Tinatayang oras ng pagbabasa: 11 minuto
Mula sa mga pekeng larawan ni Donald Trump na inaresto ng mga opisyal ng pulisya ng New York City sa isang chatbot na naglalarawan ng isa computer scientist na buhay na buhay bilang namatay sa trahedya , ang kakayahan ng bagong henerasyon ng mga sistema artipisyal na katalinuhan generative drive upang lumikha ng nakakahimok ngunit kathang-isip na teksto at mga larawan ay nagpapasiklab ng mga alarma tungkol sa steroid fraud at maling impormasyon. Sa katunayan, noong Marso 29, 2023, hinimok ng isang grupo ng mga mananaliksik ng AI at mga numero sa industriya ang industriya na suspindihin ang karagdagang pagsasanay sa mga pinakabagong teknolohiya ng AI o, maliban doon, ang mga pamahalaan ay "magpatupad ng moratorium".
Mga generator ng imahe tulad ng TILAD , kalagitnaan ng paglalakbay e Matatag na Pagsasabog at mga tagalikha ng nilalaman tulad ng Bard , Chat GPT , tsintsila e Mga tawag – ay magagamit na ngayon sa milyun-milyong tao at hindi nangangailangan ng teknikal na kaalaman upang magamit.
Dahil sa lumalawak na tanawin ng mga tech na kumpanya na nagde-deploy ng mga AI system at sinusubukan ang mga ito sa publiko, dapat tanungin ng mga gumagawa ng patakaran ang kanilang sarili kung at kung paano i-regulate ang umuusbong na teknolohiya. Tinanong ng Pag-uusap ang tatlong eksperto sa patakaran sa tech na ipaliwanag kung bakit isang hamon ang pag-regulate ng AI at kung bakit napakahalagang gawin ito nang tama.
S. Shyam Sundar, propesor ng multimedia effects at direktor, Center for Socially Responsible AI, Penn State
Ang dahilan upang ayusin ang AI ay hindi dahil ang teknolohiya ay wala sa kontrol, ngunit dahil ang imahinasyon ng tao ay wala sa proporsyon. Ang napakaraming media coverage ay nagpasigla sa mga hindi makatwirang paniniwala tungkol sa mga kakayahan at kamalayan ng AI. Ang mga paniniwalang ito ay batay sa " bias ng automation ” o sa ugali na hayaan ang ating pagbabantay kapag ang mga makina ay gumagawa ng isang gawain. Ang isang halimbawa ay ang pagbawas ng pagbabantay sa mga piloto kapag ang kanilang eroplano ay lumilipad sa autopilot.
Maraming pag-aaral sa aking lab ang nagpakita na kapag ang isang makina, sa halip na isang tao, ay natukoy bilang pinagmumulan ng pakikipag-ugnayan, nag-trigger ito ng mental shortcut sa isipan ng mga user na tinatawag nating "machine heuristics". " . Ang shorthand na ito ay ang paniniwala na ang mga makina ay tumpak, layunin, walang kinikilingan, hindi nagkakamali, at iba pa. Pinapaputi nito ang paghatol ng gumagamit at nagiging sanhi ng labis na pagtitiwala ng gumagamit sa mga makina. Gayunpaman, hindi sapat ang simpleng disillusioning mga tao tungkol sa pagiging hindi nagkakamali ng AI, dahil ang mga tao ay kilala na hindi sinasadyang ipagpalagay ang kahusayan kahit na hindi ginagarantiyahan ng teknolohiya.
Ipinakita rin iyon ng pananaliksik tinatrato ng mga tao ang mga computer bilang mga panlipunang nilalang kapag ang mga makina ay nagpapakita ng kahit na katiting na pahiwatig ng sangkatauhan, tulad ng paggamit ng pakikipag-usap na wika. Sa mga kasong ito, inilalapat ng mga tao ang mga patakarang panlipunan ng pakikipag-ugnayan ng tao, tulad ng kagandahang-loob at katumbasan. Kaya't kapag ang mga computer ay tila sensitibo, ang mga tao ay may posibilidad na magtiwala sa kanila nang walang taros. Kinakailangan ang regulasyon upang matiyak na ang mga produkto ng AI ay karapat-dapat sa tiwala na ito at hindi ito pagsasamantalahan.
