Умерла ли деидентификация данных? - Почему связанный с ИИ риск для защиты ПДн заключается не в том, чему ИИ обучается, а в том, что способен выяснить

Данная заметка канадского профессора права Майкла Гейста (Michael Geist – на фото) была опубликована на его блоге 21 апреля 2026 года.

В 1997 году аспирантка Массачусетского технологического института (MIT) Латанья Суини (Latanya Sweeney) потрясла сообщество специалистов по защите персональных данных (ПДн), сопоставив общедоступные списки избирателей с очищенными от имён и адресов больничными документами, с целью идентифицировать анонимизированную историю болезни тогдашнего губернатора Массачусетса ( https://dataprivacylab.org/projects/identifiability/ ). Три года спустя, развивая полученные результаты, она продемонстрировав, что 87% населения США можно однозначно идентифицировать, используя всего три параметра: почтовый индекс, дату рождения и пол ( https://dataprivacylab.org/projects/identifiability/paper1.pdf ).

В моей статье в издании Globe and Mail ( https://www.theglobeandmail.com/opinion/article-the-privacy-threat-that-ai-poses-isnt-what-it-learns-its-what-it/#comments ) я отмечал, что работа г-жи Суини повлияла на мировые концепции защиты персональных данных, которые отреагировали посредством разработки стандартов деидентификации, призванными смягчить риски путем удаления очевидных идентификаторов, применения статистических тестов и категоризации полученных данных как «безопасных для использования». Действительно, основной принцип современного нормативно-правового регулирования обеспечения неприкосновенности частной жизни и защиты ПДн основан на предпосылке, что деидентифицированные данные могут использоваться, раскрываться и коммерциализироваться без ущерба для неприкосновенности частной жизни отдельных лиц.

«Алгоритм Вас поймает», автор: Дункан С., https://flic.kr/p/2kzyYQ7  (CC BY-NC 2.0)

Искусственный интеллект разрушил это предположение. Системы ИИ, оснащенные возможностями поиска в реальном времени и мощными вычислительными возможностями для логического вывода, теперь могут за минуты сделать то, на что раньше у опытных исследователей уходили дни. Исследование, проведенное в феврале в Федеральном институте технологий в Цюрихе (Швейцария - ETH Zurich) продемонстрировало, что агенты ИИ способны сопоставлять анонимизированные онлайн-аккаунты с реальными физическими личностями с точностью до 90%, воспроизводя за минуты то, на что опытному следователю-человеку потребовались бы многие часы ( https://arxiv.org/pdf/2602.16800 ).  То, что г-жа Суини выявила как уязвимость, всё чаще становится реальностью оперативной деятельности для любого, у кого есть подключение к интернету и ИИ-чатбот.

Это крайне важно для Канады. Министр по вопросам ИИ Эван Соломон (Evan Solomon) пообещал обновить национальную стратегию в области ИИ, которая включает в себя модернизированные правила защиты персональных данных ( https://globalnews.ca/news/11649168/ai-strategy-privacy-commissioner-canadians-solomon/ ). Хотя соблазнительно попытаться решить проблему за счёт использованию усиленных мер защиты защиты, которые обсуждаются уже много лет, нужно понимать, ИИ меняет дискуссию о защите ПДн таким образом, что дальнейшее продвижение вперёд становится куда сложнее, чем простое возобновление прежних усилий по проведению реформ. Для правильного решения этой задачи необходимо учитывать обе стороны «уравнения ИИ»: что поступает на вход и что получается на выходе.

Что касается входных данных, то наблюдается заметный глобальный сдвиг в сторону более либерального, более разрешительного отношения к используемым для обучения ИИ персональным данным:

• Япония недавно внесла поправки в своё законодательство о защите ПДн с явной целью стать страной, обеспечивающей наиболее благоприятные условия для разработки ИИ, заменив требования об обязательном получения согласия на обработку на механизмы отказа от обработки ( https://www.theregister.com/2026/04/08/japan_privacy_law_changes_ai/ );
  
  
• Великобритания также недавно ослабила ограничения на автоматизированное принятие решений и ввела более широко сформулированные исключения для исследований ( https://www.traverssmith.com/knowledge/knowledge-container/uks-data-protection-reforms-take-effect-a-new-era-for-automated-decision-making/ );
  
  
• Евросоюз предложил поправки в законодательство, которые упростят правила обработки данных с целью обучения моделей ИИ и сузят сферу прав субъектов ПДн ( https://www.lw.com/en/insights/digital-omnibus-eu-commission-proposes-to-streamline-gdpr-and-eu-ai-act ).

