出典：経済監視員（ID：eeo-com-cn）、著者：陳白

導入

一|| **比較的安定した法律と急速な技術の反復の間の矛盾を解決するには、法律と技術の同時革新と共鳴が必要です。 **

二|| **新しいテクノロジー法の制定の過程で、いくつかの「サンセット条項」を追加することも考えられます。日没条項は比喩的な表現であり、法律には一定の制度サイクルがあり、太陽のように「沈む」ことを意味します。 **

**三|| その中で、特に注目すべき、しかし陥りやすい誤解は、実装プロセスにおいて勝者を人為的に選択することが容易であり、その結果、市場の自発的な資源配分に影響を与えるということです。 **

画像の出典: Unbounded AI ツールによって生成

業界の注目を集めている「生成型人工知能サービスの運営に関する暫定措置」が2023年8月15日に施行される。

今年4月の公聴会から7月の正式発表、そして8月の施行に至るまで、今回の人工知能規制は以前の市場予想を上回った。

このペースの速さの理由はさまざまなレベルで考えられます。とはいえ、生成 AI によってもたらされたテクノロジーと業界のお祭り騒ぎは沈静化しつつあり、企業間の競争も 100 のモデル戦争から垂直アプリケーションの深い水域に移行しています。 、**AI がもたらす利点 社会不安が私たちのビジョンから消えることはありません。 **

AI の顔の変更、詐欺、著作権の所有権の問題など、これらの技術的、法的、倫理的な論争は決して終わることがありません。「人工知能のゴッドファーザー」ジェフリー・ヒントンは今年の初めに、人工知能が人間にもたらす脅威は次のようなものになると警告しました。気候変動はさらに緊急です。 **誰かがこれを使用して虚偽の画像やビデオを作成し、誤った情報を送信した場合、その破壊力は純粋なテキストの破壊力よりもはるかに大きくなります。 2023年以来、openAIの創設者であるサム・アルトマン氏やイーロン・マスク氏を含む世界的なテクノロジーリーダーたちは、AIのリスクへの注意を呼びかける複数回の公開書簡に署名している。

これに応じて、各国の監督のペースも加速している。欧州連合は今年5月に「人工知能法」交渉認可草案を可決したが、この修正案では違法罰金の額がさらに増額され、最高額は侵害企業の世界売上高の6％にあたる3000万ユーロに改定された。前会計年度の賠償金は最大 40 億ユーロ、または侵害企業の前年度の全世界年間売上高の 7% までとなります。罰金の増加は、人工知能の監督におけるEU当局の決意と強さを反映している。

2023 年初頭以降、人工知能に代表される新技術がもたらす新たな産業機会が世界的に注目を集めており、新たな産業競争も引き起こされています。この場合、規制のリズムを技術革新のペースにどのように適応させるか、業界に十分な発展の余地を与えながら技術的影響を可能な限り軽減する方法が技術仕様の鍵となります。

Xu Xu は、国際商経大学の准教授であり、デジタル経済および法的イノベーション研究センターのディレクターであり、サイバー法とデジタル経済法の分野で深い研究を行っています。彼の意見では、急速に反復される新しいテクノロジーに直面して、AI 監視の「ペース問題」を解決するには、いくつかの「サンセット条項」** (つまり、一部の規範の期限を制限する) を追加することが賢明です。 業界と対戦する場合、勝者を選ばない* ことも非常に重要な基準です。

（以下はライセンス准教授との対談です）

1. ステップの問題

**Economic Observation Network: 生成 AI の今回の基準は、以前のテクノロジーよりも早く実現するようですか? **

ライセンス: 近年、インターネット、人工知能、ブロックチェーン、ビッグデータ、クラウド コンピューティング、モノのインターネットなどの情報技術の出現により、既存のソーシャル オペレーティング システムにいくつかの課題が生じています。

過去の経験から判断すると、私たちはインターネット金融の始まりからビットコイン、ブロックチェーンなどに至るまで、新興テクノロジーの影響を標準化する過程で多くの経験を蓄積してきました。もちろん、いくつかの教訓があります。**それは、規制が早すぎてイノベーションが抑制されたこと、規制が遅すぎてリスクが伝染したことからの教訓です。 **

たとえば、インターネット金融の猛烈な成長は、後の段階で取り返しのつかないシステミックリスクやステークホルダーリスクを引き起こしました。したがって、私たちが再び破壊的な技術変化に直面しているとき、今回の監督のペースは比較的速く、予定よりも前倒しであることがわかります。 **

しかし、今回紹介した「施策」をよく見てみると、比較的業界に優しい考え方が一般的であることがわかります。 4 月のコメント草案から最終リリースまでを見ると、政府の規制の考え方が当初のリスク予防重視から、開発と安全保障のバランスを追求する考え方に移行していることがわかります**。 AIガバナンス 、生成人工知能に代表される人工知能業界のガバナンス全般に対する基本的な考え方。率直に言って、規制当局は、テクノロジーと産業のより安定した運営、およびテクノロジーの制御不能を避けるために、道路を走行する前にブレーキを設置したいと考えています。

