算法歧视可能由于各种因素而产生例如在系统中使用不可靠或不具代表性的数据集并可能导致财务损失机会丧失并对其他基本权利和自由构成威胁。由于缺乏关于如何使用人工智能系统进行决策使用哪些数据来训练人工智能系统以及其他形式的信息不对称的充分和相关披露导致透明度不足从而对隐私和其他权利构成威胁。由于在金融医疗保健国家安全等关键领域依赖少数人工智能系统以及其他形式的市场集中度导致系统性风险可能造成大规模破坏并可能造成灾难性后果。
由于在自主人工智能系统的开发和使用中缺乏人为监督导致失控这可能导致意想不到的后果并对国家安全和公共安全构成威胁。我们建议详细研究这些特定类别的风险以便为印度制定适当的人工智能风险分类框架。应该监管高风险用例 科特迪瓦 whatsapp 数据 同我们建议根据这些风险载体分析拟议的人工智能部署。虽然没有标准定义高风险应用通常包括关键基础设施贷款信用评分保险产品安全消费者权利执法和司法服务等领域的应用。专注于高风险用例的监管方法可能会在印度受到青睐尽管它必须是一项基于科学研究的反复实践。
风险分类还应以损害的有形证据为基础并考虑当地因素例如印度的人工智能采用消费者意识和数字素养水平。市场研究如印度竞争委员会正在进行的研究是识别印度人工智能生态系统中特定市场失灵的有用参考。从监管的角度来看经过深思熟虑的人工智能风险评估也将有助于识别不需要监管的风险。在某些情况下可以通过产业政策解决风险例如通过补贴提供计算能力并重新培训个人以减轻工作流失。长期风险可能不需要立即监管例如对人类的生存威胁。许多其他风险可以通过现有法规解决我们将在下一节中更详细地分析这个问题。