态系统，其中光谱工程、气流精度、传感器网络和空气驱动的气候控制协同工作，以实现自然的生物功能室内农业。这是农业的演变，从受控环境农业到受控生态系统工程。>> 谢谢。非常感谢 Vic。多么了不起的旅程。我们真的希望未来会有伟大的成就，当然这很重要，因为我们每四个小时就需要它。感谢您的分享。现在我来介绍 Nitin Sakena 教授。他是 IIT Kpur 的 Vadwani AI 和智能系统学院院长。我来自北方邦。我出生在勒克瑙。如果我们是一个国家，我们将是世界第五大国家。我们理解学术界和工业界之间沟通机会的重要性。Nitin，请。>> 是的。你好。感谢您给我这个机会来到这里，也感谢所有在座的观众，尤其是那些站着的人。嗯，已经提出了很多好的观点。我将快速地谈谈仍然缺失的几点。因为我来自学术界，现在是 IITK 的一所新学院的院长。所以，政策制定者通常会有一个困惑，就是我们希望印度在人工智能领域进行越来越多的研究，并通过研究会产生好事。在这个新的人工智能世界里，这并不完全正确。所以，真正需要的是略有不同，其他人基本上说过，所需的思维方式是初创公司的思维方式。所以，并不是说你雇佣更多的教授，雇佣更多的博士生，组成一个研究小组，而是实际上需要的是每个教授的实验室都应该有初创公司的心态。这意味着很多事情，这意味着它应该是一个动态的团队。它应该关注研究的效用。它应该关注利润模式。所以，无论发生什么，无论创造了什么，都应该有一个客户，并且应该有一个机构，政府机构或客户，愿意为此付费。所以，这种心态实际上与印度大学目前拥有的或传统上拥有的非常不同。所以，我们一直在朝着这个方向努力。我们在 ITK 做出了一些改变，并且我们一直在努力将这种初创精神带入人工智能研究，因为没有它，无论做出什么承诺都无法实现。所以，人工智能研究并不是真正的基础研究。它更多地与其他人所指出的那样，它与识别核心领域的问题有关，并看看是否可以使用人工智能来获得更多见解。在这样做的时候，你必须意识到人工智能的智能本质上是参差不齐的，这意味着它会犯错误，并且没有保证。所以，这不是一项有保证的技术。它是一种统计技术。有时它会失败，很多时候它会成功，但当它失败时，你实际上不知道它为什么会失败。当它成功时，它是成功的，因为你很幸运。所以，它有这种参差不齐的行为，这就是为什么你不能用它来运行自动驾驶汽车，尤其是飞机，或者进行医疗治疗。所以，必须有人是专家，并且要对此负责。所以，这一点非常重要，而且在印度的背景下，另一件重要的事情是，它必须是节俭的，这样人们才能真正使用它。它应该是实用的。它应该是节俭的。是的，所以，所以，随着大学里初创公司心态的转变，我认为博士和 MTech 论文现在应该基于产品来授予，而不是仅仅基于出版物和研究，至少应该有一个基于产品的授予选项。>> 谢谢。>> 所以，我认为我的时间到了，谢谢。>> 哦，不，我认为您给我们留下了很多思考的东西，并打开了新的框架。请给他一个掌声，我想将这个话题带到从印度到印度（Bharat）的对话中。我想请出 Tripat Takur 女士，她不仅是 NTPI 的总干事 DG，还是 UTU 的第一位女性副校长，这是乌塔拉坎德的一所大学。我刚从她令人惊叹的校园回来，她是一位强大的女性领导者，她正在推动关于技能提升的对话，关于为印度的未来做准备。她正在大力投资于发展技术框架，并确保人工智能能够触及那些未被触及和最服务不足的社区。背景非常丰富。请您发表开场白。>> 谢谢 Shubi，感谢您给我这个机会。感谢所有站着的人，这表明了人工智能峰会的重要性。我只想在开场白中说一件事，我曾与国家电力培训学院（NPTI）合作，该学院是培训和能力建设的最高机构。当我开始那段旅程时，我也是 NPTI 60 年历史中的第一位女性 DG。所以，当我们进入电力行业时，我们仍然知道我们在发电能力方面位居世界第三，但在 7 到 8 年内，我们实现了 500 吉瓦的发电量，并且我们希望在 20 年内将这个容量翻倍。所以，这只有在技术帮助下才可能实现，我们正试图将数字化融入电力行业价值链的每一个方面，但我们也知道我们必须使我们的系统具有网络弹性。