En este artículo especial, Kim Peretti, socia de Alston & Bird y colíder de los equipos de Seguridad Nacional y Delitos Digitales y Privacidad, Cibernética y Estrategia de Datos de la firma, sugiere que dada la gran cantidad de datos que ingresan a la inteligencia artificial, es No sorprende que las leyes de protección de datos estén a la vanguardia de la regulación de la IA. Peretti rastrea las implicaciones legales de la IA en su función en Alston & Bird. La forma en que las leyes de protección de datos gobiernan la inteligencia artificial es lo más importante para ella, ya que recientemente habló sobre el tema en el Instituto Nacional de Inteligencia Artificial y Robótica de la Sección de Leyes de Ciencia y Tecnología de la ABA en 2002.
2023 promete marcar el comienzo de una nueva ola de mandatos inmediatos de IA para las organizaciones, ya que varias nuevas leyes estatales de privacidad imponen requisitos de nivel de GDPR en la toma de decisiones automatizada, una de las aplicaciones más comunes de IA. Las organizaciones, sin embargo, también deben comenzar a considerar los impactos de los desarrollos regulatorios internacionales y federales de EE. UU. recientemente promulgados y pendientes. Por ejemplo, la nueva regulación china que rige el uso de algoritmos por parte de las empresas en los sistemas de recomendación en línea entró en vigencia en marzo de 2022 y requiere que las empresas sean transparentes sobre los propósitos de un algoritmo, se adhieran a las pautas de valor tradicionales y prevengan activamente la difusión de información dañina o información ilegal. El reglamento también impone requisitos de notificación y exclusión voluntaria cuando se usa inteligencia artificial para dirigirse a los usuarios y prohíbe el uso de algoritmos que usan datos personales para ofrecer diferentes precios a los consumidores. En Europa, la ley de IA propuesta, presentada por primera vez por la Comisión en 2021, se basaría en estos temas a través de un marco integral de IA que llevaría el marco a un panorama regulatorio opaco mediante el desarrollo de un enfoque basado en el riesgo. Esperamos que estas regulaciones preparen el escenario para que las empresas globales integren la IA en el futuro.
En los EE. UU., vimos un atisbo de las prioridades de aplicación de la FTC con respecto a la IA cuando la FTC emitió un Aviso de regla propuesta (ANPR) el 22 de agosto de 2022, solicitando comentarios públicos sobre la necesidad de nuevas reglas para abordar los daños resultantes. de vigilancia comercial y prácticas laxas de seguridad de datos. El ANPR marca un cambio intencional hacia un marco regulatorio más holístico que aborda el error algorítmico, el engaño, la manipulación de datos y otros abusos. La FTC ha reconocido que su actual enfoque de cumplimiento puede no ser suficiente para combatir estos abusos sin una regulación afirmativa. Si bien es difícil predecir cómo serán estas nuevas reglas, la FTC claramente explorará las posibilidades de regulación desde todos los ángulos. Esto puede incluir un conjunto de estándares para protegerse contra errores algorítmicos, nuevas reglas para regir la vigilancia corporativa y requisitos de divulgación granulares con respecto a los mecanismos de IA y el impacto socioeconómico. La ANPR también sugiere que la toma de decisiones automatizada y las actividades de creación de perfiles podrían prohibirse por completo en algunas industrias, y considera si otras agencias federales deberían incluirse en el desarrollo de un marco integral.
Si bien los enfoques regulatorios varían a nivel estatal, federal y nacional, existen temas comunes en todos los enfoques que pueden guiar los esfuerzos de cumplimiento. Las empresas que desarrollan, implementan o usan sistemas de IA deben: (1) evaluar sus dependencias actuales y futuras de la IA y crear políticas que rijan la integridad, precisión, transparencia de los conjuntos de datos, riesgos previsibles e impactos sociales, con un monitoreo adecuado para asegurar que los sistemas de IA no conduzcan a resultados dispares e injustos; (2) desarrollar una comprensión sólida de la mecánica del sistema de IA y estar preparado para proporcionar explicaciones detalladas a los reguladores y consultas de los consumidores con respecto a la lógica involucrada; y (3) determinar si los procesos más tradicionales serían un mejor enfoque para la IA después de realizar un análisis de costo-beneficio.
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