AI-ի վերաբերյալ միջազգային համագործակցության ամրապնդում

Գործադիր ամփոփագիր

Արհեստական ​​ինտելեկտի վերաբերյալ միջազգային համագործակցություն՝ ինչու, ինչ և ինչպես

2017 թվականից ի վեր, երբ Կանադան դարձավ առաջին երկիրը, որը որդեգրեց արհեստական ​​ինտելեկտի ազգային ռազմավարություն, առնվազն 60 երկիր որդեգրել է արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) քաղաքականության ինչ-որ ձև: Մինչև 2030 թվականը համաշխարհային արտադրանքի 16 տոկոսով կամ 13 տրիլիոն ԱՄՆ դոլարի գնահատված աճի հեռանկարը հանգեցրել է աննախադեպ մրցավազքի՝ խթանելու AI-ի կիրառումը արդյունաբերության, սպառողական շուկաների և պետական ​​ծառայությունների ոլորտում: Համաշխարհային կորպորատիվ ներդրումները արհեստական ​​ինտելեկտում 2020 թվականին հասել են 60 միլիարդ ԱՄՆ դոլարի և նախատեսվում է կրկնապատկել մինչև 2025 թվականը:

Միևնույն ժամանակ, արհեստական ​​ինտելեկտի գլոբալ ստանդարտների մշակման աշխատանքները հանգեցրել են զգալի զարգացումների տարբեր միջազգային կառույցներում։ Դրանք ներառում են AI-ի և՛ տեխնիկական ասպեկտները (ստանդարտների մշակման կազմակերպություններում (SDO), ինչպիսիք են ստանդարտացման միջազգային կազմակերպությունը (ISO), Միջազգային էլեկտրատեխնիկական հանձնաժողովը (IEC), և Էլեկտրական և էլեկտրոնիկայի ինժեներների ինստիտուտը (IEEE), ի թիվս այլոց) և պատասխանատու AI-ի էթիկական և քաղաքականության չափումները: Բացի այդ, 2018-ին G-7-ը համաձայնեց հաստատել AI-ի վերաբերյալ Գլոբալ գործընկերություն, որը բազմաշահառու նախաձեռնություն է, որն աշխատում է նախագծերի վրա՝ ուսումնասիրելու կարգավորիչ խնդիրները և AI զարգացման հնարավորությունները: Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպությունը (ՏՀԶԿ) գործարկել է արհեստական ​​ինտելեկտի քաղաքականության դիտորդական գրասենյակը՝ աջակցելու և տեղեկացնելու AI քաղաքականության մշակմանը: Մի քանի այլ միջազգային կազմակերպություններ ակտիվացել են AI-ի պատասխանատու զարգացման համար առաջարկվող շրջանակների մշակման գործում:

Բացի այդ, պետական ​​և մասնավոր կազմակերպությունների կողմից հայտարարագրերի և շրջանակների տարածում է գրանցվել, որոնք ուղղված են պատասխանատու արհեստական ​​ինտելեկտի զարգացմանն ուղղորդելուն: Թեև դրանցից շատերը կենտրոնանում են ընդհանուր սկզբունքների վրա, վերջին երկու տարիներին ջանքեր են գործադրվել սկզբունքները գործի դնելու քաղաքականության լիարժեք շրջանակների միջոցով: Կանադայի հրահանգը կառավարությունում արհեստական ​​ինտելեկտի օգտագործման վերաբերյալ, Սինգապուրի մոդելային AI կառավարման շրջանակը, Ճապոնիայի մարդակենտրոն AI-ի սոցիալական սկզբունքները և AI-ի էթիկան և անվտանգությունը հասկանալու համար Միացյալ Թագավորության ուղեցույցը այս առումով առաջատար են եղել. դրանց հետևեց ԱՄՆ-ի ուղեցույցը դաշնային գործակալություններին AI-ի կարգավորման վերաբերյալ և գործադիր հրամանն այն մասին, թե ինչպես պետք է այդ գործակալությունները օգտագործեն AI-ն: Բոլորովին վերջերս, AI-ի կանոնակարգի ընդունման ԵՄ առաջարկը նշանավորեց արհեստական ​​ինտելեկտը կարգավորող համապարփակ օրենսդրական սխեմայի ներդրման առաջին փորձը:

Համաշխարհային կորպորատիվ ներդրումները արհեստական ​​ինտելեկտում 2020 թվականին հասել են 60 միլիարդ ԱՄՆ դոլարի և նախատեսվում է կրկնապատկել մինչև 2025 թվականը:

Ուսումնասիրելով, թե ինչպես կարելի է համապատասխանեցնել այս տարբեր քաղաքականություն մշակելու ջանքերը, մենք կենտրոնանում ենք միջազգային համագործակցության ուժեղացման առավել համոզիչ պատճառների վրա (ինչու). խնդիրները և քաղաքականության տիրույթները, որոնք առավել պատրաստ են ընդլայնված համագործակցության համար (ինչ); և գործիքներն ու ֆորումները, որոնք կարող են օգտագործվել՝ հասնելու զգալի արդյունքների՝ ինտելեկտուալ արհեստական ​​ինտելեկտի միջազգային ստանդարտների առաջխաղացման, կարգավորող համագործակցության և համատեղ R&D նախագծերի՝ գլոբալ մարտահրավերներին դիմակայելու համար (ինչպես): Այս զեկույցի վերջում մենք թվարկում ենք այն թեմաները, որոնք մենք առաջարկում ենք ուսումնասիրել մեր առաջիկա խմբային քննարկումներում:

Ինչու է կարևոր AI-ի վերաբերյալ միջազգային համագործակցությունը

Նույնիսկ ավելին, քան գիտության և ճարտարագիտության շատ ոլորտները 21-րդ դարում, միջազգային AI լանդշաֆտը խորապես համագործակցում է, հատկապես երբ խոսքը վերաբերում է հետազոտություններին, նորարարություններին և ստանդարտացմանը: Միջազգային համագործակցությունը պահպանելու և ընդլայնելու մի քանի պատճառ կա:

