の採用を待つ「欧州連合による AI 法」 が伸び続けています。 期待とは裏腹に、欧州における人工知能の共通規制への道はまだ遠いようだ 長くて曲がりくねった。 基礎となるモデルの規制をめぐる欧州議員間の意見の対立は依然として続いており、2023 年が終わりに近づいていることから、AI 法が年内に成立する可能性はますます低くなっているように思われます。
この記事のトピック:
議員間の意見の相違
AI法に関する議論は欧州の議員の間で依然として白熱している。 彼らは基本的なモデルを規制する方法について合意していないようだ。 として 報告 da ロイター通信社, スペインは、脆弱性のより定期的なチェックと、モデルのユーザー数に基づいて階層化された規制システムの構築を推進しています。
このシナリオは XNUMX つのトリローグ、つまり両国間での三者協議につながりました。 欧州議会、 欧州連合理事会 と 欧州委員会、今週XNUMX回目の会議が予定されています。 合意に至らなかった場合、XNUMX月に再度会合が予定されており、決定が来年まで延期される可能性があるとの懸念が高まっている。
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AI法の主な提案
AI 法の草案の XNUMX つは、 基本モデル開発者は潜在的なリスクを評価します、開発プロセス全体を通してモデルをテストし、市場にリリースした後、 トレーニングデータの偏り、リリース前にデータを検証し、技術文書を公開します。 このアプローチは、セキュリティと透明性の枠組みの中で AI イノベーションが確実に起こるようにすることを目的としています。
人工知能におけるバイアス (またはバイアス) とは、データまたはパターンの系統的な傾向を指します。 不公平または不正確な結果。 これらのバイアスは、AI モデルを「教える」ために使用されるトレーニング データなど、さまざまなソースから発生する可能性があります。
トレーニング データにバイアスが含まれている場合、たとえば、 社会的な固定観念 o 差別AI モデルは、予測や決定においてこれらのバイアスを学習して再現します。 AI システムが公正かつ確実に動作するようにするには、バイアスを排除または軽減することが重要です。
中小企業の場合はどうでしょうか？
一部のオープンソース企業はEUに対し、 議論の中で中小企業を考慮する、提案された規則に従うことが難しいと感じる人もいるかもしれないと主張した。 世界の舞台では、EUのAI法は一部の米国政府関係者を含む多くの人々によって潜在的な可能性があるとみられている。 従うべき例 ～に関する規制の草案作成においてジェネレーティブ AI.
しかし、EU は提案されている法案について最初に議論した地域の XNUMX つでしたが、EU などの他の国際プレーヤーに比べて進みが遅かったです。 中国 同社はすでに今年XNUMX月にその規則を導入している。
