Глобальные тренды в развитии и регулировании технологий искусственного интеллекта

Асадуллина А.В.¹, Белоусов В.С.²
¹ Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации
² Всероссийская академия внешней торговли при Министерства экономического развития Российской Федерации, Россия, Москва

Скачать PDF | Загрузок: 24 | Цитирований: 1

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Том 13, Номер 2 (Апрель-июнь 2023)

Цитировать эту статью:

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=54060711
Цитирований: 1 по состоянию на 07.12.2023

Аннотация:
В статье первоначально проведен обзор имеющихся дефиниций искусственного интеллекта и выявлено, что при всем разнообразии термина всегда содержится отсылка на программный и аппаратный характер технических решений и указание на главную цель их применения – автоматизацию и копирование интеллектуального поведения человека. Определены страновые особенности развития технологий ИИ в США, КНР и ЕС, и зафиксированы лидерские позиции стран в отдельных подобластях ИИ: публикационной и инвестиционной активности, наличии патентов, компаний-единорогов и пр. Выявлены различия в подходах к регулированию функционирования семейства технологий ИИ в этих странах; установлено, что разнообразие и асимметрия в развивающейся в данной области нормотворческой деятельности уже сегодня фрагментируют глобальные цифровые рынки, тормозят международный обмен передовым опытом в технических достижениях и угрожают успешности бизнес-модели цифровых платформ и экосистем.

Ключевые слова: искусственный интеллект, генеративный искусственный интеллект, регулирование технологий, цифровые платформы, Эффект Брюсселя, цифровые услуги, цифровые рынки, Закон об искусственном интеллекте, Положение об администрировании рекомендаций по алгоритмам информационных служб Интернета, Положение об администрировании службы глубокого синтеза информации в Интернете

JEL-классификация: O31, O32, O33

Введение

Третье десятилетие XXI века ознаменовалось новым этапом стремительного развития технологий искусственного интеллекта: услуги генеративного ИИ в виде текстов, видео, изображений и кодов, продуцированные развёртыванием ChatGPT от OpenAI и аналогичными технологиями других компаний, заставили правительства многих стран активизировать нормотворческую деятельность по регулированию функционирования данных технологий.

В этом исследовании предпринимается попытка глубокого понимания складывающихся отличительных особенностей подходов стран-лидеров в развитии технологий ИИ; мотивов, которые определяют характер этих подходов, и потенциальных последствий выявленных в них отличий на развитие цифровых рынков в мире.

В качестве информационной базы исследования стоит выделить труды по теории искусственного интеллекта С. Расселла и П. Норвига [2], доклады и аналитические материалы о развитии мировой индустрии ИИ Центра компетенций Национальной технологической инициативы на базе МФТИ [5], Стэнфордского университета [6], Брукингского института [38], Комитета по технологиям Национального совета по науке и технологиям США [1], Европейской комиссии [3], Всемирного экономического форума [7], Международного валютного фонда [37], исследования аналитических центров PriceWaterhouseCoopers [8] и McKinsey Global Institute [9], статистическую базу данных Statista [11]. Кроме того, в рамках исследования рассмотрен пакет национальных законов и законопроектов, регулирующих вопросы трансграничных потоков данных и алгоритмической ответственности: «Общий регламент по защите данных» ЕС [20], «Закон о цифровых рынках» ЕС [21], «Закон о цифровых услугах» ЕС [22], проект «Закона об искусственном интеллекте» ЕС [25], проект «Закона об алгоритмической подотчетности» США [40], «Положение об администрировании рекомендаций по алгоритмам информационных служб Интернета» КНР [15], «Положение об администрировании службы глубокого синтеза информации в Интернете» КНР [26], проект «Административных мер по управлению услугами с применением генеративного искусственного интеллекта» КНР [27] и др.

Цель исследования – определить особенности подходов к регулированию технологий искусственного интеллекта в США, Китае и ЕС и оценить их влияние на дальнейшее развитие цифровых рынков/рынков цифровых технологий в мире.

Научная новизна заключается в том, что выявлены особенности развития технологий искусственного интеллекта в США, Китае и ЕС и определены концептуальные различия в нормотворческой деятельности рассматриваемых стран и регионов.

Авторская гипотеза исследования состоит в том, что асимметричность и фрагментированность в регулировании технологий ИИ в мире негативно влияют на развитие глобальных цифровых рынков, тормозят международный обмен передовым опытом в технических достижениях и угрожают успешности бизнес-модели цифровых платформ и экосистем.

Методология исследования основана на применении системного анализа, методов сравнения, обобщения и индукции.

Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику

Искусственный интеллект – это стратегическая технология и движущая сила нового витка технологической революции и промышленных преобразований по всему миру. Понимание этого побудило страны и регионы приступить к выработке национальных стратегий развития технологий ИИ и принятию свода правил разработки, торговли и использования продуктов, услуг и систем на их основе.

