Jak zapewnić odpowiedzialność i bezpieczeństwo w generatywnej sztucznej inteligencji?

Odpowiedzialność w kontekście generatywnej sztucznej inteligencji (AI) jest fundamentalnym aspektem, który determinuje zaufanie społeczne oraz etyczne wykorzystanie technologii. Wprowadzenie mechanizmów odpowiedzialności pozwala na transparentność działań twórców i organizacji wdrażających AI, a także wymusza przestrzeganie norm etycznych i prawnych. Odpowiedzialność obejmuje zarówno kwestie techniczne, jak i społeczne, wymagając od podmiotów zaangażowanych w rozwój AI refleksji nad potencjalnymi konsekwencjami i negatywnymi skutkami ich produktów. W ten sposób tworzy się środowisko, w którym twórcy systemów AI są świadomi wpływu swoich działań na jednostki i społeczeństwo, a także gotowi do poprawy i korekty błędów w odpowiedzi na zgłaszane problemy.

Bezpieczeństwo i prywatność stanowią kolejne, nierozerwalne elementy odpowiedzialnego korzystania z generatywnej AI. Ochrona danych osobowych, integralności oraz dostępności informacji jest niezbędna, aby zapobiec nieautoryzowanemu dostępowi, manipulacjom czy atakom cybernetycznym, które mogą mieć szczególnie poważne konsekwencje w dziedzinach takich jak medycyna czy finanse. Prywatność musi być respektowana od samego początku procesu projektowania systemów — podejście privacy-by-design nakłada obowiązek integrowania zabezpieczeń prywatności już na etapie koncepcyjnym. Analiza zapytań i odpowiedzi generowanych przez systemy AI pozwala na wykrywanie potencjalnych naruszeń prywatności i umożliwia wdrażanie odpowiednich środków zapobiegawczych.

Równocześnie konieczne jest nieustanne monitorowanie zmieniających się zagrożeń oraz dostosowywanie polityk bezpieczeństwa i prywatności do aktualnych wymagań prawnych i technicznych. Przepisy, takie jak unijna propozycja AI Act, wprowadzają ryzyka kategoryzację systemów AI i wymagają szczególnej ostrożności przy systemach generatywnych, które mogą stwarzać wysokie ryzyko dla praw podstawowych lub bezpieczeństwa społeczeństwa, na przykład poprzez tworzenie deepfake’ów lub rozprzestrzenianie dezinformacji.

Ważne jest również uświadomienie sobie, że technologia AI nie działa w próżni – każdy model i każda aplikacja niosą ze sobą ryzyko uprzedzeń, które mogą się nasilać, jeśli nie są odpowiednio monitorowane i korygowane. Zrozumienie mechanizmów powstawania biasu w danych oraz ciągła edukacja i współpraca między ekspertami różnych dziedzin są konieczne, aby tworzyć systemy sprawiedliwe i odpowiadające na potrzeby różnorodnych użytkowników. Przestrzeganie praw człowieka oraz ochrona wolności jednostki muszą być nierozerwalnym elementem rozwoju generatywnej AI.

Jakie ryzyko wiąże się z wykorzystaniem LLM w pracy prawniczej?

W ostatnich latach temat wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) w pracy prawników staje się coraz bardziej palny. Z jednej strony AI oferuje obietnicę usprawnienia wielu procesów, z drugiej zaś wiąże się z wieloma wyzwaniami i ryzykami. Prawnicy na całym świecie coraz częściej sięgają po tzw. modele językowe dużej skali (LLM), takie jak GPT, które mogą wspomagać tworzenie dokumentów prawnych, analizowanie treści czy generowanie sugestii dotyczących rozwiązań prawnych. Warto jednak zrozumieć, w jakich obszarach AI może rzeczywiście przynieść korzyści, a w jakich należy zachować szczególną ostrożność.

