Jei 2023-ieji buvo dirbtinio intelekto prasiveržimo metai, tai 2024-ieji buvo tada, kai buvo nustatytos kelių eismo taisyklės. Tai buvo metai, kai JAV vyriausybės agentūros ėmėsi veiksmų pagal Baltųjų rūmų vykdomąjį įsakymą dėl AI saugos. Vasarą Europos Sąjungos AI reglamentas tapo įstatymu. Spalį švedai pasisvėrė, nes Nobelio premijos tapo referendumu dėl technologijos naudojimo ir plėtros; Bhaskar Chakravorti, dažnas rašytojas Užsienio politika AI klausimu pasiūlė komiteto pasirinktą gavėjų skaičių suprasti kaip „rizikos, kylančios dėl nevaržomo AI augimo, pripažinimą“.
2024 m. FP dalyviams rūpėjo, kad šis augimas būtų suvaržytas. Kai kurie, pavyzdžiui, Viktoras Mayeris-Schönbergeris ir Ursas Gasseris, mano, kad šalys turėtų eiti savo keliu, vadovaudamosi eksperimentavimo dvasia – tol, kol gali rasti produktyvių būdų. susiburti ir pasimokyti iš kitų klaidų. Rumman Chowdhury nerimauja, kad taip neįvyksta, ypač pasaulio šalių gyventojams, kuriems dar tik pradedama dirbti dirbtinis intelektas be tinkamų įrankių saugiai jį naudoti ir vartoti. O Chakravorti nerimauja dėl reguliavimo spąstų – kad vyriausybės, siekdamos sukurti apsauginius turėklus, gali netyčia prisidėti prie dirbtinio intelekto monopolijų problemos.
Jei 2023-ieji buvo dirbtinio intelekto prasiveržimo metai, tai 2024-ieji buvo tada, kai buvo nustatytos kelių eismo taisyklės. Tai buvo metai, kai JAV vyriausybės agentūros ėmėsi veiksmų pagal Baltųjų rūmų vykdomąjį įsakymą dėl AI saugos. Vasarą Europos Sąjungos AI reglamentas tapo įstatymu. Spalį švedai pasisvėrė, nes Nobelio premijos tapo referendumu dėl technologijos naudojimo ir plėtros; Bhaskar Chakravorti, dažnas rašytojas Užsienio politika AI klausimu pasiūlė komiteto pasirinktą gavėjų skaičių suprasti kaip „rizikos, kylančios dėl nevaržomo AI augimo, pripažinimą“.
2024 m. FP dalyviams rūpėjo, kad šis augimas būtų suvaržytas. Kai kurie, pavyzdžiui, Viktoras Mayeris-Schönbergeris ir Ursas Gasseris, mano, kad šalys turėtų eiti savo keliu, vadovaudamosi eksperimentavimo dvasia – tol, kol gali rasti produktyvių būdų. susiburti ir pasimokyti iš kitų klaidų. Rumman Chowdhury nerimauja, kad taip neįvyksta, ypač pasaulio šalių gyventojams, kuriems dar tik pradedama dirbti dirbtinis intelektas be tinkamų įrankių saugiai jį naudoti ir vartoti. O Chakravorti nerimauja dėl reguliavimo spąstų – kad vyriausybės, siekdamos sukurti apsauginius turėklus, gali netyčia prisidėti prie dirbtinio intelekto monopolijų problemos.
Apžvelgdami, kur 2025 m. gali vykti DI diskusijos, Ami Fields-Meyer ir Janet Haven teigia, kad mes visi nerimaujame dėl neteisingo dalyko: užuot sutelkę dėmesį tik į žalingą AI poveikį dezinformacijai ir dezinformacijai rinkimuose, kaip tai atsitiko. Prieš šiais metais vyksiančius JAV prezidento rinkimus vyriausybės turi įžvelgti technologijos potencialą plačiau panaikinti pilietines laisves ir asmeninę laisvę. Tuo tarpu Jaredas Cohenas atkreipia dėmesį į artėjantį AI ir geopolitikos susidūrimą ir teigia, kad kova dėl duomenų per ateinančius metus sukurs arba sugriaus imperijas.
