Generatywna sztuczna inteligencja (AI), zwłaszcza w postaci dużych modeli językowych (LLM) i generatorów obrazów, stała się jednym z najgorętszych tematów ostatnich lat. Choć początkowy entuzjazm wokół tych technologii, zarówno w środowisku akademickim, jak i wśród opinii publicznych, zdążył nieco opadnąć, coraz wyraźniej ujawniają się prawne aspekty, które dotyczą ich stosowania, szczególnie w kontekście ochrony danych osobowych. W Stanach Zjednoczonych trwają liczne procesy sądowe przeciwko firmom takim jak Google czy OpenAI, zarzucające naruszenia prywatności przez generatywne modele AI. W Unii Europejskiej regulacje w tej dziedzinie stają się coraz bardziej rygorystyczne, a same organy ochrony danych, takie jak Europejska Rada Ochrony Danych (EDPB), intensyfikują swoje działania. W 2023 roku włoskie władze ochrony danych osobowych nałożyły tymczasowy zakaz stosowania ChatGPT, po przeprowadzeniu dochodzenia, które wykazało naruszenia Ogólnego Rozporządzenia o Ochronie Danych Osobowych (RODO). Dochodzenia w sprawie ochrony danych są również prowadzone w Polsce, co wskazuje na rosnącą uwagę, jaką przywiązuje się do prywatności w kontekście rozwoju sztucznej inteligencji.

Na poziomie technologicznym, generatywne modele AI stwarzają specyficzne ryzyko związane z prywatnością. Modele te, oparte na ogromnych zbiorach danych, są zdolne do generowania treści, które mogą zawierać informacje uzyskane z danych osobowych. Ponadto, jednym z głównych wyzwań jest możliwość wykorzystywania przez te technologie danych, których użytkownicy nie świadomi, mogą zostać przetworzeni bez ich wyraźnej zgody. W wyniku tego pojawiają się poważne pytania dotyczące zgody na przetwarzanie danych, przechowywania informacji oraz odpowiedzialności za potencjalne naruszenia prywatności.

Społeczno-techniczne podejście do zagadnienia generatywnej sztucznej inteligencji wiąże się z koniecznością uwzględnienia aspektów prawnych, etycznych oraz technicznych. W kontekście regulacji prawnych ważne jest, aby rozważyć nie tylko aspekty bezpieczeństwa danych, ale także wpływ na wolność słowa oraz prawo do informacji. Technologie takie jak ChatGPT są w stanie generować teksty i odpowiedzi na zapytania w sposób, który może wpływać na kształtowanie opinii publicznej i przekazywanie informacji, a tym samym stają się one przedmiotem zainteresowania regulatorów.

Poza zagadnieniem ochrony danych osobowych, jednym z fundamentalnych wyzwań dla prawa w kontekście AI jest konieczność stworzenia efektywnego systemu odpowiedzialności za działania podejmowane przez generatywne modele. Z perspektywy regulacyjnej, odpowiedź na pytanie, kto ponosi odpowiedzialność za naruszenia wynikające z używania tych technologii – czy to deweloperzy, użytkownicy, czy może same systemy AI – staje się kwestią centralną w toczących się debatach prawnych.

Warto zauważyć, że kwestie ochrony danych w kontekście generatywnej AI wykraczają poza samo techniczne przetwarzanie danych osobowych. Równie ważnym tematem jest stworzenie skutecznych mechanizmów weryfikacji, które zapewnią, że technologie takie jak ChatGPT nie będą wykorzystywać danych użytkowników bez ich pełnej wiedzy i zgody. W szczególności istotne jest wprowadzenie systemów pozwalających na ścisłe kontrolowanie, które dane są zbierane i w jaki sposób są wykorzystywane w procesie generowania odpowiedzi.

