各國政府正在急忙制定規範來管理人工智慧 (AI)，因為他們對數據隱私、偏見、安全等問題感到擔憂。
AI新聞採訪了Oxylabs的高級法律顧問Nerijus Šveistys，了解目前人工智慧規範的狀況及其對行業、企業和創新的潛在影響。
Šveistys解釋說：“過去幾年的繁榮似乎促使了建立人工智慧治理的規範框架。”
“這是一個自然的發展，因為人工智慧的興起似乎在數據隱私和保護、偏見和歧視、安全、智慧財產權等法律領域，以及需要解決的倫理問題上帶來了挑戰。”
各地區的規範策略不同
歐盟的人工智慧法案毫無疑問地採取了嚴格的集中式方法。這項規範今年已經生效，預計到2026年將全面生效。
Šveistys指出，歐盟的行動相對於其他地區來說比較迅速：“我們可以看到的主要區別是，歐盟發布了一項統一的規範來管理所有類型的人工智慧的速度相對較快。”
與此同時，其他地區則選擇了更零散的方式。例如，中國已經開始逐步實施針對某些人工智慧技術的規範。根據Šveistys的說法，中國早在2021年就開始對人工智慧模型進行規範。
“在2021年，他們對推薦算法引入了規範，這提高了他們在數字廣告中的能力。隨後在2022年，針對深度合成模型（即深偽技術和內容生成）的規範也隨之而來，”他說。
“然後在2023年，針對生成性人工智慧模型的規範也被引入，因為這些模型在商業使用中引起了轟動。”
相比之下，美國的做法相對不協調。聯邦層面的規範尚未出台，主要的努力是在州層面進行。
“在州層面有提議的規範，例如所謂的加州人工智慧法案，但即使它們生效，可能仍需要一些時間，”Šveistys指出。
美國在統一人工智慧規範的實施上延遲，引發了對商業反對聲音是否在影響進展的質疑。Šveistys表示，雖然遊說者的壓力是一個已知的因素，但這並不是唯一的原因。
“對歐盟人工智慧法案也有反對聲音，但它仍然被引入。因此，目前尚不清楚美國的延遲是否僅僅是由於遊說活動或立法過程中的其他障礙，”Šveistys解釋道。
“這也可能是因為有些人仍然將人工智慧視為未來的問題，而沒有完全意識到它已經是當今的法律問題。”
平衡創新與安全
不同的規範方法可能會影響各地區的創新速度和商業競爭力。
歐洲的規範框架雖然更為嚴格，但旨在確保消費者保護和倫理遵循，而這些在較少規範的環境中可能缺乏。
“更嚴格的規範框架可能會對人工智慧領域的企業施加合規成本，並抑制競爭力和創新。另一方面，它們帶來了保護消費者和遵循某些倫理標準的好處，”Šveistys評論道。
這種權衡在與人工智慧相關的行業中尤為明顯，例如目標廣告，算法偏見正受到越來越多的關注。
人工智慧治理通常超越專門針對人工智慧的法律，還包括與數據收集和隱私相關的法律領域。例如，歐盟的人工智慧法案還規範了在實體設備（如電梯）中使用人工智慧。
“此外，所有收集數據以進行廣告的企業都可能受到影響，因為人工智慧規範也可能涵蓋目標廣告中的算法偏見，”Šveistys強調。
對相關行業的影響
與人工智慧發展密切相關的一個行業是網頁抓取。網頁抓取通常用於收集公開數據，現在正在進行人工智慧驅動的演變。
“從數據收集、驗證、分析到克服反抓取措施，人工智慧有潛力大幅提高網頁抓取操作的效率、準確性和適應性，”Šveistys說。
然而，隨著人工智慧規範和相關法律的收緊，網頁抓取公司將面臨更大的審查。
“人工智慧規範可能還會將焦點放在一些對網頁抓取行業始終非常相關的法律領域上，例如隱私或版權法，”Šveistys補充道。
“最終，未經適當授權抓取受這些法律保護的內容可能會導致法律問題，而現在使用人工智慧這樣做也可能會。”
版權之爭與法律先例
人工智慧規範的影響也在更廣泛的法律舞台上發揮作用，特別是在涉及生成性人工智慧工具的案件中。
一些知名的訴訟已經對人工智慧巨頭如OpenAI及其主要支持者微軟提起，作者、藝術家和音樂家聲稱他們的版權材料在未經適當許可的情況下被用來訓練人工智慧系統。
“這些案件對於確定使用版權材料進行人工智慧開發的法律界限以及建立保護數字時代智慧財產權的法律先例至關重要，”Šveistys說。
雖然這些訴訟可能需要數年才能解決，但其結果可能根本改變人工智慧發展的未來。那麼，隨著規範和法律環境的持續演變，企業現在可以做些什麼呢？
“談到使用版權材料進行人工智慧訓練的具體案例，企業應該像對待任何網頁抓取活動一樣，評估他們希望收集的具體數據，並尋求該領域的法律專家的意見，”Šveistys建議。
“重要的是要認識到，人工智慧的法律環境非常新且迅速演變，目前還沒有很多先例可供參考。因此，持續監控和調整你的人工智慧使用至關重要。”
就在本週，英國政府因其對使用版權材料訓練人工智慧模型的諮詢公告而成為新聞焦點。根據提案，科技公司可以在未經擁有者特別選擇退出的情況下使用版權材料。
儘管全球各地的方法各不相同，但人工智慧的規範推動標誌著技術治理的一個重要時刻。無論是通過歐盟的全面模型、中國的逐步策略，還是美國的狹隘州層級倡議，全球企業都必須在一個複雜且不斷演變的框架中導航。
未來的挑戰將是找到促進創新與減少風險之間的平衡，確保人工智慧繼續成為一股積極的力量，同時避免潛在的危害。
(照片由Nathan Bingle提供)
另見：Anthropic呼籲進行人工智慧規範以避免災難
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