上周晚些时候，经过马拉松式的谈判，欧盟终于就管理人工智能发展的里程碑式立法达成协议。然而，对新规则的反对几乎立即出现。
经过包括上周周三和周四的 22 小时会议在内的谈判，欧盟委员会、欧洲议会和 27 个欧盟成员国于周五举行了会议签署了被称为世界上最严格的人工智能监管制度，也是中国和印度以外的首个此类立法。
控制创新：对人工智能的限制受到违反新立法的惩罚性处罚的支持. 图片来源：路透社
高度规范性的“基于风险”的方法，对制造工具的公司制定了更严格的规则最有可能危害人类和社会，规定有义务进行风险评估并披露用于训练大型语言模型的数据，禁止从互联网上抓取图像，禁止在“社会评分”中使用人工智能（使用数据进行分类）当人工智能用于制作虚假图像时，保护版权并强制披露。
执法机构使用人工智能进行面部识别有一些非常有限的例外，加上对纯粹用于军事目的的人工智能的豁免。
对人工智能的限制还包括对违反该法案的惩罚性处罚——最高可达 3500 万欧元（5700 万澳元）或该行业全球营业额的 7%。 .
正在加载欧盟政策制定者认为，急于成为第一个引入监管人工智能立法的经济集团可以创造显着的经济优势；刺激人工智能创新，同时保护欧洲消费者。
但是，当法国总统伊曼纽尔·马克龙表示他的国家可能会试图阻止新立法时，新立法的墨水刚刚干涸，他认为这些规则限制性太强，以至于会阻碍新立法的实施。欧洲科技公司相对于美国、英国和中国的竞争对手。
“我们可以决定比我们的主要竞争对手更快、更强的监管。但我们将监管我们不再生产或发明的东西。这从来都不是一个好主意。”他说。
广告引领欧洲生成式人工智能发展的法国人和德国人对此感到不满，因为欧洲大陆驱动人工智能的大型语言模型的发展已经严重落后于美国和中国，可能还落后于英国一点。规则将破坏欧洲的创新。
很明显，欧盟立法是西方主要经济体监管人工智能的首次尝试，将成为其他地方立法者的基准。
这与欧盟委员蒂埃里·布雷顿(Thierry Breton)表达的观点不一致，他称该协议具有历史意义，并且是“欧盟初创企业和研究人员的发射台”引领全球人工智能竞赛。”
显然，欧盟立法是欧盟的首次尝试监管人工智能的西方主要经济体将成为其他地方立法者的基准。几乎不可避免的是，美国和英国的立法者将采取更宽松的监管，比欧洲更加重视创新。
立法者面临的困境是生成式人工智能的风险与创新的潜在回报之间的平衡，这项技术能够大幅提高效率和生产力，改变经济和社会，但一些人工智能专家担心，它也能够毁灭人类。
这是规避风险的人和因风险而兴奋的人之间的对抗。人工智能的变革（和创造财富）潜力在最近 OpenAI 内部奇怪的公司治理斗争中发挥了作用。OpenAI 是 ChatGPT 模型的母体，该模型一年前的推出引发了一场生成式人工智能军备竞赛。
在那场竞赛中，那些想要推动更复杂的人工智能模型的开发并将其商业化的人战胜了那些主张更加谨慎的进展的人。
所有主要科技公司都在争先恐后地扩展其人工智能的界限。模型有能力，其发展速度加快，立法者和监管者将难以跟上。
无论是行业领导力的商业回报、对技术领导力的追求还是需要防范竞争劣势，公司将突破立法者允许的界限。
在美国和英国，可能也在这里，重点似乎将更多地放在透明度和模型训练方式的披露上、提供给他们的数据以及公司所采取的风险保护措施，比欧洲人更严厉的做法要好。
正在加载在中国，人工智能公司在发布生成式人工智能模型之前似乎需要获得许可，但重点是确保人工智能内容体现共产主义价值观，并且不会损害党的权威，而不是试图规范其发展速度。
人工智能具有强大的商业影响力，但它也有正如欧洲人所承认的，军事应用。人工智能作为军备竞赛的概念并不纯粹是比喻性的。
通过在西方主要经济地区中率先采取行动，而且可能是最困难的，欧洲人（假设立法保持不变）不会对发展产生太大影响。人工智能的发展，但其应用程序在国际上部署的方式。
在全球平台或至少在全球互连的平台上进行国际运营的大型科技公司将不得不调整其人工智能的开发和使用。欧盟人工智能制度的模型，或将欧洲视为一个独立的司法管辖区，其职能和风险管理流程与其他地方部署的不同。
导致欧盟得出结论的担忧的某些方面（经过多年的紧张研究）讨论）是普遍存在的。
正在加载美国、英国或澳大利亚的人工智能高风险类别与欧洲相同。人工智能在教育或就业中的使用、其在面部识别技术中的潜力以及人工智能被用来误导或操纵个人或社会的前景是共同的担忧。可能会有而且应该有一些广泛的监管协调。
然而，正如 OpenAI 纠纷中所发生的那样，在像美国这样比欧洲更受市场驱动的经济体中，这将是利润激励和吸引建立和开发大型语言模型所需的大量资本的需求和能力，这可能会影响政策对宽松监管的推动力。
需要事后才能了解哪种方法 - 欧洲的规定性方法立法或更依赖透明度的基于原则的方法，可以更有效地保护个人和社会免受人工智能的风险，同时最好地促进所需的创新形式。
如果末日论者是对的，当然，到那时可能已经太晚了。
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