Kwestia prawa autorskiego, zwłaszcza w kontekście prac tworzonych przez sztuczną inteligencję (AI), stała się jednym z najważniejszych i najtrudniejszych problemów w obszarze prawa intelektualnego. Choć w 2023 roku amerykański Urząd ds. Praw Autorskich (Copyright Office) wyraźnie stwierdził, że prawa autorskie mogą przysługiwać jedynie dziełom stworzonym przez człowieka, ta zasada nie jest prosta do zastosowania w kontekście generatywnej AI.

Zgodnie z obecnymi regulacjami, do uzyskania praw autorskich wymagane jest, by twórca dzieła był człowiekiem. W ciągu kilku ostatnich lat, w ramach decyzji wydanych od 2022 roku, Urząd odrzucił rejestrację prac, które zawierały materiały generowane przez AI, w przypadku, gdy nie zostało jasno wskazane, że maszyna była jedynie narzędziem, a nie autonomicznym twórcą. Taki pogląd nie spotkał się z jednomyślną akceptacją, lecz stanowi obronę klasycznego podejścia do ochrony praw autorskich, w którym podmiotem twórczym jest człowiek. Prawa autorskie są skoncentrowane na autorze w sposób, w jaki inne prawa własności intelektualnej nie są. To, czy dzieło zostanie objęte ochroną, zależy w dużej mierze od tego, kto jest uznany za jego twórcę.

Problem pojawia się jednak wtedy, gdy dzieło jest wytworzone za pomocą narzędzia AI, a człowiek tylko wprowadza hasło lub wstępny szkic, na podstawie którego system generuje pełne dzieło. Oczywiste jest, że w przypadku wpisania prostego polecenia, na przykład „napisz historię o pingwinie-kowboju”, użytkownik nie wnosi praktycznie żadnego wkładu twórczego oprócz ogólnej idei. W przeciwieństwie do tego, jeżeli użytkownik tworzy szczegółowe instrukcje lub długą sekwencję zapytań, jego wkład zaczyna przypominać bardziej akt twórczy, co może stanowić podstawę do uznania go za autora. Zatem, jeśli AI jest jedynie narzędziem wspierającym twórczość człowieka, wynikowa praca powinna być uznana za twórczość objętą prawami autorskimi, podobnie jak w przypadku prac tworzonych za pomocą tradycyjnych narzędzi artystycznych.

Granica między narzędziem kontrolowanym przez człowieka a autonomicznym systemem twórczym staje się jednak coraz bardziej niejasna. Urząd ds. Praw Autorskich wydał wytyczne, które wskazują, że decydujący będzie przede wszystkim zakres wkładu człowieka w twórczość. Kluczową kwestią jest to, czy elementy ekspresji zawarte w dziele zostały określone przez technologię AI, czy też były wynikiem „własnej, oryginalnej koncepcji umysłowej autora”. To oznacza, że każda sprawa może wymagać indywidualnej analizy i będzie zależeć od konkretnych okoliczności, co sprawia, że cały proces oceny jest trudny i czasochłonny.

Choć Urząd dąży do jasności w kwestii tego, co stanowi twórczość człowieka, a co twórczość AI, trudności pojawiają się nie tylko w kontekście samej rejestracji praw autorskich, ale także w przypadku potencjalnych naruszeń. Na przykład, AI może generować dzieła oparte na danych, które były użyte do jej wytrenowania. W sytuacji, gdy wynik twórczy jest podobny do istniejących dzieł chronionych prawem autorskim, rodzi się pytanie o odpowiedzialność za takie naruszenia.

W dłuższym okresie może się okazać, że technologia wyprzedza regulacje prawne, tak jak miało to miejsce w przeszłości z rozwojem maszyn kopiujących i komputerów. Z tego względu, potrzebne będą innowacje prawne, które będą mogły odpowiedzieć na pojawiające się wyzwania związane z wykorzystaniem generatywnej AI. Jednym z problemów, które wymagają rozwiązania, jest kwestia tego, czy generowanie dzieł przez AI, które są podobne do już istniejących, może być traktowane jako naruszenie praw autorskich. Wydaje się, że dostawcy technologii AI powinni mieć bodziec do minimalizowania takich przypadków, ale nie powinno to prowadzić do nadmiernej odpowiedzialności, która mogłaby zagrozić rozwojowi tej technologii.