Не существует единого определения искусственного интеллекта, которое было бы общепринятым. Эксперты предлагают различные интерпретации понятия, представленные в таблице:

Таблица 1

Подходы к определению искусственного интеллекта

№	Источник	Суть определения
1.	Комитет по технологиям Национального совета по науке и технологиям, США [1, с. 6]	– компьютеризированная система, которая демонстрирует поведение, обычно считающееся требующим интеллекта; – система, способная рационально решать сложные проблемы или предпринимать соответствующие действия для достижения своих целей в любых обстоятельствах реального мира, с которыми она сталкивается.
2.	Расселл С., Норвиг П. [2, с. 2 – 30]	Системы, которые мыслят как люди (когнитивные архитектуры и нейронные сети); системы, которые действуют как люди (проходят тест Тьюринга с помощью обработки естественного языка; представление знаний, автоматизированное мышление и обучение); системы, которые мыслят рационально (логические решатели, вывод и оптимизация); системы, действующие рационально (интеллектуальные программные агенты и воплощенные роботы, которые достигают целей посредством восприятия, планирования, рассуждений, обучения, общения, принятия решений и действий).
3.	Европейская комиссия [3, с.1]	Системы, которые демонстрируют разумное поведение, анализируя окружающую среду и предпринимая действия с некоторой степенью автономии для достижения конкретных целей. Могут быть чисто программными или могут быть встроены в аппаратные устройства.
4.	Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года [4, с.2]	Комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека.
5.	Экспертная группа по разработке Стратегии развития ИИ в России [5, с.21]	Инженерно-математическая дисциплина, занимающаяся созданием программ и устройств, имитирующих когнитивные (интеллектуальные) функции человека, включающие в том числе анализ данных и принятие решений.
6.	Стэндфордский университет [6]	Разработка компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, требующие интеллекта человеческого уровня при выполнении человеком.
7.	Всемирный экономический форум [7]	Симуляция человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать и действовать как люди.

Источник: составлено авторами.

Границы ИИ могут быть неопределенными и имеют тенденцию смещаться с течением времени, что, в конечном счете, будет трансформировать понятие и наполнять его новыми смыслами. В действительности, любая дефиниция ИИ будет иметь отсылку и к программному, и к аппаратному характеру технических решений и указывать на главную цель их применения – автоматизацию и копирование интеллектуального поведения человека.

Ожидается, что технологии ИИ окажут значительное влияние на дальнейшее развитий мировой экономики. Согласно прогнозам PwC, наибольшие экономические выгоды от этих технологий будут получены в Китае (рост ВВП на 26% в 2030 году) и Северной Америке (рост на 14,5%), что эквивалентно в общей сложности 10,7 трлн долл. США и составляет почти 70% общего глобального экономического воздействия. Суммарно ИИ может привнести в мировую экономику до 15,7 трлн долл. США в 2030 году: из них 6,6 трлн долл. США, вероятно, будут получены за счет повышения производительности, 9,1 трлн – получены за счет внешних эффектов потребления [8, с.3].

Потенциальное совокупное экономическое влияние ИИ на мировую экономику неравномерно по секторам: основными бенефициарами выступят ритейл, транспорт и логистика, туризм (см. таблицу 2).

Таблица 2

Прогноз потенциального совокупного экономического влияния ИИ по отраслям экономики (млрд долл., %)

Сектор	Совокупное влияние (млрд долл. США)	Влияние в % от доходов отрасли
Ритейл	400-800	3.2-5.7
Транспорт и логистика	400-500	4.9-6.4
Путешествия	300-500	7.2-11.6
Потребительские товары в упаковке	200-500	2.5-4.9
Государственный сектор	300-400	1.1-1.4
Автомобилестроение	300-400	2.6-4.0
Здравоохранение	200-300	2.9-3.7
Банки	200-300	2.5-5.2
Передовая электроника, полупроводники	200-300	3.3-5.3
Нефть и газ	200	1.8-1.9
Страхование	100-300	3.2-7.1
Сельское хозяйство	100-200	2.4-3.7
Химическая промышленность	100-200	1.0-2.3
СМИ и развлечения	100-200	2.9-6.9
Телекоммуникации	100-200	2.9-6.3
Фармацевтика	100-200	4.2-6.1

Источник: составлено авторами по [9, с.18].

В 2022 г. впервые уменьшились корпоративные инвестиции, связанные с технологиями ИИ: 189,6 млрд долл. США, против 267,1 в 2021 г. [10, с.184]. Крупнейшее публичное размещение акций было зафиксировано у китайской полупроводниковой компании ASR Microelectronics (1,1 млрд долл. США) [10, с.186].