1. Ką daryti, jei reguliavimas pablogina dirbtinio intelekto monopolį?
Bhaskar Chakravorty, sausio mėn. 25
Akceleratoriai laimėjo konkursą, skirtą dirbtinio intelekto plėtrai, rašo Chakravorti, Tuftso universiteto Fletcherio mokyklos pasaulinio verslo dekanas. Tačiau reguliavimo institucijoms skubant įvesti įstatymų projektus, jie gali netyčia padidinti akceleracijos šalininkų rinkos galią, teigia jis šiame nuodėmingame straipsnyje.
Kaip gali būti, kad reguliuotojai, kuriems pavesta ginti viešąjį interesą, gali imtis veiksmų, kurie gali pabloginti padėtį? Kadangi, rašo Chakravorti, dirbtinio intelekto reguliavimas atsitiktinai atsiranda „pasauliniame kratinyje“, o mažesnės įmonės automatiškai atsiduria nepalankioje padėtyje, nes joms trūksta išteklių laikytis kelių įstatymų. Be to, yra pačios taisyklės, kurios paprastai apima „raudonųjų komandų“ reikalavimus, siekiant nustatyti saugumo spragas. Toks prevencinis metodas yra brangus ir apima įvairių rūšių patirtį, kuri nėra lengvai prieinama pradedantiesiems.
Laimei, Chakravorti nustato kelis būdus, kuriais vyriausybės gali stengtis sustabdyti šią koncentraciją dirbtinio intelekto rinkoje, visiškai neprarandant reguliavimo.
2. Realistinis dirbtinio intelekto reguliavimo požiūris
Viktoras Mayeris-Schönbergeris ir Ursas Gasseris, rugsėjo 16 d
George’o Wylesolio iliustracija užsienio politikai
Dviejų technologijų valdymo profesorių – vieno Oksfordo universiteto, o kito Miuncheno technikos universiteto – DI reguliavimas per realistinį objektyvą skiriasi. Mayer-Schönberger ir Gasseris teigia, kad AI reguliavimo susiskaidymas visame pasaulyje yra ypatybė, o ne klaida, nes technologijos reguliavimo tikslai dar nėra aiškiai apibrėžti.
Šiame „koncepcijos ir paieškos etape“ atviri komunikacijos ir inovacijų kanalai yra svarbiausi. Tačiau pasaulyje trūksta institucijų, kurios palengvintų reguliavimo eksperimentavimą, o esamos institucijos, tokios kaip Bretton Woods po Antrojo pasaulinio karo, yra netinkamos šiai užduočiai. „Galbūt mums reikia skirtingų institucijų, kurios padėtų eksperimentuoti ir mokytis“, – daro išvadą autoriai, prieš pasiūlydami kai kuriuos galimus kelius į priekį, pagrįstus praeities technologiniais proveržiais.
3. Ko pasigenda visuotinis AI valdymo pokalbis
Rumman Chowdhury, rugsėjo 19 d
Daugiau skaitmeniniu būdu įsitvirtinusių šalių jau sprendžia, kaip apsaugoti savo piliečius nuo generatyvaus AI papildyto turinio. Kaip šeima Mikronezijoje pirmą kartą susipažinusi su patikima interneto prieiga, kad išvengtų tų pačių problemų? Tokį klausimą uždavė Chowdhury, JAV mokslo pasiuntinys dirbtinio intelekto klausimais, grįžęs iš kelionės į Fidžį, susirūpinęs dėl to, kad daugumos pasaulio šalių gyventojai šiai problemai neskiria dėmesio.