Z najnowszych badań wynika, że prawie połowa prawników (49,5%) uważa, że zastosowanie LLM w kancelariach prawnych powinno być zatwierdzane wewnętrznie. Choć nie ma jednoznacznych przepisów regulujących ten obszar, konieczne staje się stworzenie odpowiednich polityk wewnętrznych, które zapewnią, że AI będzie używane w sposób bezpieczny i efektywny. Część ekspertów sugeruje, że najbardziej obiecującym zastosowaniem AI w prawie są zadania, w których ryzyko błędu jest akceptowalne lub gdzie łatwiej jest zweryfikować wynik generowany przez AI, niż tworzyć go ręcznie. Przykładem takich obszarów może być praca nad standardowymi umowami lub dokumentami, które nie wymagają indywidualnego podejścia do klienta.

Jednak w przypadku bardziej złożonych zadań, takich jak tworzenie nowych treści czy analiza nietypowych przypadków, AI, mimo swojej szybkości, nie jest w stanie zastąpić wiedzy i doświadczenia prawnika. Warto również podkreślić, że prawnicy zdają sobie sprawę z ryzyka związanego z błędnymi lub niepełnymi odpowiedziami generowanymi przez AI. Badania pokazują, że w celu skutecznej implementacji AI w kancelariach prawnych, 61,7% z ponad 200 badanych firm uważa, że konieczne jest opracowanie wewnętrznych wytycznych oraz zapewnienie szkoleń zarówno dla prawników, jak i pracowników niemających wykształcenia prawniczego.

AI w prawie może być stosowane z większym powodzeniem w obszarach, w których ryzyko błędu jest akceptowalne. Na przykład w przypadkach, które wymagają przetworzenia dużych ilości standardowych danych, takich jak analiza umów czy dokumentów w sprawach cywilnych, AI może wykonać dużą część pracy, a człowiek skupić się na weryfikacji i końcowej ocenie wyników. Z kolei w sytuacjach wymagających bardziej skomplikowanej analizy prawnej, na przykład przy tworzeniu nowatorskich argumentów prawnych czy ocenie ryzyk związanych z konkretnymi decyzjami prawnymi, ludzka interwencja wciąż pozostaje niezbędna.

Co istotne, przepisy nie odnoszą się bezpośrednio do ogólnych aplikacji AI, takich jak ChatGPT, ale raczej do konkretnych aplikacji zoptymalizowanych do pracy w określonych branżach, w tym w prawie. Przykładowo, jeśli oprogramowanie takie jak ChatGPT jest używane przez sądy do badania faktów lub interpretacji prawa, może zostać uznane za AI wysokiego ryzyka, co wiąże się z dodatkowymi wymogami regulacyjnymi. W praktyce oznacza to, że jeśli systemy AI są wykorzystywane do celów administracji sądowej, to ich deweloperzy muszą wziąć pod uwagę potencjalne skutki klasyfikacji ich aplikacji jako wysokiego ryzyka.

Ponadto, AI Act wprowadza także przepisy dotyczące przejrzystości dla pewnych systemów AI, takich jak chatboty i generative AI (GenAI). Systemy te muszą spełniać określone normy przejrzystości, aby użytkownicy byli świadomi, że komunikują się z maszyną, a nie z człowiekiem.

Podsumowując, zastosowanie sztucznej inteligencji w kancelariach prawnych wymaga ostrożności i dokładnego zrozumienia jej potencjału oraz ograniczeń. Choć AI może znacząco usprawnić pracę w zakresie tworzenia dokumentów czy analizy danych, pozostaje wiele obszarów, w których ludzka wiedza i doświadczenie są niezastąpione. Przy wdrażaniu nowych technologii, takich jak LLM, kluczowe będzie również przestrzeganie odpowiednich regulacji, które w przyszłości mogą zmieniać się w zależności od stopnia ryzyka związanego z ich użyciem.

Jakie wyzwania stoją przed międzynarodową regulacją sztucznej inteligencji?

Mimo tego, że Waszyngton starał się stworzyć system norm i zobowiązań, które sprzyjałyby odpowiedzialnemu rozwojowi AI, administracja Donalda Trumpa, w styczniu 2025 roku, wycofała Dekret Wykonawczy AIEO, argumentując, że priorytetem powinna być stymulacja rozwoju AI oraz usuwanie barier regulacyjnych w celu wzmocnienia globalnej pozycji Stanów Zjednoczonych w zakresie AI, zarówno z punktu widzenia gospodarczego, jak i bezpieczeństwa narodowego.

