LAION Европын парламентад илгээсэн нээлттэй захидалдаа Европ дахь нээлттэй эхийн хиймэл оюун ухааныг хамгаалахыг уриалж байна

ЛАЙОН (Том хэмжээний Artificial Intelligence Open Network), болон бусад нэр хүндтэй судалгааны байгууллагууд нийтэлсэн байна нээлттэй захидал Европын парламентад хандсан. Энэ захидал нь зайлшгүй сөрөг үр дагаврыг онцолж байна хиймэл оюун ухааны тухай хуулийн төсөл хиймэл оюун ухааны (AI) хүрээнд нээлттэй эхийн судалгаа, хөгжүүлэлт (R&D) хийх болно.

Энэхүү захидалд Европ даяар хиймэл оюун ухааны аюулгүй байдал, аюулгүй байдал, өрсөлдөх чадварыг баталгаажуулахад нээлттэй эх сурвалжийн R&D чухал үүргийг онцолж, ийм шинэлэг ажилд саад учруулахаас сэрэмжлүүлжээ.

Уг захидалд дараахь зүйлийг дурдсан болно LAION тодорхойлсон.

Нээлттэй эхийн AI-ийн ач холбогдол

Захидал нь нээлттэй эхийн хиймэл оюун ухааныг хамгаалах нь зүйтэй гэсэн гурван үндсэн шалтгааныг дурджээ.

1. Ил тод байдлын тусламжтайгаар аюулгүй байдал: Нээлттэй эх сурвалжийн хиймэл оюун ухаан нь судлаачид болон эрх баригчдад загвар гүйцэтгэлийг аудит хийх, эрсдэлийг тодорхойлох, бууруулах эсвэл эсрэг арга хэмжээ авах боломжийг олгодог.
2. Өрсөлдөөн: Нээлттэй эхийн хиймэл оюун ухаан нь жижиг, дунд аж ахуйн нэгжүүдэд чухал технологид цөөн хэдэн том пүүст найдах бус одоо байгаа загвар дээр тулгуурлан бүтээмжийг нэмэгдүүлэх боломжийг олгодог.
3. Аюулгүй байдал: Төрийн болон хувийн хэвшлийн байгууллагууд хувийн фирмүүдтэй нууц мэдээллийг хуваалцахгүйгээр тусгай програмуудад зориулж нээлттэй эхийн загваруудыг тохируулах боломжтой.

AI-ийн тухай хуулийн төсөлтэй холбоотой асуудал

Хиймэл оюун ухааны тухай хуулийн төсөл нь суурь загварт тавигдах шинэ шаардлагуудыг оруулж магадгүй бөгөөд энэ нь хиймэл оюун ухаан дахь нээлттэй эх сурвалжийн судалгаа шинжилгээнд сөргөөр нөлөөлж болзошгүй юм. Уг захидалд "нэг хэмжээс бүгдэд тохирно" дүрэм нь нээлттэй эх сурвалжийн судалгаа, боловсруулалтыг боомилж, дараахь зүйлийг хийх боломжтой гэж үздэг.

• Нээлттэй эх сурвалжийн судлаачид болон хөгжүүлэгчдэд хохирол учруулахын тулд өмчийн хаалгачдыг, ихэвчлэн томоохон пүүсүүдийг элсүүлэх.
• Эрдмийн эрх чөлөөг хязгаарлаж, Европын судалгааны нийгэмлэг олон нийтийн ач холбогдолтой загваруудыг судлахаас сэргийлнэ
• Загвар үйлчилгээ үзүүлэгчдийн хоорондох өрсөлдөөнийг бууруулж, хиймэл оюун ухаанд хөрөнгө оруулалтыг гадаадад хөгжүүлэх

Европын парламентад өгөх зөвлөмж

Нээлттэй захидал нь гурван үндсэн зөвлөмжийг өгдөг.

