ხელოვნური ინტელექტის რეგულირების გამოწვევები: სად გადის ზღვარი ინოვაციასა და პასუხისმგებლობას შორის?

ხელოვნური ინტელექტის (AI) რეგულირება

შესავალი

ხელოვნური ინტელექტის (AI) სფერო ათწლეულების განმავლობაში არსებობდა როგორც პერსპექტიული, თუმცა ნაკლებად განვითარებული ტექნოლოგია. მიუხედავად მისი დიდი პოტენციალისა, მასზე საუბარი ხშირად ზედაპირულად და ჰიპოთეტურად მიიჩნეოდა. ბოლო ათწლეულის განმავლობაში კი ტექნოლოგიის სწრაფმა განვითარებამ გამოიწვია სერიოზული დისკუსიები და შეშფოთება, რაც ყურადღებას ამახვილებს AI-ის პოტენციურ საფრთხეებსა და საჭირო რეგულაციებზე. მიუხედავად იმისა, რომ იზრდება კონსენსუსი იმაზე, რომ AI საჭიროებს რეგულირებას, კვლავ არ არსებობს ერთიანი ხედვა იმაზე, თუ როგორ უნდა მოხდეს მისი რეგულირება, რა უნდა იყოს რეგულაციის ობიექტი და ვინ უნდა მართოს ეს პროცესი. წინამდებარე ქეისში დეტალურად განვიხილავთ, თუ რა საფრთხეებს წარმოადგენს AI, როგორ პასუხობენ ამ გამოწვევებს სხვადასხვა ქვეყნები და რა რეგულაციებია საჭირო.

AI-ის რეგულირების საჭიროება და მისი ძირითადი მიზეზები

ხელოვნური ინტელექტის განვითარებამ გამოიწვია ახალი შესაძლებლობების გაჩენა, მაგრამ ასევე გააჩინა სერიოზული რისკები, რომლებიც გავლენას ახდენს როგორც ტექნოლოგიის შემქმნელებზე, ისე საზოგადოებაზე. ერთ-ერთი ყველაზე ცნობილი საფრთხე, რომელსაც AI წარმოადგენს, არის „ტერმინატორის“ ფილმების სიუჟეტში ნაჩვენები „მკვლელი რობოტები“. ეს სცენარი ხაზს უსვამს იმ შიშს, რომ ტექნოლოგია შეიძლება განვითარდეს ისე, რომ ადამიანის კონტროლიდან გამოვიდეს და საკუთარ მიზნებს დაექვემდებაროს.

მიუხედავად იმისა, რომ მსგავსი სცენარები ჯერ კიდევ ჰიპოთეტურია, არსებობს სხვა რეალური რისკები, რომლებიც უკვე ამჟამად იჩენს თავს AI ტექნოლოგიებში. AI-ის ზოგიერთი აპლიკაცია უკვე უარყოფითად მოქმედებს ადამიანებზე, რაც ქმნის კრიტიკულ პრობლემებს. მაგალითები არის შემთხვევებს, როდესაც AI სისტემები, რომლებიც პასუხისმგებელნი არიან გადაწყვეტილებების მიღებაზე, იწვევენ დისკრიმინაციას, ან არასწორად აფასებენ მონაცემებს.

რეალური მაგალითები:

1. Google Photos-ის სკანდალი (2015 წ.): Google Photos-ის AI სისტემამ შეცდომით მონიშნა შავკანიანი ადამიანები, როგორც „გორილები“. ეს იყო ტექნიკური ხარვეზი, რომელმაც გამოიწვია დიდი საზოგადოებრივი განხილვა და აჩვენა, რომ AI სისტემების არასწორად მუშაობამ შეიძლება დისკრიმინაციული შედეგები გამოიწვიოს.
2. AI სისტემების არასწორი შეფასებები: სხვადასხვა AI სისტემები, რომლებიც შექმნილია კანდიდატების შეფასებისთვის, დისკრიმინაციულად მოქმედებენ გენდერული ნიშნით. მაგალითად, AI სისტემები, რომლებიც შეიქმნა სამსახურში ასაყვანი კანდიდატების შერჩევის მიზნით, უპირატესობას ანიჭებდნენ მამაკაცებს, მიუხედავად იმისა, რომ განაცხადის დროს არც სახელი და არც გენდერი არ იყო მითითებული.

AI-ის რეგულირების ორი ძირითადი მიმართულება

AI რეგულაციის მოთხოვნები ხშირად იყოფა ორ მთავარ მიმართულებად:

1. AI უსაფრთხოების მომხრეები (AI doomers): ეს ჯგუფი ფიქრობს, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა შესაძლოა ადამიანებისთვის სერიოზული საფრთხე წარმოშვას. მათი აზრით, ერთ-ერთი მთავარი საშიშროება არის ის, რომ AI სისტემებს შეუძლიათ თვითგანვითარება, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს მათი სწრაფი „აღზევება“, ადამიანის კონტროლიდან გამოსვლა და საკუთარი მოტივებით მოქმედება. მსგავსი სცენარები მოიცავს მაგალითად ბიოლოგიური იარაღის შექმნის შესაძლებლობას, კიბერ შეტევებს და ტერორისტული აქტების ორგანიზებას. 
2. AI ეთიკის მომხრეები (AI ethics camp): ეს ჯგუფი ყურადღებას ამახვილებს რეალურ, თანამედროვე საფრთხეებზე, რომლებიც უკვე იჩენს თავს AI ტექნოლოგიებში. ისინი თვლიან, რომ ყურადღება უნდა გამახვილდეს რეალურ რისკებზე, როგორიცაა დისკრიმინაცია, AI-ს მიერ გენერირებული დეზინფორმაცია და ინტელექტუალური საკუთრების უფლებების დარღვევა.

