Արհեստական բանականությունը (ԱԲ) զգալի ազդեցություն է ունեցել բոլոր արդյունաբերությունների վրա, սակայն Միացյալ Նահանգները չունի համապարփակ երկրացանցային կանոններ այն մասին, թե ինչպես ընկերությունները մշակեն անձնական տեղեկությունները ԱԲ-ի զարգացման և օգտագործման համար: Եվրոպական միությունը սակայն, ընդունել է համալիր օրենքներ տվյալների կառավարություն վերահսկելու համար, ինչպես օրինակ Ընդհանուր տվյալների պաշտպանության կանոնակարգը, Թվային ծառայությունների ակտը և արհեստական ինտելեկտի ակտը: Իսկ Միացյալ Նահանգները դեռ պետք է հավատարիմ լինի նոր կանոններին՝ գաղտնիության պահպանման և ԱԲ-ի օգտագործմամբ վերահսկողությունը կանոնակարգելու համար: ԱԲ-ի զարգացումը և օգտագործումը ստեղծում է գաղտնիության ռիսկեր՝ ալգորիթմների ուսուցման համար մեծ քանակի անձնական և ոչ անձնական տվյալների անհրաժեշտության պատճառով: Ալգորիթմները կարող են պարզել անձանց մասին մասնավոր տեղեկություններ՝ վերլուծելով կարծես թե անուղղակի տվյալներ, ինչը կարող է հանգեցնել տնտեսական, անվտանգության և հեղինակության վնասների: Միացյալ Նահանգները կնքել է որոշ քաղաքական գործողություններ՝ անդրադառնալու գաղտնիության ռիսկերին, ինչպիսիք են Անվտանգ, ապահով և վստահելի Արհեստական Ինտելեկտի զարգացման և օգտագործման գործադիր հրամանը։ Այնուամենայնիվ, անհրաժեշտ է դաշնային օրենսդրություն, որը պարտադրում է գաղտնիության պաշտպանությունը ազգային մակարդակով: Եվրոպական միությունը ընդունել է զգալի քայլեր՝ հասցեագրելու ԱԲ-ի հետ կապված գաղտնիության ռիսկերը, ներառյալ ԱԲ-ի ակտը, որը դասակարգում է ալգորիթմական համակարգերը ըստ նրանց վտանգի մակարդակի և սահմանում բարձր վտանգ մակարդակի համակարգերի սահմանափակումները: GDPR-ն և Թվային ծառայությունների ակտը նաև տալիս են անձանց ավտոմատացված որոշումների կայացումից դուրս գալու իրավունքներ և պահանջում տվյալների մշակման թափանցիկություն։ Ընդհանուր առմամբ, Եվրոպական միության և Միացյալ Նահանգների համար կան հնարավորություններ համահունչ կարգավորումների մշակման համար, և դաշնային օրենսդրությունը պետք է առաջնահերթություն դնի ԱԲ մշակողների և օգտագործողների պարտականությունների վրա՝ գաղտնիության ռիսկերին նվազեցնելու՝՝, թափանցիկության պահանջմունքներ սահմանելու վրա, ԱԲ օգտագործմամբ վերահսկողության ընդունելի կիրառությունները սահմանելու, ինչպես նաև անձանց իրավունքներ տալու ավտոմատացված որոշումների կայացումից դուրս գալու համար:

Տեխնոլոգիայի առաջընթացը հեշտացրել է ստեղծագործական գործերի գեներացման և պատճենման գործընթացը, բարձրացնելով մտավոր սեփականության (MS) իրավունքների շուրջ մտահոգությունները: Գեներատիվ ԱԲ համակարգերը, չհավաքելով բովանդակություն փոշուց, գեներացնում են նոր արդյունքներ՝ կոլաժելով և վերամիավորելով ուսուցման տվյալները: Խնդիրը ի հայտ է գալիս, երբ այս տվյալները ներառում են հեղինակային իրավունքով պաշտպանված նյութեր, առաջացնելով հնարավոր MS սխալներ: Բացի այդ, տվյալների վերականգնողական ոճը հաճախ արտադրում է արդյունքներ, որոնք շատ նման են