1. Нээлттэй эх сурвалжийн R&D нь хиймэл оюун ухааны тухай хуультай нийцэж байгаа эсэхийг баталгаажуулах: Энэхүү хууль нь нээлттэй эх сурвалжийн судалгаа, боловсруулалтыг дэмжиж, үйлчилгээ хэлбэрээр санал болгож буй хаалттай эхийн хиймэл оюун ухааны загварууд болон нээлттэй эх код хэлбэрээр гаргасан AI загваруудын хоорондын ялгааг хүлээн зөвшөөрөх ёстой. Тохиромжтой тохиолдолд хууль нь нээлттэй эхийн загваруудыг хаалттай эхийн загварт зориулсан зохицуулалтаас чөлөөлөх ёстой.
2. Эрсдэлд пропорциональ шаардлага тавих: Хууль нь суурийн загварт бодит эрсдэлтэй нь пропорциональ дүрмийг тогтоох ёстой. “Нэг хэмжээс бүгдэд тохирно” тогтолцоо нь Европт эрсдэл багатай, нээлттэй эхийн загвар гаргах боломжгүй болгож магадгүй юм.
3. Тооцооллын нөөцөд зориулсан олон нийтийн судалгааны байгууламжийг бий болгох: ЕХ нь хиймэл оюун ухааны судалгааны томоохон хэмжээний суперкомпьютерийн байгууламжуудыг байгуулж, Европын судалгааны нийгэмлэгт олон нийтийн хяналт дор хяналттай нөхцөлд нээлттэй эхийн суурь загваруудыг судлах боломжийг олгох ёстой.

Европ дахь хиймэл оюун ухааны ирээдүй

Энэхүү захидлын төгсгөлд Европын парламентыг хөндөж буй асуудлуудыг авч үзэх, нээлттэй эх сурвалжийн R&D-ийг дэмжих хууль тогтоомжийн орчныг бүрдүүлэхийг уриалж байна. Энэхүү арга нь ил тод байдлыг хангах замаар аюулгүй байдлыг дэмжиж, инноваци, өрсөлдөөнийг идэвхжүүлж, Европ дахь бие даасан хиймэл оюун ухааны чадавхийг хөгжүүлэх ажлыг хурдасгах болно.

Европын Сурах, Ухаалаг Системийн Лаборатори (ELLIS), Пан-Европын хиймэл оюун ухааны шилдэг сүлжээ, Германы хиймэл оюун ухааны нийгэмлэг (KI-Bundesverband) зэрэг олон хүндэт дэмжигчидтэй энэхүү захидал нь оюун ухааныг хамгаалахын чухлыг хүчтэй сануулж байна. Европын ирээдүйн төлөөх нээлттэй эхийн хиймэл оюун ухаан.

