欧盟的人工智能监管：保护人权和促进负责的创新

关键要点

欧盟的先驱性人工智能监管： 欧盟通过其全面的人工智能法案，设定了全球标准，优先考虑人工智能应用中的透明度、安全性和责任，确保人工智能的伦理使用和创新平衡。

基于风险的人工智能分类： 欧盟的人工智能监管引入了一个基于风险的框架，将人工智能应用分为不可接受、 高风险或低风险，指导人工智能技术的部署和治理。

生物识别技术的审查： 欧盟根据用户同意将人工智能应用区分开来，特别关注生物识别技术，促进数字环境中的用户自主权和数据隐私。

Didit 在数字身份中的作用： 在人工智能进步的同时，Didit 作为增强在线隐私和真实性的关键工具，赋予用户自主身份，并打击人工智能的潜在滥用。

技术和其进步总是领先于监管。只有当这些发展深入社会时，才会出现第一批监管。人工智能 是最新的例子之一。这是一场革命，而不是演变，影响了几乎每一个层面，既包括商业也包括个人，突出了在安全、隐私和数字身份等领域防御人工智能带来的各种威胁的迫切需要。

[西班牙是设计满足这一需求的监管框架的先驱]。通过西班牙人工智能监督机构（AESIA），目标是设计一个测试框架，在此框架下，这项技术可以发展其潜力而不会对社会构成危险。

欧洲也迅速开始工作于监管框架。2024 年 3 月中旬，欧洲议会全体会议批准了《人工智能法案》，为安全和保护基本权利设定了指南。

不同的立法框架旨在增强人工智能的众多益处，并最小化其使用所涉及的所有伦理问题。

在人工智能时代的监管需要

是否需要监管人工智能？这项技术已经冲入我们的日常生活，改变了我们在数字环境中、与他人以及与组织或实体的互动方式。人工智能已经成为几乎不可阻挡的变化引擎，帮助自动化任务和复杂数据管理。

然而，并非所有用途都是正确的。人工智能也可以用于操纵、歧视，甚至[伪装个人身份]。这是一个严重的问题，如果没有适当的监管，会对隐私、安全和公民自由构成风险。从本质上讲，它对个人构成威胁。

人工智能对社会的利弊

像任何彻底的分析一样，需要从表面看得更深入。审视人工智能对社会的利弊需要类似的方法。人工智能在各种发展中为许多日常方面带来了好处。然而，光明之处也可能有黑暗，实用性之处也可能有问题。

好处是显而易见的。其中包括人工智能通过过程自动化提高效率，实现服务个性化，从而最终改善用户体验和参与度，并加强过程安全，用于异常和网络攻击预防。

也有一些明显的问题与这项技术相关。从个人安全的角度来看，人工智能可以通过收集和使用个人数据侵犯个人的隐私；它通过[创建深度伪造]促进身份伪装，并最终导致对私人信息的控制权丧失。它还可以在社会中的少数群体中延续偏见和歧视。

关于监管的辩论

虽然上述论点提供了对这项技术潜力和问题的洞察，但是否应该监管人工智能？ 有论点在辩论的两端。有些人讨论安全、隐私和透明度，而其他人认为监管可能会限制发展和创新。

无论如何，需要在两者之间找到平衡。虽然人工智能威胁需要监管以最小化风险和最大化利益，但也应该允许这项技术的全面发展。在这一方面，欧盟已经建立了第一批坚实的立法柱。

欧盟的人工智能监管

2024 年 3 月 13 日，欧洲议会全体会议批准了《人工智能法案》，为成员国内的人工智能使用制定了立法框架，优先考虑安全、透明度和责任。因此，强调了之前提到的观点，相信可以在不牺牲创新的情况下以伦理方式利用这项技术的全部潜力。

这项立法根据对社会利益的风险将人工智能分类，创建一个更公正和有效的发展环境，免受压迫或歧视应用的风险。

一个坚实且强大的监管框架，保护个人基本权利，可以作为其他立法的模型。

监管中的风险水平

不同人工智能应用的分类是这项监管的一个主要特点。欧盟认可三种风险水平（不可接受、 高风险或不存在），相应分类：

1. 不可接受风险： 指的是对公共安全构成直接威胁的系统。其使用被禁止。
2. 高风险： 指的是可能对个人基本权利产生重大影响的人工智能应用。其使用在受控环境和持续监督下允许。
3. 低或不存在风险： 指的是不属于其他两类的人工智能应用，例如聊天机器人和生成式 AI 系统，其中使用决策权在个人。

在欧盟监管中如何分类生物识别技术？

在这项欧盟监管中，生物识别也发挥着重要作用。定义其分类的关键问题与用户同意和决策相关。因此，如果生物识别应用需要个人的同意，则被视为低风险。

除了自愿决策外，生物识别向量的隐私、信息加密以及撤销的可能性等因素也贡献于欧盟对这些生物识别识别系统的批准。

相反，远程生物识别识别系统与大规模监控和社会控制密切相关，因此被视为不可接受的风险（最高和最危险的类别），其使用被严格禁止。

其他立法方法对人工智能的影响

欧盟的人工智能监管不仅影响成员国（如西班牙，谢谢 AESIA 成为第一个遵守的国家），还影响其他国际参与者。各个地区也在开发人工智能的立法框架，平衡创新和伦理：

• 英国： 专注于行业特定的监管，允许每个行业根据其特定需要调整人工智能规则，在伦理界限内促进创新。
• 美国： 倾向于非强制性指南，促进创新同时尝试保护公众。他们的方法强调灵活性和适应新技术的能力。
• 巴西： 集中于人工智能的具体立法，强调透明度和责任，以确保发展对所有人都可访问和可理解。
• 加拿大： 开发国家战略，强调人工智能中的人权和伦理，寻求在技术进步和个人保护之间取得平衡.

人工智能监管对数字身份的影响

人工智能监管深深影响了数字身份的安全和管理，涵盖从个人数据保护到认证和欺诈检测机制的增强。例如，美国数据隐私和保护法（ADPPA），旨在建立对个人信息收集、使用和共享的限制，关键是治理技术应用并减轻与人工智能相关的风险。这些规定解决了数据隐私问题，并引入措施以打击歧视，促进人工智能系统使用中的透明度和责任。

Didit 作为应对日益增长的人工智能挑战的解决方案

在监管和技术进步的背景下，有效工具保护个人隐私的重要性显而易见。像 Didit 这样的解决方案在使互联网更加人性化方面发挥着关键作用，打击人工智能的滥用以及机器人和深度伪造等现象。

Didit 致力于使互联网更加人性化，重新定义在线互动并提供更安全的在线环境。通过去中心化技术，Didit 授予用户对其数据的完全控制，确保在任何数字互动中，能够验证每个行动背后都是一个真实、真实的个人，符合其声明的身份。

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