公共數字基礎設施

本書的二維碼

介紹

“數字公共基礎設施是實現可持續發展目標和確保數字時代沒有人掉隊的關鍵推動力量。” 比爾·蓋茨

公共數字基礎設施的基礎

公共數字基礎設施是指支援以安全、高效和包容的方式流動人員、資金和資訊的數字基礎設施。公共數字基礎設施可以被視為一種公共產品，它促進創新、治理和社會福利。

印度是成功發展公共數字基礎設施的國家之一。印度建立了一套平臺和服務，統稱為印度堆疊。印度堆疊包括Aadhaar（覆蓋超過12億人的生物識別系統）、UPI（每月處理超過20億筆交易的即時支付系統）和DEPA（基於同意的資料共享系統，賦予個人訪問和控制其自身資料的權利）。

印度的公共數字基礎設施為其公民、政府和企業帶來了各種好處。例如，它改善了金融服務的可獲得性，減少了福利計劃中的腐敗和洩漏，提高了公共服務交付水平，並促進了數字創新和創業。

公共數字基礎設施不僅對印度相關，而且對其他希望利用數字技術潛力來促進社會和經濟發展的國家也相關。但是，建立公共數字基礎設施需要政府、監管機構、私營部門、民間社會和學術界等各利益相關者之間的精心設計和協作。它還需要解決資料隱私、安全、包容性、治理等方面的挑戰和風險。

新聞

1. 印度計劃在未來5年內將數字公共基礎設施推廣到50個國家：尼萊卡尼

摘要

● 南丹·尼萊卡尼還表示，印度的DPI迄今已在全球15個國家部署

● 尼萊卡尼還重申，利用印度DPI的初創公司和企業的估值已超過1000億美元

● 根據Inc42資料，印度初創公司在2014年至2024年上半年期間獲得了超過1.5億美元的融資，目前印度擁有118家獨角獸公司

參考：https://inc42.com/buzz/india-aims-to-take-its-digital-public-infra-to-50-nations-in-next-5-years-nilekani/

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2. 統一借貸介面：無摩擦信貸

印度儲備銀行正在準備推出一個公共技術平臺，旨在透過統一借貸介面提供“無摩擦信貸”。這項計劃自去年開始試點測試。ULI會成為數字銀行的未來嗎？它可能是數字公共基礎設施、印度堆疊、數字印度的下一個重要步驟。

試點是什麼？

根據印度儲備銀行的年度報告，新平臺已在五種不同的貸款類別中進行了測試

• 高達16萬盧比的農民信貸卡貸款、
• 乳業貸款、
• 中小企業的無擔保貸款、*個人貸款和
• 住房貸款。

試點專案始於2023年8月，有12家銀行參與。截至3月31日，該平臺已發放總計5535億盧比的貸款，其中3640億盧比專門用於中小企業。該平臺旨在與31種不同的資料服務整合。試點專案正在印度七個邦實施，包括安得拉邦、奧里薩邦，以及北方邦、馬哈拉施特拉邦、泰米爾納德邦、中央邦和卡納塔克邦的選定地區。

什麼是ULI？

統一借貸介面（ULI）是一個數字平臺，旨在透過實現資料服務提供者和貸款人之間（例如土地記錄）的數字資訊順利交換來加速貸款流程。這個簡化的流程可以顯著加快信貸評估。ULI特別關注解決對信貸的巨大需求，尤其是在農業借款人和中小企業（微型、小型和中型企業）中。它透過最大程度地減少對大量文件的需求來促進更快的審批。預計ULI將以與統一支付介面（UPI）改變支付生態系統類似的方式徹底改變貸款格局。

它是如何運作的？

印度儲備銀行認識到，信貸評估所需的資料分散在中央和州政府、賬戶聚合器、銀行、信貸資訊公司和數字身份機構等多個實體之間。這些資料集在單獨的系統中存在，給貸款的順利和及時處理帶來了障礙。為了解決這個問題，建立了數字平臺，使所有金融部門實體能夠以“即插即用”的方式輕鬆連線，從而減少了多個技術整合的複雜性。

