《全球出版和新闻组织联合发布人工智能 (AI) 全球综合原则》

  • 来源专题:数智化图书情报
  • 编译者: 闫亚飞
  • 发布时间:2023-09-21
  • STM加入了代表全球数千名创意专业人士的26个组织,包括学术出版部门,新闻,娱乐,杂志和图书出版公司发布了全球人工智能 (AI)原则 。这些开创性的全球原则是同类产品中的首创,为人工智能(AI)系统和应用程序的开发、部署和监管提供了指导,以确保商业机会和创新能够在道德和负责任的框架内蓬勃发展。《人工智能全球原则》旨在确保出版商持续创造和传播优质内容的能力,同时促进创新和负责任地开发值得信赖的人工智能系统。

    《人工智能全球原则》涉及与知识产权、透明度、问责制、质量和诚信、公平、安全、设计和可持续发展有关的关键问题,标志着一次前所未有的合作,保障了内容创作者、出版商和消费者的利益。

    在《原则》中,这些组织呼吁负责任地开发和部署人工智能系统和应用程序,并指出这些新工具只能根据保护出版商知识产权、品牌、消费者关系和投资的既定原则和法律进行开发。该原则明确指出,人工智能系统“不分青红皂白地盗用我们的知识产权是不道德的、有害的,侵犯了我们受保护的权利。

    除其他事项外,《全球人工智能原则》规定,人工智能系统的开发人员、运营商和部署者应:尊重知识产权,保护组织对原创内容的投资。利用高效的许可模式,通过培训值得信赖的高质量 AI 系统来促进创新。提供精细的透明度,允许发布者在其内容包含在训练数据集中时行使其权利。明确将内容归因于内容的原始发布者。认识到出版商在生成用于培训、展示和合成的高质量内容方面的宝贵作用。遵守竞争法和原则,并确保人工智能模型不被用于反竞争目的。促进可信和可靠的信息来源,并确保人工智能生成的内容准确、正确和完整。不歪曲原创作品。尊重与其互动的用户的隐私,并在人工智能系统设计、培训和使用中充分披露其个人数据的使用情况。与人类价值观保持一致,并按照全球法律运营。完整的人工智能全球原则, 可以在这里找到,更详细地阐述了上述每一点。

    签署全球人工智能原则的组织包括:

    ?  AMI – Colombian News Media Association

    ?  Asociación de Entidades Periodísticas Argentinas (Adepa)

    ?  Association of Learned & Professional Society Publishers

    ?  Associa??o Nacional de Jornais (Brazilian Newspaper Association) (ANJ)

    ?  Czech Publishers’ Association

    ?  Danish Media Association

    ?  Digital Content Next

    ?  European Magazine Media Association

    ?  European Newspaper Publishers’ Association

    ?  European Publishers Council

    ?  FIPP

    ?  Grupo de Diarios América

    ?  Inter American Press Association

    ?  Korean Association of Newspapers

    ?  Magyar Lapkiadók Egyesülete (Hungarian Publishers’ Association)

    ?  NDP Nieuwsmedia

    ?  News/Media Alliance

    ?  News Media Association

    ?  News Media Canada

    ?  News Media Europe 

    ?  News Media Finland

    ?  News Publishers’ Association

    ?  Nihon Shinbun Kyokai (The Japan Newspaper Publishers & Editors Association)

    ?  Professional Publishers Association

    ?  STM

    ?  World Association of News Publishers (WAN-IFRA)

  • 原文来源:https://www.stm-assoc.org/global-publishing-and-journalism-organizations-unite-to-release-comprehensive-global-principles-for-artificial-intelligence-ai/
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  • 《联合国教科文组织发布!《全球9大新兴的人工智能监管方法》》

