論文の概要: Sustainable AI Regulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00292v1
- Date: Thu, 1 Jun 2023 02:20:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 18:41:05.369827
- Title: Sustainable AI Regulation
- Title（参考訳）: 持続可能なAI規制
- Authors: Philipp Hacker
- Abstract要約: 論文は、AIとテクノロジーをより広く、より環境に持続可能なものにするためのロードマップを策定する。
AIをよりグリーンにする法的手段と、AI規制をより持続可能なものにするための方法だ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper suggests that AI regulation needs a shift from trustworthiness to
sustainability. With the carbon footprint of large generative AI models like
ChatGPT or GPT-4 adding urgency to this goal, the paper develops a roadmap to
make AI, and technology more broadly, environmentally sustainable. It explores
two key dimensions: legal instruments to make AI greener; and methods to render
AI regulation more sustainable. Concerning the former, transparency mechanisms,
such as the disclosure of the GHG footprint under Article 11 AI Act, could be a
first step. However, given the well-known limitations of disclosure, regulation
needs to go beyond transparency. Hence, I propose a mix of co-regulation
strategies; sustainability by design; restrictions on training data; and
consumption caps. This regulatory toolkit may then, in a second step, serve as
a blueprint for other information technologies and infrastructures facing
significant sustainability challenges due to their high GHG emissions, e.g.:
blockchain; metaverse applications; and data centers. The second dimension
consists in efforts to render AI regulation, and by implication the law itself,
more sustainable. Certain rights we have come to take for granted, such as the
right to erasure (Article 17 GDPR), may have to be limited due to
sustainability considerations. For example, the subjective right to erasure, in
some situations, has to be balanced against the collective interest in
mitigating climate change. The paper formulates guidelines to strike this
balance equitably, discusses specific use cases, and identifies doctrinal legal
methods for incorporating such a "sustainability limitation" into existing
(e.g., Art. 17(3) GDPR) and future law (e.g., AI Act). Ultimately, law,
computer science and sustainability studies need to team up to effectively
address the dual large-scale transformations of digitization and
sustainability.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,AI規制が信頼性から持続可能性へのシフトを必要とすることを示唆する。
ChatGPTやGPT-4のような大規模な生成AIモデルの炭素フットプリントがこの目標に緊急性を加えることにより、この論文はAIとテクノロジーをより広く、環境に持続可能なものにするためのロードマップを開発する。
AIをよりグリーンにする法的手段と、AI規制をより持続可能なものにするための方法だ。
前者については、第11条のAI法に基づくGHGフットプリントの開示などの透明性メカニズムが第1ステップとなる可能性がある。
しかし、開示の既知の制限を考えると、規制は透明性を超える必要がある。
そこで本稿では,共規制戦略,設計による持続可能性,トレーニングデータに対する制約,消費キャップの混合を提案する。
この規制ツールキットは、第2段階として、ブロックチェーン、メタバースアプリケーション、データセンターなどの高いGHG排出量のために、サステナビリティの問題に直面している他の情報技術やインフラの青写真として機能する可能性がある。
第2の次元は、AI規制の実施と、法律自体をより持続可能なものにすることで構成される。
消去権(第17条GDPR)など、私たちが当然としてきた特定の権利は、持続可能性を考慮して制限されなければならない。
例えば、ある状況では、根絶する主観的な権利は、気候変動の緩和に対する集団的関心に対してバランスをとる必要がある。
この論文は、このバランスを公平に打つためのガイドラインを定式化し、特定のユースケースについて議論し、そのような「持続可能性制限」を既存の(例えば17条(3)GDPR)および将来の法(例えばAI法)に組み込む教義的な法的方法を特定する。
最終的に、法、計算機科学、持続可能性の研究は、デジタル化と持続可能性の2つの大規模変換を効果的に扱うために協力する必要がある。
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