Jak generatywna sztuczna inteligencja narusza prywatność: Wyzwania związane z danymi osobowymi

Systemy sztucznej inteligencji generatywnej, takie jak modele językowe i rozpoznawania obrazów, są trenowane na ogromnych zbiorach danych, które mogą obejmować miliardy danych osobowych, w tym imiona, adresy, zdjęcia i inne wrażliwe informacje. Tego typu dane, zbierane i przetwarzane bez zgody osób, których dotyczą, stwarzają poważne zagrożenia dla prywatności. W kontekście obecnych ram prawnych, które dopuszczają zbieranie publicznie dostępnych informacji, takie masowe przetwarzanie danych przez AI wciąż jest często legalne, ale jednocześnie stanowi zagrożenie dla autonomii jednostki, ponieważ osoby, których dane są wykorzystywane, nie mają pojęcia, w jaki sposób są one używane, ani nie mogą zarządzać dalszymi konsekwencjami ich przetwarzania.

Model GPT-4 firmy OpenAI, który został wytrenowany na ponad 45 terabajtach tekstów, stanowi doskonały przykład takiego procesu. Zbiór danych, na którym model ten jest trenowany, zawiera różne materiały, od książek po artykuły internetowe. Jednak oprócz materiałów powszechnie dostępnych, jak np. zdjęcia stockowe, są w nim również dane prywatne, takie jak imiona, adresy czy wizerunki osób, które zostały opublikowane online, często w złudnym poczuciu prywatności. Istnieje ryzyko, że generatywna AI, bazując na tych danych, będzie w stanie odtworzyć konkretne informacje osobowe, w tym przypadkowo ujawnione dane.

Istnieje również poważne zagrożenie związane z tzw. wyciekiem danych oraz reidentyfikacją osób. Ponieważ systemy AI uczą się na danych w wysokiej rozdzielczości, mogą zapamiętać i odtworzyć fragmenty danych treningowych w swoich generowanych wynikach. Przykładowo, model językowy, który został wytrenowany na zbiorze e-maili, może ujawnić prawdziwe imiona, adresy lub numery telefonów. Z kolei modele rozpoznawania obrazów, trenując na zdjęciach pochodzących z mediów społecznościowych, mogą generować obrazy przedstawiające rozpoznawalne osoby lub miejsca, co zwiększa ryzyko ujawnienia prywatnych informacji.

Kolejnym aspektem, który zasługuje na uwagę, jest profilowanie inferencyjne. Generatywne systemy AI mogą analizować duże zbiory danych i wnioskować na temat preferencji, zachowań, a nawet przekonań jednostek, nawet jeśli te informacje nie zostały wcześniej ujawnione. Przykładowo, model językowy wytrenowany na danych z mediów społecznościowych może nauczyć się kojarzyć określone style językowe, tematy czy sentymenty z grupami demograficznymi. Na tej podstawie AI może dokonywać wniosków na temat wieku, pochodzenia etnicznego, a nawet statusu społeczno-ekonomicznego użytkownika, bazując na analizie jego postów. Z kolei modele rozpoznawania obrazów mogą, przynajmniej teoretycznie, wyciągać wnioski dotyczące takich wrażliwych kwestii, jak stan zdrowia, orientacja seksualna czy afiliacja polityczna, na podstawie obrazów, które użytkownicy publikują w sieci.

Należy również podkreślić, że generatywna sztuczna inteligencja, dokonując takich wnioskowań, narusza tradycyjny sposób postrzegania prywatności, który opiera się na wyraźnym zbieraniu konkretnych danych. W tym przypadku AI, analizując dane na poziomie statystycznym i korelacyjnym, może dostarczyć informacji, które z założenia nie miałyby być dostępne. Takie inferencyjne profilowanie może skutkować niezamierzonym ujawnieniem informacji, które jednostka uznaje za prywatne, i które nie powinny być wyciągane przez systemy sztucznej inteligencji.

Przyszłość ochrony prywatności w erze sztucznej inteligencji będzie wymagała dostosowania się do tych nowych wyzwań. Istotnym zagadnieniem jest rozważenie nowych sposobów regulacji danych osobowych w kontekście generatywnych systemów AI, które pozwolą na ich bezpieczne wykorzystywanie przy zachowaniu podstawowych praw jednostki do prywatności. Szerokie stosowanie mechanizmów zgody na przetwarzanie danych, jak również zapewnienie większej przejrzystości w kwestii tego, jak i dlaczego dane są wykorzystywane przez modele AI, będzie niezbędne, aby ograniczyć ryzyko niezamierzonego ujawnienia wrażliwych informacji.

