AI ยุโรปจะสร้างอัตลักษณ์ที่แข็งแกร่งขึ้นได้หรือไม่

ความแตกต่างของภาษาและวัฒนธรรมใน AI

ลองนึกภาพการโต้ตอบกับแชทบอท AI ที่พูดภาษาอังกฤษด้วยสำเนียงฝรั่งเศสที่ชัดเจน ‘สวัสดี’ เธออาจพูด ‘ฉันคือ Lucie ซึ่งเป็นแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของข้อความและโค้ดในภาษาฝรั่งเศสและภาษาอื่นๆ ในยุโรป’ Lucie ซึ่งพัฒนาโดยบริษัท Linagora ของฝรั่งเศส เป็นตัวแทนของแนวทางของยุโรปต่อ AI เธอกล่าวต่อว่า ‘ฉันสามารถเข้าใจและตอบคำถามในลักษณะที่ละเอียดอ่อนต่อความแตกต่างของวัฒนธรรมและภาษาของยุโรป’

แนวคิดหลักเบื้องหลังแนวทางนี้อยู่ที่อิทธิพลที่ละเอียดอ่อนแต่สำคัญของข้อมูลการฝึกอบรมที่มีต่อแบบจำลอง AI ดังที่ Alexandre Maudet ซีอีโอของ Linagora อธิบายว่า ‘มันเป็นเรื่องของความแตกต่างเล็กน้อย แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เหล่านี้เป็นสถิติ และหากแบบจำลองได้รับการฝึกฝนโดยส่วนใหญ่จากเนื้อหาของสหรัฐอเมริกา คุณมีแนวโน้มที่จะได้รับคำตอบที่ได้รับอิทธิพลจากวัฒนธรรมของสหรัฐอเมริกามากขึ้น’ ภูมิทัศน์ทางภาษาของยุโรป ซึ่งมีภาษาและภาษาถิ่นมากมาย ได้หล่อหลอมบริบททางวัฒนธรรมและค่านิยมที่ฝังอยู่ในระบบ AI เหล่านี้โดยตรง

การสนับสนุนโอเพนซอร์สและความโปร่งใส

ความมุ่งมั่นของ Linagora ในการพัฒนา Lucie ให้เป็นแบบจำลองโอเพนซอร์ส เน้นย้ำถึงปรัชญาของยุโรปในวงกว้างเกี่ยวกับการพัฒนา AI ‘มันเป็นแบบจำลองโอเพนซอร์สอย่างสมบูรณ์’ Maudet เน้นย้ำ ‘หากคุณต้องการสร้างความโปร่งใสและความไว้วางใจในระบบ AI คุณต้องรู้ว่าแบบจำลองเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นที่ไหนและอย่างไร’ การเน้นที่ความโปร่งใสนี้ค่อนข้างตรงกันข้ามกับแนวทางที่เป็นกรรมสิทธิ์มากกว่าที่มักพบเห็นในสหรัฐอเมริกาและจีน

แม้ว่าการเปิดตัวครั้งแรกของ Lucie จะเผชิญกับความท้าทายด้านการประชาสัมพันธ์บางอย่าง แต่ Maudet เชื่อว่ามันยังเผยให้เห็นถึงความปรารถนาอันแรงกล้าของสาธารณชนสำหรับทางเลือกอื่นนอกเหนือจากเครื่องมือ AI ที่ถูกครอบงำโดยบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ของสหรัฐฯ ‘ผู้คนกำลังเรียกร้องเทคโนโลยีประเภทนี้ เพื่อเป็นทางเลือกแทนบริษัทจีนหรือสหรัฐฯ’ เขากล่าว ‘ผมคิดว่าการถกเถียงเกี่ยวกับ Lucie นั้นน่าสนใจมาก เพราะมันทำให้เกิดความคาดหวังว่าเราต้องการมีเทคโนโลยีของเราเอง กลยุทธ์ของเราเอง ความเชี่ยวชาญของเราเองในอนาคตดิจิทัลของเรา’

นอกเหนือจาก Linagora: การเคลื่อนไหวในวงกว้างของยุโรป

สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่า Linagora ไม่ได้อยู่คนเดียวในการแสวงหานี้ แม้ว่าอาจไม่ใช่ผู้เล่นที่มีอำนาจมากที่สุดในสาขานี้ แต่ความทุ่มเทในหลักการของความโปร่งใสและโอเพนซอร์สสะท้อนให้เห็นถึงแนวโน้มที่กว้างขึ้นทั่วยุโรป บริษัทอื่นๆ อีกหลายแห่งกำลังทำงานอย่างแข็งขันในโครงการริเริ่มที่คล้ายคลึงกัน โดยมุ่งมั่นที่จะสร้างเครื่องมือ AI ที่สร้างข้อความและข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ได้รับมาจากเนื้อหาของอเมริกาเพียงอย่างเดียว

