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1。算法问责制，透明度和标准：随着AI模型开始做出更多的决定，影响包括工人，消费者和公众人物在内的人们的生活，算法问责制的问题变得至关重要。不同国家的新法律规定寻求为模型和/或其开发和部署提出透明度要求。某些部门标准也适用于AI模型。2。责任：AI模型，尤其是那些在医疗保健和教育等敏感部门中使用的模型，可能会受到这些部门中其他软件或人类受到的责任条件的约束。由于AI模型通常可以“幻觉”（提供不正确的信息），因此即使在较不敏感的应用程序（例如客户服务）中，它们的包含也必须以不准确的成本来进行。3。计算基础架构的治理：一个复杂的计算供应链使当今的AI模型成为可能。这包括芯片设计，制造，组装，测试和包装。政府一直在越来越关注计算市场的经济治理。4。反托拉斯/竞争政策：AI市场非常集中。云服务提供商，芯片设计师，AI模型开发人员和AI服务提供商之间的垂直集成特别关注。作为AI有望影响大量行业，AI市场集中度可能会对一般的财富和权力集中产生严重影响。5。6。7。8。9。数据治理：AI模型需要大量的培训和微调数据。个人数据保护的问题出现了新的紧迫性，尤其是当大型科技公司使用自己的产品和服务中的数据来培训AI模型时。非个人数据的价值也变得显而易见，谁捕获了这一价值的问题。地缘政治和不平等发展：地缘政治竞争主导了AI政策领域的某些部分，尤其是在控制计算基础设施的方面。全球南部的国家特别担心获得计算基础设施和不公平的全球数字税制制度。错误信息和虚假信息：AI模型使得可以大规模产生错误和虚假信息。已经在选举时期使用了深层，并影响了各种政治和其他公众人物。脆弱的人群通过虚假信息增加了靶向甚至暴力的风险。AI介导的失业率：由AI在各个部门引起的广泛自动化可能威胁到许多生计。与以前的技术迭代不同，几乎没有迹象表明AI会创造更多的作业，而不是取代。环境危害：使AI成为可能的数据中心需要大量的能量和水。政府对AI产品的成本效益分析及其生产对环境的影响感兴趣。
数字贸易规则和AI法规 - 底漆
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