Регулирование ИИ: почему правительства не могут договориться о правилах

Правительства разных стран пытаются понять, как регулировать искусственный интеллект и при этом не навредить собственному развитию. Перед ними две крайности. Слишком жесткие или преждевременные ограничения, введенные без полного понимания технологии, могут лишить страну конкурентных преимуществ, особенно если другие государства таких правил не вводят. Но и полный отказ от регулирования несет риск: возможен масштабный ущерб, которого можно было бы избежать. Как отмечает Towards AI, ни одно государство пока не нашло устойчивого решения этой дилеммы.

Подходы заметно различаются по регионам. Европа выстраивает наиболее системную модель регулирования, хотя ее часто критикуют. В США политика в этой сфере выглядит более изменчивой. Китай, напротив, придерживается самого интервенционистского курса. Многие другие страны пока наблюдают за этими тремя направлениями и постепенно заимствуют отдельные элементы.

Одна из главных проблем в том, что искусственный интеллект трудно описать как единый тип продукта. В разных ситуациях он может выступать математической моделью, программным сервисом, системой принятия решений или инструментом коммуникации. От того, на каком уровне вводятся правила, сильно зависит и результат.

Автор выделяет четыре возможных уровня регулирования: фундаментальные модели, их использование в конкретных продуктах, обучающие данные и ответы самих систем. Контроль фундаментальных моделей затрагивает относительно небольшое число разработчиков, среди них OpenAI, Anthropic, Google / Alphabet, Mistral и Alibaba. Регулирование применения лежит в основе EU AI Act. Попытки регулировать данные сталкиваются с технической трудностью: удаление отдельных данных из уже обученной модели может потребовать полного переобучения. Еще сложнее ситуация на уровне результатов, потому что системы генерируют ответы в реальном времени и реагируют на практически бесконечное количество запросов.