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澳大利亚在安全与国防领域人工智能治理的方法...
4 其他 GPAI 国家包括：加拿大、法国、德国、印度、意大利、日本、墨西哥、新西兰、韩国、新加坡、斯洛文尼亚、英国、美国和欧盟。2020 年 12 月，巴西、荷兰、波兰和西班牙加入了 GPAI（全球人工智能伙伴关系 2021；工业科学能源和资源部 2020a）。
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他的文章重点介绍了《欧盟的人工智能法》（AI法案）1如何调节生成AI，AI法案将其称为通用AI（GPAI）模型。AI法案通常依赖于基于风险的方法。这意味着根据风险水平的不同要求。gpai模型是一个单独的类别，并且需要特殊的要求。这些要求不是2021年4月的欧洲委员会提案的一部分，而是在立法过程中插入的，这是由于自2022年以来的生成AI工具的普及。GPAI模型提供者的义务将于2025年8月2日起适用。AI生成的内容，深层和AI生成或操纵的文本的透明义务将于2026年8月2日起适用。
AI法规如何调节通用AI系统
GPAI模型越来越多地用作公司为客户提供下游服务的一种数字基础架构。诸如GPT-3和Gemini之类的模型用于为聊天机器人和虚拟助手提供动力，从而为用户提供交互式和动态响应。其他GPAI模型（例如Hootsuite）可以为各种目的生成内容，例如撰写文章，创建广告或生成社交媒体帖子。像Alpha Cephei这样的公司正在使用开源AI模型来进行语音识别，并将其开发到企业软件产品1中。在医疗保健中，GPAI模型正在帮助医学专家分析医学图像，预测疾病进展并为患者个性化治疗计划1。在财务中，这些模型用于信用评分，欺诈检测和算法交易。
公平工作人工智能：从原则到实践
本报告是在“公平工作人工智能”项目的背景下制定的，由项目联合负责人指导，项目顾问小组提供指导，并得到 GPAI 未来工作工作组的支持。GPAI 未来工作工作组同意解密本报告并公开发布。项目管理：Janine Berg*，国际劳工组织，作为项目联合负责人 Callum Cant †，牛津互联网研究所，作为项目联合负责人 Mark Graham †，牛津互联网研究所，代表牛津互联网研究所领导该项目 报告由以下人员撰写：Callum Cant †，牛津互联网研究所，Mark Graham †，牛津互联网研究所，Funda Ustek Spilda，牛津互联网研究所，James Muldoon，埃塞克斯大学，并得到牛津互联网研究所 Lola Britain 的支持。GPAI 谨感谢蒙特利尔国际人工智能专业知识中心 (CEIMIA) 和 GPAI 未来工作工作组同事的不懈努力。我们特别感谢项目负责人 Edouard Havis (Inria)、Matthias Peissner* (FoW WG 联合主席，弗劳恩霍夫) 和 Uday B. Desai* (FoW 联合主席，海得拉巴印度理工学院) 的支持。* 专家 ** 观察员 † 受邀专家
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第二部分：GPAI 全球健康和人工智能会议背景 GPAI 全球健康和人工智能会议于 2024 年 7 月 3 日举行，为来自工业界、初创企业、教育机构、民间社会、国际组织和政府组织的专家提供了展示其工作成果的机会，探讨了将人工智能融入医疗保健的独特背景和挑战，特别是在全球南方国家，并为 GPAI 未来的努力开发潜在的新方向。 会议重点关注国内磋商期间确定的三大关键支柱：数据质量和可访问性、数字基础设施以及监管和法律框架。 这些问题在全球南方国家尤为重要，因为那里往往缺乏高质量、可靠的数据和强大的数字基础设施。 医疗保健中的人工智能系统需要一致的数据质量检查和系统间的互操作性才能有效运行。此外，宽带和云服务等数字基础设施的大幅改进对于在基层有效部署人工智能至关重要。此外，还需要强有力的监管和法律框架来确保人工智能的安全整合。通过关注这些支柱，此次会议旨在了解全球观点，学习最佳实践，并探索如何调整这些实践以改善在资源匮乏环境中的人工智能实施。
数据在人工智能中的作用
