«7 ключевых принципов для эффективного регулирования искусственного интеллекта»

Семь принципов ответственного регулирования

Компании в демократиях лидируют в области ИИ, но мы не можем почивать на лаврах. Нам нужно продолжать стремиться к новым прорывам в ИИ, потому что, будем честны, мы впереди в одних областях, но отстаем в других.

Чтобы продолжать двигать инновации, сохраняя ответственность, мы предлагаем следующие семь принципов регулирования ИИ:

1. Поддерживать ответственные инновации. Дорожная карта Сената начинается с призыва выделять больше средств на инновации и меры безопасности ИИ. Это умно, потому что они идут рука об руку. Лучшие технологии означают более безопасные системы, и хотя с новыми технологиями всегда есть некоторая неопределенность, мы можем строить доверие, не замедляя прогресс.
2. Сосредоточиться на результатах. Давайте продвигать ИИ, который производит качественные результаты, сдерживая негативные. Сосредоточившись на том, что ИИ действительно производит, регуляторы могут решать проблемы напрямую, не увязая в тонкостях компьютерных наук. Это удерживает фокус на реальных проблемах и помогает избежать чрезмерного регулирования, которое может задушить потенциал ИИ.
3. Достигать разумного баланса в авторском праве. Добросовестное использование и исключения из авторского права хороши для науки и обучения, но владельцы веб-сайтов должны иметь возможность отказаться от использования их контента для обучения ИИ с помощью машинно-читаемых инструментов.
4. Заполнять пробелы в существующих законах. Если что-то незаконно без ИИ, это незаконно и с ИИ. Нет необходимости изобретать колесо; нужно лишь заполнить пробелы, где текущие законы не совсем подходят для ИИ.
5. Расширять полномочия существующих агентств. Нет универсального решения для регулирования ИИ, как нет единого закона для всех применений электричества. Нам нужно укрепить существующие агентства и убедиться, что они разбираются в ИИ.
6. Принять модель «центр и спицы». Эта модель создает центральный узел технических знаний, например, в NIST, чтобы помочь правительству лучше разбираться в ИИ и поддерживать различные секторы, признавая, что проблемы банковского сектора отличаются от проблем фармацевтики или транспорта.
7. Стремиться к согласованности. С таким количеством предложений по управлению ИИ, включая более 600 законопроектов только в штатах США, нам нужно сосредоточиться на реальном вреде, а не просто накрывать исследования одеялом. И поскольку ИИ — это глобальное явление, наши регулирования должны максимально соответствовать международным стандартам.

Взгляд в будущее

ИИ уже производит фурор, от инструментов, которые вы используете каждый день — таких как Google Search, Translate, Maps, Gmail и YouTube — до решения крупных общественных проблем. Это не просто технологический прорыв; это прорыв в ускорении прорывов.

Возьмем, к примеру, AlphaFold от Google DeepMind. Он предсказал 3D-структуры почти всех известных белков и их взаимодействие. Или как насчет использования ИИ для прогнозирования наводнений за семь дней, что спасает жизни 460 миллионов человек в 80 странах? А еще есть картирование путей нейронов в человеческом мозге, открытие новых структур и помощь в понимании того, как мы думаем, учимся и запоминаем.

ИИ может продолжать стимулировать такие прорывы, если мы будем держать цель в фокусе — его долгосрочный потенциал.

Это означает оставаться последовательными, продуманными и работать вместе, всегда помня о выгодах, которые мы все можем получить, если сделаем это правильно.