Ang AI ay nagpapakita ng isang natatanging hamon dahil, hindi tulad ng mga tradisyunal na sistema ng engineering, ang mga designer ay hindi makatitiyak kung paano gaganap ang mga AI system. Nang lumabas sa pabrika ang isang tradisyunal na sasakyan, alam ng mga inhinyero kung paano ito gaganap. Ngunit sa mga self-driving na kotse, mga inhinyero hindi nila matiyak kung paano sila kikilos sa mga bagong sitwasyon .
Kamakailan, libu-libong tao sa buong mundo ang namangha sa ginawa ng malalaking generative AI model tulad ng GPT-4 at DALL-E 2 bilang tugon sa kanilang mga mungkahi. Wala sa mga inhinyero na kasangkot sa pagbuo ng mga modelong ito ng AI ang makapagsasabi sa iyo nang eksakto kung ano ang gagawin ng mga modelo. Upang palubhain ang mga bagay, ang mga modelong ito ay nagbabago at umuunlad nang may mas malawak na pakikipag-ugnayan.
Ang lahat ng ito ay nangangahulugan na may sapat na potensyal para sa mga misfire. Samakatuwid, marami ang nakasalalay sa kung paano ipinapatupad ang mga AI system at kung anong mga probisyon para sa recourse ang inilalagay kapag ang mga sensibilidad o kagalingan ng tao ay napinsala. Ang AI ay higit pa sa isang imprastraktura, tulad ng isang freeway. Maaari mo itong idisenyo upang hubugin ang mga gawi ng tao sa kolektibo, ngunit kakailanganin mo ng mga mekanismo upang harapin ang mga pang-aabuso, tulad ng pagmamadali, at mga hindi inaasahang pangyayari, tulad ng mga aksidente.
Kakailanganin din ng mga developer ng AI na maging sobrang malikhain sa paghula sa mga paraan na maaaring kumilos ang system at subukang asahan ang mga potensyal na paglabag sa mga pamantayan at responsibilidad sa lipunan. Nangangahulugan ito na may pangangailangan para sa mga balangkas ng regulasyon o pamamahala na umaasa sa mga pana-panahong pag-audit at pagsisiyasat sa mga resulta at produkto ng AI, bagama't naniniwala akong dapat ding kilalanin ng mga framework na ito na ang mga taga-disenyo ng system ay hindi palaging mananagot para sa mga insidente .
Cason Schmit, assistant professor ng pampublikong kalusugan, Texas A&M University
Ang pag-regulate ng artificial intelligence ay kumplikado . Para maayos ang AI, kailangan mo muna defitapusin ang AI at unawain ang mga inaasahang panganib at benepisyo ng AI. DefiAng legal na paghahain ng AI ay mahalaga para sa pagtukoy kung ano ang napapailalim sa batas. Ngunit ang mga teknolohiya ng AI ay umuunlad pa rin, kaya mahirap defitapusin ang isa defimatatag na legal na kahulugan.
Ang pag-unawa sa mga panganib at benepisyo ng AI ay mahalaga din. Ang mabuting regulasyon ay dapat na mapakinabangan ang mga pampublikong benepisyo habang pinapaliit ang mga panganib. Gayunpaman, umuusbong pa rin ang mga AI application, kaya mahirap malaman o mahulaan kung ano ang mga panganib o benepisyo sa hinaharap. Ang mga uri ng hindi alam na ito ay gumagawa ng mga umuusbong na teknolohiya tulad ng AI mahirap i-regulate may mga tradisyunal na batas at regulasyon.
Ang mga mambabatas ay madalas masyadong mabagal mag-adjust sa mabilis na pagbabago ng teknolohikal na kapaligiran. isang tao mga bagong batas ay hindi na ginagamit sa oras na sila ay inisyu o ginawang executive. Kung walang bagong batas, mga regulator kailangan nilang gamitin ang mga lumang batas upang harapin mga bagong problema . Minsan humahantong ito sa legal na hadlang para panlipunang benepisyo o mga ligal na butas para mapaminsalang pag-uugali .
