Jak fuzje i przejęcia w branży sztucznej inteligencji mogą zmienić konkurencję na rynku?

Współczesny rynek sztucznej inteligencji (AI) rozwija się dynamicznie, jednak wzrost koncentracji rynkowej, wynikający z przejęć i fuzji, może mieć poważne konsekwencje dla konkurencji. Zmiany w tym obszarze są szczególnie istotne, biorąc pod uwagę rolę, jaką AI odgrywa w przyszłości gospodarki globalnej. Kluczowym zagadnieniem staje się tutaj ocena wpływu takich transakcji na rynek, zwłaszcza w kontekście istniejących regulacji antymonopolowych. W tym kontekście istotne są zasady wyznaczone przez władze regulacyjne, które stanowią fundament ochrony zdrowej konkurencji, zarówno w Stanach Zjednoczonych, jak i w Europie.

Zgodnie z wytycznymi amerykańskiej Federalnej Komisji Handlu (FTC), fuzje, które prowadzą do istotnego wzrostu koncentracji na rynku, są uznawane za potencjalnie nielegalne, zwłaszcza jeśli odbywają się w branżach o już wysokim stopniu koncentracji. Wytyczne te nakładają szczególną uwagę na przypadki, w których fuzje mogą zniweczyć konkurencję, ograniczając dostęp do kluczowych produktów i usług lub utrwalając dominację dużych graczy na rynku.

Zasada druga mówi o fuzjach, które eliminują konkurencję. W kontekście sztucznej inteligencji oznacza to szczególne monitorowanie przypadków, w których dochodzi do przejęć firm zajmujących się podobnymi technologiami AI. Tego typu transakcje mogą prowadzić do zmniejszenia innowacyjności i ograniczenia dostępu do technologii, które byłyby dostępne w przypadku istnienia konkurencji. W wyniku takich działań jedna firma zyskuje dominującą pozycję, co utrudnia innym graczom rozwój i dostęp do nowych technologii.

Trzecią istotną kwestią poruszaną przez wytyczne jest ryzyko koordynacji między firmami po przejęciu. W przypadku sztucznej inteligencji, zaawansowane algorytmy, które mogą być używane w różnych aplikacjach, stwarzają ryzyko zmowy i ułatwiają niejawne porozumienia. W przemyśle, w którym technologia AI jest wykorzystywana do przewidywania zachowań konsumentów, takich jak ustalanie cen czy preferencji użytkowników, fuzje mogą prowadzić do koordynacji działań, co z kolei utrudnia utrzymanie zdrowej konkurencji.

Zasada piąta dotyczy ograniczenia dostępu do niezbędnych produktów lub usług. Fuzje, które prowadzą do sytuacji, w której firma zyskuje kontrolę nad kluczowymi zasobami, mogą utrudnić konkurencję. W przypadku sztucznej inteligencji jest to szczególnie widoczne w kontekście dostępu do danych, które są niezbędne do szkolenia modeli AI. Jeśli jedna firma kontroluje kluczowe zbiory danych, może to znacząco ograniczyć innym podmiotom dostęp do zasobów, co utrudni im rywalizację.

Szósta zasada odnosi się do utrwalania dominujących pozycji na rynku. W branży AI dominujące firmy mogą przejmować młodsze, innowacyjne start-upy, co umożliwia im zachowanie i wzmocnienie ich przewagi na rynku. Działania tego rodzaju mogą prowadzić do zablokowania wejścia nowych graczy na rynek, a tym samym ograniczenia innowacji i różnorodności na rynku sztucznej inteligencji.

Wspomniane zasady są kluczowe z punktu widzenia ochrony konkurencji na rynku sztucznej inteligencji, jednak w kontekście działań regulacyjnych należy pamiętać, że takie fuzje i przejęcia mogą również wpływać na innowacje. Z jednej strony mogą prowadzić do wzmocnienia pozycji technologicznych firm, co pozwala im szybciej wprowadzać na rynek nowe rozwiązania. Z drugiej strony jednak, zbyt duża koncentracja może spowodować, że innowacje będą miały miejsce tylko w ramach wąskiego kręgu dominujących firm, a mniejsze podmioty zostaną zmarginalizowane.

