Искусственный интеллект под контролем: глобальный обзор регулирования

от

Автор: Денис Аветисян

В статье представлен всесторонний анализ международного ландшафта регулирования искусственного интеллекта и ключевых требований, предъявляемых к организациям в различных юрисдикциях.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Обзор нормативных требований к управлению рисками и обеспечению соответствия в области искусственного интеллекта в разных странах мира.

Несмотря на стремительное развитие генеративных моделей искусственного интеллекта, существующие нормативные рамки зачастую носят реактивный, а не проактивный характер. В работе ‘Global AI Governance Overview: Understanding Regulatory Requirements Across Global Jurisdictions’ представлен всесторонний анализ глобального ландшафта регулирования ИИ, выявляющий ключевые требования в различных юрисдикциях и практические проблемы их реализации. Исследование показывает, что существенные пробелы в механизмах контроля и верификации данных для обучения моделей создают угрозу как правам авторов, так и устойчивому развитию ИИ. Возможно ли разработать многоуровневую систему фильтрации, обеспечивающую эффективную защиту авторских прав на этапе предварительной обработки данных и одновременно стимулирующую инновации в области искусственного интеллекта?

Неизбежность Рисков в Эпоху Искусственного Интеллекта

Стремительное распространение искусственного интеллекта, особенно генеративных моделей, создает беспрецедентные системные риски для общества и инфраструктуры. Неуклонное внедрение ИИ в критически важные сферы, от финансовых рынков до систем здравоохранения и управления энергосетями, формирует взаимосвязанные уязвимости. В отличие от традиционных технологических рисков, сложность и автономность современных ИИ-систем затрудняют прогнозирование и контроль потенциальных негативных последствий. Генеративные модели, способные создавать реалистичный, но ложный контент, усугубляют проблему, повышая риск дезинформации, манипуляций и подрыва доверия к институтам. В результате, возникает необходимость в принципиально новых подходах к управлению рисками, учитывающих динамическую и непредсказуемую природу искусственного интеллекта, и направленных на обеспечение его безопасного и ответственного развития.

Традиционные методы управления рисками оказываются неэффективными применительно к автономным и сложным системам искусственного интеллекта. Существующие подходы, основанные на анализе исторических данных и прогнозировании вероятных сценариев, плохо приспособлены к непредсказуемости поведения ИИ, особенно в условиях быстро меняющейся среды. Автономность систем означает, что они способны принимать решения и действовать самостоятельно, что делает невозможным предвидеть все потенциальные последствия их работы. Сложность же, обусловленная огромным количеством параметров и нелинейными взаимосвязями внутри нейронных сетей, затрудняет понимание причинно-следственных связей и выявление уязвимостей. В результате, стандартные инструменты оценки и смягчения рисков оказываются неспособными адекватно защитить от новых, специфических угроз, порождаемых развитием ИИ.

Отсутствие заблаговременного регулирования в сфере искусственного интеллекта существенно увеличивает риски нанесения вреда, охватывающего широкий спектр последствий — от проявления предвзятости и дискриминации до масштабных сбоев в работе критически важной инфраструктуры. В связи с этим, компании, не обеспечивающие соответствие новым стандартам, могут столкнуться с серьезными финансовыми санкциями в рамках Акта об ИИ Европейского Союза, достигающими 35 миллионов евро или 7% от мирового оборота. Данное положение подчеркивает необходимость разработки и внедрения эффективных механизмов контроля и надзора за системами ИИ, чтобы минимизировать потенциальные негативные последствия и обеспечить ответственное использование этих технологий.

Глобальная Гармонизация в Управлении Искусственным Интеллектом

Акт об искусственном интеллекте Европейского Союза (EU AI Act) представляет собой новаторскую попытку классифицировать системы искусственного интеллекта (ИИ) по уровням риска и установить соответствующие требования к соответствию. Эта классификация включает четыре основных уровня: неприемлемый риск, высокий риск, ограниченный риск и минимальный риск. Системы, представляющие неприемлемый риск (например, системы социальной оценки), запрещены. Системы высокого риска, такие как критически важная инфраструктура и образовательные инструменты, подлежат строгим требованиям к документации, прозрачности, надзору со стороны человека и кибербезопасности. Системы с ограниченным риском подлежат минимальным требованиям к прозрачности, а системы с минимальным риском практически не регулируются. Соответствие требованиям, установленным актом, является обязательным для компаний, желающих внедрять и использовать системы ИИ на территории Европейского Союза.

Регулирование искусственного интеллекта в Китае, дополняя подход Европейского союза, делает акцент на управлении данными, прозрачности алгоритмов и проверках безопасности. Особое внимание уделяется обеспечению соответствия требованиям к сбору, хранению и обработке данных, включая положения о трансграничной передаче. Требования к прозрачности алгоритмов подразумевают раскрытие логики работы систем ИИ, что необходимо для аудита и выявления потенциальных предвзятостей. Проверки безопасности, проводимые государственными органами, направлены на оценку рисков, связанных с использованием систем ИИ, и на обеспечение их соответствия национальным стандартам и политике безопасности. Эти меры призваны обеспечить ответственное развитие и применение технологий ИИ в Китае.