Zrozumienie tych zagrożeń przez użytkowników oraz odpowiedzialnych za rozwój technologii jest kluczowe, aby minimalizować negatywne skutki, jakie mogą wynikać z rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji. Przy odpowiednich regulacjach i mechanizmach ochrony prywatności możliwe będzie bardziej etyczne korzystanie z tych nowoczesnych technologii, minimalizując ryzyko naruszenia prywatności i zapewniając lepszą kontrolę nad danymi osobowymi.

Jak regulacje UE wpływają na wykorzystanie sztucznej inteligencji w praktykach komercyjnych?

Wprowadzenie technologii sztucznej inteligencji, w tym generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), do platform cyfrowych oraz innych produktów i usług stwarza nowe wyzwania w zakresie uczciwych praktyk rynkowych, szczególnie w kontekście komunikacji z konsumentami. Rozporządzenia Unii Europejskiej, takie jak Dyrektywa 2005/29/EC (Dyrektywa o nieuczciwych praktykach handlowych) oraz Akt o Usługach Cyfrowych (DSA), próbują dostosować istniejące normy prawne do nowych realiów cyfrowych, jednak technologia rozwija się znacznie szybciej, co sprawia, że regulacje te napotykają na trudności w skutecznej implementacji.

Chociaż Dyrektywa o nieuczciwych praktykach handlowych nakłada obowiązek ujawniania opłat za reklamy oraz preferencyjnego promowania określonych produktów, to jednak systemy oparte na GenAI stają przed wyzwaniem, którego nie da się rozwiązać jedynie za pomocą tych przepisów. Szybki rozwój sztucznej inteligencji, szczególnie w zakresie personalizacji i rekomendacji produktów, zmienia sposób, w jaki użytkownicy są angażowani w proces zakupowy, często bez ich pełnej świadomości. Regulacje takie jak DSA stawiają przed platformami obowiązki informacyjne, ale nie dostatecznie przewidują skomplikowane mechanizmy sztucznej inteligencji, które mogą dostosowywać reklamy do indywidualnych emocji czy nawyków użytkownika.

Kolejnym elementem, który warto rozważyć w kontekście regulacji sztucznej inteligencji w Unii Europejskiej, jest Akt o Sztucznej Inteligencji (AIA), który ma na celu promowanie użycia AI oraz ograniczenie ryzyk z nią związanych. AIA przyjmuje podejście oparte na analizie ryzyka, nakładając szczególne wymagania na systemy AI, które mogą stwarzać wysokie ryzyko dla bezpieczeństwa, prywatności lub równości. Dla firm zajmujących się tworzeniem i integracją modeli GenAI w UE, AIA przewiduje wymogi dotyczące zarządzania ryzykiem, dokumentacji technicznej oraz przejrzystości działania systemów.

W szczególności ważne jest, aby dostawcy tych technologii stosowali systemy zarządzania ryzykiem, regularnie monitorowali potencjalne zagrożenia oraz dostosowywali swoje systemy do zmieniających się norm. Ważnym aspektem jest także zapewnienie odpowiedniej dokumentacji technicznej, która pozwoli instytucjom nadzorczym na sprawdzenie zgodności z obowiązującymi regulacjami. Obowiązek utrzymania nadzoru ludzkiego nad systemami GenAI, choć kluczowy w kontekście ograniczania ryzyk, nie zawsze jest łatwy do wdrożenia w praktyce, szczególnie w systemach działających na ogromną skalę.

Z perspektywy użytkownika, należy zauważyć, że AI może nie tylko wpływać na decyzje zakupowe, ale także na wybór treści, które są dla niego wyświetlane w Internecie. Wiąże się to z ogromnym zbiorzem danych, które AI zbiera na podstawie zachowań użytkowników w sieci, takich jak historia przeglądania czy reakcje emocjonalne na różne treści. Takie podejście może prowadzić do nieświadomego wpływania na decyzje użytkowników, co rodzi pytania o etykę i przejrzystość algorytmów.

