Старший исследователь Institute for Law & AI Чарли Буллок вместе с соавтором Christoph Winter предложили стратегию регулирования ИИ под названием «radical optionality». Подход предполагает отказ от жестких ограничений для разработчиков в краткосрочной перспективе. При этом государство должно заранее создавать институты и инструменты, которые позволят регулировать более продвинутые системы в будущем, если они действительно появятся.
Авторы противопоставляют эту идею двум основным подходам, которые уже обсуждаются в отрасли. Первый, «permissionless innovation», предполагает минимальное вмешательство государства: применение существующих законов и мягкое регулирование через добровольные стандарты. Второй опирается на precautionary principle и, наоборот, предлагает жестко ограничивать разработку frontier-моделей до тех пор, пока их безопасность не будет доказана.
Как пишет AI Frontiers, ключевой проблемой авторы считают высокую неопределенность вокруг будущего ИИ. В эссе рассматривается сценарий, при котором transformative AI-системы могут появиться в течение примерно ближайших 15 лет. При этом последствия такого развития остаются неясными: речь может идти как о преимущественно безопасных и полезных системах, так и о моделях, способных создавать серьезные риски для общественной и национальной безопасности.
По мнению авторов, правительствам стоит сохранять максимальную «опциональность» и готовиться к разным сценариям, а не делать преждевременный выбор между полным дерегулированием и жестким контролем. В тексте также отмечается, что дискуссия о регулировании ИИ часто сводится к поиску компромисса между инновациями и безопасностью.
Ключевые факты
Авторы эссе, Чарли Буллок, старший исследователь Institute for Law & AI, и Christoph Winter
В материале рассматривается возможность появления transformative AI-систем в течение примерно ближайших 15 лет
Подход «radical optionality» предполагает отказ от чрезмерного регулирования ИИ в краткосрочной перспективе
В эссе сравниваются модели «permissionless innovation» и регулирование на основе precautionary principle