تنقل أطر الحوكمة: دراسة مقارنة عبر المناطق لعمليات ومبادئ حوكمة الذكاء الاصطناعي التوليدي

بينما تتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) بمعدل غير مسبوق، تكافح approaches الحوكمة العالمية لمواكبة هذه التكنولوجيا، مما يبرز قضية حاسمة في التكيف مع تحديات الحوكمة الكبيرة. إن تصور الفروق الدقيقة في approaches الحوكمة الناشئة والمتنوعة بناءً على المخاطر والقواعد والنتائج والمبادئ، أو مزيج منها عبر مناطق مختلفة حول العالم أمر أساسي لتحديد الفجوات والتلاقيات، وإلقاء الضوء على القيود المحددة التي يجب معالجتها، مما يسهل adoption الآمن والموثوق لـ GenAI. استجابةً للحاجة وطبيعة GenAI المتطورة، تسعى هذه الورقة إلى تقديم رؤية جماعية لمختلف approaches الحوكمة حول العالم. تقدم أبحاثنا إطار GenAI المنسق، "H-GenAIGF"، استنادًا إلى approaches الحوكمة الحالية لست مناطق: الاتحاد الأوروبي (EU)، الولايات المتحدة (US)، الصين (CN)، كندا (CA)، المملكة المتحدة (UK)، وسنغافورة (SG). لقد حددنا أربعة مكونات، خمسة عشر عملية، خمسة وعشرون عملية فرعية، وتسع مبادئ تساعد في حوكمة GenAI، مما يوفر منظوراً شاملاً حول الحالة الحالية لحوكمة GenAI. بالإضافة إلى ذلك، نقدم تحليلًا مقارنًا لتسهيل تحديد النقاط المشتركة والاختلافات استنادًا إلى تغطية العمليات من قبل كل منطقة. تظهر النتائج أن approaches المعتمدة على المخاطر تسمح بتغطية أفضل للعمليات، تليها approaches المختلطة. وتبقى approaches الأخرى متأخرة، حيث تغطي أقل من 50٪ من العمليات. بشكل بارز، تُظهر التحليلات أنه بين المناطق، تتوافق عملية واحدة فقط عبر جميع approaches، مما يبرز نقص الأحكام المتسقة القابلة للتنفيذ. علاوة على ذلك، تكشف دراستنا الحالة حول ChatGPT عن نقص في تغطية العمليات، مما يظهر أن توحيد approaches أمر ضروري لإيجاد توافق في حوكمة GenAI.