Въведение
Законът за изкуствения интелект на Европейския съюз (EU AI Act) е новаторски регламент, който има за цел да насърчи разработването и внедряването на надеждни системи за AI. Тъй като предприятията все повече разчитат на AI технологии, включително реч AI и големи езикови модели (LLM), спазването на Закона за AI на ЕС става от решаващо значение. Тази публикация в блога изследва ключовите предизвикателства, породени от регламента, и как Shaip може да ви помогне да ги преодолеете.
Разбиране на Закона за ИИ на ЕС
Законът за изкуствения интелект на Европейския съюз (Закон за изкуствения интелект на ЕС) въвежда основан на риска подход за регулиране на системите с изкуствен интелект, като ги категоризира въз основа на потенциалното им въздействие върху хората и обществото. Тъй като предприятията разработват и внедряват AI технологии, разбирането на нивата на риск, свързани с различните категории данни, е от решаващо значение за спазването на Закона за AI на ЕС. Законът за ИИ на ЕС класифицира системите за ИИ в четири рискови категории: минимален, ограничен, висок и неприемлив риск.
Въз основа на предложението за Закона за изкуствения интелект (2021/0106(COD)), ето категориите на риска и съответните типове данни и отрасли в табличен формат:
Системи с изкуствен интелект с неприемлив риск:
| Типове данни | Industries |
| Подсъзнателни техники за изкривяване на поведението | Всички |
| Използване на уязвимости на специфични групи | Всички |
| Социално оценяване от публичните органи | Правителство |
| Дистанционна биометрична идентификация в реално време в обществено достъпни пространства за правоприлагане (с изключения) | Правоприлагането |
Високорискови AI системи:
| Типове данни | Industries |
| Биометрична идентификация и категоризация на физически лица | Правоприлагане, граничен контрол, съдебна система, критична инфраструктура |
| Управление и експлоатация на критична инфраструктура | Комунални услуги, транспорт |
| Образователно и професионално обучение | Образование |
| Заетост, управление на работниците, достъп до самостоятелна заетост | HR |
| Достъп до и ползване на основни частни и обществени услуги | Държавни услуги, финанси, здравеопазване |
| Правоприлагането | Правоприлагане, наказателно правосъдие |
| Управление на миграцията, убежището и граничния контрол | Граничен контрол |
| Правораздаване и демократични процеси | Съдебна власт, избори |
| Компоненти за безопасност на машини, превозни средства и други продукти | Производство, автомобилостроене, космическа промишленост, медицински изделия |
Системи с изкуствен интелект с ограничен риск:
| Типове данни | Industries |
| Разпознаване на емоции или биометрична категоризация | Al |
| Системи, които генерират или манипулират съдържание („дълбоки фалшификати“) | Медии, развлечения |
| AI системи, предназначени за взаимодействие с физически лица | Обслужване на клиенти, продажби, развлечения |
Системи с изкуствен интелект с минимален риск:
| Типове данни | Industries |
| Видео игри с AI | Забавление |
| AI за филтриране на спам | Всички |
| AI в индустриални приложения без въздействие върху основните права или безопасността | Производство, логистика |
Таблиците по-горе предоставят обобщение на високо ниво на това как различните типове данни и индустрии се съпоставят с рисковите категории на ИИ, определени в предложения регламент. Действителният текст предоставя по-подробни критерии и определения на обхвата. Като цяло системите с изкуствен интелект, които създават неприемливи рискове за безопасността и основните права, са забранени, докато тези, които представляват висок риск, подлежат на строги изисквания и оценки за съответствие. Системите с ограничен риск имат основно задължения за прозрачност, докато AI с минимален риск няма допълнителни изисквания извън съществуващото законодателство.
Основни изисквания за високорискови системи с ИИ съгласно Закона за ИИ на ЕС.
Законът за ИИ на ЕС постановява, че доставчиците на високорискови системи за ИИ трябва да спазват специфични задължения за смекчаване на потенциалните рискове и гарантиране на надеждността и прозрачността на техните системи за ИИ. Изброените изисквания са както следва:
- Въведете система за управление на риска за идентифициране и смекчаване на рисковете през целия жизнен цикъл на ИИ системата.
