Многие сейчас пишут о том что страны G7 приняли кодекс для разработчиков ИИ, не читайте советских газет (с), читайте первоисточники. Документ G7 это результат так называемого [1] the Hiroshima AI Process и оригиналы текстов на английском и японском языках на сайте МИД Японии [1]. Почему на японском языке? Потому что в 2023 году председателем G7 является Япония, у G8 изначально, и у G7 в итоге никогда не было отдельного сайта. Это неформальное объединение стран с ежегодной сменой председательства и под каждый год и каждое председательство создают отдельные сайты и публикуют анонсы на сайтах МИДов и Правительств входящих стран.

Полезно, также, почитать текст на сайте Еврокомиссии приветствующей это соглашение [2] и упоминающий что завершается подготовка EU AI Act [3].

Ссылки:
[1] https://www.mofa.go.jp/ecm/ec/page5e_000076.html
[2] https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_5379
[3] https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:52021PC0206

#ai #regulation #g7 #laws #ethics

В том что касается всеобщей сдачи бизнесом персональных данных государству всё идет по пессимистичному сценарию, в Ведомостях статья (жаль под пэйволом) [1], о том что крупный бизнес будет обезличивать данные сам, малый бизнес будет обязан сдавать данные о клиентах на обезличивание в принудительном порядке, а заниматься всем этим обезличивание будет НИИ Восход (подвед Минцифры РФ). Я не удивлюсь что после этого сам НИИ Восход переведут какой-то из закрытых городов или ядерных бункеров, сотрудникам запретят выезд за пределы места проживания и работы и запретят доступ в интернет плюс ещё что-то из этого. Потому что такая сверхконцентрация персональных данных - это, ммм, просто вкусняшка для всех хакеров, инсайдеров и пробивщиков. В общем я ребятам не завидую вообще ни в каком виде.

Но дело не только в этом. Хотя всё пока и выглядит так что крупный бизнес смог увернуться от принудительной сдачи данных, радоваться не стоит.
Во первых история знает слишком много случаев когда поправки в законы ужесточающие нормы принимаются быстро и почти скрыто, будучи спрятанными в совершенно не связанные законопроекты.
Во вторых ничто не помешает регуляторам вводить ограничения и против крупняка, обосновав, например, крупной утечкой данных. Особенно если компания негосударственная и регулятору её надо о чём то просить, а не просто приказать.

Ссылки:
[1] https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2023/12/05/1009333-mintsifri-predusmotrelo-dva-varianta-dlya-obezlichivaniya-personalnih-dannih

#privacy #data #regulation #laws #russia

Так уж сложилось что я уже лет десять мониторю и иногда выкладываю [1] цифры по legislative burden нормативной нагрузке нарастающей с ростом принимаемых законов и других НПА ежегодно. Так в 2022 году в России было принято 645 федеральных законов из которых 180 было принято в декабре 2022 года, а 55 было принято в ноябре 2022 года. Все эти цифры это абсолютные рекорды. Последний номер закона подписанного в ноябре 2022 года был 465-ФЗ. А вот в 2023 году за ноябрь уже принято 57 законов и номер последнего 564-ФЗ. А то есть есть хорошие шансы что до конца декабря общее число принятых законов составит 750, а это +16% к аналогичному периоду прошлого года (простите что срываюсь на этот бюрократический язык). А ещё можно и нужно замерить число указов Президента РФ, распоряжений и постановлений Правительства РФ и так далее.

Подводить итоги этого бюрократического забега и выбирать победителей по доле прироста макулатуры можно будет в январе 2024 года. Так что ожидайте, примерно в середине января всё прояснится.

P.S. Для сравнения: в Казахстане нумерация законов не внутри года, а от начала работы созывов депутатов. Например, VII созыв меджлиса принимал законы с 1 февраля 2021 года по 20 апреля 2023 года и успел принять всего 227 законов, это примерно по 8.4 закона в месяц, примерно по по 101 закон в год.

