ОЕСР: ЗАГАЛЬНІ КЕРІВНІ ПРИНЦИПИ ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ СУМІСНОСТІ В УПРАВЛІННІ РИЗИКАМИ ШІ

ОЕСР: ЗАГАЛЬНІ КЕРІВНІ ПРИНЦИПИ ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ СУМІСНОСТІ В УПРАВЛІННІ РИЗИКАМИ ШІ

Організація економічного співробітництва та розвитку оприлюднила звіт «Загальні керівні принципи для забезпечення сумісності в управлінні ризиками штучного інтелекту» із серії «Документи ОЕСР із штучного інтелекту».

Організація економічного співробітництва та розвитку оприлюднила звіт «Загальні керівні принципи для забезпечення сумісності в управлінні ризиками штучного інтелекту» із серії «Документи ОЕСР із штучного інтелекту».

У ньому наголошується, що принципи ОЕСР у сфері ШІ закликають суб’єктів ШІ нести відповідальність за належне функціонування своїх систем ШІ відповідно до їхньої ролі, контексту та здатності діяти. Аналогічним чином, Керівні принципи ОЕСР для транснаціональних корпорацій спрямовані на мінімізацію негативного впливу, що може бути пов’язаний з діяльністю, продукцією та послугами підприємства зі штучного інтелекту. Для створення «надійних» і «відповідальних» систем ШІ необхідно виявляти ризики ШІ та управляти ними. У міру того як дедалі частіше лунають заклики до розроблення механізмів підзвітності та систем управління ризиками, операційна сумісність підвищить ефективність і знизить витрати на забезпечення дотримання та виконання вимог. У цьому звіті представлено аналіз загальних рис систем управління ризиками ШІ. У ньому також показано, що, незважаючи на відмінності в деяких елементах, усі проаналізовані системи управління ризиками мають схожий, а іноді й функціонально еквівалентний процес управління ризиками.

Детальніше: https://is.gd/QMxSjM, https://is.gd/L8zNtv, https://doi.org/10.1787/ba602d18-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект

2023-11-07
Share
ОЕСР: ІНВЕНТАРИЗАЦІЯ ДЛЯ РОЗРОБКИ ВИЗНАЧЕННЯ ІНЦИДЕНТУ ШІ

ОЕСР: ІНВЕНТАРИЗАЦІЯ ДЛЯ РОЗРОБКИ ВИЗНАЧЕННЯ ІНЦИДЕНТУ ШІ

Організація економічного співробітництва та розвитку оприлюднила звіт «Інвентаризація для розробки визначення інциденту ШІ» із серії «Документи OECD зі штучного інтелекту».

Організація економічного співробітництва та розвитку оприлюднила звіт «Інвентаризація для розробки визначення інциденту ШІ» із серії «Документи OECD зі штучного інтелекту».

У ньому наголошується, що штучний інтелект пропонує величезні переваги, але також створює ризики. Деякі з цих ризиків матеріалізувалися у так звані «інциденти ШІ». Через широке використання штучного інтелекту в різних секторах можна очікувати сплеск таких інцидентів. Для ефективного моніторингу та запобігання зазначеним ризикам зацікавленим сторонам потрібне точне та адаптоване визначення інцидентів ШІ. У цьому звіті представлені дослідження та висновки щодо термінології та практик, пов’язаних з визначенням інцидентів, як у сфері штучного інтелекту, так і в інших галузях. Звіт також надає фундаментальну базу знань для виявлення спільних рис і особливостей, які допоможуть розробити визначення інцидентів у сфері ШІ та заохотити адаптацію ШІ в майбутньому. Цей документ і попередні його версії були обговорені та розглянуті членами експертної групи з класифікації та ризиків ОЕСР.AI, обговорювались на засіданнях Групи експертів OECD.AI з інцидентів у сфері штучного інтелекту та на засіданнях Робочої групи ОЕСР зі штучного інтелекту (AIGO), були схвалені Комітетом ОЕСР з політики цифрової економіки і підготовлені до публікації Секретаріатом ОЕСР.