Dodatkowym wyzwaniem jest kwestia ustalenia, co w przypadku dzieł tworzonych przez AI można uznać za „minimalną twórczość” wymagającą ochrony prawnoautorskiej. Proste i tanie generowanie takich dzieł przez AI może sprawić, że korzyści płynące z wyłącznych praw autorskich staną się iluzoryczne, pozostawiając jedynie koszty związane z ochroną i egzekwowaniem tych praw. Wiele pytań związanych z granicą twórczości i odpowiedzialnością za naruszenia wymaga dokładnej analizy i rozwoju odpowiednich regulacji, które będą w stanie sprostać wyzwaniom współczesnych technologii.

Jak zapewnić zaufanie i bezpieczeństwo w systemach sztucznej inteligencji generatywnej?

Systemy sztucznej inteligencji generatywnej, w tym te wykorzystywane w różnych branżach, jak zdrowie, finanse, czy edukacja, zyskują na znaczeniu, ale niosą również ze sobą istotne wyzwania etyczne, prawne i technologiczne. W związku z tym w Unii Europejskiej wprowadzono regulacje mające na celu kontrolowanie rozwoju i stosowania AI, z naciskiem na zapewnienie przejrzystości, odpowiedzialności oraz ochrony praw człowieka. Istotnym dokumentem w tym zakresie jest Akt o sztucznej inteligencji (AI Act), który stanowi pierwszy kompleksowy zbiór zasad regulujących sztuczną inteligencję w krajach członkowskich UE.

Pierwszym kluczowym elementem regulacji jest wprowadzenie klasyfikacji ryzyka dla systemów AI. Technologie generatywne, które mogą wpływać na zdrowie, bezpieczeństwo lub prawa użytkowników, są klasyfikowane jako wysokiego ryzyka. Takie systemy muszą spełniać bardziej rygorystyczne wymagania, takie jak oceny zgodności, standardy jakości danych oraz środki nadzoru ludzkiego. Szczególnie ważne jest zapewnienie, by dane wykorzystywane do treningu systemów AI były reprezentatywne, różnorodne i wolne od uprzedzeń, które mogłyby prowadzić do dyskryminujących lub szkodliwych wyników.

Kolejnym istotnym punktem, na który zwraca uwagę Akt o sztucznej inteligencji, jest zarządzanie danymi i ich jakość na wszystkich etapach cyklu życia AI. Obejmuje to wymogi dotyczące oceny jakości danych, ich dokumentacji oraz przejrzystości, co ma na celu zapewnienie, że dane wykorzystywane w generatywnych systemach AI są zgodne z wymaganiami regulacyjnymi. Systemy te muszą być transparentne wobec użytkowników, informując ich o tym, że wchodzą w interakcję z treściami generowanymi przez sztuczną inteligencję oraz wyjaśniając sposób, w jaki te treści zostały wygenerowane. Przejrzystość i wyjaśnialność stanowią fundament zaufania do nowych technologii.

Równocześnie, zgodnie z regulacjami UE, AI musi być nadzorowane przez człowieka. W kontekście generatywnej sztucznej inteligencji, nadzór ten jest szczególnie ważny w obszarach wrażliwych, takich jak tworzenie treści, opieka zdrowotna czy usługi finansowe. Użytkownicy muszą mieć możliwość interwencji, korekty lub unieważnienia wyników generowanych przez AI, co pozwala na zminimalizowanie ryzyka niezamierzonych konsekwencji. Każdy system AI, w tym generatywny, powinien umożliwiać człowiekowi kontrolowanie jego działania, szczególnie w sytuacjach, które mogą wpłynąć na życie ludzi.

Kwestia odpowiedzialności i zgodności z przepisami stanowi kolejną kluczową część regulacji. Odpowiedzialność za zapewnienie zgodności systemów AI z przepisami prawnymi spoczywa na ich twórcach i użytkownikach. Dotyczy to nie tylko kwestii ochrony danych osobowych, ale również praw konsumentów oraz kwestii bezpieczeństwa. Twórcy systemów generatywnej sztucznej inteligencji muszą zagwarantować, że ich systemy działają zgodnie z regulacjami, takimi jak ogólne zasady ochrony danych, prawa użytkowników oraz zasady zapewnienia bezpieczeństwa. Regulacje te pomagają w budowaniu zaufania do technologii oraz przyczyniają się do odpowiedzialnego korzystania z systemów AI.

Dodatkowo, w kontekście przepisów ochrony danych osobowych, ważnym aspektem jest zgodność z Rozporządzeniem o Ochronie Danych Osobowych (RODO), które ma szeroki wpływ na rozwój systemów AI, w tym generatywnych. Systemy, które wykorzystują dane osobowe do treningu lub działania, muszą przestrzegać zasad ochrony danych, zapewniając poszanowanie praw osób, których dane dotyczą. RODO nakłada obowiązki na twórców AI, by posiadali podstawę prawną do przetwarzania danych osobowych oraz by przetwarzanie to odbywało się zgodnie z wymaganiami zabezpieczeń technicznych i organizacyjnych.

