Азиатско-Тихоокеанский регион: экономика, политика, право. 2022; 24: 214-224
Основы национального регулирования применения искусственного интеллекта: опыт Сингапура
https://doi.org/10.24866/1813-3274/2022-1/214-224Аннотация
Искусственный интеллект (ИИ) – это технология, которая изменила все сферы человеческой жизни. Зачастую для регулирования отношений по поводу использования искусственного интеллекта применяется фрагментированный подход, когда в каждой области применения данной технологии складывается своё отличающееся нормативное поле. Эта основная тенденция имеет два последствия. С одной стороны, есть конкретные вопросы, которые не охватываются ни нормативными актами, ни исследовательской повесткой. С другой стороны, существует лишь относительно небольшое количество доктринальных исследований и нормативных актов, которые касаются общих этических или правовых проблем, создаваемых ИИ. Вместе с тем, существует и другой путь формирования нормативных правил использования ИИ, когда на национальном уровне формулируются общие принципы и положения регулирования сферы применения искусственного интеллекта. Одной из таких стран является Сингапур. Подход данной страны к регулированию отношений по поводу использования искусственного интеллекта выбран для исследования в данной статье. Сингапур является лидером цифровой трансформации в мире согласно различным показателям. В статье подробно рассматриваются принципы, зафиксированные в Рамочной модели регулирования ИИ. Хотя документ носит необязывающий характер Рамочной модели регулирования ИИ, многие компании Сингапура приняли на себя обязательство руководствоваться её принципами и нормами. Свод норм, содержащихся в Рамочной модели регулирования ИИ, определяет общий характер национального регулирования применения искусственного интеллекта в Сингапуре. Согласно документу, вся регламентация отношений по поводу использования ИИ должна строиться на двух принципах: ИИ должен быть объяснимым, прозрачным и справедливым (один принцип) и человекоцентричным (другой). Авторы подробно рассматривают содержание основных принципов регулировании ИИ в Сингапуре. В статье делается вывод, что подход Сингапура отличается от российского, хотя некоторые принципы Рамочной модели регулирования ИИ коррелируют с положениями, закреплёнными в российском национальном кодексе этики ИИ. В российском варианте много внимания уделяется различным аспектам безопасности ИИ (информационной, работы с данными, непричинения вреда), что не отражено в качестве ключевых принципов в основном документе нормативной регламентации ИИ Сингапура.
Список литературы
1. Бегишев И. Р., Хисамова З. И. Искусственный интеллект и уголовный закон : монография. Москва : Проспект, 2021. 192 c.
2. Васильев А. А., Печатнова Ю. В. Искусственный интеллект и право: проблемы, перспективы // Российско-азиатский правовой журнал. 2020. № 2. C. 14–18.
3. Дремлюга Р. И., Дремлюга О. А. Искусственный интеллект – субъект права: аргументы за и против // Правовая политика и правовая жизнь. 2019. № 2. C. 120–125.
4. Филипова И. А. Трансформация правового регулирования труда в цифровом обществе. Искусственный интеллект и трудовое право. Нижний Новгород : Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского, 2019. 89 c.
5. Гаврилов В. В., Дремлюга Р. И. Актуальные вопросы международноправового регулирования плавания морских судов без экипажа // Московский журнал международного права. 2020. № 2. C. 65–76.
6. Egeland K. Lethal Autonomous Weapon Systems under International Humanitarian Law. Nordic Journal of International Law. 2016. No. 85(2). P. 89–118.
7. The global competitiveness report insight report 2019 // World Economic Forum / ed. by K. Schwab. URL: http://www3.weforum.org/docs/WEF_TheGlobalCompetitivenessReport2019.pdf.
8. The global competitiveness report special edition 2020 // World Economic Forum / ed. by K. Schwab. URL: http://www3.weforum.org/docs/WEF_TheGlobalCompetitivenessReport2020.pdf.