Ang "malambot na batas ” ay ang alternatibo sa tradisyonal na "matigas na batas" na mga pamamaraang pambatasan na naglalayong pigilan ang mga partikular na paglabag. Sa soft law approach, nagtatatag ang isang pribadong organisasyon tuntunin o pamantayan para sa mga miyembro ng industriya. Ang mga ito ay maaaring magbago nang mas mabilis kaysa sa tradisyonal na batas. Na gumagawa nangangako ng malalambot na batas para sa mga umuusbong na teknolohiya dahil mabilis silang makakaangkop sa mga bagong aplikasyon at panganib. gayunpaman, Ang malalambot na batas ay maaaring mangahulugan ng malambot na pagpapatupad .
Megan Doerr , Jennifer Wagner e io (Cason Schmit) nagmumungkahi kami ng ikatlong paraan: Copyleft AI na may Trusted Enforcement (CAITE) . Pinagsasama ng diskarteng ito ang dalawang magkaibang konsepto sa intelektwal na ari-arian: mga lisensya copyleft e patent troll.
Ang mga lisensya copyleft nagbibigay-daan sa iyong madaling gamitin, muling gamitin, o baguhin ang nilalaman sa ilalim ng mga tuntunin ng lisensya, gaya ng open source na software. Modelo CAITE gumamit ng mga lisensya copyleft upang hilingin sa mga user ng AI na sundin ang mga partikular na alituntunin sa etika, tulad ng mga transparent na pagtatasa ng epekto ng bias.
Sa aming modelo, inililipat din ng mga lisensyang ito ang legal na karapatang magpatupad ng mga paglabag sa lisensya sa isang pinagkakatiwalaang third party. Lumilikha ito ng entity na nagpapatupad na umiiral lamang upang ipatupad ang mga pamantayang etikal ng AI at maaaring mapondohan sa bahagi ng mga multa para sa hindi etikal na paggawi. Ang nilalang na ito ay tulad ng isang patent troll dahil ito ay pribado sa halip na pamahalaan at sinusuportahan ang sarili nito sa pamamagitan ng pagpapatupad ng mga legal na karapatan sa intelektwal na ari-arian na kinokolekta nito mula sa iba. Sa kasong ito, sa halip na tumakbo para kumita, ang entity ay nagpapatupad ng mga etikal na alituntunin defigabi sa mga lisensya.
Ang modelong ito ay flexible at madaling ibagay upang matugunan ang mga pangangailangan ng isang pabago-bagong kapaligiran ng AI. Nagbibigay-daan din ito para sa malaking opsyon sa pagpapatupad tulad ng tradisyonal na regulator ng pamahalaan. Sa ganitong paraan, pinagsasama nito ang pinakamahusay na mga elemento ng mahirap at malambot na pamamaraan ng batas upang matugunan ang mga natatanging hamon ng AI.
John Villasenor, propesor ng electrical engineering, batas, pampublikong patakaran at pamamahala, University of California, Los Angeles
ang hindi pangkaraniwang pag-unlad kamakailan sa malaking wika na nakabatay sa modelo ng generative AI ay nag-uudyok sa pangangailangan na lumikha ng bagong regulasyong tukoy sa AI. Narito ang apat na pangunahing tanong na itatanong sa iyong sarili:
Marami sa mga potensyal na may problemang resulta ng mga AI system ay natugunan na ng mga kasalukuyang frameworks. Kung ang isang algorithm ng AI na ginagamit ng isang bangko upang suriin ang mga aplikasyon ng pautang ay humahantong sa mga desisyon sa pagpapahiram na may diskriminasyon sa lahi, lalabag ito sa Fair Housing Act. Kung ang software ng AI sa isang walang driver na sasakyan ay magdulot ng isang aksidente, ang batas sa pananagutan ng produkto ay nagbibigay ng isang balangkas para sa pagtugis ng mga remedyo .
Ang isang klasikong halimbawa nito ay ang Stored Communications Act , na pinagtibay noong 1986 upang tugunan ang mga makabagong teknolohiyang digital na komunikasyon gaya ng email. Sa pagsasabatas ng SCA, nagbigay ang Kongreso ng mas kaunting proteksyon sa privacy para sa email na mas matanda sa 180 araw.
