生成式人工智能行业的飞速发展让各国政府争先恐后地对给社会带来的风险和机遇一样多的技术提出监管对策。
周五,乔·拜登在白宫主持了一次主要人工智能公司会议,来自亚马逊、谷歌、Facebook 母公司 Meta Platforms、微软和 Open AI 等公司的高管在会上同意了一系列自愿承诺。
其中包括,他们的公司会在公开发布之前测试其系统的安全性和功能,投资于研究其系统给社会带来的风险,并对其系统的漏洞进行外部审计。
目前,这些承诺是自愿的。然而,拜登政府致力于制定人工智能的监管和立法框架,美国联邦贸易委员会已经对 ChatGPT 机器人的制造商 OpenAI 展开调查,试图确定该公司是否因将个人数据置于危险之中而违反了消费者保护法。
在欧洲,欧洲议会上个月通过了一项法律草案《人工智能法案》,该法案将对一些被认为风险最高的技术应用施加限制——例如面部识别软件、从社交媒体上抓取生物识别数据、将其用于管理等。
加载还有透明度要求,包括披露受版权保护的材料的使用情况,以及防止系统生成非法内容的保障措施。
这项立法草案已经酝酿多年,但最近才更新,以考虑到自去年年底公开推出 ChatGPT 以来生成式人工智能的突然爆发性增长以及公众对该技术的兴趣,很可能在今年年底或 2024 年初进行投票。
在中国,当局似乎可能会迫使公司在发布生成式人工智能模型之前获得许可证。中国希望保持在人工智能发展的前沿,但也希望维持严格的审查制度。
广告今年早些时候发布的规则草案规定,人工智能内容应体现社会主义价值观,不得包含任何颠覆国家权威、主张推翻政治制度或破坏国家统一的内容。
英国提出了“宽松”监管的建议,即在新的中央机构的支持下,利用现有的监管机构和法规来管理人工智能在各自领域的使用。
在澳大利亚,工业和科学部长 Ed Husic 上个月发布了一份讨论文件,这是制定确保负责任和安全地使用人工智能的措施的起点。
与英国一样,已经有无数现有的立法和法规,包括隐私法、健康和医疗设备法、网络和数据保护法、反歧视法,甚至可以适用于特定人工智能应用的公司法。
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无论是在欧洲还是澳大利亚,有关监管人工智能的对话的中心主题是该方法应该基于风险。某些人工智能用途,例如面部识别或使用该技术误导或操纵个人或群体的能力,比其他用途对社会造成更大的风险。
加载在大多数司法管辖区都在推动提高透明度。生成式人工智能从互联网上收集数据,人们担心模型可能建立在错误或误导性的数据上,或者旨在误导和操纵的数据上。
监管机构想知道使用哪些数据来训练这些机器学习技术,他们希望对人工智能生成的内容加水印,以便用户知道这些材料是由人工智能系统生成的。
由于担心如果不加以控制,生成式人工智能可能会像其一些主要支持者所警告的那样,不仅对个人而且对人类造成严重风险。
监管人工智能提出了严峻的挑战。人工智能的广泛采用有望实现生产力的变革性飞跃。然而,它也对现有的社会结构和工作场所产生了巨大影响,并带来了一系列关键的道德问题和风险。
机遇的规模意味着立法者将不愿意限制人工智能的发展,而风险的范围意味着一些监管是不可避免的,正如大多数参与生成人工智能的领先公司所承认的那样。 (愤世嫉俗者会说,他们将监管视为护城河,以保护自己在人工智能领域的地位,对抗规模较小、资源匮乏的行业竞争者。)
为了有效,对生成式人工智能的监管需要国际化和广泛协调。
监管机构敏锐地意识到,社交媒体在二十年前的大部分时间里都被允许在监管真空中发展。有任何认真的尝试来回应数字隐私和竞争问题。他们希望在生成式人工智能兴起之际更快地介入。
与社交媒体监管一样,欧盟率先采取了最严厉的行动,其方法很可能成为应对新兴人工智能行业的国际方法(或至少是七国集团和志同道合的经济体的方法)的核心,尽管其立法草案引起了大型科技公司的强烈抗议,并引起了其他人的抱怨,认为这些法规并不更严格且更具侵入性。
为了有效,生成式人工智能的监管需要国际化和广泛协调。
了解模型使用的训练数据的来源、模型如何做出决策以及系统如何使用,并明确何时部署基于人工智能的内容是明显的当务之急,即使它们可能会给一些构建自己的模型的小公司带来负担。
T欧洲人还希望对人工智能公司施加一些责任和问责——他们提议对违反规定的行为处以高达全球销售额 6% 的罚款——并保留简单地取缔将许多高度敏感的决策外包给机器的技术的某些应用为非法的权利。
一些司法管辖区可能会采取更严厉或更分散的方法,但对人工智能发展的反应的中心主题将是相似的,因为人工智能技术的持续发展给社会和个人带来的公认风险在布鲁塞尔与在布鲁塞尔大致相同。华盛顿或堪培拉。
加载开发框架并不简单,因为即使在其发展的形成阶段,该技术也会产生令人难以置信和深远的复杂性,但其潜力对经济和社会具有如此广泛的不同影响,因此必须做出努力。
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