Pomimo rosnącej liczby dochodzeń i pozwów w tej dziedzinie, nie można zapominać o potencjale generatywnej sztucznej inteligencji w kontekście wzmocnienia ochrony prywatności. Technologie AI mogą bowiem zostać zastosowane do analizy i ochrony danych osobowych, na przykład przez tworzenie bardziej zaawansowanych narzędzi do wykrywania i zapobiegania naruszeniom prywatności. Istotne jest, aby przyszłe regulacje nie stłumiły innowacyjności tych technologii, ale raczej doprowadziły do wypracowania równowagi między ich rozwojem a ochroną podstawowych praw użytkowników.

Generatywna sztuczna inteligencja jest bez wątpienia na czołowej linii współczesnych wyzwań technologicznych. Ochrona danych osobowych w tym kontekście to obszar, w którym technologiczne innowacje muszą współistnieć z normami prawnymi, które zapewnią, że postęp w dziedzinie AI będzie służył nie tylko wydajności, ale także prawom jednostek. Współpraca między regulatorem a przemysłem jest kluczowa, by uniknąć nadmiernej ingerencji w rozwój technologii przy jednoczesnym zachowaniu odpowiedniego poziomu ochrony danych osobowych.

Czy generatywna sztuczna inteligencja może być odpowiedzialna za naruszenie praw autorskich?

Zagadnienie odpowiedzialności prawnej związanej z generatywną sztuczną inteligencją (AI) w kontekście naruszenia praw autorskich jest jednym z najbardziej kontrowersyjnych tematów we współczesnym prawie własności intelektualnej. Tradycyjnie, naruszenie praw autorskich związane jest z bezpośrednim kopiowaniem dzieła chronionego prawem autorskim. W przypadku systemów generatywnej sztucznej inteligencji proces ten jest bardziej skomplikowany, gdyż wchodzi w grę nie tylko sam twórca AI, ale także użytkownik systemu.

Pierwszym elementem naruszenia jest rzeczywiste skopiowanie utworu. W klasycznym przypadku mamy do czynienia z jedną osobą – oskarżonym, który najpierw uzyskuje dostęp do dzieła poszkodowanego, a następnie inkorporuje je do własnej pracy. W przypadku systemów generatywnej AI ten proces jest podzielony na dwie potencjalnie niezwiązane ze sobą strony: dostawcę systemu oraz użytkownika. Dostawca ma dostęp do materiałów, które służą jako dane treningowe, tworząc tym samym możliwość generowania podobnych treści. Jednakże sama możliwość generowania podobnych wyników nie oznacza jeszcze bezpośredniej odpowiedzialności, chyba że system generuje ograniczoną liczbę wyników, jak w przypadku systemu, który streamuje jedynie programy dostępne w określonej lokalizacji. W praktyce systemy AI mogą wygenerować nieskończoną liczbę wyników na podstawie zapytań użytkowników, z których większość nie będzie w żaden sposób naruszała praw autorskich. W tym sensie systemy AI przypominają bardziej punkt kopiowania niż system kablowy.

Podobnie jak punkty kopiowania, które mogą być odpowiedzialne za pośrednie naruszenie praw autorskich swoich klientów, jeśli spełnione są odpowiednie warunki, tak również dostawcy systemów AI mogą ponosić odpowiedzialność za pośrednie naruszenia. Niemniej jednak, odpowiedzialność ta jest stosunkowo ograniczona, ponieważ dostawca, choć świadomie wprowadza pewne materiały do danych treningowych, nie ma bezpośredniego wpływu na generowanie konkretnych wyników. Użytkownik systemu AI również może mieć ograniczoną rolę w tworzeniu wyników podobnych do chronionych prawem autorskim dzieł. To użytkownik zadaje zapytanie, które powoduje wygenerowanie wyniku, ale to zapytanie może być tak proste, że nie odnosi się do konkretnego utworu. W takim przypadku początkowe skopiowanie materiału z dzieła poszkodowanego jest wynikiem działań dostawcy, natomiast wola użytkownika, by stworzyć podobny wynik, jest jego własnym działaniem.

