Автор: Денис Аветисян
Новый закон ЕС об искусственном интеллекте затрагивает не только публичные сервисы, но и системы, используемые внутри компаний, требуя от бизнеса внимательного анализа соответствия.
Анализ применимости закона ЕС об ИИ к внутренне развернутым системам искусственного интеллекта и оценка рисков.
Несмотря на растущую потребность в регулировании искусственного интеллекта, вопрос о применении норм к внутреннему использованию ИИ-систем остается дискуссионным. Данная аналитическая записка, ‘Internal Deployment in the EU AI Act’, посвящена детальному исследованию аргументов «за» и «против» включения внутреннего развертывания в сферу действия европейского законодательства об искусственном интеллекте. В результате анализа статей 2(1), 2(6) и 2(8) установлено, что, несмотря на наличие исключений, большинство внутренних ИИ-систем подпадают под действие закона, требуя внимательной оценки рисков и соответствия. Как обеспечить баланс между инновациями и защитой прав граждан в контексте внутреннего развертывания ИИ-технологий?
Искусственный интеллект: На пути к регулированию и инновациям
Бурное внедрение моделей общего назначения искусственного интеллекта (ИИ) оказывает глубокое преобразующее воздействие на различные отрасли промышленности, от финансов и здравоохранения до транспорта и производства. Этот стремительный прогресс, однако, требует формирования чёткой и всеобъемлющей нормативно-правовой базы. Отсутствие надлежащего регулирования может привести к непредсказуемым последствиям, включая вопросы безопасности, конфиденциальности данных и потенциальную дискриминацию. Разработка таких правил представляется сложной задачей, требующей баланса между стимулированием инноваций и защитой общественных интересов, поскольку ИИ становится все более интегрированным в повседневную жизнь и критически важные инфраструктуры. Необходимо оперативно адаптировать существующие правовые нормы или создавать новые, чтобы обеспечить ответственное и этичное развитие технологий ИИ.
Акт об искусственном интеллекте Европейского Союза, стремясь смягчить потенциальные риски, связанные с развитием и внедрением ИИ-систем, сталкивается со значительными трудностями в определении границ регулирования. Сложность заключается в разнообразии приложений ИИ — от систем, представляющих высокий риск для безопасности и основных прав человека, до тех, которые оказывают минимальное воздействие. Чёткое разграничение между этими категориями требует детального анализа и постоянной адаптации к быстро меняющемуся технологическому ландшафту. Кроме того, определение того, какие системы должны подпадать под действие акта, требует учета не только технических характеристик, но и контекста их использования, что делает процесс регулирования особенно сложным и требующим гибкого подхода.
Эффективное регулирование искусственного интеллекта требует тщательного анализа момента “ввода в эксплуатацию” и определения ответственных сторон. В настоящее время сложно однозначно установить, когда именно система ИИ начинает подлежать нормативному контролю — при разработке, обучении, или непосредственно в процессе использования. Особое значение имеет вопрос о распределении ответственности: кто несет ее за ошибки или непредвиденные последствия, вызванные действиями ИИ — разработчик, оператор, или сама система? Нечеткое определение этих аспектов может привести к юридической неопределенности, замедлить внедрение инноваций и затруднить защиту прав граждан. Поэтому, при создании регуляторной базы необходимо учитывать весь жизненный цикл системы ИИ, от проектирования до вывода из эксплуатации, и четко прописывать обязанности каждого участника процесса.
Внедрение систем искусственного интеллекта внутри организаций, несмотря на очевидные преимущества, требует особого подхода к регулированию, чтобы не затормозить инновационный процесс. Анализ применимости Акта об ИИ Европейского Союза, проведенный в данной работе, подчеркивает необходимость тонкого баланса между обеспечением безопасности и стимулированием развития технологий. Регулирование, ориентированное исключительно на внешнее использование ИИ, может оказаться неэффективным и даже контрпродуктивным, поскольку внутреннее применение часто является ключевым этапом разработки и тестирования новых моделей. Авторы отмечают, что чрезмерно строгие требования к внутреннему использованию могут привести к переносу разработок в юрисдикции с более мягким регулированием, что ослабит конкурентоспособность и замедлит общий прогресс в области искусственного интеллекта. Поэтому, для поддержания динамичного развития, необходима разработка специализированных правил, учитывающих специфику внутреннего развертывания ИИ и ориентированных на минимизацию рисков без подавления инноваций.