Ссылки:
[1] https://t.me/begtin/3511

#laws #lawburden #data #statistics

Вдогонку к числу законов принятых в России [1], можно не дожидаться января, в 2023 году всего принято 694 закона, чуть чуть недотянули до 700. Для сравнения в 2022 году было принято 645 законов. Итого, выражаясь в терминах "палочной" статистики МВД рост составил 7,6% АППГ (к аналогичному периоду прошлого года). Можно было бы подумать как хорошо законодатели поработали в этом году, но реальность такова что больше законов - больше нормативная нагрузка на людей и бизнес. Выигрывают от них только госорганы и то не все.

Всё это напрямую относится и к регулированию данных, персональных данных, ИИ, информационной безопасности и других технологических областей. И судя по всему нет признаков того что этот тренд на рост листажа бумаги закончится.

Я хорошо помню как много лет назад когда я работал на больших ИТ проектах государственных информационных систем приёмка осуществлялась буквально килограммами бумаги. Я был свидетелем лично случая когда один начальник отдела в российском министерстве экономического хаоса указывал подрядчику показывая стопки бумаги. "Вот смотри", говорил он, "это проект на 2 миллиона и тут 200 листов, а у ты сдаёшь проект на 10 миллионов, а у тебя всего 40 листов. Надо хотя бы 400, а лучше 1000, тогда прокуроры точно утомятся читать при проверке".

Конечно, законодатели, это несколько другой случай и другая мотивация, а 99% принимаемых законов это изменения в существующие законы, но бюрократическая культура общая, в отсутствии осознания вреда от подобного нормативного "бешенства".

Ссылки։
[1] https://t.me/begtin/5257

#laws #regulation #russia

Читать нормативные документы дело неблагодарное и пока непонятно как это интерпретировать как рост закрытости или как халатность, но на сайте Минцифры России не публикуются приложения ко многим приказам ведомства.

Например, *Приказ Минцифры России № 296 О составе Экспертного совета при Министерстве цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации по вопросам развития и цифровой трансформации книжной индустрии* [1] в тексте содержит *...изложить в новой редакции согласно приложению к настоящему приказу.* Но самого приложения нет. В "текстовой версии" приказа тоже нет приложения [2] и даже в "графической версии" (скане) [3] приложения нет. Аналогично с приказом N287 [4]

И, похожим образом по всем приказам касающихся сервитутов [5]

В то же время, другие приказы приложения содержат, в виде ссылок правда, но хоть так [6]

И отдельная история про то почему не все приказы федеральных органов власти публикуются на портале правовых актов и в системе регистрации НПА Минюста.

Ссылки:
[1] https://digital.gov.ru/ru/documents/9542/
[2] https://digital.gov.ru/uploaded/files/prikaz-o-vnesenii-izmenenij-v-sostav-es-po-izd-deyatelnosti-yur2sispr.docx
[3] https://digital.gov.ru/uploaded/files/296_PfRi2Gh.pdf
[4] https://digital.gov.ru/ru/documents/9541/
[5] https://digital.gov.ru/ru/documents/9531/
[6] https://digital.gov.ru/ru/documents/9333/

#closeddata #opendata #legaldocs #russia #laws #russia

В рубрике интересных наборов данных QuantGov [1] исследовательский проект по сбору законов и других регуляторных документов, превращению их в данные и последующий анализ с построением графиков и интерактивных инструментов. Основной посыл в измерении регуляторной нагрузки, охватывают, при этом, не только США и отдельные штаты, но и Канаду, Австралию, Индию, Великобританию. Всё доступно в виде датасетов в CSV, интерактивного выгрузчика документов и API.

Ключевое - это активное научное применение, эти датасеты активно цитируют исследователи и пишут про них экономические СМИ.

P.S. Префикс Quant в данном случае не имеет никакого отношения к квантовым технологиям, а часть слова Quantification, количественная оценка.

Ссылки:
[1] https://www.quantgov.org

#opendata #datasets #laws #regulations #policy

Я, кстати, в очередной раз могу сказать что открытые данные - это, в первую очередь, культура и систематизация работы с данными. Так сложилось что я регулярно работаю с большими базами документов порождённых органами власти. Не с отдельными файлами, а прям с копиями банков документов законов и других НПА. И огромная часть этих НПА - это, безусловно, то что должно быть доступно в виде данных, а не в виде отсканированных PDF документов.