Niektóre teorie sugerują, że użytkownik, który celowo poprosi o wygenerowanie treści przypominającej chronione dzieło, może zostać uznany za odpowiedzialnego za pozyskanie podobnych elementów wyrazu z modelu AI, a tym samym za naruszenie praw autorskich. W takim przypadku zarówno czynność kopiowania, jak i wola stworzenia podobnego utworu mogą zostać przypisane użytkownikowi. Jednakże najważniejszym pytaniem pozostaje kwestia odpowiedzialności za dane treningowe. Nawet jeśli dane te naruszają prawa autorskie, to generowanie treści przez użytkownika może być uznane za dozwolony użytek, o ile sposób wykorzystania wyniku spełnia określone kryteria.

Również w przypadku, gdy użytkownik nie ponosi bezpośredniej odpowiedzialności za wygenerowane treści, może wystąpić możliwość odpowiedzialności pośredniej dostawcy systemu za naruszenia wynikłe z używania przez użytkowników tych systemów. Choć teoretycznie interesujący, potencjał odpowiedzialności pośredniej w praktyce może być nieznaczny, ponieważ w sprawach dotyczących odpowiedzialności dostawców AI już toczy się postępowanie, które ostatecznie rozstrzygnie kwestie odpowiedzialności.

Istnieje również możliwość, że odpowiedzialność pośrednia dostawcy AI, mimo że sama w sobie nie stanowi głównego źródła problemu, może przybrać jedną z trzech form: odpowiedzialność wikariuszową, odpowiedzialność za współudział w naruszeniu praw autorskich, lub odpowiedzialność za podżeganie do naruszenia. W zależności od sposobu działania systemu AI, żadna z tych teorii odpowiedzialności może nie mieć zastosowania do dostawców AI. Odpowiedzialność wikariuszowa, czyli odpowiedzialność za działania niezależnych kontrahentów, którzy przyczyniają się do naruszeń praw autorskich, wymaga, aby dostawca systemu miał kontrolę nad użytkownikami i bezpośredni interes finansowy w wynikach ich działań. Takie przypadki mogą występować w kontekście AI, ale są stosunkowo rzadkie.

Z punktu widzenia odpowiedzialności za naruszenie praw autorskich, kluczową kwestią staje się sposób wykorzystywania wyników generowanych przez AI. W przypadku korzystania z wyników do celów komercyjnych, jak na przykład publikowanie obrazów na stronach internetowych lub tworzenie treści towarzyszących znanym dziełom, kwestia dozwolonego użytku staje się szczególnie problematyczna. Na przykład, generowanie obrazu na podstawie fotografii portretowej i jego użycie w magazynie internetowym jest mało prawdopodobne, aby zostało uznane za dozwolony użytek. Z kolei tworzenie humorystycznych tekstów towarzyszących znanym piosenkom może niemal na pewno zostać uznane za dozwolony użytek.

Również w kwestii odpowiedzialności pośredniej dostawcy AI, bardziej prawdopodobne wydaje się, że odpowiedzialność za wykorzystanie danych treningowych, które mogą być naruszeniem praw autorskich, może zostać przypisana bezpośrednio dostawcy systemu. W takim przypadku kwestia odpowiedzialności użytkowników za wygenerowane przez nich treści staje się mniej istotna, ponieważ decyzje są już podejmowane na etapie szkoleń systemu.

Czy prawnicy korzystający z LLM ponoszą pełną odpowiedzialność za potencjalne błędy? Jakie środki ochrony można zastosować dla klientów przed ryzykami związanymi z LLM?

Wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM) w sektorze prawniczym wywołuje szereg pytań dotyczących odpowiedzialności, ryzyk i możliwych korzyści. Szerokie zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) w prawie, w tym w formie generatywnych aplikacji AI, takich jak ChatGPT, pozwala na automatyzację wielu procesów związanych z badaniem spraw, analizą kontraktów czy formułowaniem argumentów prawnych. Jednak to właśnie odpowiedzialność za błędy wynikłe z używania takich narzędzi stawia przed prawnikami nowe wyzwania. Kiedy LLM używany jest w sposób błędny, kto ponosi odpowiedzialność? Prawnicy, którzy integrują te systemy w swojej pracy, muszą rozważyć nie tylko kwestie profesjonalizmu, ale również obowiązujące przepisy prawne.

Z jednej strony, AI, a szczególnie LLM, ma potencjał, by zrewolucjonizować sposób pracy prawników. Dzięki zdolnościom do generowania tekstów przypominających ludzki język, LLM może ułatwić przygotowanie dokumentów prawnych, takich jak umowy czy pisma procesowe, a także umożliwić formułowanie bardziej skomplikowanych argumentów prawnych. Wraz z rosnącą liczbą narzędzi LLM przeznaczonych specjalnie dla prawników, takich jak Harvey, CoCounsel czy Spellbook, coraz łatwiejsze staje się ich wykorzystanie do automatyzacji pracy. Te narzędzia, oparte na sztucznej inteligencji, mogą również wspierać prawników w zadaniach takich jak wyszukiwanie informacji, analiza dokumentów czy obsługa e-discovery.

Jednak pojawia się pytanie, czy korzystanie z tych narzędzi przez osoby, które nie są prawnikami, może zostać uznane za nieautoryzowane wykonywanie zawodu prawnika. Czy wykorzystanie LLM przez pracowników firm, którzy nie mają uprawnień do udzielania porad prawnych, stanowi naruszenie przepisów dotyczących wykonywania zawodu prawnika? To zagadnienie staje się coraz bardziej palące w kontekście rozwoju technologii AI i wprowadzenia nowych narzędzi, które pozwalają na realizację zadań prawnych przez osoby bez wykształcenia prawniczego.

Przepisy regulujące zawód prawnika różnią się w zależności od kraju, jednak w większości jurysdykcji zawodowe zasady etyki i odpowiedzialności prawnika nie przewidują jednoznacznej odpowiedzi na pytanie o wykorzystanie LLM. Prawnicy i kancelarie prawne muszą zatem opracować odpowiednie procedury, które zapewnią bezpieczeństwo ich klientom, jednocześnie dostosowując się do wymogów etycznych. Powstaje również pytanie, czy obecne zasady etyki zawodowej są wystarczające do uregulowania wykorzystania nowoczesnych technologii w prawie. Większość kodeksów etycznych nie odnosi się bezpośrednio do kwestii korzystania z AI, co stwarza luki w regulacjach, które należy wypełnić.

W kontekście prawa Unii Europejskiej wprowadzono niedawno Akt o Sztucznej Inteligencji, który obejmuje regulacje dotyczące odpowiedzialności za wykorzystywanie AI, w tym w sektorze prawniczym. Jego celem jest ustanowienie ram regulacyjnych, które zapewnią odpowiednią ochronę przed ryzykiem związanym z zastosowaniem technologii AI. Zgodnie z tym aktem, należy szczególnie zwrócić uwagę na kwestie odpowiedzialności za błędy popełniane przez systemy AI oraz zagrożenia wynikające z ich niewłaściwego użycia. Przykładem takiego ryzyka mogą być sytuacje, w których LLM błędnie interpretują dane, co prowadzi do poważnych konsekwencji prawnych dla klientów.

LLM, choć rewolucjonizujący w kontekście efektywności pracy prawników, wiąże się również z zagrożeniami w zakresie ochrony danych osobowych, prawa autorskiego czy też ochrony konsumentów. Ponadto pojawiają się pytania dotyczące zaufania do tych systemów – czy rzeczywiście możemy ufać algorytmowi w kwestiach, które mają wpływ na życie i majątek osób? Regulacje dotyczące ochrony danych oraz prywatności muszą być dostosowane do nowych technologii, by zapewnić odpowiednią ochronę osobom korzystającym z usług prawnych.