Również w kontekście regulacji w Wielkiej Brytanii, Digital Markets, Competition and Consumer Act z 2024 roku wprowadza nowe zasady dotyczące firm, które posiadają tzw. Strategic Market Status (SMS). Te firmy są zobowiązane do przestrzegania zasad mających na celu zapewnienie uczciwej konkurencji, a także do zgłaszania fuzji do brytyjskich organów antymonopolowych przed ich przeprowadzeniem. Z kolei wprowadzanie zasad dotyczących przejrzystości i zaufania, a także zapewnienie użytkownikom swobody wyboru usług, są kluczowe dla utrzymania konkurencyjności na rynku cyfrowym.

Rozważając przyszłość regulacji w obszarze sztucznej inteligencji, warto zwrócić uwagę na potrzebę równowagi pomiędzy wspieraniem innowacji a ochroną konkurencji. Przejęcia mogą stanowić zagrożenie dla równowagi na rynku, ale jednocześnie mogą być motorem rozwoju, jeśli zostaną odpowiednio kontrolowane. Sztuczna inteligencja to obszar, który może wpłynąć na wiele branż, a zatem regulacje muszą zapewniać nie tylko ochronę przed nadmierną koncentracją, ale także sprzyjać rozwojowi nowych technologii i startupów, które mogą przynieść korzyści konsumentom i całej gospodarce.

Jak Digital Markets Act wpływa na rynek generatywnej sztucznej inteligencji w Unii Europejskiej?

Modele generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) nie są jeszcze uwzględnione na liście „strażników bram” (gatekeepers) ani „usług platformowych o kluczowym znaczeniu” (core platform services - CPS) w ramach Digital Markets Act (DMA). Oznacza to, że technologie takie jak GenAI na chwilę obecną nie podlegają bezpośrednio regulacjom tego aktu. Jednakże, w przyszłości, technologie te mogą zostać uwzględnione wśród usług platformowych o kluczowym znaczeniu, co oznaczałoby konieczność ich regulacji.

Digital Markets Act, uchwalony przez Parlament Europejski i Radę w 2022 roku, jest częścią szerokiej inicjatywy mającej na celu stworzenie sprawiedliwego i konkurencyjnego rynku cyfrowego w Unii Europejskiej. DMA wprowadza zestaw reguł mających na celu zapobieganie praktykom monopolistycznym i antykonkurencyjnym, które mogą wynikać z dominacji dużych graczy technologicznych, zwanych „strażnikami bram”. Struktura regulacji DMA, choć skoncentrowana na usługach cyfrowych, uwzględnia również inne elementy, które mogą mieć wpływ na rozwój rynku generatywnej sztucznej inteligencji, w tym kwestie związane z danymi, przejrzystością oraz uczciwością rankingów.

Regulacje DMA mają na celu przede wszystkim zapewnienie, że duże firmy technologiczne nie nadużywają swojej pozycji na rynku poprzez faworyzowanie swoich własnych produktów lub usług w rankingach i wynikach wyszukiwania, co nazywane jest praktykami preferencyjnymi. Artykuł 6(5) DMA zabrania stróżom bram promowania własnych produktów lub usług ponad produkty firm trzecich w wynikach wyszukiwania, indeksowaniu oraz w powiązanych działaniach, co ma zapewnić uczciwe i przejrzyste rankingi.

W przypadku platform, które stosują generatywną sztuczną inteligencję w swoim działaniu, takich jak Meta czy Microsoft, ważnym zagadnieniem staje się transparentność danych oraz możliwość monitorowania skuteczności wykorzystywanych algorytmów. Przepisy DMA nakładają na takie firmy obowiązek udostępniania narzędzi do mierzenia efektywności reklam oraz danych związanych z ich usługami. Przepisy te przewidują również, że dane użytkowników, które są gromadzone przez usługodawców, nie mogą być wykorzystywane do tworzenia konkurencyjnych usług bez wyraźnej zgody użytkowników. Na przykład, dane zebrane na platformach takich jak Facebook czy Instagram nie mogą być wykorzystywane do szkolenia własnych modeli AI, co mogłoby doprowadzić do nieuczciwej przewagi na rynku.

