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2019年5月,美国信息技术与创新基金会(ITIF)发布报告,倡议欧盟改革其《通用数据保护条例》(英文缩写“GDPR”),这将有助于欧洲在算法经济中保持其长远竞争力。以下是该报告全文翻译,供参考。


自20世纪90年代中期以来,数字经济的发展经历了三个阶段:由“互联网经济”转变为“数据驱动型经济”,进而转变为“算法经济”,在这一过程中,使用人工智能(AI)对企业的成功起到了至关重要的作用。


人工智能能够带来显着的社会和经济效益。然而,由于人工智能的核心是数据,因此不合理的规则,尤其是与数据处理相关的规则,很可能会削弱这些效益。虽然《通用数据保护条例》(GDPR)在欧盟范围内建立了必要的隐私框架,但遗憾的是这将会阻碍欧洲的人工智能开发和使用,使欧盟企业在与北美和亚洲对手竞争时处于不利地位。GDPR规定,各组织机构需要获得用户同意才能处理数据,这对互联网经济而言是可行的,但代价昂贵,它将日益拖累数据驱动型经济的发展,最终对新兴的算法经济产生极大的不利影响。为了打破GDPR的局限性,一些欧洲国家采取措施,以便特定行业的企业能够访问个人数据。这些国家各自做出的努力十分重要,但仍不足以充分利用数据的价值,获得长期的经济增长。


目前的GDPR使欧洲未来的竞争力岌岌可危。欧洲要在全球算法经济中获得成功,数据监管环境就应当既适合人工智能,又不会降低对消费者的保护。如果欧盟想要在算法经济中蓬勃发展,就必须改革GDPR,做法包括:(1)出于公共利益扩大人工智能的授权使用;(2)允许改变低风险数据的用途;(3)不惩罚自动化决策;(4)允许对自动化决策进行基本解释;(5)根据损害程度按比例进行罚款。


一、 前言


过去的三十年中,技术的进步造就了全球经济的发展。从20世纪90年代中期到21世纪初,互联网经济形成了全球性网络,从根本上改变了企业沟通、合作以及产品交付和服务的方式。2000年中期出现了数据经济,公共和私人组织开始越来越多地使用数据和分析来做出更好的决策。数据经济最明显的变化之一是信息物理系统或物联网的快速发展,它们实现了智能家居和智能城市,以及可穿戴健康设备和智能工厂等工业应用的发展。全世界正在进入算法经济时代,组织机构的蓬勃发展与他们通过人工智能使用数据的能力息息相关。


欧盟已经明确表示希望引领人工智能的全球发展。欧盟在《人工智能协调计划》中写道:“总体来说,欧洲的目标是成为开发部署尖端、安全并符合道德的人工智能的世界领先地区。”鉴于数据的访问和使用能力通常是有效开发和使用人工智能的必要先决条件,因此数据在算法经济中的重要性将不断增长。事实上欧盟的《人工智能协调计划》指出:“人工智能的发展需要开发大量数据......数据集越大,人工智能就越能更好地学习并发现数据间的微妙关系。”该计划要求在制造业和能源等部门创建“共同的欧洲数据空间”,支持人工智能的开发和使用。


影响算法和数据的法律法规将成为决定每个国家的企业在全球算法经济中竞争力的关键因素。欧盟新的隐私法规GDPR已经损害并将继续限制欧洲开发和使用人工智能的能力,它最大负面影响在于限制组织机构在算法经济中使用个人数据的能力。GDPR是一项新出台的法规,因此一些欧盟决策者可能会对此时修改该法规持怀疑态度。然而,虽然GDPR为企业和消费者带来了一些好处,但从许多指标来看,它也产生了许多意想不到的后果。最值得注意的是,该项法规已经并将继续增加组织的合规成本。此外,GDPR减少了某些行业的竞争,如在线广告市场,同时也降低了欧洲初创企业的风险投资——这导致欧洲损失了39,000个工作岗位。因此是时候对GDPR进行改革了。