Научные исследования и разработки: Пространство для инноваций
В соответствии с положениями Акта об ИИ в ЕС, системы искусственного интеллекта, разработанные и используемые исключительно в целях научных исследований и разработок (НИОКР), не подпадают под действие регулирования. Данное исключение, закрепленное в Акте, признает фундаментальную важность свободы научных изысканий и инноваций. Исключение распространяется на AI-системы, применяемые в рамках исследовательских проектов, направленных на получение новых знаний и разработку технологий, и призвано не препятствовать процессу открытых научных исследований. Это позволяет ученым и исследовательским организациям свободно экспериментировать с ИИ без немедленного соблюдения требований, предъявляемых к системам, уже находящимся в коммерческом обороте.
Статья 2(6) Акта об ИИ ЕС предусматривает исключение для систем, разработанных и используемых исключительно в научных исследованиях и разработках, однако применение этого исключения напрямую зависит от четкого разграничения между исследованиями и разработкой готового продукта. Ключевым фактором является определение, является ли деятельность направлена на получение новых знаний и понимания (исследование), или на создание конкретного продукта или услуги для выхода на рынок (разработка). Неспособность провести это различие может привести к неправомерному применению требований Акта к системам, предназначенным исключительно для исследовательских целей, что может затруднить научный прогресс. Поэтому, для подтверждения соответствия критериям исключения, необходимо документально подтвердить, что основная цель деятельности — расширение научного знания, а не коммерциализация.
Статья 2(8) Акта об ИИ ЕС уточняет, что деятельность, связанная с научными исследованиями, тестированием и разработкой, осуществляемая до вывода продукта на рынок, не подпадает под действие немедленных обязательств, установленных Актом. Это означает, что системы ИИ, используемые исключительно в процессе предварительных исследований и разработок, не требуют соответствия требованиям Акта до момента их коммерческого внедрения. Данное исключение распространяется на все этапы предварительного тестирования и оптимизации, обеспечивая возможность проведения инновационных исследований без излишних регуляторных ограничений на начальных стадиях разработки.
Исключение из сферы действия Акта об ИИ для систем, используемых исключительно в научных исследованиях и разработках, имеет решающее значение для поддержания научного прогресса. Внутреннее развертывание (internal deployment) ИИ-систем, осуществляемое исключительно в исследовательских целях и не связанное с подготовкой к выпуску продукции на рынок, подпадает под действие этих исключений, как это систематически интерпретировано в представленной работе на основе анализа соответствующих статей (в частности, статьи 2(6) и 2(8)). Это позволяет исследователям свободно экспериментировать и разрабатывать новые технологии, не опасаясь немедленного применения регуляторных требований, предназначенных для коммерческих продуктов.
Внедрение ИИ: Баланс между регулированием и инновациями
Успешная интеграция систем искусственного интеллекта, в частности, больших языковых моделей, в существующие рабочие процессы требует тщательного учета положений Акта ЕС об ИИ. Этот нормативный акт устанавливает требования к разработчикам, поставщикам и пользователям ИИ-систем, касающиеся прозрачности, ответственности и безопасности. Организации, внедряющие ИИ, должны оценить соответствие своих систем требованиям Акта, включая оценку рисков, ведение документации и обеспечение возможности аудита. Несоблюдение этих требований может повлечь за собой значительные штрафы и юридическую ответственность, поэтому критически важно провести предварительный анализ и адаптировать процессы внедрения в соответствии с нормативными актами.