它是一个关键基础设施，需要大量的网络弹性。所以，我们启动了大量的培训计划，当我加入 UTU 时，我的责任翻倍了，因为我们需要培养能够与行业密切合作的劳动力，我曾工作过，并且我意识到学术界和工业界之间仍然存在巨大的差距。所以，如何弥合这个差距，如何培养适合的劳动力，尤其是在人工智能影响下一切都在变化的时代？所以，有必要将人工智能课程设为必修课，而不是选修课。所以我非常有信心 AICT 将很快采取行动，就像他们已经将环境作为每个工程学科的核心科目一样。他们将把人工智能设为核心，尤其是当这个会议非常重要的时候。感谢 Shubi 的精心设计，因为现在是我们谈论道德的时候了，这种道德责任应该从进入工程领域的学生开始。所以，有很多挑战，而且我非常有信心，在这种环境中，印度（Bharat）并没有采用 20 年前的技术，它正在及时地工作、开发、培训、重新培训，而每个人都在参与其中。谢谢。期待。>> 谢谢。非常感谢您，女士。我非常高兴有您这样的领导者将这次对话从印度（India）带到印度（Bharat）。我非常有信心，当政策、学术界、政府的意图和行动协同工作时，就会创造奇迹，而这正是我们正在努力解决的问题，这也让我们认识到一个非常非常重要的利益相关者。嗯，Arvin Kumar 博士，印度不仅需要人工智能模型，还需要人工智能生态系统。您作为印度软件技术园区（STPI）的总干事，拥有丰富的经验，您也曾作为监管者在印度电信监管局（TRAI）的另一边工作过，电信在印度的发展令人难以置信。您如何看待这个生态系统？您在 STPI 正在做什么？您在权力走廊里看到了什么？印度是如何以不同的方式解决问题的？交给您。>> 嗯，谢谢 Sui。所以，如果您看看过去 500 年，可能发生了三次大的革命。第一次革命是以电力为形式出现的，它是生命。第二次革命是以互联网为形式出现的，信息对称、包容性增长，第三次革命是人工智能。区别在于，现在政府与您同在。我的意思是，这是第一次，否则通常您会把任何新技术留给公司，让他们自己去工作，私营公司的任务，IIT 的任务，这是他们的工作，但现在是第一次，政府与所有创新者同在。我们创建了人工智能任务，它支持人工智能的所有支柱，无论是您需要计算能力，您需要一些支持来开发应用程序，您需要支持来开发 LLM，您需要支持来开发基础模型，您需要支持来创建包装器。政府正在提供所有支持。事实上，政府这种使计算设施民主化的模式是印度独有的，许多国家都想模仿它。但他们想知道，你们是如何做到的。我们为创新者提供了超过 38,000 个 GPU，以非常非常补贴的价格提供给我们的国家。我的意思是，这是我们将要做的其中一件大事。同样，我们正在为 LLM 模型提供全面支持，例如 Bharat GPT 是其中之一，然后是基础模型，我们正在支持。所以，政府始终与创新者同在，提供各种支持，所有层面都得到了支持。而且，还有很多初创公司也在工作。事实上，人工智能并不是什么新鲜事物。我 30 年前读工程学时，当时有一篇关于人工智能的论文。事实上，如果我没记错的话，当我参加工程服务考试时，有一个简短的评论题是关于人工智能的。但现在新的东西是，我们现在有了很多数据。当时我们只是在谈论人工智能神经网络，这个网络那个理论，我们无法理解，因为我们无法感受它。现在我们可以感受它了，因为我们有了很多数据。而印度最大的优势是我们有 14 亿人口。所以，这 14 亿人口的数据，现在是利用它的绝佳时机。所以，人工智能需要三样东西。一是计算设施。二是数据。三是算法，也就是你的逻辑思维。我认为我们一直擅长逻辑思维。当 Y2K 问题出现时，我们开发了如此庞大的 IT 行业。今天，我们的 IT 服务出口超过 2000 亿美元。所以，我们一直以来都不是像西方世界那样，你创建一个模型，花三年时间来创建模型，然后解决它。我们直接解决它。我们有这种能力。所以，现在是印度在人工智能方面领先世界的最佳时机。>> 非常感谢 Arvin。我们非常高兴我们处于非常非常安全的掌控之中，并且我们得到了政府的全力支持我们的梦想和抱负。