Przepisy te są szczególnie ważne w kontekście rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji, ponieważ firmy technologiczne, które posiadają dostęp do dużych zbiorów danych, mogą je wykorzystywać do trenowania swoich modeli AI, co daje im przewagę nad konkurencją. Aby zapobiec takim praktykom, DMA nakłada restrykcje na zbieranie i wykorzystywanie danych osobowych użytkowników. Artykuł 5(2) DMA zabrania łączenia danych pozyskanych z różnych usług, co mogłoby zostać wykorzystane do ulepszania modeli sztucznej inteligencji.

Z drugiej strony, DMA stawia na promowanie konkurencyjności i innowacji, umożliwiając mniejszym graczom dostęp do danych generowanych przez użytkowników oraz zapewniając interoperacyjność z usługami zewnętrznymi. To podejście może mieć kluczowe znaczenie dla rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji, ponieważ sprzyja tworzeniu nowych, innowacyjnych aplikacji i technologii, które mogą konkurować z rozwiązaniami oferowanymi przez dominujących graczy rynkowych.

Regulacje DMA nie ograniczają się tylko do kwestii dotyczących danych i przejrzystości, ale obejmują także inne aspekty, takie jak odpowiedzialność za jakość usług oraz umożliwienie użytkownikom łatwego dostępu do usług firm trzecich. Te zasady są szczególnie ważne w kontekście rozwoju rynku sztucznej inteligencji, w tym generatywnej AI, ponieważ wprowadzenie odpowiednich regulacji prawnych może zapobiec monopolizacji rynku przez największe firmy technologiczne, umożliwiając mniejszym innowatorom dostęp do niezbędnych zasobów.

Regulacje DMA są odpowiedzią na wyzwania związane z dominacją wielkich firm technologicznych na rynku cyfrowym. Ważne jest, aby polityka ta była na bieżąco aktualizowana i dostosowywana do dynamicznych zmian na rynku, w tym w kontekście rozwoju sztucznej inteligencji. W tym zakresie istnieje duża potrzeba dalszych analiz i potencjalnych zmian w prawodawstwie, które będą mogły obejmować również technologie sztucznej inteligencji i inne nowoczesne usługi cyfrowe.

Jakie wyzwania związane z problemem „grunty symboliczne” stoją przed sztuczną inteligencją w procesach sądowych?

W tym kontekście jednym z potencjalnych zabezpieczeń przed ryzykiem dyskryminacji lub braku empatii w decyzjach AI jest udział człowieka w procesie oraz ciągłe monitorowanie i udoskonalanie algorytmów. Taki model współpracy pozwala na utrzymanie zaufania do systemu sprawiedliwości i „społecznej legitymacji” decyzji podejmowanych przy udziale sztucznej inteligencji. Warto jednak pamiętać, że nawet z udziałem człowieka, mogą wystąpić problemy związane z postrzeganiem decyzji AI jako obiektywnych i trafnych, co może prowadzić do braku odpowiedniej weryfikacji decyzji automatycznych. W związku z tym, pojawia się pytanie, czy generatywna AI może posiadać taką samą autorytet prawniczy jak sędzia ludzki, szczególnie w kontekście art. 6 Europejskiej Konwencji Praw Człowieka, który odnosi się do prawa do sprawiedliwego procesu sądowego.

Problem ten jest związany z ogólną ideą deference (czyli oddania władzy) do decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję. W szczególności, istotne jest pytanie, czy AI może działać na równi z człowiekiem w roli decydenta sądowego. W związku z tym, warto rozważyć, jakie ograniczenia należy wprowadzić, aby nie dopuścić do sytuacji, w której decyzje podejmowane przez maszyny będą traktowane zbyt automatycznie, bez pełnej analizy kontekstu społecznego i moralnego.