Направление перемен очевидно: ведущие мировые юрисдикции смягчают своё нормативно-правовое регулирование обработки ПДн, чтобы способствовать развитию ИИ. Канада также столкнётся с давлением, вынуждающим последовать их примеру.

Проблеме защиты ПДн, связанной с выходными данными ИИ, уделялось гораздо меньше внимания, - однако она в конечном итоге может оказаться более значимой. В данном случае обеспокоенность связана не с тем, какие персональные данные поступают в системы ИИ, а с тем, какие персональные данные появляются на выходе. Современные системы ИИ могут получать доступ к общедоступным данным из множества источников, комбинировать по отдельности безвредные фрагменты и делать выводы, позволяющие повторно идентифицировать физических лиц на основе информации, которая никогда не предназначалась быть «персональными данными».

Рассмотрим, что это означает для концепции деидентификации (обезличивания) данных, лежащей в основе реформы канадского законодательства о защите ПДн. В более ранних проектах предлагалось запретить организациям повторно идентифицировать обезличенные данные ( https://lop.parl.ca/sites/PublicWebsite/default/en_CA/ResearchPublications/LegislativeSummaries/441C27E ). Однако этот запрет касался преднамеренных действий по повторной идентификации. Он не предвидел мир, в котором система ИИ восстанавливает связь с физическим лицом на основе разбросанных по открытому интернету фрагментов в рамках выполнения обычного запроса. Правовая проверка возможности использования данных для идентификации личности предполагала относительно стабильную технологическую среду. ИИ делает тривиально простым то, что когда-то было немыслимым, - повторная идентификация оказывается всего лишь структурным побочным продуктом работы ИИ.

Выработка канадского ответа может потребовать различного подхода к обеим сторонам «уравнения ИИ». Более либеральный подход к входным данным для обучения, основанный на общеприменимых ограничениях и значимой прозрачности, мог бы помочь Канаде оставаться конкурентоспособной, не отказываясь при этом от своих основных обязательств. Однако такая гибкость в отношении входных данных должна сочетаться с действительно инновационными подходами к предотвращению и устранению вреда, причиняемого результатами работы ИИ. Это означает переход от запретов на преднамеренную повторную идентификацию к инструментам нормативно-правового регулирования, которые учитывают структурную способность систем ИИ восстанавливать ПДн из неперсональных данных. Меры подотчетности, аудит результатов логического вывода и ограничения на агрегирование и раскрытие выведенных личных профилей должны стать частью нормативно-правового ландшафта.

Сообщество специалистов по защите ПДн и принимающие политические решения лица медленно осознают этот сдвиг, фокусируя внимание в основном на том, как ПДн попадают в системы ИИ. Но если хотеть, чтобы стратегия Канады в области ИИ и реформа в сфере защиты ПДн соответствовали требованиям времени, то нужно, чтобы они признали более суровые истины: что деидентификация, в том виде, в котором мы её понимали десятилетиями, может уже больше не работать, и что наши дискуссии о защите ПДн должны радикально измениться.

Майкл Гейст (Michael Geist)

Источник: блог Майкла Гейста
https://www.michaelgeist.ca/2026/04/is-data-de-identification-dead-why-the-ai-privacy-risk-isnt-what-it-learns-but-what-it-figures-out/ 

Библиотека Конгресса США провела встречу на тему «Проектирование архитектур хранения данных для цифровых коллекций»

Данный пост сотрудника Библиотеки Конгресса США Винсента Колтеллино (Vincent Coltellino – на фото) был опубликован 8 июня 2026 года на блоге «Сигнал» (The Signal) на сайте Библиотеки Конгресса США.

В 2007 году Библиотека Конгресса США (Library of Congress) организовала первую встречу по теме «Проектированию архитектур хранения данных для цифровых коллекций» (Designing Storage Architectures for Digital Collections, DSA). Целью этой первой встречи было собрать вместе специалистов по архитектуре хранения данных для обсуждения уникальных требований к хранению данных нового Национального центра сохранения аудиовизуальных материалов (National Audio-Visual Conservation Center, NAVCC) Библиотеки. 

В последующие годы данное мероприятие трансформировалось в площадку для более широкого обсуждения достижений, проблем и решений в области хранения цифровых данных. 

9-10 марта 2026 года Библиотека провела 20-ю по счету такую встречу, теперь уже ставшую международной (см. https://www.digitalpreservation.gov/meetings/storage26.html?loclr=blogsig ).

