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从人工智能法案到未来的监管挑战 Philipp...
本章全面讨论了欧盟的人工智能监管，并将其与英国更具部门性和自我监管性的方法进行了对比。它主张一种混合监管策略，将两种理念的元素结合起来，强调需要敏捷性和安全港来简化合规性。本文将欧盟的《人工智能法案》视为一项开创性的立法努力，旨在应对人工智能带来的多方面挑战，并声称，虽然该法案朝着正确的方向迈出了一步，但它存在一些缺点，可能会阻碍人工智能技术的进步。本文还预测了即将到来的监管挑战，例如对有毒内容、环境问题和混合威胁的管理。它主张立即采取行动，为高性能、潜在开源人工智能系统的受监管访问制定协议。尽管欧盟的《人工智能法案》是一个重要的立法里程碑，但它需要进一步完善和全球合作，才能有效治理快速发展的人工智能技术。
以人为本的人工智能赋能法律专业人士
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视网膜自动荧光模式与视网膜功能之间的视网膜相关性，在脉络膜上的微体能法上
尽管目前尚未获得绒毛膜血症的批准治疗，但基因增强疗法已显示出在临床试验中的安全性和功效。6 - 10相关和客观的结果指标对于确定适合包含的患者，选择干预时间的最佳时间以及评估治疗效果。尽管在大多数视网膜疾病中，监管机构通常认为高对比度最佳的视力敏锐度是可靠的视觉功能标记，但在具有遗传性视网膜营养不良的患者中，包括脉络膜性疾病，包括脉络膜性疾病，但可靠性可能会有所不同，可以降低，以确定视力远见的真实变化。脉络膜血症中的自然史数据表明，尽管在早期试验中有能力改善，但视力在典型的12个月临床试验期间没有显着变化，11，12限制了其作为功能结果指标的价值。此外，到视力明显下降时，该疾病处于晚期阶段，大多数视网膜组织可能通过基因治疗而无法挽救和修复。13一起，这些观察结果鼓励 -
《人工智能法案》中的通用人工智能系统：试图适应……
引言 2 I. 从人工智能代理到软件 5 A. 人工智能定义的演变 5 1. 人工智能的功能定义 5 2. 统计工具的兴起 8 B. 关于伤害的某些概念 11 1. 风险与背景的关系 11 2. 风险与数据的关系 14 C. 欧盟法律和《人工智能法》中的预期目的概念 15 1. 欧盟法律中的预期目的概念 15 2. 《人工智能法》中的预期目的概念 17 II. 从软件到人工智能代理 18 A.无预期用途模型的兴起 18 1. 基础模型和其他 GPAIS 18 2. 功能日益强大且具有代理性的人工智能系统 22 B. 相关危害 23 1. 揭穿《人工智能法案》中的一些误解 23 2. GPAIS 和潜在危害 25 C. 与 GPAIS 相关的法律问题 26 1 渥太华大学法学院博士候选人；图卢兹人工智能和自然智能研究所研究员。 2 麦吉尔大学计算机科学学院助理教授
人工智能法案中的人工智能网络安全
服务。其旨在为欧洲政策制定过程提供基于证据的科学支持。本出版物的内容不一定反映欧盟委员会的立场或意见。欧盟委员会或代表委员会行事的任何人均不对本出版物的使用负责。有关本出版物中使用数据的方法和质量的信息（这些数据来源既不是欧盟统计局也不是其他委员会服务），用户应联系引用的来源。地图上使用的名称和材料的呈现并不意味着欧盟对任何国家、领土、城市或地区或其当局的法律地位，或对其边界或边界的划定发表任何意见。
欧盟人工智能法案中的“人类监督”
摘要 人类监督作为确保人工智能部署以人类为中心这一保障措施一直受到强调和讨论。通过提出新的欧盟人工智能法案，委员会开辟了新局面，推动在欧洲法律中引入第一条普遍且措辞严厉的人工智能系统人类监督要求。本文讨论了这一监督要求的内容、局限性和影响。通过解决法规对“什么”进行监督、何时“监督”和“由谁”进行监督等问题，本文做到了这一点。本文指出了人工智能法案中的一些不明确之处和漏洞，以及过于信任提供商来确保高风险人工智能系统的监督基础设施所带来的影响。
智能监管：人工智能法案的教训
欧盟 (EU) 最近宣布将考虑一项系统性监管人工智能 (AI) 系统的提案。这项法规将为欧盟通过的其他数据监管法案增添新的内容，并使欧盟更接近一个全面的框架，通过该框架，欧盟可以应对人工智能等快速发展的技术。美国尚未在联邦层面实施数据监管或人工智能监管立法。美国的这种不作为可能会对与欧盟和中国的全球合作以及美国国内的创新产生负面影响。美国目前是人工智能技术的全球领导者。但是，如果它想保持这一地位，就应该考虑在监管方面拖延的负面影响。本评论将说明为什么美国应该采用欧盟正在制定的系统性监管。
弥合透明度差距：可解释人工智能可以从人工智能法案中学到什么？
摘要。欧盟提出了《人工智能法案》，其中引入了人工智能系统透明度的详细要求。这些要求中的许多可以通过可解释人工智能 (XAI) 领域来解决，但是，在透明度方面，XAI 和该法案之间存在根本区别。该法案将透明度视为支持更广泛价值观的一种手段，例如问责制、人权和可持续创新。相比之下，XAI 将透明度狭隘地视为其本身的目的，专注于解释复杂的算法属性而不考虑社会技术背景。我们将这种差异称为“透明度差距”。如果不能解决透明度差距，XAI 可能会遗留一系列未解决的透明度问题。为了开始弥合这一差距，我们概述并澄清了 XAI 和欧洲法规（该法案和相关的通用数据保护条例 (GDPR)）如何看待透明度的基本定义的术语。通过比较 XAI 和法规的不同观点，我们得出了实际工作可以弥合透明度差距的四个轴心：定义透明度的范围、澄清 XAI 的法律地位、解决一致性评估问题以及为数据集建立可解释性。
维护自主权并制定人工智能法律
制定使用生成人工智能 (GAI) 的法律迫在眉睫。2022 年年底，OpenAI 向国际公众推出了其突破性的软件 ChatGPT，每月有 18 亿用户使用。从来没有一项技术应用如此迅速地取得成功。在本文中，作者概述了人工智能 (AI) 的历史，讨论了当今生成人工智能 (GAI) 技术的使用方式，并描述了 GAI 在所有学习领域的教育中的未来应用。重点是分析 GAI 的优点和缺点，特别关注人类代理与机器代理的考虑。作者研究了避免当前使用 GAI 出现问题的方法。还考虑了人类未来可以使用 GAI 的方式，同时保持自己的权力、自主权和控制力。为了支持这一点，马歇尔·麦克卢汉的电子媒体定律被修订为“生成人工智能定律”，以帮助从幼儿园到高等教育的教育工作者在“GAI时代”进行教学。
