Współczesne regulacje, takie jak CCPA, choć istotne, nie są w stanie całkowicie wyeliminować wpływu danych osobowych na działanie modeli generatywnej sztucznej inteligencji. Nawet gdy osoby fizyczne korzystają z praw do kontroli danych, wpływ tych informacji może nadal przenikać do predykcji i rezultatów generowanych przez AI. W sytuacji, gdy modele te służą do tworzenia szkodliwych materiałów, takich jak niezgodne z wolą osoby deepfake pornograficzne lub fałszywe wiadomości, problem staje się jeszcze bardziej złożony. Aktualny brak skutecznych mechanizmów weryfikacji autentyczności treści oraz ich usuwania w mediach społecznościowych sprawia, że te szkodliwe materiały szybko rozprzestrzeniają się i są trudne do powstrzymania.

Wielowymiarowość problemów generatywnej AI przejawia się również w trudno dostrzegalnych, systemowych skutkach, które ujawniają się często dopiero w dłuższej perspektywie. Na przykład algorytmy predykcyjne wykorzystywane w rekrutacji mogą dyskryminować kandydatów na podstawie stronniczych ocen ich dokumentów, tworząc swego rodzaju „szklany sufit” dla określonych grup społecznych. Te nierówności i szkody zbiorowe nie zawsze wynikają z pojedynczych incydentów, lecz pojawiają się w wyniku złożonych interakcji pomiędzy systemami AI a społeczeństwem, potęgując istniejące wzorce wykluczenia i nierówności.

W obliczu tych złożonych wyzwań tradycyjne narzędzia ochrony prywatności, oparte na indywidualnych skargach i postępowaniach prawnych, okazują się niewystarczające. Ich reaktywny charakter jest zbyt powolny i wąski, by skutecznie przeciwdziałać szybko rozwijającym się i szeroko zakrojonym zagrożeniom generatywnej AI. Wpływy tych systemów są rozproszone i często ujawniają się stopniowo, co wymaga odejścia od modelu opartego wyłącznie na jednostkowej kontroli danych.

W odpowiedzi na te wyzwania konieczna jest zmiana paradygmatu zarządzania prywatnością. Zamiast skupiać się na indywidualnej kontroli i procedurach, należy przyjąć podejście systemowe i kolektywne. Prywatność powinna być postrzegana jako wartość społeczną i dobro publiczne, a instytucje powinny mieć pozytywne obowiązki wobec ochrony tej wartości, a nie jedynie respektować prawa indywidualne. Oznacza to przesunięcie władzy decyzyjnej od jednostek do podmiotów publicznych, które muszą oceniać, które praktyki są bezpieczne i zgodne z wartościami społecznymi, a które nie.

Równie ważne jest przejście od reaktywnego egzekwowania prawa do proaktywnego nadzoru i zapobiegania. Zamiast działać dopiero po ujawnieniu naruszeń, instytucje powinny wprowadzać systematyczne monitorowanie, audyty oraz oceny wpływu przed wprowadzeniem systemów AI na rynek. Przykładem jest unijna ustawa o AI (AI Act), która uwzględnia szerokie skutki społeczne AI i wprowadza zróżnicowane wymagania w zależności od poziomu ryzyka technologii. W szczególności systemy o wysokim ryzyku będą podlegały obowiązkowym procesom zgodności, co jest krokiem w kierunku odpowiedzialnej innowacji.

Powyższe zmiany są niezbędne do stworzenia skutecznych ram ochrony prywatności w erze generatywnej AI, jednak w praktyce ich wdrożenie napotyka na poważne bariery, takie jak brak ogólnokrajowych przepisów w USA, fragmentaryczne regulacje stanowe oraz ideologiczne opory przed wprowadzeniem ostrożnościowej polityki wobec nowych technologii.

Ważne jest, aby czytelnik zrozumiał, że prywatność w kontekście AI to nie tylko kwestia ochrony danych osobowych pojedynczych osób, ale także problem strukturalny o szerokim wymiarze społecznym. Tradycyjne prawa indywidualne, choć potrzebne, są niewystarczające wobec rozproszonych, długofalowych szkód i systemowych nierówności generowanych przez algorytmy. Skuteczna ochrona prywatności wymaga współdziałania regulatorów, twórców technologii i społeczeństwa, które musi przyjąć nową rolę strażnika wspólnego dobra. Kluczowe jest również rozumienie, że odpowiedzialne innowacje nie mogą być realizowane kosztem przejrzystości, sprawiedliwości i trwałych wartości demokratycznych.

