تنظيم ChatGPT ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الكبيرة الأخرى

نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الكبيرة (LGAIMs)، مثل ChatGPT وGPT-4 أو Stable Diffusion، تُغير بسرعة طريقة تواصلنا وتوضيحنا وإبداعنا. ومع ذلك، فقد ركز تنظيم الذكاء الاصطناعي، في الاتحاد الأوروبي وخارجه، بشكل رئيسي على نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية، وليس نماذج LGAIMs. ستضع هذه الورقة هذه النماذج التوليدية الجديدة في سياق النقاش الحالي حول تنظيم الذكاء الاصطناعي الموثوق، وستسأل كيف يمكن تكييف القانون مع قدراتها. بعد وضع الأسس التقنية، تمضي الجزء القانوني من الورقة في أربع خطوات، تغطي (1) التنظيم المباشر، (2) حماية البيانات، (3) مراقبة المحتوى، و(4) المقترحات السياسية. وتقترح مصطلحات جديدة لالتقاط سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي في بيئات LGAIM من خلال التمييز بين مطوري LGAIM والمستخدمين المحترفين وغير المحترفين بالإضافة إلى متلقي مخرجات LGAIM. نخصص الواجبات التنظيمية لهؤلاء الجهات المختلفة على طول سلسلة القيمة ونقترح استراتيجيات لضمان أن تكون نماذج LGAIM موثوقة وتُستخدم لصالح المجتمع ككل. يجب أن تتوافق القواعد في قانون الذكاء الاصطناعي وغيره من التنظيمات المباشرة مع خصوصيات النماذج المدربة مسبقًا. وتدعو الورقة إلى ثلاث طبقات من الالتزامات فيما يتعلق بـ LGAIMs (معايير دنيا لجميع LGAIMs؛ التزامات عالية المخاطر لحالات الاستخدام عالية المخاطر؛ تعاون على طول سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي). بشكل عام، يجب أن يركز التنظيم على التطبيقات عالية المخاطر المحددة، وليس النموذج المدرب مسبقًا نفسه، ويشمل (ط) الالتزامات المتعلقة بالشفافية و(2) إدارة المخاطر. قد تطبق أحكام عدم التمييز (3) مع ذلك على مطوري LGAIM. أخيرًا، (4) يجب توسيع جوهر قواعد مراقبة المحتوى في DSA ليشمل LGAIMs. وهذا يشمل آليات الإشعار والإجراء، وعلامات الثقة.