比較的安定した法律と急速な技術の反復の間の矛盾を解決するには、法律と技術を同時に革新し、同じ周波数で共鳴させる必要があります。このため、「措置」の第 16 条第 2 段落では、「国の関連管轄当局は、生成用人工知能技術と関連業界および分野におけるそのサービス用途の特性に応じて、科学的監督を強化するものとする」と規定されています。イノベーションと開発に適合する手法を確立し、対応する分類され段階的な規制規則またはガイドラインを策定する

本質的に、これは新しいテクノロジーのアジャイル ガバナンスです。しかし、これは、新しいテクノロジーがあれば法律を導入しなければならないという意味ではなく、技術ベンチマーク、テクノロジー倫理、業界標準、企業の自主規制など、より多様で、より柔軟で、より革新的な方法で法律を導入できるということです。 。

2. サンセット条項

**経済監視ネットワーク: 技術変化が加速していますが、これは、データセキュリティやプライバシー保護など、いくつかの問題についての立法が困難であることを意味しますか? **

**許可: 我が国にはすでに「データセキュリティ法」「個人情報保護法」「民法」があり、データセキュリティ、個人情報、プライバシー保護のための制度的ツールが比較的完備されています。したがって、テクノロジーがどのように変化しても、レゴ パズルと同じ方法で、既存の成熟した規制を再結合し、新しい技術シナリオに適用できます。

もちろん、新興テクノロジーに共通する問題に加えて、各新しいテクノロジーには必然的に新たな個別の問題が発生するため、法律はこれに対する新たな対応を必要とします。しかし、新たな疑問は常に変化していることを意味し、それに対する私たちの知識も同様です。 **生成型人工知能を例に挙げると、「対策」の策定プロセスは、実は規制当局の理解を深めるプロセスでもあります。この点において、新たな制度的対応は「一時的」でなければならず、これが本措置における「一時的」という用語の背後にある論理である。

実際には、さらに前進できると思います。また、私は、新技術に関する法案の作成の過程で、いくつかの「サンセット条項」を追加したほうがよいのではないかと提案してきました。 **日没条項は比喩的な表現であり、法律には一定の制度的サイクルがあり、太陽のように「沈む」ことを意味します。 ※具体的には、法律に定められた有効な施行期間を定めた規定のことであり、その期間が経過した場合には、廃止または改正が必要となります。

デジタル経済、特に技術革新の分野では、規制基準はサンセット条項の重要性にもっと注意を払う必要があると思います。これまで、私たちが慣れ親しんでいた静的な規制立法の考え方は、急速な技術の反復という動的な発展法則に後れを取っていました。イノベーションを加速する場合、私たちは自分自身の理解の限界を認識する必要があり、**アジャイル ガバナンスは実際にはシステムのタイムリーな調整と適応性の意味を意味します。 **

3. 勝者を選ばないでください

**経済監視ネットワーク: 新エネルギー車の産業政策はカーブでの追い越しの見本とみなされており、現在多くの場所で人工知能のための計算能力補助金が導入され始めています。これは、新技術による産業変革のために産業政策がますます重要になっていることを意味するのでしょうか? **

ライセンス: 産業政策であれ、関連する規制規範であれ、産業発展を促進する論理の観点から見ると、その真の根底にある価値は、産業の発展に良い土壌を提供し、試用および試用のコストを削減することです。企業のエラー、排除 市場の負の外部性により、残りは市場自体に委ねられます。その中で特に注目すべき、しかし陥りやすい誤解は、政府が政策の実施過程で人為的に勝者を選ぶ傾向があり、それが市場の自発的な資源配分に影響を与えるというものである。 **

特に一部の革新的な業界では、勝者を選ばないという原則がさらに重要になります。技術的な道筋は大きく異なることが多いため、これまで生成 AI や大規模モデルがリリースできるとは誰も考えていなかったように、これは継続的かつ自発的な進化のプロセスです。もちろん、新エネルギー車産業の選択には多くのチャンスがあり、この種の規制の慣性は理解できますが、結局のところ、人々は未知の不確実性に直面して、何らかの決定的な座標を見つけることに慣れています。

しかし、人工知能の分野では、テクノロジーの道筋の差はさらに大きく、見通しを予測することはさらに困難です。そのため、政府がしなければならないのは、基礎を築き、公的リソースを提供し、積極的に支援することです。インフラ分野の開発では、依然として「技術の中立性」と「競争の中立性」を重視する必要があります。なぜなら、最終的に誰が勝者になるかは依然として市場と技術そのものによって決まるからです。 。