印地语是继英语和普通话之后世界上使用最广泛的语言。然而，它仅占互联网上所有可免费访问内容的 0.1%。这是印度开发自己的生成人工智能（AI）模型的障碍之一，该模型依赖于大量的训练数据。另一个原因是，只有不到一半的国家说印地语。其他 60 多种语言至少有 100,000 人使用。谷歌印度人工智能部门 DeepMind 的负责人马尼什·古普塔 (Manish Gupta) 表示，其中一些数据根本不存在于网上。这些语言的原住民可能会错过人工智能革命。
诸如聊天机器人 ChatGPT 之类的生成式 AI 工具由大型语言模型 (LLM) 提供支持。语言部分至关重要：如果没有数据集，就不可能创建模型，无论是大模型还是小模型。这就是为什么在 ChatGPT 的推出引发新的人工智能竞赛两年后，印度尚未产生任何值得注意的人工智能创新的原因之一。但在幕后，政府、非营利机构、印度初创公司和全球科技巨头正在努力使该技术适应该国的需求。他们成功的速度和规模将影响印度在下个世纪的进步。它还将为其他发展中国家提供经验教训。
印度发展自己的人工智能能力有两大原因。首先，作为一个崛起的大国，它对依赖外国技术持谨慎态度。其次，它可以为发展带来变革。科技大亨南丹·尼勒卡尼 (Nandan Nilekani) 表示，真正的价值来自于如何应用这些技术来为人们带来改变。
为了更好地了解印度的人工智能挑战和机遇，请考虑烹饪晚餐的类比。人工智能的原材料是数据。在缺乏储备充足的食品储藏室的情况下，印度所做的相当于自己种植粮食。AI4Bharat 是位于钦奈的印度理工学院的一个研究实验室，它已派人到全国各地手动收集 22 种语言的录音。谷歌也在做类似的事情。两者都提供给 Bhashini，这是一个为印度语言创建翻译系统的政府项目。
接下来，使用称为模型的配方对数据进行混合、慢煮和调味。模型可以很大，包含很多成分和许多复杂的步骤，也可以相对简单。ChatGPT 或 Google Gemini 背后的秘诀是巨大的。但对于印度来说，更简单的可能就足够了。一种想法是使用开源模型（例如 Metas Llama）作为基础酱，然后根据当地需求添加成分或调整技术。Sarvam AI 是一家位于班加罗尔的初创公司，正在走这条路。
最后，烹饪需要熟练地利用电力。正如将原料转化为食物依赖于热量的应用一样，人工智能也依赖于专门的计算机芯片。构建和运行复杂的人工智能模型所需的模型价格昂贵，而且在全球范围内供不应求。今年早些时候，政府表示将以 500 亿卢比（6 亿美元）的价格购买 10,000 个计算机，以便以补贴价格提供计算能力。印度创新者正在探索其他类型的芯片，可能更适合他们的目的。
那么，所有这些努力会产生什么结果呢？与西方一样，最引人注目的产品首先是聊天机器人。不同之处在于，这些将针对即时、实际用途进行定制，围绕翻译并简化公民与国家之间的往来。此外，印度人主要将互联网用作视听媒体，而不是文本媒体。因此，与西方产品不同，印度人工智能产品将是语音优先或完全基于语音。
以填写表格为例，这似乎是印度的全民消遣。允许公民用自己的语言口头回答问题，然后由机器输入表格，这将扩大访问范围并消除中间商。自动化简明合规规则清单或帮助解释要求的机器人可以使这个过程不那么令人心碎。有了 UPI（本土数字支付系统），我们第一次可以说印度的某些东西比世界其他地方更好。但事实是，其他所有该死的东西都没有更好，Sarvam 联合创始人 Vivek Raghavan 说。他认为，如果一切都变得更容易做，人工智能有能力将其压平。
人工智能还可以在教育和健康等领域提供帮助。2022 年的一项研究发现，只有不到一半的五年级印度学生能够达到二年级水平的阅读水平。医疗保健系统的状况也很糟糕。廉价、大规模的个性化导师可以开始解决学习危机。帮助解释实验室结果、协助诊断或承担行政工作的系统可以让医生腾出时间看更多的病人。僵化的司法系统可以通过自动化一些占用法官一半时间的程序任务来加快速度。
其中许多挑战存在于发展中国家。除了一些值得注意的例外，非欧洲语言在网上的表现很少。印度的优势不是来自于突破人工智能的界限，而是来自于解决富裕国家不再考虑的长期基本问题。Lightspeed Venture Partners 的 Dev Khare 表示，印度拥有独特的视角，可以使其在比现有更多的类别中打造下一批人工智能主导的公司。
所有这些都呼应了该国数字公共基础设施的做法，即由政府支持并由私营公司建立的技术平台的名称。印度投资了身份系统、数字支付、数据管理和开放协议，所有这些都是以低成本构建的。这些努力在国内取得的成功促使政府在国外推广这些努力，将其作为赢得善意和投射实力的手段。如果印度技术人员能够找到方法来训练和运行人工智能系统，那么这种专业知识也将对其他发展中国家有吸引力。印度人工智能的成功绝非有保证。一些人对政府的 10,000 颗芯片计划持怀疑态度：国家在有效利用其研发资源方面的记录不佳，而且官僚机构将决定哪些项目值得的想法对许多人来说没有吸引力。使用小模型解决大问题尚未经过测试。即使印度准备好了所需的食材、食谱和电力，它仍然面临着厨师的严重短缺。根据班加罗尔智库 Takshashila 研究所的数据，全球 8% 的顶尖人工智能研究人员来自印度。实际在印度工作的人的比例四舍五入为零。
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本文出现在印刷版的亚洲版块，标题为“将人工智能引入孟买”
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