Alors que l’Union européenne joue le long jeu vidéo en rédigeant des lignes directrices pour l’IA, la Chine a en fait surpris beaucoup avec des réglementations rapides mais étendues. Un rapport compare la situation pour les deux juridictions. Sur une piste différente, le gouvernement fédéral américain cherche des moyens d’améliorer ses installations d’étude de recherche sur l’IA.
L’Union européenne a une longue expérience en matière de réglementation de nombreux aspects de la vie. Son GDPR a été un succès international. Avec sa prochaine loi sur l’IA, il tente de garantir les droits de l’homme et la société normalement. La Chine a également généré une réglementation sur l’IA, avec une sorte de mêlée entre les régulateurs concernant qui la contrôle.
Un rapport pour CNBC compare les méthodes pour demander si l’on pourrait devenir la version dominante de la ligne directrice, bien qu’avec le projet de l’UE beaucoup plus large (et plus lent) que celui de la Chine.
Le rapport examine si l’exigence de la Chine selon laquelle les entreprises doivent informer les utilisateurs si un algorithme est utilisé pour leur communiquer certaines informations et leur offrir la possibilité de se retirer est dans l’intérêt du grand public ou du gouvernement. Ou peut-être s’agit-il simplement d’une expérience à grande échelle dont le reste du monde peut tirer des enseignements.
À certains égards, les objectifs techniques de l’UE et de la Chine sont similaires, et l’Occident doit tenir compte des délocalisations de la Chine, selon un commentateur. Une distinction notable est la volonté de la Chine de tester des méthodes uniques directement sur le grand public.
Certains analystes prédisent une fracture dans les méthodes d’avancement de l’IA, et en particulier dans son maintien de l’ordre. Les entreprises pourraient avoir besoin d’ajuster leurs produits pour se conformer aux directives locales, ce qu’elles maîtrisent déjà, informe un analyste de CNBC.
Étapes principales vers la pollinisation croisée de l’étude fédérale sur l’IA pour les États-Unis
La National AI Effort Act of 2020 des États-Unis est entrée en vigueur en 2021 et rassemble la recherche sur l’IA dans l’ensemble du gouvernement fédéral pour accélérer les processus de gains financiers et de sécurité. Dans le cadre de l’effort national sur l’intelligence artificielle, la loi a créé un groupe chargé d’élaborer la feuille de route pour l’infrastructure de recherche partagée, le groupe de travail National Artificial Intelligence Research Study Resource (NAIRR) en juin 2021.
Il a publié son première évaluation du scénario par le biais de conférences publiques et de consultations d’experts. « Imagining a National Expert System Research Resource (NAIRR): Initial Findings and Suggestions » établit un paysage où l’accès aux ressources de développement de l’IA est trop minime pour les grandes entreprises et les nombreuses universités.
« L’objectif stratégique de l’établissement d’un Le NAIRR vise à renforcer et à égaliser la communauté américaine de l’innovation en IA d’une manière qui protège la vie privée, les droits civils et les libertés civiles », précise le rapport. Il demande également que les opérations quotidiennes du NAIRR soient indépendantes du gouvernement fédéral, qu’il établisse des normes pour une étude de recherche responsable sur l’IA, soit disponible et que les composants de ressources, constitués de bancs d’essai, « soient disponibles de manière conviviale ».
Les bancs d’essai sont le point de rencontre entre le NAIRR et la biométrie, en tant qu’exemples de recherche motrice dans des domaines spécifiques. Il fournit le NIST et son test de fournisseur de reconnaissance faciale comme exemple pour le dépistage de la biométrie.
Pour protéger le NAIRR, il appelle à l’utilisation d’une architecture sans confiance avec des contrôles d’identité et d’accès solides, bien que cela soit conforme à la décision de toutes les entreprises fédérales à adopter la technologie.
Certains pensent que les États-Unis ont déjà pris du retard sur la Chine, d’autres groupes tels que AI Now appelant également à une démocratisation de l’étude de recherche sur l’IA.
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