В этом исследовании приводятся доводы в пользу присвоения системам ИИ характеристик цифрового общественного блага, подчеркивая при этом препятствия для такой стратегии.

Основное содержание:

• Принцип ‘ИИ для общественного блага" интерпретируется как означающий использование технологии ИИ для приложений, которые способствуют благосостоянию сообществ. Она охватывает способы внедрения искусственного интеллекта, системы проектирования и оценки, а также политические инициативы, которые направлены на благо не отдельных людей, а общества в целом. 
• Цифровое общественное благо (DPG) определяется как “программное обеспечение с открытым исходным кодом, открытые данные, открытые модели искусственного интеллекта, открытые стандарты и открытый контент, которые соответствуют принципам конфиденциальности и другим применимым международным и внутренним законам, стандартам и передовой практике, не наносят вреда и помогают достичь целей устойчивого развития (ЦУР ООН).”
• Следовательно, объединение определения ‘общественного блага’ с ‘цифровой’ областью означает предложение бесплатной и открытой доступности цифровых продуктов и услуг, а также бесплатного распространения, использования и повторного использования всеми. 
• В этом исследовании даются следующие рекомендации по переводу систем искусственного интеллекта в сферу цифровых общественных благ:

1. Искусственный интеллект с открытым исходным кодом: Открывающиеся большие модели искусственного интеллекта могут быть легко адаптированы и интерпретированы, обеспечивая равный доступ к коду. Они могли бы стать одним из ключевых факторов ускоренного внедрения систем искусственного интеллекта для решения проблем социального сектора в развивающихся странах. 
2. Глобальные партнерства: Многостороннее межправительственное глобальное партнерство между богатыми и развивающимися странами, такое как глобальное партнерство по искусственному интеллекту (GPAI), могло бы привести в движение начальные шаги по обсуждению стратегии превращения систем искусственного интеллекта в общественные блага. 
3. Подход на основе FAIR-принципов: FAIR-принципы (возможность поиска, доступность, интероперабельность и возможность повторного использования) могут сыграть определенную роль в разработке практических средств для систем искусственного интеллекта и не только поддерживать инновации и исследования, но и помогать в лучшем представлении данных и в обеспечении доступа к моделям и данным искусственного интеллекта.