Czy modele generatywne są platformami i jakie niesie to konsekwencje prawne?

Warunki korzystania (T&C) dla modeli generatywnych są w dużej mierze wzorowane na standardowych regulaminach platform internetowych, nawet jeśli pochodzą od dostawców z różnych krajów, w tym z Chin. Małe firmy często kopiują wzory regulaminów stosowane w mediach społecznościowych, bez większych modyfikacji. Kluczową trudnością pozostaje jednak dostęp do warunków B2B, co wymaga zbudowania zaufanych relacji, niemożliwych do osiągnięcia w krótkim czasie. Zasadniczym spostrzeżeniem dotyczącym badanych regulaminów jest to, że dostawcy modeli generatywnych nie roszczą sobie praw własności do wygenerowanych treści, ale jednocześnie nie przyjmują żadnej odpowiedzialności za ich skutki. Ryzyko, takie jak naruszenia praw autorskich, prywatności czy tworzenie treści nielegalnych, jest przerzucane bezwarunkowo na użytkownika.

Takie podejście można interpretować jako typową komercyjną strategię, która polega na minimalizacji ryzyka prawnego po stronie dostawcy przy jednoczesnym maksymalizowaniu korzyści. Zrezygnowanie z praw do monetyzacji wygenerowanych treści może służyć pozyskaniu danych wejściowych użytkowników, które są wykorzystywane do dalszego trenowania i ulepszania modeli. Jednakże ostatnie zmiany w prawie ochrony danych osobowych dają użytkownikom możliwość sprzeciwu wobec przetwarzania ich danych, co stawia pod znakiem zapytania tę praktykę.

Tymczasem modele generatywne zasadniczo nie są platformami w rozumieniu prawnym. Klasyczna definicja platformy to usługa hostingowa udostępniająca treści dostarczone przez użytkowników. W przypadku modeli generatywnych użytkownik dostarcza jedynie dane wejściowe (prompty, obrazy, bazy danych), natomiast to model generuje faktyczną treść. W związku z tym to nie użytkownik, lecz model jest twórcą treści. W świetle tego dostawcy nie powinni być zwalniani z odpowiedzialności jak typowe platformy, ponieważ to oni tworzą i kontrolują generowany materiał.

Próby kwalifikowania dużych modeli językowych jako wyszukiwarek internetowych, co mogłoby pozwolić im na uzyskanie pewnych ulg w ramach DSA, pomijają fakt, że wiele modeli generatywnych służy do tworzenia sztuki czy kodu, a nie do wyszukiwania informacji. Ponadto większość mniejszych modeli nie spełnia kryteriów dużych wyszukiwarek. W praktyce coraz częściej LLM są integrowane z dużymi wyszukiwarkami (np. Bing czy Google), które podlegają regulacjom DSA. Samodzielnie jednak modele podstawowe (foundation models) nie mieszczą się w definicji platform ani usług pośredniczących.

Problemem jest też to, że DSA nie tylko zwalnia platformy z odpowiedzialności, ale nakłada na nie obowiązki dotyczące przejrzystości i skuteczności moderacji treści, ochrony użytkowników i jasnego informowania o zasadach działania. W przypadku dostawców modeli generatywnych brak transparentności i arbitralność decyzji dotyczących moderacji treści i sankcji wobec użytkowników są szczególnie widoczne i problematyczne. Użytkownicy, zwłaszcza w sektorze B2C, mają ograniczone możliwości odwoływania się od takich decyzji.

W kontekście prawnych i społecznych wyzwań generatywnej sztucznej inteligencji, konieczne jest rozróżnienie między funkcją i odpowiedzialnością dostawców modeli a tradycyjnymi platformami internetowymi. Ustawodawstwo i regulacje powinny uwzględniać fakt, że dostawcy modeli generatywnych aktywnie uczestniczą w kreacji treści i nie mogą być traktowani jako bierni pośrednicy. Odpowiedzialność za generowane treści oraz transparentność procesów moderacji powinny być wzmocnione, aby zapewnić ochronę praw użytkowników i zminimalizować ryzyko nadużyć.

Ważne jest także, aby czytelnik rozumiał, że problematyka ta wykracza poza ramy klasycznych prawnych definicji i wymaga nowego podejścia, które uwzględni specyfikę technologii generatywnej AI. Zrozumienie różnicy między dostawcą modelu a platformą jest kluczowe dla prawidłowej oceny ryzyka i odpowiedzialności w tym sektorze. Niezbędne jest także uświadomienie sobie roli danych użytkowników jako podstawy funkcjonowania tych modeli oraz konsekwencji ich przetwarzania zarówno z perspektywy prawnej, jak i etycznej.

