Ochrona danych osobowych oraz prywatności stają się kluczowymi zagadnieniami we współczesnym świecie technologii. Zmieniający się krajobraz sztucznej inteligencji, zwłaszcza generatywnych modeli językowych (LLM), wiąże się z wyzwaniami, które wciąż nie zostały dostatecznie uregulowane w kontekście ochrony prywatności. Istnieje bowiem ryzyko, że z tych modeli można wyciągnąć osobiste i wrażliwe dane dotyczące jednostek. Badania wykazały, że LLMs mogą zapamiętywać dane treningowe, co prowadzi do sytuacji, w której prywatne informacje, choćby przypadkowo, stają się dostępne. Problem ten może wynikać z nadmiernej aplikacji parametrów do małych zbiorów danych, co obniża zdolność modelu do generalizacji, lub z optymalizacji modeli na dużych, rozproszonych zbiorach danych.

W kontekście ochrony danych osobowych, jednym z głównych wyzwań staje się kwestia udostępniania tych danych przez twórców LLM. Zgodnie z przepisami ogólnego rozporządzenia o ochronie danych (RODO), dane, które można tłumaczyć i które mogą być zrozumiane przez człowieka, stanowią dane osobowe. Tego typu dane mogą zostać wykorzystane przez AI w sposób nieświadomy i stanowić naruszenie prywatności, szczególnie gdy są wykorzystywane w celach, które nie zostały przewidziane w chwili ich zbierania.

Regulacje w zakresie ochrony danych są bardziej skomplikowane, gdy dochodzi do niekontrolowanego użycia technologii, szczególnie w przypadkach modeli AI, które są mniej monitorowane lub niezarejestrowane w żadnym państwie członkowskim Unii Europejskiej. Zdarza się, że pewne modele generatywne stają się otwartoźródłowe i mogą być wykorzystywane przez mniejsze podmioty. Modele takie jak Mixtral 8x7B, które konkurują z GPT 3.5, stawiają pytania o ryzyko ich wykorzystywania w niekontrolowany sposób.

Warto zauważyć, że podczas gdy duże globalne firmy technologiczne niechętnie dzielą się swoimi modelami AI, bo mają na celu maksymalizację komercyjnych zysków, w przypadku mniejszych firm te modele mogą być udostępniane szerzej, a w konsekwencji łatwiej dostępne do niewłaściwego użytku. Ta sytuacja wymaga wprowadzenia bardziej precyzyjnych ram prawnych, które określałyby, w jakim celu i jak długo dane mogą być wykorzystywane przez AI, oraz wskazywałyby na odpowiedzialność twórców tych technologii.

Jeżeli chodzi o konkretne aspekty prawne, kluczowe jest zrozumienie, jakie kroki w procesie przetwarzania danych są legalne i zgodne z RODO. Odnosi się to przede wszystkim do kwestii uzyskiwania zgody na przetwarzanie danych, celu ich zbierania, a także odpowiedzialności za niewłaściwe wykorzystanie. Istotne jest także przestrzeganie zasady minimalizacji danych, czyli przetwarzania jedynie tych danych, które są niezbędne do realizacji określonych celów. Sztuczna inteligencja stawia jednak wyzwania w zakresie egzekwowania tych zasad, ponieważ jej działanie często wykracza poza tradycyjne ramy klasycznych systemów obliczeniowych.

W kontekście praw jednostki, osoby, których dane są przetwarzane przez generatywne modele AI, powinny mieć zagwarantowane prawo do dostępu do swoich danych, prawo do ich poprawiania, a także możliwość ich usunięcia, jeżeli nie są one już niezbędne do realizacji pierwotnego celu przetwarzania. Te zasady muszą być w pełni uwzględnione, aby chronić prywatność w obliczu rozwijających się technologii sztucznej inteligencji.

Również odpowiedzialność za potencjalne naruszenia prywatności i dane osobowe nie leży wyłącznie po stronie twórców modeli AI, ale może dotyczyć także osób, które wykorzystują te technologie w praktyce. Z tego powodu istotne jest, aby każdy użytkownik był świadomy ryzyk związanych z generatywnymi modelami językowymi i odpowiedzialnie podchodził do ich zastosowań.

