📚 Hub Books: Онлайн-чтение книгРазная литератураИскусственный интеллект. Этика и право - Елена Сергеевна Ларина

Искусственный интеллект. Этика и право - Елена Сергеевна Ларина

Шрифт:

-
+

Интервал:

-
+
1 ... 20 21 22 23 24 25 26 27 28 ... 31
Перейти на страницу:
общеевропейских средств осуществляется в основном по критерию соотношения текущих затрат и будущих результатов. Подавляющее большинство экспертов в настоящее время полагают, что подобный критерий из-за неопределенности результатов не применим к ИИ. Видимо, нет иного пути, как осуществлять капиталовложения в области ИИ в зависимости от экспертных оценок наиболее уважаемых и оригинально мыслящих экспертов. Для этого наиболее подходят методики качественных сравнений (больше – меньше, лучше – хуже), чем количественных формальных критериев.

Подготовка нормативной документации по разработке и использованию ИИ в странах ЕС должна осуществляться обязательно не только с привлечением соответствующей комиссии, представителей федеральных органов, бизнеса, ведущих разработчиков, но и в той или иной форме конечных пользователей – представителей гражданского общества.

Крайне важно, чтобы любая форма саморегулирования оценивалась с особой тщательностью и поддавалась проверке, была прозрачной для государственных органов, гражданского общества и бизнеса.

Нормативное регулирование ИИ должно строиться на сочетании юридических норм и саморегулируемых схем. Эта двойственность связана с объектом регулирования. ИИ и в эволюционном, и тем более в революционном варианте – одном из наиболее динамичных технологических пакетов четвертой производственной революции. Право же всегда консервативно. Оно фиксирует нормы и неформальные правила, сложившиеся в прошлом. При невысоких темпах научно-технического прогресса научно-технические разработки можно регулировать с использованием юридических норм. Однако, в условиях экспоненциального роста и высокой динамики исключительно юридическое регулирование будет сдерживать развитие технологий. Именно поэтому и необходим блок саморегулирования.

Саморегулируемые схемы призваны включать в себя, прежде всего, кодексы поведения разработчиков алгоритмов (например, принципы Asilomar), корпоративные правила конфиденциальности, требования к защите данных, протоколы обработки жалоб и контроля за обеспечением требований (например, протоколы, обеспечивающие право на забвение) и т. п. В большинстве случаев в рамках нормативно-саморегулируемой кодификации оптимальным является разделение, когда на стадии разработки в основном действует схема саморегуляции, а на стадии использования ИИ – юридического регулирования.

При этом важно, чтобы любая форма саморегулирования поддавалась оценке, проверке и была достаточно прозрачной для контроля государственными органами. Образцом для этого являются RegTech и SupTech. Что касается пользовательского применения ИИ, то здесь возможно сочетание юридических норм с регулированием «снизу вверх» (по инициативе гражданского общества). Вместо того чтобы полагаться исключительно на законодательное регулирование или саморегулирование со стороны бизнеса, применительно к этой сфере целесообразно юридическое регулирование совместить с протоколами и нормами, разработанными структурами гражданского общества и НКО, и использовать их в качестве отраслевых частных стандартов применения ИИ к данным граждан.

В настоящее время именно таким образом действует мета-регуляторная схема, разработанная альянсом ISEAL. Эта схема устанавливает правила и критерии, которым должны следовать частные регуляторы в сфере оказания услуг, связанных с социальным развитием и экологией. В рамках частных стандартов определяются критерии подотчетности, прозрачности, недискриминации, требования к аудиту и сертификации. Все это, в конечном счете, приводит к повышению уровня доверия между бизнесом, федеральными органами власти и пользователями. Если применить этот порядок к ИИ, то для платформ, алгоритмы которых проверены и постоянно контролируются саморегулируемыми ассоциациями или гражданскими НКО, можно использовать специальный логотип, ярлык, ясно дающий понять конечным пользователям, что именно эти платформы ИИ не несут им никаких угроз и рисков, поскольку подверглись тройной проверке со стороны государства, бизнеса и самих пользователей.