Ochrona prywatności oraz zabezpieczenie danych przed nieautoryzowanym dostępem, utratą czy zniszczeniem to kolejne ważne aspekty, które muszą być spełniane przez generatywne systemy AI. Wdrożenie odpowiednich środków ochrony danych jest kluczowe, by zapewnić bezpieczeństwo osobowych informacji w systemach AI. Zgodność z RODO nie tylko chroni użytkowników, ale także umożliwia budowanie zaufania do nowoczesnych technologii, a także promuje odpowiedzialne praktyki w ekosystemie sztucznej inteligencji.

Wreszcie, przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji wiąże się z wieloma wyzwaniami, które wymagają odpowiedzialnego podejścia. Ważne jest, aby systemy te były projektowane w sposób, który minimalizuje ryzyko powstawania uprzedzeń, dyskryminacji czy generowania dezinformacji, np. w postaci deepfake'ów. Ponadto, sztuczna inteligencja może wpłynąć na tradycyjne struktury społeczne i zawodowe, co wymaga odpowiedniego przygotowania zarówno regulacji prawnych, jak i adaptacji społecznej do nowych warunków.

Wszystkie te kwestie wskazują na konieczność ciągłego rozwoju regulacji prawnych, które będą w stanie odpowiedzieć na wyzwania związane z generatywną sztuczną inteligencją. Ważne jest, aby technologie te były wykorzystywane w sposób transparentny, odpowiedzialny i z poszanowaniem praw człowieka. Regulacje, takie jak Akt o sztucznej inteligencji i RODO, stanowią kluczowe instrumenty w budowaniu zaufania do systemów AI i ich odpowiedzialnego wykorzystania.

Jak sztuczna inteligencja i technologia zmieniają regulacje dotyczące nieautoryzowanego wykonywania zawodu prawnika?

W kontekście rozwoju sztucznej inteligencji i nowoczesnych technologii w dziedzinie prawa, temat nieautoryzowanego wykonywania zawodu prawnika (UPL, ang. Unauthorized Practice of Law) nabiera nowego wymiaru. Szczególne znaczenie ma badanie opublikowane przez Claessensa i jego współpracowników, które dotyczy sytuacji prawnej w ówczesnych 27 państwach członkowskich Unii Europejskiej. Zgodnie z tym badaniem, w 15 państwach członkowskich działalność polegająca na udzielaniu porad prawnych poza sądem jest zarezerwowana dla prawników. W pozostałych 12 krajach, "porady prawne" per se nie są objęte regulacjami dotyczącymi usług prawnych.

W Stanach Zjednoczonych sytuacja jest podobna, gdzie wszystkie 50 stanów oraz Dystrykt Kolumbii zakazują nieautoryzowanego wykonywania zawodu prawnika, zgodnie z zasadą 5.5 Modelowych Zasad Etyki Zawodowej Amerykańskiego Stowarzyszenia Prawników (ABA). Zasada ta zabrania prawnikom wykonywania zawodu w jurysdykcji, w której nie są licencjonowani, ale brakuje szczegółowych wytycznych dotyczących zakresu UPL. Co ciekawe, w praktyce nadal pojawia się wiele wątpliwości, co dokładnie wchodzi w zakres zabronionych działań, a co nie.

LLM jako wyzwanie dla regulacji UPL

Firmy oferujące aplikacje wykorzystujące modele językowe (LLM – Large Language Models) stoją przed poważnym wyzwaniem, ponieważ większość z nich nie jest licencjonowana do wykonywania zawodu prawnika. W takich jurysdykcjach, które zabraniają lub ograniczają działalność prawną osób nieposiadających licencji, rozróżnia się zazwyczaj pomiędzy (nieregulowaną) informacją prawną, a (regulowaną) poradą prawną. Informacja prawna jest postrzegana jako dobro publiczne, dostępne dla wszystkich, podczas gdy porada prawna jest bardziej dostosowana do indywidualnych potrzeb klienta.

Informacja prawna jest zwykle ogólnym, niezindywidualizowanym materiałem, nie odnoszącym się do specyficznych okoliczności danej osoby. W tym kontekście, materiały drukowane, takie jak instrukcje czy podręczniki typu „jak to zrobić” nie są uznawane za porady prawne. Podobnie można traktować ogólne instrukcje dotyczące składania pozwów czy wymagania sądowe dla dokumentów wnioskujących o pomoc.