Если бы официальные документы все и всеми публиковались бы с приложениями, хотя бы в виде Excel файлов, то доступных данных было бы гораздо больше.

Например из десятков тысяч документов опубликованных органами власти г. Москвы на оф сайте mos.ru, как минимум несколько тысяч - это очень большие таблицы, в сотни и тысячи страниц опубликованные как сканы. Если бы их публиковали иначе, то то же Правительство Москвы могло бы публиковать не несколько сотен, а несколько тысяч наборов данных, потенциально весьма востребованных к тому же.

Это просто пример, он справедлив к отношении практически всех органов власти, особенно крупных стран и территорий.

А я об этом задумался ещё давно в контексте того что поиск по данным может начинаться как поиск по каталогам данных и индексированием того что уже машиночитаемо, а продолжаться охватывая то что ещё не машиночитаемо, но может стать таковым. Чтобы проиндексировать каталог данных, надо сделать этот каталог данных (с).

#opendata #datasets #laws #datacatalogs

Свежий доклад The value of corporate transparency in tackling crime [1] от британского Department for Business and Trade (DBT) о ценности сведений о регистре компаний для рынка после реформы ведения реестра. Что интересно, в докладе упоминаются оценки рынка пользователей информации о прозрачности реестра компаний, сравнивается измерение ценности этих сведений до и после реформ.

А реформы, напомню были вызваны Economic Crime and Corporate Transparency Act 2023 [2], законом в соответствии с которым изменились требования к верификации сведений в реестре компаний в Великобритании, началась чистка реестра от недостоверных сведений и появились новые принципы раскрытия данных, в том числе в машиночитаемой форме.

Собственно этот отчёт - это продолжение внедрения этого закона и оценка экономического эффекта от доступности данных.

Текст полезный, в первую очередь, тем кто оценивает экономические эффекты от доступности данных.

Ссылки:
[1] https://www.gov.uk/government/publications/the-value-of-corporate-transparency-in-tackling-crime
[2] https://www.gov.uk/government/publications/economic-crime-and-corporate-transparency-act-outline-transition-plan-for-companies-house/economic-crime-and-corporate-transparency-act-outline-transition-plan-for-companies-house

#opendata #uk #reports #laws #aml

Вдогонку к новости от ИПП про датасет российского законодательства, не могу не порадоваться его появлению, ИПП одни из немногих кто создаёт качественные датасеты и публикует их ещё и в parquet формате. Реально ценный датасет для исследователей и моя любимая тема - измерение качества баз нормативных документов и законотворческой деятельности. Раз 5 я подступался к запуску публичного проекта в этой области, но каждый раз убеждался что политизации избежать сложно (невозможно!) и единственный способ подачи материалов, это вот такие датасеты.

А я покажу Вам живой пример как его использовать с помощью DuckDB. Благо пример у меня был уже готов по другой базе, тоже законов, и его надо было лишь слегка адаптировать.

Итак, скачиваете все parquet файлы, запускаете DuckDB в одной с ними папке и выполняете вот такой, не самый сложный SQL Запрос:
select count(num) as n_open, max(num) as n_total, (n_total-n_open) as n_closed, (n_open*100.0/n_total) as percent_open, year(parsed_date) as y from (select CAST(split_part(docNumberIPS, '-', 1) as INTEGER) a
s num, strptime(docdateIPS, '%d.%m.%Y') as parsed_date from 'ruslawod_*.parquet' where issuedByIPS = 'Распоряжение Правительства Российской Федерации' order by parsed_date) group by y order by y desc;
-
Результат будет как на картинке. По этой таблице можно построить графики:
- общего числа принятых распоряжений Правительства РФ по годам
- числа распоряжений которые были опубликованы
- числа распоряжений которые не были опубликованы (секретны)
- доля открытых текстов распоряжений.

Можно увидеть что:
1. Доля распоряжений резко нарастает в последние 2 года
2. Число закрытых/секретных распоряжений значительно выросло, в 2.1 раза с 2020 г.
3. Доля открытых распоряжений снизилась с 81% в 2020 году до 63% в 2023 г.

