Wie sieht souveräne KI in der Praxis aus? FLock hat mit dem Sarawak AI Centre (SAIC) zusammengearbeitet, um zu zeigen, wie föderiertes Lernen KI im öffentlichen Sektor antreiben kann, während Daten und Rechenleistung unter regionaler Kontrolle bleiben.

2/ Das Projekt fand vor Ort im Sarawak AI Centre in Kuching statt, geleitet von Dr. @rui_sunn von der @UniofNewcastle und @momarikar, Leiter der institutionellen Entwicklung, mit Unterstützung von Professor Patrick Then, CEO des Sarawak AI Centre. Mit Hilfe von föderiertem Lernen haben wir ein Sprachmodell auf verteilten lokalen Hardware mit echten Sarawak Malay-Daten trainiert.

3/ Was wir demonstriert haben: → Kollaboratives Training ohne Austausch von Rohdaten durch die FL Alliance, wobei die Datensouveränität gewahrt und die innovationsfördernde Zusammenarbeit zwischen Institutionen unterstützt wird. → Verteilte Inferenz führt große Modelle auf kleineren GPUs aus, indem sie über die lokale Infrastruktur verteilt wird, was eine nachhaltigere Alternative zu zentralisierten Rechenzentren bietet.

4/ Malaysia ist die Heimat von über 100 indigenen Sprachen, von denen mehr als 40 allein in Sarawak gesprochen werden. Die meisten von ihnen sind in den aktuellen LLMs nicht erfasst. Der Ansatz von FLock ermöglicht ein schnelleres Modelltraining in diesen Sprachen, was den öffentlichen Diensten hilft, die Effizienz zu verbessern und gleichzeitig den lokalen Kontext zu bewahren.

5/ Das Experiment zeigte, wie Regierungen souveräne KI aufbauen können: Modelle, die kollaborativ trainiert werden, ohne Rohdaten offenzulegen, wobei verteilte Inferenz die Resilienz über ausländische Systeme hinaus verbessert. Für den öffentlichen Sektor ermöglicht das föderierte Lernen von FLock private KI-Anwendungen in großem Maßstab. Dies öffnet die Tür zur grenzüberschreitenden Zusammenarbeit.