现在，我来问 Ravi。Ravi，您拥有全球性的职责。您关注不同的地理区域。您关注世界各地正在发生的事情。人工智能的信任不仅仅是一个政策目标。它是全球网络运行的技术和运营要求。政策的稳定性也确保了我们能够在一个国家获得投资。对于像万事达卡这样处理数十亿笔交易的平台来说，您如何在万事达卡的核心产品和流程中实际嵌入负责任的人工智能，以及您想对在印度创业的人们传达什么信息？>> 很好。非常非常感谢 Fubby。您知道，正如您所提到的，万事达卡，我们是一家支付技术公司。我们目前在 210 多个国家和地区运营。我们每年处理超过 1800 亿笔交易，对吧？而且每天以 150 种不同的货币在全球范围内进行交易，每时每刻都在进行交易，对吧？为什么？而这一切的发生，其根本的驱动力是信任，因为您必须信任支付机制。今天，数字技术在印度也极大地改变了我们的国家，并向前迈进了一大步。对吧？所以，基础是信任，然后我认为，就像对我们来说，我认为，您知道，人工智能，当我看到它时，它不是什么，我认为在它真正成为一个非常非常大的热门话题之前，对我们来说，它可能在过去两到三十年里一直是基础，日复一日地从欺诈解决方案技术中，我们嵌入了日常技术，对吧？因为归根结底，我们如何利用和驾驭这些模型，以造福社会？我如何让小规模的农民更好地获得产品、解决方案和服务、更好的数据？以及为他们的产品获得更好的定价？我如何为女性企业家解锁机会？我们如何确保我们谈论的不仅仅是包容性或金融包容性，我们谈论的是金融健康？因为金融健康才是重要的。包容性意味着您将某人纳入其中。健康只有在有韧性、长期可持续性以及重复性因素时才会出现。所以，我们希望他们健康。我们希望他们能够接入全球供应链，从这个国家的每一个角落。所有这些都需要我们谈论时，当我们嵌入人工智能时，它不是抱负，它非常实用，是我们日常所做的事情，而且它是负责任的人工智能。所以，我们受到一套非常严格的治理和技术原则的约束。您知道，我今天早上开车进来，看着所有海报上总理关于人工智能和本次峰会的信息，我认为我们所认为的基础原则都引起了我的共鸣。您知道，因为我们谈论什么是负责任的，什么是必需的，当我们构建产品、解决方案和服务时，我们需要有安全和隐私。一流的安全、信任和透明度。我们如何收集您的数据？我们如何共享数据？我们在万事达卡坚信，您拥有您的数据。您负责如何使用它。您有权决定它应该如何被使用。我们的工作是保护它。您知道，当我们谈论人工智能时，需要有问责制。需要有一个具有适当控制的强大治理计划。我们必须最大限度地减少偏见。需要有公平性。它需要以人为本的设计。这些是万事达卡的核心原则，您知道，当我们谈论“设计包容性”、“以人为本”以及“社会影响”时，我们如何利用数据和技术为社区带来积极影响？所以，这确实是我们万事达卡关注的重点，以及我们团队正在开发的每一个产品、服务和解决方案。我们确保所有这些都是负责任和合乎道德的人工智能，因为我认为我们看到的未来最大的机会是公共和私营部门之间的交叉。需要这种对话和协调，以实现标准和监管的协调。这样，包容性和创新就能相互促进，而不是相互竞争。>> 谢谢。非常感谢 Ravi。我很高兴金融架构绝对安全。他还为您提供了在决定创业时需要遵循的核心原则。我非常高兴 Ravi 和他的团队在一起。他们还有四个会议。他们有一个非常活跃的人工智能车库，我们非常高兴他们与 InMobi 合作。他们与 Tata Suns 合作，并创建了一个免费的工具包，这是一个中小企业工具包，讨论如何确保您的企业安全，他们正在关注实践负责任的人工智能。我非常高兴他能加入我们。谢谢，非常感谢 Ravi。现在，我来问 Ankush。Ankush，正如我们所讨论的，他正在构建核心人工智能，他也是 Bharat GPT 的联合创始人。Ankush Korova 构建了对话系统，传统人工智能系统，它们在印度被大规模使用。在为广大市民部署人工智能时，您遇到过的最大的实际风险是什么？>> 我不认为我遇到过任何风险，我们也没有任何风险。这只是关于，我认为，我认为目前的风险是，没有专注，没有错失恐惧症，没有因为世界上如此多的混乱而分散我们的注意力。