W kontekście generatywnej sztucznej inteligencji, prawo karne może odgrywać rolę w przypadku, gdy interakcje z systemami tej technologii prowadzą do szkodliwych konsekwencji. Takie interakcje można podzielić na dwie główne kategorie: te, które mają charakter złośliwy (czyli świadome działania mające na celu popełnienie przestępstwa) oraz te, które odbywają się w ramach legalnego kontekstu, lecz niosą ze sobą potencjalne zagrożenie (interakcje niebezpieczne). Obie te kategorie mogą budzić wątpliwości w odniesieniu do ich traktowania w ramach systemu prawa karnego.

W pierwszej kategorii, odnoszącej się do złośliwych interakcji, generatywna sztuczna inteligencja może zostać wykorzystana do stworzenia treści o charakterze przestępczym, takich jak materiały terrorystyczne, pornografia dziecięca, czy też mowa nienawiści. Generowanie tego typu treści przez systemy AI, takie jak GPT-4, staje się istotnym problemem w kontekście odpowiedzialności prawnej. Przykładem może być raport opublikowany przez OpenAI, który wskazuje na wyzwania związane z bezpieczeństwem tego modelu, opisując potencjalne ryzyko generowania szkodliwych treści, takich jak porady dotyczące samookaleczeń, materiałów o charakterze erotycznym czy przemocy, a także nawoływania do działań terrorystycznych.

Również tzw. deep fakes, czyli technologia służąca do tworzenia fałszywych materiałów wizualnych, w tym tzw. "deep nudes", stanowi poważne zagrożenie. Choć zagrożenie to jest dobrze znane w kontekście przestępstw takich jak pornografia nielegalna, jego szerszy wymiar obejmuje również kampanie dezinformacyjne czy operacje wpływu, które mogą prowadzić do poważnych zniekształceń w opinii publicznej, manipulacji w procesach wyborczych czy nawet destabilizacji demokratycznych instytucji. Takie działania, choć mogą występować w legalnym kontekście, mają potencjał do wyrządzenia znaczących szkód społecznych i politycznych.

Druga kategoria, dotycząca wspierania lub ułatwiania przestępczości przez systemy generatywnej AI, obejmuje przypadki, gdy AI może pomóc w realizacji przestępstw na różnych etapach ich popełniania. Może to dotyczyć zarówno fazy przygotowawczej, kiedy AI pomaga w zdobywaniu informacji na temat tworzenia broni chemicznych, czy pozyskiwania instrukcji do nielegalnych działań, jak i fazy wykonawczej, gdzie generatywne modele mogą być używane do projektowania ataków cybernetycznych, tworzenia phishingowych wiadomości e-mail czy wykorzystywania danych do przeprowadzania oszustw.

Interakcje te stają się szczególnie istotne w kontekście cyberprzestępczości, gdzie sztuczna inteligencja może poprawiać lub wspierać ataki hakerskie, a także zwiększać ich skuteczność. Przykładem mogą być ataki socjotechniczne, w których wykorzystuje się generowane przez AI treści w celu zmanipulowania użytkowników do ujawnienia poufnych informacji.

Warto także zauważyć, że problematyka związana z generatywną sztuczną inteligencją nie dotyczy tylko prawa karnego, ale również wymaga przemyślanej regulacji w kontekście ochrony prywatności, praw człowieka i demokracji. Działania takie jak manipulacje wyborcze, dezinformacja czy szerzenie nienawiści za pomocą AI wymagają nie tylko odpowiednich przepisów prawnych, ale także technologicznych rozwiązań mających na celu minimalizowanie ryzyka nadużyć.

Wszyscy użytkownicy generatywnej AI muszą być świadomi, że technologia ta, choć może przynieść wiele korzyści, niesie również ze sobą poważne zagrożenia. W związku z tym istotne jest, by zarówno twórcy, jak i użytkownicy generatywnych systemów AI rozumieli odpowiedzialność, jaką ponoszą za potencjalne wykorzystanie tych technologii do celów przestępczych.

Jakie wyzwania stawia sztuczna inteligencja generatywna wobec odpowiedzialności karnej?