Globalny krajobraz regulacji sztucznej inteligencji jest skomplikowany i zróżnicowany. Z jednej strony mamy do czynienia z podejściami tzw. „twardego prawa” w krajach, które wprowadziły konkretne ramy regulacyjne, jak np. Unia Europejska, która uchwaliła Ustawę o AI (AI Act), wprowadzając ścisłe regulacje. Z drugiej strony, takie kraje jak Japonia, Wielka Brytania czy Stany Zjednoczone preferują sektorowe podejście do regulacji, ograniczając się do bardziej elastycznych i mniej uciążliwych regulacji.

Różnorodność tych podejść stawia przed firmami działającymi globalnie szereg wyzwań. Konieczność nawigowania przez różne systemy regulacyjne wiąże się z koniecznością dostosowywania działalności do odmiennych praw i obowiązków w różnych krajach G7, co stwarza dodatkową trudność, jeśli chodzi o koordynację działań na rynku międzynarodowym.

W tym kontekście, inicjatywa Karty Odpowiedzialności w Sztucznej Inteligencji (HCoC) pojawia się jako potencjalny punkt odniesienia w międzynarodowym rozwoju regulacji AI. HCoC może pomóc w zniwelowaniu tych rozbieżności i promowaniu interoperacyjności między krajami. Jako dokument, który wspiera zasady odpowiedzialnego rozwoju AI, HCoC może być włączany do krajowych regulacji w poszczególnych krajach, takich jak Kanada, Japonia, Unia Europejska czy Wielka Brytania, poprzez bezpośrednie odniesienia prawne lub przez integrację jego zasad w różnorodnych regulacjach branżowych.

W Kanadzie, na przykład, dobrowolne kodeksy postępowania (CoC) już teraz są zbieżne z międzynarodową rozmową na temat etycznego rozwoju AI. Rozwój ustawodawstwa w tym kraju może stwarzać możliwości, aby zasady zawarte w HCoC stały się elementem obowiązujących przepisów. Z kolei Unia Europejska, poprzez Ustawę o AI, przewiduje stworzenie kodeksów postępowania, które będą miały na celu konkretne wdrożenie zasad odpowiedzialnego rozwoju AI. Istnieje możliwość, że HCoC stanie się częścią tych kodeksów, co umożliwi jeszcze szerszą współpracę na rzecz bezpiecznego i odpowiedzialnego rozwoju technologii AI w Europie.

W Japonii z kolei, chociaż rząd preferuje podejście oparte na istniejących przepisach sektorowych, raport rządu z lutego 2025 roku podkreśla, jak ważne są dobrowolne inicjatywy dotyczące zarządzania ryzykiem podejmowane przez firmy. W tym kontekście HCoC może stać się cennym punktem odniesienia, który wspiera wdrażanie zasad odpowiedzialności w rozwoju sztucznej inteligencji, szczególnie w kontekście już obowiązujących wytycznych japońskiego rządu dla firm.

Wspólne podejście do regulacji AI na poziomie międzynarodowym, z uwzględnieniem zasad HCoC, jest kluczowe nie tylko dla zapewnienia spójności regulacyjnej, ale także dla stworzenia globalnego konsensusu w zakresie rozwoju odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Bez takich ram regulacyjnych, ryzyko niekontrolowanego rozwoju AI i potencjalnych nieprzewidywalnych skutków technologicznych może stać się realnym zagrożeniem zarówno na poziomie krajowym, jak i międzynarodowym.

Należy również pamiętać, że szybki rozwój technologii AI może wyprzedzić aktualne ramy regulacyjne, a proces tworzenia nowych regulacji jest długotrwały i skomplikowany. W związku z tym, kluczowe jest, aby inicjatywy takie jak HCoC były elastyczne i dostosowywały się do zmieniających się realiów technologicznych oraz globalnych potrzeb. W przeciwnym razie, systemy regulacyjne mogą stać się przestarzałe zanim będą w pełni wdrożone, a różnice między krajami będą stwarzać nowe wyzwania.