- употреба висококачествени, подходящи и безпристрастни данни за обучение който е представителен и не съдържа грешки и пристрастия.
- Поддържайте подробна документация за предназначението, дизайна и развитието на AI системата.
- Уверете се, прозрачност и предоставя ясна информация на потребителите относно възможностите, ограниченията и потенциалните рискове на AI системата.
- Прилагане мерки за човешки надзор за да се гарантира, че високорисковите AI системи са обект на човешки контрол и могат да бъдат отменени или дезактивирани, ако е необходимо.
- Уверете се, устойчивост, точност и киберсигурност защита срещу неоторизиран достъп, атаки или манипулации.
Предизвикателства за речта AI и LLMs
ИИ на речта и LLM често попадат в категорията с висок риск поради потенциалното им въздействие върху основните права и обществените рискове. Някои от предизвикателствата, пред които са изправени фирмите при разработването и внедряването на тези технологии, включват:
- Събиране и обработка на висококачествени, безпристрастни данни за обучение
- Намаляване на потенциалните отклонения в моделите на AI
- Осигуряване на прозрачност и обяснимост на AI системите
- Прилагане на ефективни механизми за човешки надзор и контрол
Как Shaip ви помага да навигирате в рисковите категории
Решенията за AI данни и услугите за оценка на модела на Shaip са създадени, за да ви помогнат да се ориентирате в сложността на рисковите категории на Закона за AI на ЕС:
Минимален и ограничен риск
За AI системи с минимален или ограничен риск, Shaip може да ви помогне да осигурите спазване на задълженията за прозрачност, като предостави ясна документация за нашите процеси за събиране на данни и пояснения.
Висок риск
За високорискови говорни AI и LLM системи Shaip предлага цялостни решения, които да ви помогнат да отговорите на строгите изисквания:
- Подробна документация на процесите за събиране на данни и пояснения, за да се гарантира прозрачност
- Етични AI данни за реч AI: Нашите процеси за събиране на данни дават приоритет на потребителското съгласие, поверителността на данните (минимизиране на PII) и премахване на пристрастия въз основа на демографски данни, социално-икономически фактори или културен контекст. Това гарантира, че вашите говорни AI модели отговарят на Закона за AI на ЕС и избягват дискриминационни резултати.
- Смекчаване на пристрастията в говорните данни: Ние разбираме нюансите на говоримия език и потенциалните пристрастия, които могат да се промъкнат в данните. Нашият екип щателно анализира данните, за да идентифицира и елиминира потенциални отклонения, като гарантира по-справедливи и по-надеждни системи за реч AI.
- Оценка на модела с оглед на съответствието със Закона за ИИ на ЕС: Решенията на Shaip за оценка на модела и сравнителен анализ могат да оценят вашите говорни AI модели за фактори като уместност, безопасност и потенциални отклонения. Това помага да се гарантира, че вашите модели отговарят на изискванията на Закона за изкуствен интелект на ЕС за прозрачност и справедливост.
Неприемлив риск
Ангажиментът на Shaip към етичните практики на ИИ гарантира, че нашите решения и услуги за данни не допринасят за разработването на системи с ИИ с неприемлив риск, като ви помага да избегнете забранени практики съгласно Закона за ИИ на ЕС.
Как Shaip може да помогне
Като си партнират с Shaip, фирмите могат уверено да се ориентират в сложността на Закона за изкуствения интелект на ЕС, като същевременно разработват авангардни технологии за реч AI и LLM.
Навигирането в рисковите категории на Закона за изкуствен интелект на ЕС може да бъде предизвикателство, но не е нужно да го правите сами. Партнирайте си с Shaip днес, за да получите достъп до експертни насоки, висококачествени данни за обучение и цялостни услуги за оценка на модела. Заедно можем да гарантираме, че вашите проекти за реч AI и LLM отговарят на Закона за изкуствения интелект на ЕС, като същевременно насърчаваме иновациите напред.