Дэмжигч

• Сургалт ба ухаалаг системийн Европын лаборатори (ELLIS) – Пан-Европын хиймэл оюун ухааны шилдэг сүлжээ
• Германы хиймэл оюун ухааны холбоо (KI-Bundesverband) – 400 гаруй компанитай, Герман дахь хиймэл оюун ухааны хамгийн том сүлжээ
• Проф. Юрген Шмидхубер: Швейцарийн AI Lab IDSIA (USI & SUPSI)-ийн шинжлэх ухааны захирал, NNAISENSE-ийн үүсгэн байгуулагч, ахлах эрдэмтэн, LSTM сүлжээний зохион бүтээгч
• Профессор Сепп Хохрейтер: JKU Linz, LSTM Networks зохион бүтээгч
• Профессор Бернхард Шёлкопф: Макс Планкийн нэрэмжит Ухаалаг Системийн Институт ба ELLIS хүрээлэнгийн захирал, Тюбинген, Герман
• Профессор Серж Белонги: Копенгагены их сургууль; AI-ийн Пионер төвийн захирал
• Профессор Андреас Гейгер: Тюбингений их сургууль ба Тюбингений AI төв
• Профессор Ирина Риш: Монреалийн Université de Montréal-ийн бүрэн профессор, Канадын Автономит хиймэл оюун ухаан, Канадын CIFAR AI-ийн дарга, Мила-Квебекийн AI хүрээлэнгийн үндсэн гишүүн.
• Профессор Антонио Крюгер: Германы хиймэл оюун ухааны судалгааны төвийн (DFKI) гүйцэтгэх захирал, Саарландын их сургуулийн профессор
• Профессор Кристиан Керстинг: Дармштадтын Техникийн Их Сургуулийн бүрэн профессор, Хессиан хиймэл оюун ухааны төвийн хамтран захирал (hessian.AI)
• Йорг Бинерт: Германы хиймэл оюун ухааны нийгэмлэгийн гүйцэтгэх захирал, Alexander Thamm GmbH компанийн CPO
• Патрик Шрамовский: Германы хиймэл оюун ухааны төв (DFKI) болон Хессиан хиймэл оюун ухааны төвийн судлаач (hessian.AI)
• Доктор Жениа Жицев: Juelich Supercomputing Center, Juelich судалгааны төвийн лабораторийн ахлагч, Helmholtz Association, ELLIS гишүүн
• Доктор Сампо Пийсало: Финландын Турку их сургуулийн эрдэм шинжилгээний ажилтан
• Робин Ромбах: Тогтвортой тархалтын хамтран хөгжүүлэгч, LMU Munich-д докторын зэрэг хамгаалсан
• Профессор Майкл Гранитцер: Германы Пассау хотын Мэдээллийн шинжлэх ухааны их сургуулийн захирал, OpenWebSearch.eu сайтын зохицуулагч
• Проф.Др.Женс Майлер: Leipzig University, ScaDS.AI Center for Scalable Data Analytics and Articial Intelligence
• Проф. Доктор Мартин Поттаст: Leipzig University, ScaDS.AI Center for Scalable Data Analytics and Articial Intelligence, and OpenWebSearch.EU
• Профессор Доктор Холгер Хоос: Александр фон Хумбольдт, RWTH Аахены их сургуулийн (Герман) хиймэл оюун ухааны профессор, Лейденийн их сургуулийн машин сургалтын профессор (Нидерланд)
• Проф.Др.Хеннинг Ваксмут: Ганноверын Лейбницийн их сургуулийн Хиймэл оюун ухааны хүрээлэнгийн Байгалийн хэл боловсруулах тэнхимийн эрхлэгч
• Вил ван дер Аалст проф: Александр фон Хумбольдт, RWTH Аахены их сургуулийн процесс ба өгөгдөл судлалын профессор, Селонис дахь ахлах эрдэмтэн
• Профессор Доктор Бастиан Лейб: RWTH Aachen их сургуулийн компьютерийн харааны тэнхимийн дарга (Герман)
• Проф. Доктор Мартин Грохе: RWTH их сургуулийн Логик ба салангид системийн онолын тэнхим
• Проф. Людвиг Шмидт: Вашингтоны их сургуулийн Пол Г. Аллен Компьютерийн шинжлэх ухаан, инженерийн сургууль
• Доктор Мортен Иргенс: Проректор, Кристиания, CLAIRE (Европ дахь хиймэл оюун ухааны судалгааны лабораториудын холбоо), Адра (AI, өгөгдөл, роботын холбоо) болон NORA (Норвегийн хиймэл оюун ухааны судалгааны консорциум) -ийг үүсгэн байгуулагч, удирдах зөвлөлийн гишүүн.
• Профессор Доктор Хектор Геффнер: Aexander von Humboldt RWTH Aachen University (Герман)-ийн хиймэл оюун ухааны профессор, Валленберг, Шведийн Линкопинг их сургуулийн хиймэл оюун ухааны чиглэлээр зочин профессор
• Проф.Др.Хильде Куехне: Франкфуртын Гёте их сургууль (Герман), MIT-IBM Watson AI Lab (АНУ)
• Герхард Лейкмейер, доктор профессор.: Германы RWTH Aachen их сургуулийн Мэдлэгт суурилсан системийн бүлгийн дарга, Компьютерийн шинжлэх ухааны тэнхимийн дарга
• Себастьян Нагел: Crawl Engineer, Common Crawl, Констанц, Герман

Дэмжигчдийн жагсаалтад албан ёсоор ороогүй ч Unite.AI үүнийг дэмждэг Нээлттэй захидал.