Również istotnym elementem jest wymóg zapewnienia odpowiednich uzasadnień dla decyzji sądowych, określony w art. 6 EKPC. Ustawa ta zobowiązuje sądy do wyjaśnienia podstaw swoich orzeczeń, aby strony mogły zrozumieć, dlaczego doszło do takiego, a nie innego rozstrzygnięcia. Ponadto zapewnia to możliwość apelacji i weryfikacji decyzji przez wyższy organ. W odniesieniu do AI, wprowadzanie tego typu uzasadnień staje się szczególnie trudne, ponieważ często brak jest pełnej przejrzystości w algorytmach podejmujących decyzje.

Dzięki temu, że generatywna AI może wspierać sędziów w ustalaniu faktów (przykładem może być sytuacja w Holandii, gdzie sędzia wykorzystał ChatGPT do szacowania długości życia paneli słonecznych), pojawia się konieczność zachowania przejrzystości w kwestii, na jakich podstawach AI doszło do swoich wniosków. W wielu krajach, takich jak Zjednoczone Królestwo czy Australia, podkreśla się, że generatywna AI nie dostarcza wiarygodnej analizy prawnej ani logicznego uzasadnienia. Jest to narzędzie oparte na przewidywaniu ciągu słów, które może się okazać błędne lub nieadekwatne w kontekście spraw sądowych.

Należy również pamiętać o tzw. problemie „czarnej skrzynki” AI, który odnosi się do braku przejrzystości w algorytmach i procesach decyzyjnych. W sytuacjach, gdy AI podejmuje decyzje na podstawie skomplikowanych, trudnych do zrozumienia algorytmów, może być niemożliwe dla człowieka rekonstrukcja procesów, które doprowadziły do danego orzeczenia. Dodatkowo, niepewność co do prawidłowości lub rzetelności danych dostarczanych przez AI stwarza ryzyko, że strony postępowania nie będą w stanie w pełni odpowiedzieć na decyzje generowane przez maszynę, co stanowi poważne zagrożenie dla sprawiedliwości procesu sądowego.

Z tych powodów, proces wprowadzania sztucznej inteligencji do systemu sprawiedliwości musi być szczegółowo przemyślany i kontrolowany, z zachowaniem odpowiednich standardów przejrzystości i odpowiedzialności. Wprowadzenie regulacji, które będą kontrolować zakres zastosowań generatywnej AI w procesach sądowych, jest kluczowe, aby uniknąć sytuacji, w której maszyna podejmuje decyzje w sprawach, które wymagają głębszego rozumienia ludzkich emocji i kontekstów społecznych.

Jak Chiny balansują rozwój i bezpieczeństwo sztucznej inteligencji?

Chiny, stojąc w obliczu potencjalnych przemian wywołanych przez sztuczną inteligencję, muszą zmierzyć się z wyzwaniem znalezienia równowagi pomiędzy dwoma głównymi celami regulacyjnymi: rozwojem a bezpieczeństwem. W kontekście sztucznej inteligencji, termin „rozwój” oznacza chęć Chin do przyspieszenia rozwoju branży generatywnej sztucznej inteligencji, co ma na celu umocnienie ich pozycji jako globalnego lidera technologicznego. Z kolei „bezpieczeństwo” (lub „ochrona”) jest fundamentem wszystkich dotychczasowych regulacji cybernetycznych i technologicznych w Chinach.

Dla polityków chińskich kluczowe jest ustanowienie odpowiednich zabezpieczeń, które zapobiegną i zminimalizują ryzyko związane z szybkim rozwojem technologii AI. Koncepcje te są wyraźnie zawarte w artykule 1 środków regulacyjnych, gdzie określono cele: wspieranie odpowiedzialnego rozwoju AI, jednocześnie zapewniając ochronę bezpieczeństwa narodowego, interesów publicznych oraz praw obywateli, podmiotów prawnych i innych organizacji. Artykuł 3 podkreśla równorzędną wagę „rozwoju” i „bezpieczeństwa”, akcentując konieczność równoważenia innowacji z zgodnym z prawem zarządzaniem.

