Beskrivning
Europeiska unionens Artificial Intelligence Act (EU AI Act) är en banbrytande förordning som syftar till att främja utveckling och driftsättning av pålitliga AI-system. Eftersom företag i allt högre grad förlitar sig på AI-teknik, inklusive Speech AI och Large Language Models (LLMs), blir efterlevnaden av EU:s AI-lag avgörande. Det här blogginlägget utforskar de viktigaste utmaningarna som förordningen innebär och hur Shaip kan hjälpa dig att övervinna dem.
Förstå EU:s AI-lag
Europeiska unionens Artificial Intelligence Act (EU AI Act) introducerar ett riskbaserat tillvägagångssätt för att reglera AI-system, som kategoriserar dem baserat på deras potentiella inverkan på individer och samhälle. När företag utvecklar och distribuerar AI-teknik är det avgörande att förstå risknivåerna förknippade med olika datakategorier för att följa EU:s AI-lag. EU AI Act klassificerar AI-system i fyra riskkategorier: minimal, begränsad, hög och oacceptabel risk.
Baserat på förslaget till lagen om artificiell intelligens (2021/0106(COD)) är här riskkategorierna och motsvarande datatyper och branscher i tabellformat:
Oacceptabla risk AI-system:
| Datatyper | Branscher |
| Subliminala tekniker för att förvränga beteendet | Alla |
| Utnyttjande av sårbarheter hos specifika grupper | Alla |
| Sociala poäng av offentliga myndigheter | Regeringen |
| Biometrisk fjärridentifiering i realtid i allmänt tillgängliga utrymmen för brottsbekämpning (med undantag) | Brottsbekämpning |
Högrisk AI-system:
| Datatyper | Branscher |
| Biometrisk identifiering och kategorisering av fysiska personer | Brottsbekämpning, gränskontroll, rättsväsende, kritisk infrastruktur |
| Förvaltning och drift av kritisk infrastruktur | Verktyg, transporter |
| Utbildning och yrkesutbildning | Utbildning |
| Anställning, arbetsledning, tillgång till egenföretagande | HR |
| Tillgång till och åtnjutande av viktiga privata och offentliga tjänster | Statliga tjänster, finans, hälsa |
| Brottsbekämpning | Brottsbekämpning, straffrätt |
| Migrations-, asyl- och gränskontrollhantering | Gränskontroll |
| Rättsskipning och demokratiska processer | Rättsväsendet, val |
| Säkerhetskomponenter i maskiner, fordon och andra produkter | Tillverkning, fordon, flyg, medicinsk utrustning |
AI-system med begränsad risk:
| Datatyper | Branscher |
| Känsloigenkänning eller biometrisk kategorisering | Al |
| System som genererar eller manipulerar innehåll ('djupa förfalskningar') | Media, underhållning |
| AI-system avsedda att interagera med fysiska personer | Kundtjänst, försäljning, underhållning |
AI-system med minimal risk:
| Datatyper | Branscher |
| AI-aktiverade videospel | Underhållning |
| AI för skräppostfiltrering | Alla |
| AI i industriella tillämpningar utan inverkan på grundläggande rättigheter eller säkerhet | Tillverkning, logistik |
Ovanstående tabeller ger en sammanfattning på hög nivå av hur olika datatyper och branscher mappar till de AI-riskkategorier som definieras i den föreslagna förordningen. Den faktiska texten ger mer detaljerade kriterier och definitioner av omfattning. I allmänhet är AI-system som utgör oacceptabla risker för säkerhet och grundläggande rättigheter förbjudna, medan de som utgör höga risker är föremål för strikta krav och överensstämmelsebedömningar. Begränsade risksystem har huvudsakligen transparensskyldigheter, medan minimal risk AI inte har några ytterligare krav utöver befintlig lagstiftning.
Nyckelkrav för högrisk AI-system enligt EU AI Act.
