В конце января госслужащие США и ЕС обещали объединить усилия и поддержать разработку моделей ИИ в пяти социально важных областях, включая здравоохранение и климат.Однако их соглашение еще не воплотилось в конкретные действия. «На мой взгляд, это заявление о намерениях», говорит Николя Моэс, исследователь политики в области ИИ из брюссельского аналитического центра Future Society. «У нас пока нет большого понимания того, как это будет реализовано».
Но если модели соглашения действительно материализуются, действия разработчиков могут создать прецедент для обработки данных в мире, где две стороны Атлантики рисуют очень разные картины регулирования.
Соглашение является продуктом Совета по торговле и технологиям ЕС-США (TTC), органа госслужащих, созданного в июле 2021 года. ИИ – не единственная забота TTC. Он занимается широким спектром вопросов, связанных с торговлей, включая безопасность, международные стандарты, управление данными и цепочки поставок.
Но с самого начала TTC заявил о своем намерении установить стандарты ИИ. С тех пор его интерес к ИИ только вырос: на своем последнем заседании в декабре 2022 года совет согласовал несколько пунктов ИИ, включая обещание разработать международные стандарты управления ИИ и совместное исследование воздействия ИИ на рабочую силу. TTC также обещал «исследовать сотрудничество» в научной работе в области искусственного интеллекта.
Подробности этого сотрудничества появились спустя месяц. Официальные лица объявили, что исследователи из США и ЕС разработают «совместные модели» в пяти обозначенных областях: прогнозирование экстремальной погоды и климата; управление аварийным реагированием; улучшение здоровья и медицины; оптимизация электросетей и оптимизация сельского хозяйства.
Этот список является ответвлением более ранних совместных проектов, которые, как правило, были сосредоточены на конфиденциальности данных.
Прия Донти, исполнительный директор некоммерческой организации Climate Change AI, которая поддерживает исследования в области машинного обучения, связанные с климатом, считает, что соглашение является хорошим предзнаменованием для работы ее организации. «Чем больше мы сможем обмениваться знаниями, передовым опытом, данными и всем подобным, тем быстрее мы как общество добьемся прогресса», говорит Донти.
Кроме того, соглашение отказывается от традиционных задач ИИ, таких как генерация текста и распознавание изображений, в пользу использования ИИ в социально значимых областях. «Это сотрудничество подчеркивает приоритет того, что направления ИИ должны определяться некоторыми из наиболее насущных социальных проблем, с которыми мы сталкиваемся, а также выбирает области применения, которые имеют огромное значение для борьбы с изменением климата», говорит Донти.
Неясно, кто будет разрабатывать совместные модели и кто будет их использовать. Одна из возможностей состоит в том, что они станут общественным благом, которое пользователи США или ЕС смогут взять и адаптировать для своих нужд.
Однако совершенно ясно, что совместные модели не означают совместные данные. «Данные США остаются в США, а европейские данные остаются там, но мы можем построить модель, которая взаимодействует с европейскими и американскими данными», пояснил представитель США агентству Рейтер.
Чиновники не уточнили, что именно это означает, но это может выглядеть так: представьте себе создание модели, которая прогнозирует нагрузку на электросеть с обучающим набором данных о реальном потреблении электроэнергии (которые могут включать личную информацию, если данные относятся к домохозяйствам). Исследователи из ЕС могут обучить модель с европейскими данными, а затем отправить модель через море исследователям из США для дальнейшего обучения или точной настройки с данными из США.
В качестве альтернативы исследователи могут создать какую-либо форму системы обмена данными, которая позволит моделям получать доступ к данным из-за рубежа. Например, модель прогнозирования климата могла бы запрашивать данные с европейских метеорологических спутников, даже если бы исследователи обучали ее в Соединенных Штатах.
В любом случае, исследователи, создающие модели, могут столкнуться с непростым опытом обучения. «Я ожидаю, что это станет одним из политизированных вопросов», говорит Моэс.
Но если исследователи преуспеют, то любые шаги, которые они предпримут, окажут долгосрочное влияние. Стандарты для медицинских данных – как обмениваться ими через границы и, что важно, между разрозненными нормативными ландшафтами и операционными системами – уже существуют.
Если распорядители AI смогут максимально использовать соглашение TTC, они могут установить аналогичные стандарты обмена данными и совместимости в некоторых других областях соглашения. Благодаря экономической мощи США и ЕС другие страны могут обратить на это внимание.
«Если ЕС и США соберутся вместе и скажут: "Именно так мы собираемся обмениваться климатическими данными", это, вероятно, действительно подтолкнет другие страны к тому, чтобы сказать: "Ну, если мы собираемся собирать климатические данные, почему бы нам не сделать это в том же формате? "», говорит Даниэль Кастро, вице-президент аналитического центра ITIF в Вашингтоне, округ Колумбия.
Ясно то, что Европейский союз и Соединенные Штаты, даже если их подходы к регулированию ИИ сильно расходятся, имеют общую причину для совместной работы над ИИ.
