Europos Sąjungai įgyvendinant Dirbtinio intelekto (DI) aktą, verslas vis dar susiduria su aiškumo trūkumu. Vilniaus universiteto Matematikos ir informatikos fakulteto Informatikos instituto (VU MIF II) Dirbtinio intelekto metodų laboratorijos (AIML) vadovo doc. dr. Valento Gružausko teigimu, pagrindinė problema yra ne pats reguliavimas, kurį DI aktas numato, o neapibrėžtumas, kuris trukdo priimti strateginius sprendimus.
VU MIF II Dirbtinio intelekto metodų laboratorijos vadovas doc. dr. Valentas Gružauskas, asmeninio archyvo nuotrauka
„Jeigu būtų aiškios taisyklės, verslas galėtų planuoti, bet dabar sunku nuspręsti, kiek investuoti ir į ką“, – interviu „Verslo žinioms“ teigė mokslininkas.
ES DI aktas yra pirmasis pasaulyje teisės aktas dėl dirbtinio intelekto. Juo siekiama užtikrinti, kad DI sistemos būtų saugios, etiškos ir patikimos.
Keturi rizikos lygiai ir taisyklės
Dauguma DI sistemų rizikos nekelia. DI grindžiami žaidimai arba brukalo filtrai gali būti naudojami laisvai. Jie nėra reglamentuojami ES DI aktu ir jis jiems netaikomas.
Antroji grupė – nedidelės rizikos DI sistemos, pavyzdžiui, pokalbių robotai. Joms DI aktas taiko skaidrumo pareigą. Naudotojai turi būti informuoti, kad sugeneruotas turinys yra DI produktas.
Didelės rizikos DI sistemos, naudojamos, pavyzdžiui, ligų diagnostikai ar autonominiam vairavimui, turi atitikti griežtus reikalavimus, būti testuojamos, skaidrios, turi būti žmogaus vykdoma priežiūra.
ES draudžiama naudoti DI sistemas, kurios kelia grėsmę žmonių saugumui, teisėms ar pragyvenimo šaltiniams.
Skirtinga kalba
Pagal DI aktą, potencialiai sisteminę riziką turinčių DI modelių kūrėjai turėtų atlikti rizikų vertinimą, mokėti jas valdyti, pasirūpinti kibernetine sauga ir energiniu efektyvumu, taip pat pranešti Europos Komisijai apie incidentus. Dalies reikalavimų, skirtų aukštos rizikos sistemoms, įsigaliojimas nukeltas.
Mokslininko vertinimu, situaciją dar labiau komplikuoja atotrūkis tarp technologijų ir politikos kalbos. Doc. dr. V. Gružausko teigimu, kai kurie metodai, pavyzdžiui, vaizdų klasifikavimas, techniškai naudojami labai seniai, bet politikai juos apibūdina abstrakčiai: „Tai gąsdina verslą ir trukdo planuoti inovacijas.“
DI sistemų sertifikavimas gali kainuoti dešimtis tūkstančių eurų ir užtrukti. VU MIF II Dirbtinio intelekto laboratorijos vadovo teigimu, augant reguliaciniams reikalavimams dirbtinio intelekto sprendimų kūrimas gali tapti finansiškai sunkiai pakeliamas, ypač mažesnėms įmonėms.
Straipsnį skaitykite „Verslo žiniose“
2024-05-05