我同意，我有点像这位农民。很高兴看到这种着装，农民和鱼子酱。所以，我们有一些刻板印象，这是错误的。看看，我认为，农业是最古老的领域之一，我不知道它是否被称为行业，它是人类最早的领域之一，也许是狩猎等等，那从未成为一个行业，但农业是我会称之为最早的革命之一，对吧？所以，现在如果你想想，我们是否解决了农业的所有问题？我们是否解决了？因为那是核心，对吧？旅行、娱乐、也许教育，也许医疗保健，如果你信神的话，对吧？所以，食物很重要，对吧？而我们还没有解决食物的所有问题。看看，仍然有人需要播种、培育、收获、运输、切割、清洁、烹饪、吃。对吧？而且我不明白，为什么人们，所以，连续创业者们，从一个公司跳到另一个公司，或者很多公司。你看到他们一个月前推出了一款产品，现在他们又推出了一款产品，一个月后又推出了一款产品。为什么？所以，你三个月前推出的产品，它是否已经规模化了？它是否已经完善了？它是否产生了影响？我认为到目前为止，我所感知到的所有风险。我并没有那么分散注意力，但我认为这就是风险。>> 非常感谢 Ankush，感谢您将我们的注意力引向真正重要的事情。而 Vive，当然，每当您走进一个房间，您都会让房间感到惊喜，也会激励房间。您在人工智能、气候韧性和粮食系统领域开展业务。Panama Corporation 的下一步动向是什么？负责任的人工智能到底是什么样的？您如何看待在制药和农业领域使用人工智能？对您来说，事情是如何变化的？您想让这个房间带走什么信息？>> 是的，我想告诉>> Vive，您能把麦克风拿近一点吗？谢谢。>> 是的。关于农业，如果您谈论负责任的人工智能，让我带您进入我们其中一个受控环境农场，在早上 5:30。里面没有日出，没有土壤，没有变化的天气，只有一排排的垂直作物在校准的光线下生长。在这个寂静的空间里，每秒都在做出成千上万个决定。湿度略有变化。营养成分每秒都在变化，因为植物进入了新的生长阶段。灌溉暂停，因为根部吸收了足够的氧气。所有这些都由人工智能指导。现在，现实是这样的。如果人工智能做出错误的决定，我们不会损失一个电子表格。我们会损失一个完整的作物周期。我们会损失农民的收入。我们会扰乱供应链。我们会影响人们餐桌上的食物。在农业领域，负责任的人工智能不是哲学。我们不能承受黑箱系统。每一个建议都必须向农场运营商解释清楚。每一个传感器都必须经过校准和验证。每一个模型都必须经过多个作物周期的测试。我们持续验证结果。人工智能支持人类判断。它不会取代它。对我们来说，负责任的人工智能始于干净的数据、可靠的硬件、透明的逻辑和持续的监控。这意味着构建可预测、有韧性且可持续的系统。当一个曾经完全依赖不确定季风的农民能够一年四季耕作，作物损失最小，那就是负责任的人工智能在行动。这不仅仅是合规问题。这是关于粮食安全、气候韧性和我们农场的经济稳定。责任意味着确保在任何给定的一天，家庭都能获得安全、稳定的食物。>> 谢谢。非常感谢 Vive。这有力地突出了问题的关键所在、风险所在以及我们真正要解决的问题。这是一个非常谦卑的时刻。现在，我来问 Tripat G。作为一名在电力系统和智能电网领域工作深入的人，您如何看待人工智能改变关键基础设施？在这种高风险领域，负责任的部署意味着什么？您如何看待它转化为教育和学习培训？>> 谢谢。非常恰当的问题。我们都知道关键基础设施，尤其是电力，是多么重要。但我们已经看到，随着人工智能技术的渗透，我们的电网正在发生变化。它正在变得智能，并且它正在从确定性变为预测性。这对我们来说非常重要，因为我们都知道世界正面临两大挑战。一是能源安全。二是环境问题，而这两个挑战都有一个解决方案，那就是越来越多的可再生能源。所以，我们正在成为可再生能源装机容量世界第三。我们很早就实现了我们的目标。所以，有了这种不可预测的可再生能源，我们确实需要将其整合到电网中，为此，人工智能将极大地帮助我们提高电网效率，并且我们可以解决由于可再生能源渗透到电网中而可能出现的系统集成问题。此外，人工智能还将帮助我们预测故障，而不是等待故障发生，然后消除故障，这样我们的电网未来将成为一个自愈电网。