Labas dienas DI entuziastai. 2025 m. rugsėjo 10 d. - Čilė priartėjo prie išsamaus dirbtinio intelekto reguliavimo įgyvendinimo, nes įstatymų leidėjai patvirtino revoliucingą įstatymo projektą, kuris prisiima rizikomis pagrįstą sistemą, panašią į ES DI Aktą. Siūlomas įstatymas, su kuriuo teks susidurti nacionalinei diskusijai, suskirstytų dirbtinio intelekto sistemas į keturias skirtingas rizikos kategorijas ir nustatytų griežtas draudimas technologijoms, kurios laikomos keliančiomis nepriimtiną riziką žmogaus orumui.
Pagal siūlomą sistemą, dirbtinio intelekto sistemoms, kurios generuoja giluosus vaizdo įrašus (deepfakes) arba seksualinį turinį, išnaudojančį pažeidžiamas grupes, ypač vaikus ir paauglius, būtų taikomas visiškas draudimas. Įstatymo projektas taip pat draudžia sistemas, sukurtas manipuliuoti emocijomis be informuoto sutikimo, ir tas, kurios renka veido biometrinius duomenis be aiškaus leidimo. Ministras Etcheveris paaiškino, kad atvejais, kai nebus laikomasi reikalavimų, būtų taikomos administracinės sankcijos, kurias skirs būsima Čilės Duomenų apsaugos agentūra, o sprendimai bus ginčytini teismuose. Didelės rizikos dirbtinio intelekto sistemos, įskaitant įdarbinimo įrankius, kurie gali sukelti šališkumą darbo paraiškų atrankoje, susidurtų su griežtais priežiūros reikalavimais.
Šis įvykis iškelia Čilę kaip regiono lyderę dirbtinio intelekto valdyme, atspindint platesnę pasaulinę tendenciją link išsamaus dirbtinio intelekto reguliavimo. Rizikomis pagrįstas požiūris atspindi reguliavimo sistemas, kylančias daugelyje jurisdikcijų, visame pasaulyje vyriausybėms bandant išlaikyti pusiausvyrą tarp inovacijų ir galimų visuomenės žalų. Skirtingai nuo kai kurių reguliavimo modelių, Čilės pasiūlymas įpareigoja įmones savarankiškai įvertinti ir suskirstyti savo dirbtinio intelekto sistemas pagal nustatytas rizikos kategorijas, o ne reikalauti išankstinės rinkos sertifikacijos.
Mūsų požiūris: Čilės požiūris atspindi pragmatišką pusiausvyrą tarp inovacijų skatinimo ir piliečių apsaugos nuo su dirbtiniu intelektu susijusios rizikos. Savęs vertinimo modelis gali pasirodyti labiau pritaikomas nei standžios išankstinio patvirtinimo procedūros, potencialiai tapti šablonu kitoms Lotynų Amerikos šalims, kuriančioms savo dirbtinio intelekto valdymo sistemas. Tačiau efektyvumas galiausiai priklausys nuo stiprių įgyvendinimo mechanizmų ir aiškių gairių įmonėms, naršančioms klasifikavimo sistemoje.
beFirstComment