Photo by Maico Amorim on Unsplash* * *AI法案はまだ草案に過ぎませんが、欧州連合の投資家やビジネスオーナーはすでにその結果について神経を尖らせています。 これは、欧州連合がグローバルな競争相手として価値を持つことを妨げるのでしょうか？規制当局によれば、そのようなことはないとのことです。しかし、何が起こっているのか見てみましょう。 AI法案とリスク評価---------------------------------AI法案は人工知能がもたらすリスクを異なるリスクカテゴリーに分類していますが、その前に人工知能の定義を機械学習や論理に基づくシステムのみに絞っています。 これは、AIシステムとより単純なソフトウェアを区別する目的だけでなく、なぜEUがリスクを分類したいのかを理解する助けにもなります。 AIの異なる用途は、**許容できないリスク**、**高リスク**、および **低リスクまたは最小リスク**に分類されます。許容できないリスクカテゴリーに該当する行為は**禁止**と見なされます。この種の行為には以下が含まれます： * 人の意識を超えて働く技術を含む行為、 * 脆弱な人口層を利用しようとする行為、 * 個人の特性や行動に基づいて人を分類するために設置されたAIベースのシステム、 * 公共の場での生体認証を使用するAIベースのシステム。 禁止された活動に含まれるいくつかの行為と似たようなユースケースが「高リスク」行為のカテゴリーに該当します。 これには、労働者を採用したり、人々の信用worthinessを評価・分析するために使用されるシステムが含まれます（これはフィンテックにとって危険かもしれません）。これらのケースでは、この種のシステムを作成または使用するすべての企業が、システムの動作方法と人々のリスクを避けるために講じた措置を説明する詳細な報告書を作成する必要があります。 すべては明確で正しいように見えますが、規制当局が対処すべき問題がいくつかあります。法案はあまりにも一般的に見える-------------------------ビジネスオーナーや投資家が最も懸念している側面の一つは、特定のAIセクターに対する注意が欠けていることです。 例えば、一般的な目的のためにAIベースのシステムを生産・使用する企業は、高リスクのユースケースに人工知能を使用していると見なされる可能性があります。 これは、彼らが詳細な報告書を作成する必要があることを意味し、それには時間とお金がかかります。中小企業も例外ではなく、彼らが欧州経済の最大の部分を形成しているため、時間が経つにつれて競争力を失う可能性があります。 そして、米国と欧州のAI企業の違いが大きな懸念を引き起こしています。実際、欧州には米国のような大規模なAI企業が存在せず、欧州のAI環境は主に中小企業やスタートアップによって形成されています。 appliedAIが実施した調査によれば、大多数の投資家は「高リスク」とラベル付けされたスタートアップへの投資を避けるだろうとされています。この分類に関与する複雑さのためです。 ChatGPTがEUの計画を変えた--------------------------EUの規制当局は4月19日までに文書を閉じる予定でしたが、AIベースのシステムとそのユースケースに関する異なる定義に関する議論が最終草案の提出を遅らせました。 さらに、テクノロジー企業は、すべてが現在の文書のバージョンに同意しているわけではないことを示しました。 遅延の主な原因となったのは、**基盤モデル**と**一般目的のAI**の区別です。 AI基盤モデルの例にはOpenAIのChatGPTが含まれます。これらのシステムは、大量のデータを使用してトレーニングされ、あらゆる種類の出力を生成できます。 一般目的のAIは、異なるユースケースやセクターに適応できるシステムを含みます。 EUの規制当局は、基盤モデルを厳しく規制したいと考えています。なぜなら、これらはより多くのリスクをもたらし、人々の生活に悪影響を及ぼす可能性があるからです。米国と中国のAI規制--------------------------------------EUの規制当局がAIを扱う方法を見てみると、際立つ点があります。それは、規制当局が協力する意欲が少ないように見えることです。 例えば、米国ではバイデン政権がChatGPTのようなシステムの安全性に関して公の意見を求め、可能な規制枠組みを設計する前に行動を起こしました。 中国では、政府がAIとデータ収集を数年間規制しており、その主な関心は社会的安定にあります。 これまでのところ、AI規制において良好な位置にある国は英国であり、同国は「軽い」アプローチを好んでいますが、英国はAIとフィンテックの導入においてリーダーになりたいと考えていることは秘密ではありません。 フィンテックとAI法案----------------------金融サービスを提供する企業やスタートアップに関しては、状況はさらに複雑です。 実際、法案が現在のバージョンのままであれば、フィンテック企業は現在の金融規制だけでなく、この新しい規制枠組みにも従う必要があります。 信用worthinessの評価が高リスクのユースケースとしてラベル付けされる可能性があるという事実は、フィンテック企業が負担すべき負担の一例に過ぎず、これにより彼らはこれまでのように柔軟に投資を集め、競争力を維持することが困難になります。 結論-----------Silo AIのCEOであるPeter Sarlinが指摘したように、問題は規制ではなく、悪い規制です。 あまりにも一般的であることは、イノベーションやAIベースの製品やサービスの生産、配布、使用に関与するすべての企業に悪影響を及ぼす可能性があります。 EUの投資家がスタートアップや企業が「高リスク」のカテゴリーに該当するというラベルによって引き起こされる潜在的なリスクについて懸念を抱くなら、欧州連合のAI環境は悪影響を受ける可能性があります。一方、米国は技術を改善するための公の意見を求めており、中国はすでに人工知能を規制する方法について明確な意見を持っています。 Apherisの共同創設者Robin Röhmによれば、スタートアップが米国に移転する可能性のあるシナリオの一つです。米国はブロックチェーンや暗号通貨に関して多くの損失を被る可能性がありますが、AI競争に勝つことができるかもしれません。 * * *フィンテックについてもっと知り、フィンテックニュース、イベント、意見を発見したい場合は、FTWニュースレターに登録してください！
