Zarządzanie ryzykami związanymi z sztuczną inteligencją (AI) staje się kluczowym zadaniem dla liderów firm, którzy muszą mierzyć się z coraz bardziej złożonymi wyzwaniami. Chodzi tu nie tylko o kwestie techniczne, ale także o odpowiedzialność etyczną, prawną i społeczną, która powinna leżeć u podstaw decyzji podejmowanych przez zarządy. Problemy takie jak dyskryminacja, uprzedzenia, bezpieczeństwo danych, prywatność, poufność, ochrona tajemnic handlowych, kontrola jakości, zagadnienia związane z konkurencją, ubezpieczeniami, a także ryzyko awarii AI, „halucynacji” systemów generatywnych czy manipulacyjne i mylące zachowania – to tylko niektóre z wyzwań, przed którymi stają firmy w dobie rozwoju AI. Z tego powodu należy powrócić do podstawowych zasad prawa korporacyjnego, które nie tylko obejmują aspekty prawne, ale także etyczne i moralne związane z rolą liderów firm jako gwarantów integralności korporacyjnej. Wśród tych zasad znajdują się takie jak staranność, lojalność, przejrzystość, uczciwość i dobra wiara w podejmowaniu decyzji dotyczących wykorzystania generatywnej AI.

W obliczu rosnącego znaczenia AI w zarządzaniu przedsiębiorstwami, zarządy muszą stawiać na kompetencje technologiczne swoich członków, zwłaszcza w branżach, które są szczególnie zależne od zaawansowanych technologii. W takich firmach, jak przedsiębiorstwa z sektora technologii kwantowych czy sztucznej inteligencji, niezbędna jest obecność członków zarządu, którzy posiadają wiedzę nie tylko na temat podstaw AI, ale także są w stanie ocenić złożone zagrożenia i korzyści wynikające z jej wdrożenia.

Coraz częściej mówi się o konieczności posiadania w zarządach specjalistów z zakresu AI, a także o ewolucji najlepszych praktyk zarządzania, które wkrótce będą musiały uwzględniać nowe technologie. Zasadnicze pytanie, które pojawia się na tle rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji, to kwestia odpowiedzialności i przewidywalności decyzji podejmowanych przez systemy AI. Systemy te mogą, co jest już udowodnione w praktyce, generować błędne informacje, podejmować decyzje niezgodne z wartościami firmy lub nawet działać w sposób nieetyczny. Z tego powodu odpowiedzialność za skutki takich decyzji powinna w pełni spoczywać na ludzkich członkach zarządu, którzy będą musieli odpowiednio nadzorować działania AI.

Nie bez kontrowersji pojawiają się również pytania dotyczące prawnej roli AI w strukturze korporacyjnej. Rozważane jest nadanie AI statusu „osoby elektronicznej” w sensie prawnym, co mogłoby umożliwić systemom AI pełnienie roli członka zarządu. Chociaż Unia Europejska odrzuciła tę ideę w kontekście pełnego przyznania praw obywatelskich maszynom, to wciąż pojawiają się postulaty stworzenia odrębnej formy „osobowości prawnej” dla sztucznej inteligencji, szczególnie w kontekście jej odpowiedzialności za decyzje zarządzające. Przeciwnicy tego pomysłu wskazują na niebezpieczeństwo zaniku odpowiedzialności ludzkiej i przerzucenia jej na maszyny, co w dłuższej perspektywie mogłoby prowadzić do destabilizacji etycznej i prawnej systemu korporacyjnego.

Warto jednak zauważyć, że w miarę jak AI staje się coraz bardziej złożona i powszechna w różnych branżach, odpowiedzialność za jej decyzje może zostać rozdzielona pomiędzy ludzi i maszyny. Jeśli sztuczna inteligencja będzie odgrywała coraz większą rolę w zarządzaniu firmami, niezbędne będzie wprowadzenie systemów, które zapewnią odpowiednią kontrolę, nadzór i odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez maszyny. Z tego powodu coraz częściej wskazuje się na potrzebę stworzenia wyspecjalizowanych instytucji, które będą monitorować zastosowanie AI w zarządach i zapewniać, że decyzje podejmowane przez systemy AI będą zgodne z interesami firmy, jej pracowników i społeczeństwa.

