+86-315-6196865

Trzy kluczowe wymiary sztucznej inteligencji

Jun 13, 2023

Nie może być sztucznej inteligencji bez dużej technologii.

Jednocześnie zaczynają się pojawiać niepokojące problemy: na przykład technologia nie działa tak, jak jest przepisywana i może przynieść wysokie poziomy błędów lub wyniki dyskryminacyjne. Krycie AI oznacza, że ​​nie możemy w pełni zrozumieć i kontrolować technologii.

Powodem tego jest podstawowy atrybut AI, który mówi tom: zasadniczo zależy od zasobów własnych i kontrolowanych tylko przez garstkę dużych firm technologicznych.

 

Trzy kluczowe wymiary

Dominacja dużych firm technologicznych w sztucznej inteligencji znajduje odzwierciedlenie w trzech kluczowych wymiarach:

1. Przewaga danych: Firmy z dostępem do najszerszych i najgłębszych danych behawioralnych są kierowane w opracowywaniu produktów AI klasy konsumenckiej. Znajduje to odzwierciedlenie w firmach technologicznych rozszerzających tę przewagę danych poprzez przejęcia i fuzje. Firmy technologiczne zgromadziły ogromną siłę ekonomiczną, która pozwoliła im osadzić się jako podstawowa infrastruktura w zakresie zdrowia, dóbr konsumpcyjnych, edukacji, kredytu i wielu innych branż.

2. Przewaga mocy obliczeniowej: AI jest zasadniczo branżą opartą na danych, która w dużej mierze opiera się na zasilaniu obliczeniowym do modeli szkoleniowych, strojenia i wdrażania.

3, Zalety geopolityczne: Obecnie systemy AI są nie tylko produktami komercyjnymi, ale także strategicznymi zasobami gospodarczymi i bezpieczeństwa kraju, firmy AI stały się kluczową dźwignią tej walki geopolitycznej.

Dlaczego „Big Tech”?

Ułatwianie organom regulacyjnym badanie natrętnego nadzoru danych Big Tech, zakłócenia w autonomię użytkownika, monopol i dyskryminację.

Big Tech ma serię efektów nokatu na szerszy ekosystem, inspirujący, a nawet zmuszając inne firmy do przyłączenia się.

Branża technologiczna jako całość i rząd jako całość są coraz bardziej zależne od dużych firm technologicznych. Podstawową strategią biznesową tych firm jest stworzenie się infrastruktury, co stanowi niezbędne ogniwo w wielu częściach ekosystemu technologicznego.

 

Strategiczne skupienie

Na tym tle szczególnie ważne są następujące priorytety strategiczne:

(1) Inwersja odpowiedzialności: Gdy wystąpi szkody, firmy powinny mieć możliwość udowodnienia, że ​​nie wyrządzają one szkody, a nie publiczności i organów regulacyjnych, którzy wkraczają w celu zbadania, identyfikacji i znalezienia rozwiązań po wystąpieniu szkody.

2) Rozbij silosy między obszarami polityki, lepiej zająć się wpływem postępu na jeden program polityki na inne programy polityczne i unikaj firm wykorzystujących niespójności między polisami.

3. Ustal, czy podejścia polityczne mogą skutecznie regulować zachowania branżowe i dostosować strategie w odpowiednim czasie, aby zapobiec uniknięciu przepisów rządowych.

4. Wyjdź poza wąskie skupienie się na przepisach i polityce oraz przyjmuj szeroko zakrojoną teorię zmian.

 

Okno działania: krajobraz regulacyjny AI

Koncentrując się na kluczowych potrzebach polityki AI, raport opracowuje przyszłe strategie regulacyjne AI w zakresie modeli AI na dużą skalę, zachowania antykonkurencyjnego, odpowiedzialności algorytmicznej, minimalizacji danych, kapitału technologicznego i finansowego, monitorowania biometrycznego i międzynarodowego handlu cyfrowego. Kluczowe punkty obejmują:

1. Zmniejszenie przewagi danych firm technologicznych.

Polityka danych to zasady AI, a podejmowanie kroków w celu ograniczenia przewagi danych jest kluczem do ograniczenia koncentracji władzy w firmach technologicznych. Raport zaleca zatem:

Ustal jasne zasady ograniczające gromadzenie firmy lub generowanie danych konsumenckich.

(2) W procesie formułowania polityk sztucznej inteligencji prawo prywatności i prawo dotyczące konkurencji będą skutecznie powiązane, aby uniknąć firm wykorzystujących niezgodność tych zasad w celu poszukiwania własnych interesów.

Zoptymalizuj wytyczne regulacyjne i środki egzekwowania, aby zbadać integrację przez firmy korzyści z danych, aby organy ścigania mogły interweniować w celu powstrzymania niewłaściwego użycia danych przed wystąpieniem szkody.

2. Reform Metody egzekwowania konkurencji w celu ograniczenia koncentracji technologii w branży technologicznej.

Uprzekuj wykorzystanie danych przez duże firmy technologiczne do przejęcia innych firm oraz dochodzenia i karania firm, gdy angażują się w zachowania antykonkurencyjne.

Poświęć proces przypadków antymonopolowych, aby zapewnić organom antymonopolowym silniejszych narzędzi do zakwestionowania obraźliwych praktyk specyficznych dla branży technologicznej.

(3) Analiza konkurencyjna w dziedzinie zintegrowanej polityki technologii. Zidentyfikuj scenariusze, w których firmy platformowe internetowe mogą korzystać z środków prywatności w celu konsolidacji swoich zalet, i przeanalizować, w jaki sposób nadmierne koncentracja rynku chmur ma wpływ na bezpieczeństwo cybernetyczne.

3, Zapobiegaj nieuporządkowanym rozszerzeniu monitorowania biometrycznego w nowych dziedzinach, takich jak inteligentne samochody.

Praktyka udowodniła, że ​​nie obowiązują przepisy dotyczące ochrony danych, aby zapobiec szkodom układów biometrycznych. W tym środowisku ogólny zakaz spółek zbierających i wykorzystujących dane w niektórych obszarach powinien być kluczowy dla przyszłych interwencji politycznych.

4. Zapobiegaj osłabieniu kanałów cyfrowych przed osłabieniem krajowego nadzoru nad algorytmiczną polityką odpowiedzialności i konkurencji.

Umowy handlowe obejmują wiążące zasady międzynarodowe, które ograniczają zakres rządów do regulowania spółek komercyjnych. Ze względu na tajemnicę negocjacji i ich względny immunitet na publiczną presję polityczną stały się one przedmiotem intensywnego lobbingu przez przemysł technologiczny za preferencyjne leczenie.

Jednak zasady zakazu niedyskryminacji w umowach handlowych nie powinny być postrzegane jako narzędzie do chronienia dużych firm technologicznych przed rozporządzeniem zagranicznych konkurencji.

 

Ponadto poufność kodu źródłowego i algorytmów w umowach handlowych nie powinna być wykorzystywana jako narzędzie do osłabienia przejrzystości algorytmów, a organy regulacyjne powinny prowadzić bardziej proaktywne i ciągłe monitorowanie systemów AI.

 

Może ci się spodobać również

Wyślij zapytanie