ուսուցման տվյալներին, ապաքաղաքում են սահմանները օրիգինալ և պատճենված ստեղծագործությունների միջև: Քանի որ ԱԲ հնարավորությունները աճում են, անհրաժեշտ է առաձգական մոտեցում MS օրենքների հանդեպ՝ այս բարդությունները պարզելու համար: Մտավոր սեփականության հասկացությունն ինքը մարտահրավեր է ենթարկվում, քանի որ ԱԲ դարձնում է մարդու և մեքենայի ստեղծագործության սահմանները անցյալյան: Համաշխարհային մտավոր սեփականության կազմակերպությունները տատանում են ԱԲ գեներացված գործերի համար MS պաշտպանություն տրամադրելու հարցում՝ պահանջելով ավելի մեծ մարդու ներգրավում: Սակայն թիվի մեջ ԱԲ-ին կցվող առօրյա գործունեությունները, մարդու ներդրումները առանձնացնելը մեքենայի գեներացված արդյունքներից դառնում է ավելի ու ավելի դժվար: Ապագան տալիս է հարցեր MS-ի արդիականության և այն հարցի մասին՝ արդյոք այն կմնա չգույքային մի աշխարհում, որը լի է ԱԲ գեներացված արդյունքերով: Քննելով բալանսավորված մոտեցում, որը կպատվի առկա MS իրավունքները և կառաջարկի նորարարությունը, կարևոր է: Մտավոր սեփականության մասին արդի հասկացությունը շարունակում է մնալ իր վաղ փուլերում:

218-ամյա ընկերությունը՝ Colgate-Palmolive-ը, կիրառել է նոր մտածողություն մատակարարման շղթայի տեխնոլոգիաների, ներառյալ ԱՌՀ-ի վերաբերյալ։ Ընկերությունը շեշտադրում է գործնականությունն ու մասշտաբայնությանը ԱՌՀ-ի ներդրումը մատակարարման շղթայի տրանսֆորմացիայի մեջ։ Չնայած ԱՌՀ-ը դիտվում է կենսական նշանակության համար, շտապող ներդրումները առանց հստակ պլանի կարող են քիչ առաջընթաց տալ։ Colgate-ը օգտագործել է ԱՌՀ-ի կիրառությունը արտադրական որակի, կանխատեսող պահպանման և ԱՌՀ-ի որոշողական աջակցության գործիքների համար՝ լրացման պլանավորման համար։ Ընկերությունը նաև կիրառում է գեներատիվ ԱՌՀ՝ էլեկտրոնային առևտրի հաճախորդների ճամփորդությունը բարելավելու համար։ Այս նախաձեռնությունները մասշտաբով կիրառելով ողջ բիզնեսում՝ Colgate-ը նպատակ ունի ստեղծել էական կորպորատիվ արժեք։ Ներդրողները դիտում են ԱՌՀ-ը որպես տեխնոլոգիա, որը կարող է բացահայտել անսահմանափակ հնարավորություններ՝ հանդիալ ավելացված կորպորատիվ արժեք։ Colgate-ի արժեթղթերի գինը օգվել է այս ԱՌՀ սպասումներից։ Չնայած այն որգընի հնության արդյունաբերությունում, Colgate-ը շեշտադրում է կայունության և նորարարության հավասարակշռությունը՝ ինտեգրելով տեխնոլոգիան, կայունությունը և կազմակերպական ռազմավարությունը շարունակական աճ համար։ Ընկերությունը ստեղծել է նաև մատակարարման, պահանջարկի և էլեկտրոնային առևտրի գծով ավագ փոխնախագահի դեր՝ հասնելու համար մատակարարման շղթայի վերջնական մոտեցմանը։ Colgate-ի ավտոմատացման ռազմավարությունը կենտրոնանում է ինչպես գործարանի մակարդակի, այնպես էլ համակարգի մակարդակի չափանիշների վրա՝ ամբողջ ընկերության համար շահավետություն ապահովելու համար։ Հետևողական կատարման և ԱՌՀ-ի վրա կենտրոնացածությունը նպաստում է Colgate-ի հաջողությանը։