Część firm, szczególnie tych z branży technologicznej, decyduje się na powołanie zewnętrznych ekspertów do nadzorowania kwestii związanych z AI, tworząc profesjonalne agencje doradcze, które pełnią rolę zewnętrznego nadzoru w kwestiach związanych z bezpieczeństwem AI. Takie podejście pozwala na neutralne spojrzenie na zastosowanie AI w firmach oraz pomaga w zminimalizowaniu ryzyk związanych z błędami systemów sztucznej inteligencji.

W kontekście przyszłych zmian regulacyjnych, w tym w ramach prawa dotyczącego odpowiedzialności cywilnej, należy liczyć się z rosnącą presją na dostosowanie przepisów prawnych do nowych realiów. To nie tylko kwestia ochrony interesów firm i ich pracowników, ale także zapewnienia równowagi pomiędzy innowacją technologiczną a zachowaniem odpowiednich standardów etycznych i prawnych, które stanowią fundament stabilności i zaufania do globalnych systemów gospodarczych.

AI, jako narzędzie w rękach ludzi, ma potencjał, by stać się nieocenionym wsparciem w zarządzaniu przedsiębiorstwami, jednak jej zastosowanie wiąże się z ryzykiem, które wymaga ścisłego nadzoru, odpowiednich regulacji i przemyślanych decyzji. Rozważne podejście do wdrożenia sztucznej inteligencji w strukturach zarządu nie tylko umożliwi jej efektywne wykorzystanie, ale także ochroni firmę przed nieprzewidywalnymi konsekwencjami związanymi z błędami systemów AI.

Jakie zagrożenia niesie ze sobą rozwój sztucznej inteligencji i jej wpływ na społeczeństwo?

Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji (Gen AI) budzi poważne obawy dotyczące jej wpływu na różne aspekty życia społecznego, gospodarczego i prawnego. W szczególności, generatywna AI, opierająca się na ogromnych zbiorach danych, często zebranych w sposób nieprzejrzysty i niekontrolowany, może prowadzić do pogłębiania nierówności społecznych, uprzedzeń i dyskryminacji. Istnieje ryzyko, że wykorzystanie tej technologii w różnych dziedzinach życia, w tym w nauce, przemyśle, a także w obszarze prawa, może nie tylko utrwalić istniejące nierówności, ale również je pogłębić.

Najistotniejszym zagrożeniem, jakie wiąże się z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, jest możliwość generowania nowych form dyskryminacji i stygmatyzacji społecznej. Nawet jeśli systemy AI nie mają wprost na celu dyskryminowania żadnej grupy, fakt, że bazują na danych z przeszłości, może prowadzić do utrwalania niekorzystnych stereotypów. Modele generatywne, bazujące na przeszłych danych, nie są w stanie przewidywać i dostosowywać się do zmieniających się warunków społecznych. Z tego powodu, mogą one wprowadzać automatyczne decyzje, które wciąż opierają się na historycznych niesprawiedliwościach, nie dając miejsca na postęp i zmiany społeczne.

Ponadto, technologia ta jest wyjątkowo podatna na wykorzystanie w sposób, który może prowadzić do naruszenia prywatności. Zbieranie i przetwarzanie dużych zbiorów danych osobowych, szczególnie bez zgody osób, których te dane dotyczą, może być nadużywane przez korporacje i instytucje. W ostatnich latach wiele firm technologicznych zmieniło swoje polityki prywatności, rozszerzając zakres danych, które mogą być wykorzystywane do trenowania systemów AI. W efekcie, pojawiają się obawy, że dane te mogą być wykorzystywane nie tylko do celów komercyjnych, ale także do manipulacji społecznych, prowadząc do jeszcze większego uzależnienia społeczeństwa od algorytmów.