    • 来源专题:数智化图书情报
    • 编译者:程冰
    • 发布时间:2024-10-30
    • 2024年8月16日,联合国教科文组织(UNESCO)发布《全球9大新兴的人工智能监管方法》,报告探讨了全球立法机构正在审议的关于人工智能的不同监管方法。 1、基于原则的方法 基于原则的方法为利益相关者提供了一套基本原则,为通过合乎道德、以人为本和尊重人权的程序开发和使用人工智能系统提供指导。例如联合国教科文组织的《人工智能伦理问题建议书》和联合国经济合作与发展组织(OECD)的《人工智能原则》。基于原则的方法并不对公共机构、私人组织或个人规定具体的义务或限制,也不规定不遵守的后果。法律主体可自行判断如何根据原则调整自己的行为。然而,基于原则的方法可以与其他规定了具体的义务和权利的监管方法相结合。 2、基于标准的方法 基于标准的方法将国家的监管权力下放给标准制定机构,这些机构可以是公共、私营或混合机构。这种方法使专业和行业组织可直接或间接参与制定有关程序和活动的技术标准。人工智能标准中心(AI Standards Hub)已经确定了近300项人工智能相关标准,这些标准涉及众多领域,如人工智能采购、人权、以人为本的设计、人工智能的发展和应用。 3、基于实验主义的方法 在电信和金融等不同经济部门以及数据保护、隐私法和公共采购等横向立法中,已采用灵活制定的监管方法。监管沙盒(Regulatory Sandboxes)的主要目标是为公共和私营组织创造测试新商业模式的空间。最近,这种方法也被用于人工智能监管。如欧盟的《人工智能法案》,该法案建立了人工智能监管沙盒的创建框架。此外,英国的《支持创新的人工智能监管方法》提案还包括开发沙盒和测试平台。 4、基于促进和扶持的方法 基于促进和扶持的方法旨在促进和营造一种环境,鼓励私营和公共部门开发和使用负责任的、符合道德和人权的人工智能系统。例如,在这方面,联合国教科文组织制定了准备情况评估方法(RAM),旨在帮助各国了解自己在为其所有公民实施人工智能方面的准备程度,并在此过程中强调需要进行哪些体制和监管变革。 5、基于调整现有法律的方法规则 一些地区倾向于调整特定部门的规则(如卫生、金融、教育、司法)和横向规则(如刑法、数据保护法、劳动法),而不是发布人工智能法案。这种方法的一个潜在好处是,它允许立法者根据他们对人工智能的了解,讨论并逐步改进监管框架。 6、基于信息透明度的方法 要使用这一方法,需采用透明披露的基本信息。披露信息的范围可包括人工智能系统生命周期的各个方面,包括模型是如何开发的、使用了哪些数据对其进行训练、系统如何运行、系统的性能、系统对其支持的程序有哪些影响、人们如何对根据系统输入信息做出的决定进行质疑等等。 7、基于风险的方法 基于风险的方法旨在根据各方对监管机构实现其目标所带来的风险的评估,确定监管行动的优先次序。这种监管方法已在不同部门实施,包括环境部门、税收部门、食品安全部门和消费者保护部门。基于风险的方法侧重于预防问题和控制与使用人工智能系统相关的风险。因此,其目的是根据不同类型的人工智能系统所造成的风险程度来调整法规的义务或要求。该方法根据风险水平,确定目标的优先次序,区分风险类型,并选择干预措施。 8、基于权利的方法 基于权利的方法旨在确保人工智能法规保护个人的权利和自由,强调人权。这种方法假定,市场失灵不是监管的唯一理由,监管的合理性在于保护权利、促进分配公正和推进社会目标。基于权利的方法制定了强制性规则,以保证在人工智能系统的生命周期内尊重、保护和促进权利,包括人权和其他经济或社会权利。 9、基于责任的方法 这种方法旨在规定强制性行为标准以刑事、行政或民事责任为后盾。在这种监管方法中,法律的力量被用来禁止某些形式的行为,要求采取某些积极行动,或规定进入某个行业的条件。例如,欧盟的《人工智能法案》规定了适用于违反该法规的处罚措施。此外,欧洲议会正在审议关于人工智能造成伤害的民事责任新规定的提案。
  • 《北京发布“人工智能+”行动计划》

    • 来源专题:新一代信息技术
    • 编译者:isticzz2022
    • 发布时间:2024-08-26
    •        近日,北京市发展改革委,市经济和信息化局,市科委、中关村管委会联合发布《北京市推动“人工智能+”行动计划(2024—2025年)》(以下简称《行动计划》),从标杆应用、示范应用、商业应用三个维度推动人工智能应用落地,构建大模型赋能经济社会发展全景图。       《行动计划》明确了发展目标:2025年底,通过实施5个对标全球领先水平的标杆型应用工程、组织10个引领全国的示范性应用项目、推广一批具有广泛应用前景的商业化应用成果,力争形成3—5个先进可用、自主可控的基础大模型产品,100个优秀的行业大模型产品和1000个行业成功案例。        “超大市场规模、海量应用场景,是我国发展人工智能的相对优势。”北京市发展改革委党组副书记、副主任林剑华介绍,北京将依托首都优势行业资源和科技创新能力,围绕机器人、教育、医疗、文化、交通等5个领域组织实施一批综合型、标杆型重大应用工程,促进大模型核心技术突破,增强人工智能工程化能力,提高重点行业科技水平和服务质量,形成大模型行业应用新生态。        具体来看,在“人工智能+机器人”领域,北京将整合创新资源,结合真实场景需求,推出融合具身智能的机器人,以应用牵引具身智能迭代演进;在“人工智能+教育”领域,北京将重点汇聚本市优质教学案例、讲义素材、施教方法以及学生心理健康、公序良俗常识等教学知识,培育跨学科、跨学段的教育大模型平台;在“人工智能+医疗”领域,北京将构建医疗监管机制创新、医院与医生科研成果收益均衡以及医院信息系统智能化升级的三者合一“北京医生”医疗大模型平台;在“人工智能+文化”领域,北京将汇聚文学作品、历史建筑、文化遗迹、景点信息等优质文旅数据,推动人工智能与文旅深度融合,支撑文化大模型服务平台;在“人工智能+交通”领域,北京将基于大模型生成道路、车辆、人流、天气等仿真数据,加快自动驾驶仿真训练,优化车路云网一体化技术路线,探索FSD、ASD等单车智能技术,建设智能、高效、安全的城市交通网络。        为了让标准化、可复制的大模型行业应用加快落地,北京还将围绕科研探索、政务服务、工业智能、金融管理、空间计算、数字营销、司法服务、广电传媒、电力保障、内容安全等10个行业细分领域,支持市级行业主管部门、相关区、行业应用企业与大模型企业联动结对,突破场景落地共性难点。        在商业化应用方面,北京市经信局总经济师唐建国介绍,北京将从小切口、实场景入手,重点面向教育、医疗、文化等行业细分应用场景,支持大模型企业、系统集成服务商、行业用户等开展应用,鼓励开发智能体、智能助手等大模型应用,发挥技术革新对行业应用的赋能作用。        北京市科委、中关村管委会有关负责人介绍,北京将布局建设一批人工智能应用场景联合研发平台,通过整合行业资源和高质量数据、开放行业场景需求、建设联合研发环境,吸引汇聚优质创新团队,共同推动人工智能行业应用及产业落地。(记者 华凌) 信息来源:科技日报