Generatywne modele sztucznej inteligencji, takie jak GAN (Generative Adversarial Networks), VAEs (Variational Autoencoders) i Transformers, przekształcają sposób, w jaki tworzymy i rozumiemy treści, od obrazów po teksty. Ich wspólną cechą jest zdolność do generowania nowych danych, które przypominają rzeczywiste próbki z danych, na których zostały wytrenowane. Choć różnią się w metodzie działania, ich wpływ na różne dziedziny, od medycyny po sztukę, jest nieoceniony.

Modele GAN składają się z dwóch sieci neuronowych: generatora i dyskryminatora. Generator stara się tworzyć dane, które są nieodróżnialne od autentycznych próbek, podczas gdy dyskryminator ma na celu odróżnianie prawdziwych danych od tych stworzonych przez generator. Poprzez iteracyjny proces treningowy generator doskonali swoje umiejętności, a dyskryminator staje się coraz lepszy w wykrywaniu sztucznie stworzonych próbek. Efektem jest proces generowania coraz bardziej realistycznych danych. GAN-y mają szczególną moc w generowaniu fotorealistycznych obrazów, dźwięków, tekstów, a także w tworzeniu nowych stylów artystycznych i modowych. Zostały także zastosowane w medycynie, szczególnie w tworzeniu syntetycznych obrazów w celu rozszerzenia ograniczonych zbiorów danych, co wspomaga diagnozowanie chorób i planowanie leczenia.

Transformery, jak np. modele GPT (Generative Pre-trained Transformers), rewolucjonizują przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Ich kluczową innowacją jest mechanizm samo-uwagi, który pozwala im na równoczesne przetwarzanie całych sekwencji danych wejściowych, co pozwala na lepsze uchwycenie długozasięgowych zależności i kontekstu w porównaniu do tradycyjnych sieci rekurencyjnych (RNN) i sieci konwolucyjnych (CNN). Modele GPT zostały wytrenowane na ogromnych zbiorach danych tekstowych, co pozwala im rozumieć składnię, semantykę i kontekst, umożliwiając generowanie spójnych i kreatywnych tekstów. Modele te znalazły szerokie zastosowanie w tworzeniu treści, analizie sentymentu, tłumaczeniu maszynowym i odpowiadaniu na pytania. Dzięki nim stały się dostępne dla szerokiego kręgu użytkowników narzędzia, które wcześniej były dostępne tylko dla specjalistów.

VAEs, czyli wariacyjne autoenkodery, łączą cechy autoenkoderów i probabilistycznych modeli graficznych. Działają na zasadzie kompresji danych wejściowych do przestrzeni latentnej, z której później można generować nowe dane. Kluczową różnicą w stosunku do tradycyjnych autoenkoderów jest probabilistyczna interpretacja przestrzeni latentnej, co pozwala na generowanie wielu różnych wyników z tego samego wejścia. VAEs mają szerokie zastosowanie, od generowania obrazów po projektowanie cząsteczek w chemii. Dzięki ich zdolności do uchwycenia różnorodności danych treningowych, są w stanie tworzyć nowatorskie, realistyczne obrazy, a także wspierać projektowanie nowych substancji chemicznych.

Zastosowanie generatywnych modeli sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach może być nieocenione. W sztuce pozwala to na stworzenie dzieł, które wcześniej byłyby niemożliwe do wymyślenia. W medycynie może to prowadzić do tworzenia syntetycznych danych obrazowych, które wspomagają diagnostykę i leczenie. W przemyśle rozrywkowym pozwala na generowanie realistycznych efektów specjalnych czy syntezę nowych melodii. W procesie projektowania, od mody po architekturę, GAN-y i inne generatywne modele stają się nieocenionymi narzędziami kreatywnymi, które mogą wprowadzać zupełnie nowe podejście do tworzenia.

