Kas yra AI aktas ir kodėl jis svarbus MVĮ (mažoms ir vidutinėms įmonėms)?

AI aktas yra pirmasis tokio pobūdžio reglamentas pasaulyje. Pirmasis, kuris išsamiai nagrinėja dirbtinį intelektą iš žmogaus centriniu požiūriu. Jis siekia užtikrinti, kad Europoje naudojami DI sistemos būtų saugios ir skatintų inovacijas, gerbdamos pagrindines teises, ypatingą dėmesį skiriant:

  • sveikatos priežiūrai – pavyzdžiui, gerbiant pacientų duomenų privatumą,
  • švietimui – laikantis Europos Sąjungos skatinamų vertybių ir vengiant diskriminacijos,
  • valstybės sienų apsaugai – užtikrinant saugumą, nesukeliant piliečių teisių pažeidimų,
  • viešosioms paslaugoms – laikantis geriausių duomenų apsaugos praktikų, teisės į informaciją ir aiškios komunikacijos.

MVĮ AI aktas pirmiausia suteiks didesnį teisinį aiškumą, nes aiškiai apibrėžia inovacijų sistemą: DI sistemų projektavimo, kūrimo ir taikymo principus. Tai palengvins įmonėms investuoti į DI sprendimus, sumažinant teisinius rizikos veiksnius. Be to, visoje Sąjungoje taikomi reglamentai užkirs kelią rinkos fragmentacijai.

Europos reglamentai dėl dirbtinio intelekto buvo priimti Europos Parlamento ir Europos Tarybos 2023 m. gruodžio 9 d. Dabar juos turi formaliai patvirtinti abi institucijos, kad jie įsigaliotų.

Pagrindiniai AI akto aspektai verslui

ES AI aktas įveda reikalavimų rinkinį DI sistemoms, priklausomai nuo rizikos lygio. Šie reikalavimai apima, be kita ko:

  • skaidrumo ir vartotojų informavimo apie sąveiką su pokalbių robotais, biometriniais sistemomis ar emocijų atpažinimo technologijomis pareigą,
  • sensyvių atributų naudojimo biometrinei kategorijai nustatyti draudimą,
  • privalomą atitikties vertinimą prieš pateikiant į rinką aukštos rizikos sistemoms,
  • privalomą registraciją ES duomenų bazėje — po AI akto įsigaliojimo, DI sistemos, naudojamos pagrindinėse srityse, tokiose kaip švietimas, užimtumas, sveikatos priežiūra ir teisėsauga, turės būti registruotos.

Gamintojai ir įmonės, naudojančios DI sistemas, taip pat turės stebėti riziką po jų pateikimo į rinką. Tai tiesiogiai paveiks įmones, kurios projektuoja ir įgyvendina DI sistemas.

DI sistemų rizikos lygiai pagal ES AI aktą

AI aktas klasifikuoja DI sistemas į keturias kategorijas, remiantis jų rizikos lygiu:

  1. Nepriimtina rizika
  2. Aukšta rizika
  3. Ribota rizika
  4. Minimalinė rizika

Pasižiūrėkime atidžiau, kaip bus apibrėžtos kiekviena grupė, kartu su sistemų pavyzdžiais ir jų klasifikacijomis.

Nepriimtina rizika

Europos Sąjunga visiškai draudžia naudoti technologijas, nurodytas AI akte kaip nepriimtinos rizikos sistemas. Tai daugiausia sistemos, sukurtos išnaudoti asmenų jautrumą pasiūlymams manipuliacijai ar apgaule, sistemos, suteikiančios dirbtiniam intelektui galimybę priimti sprendimus svarbiais klausimais, ir tos, kurios gali sukelti galios piktnaudžiavimą. Nepriimtinos rizikos DI pavyzdžiai apima:

  • autonominius ginklus, veikiančius be žmogaus priežiūros,
  • patikimumo vertinimo sistemas, naudojamas teisėsaugos institucijų,
  • automatinės asmenų identifikavimo sistemos viešose erdvėse, pavyzdžiui, remiantis stebėjimo kamerų vaizdais,
  • dirbtinio intelekto sistemos, kurios gali būti žalingos asmenims su fiziniais ar psichiniais negalavimais,
  • DI, naudojamas teisėsaugos tikslais, su ribotomis išimtimis,
  • dirbtinio intelekto sistemos, naudojančios žalingas “subliminalines” ir manipuliacines technikas.

