Vznikají nová globální pravidla pro AI

Konec éry inovací bez pravidel

Éra „Divokého západu“ v umělé inteligenci končí. Vývojáři roky vytvářeli modely s minimálním dohledem a ještě menší odpovědností. Nyní se rodí nová globální pravidla, která tuto svobodu nahrazují přísnou strukturou shody a bezpečnosti. Nejde jen o doporučení, ale o tvrdé zákony podložené obřími pokutami a hrozbou vyloučení z trhu. Evropská unie vede cestu svým komplexním aktem o AI (EU AI Act), zatímco Spojené státy postupují pomocí exekutivních příkazů zaměřených na nejvýkonnější modely. Tato pravidla změní způsob psaní kódu i sběru dat. Změní také to, kdo si může dovolit v tomto náročném oboru konkurovat. Pokud vyvíjíte model, který předpovídá lidské chování, jste nyní pod drobnohledem. Průmysl se posouvá od rychlosti k bezpečnosti. Firmy musí před spuštěním dokázat, že jejich systémy nejsou zaujaté. To je nová realita pro každou technologickou firmu na planetě.

Kategorizace rizik v kódu

Jádrem nových pravidel je přístup založený na riziku. To znamená, že zákon přistupuje k enginu pro doporučování hudby jinak než k lékařskému diagnostickému nástroji nebo samořídícímu autu. Evropská unie nastavila zlatý standard této regulace. AI dělí do čtyř kategorií podle potenciálních škod. Zakázané systémy jsou ty, které způsobují jasnou újmu, a jsou zcela zakázány. Patří sem systémy sociálního skórování, které autoritářské státy používají ke sledování občanů. Zahrnuje to i biometrickou identifikaci v reálném čase na veřejnosti, s minimem výjimek pro národní bezpečnost. Vysoce rizikové systémy budou pod největším drobnohledem regulátorů. Používají se v kritické infrastruktuře, vzdělávání a zaměstnanosti. Pokud AI rozhoduje o přijetí do práce nebo o půjčce, musí být transparentní, mít lidský dohled a vysokou přesnost. Systémy s omezeným rizikem, jako jsou chatboty, mají pravidel méně, ale stále vyžadují transparentnost – uživatel musí vědět, že mluví se strojem. Systémy s minimálním rizikem, jako videohry, jsou většinou ponechány stranou. Tento rámec má chránit práva bez zastavení pokroku. Definice kategorií se však stále řeší u soudů i v zasedačkách. Hranice mezi jednoduchým doporučením a psychologickou manipulací je tenká a technologie se neustále vyvíjí.

Evropský parlament tyto kategorie podrobně popsal ve svých nejnovějších informacích k EU AI Act. Tento dokument slouží jako základ pro to, jak o správě AI přemýšlí zbytek světa. Posouvá debatu od abstraktních obav ke konkrétním provozním požadavkům, které firmy musí splnit, aby mohly podnikat.

Globální závod ve standardizaci

Tato pravidla nezůstanou jen v Evropě. Sledujeme vzestup tzv. *Brussels Effect* v přímém přenosu. K tomu dochází, když velký trh nastaví pravidla, která musí všichni ostatní dodržovat, aby zůstali relevantní. Globální firma nebude stavět jeden model pro Paříž a jiný pro New York, pokud jsou náklady příliš vysoké. Jednoduše se přizpůsobí nejpřísnějšímu standardu. Proto se rámec EU stává globální šablonou. Ostatní národy bedlivě sledují a připravují vlastní verze. Brazílie a Kanada již pracují na podobných zákonech. I Spojené státy, které obvykle preferují volnější přístup, směřují k větší kontrole. Bílý dům vydal exekutivní příkaz, který vyžaduje, aby vývojáři výkonných modelů sdíleli výsledky bezpečnostních testů s vládou. Vzniká tak roztříštěný, ale konvergující svět regulace. Firmy nyní musí najímat týmy právníků jen proto, aby pochopily nové požadavky. Malé startupy na rozvíjejících se trzích mohou mít problém tato pravidla dodržet. To by mohlo vést ke světu, kde mají zdroje na shodu pouze největší technologičtí giganti. Je to hra o vysoké sázky, kde se pravidla píší za jízdy. US Executive Order o bezpečnosti AI je jasným signálem, že éra samoregulace skončila. I v rozděleném politickém klimatu se potřeba určitého dohledu stala vzácným bodem shody mezi světovými lídry.

