制造业 AI 法规须知

制造业 AI 的持续进步为无数企业开启了机遇，从自动化重复性任务到数据收集。随着 AI 的成熟，世界各国政府和组织正在制定新的规则和法规，以确保 AI 的道德和负责任使用。 

了解这些法规如何影响您的业务对于有效使用 AI 至关重要。 为了帮助您理解相关内容，下面我将分享康耐视在工业制造中如何看待 AI 法规&规则。 

理解 AI 规则：有哪些法规？

随着 AI 技术融入更多业务运营，世界各国政府正在制定法规以应对相关风险。以下是一些关键法规类型：

美国法规：

联邦法规：

• 白宫人工智能权利法案蓝图列出了五项原则，“以帮助指导‘自动化系统’的设计、使用和部署”。

州法规：

• 2024 年 5 月 17 日，科罗拉多州颁布了美国第一部 AI 立法，即科罗拉多州人工智能法案。该法案为开发者和部署 AI 的人员规定了责任。
• 加州消费者隐私法案对自动化决策工具的使用进行了监管。
• 加州隐私保护局发布了关于自动化决策技术的消费者通知、访问和选择退出权利的规则草案。

全球法规：

欧洲法规：

• 正在分阶段实施直至 2026 年的欧盟人工智能法案将对高风险 AI 系统设定严格的要求。
• 欧盟人工智能责任指令正在制定中。它将详细说明如何处理民事责任并对 AI 造成的损害提供赔偿。

亚洲法规：

• 在亚太地区，中国制定了相关规则和法规，以确保 AI 的负责任使用，涵盖了“深度伪造”、生成式 AI 等方面。
• 在中国大陆，中国国家互联网信息办公室发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，适用于使用生成式 AI 技术向中国大陆公众提供服务的任何个人。 

这些法规旨在实现什么目标？ 

这些法规旨在建立一个坚实框架，以规范数据处理和道德实践，包括：

• 保护个人数据和隐私：保障并确保个人信息受到保护对于防止未经授权的访问和滥用至关重要。 
• 减少偏见：发现并减少数据处理和决策系统中的偏差，有助于确保受 AI 影响的结果保持准确和公平。
• 版权保护：通过防止未经授权使用和分发受版权保护的材料，体现对创作者权利和许可权的尊重，有助于保护创新思想的所有权。

尽管这些目标看似与许多 AI 制造应用仅略有关联，但它们可能带来重要的考量。 

这些规则和法规如何影响制造商？ 

制造业中的人工智能规则和法规可能对使用第三方 AI 产品的企业产生重大影响。 

法规要求 AI 系统的决策过程具有透明度、可问责性和清晰度。这意味着制造商需要明确 AI 在其运营中的作用，并提供防止偏见和错误的安全保障。 

这些规则可能从以下方面影响制造企业： 

• 制造过程中的偏见： 正如丹麦药监局针对药品制造中 AI 系统的问卷所解释：“高偏差可能导致算法遗漏特征与目标输出之间的相关性（欠拟合）。” 简而言之，有偏见的数据会产生糟糕的结果。 

  因此，如果在制造过程中引入偏见，许多环节都可能出错：比如缺陷检测不准确、质量控制标准不一致（对某些标准更严格，而对其他标准更宽松）、生产率不均衡、维护问题，甚至会带来工人安全风险。 

  在康耐视，我们确保用于驱动 AI 模型的数据是无偏见的，无论这些数据集是我们内部构建，还是来自第三方供应商授权。

• 数据隐私：AI 系统通常需要非常庞大的数据集，如果收集不当，可能会无意中包含敏感信息。在康耐视，我们确保我们的智能相机不收集任何客户个人身份识别信息 (PII)，并且用于训练 AI 的数据集同样不包含个人信息。  

理解并&遵守制造业中的 AI 法规 

理解这些规则并将其整合到生产中，可能是一个艰巨的挑战。以下是一些关于如何有效入手的建议：

• 风险评估：彻底分析新的 AI 系统以识别潜在风险。如发现任何可能与相关法规存在冲突的情况，请与您的供应商合作，以了解并尽量降低这些风险。
• 透明度和文档记录： 创建并维护清晰的文档，说明 AI 系统的工作方式、使用的数据以及产生的结果。 
• 培训与意识：确保操作员和工人充分了解 AI 法规和道德规范。定期培训有助于操作员理解如何在使用 AI 时遵循正确的程序。
• 寻求法律专家建议： 由于 AI 规则和法规可能较为复杂且不断变化，建议咨询能够帮助应对法律问题的 AI 法律专家。 

符合 AI 规则和法规的解决方案 

显然，AI 驱动的视觉系统可以帮助制造商实现生产目标并满足法规要求。通过根据现行规则整合该技术，制造商可以安全地实现运营自动化，降低违规风险，并保持高质量生产。 

在康耐视，我们确保我们的尖端解决方案符合当前的 AI 法规。例如，我们 AI 驱动的 Vision Pro 深度学习软件产品，在使用无偏见、符合隐私要求的数据集的同时，提供了强大的功能和安全保护。 

通过理解并遵守 AI 法规，企业可以负责任且合乎道德地利用 AI 的力量，同时建立信任、真实性和信誉。