Jednak nie tylko potencjalna manipulacja danymi budzi niepokój. Rozwój AI stawia również pytanie o przyszłość nauki i technologii. Istnieje ryzyko, że zamiast wykorzystywać AI jako narzędzie wspierające procesy twórcze, może dojść do sytuacji, w której technologia zdominuje wszystkie obszary życia ludzkiego, w tym naukę. Z deklaracji, takich jak ta z Sztokholmu, wynika, że niektórzy autorzy wierzą w możliwość pełnej automatyzacji osiągnięć naukowych do 2050 roku. Takie podejście może prowadzić do powrotu do "technologicznego determinizmu", w którym zamiast szukać sensu, zrozumienia i wyjaśnień, po prostu zbiera się dane i formułuje na ich podstawie wnioski. O ile automatyzacja może przyspieszyć pewne procesy, nie jest ona w stanie zastąpić głębokiego rozumienia i refleksji, które są niezbędne do rozwoju wiedzy.

Z perspektywy etycznej istotne jest, abyśmy zdawali sobie sprawę, że AI jest narzędziem, które, mimo swojej ogromnej mocy, nie rozwiąże wszystkich problemów społecznych. W szczególności, w obszarze prawa i psychiatrii sądowej, AI może potęgować istniejące uprzedzenia i nierówności. Na przykład, w przypadku ocen ryzyka, rekomendacji wyroków czy planowania leczenia, zastosowanie generatywnej AI może pogłębiać marginalizację grup społecznych, które już teraz doświadczają stygmatyzacji. Algorytmy bazujące na przeszłych danych nie są w stanie dostrzec nowych, nieoczywistych aspektów sytuacji, przez co decyzje podejmowane przez AI mogą być szkodliwe i nieadekwatne.

Zatem, kluczowe jest, by społeczeństwo nie popadało w iluzję, że technologia sama w sobie rozwiąże nasze problemy. Rozwój AI powinien być traktowany z odpowiednią dozą ostrożności, z uwzględnieniem nie tylko korzyści, ale i zagrożeń, jakie może ona przynieść. To od nas zależy, czy będziemy w stanie odpowiedzialnie zarządzać tą technologią, unikając jej nadużywania i wpływu na nasze społeczeństwo.

Ważne jest, aby rozumieć, że rozwój AI nie jest procesem neutralnym. Każda decyzja podejmowana w tym obszarze ma swoje konsekwencje, zarówno społeczne, jak i etyczne. Choć technologia ta może przynieść korzyści, to jej niewłaściwe użycie może prowadzić do trwałego pogłębiania nierówności i stygmatyzacji. Kluczowym zagadnieniem staje się więc nie tylko technologia, ale także sposób jej regulacji i nadzoru, aby zapewnić jej odpowiedzialne i sprawiedliwe zastosowanie.

Jak prawo karne może regulować ryzyko związane z generatywną sztuczną inteligencją?

W miarę jak sztuczna inteligencja (AI) staje się coraz bardziej powszechna w różnych dziedzinach życia, pojawia się pytanie, jak skutecznie regulować potencjalne zagrożenia związane z jej rozwojem, zwłaszcza w kontekście generatywnej AI. Wyzwaniem staje się nie tylko reagowanie na szkody już zaistniałe, ale także zapobieganie ich powstawaniu na wcześniejszych etapach, takich jak projektowanie systemów AI czy ich udostępnianie w sieci. W tym kontekście, prawo karne może pełnić kluczową rolę w zapobieganiu eskalacji konfliktów społecznych, zanim staną się one szerszymi zagrożeniami.

Jednym z istotniejszych aspektów jest to, że w przypadku wprowadzania sztucznych agentów na rynek, wykorzystywanie wyłącznie retrospektywnych narzędzi w ściganiu złośliwego użycia AI może okazać się nieskuteczne. Podejmowanie działań w fazie poprzedzającej interakcję, tj. w etapie projektowania lub udostępniania systemów, a także w trakcie interakcji użytkowników z tymi systemami, stwarza szansę na prewencję. Umożliwia to wczesną interwencję w przypadku naruszeń, zanim dojdzie do szerszych negatywnych konsekwencji, które dotknęłyby nie tylko pojedyncze osoby, ale i całe społeczeństwo.