Jakie są korzyści i zagrożenia prawne związane z Generatywną Sztuczną Inteligencją dla konsumentów?

Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) otwiera przed konsumentami nowe możliwości, jednocześnie wiążąc się z istotnymi wyzwaniami. W szczególności, zastosowania GenAI w tworzeniu treści, systemach rekomendacyjnych oraz wirtualnych asystentach oferują potencjał zmiany w sposobie, w jaki konsumenci angażują się w cyfrowe interakcje i procesy twórcze. Z drugiej strony, technologia ta nie jest wolna od ryzyk prawnych, szczególnie w kontekście ochrony danych osobowych, równości dostępu do technologii czy też odpowiedzialności za wytwarzane treści.

Jednym z głównych obszarów, w którym GenAI wpływa na codzienne życie konsumentów, jest tworzenie treści. Narzędzia oparte na tej technologii umożliwiają każdemu użytkownikowi internetu generowanie tekstów, obrazów czy innych form cyfrowych dzieł, które kiedyś były domeną profesjonalnych twórców. W mediach społecznościowych, użytkownicy mogą tworzyć przyciągające uwagę treści w postaci grafik, ilustracji, a nawet memów, które przyciągają uwagę szerszej publiczności. Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji możliwe stało się także wzbogacenie recenzji produktów o obrazy, które lepiej ilustrują doświadczenia związane z ich użytkowaniem, co może przyczynić się do wzrostu transparentności w procesie zakupowym. Przemiana konsumentów w twórców, tzw. "algorytmicznych konsumentów", pozwala na bardziej aktywne uczestnictwo w tworzeniu treści w internecie, a nie tylko w ich odbiorze.

Jednakże z tymi możliwościami związane są również poważne ryzyka. Jednym z nich jest rozprzestrzenianie dezinformacji i fałszywych treści, które mogą powstać w wyniku generowania nieprecyzyjnych lub zmanipulowanych informacji przez algorytmy GenAI. Dwa główne problemy związane z błędami w generowaniu treści to niewierność oraz brak faktyczności. Niewierność oznacza, że wygenerowany tekst lub obraz nie odpowiada rzeczywistym intencjom użytkownika lub dostarczonemu materiałowi referencyjnemu, na przykład artykułowi, który powinien być streszczony. Brak faktyczności odnosi się do sytuacji, w której wynik generowany przez sztuczną inteligencję jest fałszywy, wprowadzając użytkowników w błąd lub dostarczając im niezweryfikowanych informacji.

Z kolei systemy rekomendacyjne oparte na sztucznej inteligencji, które analizują dane użytkowników i sugerują im produkty, usługi czy treści, mogą również prowadzić do niezamierzonych konsekwencji. Jednym z poważniejszych zagrożeń jest możliwość manipulacji zachowaniami konsumentów, zwłaszcza gdy algorytmy działają w sposób nieprzejrzysty. Przykładem może być sytuacja, w której rekomendacje produktów są ukierunkowane na preferencje wyłącznie na podstawie wcześniejszych zakupów, ignorując bardziej zróżnicowane potrzeby i zainteresowania użytkownika. W takim przypadku konsument może zostać "zamknięty" w wąskim kręgu, gdzie dostęp do nowych, różnorodnych produktów jest utrudniony.

Również w kontekście ochrony prywatności i danych osobowych regulacje prawne stają się coraz bardziej istotne. W Unii Europejskiej wprowadzono surowe przepisy w ramach Ogólnego Rozporządzenia o Ochronie Danych Osobowych (GDPR) oraz ustawy o sztucznej inteligencji (AIA), które zmuszają organizacje do przestrzegania zasad przejrzystości, odpowiedzialności oraz bezpieczeństwa w kontekście wykorzystania danych i AI. Z kolei w Stanach Zjednoczonych, pomimo licznych inicjatyw na poziomie stanowym, nie istnieje jednolita regulacja, która mogłaby zapewnić spójność i bezpieczeństwo w zarządzaniu danymi i AI na poziomie federalnym. Z tego powodu, w USA technologia generatywna jest stosunkowo szybciej wdrażana, ale kosztem mniejszych zabezpieczeń prawnych, co rodzi większe ryzyko wykorzystywania technologii w sposób mniej odpowiedzialny.

Różnice w podejściu do regulacji w Europie i Stanach Zjednoczonych wywołują różne postawy konsumentów względem GenAI. W USA, gdzie konsumenci korzystają z tej technologii bardziej powszechnie, jest ona postrzegana pozytywnie. Z kolei w krajach Unii Europejskiej, takich jak Francja, Niemcy czy Włochy, gdzie podejście do regulacji jest bardziej restrykcyjne, zauważa się większą ostrożność i obawy wśród użytkowników. Różnica w postawach wynika nie tylko z przepisów prawnych, ale również z dominującego w świecie AI języka angielskiego, który wciąż jest głównym językiem, na którym trenowane są modele AI. W rezultacie, w krajach nienaangielskich, GenAI często bywa mniej dostosowane do lokalnych języków i kultur, co wpływa na efektywność jego stosowania.

Warto także zwrócić uwagę na kwestie związane z etycznym wykorzystywaniem GenAI. Wiele badań wskazuje na to, że AI może nieświadomie reprodukować i wzmacniać istniejące uprzedzenia, co prowadzi do dyskryminacji w obszarach takich jak zatrudnienie, udzielanie kredytów czy obsługa klienta. Takie mechanizmy mogą pogłębiać istniejące nierówności społeczne, a szczególnie narażone na nie są grupy konsumentów znajdujące się w sytuacji wrażliwości, które mogą zostać obiektem manipulacji w ramach kampanii AI.

Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał do zmiany sposobu, w jaki konsumenci uczestniczą w cyfrowym świecie. Niemniej jednak jej implementacja wiąże się z licznymi wyzwaniami, szczególnie w kontekście praw i etyki. Aby technologia mogła służyć społeczeństwu w sposób odpowiedzialny, konieczne jest znalezienie równowagi między innowacyjnością a ochroną konsumentów.

Czy prawo do uczciwego procesu sądowego obejmuje prawo do sędziego człowieka w erze sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja (AI) staje się coraz bardziej obecna w różnych dziedzinach życia, w tym w wymiarze sprawiedliwości. W miarę jak technologia ta zyskuje na znaczeniu, rodzi się pytanie: czy prawo do uczciwego procesu sądowego, zapisane w Artykule 6 Europejskiej Konwencji Praw Człowieka (EKPC), obejmuje także prawo do sędziego człowieka? Artykuł ten chroni fundamentalne prawa jednostki w kontekście procesów sądowych, zapewniając m.in. prawo do rozstrzygnięcia sprawy przez sąd niezawisły, bezstronny i oparty na rzetelnym uzasadnieniu decyzji. Jednak nie porusza on kwestii samego podmiotu, który podejmuje decyzję sądową. W obliczu rozwoju AI w systemach prawnych, powstaje konieczność przemyślenia, jak ta technologia wpływa na te podstawowe zasady.

Pomimo, iż Artykuł 6 zapewnia prawo do sprawiedliwego procesu, nie definiuje, kto dokładnie ma pełnić rolę sędziego. W przeszłości koncentrowano się na ochronie jednostki przed zagrożeniami, które miały swoje źródło w ludzkich działaniach: korupcja w wymiarze sprawiedliwości, nieprzejrzystość procedur czy dostępność sądów. Nowe wyzwania stawiane przez sztuczną inteligencję wskazują na potrzebę uwzględnienia nowych zagrożeń, które mogą zagrażać sprawiedliwości, a jednym z nich jest dehumanizacja wymiaru sprawiedliwości.

Sztuczna inteligencja może działać jako narzędzie wspomagające procesy decyzyjne w sądach, a nawet podejmować decyzje w pełni autonomicznie. Algorytmy stosowane w tych systemach często funkcjonują jako "czarne skrzynki", co oznacza, że ich decyzje są trudne do zrozumienia i weryfikacji. Tego typu systemy, jak zauważył Greco, pozbawiają jednostki prawa do uzasadnienia decyzji, które mogą niekorzystnie wpływać na ich życie. W sytuacji, gdy decyzja opiera się na decyzji maszyny, a nie człowieka, brak jest jasności co do podstaw, na jakich ta decyzja została podjęta. Istnieją techniczne i proceduralne zabezpieczenia, takie jak ujawnienie modeli AI oraz niezależna weryfikacja tych modeli, które mogą pomóc rozwiązać problem "czarnej skrzynki". Niemniej jednak, to nie wystarcza, aby całkowicie wyeliminować ryzyko utraty podstawowych praw jednostki w systemie sądowym.

W kontekście rozwoju AI w systemach sprawiedliwości pojawia się pytanie, czy prawo do uczciwego procesu sądowego wciąż wymaga obecności sędziego człowieka. Warto zauważyć, że artykuł 6 EKPC odnosi się do gwarancji związanych z niezawisłością, bezstronnością oraz rzetelnością procedur, ale nie mówi wprost o tym, kto ma pełnić funkcję sędziego. Na przestrzeni ostatnich 75 lat temat ten nie wymagał szerszej analizy, ponieważ prawo to odnosiło się głównie do zagrożeń, które były już dobrze znane: korupcji, dostępu do sądu, proceduralnych niesprawiedliwości. Jednak w dobie zaawansowanej sztucznej inteligencji pojawiają się nowe wyzwania, których nie da się zignorować.

Również, chociaż generatywna sztuczna inteligencja może przyczynić się do usprawnienia procesu sądowego i zwalczania niektórych z istniejących zagrożeń, jak np. nieprzejrzystość procedur, nie można zapominać o ryzyku, jakie niesie ze sobą "dehumanizacja" wymiaru sprawiedliwości. Koncepcja dehumanizacji w kontekście AI obejmuje zarówno zredukowanie człowieka do zbioru danych, jak i brak uwzględnienia indywidualnych okoliczności i kontekstu sprawy. Zastosowanie algorytmów, które traktują ludzi w sposób uproszczony, bez uwzględnienia złożoności ich sytuacji życiowej, może prowadzić do wyników, które są dalekie od sprawiedliwości. W ten sposób AI staje się narzędziem, które może przyczynić się do marginalizacji jednostki i pozbawić ją fundamentalnych praw, takich jak prawo do rozumienia procesu decyzyjnego i prawo do bycia traktowanym z godnością.

Dehumanizacja, która wynika z używania danych w sposób upraszczający rzeczywistość, znajduje również odzwierciedlenie w przykładach, gdzie algorytmy wykorzystywane w predykcyjnych systemach policyjnych prowadzą do dyskryminacyjnych i rasistowskich wyników, ponieważ opierają się na danych, które są już obarczone uprzedzeniami. Zatem algorytmy mogą nie tylko powielać, ale i pogłębiać istniejące nierówności społeczne. Takie zjawisko nie tylko pozbawia jednostki sprawiedliwego traktowania, ale również neguje ich indywidualność, czyniąc z nich jedynie dane do analizy, a nie osoby z unikalnym kontekstem i historią.

W obliczu tych wyzwań niezbędne staje się, aby prawo rozpatrywało "prawo do sędziego człowieka" jako część szerszej koncepcji godności ludzkiej. Godność, jako fundament prawa człowieka, powinna być uwzględniana również w kontekście wykorzystywania sztucznej inteligencji w wymiarze sprawiedliwości. Wprowadzenie AI do systemu sądowego wymaga zatem stworzenia nowych zasad, które zapewnią, że technologia będzie działać w służbie ludzkości, a nie na jej szkodę. Należy także pamiętać, że choć AI może być pomocne, to wciąż musi być stosowane w sposób, który respektuje prawa i godność człowieka, nie pozbawiając jednostek prawa do zrozumienia procesów, które ich dotyczą.

Jak modele AI mogą wpłynąć na regulację ryzyka w przyszłości?

Modele AI o szerokim zakresie zastosowań, takie jak modele typu "foundation", stają się fundamentem, na którym budowane są przyszłe aplikacje sztucznej inteligencji. To właśnie ich elastyczność i zdolność do rozwiązywania zróżnicowanych zadań sprawiają, że są one uznawane za przełom w rozwoju sztucznej inteligencji. Jednak ta wszechstronność, choć oferuje ogromne możliwości, wiąże się także z poważnymi wyzwaniami regulacyjnymi i prawnymi, które wymagają przemyślanej i nowoczesnej regulacji.

Zasadniczym pytaniem, które pojawia się w kontekście regulacji sztucznej inteligencji, jest, w jaki sposób zarządzać ryzykiem związanym z modelami AI, które potrafią realizować szeroki wachlarz zadań, czasem nawet takich, które nie były pierwotnie przewidziane przez twórców. Współczesne systemy AI, szczególnie te generatywne, mogą wykazywać zdolności do podejmowania działań, które wykraczają poza zaplanowane scenariusze. Przykładami takich modeli mogą być zaawansowane modele językowe, które na podstawie prostej prośby są w stanie wygenerować odpowiedzi lub rozwiązania, które nie były wcześniej przewidziane. Te "emergentne" właściwości, jak nazywa się je w literaturze, stanowią istotne wyzwanie w kontekście zarządzania ryzykiem i odpowiedzialności za niezamierzone efekty ich działania.

Modele o szerokim zakresie zastosowań to również fundamenty, na których budowane są bardziej wyspecjalizowane aplikacje sztucznej inteligencji. To one stanowią bazę dla dalszej adaptacji, optymalizacji i rozwoju, a więc stanowią istotny element łańcucha dostaw w ekosystemie AI. W związku z tym, jakiekolwiek wady lub błędy w tych podstawowych modelach mogą przenosić się na dalsze aplikacje, rozszerzając ryzyko na cały system. Działania, które na pozór wydają się mało istotne, mogą mieć olbrzymie konsekwencje w kontekście bezpieczeństwa publicznego, prywatności, a także globalnej stabilności.

Te wyzwania stają się szczególnie widoczne w kontekście regulacji, takich jak AI Act, który stara się klasyfikować ryzyko związane z wykorzystaniem AI według konkretnego celu czy zastosowania. Jednak w przypadku ogólnych modeli AI, które mogą pełnić wiele funkcji i zastosowań, ta klasyfikacja staje się trudna do zastosowania. Modele takie łamią tradycyjne podejście do regulacji, które koncentruje się na przewidywalnym ryzyku związanym z konkretnym zastosowaniem technologii. Kiedy model AI może działać w wielu, nawet nieprzewidywalnych obszarach, pojawia się istotny problem: jak skutecznie zarządzać takim ryzykiem, które nie jest łatwo przewidywalne ani klasyfikowane według znanych schematów?

Z perspektywy prawnej, wyzwaniem jest także odpowiedzialność. W przypadku tradycyjnych systemów AI, które są zaprojektowane do realizacji konkretnych zadań, łatwiej jest określić, kto ponosi odpowiedzialność za błędne działanie systemu. W przypadku modeli ogólnych, które mogą wykonać zadania niespodziewane, odpowiedzialność za potencjalne szkody staje się bardziej rozmyta. Causality, czyli związki przyczynowo-skutkowe, są trudniejsze do ustalenia, a przewidywalność skutków może być znikoma.

Nie mniej ważnym aspektem jest potencjał tych systemów do szerokiej ekspansji i adaptacji, co sprawia, że są one w stanie stwarzać nie tylko lokalne, ale i systemowe ryzyko. Na przykład, jeżeli podstawowy model AI zawiera jakąś wadę, ta wada może zostać przekazana do wszystkich systemów, które opierają się na tym modelu. Takie zjawisko nazywane jest ryzykiem systemowym i może obejmować zakłócenia w krytycznych sektorach, zagrożenia dla zdrowia publicznego i prywatności, a także rozprzestrzenianie dezinformacji. Ryzyko to, rozumiane w kontekście globalnym, może mieć poważne konsekwencje dla demokracji i gospodarki.

Modele typu "foundation" opierają się na metodzie transfer learningu, czyli przenoszeniu wiedzy z jednego zadania na drugie. Dzięki tej metodzie, te same modele mogą być wykorzystywane do wielu różnych zadań, nawet takich, które nie były wcześniej przewidywane. Tego typu elastyczność sprawia, że są one szczególnie podatne na nieprzewidywalne efekty, a więc na trudności w zarządzaniu ryzykiem związanym z ich działaniem.

Oczywiście, wyzwania te wiążą się również z kwestiami ochrony danych. Modele AI, które uczą się na ogromnych zbiorach danych, mogą napotkać poważne trudności w zakresie zgodności z regulacjami dotyczącymi prywatności. Proces trenowania modeli na takich ogromnych zbiorach danych nie tylko wiąże się z ryzykiem naruszenia prywatności, ale również może prowadzić do pojawienia się niezamierzonych, a nawet niebezpiecznych, uprzedzeń.

Aby odpowiednio zareagować na te wyzwania, konieczne jest opracowanie nowoczesnych ram regulacyjnych, które uwzględnią elastyczność i skalowalność takich modeli, jednocześnie minimalizując ich potencjalne ryzyko. Należy dążyć do stworzenia systemów zarządzania ryzykiem, które będą w stanie skutecznie identyfikować i reagować na zmieniające się zagrożenia, a także wypracować zasady odpowiedzialności, które będą adekwatne do złożoności współczesnych technologii.

Jakie narzędzia zapewniają jakość w laboratorium analitycznym?
Jak stworzyć nową konstytucję: demokracja, uczestnictwo obywatelskie i obrona przed autorytaryzmem
Jakie nowoczesne materiały fotopolimeryczne umożliwiają tworzenie biodegradowalnych struktur w druku 3D i 4D?
Jak działa interpreter – od analizy składniowej do wykonania programu
Czy pojęcie prawdy w demokracji stało się reliktem przeszłości?