Również, biorąc pod uwagę kontekst szerszego zastosowania AI, należy pamiętać, że generatywne modele wciąż są w fazie intensywnego rozwoju. Choć ich potencjał jest ogromny, nadal stoją przed wyzwaniami związanymi z kontrolą nad jakością generowanych danych oraz ich odpowiednim zastosowaniem w różnych dziedzinach życia. Zrozumienie mechanizmów, które stoją za tymi modelami, ich ograniczeń i możliwości, jest niezbędne, by w pełni wykorzystać ich potencjał.

Jakie są ryzyka dyskryminacji związane z generatywną sztuczną inteligencją w Unii Europejskiej?

Współczesny rozwój technologii sztucznej inteligencji (SI), w tym modeli generatywnych, budzi coraz większe obawy o potencjalne ryzyko dyskryminacji, które mogą one stwarzać w różnych obszarach życia społecznego, zawodowego i prywatnego. Unia Europejska, dostrzegając te zagrożenia, wprowadza regulacje, które mają na celu kontrolowanie wykorzystania SI oraz zapewnienie, że jej rozwój będzie przebiegał zgodnie z wartościami równości i niedyskryminacji. Mimo tego, wciąż pozostaje wiele kwestii, które wymagają głębszego przemyślenia, zwłaszcza w kontekście ogólnodostępnych modeli generatywnych, które mogą nie zostać w pełni objęte dotychczasowymi regulacjami.

W ramach unijnej regulacji SI (AI Act) przewidziano przepisy, które mają na celu neutralizowanie potencjalnych skutków dyskryminacyjnych. Podstawowym narzędziem w tym zakresie jest stworzenie odpowiednich mechanizmów nadzoru i transparentności, które mają umożliwić krajowym organom ochrony praw podstawowych, w tym prawa do niedyskryminacji, dostęp do dokumentacji dotyczącej używania systemów SI. Dodatkowo, w odniesieniu do systemów wysokiego ryzyka, takich jak generatywne modele SI, wymaga się przeprowadzenia oceny ryzyka dyskryminacji przed ich wdrożeniem, jak i zapewnienia odpowiednich mechanizmów monitorowania, które pozwolą na identyfikowanie i minimalizowanie potencjalnych skutków ubocznych związanych z takimi systemami.

Podstawową kwestią w przypadku ogólnodostępnych systemów generatywnych jest to, że ich rozwój i stosowanie mogą prowadzić do szerzenia treści, które mogą zawierać uprzedzenia, stereotypy czy nieprawdziwe informacje, a także stwarzać ryzyko rozprzestrzeniania treści dyskryminujących. Modele te, w szczególności te, które generują teksty, obrazy czy inne materiały multimedialne, mogą nie tylko powielać istniejące w danych uprzedzenia, ale także je amplifikować, rozprzestrzeniając je na szeroką skalę. Dodatkowym zagrożeniem jest możliwość samoreplikacji tych modeli lub ich wpływ na rozwój innych systemów, co może prowadzić do niekontrolowanego rozwoju szkodliwych algorytmów, które mogą pogłębiać nierówności społeczne i ekonomiczne.

Z perspektywy regulacyjnej, należy zauważyć, że w ramach AI Act, systemy o wysokim ryzyku, takie jak te stosowane przez instytucje publiczne do celów takich jak analiza danych osobowych czy prognozowanie ryzyka kryminalnego, są traktowane z większą ostrożnością i objęte bardziej rygorystycznymi wymaganiami. Z drugiej strony, prywatne firmy, które korzystają z technologii generatywnej, na przykład w celach marketingowych czy w rekrutacji, mogą nie być tak mocno regulowane, co rodzi obawy o możliwość wykorzystywania tych technologii w sposób dyskryminacyjny. Choć z jednej strony systemy te mogą oferować nowe możliwości, z drugiej niosą ryzyko pogłębiania nierówności, szczególnie gdy są oparte na danych, które już zawierają uprzedzenia.

