人工知能(AI)の悪用を規制するためには、より良い法律と透明性が必要です

オーストラリアは、人工知能(AI)と機械学習によって引き起こされる潜在的な損害を防止し対応するために、より強力な規制の必要性を認識しています。オーストラリア証券投資委員会(ASIC)の議長であるジョー・ロンゴは、既存の法律は企業の責任を追及するために使用されているが、新興技術を効果的に規制するためには改革が必要と認めました。

現行法は経済のすべての部門に適用される幅広い原則を含んでいますが、AI固有の問題に関しては立法上のギャップがあります。不透明なAIシステムによる損害は、従来の白カラー犯罪よりも検出が困難であるため、アルゴリズムやAIを介した犯罪に対応するためには、適切な規制が必要です。ロンゴは、現行の法律が悪い行為を罰するのに十分であるかもしれないが、損害を防ぐ能力は限定的であると強調しました。

ロンゴは、AIの誤用が発生する可能性があるシナリオを挙げ、インサイダートレーディングや市場操作などが含まれます。現行の枠組みでは罰則を適用できますが、AI固有の法律の方がこれらの違反を防止し抑止するのにより効果的です。公正な実践を防止するためには、透明な監督とガバナンスが必要ですが、現行の規制枠組みではこれを十分に保証することはできないかもしれません。

また、AIによる悪影響から消費者を保護することに関する懸念も示されました。現在の課題には、AIの使用の透明性の不足、偶発的な偏見、自動化された意思決定の申し立てや損害の責任を確立することの困難があります。これらの問題を解決し、偏ったAIの意思決定によって不当に差別されたり影響を受けた個人に対して救済策を確保する必要があります。

プライバシー法の改訂に対する政府の対応では、「意義のある情報を要求する権利」を定めることに「原則的に」同意しています。ただし、欧州連合の一般データ保護規則は、自動処理に基づく決定に個人が単独でサブジェクトにされることを違法としています。

開発者や政策立案者は、予め設定されたルールに従うために「AI憲法」を意思決定モデルに組み込むという解決策を提案しています。これらの課題は、責任あるAIの利用を促進し、同時に個人を潜在的な損害から保護する規制枠組みを作成するための継続的な議論と改革の重要性を示しています。

結論として、既存の法律はAIに関連する問題に対処するために利用されていますが、新興技術を効果的に規制するために包括的な改革が必要です。公正かつ責任あるAIの実践を促進する規制を作成するためには、透明性、監督、および潜在的な偏見の考慮が重要です。

FAQセクション:

Q: オーストラリアが人工知能(AI)と機械学習のために強力な規制を必要とする理由は何ですか?
A: オーストラリアは、AIと機械学習によって引き起こされる潜在的な損害を防止し対応するために、より強力な規制が必要であると認識しています。既存の法律は新興技術を効果的に規制するために十分ではありません。

Q: 現行法に関連したAIの課題は何ですか?
A: 現行の法律にはAI固有の問題に関する立法上のギャップがあります。不透明なAIシステムによる損害は検出が困難であり、アルゴリズムやAIを介した犯罪に対しては特定の規制が必要です。

Q: AIの誤用に関する潜在的なシナリオはどのように強調されましたか?
A: インサイダートレーディングや市場操作など、AIの誤用が発生する可能性のあるシナリオが挙げられました。既存の法律では違反に罰則を科すことができますが、AI固有の法律の方がこれらの違反を防止し抑止するのにより効果的です。

Q: AIによる悪影響から消費者を保護するための課題は何ですか?
A: 課題には、AIの使用の透明性の不足、偶発的な偏見、自動化された意思決定の申し立てや損害の責任を確立することの困難が含まれます。これらの問題に対処し、偏ったAIの意思決定に影響を受けた個人に救済策を確保する必要があります。

Q: 政府はAI規制に関してどのような対策を講じていますか?
A: 政府は、「意義のある情報を要求する権利」を定めることに「原則的に」同意しました。ただし、欧州連合の一般データ保護規則はより包括的なアプローチを採っています。

Q: 責任あるAIの利用を確保するために提案された解決策は何ですか?
A: 開発者や政策立案者は、予め設定されたルールに従うために「AI憲法」を意思決定モデルに組み込むという解決策を提案しています。責任あるAIの利用を促進し、潜在的な損害から個人を保護するためには、継続的な議論と改革が必要です。

キーワードと定義:
– 人工知能(AI): 通常は人間の知能を必要とするタスクをコンピューターシステムなどの機械によってシミュレーションする技術。
– 機械学習: 明示的にプログラムすることなく、システムが経験から自動的に学習し改善するAIの一つの応用。

関連リンク:
– data.gov.au
– aiia.com.au

The source of the article is from the blog girabetim.com.br

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