所以，这个人工智能，但是，正如我们在配电领域到处使用智能电表，这是价值链中最薄弱的环节，但我们正在改善我们的配电领域，并且我们到处都有智能电表。所以，我们为每个消费者提供了工具。所以，我们必须拥有非常负责任的消费者，这一点非常重要。我们必须拥有网络弹性的团队在那里工作，并且我们需要有专家来解决任何出现的问题，正如 IIT Kpur 的教授所提到的，我们需要做好准备，以防模型失败。所以，就像在金融领域一样，我们不能说我们将在电力领域使用黑箱。我们需要了解正在发生的事情。我们的工程师需要了解负荷管理是如何进行的，因为电力行业就是关于匹配供需的。所以，我们的工程师需要了解我们如何设计系统的灵活性。我们如何设计需求响应和负荷预测。所以，我们不会被人工智能取代我们的工程师，但肯定的是，不了解人工智能的工程师将被其他人取代。所以，我们的人工智能不会提高我们的效率，但它将成为电力行业整个价值链中一个非常重要的辅助工具。>> 谢谢。非常感谢 Tupta G。非常重要的是要注意，印度是关键基础设施方面第三大受攻击国家之一。我们每天都在损失价值，损失关键功能，并且正在制定相关框架。因此，我想请出一位最杰出的科学家、研究员、教育家，他本身也是一位哲学家，来做本次小组讨论的总结发言。嗯，Nitan，人工智能堆栈、数据标准、基准模型中的哪些部分最关键，需要标准化以实现可重用性，同时保留本地上下文？我们也在为全球南方解决问题。您有各种倡议，您是先驱和倡导者。请分享您的观点。>> 是的，谢谢。嗯，印度机构最重要的方面，我的意思是，因为我们为他们构建了许多产品，我们为他们构建产品，根据我的经验，最重要的参数或需要改变的是数据标准。所以，数据，因为并非所有邦政府、地方政府，甚至中央政府的部委和部门，由于它们尚未完全数字化，所以大多数时候我们看到的是，由于数字化不完整或不先进，直接转向人工智能工具并不容易。它实际上是不可能的。它不会带来任何进一步的效率。所以，数据标准非常重要。如果一个部门或您的组织想使用人工智能，首先，它并不清楚人工智能是否会帮助您。所以，您必须首先了解它是否会提高您的利润率、您的现金流。所以，因为人工智能是否会帮助您的衡量标准必须以实用主义的方式来决定。它不应该是使用人工智能的地位象征，而应该是基于实际情况。所以，为此，数据标准非常重要。而且另一件事是，人工智能算法本身或人工智能工具本身只有在有足够的数据时才会变得更好。所以，不仅仅是你想使用它，而且人工智能非常需要数据。所以，例如，聊天机器人很神奇。所以，当模型训练好时，神奇的事情才开始发生，当它看到了大约 1000 亿到 1 万亿个词。在 10 亿、100 亿、1000 亿时，神奇的事情并没有发生。只有当它看到了超过 1000 亿个词的训练时，神奇的事情才会发生。所以，在那里发生了一些事情。架构非常庞大，它有 1 万亿个参数，而这些参数实际上在那个时候它们学习得足够多，以至于它们可以让你感到惊讶。所以，你可以问任何提示，它会给出令人惊讶的智能的答案。所以，只有当数据足够，并且有标准，并且训练足够，然后你必须验证它时，才能实现这种神奇。我还有时间吗？>> 就是这样。我认为就是这样。>> 好的。谢谢。>> 是的，Ravi。当然。当然。我认为，您提到了全球南方，您知道，我认为我想到的一件事是，您知道，印度“人工智能为印度（Bharat）”的愿景，它正在重新定义负责任的人工智能，使其摆脱抽象原则，转向以基础设施为导向的部署。我认为这使印度能够通过示范来引领，而不是通过监管出口。您知道，我认为印度正在展示的是，印度不是预先规定规则，而是展示如何将信任、安全、问责制嵌入到处理数十亿笔交易的实际系统中。对吧？因此，许多全球南方国家面临着非常相似的限制，因为它们人口众多，监管能力有限，语言多样性，对吧？而这种方法比欧盟式的监管密度或美国式的市场驱动治理更具可复制性。所以，我认为在多边论坛上，我们看到印度模式正在日益弥合全球北方和发展中国家现实之间的差距，我认为它在治理方面提供了一种非常务实的前进方向，而且我认为，显然，我们谈论的所有这些原则，所有小组成员都已触及，都是我们如何继续大规模增长的基础。