AI可以按大规模涡轮增压数字公共基础设施和释放福利：Nandan Nilekani-福布斯印度

现在，核心模型的建造量为5000万美元，现在有一个质量和成本点，许多私人公司将能够负担得起。

AI面临的挑战是人们如何使其在人口规模上工作，并且最终用户访问对每个人都负担得起。诸如推论和推理等任务非常算法，而且价格昂贵。

如果我们想让奥里萨邦的农民利用AI Agri应用程序并用母语获得回应以提高他的生产力，那可以按每笔交易以一卢比完成？那个完全不同的球。那就是我们必须去的地方。

AI可能具有乘数效应的三个示例

考虑印度的语言和方言的大量多样性。在这种情况下，将AI带给每个人的唯一方法是使与互联网的语音通信有效。这将极大地扩大访问权限 - - 它可以从图片中挑战扫盲的挑战，因为用户可以用她的母语说话。

'AI4Bharat是IIT Madras的非营利性努力，在尼尔卡尼和印度政府的支持下，已经建立了世界上最大的INDAGAGES数据库，目前其他所有人都在使用其他所有人来培训他们的模型。这类似于DPI是核心基础架构。

其次，在教育中，如果可以改善将产生重大影响的儿童的识字和算术。Ekstep是由尼尔卡尼（Nilekani）和他的妻子罗希尼（Rohini）资助的另一位非营利组织，它开发了基于技术的解决方案，以在任何给定阶段对孩子的学习成果进行微观诊断。这是在三个州推出的。第三，在农业中，尼尔卡尼参与了开发一个开放的农业网络，以使您的所有农业知识都以推理和推理能力为触手可及。

印度政府有一个名为Vistaar的项目（实际上是集成的系统以获取农业资源），该项目建立在同一基础设施的基础上。许多州有兴趣加入。

因此，如果您可以让每个印度人都毫不费力地交流，如果每个孩子都能通过AI学习更好，并且如果农民可以提高自己的收入，那就足够了。”

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人口规模应用

早期人口规模的应用可能来自政府。例如，PM Kisan倡议下的各种福利计划已经开始利用AI。政府取得领先，可确保我们知道如何经济地进行大规模做到这一点。这是DPI的重要宗旨，UPI是一个非常有力的例子 - 每月170亿美元的交易，4亿活跃用户，5000万商人，您可以进行一次卢比付款。”

印度将向AI应用同样的想法。例如，NPCI已实施了印度语言语音命令以付款，以便用户可以与电话交谈以进行货币转移。

此外，根据AI百万，政府正在确保GPU计算的竞争价格发现，使这些成本更具吸引力，并支持私人利益相关者的LLM策略。因此，政府甚至可以提前采用先驱，但私营部门将强烈遵循。

AI帮助印度的能源过渡：数字能源电网

全世界，电力是一个增长市场，因为消费正在上升，无论是在城市还是在特定用途中，例如AI数据中心。接下来的20年被视为电力时代，预计其需求将增加六倍。

分销正在从集中式发电单元变为分布式屋顶太阳能电力。这将带来数百万的家庭，这些家庭可能会有过多的电力，他们可以存储甚至卖回电网。世界上拥有这一切的人都可以成为生产者，消费者，买方，卖方和电力探员。”

协调这个大规模的消费者和卖方网络将需要一个数字能网格，上面可以将AI应用于每个决定。

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AI和工作

我认为这是一个机会，但后来我倾向于对一切感到乐观。

[AI]只有少数工作将被完全带走。将有很多工作，许多任务都将被删除，但并非所有任务。因此，人类仍然有工作要做。

人工智能将帮助人类在工作中提高生产力和有效性。这可能是一个积极的净值。在印度，有足够的教师，医生，护士或任何熟练资源的资源。

<如果AI可以扩大人们的能力，以便更多的人可以学习，那么更多的人可以得到更多的医疗保健，更多的农民可以获得更好的信息，那是一个积极的净值。从意识形态的角度来看，印度的任务也是在大规模上创建包容性。因此，AI也应该包含在内。

人类世界中的人类

问自己的更大的问题是，人们在AI世界中做什么？

人类的同理心技能，动力，领导力，协作等将变得更加有价值，我们的机构必须在人们中建立这些能力。有了世界上所有的AI，如果我们没有让人们共同努力，就不会实现太多。

其次是第一原则思维---能够退后一步，转到第一原则，并分析AI可能无法有效地做的事情。

然后是纯粹的人类创造力。在AI的世界中，必须发现有用，相关和满足生活的方法。