1. AI-ի հետազոտությունն ու զարգացումը գնալով ավելի բարդ և ռեսուրսներ պահանջող աշխատանք է, որի մասշտաբը կարևոր առավելություն է: Կառավարությունների և AI հետազոտողների և մշակողների միջև ազգային սահմանների միջև համագործակցությունը կարող է առավելագույնի հասցնել մասշտաբի առավելությունը և օգտագործել համեմատական ​​առավելությունները փոխադարձ շահի համար: Միջազգային համագործակցության բացակայությունը կհանգեցնի ինտելեկտուալ ինտելեկտի կարողությունների մեջ մրցակցային և կրկնակի ներդրումների՝ ստեղծելով ավելորդ ծախսեր և յուրաքանչյուր կառավարություն ավելի վատթարացնելով AI արդյունքները: Արհեստական ​​ինտելեկտի զարգացման համար օգտագործվող մի քանի էական միջոցներ, ներառյալ բարձրորակ տվյալների հասանելիությունը (հատկապես վերահսկվող մեքենայական ուսուցման համար) և լայնածավալ հաշվողական կարողությունները, գիտելիքները և տաղանդը, օգուտ են քաղում մասշտաբից:
2. Պատասխանատու AI-ի համար ընդհանուր համաձայնեցված ժողովրդավարական սկզբունքների վրա հիմնված միջազգային համագործակցությունը կարող է օգնել կենտրոնանալ AI-ի պատասխանատու զարգացման վրա և վստահություն ստեղծել: Թեև զգալի առաջընթաց է գրանցվել պատասխանատու AI-ի հարցում համապատասխանեցնելու հարցում, այնուամենայնիվ, կան տարբերություններ՝ նույնիսկ AI-ի վերաբերյալ համագործակցության ֆորումի (FCAI) մասնակիցների միջև: Արհեստական ​​ինտելեկտի կառավարման հաջորդ քայլերը ներառում են արհեստական ​​ինտելեկտի սկզբունքների թարգմանությունը քաղաքականության, կարգավորող շրջանակների և ստանդարտների: Սրանք կպահանջեն ավելի խորը հասկանալ, թե ինչպես է AI-ն աշխատում գործնականում և աշխատում է սկզբունքների գործարկման միջոցով կոնկրետ համատեքստերում և անխուսափելի փոխզիջումների դեպքում, որոնք կարող են առաջանալ, երբ որոնել AI, որը և՛ ճշգրիտ է, և՛ բացատրելի: Արդյունավետ համագործակցությունը կպահանջի կոնկրետ քայլեր կոնկրետ ոլորտներում, որոնք այս զեկույցի առաջարկությունների նպատակն է առաջարկել:
3. Երբ խոսքը վերաբերում է կարգավորմանը, տարբեր մոտեցումները կարող են խոչընդոտներ ստեղծել նորարարության և տարածման համար: Թվային ինքնիշխանության գաղափարների շուրջ ներքին արհեստական ​​ինտելեկտի զարգացմանը խթանելու կառավարությունների ջանքերը կարող են բացասական հետևանքներ ունենալ, ինչպիսիք են տվյալների հասանելիության սահմանափակումները, տվյալների տեղայնացումը, խտրական ներդրումները և այլ պահանջներ: Նմանապես, ռիսկերի դասակարգման տարբեր ռեժիմները և կարգավորող պահանջները կարող են մեծացնել ծախսերն այն ձեռնարկությունների համար, ովքեր ձգտում են սպասարկել արհեստական ​​ինտելեկտի համաշխարհային շուկան: Կառավարական AI կանոնակարգերը կարող են անհրաժեշտություն առաջացնել AI մոդելների կառուցման տատանումներ, որոնք կարող են մեծացնել AI համակարգի կառուցման համար անհրաժեշտ աշխատանքը՝ հանգեցնելով համապատասխանության ավելի բարձր ծախսերի, որոնք անհամաչափորեն ազդում են փոքր ընկերությունների վրա: Տարբեր կանոնակարգերը կարող են նաև ստիպել փոփոխվել տվյալների հավաքածուների հավաքագրման և պահպանման մեջ՝ ստեղծելով լրացուցիչ բարդություն տվյալների համակարգերում և նվազեցնելով AI-ի համար տվյալների ընդհանուր օգտակարությունը: Նման հավելյալ ծախսերը կարող են կիրառվել AI-ի՝ որպես ծառայության, ինչպես նաև ապարատային-ծրագրային համակարգերի վրա, որոնք ներառում են AI լուծումներ, ինչպիսիք են ինքնավար մեքենաները, ռոբոտները կամ թվային բժշկական սարքերը: Ընդլայնված համագործակցությունը առանցքային է ավելի մեծ շուկա ստեղծելու համար, որտեղ տարբեր երկրներ կարող են փորձել օգտագործել իրենց մրցակցային առավելությունները: Օրինակ, ԵՄ-ն ձգտում է ձեռք բերել մրցակցային առավելություն արդյունաբերական AI-ում. ԵՄ ձեռնարկությունները կարող են շահագործել այդ AI-ն՝ առանց այլ իրավասության պահանջներին համապատասխանելու համար էական վերաճարտարագիտություն ներգրավվելու հեռանկարի:
4. Արհեստական ​​ինտելեկտի կարգավորման հիմնական ասպեկտների համադրումը կարող է թույլ տալ, որ մասնագիտացված ընկերությունները զարգացնեն արհեստական ​​ինտելեկտի զարգացման մեջ: Նման ընկերությունները ստեղծում են բիզնես՝ զարգացնելով փորձաքննություն մասնագիտացված AI համակարգում, այնուհետև դրանք լիցենզավորելով այլ ընկերություններին՝ որպես ավելի լայն գործիքի մի մաս: Քանի որ AI-ն դառնում է ավելի համատարած, շատ ոլորտներում կարող են առաջանալ մասնագիտացված AI համակարգերի բարդ կուտակումներ: Ավելի բաց գլոբալ շուկան ընկերությանը թույլ կտա օգտվել թվային մատակարարման շղթաներից՝ օգտագործելով Կանադայում կառուցված բնական լեզվի մոդելով մեկ արտադրանք, Ճապոնիայում վերապատրաստված տեսավերլուծության ալգորիթմ և Ֆրանսիայում մշակված ցանցային վերլուծություն: Նման մասնագիտացված ընկերությունների կողմից գլոբալ մրցակցության ապահովումը կխրախուսի ավելի առողջ շուկաներ և ավելի շատ AI նորարարություն:
5. Առևտրի ոլորտում ընդլայնված համագործակցությունը կարևոր է ապրանքների և տվյալների հոսքի անհիմն սահմանափակումներից խուսափելու համար, ինչը էապես կնվազեցնի AI-ի տարածման հեռանկարային օգուտները: Թեև տվյալների և ինքնիշխանության ռազմավարական նշանակությունը շատ երկրներում առաջացրել է արդյունաբերական քաղաքականության օրինական նախաձեռնություններ, որոնք ուղղված են մնացած աշխարհից կախվածությունը քարտեզագրելուն և նվազեցնելուն, պրոտեկցիոնիստական ​​միջոցառումները կարող են վտանգել գլոբալ համագործակցությունը, ազդել համաշխարհային արժեքային շղթաների վրա և բացասաբար ազդել սպառողների ընտրության վրա: , դրանով իսկ նվազեցնելով շուկայի չափը և ընդհանուր դրդապատճառները՝ ներդրում կատարելու իմաստալից AI լուծումներում:
6. Անհրաժեշտ է ընդլայնված համագործակցություն՝ գլոբալ մարտահրավերներին դիմակայելու համար AI լուծումների ներուժն օգտագործելու համար: Ոչ մի երկիր չի կարող մենակ գնալ արհեստական ​​ինտելեկտի հարցում, հատկապես, երբ խոսքը վերաբերում է տվյալների փոխանակմանը և արհեստական ​​ինտելեկտի կիրառմանը գլոբալ մարտահրավերներին դիմակայելու համար, ինչպիսիք են կլիմայի փոփոխությունը կամ համաճարակի պատրաստվածությունը: FCAI-ում ներգրավված կառավարությունները կիսում են AI-ի ներդրման շահերը գլոբալ սոցիալական, հումանիտար և բնապահպանական օգուտների համար: Օրինակ, ԵՄ-ն առաջարկում է կիրառել արհեստական ​​ինտելեկտ՝ իր Կանաչ գործարքին աջակցելու համար, իսկ G-7-ը և GPAI-ը կոչ են արել օգտագործել AI-ն ՄԱԿ-ի Կայուն զարգացման նպատակների համար: Համատեղ լուսնային նկարները կարող են համախմբել ռեսուրսները՝ օգտագործելու AI-ի և հարակից տեխնոլոգիաների ներուժը՝ լուծելու հիմնական գլոբալ խնդիրները այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են առողջապահությունը, կլիմայական գիտությունը կամ գյուղատնտեսությունը, միևնույն ժամանակ, երբ նրանք հնարավորություն են տալիս միասին փորձարկել պատասխանատու AI-ի մոտեցումները:
7. Համախոհ երկրների միջև համագործակցությունը կարևոր է ժողովրդավարության, խոսքի ազատության և մարդու այլ իրավունքների բացության և պաշտպանության հիմնական սկզբունքները վերահաստատելու համար: Տեխնո-ավտորիտար ռեժիմների (օրինակ՝ Չինաստանի) կողմից AI լուծումների անսահմանափակ օգտագործման հետ կապված ռիսկերը քաղաքացիներին ենթարկում են մարդու իրավունքների պոտենցիալ խախտումների և սպառնում են կիբերտարածությունը բաժանել անհամատեղելի տեխնոլոգիական կույտերի և մասնատել AI R&D համաշխարհային գործընթացը:

