「効果的なAI規制のための7つの重要な原則」

責任ある規制のための7つの原則

民主主義の企業がAIをリードしてきたが、慢心はできない。未来のAIブレークスルーを推し進める必要がある。なぜなら、ある分野では先行しているが、ほかでは遅れているから。

イノベーションを維持しつつ責任ある対応をするため、AI規制のための7つの原則を提案する：

1. 責任あるイノベーションを支援。 上院のロードマップは、AIイノベーションと安全対策のための資金増を求めている。これは賢明で、両者は一体。優れた技術はより安全なシステムにつながり、新技術には不確実性があっても、良いものを遅らせずに信頼を築ける。
2. アウトプットに焦点。 質の高い成果を生み出し、悪いものを抑えるAIを推進。AIが実際に生み出すものに焦点を当てることで、規制者はコンピュータ科学の細部に囚われず、実際の問題に直接対処できる。これにより、現実の問題に根ざし、AIの可能性を抑える過剰な規制を避けられる。
3. 適切な著作権バランス。 フェアユースや著作権の例外は科学や学習に有効だが、ウェブサイト所有者は機械可読ツールでAIトレーニングへのコンテンツ使用をオプトアウトできるようにすべき。
4. 既存の法律のギャップを埋める。 AIがなくても違法なものは、AIでも違法。車輪を再発明する必要はなく、現在の法律がAIに合わない部分を埋めるだけでいい。
5. 既存の機関を強化。 AI規制に万能な解決策はない。電気のすべての用途に単一の法律がないように、既存の機関を強化し、AIに精通させる必要がある。
6. ハブアンドスポークモデルを採用。 NISTのような場所に技術知識の中央ハブを設け、政府がAIをよりよく理解し、銀行、製薬、運輸など異なるセクターを支援するモデル。セクターごとに課題が異なることを認識。
7. 整合性を追求。 米国の州だけで600以上のAIガバナンス法案など、多数の提案がある中、実際の害に焦点を当て、研究全体を規制するのではなく、AIがグローバルなものであるため、国際基準と可能な限り整合させるべき。

未来を見据えて

AIは、Google検索、翻訳、マップ、Gmail、YouTubeといった日常ツールから、社会的課題の解決まで、すでに大きな影響を与えている。これは技術のブレークスルーだけでなく、ブレークスルーを加速させるブレークスルーだ。

例えば、Google DeepMindのAlphaFoldは、ほぼすべての既知のタンパク質の3D形状とその相互作用を予測した。また、AIを使って最大7日先の洪水を予測し、80カ国で4億6000万人の命を救っている。さらに、人間の脳のニューロンの経路をマッピングし、新しい構造を発見し、思考、学習、記憶の仕組みを理解する手助けをしている。

AIは、その長期的な可能性に目を向け続ければ、こうしたブレークスルーをさらに推進できる。

それは、一貫性と思慮深さ、そして協力し続け、常に全員が享受できる利益を念頭に置くことを意味する。