ULI將像UPI和Jan Dhan一樣成為銀行領域的遊戲規則改變者嗎？

Jan Dhan、Aadhaar和手機的結合——或他所說的JAM-UPI-ULI的“新三位一體”——標誌著印度數字程序的革命性進步。統一借貸介面（ULI）將為所有利益相關者（包括消費者、貸款人和資料服務提供者）帶來重大益處。消費者可以享受無縫且個性化的信貸體驗，而無需大量的檔案或實地訪問。同時，貸款人和資料服務提供者可以從網路效應、標準化、成本效益、創新性貸款流程、可擴充套件性和更廣泛的覆蓋範圍中獲得優勢。

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3. 數字公共基礎設施：UPI和ULI能否改變印度的金融包容性、保護和賦權？

如今，“UPI”（統一支付介面）一詞已成為印度各地人們（包括文盲人士）廣為人知的術語——這與2016年的默默無聞形成了鮮明對比。這種廣泛的認知是由於UPI的使用規模巨大：目前，印度有2.6億人使用UPI，預計每日交易量將很快達到4億筆。在2023-24財年，透過UPI處理的總交易量為199萬億盧比。

同樣，“統一借貸介面”（ULI）可能在不久的將來成為家喻戶曉的詞語。ULI是一個技術平臺，旨在實現“無摩擦信貸”，尤其是針對難以獲得貸款的個人。正如UPI徹底改變了支付生態系統一樣，ULI有望對印度的貸款格局產生類似的變革性影響。

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4. 可以透過ULI（統一借貸介面）獲得農業和中小企業的信貸。像UPI的易用性一樣，ULI將成為數字印度的下一個重要DPI堆疊

週一，印度儲備銀行行長沙克蒂坎塔·達斯宣佈推出統一借貸介面（ULI），這是一個技術平臺，旨在促進“無摩擦信貸”，特別是針對難以獲得貸款的個人。“正如UPI徹底改變了支付生態系統一樣，我們預計ULI將在印度的貸款格局中產生類似的變革性影響，”他說道。

新的介面旨在從多個來源收集借款人的同意資料，旨在簡化信貸評估，並與印度的數字公共基礎設施無縫整合，該基礎設施依賴於Aadhaar身份和移動連線。如果它按預期執行，ULI可以使印度彌合正式信貸供應的最後一公里差距，並使個人擺脫掠奪性放貸者的魔爪。

這種直接線上訪問比導致美國在2007-08年陷入次貸危機的複雜風險挖掘策略更有意義。實際上，全球金融服務不足的人所需要的不是投資銀行家在高階辦公大樓對債務資產進行復雜重組，而是減少基層的資訊不對稱。希望印度的ULI平臺能樹立新的標準。

參考：“RBI行長沙克蒂坎塔·達斯推出ULI，稱‘JAM-UPI-ULI的新三位一體將是貸款領域的革命性步驟’” 2024年8月26日 https://www.livemint.com/economy/rbi-gov-shaktikanta-das-unveils-uli-says-new-trinity-of-jam-upi-uli-will-be-a-revolutionary-step-in-lending-space-11724659303200.html

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5. 彌合信貸差距：數字印度的基礎設施如何賦予中小企業發展和就業的權力

印度的微型、小型和中型企業（中小企業）是該國經濟的支柱，僱用超過1.1億人，貢獻了該國近30%的國內生產總值（GDP）。這些企業也是重要的出口商，約佔印度出口總額的50%。然而，儘管他們在推動增長和創造就業方面發揮著至關重要的作用，但中小企業面臨著巨大的挑戰——持續的信貸差距影響著其中超過60%。這種差距阻礙了他們的增長潛力，並限制了他們擴大業務規模的能力。

中小微企業（MSME）所面臨的信貸差距是其生命週期中各種挑戰的結果。傳統金融機構通常依賴有限的資料來源，難以準確評估這些企業的信貸風險。缺乏關於季節性現金流和其他關鍵財務指標的即時資料，意味著許多中小微企業缺乏必要的文件和管理流程來獲得信貸資格。這對建築和物流等行業尤其具有挑戰性，因為這些行業的現金流可能發生很大變化。