Детальніше: https://is.gd/IFrN2W, https://is.gd/fkYCtc, https://doi.org/10.1787/c323ac71-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект

2023-11-03
Share
ОЕСР: СТАН ІМПЛЕМЕНТАЦІЇ ПРИНЦИПІВ АІ ОЕСР ЧОТИРИ РОКИ ПОТОМУ

ОЕСР: СТАН ІМПЛЕМЕНТАЦІЇ ПРИНЦИПІВ АІ ОЕСР ЧОТИРИ РОКИ ПОТОМУ

Організація економічного співробітництва та розвитку оприлюднила звіт «Стан імплементації Принципів АІ ОЕСР чотири роки потому» із серії «Документи ОЕСР із штучного інтелекту».

Організація економічного співробітництва та розвитку оприлюднила звіт «Стан імплементації Принципів АІ ОЕСР чотири роки потому» із серії «Документи ОЕСР із штучного інтелекту».

У ньому йдеться про Рекомендації щодо штучного інтелекту «Принципи ШІ ОЕСР», що були ухвалені Радою ОЕСР у 2019 році. Документ містить п’ять принципів, заснованих на цінностях, і п’ять рекомендацій для країн ОЕСР та економік-партнерів, які приєдналися до них для сприяння відповідальній і надійній політиці штучного інтелекту. У звіті аналізуються ініціативи, започатковані країнами в усьому світі для впровадження Принципів АІ ОЕСР, про які було повідомлено OECD.AI Policy Observatory станом на травень 2023 року. Також у ньому надається огляд національних стратегій у сфері АІ, зокрема їхніх органів нагляду та моніторингу, експертних консультативних груп, а також системи моніторингу та оцінки. Обговорюються різні регуляторні підходи, які країни застосовують для забезпечення надійності штучного інтелекту. До них належать національні етичні норми та принципи, нові регуляторні норми, що стосуються ШІ та регуляторні «пісочниці». Крім того, у звіті пропонуються приклади політичних рішень для кожного з десяти принципів штучного інтелекту ОЕСР, щоб сприяти перехресному навчанню політиків.

Детальніше: https://is.gd/Vv7WrT, https://is.gd/oxArX2, https://doi.org/10.1787/835641c9-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект

2023-11-01
Share
ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ ТА АКАДЕМІЧНА ЧЕСНІСТЬ: ДОСЯГНЕННЯ БАЛАНСУ

ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ ТА АКАДЕМІЧНА ЧЕСНІСТЬ: ДОСЯГНЕННЯ БАЛАНСУ

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Джорджини Чамі «Штучний інтелект та академічна чесність: досягнення балансу».

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Джорджини Чамі «Штучний інтелект та академічна чесність: досягнення балансу».

