人工智能监管。 作为一名企业家你需要了解什么？ | 商业人工智能#47

了解人工智能法规。 它是什么以及它如何改变业务？

人工智能是一组让机器模仿人类认知能力的技术和方法。 人工智能系统可以以越来越类似于人类的方式学习和解决问题。 机器学习和深度学习发挥着关键作用，它们使算法能够根据数据进行自我优化。

人工智能的应用几乎是无限的：

• 生成内容 – 文本，如 ChatGPT 和 Bard 所做的那样，或 Midjourney 和 DALL-E-3 中的图像，
• 翻译——对于国际商务非常有用，
• 图像和声音识别 – 例如，在使用摄像头或呼叫中心通话录音检查工作环境时使用，
• 来自各种来源的高级数据分析——从社交媒体到工业传感器。

这是一场真正的革命，正在改变许多行业的面貌。 人工智能使公司能够实现流程自动化、更好地了解客户或开发新产品。 然而，技术也带来风险——因此需要监管。

人工智能法规：关键概念和原则

在公司实施人工智能解决方案时，您需要了解与人工智能使用相关的现行法规。 其中最重要的是：

• 版权，
• 数据保护法，
• 关于公司使用人工智能的运营责任的法律。

版权法与人工智能

版权法保护创作者的人身权和财产权。 在许多国家，只有人造作品才能受到其保护。 因此，律师倾向于解释仅由人工智能在自动化过程中创建的作品不受版权保护，尽管人工智能通常无法在没有人类协作的情况下创建内容。

在商业环境中，与作者身份相关的监管问题包括：

• 使用在世创作者的作品来教授人工智能——这适用于使用公开数据创建模型或教授现有模型的公司； 事实上，所有作品——从绘画和雕塑到品牌到网站上发布的文本——都受版权保护，
• 保护用人工智能创建的公司材料——这里有必要仔细阅读各个人工智能工具的规则和规定，以找出它们引用的规定。 然而，通常情况下，他们会将与人工智能合作创作的作品的权利转让给输入线索或人工智能提示的人，从而让自己可以自由地将创作的内容用于促销或研究目的。

2023 年 10 月 30 日，三位美国艺术家 Sarah Anderson、Kelly McKernan 和 Karla Ortiz 对领先图像生成器 Midjourney、Stable Diffusion 和 Dream Up 背后的三家公司提起的著名版权侵权诉讼中首次宣判。

艺术家在诉讼中写道，人工智能模型在未经他们许可的情况下在他们的作品中被教授，因此可能会生成复制他们作品的作品，侵犯他们的版权。 然而，法院在一份长达 28 页的裁决中驳回了他们的主张，其中指出，在美国，版权必须注册才能起诉他们涉嫌的侵权行为。 艺术家们无法识别他们的哪些作品包含在从互联网下载并用于训练人工智能的图像数据集中。

个人资料保护法

《数据保护法》（RODO）规范个人数据的处理，这对于许多人工智能应用来说至关重要。 人工智能系统经常收集和处理大量数据，从而对企业确保其安全提出了挑战。 对于企业家来说，这不仅意味着保护所获取的信息，还意味着确保其在整个过程中的透明处理和问责制。 在实践中，需要实施有效的安全机制和适当的数据管理程序，以确保隐私受到保护并尊重用户权利。

人工智能问责制

目前正在制定新的法规，以方便对人工智能系统造成的损害提出索赔。 这里的关键问题是民事责任问题——制造商、用户还是系统本身是否要对人工智能的行为负责。 待定法规可能会引入以下解决方案：

• 人工智能制造商的强制保险，或
• 专项补偿资金。
• 因此，企业家必须密切关注这些变化，并为新的要求和义务做好准备。

人工智能如何改变小企业的法律格局？

人工智能革命对小公司来说是一个机会——借助新技术，他们可以与大公司竞争。 然而，先进人工智能工具的实施需要满足严格的法律标准。 这需要小企业无法总是承担的财务支出和知识。

这就是为什么小型企业家需要提前熟悉当前和计划中的法规——这将使他们能够最大限度地降低法律风险并负责任地实施人工智能。 值得使用专门从事新技术的律师的服务。

来源：DALL-E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

人工智能在商业中的应用实例及其法律监管

人工智能在实践中的法律困境有哪些？ 以下是示例：

• 聊天机器人– 在非企业许可下在公司中使用 ChatGPT 涉及接受参与 OpenAI 进行的“科学实验”的条款和条件； 进行的对话可以被审查并用于创建用于教授下一代人工智能的数据集，
• 语音机器人——可以在呼叫者不知情的情况下收集个人数据，这引发了隐私问题； 因为数据不仅与对话的主题有关，而且还与例如人的语音录音有关。 它的一小部分样本就足以“克隆”它，即使用人工智能创建一个副本，它可以为任何听起来像该人的话语的内容创建听起来自然的录音，
• 个性化——收集和分类用户数据的算法可能违反平等对待原则； 还存在一种风险，即它们可能被用于操纵，根据消息的精确个性化制造信息泡沫； 因此，人工智能伦理以及未来人工智能使用法规的基本原则之一将是数据使用的透明度——但它在实践中会是什么样子尚不清楚，
• 自动驾驶汽车——需要对涉及无人驾驶汽车的可能发生的事故的安全和责任制定新的规定。