9. The Model AI Governance Framework first edition. URL: https://ai.bsa.org/wp-content/uploads/2019/09/Model-AI-Framework-First-Edition.pdf.
10. Model AI governance framework. Second edition. URL: https://www.pdpc.gov.sg/-/media/Files/PDPC/PDF-Files/Resource-for-Organisation/AI/SGModelAIGovFramework2.pdf.
11. Floridi L., Cowls J. A unified framework of five principles for AI in society // Philosophical Studies Series. 2021. Vol. 144. P. 5–17.
12. Engstrom D. F., Ho D. E. Algorithmic accountability in the administrative state // Yale Journal on Regulation. 2020. Vol. 37 (3). P. 800–854.
13. Burrell J. How the machine ‘thinks’: Understanding // Big Data & Society. 2016. Vol. 1–2, January–June. P. 1–12.
14. Kaminski M. E. Binary governance: Lessons from the GDPR'S approach to algorithmic accountability // Southern Califor-nia Law Review. 2019. Vol. 92 (6). P. 1529–1616.
15. Gentzel M. Biased face recognition technology used by government: A problem for liberal democracy // Philosophy and Technology. 2021. Vol. 34 (4). P. 1639–1663.
16. Zone of ethics. Propublica. 2016. URL: https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing
17. Chesterman S. Artificial intelligence and the problem of autonomy // Notre Dame Journal on Emerging Technologies. 2020. Vol. 1, iss. 2. P. 211–250.
18. Кодексе этики в сфере искусственного интеллекта. URL: https://aai.ru/wp-content/uploads/2021/10/%D0%9A%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81_%D1%8D%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B8_%D0%B2_%D1%81%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5_%D0%98%D0%98_%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B9.pdf. (In Russ.).
19. Xu L. The dilemma and countermeasures of AI in educational application // ACM International Conference Proceeding Series. Zhuhai, 2020. P. 289–294.
20. Oviatt S. Technology as infrastructure for dehumanization: three hundred million people with the same face // ICMI 2021 – Proceedings of the 2021 International Conference on Multimodal Interaction. Montréal, 2021. P. 278–287.
Pacific Rim: Economics, Politics, Law. 2022; 24: 214-224
Basics of national regulation of artificial intelligence: the experience of Singapore
https://doi.org/10.24866/1813-3274/2022-1/214-224Abstract
Artificial Intelligence is a technology that has changed all areas of human life. A fragmented approach is popular in AI regulation, where each area of application of this technology develops its distinct regulatory field. This significant trend has two implications. On the one hand, specific issues are out of either regulations or the research agenda. On the other hand, and more disruptively, there are relatively few doctrinal studies and rules that address AI's general ethical or legal challenges. However, there is another way of shaping the regulatory rules for the use of AI, where general principles and provisions are formulated at the national level to regulate the field of artificial intelligence. The present research is focused on studying the Singapore’s approach to regulating relations regarding the use of artificial intelligence. According to various indicators, Singapore is a leader in digital transformation in the world. The paper reviews the principles enshrined in the AI Regulatory Framework. Although the document is non-binding in the AI Regulatory Framework, many Singapore companies have committed to comply with its principles and norms. The Code of Conduct contained within the AI Regulatory Framework sets out the overall national regulation of AI in Singapore. According to the document, all rules regarding the use of AI must rely on two principles: AI must be explainable, transparent, fair (one principle), and human-centric. The authors consider the content of the basic principles of AI regulation in Singapore. The paper concludes that Singapore's approach differs from the Russian one, although some of the Framework Model of AI regulation principles correlate with the provisions enshrined in the Russian national code of ethics for AI. The Russian version focuses a lot on various aspects of AI security (information, data handling, non-harm), which are not crucial principles in the main document of Singapore's AI regulation.
References
1. Begishev I. R., Khisamova Z. I. Iskusstvennyi intellekt i ugolovnyi zakon : monografiya. Moskva : Prospekt, 2021. 192 c.
