Non ci può essere intelligenza artificiale senza grandi tecnologie.
Allo stesso tempo, i problemi preoccupanti stanno iniziando a emergere: ad esempio, la tecnologia non funziona nel modo in cui è prescritta e può produrre alti tassi di errore o risultati discriminatori. L'opacità di AI significa che potremmo non comprendere e controllare appieno la tecnologia.
La ragione di ciò è un attributo fondamentale dell'IA che parla di volumi: dipende fondamentalmente dalle risorse di proprietà e controllate solo da una manciata di grandi aziende tecnologiche.
Tre dimensioni chiave
Il dominio delle grandi aziende tecnologiche in AI si riflette in tre dimensioni chiave:
1. Vantaggio dei dati: le aziende con accesso ai dati comportamentali più ampi e profondi stanno aprendo la strada nello sviluppo di prodotti di intelligenza artificiale di livello consumer. Ciò si riflette nelle aziende tecnologiche che estendono questo vantaggio di dati attraverso acquisizioni e fusioni. Le aziende tecnologiche hanno accumulato un enorme potere economico, che ha permesso loro di incorporarsi come infrastrutture di base in salute, beni di consumo, istruzione, credito e molti altri settori.
2. Advantage per il potere di calcolo: l'intelligenza artificiale è fondamentalmente un settore basato sui dati che si basa fortemente sulla potenza di calcolo per la formazione, la messa a punto e la distribuzione di modelli.
3, Vantaggi geopolitici: al momento, i sistemi di intelligenza artificiale non sono solo prodotti commerciali, ma anche attività economiche e di sicurezza strategiche del paese, le aziende dell'IA sono diventate una leva chiave in questa lotta geopolitica.
Perché "Big Tech"?
Rendendo facile per i regolatori indagare la sorveglianza dei dati invadenti di Big Tech, l'interferenza con l'autonomia dell'utente, il monopolio e la discriminazione.
Big Tech ha una serie di effetti a catena sul più ampio ecosistema, ispirando e persino costringendo altre aziende a unirsi.
L'industria tecnologica nel suo insieme e il governo nel suo insieme dipende sempre più dalle grandi aziende tecnologiche. La strategia principale di queste aziende è quella di diventare infrastrutturali, rendendosi un collegamento indispensabile in molte parti dell'ecosistema tecnologico.
Focus strategico
In questo contesto, le seguenti priorità strategiche sono particolarmente importanti:
(1) Inversione di responsabilità: quando si verifica un danno, le società dovrebbero essere autorizzate a dimostrare di non causare danni, piuttosto che il pubblico e i regolatori che intervengono per indagare, identificare e trovare soluzioni dopo che il danno si è verificato.
2) Abbattere i silos tra le aree politiche, affrontare meglio l'impatto dei progressi su un'agenda politica su altre agende politiche ed evitare le aziende che sfruttano le incoerenze tra le politiche.
3. Determinare se gli approcci politici possono regolare efficacemente il comportamento del settore e adeguare tempestivamente le strategie per impedire alle aziende tecnologiche di eludere la regolamentazione del governo.
4. Passa oltre una stretta attenzione alla legislazione e alla politica e abbraccia una teoria di cambiamento ampia.
Finestra d'azione: il panorama normativo AI
Concentrandosi sulle esigenze chiave della politica dell'intelligenza artificiale, il rapporto elabora le future strategie di regolamentazione dell'IA in termini di modelli di intelligenza artificiale su larga scala, comportamento anticoncorrenziale, responsabilità algoritmica, minimizzazione dei dati, tecnologia e capitale finanziario, monitoraggio biometrico e commercio digitale internazionale. I punti chiave includono:
1. Riduzione del vantaggio dei dati delle aziende tecnologiche.
La politica dei dati è una politica di intelligenza artificiale e adottare misure per frenare il vantaggio dei dati di un'azienda è la chiave per limitare la concentrazione di potere nelle aziende tecnologiche. Il rapporto consiglia quindi:
Stabilire regole chiare limitando la raccolta o la generazione di dati dei consumatori dell'azienda.
(2) Nel processo di formulazione di politiche di intelligenza artificiale, la legge sulla privacy e la legge sulla concorrenza saranno effettivamente collegate per evitare che le aziende traggano vantaggio dall'incompatibilità di queste regole per cercare i propri interessi.
Ottimizzare le linee guida normative e le misure di applicazione per esaminare l'integrazione delle aziende dei vantaggi dei dati in modo che le forze dell'ordine possano intervenire per interrompere l'uso improprio dei dati prima che si verifichino danni.
2. Metodi di applicazione della concorrenza di riforma per ridurre la concentrazione tecnologica nel settore tecnologico.
Copare l'uso dei dati da parte di grandi aziende tecnologiche per acquisire altre società e indagare e punire le società quando si impegnano in comportamenti anticoncorrenziali.
Avanzare il processo dei casi antitrust per fornire agli applicazione antitrust strumenti più forti per sfidare pratiche abusive specifiche per il settore tecnologico.
(3) Analisi competitiva nel campo della politica tecnologica integrata. Identificare gli scenari in cui le aziende di piattaforma Internet possono utilizzare misure sulla privacy per consolidare i loro vantaggi e analizzare come l'eccessiva concentrazione del mercato cloud ha un effetto knock-on sulla sicurezza informatica.
3, prevenire l'espansione disordinata del monitoraggio biometrico in nuovi campi come le auto intelligenti.
La pratica ha dimostrato che le leggi sulla protezione dei dati non sono in atto per prevenire il danno dei sistemi biometrici. In questo ambiente, un divieto generale di collezionare e utilizzare i dati in determinate aree dovrebbe essere la chiave per gli interventi politici futuri.
4. impedire agli accordi commerciali digitali di indebolire la supervisione nazionale della responsabilità algoritmica e della politica di concorrenza.
Gli accordi commerciali includono regole internazionali vincolanti che limitano la portata per i governi per regolare le società commerciali. A causa della segretezza dei negoziati e della loro relativa immunità alla pressione politica pubblica, sono diventati al centro dell'intensa lobbying da parte dell'industria tecnologica per un trattamento preferenziale.
Tuttavia, le regole di proibizione non discriminazione negli accordi commerciali non dovrebbero essere visti come uno strumento per proteggere le grandi aziende tecnologiche dalla regolamentazione della concorrenza estera.
Inoltre, la riservatezza del codice sorgente e degli algoritmi negli accordi commerciali non dovrebbe essere utilizzata come strumento per indebolire la trasparenza degli algoritmi e le autorità di regolamentazione dovrebbero condurre un monitoraggio più proattivo e continuo dei sistemi di intelligenza artificiale.