Mẫu Mới Của Ủy Ban Châu Âu Về Mô Hình Trí Tuệ Nhân Tạo Tổng Quát – Điều Này Có Nghĩa Là Gì Đối Với Việc Huấn Luyện Trí Tuệ Nhân Tạo?

Vào tháng 7, Ủy Ban Châu Âu (EC) đã phát hành một mẫu mới về mô hình trí tuệ nhân tạo tổng quát (GPAI). Điều này có nghĩa là các nhà cung cấp trí tuệ nhân tạo phải tiết lộ nội dung được nhập vào các mô hình để huấn luyện chúng. Điều này diễn ra sau nhiều tháng và tháng về các tiêu đề liên quan đến các nhà tạo nội dung đưa ra cáo buộc rằng nội dung được sử dụng mà không có sự đồng ý để huấn luyện trí tuệ nhân tạo.

Với mẫu mới này, Liên minh Châu Âu đã làm rõ vị trí của mình: minh bạch hiện không thể thương lượng. Việc huấn luyện trí tuệ nhân tạo trong “hộp đen”, nơi một thứ gì đó được tạo ra mà không tiết lộ các cơ chế hoạt động bên trong, sẽ không phải là một lựa chọn cho các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo. Điều này đánh dấu một sự thay đổi đáng kể vì hoạt động ở châu Âu sẽ yêu cầu sự minh bạch đầy đủ về các đầu vào của mô hình và nguồn gốc của dữ liệu huấn luyện, buộc phải đánh giá lại việc thu thập và sử dụng dữ liệu.

Nhiều người đã chỉ ra sự khác biệt rõ ràng giữa điều này và kế hoạch hành động trí tuệ nhân tạo gần đây của Mỹ, được công bố, tập trung mạnh vào việc giảm quy định. Giống như với bất kỳ luật hoặc quy định mới nào, các doanh nghiệp hiện phải đánh giá và xác định chính xác cách mẫu GPAI sẽ ảnh hưởng đến hoạt động của họ.

Nếu họ hoạt động trên nhiều khu vực, họ sẽ làm điều tương tự với kế hoạch hành động trí tuệ nhân tạo của Mỹ, làm cho mọi thứ trở nên phức tạp hơn. Do tính chất phức tạp của những điều này và việc quy định phát triển trí tuệ nhân tạo theo cách này là lãnh thổ chưa được khám phá, đầu ra của các nhà phát triển có khả năng sẽ khác nhau rất nhiều.

Phân Tích Mẫu Mô Hình Trí Tuệ Nhân Tạo Tổng Quát

Vào tháng 7 năm nay, Ủy Ban Châu Âu đã công bố một mẫu bắt buộc cho các nhà cung cấp GPAI để họ có thể xuất bản một bản tóm tắt công khai về dữ liệu được sử dụng để huấn luyện các mô hình của họ. asdf phần của Đạo luật Trí tuệ Nhân tạo của EU, các nhà cung cấp phải tiết lộ các loại dữ liệu như tập dữ liệu công khai, dữ liệu riêng được cấp phép, nội dung web được thu thập, dữ liệu người dùng và dữ liệu tổng hợp. Mục tiêu là để cho phép các chủ sở hữu bản quyền, người dùng và các nhà phát triển hạ nguồn thực hiện các quyền pháp lý của họ theo luật của EU.

Các mô hình trí tuệ nhân tạo được huấn luyện với lượng lớn dữ liệu; tuy nhiên, trên thị trường hiện tại, có rất ít thông tin về nguồn gốc của dữ liệu này. Bản tóm tắt công khai mà mẫu này đưa ra sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về dữ liệu được sử dụng để huấn luyện một mô hình, liệt kê các bộ sưu tập dữ liệu chính và giải thích các nguồn khác được sử dụng.

So Sánh và Đối Chiếu, Kế Hoạch Hành Động Trí Tuệ Nhân Tạo Của Mỹ

Để so sánh, Mỹ đã tuyên bố rằng họ sẽ thắng trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo và duy trì lợi thế cạnh tranh của họ so với Trung Quốc, khi chính quyền Trump công bố Kế hoạch Hành động Trí tuệ Nhân tạo của mình vào đầu mùa hè này. Khung trí tuệ nhân tạo mới này nhằm mục đích tăng tốc việc xây dựng các trung tâm dữ liệu tiêu thụ năng lượng cao powers trí tuệ nhân tạo bằng cách giảm các quy định về môi trường. Đồng thời, nó cũng tìm cách tăng cường xuất khẩu toàn cầu các công nghệ trí tuệ nhân tạo của Mỹ. Với 90 khuyến nghị, kế hoạch phản ánh nỗ lực ngày càng tăng của Mỹ để duy trì vị trí dẫn đầu so với các đối thủ toàn cầu của mình.

Kế hoạch này được xây dựng xung quanh ba trụ cột chính – tăng tốc đổi mới, xây dựng cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo của Mỹ và thúc đẩy lãnh đạo trong ngoại giao và an ninh trí tuệ nhân tạo quốc tế.

Trong khuôn khổ này, một điểm nổi bật quan trọng từ kế hoạch là nỗ lực “mở” của Mỹ để thúc đẩy cả đổi mới và khả năng tiếp cận. Tương tự, kế hoạch cũng nhấn mạnh cách chính phủ Mỹ sẽ “đặt ra một ví dụ” khi nói đến sự phát triển của trí tuệ nhân tạo – thông qua đào tạo, trao đổi tài năng và mở rộng việc áp dụng trên các ngành công nghiệp.