W ramach tej koncepcji, istotnym zagadnieniem staje się kwestia odpowiedzialności za działania generatywnej AI. Należy zwrócić uwagę na fakt, że w systemach prawnych opartych na prawie cywilnym, sądy nie posiadają kompetencji do nakazywania oskarżonym podjęcia aktywnych działań mających na celu uniknięcie lub złagodzenie kary, takich jak wdrożenie środków zaradczych. W kontekście generatywnej AI, gdy nie ma jednoznacznych ofiar, a szkody wyrządzone przez te systemy są rozproszone, niezbędne staje się rozważenie, w jakim stopniu odpowiedzialność za te szkody powinna spoczywać na jednostkach, a w jakim na organizacjach.

Warto zwrócić uwagę, że odpowiedzialność w przypadku interakcji z systemami opartymi na AI może być trudna do przypisania w tradycyjny sposób. Rozmowy na temat odpowiedzialności korporacyjnej zamiast indywidualnej odpowiedzialności ludzi wskazują na możliwość rozszerzenia lub zmiany obowiązujących regulacji prawa karnego w zakresie odpowiedzialności korporacyjnej. Taka odpowiedzialność mogłaby obejmować przypadki, w których szkody wynikają z umyślnego lub lekkomyślnego naruszenia standardów opieki przez firmę, która była zaangażowana w procesy związane z projektowaniem, wdrażaniem lub udostępnianiem systemów generatywnej AI.

Z tego względu warto rozważyć, czy prawo karne powinno obejmować regulacje dotyczące korporacji w kontekście odpowiedzialności za AI, zwłaszcza w przypadkach, w których nie mamy do czynienia z ofiarą indywidualną, ale z szerszymi skutkami dla dobra publicznego. Koncepcja ta może pomóc w zmniejszeniu ryzyka wynikającego z nadmiernej koncentracji na krótkoterminowych interesach rynkowych, zamiast na odpowiedzialnym i bezpiecznym rozwoju technologii.

Innym ważnym aspektem jest konieczność dostosowania prawa do specyfiki sztucznej inteligencji. Ważne jest nie tylko to, aby odpowiedzialność karna była przypisana w kontekście szkód wynikłych z działania AI, ale także aby przewidywać systemy regulacji, które w sposób bardziej kompleksowy uwzględniają te zagrożenia na różnych etapach – od projektowania po codzienne użytkowanie. Istnieje pilna potrzeba tworzenia frameworków odpowiedzialności, które są oparte na koncepcjach współdzielonej odpowiedzialności (wspólnego działania), gdzie nie tylko pojedyncze jednostki, ale i całe instytucje, takie jak firmy czy organizacje, będą ponosić odpowiedzialność za szkody wyrządzone przez systemy AI.

W tym kontekście, odpowiedzialność za szkody wyrządzone przez generatywną AI nie jest kwestią prostego przypisania winy, ale raczej złożoną i wieloaspektową sprawą. Prawodawcy będą musieli zastanowić się, czy i w jaki sposób otworzyć drzwi do prawa karnego, biorąc pod uwagę różnorodność zagrożeń i sposobów ich powstawania, jak również konieczność wprowadzenia odpowiednich regulacji zapobiegających powstawaniu nowych ryzyk.

Z tego względu kluczowe jest zrozumienie nie tylko samego mechanizmu odpowiedzialności, ale także pełnego kontekstu ryzyka związanego z rozwojem generatywnej AI, w tym zarówno wymiaru społecznego, prawnego, jak i technicznego. Przy odpowiednich środkach interwencji, możliwe będzie zapobieganie eskalacji konfliktów związanych z tymi technologiami, zanim staną się one nieodwracalnymi zagrożeniami. Ponadto, musimy brać pod uwagę, że skuteczne regulacje powinny opierać się na analizie zarówno jakościowej, jak i ilościowej tych zagrożeń, uwzględniając przy tym, że prawo musi nadążać za szybkim rozwojem technologii.

Wyzwania regulacyjne związane z generatywną sztuczną inteligencją: perspektywa globalna i wyzwania prawne

W kontekście wzrastającej roli generatywnej sztucznej inteligencji (AI) na świecie, przed podmiotami regulującymi sztuczną inteligencję oraz jej twórcami stają nie tylko pytania technologiczne, ale również fundamentalne kwestie prawne i regulacyjne. Ostatnie decyzje sądów, jak i inicjatywy legislacyjne, świadczą o tym, że regulacje dotyczące AI są wciąż w fazie dynamicznego kształtowania. Kluczowym elementem w tej dyskusji staje się pytanie o odpowiedzialność twórców modeli AI, co może prowadzić do trudnych procesów sądowych i wyzwań w stosowaniu dotychczasowych norm prawnych.

W kontekście rozwoju AI, wiele podmiotów stara się dostosować swoje podejście do coraz bardziej złożonych systemów AI. Tak jak miało to miejsce w przypadku otwartego oprogramowania czy platform mediów społecznościowych, tak i teraz pojawiają się pytania dotyczące odpowiedzialności za potencjalne szkody wynikające z używania zaawansowanych modeli generatywnej AI. Jednakże różnorodność regulacji w tym obszarze, od podejścia luźniejszego po bardziej rygorystyczne, stawia pod znakiem zapytania, jakie zasady będą dominować w przyszłości. W niektórych krajach, jak w Wielkiej Brytanii czy Japonii, przyjęto model regulacji, który jest mniej ingerujący, natomiast Unia Europejska, z jej Aktami AI, forsuje bardziej szczegółowe zasady w odniesieniu do odpowiedzialności i nadzoru nad AI.

W Stanach Zjednoczonych, jak pokazuje przypadek Meta Platforms, Inc. v. Federal Trade Commission, rośnie liczba spraw sądowych dotyczących prawa administracyjnego, które koncentrują się na ograniczeniach w działaniu agencji regulujących. Tego rodzaju sprawy wskazują na rosnącą liczbę kontrowersji związanych z ingerencją władz w działalność firm technologicznych. Amerykańska interpretacja prawa, choć często wspierała agencje, obecnie stawia przed nimi coraz to nowe wyzwania, szczególnie w obliczu argumentów dotyczących niekonstytucyjności działań regulatorów.

W miarę jak technologie AI się rozwijają i przenikają do różnych sektorów, wyłaniają się nowe zagrożenia, które wymagają zmiany w sposobie regulowania tych technologii. Sztuczna inteligencja, mimo że jest narzędziem o ogromnym potencjale, nie jest wolna od ryzyk związanych z prywatnością danych, bezpieczeństwem informacji, a także wpływem na rynek pracy czy relacje międzyludzkie. Dążenie do zabezpieczenia przed niepożądanymi skutkami rozwoju AI prowadzi do powstawania regulacji, które mają na celu zminimalizowanie tych ryzyk.

W szczególności w Chinach, regulacje dotyczące AI wprowadzają nowatorskie podejście, które może stanowić punkt odniesienia dla innych państw. Chiny, które są jednym z liderów w dziedzinie rozwoju sztucznej inteligencji, zdecydowały się na wprowadzenie ścisłych zasad dotyczących generatywnej AI w postaci Środków Tymczasowych dla Zarządzania Usługami Generatywnej Sztucznej Inteligencji, które weszły w życie w 2023 roku. Regulatorzy chińscy, jak Chińska Administracja Cyberprzestrzeni (CAC), starają się uregulować ten obszar w sposób, który nie tylko chroni użytkowników przed potencjalnymi zagrożeniami, ale również wspiera rozwój krajowej branży AI. Chińska regulacja kładzie duży nacisk na takie kwestie jak ochrona danych osobowych, bezpieczeństwo informacji, prawa autorskie oraz odpowiedzialność za generowane treści, co stanowi fundament w tworzeniu bezpiecznych i odpowiedzialnych aplikacji AI.