然而，變革正在出現。隨著“數字印度”的到來及其各種舉措的部署，人們希望這些挑戰能夠得到解決。FASTag、Digilocker 和開放數字商務網路 (ONDC) 等工具是更廣泛的數字公共基礎設施的一部分，提供高質量、高頻的客戶資料。這些資料具有預測能力，可以揭示交易模式、現金流、採購實踐等，更清晰地展現中小微企業的財務健康狀況。

此外，數字賦能和保護架構 (DEPA) 以及賬戶聚合器 (AA) 系統進一步增強了這個數字生態系統，透過促進基於同意的客戶資料交換，使銀行流程變得更快、更可靠，減少對傳統信貸評估方法的依賴，而這些方法往往無法滿足中小微企業的獨特需求。

在最近結束的議會選舉中，執政黨因缺乏投資、失業率上升和扶持少數大型企業集團而遭到強烈反對，政府不得不在許多方面做出讓步。2024 年聯邦預算必須透過制定一些措施來幫助中小微企業，包括簡化信貸獲取流程。一個值得注意的措施是擴大信貸擔保計劃，該計劃將為製造業中小微企業提供流動性，而無需抵押或第三方擔保。預算還將“Tarun”Mudra 貸款的限額翻了一番，從 100 萬盧比提高到 200 萬盧比，幫助企業家獲得更大的資金用於發展。此外，貿易應收賬款貼現系統 (TreDS) 平臺的門檻從 50 億盧比減半至 25 億盧比，鼓勵更廣泛的參與，讓更多中小微企業能夠從提前付款解決方案中受益。

這些數字工具和支援性政府政策相結合，有可能改變印度的中小微企業格局。透過利用賬戶聚合器框架，金融機構可以開發內部數字評分模型，更準確地評估中小微企業，尤其是那些缺乏正式會計系統的企業。這可以幫助小企業獲得他們成長所需的信貸，從而支援創造就業機會和整體經濟擴張。

重點關注基於現金流的貸款和替代資料，以及擴大 TreDS 平臺並引入無縫資料共享協議，旨在確保中小微企業獲得發展所需的財務支援。隨著這些系統變得更加整合，它們有望提高信貸發放效率，從而降低成本，將週轉時間縮短 50%，並將信貸續簽率翻一番。

總之，印度致力於透過 DEPA、賬戶聚合器、FASTag、Digilocker 和 ONDC 等舉措構建強大的數字公共基礎設施，這對中小微企業來說是一個變革者。透過實現及時準確的信貸評估，這些工具可以幫助彌合信貸差距，賦能企業發展，並大幅提升就業率，最終產生乘數效應，推動全國經濟增長。

參考：“彌閤中小微企業面臨的信貸差距，創造就業機會，推動經濟增長”作者：Alok Kshirsagar 和 Aditya Sharma https://www.livemint.com/opinion/online-views/msme-funding-small-businesses-credit-availability-job-creation-lending-dpi-mudra-loans-treds-gst-fastag-11723406003107.html

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6. 為什麼歐洲數字保護法案優於世界上其他類似法案？

歐洲的數字保護法案，例如《通用資料保護條例》（GDPR），通常被認為優於世界上其他類似法案。

1. **更強大的隱私權：**GDPR賦予個人對其個人資料的強大權利，包括訪問、糾正和刪除其資料的權利，以及資料可移植權和被遺忘權。這些權利使個人能夠更好地控制和了解自己的資料。

2. **域外適用：**GDPR具有域外適用性，這意味著它不僅適用於歐盟的組織，也適用於處理歐盟居民資料的任何組織，無論其所在位置。這種全球適用性為全球資料保護設定了高標準。

