Čelnica Međunarodnog monetarnog fonda Kristalina Georgieva upozorila je da bi rizici umjetne inteligencije mogli nadmašiti njezine koristi ako industrija i vlade ne uspostave zaštitne ograde i etički okvir. Na raspravi u Bangkoku podržala je kombinaciju samoregulacije tehnoloških kompanija i sudjelovanja država, uz obvezno uključivanje društva u definiranje prihvatljivih granica.
Anthropicov suosnivač Jack Clark složio se da su zajednički standardi mogući i da testiranje naprednih sustava ne bi trebalo ostati potpuno dobrovoljno. Njegova kompanija redovito provodi evaluacije i objavljuje dio rezultata, ali Clark smatra da proizvođači modela trebaju regulatorni okvir koji stvara jednaka očekivanja. U raspravi su kao ključne zemlje izdvojene Sjedinjene Države, Kina i Indija, zajedno s državama koje drže važne dijelove AI opskrbnog lanca.
Za tržište je bitna veza između sigurnosti i povjerenja. Poduzeće neće prepustiti agentu financijske, kadrovske ili proizvodne odluke ako ne može dokazati kako je model testiran, koje alate smije koristiti i tko odgovara za pogrešku. Zajednički standardi mogu smanjiti trošak zasebnih provjera za svako tržište, ali samo ako definiraju usporedive testove i obvezno prijavljivanje ozbiljnih incidenata.
Georgieva je naglasila da korist od AI-ja ovisi i o infrastrukturi: dostupnosti električne energije, mreža, računalnog kapaciteta i kvalitetnih podataka. Zemlja bez tih preduvjeta ne može ravnopravno koristiti modele, čak ni kada su softverski dostupni. Time se rasprava o regulaciji širi izvan sigurnosti algoritma na ulaganja u energetiku, telekomunikacije, obrazovanje i javne digitalne usluge.
Bundesbankin predsjednik Joachim Nagel upozorio je da bi velika ulaganja u hardver i softver mogla povećati globalne neravnoteže. Kapital i kapacitet koncentriraju se u gospodarstvima koja već imaju cloud regije, proizvođače čipova i pristup jeftinom financiranju. Države koje tehnologiju uglavnom uvoze mogu platiti više za usluge, energiju i stručnjake, bez jednakog udjela u dobiti i intelektualnom vlasništvu.
Ekonomist Dani Rodrik opisao je dvije različite opasnosti. Ako se očekivani rast produktivnosti ostvari, dio zanimanja mogao bi biti brzo istisnut i stvoriti snažan pritisak na tržište rada. Ako se ne ostvari, golema ulaganja u podatkovne centre i modele mogla bi završiti financijskom korekcijom. Politika zato mora istodobno pripremati radnike za promjene i nadzirati financiranje infrastrukturnog vala.
Industrijska samoregulacija ima prednost brzine: proizvođači prvi vide nove sposobnosti i mogu mijenjati testove brže od zakonodavca. Slabost je sukob interesa jer ista kompanija odlučuje je li proizvod dovoljno siguran za prodaju. Državna pravila nude odgovornost i provedbu, ali mogu zastarjeti prije nego što stupe na snagu. Predloženi hibrid pokušava zadržati tehničku brzinu uz javno definirane minimalne obveze.
Za europske kompanije već postoji veza s AI Actom, koji obveze određuje prema razini rizika i posebno tretira modele opće namjene. Međunarodni standardi ne bi zamijenili europski zakon, ali bi mogli pojednostaviti dokazivanje sigurnosti dobavljačima koji posluju u više jurisdikcija. Razlika između dobrovoljne izjave i neovisno provjerene evaluacije pritom ostaje presudna za nabavu i odgovornost uprave.
Rasprava nije proizvela novi sporazum ni rok za njegovo donošenje. Konkretan sljedeći korak jest usuglašavanje metoda testiranja i pravila razmjene rezultata među vodećim proizvođačima i državama. Bez toga će svaka kompanija i regulator mjeriti rizik drukčije, a kupci neće moći pouzdano usporediti sustave kojima povjeravaju osjetljive podatke i poslovne odluke.
Mjerenje će biti najteži dio budućih pravila. Test mora opisati model, verziju, dostupne alate i uvjete rada, jer isti sustav može biti bezopasan kao pomoćnik za pisanje, a visokorizičan kada dobije pristup plaćanjima ili industrijskoj opremi. Bez takvog konteksta jedan rezultat evaluacije ne govori dovoljno kupcu ni regulatoru u praksi.