事实上,欧洲越来越意识到改善商业数据的收集和共享方式来获取欧盟的竞争力和经济增长十分重要。例如,一份代表欧洲委员会的报告指出,数据共享的最大障碍之一是“在B2B环境下满足数据保护相关法律要求方面存在困难”,报告中建议“欧洲委员会和各国政府应该采取最低限度的监管方式来促进B2B数据共享。”AI4EU是欧盟的标志性AI项目,其目的在于开发全面的欧洲人工智能生态系统,目前它的首要任务就是创建一个数据集共享平台。虽然欧盟决策者们应继续致力于加强消费者保护这一总体目标,但也应该抓住时机改革GDPR,使其更加适应于算法经济。


具体来说,欧盟决策者们应当:


  • 出于公共利益扩大数据处理范围

  • 允许改变低风险数据的用途

  • 不惩罚自动化决策

  • 允许对自动化决策进行基本解释

  • 根据损害程度按比例进行罚款。


时间紧迫,欧盟应该尽快进行这些改革。许多国家正在迅速发展和部署人工智能,因此这些国家的企业将更具有优势。但应特别注意的是,受GDPR影响的欧盟企业所面临的监管环境导致了开发和部署人工智能变得更加困难,因此它们将可能输给北美和亚洲的竞争对手。


二、人工智能在算法经济中的重要性


20世纪50年代以来,计算机科学家们一直致力于开发人工智能计算机系统,希望这些系统能够执行人类智能所能执行的任务,如学习和决策。但仅在过去十年中,他们才拥有了实现其愿景所需的所有技术基础。硬件的进步,包括更快的处理器和更大的存储量,再加上更大的数据集和更强大的算法,使整个经济体获得了更多使用人工智能的机会,因此人工智有望成为创新、经济增长和社会福利的关键驱动力。作为人工智能的分支领域,机器学习也带来了许多方面的进步,它的算法通过数据的自动迭代建立新的分析模型,因此能够学习如何在特定情境中解决问题,而无需专门为了特定的解决方案再次编程。


虽然很难准确预测人工智能将产生多大的经济价值,但人工智能能够提高几乎所有部门的自动化水平,从而实现更高效的生产流程和更高质量的产出,提高生产力和人均收入,因此必定会对经济产生持久的实质性影响。根据麦肯锡提供的数据,每年全球各行业应用先进人工智能技术和分析而产生的总价值已达到9.5万亿美元到15.4万亿美元之间。最新的估算结果表明,人工智能带来的经济增长,相当于全球经济中增加了13个新的澳大利亚、比尔盖茨净资产的186倍,或苹果公司市值的10倍。


一些研究表明人工智能可以显着提高国民经济的年增长率。根据埃森哲公司的估算,在其调查的12个国家中,到2035年人工智能将提高11%至37%的劳动生产率。具体来说,各国增长率分别为:瑞典37%,德国29%,荷兰27%,英国25%。


算法为软件和机械系统的发展提供动力,他们的工作比人类更为高效。人工智能通过自动执行重复性任务,能够减少工作人员执行繁琐的手工劳动或管理任务。例如,企业可以使用人工智能来自动执行日常后台任务,如处理发票和新员工入职。农业公司可以利用人工智能来加快劳动密集型生产工作,如建造自动化温室或设计机器人收割传统农场种植的水果和蔬菜。律师事务所能够将人工智能用于完成涉及大量文件的耗时任务,如电子资料档案查询、尽职调查及合同审查。


人工智能使业务运营和管理流程变得更加高效。企业使用人工智能来执行、监控和优化生产制造流程,使用聊天机器人与客户互动,并通过分析传感器数据来预测机器何时需要维护以减少故障发生和停机时间。还可以利用人工智能分析各种数据,包括历史销售、广告活动、价格和天气预报数据,形成高精度供应链预测,从而降低仓储成本并最大限度地减少因产品不可用而导致的销售损失。


人工智能除了提高经济生产力外,还有助于解决与环境、公共卫生和交通等领域相关的紧迫问题。例如,电力部门利用人工智能优化风电场,环保人士使用人工智能来阻止非法偷猎,而政府机构可以利用人工智能阻止欺诈行为的发生。


