مشروع قانون الجمعية لعام 2013: الذكاء الاصطناعي التوليدي: شفافية بيانات التدريب

مؤلف

صدف أيوب تشودري

Data Privacy محلل في Securiti

CIPP/US

استمع إلى المحتوى

هذا المنشور متاح أيضاً باللغات التالية: English

تم توقيع مشروع قانون الجمعية العامة لولاية كاليفورنيا لعام 2013 (AB 2013) بشأن الذكاء الاصطناعي التوليدي: شفافية بيانات التدريب ليصبح قانونًا في 28 سبتمبر 2024، بعد أن وافق عليه مجلس الولاية ومجلس الشيوخ بالولاية.

يُدخل القانون متطلبات الشفافية لمطوري أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) . ويُلزم المطورين بالكشف علنًا عن معلومات حول البيانات المستخدمة لتدريب واختبار نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاصة بهم. وتُستثنى من هذه المتطلبات أنظمة وخدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي المستخدمة لأغراض تتعلق بالأمن القومي أو الشؤون العسكرية أو الدفاعية.

يتناول هذا القانون المخاوف التنظيمية والعامة المتزايدة بشأن تحيز النماذج، والخصوصية، وعوامل المساءلة الأخلاقية الأخرى. ولذلك، يُعدّ خطوة أولى حيوية في اتجاه يتطلب من المطورين مزيدًا من الشفافية بشأن عمليات تطوير البرمجيات الخلفية. ويساعد هذا القانون سكان كاليفورنيا على فهم كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، مع تعزيز الابتكار المسؤول.

تابع القراءة لمعرفة المزيد عن القانون بمزيد من التفصيل.

على من ينطبق القانون؟

ينطبق القانون على مطوري أنظمة أو خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي، أو الكيانات التي تُجري تعديلات جوهرية على هذه الأنظمة. ويشمل مصطلح "المطور" أي شخص أو شراكة أو وكالة حكومية (على مستوى الولاية أو المستوى المحلي) أو شركة تقوم بتصميم أو برمجة أو إنتاج أو إجراء تعديلات جوهرية على نظام أو خدمة ذكاء اصطناعي لاستخدامها من قِبل عامة الناس. ويُستثنى من تعريف عامة الناس ما يلي:

  • الكيانات التابعة هي الكيانات التي تسيطر، بشكل مباشر أو غير مباشر، عبر وسيط واحد أو أكثر، على كيان آخر، أو تخضع لسيطرته، أو تخضع لسيطرة مشتركة معه. وهذا يعني أن شرط نشر الوثائق العامة بموجب قانون AB 2013 لا ينطبق إلا عندما تُتاح أنظمة الذكاء الاصطناعي خارج الشبكة الداخلية أو التابعة للمنظمة.
  • أعضاء الطاقم الطبي في المستشفى.

إن عبارة "يعدلها بشكل جوهري" تعني إنشاء إصدار جديد أو إصدار جديد أو تحديث آخر لنظام أو خدمة الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يغير بشكل جوهري وظائفه أو أدائه، بما في ذلك نتائج إعادة التدريب أو الضبط الدقيق.

ما الذي ينظمه؟

ينظم القانون "الذكاء الاصطناعي التوليدي"، والذي يُعرَّف بأنه الذكاء الاصطناعي القادر على توليد محتوى اصطناعي مشتق، مثل النصوص والصور والفيديوهات والصوتيات، والذي يحاكي بنية وخصائص بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي. ويسري هذا التنظيم على الأنظمة أو الخدمات التي تم إصدارها في أو بعد 1 يناير 2022.