Jak regulacje dotyczące sztucznej inteligencji odpowiadają na wyzwania generatywnej AI?

Aktualna rzeczywistość sztucznej inteligencji (AI) w Unii Europejskiej (UE) jest kształtowana przez systematyczne i dynamiczne dostosowywanie przepisów prawnych do nowych technologii. W szczególności, w kontekście regulacji generatywnej sztucznej inteligencji, kluczowym zagadnieniem staje się rozpoznanie unikalnych cech tych systemów oraz opracowanie odpowiednich ram prawnych, które nie tylko odpowiadają na rosnące ryzyko, ale także zapewniają odpowiednią ochronę użytkowników. Unia Europejska przyjęła ambitną strategię, której celem jest stworzenie kompleksowego systemu regulacji, który skutecznie odpowiada na wyzwania związane z AI, szczególnie na tle rosnącej popularności generatywnych modeli sztucznej inteligencji.

Modele generatywne AI, zdolne do tworzenia treści wszelkiego rodzaju – tekstów, obrazów, dźwięków czy wideo – stwarzają specyficzne ryzyka prawne, które nie mogą być ignorowane. Ponieważ generatywna AI ma potencjał wpływania na wiele obszarów, od prawa prywatności po własność intelektualną, konieczne staje się opracowanie zasad odpowiedzialności za potencjalne szkody, które mogą wyniknąć z jej użycia. Tradycyjne podejście do odpowiedzialności, oparte na odpowiedzialności za produkt lub usługi, nie zawsze sprawdza się w kontekście szybko zmieniających się technologii generatywnej AI. Ryzyko naruszenia praw własności intelektualnej, wynikające z tworzenia przez AI materiałów opartych na istniejących danych, może prowadzić do poważnych konsekwencji prawnych, szczególnie jeśli outputy te są wykorzystywane do podejmowania decyzji, które wpływają na życie osób trzecich.

Jednym z kluczowych aspektów, który może wymagać dalszego doprecyzowania, jest kwestia odpowiedzialności za szkody wyrządzone przez generatywne modele AI. Czy w sytuacji, gdy AI generuje treści, które naruszają prawa autorskie lub wywołują inne szkody, odpowiedzialność ponosi twórca systemu AI, użytkownik, czy może inny podmiot? Obecnie regulacje AI Act, mimo swojej szerokiej konstrukcji, nie obejmują wszystkich scenariuszy odpowiedzialności, zwłaszcza tych związanych z twórczością generowaną przez AI, której wynik nie jest w pełni kontrolowany przez człowieka.

Zjawisko generatywnej sztucznej inteligencji wywołuje również szereg pytań związanych z ochroną prywatności. Modele generatywne, które wykorzystują ogromne zbiory danych do tworzenia nowych treści, mogą nieświadomie ujawniać dane osobowe lub wykorzystywać informacje w sposób, który narusza zasady ochrony prywatności. Warto zwrócić uwagę na to, jak regulacje związane z ochroną danych osobowych (takie jak RODO) będą współistnieć z regulacjami dotyczącymi AI i jakie będą ich wzajemne interakcje.

Kolejnym ważnym aspektem jest wpływ, jaki generatywna AI wywiera na rynek pracy oraz na inne dziedziny gospodarki. Automatyzacja i wszechobecność generatywnych systemów AI mogą zmieniać sposób, w jaki tworzymy treści, podejmujemy decyzje, a nawet zarządzamy danymi. Pojawia się więc potrzeba dostosowania istniejących przepisów, aby lepiej uwzględnić ryzyko związane z automatycznym generowaniem treści i jej konsekwencjami. Na przykład, jak odpowiedzialność za błędnie wygenerowane informacje będzie mogła zostać przypisana, a także kto ponosi ryzyko, jeśli taki materiał będzie wykorzystany w nieodpowiedni sposób, prowadząc do szkody?

Chociaż regulacje dotyczące generatywnej AI są wciąż w fazie rozwoju, należy zauważyć, że w miarę jak technologia ta będzie się rozwijać, konieczne będzie dalsze udoskonalanie przepisów prawnych. Istniejąca legislacja może nie być wystarczająca, aby w pełni poradzić sobie z wyzwaniami związanymi z odpowiedzialnością, prywatnością czy ochroną własności intelektualnej w kontekście generatywnej sztucznej inteligencji. Na przyszłość konieczne będzie bardziej szczegółowe i kompleksowe podejście, które weźmie pod uwagę nie tylko kwestie techniczne, ale także społeczne i ekonomiczne skutki wprowadzenia generatywnej AI do szerokiego obiegu.