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CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
GDPR的头六年：积极影响，剩下...
在欧盟委员会（EC）之前，待制定的《通用数据保护法规》（GDPR）的“健康检查”。97，以及EC关于GDPR的初步报告四年后，信息政策领导中心（CIPL）1产生了该报告，阐明了GDPR的积极影响和好处，组织及其数据保护官员（DPO）的持续实施挑战以及仍需进一步改进，探索或进化。2本报告借鉴了a）CIPL的独立研究，观察和经验，自GDPR生效以来，过去几年，b）CIPL与其成员组织进行的调查以及C）与行业专家，监管机构，监管机构和学者进行了讨论。
信息政策领导中心对电子和信息技术部关于AI治理的咨询
超过20年，CIPL一直是组织问责制的思想领导者，并且是基于风险的方法，作为智能监管，负责任的数据和使用数据的关键基础，以及AI的负责开发和部署。CIPL的“全球AI法规的十个建议”提出了一种分层的三层AI法规方法，该方法将保护基本的人权，并最大程度地减少对个人和社会的潜在伤害风险，同时启用负责任的发展和部署AI。3我们的基准测试“报告”，“建筑负责人的AI计划：将新兴实践映射到CIPL问责制框架”，概述了有关20个领先组织如何通过CIPL责任框架的镜头负责任地开发和部署AI的最佳实践和案例研究。4 CIPL最近的讨论文件“将数据保护原则应用于生成AI：组织和监管机构的实用方法”，考虑了关键的隐私和数据保护概念，并探讨了如何
在生成式人工智能供应链中分配控制权
20 多年来，CIPL 一直是组织问责制和基于风险的方法方面的思想领袖，这些方法也是智能监管、负责任的治理和数据使用（包括负责任地开发和部署人工智能）的关键组成部分。CIPL 的《全球监管十项建议》1 提出了一种分层的三层式人工智能监管方法，该方法将保护基本人权，最大限度地降低对个人和社会造成伤害的潜在风险，同时促进负责任地开发和部署人工智能。我们最近的报告《构建负责任的人工智能计划：将新兴最佳实践映射到 CIPL 问责框架》2 透过 CIPL 问责框架的视角，记录了最佳实践和案例研究，反映了 20 家领先组织如何负责任地开发和部署人工智能。根据 CIPL 的独立研究和观察，我们为以下 ICO 公众咨询提供了意见。
建立负责任的人工智能计划：
信息政策领导力中心 (CIPL) 20 多年来一直倡导数据保护和更广泛的数字和数据政策方面的组织问责制，并提供思想领导力，包括组织如何通过全面的数据保护管理计划展示问责制。1 2018 年，CIPL 认识到组织问责制不仅可以作为有效数据保护的关键基石，而且可以作为负责任的人工智能治理的关键基石，并开始专注于促进人工智能治理中的可证明问责制，包括在数据保护法和人工智能的交叉点。CIPL 一直倡导将组织问责框架和计划视为有效人工智能监管的核心要素，以及组织在人工智能开发和使用背景下实施全面的问责计划。
公共和私营部门之间的数据共享
1 CIPL 是 Hunton Andrews Kurth LLP 律师事务所旗下的全球隐私和数据政策智库，由律师事务所和 85 多家在全球经济关键领域处于领先地位的成员公司提供资金支持。CIPL 的使命是参与思想领导并制定最佳实践，以确保在现代信息时代有效保护隐私并负责任地使用个人信息。CIPL 的工作促进了全球商界领袖、隐私和安全专业人员、监管机构和政策制定者之间的建设性接触。有关更多信息，请访问 CIPL 的网站 http://www.informa- tionpolicycentre.com/。本文中的任何内容均不应被视为代表任何单个 CIPL 成员公司或 Hunton Andrews Kurth 律师事务所的观点。 2 洛杉矶市的一项出行计划不仅旨在“确保交通选择是安全的”，而且还旨在“实现该市的社会经济和种族平等目标”。请参阅洛杉矶市《2021 年按需出行规则和指南》，网址为 https://ladot.lacity.org/sites/default/files/documents/final-year-two-rules-and-guidelines-updated-sla.pdf。3 亚特兰大市交通部《2021 年可共享无桩出行设备年度许可证持有人的管理规定》（2021 年 4 月 5 日更新），第 I 部分，网址为 https://www.atlantaga.gov/home/showpublisheddocument/50629/637532367525500000。4 220 CMR 274.01。 5 西雅图市议会，法令 125483，一项有关短期租赁用途和住宿加早餐用途的法令，网址为 http://seattle.legistar.com/View.ashx?M=F&ID=5707711&GUID=E803804A-1110-4EC9-BD41-40EA618EF871。
映射场景网络的功能和结构连接
图 3 左半球核心场景区域和皮质灰质之间测量的基于种子的功能连接对比。统计叠加图显示了 FWER 校正的 TFCE p 值，用于对受试者种子区域之间的功能连接相关性进行配对样本测试。注释表示核心场景（OPA、PPA、RSC；黑色轮廓）和 cIPL（绿色轮廓）区域的位置。
通过基于风险的法规实现生物识别技术的有益和安全使用
生物识别技术的使用案例正在不断增长，如果开发和部署得当，将带来便利、效率和广泛的社会效益。但与此同时，人们也意识到生物识别技术可能对个人及其权利造成危害。难怪世界各地的立法者和政策制定者都在考虑如何规范生物识别技术的使用，以实现效益并应对风险。然而，目前有关生物识别技术使用的法律法规仍处于发展阶段，有时会给开发和部署生物识别技术的人带来困惑和不确定性。这份新的 CIPL 报告旨在阐明这种法律不确定性，并建议法律和政策制定者通过基于风险的方法来监管生物识别技术，以可执行的组织问责制为核心。
关于隐私和有效数据使用的观点......
值此信息政策领导力中心 (CIPL) 成立 20 周年之际，我很高兴能向大家介绍来自顶尖学者、前监管者、隐私专家和其他思想领袖的真知灼见。多年来，我有幸与他们共事合作。衷心感谢所有贡献者！这 23 篇短文涵盖了当今数字经济和社会中的各种复杂问题，例如促进组织问责、解决隐私制度之间的监管不一致、澄清数据保护概念、培养对数字经济的信任、管理跨境数据流、拥抱信息“气候变化”、协调隐私与创新、支持女性和网络隐私、探索民主社会背景下的隐私、倡导数据伦理、研究神经技术和心灵隐私、预测美国隐私、审查基于结果的监管、分析全球可互操作的隐私法、评估 COVID 19 时代的科学研究和健康数据治理、竞争与隐私的交集等等。