详细内容或原文请订阅后点击阅览
全球监管机构软化生成人工智能的方法
一些此前注重对生成人工智能进行严格监管的国家正在调整做法，将重点从普遍限制转向风险管理。正如 Softline 指出的那样，这一趋势反映了全球人工智能监管格局的变化，以及各地区之间为争夺人工智能生态系统的技术领先地位和投资而日益激烈的竞争。
来源:OSP网站大数据新闻如今，世界实践中出现了三种主要的人工智能监管方法。保守模式涉及制定全面的法规，规范人工智能系统的整个生命周期，并对高风险解决方案的使用进行限制或暂停。这种方法在哈萨克斯坦尤其得到采用。混合模式结合了框架立法、部门法规和自律要素。这种方法是俄罗斯和东南亚一些国家的典型做法，可以将风险控制与保留技术实验空间结合起来。支持创新的模式最大限度地减少直接监管干预，并依赖于开发商的自愿标准和责任。尤其是沙特阿拉伯和阿联酋，它们将人工智能视为经济发展的战略因素。
据 Oxford Insights 称，随着机构治理的加强，东南亚国家的人工智能准备度得分不断上升。因此，越南和印度尼西亚的评分分别为 60.0 和 59.9，全球平均分为 42.5。与此同时，该地区的监管正在刺激并侧重于国家战略的制定、研究投资和国际协调。尤其是越南，已宣布计划在不久的将来通过专门的人工智能法。
中东和北非地区继续巩固其作为最具活力的人工智能生态系统之一的地位。沙特阿拉伯和阿联酋的人工智能就绪度分别为 71.6 和 69.9。该地区正在积极开发自己的人工智能平台、计算基础设施和研究中心。此类投资的目标是创建完整的人工智能技术周期并减少对外国解决方案的依赖。特别强调开发具有优化架构的高效模型，而不是参数的广泛增长。