30、高风险人工智能应用的监管框架与要求

高风险人工智能应用的监管框架与要求

在人工智能技术飞速发展的今天，其应用范围不断扩大，但同时也带来了诸多风险。特别是在一些特定领域，如远程生物识别识别（使用面部识别技术进行监控），人工智能的使用被认为始终存在“高风险”。为了确保人工智能的安全、可靠和负责任的使用，相关监管框架和要求应运而生。

高风险人工智能应用的关键特征要求

未来的人工智能监管框架将对高风险人工智能应用的相关参与者施加特定的法律要求和义务。这些要求围绕透明度、公平性、安全性和保障等方面，主要包括以下几个关键特征：
1. 训练数据
- 数据质量与完整性 ：数据是人工智能的基础，其质量和完整性至关重要。在训练人工智能系统之前，应确保数据的质量，避免包含社会偏见、不准确信息、错误和缺陷。同时，要保证数据的完整性，防止恶意使用个人数据导致人工智能系统被操纵。
- 避免偏见决策 ：人工智能系统应设计和训练成不做出歧视特定个人或群体的有偏见决策，确保其输出具有包容性和多样性。为了实现这一目标，需要采取措施解决数据中的偏见问题，确保数据集能够代表多样化的人群，并让所有可能受影响的利益相关者参与到数据的生产过程中。
- 具体要求 ：
- 确保人工智能系统在后续使用中符合欧盟安全规则，训练数据集应足够广泛，涵盖所有相关场景以避免危险情况。
- 采取合理措施，确保人工智能系统的使用不会导致禁止的歧视性结果，使用具有足够代表性的数据集。
- 确保在使用人工智能产品和服务时，隐私和个人数据得到充分保护。