Jako alternatywa dla pełnej automatyzacji, niektóre kancelarie prawne preferują wykorzystanie LLM jako narzędzi wspomagających pracę prawnika, a nie jako zastępników. Takie podejście umożliwia prawnikom kontrolowanie wyników generowanych przez AI i weryfikowanie ich przed wykorzystaniem w praktyce prawnej. Tego typu podejście może zmniejszyć ryzyko błędów i zwiększyć zaufanie do nowych technologii w branży prawniczej.

Zrozumienie, w jaki sposób LLM mogą być wykorzystywane w sektorze prawnym, jest kluczowe nie tylko dla prawników, ale i dla klientów, którzy oczekują, że ich dane będą bezpieczne, a porady prawne – rzetelne. Regulacje prawne dotyczące wykorzystania LLM są nadal w fazie rozwoju, ale w przyszłości z pewnością pojawią się bardziej szczegółowe przepisy, które będą wyjaśniały odpowiedzialność i granice użycia AI w prawie. Ważne jest, by profesjonaliści w tej dziedzinie pozostali czujni i na bieżąco śledzili zmiany w przepisach, aby móc w pełni wykorzystać potencjał nowoczesnych narzędzi, jednocześnie minimalizując ryzyko dla swoich klientów.

Jakie wyzwania dla niezawisłości sądów niesie stosowanie sztucznej inteligencji w procesach decyzyjnych?

Równowaga pomiędzy bezstronnością a empatią jest jednym z najistotniejszych zagadnień w kontekście roli sędziów. Istnieje powszechne przekonanie, że empatia jest sprzeczna z bezstronnością, jednak w rzeczywistości empatia powinna być rozumiana jako zdolność do głębszego zrozumienia perspektywy drugiej osoby poprzez zarówno wiedzę, jak i emocje. Jest to próba spojrzenia na świat z pozycji tej osoby, a nie tylko jej obserwowanie z naszej. Zrozumienie tego mechanizmu jest kluczowe dla pełnienia funkcji sędziego, który musi podejmować decyzje w kontekście złożonych i często subtelnych uwarunkowań społecznych.

W kontekście zastosowania sztucznej inteligencji w procesach sądowych, pojawia się pytanie o jej zdolność do uchwycenia tych niuansów. Sztuczna inteligencja, mimo że potrafi generować język empatyczny, nie jest w stanie pojąć życiowych doświadczeń, które kształtują działania i okoliczności jednostki. AI nie posiada zdolności do odczytywania zmieniających się norm społecznych, kulturowych oraz etycznych, co w rezultacie może prowadzić do decyzji nieadekwatnych do współczesnych wyzwań moralnych i społecznych. Właśnie to ograniczenie sprawia, że generatywna sztuczna inteligencja nie osiągnie takiej głębokości zrozumienia kontekstu, jak człowiek, który podejmuje decyzje w oparciu o długofalowe rozważania i intencje.

Samo pojęcie szacunku w postępowaniach sądowych wykracza daleko poza uprzednie traktowanie stron w sposób uprzednio określony przez protokół. Szacunek ten wymaga uznania wrodzonej godności każdej osoby i uwzględnienia jej praw oraz człowieczeństwa na każdym etapie procesu. Sztuczna inteligencja, choć może być zaprogramowana do rozpoznawania okoliczności jednostek, nie jest w stanie rzeczywiście dostrzec tej wyjątkowej ludzkiej godności. Może to mieć szczególnie negatywne skutki w sprawach dotyczących delikatnych lub traumatycznych przeżyć, w których istotne jest ludzkie zrozumienie i współczucie. Sędziowie, w odróżnieniu od AI, potrafią dostosować swój styl komunikacji do potrzeb i możliwości osób stających przed nimi, co w przypadkach szczególnie trudnych może mieć ogromne znaczenie. Bez bezpośrednich interakcji z człowiekiem, sztuczna inteligencja ryzykuje zredukowanie komunikacji do poziomu mechanicznego, gdzie osoba staje się „przedmiotem” procesu, a nie pełnoprawnym podmiotem.