Chowdhury rašo, kad šis atsijungimas nėra dėl susidomėjimo stokos. Tačiau sprendimai dažnai yra per siauri – dėmesys sutelkiamas į skaitmeninės prieigos ir pajėgumų gerinimą, taip pat neskiriant tinkamo finansavimo apsaugos priemonėms kurti, atlikti išsamų vertinimą ir užtikrinti atsakingą diegimą. „Šiandien modifikuojame esamas AI sistemas, kad turėtume visuomenės apsaugos priemones, kurioms neteikėme prioriteto jas statydami“, – rašo Chowdhury. Investuojant į infrastruktūros ir pajėgumų plėtrą pasaulio šalyse, kuriose yra daugumos šalių, taip pat yra galimybė ištaisyti ankstyvųjų dirbtinio intelekto taikytojų klaidas.
4. Nerimą kelianti dirbtinio intelekto tendencija illiberalizmui
Ami Fields-Meyer ir Janet Haven, spalio 31 d
Baimė dėl dirbtinio intelekto poveikio rinkimų sąžiningumui buvo ypač svarbi prieš lapkritį vyksiančius JAV prezidento rinkimus. Tačiau Fieldsas-Meyeris, buvęs viceprezidento Kamala Harris patarėjas politikos klausimais, ir Havenas, Nacionalinio dirbtinio intelekto patariamojo komiteto narys, atkreipia dėmesį į „ne mažiau esminę grėsmę“, kurią DI kelia laisvoms ir atviroms visuomenėms: pilietinių teisių slopinimą ir nepermatomų ir neapskaitomų AI sistemų rankose yra individuali galimybė.
Jie rašo, kad norint pakeisti šį poslinkį, bus pakeistos jį maitinančios srovės. Einant į priekį, Vašingtonas turi sukurti naują, ilgalaikę paradigmą, kurioje į duomenis orientuotų nuspėjimo technologijų valdymas būtų pagrindinė tvirtos JAV demokratijos sudedamoji dalis. Autoriai rašo, kad įvairūs politikos pasiūlymai turi būti papildyti atskiru, bet susijusiu projektu, kuriuo siekiama užtikrinti, kad asmenys ir bendruomenės galėtų pasakyti, kaip dirbtinis intelektas naudojamas jų gyvenime, o kaip ne.
5. Kitas AI diskusija yra apie geopolitiką
Jaredas Cohenas, spalio 28 d
Cohenas, „Goldman Sachs“ pasaulinių reikalų prezidentas, teigia, kad duomenys yra „nauja nafta“, formuojanti kitą pramonės revoliuciją ir apibrėžianti pasaulinės tvarkos turimus ir neturinčius asmenis. Tačiau yra esminis skirtumas su nafta. Gamta nustato, kur yra pasaulio naftos atsargos, tačiau šalys nusprendžia, kur statyti duomenų centrus. Kadangi Jungtinės Valstijos susiduria su kliūtimis, kurių jos negali įveikti namuose, Vašingtonas turi planuoti pasaulinę AI infrastruktūros plėtrą. Cohenas tai vadina „duomenų centro diplomatija“.
Augant AI paklausai, didėja ir duomenų centro kliūties skubumas. Cohenas teigia, kad Jungtinės Valstijos turėtų sukurti partnerių, su kuriais galėtų kurti duomenų centrus, rinkinį, ypač dėl to, kad Kinija vykdo savo strategiją, siekdama pirmauti dirbtinio intelekto infrastruktūroje. Tokia strategija nekelia pavojaus ir prieštarauja dabartinei geopolitinės konkurencijos tendencijai atsigręžti į vidų ir stiprinti pajėgumus namuose. Vis dėlto, iškilus didesnei žmonių gerovei ir laisvei, Jungtinės Valstijos turi veikti dabar, kad geografija taptų technologinės konkurencijos centru, o Cohenas toliau apibūdina pirmuosius būtinus žingsnius.