В этом году в мероприятии приняли участие 172 ведущих мировых эксперта в областях инфраструктур хранения данных, передовых практик, инноваций и прогнозов развития экосистемы обеспечения долговременной сохранности электронных материалов (электронной сохранности). Организаторы встречи подготовили насыщенную программу, способствующую открытому обсуждению текущих проблем цифрового хранения и рассчитанные на опережающие действия решений для смягчения будущих прогнозируемых рисков. Участники встречи представляли различные государственные органы и учреждения, учреждения культурного наследия, отрасль цифрового хранения, а также академические и научно-исследовательские организации.

Директор по ИТ Библиотеки Конгресса Джудит Конклин (Judith Conklin) поприветствовала собравшихся и задала тон двум последующим дням оживленной дискуссии. Затем сотрудники Библиотеки сообщили новости за прошедший год, касающиеся текущей среде хранения, темпов роста объёмов данных и поиска инновационных методов цифрового хранения.

В число тем для обсуждения входили:

• широкое распространение цифровых данных и проблемы, с которыми сталкиваются поставщики услуг хранения, пытаясь удовлетворить этот спрос; 
  
  
• энергетические и экологические аспекты, необходимые для поддержания экосистемы хранения данных; 
  
  
• влияние искусственного интеллекта (ИИ) на потребность в услугах хранения данных; 
  
  
• проблемы и наилучшие практики, о которых говорили различные поставщиков услуг по курированию данными; а также 
  
  
• ряд технологических обновлений, представленных поставщиками услуг хранения для решений на основе как новых, так и традиционных технологий хранения.

Хотя доклады и последующие обсуждения сильно различались по своему характеру, неизменно звучали две основные темы:

• Каким образом сообщество поставщиков услуг хранения данных сможет поддерживать необходимый уровень обслуживания в условиях быстрого увеличения объёмов данных?
  
  
• Каким образом это сообщество будет реагировать на требования открыть доступ ИИ к данным, которые прежде хранились на носителях с низкой скоростью доступа?

Хотя первая тема постоянно дискутировалась на протяжении многих лет, в этом году все выглядело иначе. Группа теперь обсуждает этот вопрос как проблему сегодняшнего дня, а не как проблему будущего. Похоже, достигнут переломный момент: поставщики услуг хранения данных не могут справиться с возрастающим спросом на их услуги. Эта проблема проявляет себя на рынке в виде ограниченности предложений и растущей стоимости хранения в расчёте на терабайт данных. Многие участники встречи выразили поддержку новым и нарождающимся технологиям, разрабатываемым сейчас для заполнения пробелов, не покрываемых существующими носителями информации.

Вопрос хранения данных на соответствующих носителях, выбираемых в зависимости от частоты доступа, давно уже дискутировался в рамках данного форума, - и хотя эта тема по-прежнему обсуждалась, был введён новый элемент: вопрос доступа универсальных и больших языковых моделей к находящимся на хранении данным. В условиях постоянного расширения использования ИИ даже данные, исторически хранившиеся на «холодных» (менее доступных) носителях, должны быть динамичными и доступными, если требуется обеспечить эффективное их использование ИИ-моделями. Эта тенденция может побудить кураторов данных к тому, чтобы хранить свои данные на «более горячих» (более доступных) носителях с большим энергопотреблением. Такие «горячие» решения, как правило, дороги и имеют больший углеродный след.

Хотя этим двум проблемам была посвящена большая часть дискуссий на протяжении всей встречи, также достаточно много времени обсуждались и решения. Новые носители информации, такие как оптические и молекулярные решения высокой плотности, получили бóльшую поддержку, чем в предыдущие годы, - и разрабатывающие их компании движутся к коммерциализации этих решений на корпоративном уровне. Есть надежда, что такие решения в ближайшие годы заполнят определенные пробелы на рынке. Помимо этого, состоялось несколько дискуссий по поводу оценки энергетических потребностей цифрового архива; использования цифровых архивов для смягчения последствий стихийных бедствий; а также о том, как оцифровка архивов может способствовать расширению исторических и генеалогических знаний сообщества.

Встречи серии «Проектирование архитектур хранения данных для цифровых коллекций» неизменно собирают уникальное сочетание экспертов, представляющих поставщиков услуг хранения данных; специалистов по технологиям; пользователей данных и архивистов, с целью обсуждения сложных вопросов, связанных с экосистемой хранения данных. В 2026 году ситуация была такой же, но в этом году форум прошел несколько в ином ключе. Члены сообщества ощущали бóльшую срочность в отношении давно прогнозируемых проблем, которые теперь стали реальностью, а также проблем, которые ещё предстоит решить.

