Каждая новая технология проходит через волну шумихи и разочарований. Но даже по обычным стандартам искусственный интеллект переживает бурный период. Является ли искусственный интеллект героем, обновляющим общество, или злодеем, разрушающим рабочие места? Как всегда, истина не столь категорична.

Будучи технологией общего назначения, ИИ будет тем, что мы из него сделаем, а его конечное влияние будет определяться создаваемыми нами системами управления. Поскольку призывы к разработке новой политики в области ИИ звучат все громче, есть возможность сформировать нормативно-правовую инфраструктуру таким образом, чтобы максимизировать преимущества ИИ и ограничить его потенциальный вред.

До недавнего времени управление ИИ обсуждалось, в основном, на национальном уровне. Однако большинство национальных стратегий в области ИИ – особенно китайская – направлены на получение или поддержание конкурентных преимуществ на глобальном уровне. По сути, это бизнес-планы, разработанные для привлечения инвестиций и повышения конкурентоспособности компаний, обычно с дополнительным акцентом на укрепление национальной безопасности.

Такое сосредоточение на конкуренции привело к тому, что разработка правил и норм для ИИ была проигнорирована. Но города все чаще "идут в пустом правовом поле", а Нью-Йорк, Торонто, Дубай, Йокогама и др. служат "лабораториями" для инноваций в управлении. Города экспериментируют с различными политическими мерами – от запрета на использование технологии распознавания лиц и некоторых других приложений ИИ до создания совместных организаций по работе с данными. Они также делают крупные инвестиции в исследования ответственного ИИ, локализованные высокопотенциальные технологические экосистемы и общественные инициативы.

Этот "локализм ИИ" соответствует более широкой тенденции "нового локализма", описанного учеными в области государственной политики Брюсом Кацем и покойным Джереми Новаком. Муниципальные и другие местные органы власти все чаще берут на себя решение широкого спектра экологических, экономических и социальных проблем, и сфера технологий не является исключением.

Например, Нью-Йорк, Сиэтл и другие города приняли то, что Айра Рубинштейн из Нью-Йоркского университета называет "локализмом приватности", заполнив значительные пробелы в федеральном законодательстве и законодательстве штатов, особенно когда речь идет о слежке. Аналогичным образом, в отсутствие национальной или глобальной стратегии широкополосного доступа многие города придерживаются "широкополосного локализма", предпринимая шаги по устранению пробелов в обслуживании, образовавшихся в результате деятельности частных операторов.

В качестве общего подхода к решению проблем локализм предлагает оперативность и близость. Поскольку управление осуществляется в строго определенных географических регионах, это позволяет политикам лучше понять компромиссные решения. Выверяя алгоритмы и политику ИИ с учетом местных условий, разработчики политики имеют больше шансов создать положительные механизмы обратной связи, которые приведут к повышению эффективности и подотчетности.

Механизмы обратной связи могут иметь огромное влияние, особенно когда речь идет об ИИ. В некоторых случаях местная политика в области ИИ может иметь далеко идущие последствия для разработки и внедрения технологий в других странах. Например, создав должность сотрудника по управлению алгоритмами и политикой, Нью-Йорк создал модель, которая может быть использована во всем мире.

Локализм ИИ также способствует большей координации политики и более активному вовлечению граждан. В Торонто коалиция ученых, гражданских и других заинтересованных сторон объединилась, чтобы обеспечить подотчетность Sidewalk Labs – инициативы, запущенной Alphabet (материнской компанией Google) для улучшения услуг и инфраструктуры с помощью датчиков по всему городу. В ответ на эти гражданские действия компания согласилась следовать шести принципам "ответственного искусственного интеллекта".

Как показывает этот пример, усилия по реформированию имеют больше шансов на успех, когда местные группы, объединив свой опыт и влияние, берут на себя ведущую роль. Аналогичным образом, в Бруклине, Нью-Йорк, ассоциации жильцов Atlantic Plaza Towers (в сотрудничестве с академическими исследователями и неправительственными организациями) удалось заблокировать план использования технологии распознавания лиц вместо ключей. Более того, эти усилия дали важные подсказки о том, как следует регулировать ИИ в более широком смысле, особенно в контексте жилищных вопросов.

Но локализм ИИ не является панацеей. Те же самые тесные локальные сети, которые дают преимущества в управлении, могут также привести к узурпации функций регулирования. Поэтому локализм ИИ должен быть предметом строгого надзора и политики для предотвращения коррупции и конфликта интересов.

Локализм ИИ также создает риск фрагментации. Хотя национальные подходы имеют свои недостатки, технологические инновации (и общественное благо) могут пострадать, если локализм ИИ приведет к нескоординированной и несовместимой политике. Как местные, так и национальные регуляторы должны учитывать такую возможность, применяя децентрализованный подход, который меньше полагается на управление сверху вниз и больше – на координацию. Это, в свою очередь, требует создания технической и нормативной инфраструктуры для сбора и распространения передового опыта и извлеченных уроков между юрисдикциями.

Регулирующие органы только начинают признавать необходимость и потенциал локализма ИИ. Но ученые, граждане, журналисты и другие люди уже улучшают наше коллективное понимание того, что работает, а что нет. Например, в лаборатории The GovLab мы углубляем нашу базу знаний и создаем механизмы обмена информацией, необходимые для успеха городских инициатив. Мы планируем создать базу данных обо всех случаях локализма ИИ, из которой можно будет почерпнуть информацию и сравнительный список кампаний, принципов, инструментов регулирования и структур управления.

Накопление наших знаний – это первый шаг к укреплению локализма ИИ. Надежный потенциал управления в этой области – лучший способ обеспечить наилучшее использование замечательных достижений в сфере ИИ.

Стефаан Г. Верхюльст, Мона Слоан