Rozszerzone wydanie artykułu na temat sztucznej inteligencji w krajowych ekosystemach badawczych skupia się na globalnym Południu

Najnowsza edycja zawiera nowe studia przypadków i aktualizacje poprzednich analiz, oferując nowe spojrzenie na to, jak różne narody — zarówno duże, jak i małe gospodarki — priorytetowo traktują AI w swoich strategiach naukowych i badawczych. Badanie stanowi cenne źródło dla decydentów politycznych, liderów badań i instytucji akademickich, dostarczając porównawcze perspektywy i przykłady krajowych priorytetów AI.

• Australia*: Przygotowanie do wykorzystania sztucznej inteligencji zorientowanej na człowieka
• Benin: Prognozowanie wpływu sztucznej inteligencji na aspirującą cyfrową gospodarkę Afryki Zachodniej
• Brazylia*:Korzystanie z zalet sztucznej inteligencji z pewnymi uwagami
• Kambodża: Poszukiwanie podejścia opartego na sztucznej inteligencji do krajowych misji badawczych
• Chile: Znalezienie możliwości zastosowania sztucznej inteligencji w istniejącym ekosystemie finansowania badań  
• Chiny*:Promowanie podejścia opartego na sztucznej inteligencji w nauce  
• Kolumbia**: Ekosystemy naukowe i czynniki umożliwiające rozwój sztucznej inteligencji
• Republika Dominikany**: ENIA: plan działania na rzecz stworzenia gospodarki opartej na wiedzy i sztucznej inteligencji
• Indie: Uzyskanie wglądu w technologie transformacyjne i ich integrację społeczną
• Malezja*: Umożliwienie czwartej rewolucji przemysłowej  
• Meksyk: Utworzenie krajowej agencji wiodącej ds. sztucznej inteligencji
• Oman:Wspieranie innowacji poprzez program dla kadry kierowniczej
• Pakistan**: Budowanie solidnego, odpornego ekosystemu cyfrowego 
• Palestyna**: Dostosowywanie środowiska naukowego do sztucznej inteligencji
• Panama**:Ocena ekosystemu sztucznej inteligencji.
• Republika Południowej Afryki**:Wprowadzenie sztucznej inteligencji dla wszystkich obywateli
• Urugwaj: Realizacja planu działania mającego na celu przygotowanie krajowych systemów naukowych na potrzeby sztucznej inteligencji
• Uzbekistan: Budowa odpowiednich warunków i umiejętności dla sztucznej inteligencji

* Zaktualizowane studium przypadku kraju
** Nowe studia przypadków krajowych

Kluczowe ustalenia podkreślają, że wdrażanie AI w nauce często priorytetowo traktuje takie sektory jak rolnictwo, opieka zdrowotna i edukacja. Jednak badania podkreślają również zastosowania specyficzne dla danego kraju, od systemów zarządzania i wymiaru sprawiedliwości po inteligentne miasta. Ponadto wiele krajów koncentruje swoje wysiłki w zakresie AI na wybranych obszarach zainteresowania — takich jak infrastruktura obliczeniowa i podnoszenie kwalifikacji pracowników — podkreślając wyzwanie osiągnięcia kompleksowej integracji AI.

Oprócz tych spostrzeżeń, artykuł porusza kluczowe kwestie dotyczące AI dla nauki, w tym potrzebę lepszych strategii danych i znaczenie współpracy regionalnej i transnarodowej. Aby dalej badać te wyzwania, ISC przygotowuje trzy dokumenty wyjaśniające, które będą głębiej analizować te tematy.

Patrząc w przyszłość, Centrum Przyszłości Nauki planuje opublikować trzecia edycja papieru przez połowie 2025, kontynuując prace nad udoskonaleniem i poszerzeniem wiedzy na temat transformacyjnego wpływu sztucznej inteligencji na systemy naukowe.

Praca ta została wykonana przy pomocy grantu z International Development Research Centre, Ottawa, Kanada. Poglądy wyrażone w niniejszym dokumencie niekoniecznie odzwierciedlają poglądy IDRC lub jego Rady Gubernatorów.