驾驭北美的人工智能(AI)法规:平衡创新与数据主权

发布时间:2025-01-23 12:13:38   来源:网络 关键词:北美的人工智能(AI)法规

驾驭北美的人工智能(AI)法规:平衡创新与数据主权

 

人工智能正迅速成为各行各业业务运营中不可或缺且不可替代的一部分。但随着越来越多的公司利用人工智能的力量,政府也开始介入并制定法规,规定如何使用这种强大的技术。在北美,监管环境正在快速变化,尤其是在人工智能道德和数据主权方面。企业将如何在继续拥抱创新的同时驾驭这种格局?
在本文中,我们将讨论美国和加拿大的监管格局,研究企业如何在遵守法律的同时进行人工智能创新。敬请期待未来关于不同地区的文章。

美国:人工智能监管的碎片化方法

美国正在逐步建立围绕人工智能的监管结构,但它仍然很碎片化:联邦和州两级都在努力,州政府推动了许多与人工智能相关的法律。这些规则的拼凑给跨州运营的企业带来了挑战,因为它们必须满足不同的合规要求。

废除《人工智能权利法案》

2025 年 1 月 21 日,拜登政府宣布废除《人工智能权利法案蓝图》。该文件最初于 2022 年提出,概述了人工智能使用的道德准则,并为未来的监管奠定了基础。虽然蓝图不具有法律约束力,但它强调了安全有效的系统、防止算法歧视、数据隐私、透明度和人工监督等原则。
废除反映了监管重点的转变,并引发了人们对美国人工智能治理未来的质疑。批评者认为,删除蓝图会在人工智能开发和部署的道德指导方面留下空白,而支持者则声称它缺乏可执行性,未能解决快速发展的人工智能格局。
尽管《人工智能权利法案》已被废除,但它仍然影响着正在进行的州级立法和行业最佳实践。企业应该继续注意这些原则,因为它们可能会为未来的监管工作提供参考。
关键原则:企业可以从《人工智能权利法案》中保留哪些内容
虽然蓝图不再有效,但其基本思想仍然引起共鸣,因为它们在人工智能形成时期有效。企业仍然可以使用这些原则来使其人工智能战略与新兴道德标准保持一致:
• 安全有效的系统:企业应继续优先考虑人工智能的安全性和可靠性。严格测试系统、让不同的利益相关者参与开发以及进行独立审计对于降低风险仍然至关重要。这在医疗保健和金融等敏感行业尤为重要。
• 算法歧视保护:人工智能系统中的偏见是一个紧迫的问题。废除并不会否定现有的监管审查,例如平等就业机会委员会 (EEOC) 关于人工智能招聘实践的倡议。公司必须主动监控和解决偏见问题,以避免声誉和法律风险。
• 数据隐私:随着废除,加利福尼亚州等州可能会在制定数据隐私标准方面发挥更重要的作用。
• 透明度:透明度对于建立信任仍然至关重要。即使没有联邦指导,使用人工智能的行业也应该致力于对人工智能决策提供清晰的解释,特别是在医疗保健和金融服务等高风险领域。
人工监督:保持人工智能决策的人工替代方案的原则被广泛认为是最佳实践。企业应继续实施人工审查和上诉机制,以保持消费者信心和监管一致性。

州级法规:加利福尼亚州领先

虽然联邦指导方针在很大程度上影响了人工智能治理,但特定州已迅速扩大其立法版本,极大地影响了人工智能的实施方式。加利福尼亚州是这一领域的佼佼者。
自 2018 年以来,加利福尼亚州一直在执行《加州消费者隐私法案》(CCPA)。这项法律大大加强了消费者隐私保护,同时对企业实施了严格的数据处理规则。不遵守这些规则的罚款可能高达每次故意违规 7,500 美元,因此合规对于在加州市场内运营甚至只是服务于加州市场的任何企业来说都是必不可少的。这些惩罚不仅仅是轻微的惩罚。除了罚款之外,不合规的公司还可能面临严重的声誉和财务后果。

CCPA 

并不只是对保护个人数据做出模糊的承诺。它为加州居民规定了具体的权利。他们可以询问公司收集了哪些个人信息、如何使用这些信息,甚至可以要求删除这些信息。这很重要。如果有人不想出售或共享他们的数据?他们有权选择退出。反过来,企业也不能拒绝这些请求,也不能歧视任何行使他们权利的人。这超越了表面层面的保护——人们可以要求更正他们的数据,如果数据有误,并限制使用财务信息或精确地理位置等敏感数据的方式。这些权利不仅限于大公司;如果企业收集加州居民的数据,它就受 CCPA 规则的约束。
加州以外
但加州并不孤单。17 个州共通过了 29 项监管人工智能系统的法案,主要侧重于数据隐私和问责制。例如,弗吉尼亚州和科罗拉多州分别推出了《弗吉尼亚州消费者数据保护法案》(VCDPA) 和《科罗拉多州隐私法案》(CPA)。这些努力反映了州一级治理日益增长的趋势,以填补联邦立法进展缓慢留下的空白。
德克萨斯州和佛蒙特州等州甚至成立了咨询委员会或工作组来研究人工智能的影响并提出进一步的监管建议。通过颁布这些法律,各州旨在确保人工智能系统不仅保护数据隐私,而且还促进公平并防止算法歧视。
这些州举措虽然有利于人工智能监管,但也创建了一个复杂的监管网络,企业必须跟上这些监管网络,尤其是那些跨州运营的企业。每个州对隐私和人工智能治理的看法各不相同,这使得法律环境难以绘制。但有一点很清楚:忽视这些规则的企业不仅要面对合规难题;他们还面临着潜在的诉讼、罚款和对客户信任的严重打击。


加拿大:更统一的方法


与美国相比,加拿大对人工智能监管采取了更统一的方法,重点是建立国家框架。拟议的《人工智能和数据法案》(AIDA)要求人工智能系统安全、透明和公平。它还要求公司在其 AI 模型中使用可靠、无偏见的数据,以避免歧视和其他有害后果。根据 AIDA,企业必须进行彻底的风险评估,并确保其 AI 系统不会对个人或社会构成威胁。
除了 AIDA,加拿大还提议改革《个人信息保护和电子文件法》(PIPEDA),该法规定了企业如何处理个人信息。在 AI 方面,PIPEDA 对数据的收集、存储和使用方式制定了严格的规则。根据 PIPEDA,个人有权知道他们的个人数据是如何被使用的,这对开发 AI 模型的公司来说是一个挑战。企业需要检查他们的 AI 系统是否透明,这意味着能够解释系统如何做出决策以及个人数据如何参与这些过程。
2022 年 6 月,加拿大提出了 C-27 法案,其中包括三个关键部分:《消费者隐私保护法》(CPPA)、《个人信息和数据保护法庭法》以及《人工智能和数据法》。如果获得通过,CPPA 将取代 PIPEDA 成为企业的主要隐私法。2023 年 9 月,部长 François-Philippe Champagne 宣布了一项自愿准则,以指导企业负责任地开发生成式 AI 系统。该准则为企业提供了一个临时框架,在官方法规出台之前可以遵循,有助于建立公众对 AI 技术的信任。


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在不断变化的监管环境中,让人工智能与创新和合规保持同步是一项棘手的工作。企业必须通过监控各州、联邦甚至跨境的法规变化来保持最新状态。这意味着不仅要了解这些法律,还要将它们嵌入到每个流程中。
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