Zaufanie do systemu sądownictwa jest kolejnym istotnym aspektem w tej debacie. Zaufanie to nie dotyczy jedynie niezawodności decyzji, ale również poczucia, że sąd jest w stanie wspierać tych, którzy są pod jego władzą. Wprowadzenie generatywnej sztucznej inteligencji do procesów decyzyjnych rodzi poważne wyzwania związane z budowaniem i utrzymaniem tego zaufania. Choć AI może dostarczać wyjaśnień dotyczących swoich decyzji, są one generowane post factum i mogą nie odzwierciedlać rzeczywistej drogi, którą podążała decyzja. Modele sztucznej inteligencji oparte na złożonych sieciach neuronowych są często nieprzejrzyste, nawet dla ich twórców, co utrudnia zrozumienie, jak i dlaczego zapadła konkretna decyzja. Z tego powodu pojawiają się obawy dotyczące „czarnej skrzynki” AI, która, mimo że dostarcza wyniki, nie ujawnia rzeczywistych przyczyn podejmowanych decyzji. Jeśli do tego dochodzą błędy generowane przez systemy AI, konsekwencje takich pomyłek w kontekście sądowym mogą być poważne i podważyć zaufanie obywateli do całego systemu sądownictwa.

Kiedy pojawiają się błędy w decyzjach podejmowanych przez sztuczną inteligencję, mogą one wywołać poważne konsekwencje, które skutkować będą głębokim kryzysem zaufania w systemie prawnym. Co więcej, systemy AI nie są w stanie ponosić odpowiedzialności za swoje decyzje w taki sposób, jak robią to sędziowie. Z jednej strony człowiek – sędzia może być pytany o swoją decyzję, może być poddany kontroli społecznej i prawnej, a także ponosić odpowiedzialność moralną i prawną za swoje działania. AI, mimo że jest narzędziem stworzonym przez człowieka, nie posiada zdolności do brania odpowiedzialności za swoje decyzje, co powoduje, że może to prowadzić do rozmycia odpowiedzialności. Konieczne staje się ponowne przemyślenie roli, jaką w tym kontekście powinna odgrywać odpowiedzialność sądowa i rozważenie, kto lub co ponosi odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez sztuczną inteligencję w systemie sądowniczym.

W kontekście ochrony przed dehumanizacją, fundamentalną rolę odgrywa pojęcie „godności ludzkiej”. Zgodnie z deklaracjami międzynarodowymi, jak Preambuła Karty Narodów Zjednoczonych oraz Powszechna Deklaracja Praw Człowieka, godność ludzka jest podstawowym i niezbywalnym prawem każdej osoby. Po wojnie, w odpowiedzi na straszliwe wydarzenia II wojny światowej, zrodziła się idea ochrony godności jednostki przed wszelkimi formami jej poniżenia. Godność ludzka została uznana za fundament, na którym opierają się inne prawa człowieka, w tym prawo do sprawiedliwego procesu. W odniesieniu do AI, brak zdolności do w pełni ludzkiego rozumienia kontekstu danej osoby może prowadzić do naruszenia tego fundamentu, co może mieć dalekosiężne konsekwencje dla społeczeństwa, w którym prawa jednostki i jej godność będą traktowane w sposób mechaniczny i bezosobowy.

Jak ciśnienie śródopłucnowe wpływa na funkcjonowanie serca i układu krążenia?
Jak prawo anty-anarchistyczne w USA ograniczało wolność i tłumiło sprzeciw?
Jak partie polityczne i wartości kształtują naszą percepcję faktów?
Jakie są różnice pomiędzy różnymi metodami terapii zastępczej nerek (KRT) w leczeniu ostrej niewydolności nerek (AKI)?