У ній наводиться погляд на те, як університети можуть заохочувати етичне та прозоре використання інструментів штучного інтелекту для підтримки навчання, водночас захищаючи від неправомірних дій. Наголошується, що нинішня хвиля генеративного штучного інтелекту спричинила великі дебати та дискусії у сфері вищої освіти. Авторські статті, блоги та стрічки соціальних мереж сповнені запитань без чітких відповідей, проте викладачам необхідно зрозуміти, як адаптуватися та що прийняти. Джорджини Чамі вважає, що вкрай важливо вирішити потенційні етичні проблеми, які супроводжують інтеграцію ШІ і викликають питання, зокрема: який потенційний вплив ШІ на академічну чесність; чи будуть технології сприяти шахрайству; якою мірою дані або інструменти, створені ШІ, мають бути дозволені для викладання і навчання в університетах; як адаптувати навчання у світі, де більшість людей можуть звернутися до технологій за відповіддю. Розглядаючи ці проблеми, автор доходить до висновків: текст, згенерований штучним інтелектом – це новітнє зрушення у вищій освіті, яке спонукає замислитися над тим, що означає навчання зараз і в майбутньому; ШІ підвищує доступність інформації та може розв’язувати складні задачі, аналізувати великі обсяги даних і ухвалювати рішення з мінімальною участю людини; використання ШІ та інших технологічних інструментів за своєю суттю не перешкоджає навчанню, вирішальним фактором є те, як використовувати технологію, зберігаючи при цьому академічну чесність; незважаючи на обмеження, важливо вивчити потенціал технологій для підвищення продуктивності студентів та покращення їхнього досвіду навчання; в академічному письмі використання таких інструментів, як Quillbot і Grammarly, допомагають студентам покращити свою письмову роботу, зокрема, виразу мови та виправляючи орфографічні, граматичні помилки, пунктуаційні помилки або незручні формулювання. Такі інструменти, як ChatGPT-3 і GPT-4, також можуть допомогти в ефективному написанні; ШІ може і має бути доповненням до навчання студентів, а не його заміною. Здатність критично оцінювати текст є важливою академічною навичкою, яка ставатиме дедалі ціннішою в міру того, як студенти знайомитимуться з великою кількістю контенту, створеного ШІ; майбутні зусилля мають бути зосереджені на визначенні «належного використання» інструментів ШІ. Студенти повинні бути обізнані не тільки про можливості, а й про обмеження ШІ. Таким чином, університети виховуватимуть покоління студентів, які вміють використовувати технології, але також володіють критично важливими навичками для розуміння та ефективного застосування. Університети, які вдумливо використовують ШІ для забезпечення збереження людської взаємодії, критичного мислення та цінності поглибленої освіти, імовірно, процвітатимуть у цьому новому освітньому ландшафті. Важливо знайти баланс, за якого ШІ покращує і підтримує, а не порушує процес навчання.

Детальніше: https://is.gd/MS4KEA, https://is.gd/vA2YSB

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2023-10-31
Share
ЩО ПОТРІБНО ЗНАТИ ПРО ПЛАГІАТ ПІД ЧАС НАВЧАННЯ В ЄВРОПІ

ЩО ПОТРІБНО ЗНАТИ ПРО ПЛАГІАТ ПІД ЧАС НАВЧАННЯ В ЄВРОПІ

На сайті Європейської Комісії у розділі «Європейський освітній простір. Якісна освіта та навчання для всіх» представлена публікація «Що потрібно знати про плагіат під час навчання в Європі».

На сайті Європейської Комісії у розділі «Європейський освітній простір. Якісна освіта та навчання для всіх» представлена публікація «Що потрібно знати про плагіат під час навчання в Європі».

У ній розглядаються основні поняття плагіату, його вплив на навчання та як правильно цитувати джерела, щоб зберегти академічну доброчесність. Зазначається, що плагіат – це використання чужої роботи або ідей без належної згадки про авторство. Багато європейських університетів мають суворі визначення та політику і, щоб уникнути потенційних проблем, необхідно заздалегідь ознайомитеся з ними. Плагіат може набувати різних форм: від копіювання та вставки тексту безпосередньо з джерела до перефразування без цитування. Наслідками плагіату можуть бути: невиконання завдання, не складання іспиту або відрахування. Крім того, це може зіпсувати академічну успішність і вплинути на майбутні кар’єрні перспективи. Щоб уникнути плагіату необхідно дотримуватись загальних правил: цитувати джерела правильно – завжди вказувати автора, точно цитуючи джерела, і дотримуватися правил цитування університету; використовувати інструменти для виявлення плагіату – багато установ надають доступ до програмного забезпечення для виявлення плагіату, ці інструменти можуть допомогти виявити ненавмисні випадки плагіату і своєчасно виправити їх; зрозуміти перефразування – використовуючи чужі ідеї чи слова, обов’язково висловлювати їх своїми словами та цитувати; почати свої дослідження та написання роботи слід заздалегідь – поспіх може призвести до плагіату; використовувати інструменти штучного інтелекту – перевірити позицію університету щодо використання інструментів штучного інтелекту, таких як ChatGPT, та того, як його цитувати; отримати допомогу коли знадобиться – якщо не знаєте, як правильно цитувати чи перефразувати, порадьтеся з професорами чи університетськими письменницькими центрами.

