كيف تحصل المملكة المتحدة على التنظيم الصحيح للذكاء الاصطناعي

أحدث جيل من الذكاء الاصطناعي (AI) ، مثل ChatGPT ، سيحدث ثورة في الطريقة التي نعيش ونعمل بها. يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي أن تحسن بشكل كبير التعليم والرعاية الصحية والنقل والرفاهية. ولكن هناك جوانب سلبية أيضًا: الوظائف الآلية من الوجود ، وانتهاكات المراقبة ، والتمييز ، بما في ذلك في الرعاية الصحية والشرطة.

هناك اتفاق عام على أن الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى التنظيم ، نظرًا لإمكانياته الهائلة في تحقيق الخير والضرر. اقترح الاتحاد الأوروبي نهجًا واحدًا ، بناءً على المشكلات المحتملة. تقترح المملكة المتحدة نهجًا مختلفًا مؤيدًا للأعمال التجارية.

هذا العام ، نشرت حكومة المملكة المتحدة كتابًا أبيض (وثيقة سياسة تحدد خططًا للتشريعات المستقبلية) تكشف عن الكيفية التي تعتزم بها تنظيم الذكاء الاصطناعي ، مع التركيز على المرونة لتجنب خنق الابتكار. تفضل الوثيقة الامتثال الطوعي ، مع خمسة مبادئ تهدف إلى معالجة مخاطر الذكاء الاصطناعي.

يمكن إضافة التطبيق الصارم لهذه المبادئ من قبل المنظمين لاحقًا إذا لزم الأمر. لكن هل مثل هذا النهج متساهل للغاية بالنظر إلى المخاطر؟

مكونات حاسمة

يختلف نهج المملكة المتحدة عن اللوائح التنظيمية القائمة على المخاطر في الاتحاد الأوروبي. يحظر قانون الذكاء الاصطناعي الذي اقترحه الاتحاد الأوروبي استخدامات معينة للذكاء الاصطناعي ، مثل تقنية التعرف على الوجه المباشر ، حيث تتم مقارنة الأشخاص الذين يظهرون في موجز الكاميرا بـ “قوائم المراقبة” الخاصة بالشرطة ، في الأماكن العامة.

يضع نهج الاتحاد الأوروبي معايير صارمة لما يسمى أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر. وتشمل هذه الأنظمة المستخدمة لتقييم طلبات العمل ، وقبول الطلاب ، وأهلية الحصول على القروض والخدمات العامة.

أعتقد أن نهج المملكة المتحدة يوازن بشكل أفضل بين مخاطر الذكاء الاصطناعي وفوائده ، ويعزز الابتكار الذي يعود بالنفع على الاقتصاد والمجتمع. ومع ذلك ، لا بد من معالجة التحديات الحرجة.

يتكون نهج المملكة المتحدة في تنظيم الذكاء الاصطناعي من ثلاثة مكونات أساسية. أولاً ، يعتمد على الأطر القانونية الحالية مثل قوانين الخصوصية وحماية البيانات والمسؤولية عن المنتجات ، بدلاً من تنفيذ تشريعات جديدة تركز على الذكاء الاصطناعي.

ثانيًا ، سيتم تطبيق خمسة مبادئ عامة – يتكون كل منها من عدة مكونات – من قبل المنظمين جنبًا إلى جنب مع القوانين الحالية. هذه المبادئ هي (1) “السلامة والأمن والمتانة” ، (2) “الشفافية الملائمة وقابلية التفسير” ، (3) “الإنصاف” ، (4) “المساءلة والحوكمة” ، (5) “إمكانية الطعن والتعويض”.

أثناء التنفيذ الأولي ، لن تكون الهيئات التنظيمية ملزمة قانونًا بإنفاذ المبادئ. سيتم سن قانون يفرض هذه الالتزامات لاحقًا ، إذا اعتبر ذلك ضروريًا. لذلك من المتوقع أن تمتثل المنظمات للمبادئ طواعية في المقام الأول.

ثالثًا ، يمكن للمنظمين تكييف المبادئ الخمسة مع الموضوعات التي يغطونها ، بدعم من هيئة تنسيق مركزية. لذلك ، لن تكون هناك سلطة تنفيذية واحدة.

نهج واعد؟

نظام المملكة المتحدة واعد لثلاثة أسباب. أولاً ، يعد باستخدام أدلة حول الذكاء الاصطناعي في سياقه الصحيح ، بدلاً من تطبيق مثال من منطقة إلى أخرى بشكل غير لائق.

ثانيًا ، تم تصميمه بحيث يمكن تكييف القواعد بسهولة مع متطلبات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في مجالات مختلفة من الحياة اليومية. ثالثًا ، هناك مزايا لنهجها اللامركزي. على سبيل المثال ، ستؤثر منظمة تنظيمية واحدة ، إذا كان أداءها دون المستوى ، على استخدام الذكاء الاصطناعي في جميع المجالات.