По другим типам НПА можно проделать такой же фокус и увидеть много интересного. Например, измеряя рост нормативной нагрузки по объёмам опубликованных НПА определённого типа.

В добавок, в качестве добрых пожеланий, датасет можно улучшить если изменить его типы данных внутри с varchar на более естественные для формата parquet. Превратить поля docdateIPS и actual_datetimeIPS в датувремя, поля classifierByIPS и keywordsByIPS в списки varchar, is_widely_used в boolean.

Впрочем и без этого с данными можно работать.

#opendata #datasets #russia #laws

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Slidecrafting открытая книжка про рисование презентаций с помощью Quatro, продвинутого движка для документирования и визуализации. Лично я этим искусством владею недостаточно, но инструмент полезный и книжка тожа
- StataWales новый портал статистики Уэльса (Великобритания), ничего необычного, кроме акцента на API и некоторых интерфейсных решений таких как отсутствие поиска.
- Supporting open science practices: Why share your research data? заметка в Springer Nature о том почему всё больше открытых данных публикуется учёными. Главное - рост цитируемости работ и требования тех кто финансирует научные работы.
- Data is not available upon request научная статья о том что механизм предоставления данных по запросу работает плохо. Многие авторы научных работ публикующие данные в режиме "по запросу" по запросу их не предоставляют. Работа в журнале по психологии потому что это про психологию.
- Why Conservatives Are Attacking ‘Wokepedia’ статья в WSJ о Grokipedia, ничего сверхнового, просто некоторая систематизация. Я бы добавил к этому взгляд что развитие ИИ позволяет порождать над Википедией любые контентные фильтры. Условно помимо Grokipedia можно быстро порождать версии Википедии с иными "политическими взглядами". Российская РуВики, кстати, сделано по той же модели.
- Opening Doors with AI: How Free Law Project and the Civil Rights Litigation Clearinghouse Are Reimagining Legal Research про проект Free Law по развитию открытости юридических документов и юридических систем. Ориентировано на юридическую систему США, но стоит присмотреться к подходам и потенциальным результатам для любой страны

#ai #data #laws #FAIR #wikipedia #tools #books

Накопилось какое-то количество рефлексии про применении ИИ агентов для программирования и не только, основная мысль конечно в том что есть много задач в которых ИИ не надо, возможно даже, категорически не надо применять как генеративный инструмент, но однозначно необходимо и возможно даже критично как валидационный инструмент.

К примеру, работа с помощью ИИ с законодательными текстами. Писать сейчас нормативные документы с помощью ИИ может оказаться очень рискованной затеей (судебные решения сгенерированные ИИ пока рассматриваем как курьёз и дефицит квалифицированных кадров). Потому что галлюцинации, потому что отсутствие какой-либо ответственности за ошибки и так далее.

А вот применение ИИ для верификации и валидации написанного текста не столько с точки зрения правил языка, сколько по руководству для применения. Автоматически можно найти противоречия с другими нормативными документами, отсутствие необходимых определений, конфликты в определении понятий, нечеткость формулировок и многое другое. Перечень этих правил проверки поддается существенной автоматизации и даже сложные документы состоящии из сотен поправок в разных нормативных актах могут быть проанализированы и представлены понятным языком.

Я вот пока не знаю в каких странах такие инструменты полноценно внедрят, скорее в относительно небольших и технологически развитых вроде Сингапура или Эстонии, но это представляется очень естественным развитием для всей нормативной работы.

Применительно к состоянию дел с российским законодательством включая решения исполнительной власти я вангую что такой валидационный инструмент если и напишут, то скорее технически грамотные люди имеющие критичный взгляд на происходящее в российских законах. Тогда это станет не техническим инструментом, а скорее медийным продуктом с автоматическим подробным анализом законопроектов и принятых НПА. Приведет ли это к качественному улучшению российского законодательства я не знаю, но усилению кризиса восприятия российских ФОИВов и законодателей как серьёзных нормотворцев может.

#thoughts #ai #aiagents #laws #lawmaking