OpenAI-ն այսօր հայտարարություն արեց իրենց նոր, ցածր գնի «մինի» մոդելի մասին, որը նպատակ ունի բարձրացնել արհեստական ինտելեկտի մատչելիությունը ավելի շատ ընկերությունների և ծրագրերի համար։ Նոր մեկնարկած մոդելը՝ GPT-4o mini-ն, ապահովում է ավելի բարձր աշխատանքային կատարողականություն, այն դեպքում, երբ 60 տոկոսով ավելի էժան է OpenAI-ի նախորդ մատչելի մոդելի համեմատ։ Այս քայլը OpenAI-ի կողմից ունի երկու նպատակ։ Նախ՝ այն համահունչ է նրանց նպատակին՝ դարձնել AI-ն հասանելի ավելի լայն հանրությանը։ Երկրորդ՝ դա ցույց է տալիս AI ամպամած ծառայություն մատողների միջև ավելացող մրցակցությունը և աճող հետաքրքրությունը փոքր և ազատ աղբյուրի AI մոդելների նկատմամբ։ Meta-ն նույնպես ակնկալվում է առաջիկայում ներկայացնել իրենց սեփական նշանակալի անվճար առաջարկը՝ Llama 3-ը։ OpenAI-ում նոր մոդելի համար պատասխանատու արտադրանքի մենեջեր Օլիվիե Գոդեմենթը նշում է, որ ցածր արժեքով ինտելեկտ տրամադրելը շատ արդյունավետ միջոց է՝ իրենց նպատակին հասնելու համար՝ ապահով և ներառական AI կառուցել և տարածել։ OpenAI-ին հաջողվեց մշակել այս ավելի մատչելի առաջարկը՝ բարելավելով մոդելի ճարտարապետությունը, թանկացման տվյալները և ուսուցման գործընթացը։ OpenAI-ի տվյալներով, GPT-4o mini-ն գերազանցում է շուկայում առկա այլ նմանատիպ «փոքր» մոդելներին տարբեր ընդհանուր չափանիշներում։ OpenAI-ն հաստատել է ուժեղ ներկայություն ամպային AI շուկայում՝ ChatGPT-ի տպավորիչ կարողությունների շնորհիվ։ Արտաքին օգտատերերը կարող են վճարի դիմաց մուտք գործել լեզվական մեծ մոդելի, որը հիմք է ChatGPT-ի՝ GPT-4o-ին։ OpenAI-ն նույնպես առաջարկում է ավելի քիչ հզոր մոդել՝ GPT-3

ChatGPT-ն և այլ chatbot-ներ տպավորիչ են իրենց պատասխաններ տրամադրելու ունակությամբ, բայց նրանք կարող են նաև ծնել անիրատեսական կամ անիմաստ պատասխաններ։ Այս մեքենայական ուսուցման համակարգերը հիմնովին սև արկղեր են, և ոչ ոք ճշգրիտ չգիտի, թե ինչպես նրանք հասնում են իրենց պատասխաններին։ Չնայած այս առեղծվածին, համակարգչային գիտնական Եջին Չոյը քննարկում է chatbots-ի և մեծ լեզվաբառարանների (LLM-ների) կարողություններն ու սահմանափակումները ներկայացնող Ստիվեն Ստրոգացի հետ։ Նրանք խորհում են արդյոք այս համակարգերը իսկապես հասկանում են աշխարհն ու իրենց պատասխանած հարցերը։ Չոյը նշում է, որ մեծ լեզվաբառարանները կարող են ճշմարիտ ընդօրինակել մարդկային բանականությունը, բայց նրանք չունեն ընդհանրական գիտակցություն և կարող են կատարել զվարճալի սխալներ։ Նրանք նաև քննարկում են այս մոդելների ուսուցման դժվարությունները և ԱԲ ուսումնասիրման միջառարկայական բնույթը։ Չոյը ընդգծում է տվյալքների և տեխնիկաների թափանցիկության կարևորությունը և քննարկում է ԱԲ հնարավոր վտանգները, ինչպիսիք են ապատեղեկատվությունը և ԱԲ-ի ստեղծած բովանդակության շահագործումը։ Նրանք եզրափակում են ԱԲ գրագիտության կարիքն ու կառավարությունների և համայնքների ավելի մեծ ներգրավվածությունը ԱԲ քաղաքականությունների ձևավորման գործում։ Ընդհանուր առմամբ, խոսակցությունը անդրադառնում է chatbots-ի և մեծ լեզվաբառարանների հետ կապված հետաքրքրաշարժ առաջխաղացումների և հնարավոր ռիսկերի վրա:

