Искусственный интеллект: от функций к доверию и нормам

Автор: Денис Аветисян

Новая работа предлагает подход к согласованию технических возможностей ИИ с этическими и юридическими требованиями, включая положения AI Act.

Предлагаемая концептуальная схема сопоставляет функциональные аспекты компонентов искусственного интеллекта с принципами надёжности, закреплёнными в Акте об ИИ, где классы обозначены жёлтыми блоками, а связи между ними - синими стрелками, демонстрируя структуру, позволяющую анализировать соответствие систем искусственного интеллекта этическим и регуляторным требованиям. — Предлагаемая концептуальная схема сопоставляет функциональные аспекты компонентов искусственного интеллекта с принципами надёжности, закреплёнными в Акте об ИИ, где классы обозначены жёлтыми блоками, а связи между ними — синими стрелками, демонстрируя структуру, позволяющую анализировать соответствие систем искусственного интеллекта этическим и регуляторным требованиям.

Предлагается семантическая структура для сопоставления функциональной и нормативной надежности систем искусственного интеллекта, облегчающая оценку рисков и проектирование.

Несмотря на растущий интерес к надежному искусственному интеллекту (ИИ), сохраняется разрыв между функциональными требованиями к его реализации и нормативными актами, регулирующими его применение. В данной работе, ‘Bridging the AI Trustworthiness Gap between Functions and Norms’, предпринята попытка преодолеть это несоответствие путем разработки концептуального языка, сопоставляющего функциональный и нормативный аспекты надежного ИИ. Предлагаемый семантический фреймворк призван помочь разработчикам создавать системы, соответствующие требованиям регуляторов, таких как AI Act, и обеспечить практическую реализацию принципов надежного ИИ. Какие конкретные шаги необходимы для создания эффективного семантического языка и его интеграции в процесс разработки и оценки систем ИИ?

Надежность ИИ: Императив, Определяющий Будущее

В связи с повсеместным внедрением систем искусственного интеллекта, потребность в надежных механизмах обеспечения их доверия становится все более актуальной. Уже недостаточно оценивать производительность алгоритмов исключительно по техническим показателям, таким как точность или скорость. Необходимо учитывать и этические аспекты, такие как справедливость, прозрачность и подотчетность. Разработка комплексных рамок доверия, охватывающих не только функциональные возможности, но и соответствие нормативным требованиям и общественным ценностям, становится критически важной для успешного и ответственного применения искусственного интеллекта в различных сферах жизни. Такой подход позволяет минимизировать риски, связанные с предвзятостью, дискриминацией и нежелательными последствиями, и укрепляет общественное доверие к этим технологиям.

Современные нормативные акты, такие как GDPR, сталкиваются с существенной проблемой: перевести общие этические требования в конкретные технические решения оказывается крайне сложно. Хотя GDPR устанавливает принципы защиты данных и конфиденциальности, его положения часто формулируются абстрактно, не предоставляя чётких инструкций для разработчиков и операторов систем искусственного интеллекта. Это создает разрыв между заявленными намерениями законодательства и реальной возможностью их реализации в коде и инфраструктуре. В результате, организации испытывают трудности с обеспечением соответствия требованиям, а потребители остаются уязвимыми к потенциальным нарушениям прав на неприкосновенность частной жизни, поскольку техническая интерпретация нормативных предписаний остается неоднозначной и требует дополнительных усилий для адаптации.

В настоящее время всё большее признание получает концепция “Надёжного Искусственного Интеллекта”, что обуславливает необходимость комплексного подхода к решению задач, охватывающих как этические, так и функциональные аспекты. Больше не достаточно простого достижения высокой производительности алгоритмов; критически важным становится обеспечение справедливости, прозрачности и подотчётности систем ИИ. Такой унифицированный подход предполагает интеграцию этических принципов непосредственно в процесс разработки и внедрения, а также создание механизмов для оценки и контроля соответствия этим принципам. Реализация этого требует междисциплинарного сотрудничества, объединяющего экспертов в области компьютерных наук, этики, права и социальных наук, для создания действительно надёжных и ответственных систем искусственного интеллекта, способных приносить пользу обществу.