3. **嚴格的同意要求：**GDPR要求對資料處理提供明確且明確的同意，確保個人充分了解並積極同意其資料的用途。

4. **對不遵守行為處以鉅額罰款：**GDPR對不遵守行為處以鉅額罰款，最高可達公司全球年收入的 4%。這些鉅額罰款起到了強有力的威懾作用，促使組織遵守法規。

5. **資料保護影響評估：**GDPR要求組織對高風險資料處理活動進行資料保護影響評估 (DPIA)，促使採取主動的資料保護方法。

6. **資料保護官：**GDPR在某些情況下要求任命資料保護官 (DPO)，確保組織有專門人員負責合規。

7. **國際資料傳輸機制：**GDPR提供標準合同條款 (SCC) 和具有約束力的企業規則 (BCR) 等機制，以便在保持資料保護標準的同時促進國際資料傳輸。

8. **全面的範圍：**GDPR涵蓋各種型別的資料和處理活動，使其成為全球最全面的資料保護法規之一。

雖然 GDPR 通常被認為非常嚴格，但它在保護個人隱私和促進負責任的資料處理方面的有效性已經使其成為資料保護的金標準，影響著其他國家和地區制定自己的資料保護法。然而，任何資料保護法案的有效性也取決於其執行情況以及相關機構維護其的決心。

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7. 為什麼需要資料保護法案？資料保護法案對於保護個人隱私、促進對技術的信任以及在數字時代促進負責任的資料實踐至關重要。隨著我們對資料的依賴不斷增長，強大的資料保護立法也變得越來越重要。

資料保護法案在當今世界至關重要，原因如下：

保護個人隱私

防止濫用個人資料：它們透過制定組織如何收集、使用和披露個人資訊的規則和限制來保護個人的基本隱私權。這有助於防止將資料濫用於歧視性行為、監控或不必要的營銷。

透明度和控制：這些法案賦予個人對其資料的控制權。它們賦予個人訪問、糾正甚至要求刪除組織持有的其個人資訊的權利。這種透明度和對其資料的控制權賦予個人權力，並促進對數字生態系統的信任。

確保公平、合乎道德的資料實踐

防止歧視和偏見：資料保護法案透過禁止基於種族、宗教或政治信仰等敏感個人資料的歧視，來促進公平、合乎道德的資料實踐。這有助於確保依賴個人資料的演算法和決策過程是負責任和公正的。

建立對技術的信任：強大的資料保護法規透過向個人保證其資訊得到負責任和合乎道德的處理，從而建立對技術的信任。這種信任對於鼓勵更廣泛地採用數字技術和培養健康的數字經濟至關重要。

促進資料安全和問責制

減輕資料洩露和洩露：資料保護法案引入了強制性安全措施，以保護個人資料免遭未經授權的訪問、洩露和洩露。這可以幫助減輕與網路犯罪和資料安全威脅相關的風險。

追究組織責任：這些法案追究組織對其資料處理實踐的責任。它們設定了明確的執行機制和潛在的處罰，以應對違規行為，促使組織投資適當的資料安全措施並遵守資料保護法規。

資料保護法案的示例

通用資料保護條例 (GDPR)：歐盟的 GDPR 被認為是資料保護立法的全球基準。它影響了許多其他國家的資料保護法律。

《加州消費者隱私法》（CCPA）：加州的 CCPA 也是另一項有影響力資料保護法，它賦予加州居民對其個人資料的重大權利。

《2023 年數字個人資料保護法》（印度）：印度最近頒佈的《數字個人資料保護法》旨在規範該國個人資料的收集、使用和儲存。

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8. 昨天經濟中的石油是今天經濟中的資料。還是更多？

在當今的數字時代，資料已成為經濟增長和創新的基本驅動力，類似於石油在過去經濟中所扮演的角色。資料以空前的速度從社交媒體、感測器和交易等各種來源生成。這些資料對於企業和政府都具有巨大潛力。公司利用資料分析來洞悉客戶行為，最佳化運營，並開發新產品和服務。政府利用資料做出明智的政策決策，並改進公共服務。

與石油不同的是，資料具有多功能性和可擴充套件性。石油主要用於能源和製造業，而資料則具有廣泛的應用。它為人工智慧和機器學習演算法提供動力，使自動化和個性化推薦成為可能。資料在醫療保健領域也發揮著至關重要的作用，它支援研究、診斷和治療計劃。此外，資料還能夠解決氣候變化等全球性挑戰，因為它可以促進環境因素的監測和建模。

然而，資料的價值伴隨著隱私、安全和道德方面的重要考量。隨著資料在經濟中變得越來越重要，社會需要透過法規和負責任的資料實踐來解決這些問題。因此，資料已成為現代經濟的命脈，超越了石油在過去所扮演的角色，負責任地管理資料對於可持續和創新的未來至關重要。

