Hoewel AI merendeels wordt ontwikkeld in de VS en China, zoeken landen over de hele wereld naar manieren om het gebruik ervan strategisch te kunnen controleren. Hoe kunnen open AI-markten de sleutel zijn tot innovatie en groei in Europa?
Kansen en risico’s
AI wordt in toenemende mate gezien als een strategische factor voor het handelingsvermogen van een land. Overheden verwachten dat het hen zal helpen complexe nationale uitdagingen te overwinnen, de economische waardecreatie te vergroten en openbare diensten efficiënter te leveren. Tegelijkertijd zijn er risico’s voor de veiligheid, stabiliteit en het concurrentievermogen aan verbonden, zodat AI niet alleen wordt gezien als een motor voor innovatie, maar ook als een potentiële bron van nieuwe afhankelijkheden. AI vormt ook het economische profiel van bedrijven die het gebruiken als motor voor hun productiviteit, nieuwe bedrijfsmodellen en de concurrentiepositie. Voor landen betekent dit het versterken van kansen voor de binnenlandse economie en tegelijkertijd het beperken van de risico’s van technologische afhankelijkheden.
AI-soevereiniteit
Tegen deze achtergrond rijst de vraag hoeveel controle landen kunnen krijgen over technologie die tot nu toe voornamelijk in de Verenigde Staten en China wordt ontwikkeld en geëxploiteerd. De focus verschuift daarom naar AI-soevereiniteit, het vermogen om onafhankelijk belangrijke beslissingen te nemen over het gebruik, de controle en verdere ontwikkeling van AI-systemen. Elke natie ontwikkelt haar eigen strategie. Sommigen streven naar verregaande ‘zelfvoorziening’ en uitgebreide controle. Anderen, vooral die geen capaciteit hebben voor volledig onafhankelijke AI-ontwikkeling, volgen een geleidelijke aanpak, bouwend op bestaande infrastructuur en kennis en dit aanvullend met strategische partnerschappen om technologische hiaten te dichten.
Keuzevrijheid creëren
In de kern gaat AI-soevereiniteit over keuzevrijheid. Landen en organisaties moeten de juiste hulpmiddelen kunnen kiezen voor specifieke taken binnen hun grenzen, de controle over hun data behouden en applicaties flexibel kunnen bedienen, zonder gebonden te zijn aan individuele providers of benaderingen. De basis hiervoor is een gediversifieerde, veerkrachtige digitale supply chain die autonomie en opties waarborgt.
De EU AI Act, als een op risico gebaseerd wettelijk kader, is bedoeld om rechtszekerheid te creëren en vertrouwen te versterken vanaf augustus 2024. Deze act wordt ook bekritiseerd om het creëren van innovatiebarrières met nalevingsverplichtingen en boetes die in de miljoenen lopen. Om een toekomst met diverse AI-opties mogelijk te maken, pakken landen vaker de praktische hindernissen van soevereine, AI-ondersteunde digitalisering aan, zoals hoge kosten en infrastructuurvereisten. Een belangrijke bouwsteen is de ontwikkeling van dynamische markten die verschillende oplossingen mogelijk maken en zo maximale keuzevrijheid te creëren.
Toegankelijke infrastructuur
Beleidsstrategieën richten zich vaak op krachtige datacenters voor het trainen van algemene AI-modellen, maar kunnen de infrastructuur voor breed productief gebruik over het hoofd zien. Vooral de gedistribueerde edge-netwerken die dicht bij gebruikers zijn gevestigd, zijn cruciaal voor het leveren van AI-applicaties met een lage latentie, hoge prestaties en schaalbaarheid. Zelfs als bepaalde AI-functies direct op verschillende eindapparaten worden uitgevoerd, vereisen veel toepassingen extra rekenkracht voor inferentietaken die op een efficiënte wijze aan de rand van het netwerk kunnen worden verwerkt.
Inclusiviteit
Veel landen streven ernaar om ervoor te zorgen dat de hele economie, vanaf de vele kleine en middelgrote bedrijven (mkb) tot onderzoeksinstituten, het maatschappelijk middenveld en grote ondernemingen, profiteert van de AI-transformatie. Op het operationele gebruik gebaseerde, serverloze modellen verlagen de drempels voor toegang, aangezien aarbij alleen betaald wordt voor de middelen die daadwerkelijk worden verbruikt (pay-per-use) en er dus geen hoge initiële investeringen vereist zijn.
Nationaal AI Deltaplan
De Nederlandse overheid heeft een Nationaal AI Deltaplan met 52 aanbevelingen ontwikkeld, om de controle terug te kunnen krijgen en haar ambities waar te maken. Deze hebben zowel betrekking op het investeren in voldoende rekenkracht, hernieuwbare energie en een concurrerend ecosysteem, als het breed stimuleren van de AI-adoptie door AI-geletterdheid en -implementaties te stimuleren. Maar ook het investeren in impactvolle projecten en het monitoren van de maatschappelijke effecten van AI voor bedrijven en burgers.