EU:s AI-lag stipulerar att leverantörer av högrisk-AI-system måste uppfylla specifika skyldigheter för att minska potentiella risker och säkerställa tillförlitligheten och transparensen i sina AI-system. De listade kraven är följande:
- Implementera ett riskhanteringssystem för att identifiera och mildra risker under AI-systemets livscykel.
- Använda högkvalitativa, relevanta och opartiska utbildningsdata det är representativt och fritt från fel och fördomar.
- Bibehålla detaljerad dokumentation av AI-systemets syfte, design och utveckling.
- Se till öppenhet och ge tydlig information till användarna om AI-systemets möjligheter, begränsningar och potentiella risker.
- Implementera mänskliga tillsynsåtgärder för att säkerställa att högrisk-AI-system är föremål för mänsklig kontroll och kan åsidosättas eller avaktiveras vid behov.
- Se till robusthet, noggrannhet och cybersäkerhet skydd mot obehörig åtkomst, attacker eller manipulationer.
Utmaningar för Speech AI och LLMs
Tal AI och LLM faller ofta under högriskkategorin på grund av deras potentiella inverkan på grundläggande rättigheter och samhälleliga risker. Några av utmaningarna som företag står inför när de utvecklar och distribuerar dessa tekniker inkluderar:
- Samla in och bearbeta högkvalitativ, opartisk träningsdata
- Att mildra potentiella fördomar i AI-modellerna
- Säkerställa transparens och förklarabarhet för AI-systemen
- Implementera effektiva mänskliga övervaknings- och kontrollmekanismer
Hur Shaip hjälper dig att navigera i riskkategorier
Shaips AI-datalösningar och modellutvärderingstjänster är skräddarsydda för att hjälpa dig att navigera i komplexiteten i EU AI-lagens riskkategorier:
Minimal och begränsad risk
För AI-system med minimal eller begränsad risk kan Shaip hjälpa dig att säkerställa efterlevnad av transparenskrav genom att tillhandahålla tydlig dokumentation av vår datainsamling och anteckningsprocesser.
Hög risk
För högrisktal AI och LLM-system erbjuder Shaip omfattande lösningar som hjälper dig att uppfylla de stränga kraven:
- Detaljerad dokumentation datainsamling och anteckningsprocesser för att säkerställa transparens
- Etiska AI-data för tal AI: Våra datainsamlingsprocesser prioriterar användarens samtycke, datasekretess (minimerar PII) och tar bort fördomar baserade på demografi, socioekonomiska faktorer eller kulturella sammanhang. Detta säkerställer att dina Speech AI-modeller följer EU AI Act och undviker diskriminerande utdata.
- Begränsande partiskhet i taldata: Vi förstår nyanserna av talat språk och potentiella fördomar som kan smyga sig in i data. Vårt team analyserar data noggrant för att identifiera och eliminera potentiella fördomar, vilket säkerställer rättvisare och mer pålitliga Speech AI-system.
- Modellutvärdering med EU:s AI-lag i åtanke: Shaips Model Evaluation & Benchmarking-lösningar kan bedöma dina Speech AI-modeller för faktorer som relevans, säkerhet och potentiella fördomar. Detta hjälper till att säkerställa att dina modeller uppfyller EU AI Acts krav på transparens och rättvisa.
Oacceptabel risk
Shaips engagemang för etiska AI-praxis säkerställer att våra datalösningar och tjänster inte bidrar till utvecklingen av AI-system med oacceptabla risker, vilket hjälper dig att undvika förbjudna metoder enligt EU:s AI-lag.
Hur Shaip kan hjälpa
Genom att samarbeta med Shaip kan företag med säkerhet navigera i komplexiteten i EU AI Act samtidigt som de utvecklar banbrytande Speech AI och LLM-tekniker.
Att navigera i EU AI Acts riskkategorier kan vara utmanande, men du behöver inte göra det ensam. Samarbeta med Shaip idag för att få tillgång till expertvägledning, högkvalitativ utbildningsdata och omfattande modellutvärderingstjänster. Tillsammans kan vi säkerställa att dina Speech AI- och LLM-projekt följer EU:s AI Act samtidigt som vi driver innovation framåt.
