Jak zrozumieć ograniczenia obecnego podejścia do prywatności danych w kontekście sztucznej inteligencji?

W Stanach Zjednoczonych ochrona prywatności danych jest tradycyjnie oparta na mechanizmie powiadomienia i zgody indywidualnej, który zakłada, że jednostki mają pełną kontrolę nad tym, jakie informacje o nich są zbierane i jak są one wykorzystywane. W praktyce jednak takie podejście staje się coraz mniej efektywne w obliczu rosnącej skali, złożoności i nieprzejrzystości systemów sztucznej inteligencji. Systemy generatywnej sztucznej inteligencji, które bazują na ogromnych zbiorach danych, często nie dają użytkownikowi rzeczywistej kontroli nad tym, jakie informacje są wykorzystywane do ich działania. Warto przyjrzeć się głębiej tym ograniczeniom i wyzwaniom związanym z zapewnieniem prywatności w erze AI.

Zgoda na przetwarzanie danych w modelu informowanej zgody zakłada, że użytkownik, świadomy praktyk zbierania danych, ma możliwość wyrażenia zgody lub jej odmowy. Jednak w przypadku AI proces ten jest daleki od prostego. Sztuczna inteligencja opiera się na danych zebranych przez różnorodne źródła, takie jak roboty indeksujące w internecie czy brokerzy danych, które pozostają niewidoczne dla osób, których dane są zbierane. Dodatkowo, generatywne modele AI często działają na danych, które zostały skompresowane w procesie trenowania, co sprawia, że niemożliwe jest ich późniejsze usunięcie w sposób tradycyjny.

Przykładem systemów, które próbują rozwiązać te problemy, są niektóre nowoczesne przepisy prawne, takie jak wspomniana ustawa o prywatności w Kalifornii, która wprowadza bardziej rygorystyczne zasady ochrony prywatności, w tym możliwość składania globalnych żądań opt-out przez użytkowników. Jednakże, jak wskazują eksperci, te przepisy nie są wystarczająco kompleksowe, aby skutecznie chronić prywatność w erze AI, ponieważ wiele z nich nadal opiera się na mechanizmach zgody indywidualnej, które są niewystarczające w kontekście masowych procesów przetwarzania danych przez systemy AI.

Również w wielu stanach, takich jak Illinois czy Waszyngton, wprowadzono przepisy dotyczące rozpoznawania twarzy czy przetwarzania danych biometrycznych. Chociaż są one krokiem w dobrym kierunku, to również często ograniczają się do konkretnych typów danych lub działań, a nie rozwiązują ogólnych problemów związanych z całościowym podejściem do ochrony danych w kontekście rozwoju technologii AI.

W kontekście problemu przejrzystości i odpowiedzialności, głównym wyzwaniem jest fakt, że większość rozwiązań prawnych koncentruje się na reakcji na naruszenie prywatności, a nie na zapobieganiu tym naruszeniom. Wprowadzenie wymogu informowania o wykorzystaniu sztucznej inteligencji, jak to ma miejsce w przypadku prawa do ujawniania botów, stanowi próbę zapewnienia większej przejrzystości w działaniu systemów AI. Jednak w przypadku generatywnych systemów AI, takich jak te wykorzystywane do tworzenia deepfake’ów czy manipulacji obrazami, nawet takie regulacje mogą być niewystarczające.

Kiedy mówimy o generatywnej sztucznej inteligencji, musimy również wziąć pod uwagę jej potencjał do tworzenia wizerunków, które mogą naruszać prawa osób lub wprowadzać w błąd. Choć niektóre stany wprowadziły przepisy zakazujące produkcji deepfake’ów, zwłaszcza pornograficznych, te przepisy są nadal fragmentaryczne i często odnoszą się jedynie do wąskich przypadków, nie radząc sobie z głębszymi problemami związanymi z prawami do prywatności w kontekście zaawansowanej technologii.

Również prawo o sztucznej inteligencji, takie jak prawo z Utah, które nakłada obowiązek ujawnienia interakcji z AI w określonych zawodach, może stanowić kolejny krok w stronę bardziej przejrzystego podejścia do ochrony prywatności. Niemniej jednak, wdrożenie takich regulacji napotyka liczne trudności związane z tym, jak szeroko i głęboko sztuczna inteligencja wpływa na naszą codzienność. Użytkownicy mogą mieć trudności z dostrzeżeniem, kiedy i w jaki sposób AI przetwarza ich dane, co może prowadzić do poczucia braku kontroli nad własną prywatnością.