Natomiast porada prawna jest zindywidualizowana i dostosowana do potrzeb klienta, obejmuje analizę faktów i doradzenie konkretnego działania w oparciu o obowiązujące przepisy prawa. Przykłady działań, które stanowią udzielanie porady prawnej, to m.in.: wybór, sporządzanie lub wypełnianie formularzy prawnych, reprezentowanie osoby przed sądem, negocjowanie praw klienta czy przewidywanie wyniku sporu prawnego.

Sztuczna inteligencja, w tym modele językowe, zmienia tę granicę. Im bardziej zaawansowane stają się aplikacje, tym trudniej jest wyznaczyć wyraźną granicę pomiędzy informacją prawną a poradą prawną, między formami komunikacji ogólnymi a dostosowanymi do indywidualnych potrzeb. Z tego powodu, gdy firmy technologiczne oferują aplikacje do celów prawnych, istnieje duże prawdopodobieństwo, że zaczną one przekraczać granice zakazane dla osób nieuprawnionych do świadczenia usług prawnych.

Przykład LegalZoom: kontrowersje w Stanach Zjednoczonych

Przykładem, który ilustruje problem z rozróżnieniem między informacją prawną a poradą prawną, jest LegalZoom – firma świadcząca usługi dokumentów prawnych w Stanach Zjednoczonych. LegalZoom oferuje klientom dostęp do formularzy prawnych oraz interaktywnych pytań i schematów, które pomagają im rozwiązywać problemy prawne. Firma nie twierdzi, że oferuje usługi prawne w tradycyjnym sensie, a jedynie dostarcza „informację prawną” w postaci formularzy i pytań.

Mimo to, model biznesowy LegalZoom wzbudził liczne wątpliwości co do tego, czy jego działalność nie stanowi przypadek nieautoryzowanego wykonywania zawodu prawnika. Przez kilka lat firma toczyła spór z Radą Adwokacką Stanu Karolina Północna, a także prowadziła inne spory z konkurentami i klientami. Sądy w Stanach Zjednoczonych uznały, że oferowanie przez LegalZoom interaktywnych formularzy stanowi przypadek wykonywania zawodu prawnika bez licencji. W innych jurysdykcjach orzecznictwo było jednak inne i uznawano, że LegalZoom nie angażuje się w nieautoryzowane wykonywanie zawodu prawnika.

W 2016 roku w Karolinie Północnej przyjęto nowe przepisy, które wyjaśniają, że oferowanie dostępu do interaktywnego oprogramowania generującego dokumenty prawne na podstawie odpowiedzi udzielanych przez użytkowników nie stanowi wykonywania zawodu prawnika.

Przestrzenie do eksperymentów: Regulatory Sandboxes

W odpowiedzi na te wyzwania, niektóre stany w USA, takie jak Utah czy Arizona, wprowadziły tzw. regulatory sandboxes – przestrzenie do eksperymentowania z innowacyjnymi modelami biznesowymi w sektorze usług prawnych. Programy pilotażowe pozwalają na zawieszenie niektórych zasad Modelowych Zasad Etyki Zawodowej ABA na okres próbny, co umożliwia testowanie nowych modeli świadczenia usług prawnych. Dzięki tym inicjatywom, nieprawnicze osoby lub firmy mogą eksperymentować z nowymi podejściami do świadczenia usług prawnych, co daje im większą swobodę w wprowadzaniu innowacji.

Co warto dodać?

W kontekście rozwoju technologii i sztucznej inteligencji w branży prawnej, kluczowym zagadnieniem staje się kwestia, w jaki sposób regulacje powinny dostosować się do nowych realiów. Nowe narzędzia, takie jak aplikacje wykorzystujące LLM, mają potencjał zrewolucjonizować dostęp do usług prawnych, ale także wywołują liczne kontrowersje związane z granicą między informacją a poradą prawną. Warto zauważyć, że kluczowym aspektem jest zrozumienie, iż technologiczne innowacje mogą wpływać nie tylko na sposób świadczenia usług, ale również na dostępność prawa dla szerokich grup społecznych, szczególnie w kontekście osób, które nie mogą sobie pozwolić na tradycyjną pomoc prawną.

Jakie są granice ochrony konsumenta przed manipulacją cyfrową w świetle Dyrektywy o nieuczciwych praktykach handlowych (UCPD)?

