• ИИ
• Этика
• История
• Безопасность данных

Регулирование ИИ и сбор данных

Содержание:

1. Веб-скрейпинг: как ИИ упрощает сбор данных онлайн
2. AI и закон: международные и локальные нормы
3. Что такое «Закон об искусственном интеллекте» и почему он важен для сбора данных
4. Перспективы ИИ в сборе данных через Dexodata

Технологии искусственного интеллекта нашли применение в разных сферах бизнеса: от электронной коммерции и обработки больших данных до прогнозирования и оптимизации цепочек поставок. По данным McKinsey, корпоративная популярность и вариативность ИИ-решений удвоилась за пять лет. Для тренировки моделей машинного обучения (machine learning, ML) формируются обучающие сеты из общедоступных веб-данных. А это усилило стремление компаний покупать прокси со сменой IP.

Этичная экосистема Dexodata позволяет купить серверные прокси в объемах, удовлетворяющих индивидуальные и корпоративные запросы в получении данных. IP-адреса платформы совместимы с HTTP(S) и SOCKS5, на 100% совместимы с внешним ПО по API. Наш сервис строго следует принципам AML/KYC и отвечает главным трендам ИИ 2025 года.

Речь идет в том числе о соответствии веб-инфраструктуры нормам этичности и работе в формирующемся правовом поле. Вопросы регулирования ИИ стали следствием общедоступности ML-приложений и нормативные рамки оказывают влияние на все сферы ИИ, в том числе применение самообучающихся алгоритмов в веб дата-харвестинге.

Веб-скрейпинг: как ИИ упрощает сбор данных онлайн

Эксперты ожидают, что рынок машинного обучения превысит полтриллиона долларов к 2030-му, увеличиваясь вдвое каждые пять лет. Отсюда и потребность в аренде прокси при сборе-анализе терабайтов данных.

Распространенность веб-скрейпинга с применением ИИ заключается в преимуществах метода над традиционным автоматизированным сбором интернет-инсайтов:

• Адаптивный скрейпинг. ИИ-модели подстраиваются под структурные изменения динамических сайтов на AJAX и JavaScript. Электронный мозг ориентируется не только на HTML, но и на объектные модели документов (DOM) для извлечения релевантного контента;
• Петли обратной связи (feedback loops) как основа обучения. Генеративный ИИ (Gen AI) анализирует успешные и неудачные попытки извлечь данные, применяя при новых запросах. С каждой следующей итерацией растет точность определения и получения элементов. Далее инфо проходит стадию обогащения данных;
• Имитация человеческого поведения повторяет действия, специфичные для обычных пользователей: скорость прокрутки, рандомные интервалы между запросами, клики на HTML-объекты, сохранение файлов cookie и так далее;
• Идентификация и классификация неактивных URL-адресов. Автоматизированные ML-системы распределяют источники онлайн-информации по их соответствию задачам;
• Применение прокси-серверов. ИИ подбирает подходящие геолокации, покупает серверные прокси, резидентные или мобильные. Далее электронный скрейпер интегрирует адреса в ParseHub, запускает ротацию внешних IP и повторяет процедуру при необходимости;
• Помощь в написании кода программы. Предварительно обученные модели обработки естественного языка (ОЕЯ), такие как ChatGPT или Copilot, позволяют успешно собирать данные без навыков программирования;
• Понимание контекста. Усовершенствованный цифровой ассистент использует ОЕЯ для выявления неочевидных взаимосвязей между элементов — тех, что определены контекстом. Это важно для анализа текстов: пользовательских отзывов, постов соцсетей и др.;
• Обработка визуального контента. Свёрточные нейронные сети (CNN), изучают визуальную сторону целевых веб-ресурсов или медиаматериалы. Такие возможности ИИ — это основа принципов компьютерного зрения.

Перечисленные преимущества генеративного ИИ связаны рамками этичности при сборе и обработке онлайн-сведений. Необходимо не только купить прокси со сменой IP, но и следовать условиям сайтов (правилам robots.txt, например). Дополнительное требование — соблюдение законодательных норм. Их развитие в отношении ИИ вышло на новый уровень.