人工智能也将推动医疗保健领域取得突破。制药公司已经开始使用人工智能来开发救命药物,制定个性化治疗方案;医疗保健人员能够通过人工智能更为有效地诊断、治疗和监测患者。例如,研究人员已经证明,相比于皮肤科医生,机器学习算法能够更可靠地从图像中检测出皮肤癌。新兴的移动应用程序Suggestic能够通过分析医学研究刊物,为糖尿病患者提供个性化建议,指导患者改善饮食,更好地控制疾病。


事实上许多消费者经常在日常生活中使用人工智能。流行的在线服务利用人工智能为消费者删减垃圾邮件,推荐电影,推送用户关注的新闻更新,还能在电子邮件和文本应用程序中帮助用户进行联想输入。人工智能可以自动执行重复性任务,例如照片分类和标记,以及识别出现多张照片中出现的位置和人物。此外当算法检测到消费者出现不符合其消费习惯的行为时,消费者就会收到信用卡公司的警报信息,从而减少欺诈行为的发生。人工智能也是Siri、Cortana和Alexa等私人助理程序的核心部分,它们可以安排会议,翻译外语,甚至拨打电话预订餐馆或美容院。


这些例子仅仅从表面揭示了人工智能在不同部门中的创新作用,人工智能还可能为经济和社会带来更为重大的利益。


三、GDPR阻碍欧盟发展人工智能


数据是推动人工智能发展的关键因素。许多应用程序的机器学习算法需要大量高质量的样本数据。但是各组织机构面临的诸多障碍限制了他们对必要数据的访问,因而无法有效利用人工智能。实际上,2017年针对数据学家的一项调查发现,“无法获取数据”是人工智能项目成功的最大障碍。

在欧盟,收集、共享和使用数据面临的主要障碍就是2018年5月25日生效的新的欧洲隐私法——《通用数据保护条例》(GDPR)。这项法规为个人如何访问、修改、转移和删除第三方持有的个人数据制定了具体规则。所有在欧盟开展业务的组织机构都必须遵守GDPR,尽管如此,仍有许多组织未能遵守这一法规。鉴于人工智能对数据的严重依赖性,GDPR的数据规则对人工智能的开发和使用具有重大意义,尤其是那些涉及机器学习的应用程序。


GDPR对欧盟在人工智能领域的竞争力产生了许多先前意想不到的负面影响。事实上由于GDPR最初是在2014年起草的,当时对机器学习的认识还未普及,因此决策者没有认真考虑它对人工智能的影响。从许多方面来说,最好的做法是推迟实施GDPR一两年,这样在制定该法规时将会更多地考虑其对算法经济的影响。然而之前对这种影响的忽视导致GDPR并不适合新兴的算法经济。尤其是GDPR导致组织机构更难收集和共享数据,因此人为地造成了数据的稀缺性。此外,这也使企业更难使用人工智能应用程序根据个人信息对单个用户做出自动决策。因此,GDPR导致欧盟在发展和使用人工智能方面处于不利的竞争地位。


1、GDPR限制数据的收集和使用


GDPR规定:除首次收集数据的目的外,组织机构不得将数据用于其他任何目的。其中第5条要求“根据具体、明确及合法的目的收集数据,并且仅限于必要的充分相关数据”。这两项限制分别要求数据收集目的明确并且数据最小化,这限制了组织机构在了解数据潜在价值之前对新数据的收集,同时阻碍了将现有数据重新用于新的目的,因此最终限制了数据创新。但是企业不可能总是知道哪些数据最有价值或者会产生最重要的作用。实际上组织机构通常通过组合数据集来创造新的价值,因此很难在一开始就预测数据集的未来价值。


许多机器学习系统依靠访问大型数据集来提高其准确性和效率。例如,英国公司Benevolent AI(AI药物研发公司)利用人工智能加速新药物的发现、开发和交付过程。这套系统从临床试验和学术论文等渠道挖掘并分析医疗信息,因此限制其使用和访问这些数据将严重阻碍新药物的研发。GDPR对数据的收集和使用实施了不必要的限制,使欧盟企业在与中国等国家的企业相竞争时处于劣势地位,因为这些国家的企业可以访问数亿互联网和手机用户的数据。