Verslui paskutinė kategorija yra ypač svarbi. Būtent todėl skaidrumas sistemų, teikiančių pasiūlymus vartotojams ir klientams, veikloje bus esminis, siekiant atitikti naują Europos Sąjungos teisės aktą.

Aukšta rizika

Dirbtinis intelektas, klasifikuojamas kaip aukštos rizikos DI sprendimas, turės atitikti griežtus reikalavimus prieš pateikiant į rinką. Tai apima atitikties vertinimus ir griežtus testavimus prieš patvirtinant naudojimui. Ši rizikos kategorija apima aštuonias sritis, tokias kaip:

  • autonominiai transporto priemonės,
  • medicininės diagnostikos sistemos,
  • prognozavimo algoritmai, palaikantys teisingumo sistemą,
  • migracijos ir prieglobsčio valdymas, sienų kontrolė, taip pat
  • užimtumo ir darbo jėgos valdymas.
Ribota rizika

Ribotos rizikos sistemoms, dažniausiai naudojamoms versle, teisės aktų leidėjai, laimei, skyrė daug mažiau dėmesio. Ši kategorija apima:

  • DI pokalbių robotai – naudojami klientų aptarnavimui arba atsakymams į dažniausiai užduodamus klausimus laisvos formos pokalbio forma,
  • emocijų atpažinimo sistemos – naudojamos, pavyzdžiui, siekiant surinkti duomenis apie klientų nuomones apie įmonę,
  • biometrinės kategorijos nustatymo sistemos – pavyzdžiui, vertinant klientų lytį ar amžių fizinėje parduotuvėje,
  • vaizdų, garso ar vaizdo generavimas – nepaisant grėsmės, kurią kelia giliųjų klastojimų technologijos, ši sritis bus taikoma ribotam reikalavimų rinkiniui.
Maža arba minimali rizika

Mažos rizikos DI sprendimai nėra reguliuojami teisės aktų. AI aktas tik paminės, kad tokių sprendimų kūrėjai ir vartotojai turėtų savanoriškai nustatyti naudojimo politiką. Tai taikoma tokiems sprendimams kaip:

  • turinio rekomendavimo sistemos srautinio perdavimo paslaugose, arba
  • pokalbių robotai svetainėse, atsakantys į tipiškus klientų klausimus.

Kokius reikalavimus AI aktas kelia sprendimams, naudojamiems mano įmonėje?

Norint patikrinti, ar dirbtinis intelektas, naudojamas įmonėje, atitinka AI aktą, turėtumėte:

  • klasifikuoti jį į vieną iš keturių aukščiau aprašytų rizikos kategorijų,
  • jei tai aukštos rizikos DI, atlikti atitikties vertinimą,
  • naudoti gerą praktiką, susijusią su mažos rizikos DI.

Pasižiūrėkime į pavyzdžius, kaip dažnai naudojami DI sprendimai įmonėse. Kokius reikalavimus jie turės atitikti?

Klientų aptarnavimo pokalbių robotas, teikiantis pagrindinę informaciją apie produktus arba atsakantis į tipiškus klientų klausimus, greičiausiai bus klasifikuojamas kaip minimali rizika. Jis turės:

  • informuoti vartotojus, kad jie bendrauja su DI,
  • teikti galimybę būti nukreiptiems pas žmogaus konsultantą,
  • laikytis bendrųjų reikalavimų dėl skaidrumo, nediskriminavimo ir kt.