Каким образом поставщики услуг хранения данных смогут удовлетворить очень высокий рыночный спрос, вызванный неконтролируемым ростом объёмов данных? Станет ли дефицит хранилищ данных ограничивающим фактором для бума ИИ? Каким образом организации смогут обеспечить надлежащее курирование данных и удовлетворить связанные с этим энергетические потребности? Хотя окончательные ответы на эти вопросы ещё не сложились, - более широкое сотрудничество членов сообщества, укрепившееся на этом мероприятии, является ключевым шагом на пути к поиску ответов, необходимых для обеспечения здорового будущего для мировых данных.

Для получения детальной информации о докладах и доступа к дополнительным материалам, пожалуйста, посетите репозиторий встречи DSA 2026 по адресу 
https://www.digitalpreservation.gov/meetings/storage26.html?loclr=blogsig .  

Винсент Колтеллино (Vincent Coltellino)

Источник: блог «Сигнал» (The Signal) на сайте Библиотеки Конгресса США
https://blogs.loc.gov/thesignal/2026/06/2026-designing-storage-architectures/ 

Судьба важнейших документов после исчезновения шкафов с бумажными документами: Будущее управления документами и обеспечения непрерывности деловой деятельности (4)

(Окончание, предыдущую часть см. http://rusrim.blogspot.com/2026/06/3.html )

Искусственный интеллект способствует увеличению разрыва

Искусственный интеллект вносит еще один уровень сложности в этот и без того нестабильный ландшафт.

Многие проблемы стратегического управления, связанные с системами ИИ, вращаются вокруг концепций, которые специалисты по управлению документами изучают уже десятилетия, пусть даже используя другую терминологию. Вопросы объяснимости, отслеживаемости, подотчетности, происхождения, документирования жизненного цикла и заслуживающих доверия доказательств находятся близко к историческому идеологическому ядру в области управления документами.

Разница заключается в том, что системы ИИ сталкиваются с этими проблемами в средах, которые являются гораздо более динамичными, распределёнными и технически непрозрачными, чем традиционные системы управления документами.

Возможный в будущем сбой в обеспечении непрерывности может не повлечь за собой уничтожение документов в традиционном смысле. Вместо этого организации могут потерять родословную моделей, цепочки происхождения, метаданные аудита, протоколы логических выводов и/или отслеживаемость решений. Организации могут сохранить результаты работы ИИ, потеряв при этом контекстуальные доказательства, необходимые для объяснения того, как эти результаты были сгенерированы. Они могут сохранить транзакционные документы, утратив при этом взаимосвязанные с ними метаданные и системные связи, необходимые для установления доверия.

Это особенно важно, поскольку системы ИИ все чаще непосредственно участвуют в процессах оперативной деятельности и процессах управления. По мере того, как организации интегрируют ИИ в процессы принятия решений, исполнения законодательно-нормативных требований, взаимодействия с клиентами и оперативного управления, - непрерывность заслуживающих доверия доказательств становится неотделимой от непрерывности самих систем.

Традиционные подходы «важнейших документов» предлагают лишь ограниченные рекомендации для этой среды, поскольку они были построены вокруг обеспечения сохранности отдельных информационных объектов, а не обеспечения непрерывности доказательных связей в рамках распределенных цифровых инфраструктур.

Таким образом, проблема заключается уже не просто в выживании документов - речь идёт о сохранении доверия.

Нарождающаяся проблема непрерывности доказательств

В сообществах, занимающихся стандартизацией, постепенно формируется более широкая концепция, которую лучше всего можно описать как «непрерывность доказательств» (evidentiary continuity).

Данная идея выходит за рамки традиционной защиты документов или их восстановления после катастроф. Она включает в себя непрерывность аутентичности, происхождения, метаданных, цепочек доверия, доказательств подотчетности, контекста обеспечения сохранности, удостоверений личности, целостности транзакций и операционных связей в масштабе взаимосвязанных систем.

Проблема в том, что ни одно профессиональное сообщество не является в полной мере «владельцем» данной области.

Специалисты по обеспечению непрерывности деловой деятельности в основном занимаются вопросами восстановления оперативной деятельности и обеспечения жизнестойкости. В рамках концепций кибербезопасности акцент делается на жизнестойкость, детектирование и реагирование. Сообщества специалистов в области электронной сохранности основное внимание обращают на аутентичность, неизменность, метаданные для обеспечения долговременной сохранности и на обеспечение долговременной доступности. Инициативы в области стратегического управления ИИ всё чаще рассматривают вопросы прозрачности, объяснимости и подотчетности.

