Нормативно-правовое регулирование генеративного искусственного интеллекта в Великобритании, США, Европейском союзе и Китае

Яо Ли

doi:10.17323/2072-8166.2023.3.245.267

Яо Ли Институт сравнительного правоведения при Китайском политико-правовом университете https://orcid.org/0000-0002-9933-7513

DOI: https://doi.org/10.17323/2072-8166.2023.3.245.267

Ключевые слова: инновации, правовое регулирование, зарубежный опыт, генеративный искусственный интеллект, риски, Chat Generative Pre-Trained Transformer

Аннотация

30 ноября 2022 года компания OpenAI запустила разговорный искусственный интеллект ChatGPT. С обновлением последней версии ChatGPT продемонстрировал впечатляющую способность понимать естественный язык, что сделало его привлекательным инструментом для компаний и частных лиц, желающих обеспечить обслуживание и поддержку клиентов. В качестве обучающих данных для GPT-3 используются текстовые данные, в основном, из общедоступной информации в Интернете. GPT-4, в свою очередь, помимо текстовых данных, использует для обучения большое количество изображений и таким образом может обрабатывать как текстовые, так и графические данные. Появление генеративного искусственного интеллекта (ИИ) сильно повлияло на жизнь человека, однако нужно отметить, что интеллектуальные технологии — это обоюдоострый меч: быстрое развитие технологии генеративного ИИ, с одной стороны, может повысить эффективность и производительность, снизить затраты и открыть новые возможности для роста экономики. С другой, использование сервисов генеративного ИИ для создания синтетического контента в виде текста, аудио, видео и изображений создает возможные риски. На сегодняшний день разные регионы по всему миру находятся на разных стадиях разработки нормативных актов, касающихся генеративного ИИ. С использованием сравнительно-правового метода и метода системного анализа в настоящей статье подробно анализируются основные модели правового регулирования генеративного ИИ в современном мире на примере Великобритании, США, Евросоюза и Китая, отмечается разница в подходах при разработке и принятии соответствующих нормативных правовых актов в области регулирования сервисов генеративного ИИ. Раскрываются позиции китайского правительства в отношении «развития и безопасности», и также «инновации и управления» на настоящий момент. Описываются основные тенденции совершенствования регулирования сервисов генеративного ИИ со стороны законодательства Китая. Сделан вывод о необходимости сбалансировать «верховенство закона» и «инновацию», и способствовать здоровому развитию генеративного ИИ.

Биография автора

Яо Ли, Институт сравнительного правоведения при Китайском политико-правовом университете

Аспирантка

Литература

Cai S., Yang L. (2023) Study in the risk and collaborative governance of ChatGPT intelligent robot application. Qing bao li lun yu shi jian=Intelligence Theory and Practice, no 5, pp.14-22 (in Chinese)

Cao J. (2023) Toward trustworthy AI: governance challenges and responses to ChatGPT-like generative artificial intelligence. Shang hai zheng fa xue yuan xue bao=Bulletin of Shanghai Institute of Politics and Law, no. 4, pp. 28-42 (in Chinese)

Cao S., Cao R. (2023) Impact of generative AI on exploration science research and practice using ChatGPT as an example. Xian dai qing bao=Contemporary Exploration Science, no. 4, pp. 3-10 (in Chinese)

Chen B. (2023) Rule of law basis for the credible development of generative artificial intelligence. Shang hai zheng fa xue yuan xue bao=Bulletin of Shanghai Institute of Politics and Law, no. 4, pp.13-27 (in Chinese)

Deng J., Zhu Y. (2023) Legal risks of ChatGPT model and strategies to overcome them. Xin jiang shi fan da xue xue bao (zhe xue she ke ban)=Bulletin of Xinjiang Pedagogical University (Philosophy and Social Science Series), no. 5, pp. 91-101(in Chinese)

Gu N. (2023)Emergent ability, risk regulation and industrial coordination of generative artificial intelligence. Jin chu fa xue=Jingchu Law Review, no. 3, pp. 7083 (in Chinese)

Jin S. (2022) The DEPA path of global data governance and China's choice. Cai jing fa xue=Finance and Economics Law, no. 6, pp. 96-110 (in Chinese)

Liu Y. (2023) The three major security risks of generative artificial intelligence and legal regulation — Taking ChatGPT as an Example. Dong fang fa xue=Eastern Law, no. 4, pp. 30-43 (in Chinese)

Que T., Lu C. (2021) Technological innovation and the paradigm shift of public administration in the intelligence era. Zhong guo xing zheng guan li=Chinese Administrative Management, no. 2, pp. 21-30 (in Chinese)

Shang J. (2023) Study in rules for generative AI risk governance. Dong fang fa xue=Eastern Law, no. 3, pp. 4-17 (in Chinese)

Sun Y., Zhou X. (2011) Study in progress of content filtering technology. Xin xi an quan yu tong xin bao mi=Information Security and Communication Secrecy, no. 9, pp. 45-49 (in Chinese)

Wang Y., Yan H. (2023) Risk iteration and regulatory innovation of generative artificial intelligence — a case study of ChatGPT. Li lun yue kan=Monthly Theoretical Journal, no. 6, pp.14-24 (in Chinese)

Wei J., Tay Y. et al. (2022) Emergent abilities of large language models. Transactions on Machine Learning Research, no. 8, pp. 1-2.

Yu X., Zheng G., Ding X. (2023) Generative Artificial Intelligence and the Law: Taking ChatGPT as an Example. Zhong guo fa lv ping lun=China Law Review, no. 2, pp.1-20 (in Chinese)

Yuan Z. (2023) Study in the responsibility ability of generative artificial intelligence. Dong fang fa xue=Eastern Law, no. 3, pp.18-33 (in Chinese)

Zhi Z. (2023) Generative artificial intelligence large models for information content governance. Zheng fa lun tan= Politics and Law Forum, no. 4, pp. 34-48 (in Chinese)