Отсутствие единых стандартов в области искусственного интеллекта создает значительные трудности для организаций, стремящихся внедрять эти технологии ответственно. Неопределенность в отношении требований к надежности, прозрачности и справедливости алгоритмов может привести к юридическим рискам и репутационным потерям. Компании сталкиваются с необходимостью самостоятельно интерпретировать общие принципы этики и соответствия нормативным актам, таким как GDPR, что порождает разночтения и усложняет процесс внедрения. В результате, организации оказываются в ситуации, когда даже добросовестные попытки обеспечить ответственное использование ИИ могут быть подвергнуты сомнению или оспорены в правовом поле. Четкая стандартизация, охватывающая как технические аспекты, так и этические принципы, является необходимым условием для формирования доверия к искусственному интеллекту и стимулирования его широкого и безопасного применения.

Семь основополагающих принципов (столпов) безопасного и ответственного развития общего искусственного интеллекта (TAI) определены в [hleg,aiactsection3].

Семь Столпов Доверия: Принципы и Рамки

Группа высокого уровня ЕС (HLEG) разработала семь ключевых принципов, определяющих надежный искусственный интеллект (ИИ). Эти принципы — человеческое достоинство, справедливость, прозрачность, объяснимость, надежность, конфиденциальность и подотчетность — лежат в основе регуляторных инициатив, в частности, Акта об ИИ. Акт об ИИ использует эти принципы для определения требований к разработке, внедрению и использованию систем ИИ, обеспечивая соответствие технологических решений этическим нормам и правам человека. Фактически, эти семь принципов служат основой для оценки и сертификации систем ИИ в рамках европейского законодательства.

Закон об ИИ (AI Act) Европейского Союза вводит дифференцированный подход к регулированию, основанный на оценке рисков. В соответствии с этим подходом, системы искусственного интеллекта классифицируются по уровню риска, определяемому вероятностью причинения вреда. Системы, признанные высокорискованными — например, используемые в критической инфраструктуре, образовании, здравоохранении или правоохранительных органах — подлежат строгим требованиям соответствия, включая обязательные процедуры оценки соответствия, прозрачность алгоритмов, возможность аудита, надзор со стороны человека и механизмы отчетности. Несоблюдение этих требований может повлечь за собой значительные штрафы и запрет на использование системы.

Инструменты, такие как ALTAI, предоставляют организациям возможности самооценки для проверки соответствия их систем искусственного интеллекта семи ключевым принципам, установленным Высокоуровневой экспертной группой (HLEG) ЕС. Эти инструменты обычно включают в себя структурированные опросники и контрольные списки, охватывающие такие аспекты, как человечное надзор, надежность, прозрачность и объяснимость. Результаты самооценки позволяют организациям выявить пробелы в соблюдении принципов и разработать стратегии по их устранению, что особенно важно в контексте соответствия требованиям нормативных актов, таких как Закон об искусственном интеллекте (AI Act), где системы с высоким уровнем риска требуют подтвержденного соответствия этим принципам.

Реализация принципов доверия к искусственному интеллекту (ИИ) требует разработки конкретного и формализованного языка для определения и оценки надежности. Отсутствие общепринятых метрик и четких критериев затрудняет объективную оценку соответствия систем ИИ установленным стандартам. Формализация подразумевает создание измеримых показателей, позволяющих количественно оценить такие качества, как прозрачность, справедливость, устойчивость и безопасность. Это необходимо для обеспечения возможности аудита, сертификации и соблюдения нормативных требований, включая положения AI Act, а также для сопоставимости оценок между различными системами и организациями.

