Hvordan reguleres kunstig intelligens for å sikre ansvarlig innovasjon og personvern?

EU har tatt viktige skritt mot å regulere kunstig intelligens (KI) gjennom etableringen av AI-loven, som krever omfattende vurderinger for å sikre samsvar med grunnleggende krav knyttet til datakvalitet, åpenhet, menneskelig tilsyn og robusthet før systemer kan komme på markedet. Loven pålegger også løpende overvåkning av høyrisikoutsystemer og oppretter en sentralisert database for registrering av frittstående KI-systemer. Til tross for kritikk om at regelverket kan påføre store byrder ved etterlevelse, representerer det et betydelig forsøk på å utvide regulatorisk kontroll til hele livssyklusen for KI, og skape en institusjonell infrastruktur for proaktiv og adaptiv styring. En slik tilnærming er avgjørende for å håndtere generativ KI sine systemiske og diffuse virkninger, som ofte ikke lar seg enkelt spore til konkrete forbrukerskader.

I USA møter imidlertid omfattende og helhetlig personvernregulering for generativ KI flere betydelige utfordringer. Politiske uenigheter har hindret vedtak av en nasjonal personvernlov som kunne gitt en helhetlig ramme for KI-styring på tvers av sektorer. Samtidig begrenser sterke ytringsfrihetsvern, slik de tolkes under First Amendment, myndighetenes mulighet til å innføre innholdsbaserte restriksjoner på KI-generert innhold – selv når dette kan være falskt, villedende eller skadelig for personvern og offentlig diskurs. I tillegg har amerikansk politikk tradisjonelt vært preget av en liberal, markedsorientert tilnærming som favoriserer selvregulering fremfor forebyggende tiltak. Lovgivning som Section 230 i Communications Decency Act gir plattformer immunitet for brukergenerert innhold, noe som legger byrden på regulatorene for å dokumentere konkret skade før inngripen.

For å overvinne disse barrierene kreves en grunnleggende kulturell og ideologisk endring i hvordan teknologiens rolle i samfunnet forstås, og hvordan balansen mellom innovasjon og ansvar skal håndteres i møte med gjennomgripende endringer. Det betyr at ansvarsforståelsen må utvides fra individbasert ansvar og sanksjoner til en systemisk og strukturert tilnærming som søker å etablere en kultur preget av integritet og tillit i KI-økosystemet.

Det er viktig å forstå at ansvarlig innovasjon ikke bare handler om tekniske løsninger, men om institusjonelle og sosiale mekanismer som sikrer at utvikling og anvendelse av KI skjer i samsvar med demokratiske verdier og rettferdighetsprinsipper. Transparens i algoritmiske beslutningsprosesser, mulighet for offentlig innsyn og deltakelse, samt kontinuerlig evaluering av samfunnspåvirkning er helt sentrale elementer. Videre må man erkjenne at personvern ikke kan isoleres fra andre samfunnsverdier som ytringsfrihet, sikkerhet og likhet. Reguleringen må derfor balansere ulike interesser uten å svekke grunnleggende rettigheter, noe som krever fleksible og adaptive styringsmodeller.

Hvordan kan forsikringsselskaper bidra til å håndtere risikoen ved kunstig intelligens?

I takt med at kunstig intelligens (KI) utvikler seg, møter både næringslivet og samfunnet et nytt landskap av risikoer og muligheter. Forsikringsselskaper står i en nøkkelposisjon for å bidra til å håndtere de nye utfordringene som oppstår, men også for å utvikle løsninger som kan beskytte mot potensielt katastrofale konsekvenser av feilaktig bruk av generativ KI.

Den eksplosive veksten i bruken av generativ KI i både kommersiell og offentlig sektor reiser spørsmål om ansvar, erstatning og regulatoriske rammer. Når risikoen forbundet med KI blir mer utbredt, kan skadeomfanget overgå det som tradisjonelt kan håndteres av enkeltstående selskaper. Dette er et problem som strekker seg utover de vanlige forsikringspolicene, ettersom konsekvensene av feil eller misbruk av KI kan være globale i omfang.

Et viktig aspekt ved denne utviklingen er spørsmålet om hvordan forsikringsselskapene kan bidra til å håndtere de potensielle skadene som kan oppstå ved store KI-relaterte hendelser. I likhet med risikoen knyttet til kjernefysisk energi, kan det være behov for et globalt regulatorisk organ som har som hovedoppgave å overvåke og kontrollere KI-risikoer. Denne reguleringen kan være i form av en egen internasjonal organisasjon som et "International AI Energy Agency" (IAEA) for KI, som kan koordinere de nasjonale og bransjespesifikke myndighetene for å etablere robuste systemer for risikohåndtering og ansvar.