Детальніше: https://is.gd/EFsl6N

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_EC #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Освітянам_новини

2023-10-31
Share
ОЕСР: ХІРОСІМСЬКИЙ ПРОЦЕС G7 ЩОДО ГЕНЕРАТИВНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

ОЕСР: ХІРОСІМСЬКИЙ ПРОЦЕС G7 ЩОДО ГЕНЕРАТИВНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Організація економічного співробітництва та розвитку оприлюднила книгу «Хіросімський процес G7 щодо генеративного штучного інтелекту (AI): на шляху до спільного розуміння G7 щодо генеративного ШІ», підготовлену Директоратом з науки, технологій та інновацій ОЕСР.

Організація економічного співробітництва та розвитку оприлюднила книгу «Хіросімський процес G7 щодо генеративного штучного інтелекту (AI): на шляху до спільного розуміння G7 щодо генеративного ШІ», підготовлену Директоратом з науки, технологій та інновацій ОЕСР.

У ній наголошується, що генеративний ШІ швидко увійшов у суспільну свідомість і все частіше присутній у повсякденних розмовах людей в усьому світі. Кількість новинних статей і твітів, пов’язаних з генеративним ШІ, зросла у вісім разів лише за шість місяців. Зростання досліджень у галузі генеративного ШІ, включно з розробкою його відкритого коду, передувало сплеску інвестицій. Широка обізнаність і швидке освоєння генеративного ШІ стали можливими завдяки стабільному, поступовому прогресу як у дослідженнях, так і в розробці коду. Фундаментальні інновації, такі як «Трансформери архітектури, внесок спільноти з відкритим вихідним кодом», а також покращення обчислювальних потужностей проклали шлях до поширення великих мовних моделей, а також інших типів генеративних моделей ШІ. У роботі зазначається, що лідери G7 визначили теми для обговорення в рамках Хіросімського процесу і закликали до якнайшвидшого підбиття підсумків можливостей і проблем, пов’язаних із генеративним ШІ. У ній представлені результати анкетування, проведеного на підтримку підготовки підсумків для обговорення загальних пріоритетів політики G7 щодо генеративного ШІ. Також представлено короткий огляд розвитку генеративного ШІ з плином часу і в різних країнах. Звіт і результати анкетування слід сприймати як короткий огляд: вони свідчать про тенденції, виявлені влітку 2023 року в галузі технологій, що швидко розвиваються. Звіт допоміг в інформаційному забезпеченні та структуруванні дискусій у рамках Хіросімського процесу МА G7. Документ був підготовлений ОЕСР для Японії, яка головує в G7 у 2023 році..

Детальніше: https://is.gd/vRNhNshttps://is.gd/tD5Bsc

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект

2023-10-23
Share
ОЕСР: НОВІ ТЕНДЕНЦІЇ ПОПИТУ НА НАВИЧКИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В 14 КРАЇНАХ ОЕСР

ОЕСР: НОВІ ТЕНДЕНЦІЇ ПОПИТУ НА НАВИЧКИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В 14 КРАЇНАХ ОЕСР

Організація економічного співробітництва та розвитку оприлюднила звіт «Нові тенденції попиту на навички штучного інтелекту в 14 країнах ОЕСР» із серії «Документи OECD зі штучного інтелекту».

Організація економічного співробітництва та розвитку оприлюднила звіт «Нові тенденції попиту на навички штучного інтелекту в 14 країнах ОЕСР» із серії «Документи OECD зі штучного інтелекту».