Kluczowym elementem skutecznego zarządzania ryzykiem dyskryminacji w kontekście generatywnej sztucznej inteligencji jest zapewnienie przejrzystości w procesie tworzenia i stosowania tych technologii. Zgodnie z zapisami AI Act, dostawcy tych systemów zobowiązani są do sporządzania szczegółowej dokumentacji technicznej, która wyjaśnia, w jaki sposób dane wykorzystywane do trenowania modeli zostały pozyskane, jak były selekcjonowane oraz jakie środki podjęto w celu wykrywania i eliminowania ewentualnych uprzedzeń. Tego rodzaju regulacje mają na celu zapewnienie większej odpowiedzialności ze strony firm i instytucji, które tworzą i wdrażają technologie SI.

Równocześnie, należy podkreślić, że kwestia dyskryminacji w kontekście sztucznej inteligencji jest szeroka i obejmuje nie tylko aspekty technologiczne, ale także społeczne i etyczne. Aby uniknąć powielania istniejących nierówności, niezwykle ważne jest, aby twórcy i użytkownicy tych technologii w pełni zdawali sobie sprawę z potencjalnych zagrożeń i dbali o to, by modele były jak najbardziej sprawiedliwe i neutralne. Szczególnie istotne jest, by rozwój generatywnych systemów AI odbywał się w zgodzie z podstawowymi zasadami równości i niedyskryminacji, które są fundamentem praw człowieka.

Jednocześnie, w kontekście generatywnej sztucznej inteligencji, istotne jest, aby regulacje te były dynamiczne i elastyczne. Sektor technologiczny rozwija się w zawrotnym tempie, a techniki wykorzystywane do tworzenia generatywnych modeli są coraz bardziej zaawansowane. W związku z tym, systemy regulacyjne muszą nadążać za tymi zmianami, zapewniając odpowiednie mechanizmy nadzoru i odpowiedzialności, które nie tylko zapobiegną dyskryminacji, ale także pozwolą na innowacyjny rozwój tej technologii w sposób zgodny z wartościami społecznymi.

Kiedy dzieło stworzone przez sztuczną inteligencję podlega ochronie prawem autorskim?

Współczesne orzecznictwo chińskich sądów wyraźnie podkreśla, że ochrona praw autorskich dla dzieł generowanych przez sztuczną inteligencję jest możliwa jedynie wtedy, gdy istnieje znaczący, ludzki wkład intelektualny w proces ich powstawania. Nie wystarcza sama autonomiczna działalność algorytmu — kluczowe są etapy, w których człowiek wybiera, porządkuje, modyfikuje czy dokonuje świadomych wyborów artystycznych lub koncepcyjnych. Takie stanowisko wynika z kilku orzeczeń, między innymi sądu w Pekinie w sprawie Li Yunkai kontra Liu Yuanchun z 2023 roku, gdzie podkreślono, że decyzje dotyczące doboru zapytań (promptów), ich kolejności, parametrów generacji oraz ostatecznego wyboru i retuszu obrazu stanowią intelektualne osiągnięcie i gwarantują oryginalność dzieła. To zaangażowanie człowieka wykracza poza „mechaniczne” działania maszyny i pozwala zakwalifikować wygenerowany materiał jako chronione prawem autorskim dzieło.

Podobnie, wcześniejsze sprawy, takie jak Beijing Film Law Firm przeciwko Baidu, także dowodzą, że związek pomiędzy człowiekiem a treścią generowaną przez AI jest podstawą uznania praw autorskich. Chińskie sądy zdają się koncentrować na faktycznym wkładzie intelektualnym człowieka, a nie na formalnym statusie narzędzia tworzącego, co różni się od bardziej radykalnych dyskusji naukowych i interpretacji prawnych w innych jurysdykcjach.