Analiza wyzwań, jakie sztuczna inteligencja (SI) generatywna stawia wobec odpowiedzialności karnej, koncentruje się przede wszystkim na problemach związanych z robotyką oraz na tym, jak prawo karne może reagować na nowe formy zagrożeń wynikających z jej rozwoju. W literaturze przedmiotu wskazuje się na możliwość wykorzystywania prawa karnego do regulacji zaniechań, takich jak świadome lub lekkomyślne niedopełnienie obowiązków bezpieczeństwa, na przykład obowiązków nieprzekazywalnych, wymogu transparentności czy przekazywania informacji organom nadzorczym. Jednakże, takie podejście może wywoływać niezamierzone skutki uboczne, jak hamowanie innowacji i inwestycji, ponieważ operatorzy mogą ograniczać swoje działania z obawy przed surowymi sankcjami karnymi. Dodatkowo, konieczne jest skoordynowanie prawa karnego z istniejącymi sankcjami administracyjnymi, które są już przewidziane np. przez prawo Unii Europejskiej.

Ważnym problemem pozostaje ustalenie zakresu i treści standardu należytej staranności w kontekście SI generatywnej, co będzie zależało od wymogów bezpieczeństwa określonych przez branżę, gdyż same dobre praktyki mogą okazać się niewystarczające. Poleganie wyłącznie na samoregulacji nie jest zadowalającą alternatywą, gdyż przekazanie prywatnemu sektorowi pełnej odpowiedzialności za wybór polityk i środków zapobiegających szkodom rodzi wątpliwości co do pewności prawa. Niektóre środki, jak np. oznaczanie nielegalnych treści według z góry ustalonych kategorii, mogą być bardziej skuteczne, gdy oparte są na aktywnej współpracy z organami publicznymi.

Pomimo tych wyzwań, wykluczenie prawa karnego z polityki regulującej niebezpieczne interakcje generowane przez SI jest rozwiązaniem niewystarczającym i krótkowzrocznym. Oceniając to z perspektywy zasady szkody lub teorii dobra prawnego (Rechtsgutstheorie), należy uwzględnić zarówno szkody wynikające z przestępstw, które mają być zapobiegane, jak i ryzyka związane z delegowaniem generowania treści do agentów sztucznej inteligencji w społeczeństwie informacyjnym. Generowanie informacji przez SI ma potencjał wpływania nie tylko na jednostki, ale także na całą społeczność, co tworzy podstawy legitymizacji interwencji prawa karnego, choć powinno być ograniczone do najpoważniejszych naruszeń i szkód, zgodnie z zasadą ultima ratio.

Działalność generatywna w kontekście współdzielenia agencji może prowadzić do powstawania konfliktów społecznych przejawiających się w postaci niebezpiecznych interakcji, w tym także działań złośliwych, które należy zapobiegać. Regulacja normatywna i ochrona tak istotnego obszaru życia społecznego, jak generowanie informacji, w dłuższej perspektywie może wymagać zaangażowania prawa karnego. Warunkiem takiego zaangażowania jest jednak uznanie, że konflikty społeczne przekładają się na realne naruszenia prawa.

Chociaż istnieje możliwość, że wdrożenia SI generatywnej mogą prowadzić do poważnych naruszeń, zwłaszcza z uwagi na potencjał powodowania rozległych szkód lub ułatwiania realizacji działań przestępczych poprzez uproszczenie ich przygotowania i wykonania, obecnie trudno udzielić ostatecznej odpowiedzi na pytanie o granice odpowiedzialności karnej. Wymaga to dalszej ewolucji sektora i polityk regulacyjnych, które powinny być otwarte na rozmywanie granic między karą karną a sankcjami administracyjnymi i regulacyjnymi.