ヨーロッパにおけるAI：AI法が意味するもの
Photo by Maico Amorim on Unsplash
AI法案はまだ草案に過ぎませんが、欧州連合の投資家やビジネスオーナーはすでにその結果について神経を尖らせています。
これは、欧州連合がグローバルな競争相手として価値を持つことを妨げるのでしょうか？
規制当局によれば、そのようなことはないとのことです。しかし、何が起こっているのか見てみましょう。
AI法案とリスク評価
AI法案は人工知能がもたらすリスクを異なるリスクカテゴリーに分類していますが、その前に人工知能の定義を機械学習や論理に基づくシステムのみに絞っています。
これは、AIシステムとより単純なソフトウェアを区別する目的だけでなく、なぜEUがリスクを分類したいのかを理解する助けにもなります。
AIの異なる用途は、許容できないリスク、高リスク、および
低リスクまたは最小リスクに分類されます。許容できないリスクカテゴリーに該当する行為は禁止と見なされます。
この種の行為には以下が含まれます：
禁止された活動に含まれるいくつかの行為と似たようなユースケースが「高リスク」行為のカテゴリーに該当します。
これには、労働者を採用したり、人々の信用worthinessを評価・分析するために使用されるシステムが含まれます（これはフィンテックにとって危険かもしれません）。これらのケースでは、この種のシステムを作成または使用するすべての企業が、システムの動作方法と人々のリスクを避けるために講じた措置を説明する詳細な報告書を作成する必要があります。
すべては明確で正しいように見えますが、規制当局が対処すべき問題がいくつかあります。
法案はあまりにも一般的に見える
ビジネスオーナーや投資家が最も懸念している側面の一つは、特定のAIセクターに対する注意が欠けていることです。
例えば、一般的な目的のためにAIベースのシステムを生産・使用する企業は、高リスクのユースケースに人工知能を使用していると見なされる可能性があります。
これは、彼らが詳細な報告書を作成する必要があることを意味し、それには時間とお金がかかります。中小企業も例外ではなく、彼らが欧州経済の最大の部分を形成しているため、時間が経つにつれて競争力を失う可能性があります。
そして、米国と欧州のAI企業の違いが大きな懸念を引き起こしています。実際、欧州には米国のような大規模なAI企業が存在せず、欧州のAI環境は主に中小企業やスタートアップによって形成されています。
appliedAIが実施した調査によれば、大多数の投資家は「高リスク」とラベル付けされたスタートアップへの投資を避けるだろうとされています。この分類に関与する複雑さのためです。
ChatGPTがEUの計画を変えた
EUの規制当局は4月19日までに文書を閉じる予定でしたが、AIベースのシステムとそのユースケースに関する異なる定義に関する議論が最終草案の提出を遅らせました。
さらに、テクノロジー企業は、すべてが現在の文書のバージョンに同意しているわけではないことを示しました。
遅延の主な原因となったのは、基盤モデルと一般目的のAIの区別です。
AI基盤モデルの例にはOpenAIのChatGPTが含まれます。これらのシステムは、大量のデータを使用してトレーニングされ、あらゆる種類の出力を生成できます。
一般目的のAIは、異なるユースケースやセクターに適応できるシステムを含みます。
EUの規制当局は、基盤モデルを厳しく規制したいと考えています。なぜなら、これらはより多くのリスクをもたらし、人々の生活に悪影響を及ぼす可能性があるからです。
米国と中国のAI規制
EUの規制当局がAIを扱う方法を見てみると、際立つ点があります。それは、規制当局が協力する意欲が少ないように見えることです。
例えば、米国ではバイデン政権がChatGPTのようなシステムの安全性に関して公の意見を求め、可能な規制枠組みを設計する前に行動を起こしました。
中国では、政府がAIとデータ収集を数年間規制しており、その主な関心は社会的安定にあります。
これまでのところ、AI規制において良好な位置にある国は英国であり、同国は「軽い」アプローチを好んでいますが、英国はAIとフィンテックの導入においてリーダーになりたいと考えていることは秘密ではありません。
フィンテックとAI法案
金融サービスを提供する企業やスタートアップに関しては、状況はさらに複雑です。
実際、法案が現在のバージョンのままであれば、フィンテック企業は現在の金融規制だけでなく、この新しい規制枠組みにも従う必要があります。
信用worthinessの評価が高リスクのユースケースとしてラベル付けされる可能性があるという事実は、フィンテック企業が負担すべき負担の一例に過ぎず、これにより彼らはこれまでのように柔軟に投資を集め、競争力を維持することが困難になります。
結論
Silo AIのCEOであるPeter Sarlinが指摘したように、問題は規制ではなく、悪い規制です。
あまりにも一般的であることは、イノベーションやAIベースの製品やサービスの生産、配布、使用に関与するすべての企業に悪影響を及ぼす可能性があります。
EUの投資家がスタートアップや企業が「高リスク」のカテゴリーに該当するというラベルによって引き起こされる潜在的なリスクについて懸念を抱くなら、欧州連合のAI環境は悪影響を受ける可能性があります。一方、米国は技術を改善するための公の意見を求めており、中国はすでに人工知能を規制する方法について明確な意見を持っています。
Apherisの共同創設者Robin Röhmによれば、スタートアップが米国に移転する可能性のあるシナリオの一つです。米国はブロックチェーンや暗号通貨に関して多くの損失を被る可能性がありますが、AI競争に勝つことができるかもしれません。
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