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美国各州人工智能法律指南

美国各州正在推进有关使用的法律,因联邦层面缺乏指导。在此过程中,各州正在创建一个监管拼图,这可能使企业的合规变得复杂。

尽管国会中已经提出了人工智能法案,但尚未通过全面的人工智能法规。这使得政府的其他部门,包括白宫和司法系统,必须应对这一日益严重的问题。联邦机构在过去一年中一直在执行乔·拜登总统关于人工智能的行政命令,制定联邦人工智能使用的安全标准。同时,一些人工智能开发者面临版权诉讼,而另一些则与新闻机构等实体达成协议,以便在其内容上训练人工智能模型。

在全球范围内,欧盟今年实施了人工智能法案。该法律通过将系统分为不同风险等级并设定不同类别的要求来规范人工智能。该法律将由欧盟成员国执行。

TechTarget编辑部将跟踪美国各州、联邦层面和全球范围内的全面人工智能法律或专门针对人工智能的法律的实施情况。

美国东北部

新罕布什尔州

  • HB 1688:禁止州政府机构使用人工智能监视或操控公众。生效日期:2024年7月1日。

美国东南部

田纳西州

  • HB 2091 确保肖像、声音和图像安全(ELVIS)法案:通过更新田纳西州个人权利保护法,禁止个人在未获许可的情况下使用人工智能模仿他人的声音,针对人工智能生成的深度伪造。生效日期:2024年7月1日。

美国中西部

伊利诺伊州

  • HB 3773:修订伊利诺伊州人权法,规范雇主使用人工智能的行为。禁止雇主使用可能使员工面临基于伊利诺伊州人权法所定义的受保护类别的不法歧视的人工智能。还禁止雇主在招聘和雇用过程中使用邮政编码。生效日期:2026年1月1日。

美国西南部

犹他州

  • S.B. 149 人工智能政策法:对未适当披露的人工智能使用造成消费者保护法违规的行为建立责任。要求受监管职业的用户在消费者与生成性人工智能互动时进行披露。还设立了人工智能政策办公室和监管人工智能分析程序。生效日期:2024年5月1日。

美国西部

加利福尼亚州

  • SB-942 加利福尼亚人工智能透明法案:要求开发生成性人工智能系统的公司免费提供人工智能检测工具,使用户能够识别并标记内容为人工智能生成。同时允许开发者撤销第三方许可,如果这些用户修改生成性人工智能系统以不再包含人工智能披露。该法案将对每次违规实施5000美元的罚款。生效日期:2026年1月1日。
  • AB 2013:要求大型人工智能系统开发者公开披露用于训练生成性人工智能的数据的高级摘要。生效日期:2026年1月1日。

科罗拉多州

  • SB24-205:要求高风险人工智能系统的开发者采取所谓的“合理谨慎”,以保护消费者免受算法歧视。该法律的一些要求包括向部署者披露系统信息,并公开提供高风险系统的总结声明。生效日期:2026年2月1日。

全球范围

  • 中国人工智能法规:中国成为首批规范人工智能的国家之一。实施的法规要求企业对其人工智能算法使用保持透明,并提供可解释的算法。还禁止算法根据收集和评估的数据向不同用户提供不同价格。生效日期:2022年3月1日。
  • 欧盟人工智能法:根据四个风险等级对人工智能系统进行分类。禁止使用不可接受风险类别的系统,包括社交评分系统或通过非针对性的互联网抓取编制面部识别数据库等人工智能用途。高风险系统,如影响个人的决策(例如,信用、住房和就业决策),面临最严格的监管。有限风险人工智能系统,如聊天机器人,面临较轻的透明度要求。最后,最小风险系统,包括人工智能启用的视频游戏,则不受监管。该法律的要求将分阶段实施,并将逐步适用于企业。生效日期:2024年8月1日。

人工智能监管趋势

透明度。在已实施和提议的人工智能法律中,政策制定者希望人工智能开发者和部署者明确告知用户何时正在与人工智能互动,无论是通过聊天机器人等技术还是人工智能生成的内容。

需要了解的术语

人工智能偏见:偏见或人工智能偏见是指算法由于训练时输入的数据类型而产生的偏见结果。

人工智能伦理:人工智能伦理规范是定义人工智能角色的政策,并在开发者面临关于技术使用的伦理决策时提供指导。

人工智能治理:人工智能治理是确保以伦理和负责任方式开发和使用的法律框架。

黑箱人工智能:这些系统不透明,使得理解或解释人工智能模型如何得出结论变得困难。黑箱人工智能模型可能会产生与偏见相关的问题——即错误的结果冒犯或伤害某些群体,并且在验证准确性方面存在问题。

版权:版权描述对某些创作作品(包括书籍、音乐、视频和视觉艺术)使用和分发权利的控制。生成性人工智能提供商,如和Anthropic,因在可能受版权保护的作品(如报纸、书籍和艺术作品)上训练其系统而被起诉。

深度伪造:人工智能可以用于创建深度伪造音频或视频,替换一个人以创建新内容,其中某人(如著名政府官员)被表现为做或说了他们并未做或说的事情。

GDPR:欧盟的通用数据保护条例(GDPR)旨在通过要求收集个人数据的组织以负责任的方式进行数据收集来保护个人隐私;当个人数据作为模型训练或部署的一部分被使用时,GDPR适用于人工智能。

负责任的人工智能:这种开发人工智能系统的方法考虑伦理和法律因素,有助于以安全和可信的方式部署人工智能。

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