W związku z tym, istotne staje się zrozumienie przez konsumentów, w jaki sposób ich dane są wykorzystywane przez firmy, jak systemy rekomendacyjne kształtują ich doświadczenia online oraz jakie mają prawa związane z ochroną prywatności i wyborami konsumenckimi. Ważne jest także, aby regulacje prawne skutecznie chroniły użytkowników przed nadmiernym wpływem algorytmów, które mogą manipulować ich zachowaniem, a jednocześnie umożliwiały innowację i rozwój technologii w sposób odpowiedzialny.

Jak prawo ochrony danych osobowych i przepisy UE wpływają na wykorzystanie sztucznej inteligencji w sądownictwie?

Rozwój sztucznej inteligencji (SI), w tym jej zastosowanie w systemach sądowych, wywołuje rosnącą debatę na temat jej wpływu na prawa jednostki, w tym prawo do sprawiedliwego procesu. Wspólnota międzynarodowa, w tym Unia Europejska, wprowadza regulacje, które mają na celu ochronę prywatności i zapewnienie, że technologie te nie będą wykorzystywane w sposób, który zagrażałby fundamentalnym prawom człowieka. W tym kontekście kluczowe jest zrozumienie roli prawa ochrony danych osobowych oraz odpowiednich regulacji, takich jak ogólne rozporządzenie o ochronie danych (GDPR) czy przepisy zawarte w AI Act, w kontekście sądownictwa.

Jednym z głównych wyzwań, przed którymi stajemy, jest sposób, w jaki generatywna sztuczna inteligencja, zwłaszcza ta wykorzystywana w systemach sądowych, może wpływać na ochronę danych osobowych. Zgodnie z artykułem 22 GDPR, jednostki mają prawo nie być poddawane decyzjom opartym wyłącznie na automatycznym przetwarzaniu danych, w tym profilowaniu, które mają skutki prawne lub podobnie istotnie wpływają na ich sytuację. Ochrona ta jest niezwykle istotna, zwłaszcza w kontekście stosowania sztucznej inteligencji, która w coraz większym stopniu przejmuje rolę doradczą i decyzyjną w postępowaniach sądowych. Niemniej jednak, przepisy te nie rozwiązują wszystkich problemów związanych z zastosowaniem SI w sądownictwie, zwłaszcza gdy rozważamy zastosowanie tzw. wspomagających technologii AI, które nie prowadzą do pełnej automatyzacji decyzji, ale mogą istotnie wpłynąć na wynik sprawy.

Również, w przypadku przetwarzania danych w celu wspomagania decyzji sądowych, wprowadzone wyjątki, takie jak te zawarte w AI Act, mogą stanowić potencjalne zagrożenie. Zgodnie z tymi regulacjami, systemy AI wykorzystywane w sądownictwie mogą być klasyfikowane jako "wysokiego ryzyka", jednak istnieją wyjątki, które pozwalają na ich stosowanie w bardziej ograniczonym zakresie. Przykładem może być sytuacja, w której sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do wykonywania wąsko określonych zadań proceduralnych, takich jak przygotowanie szkiców decyzji sądowych czy analiza wcześniejszych decyzji sądowych, jednak te wyjątki mogą prowadzić do poważnych ryzyk związanych z błędami, uprzedzeniami i brakiem przejrzystości.

Pomimo że w AI Act podkreślono konieczność nadzoru ludzkiego w procesie podejmowania decyzji, istnieje ryzyko, że sztuczna inteligencja początkowo klasyfikowana jako "niskiego ryzyka" może rozwinąć się w kierunku bardziej zaawansowanych, trudniejszych do kontrolowania systemów. Warto zauważyć, że sztuczna inteligencja może wpływać na postrzeganie decyzji sądowych, w tym poprzez generowanie treści, które na pierwszy rzut oka wyglądają na ludzkie, a w rzeczywistości są rezultatem algorytmu, co może wprowadzać niepewność w ocenie wiarygodności takiej decyzji.

W kontekście tych regulacji ważne jest również zauważenie, że sama ochrona praw człowieka może nie wystarczyć, by skutecznie przeciwdziałać ryzykom związanym z zastosowaniem sztucznej inteligencji w sądownictwie. Potrzebne jest stałe monitorowanie i adaptacja regulacji prawnych, aby odpowiadały one na dynamicznie rozwijające się technologie. Istotnym aspektem pozostaje też edukacja i świadomość wśród użytkowników systemów AI, w tym sędziów, którzy powinni rozumieć, jaką rolę odgrywa technologia w podejmowaniu decyzji oraz jakie wiążą się z tym ryzyka.

