Die EU riskiert, grundlegende Prinzipien zu gefährden, indem sie die Transparenzregeln für KI und Daten im Rahmen des AI Acts aufweicht. Der Drang zur Vereinfachung sollte nicht als Vorwand für Deregulierung missbraucht werden.
Spanien hat ein Gesetz verabschiedet, das Geldstrafen von bis zu 38,2 Millionen Dollar für Unternehmen vorsieht, die KI-generierte Inhalte nicht ordnungsgemäß kennzeichnen. Diese Regelung soll die Verwendung von Deepfakes einschränken, die fälschlicherweise als real dargestellt werden.
Die Kollision zwischen AI-Transparenzvorschriften und dem Schutz von Geschäftsgeheimnissen schafft Compliance-Herausforderungen für innovative Unternehmen. Christopher Suarez und Anne-Gabrielle Haie von Steptoe analysieren, wie neue Gesetze, die detaillierte technische Dokumentation und Datenzugang verlangen, potenziell wertvolles geistiges Eigentum gefährden.
Dieser Artikel untersucht, wie erklärbare KI (XAI) theoretische Rahmenbedingungen mit praktischen Anwendungen verbindet und dabei aus erster Hand Erfahrungen aus dem Einsatz von KI in risikobehafteten Umgebungen zieht. Er beleuchtet die Herausforderungen im Zusammenhang mit Vorurteilen, Transparenzlücken und nachträglicher Erklärbarkeit.
Laut Brando Benifei, Mitglied des Europäischen Parlaments, hat die Entwicklung künstlicher Intelligenz die Medienlandschaft erheblich beeinflusst. Um die Kreativität von Autoren und anderen Kreativen zu schützen, ist es wichtig, Transparenzregeln für KI-generierte Inhalte aufzustellen.
Die Unternehmen im Bereich künstliche Intelligenz, darunter OpenAI, kämpfen gegen die Transparenzverpflichtungen im neuen KI-Gesetz der Europäischen Union. Diese Vorschriften verlangen von KI-Unternehmen, dass sie die Rechteinhaber benachrichtigen, wenn deren Werke als Trainingsdaten für KI-Algorithmen verwendet werden.
Die Unternehmen im Bereich künstliche Intelligenz, darunter OpenAI, kämpfen gegen die Transparenzverpflichtungen im neuen KI-Gesetz der Europäischen Union. Diese Vorschriften verlangen von KI-Unternehmen, dass sie die Rechteinhaber benachrichtigen, wenn deren Werke als Trainingsdaten für KI-Algorithmen verwendet werden.
In diesem Artikel werde ich erläutern, wie man die vier grundlegenden Komponenten eines KI-Systems – Modelle, Datensätze, Schnittstellen und Agenten – abbildet, um eine effektive Governance zu gewährleisten. Ich verwende ein einfaches, aber leistungsstarkes „Karten“-System, das wesentliche Informationen festhält, die für die Governance jeder Komponente und deren Beziehungen von Bedeutung sind.
In der glänzenden, hochriskanten Welt der Unternehmens-Tech-Konferenzen sind wenige Spektakel so fesselnd — oder so hysterisch hohl — wie die große Enthüllung der „Verantwortungsbewussten KI-Entwicklung“ eines Unternehmens. Während die Folien mit Versprechungen über ethische Innovationen blenden, erzählt die Realität hinter den Kulissen oft eine ganz andere Geschichte.