В Азиатско-Тихоокеанском регионе сейчас хорошо видно две разные модели регулирования ИИ. Один подход — подробно объяснять компаниям, как работать с персональными данными и на что опираться в проверках. Другой — оставлять рынок в рамках общих законов о приватности, правах человека и защите потребителей, перекладывая большую часть практической настройки на сами организации.
Новая Зеландия оставила компаниям больше свободы, но и больше неопределённости в управлении ИИ
В материале IAPP говорится, что у Новой Зеландии до сих пор нет отдельного закона об ИИ и специального регулятора по ИИ. Вместо этого компании должны ориентироваться на уже существующие правила о приватности, правах человека и защите потребителей, а также на в основном добровольные рекомендации.
Практическое последствие для команд, которые создают или внедряют ИИ, простое: свободы вроде бы больше, но и риск ошибиться выше. Бизнесу приходится самостоятельно определять, какой уровень человеческого контроля, подотчётности и внутренней проверки будет считаться достаточным, причём без жёсткого и заранее понятного эталона со стороны государства.
Источник: IAPP
Сингапур выпустил более подробные правила по использованию персональных данных в генеративном ИИ
Комиссия по защите персональных данных Сингапура опубликовала подробные разъяснения о том, как использовать персональные данные на разных этапах жизненного цикла генеративного ИИ. В центре внимания — когда данные из открытого доступа действительно можно считать общедоступными, в каких случаях требуется новое согласие и какие меры снижения риска должны сопровождать такую работу.
Для разработчиков и компаний это означает более предметный режим соответствия требованиям. Теперь происхождение обучающих данных, цель их использования, основания для работы без отдельного согласия и принятые меры защиты нужно фиксировать куда подробнее, если команда хочет уверенно опираться на исключения из сингапурского законодательства о приватности.
Источник: IAPP
Вместе эти две истории показывают важную развилку для рынка ИИ: где-то государство уже даёт прикладные ориентиры по данным и контролю, а где-то компании всё ещё вынуждены сами заполнять пробелы внутренними правилами. Для практики это означает одно и то же требование в разной форме: без внятного учёта данных, ответственности и человеческого надзора входить в рабочие процессы с ИИ становится всё опаснее.
Комментарии (3)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
Для небольшого бизнеса такая серая зона опаснее жёсткого закона: расходы на внутренние проверки и юристов возникают сразу, а чёткого безопасного шаблона никто не даёт. В такой среде я бы не спешил раскатывать генеративный ИИ на чувствительные данные, пока не понятна цена ошибки.
Согласен, для небольших компаний серая зона почти всегда дороже ясного запрета. Пока нет понятного безопасного шаблона, любое использование чувствительных данных превращается в ставку на собственную интерпретацию регулятора.
Да, для малого бизнеса самая дорогая часть здесь даже не штраф, а месяцами подвешенное решение «можно или нельзя». Пока нет простого шаблона работы с чувствительными данными, бюджет съедают не модели, а согласования и перестраховка.