최근 인터뷰에서 조지 워싱턴 대학교 조교수 제프리 딩은 미중 AI 경쟁의 진정한 승부는 수십 년에 걸쳐 AI를 경제 전반에 확산시키는 데 있으며, 인공 일반 지능(AGI)을 발명하기 위한 경주가 아니라고 주장한다. 그는 미국 정책을 비판하며 인적 자본의 핵심 역할을 강조한다.
제프리 딩은 조지 워싱턴 대학교 정치학 조교수이다. 그는 기술이 지정학적 경쟁에 미치는 영향을 탐구한 수상작 Technology and the Rise of Great Powers의 저자이며, 중국 인공지능(AI) 산업의 발전을 추적하는 ChinAI 뉴스레터의 창립자이다.
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트럼프 행정부는 연방 AI 규정을 통합하고 국가 안보 우려를 해결하며 이 분야에서 중국의 지배력 확대에 대응하기 위해 국가 AI 입법 프레임워크를 발표했습니다. 이 법안은 주법이 연방 정부에 더 적합한 분야를 규율하거나 글로벌 AI 리더십을 위한 미국의 전략과 모순되어서는 안 된다고 주장합니다. 백악관은 의회와 협력하여 이를 법안으로 제정할 수 있기를 기대합니다.
베이징 AGI-Next 정상회의에서 알리바바 AI 과학자 린 쥰양은 자원 한계로 중국이 향후 3~5년 내 미국을 AI에서 추월할 확률이 20% 미만이라고 경고했다. 그는 미국 기업如 OpenAI가 차세대 연구에 막대한 컴퓨팅 자원을 쏟는 반면, 중국은 일상 수요 충족만으로도 한계에 달했다고 지적했다.
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워싱턴과 베이징은 급속한 발전 속 AI의 위험과 기회에 대해 논의해야 하며, 그렇지 않으면 무책임한 것이다. 한 논평 기사는 AI와 핵 안보 회담의 진전을 강조하면서 지속적인 고위급 외교를 촉구한다.
Abhishek Singh, CEO of the IndiaAI Mission, has outlined a focused strategy for India's AI development, emphasizing practical, population-scale models over the global race for artificial general intelligence. In an interview, he highlighted India's potential as the world's inference capital and preparations for the upcoming AI Impact Summit in New Delhi. The approach prioritizes sovereign AI solutions tailored to Indian challenges in sectors like healthcare and agriculture.
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At the India AI Impact Summit, Prime Minister Narendra Modi described artificial intelligence as a turning point in human history that could reset the direction of civilisation. He expressed concern over the form of AI to be handed to future generations and emphasised making it human-centric and responsible. Experts have warned about risks including data privacy, deepfakes, and autonomous weapons.
산업정보화부 리락성 부장이 밝힌 바에 따르면, 2025년 중국 핵심 인공지능 산업 산출액이 1조2000억 위안(1650억달러)을 초과했으며, 이 분야에서 6200개 이상의 기업이 활동 중이다. 이 발언은 목요일 베이징에서 열린 제14기 전국인민대표대회 4차 회기 개막 회의 후에 나왔다.
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At a session on artificial intelligence during the Women and the future of science conference at the Royal Society in London, panellists discussed how new AI technologies are designed almost exclusively by men. Experts pointed to recent regressions in diversity and called for alternative models prioritising care. The discussion addressed biases beyond datasets, focusing on the industry's composition.