Развитие технологий искусственного интеллекта

Сегодня на рынке технологий ИИ в мире выделяются два безусловных лидера – США и КНР. Китай опережает другие страны и регионы по числу публикаций по темам ИИ; именно его компании-единороги (Bytedance (TikTok) и SenseTime (крупнейшая компания мира – лидер в компьютерном зрении) – в тройке лидеров по рыночной капитализации; китайские цифровые экосистемы Tencent и Baidu – это две первые компании в мире – крупнейшие держатели запатентованных технологий ИИ [11]. В то же время США пока сохраняют лидерство:

– в доле цитирований конференций, посвященных ИИ: в 2021 г. на долю США приходилось 23,86% всех цитирований, на КНР – 22,02% (но, заметим, разрыв в цитированиях с Китаем быстро уменьшается) [10, с.39];

– по общему количеству значимых систем машинного обучения, приписываемых американским исследователям (см. рисунок 1);

– по аффилиации с большинством крупноязыковых и мультимодальных моделей (типа ChatGPT). Немаловажным фактом конкурентных преимуществ США является и то, что 95% мирового рынка графических процессоров (GPU) – процессоров, необходимых для разработки технологий генеративного ИИ, – принадлежит американской корпорации Nvidia [12].

Рисунок 1. Количество систем машинного обучения в мире, аффилированных с учеными из отдельных стран, 2022 г. (шт.).

Источник: составлено авторами по [10, с.51].

Отличительной особенностью развития рынка технологий ИИ в Китае является преобладание государственных программ управления городской инфраструктурой (преимущественно заключающееся в технологиях компьютерного зрения) (см. рисунок 2); доминирование инвестиций в машинное обучение и компьютерное зрение – 47,6% от общего числа [13].

Рисунок 2. Структура экономики искусственного интеллекта в Китае, 2020 г.

Источник: составлено авторами по [14].

В Китае развитие ИИ, по крайней мере в последние годы, проходит под пристальным контролем со стороны государства: страна первая в мире предписала техническим компаниям регистрировать алгоритмы рекомендаций в специальной системе регистрации алгоритмов и получать разрешение на их использование у Управления киберпространства Китая (далее САС) [15]. Регулирование алгоритмов в стране в значительной степени сосредоточено на роли, которую рекомендательные алгоритмы играют в распространении информации, требуя от поставщиков, чтобы они не являлись угрозой национальной безопасности или общественным интересам; а также устранении монополистического поведения платформ и социальных проблем (например, установлено, что алгоритмы диспетчеризации играют определенную роль в создании опасных условий труда для китайских водителей-экспедиторов).

В отличие от КНР, в США развитие технологий ИИ – это, в первую очередь, новаторская инициатива крупнейших цифровых технологических гигантов, находящихся в жесткой конкурентной борьбе; в основе регулирования лежит идея о том, что обременительные правила или регуляторные рестрикции станут серьезными барьерами для инноваций в данной сфере.

ЕС первенствует в мире в выработке правил использования технологий ИИ, но значительно отстает в развитии самих технологий: количество компаний-единорогов, работающих с применением ИИ-технологий, в объединенном регионе более чем в 6 раз ниже, чем в Китае и в 8 раз – чем в США [16]; объемы частных инвестиции в технологии ИИ составляют только 8,9% от объемов американских компаний; налицо большие разрывы в доле компаний, использующих хотя бы одну технологию: от Дании – (24%) до Румынии (1%) (см. рисунки 4-6) .

Рисунок 4. Компании, использующие технологии ИИ, 2021 г. (% компаний)
Источник: составлено авторами по [17].

Рисунок 5. Компании, использующие ПО и системы ИИ, по типу назначения и размеру,ЕС, 2021 г. (% компаний, использующих хотя бы одну технологию ИИ)
Источник: составлено авторами по [18].

Рисунок 6. Частные инвестиции в искусственный интеллект по странам и регионам, 2020 г. (млн долл. США)
Источник: составлено авторами по [19].

Регулирование технологий искусственного интеллекта

Установлению правил разработки и использования технологий ИИ в разных странах мира предшествовала активная работа над созданием целого пакета законодательных актов, регулирующих развитие цифровой экономики. Например, в ЕС в 2018 году вступил в силу «Общий регламент по защите данных» – General Data Protection Regulation (GDPR) [20], установивший правила и обязательства в отношении персональных данных лиц ЕС, а также регламентирующий правила экспорта данных, являющихся необходимым элементом машинного обучения.

В декабре 2020 г. Европейская комиссия опубликовала два законопроекта, которые повлекли за собой полный пересмотр сложившейся за последнее десятилетие европейской регуляторной политики в отношении цифровых платформ и сервисов. Это: «Закон о цифровых рынках» (The Digital Markets Act – DMA) [21] и «Закон о цифровых услугах» (The Digital Services Act – DSA) [22]. DMA стал первым законом ЕС, который регулирует деятельность крупных цифровых компаний «ex ante», то есть заранее ограничивает/запрещает определенное поведение фирм, а не наказывает их после антимонопольных разбирательств. Оба закона вступили в силу в ноябре 2022 г.