Podobne rozważania mogą dotyczyć modeli AI generujących inne rodzaje treści, takie jak obrazy, wideo czy audio. Zagadnienie ochrony prywatności staje się w takim przypadku jeszcze bardziej złożone, gdyż proces generowania treści multimedialnych może wiązać się z jeszcze szerszym zakresem danych, które mogą być użyte w nieautoryzowany sposób.

Z perspektywy ochrony danych osobowych, prawo musi nadążać za szybkim rozwojem technologii. Jednym z najważniejszych elementów będzie opracowanie regulacji, które będą w stanie wyważenie chronić prawa jednostek, jednocześnie umożliwiając innowacyjny rozwój technologii AI. W tym kontekście niezwykle ważne jest, by wszelkie rozwiązania były stosowane w oparciu o zasadę proporcjonalności, która zapewnia równowagę między interesem publicznym a prywatnością jednostki.

Jak regulacje mogą kształtować konkurencję i innowacje w erze generatywnej sztucznej inteligencji?

Współczesne inicjatywy regulacyjne w Unii Europejskiej, Stanach Zjednoczonych oraz Wielkiej Brytanii wskazują na aktywne podejście do wyzwań konkurencyjnych, jakie niesie za sobą rozwój generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) i szerzej — cyfrowych rynków. Każde z tych państw zdaje sobie sprawę, jak istotne jest przeciwdziałanie monopolizacji rynku oraz niedopuszczenie do zahamowania innowacyjności w dobie szybkich postępów technologicznych. Szczególnie Unia Europejska wykazuje się zdecydowaniem, implementując wielowarstwowy system regulacji obejmujący zarówno prawo antymonopolowe, nadzór rynkowy, jak i specyficzne akty prawne takie jak AI Act, Digital Markets Act czy Data Act.

Te złożone ramy prawne mają na celu przeciwdziałać ryzykom związanym z koncentracją rynku i praktykami ograniczającymi konkurencję poprzez regulację dostępu do kluczowych zasobów, takich jak dane, moc obliczeniowa czy modele bazowe. Jednocześnie starają się tworzyć środowisko sprzyjające nowym podmiotom oraz innowacjom, co jest niezbędne w dynamicznie rozwijającym się sektorze GenAI. Podejście UE stara się równoważyć potrzebę kontroli z zachowaniem otwartej konkurencji, szczególnie w kontekście nowo powstającego i szybko rosnącego rynku generatywnej sztucznej inteligencji.

Jednakże długofalowa skuteczność tych regulacji pozostaje jeszcze kwestią otwartą. Rynki cyfrowe i ekosystemy AI charakteryzują się wysoką złożonością i dynamicznością. Specyficzne właściwości GenAI, takie jak konieczność ogromnych zasobów danych, znacznych mocy obliczeniowych oraz występowanie efektów sieciowych, mogą sprzyjać powstawaniu nowych monopolistycznych struktur. Wobec tego krajobraz regulacyjny musi pozostać elastyczny i czujny, aby zapewnić konkurencyjność i inkluzywność rynku GenAI oraz pokrewnych technologii. Obecnie unijne regulacje są rozbudowane i skomplikowane, ale dopiero czas pokaże, czy uda się skutecznie ograniczyć dominację największych graczy, zapobiegać praktykom antykonkurencyjnym i promować innowacje.