Wnioskiem jest, że współczesne przepisy dotyczące prywatności danych wymagają głębokiej rewizji. Ochrona prywatności w kontekście sztucznej inteligencji musi uwzględniać nowe wyzwania związane z rozproszonym charakterem zbierania danych, ich anonimowością, a także trudnościami z weryfikowaniem, w jaki sposób dane są wykorzystywane przez systemy AI. Ponadto, konieczne jest opracowanie bardziej kompleksowych mechanizmów, które wykraczają poza tradycyjny model zgody, oferując nowe formy kontroli, audytu i odpowiedzialności w zakresie przetwarzania danych przez sztuczną inteligencję.

Jak sztuczna inteligencja wpływa na prawo patentowe?

Sztuczna inteligencja (AI) wprowadza fundamentalne zmiany w świecie prawa patentowego. Z jednej strony oferuje nowe narzędzia, które mogą wspierać twórczość i odkrycia, z drugiej zaś stawia szereg trudnych wyzwań związanych z definicją wynalazcy, nowością i oczywistością wynalazków. W kontekście rozwoju technologii AI, pytania o jej rolę w procesie twórczym oraz o to, czy i w jaki sposób powinna być uwzględniana w procedurach patentowych, stają się coraz bardziej palące.

Jednym z poważniejszych wyzwań związanych z patentowaniem wynalazków tworzonych przy użyciu sztucznej inteligencji jest kwestia nowości. Aby wynalazek był patentowalny, musi spełniać wymóg nowości, co oznacza, że nie może być wcześniej ujawniony publicznie. W przypadku AI, które może wytwarzać ogromną liczbę propozycji wynalazków, w tym nowych cząsteczek chemicznych czy leków, pojawia się ryzyko, że patentowane rozwiązanie może zostać uznane za już istniejące, nawet jeśli zostało stworzone niezależnie przez twórcę. Część z takich prób może mieć na celu obalenie istniejących patentów poprzez generowanie ogromnej liczby przypadkowych pomysłów, które potem publikowane są w sieci. Choć większość tych publikacji może być bezużyteczna, technologia wyszukiwania i indeksowania w internecie sprawia, że mogą one być uznane za "wydrukowane publikacje" i stanowić prior art, czyli materiał wcześniejszy, który utrudnia uzyskanie patentu.

Problem ten staje się jeszcze bardziej złożony, gdy generatywne narzędzia AI są używane do wytwarzania ogromnej liczby potencjalnych innowacji, które są następnie publikowane. W takim przypadku trudno jest utrzymać wysoki poziom innowacyjności i oryginalności wymaganego do uzyskania patentu. Istnieje również możliwość, że takie technologie będą prowadzić do tzw. "inwencji oczywistych", które są zbyt proste i przewidywalne, by mogły zostać objęte ochroną patentową. W tym kontekście nie chodzi już tylko o samą nowość, ale także o stopień zaskoczenia, jaki musi towarzyszyć wynalazkowi.

Z kolei w przypadku patentów opartych na sztucznej inteligencji pojawia się również kwestia ujawniania technologii. Zrozumienie sposobu działania modeli AI, szczególnie tych opartych na uczeniu maszynowym, jest niezwykle trudne, a wynalazki, które opierają się na tych technologiach, mogą napotkać trudności w zakresie ujawniania niezbędnych informacji w sposób wystarczająco precyzyjny, by spełniały wymogi prawa patentowego. To może prowadzić do trudności w udowodnieniu, że wynalazek oparty na AI jest wystarczająco "zrozumiały" lub "przejrzysty", aby mógł zostać objęty ochroną.

W tym kontekście wyzwaniem dla prawa patentowego jest również pytanie, czy należy zmienić dotychczasowe zasady oceny wynalazków, aby uwzględniały one zjawisko masowego generowania innowacji za pomocą AI. Obecnie, jeżeli dany wynalazek jest już dostępny publicznie, nie może zostać opatentowany. Ale z rosnącą liczbą generowanych pomysłów i wynalazków staje się konieczne ustalenie nowych zasad oceny dostępności publicznej i tego, w jaki sposób publikacje generowane przez AI mogą wpływać na przyszłość procedur patentowych.

Należy również podkreślić, że zmiany te nie tylko dotyczą kwestii nowości, ale także obiektywności procesu oceny. AI może znacząco obniżyć próg "oczywistości" w wielu dziedzinach, stwarzając nowe wyzwania w zakresie oceny wynalazków. Dodatkowo, w obliczu szerokiego dostępu do narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, wiele osób pracujących w danej dziedzinie może mieć dostęp do tych samych technologii, co prowadzi do sytuacji, w której granice wynalazków stają się coraz bardziej zatarte, a "oczywistość" nowych odkryć może być kwestionowana w nowy sposób.