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9. 歐盟《數字服務法案》對我們重要嗎？

歐盟的《數字服務法案》（DSA）實際上分兩個階段生效，首先是超大型服務提供商，然後是較小的服務提供商，歐洲以及世界其他地區都會受到影響。

1. 針對大型平臺：DSA 中的大多數規則於 2023 年 8 月 25 日開始適用於在歐盟擁有超過 4500 萬活躍使用者的超大型線上平臺 (VLOP) 和超大型線上搜尋引擎 (VLOSES)。這些平臺包括谷歌、Facebook、Twitter 和亞馬遜等巨頭。

2. 針對所有平臺：對於所有其他線上平臺，無論其規模如何，DSA 都將於 2024 年 2 月 17 日全面生效。這意味著所有在歐盟運營或針對歐盟使用者的平臺都需要遵守該法案的要求。

歐洲法案有哪些影響？

歐盟新《數字服務法案》：全球影響

《數字服務法案》（DSA）是歐盟的一項具有里程碑意義的法規，旨在透過追究科技巨頭對其平臺內容的責任，創造一個更安全、更透明的線上環境。雖然它主要適用於在歐盟運營的平臺，但其影響力透過對非歐盟地區的幾種潛在影響而延伸到其邊界之外。

內容監管：為了遵守 DSA 關於非法和有害內容的規定，平臺可能被迫採取更嚴格的內容稽核政策。這可能會影響歐盟以外地區的內容訪問和表達，引發人們對審查制度和壓制網路言論的擔憂。

成本增加：遵守 DSA 的義務可能對平臺造成成本負擔，從而導致非歐盟地區使用者價格上漲。

創新與競爭：DSA 關注透明度和開放平臺，這可能會讓規模較小的非歐盟科技公司受益，創造更公平的競爭環境。然而，其強調刪除有害內容也可能會阻礙創新和新線上服務的開發。

全球標準：DSA 可能為線上內容監管樹立先例，影響其他國家採用類似法律。這可能創造更協調一致的全球網路安全方法，但也引發人們對資料隱私和主權的擔憂。^[2]

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10. 由偉大的藝術家在 AI 上創作，為人類創作的藝術作品，並非 AI 生成。

不是機器生成的“幻覺”，而是共同進化。

偉大的藝術家、畫家、RAS LAB 主任 Refik Anadol 在 AI 上創作的繪畫。

在考慮 AI 的潛力時，人們很容易陷入 1990 年代的科技樂觀主義，當時 IBM 的深藍戰勝了世界象棋冠軍，引發了對 AI 如何在其他領域部署和商業化的跨學科興趣。但人們也可能傾向於持相反觀點，堅稱 AI 將成為大多數人生活，甚至人類生存本身的不可容忍的威脅。

這兩種反應並非新鮮事物：它們經常伴隨著重大創新的出現。它們也犯了類似的錯誤，因為兩者都將技術進步視為與我們分離的事物。如今，樂觀主義者關注 AI 可能會為我們做些什麼，而悲觀主義者擔心它會對我們做些什麼。但我們應該問的問題是，AI 將如何與我們相處。

這個問題與藝術一樣適用於金融，儘管這些領域是典型的、純粹的人類活動，但表面上存在差異。新媒體藝術最好理解為實驗與傳統的對話。人類對新奇和傳統的渴望是相互依賴的：只有欣賞作品之前的東西，我們才能理解什麼使它變得新穎。任何作品都無法完全獨立於文化遺產，就像在沒有黑暗的情況下無法理解光一樣。

Dvorak Dreams 是一個合作的 AI 藝術專案，展示了 AI 增強和擴充套件人類創造力，豐富文化遺產的潛力。藝術家可以指導 AI 在社會中的作用。人類的輸入塑造了 AI 的輸出，使其變得有意義且有益。我們需要一種共生關係。^[3]