Równocześnie warto zauważyć, że w ostatecznej wersji regulacji „rozwój” jest traktowany priorytetowo, wyprzedzając „bezpieczeństwo”, co jest widoczne zwłaszcza w porównaniu do wcześniejszej wersji projektu, który bardziej koncentrował się na kwestiach związanych z ochroną. W chińskiej debacie publicznej pojawiły się głosy, jak profesor Liming Wang, który wskazuje, że największym zagrożeniem dla Chin jest technologiczne zacofanie. W kontekście rozwoju sztucznej inteligencji, to ryzyko opóźnienia technologicznego stanowi bardziej realne zagrożenie niż inne potencjalne niebezpieczeństwa.

Regulacje te są ściśle powiązane z szeroką strategią polityczną Chin, której celem jest osiągnięcie autonomii technologicznej i pozycji lidera na rynku globalnym. W tym kontekście regulacje dotyczące sztucznej inteligencji opierają się na ustawie o Promocji Postępu Naukowego i Technologicznego, która ma na celu wzmocnienie chińskiej samowystarczalności technologicznej. Wprowadzenie tych regulacji w życie jest częścią szerszego planu Beijing, by stać się liderem w dziedzinie nowoczesnych technologii.

Zakres nowych regulacji obejmuje usługi generatywnej sztucznej inteligencji świadczone publicznie, a więc nie odnosi się do użycia AI w badaniach naukowych, ani w zastosowaniach przemysłowych i przedsiębiorczych. Artykuł 3 precyzuje, że regulacje nie dotyczą instytucji przemysłowych, badawczo-naukowych ani edukacyjnych, jeśli ich usługi AI nie są przeznaczone dla ogółu społeczeństwa. Dzięki temu Chiny unikają nadmiernej regulacji w kontekście wewnętrznego użycia AI, co pozwala na swobodniejszy rozwój tej technologii w sektorze przemysłowym, zwiększając innowacyjność oraz efektywność produkcji.

Równocześnie, polityka regulacyjna Chin stara się wyraźnie rozróżnić technologię od usług. Pomimo, że generatywna sztuczna inteligencja jest traktowana jako element przełomowej technologii, to jej komercjalizacja w postaci publicznych usług jest objęta szczególnymi regulacjami. Gdy technologia ta nie jest przeznaczona do świadczenia usług publicznych, a wykorzystywana wewnętrznie w firmach, nie wymaga interwencji regulacyjnej. To podejście ma na celu wspieranie adopcji technologii w przemyśle oraz wzmocnienie konkurencyjności gospodarki.

Warto zauważyć, że Chiny przywiązują dużą wagę do zapewnienia bezpieczeństwa danych osobowych, w tym przetwarzanych przez systemy sztucznej inteligencji. Zgodnie z chińskimi przepisami dotyczącymi ochrony prywatności, regulacje dotyczące przetwarzania danych w ramach generatywnej sztucznej inteligencji są bardzo restrykcyjne, z naciskiem na ochronę prywatności obywateli. Celem takich działań jest nie tylko ochrona danych, ale również budowanie zaufania do nowych technologii wśród społeczeństwa.

Aby w pełni zrozumieć chińskie podejście do regulacji AI, należy pamiętać, że jest ono nie tylko kwestią wewnętrznej polityki, ale także strategiczną odpowiedzią na wyzwania globalnej rywalizacji technologicznej. Działania legislacyjne w Chinach są częścią szerszej koncepcji budowania przewagi konkurencyjnej na rynku międzynarodowym, szczególnie w kontekście wyścigu o przywództwo w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Jak Singapore Kształtuje Ramy Zarządzania Sztuczną Inteligencją?

W odpowiedzi na rosnącą rolę sztucznej inteligencji w życiu społecznym i gospodarczym, Singapur przyjął unikalne podejście do zarządzania SI, które łączy samoregulację przemysłową z wsparciem rządu. Jednym z kluczowych elementów tego podejścia jest Modelowy Ramy Zarządzania Sztuczną Inteligencją (AI Governance Framework), który zostały opracowane w celu zapewnienia, że wdrożenie SI będzie zgodne z zasadami etyki i odpowiedzialności.