正如您所看到的，看似无关的技术问题意味着要遵守众多法规。 这些只是最接近当今商业现实的精选示例。

在小型企业中实施人工智能监管的主要法律挑战

具体来说，哪些因素会让实施先进人工智能系统的小公司的所有者彻夜难眠？ 这些主要是：

• 复杂且不断变化的法规——在人工智能工具快速变化的环境中，很难跟上技术创新的步伐，而与之相关的法律法规的出现也很缓慢，因此仍然需要遵循所使用工具的法规并咨询相关法律法规。专门从事受公司经营范围影响的法律的律师，
• 人工智能错误的责任——这是企业主在实施人工智能最新发展时面临的主要问题之一，问题是，如果社交媒体违反客户数据保护或抄袭行为，谁将承担任何损失？媒体帖子生成器，
• 人工智能创作作品的权利——如果知识产权是与人工智能合作创作的，如何保护知识产权，以便在给定的法律体系内有效保护？ 在缺乏区分人类生成内容和人类创造内容的法规和实际方法的情况下，这是一个非常重要的问题，
• 无意识的歧视——如何消除算法偏差，例如，算法偏差可能导致根据只有人工智能理解的分类规则创建“第一”和“第二”类别客户的细分。

这些是实施基于人工智能的先进解决方案的公司面临的基本困境。

企业家指南：如何确保遵守人工智能法规？

许多国家仍在制定规范人工智能使用的法律。 通过强制措施，只有在人工智能法规生效后，才有可能确保其遵守。 2023年10月，白宫发布了《美国人工智能权利法案蓝图》，其中包括保护公民免受人工智能伤害的五项原则。 这些原则涉及系统的安全性和效率、防止算法歧视、数据隐私、信息和解释以及替代选项。 其详细措辞可以在这里找到：https://www.whitehouse.gov/ostp/ai-bill-of-rights/

美国人工智能法规制定了安全和人工智能保护的新标准，旨在保护美国人的隐私，促进创新和竞争，并加强美国作为国际人工智能发展领导者的地位。 主要行动包括：

• 为开发先进人工智能系统的公司制定安全测试和共享结果的要求，
• 开发人工智能安全标准、工具和测试，
• 打击算法造成的歧视，
• 保护消费者、患者、员工和学生，
• 确保政府负责任地使用人工智能。

欧盟正在制定《人工智能法案》，这是一套涵盖欧盟人工智能所有应用的法规。 它旨在涵盖所有工具和利益群体——国家、企业和个人——并将人工智能系统分为风险类别：

1. 造成未经授权风险的系统——例如，基于潜意识技术、
2. 高风险系统——例如生物识别或关键基础设施管理，
3. 有限的风险系统。

高风险系统正确运行的责任主要落在供应商身上，这对于提供此类解决方案的公司来说可能成为相当大的负担。 《人工智能法案》全文可以在这里找到：https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex%3A52021PC0206

那么，在公司实施人工智能时，如何最大程度地降低法律风险呢？ 以下是一些实用技巧。 首先：

• 关注实施人工智能系统的预期影响，提前发现潜在风险，
• 从一开始，就记住控制和监督算法运行的机制，例如通过监控其行为的人工或自动化工具，
• 检查您是否使用值得信赖的人工智能技术提供商，阅读法规和更新，
• 密切关注人工智能法规的更新并遵守它们。
• 如有疑问，请向专门从事新技术的律师寻求建议。

人工智能监管的未来。 企业家可以期待什么？

人工智能监管仍处于起步阶段，但很明显，我们正在朝着对该技术进行更大程度的控制和监督的方向发展。 一个例子是欧盟的《人工智能法案》，对高风险系统施加了严格的标准。

另一方面，也有来自英国等国家的声音，主张放松监管，以免扼杀创新。 或许未来会是中庸之道？

概括

人工智能革命是一个巨大的商机。 然而，在小型企业中引入先进的人工智能解决方案时，人们应该意识到许多法律陷阱。 现有和计划中的法规可能会让许多企业主感到头疼。 因此，尽早了解人工智能的法律方面、进行彻底的风险分析并遵守所有要求至关重要。 那么企业和客户都将能够充分利用人工智能的优势。

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作者：罗伯特·惠特尼

JavaScript 专家和 IT 部门的讲师。 他的主要目标是通过教其他人如何在编码时有效合作来提高团队生产力。

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