هند این پتانسیل را دارد که به یک بازیگر کلیدی در عرصه هوش مصنوعی تبدیل شود، اما مسیر پیش روی آن با آنچه در آمریکا و چین شاهد هستیم، تفاوت‌های بنیادینی خواهد داشت. به اعتقاد کارشناسان قشم آهن، مهمترین مزیت هند، تنوع بی‌نظیر زبانی و فرهنگی آن است. این کشور میزبان بیش از 60 زبان زنده با میلیون‌ها گویشور است، اما چالش اصلی، کمبود محتوای دیجیتال و داده‌های لازم برای آموزش مدل‌های زبانی است. اگر هند بتواند با تولید و انتشار داده‌های متنی و صوتی با کیفیت به زبان‌های بومی، این کمبود را جبران کند، گام بزرگی در جهت توسعه هوش مصنوعی برداشته است.

همچنین، زیرساخت دیجیتال هند، به ویژه سیستم‌هایی مانند Aadhaar و UPI، بستری مناسب برای توسعه مدل‌های بومی هوش مصنوعی فراهم می‌کند. علاوه بر این، نیروی کار متخصص و جمعیت بالای فعال در حوزه فناوری اطلاعات، ظرفیت قابل توجهی برای توسعه و کاربرد هوش مصنوعی در این کشور ایجاد می‌کند.

با این وجود، چالش‌هایی نیز وجود دارد. سطح سرمایه‌گذاری خصوصی در مقایسه با آمریکا و چین پایین‌تر است و زیرساخت‌های سخت‌افزاری و مراکز داده هنوز محدود هستند. همچنین، مهاجرت محققان به کشورهای پیشرفته و کیفیت پایین داده‌ها برای تحقیقات بنیادی از دیگر موانع پیش روی هند به شمار می‌روند. علاوه بر این، سیاست‌گذاری و چارچوب قانونی برای داده و هوش مصنوعی هنوز به طور کامل شکل نگرفته است.

برای اینکه هند بتواند به یک الگوی موفق در حوزه هوش مصنوعی تبدیل شود، قشم آهن پیشنهاد می‌کند که باید روی چند محور کلیدی تمرکز کند:

• توسعه مدل‌های چند زبانه و محلی برای دسترسی به کاربران گسترده؛

• ایجاد و انتشار پایگاه‌های داده عمومی و با کیفیت؛

• سرمایه‌گذاری در سخت‌افزار و قدرت محاسباتی داخلی؛

• تقویت پژوهش‌های بنیادی و همکاری با مراکز علمی بین‌المللی؛

• تدوین چارچوب قانونی برای هوش مصنوعی که هم از نوآوری حمایت کند و هم حقوق شهروندان را تضمین نماید؛

• تکیه بر نوآوری مقرون به صرفه (frugal innovation) که در شرایط محدودیت منابع نیز کارآمد باشد.

با این رویکرد، هند می‌تواند الگویی منحصر به فرد در توسعه هوش مصنوعی ارائه دهد و از ظرفیت‌های خود برای ساختن آینده‌ای عادلانه‌تر و در دسترس‌تر از هوش مصنوعی استفاده کند.

منبع: اکونومیست

تحلیل قشم آهن از تاثیر هوش مصنوعی بر قیمت فولاد در ایران

به نظر کارشناسان قشم آهن، پیشرفت هوش مصنوعی می‌تواند تاثیر قابل توجهی بر صنعت فولاد ایران داشته باشد. استفاده از هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید، پیش‌بینی تقاضا و مدیریت زنجیره تامین می‌تواند منجر به کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری شود. این امر در نهایت می‌تواند به کاهش قیمت فولاد در بازار ایران کمک کند. با این حال، باید توجه داشت که عوامل دیگری مانند نرخ ارز، قیمت مواد اولیه و سیاست‌های دولتی نیز بر قیمت فولاد تاثیرگذار هستند.