У ньому наголошується, що штучний інтелект швидко змінює економіку та суспільство. Він все більше проникає у продукти та послуги, якими споживачі користуються щодня, і може допомогти у вирішенні суспільних проблем, таких як зміна клімату чи доступ до медичної допомоги, водночас створюючи виклики як для урядів, так і для громадян. Незважаючи на трансформаційний потенціал ШІ для підвищення ефективності та інноваційного розвитку, якщо його не контролювати, це викликає занепокоєння, яке підкреслює важливість того, щоб людський фактор був на першому плані в управлінні цими досягненнями. Звіт зосереджено на людському факторі, що стоїть за ШІ, досліджуючи останні тенденції попиту на навички, пов’язані зі штучним інтелектом, у різних країнах і використовує вичерпну інформацію з онлайн-розміщень вакансій, надану Lightcast1 за період 2019-22 років. Ці дані об’єднують інформацію 14 країн ОЕСР, доступних окремих англомовних (Австралія, Канада, Нова Зеландія, США, Велика Британія) та європейських (Австрія, Бельгія, Франція, Німеччина, Італія, Нідерланди, Іспанія, Франція, Швеція, Швейцарія) країн. Встановлено, що, незважаючи на швидке зростання попиту на навички штучного інтелекту, онлайн-вакансії, пов’язані зі штучним інтелектом, становили менш ніж 1% усіх вакансій і переважно були знайдені в таких секторах, як ІКТ і професійні послуги. Навички, пов’язані з машинним навчанням, були найбільш затребуваними. Частина дослідження, орієнтована на США, показує постійний попит на соціально-емоційні, базові та технічні навички серед усіх роботодавців, що займаються штучним інтелектом. Однак провідні фірми, які розмістили найбільше вакансій у сфері ШІ, продемонстрували вищий попит на спеціалістів у сфері ШІ, які поєднують технічні знання з лідерськими, інноваційними та навичками розв’язання проблем, що підкреслює важливість цих компетенцій у сфері ШІ.

Детальніше: https://is.gd/G2QwwR, https://is.gd/aTlbCQ, https://doi.org/10.1787/7c691b9a-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект

2023-10-18
Share
ДОЛАЮЧИ АКАДЕМІЧНІ БАР’ЄРИ: МОВНІ МОДЕЛІ ТА МАЙБУТНЄ ПОШУКУ

ДОЛАЮЧИ АКАДЕМІЧНІ БАР’ЄРИ: МОВНІ МОДЕЛІ ТА МАЙБУТНЄ ПОШУКУ

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Адріана Раудашль «Долаючи академічні бар’єри: мовні моделі та майбутнє пошуку».

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Адріана Раудашль «Долаючи академічні бар’єри: мовні моделі та майбутнє пошуку».

У ній наголошується, що істинний потенціал генеративного ШІ та великих мовних моделей залишається недостатньо вивченим у наукових колах. Ці технології можуть запропонувати більше, ніж просто відповіді. Автор аналізує: як ідеї, які вони пропонують, можуть революціонізувати академічний пошук і відкриття. У сьогоднішньому академічному світі, що швидко змінюється, вчені стикаються з безліччю дослідницьких статей, тому їм потрібні інструменти пошуку, здатні виконувати більше функцій, ніж просто пошук документів. Майбутнє пошуку – це не тільки пошук; а й отримання глибокої інформації, яка допоможе вченим використовувати величезну кількість знань. Elsevier працює з академічною спільнотою над створенням пошукових систем, що відповідають науковим потребам. У поєднанні з надійними академічними базами даних ці моделі перетворюються на передові механізми знань. Вони можуть аналізувати величезні бази даних, встановлювати зв’язки між розрізненими галузями і навіть пропонувати нові напрямки досліджень. Таким чином, вони не просто знаходять інформацію, а й допомагають зрозуміти її ширший контекст і значення, розкриваючи весь потенціал академічних ресурсів. В якості прикладу Адріана Раудашль наводить Bing ChatGPT від Microsoft, який демонструє вражаюче застосування LLM у пошуку, та практичні способи використання великих мовних моделей для роздумів: ставки не можуть бути вищими – у міру розширення знань дослідники повинні звузити сферу своєї діяльності й оволодіти зростаючою спеціалізованою мовою своїх галузей; обмеження великих мовних моделей для академічних досліджень – важливо зазначити, що, хоча програми LLM пропонують багато, вони не є панацеєю. LLM призначені для створення тексту, а не для створення фактичних тверджень, часто званих «галюцинаціями». По-друге, ці моделі обмежені даними, на яких вони навчалися, а це означає, що їхні «знання» можуть швидко застаріти, особливо в дисциплінах, що швидко розвиваються. На думку автора, LLM являють собою перший значний прогрес у сфері пошуку і відкриттів за останні десятиліття. LLM дозволить вийти за рамки простого спогаду, сприяючи контекстуальному розумінню та інноваційним відкриттям. Отже, метою має бути не просто створення більш досконалих пошукових систем, а й створення більш інтелектуальних, інтуїтивно зрозумілих інструментів, які збагачують пошук знань.