2. Vasil'ev A. A., Pechatnova Yu. V. Iskusstvennyi intellekt i pravo: problemy, perspektivy // Rossiisko-aziatskii pravovoi zhurnal. 2020. № 2. C. 14–18.
3. Dremlyuga R. I., Dremlyuga O. A. Iskusstvennyi intellekt – sub\"ekt prava: argumenty za i protiv // Pravovaya politika i pravovaya zhizn'. 2019. № 2. C. 120–125.
4. Filipova I. A. Transformatsiya pravovogo regulirovaniya truda v tsifrovom obshchestve. Iskusstvennyi intellekt i trudovoe pravo. Nizhnii Novgorod : Natsional'nyi issledovatel'skii Nizhegorodskii gosudarstvennyi universitet im. N. I. Lobachevskogo, 2019. 89 c.
5. Gavrilov V. V., Dremlyuga R. I. Aktual'nye voprosy mezhdunarodnopravovogo regulirovaniya plavaniya morskikh sudov bez ekipazha // Moskovskii zhurnal mezhdunarodnogo prava. 2020. № 2. C. 65–76.
6. Egeland K. Lethal Autonomous Weapon Systems under International Humanitarian Law. Nordic Journal of International Law. 2016. No. 85(2). P. 89–118.
7. The global competitiveness report insight report 2019 // World Economic Forum / ed. by K. Schwab. URL: http://www3.weforum.org/docs/WEF_TheGlobalCompetitivenessReport2019.pdf.
8. The global competitiveness report special edition 2020 // World Economic Forum / ed. by K. Schwab. URL: http://www3.weforum.org/docs/WEF_TheGlobalCompetitivenessReport2020.pdf.
9. The Model AI Governance Framework first edition. URL: https://ai.bsa.org/wp-content/uploads/2019/09/Model-AI-Framework-First-Edition.pdf.
10. Model AI governance framework. Second edition. URL: https://www.pdpc.gov.sg/-/media/Files/PDPC/PDF-Files/Resource-for-Organisation/AI/SGModelAIGovFramework2.pdf.
11. Floridi L., Cowls J. A unified framework of five principles for AI in society // Philosophical Studies Series. 2021. Vol. 144. P. 5–17.
12. Engstrom D. F., Ho D. E. Algorithmic accountability in the administrative state // Yale Journal on Regulation. 2020. Vol. 37 (3). P. 800–854.
13. Burrell J. How the machine ‘thinks’: Understanding // Big Data & Society. 2016. Vol. 1–2, January–June. P. 1–12.
14. Kaminski M. E. Binary governance: Lessons from the GDPR'S approach to algorithmic accountability // Southern Califor-nia Law Review. 2019. Vol. 92 (6). P. 1529–1616.
15. Gentzel M. Biased face recognition technology used by government: A problem for liberal democracy // Philosophy and Technology. 2021. Vol. 34 (4). P. 1639–1663.
16. Zone of ethics. Propublica. 2016. URL: https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing
17. Chesterman S. Artificial intelligence and the problem of autonomy // Notre Dame Journal on Emerging Technologies. 2020. Vol. 1, iss. 2. P. 211–250.
18. Kodekse etiki v sfere iskusstvennogo intellekta. URL: https://aai.ru/wp-content/uploads/2021/10/%D0%9A%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81_%D1%8D%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B8_%D0%B2_%D1%81%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5_%D0%98%D0%98_%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B9.pdf. (In Russ.).
19. Xu L. The dilemma and countermeasures of AI in educational application // ACM International Conference Proceeding Series. Zhuhai, 2020. P. 289–294.
20. Oviatt S. Technology as infrastructure for dehumanization: three hundred million people with the same face // ICMI 2021 – Proceedings of the 2021 International Conference on Multimodal Interaction. Montréal, 2021. P. 278–287.