การเคลื่อนไหวนี้ขับเคลื่อนด้วยความเชื่อพื้นฐานในความสำคัญของการปรับ AI ให้สอดคล้องกับค่านิยมและโครงสร้างทางสังคมของยุโรป ‘เราต้องการรวมระบบเหล่านี้เข้ากับชีวิตประจำวันของเรา และผมไม่แน่ใจว่าเรามีแนวทางเดียวกันในสหรัฐอเมริกาเหมือนกับระบบสังคมของเราที่นี่ในฝรั่งเศสหรือยุโรป’ Maudet อธิบาย ความรู้สึกนี้เน้นย้ำถึงศักยภาพของ AI ในการสะท้อนและเสริมสร้างบรรทัดฐานทางวัฒนธรรมและลำดับความสำคัญทางสังคมที่แตกต่างกัน

ความท้าทายในการกำหนดอัตลักษณ์ของยุโรปที่เป็นหนึ่งเดียว

อย่างไรก็ตาม แนวคิดเรื่อง ‘อัตลักษณ์ของยุโรป’ ที่เป็นหนึ่งเดียวที่แบบจำลอง AI เหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อเป็นตัวแทนนั้นมีความซับซ้อนและมักถูกถกเถียงกัน สหภาพยุโรป ในขณะที่มุ่งมั่นเพื่อความเป็นเอกภาพ ครอบคลุมวัฒนธรรม ประวัติศาสตร์ และมุมมองที่หลากหลาย Maudet ยอมรับความท้าทายนี้: ‘ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่สำหรับยุโรปคือการทำหน้าที่เป็นทวีปเดียว’ เขากล่าว เขาเชื่อว่าแบบจำลอง AI โดยการดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลในยุโรปที่หลากหลายมากขึ้น อาจ ‘อำนวยความสะดวกให้กับวิสัยทัศน์ร่วมกันของสิ่งที่เราเรียกว่ายุโรป เราจะแข็งแกร่งขึ้นและดีขึ้นหากเราเล่นร่วมกันและทำหน้าที่เป็นทวีปเดียวและเป็นหนึ่งเดียว’

เพื่อขยายความในเรื่องนี้ เรามาเจาะลึกถึงวิธีการเฉพาะที่การพัฒนา AI ของยุโรปแตกต่างจากคู่แข่งในอเมริกา และสำรวจผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น:

เส้นทางที่แตกต่าง: การพัฒนา AI ของยุโรปเทียบกับอเมริกา

(1) ความหลากหลายของข้อมูลและความสมบูรณ์ทางภาษา
แบบจำลอง AI ของยุโรปมีข้อได้เปรียบที่ไม่เหมือนใคร: การเข้าถึงภูมิทัศน์ทางภาษาที่กว้างใหญ่และหลากหลาย ซึ่งแตกต่างจากความเป็นเนื้อเดียวกันของอินเทอร์เน็ตที่ใช้ภาษาอังกฤษซึ่งครอบงำการฝึกอบรม AI ของอเมริกา แบบจำลองของยุโรปสามารถดึงข้อมูลจากภาษา ภาษาถิ่น และรูปแบบต่างๆ ในภูมิภาคได้มากมาย ความสมบูรณ์ทางภาษานี้แปลไปสู่ความเข้าใจที่ละเอียดยิ่งขึ้นของบริบททางวัฒนธรรม และอาจนำไปสู่ระบบ AI ที่มีความพร้อมมากขึ้นในการจัดการกับความซับซ้อนของการสื่อสารข้ามวัฒนธรรม

(2) การเน้นความเป็นส่วนตัวและการปกป้องข้อมูล
ยุโรปมีประเพณีที่แข็งแกร่งในการจัดลำดับความสำคัญของความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและสิทธิส่วนบุคคล ซึ่งเห็นได้จากกฎระเบียบต่างๆ เช่น General Data Protection Regulation (GDPR) การเน้นความเป็นส่วนตัวนี้มีแนวโน้มที่จะกำหนดรูปแบบการพัฒนาแบบจำลอง AI ของยุโรป ซึ่งอาจนำไปสู่เทคนิคการรักษาความเป็นส่วนตัวที่มากขึ้น และให้ความสำคัญกับการควบคุมข้อมูลของผู้ใช้มากขึ้น