Каждое профессиональное сообщество решает часть проблемы, но ни одно из них полностью не интегрирует весь жизненный цикл доказательств, охватывающий операционные сбои, подотчетность стратегического управления, непрерывность обеспечения сохранности и системы принятия решений с помощью машин.

С точки зрения работы над стандартами управления документами, эта фрагментация создает как проблему, так и возможности.

Специалисты по управлению документами уже располагают многими элементами концептуального фундамента, необходимого для этой новой среды. Стратегическое управление документами, метаданные, происхождение, аутентичность, системный анализ, подотчетность и представления о жизненном цикле остаются чрезвычайно актуальными. Во многих отношениях нынешняя технологическая среда делает эти концепции не менее, а более важными.

В то же время, наша профессия рискует потерять своё влияние, если работа над стандартами останется ограниченной рамками старыми представлений о документных системах и границах организаций. Всё чаще формирующие цифровое доверие концепции оперативной деятельности разрабатываются на основе руководств по кибербезопасности, требований к жизнестойкости оперативной деятельности, инициатив по стратегическому управлению ИИ, концепций обеспечения долговременной сохранности и технических архитектур на уровне платформ.

Опасность заключается не в том, что концепции управления документами исчезнут, а в том, что они сохранятся - но при окажутся оторванными от самой профессии управления документами.

Более широкие возможности для разработки стандартов

В результате появляется потенциально важная возможность для разработки стандартов более широкого плана.

Не обязательно нужно разработать какой-то один новый стандарт или концепцию. Более масштабная задача может заключаться в переосмыслении того, как стандарты управления документами взаимодействуют с вопросами жизнеспособности оперативной деятельности, цифрового доверия, подотчетности ИИ, непрерывности обеспечения долговременной сохранности и распределенных инфраструктур стратегического управления.

В будущем разработка стандартов может потребовать решения вопросов, связанных с критически-важными для обеспечения непрерывности метаданными, выявлением взаимозависимостей доказательств, непрерывностью авторитетной информации, сохранением доверия во время сбоев, жизнестойкостью документных систем и непрерывностью доказательств подотчетности ИИ. Что ещё важнее, разработка стандартов может потребовать признания того, что наиболее значимые проблемы стратегического управления, с которыми сталкиваются организации, больше не укладываются в традиционные профессиональные рамки.

Границы, разделяющие управление документами, кибербезопасность, жизнестойкость оперативной деятельности, электронную сохранность, стратегическое управление информацией и подотчётность ИИ, продолжают размываться, поскольку сами цифровые системы стали глубоко взаимосвязанными. Организации все больше зависят от сетей взаимосвязей, а не от изолированных систем. Доверие возникает в результате взаимодействия метаданных, идентификационных профилей, сведений о происхождении данных, инфраструктур журналирования, мер и средств обеспечения долговременной сохранности и концепций стратегического управления, одновременно функционирующих в распределённых средах.

Сообществами, которые с наибольшей вероятностью будут направлять разработку будущих стандартов, вероятно, станут те, что способны строить концептуальные мосты между этими областями, а не защищать узко-дисциплинарную территорию.

Для представителей профессии управления документами это может потребовать более широкого стратегического сдвига в точке зрения. Отношение к управлению документами как к самодостаточной управленческой дисциплине, функционирующей на периферии систем организации, возможно, уже не станет «билетом в будущее». Вместо этого концепции управления документами все чаще будут функционировать как основополагающие компоненты в рамках гораздо более крупных экосистем доказательств и доверия.

Эта эволюция не умаляет значимость профессии - напротив, она расширяет её потенциальную актуальность. Но она также требует разработки стандартов, которые могут напрямую взаимодействовать с реалиями функционирования облачных инфраструктур, распределенных систем, машиночитаемого управления, подотчетности ИИ, устойчивости к киберугрозам и архитектур обеспечения долговременной сохранности.

От выживания документов к сохранению доверия

Более глубокая проблема заключается в том, что организации вступают в эпоху, когда непрерывность оперативной деятельности зависит от непрерывности заслуживающих доверия информационных экосистем.