Aby zachować konkurencyjność w ekosystemie modeli bazowych, polityka publiczna powinna przede wszystkim wspierać innowacje wśród dostawców tych modeli. Konieczne jest jasne określenie celów regulacyjnych, ustanowienie konkretnych reguł oraz zapewnienie skutecznych mechanizmów egzekucji. W tym kontekście wyłania się rosnąca rola tzw. computational antitrust – nowatorskiego obszaru, który wykorzystuje informatykę prawniczą do automatyzacji i ulepszania procedur antymonopolowych. Agencje konkurencji na całym świecie tworzą zespoły analizy danych, zatrudniają specjalistów od nauki o danych i stosują narzędzia takie jak uczenie maszynowe do wykrywania karteli, przetwarzania języka naturalnego oraz analizy sieci. AI znacząco zwiększa efektywność tych działań, umożliwiając szybsze i precyzyjniejsze wykrywanie naruszeń. Jednak dalszy rozwój computational antitrust wymaga wprowadzenia standardów i reguł regulujących wykorzystanie tych narzędzi oraz stymulujących ich rozwój.

Ważne jest, aby agenda regulacyjna nie była przesadnie skomplikowana ani nie nakładała kosztów zgodności, które mogłyby być nie do udźwignięcia dla małych i średnich przedsiębiorstw. Zasady opracowane przez organy konkurencji G7 wskazują na kluczowe wartości: uczciwość (unikanie wykluczających praktyk i działań podważających konkurencję), interoperacyjność (jako fundament konkurencji i innowacji) oraz wybór (umożliwienie przedsiębiorstwom i konsumentom dostępu do różnorodnych produktów i modeli biznesowych poprzez zwalczanie mechanizmów blokujących oraz praktyk utrudniających zmianę dostawcy). Kontrola umów i fuzji jest tu niezbędna, aby zapobiegać ukrytemu wzmacnianiu pozycji dominujących podmiotów i naruszaniu zasad konkurencji.

Zrównoważone utrzymanie konkurencji w epoce generatywnej AI wymaga podejścia, które nie tylko stymuluje innowacje, ale także zapobiega nadużyciom rynkowym oraz zapewnia etyczne wykorzystanie zasobów obliczeniowych, danych i modeli – zarówno na poziomie ich tworzenia (dane, moc obliczeniowa, modele bazowe), jak i stosowania (aplikacje i usługi oparte na AI). Regulacje muszą pozostawać adaptacyjne i otwarte na zmiany, aby nadążać za szybkim rozwojem technologii i zapewnić, że rynek GenAI będzie otwarty, konkurencyjny i sprzyjający dalszemu rozwojowi innowacji.

Kluczowe jest zrozumienie, że samo wprowadzenie regulacji to dopiero początek. Niezbędne będzie stałe monitorowanie ich wpływu na rynek, umiejętne balansowanie pomiędzy ochroną konsumentów i konkurencji a wsparciem dla dynamicznych innowacji oraz integracja nowych narzędzi analitycznych i technologicznych w działaniach regulacyjnych. Efektywna regulacja w sferze GenAI to proces nieustanny, wymagający współpracy między regulatorami, twórcami technologii i innymi interesariuszami, z uwzględnieniem specyfiki i szybkości zmian charakterystycznej dla branży AI.

Jakie wyzwania epistemologiczne stoją przed generatywną sztuczną inteligencją?

Generatywna sztuczna inteligencja (Gen AI) jest uznawana za technologię epistemiczną, co oznacza, że jej zadaniem jest nie tylko generowanie nowych treści, ale również manipulowanie wiedzą i informacjami. Jednak z tego powodu pojawiają się poważne wyzwania dotyczące rzetelności i wiarygodności wiedzy, którą ta technologia wytwarza. Gen AI ma potencjał do przekształcania sposobu, w jaki postrzegamy i przekazujemy wiedzę, ale nie oznacza to, że jej wyniki zawsze są godne zaufania. W tym kontekście można wyróżnić cztery główne wyzwania epistemologiczne: kwalifikacja, niezawodność, pluralizm i nowość oraz zależność technologiczna.