>> 谢谢。非常感谢 Ravi，您让我的工作变得更容易了。我想首先感谢在座的各位。我知道很多人都站着，而且是在周一早上，这说明了为什么这是一个如此紧迫的问题。为什么你们会来。我真的非常感谢我所有的发言者，他们丰富了这次对话。在我们离开之前，真正重要的是信任。如果我们不信任，如果我们不建立信任。所以，虽然有许多国家已经解决了制造业的信任问题，他们创造了绿色通道。印度正在构建什么特别之处？我不太担心我们的产品规模化，当 14 亿人决定建造某样东西时，世界上没有人能阻止我们。我们正在解决的问题是，这次对话不应该集中在都市和城市地区，因此，你们在这个房间里拥有如此多样化的利益相关者非常重要。你们有来自学术界的声音。你们有来自世界银行工作的人的声音，他们培训了年轻女性，正在创造一个双重优势项目。你们有一位农民，他让你们所有人都感到惊讶，告诉你们现代农田不再像过去那样了。它们是寂静的房间，任何一点点的修补都不会仅仅影响电子表格。它将影响餐桌上的真正食物。你们有一位在监管、政策解锁方面处于最前沿的人。作为一名政策专业人士，我的梦想是拥有像 Arvin Gi 这样的人。您知道为什么这很重要吗？您想要一个敞开大门的人。您想要一个可以与您一起集思广益的人。您想要一个可以为您建立能力的人。您想要一个将公众利益、公众咨询置于公共政策核心的人，而这正是今天在 Matei、在印度任务中正在发生的事情。我认为我们中的任何一个人都不会在这个房间里聚集在一起，如果没有 Shri Abhishek Singh，没有我们强大的总理，他热爱技术，他像没有人一样了解技术，以及我们的秘书 Shri Krishnan，他正在解锁印度制造业的整个生态系统。您有一位像 Ravi 这样的人，他让政策听起来像音乐。他让它变得流畅。他让它如此引人入胜，以至于他正在培养新一代的政策专业人士。您有一位杰出的初创公司和生态系统创始人 Ankush，他确保我们的抱负不仅限于印度。作为一个 20 岁的年轻人，我不确定当时发生了什么，但您设法解锁了人才。您设法不放弃。我特别提到这一点，因为成为一名企业家是一段非常孤独的旅程。您有两位来自截然不同领域的企业家告诉您在印度可能实现什么，而且我非常高兴我们有像 Nitin Sakena 教授这样的人参加小组讨论。我一些最鼓舞人心的时刻和见解都来自杰出的老师，在印度，这就是为什么我想以负责任的人工智能框架来结束这次对话。知识一直是对话式的。您会问一个问题，您的老师会给您答案，这正是 IIT Kpur 正在发生的事情，这正是他的学校正在发生的事情，这正是印度正在激励的项目正在发生的事情。在我们这个世界里，我们喜欢说阳光是最好的消毒剂。当我们要求透明度和问责制时，我们不要求黑箱。我们要求人工智能中的可解释标准，当我们寻求负责任的人工智能时，这就是本次小组讨论今天为您带来的。我们有一个问题时间。是的，前面的那位先生，请快速介绍一下自己。请问一个非常简短的问题，先生。>> 是的。是的，您可以把它拿走。>> 请介绍一下自己，并告诉我们您想问谁。>> 我是 Dr. Jane，来自 DR。从事火箭科学工作。所以，我的问题是给 Nitin Sakan 教授的。事实上，我赞赏他的观点，即学术界应该走向产品。>> 我们请求后面的人>> 我的问题是，您说人工智能给出答案时有 1% 的不确定性。那么，当涉及到医疗诊断或工程模拟时，您如何看待它需要 100% 的信心？所以，是什么？>> 谢谢，谢谢先生，感谢您的提问，也感谢您所有的杰出工作，教授 Saxena。是的。所以，解决方案很简单。最终，报告必须由医生签署，医生是人类，是经验丰富的专业人士。它不能是没有签名的报告。所以，后台发生的一切只是更多的数据，更快的分析，但最终责任在于经验丰富的专业人士。>> 谢谢。非常感谢。我想请大家为我们所有的小组成员和你们自己鼓掌，感谢你们的耐心和如此引人入胜的观众。是的，请您来做荣誉嘉宾。嗯，我能否请所有小组成员上前合影留念？谢谢。