AI reguleerimine: tehisintellekti eetilise ja turvalise juhtimise raamistiku loomine

Sissejuhatus

Tehisintellekti (AI) süsteemide kiire areng ja kasutuselevõtt on tekitanud märkimisväärset muret nende mõju pärast ühiskonnale. Kuna tehisintellekt muutub üha laiemaks, kasvab vajadus tõhusate eeskirjade järele, et tagada nende süsteemide arendamine ja kasutamine viisil, mis on ohutu, turvaline ja inimväärtusi austav. Selles artiklis uurime tehisintellekti eeskirjade tehnilisi tagajärgi, sealhulgas automatiseeritud vastavussüsteeme ja tehisintellekti rolli õigusraamistike koostamisel.

AI määruse vajadus

AI-süsteemid võivad muuta revolutsiooni paljudes tööstusharudes, alates tervishoiust ja rahandusest kuni transpordi ja hariduseni. Kuid need kujutavad endast ka olulisi riske, sealhulgas eelarvamusi, töökohtade ümberpaigutamist ja küberjulgeoleku ohte. Nende riskide maandamiseks töötavad valitsused ja reguleerivad organid üle maailma välja raamistikke tehisintellekti arendamise ja kasutamise juhtimiseks.

AI eeskirjade tüübid

AI-eeskirju on mitut tüüpi, sealhulgas:

Tehnilised eeskirjad: need eeskirjad keskenduvad tehisintellektisüsteemide tehnilistele aspektidele, nagu nende projekteerimine, arendamine ja juurutamine.
Litsentsimäärused: need eeskirjad nõuavad, et tehisintellekti arendajad hankiksid enne süsteemide juurutamist litsentsid või sertifikaadid.
Andmekaitseeeskirjad: need eeskirjad keskenduvad tehisintellektisüsteemides andmete kogumisele, salvestamisele ja kasutamisele.
Vastutuskohustuse eeskirjad: need eeskirjad panevad tehisintellekti arendajad ja kasutajad oma süsteemide toimingute eest vastutama.

AI eeskirjade tehnilised tagajärjed

AI eeskirjadel on mitmeid tehnilisi tagajärgi, sealhulgas:

Automatiseeritud vastavussüsteemid: need süsteemid kasutavad tehisintellekti ja masinõppe algoritme, et jälgida ja jõustada määruste järgimist.
AI-abiga regulatsioonide koostamine: tehisintellekti saab kasutada regulatiivsete raamistike koostamiseks ja ülevaatamiseks, vähendades eeskirjade väljatöötamiseks ja rakendamiseks kuluvat aega ja vaeva.
Regulatiivnõuete järgimise jälgimine: tehisintellekti saab kasutada eeskirjade järgimise jälgimiseks ja jõustamiseks, vähendades sellega mittevastavuse ohtu.

Automatiseeritud vastavussüsteemid

Automatiseeritud vastavussüsteemid kasutavad tehisintellekti ja masinõppe algoritme, et jälgida ja jõustada määruste järgimist. Neid süsteeme saab kasutada:

Jälgige andmevooge: automatiseeritud vastavussüsteemid saavad jälgida andmevoogusid tagamaks, et tundlikke andmeid ei jagata ilma nõusolekuta.
Tuvasta kallutatus: automaatsed vastavussüsteemid suudavad tuvastada tehisintellektisüsteemide eelarvamusi, vähendades seeläbi diskrimineerivate tulemuste riski.
Jõustage regulatiivsed nõuded: automatiseeritud vastavussüsteemid võivad jõustada regulatiivseid nõudeid, nagu andmekaitse- ja küberjulgeolekustandardid.

AI-abiga regulatiivne koostamine

Tehisintellekti saab kasutada regulatiivsete raamistike koostamiseks ja ülevaatamiseks, vähendades eeskirjade väljatöötamiseks ja rakendamiseks kuluvat aega ja vaeva. Tehisintellektiga toetatud regulatiivset koostamist saab kasutada selleks, et:

Analüüsige regulatiivseid nõudeid: AI saab analüüsida regulatiivseid nõudeid ja tuvastada valdkonnad, kus eeskirjad on ebaselged või vastuolulised.
Regulatiivsete raamistike kavandid: tehisintellekt võib koostada regulatiivseid raamistikke, vähendades eeskirjade väljatöötamiseks ja rakendamiseks kuluvat aega ja vaeva.
Vaadake üle reguleerivad raamistikud: tehisintellekt saab reguleerivad raamistikud üle vaadata, et tagada nende selge, järjepidev ja tõhusus.