Współczesne praktyki handlowe, szczególnie w środowisku cyfrowym, coraz częściej wykorzystują tak zwane „ciemne wzorce” (dark patterns) — strategie projektowania interfejsów i procesów zakupowych, które mają na celu manipulowanie decyzjami konsumentów w sposób niejawny i często szkodliwy dla nich. Przykłady takich praktyk obejmują ukrywanie kluczowych informacji, manipulacyjne układanie treści, stosowanie pytań pułapek czy dwuznacznego języka, a także techniki wywołujące poczucie winy u konsumenta. W procesie zamawiania online spotykamy się np. z sytuacją, gdzie przyciski „tak” i „nie” w pytaniach o subskrypcję newslettera są celowo zamieniane miejscami, co prowadzi do niezamierzonego zapisania się klienta. Innym przykładem są pre-zaznaczone pola wyboru dotyczące dodatkowych opłat lub usług, co często skutkuje naruszeniem zarówno zasad ochrony konsumenta, jak i przepisów o ochronie danych osobowych.

Europejska Komisja jasno wskazuje, że takie praktyki są już wyraźnie zabronione na mocy UCPD i wymienia w załączniku I katalog praktyk uznanych za nieuczciwe: od fałszywych odliczających zegarów, przez fałszywą niedostępność produktu, aż po agresywne metody, takie jak „nagging” czy pułapki subskrypcyjne. Jednocześnie problemem pozostaje trudność w rezygnacji z usług, gdzie proces ten jest celowo utrudniany poprzez emocjonalne komunikaty („przykro nam, że odchodzisz”) oraz elementy wizualne mające zniechęcić do rezygnacji.

Jednakże dyrektywa UCPD i związane z nią wytyczne mają istotne ograniczenia. Po pierwsze, UCPD jest dyrektywą, a nie rozporządzeniem – co oznacza, że kraje członkowskie mają swobodę w implementacji jej postanowień, co prowadzi do zróżnicowania w stosowaniu przepisów. Przykładowo, włoski Kodeks Konsumencki wprowadza wymóg, by praktyka była „fałszywa” i sprzeczna z „profesjonalną starannością”, co nie zawsze pokrywa się z pojęciem „materialnego zniekształcenia zachowania konsumenta” przewidzianym w UCPD.

Po drugie, UCPD chroni jedynie konsumentów działających poza obszarem działalności zawodowej czy gospodarczej. W praktyce oznacza to, że przedsiębiorca kupujący produkty lub usługi do swojej firmy nie korzysta z ochrony UCPD, podobnie jak manipulacje między firmami lub profesjonalistami pozostają poza zakresem dyrektywy.

Co więcej, dyrektywa koncentruje się na praktykach związanych z dezinformacją, przymusem lub agresją, podczas gdy wiele form nowoczesnej manipulacji, zwłaszcza tej opartej na personalizacji i uczeniu maszynowym, nie musi opierać się na oszustwie ani wywieraniu presji w tradycyjnym sensie. Tak zwana manipulacja Systemu 1 — podświadome, szybkie i automatyczne reakcje poznawcze — może być wykorzystywana bez jawnej dezinformacji, a mimo to skutecznie wpływać na decyzje konsumenckie.

Ilustruje to przykład firmy sprzedającej e-papierosy, która na podstawie danych o zachowaniach zdrowotnych i emocjonalnych użytkownika przygotowuje spersonalizowane, generowane przez sztuczną inteligencję treści reklamowe, uwzględniające jego podatność na konkretne błędy poznawcze i emocje. Taka strategia, choć legalna na gruncie RODO i UCPD, wykorzystuje głęboki profil psychologiczny, wywołując zakupowe impulsy bez typowych przejawów oszustwa czy nacisku.

Istotne jest, aby rozumieć, że skuteczna ochrona konsumentów wymaga nie tylko eliminacji klasycznych form manipulacji, lecz także uwzględnienia nowoczesnych technik cyfrowych, które działają na poziomie nieświadomych procesów decyzyjnych. Regulacje prawne, choć ważne, muszą ewoluować wraz z technologią, by odpowiadać na coraz bardziej subtelne formy wpływania na wybory konsumentów. Ochrona powinna obejmować nie tylko jawne praktyki agresywne i wprowadzające w błąd, ale również mniej widoczne strategie wykorzystujące big data, algorytmy uczenia maszynowego i personalizację emocjonalną.

Konsument, który korzysta z cyfrowych platform handlowych, powinien mieć świadomość, że jego decyzje mogą być celowo kształtowane przez złożone mechanizmy projektowe i analityczne. Zrozumienie mechanizmów działania ciemnych wzorców oraz ich wpływu na procesy decyzyjne to podstawa świadomej konsumpcji i efektywnego korzystania z przysługujących praw.

Jak kampania permanentna zmienia polityczne strategie przywódców?
Jakie są kluczowe zasady w anestezjologii u pacjentów z HOCM i wrodzonymi wadami serca?
Jak stworzyć proste Warunki Użytkowania za pomocą ChatGPT: Przykład na podstawie strony internetowej