«Закон о цифровых услугах» предназначен для обновления «Директивы ЕС об электронной коммерции» 2000 года и призван усилить защиту потребителей, использующих онлайн-посреднические услуги за счет мер, обеспечивающих большую прозрачность: для очень крупных онлайн-платформ (не менее 45 млн активных пользователей в ЕС в месяц) вменяется обеспечение прозрачности алгоритмов ИИ и предоставление на их основе по крайней мере одной рекомендательной системы, не основанной на профиле пользователя, а также обязательный обмен данными с исследовательскими центрами [23].

Ядро регулирования технологий искусственного интеллекта составляют законы, которые непосредственно направлены на выработку правил разработки и использования продуктов, услуг и систем, основанных на искусственном интеллекте (см. таблицу 3).

Таблица 3

Законодательные акты, прямо регулирующие технологии ИИ, 2023 г.

Страна	Наименование закона/проекта закона	Примечания
ЕС	Закон об искусственном интеллекте (Artificial Intelligence Act – AIA) [25]	законопроект предложен в 2021 г. (находится на финальном этапе согласования)
США	Закон об алгоритмической подотчетности (Algorithmic Accountability Act – AAA) [40]	законопроект предложен в 2022 г., отклонен в январе 2023 г.
Китай	Положение об администрировании рекомендаций по алгоритмам информационных служб Интернета (Provisions on the Administration of Algorithm Recommendation of Internet Information Services) [15] Положение об администрировании службы глубокого синтеза информации в Интернете (Provisions on the Administration of Deep Synthesis of Internet-based Information Service) [26] Административные меры по управлению услугами с применением генеративного искусственного интеллекта (Measures on the Administration of Generative Artificial Intelligence Services) [27]	закон вступил в силу в 2022 г. закон вступил в силу в 2023 г. законопроект предложен в 2023 г.

Источник: составлено авторами.

В регулировании технологий ИИ в мире сегодня по существу конкурируют две концепции:

– концепция ЕС – установление единых горизонтальных правил разработки, торговли и использования продуктов, услуг и систем на основе ИИ, применимых ко всем отраслям и типам технологий [24]. По своей сути «Закон об искусственном интеллекте» ЕС (далее AIA), который может вступить в силу к 2024 году, группирует приложения ИИ в четыре категории риска, каждая из которых регулируется предопределенным набором инструментов. Риск может быть оценен, как неприемлемый (например, оценка социальной кредитоспособности и использование технологий распознавания лиц в общественных местах в режиме реального времени); высокий (например, системы ИИ, используемые при приеме на работу и кредитовании); ограниченный (например, при разговоре с чат-ботами) или незначительный (например, при использовании видеоигр с поддержкой ИИ). Предполагается, что системы ИИ, представляющие неприемлемые риски, будут полностью запрещены; системы с высоким уровнем риска будут подлежать оценке соответствия, включая независимые аудиты и новые формы надзора и контроля; применение систем с ограниченным риском будет возможно при соблюдении ряда правил прозрачности; системы с небольшим риском или вообще без него нормы AIA не затронут [25].

Концепция КНР или вертикальный подход – установление правил разработки, торговли и использования приложений или наборов приложений ИИ в зависимости от типа технологий (технологии глубокого синтеза [26] или генеративный ИИ). По существу, этот подход предполагает, что для каждого нового витка развития технологий ИИ должны будут разрабатываться новые правила: и действительно, когда ChatGPT, выпущенный OpenAI, стал активно внедряться по всему миру, и китайские компании начали спешно создавать конкурентов, CAC представила проект с названием «Меры по управлению услугами с применением генеративного искусственного интеллекта» [27], хотя четырьмя месяцами ранее только вступили в силу Положения об алгоритме рекомендаций.

Подход США к регулированию технологий ИИ пока только развивается и сочетает в себе как горизонтальные, так и вертикальные нормотворческие элементы. И шире, национальная политика регулирования цифровых технологий в стране не имеет законченной формы: у США нет федерального законодательства о данных (на февраль 2023 года только три штата – Калифорния, Колорадо и Вирджиния приняли всеобъемлющие законы о конфиденциальности, регулирующие порядок обращения компаний с информацией о пользователях [28]); нет единого подхода к применению технологий компьютерного распознавания лиц (в городах Бостон, Миннеаполис, Сан-Франциско, Окленд и Портленд введен запрет для правительственных учреждений, включая полицию, на использование данных технологий) [29]; практически отсутствует и вряд ли будет введен надзор за рекомендательными системами, которые ранжируют, систематизируют и определяют видимость информации в поисковых системах и платформах социальных сетей (ввиду действия в США нормы об ответственности за контент, размещаемый на цифровых платформах, для пользователей, а не владельцев) [30].