Zatem, w miarę jak sztuczna inteligencja staje się bardziej zaawansowana, kwestie związane z jej zastosowaniem w sądownictwie stają się coraz bardziej skomplikowane. Regulacje prawne muszą ewoluować, aby uwzględniały te zmiany i chroniły prawa jednostki przed nadużyciami. Ważne jest, by pamiętać, że chociaż sztuczna inteligencja może stanowić pomocne narzędzie w pracy sądów, to decyzje dotyczące praw jednostek nie mogą być nigdy podejmowane bez pełnej odpowiedzialności i nadzoru ze strony człowieka.

Jakie wyzwania wiążą się z odpowiedzialnością za sztuczną inteligencję w Unii Europejskiej?

Regulacja AI, której celem jest stworzenie jednolitych norm prawnych dla systemów sztucznej inteligencji, wciąż napotyka trudności związane z zakresami odpowiedzialności. Projekt AILD (Artificial Intelligence Liability Directive) wprowadza nową logikę odpowiedzialności, ale nie dostosowuje w pełni zasad odpowiedzialności do specyficznych cech generatywnej sztucznej inteligencji, zwłaszcza w kwestiach ujawniania dowodów i obciążenia dowodowego. Chociaż sama propozycja została wycofana w programie roboczym Komisji na 2025 rok, potrzeba dalszej analizy i uwzględnienia funkcjonalnych cech generatywnej sztucznej inteligencji jest niezbędna w przyszłych regulacjach.

Dodatkowym wyzwaniem jest rozszerzenie pojęcia „produktu” w dyrektywie o odpowiedzialności za produkty (revPLD) na systemy sztucznej inteligencji. Jak daleko można posunąć się w rozciąganiu definicji produktu, nie naruszając jej fundamentalnych zasad? Przewidywana rewizja dyrektywy produktowej ma na celu objęcie systemów AI, co teoretycznie może zapewnić harmonizację przepisów w całej Unii Europejskiej. Jednakże, należy wziąć pod uwagę, że takie rozszerzenie wiąże się z koniecznością przezwyciężenia zarówno koncepcyjnych, jak i praktycznych trudności związanych z dostosowaniem istniejących przepisów do specyfiki nowych technologii.

Pomimo tych trudności, decyzja o rozszerzeniu zakresu dyrektywy PLD, a nie tworzeniu nowych, odrębnych regulacji, ma na celu wykorzystanie już sprawdzonego instrumentu prawnego, który jest szeroko akceptowany przez przemysł, sądy i władze publiczne. Warto zaznaczyć, że choć zasady odpowiedzialności oparte na winie pozostają głównie w gestii państw członkowskich, to jednak wiele obszarów odpowiedzialności za produkty zostało już uregulowanych na poziomie unijnym. W związku z tym, dalsze dostosowanie tych przepisów do wyzwań ery cyfrowej nie powinno być aż tak kontrowersyjne, jak próba wprowadzenia zupełnie nowych ram legislacyjnych.

Odpowiedzialność cywilna w kontekście generatywnej sztucznej inteligencji pozostaje nadal w fazie kształtowania, a kluczowe kwestie, takie jak odpowiedzialność za błędy systemu, identyfikacja odpowiedzialnych podmiotów oraz rozwiązywanie sporów dotyczących wyników generowanych przez AI, wymagają dalszej uwagi ze strony legislatorów. Aby zapewnić spójność i skuteczność unijnych przepisów, należy uwzględnić różne poziomy ryzyka związane z tymi systemami, które mogą mieć ogromny wpływ na społeczeństwo, gospodarki i jednostki.

Z perspektywy europejskiej, konieczne staje się dalsze rozwijanie elastyczności przepisów, które mogą odpowiednio reagować na rozwój technologii generatywnej sztucznej inteligencji. Tylko wówczas możliwe będzie stworzenie sprawiedliwego i efektywnego systemu odpowiedzialności prawnej, który z jednej strony zapewni odpowiednią ochronę użytkowników, a z drugiej strony nie zablokuje rozwoju innowacyjnych technologii, które mogą przynieść korzyści całemu społeczeństwu.