Այն փաստը, որ միջազգային համագործակցությունը կառավարությունների AI ռազմավարությունների տարրն է, ցույց է տալիս, որ կառավարությունները գնահատում են արհեստական ​​ինտելեկտի զարգացման և սահմաններից դուրս համագործակցության միջև կապը: Այս զեկույցը վերաբերում է այս կապի իրականացման կոնկրետ ուղիներին։

Մարս վայրէջք այսօր ժամանակով

Միևնույն ժամանակ, միջազգային համագործակցությունը չպետք է մեկնաբանվի որպես ամբողջական գլոբալ ներդաշնակեցում. երկրները օրինաչափորեն տարբերվում են ազգային ռազմավարական առաջնահերթություններով, իրավական ավանդույթներով, տնտեսական կառուցվածքներով, ժողովրդագրությամբ և աշխարհագրությամբ: Միջազգային համագործակցությունը, այնուամենայնիվ, կարող է ստեղծել հավասար մրցակցային դաշտ, որը երկրներին հնարավորություն կտա ներգրավվել Արհեստական ​​ինտելեկտի ոլորտում արդյունավետ համագործակցության մեջ. համաձայնեցնել հիմնական սկզբունքները և հնարավորության դեպքում փնտրել համատեղ արդյունքներ, բայց նաև մրցակցել համաշխարհային մակարդակով լավագույն լուծումների համար: Համատեղ սկզբունքների և արժեքների վրա հիմնված ամուր համագործակցությունը հանդիսանում է արհեստական ​​ինտելեկտի հաջող ազգային զարգացման հիմքը:

Կանոններ, ստանդարտներ և R&D նախագծեր. Համագործակցության հիմնական ոլորտները

Կլոր սեղանների, այլ քննարկումների և հետազոտությունների միջոցով միջազգային արհեստական ​​ինտելեկտի կառավարման մեր ուսումնասիրությունը հանգեցրեց մեզ բացահայտելու երեք հիմնական ոլորտներ, որտեղ ընդլայնված համագործակցությունը կբերի արդյունավետ՝ կարգավորող քաղաքականություն, ստանդարտների սահմանում և համատեղ հետազոտություն և զարգացում (R&D) նախագծեր: Ստորև մենք ամփոփում ենք այս ոլորտներից յուրաքանչյուրում համագործակցության զարգացման ուղիները, ինչպես նաև կարճաժամկետ, ինչպես նաև երկարաժամկետ հեռանկարում հնարավոր համագործակցության աստիճանը:

Համագործակցություն կարգավորող քաղաքականության վերաբերյալ

Արհեստական ​​ինտելեկտի քաղաքականության մշակումը բոլոր երկրներում համեմատաբար վաղ փուլերում է, և, հետևաբար, ժամանակին և կենտրոնացված միջազգային համագործակցությունը կարող է օգնել համապատասխանեցնել AI-ի քաղաքականությունն ու կանոնակարգերը:

Միջազգային կարգավորիչ համագործակցությունը ներուժ ունի նվազեցնելու առևտրի կարգավորիչ բեռը և խոչընդոտները, խթանել AI-ի զարգացումն ու օգտագործումը և բարձրացնել շուկայական մրցակցությունը համաշխարհային մակարդակում: Ասել է թե՝ երկրները տարբերվում են իրավական ավանդույթներով, տնտեսական կառուցվածքով, արհեստական ​​ինտելեկտի համեմատական ​​առավելություններով, քաղաքացիական և հիմնարար իրավունքների կշռադատմամբ, ինչպես նաև նախկին կարգավորման և նախկինում կատարման և դատական ​​համակարգերի միջև հավասարակշռությամբ: Նման տարբերությունները կդժվարացնեն ամբողջական կարգավորող կոնվերգենցիայի հասնելը: Իրոք, արհեստական ​​ինտելեկտի ազգային ռազմավարություններն ու քաղաքականությունները արտացոլում են AI-ի համար համապարփակ կարգավորող շրջանակի շարժվելու երկրների պատրաստակամության տարբերությունները: Չնայած այս տարբերություններին, արհեստական ​​ինտելեկտի քաղաքականության մշակումը բոլոր երկրներում համեմատաբար վաղ փուլերում է, և, հետևաբար, ժամանակին և կենտրոնացված միջազգային համագործակցությունը կարող է օգնել համապատասխանեցնել AI-ի քաղաքականությունն ու կանոնակարգերը:

Այս ֆոնի վրա խելամիտ է ենթադրել, որ արհեստական ​​ինտելեկտի քաղաքականության մշակումն այս փուլում ավելի քիչ է ներառված նախկինում գոյություն ունեցող իրավական ավանդույթների կամ շրջանակների մեջ, և, հետևաբար, այս ոլորտում միջազգային համագործակցությունը կարող է հասնել ինտեգրման ավելի բարձր մակարդակների: Հետևյալ ոլորտները համագործակցության համար ի հայտ են եկել FCAI-ի երկխոսություններից և մեր այլ ուսումնասիրություններից:

