Не регулируйте модели ИИ. Регулируйте использование ИИ

США - Информационное агентство Эхбари

Не регулируйте модели ИИ. Регулируйте использование ИИ

Глобальный ландшафт регулирования искусственного интеллекта (ИИ) стремительно развивается, и страны применяют различные стратегии для управления этой преобразующей технологией. От ориентированных на поставщиков правил Китая до всеобъемлющего Закона ЕС об ИИ и формирующейся системы управления Индии, международное сообщество пытается найти лучший способ использовать потенциал ИИ, одновременно смягчая его риски. В условиях этой сложной геополитической и технологической гонки США оказываются на распутье: отдельные штаты принимают собственные правила, в то время как федеральные усилия направлены на создание более единого подхода. Возникает ключевой вопрос для американских инженеров и политиков: какие нормативные рамки США могут эффективно внедрить для снижения ощутимого, реального вреда?

Джон деВадосс, опытный технолог и соучредитель NeuralFabric (приобретенной Cisco), выступает за смену парадигмы в управлении ИИ. Вместо того чтобы пытаться регулировать сложные, часто неуловимые, базовые модели ИИ, деВадосс предлагает сосредоточить регуляторные усилия на *использовании* систем ИИ. Этот подход, утверждает он, не только более практичен, но и лучше соответствует реалиям цифровых технологий и существующим правовым рамкам, особенно в Соединенных Штатах.

Текущая глобальная тенденция регулирования демонстрирует значительные расхождения. Первые правила Китая в отношении ИИ, опубликованные в 2021 году, уделяли большое внимание управлению контентом и ответственности поставщиков, применяемые посредством контроля платформ и требований к ведению учета. Европа, с ее знаковым Законом ЕС об ИИ (действующим с 2024 года), уже ищет обновления и упрощения, что указывает на динамичный характер управления ИИ. Индия в ноябре 2025 года опубликовала свою систему управления ИИ, разработанную старшими техническими советниками. Тем временем, США представляют собой более фрагментированную картину. Законодательство на уровне штатов появляется, создавая мозаику правил, в то время как федеральные инициативы в 2025 году стремились централизовать контроль и потенциально ослабить существующие ограничения, что привело к значительным дебатам и неопределенности.

ДеВадосс критикует предложения, такие как лицензирование "передовых" тренировочных циклов или ограничение моделей с открытыми весами, приводя в качестве примера калифорнийский Закон о прозрачности в области передовых технологий искусственного интеллекта ("Transparency in Frontier Artificial Intelligence Act"). Он утверждает, что эти меры, хотя и имеют благие намерения, предлагают иллюзию контроля, а не эффективное управление. Основная проблема заключается в самой природе моделей ИИ. Веса моделей и код по сути являются цифровыми артефактами. После их выпуска в цифровое пространство — будь то в результате легитимных исследований, случайных утечек или действий иностранных конкурентов — они могут быть воспроизведены практически бесплатно. Попытки контролировать или "отзывать" эти артефакты сродни попыткам поймать дым. Усилия по географическому ограничению исследований или предотвращению дистилляции больших моделей в более мелкие и доступные модели технически сложны, если не невозможны, для глобального применения.

Последствия попыток прямого регулирования моделей двояки и пагубны. Во-первых, соответствующие компании, особенно стартапы и малые предприятия, рискуют быть погребенными под обременительной бумажной работой и сложными процедурами соблюдения требований, что может подавить инновации и экономический рост. Во-вторых, менее добросовестные актеры могут легко обойти эти правила, действуя за границей, используя подпольные сети или злоупотребляя лазейками. Это создает неравные условия игры, когда этичные актеры наказываются, а неэтичные получают преимущество.

Более того, в контексте США регулирование публикации моделей ИИ сталкивается со значительными юридическими препятствиями, связанными со свободой слова. Федеральные суды исторически рассматривали исходный код программного обеспечения как форму защищенного выражения. Следовательно, любой нормативный режим, который стремится предотвратить или строго ограничить публикацию и распространение моделей ИИ, может столкнуться со значительными юридическими проблемами и потенциально быть признан неконституционным.

Альтернативой строгому регулированию моделей не является подход невмешательства. ДеВадосс подчеркивает, что бездействие не является вариантом. Без надлежащих предохранителей общество будет продолжать сталкиваться с распространением вредоносных приложений ИИ, включая изощренные мошенничества с использованием дипфейков, автоматизированное финансовое мошенничество и вездесущие кампании массового убеждения. Такое неконтролируемое распространение часто приводит к кризисной ситуации, требующей реактивного, политически мотивированного ответа, который ставит во главу угла имидж, а не эффективность.

Регуляторный режим, основанный на использовании, предлагает более прагматичное решение. Этот подход включает классификацию развертываний ИИ на основе их потенциального уровня риска и соответствующее масштабирование регуляторных обязательств. Например, приложения высокого риска в критически важных секторах, таких как здравоохранение, финансы или трудоустройство, будут подвергаться более строгим мерам надзора, тестирования и подотчетности, чем приложения низкого риска в таких областях, как развлечения или общая производительность. Эта структура гарантирует, что регуляторные усилия сосредоточены именно там, где системы ИИ взаимодействуют с людьми и где потенциальный вред наиболее значителен. Это обеспечивает гибкость, адаптивность и более целенаправленный подход к правоприменению, делая его более эффективным в снижении реальных рисков без чрезмерного препятствования технологическому прогрессу.

Джон деВадосс обладает богатым опытом в области управления ИИ. Он является соучредителем NeuralFabric, компании, специализирующейся на базовых моделях для конкретных областей, которая была приобретена Cisco. Он также является соучредителем InterWork Alliance, где разработал новаторскую структуру Token Taxonomy Framework для цифровых активов. Его обширная карьера включает руководящие должности в Microsoft, где он был пионером сервисно-ориентированной архитектуры (SOA), разработал фреймворк .NET и руководил такими инициативами, как Microsoft Digital. Он имеет степень доктора философии в области ИИ Университета Массачусетса в Амхерсте.

Информационное агентство Эхбари