Статья 2(1)(b) Акта об ИИ ЕС распространяет его действие на организации, осуществляющие развертывание систем ИИ, что означает возложение на них ответственности за использование ИИ в рамках их операционной деятельности. Развертывание определяется не как разработка или обучение модели, а как интеграция и применение готовой системы ИИ в конкретном рабочем процессе. Таким образом, любая организация, использующая ИИ для автоматизации задач, принятия решений или предоставления услуг в пределах Европейского Союза, подпадает под действие регуляторных требований Акта, вне зависимости от того, была ли модель разработана внутри компании или приобретена у стороннего поставщика. Этот аспект подчеркивает важность оценки рисков и обеспечения соответствия требованиям Акта для всех этапов использования ИИ в организации.
Статья 2(1)(c) Акта об ИИ ЕС распространяет его действие на случаи использования результатов работы ИИ-систем на территории Европейского Союза, вне зависимости от места разработки или расположения самой системы. Это означает, что любая организация, использующая выходные данные ИИ-системы для принятия решений или оказания услуг в пределах ЕС, подпадает под регуляторные требования, даже если сама система разработана и эксплуатируется за пределами Союза. Данное положение значительно расширяет сферу ответственности, возлагая обязательства не только на разработчиков, но и на пользователей ИИ-решений, вне зависимости от их юридической или организационной структуры.
В соответствии с положениями Акта об ИИ ЕС, обязательства, связанные с внедрением систем искусственного интеллекта, могут быть смягчены при условии, что внутреннее развертывание (internal deployment) четко ограничено исследовательскими целями. Важно отметить, что для подтверждения этого статуса требуется исчерпывающая документация, демонстрирующая исключительно исследовательский характер использования ИИ. Данное исследование, анализируя регуляторные аспекты Акта, устанавливает, что простое ведение документации является необходимым, но недостаточным условием; документация должна однозначно подтверждать, что развертывание ИИ не связано с производственными или коммерческими задачами внутри Европейского Союза, а направлено исключительно на научные исследования и разработки.
Исследование применимости Акта об ИИ к внутреннему развертыванию систем искусственного интеллекта подчеркивает необходимость тщательной оценки рисков даже в случаях, когда системы не предназначены для непосредственного взаимодействия с пользователями. Этот анализ, по сути, представляет собой попытку деконструкции сложной нормативной базы, выявление её скрытых правил и потенциальных лазеек. Как однажды заметил Клод Шеннон: «Информация — это организованная реальность». В контексте Акта об ИИ, понимание того, как информация о системе обрабатывается и оценивается регуляторами, является ключевым для обеспечения соответствия и эффективного управления рисками. Понимание принципов функционирования системы, в данном случае нормативной, позволяет предвидеть её реакцию и адаптироваться к меняющимся условиям, подобно взлому сложного алгоритма.
Что дальше?
Представленный анализ применимости Акта об ИИ к внутреннему развертыванию систем искусственного интеллекта обнажает любопытную закономерность. Исключения, конечно, существуют — всегда ведь есть лазейки в любой системе. Но склонность регулятора распространять свою юрисдикцию даже на “внутренние” процессы, намекает на более глубокую тенденцию. Реальность, как открытый исходный код, постепенно расшифровывается, а регуляторы, подобно отладочным программам, пытаются выявить и исправить “ошибки” в этом коде. Вопрос в том, не приведет ли это к параличу инноваций, когда каждая строка кода будет подвергаться микроскопическому анализу.
Очевидным направлением дальнейших исследований представляется изучение динамики риска. Оценка рисков, предписанная Актом, пока что статична, словно снимок. Однако, ИИ-системы, особенно общего назначения, эволюционируют, обучаются, адаптируются. Необходим переход к динамической оценке риска, учитывающей не только текущее состояние системы, но и ее потенциал к изменениям. Иначе говоря, нужно научиться предсказывать, как «код» будет меняться сам.
Наконец, следует признать, что сама концепция “внутреннего” развертывания все более размыта. В эпоху глобальных сетей и распределенных вычислений, граница между “внутренним” и “внешним” становится искусственной. Возможно, в будущем, регуляторам придется пересмотреть саму структуру Акта, отказавшись от дуализма «внутреннего/внешнего» в пользу более гибких и адаптивных моделей.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05742.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2025-12-08 15:29