(3) โอเพนซอร์สและความร่วมมือ
ขบวนการโอเพนซอร์สมีรากฐานที่ลึกซึ้งในยุโรป และปรัชญานี้กำลังขยายไปสู่สาขา AI บริษัทต่างๆ เช่น Linagora กำลังส่งเสริมแบบจำลอง AI แบบโอเพนซอร์สอย่างแข็งขัน ส่งเสริมความร่วมมือและความโปร่งใสภายในชุมชนเทคโนโลยีของยุโรป สิ่งนี้ตรงกันข้ามกับแนวทางที่เป็นกรรมสิทธิ์มากกว่าที่มักได้รับความนิยมจากบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ของอเมริกา

(4) มุ่งเน้นไปที่ข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรม
ผู้กำหนดนโยบายและนักวิจัยของยุโรปมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในการอภิปรายเกี่ยวกับผลกระทบทางจริยธรรมของ AI รวมถึงประเด็นต่างๆ เช่น อคติ ความยุติธรรม และความรับผิดชอบ การมุ่งเน้นไปที่ข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรมนี้มีแนวโน้มที่จะมีอิทธิพลต่อการออกแบบและการปรับใช้ระบบ AI ของยุโรป ซึ่งอาจนำไปสู่ AI ที่มีความรับผิดชอบและน่าเชื่อถือมากขึ้น

(5) การใช้งานเฉพาะภาคส่วน
การพัฒนา AI ของยุโรปยังแสดงให้เห็นถึงความสำคัญอย่างยิ่งต่อภาคส่วนและการใช้งานเฉพาะที่สอดคล้องกับจุดแข็งและลำดับความสำคัญของยุโรป ตัวอย่างเช่น มีการลงทุนจำนวนมากใน AI สำหรับการดูแลสุขภาพ พลังงานที่ยั่งยืน และระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม แนวทางเฉพาะภาคส่วนนี้ช่วยให้สามารถพัฒนาโซลูชัน AI ที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการและความท้าทายเฉพาะของอุตสาหกรรมในยุโรป

ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่ออัตลักษณ์ของยุโรป

(1) การส่งเสริมความรู้สึกของพื้นที่ดิจิทัลที่ใช้ร่วมกัน
ด้วยการสร้างระบบ AI ที่มีรากฐานมาจากภาษา วัฒนธรรม และค่านิยมของยุโรป บริษัทเทคโนโลยีในยุโรปกำลังมีส่วนร่วมในการพัฒนาพื้นที่ดิจิทัลที่ใช้ร่วมกัน ซึ่งให้ความรู้สึกคุ้นเคยและเกี่ยวข้องกับพลเมืองยุโรปมากขึ้น สิ่งนี้อาจเสริมสร้างความรู้สึกเป็นเจ้าของและอัตลักษณ์ร่วมกัน

(2) การส่งเสริมความเข้าใจข้ามวัฒนธรรม
แบบจำลอง AI ที่ได้รับการฝึกฝนจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลายของยุโรปสามารถกลายเป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการส่งเสริมความเข้าใจและการสื่อสารข้ามวัฒนธรรม พวกเขาสามารถอำนวยความสะดวกในการแปล การตีความ และการแลกเปลี่ยนวัฒนธรรม ช่วยเชื่อมช่องว่างทางภาษาและวัฒนธรรมภายในยุโรป

(3) การสนับสนุนความสามารถในการแข่งขันทางเศรษฐกิจของยุโรป
ด้วยการพัฒนาขีดความสามารถด้าน AI ของตนเอง ยุโรปสามารถลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างประเทศ และเสริมสร้างความสามารถในการแข่งขันทางเศรษฐกิจในภูมิทัศน์ AI ทั่วโลก สิ่งนี้อาจนำไปสู่การสร้างงาน อุตสาหกรรม และโอกาสทางเศรษฐกิจใหม่ๆ ภายในยุโรป

(4) การเสริมสร้างค่านิยมของยุโรป
แบบจำลอง AI ของยุโรปมีศักยภาพในการสะท้อนและเสริมสร้างค่านิยมหลักของยุโรป เช่น ประชาธิปไตย สิทธิมนุษยชน และความยุติธรรมทางสังคม ด้วยการฝังค่านิยมเหล่านี้ลงในระบบ AI ยุโรปสามารถมั่นใจได้ว่าเทคโนโลยี AI สอดคล้องกับหลักการทางจริยธรรมและเป้าหมายทางสังคม