Forsikringsselskapene vil også ha en viktig rolle å spille i utviklingen av løsninger for å dekke de potensielt massive erstatningskravene som kan oppstå som følge av KI-relaterte feil. Dette kan innebære etablering av en offentlig og/eller privat finansiert skadesikringsordning, hvor større forsikringsselskaper er involvert, eller til og med en liten, men generell "KI-skatteavgift" som kan bidra til et fremtidig erstatningsfond for potensielle ofre. Et slikt system kunne være avgjørende for å håndtere store hendelser som involverer tap for investorer, forbrukere eller andre berørte parter.

Forsikringsselskapene må være forberedt på å håndtere disse risikoene ved å utvikle skreddersydde produkter som kan tilby beskyttelse mot potensielle søksmål og økonomiske tap som følge av feilaktig bruk av KI. Dette kan inkludere spesialiserte forsikringer for selskaper som bruker generativ KI i sine operasjoner, samt utvikling av forsikringsmodeller som tar høyde for de unike utfordringene som følger med teknologienes raske utvikling.

En annen strategi som kan være nyttig, er å innføre en sertifiseringsordning for selskaper som bruker generativ KI, på linje med den som finnes for finansiell rapportering under Sarbanes-Oxley-loven. En slik sertifisering kan kreve at ledelsen, inkludert CEO og CTO, bekrefter at selskapet har adekvate kontroller på plass for å sikre at KI-teknologiene er trygge og pålitelige. Dette kan gi både investorer og offentligheten større trygghet i forhold til hvordan KI blir brukt, og bidra til å unngå rettslige konsekvenser knyttet til utilstrekkelig risikostyring.

I tillegg til disse tiltakene vil det være viktig for både forsikringsselskaper og selskaper som bruker KI å ha en høy grad av åpenhet når det gjelder risiko. Transparency med ansvarlighet er et grunnleggende prinsipp som må være til stede for å unngå potensielle skader og rettslige utfordringer. Som generativ KI utvikles videre, vil det være nødvendig å kontinuerlig tilpasse regulatoriske rammeverk og forsikringsprodukter for å møte de nye og stadig mer komplekse risikoene som oppstår.

For å kunne håndtere de største risikoene knyttet til generativ KI, vil det være nødvendig med samarbeid mellom offentlige og private aktører. Dette innebærer at forsikringsselskaper, regulatorer og bedrifter må utvikle løsninger sammen, for å unngå katastrofale hendelser og sikre at samfunnet som helhet er beskyttet mot de potensielle farene ved ukontrollert KI-utvikling.

Hvordan Kan Ansvar for Generativ AI Bestemmes?

Generativ AI, med sine muligheter til å skape tekst, bilder og andre medieformer, åpner et nytt kapittel i teknologisk innovasjon og etikk. Systemer som benytter store språkmodeller (LLMs) har bevist sin evne til å produsere menneskelignende innhold ved å analysere og prosessere naturlig språk. Denne typen teknologi, som kanskje virker som om den har en form for "forståelse" av menneskelig kommunikasjon, mangler imidlertid den egentlige kognitive evnen. Det er derfor en grunnleggende misforståelse å tilskrive denne typen systemer "intelligens" på samme måte som mennesker.

I det øyeblikket AI-systemer blir satt til å generere innhold og engasjere seg i komplekse oppgaver, som tidligere har vært menneskelige domener, blir spørsmålet om ansvar og etikk uunngåelig. Når generativ AI handler autonomt, kan det føre til skader, både på et individuelt og samfunnsmessig nivå. Dette reiser spørsmålet: Hvem er ansvarlig for skader som forårsakes av AI? Skal ansvaret tilskrives utvikleren, brukeren eller kanskje til selve systemet?

Et sentralt element her er forståelsen av at de potensielle skadene forårsaket av generativ AI ikke nødvendigvis skyldes en "handling" isolert sett, men snarere et komplekst samspill mellom flere aktører og faktorer. Dette kan omfatte interaksjoner mellom AI-designere, brukere, og det sosiale miljøet hvor AI opererer. Når skader oppstår, kan de være et resultat av både "malicious" (ondskapsfulle) interaksjoner, der AI er designet for å forårsake skade, og "dangerous" (farlige) interaksjoner, der AI utfører lovlige handlinger, men på en måte som likevel fører til utilsiktet skade.

I lys av dette er det avgjørende å forstå at ansvar for AI-skader, særlig de som er utilsiktede, ikke er så lett som å peke på én aktør eller handling. Det er viktig å differensiere mellom bevisst skadelig atferd, som kan klassifiseres som straffbar handling, og utilsiktede konsekvenser som kan oppstå på grunn av systemets feilaktige eller uforutsette utførelse. Spørsmålet om hvem som bør holdes ansvarlig for slike hendelser, spesielt i juridiske sammenhenger, er fortsatt et felt under utvikling.