دعونا نلقي نظرة على كيفية استخدام الأدلة حول الذكاء الاصطناعي. نظرًا لأن مخاطر الذكاء الاصطناعي لم يتم فهمها بالكامل بعد ، فإن التنبؤ بالمشاكل المستقبلية يتطلب التخمين. لسد الفجوة ، يمكن تخصيص أدلة لا علاقة لها باستخدام محدد للذكاء الاصطناعي لاقتراح حلول تنظيمية صارمة وغير مناسبة.

على سبيل المثال ، تستخدم بعض شركات الإنترنت الأمريكية الخوارزميات لتحديد جنس الشخص بناءً على ملامح الوجه. أظهرت هذه الصور أداءً ضعيفًا عند عرضها مع صور لنساء ذوات بشرة داكنة.

تم الاستشهاد بهذه النتيجة لدعم حظر استخدام إنفاذ القانون لتكنولوجيا التعرف على الوجوه في المملكة المتحدة. ومع ذلك ، فإن المجالين مختلفان تمامًا ولا تنطوي مشاكل التصنيف الجنساني على مشكلة مماثلة مع التعرف على الوجه في إنفاذ القانون.

تعمل خوارزميات النوع الاجتماعي هذه في الولايات المتحدة في ظل معايير قانونية أقل نسبيًا. يخضع التعرف على الوجوه الذي تستخدمه جهات إنفاذ القانون في المملكة المتحدة لاختبارات صارمة ، ويتم نشره وفقًا لمتطلبات قانونية صارمة.

ميزة أخرى لنهج المملكة المتحدة هي قدرته على التكيف. قد يكون من الصعب التنبؤ بالمخاطر المحتملة ، لا سيما مع الذكاء الاصطناعي الذي يمكن تخصيصه لأغراض أخرى غير تلك التي يتوقعها مطوروها وأنظمة التعلم الآلي ، والتي تتحسن في أدائها بمرور الوقت.

يسمح إطار العمل للمنظمين بمعالجة المخاطر بسرعة عند ظهورها ، وتجنب المناقشات المطولة في البرلمان. سيتم توزيع المسؤوليات بين المنظمات المختلفة. يمكن أن يؤدي جعل الرقابة المركزية للذكاء الاصطناعي تحت إشراف جهة تنظيمية وطنية واحدة إلى تطبيق غير فعال.

المنظمون ذوو الخبرة في مجالات محددة مثل النقل والطيران والأسواق المالية هم أكثر ملاءمة لتنظيم استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات اهتمامهم.

يمكن لهذا النهج اللامركزي أن يقلل من آثار الفساد ، وينشغل المنظمون بمخاوف أخرى غير المصلحة العامة والنهج المختلفة للتنفيذ. كما أنه يتجنب نقطة واحدة لفشل الإنفاذ.

الإنفاذ والتنسيق

قد تقاوم بعض الشركات المعايير الطوعية ، لذلك إذا تم منح المنظمين سلطات إنفاذ ، فيجب أن يكونوا قادرين على إصدار غرامات. يجب أن يكون للجمهور أيضًا الحق في المطالبة بتعويض عن الأضرار التي تسببها أنظمة الذكاء الاصطناعي.

لا يحتاج الإنفاذ إلى تقويض المرونة. لا يزال بإمكان المنظمين تشديد المعايير أو تخفيفها كما هو مطلوب. ومع ذلك ، قد يواجه إطار عمل المملكة المتحدة صعوبات حيث تقع أنظمة الذكاء الاصطناعي ضمن اختصاص العديد من الهيئات التنظيمية ، مما يؤدي إلى حدوث تداخلات. على سبيل المثال ، يمكن لسلطات النقل والتأمين وحماية البيانات إصدار إرشادات متضاربة للسيارات ذاتية القيادة.

ولمعالجة هذا الأمر ، يقترح الكتاب الأبيض إنشاء هيئة مركزية تضمن التنفيذ المتناسق للإرشادات. من الضروري إجبار المنظمين المختلفين على استشارة هذه المنظمة بدلاً من ترك القرار لهم.

يظهر نهج المملكة المتحدة واعدًا لتعزيز الابتكار ومعالجة المخاطر. ولكن لتعزيز مكانة البلاد كقائد في المنطقة ، يجب أن يكون الإطار متوافقًا مع اللوائح التنظيمية في أماكن أخرى ، وخاصة الاتحاد الأوروبي.

يمكن أن يؤدي ضبط إطار العمل إلى تعزيز اليقين القانوني للشركات وتعزيز الثقة العامة. كما سيعزز الثقة الدولية في نظام التنظيم البريطاني لهذه التكنولوجيا التحويلية.