Controle over data
Het vermogen om de eigen data volledig te kunnen controleren wordt gezien als een belangrijke voorwaarde voor soevereiniteit. Dit gaat minder over pure datalocaliteit en meer over het integreren van beveiligingsoplossingen die transparantie creëren, toegang granulair controleren en rekening houden met nalevingsvereisten. Wereldwijde, gedistribueerde architecturen maken de implementatie van toegangsregels en controles mogelijk waar de data wordt verwerkt en AI-applicaties worden bediend.
Multimodale en dynamische markten
Open standaarden binnen de gehele AI-technologiestack worden steeds belangrijker. Open protocollen en interfaces bevorderen de interoperabiliteit, verminderen afhankelijkheden, versterken de concurrentie en geven overheden en lokale ontwikkelaars-ecosystemen echte keuzevrijheid. Exclusieve ontwikkeling op basis van gesloten AI-systemen kan daarentegen latere technologiewijzigingen bemoeilijken en leiden tot zware afhankelijkheid van individuele providers.
Moderne AI-strategieën richten zich daarom steeds meer op diversiteit en vereisen toegang tot verschillende open-source en propriëtaire benaderingen. Leverancier-onafhankelijke platforms en gateways die uniforme verbinding, monitoring en controle van verschillende AI-modellen mogelijk maken, ondersteunen een concurrerende markt. Hierdoor kunnen nieuwe, gespecialiseerde of kosteneffectievere oplossingen flexibel worden geïntegreerd.
Bouwen aan digitale autonomie
Talloze landen stellen hun eigen prioriteiten om AI-innovatie in de eigen markten te stimuleren, bijvoorbeeld via ontwikkelprogramma’s voor de grote taalmodellen. Lange tijd domineerden systemen die voornamelijk waren getraind op Engelse en, in toenemende mate ook Chinese datasets, wat regio’s met beperkte toegang tot en gebruik van deze talen benadeelde.
Als reactie hierop is er een groeiend aantal AI-modellen op basis van lokale taaldatasets die de culturele en taalkundige kenmerken van regio’s weerspiegelen. Die lokale taal-AI-modellen verlagen de drempels voor lokale bedrijven, organisaties en autoriteiten om op maat gemaakte AI-oplossingen voor hun markten te ontwikkelen. Het gratis beschikbaar stellen van dergelijke systemen maakt duidelijk dat AI-soevereiniteit geen doel op zich is, maar een middel om innovatie, economische ontwikkeling en het aanpakken van belangrijke maatschappelijke uitdagingen te bevorderen.
Digitale soevereiniteit versterken
Meerdere landen in de EU investeren momenteel in het creëren van eigen grote taalmodellen om de afhankelijkheid van Amerikaanse en Chinese providers te verminderen en hun digitale soevereiniteit te versterken. Het doel is om open, meertalige modellen en projecten te ontwikkelen die systematisch rekening houden met Europese talen, waarden en regelgeving, zoals de EU AI Act, om zo betrouwbare AI-oplossingen voor het bedrijfsleven en onderzoek in Europa mogelijk te maken.
Concreet promoten de EU en de Nederlandse overheid grote open-source initiatieven en consortia van onderzoeksinstellingen en bedrijven die Europese LLM-families ontwikkelen, trainingsdata opbouwen voor talrijke EU-talen en computerinfrastructuren leveren. Tegelijkertijd positioneren gespecialiseerde providers zich met modellen die specifiek zijn afgestemd op de Europese vereisten zoals gegevensbescherming en wettelijke naleving, om een alternatief te bieden voor de propriëtaire platformen van buiten Europa.
Onafhankelijke Europese AI-infrastructuur
De geïnitieerde activiteiten worden verder versneld door de AI Act, die strenge transparantie- en risicobeheersingsvereisten oplegt aan grote basismodellen, waardoor kleinere, gespecialiseerde en EU-compatibele modellen aantrekkelijker worden voor veel toepassingen. Regelgeving, financieringsprogramma’s en een groeiend ecosysteem van open en commerciële LLM’s zijn gericht op het bruikbaarder maken van AI-applicaties voor lokale behoeften en het opbouwen van een onafhankelijke Europese AI-infrastructuur op de lange termijn.
Conclusie
Over het algemeen is duidelijk dat landen AI momenteel op verschillende manieren benutten om een grotere digitale soevereiniteit te bereiken, met verstrekkende technische en regelgevende gevolgen. De uitdaging zal zijn om dynamische, open en concurrerende AI-markten tot stand te brengen die keuzevrijheid blijven waarborgen, de afhankelijkheden verminderen en aanzienlijke kansen voor innovatie en groei bieden, voor alle Europese economieën.
Dit is een ingezonden bijdrage van Christiaan Smits, Head of Public Policy EMEA bij Cloudflare.Klik hier voor meer informatie over de oplossingen van het bedrijf.