В отсутствие национального законодательства, устанавливающего требования об алгоритмической ответственности (Закон США об алгоритмической ответственности был отклонен 3 января 2023 г.), возникают локальные правила на уровне штатов и городов. Так, Нью-Йорк ввел закон об автоматизированных инструментах принятия решений о трудоустройстве (элемент горизонтального подхода, присущего ЕС), согласно которому любая автоматизированная система найма, используемая 1 января 2023 года или позже в городе, должна пройти аудит предвзятости, состоящий из беспристрастной оценки независимым аудитором, включая тестирование для оценки потенциального несопоставимого воздействия на некоторые группы [31].

Однако решающее значение для дальнейшего развития цифровых рынков играет не разность в подходах (вертикальном и горизонтальном), которым следуют законодательные органы ЕС, США и Китая, а то, что нормотворчество строится на принципах цифрового суверенитета (частью своей предполагающего установление контроля над всей цепочкой поставок ИИ: от данных до аппаратного и программного обеспечения); страхе потерять контроль над цифровыми данными своих граждан, стремлении ограничить излишнее могущество глобальных цифровых компаний (например, GAFA – в ЕС или ВАТ [1] – в ЕС и США) [32].

Подобное нормотворчество уже ведет к технологическому разъединению и бифуркации глобальных цифровых экосистем. Например, после внесения в 2019 г. компании Huawei в публикуемый Департаментом торговли США и Бюро промышленности и безопасности список организаций, представляющих угрозу национальной безопасности США и как следствие подпадающих под торговые ограничения (Entity List) [33], Google прекратил предоставлять Huawei доступ к своей операционной системе Android. Это решение нанесло ущерб обеим компаниям: Huawei, неся потери на рынке смартфонов (сокращение объема продаж на 43% в 2020 г.), пришлось спешно разрабатывать собственную операционную систему – Harmony OS; Google потерял доступ к пользовательской базе Huawei в Китае, которая, по оценкам, составляла около 400 млн человек и отказался от своих планов по расширению услуг в стране, что могло бы предоставить компании значительные возможности для получения дохода. Другой пример – недавний запрет Правительством США поставок в КНР компаниями Nvidia и AMD графических процессоров A100 и Н100, а также любых систем, которые их включают (в связи с потенциальным риском использования продуктов или их перенаправления военным конечным пользователям) [34]. Это привело к снижению квартальной выручки (ноябрь 2022 г.) Nvidia на 17 % по сравнению с аналогичным периодом прошлого года и в целом поставило под вопрос китайский рынок для компании, оцениваемый экспертами в более чем 400 млн долл. США [35].

К технологическим разрывам приведут и ограничения на прямые иностранные инвестиции американских компаний в высокотехнологичные сектора Китая (ИИ, полупроводники и квантовые вычисления), предусмотренные указом Президента США Джо Байдена (планируется, что указ будет представлен во время саммита G7, который пройдет 19 мая в Японии) [36]. Недавнее исследование МВФ показало, что рост геополитической напряженности и расхождение в подходах к регулированию функционирования цифровых технологий уже фрагментировали потоки ПИИ и сконцентрировали их между геополитически близкими друг другу странами, особенно в стратегически важных высокотехнологичных отраслях [37].

Широкие последствия для развития цифровых рынков несут в себе и проекты уже упомянутых ранее законов в части технологий ИИ. Считается, что если Закон ЕС об искусственном интеллекте (AIA) будет принят в текущем виде, то порядок регулирования систем искусственного интеллекта с высоким уровнем риска для социальных сервисов окажет сильное влияние на цифровые платформы на международном уровне (речь идет о таких сервисах, как найм и управление персоналом, образование, оценка кредитоспособности и страхование). Так, глобальная платформа для поиска и установления деловых контактов LinkedIn (не менее 170 млн пользователей в ЕС на март 2021 г.), использующая алгоритмы ИИ, попадающие под категорию высокого риска согласно AIA, столкнется с необходимостью соответствовать стандартам ЕС и гипотетическому другому набору правил регулирования ИИ любой другой страны. Это потребует от компании создания различных процессов управления рисками, попыток свести к минимуму показатели предвзятости и ведения разных систем учета записей (возможно даже изменений функций веб-сайта для пользователей в разных регионах). Очевидно, что LinkedIn встанет перед выбором: следовать законодательным требованиям в отношении ИИ в странах, где такие законы не совместимы с AIA, или сворачивать свою деятельность [38].