Перечисленные выше формы представляют собой наиболее эффективные алгоритмы делегирования определенных этапов правового регулирования частному сектору и конечным пользователям при обязательном и жестком контроле со стороны государства и в целом органов ЕС.

Наиболее эффективное соединение усилий юридического кодирования, саморегуляции и общественного контроля происходит в тех случаях, когда участниками регулирования совместно определены основные, всеобъемлющие принципы регулирующего вмешательства. В любом случае, базируясь на делегировании и общественном контроле, эти формы обеспечивают большую гибкость, адаптивность, а за счет этого – долговечность регулирования по сравнению с традиционным юридическим нормотворчеством. Как уже отмечалось, нормотворчество не только требует в каждом конкретном случае значительного времени на разработку кодифицирующих актов, но и, как любая правовая норма, устанавливает строгие стандарты на будущее, исходя из прошлого опыта. Чем быстрее и революционнее технологическое развитие, тем в меньшей степени, как само развитие, так и его прикладные результаты могут регулироваться исключительно на правовой основе, по принципу «сверху вниз».

Новый подход ЕС к регулированию новаций базируется именно на смешанном использовании юридических норм, саморегуляции и контроля со стороны гражданского общества. Например, недавно принятые законы о сетевом нейтралитете и о соблюдении авторских прав предполагают, что окончательные решения относительно провайдера интернет-услуг по соблюдению им законов принимаются на основе общественного контроля со стороны подписчиков услуг соответствующим нормативным органом.

В этом отличие европейского подхода от американского и китайского. В американском подходе по большому счету все решает бизнес, а соответственно организации гражданского общества и группы потребителей зачастую протестуют против самоуправства корпораций. В то же время в Китае все решает государство и юридические акты не только созданы государством, но и преследуют исключительно его интересы, иногда в ущерб интересам потребителей. Реализуемый в ЕС подход позволяет балансировать интересы разработчиков, государства и пользователей, и развивает подход к регулированию интернета, который в международном масштабе базируется именно на сочетании глобального частного регулирования, странового государственного контроля и регионального или странового пользовательского подхода.

Для того чтобы системный подход к регулированию ИИ был результативен, его целесообразно разбить на фазы регулирующего вмешательства (например, на установление повестки дня, определение стандартов, разграничения сфер юридической кодификации, бизнес-саморегуляции и гражданского контроля, эффективную систему мониторинга и оценки, обеспечение соблюдения разграничения прав, обязанностей и функций сторон регулирования, и постоянную открытую отчетность об эффективности регулирования).

Принципиально возможны два типа осведомленности о регулировании: соответственно рунное и алгоритмическое. При ручном варианте специально выделенные аналитики с той или иной периодичностью рассматривают функционирование системы во всех ее блоках и фазах и подготавливают аналитические материалы, которые рассматривают эксперты – своеобразные судьи.

По состоянию на 2018 г. в Европе и Китае основной формой была именно ручная. В тоже время в Соединенных Штатах все активнее используется алгоритмическая форма осведомленности. Она предусматривает, что законодательно устанавливаются принципы, которым должны следовать онлайн-платформы при разработке и использовании алгоритмов. На основе этих правил сами платформы разрабатывают алгоритмы, а также дополняют правила путем разработки соответствующей бизнес-модели и формы отчетности перед государственными органами, позволяющими осуществлять мониторинг и оценку платформ. По сути, в Соединенных Штатах впервые в истории создан прецедент публичного законодательного регулирования принципов разработки алгоритмов. Поскольку именно платформенные решения[11] в настоящее время являются основной сферой использования ИИ в бизнесе, можно полагать, что чем дальше, тем больше ручной принцип будет заменяться алгоритмическим.

Принципиальное различие между этими двумя типами регулирования состоит в следующем. Традиционное ручное регулирование предполагает предписывание обязательных норм людям,

1 ... 20 21 22 23 24 25 26 27 28 ... 31
Перейти на страницу:

Комментарии

Обратите внимание, что комментарий должен быть не короче 20 символов. Покажите уважение к себе и другим пользователям!

Никто еще не прокомментировал. Хотите быть первым, кто выскажется?