Ang paghihintay para sa pag-aampon ng'AI Act ng European Union patuloy na umaabot. Sa kabila ng mga inaasahan, ang daan patungo sa isang karaniwang regulasyon ng artificial intelligence sa Europe ay mukhang tahimik mahaba at paikot-ikot. Ang mga dibisyon sa pagitan ng mga mambabatas sa Europa sa regulasyon ng mga pinagbabatayan na modelo ay nagpapatuloy, at sa pagtatapos ng 2023, ang posibilidad na makita ang AI Act na nilagdaan bilang batas sa taong ito ay tila lalong malayo.
Mga paksa ng artikulong ito:
Mga hindi pagkakasundo sa mga mambabatas
Ang debate sa AI Act ay pinainit pa rin sa mga mambabatas sa Europa, na parang hindi sila magkasundo kung paano i-regulate ang mga basic models. Kagaya ng iniulat da Reuters, isinusulong ng Spain ang mas regular na pagsusuri ng mga kahinaan at ang paglikha ng isang sistema ng regulasyon na naka-layer batay sa bilang ng mga gumagamit ng isang modelo.
Ang sitwasyong ito ay humantong sa tatlong trilogue, tatlong-partidong talakayan sa pagitan ng European Parliament, ang Konseho ng European Union at ang European Commission, na may naka-iskedyul na ikaapat na pulong para sa linggong ito. Kung walang deal na naabot, isa pang pagpupulong ang itinakda para sa Disyembre, na nagpapasigla sa mga alalahanin na ang anumang desisyon ay maaaring ipagpaliban hanggang sa susunod na taon.
Basahin din ang: Digital Markets Act at Digital Services Act: kung ano ang mga ito, ipinaliwanag nang mabuti
Mga Pangunahing Panukala ng AI Act
Ang isa sa mga draft ng AI Act ay nagmumungkahi na ang Sinusuri ng mga pangunahing developer ng modelo ang mga potensyal na panganib, subukan ang mga modelo sa buong proseso ng pagbuo at pagkatapos ilabas sa merkado, suriin ang bias sa data ng pagsasanay, patunayan ang data at mag-publish ng mga teknikal na dokumento bago ilabas. Nilalayon ng diskarteng ito na tiyaking nangyayari ang mga inobasyon ng AI sa loob ng balangkas ng seguridad at transparency.
Ang mga bias (o bias) sa artificial intelligence ay tumutukoy sa isang sistematikong trend sa data o mga pattern na humahantong sa hindi patas o hindi tumpak na mga resulta. Ang mga bias na ito ay maaaring lumitaw mula sa iba't ibang mga mapagkukunan, kabilang ang data ng pagsasanay na ginamit upang "ituro" ang mga modelo ng AI.
Kung ang data ng pagsasanay ay naglalaman ng bias, halimbawa, sumasalamin mga stereotype sa lipunan o diskriminasyon, matututunan at bubuo ng modelo ng AI ang mga bias na ito sa mga hula o desisyon nito. Ang pag-alis o pagpapagaan ng bias ay kritikal sa pagtiyak na ang mga AI system ay gumagana nang patas at mapagkakatiwalaan.
Paano ang mga maliliit na negosyo?
Ang ilang mga open-source na kumpanya ay hinimok ang EU na isaalang-alang ang maliliit na negosyo sa talakayan, na nangangatwiran na maaaring mahirapan ang ilan na sumunod sa mga iminungkahing tuntunin. Sa pandaigdigang yugto, ang AI Act ng EU ay nakikita ng marami, kabilang ang ilang opisyal ng gobyerno ng US, bilang may potensyal halimbawang dapat sundin sa pagbalangkas ng mga regulasyon saGenerative AI.
Gayunpaman, habang ang EU ay isa sa mga unang rehiyon upang talakayin ang iminungkahing batas, ito ay nagpatuloy nang mas mabagal kaysa sa iba pang mga internasyonal na manlalaro, tulad ng Tsina na inilunsad na ang mga panuntunan nito noong Agosto ngayong taon.
