Регулювання ШІ та збір даних

Зміст:

1. Веб-скрейпінг: як ШІ спрощує збір даних онлайн
2. ШІ та закон: міжнародні та локальні норми
3. Що таке «Закон про штучний інтелект» і чому він важливий для збору даних
4. Перспективи ШІ у зборі даних через Dexodata

Технології штучного інтелекту знайшли застосування в різних сферах бізнесу: від електронної комерції та обробки великих даних до прогнозування та оптимізації ланцюгів постачання. За даними McKinsey, корпоративна популярність і варіативність ШІ-рішень подвоїлася за п’ять років. Для тренування моделей машинного навчання (machine learning, ML) формуються навчальні сети з загальнодоступних веб-даних. А це посилило прагнення компаній купувати проксі зі зміною IP.

Етична екосистема Dexodata дозволяє купити серверні проксі в обсягах, що задовольняють індивідуальні та корпоративні запити в отриманні даних. IP-адреси платформи сумісні з HTTP(S) та SOCKS5, на 100% сумісні з зовнішнім ПЗ за API. Наш сервіс строго дотримується принципів AML/KYC і відповідає головним трендам ШІ 2025 року.

Йдеться, зокрема, про відповідність веб-інфраструктури нормам етичності та роботі в формуючомуся правовому полі. Питання регулювання ШІ стали наслідком загальнодоступності ML-додатків, і нормативні рамки впливають на всі сфери ШІ, зокрема застосування самообучаючих алгоритмів у веб дата-харвестингу.

Веб-скрейпінг: як ШІ спрощує збір даних онлайн

Експерти очікують, що ринок машинного навчання перевищить півтрильйона доларів до 2030-го, збільшуючись удвічі кожні п’ять років. Звідси й потреба в оренді проксі при зборі-аналізі терабайтів даних.

Поширеність веб-скрейпінгу з застосуванням ШІ полягає у перевагах методу над традиційним автоматизованим збором інтернет-інсайтів:

• Адаптивний скрейпінг. ШІ-моделі підлаштовуються під структурні зміни динамічних сайтів на AJAX та JavaScript. Електронний мозок орієнтується не лише на HTML, але й на об’єктні моделі документів (DOM) для витягнення релевантного контенту;
• Петлі зворотного зв’язку (feedback loops) як основа навчання. Генеративний ШІ (Gen AI) аналізує успішні та невдалі спроби витягти дані, застосовуючи при нових запитах. З кожною наступною ітерацією зростає точність визначення та отримання елементів. Далі інфо проходить стадію збагачення даних;
• Імітація людської поведінки повторює дії, специфічні для звичайних користувачів: швидкість прокрутки, випадкові інтервали між запитами, кліки на HTML-об’єкти, збереження файлів cookie тощо;
• Ідентифікація та класифікація неактивних URL-адресів. Автоматизовані ML-системи розподіляють джерела онлайн-інформації за їх відповідністю завданням;
• Застосування проксі-серверів. ШІ підбирає підходящі геолокації, купує серверні проксі, резидентні або мобільні. Далі електронний скрейпер інтегрує адреси в ParseHub, запускає ротацію зовнішніх IP і повторює процедуру за необхідності;
• Допомога в написанні коду програми. Попередньо навчені моделі обробки природної мови (ОПМ), такі як ChatGPT або Copilot, дозволяють успішно збирати дані без навичок програмування;
• Розуміння контексту. Удосконалений цифровий асистент використовує ОПМ для виявлення неочевидних взаємозв’язків між елементами — тими, що визначені контекстом. Це важливо для аналізу текстів: користувацьких відгуків, постів соцмереж тощо;
• Обробка візуального контенту. Згорткові нейронні мережі (CNN) вивчають візуальну сторону цільових веб-ресурсів або медіаматеріалів. Такі можливості ШІ — це основа принципів комп’ютерного зору.

Перераховані переваги генеративного ШІ пов’язані з рамками етичності при зборі та обробці онлайн-відомостей. Необхідно не лише купити проксі зі зміною IP, але й дотримуватись умов сайтів (правил robots.txt, наприклад). Додаткове вимога — дотримання законодавчих норм. Їх розвиток щодо ШІ вийшло на новий рівень.