(5) การกำหนดอนาคตของการกำกับดูแล AI
แนวทางของยุโรปในการพัฒนา AI โดยเน้นที่ความเป็นส่วนตัว ความโปร่งใส และข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรม อาจมีอิทธิพลต่อการสนทนาทั่วโลกเกี่ยวกับการกำกับดูแล AI กฎระเบียบและมาตรฐานของยุโรปสามารถเป็นแบบอย่างสำหรับการพัฒนา AI ที่มีความรับผิดชอบทั่วโลก

ความท้าทายและความไม่แน่นอน

สิ่งสำคัญคือต้องรับทราบว่าเส้นทางสู่อัตลักษณ์ของยุโรปที่เป็นหนึ่งเดียวมากขึ้นผ่าน AI นั้นไม่ได้ปราศจากความท้าทาย

• การกำหนด ‘ค่านิยมของยุโรป’: แนวคิดของ ‘ค่านิยมของยุโรป’ นั้นอยู่ภายใต้การถกเถียงและการตีความอย่างต่อเนื่อง การบรรลุฉันทามติเกี่ยวกับค่านิยมที่จะจัดลำดับความสำคัญและวิธีการฝังลงในระบบ AI จะเป็นงานที่ซับซ้อน
• การจัดการกับอคติและความยุติธรรม: แบบจำลอง AI มีความอ่อนไหวต่ออคติ และการทำให้แน่ใจว่าแบบจำลอง AI ของยุโรปมีความยุติธรรมและไม่ลำเอียงในภาษา วัฒนธรรม และข้อมูลประชากรที่แตกต่างกัน จะต้องได้รับการดูแลอย่างรอบคอบและติดตามอย่างต่อเนื่อง
• การแข่งขันจากบริษัทเทคโนโลยักษ์ใหญ่ระดับโลก: บริษัท AI ของยุโรปเผชิญกับการแข่งขันที่รุนแรงจากบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ที่มีเงินทุนสนับสนุนและเป็นที่ยอมรับในสหรัฐอเมริกาและจีน การรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันจะต้องมีการลงทุน นวัตกรรม และความร่วมมืออย่างต่อเนื่อง
• การนำทางความแตกแยกภายใน: สหภาพยุโรปไม่ได้เป็นองค์กรที่เป็นเนื้อเดียวกัน และมีความแตกแยกภายในและความขัดแย้งในประเด็นต่างๆ รวมถึงนโยบายเทคโนโลยี การบรรลุแนวทางที่เป็นหนึ่งเดียวในการพัฒนา AI จะต้องเอาชนะความท้าทายภายในเหล่านี้
• ความเสี่ยงของการกระจายตัว: แม้ว่าเป้าหมายคือการส่งเสริมความสามัคคี แต่ก็มีความเสี่ยงที่ประเทศหรือภูมิภาคต่างๆ ในยุโรปอาจพัฒนาระบบนิเวศ AI ของตนเองโดยแยกจากกัน ซึ่งนำไปสู่การกระจายตัวมากกว่าการทำงานร่วมกัน

การพัฒนาแบบจำลอง AI ของยุโรปแสดงถึงโอกาสที่สำคัญในการกำหนดอนาคตของเทคโนโลยีในลักษณะที่สะท้อนและเสริมสร้างค่านิยม วัฒนธรรม และอัตลักษณ์ของยุโรป แม้ว่าความท้าทายและความไม่แน่นอนยังคงมีอยู่ แต่ผลประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นสำหรับความสามัคคีของยุโรป ความสามารถในการแข่งขันทางเศรษฐกิจ และการกำกับดูแล AI ทั่วโลกนั้นมีมากมาย เส้นทางสู่อัตลักษณ์ของยุโรปที่เป็นหนึ่งเดียวมากขึ้นผ่าน AI นั้นซับซ้อนและมีการพัฒนาอยู่เสมอ แต่มันก็เป็นเส้นทางที่คุ้มค่าที่จะดำเนินการ ความพยายามอย่างต่อเนื่องของบริษัทต่างๆ เช่น Linagora ควบคู่ไปกับการมุ่งเน้นในวงกว้างของยุโรปเกี่ยวกับ AI ที่มีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ ชี้ให้เห็นถึงเส้นทางข้างหน้าที่สดใส ซึ่งเทคโนโลยีทำหน้าที่เสริมสร้างความแข็งแกร่ง แทนที่จะลดทอนความหลากหลายของอัตลักษณ์ของยุโรป