ИИ — уникальный инструмент, новый технология общего назначения. И, как и в случае с паровым двигателем, электричеством или Интернетом, использование его потенциала потребует сотрудничества государственных и частных субъектов, чтобы преодолеть разрыв между теорией ИИ и производственной практикой. Вместе мы можем перейти от «вау» ИИ к «как» ИИ, чтобы каждый и везде мог извлечь выгоду из возможностей ИИ.

Семь принципов ответственного регулирования

Компании в демократических странах до сих пор были в авангарде достижений в области возможностей искусственного интеллекта и фундаментальных исследований в области искусственного интеллекта. Но мы должны продолжать ставить перед собой высокие цели, сосредоточив внимание на будущих достижениях в области ИИ, потому что, хотя Америка лидирует в некоторых областях ИИ, мы поздно для других.

В дополнение к научным инновациям мы предлагаем семь принципов в качестве основы для смелого и ответственного регулирования ИИ:

1. Поддерживайте ответственные инновации. Двухпартийная сенатская рабочая группа по искусственному интеллекту начинает свою дорожную карту с призыва увеличить расходы на инновации в области искусственного интеллекта и меры защиты от известных рисков. Это логично, поскольку цели дополняют друг друга. Достижения в области технологий на самом деле повышают безопасность, помогая нам создавать более отказоустойчивые системы. Несмотря на то, что новые технологии сопряжены с неопределенностью, мы все равно можем использовать лучшие практики, которые укрепляют доверие и не замедляют полезные инновации.
2. Нацеленность на результат. Давайте продвигать системы искусственного интеллекта, которые генерируют высококачественные результаты, одновременно предотвращая или смягчая вред. Сосредоточение внимания на конкретных результатах позволяет регулирующим органам целенаправленно вмешиваться, а не пытаться управлять быстрым развитием технологий вычислений и глубокого обучения. Этот подход основывает новые правила на реальных проблемах и позволяет избежать слишком широких правил, которые могут свести на нет в значительной степени полезные достижения в области искусственного интеллекта.
3. Найдите хороший баланс, когда дело касается авторских прав. Поскольку добросовестное использование, исключения из авторских прав и аналогичные правила, регулирующие общедоступные данные, открывают научный прогресс и возможность учиться на уже имеющихся знаниях, владельцы веб-сайтов должны иметь возможность использовать машиночитаемые инструменты, чтобы отказаться от использования содержимого их сайтов для обучения ИИ. . .
4. Устранить пробелы в существующих законах. Если что-то незаконно без ИИ, то это незаконно и с ИИ. Нам не нужны дублирующие законы или заново изобретенные колеса; мы должны выявить и заполнить пробелы в тех случаях, когда существующие законы не охватывают должным образом приложения ИИ.
5. Расширение возможностей существующих агентств. Не существует универсального регулирования для таких технологий общего назначения, как искусственный интеллект, и у нас нет Министерства транспорта или единого закона, охватывающего все виды использования электроэнергии. Вместо этого нам необходимо расширить возможности агентств и сделать каждое агентство агентством ИИ.
6. Возьмите на вооружение звездную модель. Модель «ступица и спицы» создает центр технических знаний в таком агентстве, как NIST, который может улучшить понимание правительством ИИ и поддержать агентства сектора, признавая, что проблемы банковского сектора будут отличаться от проблем фармацевтического или транспортного сектора.
7. Стремитесь быть выровненными. Мы уже видели десятки рамок и предложений по управлению ИИ по всему миру, включая более 600 законопроектов только в штатах США. Прогресс в американских инновациях требует вмешательства там, где вред реален, а не полного сдерживания исследований. А учитывая национальный и международный масштаб этих научных достижений, нормативные акты должны отражать действительно национальные подходы, максимально соответствующие международным стандартам.

Глядя вниз по дороге

ИИ превращает повседневность в нечто экстраординарное. Будь то улучшение инструментов, которые вы используете каждый день (Поиск Google, Переводчик, Карты, Gmail, YouTube и т. д.) или изменение того, как мы занимаемся наукой и решить основные социальные проблемы. Современный ИИ – это не просто технологический прорыв, а прорыв в создании прорывов – инструмент ускорения прогресса.

Рассмотрим программу AlphaFold компании Google DeepMind, которая уже предсказала трехмерные формы почти каждого известного науке белка и то, как они взаимодействуют. Или используйте ИИ, чтобы прогноз наводнения заблаговременно до семи дней, предоставляя жизненно важные оповещения 460 миллионам человек в 80 странах мира. использование ИИ для картирования нейронных путей в человеческом мозгераскрывая вновь открытые структуры и помогая ученым понять фундаментальные процессы, такие как мышление, обучение и память.

ИИ может привести к еще более поразительным достижениям, если мы сосредоточимся на его долгосрочном потенциале.

Для этого потребуется проявлять последовательность, вдумчивость и сотрудничество, а также следить за преимуществами, которые каждый получит, если мы сделаем все правильно.