Вызывает вопросы и закон КНР «Меры по управлению услугами с применением генеративного искусственного интеллекта» [27]. Уже первоначальный анализ проекта позволяет говорить, что если он будет принят в таком виде, то значительно сократит возможности международной торговли технологиями и продуктами на их основе. Так, если проект будет распространять правила на поставщиков таких технологий за пределами страны, которые не нацелены на внутренний рынок, но захотят предлагать услуги на основе генеративного ИИ в Китае, то это значительно усложнит или даже сделает невозможным (из-за угрозы раскрытия коммерческой тайны) экспансию на китайский рынок: прежде чем предлагать услугу генеративного ИИ китайским потребителям, поставщик должен будет обратиться в CAC для оценки безопасности и предоставить определенную информацию об использовании им алгоритмов (например, тип алгоритма и отчет о самооценке алгоритма) [39].

Заключение

Итак, первоначальный анализ регуляторных практик и их сопоставление позволяют резюмировать, что сегодня мы имеем на мировом рынке технологий ИИ ряд тенденций, а именно:

1. Фрагментация регулирования в разных странах, которая очевидно приведет к дополнительным издержкам для международной торговли (как торговли цифровыми технологиями, так и торговли товарами и услугами, реализация которых невозможна без использования ИИ). Затраты могут носить как прямой характер (например, затраты на предоставление альтернативных рекомендательных алгоритмов, обязательный аудит алгоритмов, судебные издержки и пр.), так и косвенный – упущенные возможности при сокращении эффекта масштаба или, что важнее для цифровых платформенных рынков, сжатии сетевого эффекта ввиду необходимости модификации товаров и услуг под определенный национальный рынок или сокращении географии рынков и/или утраты определенных пользовательских групп.

2. В среднесрочной перспективе в мире (по крайней мере, в большом количестве стран) возможна стандартизация де-факто и де-юре правил регулирования технологий ИИ в соответствии с проектом AIA (действие «Эффекта Брюсселя»): в силу привлекательности потребительского рынка ЕС для крупнейших технологических компаний мира последние (как показал пример Общего регламента по защите данных ЕС (GDPR)) начинают стандартизировать свои продукты и услуги и отлаживать бизнес-процессы под его (ЕС) требования, и тогда правила, установленные европейскими законодательными органами в одностороннем порядке, становятся мировыми стандартами. Отсюда следует, что компаниям, которые ориентируют ИИ- продукты или сервисы, функционирующие с применением технологий ИИ, на рынки отдельных стран постсоветского пространства, Латинской Америки, Австралию и Новую Зеландию, США, Японию и ряд других стран, стоит уже сегодня налаживать системы управления рисками применения технологий ИИ, проводить аудит алгоритмов ИИ на предвзятость и определять перспективы трансформации бизнес-моделей, которые они используют.

3. Наличествует временной лаг между достижениями в области ИИ и разработкой соответствующих правовых и этических рамок, регулирующих их использование. (Пример спешных попыток Китая, ЕС и России взяться за регулирование общего ИИ после появления ChatGPT).

4. Отраслевая асимметрия в регулировании применения технологий ИИ и нормы, которые страны вводят в отношении обеспечения прочности цепочек поставок технологий ИИ, могут изменить инвестиционную картину мира: ослабнет поток ИИ-инвестиций в отрасли экономики, сопряжённые с более высоким риском (медицина и здравоохранение, образование и банкинг), и увеличатся инвестиции в производство полупроводников и промышленную автоматизацию.

Исторически сложилось так, что появление Всемирной сети или Глобальной сети, как ранее называли Интернет, создало возможность для мира быть взаимосвязанным, объединить компьютерные сети для хранения и передачи информации в одну глобальную цифровую систему и развить цифровые рынки, практически не имеющие национальных границ. Но сегодня оказалось, что различные подходы стран к регулированию активно развивающихся технологий ИИ и шире – цифровых рынков (ориентированные на достижение цели цифрового суверенитета государств и/или обеспечения конкурентоспособности локальных цифровых компаний) фрагментируют глобальные цифровые рынки, тормозят международный обмен передовым опытом в технических достижениях и могут закрепить нежелательное глобальное цифровое будущее.

[1] Прим. BAT – крупнейшие публичные технологические компании Китая Baidu, Alibaba и Tencent.

Источники:

1. Preparing for the Future of Artificial Intelligence. National Science and Technology Council Committee on Technology. [Электронный ресурс]. URL: https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf (дата обращения: 11.04.2023).
2. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. / (3rd Edition). - Essex, England: Pearson, 2009. – 2-30 p.
3. A definition of AI: Main capabilities and scientific disciplines. High-Level Expert Group on Artificial Intelligence. [Электронный ресурс]. URL: https://ec.europa.eu/futurium/en/system/files/ged/ai_hleg_definition_of_ai_18_december_1.pdf (дата обращения: 11.04.2023).
4. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Указ Президента Российской Федерации №490 от 2019 г. Base.garant.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://base.garant.ru/72838946/#block_1048 (дата обращения: 15.04.2023).
5. Альманах «Искусственный интеллект». Центр Национальной технологической инициативы на базе МФТИ по направлению «Искусственный интеллект». [Электронный ресурс]. URL: https://aireport.ru/review (дата обращения: 15.04.2023).
6. Stanford Encyclopedia of Philosophy. [Электронный ресурс]. URL: https://plato.stanford.edu/entries/artificial-intelligence/ (дата обращения: 15.04.2023).
7. What is artificial intelligence – and what is it not?. World Economic Forum. [Электронный ресурс]. URL: https://www.weforum.org/agenda/2016/10/what-is-artificial-intelligence/ (дата обращения: 15.04.2023).
8. The Macroeconomic Impact of Artificial Intelligence. PwC. [Электронный ресурс]. URL: https://www.pwc.co.uk/economic-services/assets/macroeconomic-impact-of-ai-technical-report-feb-18.pdf (дата обращения: 15.04.2023).
9. Notes from the AI Frontier. Insights from hundreds of use cases. McKinsey Global Institute. [Электронный ресурс]. URL: https://straty.com/wp-content/uploads/2018/04/McKinsey-AI-Frontier-paper-April-2018.pdf (дата обращения: 15.04.2023).
10. The AI Index Report. Stanford University. [Электронный ресурс]. URL: https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2023/04/HAI_AI-Index-Report_2023.pdf (дата обращения: 15.04.2023).
11. Largest patent owners in machine learning and artificial intelligence (AI) worldwide from 2013 to 2022, by number of active patent families. Statista. [Электронный ресурс]. URL: https://www.statista.com/statistics/1032627/worldwide-machine-learning-and-ai-patent-owners-trend/ (дата обращения: 15.04.2023).
12. The Company Behind This $10,000 Artificial Intelligence Chip Just Flashed a Buy Signal. Nasdaq. [Электронный ресурс]. URL: https://www.nasdaq.com/articles/the-company-behind-this-%2410000-artificial-intelligence-chip-just-flashed-a-buy-signal (дата обращения: 15.04.2023).
13. Investments in the artificial intelligence sector in China from 2021, by segments. Statista. [Электронный ресурс]. URL: https://www.statista.com/statistics/1323250/china-number-of-ai-equity-investment-by-segments/ (дата обращения: 15.04.2023).
14. Structure of the artificial intelligence economy in China in 2020, by sector. Statista. [Электронный ресурс]. URL: https://www.statista.com/statistics/1256624/china-market-share-of-ai-industry-by-sector/ (дата обращения: 15.04.2023).
15. Правила администрирования рекомендаций по алгоритмам информационных интернет-сервисов [互联网信息服务算法推荐管理规]. Cac.gov.cn. [Электронный ресурс]. URL: http://www.cac.gov.cn/2022-01/04/c_1642894606364259.htm (дата обращения: 25.04.2023).
16. Richter F. A Decade of Growth for GAFAM. Statista. [Электронный ресурс]. URL: https://www.statista.com/chart/20285/market-capitalization-of-google-apple-facebook-amazon-and-microsoft/ (дата обращения: 25.04.2023).
17. Enterprises using AI technologies by country, 2021 (% of enterprises). Eurostat. [Электронный ресурс]. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=File:Enterprises_using_AI_technologies_by_country,_2021_(%25_of_enterprises).png (дата обращения: 25.04.2023).
18. Enterprises using AI software and systems by type of purpose and size class, EU, 2021 (% of enterprises using at least one AI technology). Eurostat. [Электронный ресурс]. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php? (дата обращения: 25.04.2023).
19. Private investments in artificial intelligence (AI) in 2020, by geographical area. Statista. [Электронный ресурс]. URL: https://www.statista.com/statistics/1226538/ai-private-investments-by-area/ (дата обращения: 25.04.2023).
20. Regulation (EU) 2016/679 of the European Parliament and of the Council of 27 April 2016 (General Data Protection Regulation). Eur-lex.europa.eu. [Электронный ресурс]. URL: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:02016R0679-20160504 (дата обращения: 25.04.2023).
21. Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on contestable and fair markets in the digital sector. Digital Markets Act. European Commission. [Электронный ресурс]. URL: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52020PC0842&from=en (дата обращения: 25.04.2023).
22. Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on a Single Market For Digital Services (Digital Services Act) and amending Directive 2000/31/EC, COM/2020/842. European Commission. [Электронный ресурс]. URL: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/en/TXT/?qid=1608116887159&uri =COM%3A2020%3A842%3AFIN (дата обращения: 25.04.2023).
23. Асадуллина А.В, Белоусов В.С. Регулирование технологий искусственного интеллекта на территории Европейского союза // Российский внешнеэкономический вестник. – 2022. – № 8. – c. 20-35. – doi: 10.24412/2072-8042-2022-8-20-35.
24. Larsen B. The geopolitics of AI and the rise of digital sovereignty. Brookings.edu. [Электронный ресурс]. URL: https://www.brookings.edu/research/the-geopolitics-of-ai-and-the-rise-of-digital-sovereignty/ (дата обращения: 25.04.2023).
25. Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council laying down harmonized rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending certain Union legislative acts. Eur-lex.europa.eu. [Электронный ресурс]. URL: https://eur-lex.europa.eu/resource.html?uri=cellar:e0649735-a372-11eb-9585-01aa75ed71a1.0001.02/ DOC_1&format=PDF (дата обращения: 25.04.2023).
26. Положение об администрировании службы глубокого синтеза информации в Интернете [互联网信息服务深度合成管理规定]. Cac.gov.cn. [Электронный ресурс]. URL: http://www.cac.gov.cn/2022-12/11/c_1672221949354811.htm (дата обращения: 25.04.2023).
27. Административные меры по управлению услугами с применением генеративного искусственного интеллекта. [国家互联网信息办公室关于《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》公开征求意见的通知]. Cac.gov.cn. [Электронный ресурс]. URL: http://www.cac.gov.cn/2023-04/11/c_1682854275475410.htm (дата обращения: 25.04.2023).
28. Winchester A. State Privacy Laws Differ; One Comprehensive Privacy Policy May Be Best. JD Supra. [Электронный ресурс]. URL: https://www.jdsupra.com/legalnews/state-privacy-laws-differ-one-4703996/#:~:text=Conclusion,at%20protecting%20consumers%27%20personal%20information (дата обращения: 28.04.2023).
29. Alameda approves facial-recognition technology policy ban. East Bay Citizen. [Электронный ресурс]. URL: https://ebcitizen.com/2019/12/23/alameda-approves-facial-recognition-technology-policy-ban-will-seek-ordinance/ (дата обращения: 28.04.2023).
30. Communications Decency Act of 1995. 104th Congress (1995-1996). [Электронный ресурс]. URL: https://www.congress.gov/bill/104th-congress/senate-bill/314/text (дата обращения: 28.04.2023).
31. New York City Issues Proposed Regulations on Law Governing Automated Employment Decision Tools. Crowell. [Электронный ресурс]. URL: https://www.crowell.com/en/insights/client-alerts/new-york-city-issues-proposed-regulations-on-law-governing-automated-employment-decision-tools (дата обращения: 29.04.2023).
32. Асадуллина А.В. Конкуренция между владельцами цифровых платформ в мировой экономике // Российский внешнеэкономический вестник. – 2020. – № 1. – c. 51-59.
33. Kharpal A. From No. 1 to No. 6, Huawei smartphone shipments plunge 41% as U.S. sanctions bite. Cnbc. [Электронный ресурс]. URL: https://www.cnbc.com/2021/01/28/huawei-q4-smartphone-shipments-plunge-41percent-as-us-sanctions-bite.html (дата обращения: 150.4.2023).
34. Toh M. US orders Nvidia and AMD to stop selling AI chips to China. CNN Business. [Электронный ресурс]. URL: https://www.cnn.com/2022/09/01/tech/us-nvidia-amd-chips-china-sales-block-intl-hnk/index.html (дата обращения: 15.04.2023).
35. Yifan Yu. Nvidia revenue hit by U.S. chip curbs, China's zero-COVID policy. Nikkei Asia. [Электронный ресурс]. URL: https://asia.nikkei.com/Business/Tech/Semiconductors/Nvidia-revenue-hit-by-U.S.-chip-curbs-China-s-zero-COVID-policy (дата обращения: 15.04.2023).
36. Leonard J. Biden Aims to Unveil China Investment Curbs With G-7 Backing. Bloomberg. [Электронный ресурс]. URL: https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-04-20/biden-to-unveil-china-investment-curbs-before-g7-summit-in-may (дата обращения: 25.04.2023).
37. World Economic Outlook: A Rocky Recovery. International Monetary Fund. [Электронный ресурс]. URL: https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2023/04/11/world-economic-outlook-april-2023#Chapter-4:-Geoeconomic-Fragmentation-and-Foreign-Direct-Investment- (дата обращения: 05.05.2023).
38. Engler A. The EU AI Act will have global impact, but a limited Brussels Effect. Brookings Report. [Электронный ресурс]. URL: https://www.brookings.edu/research/the-eu-ai-act-will-have-global-impact-but-a-limited-brussels-effect/ (дата обращения: 30.04.2023).
39. How will China’s Generative AI Regulations Shape the Future?. Digichina.stanford.edu. [Электронный ресурс]. URL: https://digichina.stanford.edu/work/how-will-chinas-generative-ai-regulations-shape-the-future-a-digichina-forum/ (дата обращения: 30.04.2023).
40. H.R.6580 - Algorithmic Accountability Act of 2022 // 117th Congres. Congress.gov. [Электронный ресурс]. URL: https://www.congress.gov/bill/117th-congress/house-bill/6580/text (дата обращения: 05.04.2023).

Страница обновлена: 01.12.2024 в 14:26:32

Подробнее об авторах: