Generatywna sztuczna inteligencja (AI) wywołuje poważne problemy związane z prywatnością, które wykraczają poza dotychczasowe ramy prawne i społeczne. Algorytmy oparte na analizie dużych zbiorów danych często ignorują kontekst sytuacyjny jednostki, opierając się wyłącznie na statystycznych korelacjach i wzorcach historycznych. Takie podejście prowadzi do niepełnych, a nierzadko niesprawiedliwych ocen zachowań czy ryzyka, na przykład w przypadku prognozowania zdolności kredytowej lub recydywy. Istotnym problemem jest to, że mechanizmy te mogą utrwalać błędne schematy, generując samospełniające się proroctwa, które ograniczają autonomię i sprawczość osób.

Przeniesienie podejmowania kluczowych decyzji z ekspertów na systemy automatyczne pozbawione transparentności i odpowiedzialności podważa tradycyjne rozumienie dyskrecji i sprawiedliwości. Generatywna AI optymalizuje działania na podstawie mierzalnych wskaźników, co w praktyce oznacza kształtowanie wartości i celów społecznych przez prywatne podmioty, często bez należytej kontroli ze strony obywateli czy instytucji publicznych. Skutkiem tego jest zmiana norm społecznych i wartości publicznych, której konsekwencje trudno przewidzieć lub zatrzymać.

Prywatność na poziomie indywidualnym i społecznym zostaje poważnie narażona przez bezprecedensowy zakres ekstrakcji danych, wycieki informacji, profilowanie inferencyjne, tworzenie mediów syntetycznych oraz systemowe uprzedzenia algorytmiczne. Wyzwania te odsłaniają ograniczenia obecnych ram prawnych, które bazują na indywidualistycznym ujęciu prywatności, zakładającym świadomą zgodę i kontrolę nad danymi osobowymi. Tymczasem generatywne systemy AI działają na zasadzie przetwarzania ogromnych, zróżnicowanych zbiorów danych, często bez wyraźnej zgody czy nawet świadomości zainteresowanych osób.

Analizy wykazały, że algorytmiczne predykcje często karzą jednostki nie za ich rzeczywiste działania, ale za przynależność do statystycznych grup, co podważa pojęcie sprawiedliwości indywidualnej. Co więcej, ludzie nie mogą być sprowadzeni do sumy swoich transakcji, markerów genetycznych czy innych mierzalnych atrybutów – to zbyt uproszczony obraz człowieka, który ignoruje złożoność ludzkiego życia, kontekst społeczny i możliwość zmiany.

Obecne systemy prawne, oparte na powiadomieniach i zgodzie, nie są przygotowane na wyzwania generatywnej AI, ponieważ często nie zapewniają odpowiedniej przejrzystości ani mechanizmów odpowiedzialności. Konieczne jest głębokie przemyślenie zasad ochrony prywatności oraz governance AI, które uwzględniałyby dynamiczny, nieprzewidywalny charakter tych technologii i ich wpływ na społeczeństwo. Kluczowe jest także zrozumienie, że automatyzacja decyzji nie może odbywać się kosztem zaufania społecznego, ochrony godności jednostki i wartości demokratycznych.

Warto pamiętać, że zagrożenia prywatności wynikające z generatywnej AI nie dotyczą jedynie danych osobowych w klasycznym rozumieniu, lecz także sposobu, w jaki algorytmy wpływają na życie ludzi poprzez kształtowanie realnych szans, dostępu do usług czy społecznych norm. Ochrona prywatności wymaga nie tylko nowych regulacji, ale również zmian w podejściu do tego, co rozumiemy przez prywatność i jaką rolę w społeczeństwie powinna odgrywać technologia.

Jak sztuczna inteligencja zmienia prawo własności intelektualnej w USA?