Produktų rekomendavimo sistema elektroninėje prekyboje greičiausiai bus laikoma mažos rizikos sistema. Būtina informuoti klientus, kad jie gauna suasmenintas rekomendacijas ir suteikti galimybę jas išjungti.

Kitą vertus, automatinė medicininės diagnostikos sistema bus klasifikuojama kaip aukštos rizikos sistema. Ji turės būti griežtai įvertinta prieš pateikiant į rinką ir būti prižiūrima žmogaus. Be to, bus būtina stebėti jos veiklą ir pranešti apie incidentus.

Miesto nusikaltimų prevencijos sistema taip pat bus laikoma aukštos rizikos. Ji turės atitikti privatumo ir kitų pagrindinių teisių apsaugos reglamentus. Jos veikla turės būti nuolat prižiūrima žmogaus.

Nepaisant to, į kurią kategoriją pateks DI sprendimų priėmimo sistemos, neaišku. Tikėtina, kad DI remiama atrankos sistema, kuri savarankiškai priima sprendimus dėl samdymo, bus laikoma nepriimtinos rizikos DI sprendimu. Kita vertus, atrankos palaikymo sistema, padedanti žmonėms atlikti savo darbą, būtų laikoma aukštos rizikos sprendimu.

Vartotojų gerovės labui, taip pat galimų klasifikacijų pokyčių atveju, labai svarbu nuo pat pradžių etiniu ir atsakingu būdu priartėti prie DI sistemų kūrimo ir naudojimo.

Kokios bus pasekmės, jei nebus laikomasi AI akto?

Nesilaikymas AI akto gali sukelti dideles baudas įmonėms, svyruojančias nuo 35 milijonų eurų arba 7% pasaulinio apyvartos didelėms įmonėms iki 7,5 milijono eurų arba 1,5% MVĮ. Netinkamos DI sistemos gali būti pašalintos iš rinkos, o jų naudojimas gali būti ribojamas.

Kaip pasiruošti AI akto įsigaliojimui?

Taigi, kaip paruošti įmonę, kuri naudoja dirbtinį intelektą, AI akto įsigaliojimui 2025 m.? Štai keletas patarimų, kaip MVĮ ir startuoliai gali pasiruošti šiam momentui:

  • sekti darbo pažangą ir reglamentų įgyvendinimo grafiką,
  • įvertinti jau naudojamas DI sistemas ir pritaikyti jas naujiems reikalavimams,
  • ypatingą dėmesį skirti etiniams aspektams DI projektavime.

Santrauka

AI akto įvedimas yra didelis pokytis DI ekosistemai Europoje. Tačiau su aiškiais ir nuosekliais taisyklėmis jis žada užtikrinti saugų ir etinį šios technologijos vystymąsi, kuris turėtų ypač pasitarnauti MVĮ ir startuoliams.

AI aktas, kuris įsigalios 2025 m., atneš reikšmingų pokyčių, kaip mažos ir vidutinės įmonės (MVĮ) gali pasinaudoti dirbtiniu intelektu. MVĮ tai pirmiausia reiškia būtinybę atidžiai apsvarstyti ir analizuoti naudojamus DI sprendimus, tiek atitikties reglamentams, tiek galimo poveikio klientams ir bendruomenei atžvilgiu.

Mažų verslų savininkams ir vadovams labai svarbu suprasti, kaip jų DI sistemos klasifikuojamos rizikos atžvilgiu ir kokių veiksmų reikia imtis, kad jos atitiktų artėjančius reglamentus. Pavyzdžiui, DI sistemos, naudojamos klientų valdyme ar rinkodaroje, anksčiau buvo naudojamos gana laisvai. Dabar joms reikės išsamaus atitikties AI aktui vertinimo. Tai gali sukurti naujas galimybes įmonėms, specializuojančioms technologijų teisinėje konsultacijoje, teikiant MVĮ paramą prisitaikant prie šių naujų reikalavimų.

ai act

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

JavaScript ekspertas ir instruktorius, kuris moko IT skyrius. Jo pagrindinis tikslas yra padidinti komandos produktyvumą, mokant kitus, kaip efektyviai bendradarbiauti programuojant.