Семантическая Модель Доверия: Оценка и Формализация

Предлагается стандартизированная семантическая структура для сопоставления функциональных аспектов систем искусственного интеллекта с ключевыми критериями надёжности, обеспечивающая общий язык для оценки. Данная структура позволяет установить явные связи между конкретными функциями ИИ — например, обработкой данных, принятием решений или взаимодействием с пользователем — и соответствующими параметрами надёжности, такими как прозрачность, объяснимость, устойчивость к ошибкам и соответствие этическим нормам. Стандартизация семантической структуры облегчает проведение сравнительного анализа различных систем ИИ и упрощает процесс аудита и сертификации на соответствие требованиям надёжности, а также способствует унификации процессов оценки и снижению субъективности в определении степени доверия к ИИ.

Предлагаемый подход к оценке надёжности ИИ опирается на функциональные описательные фреймворки для всестороннего описания компонентов искусственного интеллекта. В качестве таких фреймворков рассматриваются системы, основанные на онтологии систем, Boxology и языках моделирования на основе UML. Онтология систем предоставляет структурированный способ представления знаний о компонентах и их взаимодействиях, Boxology позволяет визуализировать функциональную архитектуру системы, а языки UML-моделирования обеспечивают детальное описание поведения и структуры компонентов. Использование этих фреймворков позволяет создать стандартизированное и формализованное описание ИИ-системы, необходимое для оценки её надёжности и соответствия установленным критериям.

В рамках предложенной семантической системы оценки надёжности особое внимание уделяется таким ключевым понятиям, как формат данных и происхождение данных. Формат данных определяет структуру и типы информации, используемой системой искусственного интеллекта, что напрямую влияет на её способность к корректной обработке и интерпретации. Происхождение данных, в свою очередь, включает информацию об источниках, методах сбора и возможных преобразованиях данных. Чёткое определение и контроль этих параметров являются неотъемлемой частью эффективного управления данными (data governance) и критически важны для обеспечения надёжности, прозрачности и подотчётности систем искусственного интеллекта, поскольку позволяют оценить потенциальные риски, связанные с предвзятостью, ошибками или намеренным искажением информации.

Для дальнейшей детализации предложенного подхода к оценке надёжности ИИ необходима онтология доверия. Эта онтология должна обеспечить формальное определение и категоризацию ключевых понятий, связанных с доверием, таких как целостность данных, прозрачность алгоритмов, подотчётность и устойчивость к манипуляциям. Чёткая онтологическая структура позволит стандартизировать терминологию, облегчить автоматизированный анализ и верификацию свойств доверия в различных компонентах ИИ-системы, а также обеспечить совместимость и сопоставимость результатов оценки надёжности между различными системами и приложениями. В частности, онтология должна содержать иерархию понятий, описывающих различные типы доверия (например, доверие к данным, доверие к модели, доверие к процессу разработки) и соответствующие критерии оценки.

Операционализация Доверия: Управление Рисками и Стандартизация

Онтология рисков искусственного интеллекта представляет собой структурированный подход к определению уровня риска, присущего системам ИИ, и документированию связанных с этим данных. Этот метод позволяет систематически оценивать потенциальные опасности, связанные с разработкой и применением искусственного интеллекта, что особенно важно в контексте соответствия требованиям будущего AI Act. В рамках данной онтологии, риски классифицируются и оцениваются на основе различных параметров, включая вероятность возникновения, степень воздействия и уязвимость системы. Детальная документация, создаваемая в процессе оценки, служит не только для внутреннего контроля качества, но и для обеспечения прозрачности и подотчётности, облегчая процесс аудита и демонстрации соответствия нормативным требованиям. Использование стандартизированной онтологии способствует унификации процессов оценки рисков в различных организациях и сферах применения, что повышает общую безопасность и надежность систем искусственного интеллекта.