联合主席的前言 - 数据在人工智能中的作用 全球人工智能伙伴关系 (GPAI) 成立的使命是“支持和指导以人权、包容性、多样性、创新、经济增长和社会效益为基础的人工智能负责任地采用，同时寻求实现联合国可持续发展目标 (UN SDG)”和“以多方利益相关方的方式促进与科学界、产业界、民间社会、国际组织和国家的国际项目导向合作”。 当我们被邀请成为数据治理工作组的联合主席时，我们很高兴被要求支持这一使命。 我们欢迎它关注实际影响，并认识到良好的数据治理——以负责任和值得信赖的方式收集、使用和共享——将是这一雄心壮志和 GPAI 未来许多项目的基础。这就是为什么我们很高兴委托数字策展中心和爱丁堡大学信息学院以及三边研究联盟来帮助确定国际合作的具体领域，包括更多数据有用的领域——例如可能值得进一步支持的特定、开放的数据集——以及因收集或访问数据而产生危害的领域。该团队独立于工作组行事，但在履行职责过程中咨询了工作组成员及其指导委员会。该报告对工作组框架中讨论的许多领域进行了更深入的调查，并在为峰会做准备的同时制作。它反映了联盟的技术和法律专业知识，其建议——强调可以推进 GPAI 使命的具体举措——将有助于为工作组下一阶段的工作提供信息，因为我们确定了符合 GPAI 使命的项目和工作计划，可以由 GPAI 成员资助并与其他机构合作。该工作组的任务与 GPAI 的总体使命紧密相关：“收集证据、开展研究、开展应用人工智能项目并提供数据治理方面的专业知识，以符合人权、包容性、多样性、创新、经济增长和社会效益的方式促进人工智能数据的收集、使用、共享、存档和删除，同时寻求实现联合国可持续发展目标。” 我们感谢数字策展中心、信息学院和三边研究学院为实现这一愿景所付出的辛勤工作和贡献。 Jeni Tennison 博士 Maja Bogataj Jančič 博士 副总裁兼首席战略顾问 开放数据研究所创始人兼负责人 知识产权研究所
解读欧盟人工智能法案
《人工智能法案》中概述的大部分义务预计将于 2026 年上半年生效。禁令预计将于 2024 年底生效，有关通用人工智能 (GPAI) 的义务预计最早将于 2025 年生效。GPAI 是指执行普遍适用功能的人工智能系统，例如图像和语音识别、音频和视频生成、模式检测、问答、翻译等，但可以有广泛的用途，包括有意和无意的用途。这些系统可能被用作高风险人工智能系统或作为其他高风险人工智能系统的组成部分。
公共部门的算法透明度
数据是AI系统的骨干。算法治理的很大一部分是关于通过算法对数据进行透明和可解释的处理，直到最近才成为数据监管机构和公民的黑匣子。数据主权要求公民知道是否以及如何在AI系统中使用其数据。算法的透明度是道德和仅具有足够透明度的数据实践的一个方面。 GPAI数据治理工作组一直在研究工具，以提高透明度，并在公共部门部署AI技术。算法的透明度是道德和仅具有足够透明度的数据实践的一个方面。GPAI数据治理工作组一直在研究工具，以提高透明度，并在公共部门部署AI技术。
人工智能数据挑战：在人工智能驱动的世界中我们如何保护隐私和其他基本权利？
为帮助找到解决方案，日内瓦大学、经合组织和全球人工智能伙伴关系 (GPAI) 召开的第三届 AI2S2 研讨会上就这一主题进行了讨论。讨论以欧洲数据保护监督机构 ( EDPS ) 秘书长 Leonardo Cervera-Navas 的主旨演讲和会议联合召集人、经合组织的 Celine Caira 的介绍开始。随后，其他联合召集人和参与者进行了热烈的交流：杜克大学的 Lee Tiedrich（也是 GPAI 知识产权咨询委员会联合主席）、日内瓦大学法学院数字法中心法学教授 Yaniv Benhamou、瑞士联邦通信局国际关系总监 Thomas Schneider、世界隐私论坛执行主任 Pam Dixon 和 Meta 隐私政策经理 Laura Galindo-Romero。现场和虚拟参与者也分享了他们的观点和问题。
EUTAIC | 业界对《人工智能法案》实施的担忧
虽然我们总体上支持多方利益相关者的方法，使行业能够参与起草过程，但《人工智能法案》次级立法（例如指南和通用人工智能 (GPAI) 行为准则）的审议速度过快，限制了利益相关者提供有意义意见的能力。这种方法不成比例地使大型、资源丰富的公司受益，而将较小的欧洲创新者排除在外。欧洲公司必须有机会参与直接影响其投资和创新能力的标准制定过程。鉴于这些准则和指南草案的技术性和详细性，利益相关者需要合理且相称的时间来做出回应。例如，我们建议将 GPAI 行为准则 V2 的反馈截止日期延长至 2025 年 1 月下旬。此外，根据需要更新每轮磋商的暂定时间表将有助于企业有效地分配资源。最后，我们鼓励委员会进一步加强人工智能办公室，提高其有效管理这些流程的能力。