Երկրների և ընկերությունների կողմից տրված կլիմայի խոստումներն միշտ պատվել չեն, ինչը հանգեցնում է շարունակվող գլոբալ տաքացման: Թափանցիկության պակասը նպաստում է այս խնդրին: Այնուամենայնիվ, տեխնոլոգիան ապահովում է գործիքներ, որոնք թույլ են տալիս մեզ իրական ժամանակում վերահսկել կլիմայական գործունեությունը: Օրինակ, արբանյակներից և արհեստական ինտելեկտից ստացված տվյալները ցույց են տալիս, որ նավթագազային արտադրողների կողմից հաղորդվող մեթանի արտանետումները զգալիորեն պակաս են, քան իրական քանակը: Երկրի դիտարկման տեխնոլոգիան նույնպես բացահայտում է անտառների պահպանության նախագծերի արդյունավետությունը, որոնք ֆինանսավորվում են կամավոր ածխածնի շուկայի կողմից: Չնայած թերահավատությանը, այս նախագծերի մեծ մասը հաջողությամբ նվազեցնում են անտառահատումների մակարդակը: Մյուս կողմից, տեխնոլոգիան բացահայտում է, որ Գլոբալ Մեթանի Խոստման ստորագրողներից քչերն են կատարում իրենց պարտականությունը՝ նվազեցնել մեթանի արտանետումները: Սա ենթադրում է, որ նման խոստումները դիտվում են որպես ընտրովի, ինչը խարխլում է կլիմայական պարտավորությունները: Կլիմայական գործողությունները պետք է առաջնահերթ լինեն, անկախ քաղաքական վեճերից, ապահովելու համար անվտանգ ապագա: Հաջորդ COP կոնֆերանսում խոստումները պետք է լինեն ամուր, կայուն և անկախ արտաքին հանգամանքներից:

Հաջորդ ամիս, ԵՄ-ն կներկայացնի իր հեղափոխական ԱՄ օրենսդրությունը՝ ԵՄ Արտաքին Հետախուզական Արհեստական Բանականության Օրենքը, որը նպատակ ունի կարգավորել ԱՄ-ը՝ քաղաքացիների պաշտպանությունն ապահովելով հնարավոր վնասներից: Թեև ԵՄ օրենսդիրները հիմնականում մտահոգված են սպառողների անվտանգության և խորը կեղծիքների տարածման մասին, տեխնոլոգիական արդյունաբերությունը քննադատում է օրենսդրությունը, կոչելով այն անավարտ և խոչընդոտող: Օրենքը դասակարգում է ԱՄ-ը տարբեր ռիսկային կարգերի և առաջադրում տարբեր կարգավորումներ, ինչպիսիք են նվազագույն ռիսկերով օգտագործումները, օրինակ վիդեոխաղերը, որոնք ազատվված են կարգավորումից: Բարձր ռիսկային կիրառումները, ինչպես բիոմետրիկ նույնականացումը և հանրային ծառայության համակարգերը, կհանդիպեն խստացված կարգավորումների: Օրենսդրությունը նաև արգելում է ԱՄ համակարգերը, որոնք սպառնում են քաղաքացիների իրավունքներին, օրինակ նրանց, որոնք օգտագործվում են խաբեության կամ պրոֆիլավորման համար: Կանոնները մարտհրավերներ են դիմել գեներատիվ ԱՄ մոդելների առաջացման պատճառով, և քննադատները պնդում են, որ օրենսդրությունը հստակ չէ, հատկապես հեղինակային իրավունքի և բովանդակության պատասխանատվության առումով: Համապատասխանության ծախսերը և փոքր ընկերությունների վրա հնարավոր ազդեցությունը նույնպես մտահոգություններ են: Տեխնոլոգիական ընկերություններն ունեն մինչև 2023 թվականի փետրվարը՝ «անթույլատրելի ռիսկեր» կանոններին համապատասխանելու համար, այլապես նրանք կկանգնեն մեծ տուգանքների: Լրացուցիչ երկրորդական օրենսդրություն անհրաժեշտ է՝ իրականացմման մանրամասները ներկայացնելու համար՝ նեղ ժամկետում: