Статья
3072 17 марта 2023 18:14

Может ли ChatGPT писать законы

Политические лоббисты могут использовать ChatGPT и другие языковые модели для внесения законодательных поправок и продвижения собственных интересов, предупреждают сотрудник Центра Беркмана Кляйна Гарвардского университета Натан Сандерс и научный сотрудник Гарвардской школы Кеннеди Брюс Шнайер. Они опубликовали статью, в которой говорится, что масштабы, стратегии и эффективность лоббирования будут меняться с ростом эффективности ИИ.

ChatGPT и другие ИИ могут усилить влияние лоббистов. «Опасность микрозаконодательства — опасность, значительно усугубляемая ИИ, — заключается в том, что его можно использовать таким образом, что будет трудно понять, кому законодательство действительно выгодно. „Микрозаконодательство“ — это термин, обозначающий небольшие части предлагаемого закона, которые удовлетворяют — иногда неожиданно — узким интересам. Термин ввела политолог Эми Маккей. Она изучила 564 поправки к Закону о доступном медицинском обслуживании („Obamacare“), рассмотренные Финансовым комитетом Сената в 2009 году, а также позиции 866 лоббистских групп и их вклад в кампанию. Она задокументировала случаи, когда комментарии лоббистов — об исследованиях в области здравоохранения, услугах по вакцинации и других положениях — были переведены непосредственно в микрозаконодательство в форме поправок. И она обнаружила, что финансовые взносы этих групп конкретным сенаторам в комитете увеличили шансы поправок на принятие», — говорится в статье.

Для описания подобной стратегии авторы статьи используют еще одно понятие — «взлом». «Взломы следуют правилам системы, но подрывают их намерения. Взлом часто ассоциируется с компьютерными системами, но эта концепция также применима к социальным системам, таким как финансовые рынки, налоговые кодексы и законодательные процессы. В то время как идея денежных интересов, включающих вспомогательные технологии ИИ в свое лоббирование, остается гипотетической, сегодня существуют конкретные технологии машинного обучения, которые позволили бы им это сделать. Мы должны ожидать, что эти методы будут совершенствоваться, а их использование будет расти, как мы видели во многих других областях», — утверждается в статье.

Компьютерные модели могут предсказать вероятную судьбу предлагаемых законодательных поправок, а также пути, с помощью которых лоббисты могут наиболее эффективно добиваться желаемых результатов. «И это оказывается важной частью создания лоббиста ИИ. Лоббирование уже давно стало частью компромисса между политиками и правозащитниками, работающими над тем, чтобы сбалансировать свои конкурирующие интересы», — отмечают эксперты. 

Для создания микрозаконодательства системы машинного обучения должны быть способны выявлять малейшие изменения, которые могут быть внесены в законопроект или существующий закон и которые окажут наибольшее влияние на узкий круг интересов. Есть три основные проблемы. Во-первых, вы должны создать политическое предложение — небольшие предлагаемые изменения в юридическом тексте — и предвидеть, признает ли читатель-человек это изменение существенным. Это важно: изменение, которое невозможно обнаружить, с большей вероятностью пройдет без споров. Во-вторых, вам нужно провести оценку воздействия, чтобы спрогнозировать последствия этого изменения для краткосрочных или долгосрочных финансовых интересов компаний. В-третьих, вам нужен стратег лоббирования, чтобы определить, какие рычаги власти использовать, чтобы получить лучшее предложение в законе. Существующие инструменты ИИ могут решить все три из них«, — говорится в статье.

Языковую модель можно было бы точно настроить для подготовки проектов законодательных текстов, учитывая набор данных о ранее предложенных поправках и законопроектах, с которыми они были связаны. «Данные об обучении доступны. На федеральном уровне они предоставляются издательством правительства США, и уже есть инструменты для загрузки и взаимодействия с ним. Большинство других юрисдикций предоставляют аналогичные каналы данных, и есть даже удобные наборы этих данных. Между тем, большие языковые модели, подобные той, что лежит в основе ChatGPT, обычно используются для обобщения длинных и сложных документов (даже законов и компьютерного кода), чтобы охватить основные моменты, и они оптимизированы в соответствии с ожиданиями человека. Сегодня высокооплачиваемой команде лоббистов-людей могут потребоваться дни или недели, чтобы создать и проанализировать альтернативные элементы микрозаконодательства от имени клиента. С помощью ИИ это можно было бы сделать мгновенно и дешево. Это открывает дверь для резкого увеличения масштабов такого рода микрозаконодательства с возможностью масштабирования на любое количество законопроектов в любой юрисдикции», — предупреждают авторы статьи.
© 2008 - 2024 Фонд «Центр политической конъюнктуры»
Сетевое издание «Актуальные комментарии». Свидетельство о регистрации средства массовой информации Эл № ФС77-58941 от 5 августа 2014 года, Свидетельство о регистрации средства массовой информации Эл № ФС77-82371 от 03 декабря 2021 года. Издается с сентября 2008 года. Информация об использовании материалов доступна в разделе "Об издании".