Tere päevast, tehisintellekti entusiastid. 10. september 2025 - Tšiili on lähemal tervikliku tehisintellekti reguleerimise rakendamisele, kui seadusandjad on edasi viinud murrangulise seaduseelnõu, mis rakendab ELi tehisintellekti aktile sarnast riskipõhist raamistikku. Kavandatav seadusandlus, mis on riikliku arutelu all, liigistaks tehisintellekti süsteemid nelja erinevasse riskikategooriasse ja kehtestaks rangud keelud tehnoloogiatele, mida peetakse inimese väärikusele vastuvõetamatut ohtu pakkuvateks.
Kavandatud raamistiku kohaselt peaksid tehisintellekti süsteemid, mis loovad deepfake'e või seksuaalset sisut haavatavate rühmade, eriti laste ja teismeliste, ärakasutamiseks, silmnähtavalt keelatud. Seaduseelnõu keelab ka süsteemid, mis on loodud emotsioonide manipuleerimiseks ilma teadliku nõusolekuta, ja need, mis koguvad näo biomeetrilisi andmeid ilma selge loata. Minister Etcheverry selgitas, et nõuetele mittevastamise juhtumid tõid kaasa haldussanktsioonid, mille rakendaks Tšiili tulevane andmekaitse amet, otsustele on aga võimalik esitada kohtukaebusi. Kõrge riskitasemega tehisintellekti süsteemid, sealhulgas värbamistööriistad, mis võivad töötaotluste läbivaatamisel tekitada eelarvamusi, peaksid vastama rangetele järelevaljenõuetele.
See areng paigutab Tšiili tehisintellekti valitsemise piirkondlikuks juhiks, peegeldades laiemaid globaalseid suundumusi tervikliku tehisintellekti reguleerimise suunas. Riskipõhine lähenemine peegeldab regulatiivseid raamistikke, mis on tekkimas mitmes jurisdiktsioonis, kui valitsused üle maailma püüavad leida tasakaalu innovatsiooni ja võimalike ühiskondlike kahjude vahel. Erinevalt mõnedest regulatiivsetest mudelitest, seab Tšiili ettepanek vastutuse ettevõtetele, et nad hinnaksid ise ja liigistaksid oma tehisintellekti süsteemid vastavalt kehtestatud riskikategooriatele, mitte ei nõuaks enne turule tulekut sertifitseerimist.
Meie vaade: Tšiili lähenemine esindab pragmaatilist tasakaalu innovatsiooni soodustamise ja kodanike kaitsmise vahel tehisintellektiga seotud ohtude eest. Enesehindamise mudel võib osutuda paindlikumaks kui jäigad eelnevalt heakskiitmise protsessid, olles potentsiaalselt eeskujuks teiste Ladina-Ameerika riikidele, kes arendavad oma tehisintellekti valitsemise raamistikke. Siiski sõltub tõhusus lõppkokkuvõttes tugevatest jõustamise mehhanismidest ja selgetest juhistest ettevõtetele, kes liiguvad läbi klassifikatsioonisüsteemi.
beFirstComment