Máte příběh, nástroj, trend nebo otázku týkající se AI, o kterých si myslíte, že bychom je měli pokrýt? Pošlete nám svůj nápad na článek — rádi si ho poslechneme.

Den v kanceláři pod tlakem regulací

Představte si produktového manažera Alexe. Pracuje ve startupu, který staví nástroje AI pro lidské zdroje. Před novými pravidly Alex vydával update každý pátek odpoledne. Nyní je proces mnohem pomalejší a promyšlenější. Každá nová funkce musí projít přísným posouzením rizik, než je nasazen jediný řádek kódu. Alex musí dokumentovat trénovací data a prokázat, že nediskriminují chráněné skupiny. Musí vést podrobné záznamy o tom, jak model dělá rozhodnutí. To přidává týdny k vývojovému cyklu. V typické úterý Alex nekóduje ani neplánuje nové funkce. Schází se s compliance officerem, aby zkontrolovali model cards. Prověřují, zda API logy splňují nové standardy transparentnosti a uchovávání dat. To je tření, které bezpečnost vytváří. Pro uživatele to může znamenat pomalejší přísun novinek, ale také menší šanci, že je nespravedlivě odmítne algoritmus „černé skříňky“. Lidé často přeceňují, jak moc tato pravidla zastaví inovace. Myslí si, že se průmysl zastaví. Ve skutečnosti jen změní tvar. Lidé také podceňují složitost těchto zákonů. Nejde jen o vyhýbání se zaujatosti, ale o datovou suverenitu a energetickou náročnost. Rozpory jsou všude. Chceme, aby byla AI rychlá a výkonná, ale také pomalá a opatrná. Chceme, aby byla otevřená a transparentní, ale také chceme chránit obchodní tajemství firem. Tyto tenze se neřeší: jsou spravovány. Nová pravidla jsou pokusem s těmito rozpory žít. Alex musí každý týden zvládnout několik úkolů:

• Kontrola původu dat, aby se zajistilo, že všechny trénovací sady jsou legálně získány.
• Spouštění skriptů pro detekci zaujatosti u každé nové iterace modelu.
• Dokumentace výpočetních zdrojů použitých k trénování velkých modelů.
• Aktualizace uživatelského rozhraní o povinná oznámení o AI.
• Správa auditů třetích stran pro bezpečnostní protokoly firmy.

Na konci dne cítí Alex váhu těchto nových pravidel. Ví, že jsou důležitá pro férovost. Ale také ví, že jeho konkurenti v zemích s menší regulací postupují rychleji. Přemýšlí, zda jeho startup přežije náklady na to, být etický. To je realita tisíců vývojářů. Tření je skutečné a nikam nezmizí. Více o tom, jak tyto změny ovlivňují průmysl, najdete v naší nejnovější analýze AI politiky.

Těžké otázky pro nové regulátory

Kdo z těchto pravidel skutečně těží? Veřejnost, nebo zavedení technologičtí giganti, kteří si mohou dovolit právní poplatky? Pokud startup musí utratit polovinu investic za shodu s předpisy, nezabíjí to efektivně konkurenci? Musíme se také ptát na skryté náklady soukromí. Pokud musí být každý model auditován, kdo to dělá? Důvěřujeme vládní agentuře, že má přístup k vnitřnímu fungování každé velké AI? Je tu také otázka globální nerovnosti. Pokud pravidla nastavuje Západ, co se stane s globálním Jihem? Budou nuceni přijmout standardy, které neodpovídají jejich místním potřebám? Říká se nám, že nás tato pravidla činí bezpečnějšími, ale je to tak? Nebo jen vytvářejí falešný pocit bezpečí, zatímco skutečná rizika se přesouvají do neregulovaných částí dark webu? Musíme se ptát, zda zákon napsaný dnes může držet krok s technologií, která se mění každý měsíc. Prodleva mezi kódem a zákonem je propast, kde se může mnoho pokazit. Poradní orgán OSN pro AI se snaží tyto globální mezery řešit, ale shoda se hledá těžko. Rozpory zůstávají viditelné. Chceme ochranu, ale bojíme se přehnané regulace. Chceme inovace, ale bojíme se následků systému, kterému plně nerozumíme. Tyto otázky nemají snadné odpovědi a současné zákony jsou jen prvním pokusem je najít.