Современные нормативные акты в области искусственного интеллекта (ИИ) все больше ориентируются на защиту персональных данных, что требует соответствия таким рамкам, как GDPR (Общий регламент по защите данных). Любая система ИИ, осуществляющая обработку персональных данных, подлежит постоянному контролю соответствия требованиям GDPR, включая принципы законности, справедливости, прозрачности, минимизации данных, точности, ограничения хранения, целостности и конфиденциальности. Несоблюдение этих требований может привести к значительным штрафам и юридическим последствиям. Практически все действующие и разрабатываемые регулирования в области ИИ включают положения, касающиеся обработки персональных данных, что подчеркивает важность защиты конфиденциальности и прав субъектов данных при разработке и внедрении систем ИИ.

В соответствии с Актом об искусственном интеллекте Европейского союза, системный риск определяется для моделей, превышающих порог в $10^{15}$ операций с плавающей точкой. Этот показатель, определяющий вычислительную мощность модели, используется для предварительного определения потенциально значительного воздействия системы искусственного интеллекта. Превышение данного порога автоматически предполагает наличие у модели возможностей, способных оказать широкое и масштабное влияние, что влечет за собой более строгие требования к соответствию и контролю со стороны регулирующих органов. Данный критерий позволяет предварительно идентифицировать модели, требующие особого внимания в контексте оценки рисков и обеспечения безопасности.

Стандартизация Риск-Менеджмента в Эпоху ИИ

Рамки, такие как NIST AI RMF и AI TRiSM, предлагают структурированные подходы к управлению рисками, связанными с искусственным интеллектом, в основе которых лежит всесторонний анализ рисков. NIST AI RMF (Risk Management Framework) предоставляет детальное руководство по идентификации, оценке и смягчению рисков на протяжении всего жизненного цикла системы ИИ, начиная от проектирования и разработки до развертывания и эксплуатации. AI TRiSM (Trustworthiness, Reliability, Security, and Mitigation) фокусируется на создании надежных и безопасных систем ИИ, используя аналогичный подход, ориентированный на оценку рисков и разработку соответствующих мер по их снижению. Обе рамки подчеркивают важность документирования, мониторинга и постоянного улучшения процессов управления рисками для обеспечения ответственного и безопасного использования технологий искусственного интеллекта.

Международный стандарт ISO/IEC 42001 закрепляет необходимость внедрения системы управления искусственным интеллектом (СУ ИИ) в организациях. Ключевым элементом данной СУ ИИ является оценка рисков, которая должна быть систематической и охватывать все этапы жизненного цикла ИИ-систем — от проектирования и разработки до внедрения и эксплуатации. Стандарт требует от организаций выявления, анализа и оценки потенциальных рисков, связанных с использованием ИИ, и разработки соответствующих мер по их смягчению или устранению. Соответствие ISO/IEC 42001 служит подтверждением зрелости системы управления ИИ и приверженности организации принципам ответственного использования технологий искусственного интеллекта.

Эффективная оценка рисков, связанная с использованием искусственного интеллекта, позволяет организациям выявлять потенциальные негативные последствия и внедрять соответствующие меры защиты. Однако, для проведения такой оценки требуется детальная документация по моделям ИИ, включающая информацию об архитектуре модели, данных, используемых для обучения, процессе разработки, предполагаемом применении и ограничениях. Отсутствие или неполнота этой документации существенно затрудняет идентификацию и смягчение рисков, связанных с предвзятостью, ошибками, уязвимостями безопасности и нежелательными последствиями, а также препятствует эффективному аудиту и контролю за системами ИИ.

Данное исследование предоставляет всесторонний обзор глобального ландшафта регулирования искусственного интеллекта, выявляя ключевые нормативные требования и трудности, связанные с их внедрением. Анализ охватывает существующие и разрабатываемые законодательные акты в различных юрисдикциях, включая Европейский Союз (AI Act), США (NIST AI RMF) и Китай. Особое внимание уделяется сложностям, возникающим при обеспечении соответствия нормативным требованиям в контексте быстро развивающихся технологий ИИ, а также проблемам, связанным с интерпретацией и применением общих принципов регулирования к конкретным сценариям использования. Исследование также определяет пробелы в существующем регулировании и предлагает рекомендации по улучшению глобальной системы управления ИИ.

