EU AI Audit Ecosystem: DSA vs. AIA Comparison

Core Concepts

EU legislation lacks data access for researchers and civil society, hindering the establishment of an effective AI audit ecosystem.

Abstract

The European legislature proposed the Digital Services Act (DSA) and Artificial Intelligence Act (AIA) to regulate platforms and AI products. The DSA mandates independent audits for very large online platforms (VLOPs) and search engines, while the AIA focuses on high-risk AI systems. However, a regulatory gap exists as the AIA does not provide data access for researchers and civil society, limiting accountability mechanisms. Third-party audits are crucial for compliance and oversight but face challenges due to restricted API access and platform limitations. Directory: Introduction: EU legislative response to AI risks. Algorithm Audits: Definitions of audits and key attributes. Regulatory Framework: DSA mandates independent audits for VLOPs/VLOSEs. Data Access: DSA grants data access for vetted researchers. Conformity Assessment: AIA focuses on internal control with optional external audits for high-risk systems. Audit Ecosystem: Importance of third-party audits by researchers and civil society. Technical Methods: Different audit types from code audits to experimental audits. Access Levels: Continuum from "white-box" to "black-box" auditing access levels.

Stats

"The purpose of auditing is to determine whether providers comply with obligations standardized by the DSA." "Independent third parties play a crucial role in additional oversight under the DSA." "Access to model and training data is crucial for third-party auditing." "DSA mandates independent annual audits for VLOPs/VLOSEs." "AIA focuses on internal control with optional external audits for high-risk systems."

Quotes

Key Insights Distilled From

Addressing the Regulatory Gap

by Davi... at arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07904.pdf

Deeper Inquiries

EU立法を改善して、プラットフォームのセキュリティを損なうことなく研究者にデータアクセスを向上させる方法は何ですか？

EUの規制当局は、研究者がプラットフォームデータにアクセスできるようにするための新しい枠組みを導入する必要があります。これは、プラットフォームの透明性と責任追及を確保しつつ、独立した第三者が適切なデータへのアクセスを得られるようにすることで実現されます。例えば、特定の高リスクAIシステムや重要な社会的影響力を持つシステムに対して厳格な審査基準や監督メカニズムを設けることで、研究者が必要な情報へアクセスできるようにします。

第3者監査効果へAPIアクセス制限の影響は何ですか？

APIアクセス制限がある場合、第三者監査の効果は大幅に低下します。APIへの制限や閉鎖的なポリシーは外部調査機関や独立した第三者から十分な情報収集や評価作業を妨げます。このような障壁が存在する場合、正確かつ包括的な監査活動が困難となり、問題点や潜在的危険性を見落とす可能性も高まります。

アルゴリズムシステム内透明性確保時の革新阻害回避策

規制当局はイノベーションを妨げることなくアルゴリズムシステム内部で透明性を確保するためにいくつかの手段を講じることが重要です。例えば、「グレード付け」または「トランペランシー・レポート」提出義務化等具体的措置導入しました。「サンドボックストesting」と呼ばれており、「ブラックボックストesting」と同じ目標（コード品質）だけど異った方法論です。