Att bygga vidare på RGPD:s momentum: EU:s nya AI-lagstiftning sätter normer för efterlevnad
Europeiska unionen, inspirerad av General Data Protection Regulation (RGPD), har ägnat de senaste sju åren åt att skapa en omfattande rättslig ram för artificiell intelligens – lagen om artificiell intelligens. Denna lag har nu formellt ratificerats av Europaparlamentet, inklusive ett sent avtal om ”allmän artificiell intelligens” (GPAI).
Företag är nu skyldiga att granska sina AI-tjänster och interna verktyg för att utforma efterlevnadsstrategier, eftersom lagen omfattar en mängd olika sektorer, från finans till leksaker, medicinteknik och även specialiserade fordon som skogs- och fartyg. Lagen bygger på RGPD:s principer, med primärt mål att upprätthålla ”grundläggande rättigheter”, vilket inkluderar skydd av integritet, som lyfts fram av Parisadvokaten Yassine Yakouti.
Vad definierar AI enligt EU-lagen?
Lagen beskriver ett AI-system som en maskinbaserad uppställning som anpassar sig efter distribution och drar slutsatser såsom förutsägelser eller beslut från sina data, vilket påverkar fysiska eller virtuella miljöer. Denna breda definition innefattar allt från anpassningsbara algoritmer till algoritmiska förslag i sociala medier, vilket betonar termen AI:s räckvidd.
Tillämpningsområde: Vem påverkas av AI-lagen?
Den påverkar alla AI-system, inklusive GPAI, kategoriserade av EU som kapabla att utföra ett brett spektrum av uppgifter. Reglerna gäller vad AI gör och om dess användning faller inom förbjudna kategorier eller de som kräver specifika transparensåtaganden.
Till exempel är realtidsbiometrisk identifiering med AI för brottsbekämpning förbjuden med ett fåtal undantag, likaså AI som engagerar sig i rasprofilering eller undermedveten manipulation. Å andra sidan undantas AI som används i datorspelstävlingar i stor utsträckning, medan en mängd olika AI-applikationer anses vara ”hög risk”.
Efterlevnadskrav för högrisk-AI-system
EU förordnar att högrisk-AI-system kan behöva uttömmande dokumentation, systematisk riskhantering, datamodellering, teknisk dokumentation och registerföring:
– Riskhanteringssystem måste vara iterativa genom hela AI-systemets livscykel.
– Datamodellering hänvisar till användningen av kvalitetstränings- och testdatasatser.
– Teknisk dokumentation krävs före marknadslansering och måste kontinuerligt uppdateras.
– Registerföring kräver spårbara händelseloggar över AI-systemets driftsperiod.
Transparenta riktlinjer för användning av högrisk-AI-system är nödvändiga för att säkerställa korrekt drift enligt den nya lagstiftningen i EU.
Utmaningar med AI-regulering i EU
EU:s AI-regulatoriska ram har hyllats för sitt framtidsinriktade tillvägagångssätt, men den är inte fri från utmaningar och kontroverser.
Viktiga utmaningar:
– Efterlevnadskostnader: Små och medelstora företag kan ha svårt att uppfylla de omfattande efterlevnadskraven på grund av de höga kostnaderna och komplexiteterna involverade.
– Global affärspåverkan: Företag utanför EU som riktar sig till europeiska kunder kommer att behöva följa AI-förordningen, vilket påverkar den globala AI-strategin och utvecklingen.
– Innovation kontra reglering: Överreglering kan hämma innovationen, eftersom stränga kontroller kan begränsa den utforskande naturen hos AI-forskning och dess tillämpningar.
– Upprätthållande: Effektivt handhavande av AI-förordningarna över EU:s medlemsstater kommer att vara avgörande och utmanande för att säkerställa en jämn spelplan.
Kontroverser:
– Omfattning av definitioner: Den breda definitionen av AI kan omfatta många system, vilket skapar rättsliga osäkerheter om vad exakt som motiverar reglering.
– Undantag och kryphål: Vissa undantag, såsom de för datorspel, kan utnyttjas för att kringgå lagen.
Fördelar och nackdelar:
Fördelar:
– Konsument- och dataskydd: Genom att skydda grundläggande rättigheter ser regleringen till att AI-implementering beaktar påverkan på individernas integritet och andra rättigheter.
– Rättslig säkerhet: Företag kommer att få tydliga riktlinjer om hur man ansvarar vid användning av AI, vilket hjälper till utvecklingen av pålitlig teknik.
Nackdelar:
– Ekonomisk påverkan: Den finansiella bördan av efterlevnad kan skada konkurrenskraften för europeiska AI-företag, särskilt mindre sådana.
– Tekniska utmaningar: Kontinuerlig efterlevnad, såsom uppdatering av teknisk dokumentation, innebär betydande teknisk överbelastning för AI-praktiker.
Relevanta för detta ämne kan intresserade läsare utforska ytterligare resurser såsom lagstiftning om dataskydd eller internationella standarder för AI. Nedan finns generella länkar för att lära dig mer om ämnets primära myndighet och relaterade ämnen:
– Europeiska kommissionen: för officiella pressmeddelanden och detaljerad information om AI-regleringen.
– Europaparlamentet: för lagtexter och faktiska parlamentariska debatter och omröstningsprotokoll om AI-lagen.
– Europeiska datatillsynsmannen: för insikter i dataskyddsaspekter kopplade till AI inom EU.
– Internationella standardiseringsorganisationen (ISO): för internationella standarder. Även om denna länk är mer global, samarbetar ISO ofta om eller informerar regionala standarder, inklusive EU:s AI-regulatoriska ram.
Observera att när du besöker dessa länkar bör de leda till de officiella sidorna där man kan hålla sig uppdaterad om de senaste AI-regleringsutvecklingarna och officiella dokumentationen.
The source of the article is from the blog girabetim.com.br