2、GDPR限制自动决策


GDPR通过两种方式限制组织机构利用个人信息对用户做出自动决策。


首先,GDPR第22条规定:“当完全基于自动化处理对个人进行的画像等决策对个人产生法律效力或其他类似重大影响时,数据主体有权不受该决策制约。”这就意味着当企业利用人工智能对个人用户做出决策时,例如决定是否提供贷款,数据主体都有权要求人工审查该决策。这一规定使得企业很难在实际情况中利用人工智能实现许多自动化流程,因为他们必须能够开发并且为不承认自动决策的个人用户提供大规模繁杂的人工决策。


人工审查自动化决策代价高昂。使用人工智能的主要原因之一就是为了减少人工处理大量数据所花费的时间,但GDPR的要求实际上意味着仍然需要人工参与其中。这一成本只会随着人工智能系统的复杂性而不断增加,因为系统越复杂,人工就越难以审查,需要更多专业知识,花费更多时间。欧盟在GDPR实施指导方案中明确指出:组织机构“必须确保对所有决策的监督都是有意义的,而不仅仅是一种象征性的行为,因此应该由有权并且能够改变决策的人来执行监督。”这一要求有效地限制了使用人工智能自动执行涉及个人数据的许多程序。此外人工决策也并不需要达到这些要求中所规定的自动决策需要达到的标准。因此GDPR实际上鼓励企业使用人工做出决策,即使相比之下这样做效率更低。


其次,GDPR第13至15条要求组织机构在自动决策中向数据主体提供“做出决策结果所用到的有意义信息”。这意味着企业必须能够解释人工智能系统如何做出对个人产生重大影响的决策。虽然欧盟的指导方案中已经说明GDPR提出的这些要求并不一定需要全面披露算法,但组织机构所提供的信息应当“足够全面,以便数据主体能够了解决策原因。”然而有时候并没法解释某些人工智能系统的特定运行方式,例如那些涉及神经网络的AI系统。正如《终极算法》(The Master Algorithm)的作者佩德罗•多明戈斯(Pedro Domingos)所述:


最好的学习算法就是基于神经网络的算法,这是我们从人类和动物的身上受到的启发。这些算法可以在比人类更复杂的水平上通过大量数据来了解世界,因此十分精确,但却是完全不透明的。即便是专家们也不清楚它们如何运作。我们只是知道它们能够通过数据进行学习。


这意味着组织机构无法始终按要求解释算法如何做出决策。即便企业能够解释决策过程,他们也很可能无法按照GDPR的要求用简洁的语言和方式进行解释。因此,即使某些类型的人工智能系统,尤其是更加复杂精密的系统,可能比其它替代系统更加准确、安全和有效,但上述法规将迫使许多企业放弃使用它们。


3. GDPR增加合规成本和风险


GDPR导致使用人工智能的组织机构需要承担巨大的合规成本和风险。首先,组织机构必须遵守GDPR中关于直接成本的条款,如需要获得数据主体的同意才能处理其数据,以及雇用数据保护官员。因此全球500强企业(全球收入最高的公司)的初始合规成本将达到78亿美元。其次,GDPR中的规定含糊不清,导致数据保护机构对这些规定的理解存在不确定性,同时监管机构对有意或无意的违规行为都将实施高额罚款,因此使用人工智能的组织机构面临着巨大的合规风险。欧洲委员会的一份报告指出:“即使大型企业有时也会感觉难以及时了解有关数据收集和管理的各种法规,以及它们所规定的义务和对公司业务的具体影响。”这种风险和不确定性意味着企业将变得越来越谨慎,并限制对数据的使用,甚至会采用超出了GDPR最初意图的方式,避免未来与监管机构纠缠不清。此外,合规成本的提高还可能导致人工智能投资的减少。


