بیست ایالت قوانین حریم خصوصی دارند که بر دادههای آموزشی هوش مصنوعی تأثیر میگذارند و این قوانین با یکدیگر هماهنگ نیستند
بیست ایالت آمریکا تا سال ۲۰۲۶ قوانین جامع حریم خصوصی را اجرایی کردهاند و شمار فزایندهای از آنها به طور خاص به نحوه جمعآوری و استفاده شرکتها از دادهها برای آموزش هوش مصنوعی میپردازد — نه بهعنوان یک وعده آینده، بلکه بهعنوان قانونی قابل اجرا از امروز. دستور افشای اطلاعات کانتیکت از اول جولای اجرایی شد. قوانین تصمیمگیری خودکار کالیفرنیا نیز تا سال ۲۰۲۷ به تدریج اعمال میشود. هیچیک از این قوانین از تعاریف، آستانهها یا مکانیسمهای اجرایی یکسانی استفاده نمیکنند؛ به این معنا که یک محصول هوش مصنوعی میتواند در یک ایالت قانونی و در ایالت دیگر با استفاده از همان خط لوله داده غیرمطابق باشد.
کانتیکت افشای دادههای آموزشی هوش مصنوعی را به یک الزام شفافیت تبدیل کرد، نه فقط یک موضوع حریم خصوصی
از اول جولای ۲۰۲۶، هر شرکتی که مشمول قانون حریم خصوصی دادههای کانتیکت است باید در اطلاعیه حریم خصوصی خود اعلام کند که آیا دادههای شخصی را برای آموزش مدلهای زبانی بزرگ جمعآوری، استفاده یا میفروشد — از جمله استفاده غیرمستقیم از طریق فروشندگان. این یک الزام شفافیت است، نه حق انصراف: شرکتها همچنان میتوانند از دادههای مصرفکنندگان برای آموزش هوش مصنوعی استفاده کنند، اما دیگر نمیتوانند این کار را بیصدا انجام دهند. بند استفاده غیرمستقیم در اینجا لبه تیزتر است. این بند حفرهای را میبندد که شرکتها ادعا میکنند خود مدلها را آموزش نمیدهند در حالی که بیصدا دادهها را به فروشندهای که این کار را انجام میدهد تأمین میکنند — ساختاری که چندین کسبوکار مرتبط با هوش مصنوعی دقیقاً به این دلیل به آن تکیه کردهاند که آنها را یک گام از تعهدات دادههای آموزشی دور نگه داشته است.
ساکنان کانتیکت همچنین از همان تاریخ یک حق گستردهتر به دست آوردند: امکان انصراف از هرگونه پروفایلسازی خودکار که تأثیر قانونی یا مشابه قابل توجهی بر آنها داشته باشد، از جمله تصمیمات اعتباری، پذیرهنویسی بیمه، واجد شرایط بودن مسکن، غربالگری استخدام و پرچمهای تقلب. نکته مهم این است که این انصراف حتی زمانی اعمال میشود که یک انسان به طور اسمی در این فرآیند حضور داشته باشد — بندی که مستقیماً شرکتهایی را هدف قرار میدهد که از «بررسی انسانی» به عنوان سپر تطبیق برای تصمیمی استفاده میکنند که عملاً خودکار است.
کالیفرنیا در حال ایجاد ساختاری جامعتر است
رویکرد کالیفرنیا دو مکانیسم جداگانه را لایهبندی میکند. AB 2013 از توسعهدهندگان هوش مصنوعی مولد میخواهد تا افشای دقیق مجموعه دادهها را در وبسایتهای عمومی خود منتشر کنند — از جمله اینکه آیا دادههای آموزشی شامل اطلاعات شخصی یا مطالب دارای حق نشر است، چه بازه زمانی را پوشش میدهد و محدودیتهای شناخته شده — با اجرای دادستان کل ایالت و جریمههای تا ۵۰۰۰ دلار به ازای هر تخلف. به طور جداگانه، آژانس حفاظت از حریم خصوصی کالیفرنیا مقررات فناوری تصمیمگیری خودکار را نهایی کرد که از اول ژانویه ۲۰۲۶ اجرایی شده است و به مصرفکنندگان حق دسترسی، انصراف و درخواست بررسی انسانی از تصمیمات خودکار را میدهد، با مقررات خاصی که فناوری مورد استفاده برای تولید دیپفیک یا شناسایی بیومتریک را پوشش میدهد.