View all posts →

AI in business:

  1. 6 nuostabūs ChatGTP papildiniai, kurie palengvins jūsų gyvenimą
  2. Naujų verslo galimybių naršymas su ChatGPT-4
  3. 3 nuostabūs AI rašytojai, kuriuos privalote išbandyti šiandien
  4. Sintetiniai aktoriai. 3 geriausi AI vaizdo generatoriai
  5. Kokios yra mano verslo idėjos silpnybės? Idėjų generavimo sesija su ChatGPT
  6. Naudojant ChatGPT versle
  7. Naujos paslaugos ir produktai, veikiantys su dirbtiniu intelektu
  8. Automatizuoti socialinių tinklų įrašai
  9. Socialinių tinklų įrašų planavimas. Kaip gali padėti dirbtinis intelektas?
  10. Dirbtinio intelekto vaidmuo verslo sprendimų priėmime
  11. Verslo NLP šiandien ir rytoj
  12. Dirbtinio intelekto pagalba veikiantys tekstiniai pokalbių robotai
  13. Dirbtinio intelekto taikymas versle - apžvalga
  14. Dirbtinio intelekto grėsmės ir galimybės versle (2 dalis)
  15. Dirbtinio intelekto grėsmės ir galimybės versle (1 dalis)
  16. Koks yra dirbtinio intelekto ateitis pagal McKinsey Global Institute?
  17. Dirbtinis intelektas versle - Įvadas
  18. Kas yra NLP, arba natūralios kalbos apdorojimas versle
  19. „Google Translate“ vs „DeepL“. 5 mašininio vertimo taikymo būdai verslui
  20. Automatinis dokumentų apdorojimas
  21. Balsobotų veikla ir verslo programos
  22. Virtualaus asistento technologija, arba kaip kalbėti su dirbtiniu intelektu?
  23. Kas yra verslo intelektas?
  24. Kaip dirbtinis intelektas gali padėti BPM?
  25. Šiandienos ir rytojaus kūrybinė dirbtinė intelektas
  26. Dirbtinis intelektas turinio valdyme
  27. Tyrinėjant dirbtinio intelekto galią muzikos kūrime
  28. 3 naudingi AI grafikos dizaino įrankiai. Generatyvi AI versle
  29. Dirbtinis intelektas ir socialinė žiniasklaida – ką jie sako apie mus?
  30. Ar dirbtinis intelektas pakeis verslo analitikus?
  31. AI įrankiai vadovui
  32. Ateities darbo rinka ir artėjančios profesijos
  33. RPA ir API skaitmeninėje įmonėje
  34. Naujos sąveikos. Kaip dirbtinis intelektas keičia mūsų prietaisų valdymo būdą?
  35. Multimodalinė dirbtinio intelekto technologija ir jos taikymas versle
  36. Dirbtinis intelektas ir aplinka. 3 AI sprendimai, padedantys jums sukurti tvarų verslą
  37. AI turinio detektoriai. Ar jie verti?
  38. ChatGPT vs Bard vs Bing. Kuris AI pokalbių robotas pirmauja lenktynėse?
  39. Ar chatbot AI yra konkurentas „Google“ paieškai?
  40. Efektyvūs ChatGPT užklausimai žmogiškųjų išteklių ir atrankos srityje
  41. Paskatų inžinerija. Ką daro paskatų inžinierius?
  42. Dirbtinis intelektas ir kas dar? Pagrindinės technologijų tendencijos verslui 2024 metais
  43. Dirbtinis intelektas ir verslo etika. Kodėl turėtumėte investuoti į etinius sprendimus
  44. Meta AI. Ką turėtumėte žinoti apie „Facebook“ ir „Instagram“ dirbtinio intelekto palaikomas funkcijas?
  45. Dirbtinio intelekto reguliavimas. Ką turite žinoti kaip verslininkas?