Et annet viktig aspekt ved generativ AI er behovet for en klar definisjon av etiske standarder og ansvar for bruken av teknologien. Det kan være behov for å etablere internasjonale og nasjonale overvåkingsorganer som kan regulere hvordan AI brukes i virksomheter, slik som en "Public Company AI Oversight Board" som kan følge utviklingen av generativ AI og sikre at den blir brukt på en ansvarlig måte. Dette kan bidra til å beskytte både selskaper og samfunnet mot misbruk av AI-teknologi, samt sikre at etiske standarder blir fulgt.

I tillegg bør det understrekes at selv om AI har potensialet til å transformere mange aspekter av beslutningstaking i selskaper, er den menneskelige faktoren fortsatt viktig i å opprettholde tillit og ansvarlighet. AI-verktøy kan være et nyttig supplement til beslutningsprosesser, men de kan ikke erstatte den kritiske dømmekraften som menneskelige ledere og styremedlemmer bringer til bordet. Det er fortsatt et behov for kontinuerlig overvåkning og evaluering av AI-systemer for å sikre at de ikke fører til utilsiktede konsekvenser eller skade.

For å unngå de etiske fallgruvene som kan oppstå ved bruken av generativ AI, er det viktig at selskaper utvikler klare retningslinjer for hvordan disse teknologiene skal integreres i deres virksomhet. Dette inkluderer å sørge for at det er tilstrekkelig menneskelig overvåkning, at beslutningene som tas av AI, blir vurdert av mennesker, og at det er tydelige prosedyrer for hvordan eventuelle skader skal håndteres.

Hvordan AI-lovgivning kan bli utdaterte før de blir implementert: Risikoene ved overregulering

Lovgivning rundt kunstig intelligens er i rask utvikling, men det er et vedvarende spørsmål om lovene kan holde tritt med den teknologiske utviklingen. Den såkalte AI-loven fra EU er et ambisiøst forsøk på å regulere generelle AI-modeller, men den kan ende med å være utilstrekkelig, eller verre, selv-sabotere sine egne intensjoner. Et særlig problem er hvordan lovgivningen definerer AI-teknologier og deres potensielle risikoer. Disse definisjonene er nødvendige for å skape en juridisk ramme for hvordan kunstig intelligens skal reguleres, men samtidig øker de kompleksiteten i reguleringen, noe som kan føre til hyppige endringer og usikkerhet.

Når man ser på de spesifikke kravene som AI-loven pålegger leverandører av generelle AI-modeller, som for eksempel store språkmodeller (LLM), påpekes det at det skal finnes retningslinjer for samsvar med EU-lovgivning om opphavsrett. Denne lovgivningen har i sin natur en horisontal tilnærming, som i utgangspunktet skulle gi klarhet og harmoni på tvers av forskjellige sektorer. Likevel har en økning i antall definisjoner og kategoriseringer, for eksempel når det gjelder systemiske risikoer eller høyvirkningskapasiteter, ført til at lovgivningen i praksis kan bli mer fragmentert.

En av de sentrale bekymringene ved denne lovgivningen er dens evne til å fange opp utviklingen av teknologien. Den forutsatte risikovurderingen har klare begrensninger, og det er usikkert om den er i stand til å takle de uforutsette utfordringene som vil oppstå med nye AI-teknologier. Som vi ser med den eksplosive veksten i datakraft og tilgangen på store datasett for trening av AI-modeller, kan lovgivningen bli utdaterte før den er fullt implementert.

AI-loven har blitt kritisert for å mangle teknologisk nøytralitet, et prinsipp som i utgangspunktet var en del av lovens første utkast. Det er et spørsmål om lovgiverne i EU vil klare å balansere behovet for regulering med behovet for innovasjon. På den ene siden er det viktig å sikre at teknologien ikke misbrukes eller fører til skade for samfunnet, men på den andre siden er det også nødvendig å sørge for at teknologiske fremskritt ikke blir hemmet av overregulering.

Selv om lovgivningen gir et rammeverk for å adressere disse utfordringene, har den ingen løsning på spørsmålet om hvordan lovgivere kan forhindre at lovverket blir foreldet. Det er en risiko for at lovene kan bli revidert hyppig i et forsøk på å holde tritt med den teknologiske utviklingen, og dette kan føre til en kontinuerlig tilstand av usikkerhet for både teknologiselskaper og samfunnet generelt. Når man ser på tidligere lovgivning, som for eksempel EU-reguleringen for e-penger fra 2000 og revisjonen i 2009, er det en tydelig parallell i hvordan lovgivning kan bli irrelevant hvis den ikke blir kontinuerlig oppdatert i takt med teknologiske fremskritt.