Strategia wyłącznie pozakarna, opierająca się na sporach cywilnych i regulacjach administracyjnych, może okazać się w dłuższej perspektywie niewystarczająca. Ograniczałaby bowiem odpowiedź prawną do łagodzenia szkód, podczas gdy prawo karne służy ustanawianiu instytucjonalnego porządku normatywnego mającego na celu ochronę wartości społecznych. Funkcja potępiania i odstraszania, oznaczająca zakaz pewnych działań, wymaga ingerencji państwa w wolności jednostki, która wykracza poza samą rekompensatę szkody dla ofiary.

Funkcje karno-prewencyjne wymagają, by rozkład odpowiedzialności za poważne szkody spełniał surowsze standardy procesowe i materialne, jednocześnie zapewniając ochronę oskarżonemu. W kontekście ryzyk generatywnej SI, zwłaszcza w przypadku zjawiska emergence (pojawiania się nowych, nieprzewidywalnych skutków) i nadmiernego polegania na systemach AI, podejście pozakarne może prowadzić do sytuacji, w której przestępstwo zostało popełnione, lecz prawo karne zawodzi z powodu trudności w ustaleniu winy. Jednak rezultat tych interakcji może stanowić przestępstwo, a gdy zachowania stają się elementem systemu, można mówić o „winnym systemie”. Odpowiedzialność nie powinna być postrzegana jako luka, lecz jako przesunięcie w podejściu do przypisywania winy.

Generatywna SI ma potencjał zarówno ułatwiania, jak i przyczyniania się do poważnych szkód, które mogą pojawiać się z dużą szybkością, co dodatkowo komplikuje wyzwania regulacyjne i wymaga refleksji nad adaptacją mechanizmów odpowiedzialności karnej.

Ważne jest, aby rozumieć, że prawo karne nie jest jedynym narzędziem regulacji ryzyk związanych z SI, ale jego funkcja ochronna i normatywna pozostaje niezbędna wobec najbardziej poważnych zagrożeń. W miarę jak technologia rozwija się i przenika coraz głębiej sfery społeczne, rola prawa karnego będzie musiała ewoluować, aby efektywnie reagować na nowe formy szkód i przestępstw. Przejrzystość, współpraca międzysektorowa oraz jasne standardy odpowiedzialności będą kluczowe dla zbudowania systemu prawnego, który nie tylko zapobiegnie negatywnym konsekwencjom, ale również nie zahamuje innowacji i rozwoju technologicznego.

Jak Unia Europejska Powinna Zareagować Na Szkody Spowodowane Przez Systemy Sztucznej Inteligencji?

Zidentyfikowane cechy wyróżniające systemy sztucznej inteligencji – takie jak nieprzezroczystość, złożoność, podatność, otwartość, zależność od danych oraz autonomiczność – mają znaczący wpływ na klasyczne koncepcje odpowiedzialności prawnej oraz tradycyjne stosowanie zasad odpowiedzialności cywilnej. W kontekście tych cech pojawia się szereg wyzwań legislacyjnych, które Unia Europejska musi rozważyć przy opracowywaniu adekwatnej odpowiedzi na szkody wyrządzone przez systemy AI. Pierwszym dylematem jest wybór pomiędzy stworzeniem specjalnych zasad odpowiedzialności za AI a dostosowaniem ogólnych zasad odpowiedzialności cywilnej do specyfiki tych systemów. Kolejnym pytaniem jest to, czy należy wprowadzić reżim odpowiedzialności bez winy w przypadku szkód spowodowanych przez systemy sztucznej inteligencji, czy raczej utrzymać podejście oparte na winie jako główny model odpowiedzialności. Trzeci dylemat dotyczy poziomu jednolitości prawnej i harmonizacji, które powinny zostać osiągnięte na poziomie europejskim w kontekście szkód wyrządzonych przez systemy AI.

W 2020 roku Parlament Europejski przyjął rezolucję, która zawierała zestaw zaleceń dotyczących rozporządzenia w sprawie odpowiedzialności cywilnej za szkody wyrządzone przez systemy AI. Propozycja ta zakładała stworzenie specjalnego reżimu odpowiedzialności za AI, podzielonego na dwa poziomy – odpowiedzialność bez winy dla systemów wysokiego ryzyka oraz odpowiedzialność opartą na winie dla systemów niskiego ryzyka. Celem tej propozycji było osiągnięcie wysokiej harmonizacji na poziomie europejskim poprzez wprowadzenie rozporządzenia. Jednakże ta koncepcja nie zyskała dalszego rozwoju i nie doczekała się konkretnej realizacji ze strony Komisji Europejskiej.

