В России растет интерес к китайской модели строгого регулирования ИИ

В России все чаще обсуждаются вопросы регулирования искусственного интеллекта (ИИ). На заседании Парламентской ассамблеи ОДКБ спикер Госдумы Вячеслав Володин предложил изучить наработки Китая о контроле над ИИ-системами. Эксперты отмечают, что при создании регулирования важно учесть глобальный опыт развития нейросетей.

Китай одним из первых перешел к детальным обязательным нормам регулирования ИИ, и сегодня там действует система юридически закрепленных правил и стандартов. Она сочетает контроль с целевым поощрением инноваций. Вводятся точные требования, например, с 1 сентября этого года вступили правила об обязательной маркировке сгенерированного контента.

Также китайские операторы ИИ-сервисов несут ответственность за соблюдение правил технического регулирования и безопасности обучающей информации - они обязаны использовать наборы данных из легальных источников и обрабатывать персональные данные на законных основаниях.

Елена Зиновьева, профессор кафедры мировых политических процессов МГИМО, объясняет, что китайская модель является эталоном государственно-центричной инновационной политики и ориентирована на развитие суверенного ИИ. Ее ключевые черты: акцент на национальной безопасности и общественной стабильности, суверенитет данных как основа для развития ИИ, проактивное регулирование и тестирование инноваций в контролируемой со стороны государства среде, а также поддержка государством "национальных чемпионов" в сфере ИИ для укрепления технологического лидерства.

Она отмечает, что России близок подход Китая к развитию суверенного ИИ. Здесь заметен фокус на безопасный и управляемый - доверенный - ИИ и суверенитет данных, как на уровне инфраструктуры, так и на уровне законодательного регулирования.

"Ключевые отличия с Китаем - масштаб внутреннего рынка и иная культурно-ценностная среда. Российское регулирование, вероятно, будет более диверсифицированным и, возможно, менее унифицированным, с большим акцентом на отраслевые особенности и ценностные приоритеты российской цивилизации", - указывает Зиновьева.

Важно, что на этапе составления правил необходимо рассматривать весь технологический опыт в регулировании искусственного интеллекта в мире. Так, китайский опыт можно изучать в сравнительной перспективе с опытом Европы и США. В Евросоюзе соблюдается риск-ориентированное регулирование, которое пока не дало существенных результатов. Самой известной европейской ИИ-компанией можно назвать стартап Mistral AI, который изначально создавался как альтернатива американским ИИ-системам.

В США сейчас представлена рыночная модель и государственная поддержка в сфере безопасности и развития военного ИИ, основной двигатель развития технологий - это частный бизнес и венчурный капитал.

Олег Сажин, советник генерального директора Content AI, рассказал, что подходы к регулированию разработки и применения ИИ различаются в зависимости от выбранного баланса между контролем и свободой инноваций. Так, в США рынку дается больше пространства для саморегулирования и быстрого внедрения новшеств. Опыт Великобритании интересен использованием "регуляторных песочниц" - специальных правовых режимов, создающих безопасную среду для тестирования технологий до принятия окончательных норм. В Японии действует либеральный подход к использованию данных для обучения ИИ, что оказалось эффективным для ускоренного роста технологических компаний.

"Как разработчики в сфере ИИ, мы поддерживаем формирование прозрачной и сбалансированной регуляторной системы. Она должна включать понятные правила безопасности и подотчетности, но одновременно создавать предсказуемые и благоприятные условия для инвестиций и долгосрочных разработок. Сочетание лучших международных практик с учетом национальных особенностей позволит обеспечить конкурентоспособность российских технологий на глобальном рынке", - отмечает эксперт.