全面分析所有相关法律法规以及它们在人工智能系统背景下的不足超出了本文的范围。因此我们建议进行全面的监管差距分析以帮助印度未来的政策制定。第三部分人工智能监管的不同方法在第二部分中我们确定了某些人工智能风险根据危害证据可能需要制定新的法规。在第三部分中我们将研究可以采用的不同监管方法来应对这些风险。可能的监管方法有哪些到目前为止全球范围内已采取了三种人工智能监管方法自我监管在这种方法中特定行业的一组公司或整个行业部门同意按照一套规则或原则以规定的方式行事。在人工智能领域自我监管通常围绕隐私安全透明公平问责和信任等原则进行。
自我监管可以通过多种方式实施例如自愿承诺自我认证和影响评估。共同监管在这种方法中政府或监管机构通过制定认可批准或实施标准发挥更积极主动的作用。这是一种更为严格的方法代表了自我监管和全面政府 科威特 whatsapp 数据 监管之间的中间点。共同监管的例子包括实践准则和风险管理框架。具有约束力的法规在这种方法中政策制定者颁布法律或其他具有约束力的框架使其具有法律效力。最突出的例子是欧盟的人工智能法案其中包含与人工智能系统相关的权利和义务。每种方法都有明显的优缺点。
根据斯坦福网络政策中心编写的一份报告自我监管有助于利用行业专业知识提供灵活性并鼓励快速创新但缺乏足够的问责制和可执行性。共同监管使公司和监管机构能够进行协作允许采用迭代方法但往往缺乏解决市场失灵所需的必要执行机制。具有约束力的监管提供了明确的问责机制和政府监督但可能会因官僚主义拖延以及缺乏专业知识和适应性而扼杀创新。国内框架之前应仔细评估其相对成本和收益。不同国家如何处理人工智能监管不同国家的监管方法反映了他们自己的社会经济优先事项法律传统和治理模式。