Normes de données biologiques prêtes pour l'IA

Résumé#

Ce projet de loi charge l'Institut national des normes et de la technologie (NIST) de diriger les travaux afin que les ensembles de données biologiques issus de certaines recherches financées par le gouvernement fédéral soient « prêts pour l'intelligence artificielle ». Il fixe des délais pour les inventaires, les tests, les contributions consultatives, les dépôts publics et les rapports annuels, et il demande aux agences et aux éditeurs d'adopter des normes connexes. L'objectif déclaré est de rendre les données biologiques plus faciles et plus sûres à utiliser pour former des modèles d'IA et pour la recherche qui mélange l'IA et la biotechnologie.

Changements clés :

• Changement principal : Le NIST doit, dans un délai de 2 ans, faciliter les définitions, les normes, les ressources et les cadres de cybersécurité qui rendent les ensembles de données biologiques financés par le gouvernement fédéral prêts pour l'IA.
• Le NIST doit publier un inventaire des normes de biotechnologie existantes et des ensembles de données biologiques financés par le gouvernement fédéral dans un délai d'un an.
• Le NIST et la NSF doivent tester et évaluer les normes sur des ensembles de données d'échantillons et faire rapport sur les résultats.
• Un groupe consultatif (d'au moins 12 membres) doit être créé dans un délai de 180 jours pour donner des recommandations et des orientations.
• Les chefs d'agences peuvent demander de l'aide au NIST pour développer des normes de données et peuvent fournir des ressources au NIST pour cette aide.
• Le Règlement fédéral sur l'acquisition (FAR) doit être révisé si nécessaire. L'ensemble du programme prend fin après 10 ans. Un rapport du GAO sur l'impact est requis dans un délai de 5 ans.

Ce que cela signifie pour vous#

• Chercheurs et institutions de recherche : Si vous recevez un certain financement de recherche fédéral, les ensembles de données que vous générez pourraient devoir répondre à de nouvelles définitions et normes prêtes pour l'IA. Cela pourrait changer la façon dont vous collectez, formatez, documentez et sécurisez les données biologiques.
• Départements et agences fédéraux qui financent la recherche : Les agences doivent être en mesure d'adopter ou de développer des normes de données et peuvent utiliser les conseils du NIST. Les agences peuvent publier des ensembles de données prêts pour l'IA et des plans de gestion des données connexes dans un dépôt public supervisé par le NIST.
• NIST et agences scientifiques fédérales (NSF, NIH, DOE, etc.) : Le NIST doit embaucher du personnel, gérer des inventaires, convoquer un groupe consultatif, tester des normes avec la NSF et publier des rapports. Les agences seront consultées et peuvent réviser les règles d'acquisition (FAR) pour exiger les normes.
• Éditeurs académiques et entreprises biotechnologiques privées : Le groupe consultatif recommandera des lignes directrices pour les revues et le NIST cherchera des contributions du secteur privé et du milieu universitaire, de sorte que les éditeurs pourraient être invités à suivre ou à encourager les pratiques d'ensembles de données prêtes pour l'IA.
• Personnes utilisant l'IA formée sur des données biologiques : Les ensembles de données conformes aux normes seraient probablement plus faciles à utiliser pour la formation de modèles et la recherche. Le projet de loi ne modifie pas lui-même les règles de confidentialité ou d'utilisation des données au-delà de l'exigence de normes et de cadres de cybersécurité.
• Grand public et transparence : Le NIST publiera des inventaires et pourra créer des dépôts publics pour les normes et les ensembles de données biologiques prêts pour l'IA, sous réserve des décisions du NIST concernant ce qui doit être rendu public.

Dépenses#

Aucune information disponible publiquement.

Effets fiscaux possibles suggérés par le texte du projet de loi :

• Le NIST embauchera du personnel et gérera des inventaires, des tests, des dépôts publics et des rapports. Cela augmentera les coûts administratifs du NIST, bien qu'aucune estimation ne soit fournie.
• Les agences qui financent la recherche pourraient faire face à des coûts pour adopter ou s'aligner sur de nouvelles normes, réviser la documentation d'acquisition et publier des ensembles de données ou des plans de gestion des données.
• Les chercheurs et les institutions pourraient encourir des coûts pour modifier la collecte de données, la conservation, la documentation, la cybersécurité et les pratiques de partage afin de répondre aux normes.
• Le Conseil réglementaire fédéral sur l'acquisition doit réviser le FAR, ce qui pourrait créer des coûts administratifs ponctuels dans les bureaux de passation de marchés.
• Le GAO doit produire un rapport dans un délai de 5 ans, ce qui entraîne des coûts de rapport fédéraux.

Point de vue des partisans#

• Le projet de loi semble destiné à rendre les ensembles de données biologiques plus utilisables pour la formation de modèles d'IA en créant des définitions claires et des normes techniques.
• Il vise à améliorer la qualité, l'interopérabilité et la sécurité des données biologiques financées par le gouvernement fédéral afin que les chercheurs et les agences puissent réutiliser les données plus efficacement.
• L'établissement de dépôts publics et de ressources de gestion des données pourrait réduire la duplication des efforts entre les agences fédérales et les institutions de recherche.
• Les tests et l'examen annuel sont intégrés pour ajuster les normes et réduire le fardeau excessif sur les chercheurs.
• Un examen du GAO et une expiration de 10 ans montrent un mécanisme de suivi et d'expiration pour réévaluer la valeur et l'impact.

Point de vue des opposants#

• Une préoccupation est que le projet de loi ne fournit pas d'estimations de coûts. Il n'est pas clair combien coûteront le nouveau personnel, la technologie ou la formation pour le NIST, les agences et les institutions de recherche.
• L'expression « prête pour l'intelligence artificielle » nécessitera une définition technique détaillée. Si cette définition est large ou stricte, la conformité pourrait imposer un fardeau significatif sur les petits laboratoires ou institutions.
• Le projet de loi permet au directeur du NIST de décider qu'un ensemble de données n'est pas prêt pour l'IA même s'il répond autrement à la définition, ce qui pourrait créer de l'incertitude pour les chercheurs concernant l'éligibilité ou la conformité.
• Le projet de loi exige des dépôts publics et plus de données publiques, mais il ne précise pas comment la confidentialité, les protections des sujets humains, la propriété intellectuelle ou les risques pour la sécurité nationale seront gérés.
• Les délais de mise en œuvre (de nombreuses tâches dans 1 à 2 ans) peuvent être ambitieux compte tenu de la nécessité de coordonner de nombreuses agences, organismes de normalisation, éditeurs et acteurs du secteur privé.
• La composition et le processus de sélection du groupe consultatif sont en partie discrétionnaires. Il n'est pas clair s'il représentera adéquatement les petites institutions, les groupes de patients ou d'autres communautés affectées.