W kontekście globalnym, różnorodność podejść do regulacji AI wskazuje na ogromne wyzwania, przed którymi stoją zarówno twórcy technologii, jak i regulatorzy. Ważnym pytaniem pozostaje, w jakim stopniu twórcy AI powinni być odpowiedzialni za potencjalne szkody, które mogą wynikać z użycia ich produktów. Oczywiście, odpowiedzialność ta nie jest jednolita – w zależności od skali działalności, zakresu użytkowania AI oraz potencjalnych szkód, różne modele odpowiedzialności mogą być uznawane za właściwe. Przykłady związane z rozwojem otwartego oprogramowania czy działań na platformach społecznościowych wskazują, że każde nowe narzędzie technologiczne może prowadzić do nowych wyzwań regulacyjnych.

Regulowanie AI, zwłaszcza w zakresie odpowiedzialności za jej działania, wiąże się z koniecznością uwzględnienia szeregu zmiennych, takich jak: typy używanych modeli, skala ich wpływu, sposób wykorzystania danych oraz przestrzeganie międzynarodowych norm prawnych. Działania regulatorów w tym zakresie powinny być elastyczne, aby nie stłumić innowacji, ale jednocześnie wystarczająco twarde, aby zapewnić bezpieczeństwo i ochronę użytkowników oraz zapobiegać niepożądanym konsekwencjom wynikającym z nadużyć.

Jest zatem oczywiste, że droga do ujednolicenia regulacji AI w skali globalnej jest długa i pełna wyzwań. Twórcy AI, niezależnie od tego, czy działają w kontekście badań naukowych, czy w ramach komercyjnych przedsięwzięć, muszą liczyć się z coraz większą liczbą regulacji i przepisów prawnych. Ważnym zagadnieniem jest również edukacja i współpraca międzynarodowa w tej dziedzinie, aby stworzyć skuteczne, ale również sprawiedliwe ramy prawne dla tej nowej technologii.

Jakie odpowiedzialności mają producenci treści i dostawcy usług w kontekście regulacji AI w Chinach?

Producenci treści ponoszą bezpośrednią odpowiedzialność za naruszenia związane z treściami. Z kolei dostawcy usług odnoszą się do organizacji lub osób, które świadczą usługi technologiczne wspierające realizację takich naruszeń. Odpowiadają oni za szkody jedynie wówczas, gdy wiedzą o bezpośrednim naruszeniu lub powinny były o nim wiedzieć. Istotnym ramem regulacyjnym w Chinach w zakresie zarządzania treściami online są „Przepisy dotyczące zarządzania ekosystemem treści internetowych” (Przepisy). W ramach tych przepisów dokonuje się rozróżnienia pomiędzy producentami treści internetowych (Rozdział II), platformami usług treści internetowych (Rozdział III) oraz użytkownikami tych treści (Rozdział IV). Zgodnie z artykułem 41, producenci treści internetowych to organizacje lub osoby zajmujące się tworzeniem, kopiowaniem lub rozpowszechnianiem treści w Internecie. Platformy usług treści internetowych to dostawcy usług transmisji treści, a użytkownicy to organizacje lub osoby korzystające z takich usług. Artykuł 8 Przepisów nakłada na platformy usług treści obowiązki jako podmioty odpowiedzialne za zarządzanie treściami informacyjnymi i wymaga od nich poprawy nadzoru nad ekosystemami treści w Internecie. Ogólnie rzecz biorąc, Przepisy koncentrują się na weryfikacji i monitorowaniu treści publikowanych na tych platformach. Gdy platformy wykryją nielegalne lub szkodliwe treści, muszą podjąć odpowiednie środki, w tym m.in. zachować dokumentację i zgłosić sprawę odpowiednim organom.