虽然GDPR中某些含糊不清的部分最终可能会在法庭上得到澄清,但那些不受GDPR约束的企业,例如美国或中国的企业,将会迅速发展,而不用在这种监管困境中苦等。因此,除非重新修订,否则GDPR将对欧洲人工智能的开发和利用产生负面影响,使欧洲企业在全球新兴算法经济的竞争中处于劣势地位。


四、欧盟成员国的人工智能发展举措


欧盟成员国正在提出国家人工智能战略和双边伙伴关系等一系列举措,用来促进人工智能的发展和部署。他们正在努力提高人工智能数据的可用性,并扩大使用范围,包括出于公共利益授权处理数据,建立数据信托机制,以及促进政府数据公开。为了扩大欧盟在人工智能方面的竞争力,欧盟的许多努力都是有用而且必要的,但由于只有某些成员国,或某些部门,正在做着这样的努力,他们无法克服GDPR本身的局限性,因此都不足以打破GDPR对人工智能发展造成的限制,也无法在长期内充分利用数据的价值。


1、国家人工智能战略


2018年12月,欧盟委员会发布《人工智能协调计划》,鼓励所有欧洲成员国在2019年中之前制定出本国的人工智能战略,并与委员会合作制定统一标准,用于衡量人工智能使用情况。一些成员国已经制定出了国家人工智能战略,而其他成员国仍然没有或只是在更宽泛的数字战略中包含了人工智能的部分。此外,所有成员国的情况都各有不同,因此每个国家的人工智能战略中政策、优先事项和财政承诺都会有所差别。


在许多国家的人工智能战略中,创造更加开放的数据访问都是一个关键点,但其中大部分都将重点集中在非个人或公共部门的数据上。例如,德国人工智能战略建议向研究和开发人员开放更大的公共数据访问权限,并将逐渐变为“默认开放”。丹麦计划将五个公共部门的数据集作为非个人数据,供企业、研究人员和公共机构访问,通过这样的方式利用其高质量的公共部门数据。芬兰的人工智能战略旨在促进公私合作,促进企业和公共服务之间数据的自由流动,加强数据驱动型公司对公共部门信息的二次使用,以及数据和人工智能在B2B市场中的使用。法国的人工智能战略希望在不影响企业合法商业利益的情况下,要求某些行业的企业更加广泛地分享其数据,从最大限度上重复使用数据(如果对企业合法商业利益存在影响,那么只有公共机构才能访问这些数据)。


此外,许多欧盟成员国都关注着人工智能对信息数据的使用道德。法国成立了人工智能伦理委员会,英国建立了信息伦理与创新中心,德国则设立了两个委员会——信息伦理委员会和人工智能调查委员会。


2、有关人工智能的双边协议


一些欧盟成员国正在围绕人工智能和信息数据建立双边协议。芬兰与法国就人工智能合作发表了一项联合声明,希望在医疗保健和未来发展等优先领域分享最佳做法。英国的阿兰·图灵研究所(Alan Turing Institute)和法国的DATAIA研究所达成协议,决定通过参与联合项目设计和开发算法,以及接收双方访问研究员等方式,共同分享人工智能和创新方面的专业知识。欧洲的两个主要电子和纳米技术研究中心——比利时Imec研究中心和法国CEA-Leti研究中心同意建立人工智能和量子计算领域的战略合作伙伴关系,发展“欧洲卓越中心”。这些举措将为不同机构在共同感兴趣的领域进行合作研究铺平道路。


3、出于公共利益的数据处理


GDPR允许在出于重要公共利益的情况下收集和使用个人数据,这是该法规中的一项规则漏洞。国家政府可以并应该在医疗保健、教育和环境等领域自由地使用这一权力。法国正计划制定新的规则,允许特定行业的企业在未获得用户同意的情况下访问和使用个人数据,以此支持其国内人工智能战略计划。GDPR会在某些部门中对数据访问产生负面影响,而各国做出的努力将在减轻这些负面影响方面发挥关键作用。


