Отчет по ИИ призывает к расширению доступа к наборам данных государственного сектора
В 125-страничном отчете под названием “Машинное обучение: сила и обещание машин, которые учатся на примерах”, опубликованном Королевским обществом, национальной академией наук Великобритании, высказывается аргумент в пользу расширения доступа к наборам данных государственного сектора для исследований в области машинного обучения. Отчет подготовлен рабочей группой, в состав которой входят исследователи из ведущих компаний, занимающихся разработкой ИИ, таких как Google DeepMind, Amazon и Uber.
В отчете подчеркиваются потенциальные преимущества открытых данных для развития ИИ, в том числе повышение производительности и экономического роста. Тем не менее, в нем также признаются опасения, связанные с использованием общедоступных данных, включая вопросы конфиденциальности и потенциальные преимущества для тех, кто получает ранний доступ.
Авторы отчета утверждают, что общедоступные данные должны быть “открыты по умолчанию” и структурированы таким образом, чтобы поддерживать “более широкое использование исследовательских данных”. Они рекомендуют внедрить новые открытые стандарты для данных и предлагают пересмотреть понятие “согласия” в контексте управления данными для облегчения более широкого доступа к данным.
В отчете особо упоминается ценность данных NHS как ключевого актива для машинного обучения. Однако в нем также отмечается спор, связанный с партнерством DeepMind по доступу к данным NHS, которое было согласовано без согласия пациентов.
Хотя в отчете признается возможность получения коммерческой выгоды от доступа к общедоступным данным, в нем избегается прямое обсуждение потенциала возникновения монополий. В отчете предлагается разработать “соответствующие механизмы контроля доступа” для достижения баланса между общественными интересами и соображениями конфиденциальности.
В целом, отчет подчеркивает важность открытых данных для развития ИИ, одновременно признавая необходимость ответственного управления данными.