Podobne zasady dotyczą dostawców usług w zakresie tzw. „głębokiej syntezy” (Deep Synthesis Regulations), gdzie również dokonuje się rozróżnienia pomiędzy dostawcami treści a dostawcami technologii usługowych. Przepisy te określają trzy główne kategorie podmiotów podlegających regulacjom: (1) dostawcy usług głębokiej syntezy, (2) dostawcy technologii wsparcia usług głębokiej syntezy oraz (3) użytkownicy usług głębokiej syntezy. Dostawcy usług głębokiej syntezy zobowiązani są do przestrzegania przepisów dotyczących bezpieczeństwa informacji, takich jak ustanawianie zasad zarządzania, wzmacnianie przeglądu treści czy posiadanie mechanizmów „obalania plotek”. Te same obowiązki odnoszą się do platform usług treści internetowych w ramach Przepisów o zarządzaniu ekosystemem treści internetowych. Zatem dostawcy technologii głębokiej syntezy muszą przestrzegać obowiązków związanych z zarządzaniem treściami informacyjnymi.

Kluczowym pojęciem w chińskim systemie regulacyjnym jest pojęcie „odpowiedzialności głównej” (zhuti zheren), które pierwotnie używane było w kontekście politycznym, odnosząc się do odpowiedzialności organizacji partyjnych i departamentów rządowych. Po raz pierwszy wprowadzono je w kontekście prawnym w 2014 roku, w nowelizacji artykułu 3 Ustawy o Bezpieczeństwie w Miejscu Pracy, jako podstawę odpowiedzialności korporacji za bezpieczeństwo w pracy. W kontekście regulacji platform internetowych pojęcie to nie zostało jednak jednoznacznie wyjaśnione. Zgodnie z jedną z interpretacji, odnosi się ono do ostatecznej odpowiedzialności dostawcy platformy za wszelkie niezgodne z prawem działania mające miejsce na jego platformie. Niektórzy twierdzą, że odpowiedzialność ta jest odpowiedzialnością ścisłą, jednak pojęciowa niejednoznaczność generuje trudności w stosowaniu przepisów w praktyce.

W kontekście generatywnej sztucznej inteligencji, struktura odpowiedzialności w zakresie treści i technologii staje się coraz bardziej złożona. Tradycyjnie rozróżnia się producentów treści oraz dostawców usług technologicznych, jednak rozwój technologii AI zaciera granice pomiędzy tymi rolami, co powoduje trudności w określeniu, kto ponosi odpowiedzialność za generowane treści. Chociaż przepisy starają się rozdzielić dostawców usług AI i użytkowników tych usług, w praktyce granice te są płynne. Regulatorzy zauważyli istotną rolę użytkowników usług AI w procesie generowania treści, nakładając obowiązki zarówno na dostawców usług, jak i na użytkowników, aby zapobiegać tworzeniu fałszywych lub szkodliwych treści, nie naruszać praw innych osób oraz dążyć do poprawy dokładności i wiarygodności generowanych informacji.

Zgodnie z „Zasadami” dla dostawców usług generatywnej sztucznej inteligencji, odpowiedzialności te obejmują zarówno obowiązki związane z tworzeniem treści, jak i z zarządzaniem bezpieczeństwem informacji, które muszą zostać spełnione przez dostawców usług. Z jednej strony, dostawcy usług muszą przestrzegać przepisów dotyczących bezpieczeństwa treści, takich jak zapewnienie, że dane wykorzystywane do generowania treści są zgodne z prawem, i że generowane treści nie łamią przepisów. Z drugiej strony, użytkownicy AI mają swoje własne obowiązki, takie jak zapobieganie wykorzystywaniu AI do tworzenia treści, które mogą być uznane za szkodliwe lub naruszające prawa autorskie.

Odpowiedzialność za treści generowane przez sztuczną inteligencję wymaga wprowadzenia szczegółowych regulacji, które wyraźnie określają obowiązki zarówno dostawców, jak i użytkowników. Zwiększa to rolę platform internetowych, które muszą nie tylko zarządzać treściami, ale także monitorować procesy generowania treści przez AI, aby zapewnić, że są one zgodne z obowiązującymi przepisami i standardami etycznymi.

Jak efektywnie wykorzystać macierze dyskretne w metodzie PSOD-PS?
Jak zainstalować Publii CMS na Windows: Przewodnik krok po kroku
Jak działa i z czego składa się robot kartezjański?
Jak fotoinicjatory oparte na kumarynach i witaminach wpływają na efektywność druku 3D?