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11. 網路上的“被遺忘權”RTBF？

“被遺忘權”RTBF，也被稱為“刪除權”，是一個複雜且不斷發展的法律概念，對網路隱私和言論自由具有影響。

它是什麼？

個人要求從線上平臺（尤其是搜尋引擎）刪除其個人資料的權利。

旨在讓個人控制其線上形象，並防止過去永久地定義他們的現在。

主要在歐洲聯盟的《通用資料保護條例》(GDPR) 下。阿根廷和菲律賓等其他國家也制定了類似的法律。但尚未在美國得到承認。

它是如何運作的？

個人可以向 Google 等搜尋引擎提交刪除請求。搜尋引擎必須評估資訊是否“不足、不相關、不再相關或過度”，以及是否有公眾利益需要使其保持可用。搜尋引擎可以將搜尋結果取消列表或降級，但並不一定完全刪除它們。

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12. 解鎖印度紫色產業：Beckn 協議中的 DPI 和 ONDC 是殘疾人和社會弱勢群體的福音。作者：Shanti Raghavan，Enable India 創始人，阿肖卡社會企業家獎獲得者

DPI 和 ONDC 是殘疾人和社會弱勢群體的一項福音和開創性進步。它們提供了一個全面的數字框架，增強了各個行業的可訪問性和包容性，包括汽車和計程車等交通服務。透過實現對專業產品和服務的無縫發現和訪問，這個整合系統賦予殘疾人權利，增強他們的出行能力，以及獲得醫療保健、教育和就業機會，最終改善他們的生活質量和社會經濟前景。

這篇文章討論了印度包容殘疾人的基礎設施（稱為“紫色產業”）的巨大潛力。該產業涵蓋了廣泛的機會，包括出行、住房、醫療保健、金融服務和商業，所有這些都旨在改善殘疾人的生活。印度估計有 3000 萬至 1.5 億殘疾人，這表明存在一個巨大的市場有待開發。文章強調了印度數字公共基礎設施（如 Aadhaar 和統一支付介面 (UPI)）在促進殘疾人友好型服務和產品開發中的作用。

解鎖這一潛力的關鍵在於解決殘疾人包容性的四個關鍵方面：可發現性、信任度、可訪問性和創新成本。這些方面對於確保為殘疾人提供適當的產品和服務並使其易於獲得至關重要。文章提到 Beckn 協議是至關重要的技術層，使 ONDC 和 Namma Yatri 等數字公共產品能夠滿足包容殘疾人的數字經濟的需求。

文章強調了在各個數字公共產品中實施該框架的重要性，以賦予殘疾人權力，讓他們積極為印度的經濟增長做出貢獻。文章強調了醫療保健應用程式和教育工具如何融入數字基礎設施，從而使 Meena 等人受益，為他們提供獲得專業服務、技能發展和就業機會的機會。最終，這篇文章設想了一個未來，在這個未來，包容殘疾人的基礎設施將在改善印度數百萬殘疾人的生活的同時，為該國的經濟發展做出貢獻。^[4]

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13. AI 可以幫助塔塔紀念醫院檢測癌症

想象一下這樣的場景：只需輕點滑鼠，醫生就能評估腫瘤的硬度、紋理和彈性，包括獲得有關患者生存率和對化療反應的見解。

曾經是科幻小說的內容，現在由印度最大的癌症醫院——孟買的塔塔紀念醫院發起的一項計劃正在實現這一目標，該計劃利用深度學習來教人工智慧 (AI) 如何及早診斷癌症。醫生說，這種檢測工具還有助於避免對預測的無應答者進行不必要的化療。

在過去一年中，該醫院的生物成像庫集成了 60,000 張癌症患者的數字掃描，為開發特定於癌症的演算法奠定了基礎。它還開始使用 AI 來減少接受 CT 掃描的兒科患者的輻射照射。^[5]

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14. “不可避免的印度”在科技領域尤為適用

“不可避免的印度”在科技領域尤為適用。Nasscom 主席 Debjani Ghosh 的文章“不可避免的印度”強調了印度對全球數字化轉型做出的傑出貢獻。在 2000 年代初期，印度推出了全球讚譽的旅遊宣傳活動“不可思議的印度”。快進到今天。哈佛商學院提出了一個引人入勝的問題：如果印度今天要發起另一場全球性運動，應該以什麼來概括其本質？它的建議是“不可避免的印度”。基於包容性、安全性和生態系統驅動發展的設計原則，印度的 DPI 網路為經濟增長奠定了基礎，讓任何人都不會被落下。我們從基層進行規模化創新的口號，然後逐步提升，與西方自上而下的創新模式形成對比，這使得印度成為為數不多的幾個實現真正包容性和以人為中心的數字經濟願景的國家之一。^[6]

