Jakie ryzyka prawne i bezpieczeństwa mogą wynikać z wdrożenia sztucznej inteligencji w firmach?

W kontekście zarządzania ryzykiem prawnym i bezpieczeństwa, przedsiębiorstwa, które wprowadziły generatywną sztuczną inteligencję do swoich operacji, stają w obliczu poważnych wyzwań związanych z brakiem odpowiednich mechanizmów nadzoru i kontroli. Przykład sprawy Boeinga wskazuje na brak w firmie zintegrowanych procesów nadzoru nad bezpieczeństwem samolotów, co skutkowało ryzykiem odpowiedzialności cywilnej dla członków zarządu. W podobny sposób, jeżeli firmy nie wdrożą odpowiednich systemów nadzoru nad sztuczną inteligencją, a zarząd lub kluczowi technolodzy zignorują kwestie związane z monitorowaniem jej działania, mogą ponieść odpowiedzialność za zaniedbania w zakresie zgodności prawnej i bezpieczeństwa, co będzie miało także skutki reputacyjne oraz finansowe.

Również ważnym elementem zarządzania ryzykiem związanym z AI jest ustanowienie odpowiednich procedur operacyjnych i polityk, które pozwolą reagować na incydenty związane z AI, w tym kwestie związane z dostawcami technologii, sygnalistami czy odpowiedzialnością za błędy w systemach AI. W ramach strategii zgodności, przedsiębiorstwa powinny wdrożyć tzw. podejście 360 stopni, które obejmuje monitorowanie i raportowanie wszystkich istotnych kwestii związanych z AI. Zrozumienie, jak działa cały „pipeline” AI, oraz regularne raportowanie na temat incydentów związanych z AI do całego zarządu, może pomóc w uniknięciu poważnych problemów prawnych i finansowych.

Ważnym krokiem w tym procesie jest edukowanie nie tylko kadry zarządzającej, ale także całego personelu, o potencjalnych zagrożeniach związanych z AI. Współczesne wyzwania wymagają odpowiedniego przygotowania na przyszłość, aby minimalizować ryzyka związane z technologią. W tym kontekście warto również zauważyć, że globalne regulacje dotyczące AI, takie jak europejskie przepisy dotyczące AI, wprowadzają nowe wymagania dotyczące systemów zarządzania jakością, co w przyszłości może wymagać od firm dostosowania swoich procesów do bardziej rygorystycznych standardów.

W ciągu najbliższych kilku lat widać, że odpowiedzialność przedsiębiorstw za bezpieczeństwo i zgodność działań związanych z AI będzie rosła. Nie tylko w kontekście wewnętrznych polityk firm, ale także w odniesieniu do interakcji z konsumentami, dostawcami i innymi podmiotami zewnętrznymi. Systemy AI mogą zawieść, co prowadzi do poważnych strat finansowych, utraty reputacji, a także potencjalnych procesów sądowych związanych z niewłaściwym użytkowaniem technologii. Będąc świadomym tego ryzyka, firmy powinny nie tylko wprowadzać mechanizmy monitorowania i nadzoru, ale również regularnie analizować i aktualizować swoje procedury zgodności i zarządzania ryzykiem.

Jakie zagrożenia i możliwości wynikają z niedostatecznego wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji?

Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji (Gen AI) niesie ze sobą szereg korzyści, ale także istotnych ryzyk. Oprócz tradycyjnych zagrożeń związanych z użyciem AI, takich jak manipulacja procesami wyborczymi czy naruszenie praw człowieka, pojawiają się również nowe zagrożenia, które wymagają uwagi. Zgodnie z raportem Biura Wysokiego Komisarza ONZ ds. Praw Człowieka, przewiduje się, że prawa człowieka będą zagrożone w nowy sposób, co otwiera przestrzeń na dalszą dyskusję na temat roli generatywnej sztucznej inteligencji w przyszłości.

Niedostateczne wykorzystanie sztucznej inteligencji, określane mianem underuse, odnosi się do sytuacji, w której potencjał AI w danym obszarze nie jest w pełni wykorzystywany, co prowadzi do utraty szans, nieefektywności i związanych z tym kosztów. Problematyka ta była już przedmiotem badań, zwłaszcza w sektorze ochrony zdrowia, gdzie zidentyfikowano liczne przypadki zmarnowanych możliwości wynikających z niepełnego wdrożenia technologii AI. Zjawisko to można także zaobserwować w innych dziedzinach, takich jak badania naukowe czy edukacja.

Niedostateczne wykorzystanie Gen AI może prowadzić do utraty szans innowacyjnych, spowolnienia rozwoju nowych technologii i idei, a także do pojawiania się nierówności społecznych. W przypadku sektora badań i edukacji, choć uznaje się, że Gen AI może generować niebezpieczeństwa, takie jak tworzenie dezinformacji na dużą skalę, niesie także ogromne możliwości, zarówno w zakresie przyspieszenia procesów badawczych, jak i w rozwoju edukacji. Niewykorzystanie tych możliwości prowadzi do opóźnienia innowacji, które mogłyby przyczynić się do rozwiązywania najważniejszych problemów społecznych i środowiskowych.

Kolejnym negatywnym skutkiem underuse jest pogłębianie nierówności społecznych. W regionach technologicznie zaawansowanych dostęp do Gen AI przyspiesza generowanie i przetwarzanie danych, ale jednocześnie intensyfikuje koncentrację bogactwa związanego z AI w tzw. Globalnej Północy, gdzie rozwój technologii jest szybszy. Natomiast w krajach rozwijających się dostęp do tych technologii jest znacznie ograniczony, co pogłębia istniejące już problemy związane z cyfrowym wykluczeniem i nierównościami społecznymi.

Przypadki niedostatecznego wykorzystania Gen AI powinny również skłonić nas do głębszej refleksji nad tym, jak skutecznie wprowadzać tę technologię do różnych sektorów. Koncentracja na minimalizowaniu ryzyk związanych z nadużywaniem tej technologii jest ważna, ale równie istotne jest zapewnienie, by jej potencjał był w pełni wykorzystywany tam, gdzie może przynieść korzyści. Niedostateczne wykorzystanie AI może prowadzić do niewykorzystania jej pełnych możliwości, które mogłyby wpłynąć na rozwiązanie wielu globalnych problemów.

W końcu należy zauważyć, że generatywna sztuczna inteligencja jest nie tylko narzędziem, które może zmieniać naszą rzeczywistość, ale także czymś, co redefiniuje nasze podejście do wiedzy i interakcji z nią. Gen AI produkuje wiedzę, która stanowi specyficzną reprezentację rzeczywistości. Warto zatem zadać pytanie o epistemologiczną rolę AI w tworzeniu wiedzy i jakie wyzwania stawia to przed społeczeństwami w kontekście jej wykorzystania. Jak AI wpływa na nasze postrzeganie rzeczywistości, w jakim stopniu zmienia nasze pojęcie o wiedzy i jej tworzeniu? Odpowiedzi na te pytania będą miały kluczowe znaczenie dla dalszego rozwoju tej technologii.