Zamiast tego Komisja Europejska zaprezentowała w 2022 roku dwa projekty dyrektyw, które miały na celu, po pierwsze, rewizję zasad odpowiedzialności cywilnej za produkty w kontekście systemów AI, a po drugie, złagodzenie obciążenia dowodowego w sprawach opartych na odpowiedzialności cywilnej w przypadku szkód wyrządzonych przez te systemy. Podejście Komisji jest mniej radykalne i bardziej pragmatyczne, niż propozycja Parlamentu. Ostatecznie, zamiast ustanawiania szczególnych zasad odpowiedzialności za AI, Komisja skupiła się na uregulowaniu kwestii ujawniania dowodów oraz obciążenia dowodowego w sprawach cywilnych dotyczących szkód wyrządzonych przez systemy AI. Proponowana Dyrektywa ma na celu poprawę stosowania wymogów regulacyjnych dla systemów AI wysokiego ryzyka, poprzez ułatwienie dowodzenia ich naruszeń, ustanawiając domniemania, które mogą być obalone przez strony postępowania.

W kontekście harmonizacji, Komisja odrzuciła dążenie do pełnej harmonizacji przepisów odpowiedzialności cywilnej, co może wynikać z faktu, że przepisy te wciąż pozostają w dużej mierze oparte na przepisach krajowych. Komisja zbudowała jednak dwa mosty, które tworzą złożony system interakcji między rozporządzeniem AI a krajowymi przepisami o odpowiedzialności cywilnej. Pierwszym z nich jest most między Aktem AI a krajowymi przepisami o odpowiedzialności cywilnej, a drugim – most między reżimem odpowiedzialności za produkt a odpowiedzialnością za szkody wyrządzone przez AI. Choć podejście Komisji jest bardziej zniuansowane, nie dąży ono do pełnej harmonizacji na poziomie UE, lecz stara się zredukować lukę, która pojawia się w systemach odszkodowawczych, zwłaszcza w przypadku systemów wysokiego ryzyka.

Jako kluczowy element tej reformy należy także wskazać rewizję Dyrektywy w sprawie odpowiedzialności za produkt (PLD), której celem jest rozszerzenie zakresu odpowiedzialności na produkty wspierane przez systemy AI oraz na samodzielne systemy AI. Zmiana ta ma na celu dostosowanie reguł odpowiedzialności za produkty do nowych wyzwań, które stawia przed nami cyfrowa gospodarka. Choć wyzwaniem pozostaje pełna harmonizacja zasad odpowiedzialności w całej Unii Europejskiej, zmiany te mogą mieć znaczący wpływ na kształtowanie się odpowiedzialności cywilnej za systemy AI w przyszłości.

Zasadniczą kwestią pozostaje również to, jak Unia Europejska podejdzie do regulacji odpowiedzialności cywilnej w kontekście AI w perspektywie globalnej. Z jednej strony, potrzebna jest elastyczność w podejściu do różnych rodzajów AI, ale z drugiej strony, systemy AI mają coraz większy wpływ na nasze życie codzienne, co nieuchronnie wiąże się z rosnącą liczbą sporów dotyczących odpowiedzialności za szkody przez nie wyrządzone. Tylko poprzez stworzenie kompleksowego systemu regulacyjnego możliwe będzie skuteczne zarządzanie ryzykami, jakie niesie ze sobą rozwój tych technologii.

Jak wykorzystać magnetyzowaną celulozę bakteryjną w różnych branżach?
Jak spadający poziom zaufania do mediów i akademii kształtuje naszą percepcję rzeczywistości?
Jak znaleźć szereg Fouriera dla funkcji o okresie 2L i zrozumieć jego zastosowanie?
Jakie są metody stochastycznego uśredniania w układach z pojedynczym stopniem swobody?