Детальніше: https://is.gd/OOpqyf, https://is.gd/hY7nKE

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2023-10-16
Share
ОЕСР: ПОЧАТКОВІ ПОЛІТИЧНІ МІРКУВАННЯ ЩОДО ГЕНЕРАТИВНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

ОЕСР: ПОЧАТКОВІ ПОЛІТИЧНІ МІРКУВАННЯ ЩОДО ГЕНЕРАТИВНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Організація економічного співробітництва та розвитку оприлюднила звіт «Початкові політичні міркування щодо генеративного штучного інтелекту» із серії «Документи ОЕСР зі штучного інтелекту».

Організація економічного співробітництва та розвитку оприлюднила звіт «Початкові політичні міркування щодо генеративного штучного інтелекту» із серії «Документи ОЕСР зі штучного інтелекту».

У ньому наголошується, що генеративний штучний інтелект створює новий контент у відповідь на виклики, пропонуючи трансформаційний потенціал у багатьох секторах, таких як освіта, охорона здоров’я, наукові дослідження та розваги. Однак ці технології також створюють критичні соціальні та політичні проблеми, з якими можуть зіткнутися політики: потенційні зрушення на ринках праці, невизначеність у сфері авторського права і ризик, пов’язаний зі збереженням соціальних упереджень і можливістю зловживання при створенні дезінформації та маніпуляційного контенту. Наслідки можуть стосуватися поширення неправдивої та дезінформації, увічнення дискримінації, спотворення суспільного дискурсу і ринків, а також підбурювання до насильства. Уряди усвідомлюють перетворювальний вплив генеративного штучного інтелекту й активно працюють над вирішенням цих проблем. Документ був підготовлений на основі аналізу та пропозицій Робочої групи ОЕСР з управління штучним інтелектом (AIGO), представників бізнесу в ОЕСР (BIAC), Європейської комісії та Японії.

Детальніше: https://is.gd/iGMOCx, https://is.gd/QrInD1, https://doi.org/10.1787/fae2d1e6-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект

2023-10-11
Share
РЕГУЛЮВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В УКРАЇНІ

РЕГУЛЮВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В УКРАЇНІ

Міністерство цифрової трансформації України презентувало Дорожню карту з регулювання штучного інтелекту в Україні.

Міністерство цифрової трансформації України презентувало Дорожню карту з регулювання штучного інтелекту в Україні.

В розробленому документі описується підхід держави до регулювання штучного інтелекту, який сприятиме усуненню ризиків та розвитку його в інтересах держави, бізнесу й громадян. Дорожня карта допоможе українським компаніям підготуватися до ухвалення закону-аналога AI Act Європейського Союзу, а громадянам – навчитися захищати себе від ризиків ШІ. В основі впровадження регулювання штучного інтелекту лежить bottom-up підхід, який передбачає рух від меншого до більшого: спочатку надаються бізнесу інструменти для підготовки до майбутніх вимог, а після цього буде ухвалено закон. Переваги підходу, передбаченого дорожньою картою: українські компанії співпрацюватимуть з міжнародними партнерами завдяки правовому режиму, ідентичному з ЄС; кожна людина в Україні зможе захистити свої права в цифровому просторі; залучення міжнародних інвестицій в АІ-напрям; існуватиме безпечне середовище, де захищають права людини. Підхід враховує інтереси всіх ключових стейкхолдерів і дає змогу знайти баланс між інтересами бізнесу та захистом прав громадян.

Детальніше: https://is.gd/EHaKU7, https://is.gd/hJ3cFQ, https://is.gd/kjzYdp

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2023-10-10
Share