مستندسازی داده‌ها و مقررات هوش مصنوعی در اروپا یکی از مهم‌ترین چالش‌ها و موضوعات مورد توجه در سال‌های اخیر بوده است.

اتحادیه اروپا به‌عنوان یکی از پیشگامان سیاست‌گذاری در این زمینه، قوانینی سخت‌گیرانه را با هدف ایجاد تعادل میان نوآوری و حفاظت از حقوق اساسی شهروندان خود وضع کرده است.

۱. مستندسازی داده‌ها (Data Documentation)

مستندسازی داده‌ها در حقیقت فرایندی است که طی آن تمام اطلاعات مربوط به منشاء، کیفیت، و روش‌های جمع‌آوری داده‌ها ثبت و ضبط می‌شود. این فرآیند به کاربران داده‌ها، توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، و سازمان‌ها کمک می‌کند تا از اعتبار و دقت داده‌هایی که برای تحلیل و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی به کار می‌برند، اطمینان حاصل کنند. به‌طور کلی، مستندسازی شامل موارد زیر می‌شود:

• منشاء داده‌ها: شفاف‌سازی اینکه داده‌ها از کجا آمده‌اند.
• کیفیت داده‌ها: بررسی دقت، جامعیت، و اعتبار داده‌ها.
• روش‌های جمع‌آوری: مستندسازی روش‌هایی که برای جمع‌آوری داده‌ها به کار رفته است.

در اروپا، قانون حکمرانی داده‌ها (Data Governance Act) به‌طور خاص برای تنظیم نحوه اشتراک‌گذاری و مستندسازی داده‌ها تدوین شده است. این قانون یک چارچوب منظم برای جریان آزاد داده‌ها ایجاد می‌کند و هدف اصلی آن اطمینان از شفافیت و ایجاد اعتماد میان بازیگران مختلف اقتصادی و اجتماعی است.

۲. قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (AI Act)

در کنار قوانین مربوط به مستندسازی داده‌ها، قانون هوش مصنوعی اروپا یکی از قوانین بسیار مهم و مترقی در زمینه فناوری‌های نوظهور است که هدف آن تنظیم نحوه توسعه و استفاده از هوش مصنوعی در اروپا است. این قانون به طور مستقیم به مباحثی چون اخلاق، شفافیت، و جلوگیری از آسیب‌های احتمالی که ممکن است از طریق استفاده نادرست از هوش مصنوعی به وجود آید، می‌پردازد.

مقررات جدید به چهار دسته از ریسک‌ها توجه ویژه‌ای دارد:

• ریسک‌های غیرقابل قبول: کاربردهایی از هوش مصنوعی که به‌طور کامل ممنوع خواهند شد.
• ریسک‌های بالا: حوزه‌هایی که نیاز به کنترل دقیق و مستندسازی دارند، مانند حوزه بهداشت، امنیت عمومی، و آموزش.
• ریسک‌های کم: استفاده‌هایی از هوش مصنوعی که کنترل کمتری نیاز دارند.
• ریسک‌های کمترین: سیستم‌هایی که معمولاً نیاز به نظارت کم دارند.

قانون AI Act تأکید زیادی بر مستندسازی فرایندها و ارزیابی تأثیرات فناوری‌های هوش مصنوعی دارد. هر سیستم هوش مصنوعی که در بخش‌های پرخطر به کار می‌رود، باید به طور دقیق مستندسازی شده و در اختیار نهادهای نظارتی قرار گیرد تا احتمال بروز تبعیض، نقض حقوق بشر، و خطرات امنیتی کاهش یابد.

۳. ارتباط مستندسازی داده‌ها با مقررات هوش مصنوعی در اتحادیه اروپا

ارتباط میان مستندسازی داده‌ها و مقررات هوش مصنوعی در اروپا به وضوح دیده می‌شود. داده‌های با کیفیت و دقیق، ستون فقرات هر پروژه هوش مصنوعی است و مقررات جدید به‌ویژه بر شفافیت در گردآوری و استفاده از داده‌ها تأکید دارد. مستندسازی دقیق داده‌ها تضمین می‌کند که سیستم‌های هوش مصنوعی با داده‌های معیوب یا نامناسب آموزش نمی‌بینند، که این امر می‌تواند به کاهش خطرات اجتماعی و اخلاقی مرتبط با هوش مصنوعی کمک کند.

برخی از مزایای مستندسازی داده‌ها در چارچوب مقررات هوش مصنوعی عبارت‌اند از:

• افزایش اعتماد عمومی: شفافیت در داده‌ها باعث می‌شود که مردم به سیستم‌های هوش مصنوعی اعتماد بیشتری داشته باشند.
• کاهش ریسک‌ها: مستندسازی دقیق از وقوع خطاهای احتمالی در استفاده از داده‌ها جلوگیری می‌کند.
• افزایش کارایی و کیفیت: با مستندسازی، توسعه‌دهندگان می‌توانند از داده‌های با کیفیت برای بهبود سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده کنند.

۴. چالش‌های پیش‌رو

با وجود مزایای مستندسازی داده‌ها و تنظیم مقررات برای هوش مصنوعی، چندین چالش نیز وجود دارد:

• هزینه‌های بالای مستندسازی: فرآیند مستندسازی داده‌ها زمان‌بر و هزینه‌بر است، به‌ویژه برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط.
• حفاظت از حریم خصوصی: مستندسازی دقیق داده‌ها ممکن است به برخی از نگرانی‌های مرتبط با حریم خصوصی دامن بزند.
• پیچیدگی مقررات: مقررات جدید، به‌ویژه در حوزه‌های پرریسک، می‌توانند به پیچیگی‌های حقوقی و اجرایی منجر شوند.

با این حال، اتحادیه اروپا از طریق تدوین دستورالعمل‌ها و ایجاد ابزارهای جدید، تلاش می‌کند این چالش‌ها را کاهش داده و استفاده از هوش مصنوعی در چارچوب قوانین اخلاقی و مسئولانه ترویج کند.

نتیجه‌گیری

در نهایت، اتحادیه اروپا با اجرای مقرراتی چون قانون حکمرانی داده‌ها و قانون هوش مصنوعی به دنبال ایجاد یک محیط شفاف و امن برای استفاده از داده‌ها و توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی است. مستندسازی داده‌ها به عنوان یکی از اصول کلیدی در این مقررات، نقش حیاتی در تقویت اعتماد عمومی و افزایش کیفیت فناوری‌های هوش مصنوعی ایفا می‌کند.

منابع:

• European Commission
• Springer
• OECD AI Policy Observatory