Jak Singapur kształtuje przyszłość zarządzania sztuczną inteligencją: Wyzwania, podejście i międzynarodowa współpraca

Kluczowym elementem tego podejścia jest elastyczność, która pozwala organizacjom dostosować się do ram prawnych i etycznych w sposób dostosowany do ich specyficznych potrzeb. ASEAN, z jego różnorodnymi systemami prawnymi, różnicami w rozwoju gospodarczym oraz kulturowymi zróżnicowaniami, stawia przed Singapurem wyzwanie stworzenia ogólnych wytycznych, które będą miały zastosowanie do różnych krajów w regionie. Pomimo różnic, Singapur jest jednym z krajów, które przewodzą w zakresie inicjatyw związanych z zarządzaniem AI, a jego podejście zyskało międzynarodowe uznanie, w tym wpływ na strategie Unii Europejskiej w zakresie AI.

Singapur stoi przed zadaniem nie tylko dostosowania technologii AI do potrzeb lokalnego rynku, ale także integrowania jej z globalnym rynkiem poprzez współpracę międzynarodową. Jako przewodniczący ASEAN w 2024 roku, Singapur ma szansę na wypracowanie ram zarządzania AI, które będą stanowiły model dla innych krajów. Współpraca z międzynarodowymi organizacjami, takimi jak WEF, AI Governance Alliance czy GPAI, pozwala Singapurowi na aktywne dzielenie się doświadczeniem i najlepszymi praktykami w zakresie zarządzania AI, jednocześnie podnosząc swoją pozycję na arenie międzynarodowej.

Jednakże, mimo że Singapur stosuje podejście opóźnione w zakresie wprowadzania regulacji prawnych, jego strategia opiera się na solidnym fundamencie technologicznych zdolności i infrastruktury cyfrowej. W tym kontekście decyzja o "czekaniu" na odpowiedni moment, aby wdrożyć bardziej kompleksowe regulacje, może wynikać z głębokiej analizy i zrozumienia, że Singapur, jako kraj o rozwiniętej technologii, ma możliwości przewidywania przyszłych zmian i jest w stanie dostosować swoje działania do dynamicznego rozwoju technologii. Takie podejście pozwala uniknąć pośpiechu w regulacjach, które mogłyby być niewystarczająco elastyczne w obliczu tak szybko zmieniającego się krajobrazu technologicznego.

Najważniejszym wyzwaniem, przed którym stoi Singapur, jest zbudowanie zaufania obywateli do AI. W tym kontekście zapewnienie przejrzystości, odpowiedzialności oraz współpracy między rządem, sektorem prywatnym i społeczeństwem jest kluczowe dla dalszego rozwoju technologii. Budowanie zaufania to proces, który wymaga zaangażowania wszystkich stron, a także uwzględnienia potrzeb i obaw obywateli, co z kolei wpływa na późniejsze wdrażanie i akceptację rozwiązań AI w społeczeństwie.

Sztuczna inteligencja w Singapurze traktowana jest nie tylko jako narzędzie innowacyjne, ale także jako środek do rozwiązywania wyzwań społecznych. Jak wskazuje strategia NAIS 2.0, AI jest niezbędnym elementem dla dalszego rozwoju kraju, stanowiąc integralną część dążenia do realizacji ambicji „Smart Nation”. Wdrożenie rozwiązań opartych na AI w obszarze zarządzania, edukacji czy opieki zdrowotnej wymaga nie tylko technologicznych innowacji, ale także kompleksowego podejścia do etyki i odpowiedzialności za skutki tych technologii w codziennym życiu obywateli.

Bardzo istotnym aspektem jest również rozwój cyfrowych umiejętności obywateli. Rząd Singapuru stawia na rozwój kompetencji cyfrowych, umożliwiając społeczeństwu nie tylko korzystanie z nowych technologii, ale również zrozumienie ich potencjału i zagrożeń. To zrozumienie staje się fundamentem, który pozwala na odpowiedzialne korzystanie z technologii oraz na współpracę z sektorem prywatnym i instytucjami w zakresie tworzenia bardziej zrównoważonych i etycznych rozwiązań.

Wszystkie te działania w ramach zarządzania AI w Singapurze wskazują na jeden z najważniejszych elementów w przyszłym rozwoju sztucznej inteligencji na świecie: potrzebę równowagi pomiędzy innowacyjnością a odpowiedzialnością, z naciskiem na współpracę międzynarodową oraz na zaufanie obywateli. Kluczowe w tym kontekście jest także uznanie, że żadne państwo, niezależnie od swojej technologicznej siły, nie będzie w stanie samodzielnie stawić czoła globalnym wyzwaniom związanym z AI.