Résumé#
Ce projet de loi ordonne à l'Institut national des normes et de la technologie (NIST) de rédiger des lignes directrices volontaires pour aider les agences fédérales à préparer leurs données gouvernementales ouvertes pour l'entraînement de modèles d'intelligence artificielle (IA). Les lignes directrices couvriraient le format des données, l'étiquetage, les contrôles de qualité, la documentation, la maintenance et l'accès automatisé. Le projet de loi permet également de courts programmes pilotes pour développer des procédures d'évaluation de conformité dans des domaines prioritaires tels que la biotechnologie et la biomanufacturation.
- Changement principal : Le NIST doit publier des lignes directrices volontaires sur les données "prêtes pour l'IA" et peut réaliser jusqu'à deux programmes pilotes d'un an pour tester des procédures d'évaluation de conformité dans des secteurs spécifiques.
- Qui les rédige : Le NIST, en consultation avec le Bureau de la politique scientifique et technologique, le Département de l'énergie, le Bureau de la gestion et du budget, et d'autres agences si nécessaire.
- Portée de l'orientation : Format/structure, étiquetage/annotation, évaluation de la qualité, métadonnées/documentation, maintenance et disponibilité des données pour l'utilisation de l'IA.
- Pilotes : Le travail pilote est limité à un an, avec au maximum deux pilotes simultanés, et priorisé là où les agences gèrent des ensembles de données prêts pour l'IA et où la sécurité nationale ou la compétitivité est en jeu.
- Règle de financement : Le NIST ne peut pas transférer ou reprogrammer des fonds de ses autres programmes pour cela.
- Ce qui n'est pas clair : Le projet de loi ne fournit pas de calendrier pour la publication des lignes directrices, de montant de financement, ou de détails sur la manière dont les lignes directrices interagiraient avec les règles de confidentialité, de sécurité ou de droits d'auteur.
Ce que cela signifie pour vous#
- Agences fédérales : Les agences qui détiennent des données gouvernementales ouvertes recevraient des conseils volontaires sur la manière de formater, d'étiqueter, de documenter et de maintenir des ensembles de données afin qu'ils soient plus faciles à utiliser pour l'entraînement de modèles d'IA. Si les agences adoptent les conseils, le personnel pourrait changer la manière dont il prépare, stocke et partage les ensembles de données.
- NIST et gestionnaires de programmes fédéraux : Le NIST doit produire les lignes directrices et faire rapport au Congrès chaque année pendant cinq ans après la publication. Le NIST ne peut pas déplacer d'argent d'autres programmes pour cela, donc le Congrès devrait fournir de nouveaux fonds si nécessaire.
- Laboratoires nationaux, universités et programmes de recherche sélectionnés : Pourraient être choisis pour diriger ou participer à jusqu'à deux programmes pilotes d'un an pour développer et tester des procédures d'évaluation de conformité pour des ensembles de données prêts pour l'IA.
- Développeurs et chercheurs en IA (privés et publics) : Si les agences suivent les lignes directrices, les ensembles de données publics pourraient devenir plus faciles à utiliser pour l'entraînement et l'évaluation de l'IA, réduisant possiblement le temps passé à nettoyer ou à documenter les données. L'adoption est volontaire, donc la disponibilité variera selon l'agence.
- Membres du public / contribuables : Le projet de loi pourrait faciliter la réutilisation des données fédérales pour le travail en IA par des chercheurs privés et publics. Le projet de loi ne modifie pas les limites légales sur la publication de données sensibles ou protégées.
Dépenses#
Aucune information disponible publiquement.
- Le projet de loi interdit au NIST de reprogrammer des fonds provenant de programmes existants. Cela implique que le NIST aurait besoin de nouvelles appropriations ou de financements externes pour réaliser le travail.
- Les agences qui choisissent de mettre en œuvre les lignes directrices pourraient faire face à des coûts supplémentaires pour le temps du personnel, la curation des données, l'étiquetage, la documentation, le stockage et les systèmes d'accès.
- Les programmes pilotes gérés par le biais de programmes financés par le gouvernement fédéral, des laboratoires nationaux, des universités ou des partenariats privés nécessiteront un financement ; le projet de loi ne précise pas les montants ou les sources.
- Il n'y a pas de note fiscale publiée ou d'estimation budgétaire dans le matériel fourni.
Point de vue des partisans#
Le projet de loi semble destiné à rendre les données fédérales plus utilisables pour le développement de l'IA. Les arguments possibles en faveur incluent :
- Cela pourrait rendre les ensembles de données publics plus faciles et plus rapides à utiliser pour l'entraînement de l'IA en fournissant des conseils cohérents sur le formatage, l'étiquetage et la documentation.
- Des lignes directrices standard pourraient améliorer la qualité des données et l'interopérabilité entre les agences et les domaines scientifiques.
- Les programmes pilotes pourraient tester des moyens de certifier ou d'évaluer si les ensembles de données répondent aux normes prêtes pour l'IA dans des secteurs importants comme la biotechnologie.
- Exiger la cohérence avec les lignes directrices fédérales existantes (Circulaire A-119) pourrait aligner les pratiques de données prêtes pour l'IA avec les processus de normes établis.
Point de vue des opposants#
Le projet de loi soulève plusieurs questions pratiques et politiques basées sur son texte :
- Une préoccupation est que les lignes directrices sont volontaires. Si les agences ne les adoptent pas, les avantages publics pourraient être limités.
- Le projet de loi interdit d'utiliser les fonds existants du NIST pour ce travail, mais il ne prévoit pas de nouveaux financements. Il n'est pas clair comment le NIST ou les agences paieraient pour le développement des lignes directrices, les pilotes ou la mise en œuvre par les agences.
- Le projet de loi n'explique pas comment les lignes directrices traiteront la confidentialité, les informations classifiées, les données propriétaires ou les droits d'auteur - des limites importantes sur ce que le gouvernement peut publier.
- Développer et mettre en œuvre des ensembles de données prêts pour l'IA peut être intensif en main-d'œuvre. Les agences pourraient faire face à des coûts importants en personnel et techniques pour préparer, étiqueter et maintenir des ensembles de données.
- Les limites des pilotes (un an, jusqu'à deux simultanés) sont courtes et petites ; il n'est pas clair si cette portée est suffisante pour tester les procédures de conformité dans divers secteurs.
- Le projet de loi abroge un sous-article d'une disposition existante du NIST mais n'explique pas l'effet pratique de cette abrogation dans le texte fourni.