法国最近的人工智能战略就说明了欧盟成员国如何主动利用上述条款授予他们权力,在对公共利益具有战略意义的部门中(包括医疗保健、国防、环境和交通)重新利用和共享个人数据。这种做法潜力巨大,例如法国国营医院拥有的医疗记录就是宝贵的信息资源。法国的人工智能战略提到:“在某些情况下,为了安全起见需要鼓励共享数据,使用人工智能找到解决方案。”更广泛地说,法国正开始“推动在数字经济中转变工作方式,并强调自由访问数据为人工智能开发带来的益处。”


4、建立数据信托机制


开发和部署人工智能系统的组织机构需要能够与在特定领域(如医疗保健或运输)工作的其他人共享数据。但是,GDPR的复杂性导致这种做法面临着严重的合规性问题。为了使组织机构间更加容易和频繁地交换数据,英国提出建立“数据信托机制”,这种机制“并非是法律实体或机构,而是以可重复框架为基础的一套符合各方义务的关系,使各方能够以公平、安全和平等的方式共享数据。”其目标是通过建立行业和政府认可的可重复使用的数据共享协议,使组织机构更容易共享数据。这些协议还将促进敏感信息和专有数据的交换,而如果没有这些协议,就可能无法共享这些数据。欧洲委员会和经济合作与发展组织(OECD)已经注意到B2B数据共享的重要性以及建立数据共享框架的必要性。


5、数据公开


欧盟成员国应当创建和分享更多不设限制,允许自由访问的政府公开数据,以支持人工智能的开发和使用。欧洲委员会在关于公开数据的政策中指出:“允许公共部门数据重新被用于其他目的,包括商业目的;也可以成为开发新技术的关键条件,例如人工智能这样需要处理大量高质量数据的技术。”


欧盟委员会已经在欧盟推行了开放数据措施,提升了重复使用更多数据和促进数据共享的可能性。其中的一项建议是更新公共部门信息相关指令(如限制重复使用数据的费用),增加公共部门数据的可用性,促进数据的分享和重复使用。


许多欧盟成员国都拥有各自的数据开放计划,但是在开放数据的数量和质量上存在巨大差异。例如,很少有国家任命“首席数据官”来监督数据开放工作及其他旨在发挥政府数据价值的战略举措。尽管法国数据质量可靠,并且公开发布这些数据来改善管理和创新,但他们没有着力保证数据的可用性,也没有制定默认数据开放的政策。

 

五、GDPR改革建议


目前欧盟正处于关键时期。成员国们越来越意识到数据的价值,以及发展国家人工智能战略对保证国家竞争力的重要性,但越来越多的事实表明GDPR成为了实现这些愿望的障碍和限制。如果欧盟希望认真发展人工智能,就应当着手修改而不是废止GDPR。然而许多欧盟政策制定者们都对此表示反对,因为他们认为GDPR是不能放弃的道德承诺,任何尝试改进它的做法都将被视为在“承认错误”。


这种观点至少存在两方面问题。首先,我们不是在选择维护基本权利还是放弃基本权利,而是选择维护哪些权利和价值。许多人工智能应用程序可以挽救人的生命,减少对工人的伤害,保护环境,并为社会带来其他益处。例如数据驱动型研究能够为罕见的儿童疾病找到治愈方式,推动政策保证这种研究的进行就是一种出于道德的有效选择。在考虑改革GDPR时,政策制定者们应该明白,他们正在选择的是优先解决哪些问题。其次,欧盟改革GDPR是为了实现更大程度上的数据共享和人工智能的使用,而不会削弱对人的尊严、合法权益和其他基本权利的保护。


此外,不应将改革GDPR视作政府与行业之间的潜在冲突,而应将其作为追求共同目标的潜在合作行为,例如减少不必要的监管复杂性,保护消费者利益以及提高欧洲的人工智能竞争力,这些类型的改革可能会在欧盟内部得到广泛支持。事实上,许多欧洲公司和跨国公司在管理GDPR规定范围之外的用户数据时,已经承诺将维护基本人权。


虽然欧盟成员国可以继续利用研发资金、研发技术和培训计划以及通过公共部门采用人工智能,自由制定促进人工智能创新的战略,但是除非欧盟总部修改GDPR,否则各成员国都将无法打破GDPR带来的限制。相反,如果欧盟改革GDPR,协调改善欧洲范围内的数据访问情况,将会对欧洲在算法经济中获得竞争力发挥至关重要的作用。