სხვადასხვა ქვეყნების მიდგომები AI-ის რეგულირებისადმი

სხვადასხვა ქვეყნები განსხვავებულ მიდგომებს იყენებენ AI ტექნოლოგიების რეგულირების კუთხით. ზოგი ქვეყანა მეტ ყურადღებას აქცევს თვითრეგულირებას, ხოლო სხვები – მკაცრ საკანონმდებლო რეგულაციებს. 

1. ამერიკის მიდგომა: ამერიკაში AI რეგულაციები უმეტესად ეყრდნობა თვითრეგულირებას და კომპანიების ნებაყოფლობით ვალდებულებებს. ჯო ბაიდენის 2023 წლის აღმასრულებელი განკარგულება მოითხოვს, რომ კომპანიები, რომლებიც იყენებენ 1026-ზე მეტ კომპიუტერულ ოპერაციას AI მოდელების შესაქმნელად, აცნობონ ხელისუფლებას და წარუდგინონ უსაფრთხოების ტესტების შედეგები. თუმცა, დანარჩენ სფეროებში კვლავ მოქმედებს თვითრეგულირების პრინციპი.
2. ჩინეთის მიდგომა: ჩინეთი იყენებს მკაცრ რეგულაციებს, რომლებიც სახელმწიფო კონტროლს მოიცავს. AI მოდელების სასწავლო მონაცემები და შედეგები უნდა იყოს „ჭეშმარიტი და ზუსტი“ და უნდა ასახავდეს „სოციალიზმის ძირითად ღირებულებებს“. ამ წესებით ჩინეთის მთავრობას შეუძლია ფართო კონტროლი AI სისტემებზე და მონაცემთა ნაკადებზე.
3. ევროპის მიდგომა: ევროპა ცდილობს იპოვოს დაბალანსებული მიდგომა. ევროკავშირის AI აქტი, რომელიც 2024 წლის აგვისტოში შევიდა ძალაში, ქმნის პირველ სრულყოფილ რეგულაციებს, რომლებიც ახდენენ AI აპლიკაციების კლასიფიკაციას მათი რისკის მიხედვით. AI ტექნოლოგიები, რომლებიც გამოიყენება დაბალი რისკის მქონე სექტორებში, ნაკლებად რეგულირდება, ხოლო მაღალ რისკის მქონე სექტორებში გამოყენებული სისტემები ექვემდებარებიან მკაცრ კონტროლს.

გლობალური რეგულაციის გამოწვევები და პერსპექტივები

გლობალური სტანდარტების შექმნა AI რეგულირებისთვის არის ერთ-ერთი მთავარი გამოწვევა, რომელსაც მსოფლიოს ქვეყნებმა ერთად უნდა უპასუხონ. სხვადასხვა ქვეყნებში არსებული განსხვავებული რეგულაციები ქმნის სირთულეს გლობალური თანამშრომლობისთვის და შესაძლოა დაბრკოლებად იქცეს AI-ის გლობალური განვითარების პროცესში.

საერთაშორისო თანამშრომლობა: G7-ის შეხვედრაზე, რომელიც 2023 წელს იაპონიაში გაიმართა, წამოიწყეს „ჰიროშიმას პროცესი“, რომელიც მიზნად ისახავს გლობალური სტანდარტების შექმნას AI ტექნოლოგიებისთვის. ამ პროცესში ჩართულია OECD, რაც შესაძლებლობას აძლევს ბევრ მდიდარ ქვეყანას ითანამშრომლონ და შეიმუშაონ შესაბამისი რეგულაციები.

დასკვნა

AI-ის რეგულირების საჭიროება დღითიდღე მზარდია, რადგან ტექნოლოგიის განვითარება წარმოქმნის როგორც ახალ შესაძლებლობებს, ისე სერიოზულ საფრთხეებს. სხვადასხვა ქვეყნები განსხვავებულად უყურებენ AI რეგულირების აუცილებლობას და მიდგომებს, რაც დამოკიდებულია მათ პოლიტიკურ და სოციალურ მიზნებზე. გლობალური თანამშრომლობა და ახალი ინსტიტუტების შექმნა შეიძლება გახდეს AI ტექნოლოგიების უსაფრთხო გამოყენების უზრუნველსაყოფად ერთ-ერთი მთავარი კომპონენტი.

ქეისის კითხვები

1. რა სახის რეგულაციებია საჭირო ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიებისთვის და როგორ უნდა განისაზღვროს მათი სიმკაცრე?
2. როგორ შეიძლება გლობალური სტანდარტების შექმნა და რა სირთულეები შეიძლება წარმოიშვას სხვადასხვა ქვეყნის რეგულაციებში?
3. რა რისკებს შეიძლება შეიცავდეს AI რეგულაციების არასწორად მართვა და როგორ შეიძლება ამ რისკების შემცირება?

წყარო

Economist: “AI needs regulation, but what kind, and how much?”