Kevin Topolsky认识到全球范围内对人工智能（AI）技术进行监管的复杂性日益增强。最近的立法不再仅仅关注AI的潜在好处，而是旨在减轻风险并保护社会。
专家强调了减少AI对个人构成威胁的重要性。例如，对生物识别数据收集和面部识别监控的限制旨在保护隐私权利。此外，对AI生成内容的水印要求则是一种问责的手段。
来自加泰罗尼亚开放大学的AI专家Josep Curto强调了执行法规的重要性。无论地理位置如何，影响欧洲公民的AI系统必须遵守既定法律，以确保合规和问责。
超过3500万欧元的严厉处罚的实施强调了欧盟到2027年逐步实施全面AI法规的承诺。通过设定界限和准则，该法规旨在平衡AI创新与对社会福祉的伦理考量。
通过全球法规推进AI伦理：探讨关键问题和挑战
随着技术格局的演变，通过法规推进AI伦理的全球协作呼声不断壮大。尽管在地区层面已经采取了一些措施来解决AI在伦理上的影响，但全球协调的复杂性既带来机遇又带来挑战，以确保AI技术的负责任开发和部署。
关键问题：
1. 国际机构如何促进各种司法管辖区之间的协调AI法规？
2. 可以采取什么机制来促进跨境执行AI伦理标准？
3. 没有扼杀技术进步的情况下，如何让法规适应AI创新的快速进展？
回应呼声：
国际合作对于建立全球AI法规框架至关重要。全球人工智能合作伙伴关系（GPAI）等倡议旨在促进各国之间的合作，制定包容性政策，解决AI所带来的伦理挑战。通过利用集体专业知识和资源，GPAI力求创建可被全球国家采纳的准则，推动AI治理的协调方法。
关键挑战和争议：
1. 平衡创新和问责：在促进AI创新的同时确保对伦理失误的问责仍然是一个突出挑战。法规必须具备足够的动态性，以适应技术进步同时维护伦理标准。
2. 数据隐私和安全：AI技术在很大程度上依赖数据，引发了对隐私和安全的担忧。法规必须解决与数据保护、透明度和同意相关的问题，以保护个人在一个日益依赖数据的世界中的权利。
3. 偏见和公平：AI系统中固有的偏见对伦理规定构成了重大挑战。确保在算法决策过程中公平需要健全的偏见检测和减少机制，这凸显了全面性监管框架的必要性。
优势和劣势：
优势：
– 增强透明度：法规促进AI开发和部署的透明度，增加了各方的问责和信任。
– 全球一致性：协调一致的法规可以促进跨境合作，减少AI治理实践中的差异。
– 伦理创新：通过建立明确的准则，法规可以引导AI研究和开发朝着符合伦理和社会责任的方向发展。
劣势：
– 遵从负担：更严格的法规可能会给AI开发者和组织带来遵从负担，可能会阻碍创新和竞争敏捷性。
– 法规碎片化：各地区之间的法规方法的分歧可能会导致AI监督的不一致，给在多个司法管辖区运营的全球公司带来挑战。
– 技术滞后：过度严格的法规可能阻碍AI技术的采纳，限制其对社会和经济增长的潜在好处。
随着关于AI伦理和法规的全球对话的进展，解决这些关键问题、挑战和争议对于确保AI技术的发展符合伦理原则和社会价值至关重要。
有关推进通过法规进一步推进AI伦理的全球努力的更多见解，请访问世界经济论坛。