Ang katwiran ay ang limitadong imbakan ay nangangahulugan na ang mga tao ay patuloy na nililinis ang kanilang mga inbox sa pamamagitan ng pagtanggal ng mga mas lumang mensahe upang magbigay ng puwang para sa mga bago. Bilang resulta, ang mga mensaheng na-archive nang higit sa 180 araw ay itinuring na hindi gaanong mahalaga mula sa isang pananaw sa privacy. Hindi malinaw kung naging makabuluhan ba ang lohika na ito, at tiyak na wala itong saysay noong 20s, kapag ang karamihan sa aming mga email at iba pang naka-archive na mga digital na komunikasyon ay higit sa anim na buwang gulang.
Ang isang karaniwang tugon sa mga alalahanin tungkol sa pag-regulate ng teknolohiya batay sa isang snapshot sa paglipas ng panahon ay ito: Kung ang isang batas o regulasyon ay nagiging lipas na, i-update ito. Mas madaling sabihin kaysa gawin. Karamihan sa mga tao ay sumasang-ayon na ang SCA ay naging lipas na mga dekada na ang nakalipas. Ngunit dahil hindi partikular na napagkasunduan ng Kongreso kung paano rebisahin ang 180-araw na probisyon, nasa mga aklat pa rin ito higit sa ikatlong bahagi ng isang siglo pagkatapos itong maisabatas.
Il Pahintulutan ang mga Estado at Biktima na Labanan ang Online Sex Trafficking Act of 2017 ito ay isang batas na ipinasa noong 2018 na kanyang binago Seksyon 230 ng Communications Decency Act na may layuning labanan ang sex trafficking. Bagama't may kaunting ebidensya na binawasan niya ang sex trafficking, nagkaroon siya ng a lubhang problemadong epekto sa ibang grupo ng mga tao: mga sex worker na umaasa sa mga website na kinuha offline ng FOSTA-SESTA upang makipagpalitan ng impormasyon tungkol sa mga mapanganib na kliyente. Ipinapakita ng halimbawang ito ang kahalagahan ng malawakang pagtingin sa mga potensyal na epekto ng mga iminungkahing regulasyon.
Kung kikilos ang mga regulator sa US upang sadyang pabagalin ang pag-unlad sa AI, itutulak lang nito ang pamumuhunan at inobasyon – at magreresulta sa paglikha ng trabaho – sa ibang lugar. Habang ang umuusbong na AI ay naglalabas ng maraming alalahanin, nangangako rin itong magdadala ng malalaking benepisyo sa mga lugar tulad ng tagubilin , gamot , produksyon , kaligtasan sa transportasyon , agrikultura , mga pagtataya ng panahon , access sa mga legal na serbisyo at higit pa.
Naniniwala ako na ang mga regulasyon ng AI na binalangkas na nasa isip ang apat na tanong sa itaas ay mas malamang na matagumpay na matugunan ang mga potensyal na pinsala ng AI habang tinitiyak ang access sa mga benepisyo nito.
Ang artikulong ito ay malayang kinuha mula sa The Conversation, isang independiyenteng non-profit na organisasyon ng balita na nakatuon sa pagbabahagi ng kaalaman ng mga eksperto sa akademiko.
BlogInnovazione.it
Noong nakaraang Lunes, inihayag ng Financial Times ang isang deal sa OpenAI. Nilisensyahan ng FT ang world-class na pamamahayag nito...
Milyun-milyong tao ang nagbabayad para sa mga serbisyo ng streaming, na nagbabayad ng buwanang bayad sa subscription. Karaniwang opinyon na ikaw ay…
Ang Coveware ng Veeam ay patuloy na magbibigay ng mga serbisyo sa pagtugon sa insidente ng cyber extortion. Mag-aalok ang Coveware ng mga kakayahan sa forensics at remediation...
Binabago ng predictive maintenance ang sektor ng langis at gas, na may makabago at proactive na diskarte sa pamamahala ng halaman.…