最终欧盟应该考虑对GDPR进行更具实质性的改革,以便成员国更容易遵守GDPR,同时减轻组织机构的负担。需要特别注意的是,该法规包含了250多页的文本内容,欧盟应大幅简化其内容,使组织机构更容易理解,并重新将规则重点用于防止消费者受到侵害,而不是严格把控组织机构收集和管理数据的方式。但在此期间,欧盟可以也应当先对GDPR进行一系列小范围有针对性的更改,而不是以更适合人工智能的发展为目的,完全重写文本。


为了改革GDPR以适应算法经济,同时改善欧洲人工智能的监管环境,政策制定者们应采取以下措施:


1、出于公共利益扩大数据处理范围


GDPR应当允许成员国在出于公共利益的情况下实施GDPR规定之外的数据处理。这要求成员国采取立法行动来获得这种GDPR豁免行为并且仅适用于特定市场,但是将挫败GDPR创建单一数字市场的意图。因此欧盟应修改GDPR,允许负责促进欧洲数据创新的独立咨询机构授权为公共利益实施数据处理。这将在欧盟范围内创造GDPR豁免权,以鼓励在医疗保健、教育和环境等领域使用人工智能。


2、允许改变小风险数据的用途


GDPR规定在未重新获得数据主体同意的情况下,限制组织机构将数据重新用于其原始目的之外的用途,这限制了组织机构利用合法收集的数据进行实验和创新的能力,但许多数据的可能用途将有益于消费者。因此欧盟应修改GDPR,只要改变数据用途对数据主体造成伤害的风险极小,并且不涉及将数据在不同控制方之间进行转移,就应当允许组织机构重新利用已收集的数据。


3、不惩罚自动决策


欧盟应取消GDPR中关于人工审查自动算法决策的广泛权利。这项规则使组织机构使用人工智能的成本更高,并迫使他们使用不太精确的人工智能系统,同时也无法保护消费者免受不公平决策的影响,因为人工决策可能比自动算法决策更难以理解也更具偏见。欧盟还应修改GDPR,在技术中立的前提下,基于当前决策的性质和严重性对法规的透明度、监督或解释提出要求(例如对信用决策提出上诉的权利),而不是基于某项决策是否是由人类或算法做出的。


4.允许对决策做出基本解释


前文已经提到应修改GDPR,不再区分算法决策和人工决策。但GDPR仍需要组织机构披露决策过程的有关信息,对此应当修改为仅要求使用算法的组织机构披露有关其系统如何运作和所涉及数据的基本信息,而不是提供决策的详细过程,因为有时可能根本无法获取或提供这类信息,也有可能需要同时披露专有信息。


5.按照损害比例实施罚款


欧盟应修改GDPR,根据违反GDPR规则对数据主体的损害程度和企业违规行为的责任水平进行处罚。对于使用人工智能并且关注GDPR规定的组织机构来说,这样做可以最大限度地降低对轻度违反GDPR规则(例如为满足关于算法的解释和透明度要求而提供不够充分的信息)实施的不公平高额罚款。


六、结论


作为创新的关键驱动力,人工智能的出现对欧洲的竞争力构成了巨大威胁。虽然欧盟正在采取宏大措施加速采用人工智能,但其数据保护法规阻碍了欧盟组织机构利用大量数据,开发和部署机器学习系统,也阻碍了涉及自动决策的人工智能系统在许多部门的应用。如果不改革GDPR,欧盟将在全球人工智能竞赛中处于结构性劣势地位,同时随着其他国家在使用人工智能方面快速发展,不断获得竞争优势,欧盟将会在其经济的关键部门内面临着激烈的全球竞争。


人工智能正在迅速发展,欧盟必须确保GDPR同步发展。如果欧盟的决策者们不对GDPR做出一些相对恰当但重要的改变,欧盟就将无法实现其成为算法经济领导者的愿望。

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