AI и закон: международные и локальные нормы

В условиях стремительного развития индустрии возникает все больше вопросов по сбору веб-данных с применением Искусственного Интеллекта. Здесь же актуальны политики по регулированию ИИ — свод официальных правил и политик, направленных на контролируемое развитие и применение искусственного интеллекта. AI-модели разбиваются на группы, в отношении которых действуют разные регулятивные нормы. В европейской практике законодатели взяли за базовый критерий потенциальный уровень риска ИИ для персональных данных и общества в целом:

1. Приложения ИИ, несущие неприемлемый риск, оказываются вне закона. Речь об использовании самообучающихся фреймворков для формирования социальных кредитных рейтингов, принудительной (неявной) биометрической идентификации и иных видов дискриминации;
2. Применение ML-моделей в аналитике данных медицинских устройств, отборе кандидатов в вузы или при приеме на работу — примеры категории высокого риска. Причиной является работа с конфиденциальными данными и возможность их утечки;
3. Модели ОЕЯ несут умеренный риск. Они взаимодействуют с людьми, напрямую не требуя персональных сведений и не регулируя социальные институты. Пользователи Gen AI знают, что взаимодействуют с программой и пользуются ею на основе информированного согласия. Для таких алгоритмов обязательна прозрачность, так же как для задействованных промежуточных фреймворков:  например, экосистемы аренды прокси. 

Профессиональное сообщество также формулирует правила этичной работы с генеративным ИИ. Примером международного свода правил является Инициатива по этичному сбору веб-данных (EWDCI). Законодательные нормы имеют локальную юрисдикцию:

GDPR запрещает сбор частной информации граждан ЕС без явного согласия. Бизнес-аналитику при этом позволено купить серверные прокси или иные IP и применить их для веб дата-харвестинга, если целевые сведения находятся в общем доступе.

«Закон об ИИ» стал наиболее важным законодательным нововведением 2023-го в ИИ-сфере.

Что такое «Закон об искусственном интеллекте» и почему он важен для сбора данных

«Закон об ИИ», он же Регламент Европейского союза об искусственном интеллекте — это первый в истории специализированный законодательный акт в отношении генеративного ИИ. Его основные положения:

1. Обеспечение безопасности Gen AI-проектов, которые поддерживают фундаментальные права и ценности;
2. Детализированная категоризация ИИ-моделей согласно уровню рисков (см. выше);
3. Создание специального Совета по ИИ, который станет отслеживать ИИ-кейсы, в том числе в сборе и аналитике датасетов с арендой прокси;
4. Формирование независимой научной группы и консультативного органа. Они призваны обеспечить баланс между динамичным развитием NLP-моделей и соблюдением норм гражданского права;
5. Штрафы от 7,5 млн евро за нарушение условий закона или его несоблюдение.

Перспективы ИИ в сборе данных через Dexodata

Решениями для веб дата-харвестинга на основе искусственного интеллекта являются Scrapestorm, Nimbleway API, Byteline, Kadoa, NeuralScraper и другие. Двумя базовыми направлениями их развития считают:

1. «Значимый ИИ» («смысловой ИИ», Meaningful AI) — модели, которые формируют новые смыслы либо имеют значимость для общества, культуры, промышленности. Помимо функциональности, его черты — этичное пользование информацией, прозрачные принципы работы и ответственность при проектировании и использовании ИИ-систем;
2. «Причинно-следственный ИИ» («каузальный ИИ», Causal AI) — Gen AI, который находит причинно-следственные связи в комплексных системах и способен их воспроизводить. Каузальный ИИ не только отслеживает корреляции, но и понимает причины и факторы, которые сформировали предложенный датасет. Далее самообучающуюся систему настраивают на управление событиями или их прогнозирование.

Цифровые модели искусственного интеллекта становятся сложнее и дифференцированнее. Это поведет к дальнейшему совершенствованию нормативных и этических положений в сфере ИИ. Независимо от того, разрабатываете ли вы генеративный ИИ или применяете его, вам нужно опережать конкурентов в сфере получения и обработки информации. Купите прокси со сменой IP от $3,65 за ГБ у Dexodata, этичной экосистемы с более чем миллионом IP-адресов и поддержкой API-методов.