人工智能法对关键基础设施的细线
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人工智能法对关键基础设施的细线
有进步,欧盟政策制定者在定义即将进行的规则手册,人工智能,人工智能模型在多大程度上使用的问题来管理关键基础设施应该被严格要求仍然开放。
AI行为达到关键阶段的立法过程,与欧洲议会将在未来几周达成共同立场。立法提案是世界上第一个试图建立全面的规则集人工智能基于其潜在的风险。
法律草案的一个关键方面是人工智能模型的类别,可以造成重大伤害,必须符合严格的质量和风险管理的义务。然而,关于关键基础设施,如何评估风险仍然是一个有争议的问题。
人工智能在关键基础设施
人工智能正越来越多地用于管理关键基础设施,特别是对项目开发,维护和性能优化。
荷兰在建设方面是做出一个例子,一个工程咨询公司负责延长Bybanen的轻轨系统,挪威第二大城市,考虑到现有的电车线相邻道路、自行车道、行人区和周围的公共区域。
整合这些不同的因素,做出问用数字双模型可视化项目,了解设计的变化将影响时间,成本和环境。该公司估计,施工误差降低了25%。
这项技术申请的另一个领域是大坝。美国建筑公司2017年HDR,应用机器学习大坝的数字双模型模拟的基础设施将如何影响变化的自然变化和侵蚀周围的土壤。
模型允许大坝运营商来检测异常喜欢和精确到一两厘米的裂缝,区分他们从无害的藻类的生长,并采取纠正措施在他们成长为更重要的问题。
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管理方法
原人工智能行为的建议指出,“这是适当的分类作为高风险的AI系统旨在用作安全组件的道路交通管理体制、运行机制和供应水,天然气,暖气和电力。”
欧盟部长理事会成员国澄清安全组件的概念应该区分管理系统本身。换句话说,在一个大坝,打开伏的机制是管理系统,同时技术监测水的压力是一个安全组件。
欧洲议会的议员们带头工作AI行为提出了区分的管理交通道路,铁路和航空,从供应网络像水,气体,加热,能源和电力,妥协修正案通过决议。
而委员会包括数字基础设施云服务和数据中心的列表中高风险的用例,因为目的是防止“明显的中断的普通行为的社会和经济活动”,迄今为止,欧盟立法者没有这么做。
除了高风险名单引起显著的焦虑在电信行业,它使用人工智能网络管理能力,计划升级,检测欺诈行为和提高能源效率。问题是这些算法的故障是否会降低整个系统。
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画一条线在哪里
例如,如果一个电信运营商误算交通高峰在不同地区的网络,会导致网络中断?电信运营商的代表告诉决议,他们没有意识到发生的任何情况,品牌“高度假设”的问题。
更普遍的是,关键基础设施运营商担心,铸造高风险类别的AI监管太宽,他们可能会阻止信息有用的工具,有助于使他们的系统更加高效和安全。
一个例子是,成员国排除AI-powered网络安全工具安全组件的定义。
反病毒软件分析是基于预测模型和机器学习,意义关键基础设施服务提供商将被杜绝使用几乎所有商业上可用的要。
与此同时,AI-powered管理系统并不是没有风险的。的技术专家克里斯Shrishak爱尔兰公民自由委员会,使印度在2012年一个误判的情况下电网的高峰流量导致可能是史上最大的断电。
因此,论点更细粒度的方法在高风险的分类与人工智能的解决方案使基础设施安全,如果他们的失败并不需要一个迫在眉睫的威胁。开云足球官网
身体保养,例如,通常是昂贵和费时的,这可能会导致基础设施年久失修。不使用人工智能识别模式和发现异常的能力才发展成更大的问题也可以付出一定的代价。
去年在Russian-prompted能源危机,法国、欧洲最大的能源出口国,成为了一个净进口国作为核反应堆的创纪录数量的服务由于维护停工。
(编辑娜塔莉Weatherald]
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