ИИ и машинное обучение: как работает законодательство разных стран

Проблемы законодательного регулирования применения искусственного заключаются (ИИ) заключаются в том, что текущий уровень знаний о приложениях ИИ и их возможных последствиях скуден даже среди разработчиков, считает старший научный сотрудник Американского института предпринимательства (AEI) Бронвин Хауэлл. В своей статье эксперт приводит в пример опыт ЕС и Канады в регулировании ИИ.

Ключевой особенностью законодательства как ЕС, так и Канады является обязательство определять и идентифицировать риски ИИ, пишет эксперт. Научный сотрудник приводит слова сторонников канадского законодательства: «Для бизнеса это означает четкие правила, которые помогут им внедрять инновации и реализовывать весь потенциал ИИ. Для канадцев это означает, что системы искусственного интеллекта, используемые в стране, будут безопасными и разработаны с учетом их интересов».

Регулирование — это задача, к которой необходимо подходить с признанием ряда ограничений. По словам Бронвин Хауэлл, регулирующий орган должен получить знания о нынешнем состоянии и будущих тенденциях регулирования отрасли. Чем более предписывающим является регулирование и чем сложнее отрасль, тем более детальную информацию должен собирать регулирующий орган.

Проблемы машинного обучения и его регулирования заключаются в том, что текущий уровень знаний о приложениях МО и их возможных последствиях скуден даже среди разработчиков, подчеркивает эксперт. «Четкое и точное определение того, что представляет собой машинное обучение, практически невозможно дать, также невозможно спрогнозировать последствия использования ИИ», — уточняет эксперт.
 
Нормативные акты ЕС предполагают, что управление рисками ИИ как таковыми не осуществляется, отмечает Бронвин Хауэлл. По ее словам, законодательство ЕС скорее ограждает от неопределенности те отрасли, где, как предполагается, возможный ущерб будет дорогостоящим или необратимым. И если некоторые компании могут нанести вред своими приложениями, то и они сталкиваются с дополнительными ограничениями, поскольку регуляторы пытаются переложить издержки неопределенности на тех, у кого достаточно денег, чтобы оплатить страховой взнос за потенциальные риски.