تعریف عملیاتی ADMT توسط CPPA — هر فناوری که از محاسبات برای جایگزینی یا جایگزینی اساسی تصمیمگیری انسانی استفاده کند — به طور عمدی گسترده است و این بخشی است که به احتمال زیاد محصولات هوش مصنوعی را که صراحتاً با در نظر گرفتن انطباق کالیفرنیا ساخته نشدهاند، درگیر میکند. کسبوکارهایی که از ADMT برای تصمیمات مهم استفاده میکنند باید تا اول ژانویه ۲۰۲۷ مطابقت داشته باشند و تعهدات ارزیابی ریسک برای کسبوکارهای مشمول از اول ژانویه ۲۰۲۶ شروع شد و مهلتهای تأیید تا آوریل ۲۰۲۸ ادامه دارد.
چرا پراکندگی مشکل واقعی است، نه یک قانون خاص
به طور جداگانه، هیچیک از این بیست قانون ایالتی غیرمنطقی نیست. مشکل این است که آنها چارچوب مشترکی ندارند. کانتیکت افشای استفاده غیرمستقیم از آموزش هوش مصنوعی را الزامی میکند؛ کالیفرنیا افشای ترکیب مستقیم مجموعه دادهها و یک رژیم انصراف ADMT جداگانه را الزامی میکند؛ ایالتهای دیگر الزامات رضایت دادههای حساس خود را اضافه میکنند. یک شرکت که در سطح ملی فعالیت میکند اکنون باید یا حداقل مخرج مشترک محدودکننده را در هر محصول بدون توجه به موقعیت کاربر بسازد، یا خطوط لوله داده و زبان افشای متفاوت واقعی را به تفکیک ایالت حفظ کند — که هر دو هزینهبر هستند و دومی از نظر عملیاتی در مقیاس بزرگ شکننده است.
این محیط تطبیق به طور مادی با GDPR متفاوت است، که حداقل یک استاندارد واحد یکپارچه برای تطبیق در اختیار شرکتها قرار میداد. بیست استاندارد ایالتی متفاوت که در جدولهای زمانی مختلف با نهادهای اجرایی مختلف تکامل مییابند، به اجرای بیست برنامه تطبیق جداگانه که به طور تصادفی همپوشانی دارند، نزدیکتر است.
این برای شما که محصولات هوش مصنوعی میسازید یا خریداری میکنید چه معنایی دارد
اگر شرکت شما مدلها را روی دادههای کاربر آموزش میدهد یا دادههایی را از فروشندگانی که این کار را انجام میدهند خریداری میکند، هم اکنون زنجیره استفاده غیرمستقیم خود را حسابرسی کنید — الزام افشای کانتیکت به طور خاص دفاع «ما آموزش نمیدهیم، فروشنده ما آموزش میدهد» را میبندد و سایر ایالتها احتمالاً این زبان را به دلیل اینکه مستقیماً یک راهحل شناخته شده تطبیق را هدف قرار میدهد، کپی خواهند کرد. اگر در کالیفرنیا فعالیت میکنید، مقررات ADMT را بهعنوان تور گستردهتر در نظر بگیرید: تعریف عملیاتی به اندازه کافی گسترده است تا محصولاتی را پوشش دهد که تیم شما ممکن است به معنای عامیانه بهعنوان «تصمیمگیری خودکار» فکر نکند — موتورهای توصیه، امتیازدهی ریسک و ابزارهای غربالگری واجد شرایط بودن همگی اهداف محتمل هستند.
برای تیمهای روبرو با مصرفکننده: اطلاعیه حریم خصوصی شما دیگر یک تشریفات قانونی نیست که بتوانید آن را در بین ایالتها کپی-پیست کنید. با توجه به اینکه الزامات کانتیکت و کالیفرنیا چقدر خاص هستند و تعداد بیشتری از ایالتها انتظار میرود زبان مشابهی را تا سال ۲۰۲۷ اضافه کنند، ساختن منطق افشای ایالتبهایالت در حال حاضر ارزانتر از بازسازی آن پس از یک اقدام اجرایی است که مرزها را برای شما تعریف میکند.