Tools for adaptating Ukraine’s artificial intelligence ecosystem to meet European Union standards
Notice bibliographique
Résumé
This article delves into the preparation of Ukraine’s AI industry for the adoption of EU standards. The author evaluates six tools outlined in the 2023 Roadmap for the Regulation of AI in Ukraine and their potential application within the AI ecosystem. They are designed to foster the advancement of AI technologies in Ukraine while ensuring compliance with EU standards. It is imperative for government authorities to establish favorable conditions to facilitate the seamless integration of the EU AI Law in the future. The research demonstrates the auxiliary measures that can be employed to synchronize the Ukrainian legislation with the advancement of AI ecosystem. These adaptation tools also play a pivotal role in driving the industry’s growth. This discussion pertains to realizing the scientific, technical, and socio-economic potential of Ukraine’s information and communication technology sphere. The article discusses the significance of regulatory sandboxes and outlines methodologies for testing AI technologies and systems. It defines the tasks of labeling input data for machine learning and output data for generative AI, as well as labeling the AI systems themselves. The author explains the drafting of atypical acts within the EU legal system, such as white papers and codes of conduct, for adaptation. The article provides examples of instructions and recommendations for industry development in compliance with the EU AI Act standards. Furthermore, the author summarizes the role of each tool and suggests expanding the Roadmap to include software for developing and AI educational courses. The study contributes to the ongoing public debate on whether Ukraine requires an AI strategy alongside a government concept. It also includes examples of how the researched tools have been implemented in leading countries such as Canada, Great Britain, Japan, Singapore, the USA. Additionally, it showcases international initiatives within the G7 framework (International Code of Conduct for Organizations Developing Advanced AI Systems) and the Council of Europe (HUDERIA).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».