  46. 5 nauji dirbtinio intelekto naudojimo būdai versle
  47. AI produktai ir projektai - kuo jie skiriasi nuo kitų?
  48. Dirbtinis intelektas kaip ekspertas jūsų komandoje
  49. AI komanda vs. vaidmenų pasiskirstymas
  50. Kaip pasirinkti karjeros sritį dirbtiniame intelekte?
  51. Dirbtinis intelektas žmogiškųjų išteklių srityje: Kaip automatizuota atranka veikia žmogiškųjų išteklių valdymą ir komandos vystymąsi
  52. Dirbtinio intelekto pagalba automatizuota procesų valdymas. Nuo ko pradėti?
  53. 6 įdomiausi AI įrankiai 2023 metais
  54. Kokia yra įmonės dirbtinio intelekto brandos analizė?
  55. Dirbtinis intelektas B2B personalizavimui
  56. ChatGPT naudojimo atvejai. 18 pavyzdžių, kaip 2024 metais patobulinti savo verslą su ChatGPT
  57. AI maketų generatorius. 4 geriausi įrankiai
  58. Mikro mokymasis. Greitas būdas įgyti naujų įgūdžių
  59. Įdomiausi dirbtinio intelekto taikymai įmonėse 2024 metais
  60. Kokie iššūkiai kyla dirbtinio intelekto projektui?
  61. Aukščiausios 8 AI priemonės verslui 2024 metais
  62. Dirbtinis intelektas CRM. Ką dirbtinis intelektas keičia CRM įrankiuose?
  63. ES AI įstatymas. Kaip Europa reguliuoja dirbtinio intelekto naudojimą
  64. Top 7 AI svetainių kūrėjai
  65. Be kodo įrankiai ir dirbtinio intelekto inovacijos
  66. Kiek dirbtinio intelekto naudojimas padidina jūsų komandos produktyvumą?
  67. Kaip naudoti ChatGTP rinkos tyrimams?
  68. Kaip išplėsti savo AI rinkodaros kampanijos pasiekiamumą?
  69. Dirbtinis intelektas transporto ir logistikos srityje
  70. Kokias verslo problemas gali išspręsti dirbtinis intelektas?
  71. Kaip pritaikyti dirbtinio intelekto sprendimą verslo problemai?
  72. Dirbtinis intelektas žiniasklaidoje
  73. Dirbtinis intelektas bankininkystėje ir finansuose. Stripe, Monzo ir Grab
  74. Dirbtinis intelektas kelionių pramonėje
  75. Kaip dirbtinis intelektas skatina naujų technologijų atsiradimą
  76. Dirbtinis intelektas elektroninėje prekyboje. Pasaulinių lyderių apžvalga
  77. Top 4 AI vaizdų kūrimo įrankiai
  78. Top 5 AI įrankiai duomenų analizei
  79. Dirbtinio intelekto revoliucija socialiniuose tinkluose
  80. Ar visada verta pridėti dirbtinį intelektą prie produkto kūrimo proceso?
  81. 6 didžiausi verslo nesėkmės atvejai, kuriuos sukėlė dirbtinis intelektas
  82. AI strategija jūsų įmonėje - kaip ją sukurti?
  83. Geriausi AI kursai – 6 nuostabūs rekomendacijos
  84. Socialinių tinklų stebėjimo optimizavimas naudojant dirbtinį intelektą
  85. IoT + AI, arba kaip sumažinti energijos sąnaudas įmonėje
  86. Dirbtinis intelektas logistikoje. 5 geriausi įrankiai
  87. GPT parduotuvė – įdomiausių GPT verslui apžvalga
  88. LLM, GPT, RAG... Ką reiškia dirbtinio intelekto akronimai?
  89. AI robotai – verslo ateitis ar dabartis?
  90. Kokia yra dirbtinio intelekto įgyvendinimo kaina įmonėje?
  91. Ką daro dirbtinio intelekto specialistai?
