欧洲议会在6月14日投票通过《人工智慧法案》草案，这项立法进展虽无关技术突破，却可能对欧洲科技政策方面带来深远影响，也是由监管机构首次提出的AI法律。虽然欧洲议会立法的程序十分繁复，及至法律正式实施仍有一段时间，但从草案内容中可以看出未来AI规范的轮廓已经基本成型。
接下来，欧洲议会将与欧盟理事会和欧盟执行机构欧洲委员会商讨细节，针对目前各自手上的法案进行讨论，最终正式通过的法律将是不同草案间权衡折冲结果。由於目前草案之间存在很大差异，预计实施约需两年的时间。
欧盟早在2021年便已启动相关立法程序，但在ChatGPT等生成式AI工具发布後，立法者又针对这些工具调整草案内容。该法案针对AI应用可能产生的风险分为三个类别，企业还必须提交有关其使用AI的风险评估。如果立法者认为风险「不可接受」，一些AI应用将被完全禁止；而被视为「高风险」的应用将受特定法律要求，包括新的使用限制和透明度要求。
首个针对生成式AI提出监管的草案
1.禁止情感辨识AI的使用：禁止在执法、学校和职场中使用试图辨识人们情感的AI工具。情感辨识软体的制造者声称，产品能判断学生是否理解特定内容，或驾驶是否在打瞌睡。主要是因为利用AI进行脸部侦测和分析被认为精准度有待商议且具有偏见。不过，其他两个机构的草案中并未禁止相关使用，预期未来将可能出现争议。
2.禁止於公共场所使用即时生物特徵辨识和预测式执法：不过执法团体认为这项应用对於现代执法而言，具有必要性，并不赞成对即时生物特徵技术实行禁令。部分国家，如法国实际上也计划增加对脸部辨识的使用。
3.禁止社会评分：意指禁止在公共机构使用人们社会行为的数据来建立或针对个人情况进行 评分。大多数认为该评分应用主要被用於中国和其他威权政府，但是，在房贷和保险费率的设定、招募和广告中，使用社会行为资料对人们进行评分是很常见的作法。
4.针对生成式AI提出限制：这是首个提出对生成式AI进行监管的草案，并禁止在大型语言模型（如OpenAI的GPT-4）的训练集中使用任何受版权保护的资料。OpenAI已经因为资料隐私和版权问题，受到欧洲立法单位的关注。该草案也要求必须在AI生成的内容上，标注其为AI生成。不过，针对这点，仍需要寻求欧洲其他国家的认可。
5.针对社群媒体的推荐演算法使用新限制：新的草案将推荐系统列为「高风险」类别，这是从其他提议的法案中升级而来。这意味着，社群媒体平台的推荐系统可能会受到更严格的审查，而科技公司将对用户的内容影响负起更多责任。
与其他成员国立场不同，日本允许使用受版权保护的资料进行训练
虽然人们对使用公开资料进行AI模型训练的公平性和合法性提出越来越多质疑，且新通过的欧盟《人工智慧法》草案中，也对训练集中具版权的资料进行规范。英国的开发人员仅能将受版权保护的作品用於研究目的；而美国的着作权法则包含了「合理使用」原则，允许在某些情况下，无需徵求着作权所有者的同意，就能使用部分内容。不过，日本却允许AI开发人员利用受版权保护的作品进行模型训练。
日本众议院内阁大臣长冈恵子（Keiko Nagaoka）表示，根据法律，机器学习开发人员不论用途，或是训练後的模型是否为商业使用，都可以在受版权保护的作品上进行训练，但禁止对版权持有人造成不合理损害的使用。
长冈表示，法律在技术上禁止开发人员使用非法获取的版权作品，但要判断大量的资料来源十分困难，也难以执行限制。而版权持有人并没有借用法律阻止将其作品用於AI训练上。
2018年，日本修改着作权法，允许免费使用受版权保护的作品来训练机器学习模型，前提是「不能为了享受作品中表达的思想或情感目的」。然而，视觉艺术家和音乐家则呼吁修订法律，认为允许AI在未经许可的情况下训练其作品，将威胁到他们的创作生计。
迎接AI时代，公平性以及制定合理的法律标准都是棘手的问题，也会导致不同地区朝着不同的方向发展。各地的政策制定者都尝试针对这项不断进化的科技进行监管，例如美国已发布政策蓝图，内容包含在AI公开上路前进行测试，以及保护隐私权的规则。而中国也已公布规则草案，要求聊天机器人制造商遵守中国的严格审查。
资料来源：MIT Technology Review、DeepLearning.AI、The Artificial Intelligence Act