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探索机器人领域的人工智能合规性：欧洲基于风险的方法及其重要性
这篇文章《导航机器人中的人工智能合规性：欧洲基于风险的方法及其重要性》首先出现在准机器人上。
来源:Quasi Robotics 博客随着自主系统（尤其是机器人和自主移动机器人 (AMR)）不断将行业从仓储转变为医疗保健，了解这些技术如何适应不断发展的监管框架不再是可选的。在整个欧盟，《人工智能法案》（法规 (EU) 2024/1689）为人工智能系统建立了世界上第一个全面的法律结构，其基于风险的方法正在重塑开发人员、集成商和用户对合规性、安全性和验证的看法。
这篇文章揭示了机器人人工智能监管的原因和方式，解释了算法和统计人工智能系统之间的差异，并展示了某些方法（例如 C2 AMR 模型背后的算法智能）如何能够自然地与低风险验证范例保持一致。
为什么要监管机器人领域的人工智能？
人工智能系统越来越多地嵌入到与人、环境和关键基础设施交互的自主机器人中。在这种情况下，不可预测的行为或未经验证的情报可能会导致安全事故或法律责任。 《欧洲人工智能法案》承认了这一点，根据健康、安全和基本权利的实际或潜在风险对人工智能系统规定了义务。
本质上：
• 法规促进最终用户、工人和利益相关者的信任和安全。
• 合规性使得自动化技术能够在生命科学、制造和运输等受监管行业得到更广泛的采用。
• 基于风险的分类为开发人员提供了明确的依据，使其技术符合适当的监督级别。
了解欧盟人工智能法案的风险框架
欧盟人工智能法案将人工智能系统分为四个风险等级：
1. 不可接受的风险 – 威胁基本权利（例如社交评分）的被禁止的应用程序。
2. 高风险 – 可能严重影响安全或权利的系统。
3. 有限风险——职责较轻的系统，主要是透明度义务。