التزامات المطورين

يُطلب من المطورين نشر وثائق محددة حول بيانات التدريب على مواقعهم الإلكترونية العامة بحلول 1 يناير 2026 (أو قبل إجراء أي تعديلات جوهرية). يجب أن تتضمن هذه الوثائق ما يلي:

  • مصادر أو مالكي مجموعات البيانات.
  • وصف لكيفية توافق مجموعات البيانات مع الغرض المقصود من نظام الذكاء الاصطناعي.
  • عدد وأنواع نقاط البيانات في مجموعات البيانات.
  • سواء كانت مجموعات البيانات تحتوي على معلومات محمية بحقوق الطبع والنشر، أو العلامات التجارية، أو براءات الاختراع، أو معلومات متاحة للجمهور.
  • سواء قام المطور بشراء مجموعات البيانات أو ترخيصها.
  • سواء كانت مجموعات البيانات تتضمن "معلومات شخصية" أو "معلومات المستهلك المجمعة".
  • سواء قام المطور بتنظيف أو معالجة أو تعديل مجموعات البيانات والغرض المقصود من تلك الجهود فيما يتعلق بنظام أو خدمة الذكاء الاصطناعي؛
  • الفترة الزمنية لجمع البيانات وما إذا كان جمع البيانات مستمراً.
  • الفترة الزمنية التي تم خلالها جمع البيانات في مجموعات البيانات، بما في ذلك إشعار إذا كان جمع البيانات مستمراً.
  • معلومات حول توليد البيانات الاصطناعية، إن وجدت.

الإعفاءات

تُستثنى بعض أنظمة أو خدمات الذكاء الاصطناعي من متطلبات شفافية بيانات التدريب:

  • أنظمة أو خدمات الذكاء الاصطناعي المستخدمة حصراً لأغراض الأمن والنزاهة.
  • أنظمة أو خدمات الذكاء الاصطناعي المستخدمة لتشغيل الطائرات في المجال الجوي الوطني.
  • أنظمة أو خدمات الذكاء الاصطناعي المطورة لأغراض الأمن القومي أو العسكرية أو الدفاعية، متاحة فقط للكيانات الفيدرالية.

أهم النقاط الرئيسية

يُعدّ الاحتفاظ بسجلّ لمصدر البيانات أمرًا بالغ الأهمية للامتثال لقانون الجمعية لعام 2013، الذي يُلزم بالشفافية فيما يتعلق بمجموعات البيانات المستخدمة لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية. ومن خلال تتبّع مصدر مجموعات البيانات وملكيةها وتعديلاتها واستخدامها بدقة، تستطيع الشركات تلبية متطلبات القانون بالإفصاح عن كيفية دعم البيانات لوظائف الذكاء الاصطناعي، وما إذا كانت تحتوي على معلومات شخصية أو حساسة ، وما إذا كانت تُستخدم أي بيانات اصطناعية.

قم بتحليل هذه المقالة باستخدام الذكاء الاصطناعي

تظهر المطالبات في أدوات الذكاء الاصطناعي التابعة لجهات خارجية.
انضم إلى قائمتنا البريدية