Обеспечение Соответствия и Ответственности в Эпоху Искусственного Интеллекта

Контроль за соблюдением нормативных требований играет ключевую роль в проверке соответствия систем искусственного интеллекта действующим законодательствам и выявлении случаев нарушения установленных правил. Эффективный мониторинг позволяет не только удостовериться в законности использования алгоритмов, но и своевременно обнаружить потенциальные риски, связанные с некорректной обработкой данных или предвзятостью моделей. Без систематического контроля за соблюдением правил, системы ИИ могут стать источником юридических проблем и нанести ущерб правам граждан. Постоянный мониторинг необходим для поддержания доверия к технологиям искусственного интеллекта и обеспечения их ответственного применения, гарантируя, что инновации развиваются в рамках правового поля и этических норм. Акцент делается на превентивные меры, направленные на выявление и устранение нарушений до того, как они приведут к негативным последствиям.

Надёжная кибербезопасность является основополагающим элементом защиты систем искусственного интеллекта и обрабатываемых ими данных. Комплексный подход к защите от несанкционированного доступа, утечек информации и кибератак не только обеспечивает целостность и доступность ИИ-систем, но и является необходимым условием соответствия требованиям Общего регламента по защите данных (GDPR). В частности, эффективные меры безопасности позволяют обеспечить конфиденциальность персональных данных, используемых в обучении и работе ИИ, а также поддерживать надлежащее ведение документации по моделям ИИ, что требуется для демонстрации соответствия нормативным требованиям и обеспечения прозрачности алгоритмов. Таким образом, инвестиции в кибербезопасность — это инвестиции в надёжность, законность и доверие к технологиям искусственного интеллекта.

Прозрачность алгоритмов, несмотря на сопутствующие сложности, является ключевым фактором для укрепления доверия к системам искусственного интеллекта и обеспечения эффективного контроля над ними. Понимание принципов работы алгоритмов, используемых в принятии решений, позволяет выявлять потенциальные предубеждения и ошибки, а также обеспечивает возможность проведения независимой оценки и аудита. Непрозрачность, напротив, порождает подозрения и препятствует ответственному использованию ИИ, особенно в сферах, затрагивающих права и свободы граждан. Достижение алгоритмической прозрачности требует комплексного подхода, включающего в себя документирование логики работы алгоритмов, обеспечение возможности их интерпретации и объяснения, а также разработку инструментов для выявления и устранения предвзятости.

В настоящее время выявление нарушений в сфере искусственного интеллекта осуществляется преимущественно в реактивном режиме, то есть после того, как факт нарушения уже произошел. Это создает значительные риски и затрудняет оперативное реагирование на возникающие проблемы. Существующая практика полагается на сообщения о нарушениях, полученные после их обнаружения, что не позволяет предотвратить потенциальный ущерб. В связи с этим, возрастает необходимость разработки и внедрения проактивных систем мониторинга, способных выявлять нарушения на ранних стадиях, анализировать поведение алгоритмов в режиме реального времени и автоматически сигнализировать о потенциальных проблемах. Такие системы должны опираться на передовые методы анализа данных и машинного обучения, чтобы эффективно обнаруживать аномалии и отклонения от установленных норм, обеспечивая тем самым более надежную защиту прав и интересов пользователей и общества в целом.

Исследование глобального регулирования искусственного интеллекта подчеркивает необходимость четкой и непротиворечивой нормативной базы. Как отмечал Роберт Тарджан: «Структура данных — это не просто способ организации информации, это отражение мышления». Эта мысль применительно к регулированию ИИ указывает на то, что эффективная система управления должна быть построена на четких принципах и логичной структуре, чтобы обеспечить предсказуемость и избежать двусмысленности. Понимание этих принципов, особенно в контексте управления рисками и защиты данных, критически важно для организаций, стремящихся соблюдать нормативные требования в различных юрисдикциях. Отсутствие такой структуры неизбежно ведет к ошибкам и усложняет процесс внедрения ИИ.

Что дальше?

Представленный анализ глобального регулирования искусственного интеллекта, несмотря на свою полноту, лишь обнажает глубину нерешенных вопросов. За кажущимся консенсусом в отношении необходимости контроля скрывается фундаментальная проблема: как определить “искусственный интеллект” с математической точностью, а не полагаясь на расплывчатые определения, подверженные интерпретациям. Любое регулирование, основанное на неопределенности, обречено на провалы, превращаясь в бюрократический фарс, лишь имитирующий порядок.

Особое беспокойство вызывает расхождение между скоростью технологического развития и медлительностью законодательных процессов. AI Act, будучи амбициозной попыткой, рискует устареть еще до вступления в силу. Необходим переход к принципам саморегулирования, основанным на верифицируемых алгоритмах и доказательствах безопасности, а не на декларациях о “соответствии этическим нормам”. В противном случае, мы обречены на бесконечную гонку вооружений между разработчиками и регуляторами, где победителей не будет.

Будущие исследования должны быть сосредоточены на разработке формальных методов верификации AI-систем, а также на создании математически обоснованных метрик для оценки их рисков. В хаосе данных спасает только математическая дисциплина. И только тогда, когда алгоритм станет доказуемо безопасным, а не просто “рабочим на тестовых примерах”, можно будет говорить о действительно эффективном регулировании.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.02046.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-03 22:46