Написано Джеффом Малганом, исполнительным директором Nesta.
Существующие модели регулирования слишком медленны и не реагируют на изменения в быстро меняющемся мире цифровых инноваций. Джефф Малган утверждает, что дальновидным регулирующим органам необходимо измениться, сосредоточившись больше на результатах, чем на процессе, и переняв некоторые стратегии, используемые самими предпринимателями и цифровыми новаторами.
Регулирующие органы всегда сталкивались с неизбежной дилеммой, связанной со сроками. Слишком раннее принятие мер по регулированию новой технологии или идеи может убить или заморозить инновационные бизнес-модели с потенциалом общественного блага. Слишком запоздалые действия могут причинить вред потребителям или привести к закреплению новых монополий.
В то время как традиционная теория регулирования все еще работает достаточно хорошо для стабильных отраслей с относительно стабильными технологиями, она с трудом справляется с более изменчивыми, динамичными и неопределенными областями, особенно с теми, где границы между отраслями постоянно меняются.
В ответ на эти вызовы мы начинаем наблюдать появление новых методов регулирования, которые изменяют роль регулирования в поддержке инноваций.
В-третьих, они начинают использовать открытые инновационные методы, при этом регулирующие органы мобилизуют ресурсы, чтобы побудить предпринимателей придумывать новые творческие решения, например, в отношении доступа к энергии или закона.
Наконец, они привлекают больше заинтересованных сторон, в том числе общественность, а не просто полагаются на теплые отношения с крупными действующими лицами. Nesta показала, как это можно сделать применительно к дронам, с помощью программы Flying High для испытательных стендов дронов с городами. Новый Центр этики данных и инноваций правительства Великобритании имеет хорошие возможности для обеспечения более широкого участия общественности в искусственном интеллекте, что, мы надеемся, позволит избежать ошибок, допущенных в других технологиях, таких как ядерная энергетика и GM, которые не смогли адекватно решить проблемы общества.
Многие из этих методов смещают регулирование от процесса к тому, чтобы оно в большей степени основывалось на результатах: определение целей, которые должны быть достигнуты, а затем разрешение более децентрализованного экспериментирования для поиска наилучших ответов на возможности и риски на ранней стадии или размышление о том, где национальные или глобальные политики и стандарты еще предстоит установить.
Пилоты в Лондоне и Эссексе используют машинное обучение для анализа исторических данных о случаях нарушений жилищных условий и современного рабства, чтобы помочь предсказать будущие. Очень похожие примеры будут полезны в регулировании, но до сих пор эти методы мало применялись.
Новые подходы к данным и искусственному интеллекту также могут стать отличным инструментом для понимания того, как меняется экономика. Используя веб-данные (например, веб-сайты компаний и онлайн-объявления о вакансиях) в качестве альтернативных источников данных, мы можем использовать самые современные методы и инструменты искусственного интеллекта, включая машинное обучение, анализ текста, моделирование тем и глубокое обучение, чтобы извлекать информацию, чтобы позволить лучшее планирование навыков, обучения, образования и найма.
Джефф Малган — исполнительный директор Nesta. Он внес свой вклад в Зеленую книгу власти и ответственности, выпущенную в сентябре этого года. Регулирование станет ключевой темой саммита Power & Responsibility Summit компании DigitalAgenda, который состоится 9 октября в Британской библиотеке в Лондоне.
Первоначально опубликовано на https://digitalagenda.io.