Pierwsze wyzwanie dotyczy kwestii kwalifikacji wiedzy generowanej przez AI. Technologia ta nie tylko tworzy nowe treści, ale także powiela wzorce zaczerpnięte z ogromnych zbiorów danych. Problem pojawia się, gdy nie jesteśmy w stanie odróżnić tego, co zostało stworzone przez człowieka, od tego, co jest tylko imitacją tego procesu. Gen AI, generując odpowiedzi, nie ma świadomości własnej epistemologii ani nie jest w stanie ocenić swojej prawdziwości. Często zatem produkowane przez nią informacje mogą wyglądać na wiarygodne, mimo że nie opierają się na rzetelnych źródłach. W kontekście prawa i innych dziedzin, w których precyzyjne kwalifikowanie wiedzy jest kluczowe, Gen AI stawia poważne wyzwania, ponieważ ocena wyniku bez zrozumienia procesu jego wytworzenia może prowadzić do błędnych wniosków.

Drugie wyzwanie to niezawodność generowanej wiedzy. Gen AI nie ma dostępu do prawdziwego świata ani do doświadczeń empirycznych, na których opiera się tradycyjna metoda naukowa. Jako system oparty na danych, Gen AI tworzy jedynie modele i prognozy na podstawie dostępnych zbiorów danych. To sprawia, że jej odpowiedzi nie są oparte na rzeczywistych obserwacjach, a jedynie na matematycznych i statystycznych analizach. Dlatego, mimo że wyniki mogą wydawać się nowatorskie, nie zawsze spełniają one wymagania dotyczące wiarygodności naukowej. Odpowiedzi te mogą być sprzeczne z podstawowymi zasadami, które stanowią fundamenty otwartej nauki i wymagań dotyczących danych FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).

Kolejnym istotnym wyzwaniem jest pluralizm i nowość. Gen AI, ucząc się z dostępnych danych, jest w stanie wytwarzać treści, które mogą wydawać się innowacyjne, ale w rzeczywistości są jedynie przetworzonymi wersjami wcześniejszych danych. Istnieje ryzyko, że technologia ta nie będzie w stanie wprowadzać prawdziwych innowacji, ponieważ jej działanie jest ograniczone do powielania wzorców i struktur zawartych w danych, na których była trenowana. Można zatem twierdzić, że choć Gen AI może tworzyć treści, które wydają się nowe, to w rzeczywistości są one raczej odzwierciedleniem istniejących struktur niż czymś, co można uznać za autentyczną innowację.

Ostatnie wyzwanie, związane z zależnością technologiczną, odnosi się do rosnącego uzależnienia ludzi od technologii sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach życia. Z jednej strony, Gen AI może wspomagać ludzki proces poznawczy i podejmowanie decyzji, ale z drugiej strony, rosnąca zależność od niej może prowadzić do zaniku zdolności do samodzielnego przetwarzania i oceniania informacji. Wraz z upowszechnieniem się AI, ryzykujemy utratą umiejętności krytycznego myślenia i refleksji nad tym, jak powstają nasze decyzje oraz jakie mechanizmy nimi kierują.

Te wyzwania epistemologiczne zmieniają sposób, w jaki rozumiemy wiedzę i jej produkcję. Dlatego, aby rozwój i wykorzystanie Gen AI odbywało się w sposób etyczny, niezbędne jest wypracowanie ścisłych norm dotyczących jej stosowania. Technologie te muszą być traktowane z należytą ostrożnością, a ich wpływ na społeczeństwo i jednostki wymaga ciągłego nadzoru.

Zrozumienie tych wyzwań jest kluczowe dla skutecznego i odpowiedzialnego korzystania z generatywnej sztucznej inteligencji. Ważne jest, aby w kontekście rozwijającej się technologii zachować świadomość jej ograniczeń, a także zrozumieć, w jakim stopniu opiera się ona na danych, które mogą zawierać błędy lub uprzedzenia. Korzystanie z AI wymaga krytycznego podejścia, które uwzględnia zarówno technologiczną, jak i społeczną stronę tego narzędzia, aby uniknąć sytuacji, w których technologia ta zacznie dominować w sposobie, w jaki rozumiemy i oceniamy rzeczywistość.

Jak fotoredoksowa kataliza asymetryczna umożliwia funkcjonalizację pochodnych azarenu?
Jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rewolucjonizują robotykę?
Jakie korzyści niesie zastosowanie FEM w analizie funkcjonalnych materiałów kompozytowych?