Drugim fundamentalnym zagadnieniem, po uznaniu prawa autorskiego do dzieł AI, jest kwestia ich własności. Prawo chińskie oraz praktyka rynkowa wskazują, że w przypadku braku umowy regulującej tę kwestię, właścicielem praw powinien być podmiot, który wniósł znaczący, twórczy wkład w powstanie dzieła. Wśród potencjalnych posiadaczy praw znajdują się deweloperzy oprogramowania, użytkownicy, inwestorzy i właściciele AI, jednak wkład inwestorów, choć niezbędny finansowo, nie jest uznawany za twórczy w rozumieniu prawa autorskiego i nie daje podstaw do roszczeń o własność praw.

Deweloperzy i użytkownicy mają natomiast konkretne role w procesie powstawania dzieła – pierwszymi są ci, którzy projektują algorytmy i ustalają parametry, drugimi – osoby decydujące o ostatecznej formie poprzez wybór promptów i selekcję generowanych treści. W teorii więc zarówno deweloperzy, jak i użytkownicy mogą mieć prawo do własności autorskich. Jednakże dominująca opinia oraz aktualne orzecznictwo zdają się preferować użytkownika, jako tego, kto faktycznie decyduje o wyrazie artystycznym i podejmuje świadome decyzje wpływające na oryginalność dzieła. Próby argumentowania, że deweloperzy powinni mieć własność, opierają się na postrzeganiu AI jako narzędzia lub przedłużenia ich woli, ale ta koncepcja stoi w sprzeczności z wymogiem twórczego wkładu w konkretne dzieło.

Warto również zauważyć, że umowy usług generatywnej AI, jakie są zawierane pomiędzy dostawcami a użytkownikami, często regulują kwestie praw autorskich. W praktyce te standardowe warunki mogą przyznać prawa dostawcy AI, co wymaga oceny ich zgodności z obowiązującymi przepisami i zasadami uczciwości kontraktowej. W przypadku braku takiego porozumienia, prawo kieruje się faktycznym wkładem twórczym.

Jest to szczególnie istotne, ponieważ proces twórczy z udziałem AI jest z natury rozproszony i wieloetapowy, obejmując różne podmioty i poziomy zaangażowania. Zrozumienie, kto i w jakim zakresie przyczynia się do powstania dzieła, ma fundamentalne znaczenie dla rozstrzygnięć dotyczących własności praw autorskich.

W świetle powyższego, istotne jest, aby czytelnik uświadomił sobie, że ochrona praw autorskich dzieł generowanych przez sztuczną inteligencję nie jest automatyczna i nie przysługuje samej maszynie. Istotą jest człowiek, który dzięki swojemu wkładowi intelektualnemu nadaje dziełu oryginalny charakter i indywidualny wyraz. Zrozumienie tej zasady jest kluczowe zarówno dla twórców, użytkowników AI, jak i dla podmiotów prawnych i biznesowych, które angażują się w tę nową rzeczywistość prawną.

Ponadto, mimo że obecne orzecznictwo i prawo w Chinach kształtują się pod wpływem specyficznych uwarunkowań systemowych, obserwacja tych procesów jest cenną lekcją dla rozumienia globalnych tendencji w zakresie ochrony własności intelektualnej w epoce sztucznej inteligencji. Prawne konsekwencje dla kreatywności, innowacji i inwestycji w AI zależą w dużej mierze od tego, jak dokładnie definiuje się rolę człowieka w procesie twórczym i jak skutecznie można regulować relacje pomiędzy różnymi uczestnikami ekosystemu AI.

Jak rozpoznać chaos w układach nieliniowych i co to oznacza?
Jak opisuje się przejściowe funkcje gęstości prawdopodobieństwa w układach Hamiltonowskich z Markovowskimi skokami?
Jak chromofory włączone do cyklodekstryn mogą służyć jako czujniki chemiczne dla cząsteczek organicznych?
Jak funkcje, procedury składowane i wyzwalacze poprawiają elastyczność i wydajność baz danych?
Jak sprzeczność wartości wpływa na konflikt polityczny?