 

ШІ та закон: міжнародні та локальні норми

 

В умовах стрімкого розвитку індустрії виникає все більше питань щодо збору веб-даних з застосуванням Штучного Інтелекту. Тут же актуальні політики з регулювання ШІ — зведення офіційних правил і політик, спрямованих на контрольоване розвиток і застосування штучного інтелекту. ШІ-моделі розбиваються на групи, щодо яких діють різні регулятивні норми. В європейській практиці законодавці взяли за базовий критерій потенційний рівень ризику ШІ для персональних даних і суспільства в цілому:

1. Додатки ШІ, що несуть неприпустимий ризик, опиняються поза законом. Йдеться про використання самообучаючих фреймворків для формування соціальних кредитних рейтингів, примусової (неявної) біометричної ідентифікації та інших видів дискримінації;
2. Застосування ML-моделей в аналітиці даних медичних пристроїв, відборі кандидатів у виші або при прийомі на роботу — приклади категорії високого ризику. Причиною є робота з конфіденційними даними та можливість їх витоку;
3. Моделі ОПМ несуть помірний ризик. Вони взаємодіють з людьми, безпосередньо не вимагаючи персональних відомостей і не регулюючи соціальні інститути. Користувачі Gen AI знають, що взаємодіють з програмою і користуються нею на основі інформованої згоди. Для таких алгоритмів обов’язкова прозорість, так само як і для залучених проміжних фреймворків: наприклад, екосистеми оренди проксі. 

Професійне співтовариство також формулює правила етичної роботи з генеративним ШІ. Прикладом міжнародного зведення правил є Ініціатива з етичного збору веб-даних (EWDCI). Законодавчі норми мають локальну юрисдикцію:

Юрисдикція	Нормативний акт	Коротко про предмет
Росія	Закон «Про персональні дані» та ФЗ-123	Правила обробки ПДн, права суб’єктів, локалізація даних в РФ.
США	CCPA/CPRA (Каліфорнія)	Права споживачів: доступ/видалення/відмова від продажу персональних даних.
США	HIPAA	Конфіденційність і безпека медданих.
США	FCRA	Точність і справедливість кредитних звітів.
США	ECOA	Заборона дискримінації при кредитуванні та використанні даних.
Китай	PIPL	Комплексний закон про персональну інформацію (згода, цілі, трансграничність).
Бразилія	LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados)	Загальний закон про захист даних, принципи, права суб’єктів, обов’язки операторів.
ЄС	GDPR	Бази та принципи обробки, права суб’єктів, штрафи, DPA.
ЄС	DSA	Прозорість та обов’язки онлайн-платформ, доступ до даних для нагляду.
ЄС	DORA	Операційна стійкість ІКТ для фінансового сектора та провайдерів.
ЄС	AI Act	Ризик-орієнтовані вимоги до систем ШІ, прозорість та нагляд.

GDPR забороняє збір приватної інформації громадян ЄС без явної згоди. Бізнес-аналітиці при цьому дозволено купити серверні проксі або інші IP і застосувати їх для веб дата-харвестингу, якщо цільові відомості знаходяться в загальному доступі.

«Закон про ШІ» став найважливішим законодавчим нововведенням 2023-го у сфері ШІ.

 

Що таке «Закон про штучний інтелект» і чому він важливий для збору даних

 

«Закон про ШІ», він же Регламент Європейського союзу про штучний інтелект — це перший в історії спеціалізований законодавчий акт щодо генеративного ШІ. Його основні положення:

1. Забезпечення безпеки Gen AI-проектів, які підтримують фундаментальні права та цінності;
2. Деталізована категоризація ШІ-моделей відповідно до рівня ризиків (див. вище);
3. Створення спеціальної Ради з ШІ, яка стане відстежувати ШІ-кейси, зокрема в зборі та аналітиці датасетів з орендою проксі;
4. Формування незалежної наукової групи та консультативного органу. Вони покликані забезпечити баланс між динамічним розвитком NLP-моделей та дотриманням норм цивільного права;
5. Штрафи від 7,5 млн євро за порушення умов закону або його недотримання.

 

Перспективи ШІ у зборі даних через Dexodata

 

Рішеннями для веб дата-харвестингу на основі штучного інтелекту є Scrapestorm, Nimbleway API, Byteline, Kadoa, NeuralScraper та інші. Двома базовими напрямками їх розвитку вважають:

1. «Значущий ШІ» («сенсовий ШІ», Meaningful AI) — моделі, які формують нові сенси або мають значимість для суспільства, культури, промисловості. Окрім функціональності, його риси — етичне користування інформацією, прозорі принципи роботи та відповідальність при проектуванні та використанні ШІ-систем;
2. «Причинно-наслідковий ШІ» («каузальний ШІ», Causal AI) — Gen AI, який знаходить причинно-наслідкові зв’язки в комплексних системах і здатний їх відтворювати. Каузальний ШІ не лише відстежує кореляції, але й розуміє причини та фактори, які сформували запропонований датасет. Далі самообучаючу систему налаштовують на управління подіями або їх прогнозування.

Цифрові моделі штучного інтелекту стають складнішими та диференційованішими. Це призведе до подальшого вдосконалення нормативних та етичних положень у сфері ШІ. Незалежно від того, розробляєте ви генеративний ШІ або застосовуєте його, вам потрібно випереджати конкурентів у сфері отримання та обробки інформації. Купіть проксі зі зміною IP від $3,65 за ГБ у Dexodata, етичній екосистемі з більш ніж мільйоном IP-адрес та підтримкою API-методів.