這不僅僅是印度的勝利；這是一個承諾，我們將對世界產生積極的全球影響，並將受到世界最遙遠角落的人們的重視。

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15. 印度 AI：它是什麼，我們能做出一個嗎？

  - Indian AI is an aspirational concept referring to AI models trained on datasets relevant to India's diverse culture and languages.
  - Western-centric internet data can introduce biases, making it essential for AI in India to account for local sensibilities and languages.
  - AI can differ by region and culture due to variations in language understanding and addressing India-specific societal and political nuances.

印度資料集的差異

  - India's AI policy, the India AI Programme, aims to create unique datasets, including languages spoken in India.
  - These datasets will be handled by a government-affiliated data governance office and will prioritize anonymized and non-personal user data.
  - While existing AI models include Indic languages, primary training data is often in English, making India-specific datasets crucial.

印度 AI 計劃的組成部分

  - The India AI Programme will offer researchers access to Indic language databases, serving as a valuable research repository.
  - It will also focus on developing indigenous computing power, including data center capabilities and custom silicon designs, likely through public-private partnerships.

私營部門的舉措

  - Startups like Sarvam AI have introduced open-source AI models for non-English languages, such as Hindi.
  - Yotta, a data center firm, partnered with Nvidia to facilitate cloud-based access for startups training AI models.
  - Ola has hinted at developing a foundational AI model for India but hasn't provided detailed information.

發展印度 AI 的主要挑戰

  - A significant challenge is the scarcity of organized, publicly available datasets in Indic languages.
  - Creating such datasets is more expensive compared to sourcing data in English.
  - India's proposal to design custom silicon for AI will require substantial investments, likely exceeding $1 billion.

（來源：Mint，2023 年 12 月 19 日）

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16. 納蘭·尼萊卡尼表示，印度將成為世界上最大的 AI 使用者

在最近的一篇文章中，Infosys 聯合創始人兼董事長納蘭·尼萊卡尼和 People+AI 負責人 Tanuj Bhojwani 表達了他們的觀點，即印度有望在本十年末成為世界上最大的 AI 使用者。他們認為，印度的獨特優勢包括年輕且互聯的人口、有利的政策和巨大的基礎設施投資。與歐洲的 44 歲相比，印度的 28 歲的平均年齡，意味著印度有更大的比例的人口處於工作年齡段。然而，印度的多樣性、語言障礙和不同的識字率也帶來了挑戰，AI 可以透過在醫療保健、教育、農業和可持續性等領域提供創新解決方案來幫助克服這些挑戰。

尼萊卡尼和博瓦尼強調了印度對 AI 採用的準備工作，並指出印度擁有超過 7.9 億移動寬頻使用者，以及 Aadhaar 和統一支付介面等數字公共基礎設施系統的成功案例。他們強調，印度缺乏遺留系統，使其能夠從頭開始構建 AI 優先解決方案，重點關注資料控制和公眾信任。他們還指出，政府推出的 PM-Kisan 聊天機器人是 AI 早期採用的一個例子，該聊天機器人可以幫助農民獲得福利。印度蓬勃發展的科技生態系統，以快速增長的 IT 出口為動力，進一步支援了 AI 創新和解決方案的增長。

因此，尼萊卡尼和博傑瓦尼認為，印度在人工智慧方面的潛力基於其獨特的環境、準備情況以及願意利用技術解決現實世界問題的意願。他們強調專注於解決問題的必要性，而不是僅僅沉迷於技術本身。這種觀點表明，印度在未來幾年中處於引領全球人工智慧應用的有利地位。