Современные организации не могут восстановиться просто благодаря тому, что где-то существует копия документа. Восстановление деятельности всё чаще требует реконструкции сведений о происхождении, метаданных, подотчетности, объяснимости, аутентичности, целостности, контекста обеспечения сохранности и системных взаимосвязей в масштабе сильно распределенных цифровых сред.

На практике в будущем проблема обеспечения непрерывности деловой деятельности становится проблемой архитектуры доказательств.

Данное наблюдение позиционирует концепции управления документами гораздо ближе к центру более широких дискуссий об жизнестойкости оперативной деятельности, стратегическом управлении ИИ, кибербезопасности и цифровом доверии, чем могут себе представить многие специалисты-практики. Концепции, разработанные за десятилетия специалистами по управлению документами, остаются чрезвычайно актуальными, поскольку современные организации по-прежнему полагаются на надёжные и заслуживающие доверия доказательства в плане своего функционирования, стратегического управления, демонстрации подотчетности и поддержания легитимности.

Изменились масштаб и сложность среды, в которой теперь существуют эти доказательства.

Таким образом, перед специалистами по управлению документами стоит стратегический выбор. Профессия может продолжить функционировать в относительно узких исторически сложившихся рамках, сосредоточив внимание в основном на управлении сроками хранения, исполнении законодательно-нормативных требований и на административных аспектах стратегического управления, - или же она может более непосредственно взаимодействовать с нарождающейся архитектурой заслуживающих доверия цифровых доказательств.

Если профессия останется ограниченной слишком узкими рамками, то другие дисциплины будут все чаще будут определять концепции оперативной деятельности, регламентирующие вопросы аутентичности, происхождения, подотчетности, жизнестойкости и доверия к доказательствам. Основополагающие концепции управления документами могут сохраниться, но они будут интегрированы в концепции кибербезопасности, в модели стратегического управления ИИ, в облачные архитектуры, в системы обеспечения долговременной сохранности и в программы обеспечения жизнестойкости оперативной деятельности, разработанные в основном без участия традиционных сообществ управления документами.

Если, однако, работа над стандартами управления документами будет эволюционировать, расширяясь в эти смежные области, то наша профессия сможет внести вклад не только в управление документами, но и в фундаментальную инфраструктуру доверия самого цифрового общества.

В конечном итоге, эта возможность может представлять собой реальное будущее представлений о важнейших документах в цифровую эпоху.

Эндрю Поттер (Andrew Potter)

Источник: сайт Substack
https://metaarchivist.substack.com/p/vital-records-after-the-death-of 

Видео: Доклад Независимой научной группы по искусственному интеллекту на 80-й сессии Генеральной Ассамблеи ООН

19 марта 2026 года в рамках 80-й сессии Генеральной Ассамблеи Организации Объединенных Наций (ООН) было проведено неформальное заседание для заслушивания доклада Независимой международной научной группы (Independent International Scientific Panel, IISP) по искусственному интеллекту. 

В состав группы входят 40 специалистов из различных стран, в т.ч. из России (Андрей Незнамов). Информация о составе группы доступна на веб-странице по адресу https://www.un.org/independent-international-scientific-panel-ai/en/panel-members .

 

 
Модерировала почти трёхчасовое заседание Председатель Генеральной Ассамблеи – хорошо всем известная Анналена Бербок. Были заслушаны доклады сопредседателей IISP, за которыми последовали вопросы и комментарии полномочных представителей государств-членов ООН, высказанные как индивидуально, так и от имени групп стран.

Видеозапись заседания длительностью 2 часа 45 минут (рабочий язык – английский) доступна по адресу https://webtv.un.org/en/asset/k18/k18733sot4 .

Мой комментарий: Я бы отметила следующее:

• Обсуждались не столько реальные проблемы ИИ, сколько бюрократические и процедурные аспекты работы группы IISP,
  
  
• Участники заседания ни разу не рискнули упомянуть расширяющееся использование ИИ в военных и правоохранительных целях, а также его использование преступниками - и предпочитали красиво рассуждать «вообще» о демократии, достоинстве человека, справедливом доступе к ИИ и т.п, не упоминая политико-экономических реалий, таких, как монопольное положение определенных стран и международных компаний, открытое стремление США к превосходству в области ИИ и идущий раздел зон влияния,
  
  
• Представитель Эстонии всем дал недвусмысленно понять, кто в современном мире является главным «ИИ-тигром» :) Представитель Латвии, помимо прочего, поднял вопрос о лингвистическом многообразии, подразумевая поддержку ИИ-иснтрументами различных языков мира.

Источник: сайт ООН
https://webtv.un.org/en/asset/k18/k18733sot4