احصل على أحدث المعلومات والتحديثات القانونية والمزيد مباشرةً في بريدك الإلكتروني



قصص أخرى قد تهمك
مقاطع فيديو
عرض المزيد
ريحان جليل، من شركة Veeam، يتحدث عن Agent Commander: theCUBE + NYSE Wired: قادة الأمن السيبراني
بعد استحواذ شركة Veeam على Securiti يمثل إطلاق برنامج Agent Commander خطوة هامة نحو مساعدة المؤسسات على تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي بثقة أكبر. في...
عرض المزيد
تخفيف مخاطر قائمة OWASP لأهم 10 مخاطر لتطبيقات ماجستير القانون 2025
أحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) تحولاً جذرياً في طريقة عمل الشركات وتوسعها ونموها. يوجد تطبيق للذكاء الاصطناعي لكل غرض، بدءاً من زيادة إنتاجية الموظفين وصولاً إلى تبسيط العمليات...
عرض المزيد
أفضل 6 DSPM حالات الاستخدام
مع ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، أصبحت البيانات أكثر ديناميكية. يتم توليد بيانات جديدة بوتيرة أسرع من أي وقت مضى، ونقلها إلى أنظمة وتطبيقات متنوعة...
عرض المزيد
قانون الخصوصية في كولورادو (CPA)
ما هو قانون خصوصية كولورادو؟ قانون خصوصية كولورادو هو قانون شامل لحماية الخصوصية، تم توقيعه في 7 يوليو 2021. وقد وضع معايير جديدة لحماية البيانات الشخصية...
عرض المزيد
Securiti لمساعد الطيار في البرمجيات كخدمة (SaaS)
تسريع اعتماد Copilot بأمان وثقة: تتطلع المؤسسات إلى اعتماد Microsoft 365 Copilot لزيادة الإنتاجية والكفاءة. ومع ذلك، تظل المخاوف الأمنية، مثل حماية البيانات...
عرض المزيد
أهم عشرة اعتبارات لاستخدام البيانات غير المهيكلة بأمان مع الذكاء الاصطناعي العام
نسبة مذهلة تصل إلى 90% من بيانات المؤسسات غير منظمة. وتُستخدم هذه البيانات بسرعة لتغذية تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد، مثل روبوتات الدردشة والبحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
عرض المزيد
جينكور للذكاء الاصطناعي: بناء أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة وعالية الجودة للمؤسسات في دقائق
مع تبني المؤسسات للذكاء الاصطناعي التوليدي، تواجه فرق البيانات والذكاء الاصطناعي العديد من العقبات: ربط مصادر البيانات غير المهيكلة والمهيكلة بشكل آمن، والحفاظ على الضوابط والحوكمة المناسبة،...
عرض المزيد
كيفية التعامل مع قانون حماية خصوصية المستهلك في كاليفورنيا: رؤى أساسية للشركات
ما هو قانون حقوق الخصوصية في كاليفورنيا (CPRA)؟ هو تشريع ولاية كاليفورنيا الذي يهدف إلى حماية خصوصية سكانها الرقمية. وقد دخل حيز التنفيذ في يناير...
عرض المزيد
التكيف مع التحول: الانتقال إلى معيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS) الإصدار 4.0
ما هو معيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS)؟ هو مجموعة من معايير الأمان لضمان المعالجة والتخزين الآمنين للبيانات، و...
عرض المزيد
تأمين البيانات والذكاء الاصطناعي: دليل إدارة الثقة والمخاطر والأمن (TRiSM)
أثارت المخاطر الأمنية المتزايدة للذكاء الاصطناعي قلق 48% من مسؤولي أمن المعلومات حول العالم. انضموا إلى هذه الجلسة الرئيسية للتعرف على دليل عملي لتمكين الثقة في الذكاء الاصطناعي، وإدارة المخاطر،...
أحدث
مكتب الذكاء الاصطناعي في أستراليا: لماذا تغفل عمليات التدقيق السنوية عن إمكانيات الذكاء الاصطناعي لديك؟ عرض المزيد
مكتب الذكاء الاصطناعي في أستراليا: لماذا تغفل عمليات التدقيق السنوية عن إمكانيات الذكاء الاصطناعي لديك؟
تخيل هذا السيناريو: سيناريو خيالي ولكنه معقول تماماً. تقضي أنظمة الذكاء الاصطناعي التابعة لمؤسسة مالية أسترالية ستة أشهر في الوصول إلى مستودع بيانات عملاء لم يسبق لأحد الوصول إليه...
عرض المزيد
كامل DSPM تصنيف الاحتياجات وسياقها
يُعد التصنيف إحدى الوظائف الأساسية لـ DSPM يتولى البرنامج معالجة البيانات، وعادةً ما يعمل بالتزامن مع عملية الاكتشاف، لأنهما يشكلان معًا...
ما هو نظام التحكم في الوصول؟ التعريف، الأنواع، والمكونات عرض المزيد
ما هو نظام التحكم في الوصول؟ التعريف، الأنواع، والمكونات
اكتشف ما هو نظام التحكم في الوصول، وكيف يعمل، وأنواعه، ومكوناته، وأهميته في ضمان الامتثال التنظيمي، وغير ذلك الكثير.
ما هو
جديد