Разработанная Национальным институтом стандартов и технологий (NIST) структура управления рисками в области искусственного интеллекта (AIRMF) представляет собой всеобъемлющий подход к выявлению, оценке и смягчению потенциальных угроз, связанных с применением ИИ. В отличие от более узконаправленных методологий, AIRMF охватывает весь жизненный цикл системы ИИ, от проектирования и разработки до развертывания и мониторинга. Особое значение имеет то, что AIRMF не просто констатирует риски, но и предлагает практические рекомендации по их управлению, что делает её ценным инструментом для организаций, стремящихся к ответственному внедрению ИИ. Эта структура органично дополняет семантический подход, предоставляя конкретные механизмы для реализации принципов, заложенных в онтологиях рисков, и обеспечивая практическую основу для соответствия нормативным требованиям, например, AI Act.

В рамках семантической модели представления знаний, ресурсный формат данных (RDF) играет ключевую роль в обеспечении совместимости и обмена информацией между различными системами искусственного интеллекта. RDF позволяет структурировать данные в виде троек “субъект-предикат-объект”, что обеспечивает машиночитаемость и возможность логического вывода. Благодаря стандартизации формата, различные организации и исследователи могут эффективно обмениваться данными о рисках, характеристиках и ограничениях систем ИИ, что значительно упрощает процессы проверки, аудита и соблюдения нормативных требований, таких как AI Act. Использование RDF способствует созданию единой, взаимосвязанной сети знаний в области ИИ, стимулируя инновации и повышая надежность систем.

Анализ существующих методологий управления рисками, в частности AI-TMM, показал, что, несмотря на некоторую поддержку в оценке рисков, им не хватает систематического подхода к исследованию сложных систем искусственного интеллекта. Ограниченность в рассмотрении взаимосвязей между компонентами и потенциальных каскадных эффектов требует разработки более целостных методологий, способных охватить все аспекты функционирования ИИ-систем. Необходимость в комплексном анализе подчеркивает важность учета не только явных рисков, но и скрытых уязвимостей, возникающих из-за сложной архитектуры и взаимодействия компонентов, что в конечном итоге определяет надежность и безопасность ИИ-решений.

Исследование, представленное в статье, акцентирует внимание на необходимости преодоления разрыва между функциональными и нормативными требованиями к надежному искусственному интеллекту. Подобный подход к разработке систем ИИ, где соблюдение этических норм и регуляторных требований неразрывно связано с технической реализацией, является ключевым для обеспечения доверия к новым технологиям. Это перекликается с высказыванием Эдсгера Дейкстры: «Простота — это предварительное условие надежности.» (Простота — предварительное условие надежности). Действительно, создание семантической основы, позволяющей разработчикам понимать и соответствовать требованиям, таким как содержащиеся в Акте об ИИ, требует ясного и недвусмысленного подхода к проектированию систем, что, в свою очередь, повышает их надежность и предсказуемость.

Что дальше?

Предложенная семантическая структура — это, скорее, карта, а не готовый маршрут. Она указывает на разрыв между тем, как искусственный интеллект функционирует, и тем, как он должен соответствовать нормативным требованиям, но не устраняет его автоматически. Остается открытым вопрос о том, как точно перевести абстрактные принципы “надежного ИИ” в конкретные, проверяемые параметры системы. Реальность, как открытый исходный код, предоставляет нам лишь фрагменты, и расшифровка их взаимосвязей — задача нетривиальная.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке инструментов, способных автоматизировать процесс соответствия нормативным актам, таким как AI Act. Необходимо учитывать, что само понятие “риска” субъективно и контекстуально, и его формализация потребует глубокого философского осмысления. Более того, предложенные рамки, вероятно, окажутся недостаточными для учета непредвиденных последствий и “черных лебедей”, которые неизбежно возникают в сложных системах.

В конечном счете, истинное испытание для предложенного подхода — это не его теоретическая элегантность, а способность вдохновить разработчиков на создание действительно надежных и ответственных систем искусственного интеллекта. Это не вопрос слепого соблюдения правил, а вопрос понимания самой природы интеллекта и его влияния на окружающий мир. И в этом процессе, взлом системы — это не акт деструкции, а акт познания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20671.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-26 00:52

🚀 Квантовые новости