（我們發現這篇文章非常有趣。因此，我們提供了文章的要點。有興趣瞭解更多相關內容的讀者可以繼續閱讀。其他人可以跳過，不會有太大損失。編者）

1. “印度需要它”：印度被定位為“中國加一”概念的潛在受益者，使其成為全球公司尋求從中國多元化發展的最有可能的選擇。

2. 人口優勢：印度擁有 14 億人口，並且平均年齡低於歐洲，這意味著其人口中相當一部分處於工作年齡，這提供了人口優勢。

3. 複雜挑戰：印度面臨著獨特的挑戰，包括語言多樣性和不同的識字率，需要創新的 AI 解決方案來解決醫療保健、教育、農業和可持續發展等問題。

4. AI 作為橋樑：AI 有潛力克服語言多樣性等障礙，使人們能夠透過自然語言訪問服務，尤其有利於識字率較低的人群。

5. “印度已做好準備”：印度擁有年輕且聯絡緊密的人口，擁有超過 7.9 億移動寬頻使用者，為 AI 的採用奠定了堅實的基礎。

6. 數字公共基礎設施：Aadhaar 系統和統一支付介面等成功案例表明印度已做好準備迎接 AI，因為它們是 AI 首選系統的基礎。

7. 資料控制：印度的資料控制框架，包括帳戶聚合器框架，促進了公眾信任，並鼓勵在 AI 應用中利用資料。

8. 政府舉措：像總理農民聊天機器人這樣的舉措證明了政府早期採用 AI 以克服語言障礙和改善福利獲取的行動。

9. 科技生態系統：印度充滿活力的科技生態系統，得益於 IT 出口，不斷創新並廣泛採用數字公共基礎設施，為 AI 解決方案的增長做出了貢獻。

10. AI 在教育中的應用：AI 的潛力延伸到教育領域，有助於彌合識字率差距，並改變行政工作。

11. 解決問題重點：作者強調了戰略計劃的重要性，該計劃優先解決現實世界的問題，而不是僅僅專注於技術本身。

注意：要閱讀原始文章“利用 AI 解鎖印度的潛力”，尼萊卡尼和博傑瓦尼 : https://www.imf.org/en/Publications/fandd/issues/2023/12/POV-unlocking-india-potential-with-AI-Nilekani-Bhojwani

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目錄

前言：數字賦能印度

  -The reason for choosing the title
  -Trailblazers of Modern India: Innovations and Pioneers in Science and Technology
  -The Dual Face of Digital India
  -Digital Transformation: Challenging Dominance and Shaping Socio-Political Landscapes
  -Significance of Nandan Nilekani's Initiatives
  -Globalization and Digital Evolution and Socio-Economic Disparities in India

第一章：無聲的革命

   -Is there anything for the world to learn from India? 
   -Comparing Western, Chinese, and Indian Approaches to Personal Identification.
   -Digital Advancements in India: Bridging Gaps and Building Trust.
   -Analyzing the Utilization of Digital Infrastructure in India.

第二章：歷史的創造

公共數字主幹網_2

   -The rise of the digital infrastructure
   -The Global South: An Analysis of Socio-Economic Divide.

第三章：印度堆疊：網際網路時代的管道

   - Overview of India Stack components
   - Aadhaar: Biometric Identification
   - UPI: Real-Time Payment System
   - DEPA: Data Empowerment and Protection Architecture
   - Evolution and impact of India Stack

第四章：我的盤子裡有什麼？公共數字主幹網的益處

   - Enhancing access to financial services
   - Streamlining welfare schemes and reducing corruption
   - Improving public service delivery
   - Fostering innovation and entrepreneurship

第五章：構建公共數字主幹網

   - Stakeholder collaboration
   - Role of government and regulators
   - The private sector's contribution
   - Civil society and public participation
   - Engaging academia for research and policy design
   - Design principles and components
   - Implementation challenges and solutions

第六章：挑戰和風險

公共數字主幹網_1

   - Data privacy concerns
   - Security and potential breaches
   - Inclusion: Ensuring no one is left behind
   - Governance models and oversight

第七章：全球相關性

   What is happening around the world?

第八章：結論

   - The future of Public Digital Backbone

詞彙表

附錄

   - Relevant regulations and policies
   - Case studies from other countries

參考文獻

其他相關主題

參考資料