算法危害

[arzina221]

理事会：人工智能立法面临的另一大障碍是欧盟成员国如何看待它。禁令的例外情况可能会让法国等国家感到满意，因为法国热衷于将一些安全系统整合到其安全机构中。去年年底，以丹麦为首的 14 个国家发表了一份不具约束力的文件，呼吁建立一个更“灵活”的框架，并采用自愿的自我标签计划。该草案侧重于高风险应用，只有少数几个彻底的禁令，这应该会让希望支持行业（和监视公民）的国家感到满意，但对于德国等更注重隐私的国家来说，可能还不够。

时间线：不要抱太大希望。围绕人工智能系统的法律思考和外交谈判在过去几年才真正开始，这意味着政策制定者在为该法案辩护时不会有很多先例可以参考。欧盟可能是第一个为人工智能系统引入法律框架的国家，但该框架现在受制于一个相对笨重的立法机构——与人工智能技术的飞速发展形成鲜明对比。

人工智能监管并非孤立存在。值得思考立法技术难题的其他部分，其中许多部分将融入其中。与此同时，委员会正在努力实施一项数据战略，这将降低障碍并增加数据共享。它已经提出了一项关于数据治理的法案，另一项关于规范数据共享的法案将于今年晚些时候出台。综合起来，这些法案揭示了一个更全面的计划，以管理数据 澳大利亚电话号码数据 的生成、移动、处理和应用方式。

治理
公共部门的人工智能：牛津互联网研究所人工智能与良好治理牛津委员会的研究人员针对公共部门使用人工智能提出了一系列新的实用建议。该报告借鉴了四个智慧城市项目的研究成果，呼吁官员“批判性地评估”人工智能是否有助于治理；评估该技术在部署前后是否有用；建立稳固的数据治理框架等。点击此处阅读报告。

种族和政治如何影响推特算法：推特表示，将通过其新的负责任机器学习计划评估其算法的潜在危害。该公司表示，它将分析性别和种族偏见在其图像裁剪算法中的表现，对其针对不同种族的时间线推荐进行公平性评估，并研究如何针对七个国家的不同政治意识形态推荐内容。

书签
欧洲如何使用人工智能：欧盟统计局的数据显示，2020 年，7% 拥有至少 10 名员工的欧盟企业使用了人工智能应用程序。最精通人工智能的国家是爱尔兰（23%）、马耳他（19%）、芬兰（12%）和丹麦（11%）。

柏林动物园希望使用面部识别摄像头来识别年票持有者，这让隐私保护人士十分懊恼。