Với kế hoạch này, Mỹ nhằm mục đích简化 tất cả các quy định công nghệ hiện tại của họ, đặc biệt là các quy định về môi trường, để đảm bảo rằng luật pháp không làm chậm sự phát triển, đồng thời khuyến khích phân phối trí tuệ nhân tạo của Mỹ trên toàn cầu. Cách tiếp cận “chống quy định” này đánh dấu một sự thay đổi rõ ràng so với các khung trước đây tập trung vào đạo đức, minh bạch và đổi mới có trách nhiệm – thay vào đó, chuyển hướng tới một kế hoạch hành động “đổi mới trước” tích cực hơn.

Mảnh Ghép Thất Lạc

Đã đến lúc chúng ta nên bước lại và xem xét liệu những hành động này, mặc dù khác nhau, có thể mắc phải cùng một sai lầm sẽ khiến các nhà phát triển thấy không có giá trị trong việc tuân thủ chúng. Các phương pháp của EU và Mỹ để lại một khoảng trống quan trọng xung quanh tài sản trí tuệ trong các tập dữ liệu huấn luyện trí tuệ nhân tạo. Đạo luật Trí tuệ Nhân tạo của EU yêu cầu tóm tắt dữ liệu huấn luyện và chính sách tuân thủ bản quyền, nhưng nó không thiết lập một khuôn khổ có thể mở rộng để xác định hoặc cấp phép các tác phẩm có bản quyền.

Tại Mỹ, không có quy tắc cụ thể nào tồn tại – để lại cho các công ty trí tuệ nhân tạo tự tìm đường trong một khuôn khổ pháp lý đang phát triển, bị ảnh hưởng bởi các quyết định của tòa án và các tranh chấp đang diễn ra với các chủ sở hữu quyền. Ngoài văn bản pháp lý, điều còn thiếu là khía cạnh thực tế; không có phương pháp nào trong cả hai phương pháp này đưa ra các phương pháp có thể thực hiện được, trên toàn ngành, để phát hiện nội dung được bảo vệ với quy mô lớn, xác minh việc sử dụng hợp pháp hoặc đơn giản hóa việc cấp phép. Cho đến khi những giải pháp này được xác định, sự không chắc chắn xung quanh bản quyền trong các tập dữ liệu huấn luyện trí tuệ nhân tạo sẽ vẫn là một thách thức đáng kể cho ngành công nghiệp.

Chi Phí Ẩn của Doanh Nghiệp Bỏ Qua Tính Traceability Của Trí Tuệ Nhân Tạo

Mặc dù một số sai sót trong các quy định này, người ta sẽ giả định rằng chúng sẽ khiến các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo trở nên tập trung cao độ vào cách thức để duy trì hoạt động từ góc độ pháp lý – nhưng điều này không phải lúc nào cũng đúng. Trên thực tế, sự chia rẽ thực sự trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hiện nay không nằm giữa các quy định của EU và Mỹ, mà giữa các công ty đang đầu tư vào tính traceability ngày hôm nay và những công ty đang mạo hiểm rằng họ sẽ không phải làm như vậy. Đây là sự lặp lại của những gì chúng ta đã thấy nhiều năm trước với việc thực hiện Quy định Bảo vệ Dữ liệu Tổng quát (GDPR) – các công ty đã xây dựng thiết kế bảo mật từ sớm không chỉ tránh được các khoản phạt mà còn giành được niềm tin của người tiêu dùng và tiếp cận suôn sẻ hơn đến các thị trường khác sau này phản ánh các tiêu chuẩn của GDPR.

Cùng một mô hình có thể đang xuất hiện với trí tuệ nhân tạo. Tính traceability của dữ liệu huấn luyện và quyết định của mô hình có khả năng sẽ trở thành một tiêu chuẩn toàn cầu, và các công ty chậm trễ sẽ phải thiết kế lại hệ thống của họ trong tương lai. Việc quay lại để thêm tài liệu, theo dõi nguồn gốc và các tính năng kiểm toán vào một hệ thống hiện có sẽ tốn kém và phức tạp hơn nhiều so với việc xây dựng chúng từ đầu, làm mất tập trung vào việc xây dựng các tính năng mang lại lợi nhuận mà công ty muốn hoàn thành.

Nói cách khác, tính traceability và minh bạch không phải là các tùy chọn bổ sung; chúng phải được nhúng vào các hệ thống trí tuệ nhân tạo từ ngày đầu tiên. Các doanh nghiệp coi chúng là những suy nghĩ sau này rủi ro sẽ làm chậm sự đổi mới, phải đối mặt với phản ứng tiêu cực từ quy định và mất cuộc đua mãi mãi.

Trí Tuệ Nhân Tạo Đạo Đức Cần Sự Đoàn Kết Toàn Cầu

Từ góc độ vĩ mô, những phương pháp đối lập này tạo ra một vấn đề thực sự cho các doanh nghiệp toàn cầu. Các công ty ở các thị trường ít quy định như Mỹ có thể mở rộng nhanh hơn trong ngắn hạn, nhưng khi họ quyết định进入 thị trường EU, họ sẽ đối mặt với một bức tường tuân thủ: các quy tắc về tính traceability và tài liệu của Đạo luật Trí tuệ Nhân tạo yêu cầu khả năng mà họ chưa từng xây dựng.

Việc bổ sung theo dõi nguồn gốc, tài liệu và các tính năng kiểm toán vào một hệ thống hiện có là tốn kém, chậm và gây gián đoạn, đặc biệt là vì tính traceability là một phần tốn nhiều tài nguyên nhất của việc tuân thủ. Điều này giống như mô hình chúng ta đã thấy với GDPR, nơi những người đến muộn với thiết kế bảo mật phải đối mặt với các cuộc đại tu tốn kém và bị chậm lại trong việc tiếp cận thị trường, trong khi những người đi đầu sớm đã đạt được lợi thế lâu dài.