Technická architektura shody

Pro pokročilé uživatele a vývojáře jsou pravidla velmi specifická. Exekutivní příkaz USA se zaměřuje na výpočetní výkon jako zástupný ukazatel rizika. Pokud je model trénován s využitím více než 10^26 operací v plovoucí řádové čárce, spouští se povinnost hlášení. To je obrovské množství výpočetního výkonu, ale jak se hardware zlepšuje, více modelů na tento limit narazí. Vývojáři se musí starat i o původ dat. Už nemůžete jen tak „vysávat“ internet a doufat v nejlepší. Musíte prokázat, že máte právo data použít. Existují také nové standardy pro red-teaming. To je proces, kdy najmete lidi, aby se pokusili vaši AI „rozbít“. Výsledky těchto testů musí být nyní dokumentovány a sdíleny s regulátory v určitých jurisdikcích. Poskytovatelé API také čelí novým limitům. Mohou být povinni ověřovat identitu svých zákazníků, aby zabránili zneužití AI. Lokální ukládání modelů je další oblastí obav. Pokud je model dost malý na to, aby běžel na notebooku, jak tato pravidla vynutíte? Odpovědí jsou často hardwarová omezení nebo povinné vodoznaky obsahu generovaného AI. Tyto technické překážky jsou novým základem pro každého v oboru. Nyní musíte zvážit následující technické požadavky:

• Implementace robustního logování pro všechny trénovací relace modelů.
• Vývoj automatizovaných nástrojů pro vodoznaky textových a obrazových výstupů.
• Nastavení bezpečných prostředí pro audity modelů třetími stranami.
• Zajištění, aby limity API neobcházely bezpečnostní filtry.
• Udržování podrobných záznamů o všech lidských intervencích v procesu.

Tyto požadavky mění workflow vývojáře. Už nejde jen o optimalizaci přesnosti nebo rychlosti. Jde o budování systému, který je auditovatelný od základu. To znamená více času stráveného infrastrukturou a méně na základním algoritmu. Znamená to také, že lokální úložiště a offline modely budou čelit rostoucímu tlaku na zahrnutí stejných bezpečnostních prvků, což by mohlo ovlivnit výkon na edge zařízeních.

Nedokončený rámec

Sečteno a podtrženo, éra „hýbej se rychle a rozbíjej věci“ je pro umělou inteligenci u konce. Přecházíme do éry „postupuj opatrně a vše dokumentuj“. Pravidla se stále píší a mají k dokonalosti daleko. Jsou chaotickým kompromisem mezi bezpečností, ziskem a národní bezpečností. Jedna hlavní otázka zůstává otevřená: může centralizovaný zákon skutečně ovládat decentralizovanou technologii? Jak se open-source modely budou dále zlepšovat, propast mezi tím, co je regulováno a co je možné, poroste. Tohle není konec příběhu. Je to jen konec začátku. Pravidla se začínají formovat, ale inkoust je stále mokrý. Uvidíme, jak budou tyto zákony vymáhány a jak se průmysl v příštích měsících přizpůsobí. Jedinou jistotou je, že způsob, jakým AI stavíme a používáme, už nikdy nebude stejný.

Poznámka redakce: Tuto stránku jsme vytvořili jako vícejazyčné centrum zpráv a průvodců o umělé inteligenci pro lidi, kteří nejsou počítačoví maniaci, ale přesto chtějí porozumět umělé inteligenci, používat ji s větší jistotou a sledovat budoucnost, která již přichází.