Швидкий розвиток штучного інтелекту (ШІ) вимагає надійної правової та етичної бази для забезпечення його відповідальної розробки та впровадження. Ця стаття пропонує комплексну основу, яка вирішує ключові правові проблеми, включаючи конфіденційність даних, інтелектуальну власність, відповідальність та упередженість. Вона наголошує на проактивних регуляторних заходах, етичних настановах та співпраці багатьох зацікавлених сторін для зменшення ризиків та сприяння надійним системам ШІ, з практичними наслідками для політиків, юристів та розробників ШІ.

Швидкий розвиток технологій ШІ випередив існуючі правові рамки, створюючи значні ризики відповідальності для розробників щодо авторських прав, упередженості та конфіденційності даних, за відсутності стандартизованого методу забезпечення відповідності на етапі розробки.

Автори провели порівняльний аналіз міжнародних правових баз (Закон ЄС про ШІ, Виконавчий наказ США 14110, GDPR) та наклали ці правила на стандартні пайплайни MLOps. Вони розробили модель «Життєвого циклу відповідальної розробки» (RDLC) на основі тематичних досліджень останніх гучних судових процесів щодо ШІ.

У статті визначено чотири критичні точки юридичного тертя: походження даних, пояснюваність/відповідальність, автоматизоване прийняття рішень та транскордонна нерівність. Показано, що запропонований фреймворк RDLC скорочує час аудиту відповідності на 40% і значно знижує ризик ретроактивних судових процесів, забезпечуючи відстежуваність походження даних.

Хоча запропонований фреймворк є надійним, він значною мірою спирається на припущення, що юридичні визначення «добросовісного використання» та «похідного твору» залишаться стабільними, що наразі є нестабільною сферою судових спорів. Стаття ефективно долає розрив між правом і кодом, але недооцінює обчислювальні витрати на безперервний моніторинг відповідності для систем реального часу. Це необхідний план для корпоративного ШІ, але може бути занадто обтяжливим для open-source досліджень.