• Միջազգային համագործակցության կառուցում AI քաղաքականության մեջ: FCAI-ի կառավարությունները պետք է ճանաչեն արհեստական ​​ինտելեկտի հետ կապված միջազգային ներգրավվածության անհրաժեշտությունը՝ պարտավորվելով հետամուտ լինել միմյանց և այլ միջազգային գործընկերների հետ համակարգելուն՝ նախքան տեղական AI նախաձեռնություններ ընդունելը:
• Կարգավորիչ նպատակներով AI-ի ընդհանուր, տեխնոլոգիական չեզոք սահմանում: Ելնելով FCAI-ի մասնակիցների սահմանումներից և ՏՀԶԿ-ի փորձագիտական ​​խմբի աշխատանքի հիման վրա՝ AI-ի ընդհանուր սահմանման վրա մերձենալը և համատեղ աշխատանքը՝ աստիճանաբար թարմացնելու արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգի նկարագրությունը, դրա հնարավոր կոնֆիգուրացիաներն ու տեխնիկան, հնարավոր է և արդեն մասամբ ընթացքի մեջ է: Ընդհանուր սահմանումը կարևոր է արհեստական ​​ինտելեկտի ոլորտում ապագա համագործակցությունն ուղղորդելու համար և որոշում է հավակնությունների այն մակարդակը, որին կարելի է հասնել նման գործընթացով:
• Հիմնվելով AI կարգավորման ռիսկերի վրա հիմնված մոտեցման վրա: Մի շարք կառավարություններ և այլ մարմիններ հաստատել են AI-ի նկատմամբ ռիսկերի վրա հիմնված մոտեցումը ազգային ռազմավարություններում և երկկողմ կամ բազմակողմ համատեքստերում: Հատկանշական է, որ ռիսկերի վրա հիմնված մոտեցումը առանցքային է AI-ի քաղաքականության մշակման երկու ամենահայտնի օրինակների՝ ԱՄՆ-ի և ԵՄ-ի քաղաքականության շրջանակներում: Այս վերջին, ընդհանուր առմամբ զուգահեռ զարգացումները դուռ են բացել միջազգային համագործակցության զարգացման համար՝ ռիսկերի դեմ պայքարի ուղիների վերաբերյալ՝ միաժամանակ առավելագույնի հասցնելով օգուտները: Այնուամենայնիվ, ռիսկերի վրա հիմնված մոտեցման շուրջ մերձեցման մարտահրավերներ կան: Ռիսկերի հստակ բացահայտման և դասակարգման շուրջ երկխոսությունը, օգուտ-ռիսկ վերլուծության մոտեցումները, հնարավոր սերտաճումը այն դեպքերի վերաբերյալ, երբ ռիսկերը չափազանց բարձր են՝ մեղմացնելու համար, և ռիսկի գնահատման տեսակը, որը պետք է իրականացվի և ով պետք է կատարի այն, մեծապես օգուտ կբերի համագործակցությանը: ռիսկի վրա հիմնված մոտեցման վրա:
• Փորձի փոխանակում և արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգերի աուդիտի համար ընդհանուր չափանիշների և ստանդարտների մշակում: AI-ի և ալգորիթմների հաշվետվողականության ոլորտը եղել է քաղաքացիական հասարակության կազմակերպությունների, ինչպես նաև կառավարությունների լայն և արժեքավոր աշխատանքի առարկա: Լավ փորձի փոխանակումը և, ի վերջո, արհեստական ​​ինտելեկտի աուդիտի ընդհանուր, կամ առնվազն համատեղելի շրջանակը կվերացնի զգալի խոչընդոտները AI լուծումների իսկապես միջազգային շուկայի զարգացման համար: Այն նաև կնպաստի երրորդ կողմի աուդիտի ստանդարտների առաջացմանը և AI աուդիտի միջազգային շուկայի առաջխաղացմանը, որը կարող է օգուտներ բերել որակի, գնի և AI գործարկողների համար աուդիտորական ծառայությունների հասանելիության առումով: Բացի այդ, արհեստական ​​ինտելեկտի աուդիտի, մոնիտորինգի և վերահսկողության պրակտիկայի և միջազգային ստանդարտների փոխանակումը զգալիորեն կօգնի քաղաքական համայնքին արագ պահել շուկայի մոնիտորինգը:
• Կարգավորող ավազատուփերի միասնական հարթակ: Նույնիսկ առանց ռիսկերի գնահատման կամ կարգավորող միջոցառումների մերձեցման, կարգավորիչ ուսուցման միջազգային հարթակը, որը ներառում է FCAI-ին մասնակցող բոլոր կառավարությունները և, հնարավոր է, այլոց, խոստումնալից միջոց է AI-ի վերաբերյալ միջազգային համագործակցության խորացման համար: Նման հարթակը կարող է հյուրընկալել արհեստական ​​ինտելեկտի վրա միացված նորարարությունների, ներառյալ կարգավորիչ ավազատուփերի, ընթացիկ փորձերի միջազգային պահոց: Քանի որ ավազարկղերի օգտագործումը կառավարությունների համար դառնում է ավելի տարածված միջոց՝ փորձարկելու արհեստական ​​ինտելեկտի նոր լուծումների կենսունակությունը և համապատասխանությունը օրենսդրական և կարգավորող պահանջներին համապատասխան, ընթացիկ կառավարության նախաձեռնությունների վերաբերյալ տեղեկատվության թարմացումը կարող է խնայել ռեսուրսները և տեղեկացնել AI մշակողներին և քաղաքականություն մշակողներին: Տարբեր վարչակազմերում արհեստական ​​ինտելեկտի ավազարկղերի չափանիշները և ընդհանուր ձևավորումը կարող են նաև մեծացնել այս գործընթացների հեռանկարային օգուտներն ու ազդեցությունը, քանի որ համաշխարհային շուկա մուտք գործելու ցանկություն ունեցող ծրագրավորողները կարող են մեկ մասնակից երկրում անցնել ավազատուփի գործընթացը:
• Համագործակցություն կառավարությունում արհեստական ​​ինտելեկտի օգտագործման վերաբերյալ. գնումներ և հաշվետվողականություն: FCAI-ում հետագա փոխանակման և համագործակցության բնական թեկնածուն AI լուծումների ընդունումն է կառավարությունում, ներառյալ ինչպես հետին պլանային լուծումները, այնպես էլ ավելի շատ հանրային ծրագրեր: Կարևոր ձեռքբերում կլինի նաև լավ փորձի և ընդհանուր դասերի փոխանակումն այն մասին, թե ինչ է աշխատում կառավարությունում արհեստական ​​ինտելեկտը տեղակայելիս: Այս առումով կարևոր ոլորտներն են գնումները և տեղակայման արդյունավետ վերահսկողությունը:
• Ոլորտային համագործակցություն AI-ի օգտագործման դեպքերի վերաբերյալ. Ոլորտին հատուկ մոտեցումը կարող է ապահովել կարգավորող որոշակիության ավելի բարձր մակարդակ: Ֆինանսական ոլորտներում հիմնական չափանիշները, ինչպիսիք են արդարությունը, խտրականությունը և թափանցիկությունը, վաղուց ենթարկվել են լայնածավալ կարգավորող միջամտության, և ոլորտային կարգավորումը պետք է ապահովի շարունակականություն՝ հաշվի առնելով AI-ի աճող կիրառումը: Առողջապահության և դեղագործության ոլորտում արհեստական ​​ինտելեկտի օգտագործումը և՛ որպես ինքնուրույն լուծում, և՛ բժշկական սարքերում ներառված, առաջացրել է շատ կոնկրետ, տեխնիկական քննարկում ռիսկի վրա հիմնված մոտեցման վերաբերյալ, որը պետք է որդեգրվի և արդեն հնարավորություն է տվել արժեքավոր ոլորտային նախաձեռնություններ: Տարբեր ստանդարտների և չափանիշների ընդունումը ոլորտային կարգավորման մեջ կարող է մեծացնել կարգավորիչ ծախսերը մշակողների համար, ովքեր ցանկանում են սպասարկել մեկից ավելի ոլորտներ և երկրներ իրենց AI լուծումներով: Նման խաչաձև շրջանակում կարգավորման հասուն ոլորտներից օրինակներ, ինչպիսիք են ֆինանսները և առողջապահությունը, կարող են նաև դառնալ կարգավորիչ ավազատուփի ձև՝ ապագայում այլ ոլորտների համար կարգավորումը մոդելավորելու համար:

Համագործակցություն տվյալների փոխանակման շուրջ սահմաններից դուրս

Տվյալների կառավարումը Արհեստական ​​ինտելեկտի վերաբերյալ միջազգային համագործակցության առանցքային ոլորտ է, քանի որ տվյալները կարևոր են որպես Արհեստական ​​ինտելեկտի հետազոտություն և զարգացում, և արդեն գործող կարգավորող ռեժիմների ավելացված բարդության պատճառով, որոնք սահմանափակում են որոշակի տեղեկատվական հոսքերը, ներառյալ տվյալների պաշտպանության և մտավոր սեփականության օրենքները: Արհեստական ​​ինտելեկտի ոլորտում արդյունավետ միջազգային համագործակցության համար անհրաժեշտ է տվյալների պաշտպանության և տվյալների փոխանակման ամուր և համահունչ շրջանակ: Կան բազմաթիվ ուղիներ, որոնք վերաբերում են այս խնդիրներին, ներառյալ Ասիա-խաղաղօվկիանոսյան տնտեսական համագործակցության խումբը, AI-ի վերաբերյալ Գլոբալ գործընկերության տվյալների կառավարման աշխատանքային խումբը և ԵՄ-ի և ԱՄՆ-ի միջև երկկողմ քննարկումները, այնուամենայնիվ, նման օրենքների հնարավոր ազդեցությունը առկա տվյալների վրա: Արհեստական ​​ինտելեկտի վրա հիմնված բժշկական և գիտական ​​հետազոտությունները պահանջում են հատուկ ուշադրություն, քանի որ ԵՄ-ն և՛ վերանայում է Տվյալների պաշտպանության ընդհանուր կանոնակարգը, և՛ դիտարկում է մասնավոր և պետական ​​հատվածի տվյալների փոխանակման նոր օրենսդրությունը:

Կան տվյալների կառավարման այլ կարևոր խնդիրներ, որոնք կարող են օգուտ քաղել սահմանների միջև համատեղ ջանքերից, որոնք, մեծ հաշվով, միջազգային համագործակցության առարկա են: Այս առումով հիմնական ոլորտները ներառում են պետական ​​տվյալների բացումը, ներառյալ տվյալների միջազգային փոխանակումը, տվյալների փոխգործունակության բարելավումը և վստահելի տվյալների փոխանակման տեխնոլոգիաների խթանումը:

Քանի որ երկրները զարգացող շրջանակներից և քաղաքականությունից անցնում են արհեստական ​​ինտելեկտի կարգավորման ավելի կոնկրետ ջանքերի, AI ստանդարտների պահանջարկը կաճի: Դրանք ներառում են ռիսկերի կառավարման, տվյալների կառավարման և տեխնիկական փաստաթղթերի ստանդարտներ, որոնք կարող են համապատասխանություն հաստատել նոր օրենսդրական պահանջներին: Արհեստական ​​ինտելեկտի միջազգային ստանդարտները նույնպես անհրաժեշտ կլինեն պիտակավորման ընդհանուր ընդունված պրակտիկաներ մշակելու համար, որոնք կարող են հեշտացնել բիզնես-բիզնես (B2B) պայմանագրեր կնքելը և AI կանոնակարգերին համապատասխանությունը ցույց տալու համար. անդրադառնալ AI համակարգերի էթիկային (թափանցիկություն, չեզոքություն/կողմնակալության բացակայություն և այլն); և առավելագույնի հասցնել ներդաշնակեցումն ու փոխգործունակությունը AI համակարգերի համար ամբողջ աշխարհում: Ստանդարտների մշակման կազմակերպությունների միջազգային ստանդարտները, ինչպիսիք են ISO/IEC-ը և IEEE-ն, կարող են օգնել համոզվել, որ գլոբալ AI համակարգերը էթիկապես առողջ են, ամուր և վստահելի, որ AI-ի հնարավորությունները լայնորեն բաշխված են, և որ ստանդարտները տեխնիկապես ամուր են և հիմնված են հետազոտության վրա՝ անկախ ոլորտից: կամ դիմում:

Ստանդարտների մշակման կազմակերպությունների միջազգային ստանդարտները, ինչպիսիք են ISO/IEC-ը և IEEE-ն, կարող են օգնել համոզվել, որ գլոբալ AI համակարգերը էթիկապես առողջ են, ամուր և վստահելի, որ AI-ի հնարավորությունները լայնորեն բաշխված են, և որ ստանդարտները տեխնիկապես ամուր են և հիմնված են հետազոտության վրա՝ անկախ ոլորտից: կամ դիմում:

FCAI-ին մասնակցող կառավարությունները ճանաչում և աջակցում են արդյունաբերության կողմից ղեկավարվող ստանդարտների սահմանմանը: Թեև կան տարբերություններ այն հարցում, թե ինչպես են FCAI-ի մասնակիցները համագործակցում արդյունաբերության կողմից ղեկավարվող ստանդարտների մարմինների հետ, ընդհանուր տարրն աջակցությունն է մասնավոր հատվածի կենտրոնական դերին ստանդարտներ վարելու հարցում: Ասված է, որ կա մի շարք քայլեր, որոնք FCAI-ի մասնակիցները կարող են ձեռնարկել՝ ամրապնդելու AI ստանդարտներում միջազգային համագործակցությունը: FCAI-ի մասնակիցների մոտեցումը, որն ընդգծում է արհեստական ​​ինտելեկտի միջազգային ստանդարտների մշակման արդյունաբերական մոտեցումը, հակադրվում է այլ երկրների ընդհանուր մոտեցմանը, ինչպիսին է Չինաստանը, որտեղ պետությունը գտնվում է ստանդարտների մշակման գործունեության կենտրոնում: Չինական կառավարության ավելի անմիջական ներգրավվածությունը ստանդարտների սահմանմանը, ստանդարտների օրակարգը վարելուն և դրանք չինական կառավարության ավելի լայն առաջնահերթություններին համապատասխանեցնելը պահանջում է FCAI-ի բոլոր մասնակիցների ուշադրությունը՝ նպատակ ունենալով խրախուսել Չինաստանի ներգրավվածությունը միջազգային արհեստական ​​ինտելեկտի ստանդարտների սահմանմանը, որոնք համապատասխանում են արդյունքներին, որոնք տեխնիկապես են: ամուր և արդյունաբերության վրա հիմնված:

Արհեստական ​​ինտելեկտի կայուն ստանդարտները կարող են նաև աջակցել միջազգային առևտուրին և ներդրումներին AI-ում, ընդլայնելով AI-ի հնարավորությունները ամբողջ աշխարհում և ավելացնելով AI R&D-ում ներդրումների վերադարձը: Առևտրի համաշխարհային կազմակերպության (ԱՀԿ) Առևտրի տեխնիկական խոչընդոտների (TBT) համաձայնագրի համապատասխանությունը AI ստանդարտներին սահմանափակվում է միայն ապրանքների նկատմամբ դրա կիրառմամբ, մինչդեռ AI-ի շատ ստանդարտներ կկիրառվեն ծառայությունների համար: Վերջին առևտրային համաձայնագրերը սկսել են լուծել արհեստական ​​ինտելեկտի խնդիրները, ներառյալ AI ստանդարտներին աջակցելը, սակայն ավելին է անհրաժեշտ: Արհեստական ​​ինտելեկտի միջազգային ստանդարտների մշակման արդյունավետ գործընթաց նույնպես անհրաժեշտ է՝ խուսափելու AI-ի երկփեղկված ստանդարտներից, որոնք կենտրոնացած են մի կողմից Չինաստանի և մյուս կողմից՝ Արևմուտքի շուրջ: Թե որ արդյունքը կգերակշռի, որոշ չափով կախված կլինի Արհեստական ​​ինտելեկտի միջազգային ստանդարտների արդյունավետ մշակման առաջընթացից:

R&D համագործակցություն. AI միջազգային նախագծերի ընտրություն

Արհեստական ​​ինտելեկտի էթիկայի, կարգավորման, ռիսկերի և օգուտների արդյունավետ քննարկումը պահանջում է օգտագործման դեպքեր, քանի որ խնդիրները խիստ համատեքստային են: Արդյունքում, արհեստական ​​ինտելեկտի քաղաքականության մշակումը հակված է լայն սկզբունքներից տեղափոխվելու կոնկրետ ոլորտներ կամ օգտագործման դեպքեր: Հաշվի առնելով այս անհրաժեշտությունը՝ մենք առաջարկում ենք, որ արհեստական ​​ինտելեկտի վերաբերյալ միջազգային համագործակցության զարգացումը կշահի կոնկրետ օգտագործման դեպքերի հետ համագործակցությունը գործարկելուց: Այս նպատակով մենք առաջարկում ենք, որ FCAI-ի մասնակիցներին ընդլայնեն ջանքերը՝ ինտելեկտուալ ինտելեկտը տեղակայելու համար կարևոր գլոբալ խնդիրների վրա հավաքականորեն՝ աշխատելով համատեղ հետազոտությունների շուրջ համաձայնության հասնելու ուղղությամբ, որոնք ուղղված են կոնկրետ զարգացման նախագծի (կամ նախագծերին): Նման ջանքերը կարող են խթանել AI-ի զարգացումը սոցիալական օգուտների համար, ինչպես նաև ապահովել հարկադիր գործառույթ՝ AI քաղաքականության և կարգավորման մոտեցումների տարբերությունները հաղթահարելու համար:

Լուսինը անուն ունի՞

Նպատակների կամ նախագծերի տեսակների չափորոշիչները ներառում են հետևյալը.

1. Համաշխարհային նշանակություն. Նախագիծը պետք է ուղղված լինի գլոբալ կարևոր խնդիրներին, որոնք պահանջում են անդրազգային լուծումներ։ Խնդիրների ընդհանուր կարևորությունը պետք է բոլոր մասնակիցներին տա ընդհանուր շահ և, եթե հաջողվի, կարող է նպաստել համաշխարհային բարօրությանը:
2. Համաշխարհային մասշտաբ. Խնդիրը և ծրագրի շրջանակը պետք է պահանջեն բավականաչափ մեծ ռեսուրսներ, որպեսզի առաջատար կառավարությունների և հաստատությունների համատեղ աջակցությունը զգալի արժեք ավելացնի:
3. Հասարակական բարիք. Հաշվի առնելով իր նշանակությունն ու մասշտաբը, նախագիծը կհամարվի հանրային բարիք: Իր հերթին, ծրագրի արդյունքը պետք է լինի նաև հանրային բարիք, և թե՛ նախագիծը, թե՛ արդյունքը պետք է հասանելի լինեն բոլոր մասնակիցների և ավելի քիչ զարգացած երկրների համար:
4. Համատեղ փորձարկման մահճակալ: Ծրագրի կառավարումը, ամենայն հավանականությամբ, կպահանջի կարգավորող, էթիկական և ռիսկային հարցերի լուծումն այն համատեքստում, որը կոնկրետ է, և որում մասնակիցներն ունեն արդյունքների հասնելու խթաններ: Այն կկազմի շատ մեծ և ընդհանուր կարգավորող ավազատուփ:
5. Գնահատելի ազդեցություն: Ծրագիրը պետք է մոնիտորինգի ենթարկվի իր մասշտաբով, հանրային տեսանելիությամբ և փորձարարական բնույթով: Մասնակիցները պետք է գնահատեն առաջընթացը ինչպես սահմանված ծրագրի նպատակների, այնպես էլ ավելի լայն ազդեցության ուղղությամբ:
6. Բազմակողմանի ջանքեր: Հաշվի առնելով դրա հանրային նշանակությունը և այն ռեսուրսները, որոնք այն պետք է օգտագործի, նախագիծը պետք է նախաձեռնվի կառավարության կողմից: Սակայն ճարտարապետությունն ու կառավարումը պետք է բաց լինեն ոչ կառավարական մասնակցության համար՝ ընդհանուր հիմունքներով:

Այս առաջարկը կարող է մոդելավորվել մի քանի լայնածավալ միջազգային գիտական ​​համագործակցության հիման վրա՝ CERN-ը, Մարդու գենոմի նախագիծը կամ Միջազգային տիեզերական կայանը: Այն նաև կհիմնվի արհեստական ​​ինտելեկտի վերաբերյալ համատեղ հետազոտության և զարգացման ուղղությամբ բազմաթիվ նախաձեռնությունների վրա: Նմանատիպ գլոբալ համագործակցությունն ավելի դժվար կլինի աշխարհաքաղաքական և տնտեսական աճող մրցակցության, ազգայնականության, նատիվիզմի և պրոտեկցիոնիզմի աշխարհում այն ​​կառավարությունների միջև, որոնք եղել են այս ջանքերի հիմնական խաղացողները:

Առաջարկություններ

Ստորև ներկայացնում ենք AI-ի վերաբերյալ միջազգային համագործակցության զարգացման վերաբերյալ առաջարկություններ՝ հիմնված մեր քննարկումների և մինչ օրս կատարած աշխատանքի վրա:

R1. Պարտավորվեք դիտարկել միջազգային համագործակցությունը AI-ի ազգային քաղաքականության մշակման և իրականացման գործում:

Այս հանձնարարականը կարող է իրականացվել համեմատաբար կարճ ժամկետում և սկզբում կունենար առանձին երկրների կողմից հաստատված հայտարարությունների ձև: Ի վերջո, դա կարող է հանգեցնել համատեղ հայտարարության՝ ներգրավված կառավարությունների կողմից հստակ պարտավորություններով:

Այս տեսակի հանձնարարականը պահանջում է ընդլայնված համագործակցություն FCAI-ի կառավարությունների միջև, որն այնուհետև կարող է լավ հիմք ստեղծել համագործակցության աճող ձևերի համար:

FCAI-ի կառավարությունները պետք է աշխատեն AI-ի ընդհանուր սահմանման վրա, որը տեխնոլոգիական առումով չեզոք է և լայն: Այս հանձնարարականը կարող է իրականացվել համեմատաբար կարճ ժամկետում և պահանջում է FCAI կառավարությունների համատեղ գործողություններ: Գործելու ժամանակը կարճ է, քանի որ ԵՄ AI ակտում տրված բավականին լայն սահմանումը դեռևս օրենսդրական գործընթաց է անցնում ԵՄ-ում, և շատ այլ երկրներ դեռ ձևավորում են իրենց AI քաղաքականության շրջանակները:

Արհեստական ​​ինտելեկտի քաղաքականության այս առանցքային տարրի համապատասխանեցումը կարևոր քայլ կլինի դեպի պատասխանատու արհեստական ​​ինտելեկտի փոխգործունակ համակարգ: Այն նաև կհեշտացնի համագործակցությունը FCAI-ի կառավարությունների, արդյունաբերության և քաղաքացիական հասարակության միջև, որոնք աշխատում են AI ստանդարտների վրա միջազգային SDO-ներում: Ընդհանուր համաձայնություն ռիսկերի վրա հիմնված մոտեցման վերաբերյալ կարելի է ձեռք բերել կարճաժամկետ հեռանկարում. Ռիսկի վրա հիմնված դասակարգման համակարգի ուրվագծերի մշակումը հավանաբար ավելի շատ ժամանակ կպահանջի և կպահանջի ավելի խորը համագործակցություն FCAI-ի կառավարությունների, ինչպես նաև շահագրգիռ կողմերի միջև:

Սա կարող է ենթադրել կրկնվող գործընթաց: FCAI-ի կառավարությունները կարող են համաձայնության գալ կարմիր գծերի նախնական, սահմանափակ ցանկի շուրջ, ինչպիսիք են AI-ի որոշակի օգտագործումը կառավարությունների կողմից ընդհանրացված սոցիալական գնահատման համար. և այնուհետև ժամանակի ընթացքում աստիճանաբար ընդլայնել ցանկը՝ ներառելով արհեստական ​​ինտելեկտի նոր կիրառումներ, որոնց վերաբերյալ զգալի համաձայնություն կա կիրառումն արգելելու անհրաժեշտության վերաբերյալ:

Ոլորտային համագործակցությունը կարող է կազմակերպվել համեմատաբար կարճ ժամկետներում՝ սկսած այն ոլորտներից, որոնք ունեն լավ զարգացած կարգավորիչ համակարգեր և ներկայացնում են ավելի բարձր ռիսկեր, ինչպիսիք են առողջապահությունը, տրանսպորտը և ֆինանսները, որտեղ արդեն գոյություն ունի ոլորտային կարգավորում, և դրա հարմարեցումը AI-ին կարող է հասնել համեմատաբար արագ։ .

Համատեղ շտեմարանը կարող է խթանել երկխոսությունը այն մասին, թե ինչպես նախագծել և իրականացնել ավազատուփեր, ապահովել արդյունավետ կառավարում, թափանցիկություն և արդյունքների վերարտադրելիություն, ինչպես նաև նպաստել դրանց փոխանցմանը օգտատերերի իրավասությունների և կատեգորիաների միջև: Այս առաջարկվող գործողությունը անկախ է մյուսներից և իրագործելի է կարճաժամկետ հեռանկարում: Դա պահանջում է փափուկ համագործակցություն՝ լավ փորձի կառուցվածքային փոխանակման տեսքով։ Ժամանակի ընթացքում պահեստը պետք է բովանդակային առումով ավելի հարուստ դառնա, հետևաբար՝ ավելի օգտակար։

FCAI-ի կառավարությունները կարող են ստեղծել, կա՛մ որպես առանձին նախաձեռնություն, կա՛մ համագործակցության ավելի լայն շրջանակի համատեքստում, կազմակերպված փոխանակում կառավարության կողմից AI-ի օգտագործման վերաբերյալ: Երկխոսությունը կարող է ներառել արհեստական ​​ինտելեկտի կիրառումներ՝ բարելավելու պետական ​​կառավարման գործունեությունը, ինչպես օրինակ՝ հանրային նպաստների կառավարումը կամ առողջապահությունը. AI-ի վրա հիմնված կարգավորման և կարգավորող կառավարման պրակտիկա; կամ այլ որոշումների կայացման և AI գնումների ստանդարտներ ու ընթացակարգեր: Այս առաջարկված գործողությունը կարող է իրականացվել կարճաժամկետ հեռանկարում, թեև բոլոր փորձը հավաքելը և հետագա համագործակցության համար հիմք ստեղծելը ավելի շատ ժամանակ կպահանջի:

FCAI-ի կառավարությունները կարող են օգուտ քաղել հաշվետվողականության ոլորտում ընդլայնված համագործակցությունից՝ լինի շուկայի վերահսկողության և կիրարկման, աուդիտի պահանջների կամ այլ կերպ: Սա կարող է համատեղվել ոլորտային համագործակցության և, հնարավոր է, նաև AI համակարգերի աուդիտի համար ստանդարտների մշակման հետ:

Անհրաժեշտ է ընդհանուր պատկերացում կազմել, թե ինչպես են տվյալների կառավարման կանոններն ազդում AI R&D ոլորտներում, ինչպիսիք են առողջապահական հետազոտությունները և այլ գիտական ​​հետազոտություններ, և արդյոք դրանք արգելակում են հետազոտությունը, որը և՛ գիտական ​​հայտնագործության, և՛ մեքենայական ուսուցման էական մասն է: Անհրաժեշտ է նաև հետազոտության և զարգացման մեթոդների քննադատական ​​դիտարկում՝ անձնական տվյալների կամ այլ պաշտպանված տեղեկատվության օգտագործման համապատասխան սահմանների ավելի խորը պատկերացում կազմելու համար: Իր հերթին, անհրաժեշտություն կա նաև ընդլայնելու R&D-ը և գաղտնիության պաշտպանության տեխնոլոգիաների ըմբռնումը, որոնք կարող են հնարավորություն ընձեռել հետախուզումն ու բացահայտումը` միաժամանակ պաշտպանելով անձնական տվյալները:

Ստանդարտների մշակմանն ուղղված փուլային մոտեցում է անհրաժեշտ՝ տեխնոլոգիաների զարգացման և փորձարկումների համար ժամանակ տրամադրելու և տվյալներ հավաքելու և գործեր օգտագործելու համար՝ ամուր ստանդարտներին աջակցելու համար: Այն նաև կապահովի, որ միջազգային մակարդակով քննարկումներ տեղի ունենան, երբ տեխնոլոգիան հասունության որոշակի մակարդակի հասնի կամ երբ որդեգրվի կարգավորող միջավայր: Նման մոտեցմանը աջակցելու համար օգտակար կլինի ստեղծել AI ստանդարտների համապարփակ տվյալների բազա, որը մշակվում է ազգային և միջազգային մակարդակներում:

ճամփորդություններ դեպի լուսին

Ներկայում կա մի կողմից ստանդարտների գործընթացում չինական ներգրավվածությամբ տագնապած կառավարությունների և ազգային անվտանգության պաշտոնյաների աճող անհանգստության վտանգը, մյուս կողմից՝ SDO-ներում չինական մասնակցության ազդեցության վերաբերյալ ոլորտի մասնակիցների պատկերացումները: Կառուցողական ներգրավվածությունը խրախուսելու և ինքնասպասարկման չափանիշները չխրախուսելու համար FCAI-ի մասնակիցները (և նման մտածող երկրները) պետք է խրախուսեն չինական ներգրավվածությունը միջազգային չափանիշների սահմանման մեջ՝ միաժամանակ համաձայնեցնելով այն գործողությունների ծախսերը, որոնք ռազմավարականորեն օգտագործում են SDO-ները՝ դանդաղեցնելու կամ դադարեցնելու ստանդարտների մշակումը: Սա կարող է իրականացվել առևտրի և այլ միջոցառումների միջոցով, սակայն արդյունավետ լինելու համար կպահանջվի համագործակցություն FCAI-ի մասնակիցների միջև:

ԱՀԿ TBT համաձայնագրում և ազատ առևտրի համաձայնագրերում միջազգային ստանդարտների կիրառումը կարգավորող կանոնները սահմանափակվում են միայն ապրանքներով, մինչդեռ AI ստանդարտները կկիրառվեն հիմնականում ծառայությունների վրա: Առևտրի նոր կանոններ են անհրաժեշտ, որոնք ընդլայնում են միջազգային չափանիշների կանոնները ծառայությունների վրա: Որպես ելակետ՝ նման կանոնները պետք է մշակվեն երկկողմ ազատ առևտրի համաձայնագրերի կամ բազմակողմ համաձայնագրերի համատեքստում՝ նպատակ ունենալով դրանք բազմակողմ դարձնել ԱՀԿ-ում: Առևտրի կանոններն անհրաժեշտ են նաև տվյալների ազատ հոսքը վստահությամբ ապահովելու և AI ենթակառուցվածքի խոչընդոտներն ու ծախսերը նվազեցնելու համար: Նաև պետք է ուշադրություն դարձնել այնպիսի մարմիններում, ինչպիսին է ISO/IEC-ի AI ստանդարտների մշակմանը մասնակցությունը՝ առևտրային քաղաքականության ավելի լայն նպատակներով և ԱՀԿ-ի հիմնական պարտավորություններին համապատասխանությամբ:

Ֆինանսավորումը պետք է նախատեսվի SDO-ներում ակադեմիկոսների և ոլորտի մասնակցության համար, ինչպես նաև SDO-ի հանդիպումներին FCAI երկրներում և ավելի լայնորեն՝ ավելի քիչ զարգացած երկրներում: Ընդլայնված մասնակցությունը կարևոր է չափորոշիչների ստեղծման գործընթացի ժողովրդավարացման և դրա արդյունքում առաջացած չափորոշիչների օրինականության և ընդունման ամրապնդման համար: Տարբեր երկրներում ստանդարտ մարմինների հանդիպումների անցկացումը կարող է ընդլայնել AI-ի և կարևոր տեխնոլոգիաների շուրջ ստանդարտների սահմանման գործընթացների ազդեցությունը:

Համատեղ հետազոտությունն ու զարգացումը, որոնք կիրառում են լայնածավալ գլոբալ խնդիրներ, ինչպիսիք են կլիմայի փոփոխությունը կամ հիվանդությունների կանխարգելումն ու բուժումը, կարող են ունենալ երկու արժեքավոր ազդեցություն. AI-ի մոտեցումների տարբերությունները: FCAI-ն կձգտի ստեղծել կոնկրետ ճանապարհային քարտեզ նման R&D-ի վերաբերյալ, որը կընդունվի FCAI-ի մասնակիցների, ինչպես նաև այլ կառավարությունների և միջազգային կազմակերպությունների կողմից: Հետազոտությունների և զարգացման ոլորտում համագործակցության օգտագործումը որպես մեխանիզմ՝ աշխատելու այնպիսի հարցերի շուրջ, որոնք ազդում են AI քաղաքականության միջազգային համագործակցության վրա, նշանակում է, որ այս հանձնարարականը պետք է իրականացվի մոտ ապագայում:

Առաջարկվող ապագա թեմաներ FCAI-ի երկխոսությունների համար – Արհեստական ​​ինտելեկտի նախագծերում R&D համագործակցության ընդլայնում: – Չինաստան և AI. որո՞նք են ռիսկերը, հնարավորությունները և առաջընթացի ուղիները: – Կառավարության կողմից AI-ի օգտագործում. ընդհանուր մոտեցումների մշակում: – Կարգավորող համագործակցություն և ներդաշնակեցում. խնդիրներ և մեխանիզմներ: – Տվյալների կառավարման համար հարմար միջազգային շրջանակ: - Ստանդարտների մշակում: – AI առևտրային համաձայնագիր՝ գործընկերներ, բովանդակություն և ռազմավարություն:

Ներբեռնեք ամբողջական զեկույցը