Pierwsza wersja tego modelu została opublikowana w 2019 roku, a jego celem było ustanowienie fundamentów dla odpowiedzialnego rozwoju SI w Singapurze. Nowa, zaktualizowana wersja z 2022 roku kładzie szczególny nacisk na zarządzanie wewnętrzne w organizacjach, w tym na określenie ról i odpowiedzialności w zakresie zarządzania ryzykiem związanym z SI. To kluczowe dla firm, które wdrażają technologie oparte na sztucznej inteligencji, aby w pełni zrozumiały ryzyka z nimi związane i mogły odpowiednio na nie reagować.

Z kolei aspekt zaangażowania człowieka w podejmowanie decyzji związanych z SI jest szczególnie ważny. Ramy te proponują stopniowe wprowadzanie nadzoru ludzkiego na różnych etapach użycia sztucznej inteligencji, w zależności od potencjalnych zagrożeń i stopnia skomplikowania decyzji. Taki proces ma na celu nie tylko minimalizowanie ryzyka, ale także zapewnienie przejrzystości i sprawiedliwości w procesach decyzyjnych opartych na SI.

Kolejnym istotnym elementem jest zarządzanie operacyjne, w tym dbałość o integralność danych i algorytmów, aby uniknąć uprzedzeń i zapewnić sprawiedliwe wyniki. W ramach tego procesu szczególną uwagę przykłada się do transparentności – organizacje muszą jasno komunikować, w jaki sposób wykorzystywana jest sztuczna inteligencja, aby budować zaufanie interesariuszy.

Singapur, choć mocno stawia na rozwój innowacji, zdaje sobie sprawę z konieczności tworzenia regulacji, które zabezpieczą społeczeństwo przed potencjalnymi negatywnymi skutkami rozwoju technologii. Dlatego rząd wspiera organizacje i firmy poprzez inicjatywy takie jak przewodnik „Implementacja i Samoocena” (ISAGO) oraz zbiór przypadków użycia, które pomagają w praktycznym zastosowaniu zasad odpowiedzialnego rozwoju sztucznej inteligencji w różnych branżach.

Dodatkowo, rządowy projekt „AI Verify”, wprowadzony przez Infocomm Media Development Authority (IMDA) oraz Komitet Ochrony Danych Osobowych (PDPC), stanowi innowacyjne narzędzie oceny zgodności organizacji z regulacjami dotyczącymi SI. AI Verify to zestaw narzędzi umożliwiających testowanie i ocenę wdrożeń sztucznej inteligencji w środowisku przedsiębiorstwa. Pomaga to organizacjom w wykazaniu, że stosują odpowiedzialne praktyki przy wdrażaniu technologii, w sposób obiektywny i zweryfikowany.

Warto zauważyć, że „AI Verify” nie ma na celu ustanawiania nowych standardów etycznych, lecz jego rolą jest zapewnienie zgodności z już istniejącymi ramami regulacyjnymi, w tym tymi opracowanymi przez Unię Europejską oraz OECD. Ważnym celem tego narzędzia jest zwiększenie publicznego zaufania do firm stosujących SI w Singapurze, a także umożliwienie interoperacyjności różnych frameworków zarządzania sztuczną inteligencją, co jest istotne w globalnym kontekście.

Podejście Singapuru do zarządzania sztuczną inteligencją ukazuje unikalną kombinację rozwoju technologii, odpowiedzialności społecznej oraz współpracy między sektorem prywatnym a publicznym. Dzięki wsparciu rządu, przemysł może skupić się na innowacjach, nie zapominając jednocześnie o ryzykach związanych z wdrażaniem nowych technologii.

Dzięki takim inicjatywom Singapur staje się liderem w zakresie odpowiedzialnego rozwoju sztucznej inteligencji, tworząc przestrzeń, w której innowacje mogą rozwijać się w sposób zrównoważony, bezpieczny i etyczny. Kluczowe jest, aby takie podejście było elastyczne i dostosowywało się do szybko zmieniającego się krajobrazu technologicznego, jednocześnie zapewniając mechanizmy umożliwiające szybką reakcję na nowe wyzwania.