Õigusnormide täitmise järelevalve

Tehisintellekti saab kasutada eeskirjade järgimise jälgimiseks ja jõustamiseks, vähendades sellega mittevastavuse ohtu. Õigusnormide järgimise seiret saab kasutada selleks, et:

Jälgige regulatiivseid nõudeid: tehisintellekt saab jälgida regulatiivseid nõudeid ja tuvastada valdkonnad, kus nõuetele vastavust ei ole.
Tuvasta mittevastavus: tehisintellekt suudab tuvastada eeskirjade eiramist, vähendades trahvide ja karistuste ohtu.
Jõustage regulatiivsed nõuded: AI võib jõustada regulatiivseid nõudeid, nagu andmekaitse- ja küberjulgeolekustandardid.

Koodinäide: automatiseeritud vastavussüsteem

Siin on näide Pythonis kirjutatud automatiseeritud vastavussüsteemist:

importida pandad pd-na
sklearn.model_selection impordist train_test_split
sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
sklearn.metrics impordi accuracy_score

# Laadige andmeid
andmed = pd.read_csv('data.csv')

# Jagage andmed treening- ja testimiskomplektideks
rongi_andmed, testi_andmed = rongi_testi_jaotus(andmed, testi_suurus=0,2, juhuslik_olek=42)

# Koolitage juhuslikku metsa klassifikaatorit, et tuvastada eelarvamusi
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(train_data.drop('target', axis=1), train_data['target'])

# Hinnake testimiskomplekti klassifikaatorit
y_pred = clf.predict(test_data.drop('target', axis=1))
täpsus = accuracy_score(test_data['target'], y_pred)
print(f'Täpsus: {täpsus:.3f}')

# Kasutage klassifikaatorit uute andmete eelarvamuste tuvastamiseks
new_data = pd.DataFrame({'funktsioon1': [1, 2, 3], 'funktsioon2': [4, 5, 6]})
bias_detected = clf.predict(uued_andmed)
print(f'Tuvastatud kallutatus: {bias_detected}')

See koodinäide kasutab juhuslikku metsa klassifikaatorit, et tuvastada AI-süsteemide eelarvamusi. Klassifikaatorit koolitatakse märgistatud näidete andmekogumiga ja seejärel kasutatakse uute, nähtamatute andmete kallutamise tõenäosuse ennustamiseks.

Visualiseerimine: eeskirjade järgimise jälgimine

Siin on näide eeskirjade järgimise jälgimise visualiseerimisest Chart.js-i abil.

{
  "type": "bar",
  "andmed": {
    "sildid": ["Andmekaitse", "Küberturvalisus", "Bias Detection"],
    "andmestikud": [
      {
        "label": "Vastavuse määr",
        "andmed": [0,8, 0,9, 0,7],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)", "rgba(255, 206, 86, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)", "rgba(255, 206, 86, 1)"],
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "valikud": {
    "pealkiri": {
      "ekraan": tõsi,
      "text": "Regulatiivnõuete täitmise järelevalve"
    },
    "kaalud": {
      "yAxes": [
        {
          "puugid": {
            "beginAtZero": tõsi
          }
        }
      ]
    }
  }
}

See visualiseerimine näitab kolme erineva regulatiivse nõude järgimise määra: andmekaitse, küberturvalisus ja eelarvamuste tuvastamine.

Järeldus

Tehisintellekti eeskirjadel on märkimisväärne tehniline mõju, sealhulgas automaatsed vastavussüsteemid, tehisintellekti abiga regulatsioonide koostamine ja eeskirjade järgimise jälgimine. Neid süsteeme saab kasutada selleks, et tagada tehisintellektisüsteemide arendamine ja kasutamine viisil, mis on ohutu, turvaline ja inimväärtusi austav. Uurides tehisintellekti eeskirjade tehnilisi tagajärgi, saame luua raamistiku eetiliseks ja ohutuks tehisintellekti juhtimiseks.

Viited

[1] Euroopa Liit. (2016). Andmekaitse üldmäärus.
[2] Ameerika Ühendriigid. (2018). Föderaalse kaubanduskomisjoni seadus.
[3] Rahvusvaheline Standardiorganisatsioon. (2018). ISO/IEC 29100:2018.
[4] IEEE. (2019). IEEE tehisintellekti ja autonoomsete süsteemide arendamise standard.

Tulevikutöö

Automaatsete vastavussüsteemide väljatöötamine: edaspidine töö keskendub automatiseeritud vastavussüsteemide väljatöötamisele, mis suudavad reaalajas jälgida ja jõustada eeskirjade täitmist.
** Tehisintellekti abiga regulatiivsete koostamise täiustamine**: edaspidine töö keskendub tehisintellekti abiga regulatiivsete koostamise täiustamisele, töötades välja keerukamad algoritmid ja tehnikad regulatiivsete nõuete analüüsimiseks.
Järelevalve tõhustamine: edaspidine töö keskendub eeskirjade täitmise järelevalve tõhustamisele, töötades välja täpsemad ja tõhusamad meetodid mittevastavuse tuvastamiseks.