Rozwój technologii generatywnej sztucznej inteligencji (AI) stanowi prawdziwe wyzwanie dla tradycyjnych ram prawnych związanych z ochroną własności intelektualnej w Stanach Zjednoczonych. W szczególności zmienia się sposób, w jaki rozumiane są prawa autorskie, patenty oraz inne formy ochrony twórczości i innowacji. Coraz częściej pojawiają się pytania, czy maszyny mogą stać się twórcami, czy też wynalazcami, a także jak prawodawstwo będzie reagować na tego typu zmiany.

Pierwszym obszarem, który wymaga uwagi, jest kwestia praw autorskich. Zgodnie z amerykańskim prawem, prawo autorskie przysługuje tylko "ludziom", co stawia przed nami problem w kontekście dzieł tworzonych przez AI. Choć generatywne algorytmy sztucznej inteligencji są zdolne do tworzenia tekstów, obrazów, muzyki czy kodu komputerowego, prawo autorskie nie przewiduje ochrony takich dzieł, jeśli ich autorstwo nie może być przypisane do człowieka. Jak zauważają Ginsburg i Budiardjo, zmodyfikowana koncepcja "utworów wspólnych" mogłaby rozwiązać ten problem, jednak kwestia ta pozostaje nadal otwarta i wymaga dalszego rozwoju regulacji prawnych. Przykład orzecznictwa, jak sprawa Nichols v. Universal Pictures Corp., ukazuje, jak trudne jest ustalenie granicy twórczości w kontekście AI, gdzie odpowiedź na pytanie, czy dane dzieło jest objęte prawami autorskimi, pozostaje niejednoznaczna.

W kontekście patentów, sytuacja jest równie skomplikowana. Generatywna AI jest wykorzystywana przez wielkie firmy farmaceutyczne do odkrywania nowych leków, co rodzi pytania o to, kto może być uznany za wynalazcę. W przypadku patentów na wynalazki, które zostały stworzone przy użyciu AI, obecne przepisy przewidują, że wynalazcą musi być człowiek. Decyzja amerykańskiego Sądu Apelacyjnego dla Okręgu Federalnego wskazuje jednoznacznie, że wynalazcą może być tylko człowiek. Patentowanie wynalazków stworzonych przez AI rodzi również inne wyzwania, takie jak rozszerzenie "wiedzy wstępnej" (prior art), co utrudnia przyznawanie patentów na nowe odkrycia.

Generatywna sztuczna inteligencja ma również wpływ na proces uzyskiwania patentów. Jej stosowanie w tworzeniu nowych rozwiązań technicznych nie zawsze prowadzi do kontrowersji w zakresie naruszenia patentów, ponieważ AI nie jest jeszcze w stanie samodzielnie implementować pomysłów – do tego niezbędna jest interwencja człowieka. Niemniej jednak, w miarę jak technologia staje się coraz bardziej zaawansowana, pojawiają się pytania o to, czy wynalazki opracowane przy pomocy AI mogą zostać uznane za autonomiczne. Istnieją także obawy, że w wyniku rozwoju AI proces patentowy może stać się bardziej skomplikowany, a same wynalazki trudniejsze do ochrony.

Kwestia dotycząca roli człowieka w tworzeniu wynalazków przy użyciu AI jest szczególnie interesująca. Zgodnie z wytycznymi amerykańskiego Urzędu Patentowego (USPTO), użycie systemu AI do stworzenia wynalazku nie sprawia, że wynalazek staje się niepatentowalny. Niemniej jednak, aby człowiek mógł być uznany za wynalazcę, musi on znacząco przyczynić się do koncepcji wynalazku. Samo użycie AI do stworzenia wynalazku nie jest wystarczające, aby uznać osobę za wynalazcę. USPTO podkreśla, że człowiek musi mieć istotny wkład w "definitywną i trwałą ideę wynalazku", która później będzie stosowana w praktyce.

Z kolei kwestia ochrony patentowej generatywnej AI i jej wpływu na rynek patentów stanowi wyzwanie nie tylko pod względem prawnym, ale i ekonomicznym. W przemyśle farmaceutycznym, gdzie AI może przyspieszyć odkrywanie nowych leków, zmiana w przepisach patentowych może prowadzić do sytuacji, w której technologie AI staną się częścią wspólnego dobra, co może wpłynąć na ich komercjalizację i przyszłą wartość rynkową.

Ponadto, w miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej zaawansowana, konieczne będzie dostosowanie systemów prawnych do nowych realiów, w których AI nie tylko wspomaga procesy twórcze, ale także aktywnie je inicjuje. Będzie to wymagało wprowadzenia nowych definicji i kategorii prawnych, które pozwolą na skuteczną ochronę zarówno twórców, jak i nowych technologii.

Ważne jest również zrozumienie, że sama technologia AI, chociaż zrewolucjonizowała wiele dziedzin życia, nie jest samodzielnym podmiotem, który może mieć "prawo" do własności intelektualnej. Przyszłe zmiany w prawie własności intelektualnej będą musiały znaleźć odpowiedź na pytanie, w jaki sposób traktować twórczość i wynalazki, które powstają za pomocą maszyn, ale z udziałem ludzi, którzy je zaprogramowali. W ten sposób sztuczna inteligencja może stanowić nie tylko wyzwanie, ale i szansę dla rozwoju nowoczesnego prawa własności intelektualnej.

Jakie są kluczowe zasady odpowiedzialnego rozwoju i stosowania sztucznej inteligencji według procesu Hiroszima?

W odpowiedzi na szybki rozwój oraz globalne rozprzestrzenianie się zaawansowanej sztucznej inteligencji, państwa G7 zainicjowały proces Hiroszima w maju 2023 roku, podczas prezydencji Japonii. Jego celem jest stworzenie wspólnej płaszczyzny dla odpowiedzialnego rozwoju i wykorzystania sztucznej inteligencji. Forum to koncentruje się na promowaniu bezpiecznego, pewnego i godnego zaufania rozwoju AI, zwracając szczególną uwagę na etyczne zagadnienia, współpracę w zakresie badań i rozwoju oraz ustanawianie międzynarodowych standardów, które umożliwią korzystanie z postępu technologicznego w sposób, który przyniesie korzyści ludzkości.

Choć proces Hiroszima skupia się głównie na zarządzaniu zaawansowanymi systemami AI, to jego ramy unika sztywnego określenia technologii, pozostawiając pewną elastyczność w odniesieniu do przyszłych osiągnięć w dziedzinie AI. W dokumentach przygotowanych w ramach procesu mowa jest o "najbardziej zaawansowanych systemach sztucznej inteligencji, w tym najnowszych modelach bazowych i systemach generatywnej AI", co daje możliwość adaptacji do dalszego rozwoju tej technologii.

Ramy procesu Hiroszima składają się z czterech głównych elementów, które mają na celu ustanowienie międzynarodowych wytycznych:

  1. Raport OECD na temat wspólnego zrozumienia generatywnej AI przez państwa G7, który zawiera analizę możliwości oraz zagrożeń związanych z rozwojem zaawansowanych systemów AI.

  2. Międzynarodowe zasady przewodnie dla wszystkich podmiotów zajmujących się AI, czyli HIGP (International Guiding Principles for All AI Actors), zawierające dwanaście ogólnych zasad dla projektowania, rozwoju, wdrażania oraz używania systemów sztucznej inteligencji.

  3. Międzynarodowy kodeks postępowania dla organizacji rozwijających zaawansowane systemy AI (HCoC), który zawiera szczegółowe wytyczne dla deweloperów, oparte na zasadach HIGP.

  4. Współpraca międzynarodowa w projektach związanych z AI, koncentrująca się na takich zagadnieniach jak uwierzytelnianie treści generowanych przez AI oraz etykietowanie takich treści.

Zasady zawarte w HIGP stanowią fundament odpowiedzialnego zarządzania rozwojem i stosowaniem zaawansowanej sztucznej inteligencji na poziomie globalnym. Zostały one podzielone na trzy grupy: zarządzanie ryzykiem i dobre praktyki w zakresie etyki oraz angażowanie zainteresowanych stron. Podstawową ideą jest zapewnienie, by rozwój, wdrażanie i użytkowanie systemów AI były zgodne z normami etycznymi oraz wartościami społecznymi.

Pierwsza grupa zasad koncentruje się na zarządzaniu ryzykiem, czyli identyfikowaniu zagrożeń związanych z AI oraz wdrażaniu odpowiednich działań mających na celu ich minimalizowanie. Istotne jest, by ryzyko związane z AI zostało zredukowane do poziomu akceptowanego przez wszystkie zainteresowane strony. Obejmuje to m.in. testowanie systemów AI w ramach tzw. red-teamingu, czyli symulacji potencjalnych zagrożeń, oraz monitoring po wdrożeniu, który pozwala na wychwycenie ewentualnych luk bezpieczeństwa.

Druga grupa zasad dotyczy zaangażowania zainteresowanych stron. Zgodnie z tymi wytycznymi, organizacje tworzące AI powinny zapewniać pełną transparentność działań oraz być odpowiedzialne wobec różnych grup, które mogą być dotknięte przez ich technologie. To obejmuje komunikację z użytkownikami oraz zapewnienie im możliwości zgłaszania problemów czy nieprawidłowości w działaniu systemów AI. Transparentność ma również obejmować szczegółowe informacje o możliwościach i ograniczeniach opracowanych technologii.

Trzecia grupa zasad odnosi się do kwestii etycznych i społecznych. Wskazuje ona, jak powinno się projektować i stosować AI w sposób zgodny z etycznymi standardami i wartościami społecznymi. Chodzi tu o takie aspekty jak równość, unikanie dyskryminacji, czy odpowiedzialność za potencjalne negatywne skutki rozwoju technologii. Ważne jest, by rozwój AI był zgodny z powszechnie przyjętymi normami prawnymi oraz aby technologie te były wdrażane w sposób, który przyniesie korzyści całemu społeczeństwu.

Kodeks postępowania (HCoC) stanowi bardziej szczegółowe wytyczne dla organizacji rozwijających AI. W ramach tego dokumentu zawarte są konkretne zalecenia, jak wprowadzać zmiany w politykach zarządzania ryzykiem, jak angażować interesariuszy oraz jak wprowadzać do procesów AI zasady etyczne. Dodatkowo, kodeks kładzie duży nacisk na transparentność organizacji i tworzenie systemów AI, które zapewniają bezpieczeństwo danych oraz szanują prywatność.

Warto pamiętać, że cały proces Hiroszima jest odpowiedzią na dynamiczny rozwój technologii, który stawia przed nami nowe wyzwania. Dlatego też elastyczność w definiowaniu, czym jest "zaawansowana AI", daje szansę na dostosowywanie ram do przyszłych osiągnięć technologicznych. Jednocześnie, pomimo tej elastyczności, niezwykle istotne jest, by już teraz tworzyć i wdrażać odpowiedzialne praktyki oraz zasady, które pozwolą na minimalizowanie ryzyka związanego z niewłaściwym użyciem AI.

Powyższe zasady nie są tylko teoretycznym zbiorem wytycznych. Ich wdrażanie ma realne konsekwencje w rozwoju odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, która będzie bezpieczna, transparentna i zgodna z normami etycznymi. Warto również pamiętać, że kluczowym aspektem w tym procesie jest międzynarodowa współpraca. Choć poszczególne kraje mogą mieć różne podejścia do regulacji AI, to międzynarodowe porozumienie w tej sprawie jest niezbędne, aby uniknąć nieporozumień oraz zapewnić jednolite standardy, które ułatwią odpowiedzialne korzystanie z tej technologii.

Jak wykorzystać kontrastowe uczenie z wykorzystaniem grafów przestrzenno-spektalnych w klasteryzacji obrazów hiperspektralnych?
Czy nasza osobista wiedza jest wystarczająco wiarygodnym źródłem prawdy?
Dlaczego najbardziej niewiarygodne teorie spiskowe przyciągają najwięcej wyznawców?