Når lovgivningens fleksibilitet er utformet med tanke på både de kjente og de ukjente utfordringene som teknologien kan medføre, blir det et spørsmål om hvordan man kan bygge inn en tilstrekkelig grad av tilpasningsdyktighet i lovverket. Et slikt rammeverk kan bidra til at lovgivningen ikke blir statisk, men i stedet kan utvikles parallelt med den teknologiske

Hvordan regulere generativ AI og beskytte immaterielle rettigheter?

Generativ AI, med sin imponerende evne til å lage innhold, bringer både muligheter og utfordringer når det gjelder beskyttelse av opphavsrett og andre immaterielle rettigheter. Modeller som opererer på tvers av ulike medier – tekst, lyd, bilder og video – har gjort det mulig for AI-systemer å generere innhold i formater som tidligere var forbeholdt mennesker. Den utvidede multimodaliteten i disse modellene har dermed både forsterket deres skapende potensiale og skapt betydelige juridiske utfordringer.

Multimodalitetens allsidighet forsterker dette problemet, ettersom AI-systemene kan imitere og manipulere både menneskelige reaksjoner og skapende prosesser. Denne kapasiteten til å speile menneskelige handlinger skaper en ny sårbarhet for de som interagerer med slike systemer. AI-modeller kan både forme og forvrenge virkeligheten på måter som ikke nødvendigvis er åpenbare for brukeren.

En annen sentral utfordring er fenomenet emergent atferd, hvor AI-modeller kan gi uventede og ukontrollerte resultater. Dette gir stor usikkerhet og åpner for fundamentale spørsmål om hvem som skal holdes ansvarlig for de ulike resultatene AI kan produsere. Kan en maskin anses som en skaper, eller er det den som programmerte modellen som har ansvaret? Eller, kanskje, bør det være et delt ansvar mellom flere parter i utviklingen og distribusjonen av slike systemer? Disse spørsmålene krever nøye vurdering, særlig i lys av at emergent atferd kan ha utilsiktede og potensielt farlige konsekvenser.

Hallusinasjoner, som refererer til AI-systemers tendens til å produsere feilaktige eller usanne resultater, legger ytterligere press på lovgivning og regulering. Dette fenomenet utfordrer både lovgivere og utviklere til å finne løsninger som kan minimere risikoen for at AI-systemer genererer innhold som er villedende eller farlig. For å møte disse utfordringene, er det nødvendig med tilpassede og effektive strategier for å regulere generative AI-modeller, og det er avgjørende å vurdere hvilken rolle ansvar og ansvarlighet spiller i designet og implementeringen av disse teknologiene.

Etter hvert som AI-modeller, særlig generative modeller, får større innflytelse på forskjellige sektorer, har lovgivningens rolle blitt stadig viktigere. AI Act, et sentralt lovverk i EU for å regulere kunstig intelligens, står overfor utfordringen med å håndtere generative AI-modeller, som ofte ikke passer inn i en tradisjonell risikobasert tilnærming. Denne lovgivningen har utviklet seg for å møte de nye kravene som disse modellene bringer med seg, gjennom blant annet en tredelt tilnærming: utvidelse av personlige ansvarsområder, risikoklassifisering etter modellens bruk, og krav til transparens i systemene.

Generelle AI-modeller, som ofte brukes til mange ulike formål, skaper et problem når det gjelder å bestemme ansvaret for deres bruk. AI Act forsøker å takle denne utfordringen ved å legge ansvar på leverandørene av slike systemer, spesielt i forhold til hvordan disse modellene endrer eller tilpasses spesifikke, risikofylte bruksområder. For eksempel, dersom en generell AI-modell blir tilpasset for et spesifikt formål som kan anses som høy-risiko, aktiveres spesifikke reguleringer som pålegger ansvar for alle aktører i verdikjeden.

I denne sammenhengen er det viktig å forstå hvordan det juridiske rammeverket rundt AI kan endre seg etter som teknologien utvikler seg. Det er også nødvendig å erkjenne at generell AI har en evne til å generere resultater på tvers av domener og applikasjoner som kan være vanskelige å forutse eller kontrollere. For eksempel, mens modeller kan brukes til å produsere kunstverk, kan de også skape etiske dilemmaer når det gjelder eierskap og opphavsrett, spesielt i forhold til hvordan disse modellene trenes på eksisterende verk.

Det er derfor viktig for både lovgivere og utviklere å finne en balanse mellom innovasjon og risiko, og sikre at det finnes klare retningslinjer for ansvar i tilfelle generativ AI fører til skade. Dette innebærer ikke bare å forstå de teknologiske aspektene ved AI, men også de juridiske, etiske og samfunnsmessige konsekvensene av deres bruk. Å navigere i disse utfordringene vil kreve et samarbeid mellom teknologiutviklere, jurister, og politikere for å skape et rammeverk som både fremmer innovasjon og beskytter rettighetene og interessene til de som blir påvirket av teknologien.