  92. Kaip dirbtinis intelektas gali padėti laisvai samdomo darbuotojo karjeroje?
  93. Darbo automatizavimas ir produktyvumo didinimas. Gidas dirbantiems laisvai su dirbtiniu intelektu
  94. Dirbtinis intelektas startuoliams – geriausi įrankiai
  95. Svetainės kūrimas su dirbtiniu intelektu
  96. Vienuolika laboratorijų ir kas dar? Perspektyviausi dirbtinio intelekto startuoliai
  97. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Kas yra kas dirbtinio intelekto pasaulyje?
  98. Sintetiniai duomenys ir jų svarba jūsų verslo plėtrai
  99. Populiariausi AI paieškos varikliai. Kur ieškoti AI įrankių?
  100. Vaizdo AI. Naujausi AI vaizdo generatoriai
  101. Dirbtinis intelektas vadovams. Kaip dirbtinis intelektas gali palengvinti jūsų darbą
  102. Kas naujo „Google Gemini“? Viskas, ką reikia žinoti
  103. Dirbtinis intelektas Lenkijoje. Įmonės, susitikimai ir konferencijos
  104. AI kalendorius. Kaip optimizuoti savo laiką įmonėje?
  105. Dirbtinis intelektas ir darbo ateitis. Kaip paruošti savo verslą pokyčiams?
  106. AI balso klonavimas verslui. Kaip sukurti asmeninius balso pranešimus naudojant dirbtinį intelektą?
  107. "Mes visi esame kūrėjai". Kaip piliečių kūrėjai gali padėti jūsų įmonei?
  108. Faktų tikrinimas ir AI haliucinacijos
  109. Dirbtinis intelektas atrankoje – žingsnis po žingsnio rengiant atrankos medžiagą
  110. Sora. Kaip realistiški vaizdo įrašai iš OpenAI pakeis verslą?
  111. Midjourney v6. Inovacijos dirbtinio intelekto vaizdų generavime
  112. Dirbtinis intelektas mažose ir vidutinėse įmonėse. Kaip mažos ir vidutinės įmonės gali konkuruoti su milžinais, naudodamos dirbtinį intelektą?
  113. Kaip dirbtinis intelektas keičia influencerių rinkodarą?
  114. Ar dirbtinis intelektas iš tikrųjų kelia grėsmę programuotojams? Devin ir Microsoft AutoDev
  115. Geriausi AI pokalbių robotai elektroninei prekybai. Platformos
  116. AI pokalbiai robotai e. prekybai. Atvejų analizės
  117. Kaip būti informuotam apie tai, kas vyksta dirbtinio intelekto pasaulyje?
  118. AI prisijaukinimas. Kaip žengti pirmuosius žingsnius taikant AI savo versle?
  119. Suklupimas, Bing Copilot ar You.com? Palyginimas su AI paieškos varikliais
  120. Dirbtinio intelekto ekspertai Lenkijoje
  121. ReALM. Revoliucinis kalbos modelis iš Apple?
  122. „Google Genie“ — generatyvinis dirbtinio intelekto modelis, kuris kuria visiškai interaktyvias pasaulius iš vaizdų
  123. Automatizacija ar papildymas? Du požiūriai į dirbtinį intelektą įmonėje
  124. LLMOps, arba kaip efektyviai valdyti kalbos modelius organizacijoje
  125. AI vaizdo generavimas. Nauji horizontai vaizdo turinio gamyboje verslui
  126. Geriausi AI transkripcijos įrankiai. Kaip paversti ilgas įrašus į glaustus santraukas?
  127. Sentimentų analizė su dirbtiniu intelektu. Kaip tai padeda skatinti pokyčius versle?
  128. Dirbtinio intelekto vaidmuo turinio moderavime