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然而正如一位律师所评论的那样信息技术法下的这些现有定义在应用于人工智能系统时过于狭隘。这导致了关于哪些市场参与者需要遵守规则的混淆因为生成式人工智能系统可能不完全属于出版商或中介的管辖范围。建议基于以上分析我们建议如下政府应明确监管目标其中任何拟议的干预措施都应与特定的市场失灵相对应。政策制定者不应监管底层技术本身而应关注独立问题例如深度伪造和人。法律必须明确这些法规适用于谁以及何时可以追究责任。例如必须更新信息技术法下的现有平台分类和中介责任框架以反映人工智能价值链。

基于风险的人工智能监管方法基于风险的人工智能监管方法是最受欢迎的。尽管不同司法管辖区的实施情况各不相同但其核心目标是减轻对个人和社会的伤害。基于风险的方法也得到了印度政府高级官员的支持包括部长秘书和几家大型科 科特迪瓦 whatsapp 数据 同技公司。在当前的讨论中人们普遍倾向于将风险和伤害的概念混为一谈。两者之间存在一个关键区别。正如人工智能教父之一约书亚本吉奥教授领导的科学家小组在一份报告中解释的那样风险源自伤害发生的概率和伤害的严重程度。换句话说风险具有未来导向并且着眼于系统对人群的总体影响并试图通常引起争议地量化这些伤害。

因此正如一位法律专家所说人工智能监管应该以风险为基础而不是因为伤害已经发生就以伤害为基础。因此基于风险的监管方法中一项重要的工作是收集伤害证据以衡量和预测相关风险水平。接下来的问题是如何对这些风险进行分类。英国政府委托撰写的一份报告将人工智能风险分为三类恶意使用风险故障风险和系统性风险。风险也可以分为安全风险和基本权利风险两者之间有重叠。风险还可能因阶段例如在设计开发或部署期间范围系统性风险时间尺度短期中期或长期和风险来源投入与产出而异。