W rynkach z używanymi samochodami, podobnie jak na rynku dzieł sztuki, sprzedający wiedzą, czy oferowany produkt jest wartościowy, czy też nie, podczas gdy kupujący nie mają tej samej wiedzy. Zjawisko to, znane jako asymetryczna informacja, skłania nieuczciwych sprzedawców do oferowania produktów niskiej jakości (tzw. cytryn) w cenach produktów wartościowych. Dla kupującego oznacza to, że dokonując zakupu, nie może on być pewien, czy inwestuje w coś rzeczywiście wartościowego, czy w coś, co wkrótce się zepsuje. W praktyce oznacza to, że cena, którą kupujący są skłonni zapłacić, nie odzwierciedla w pełni wartości produktu, ale raczej średnią prawdopodobność, że dany produkt jest tym wartościowym.

Rynek staje się w ten sposób niewydolny: kupujący obniżają swoją gotowość do zapłaty, a sprzedający produktów wysokiej jakości, z racji na niskie ceny, mogą decydować się na wycofanie z rynku lub obniżenie jakości swoich produktów. W efekcie, nawet jeśli początkowo na rynku występują produkty wysokiej jakości (np. używane samochody w dobrym stanie), ich obecność stopniowo maleje, a rynek zdominowany jest przez towary niskiej jakości. Z biegiem czasu taki rynek może doprowadzić do sytuacji, w której transakcje w ogóle nie będą zawierane, ponieważ cena rynkowa spadnie poniżej wartości jakiegokolwiek towaru.

Podobnie jak na rynku samochodów używanych, na rynku sztuki problem cytryn również ma swoje odzwierciedlenie, choć jego przejawy są nieco bardziej subtelne. W przypadku dzieł sztuki problemem nie jest tylko fizyczna jakość obiektu, ale także jego autentyczność. Ostateczna wartość dzieła sztuki na rynku nie zależy jedynie od jego walorów estetycznych, ale w dużej mierze od jego pochodzenia, czyli tego, czy jest autentyczne, czy też jest falsyfikatem. Tak więc, podobnie jak w przypadku samochodów używanych, kupujący mogą nie być w stanie ocenić, czy dzieło sztuki, które zamierzają kupić, jest prawdziwe, czy podróbką.

Przykład z rynku sztuki, jakim jest dzieło „Salvator Mundi” Leonarda da Vinci, doskonale obrazuje tę sytuację. W latach 50-tych XX wieku obraz ten sprzedano jako kopię za niewielką kwotę, a dopiero po jego autentykacji jako dzieło da Vinci, cena osiągnęła astronomiczne wartości. Warto zauważyć, że sama estetyczna wartość obrazu pozostała niezmienna, ale jego wartość rynkowa wzrosła gwałtownie po udowodnieniu, że jest to oryginał. To pokazuje, jak autentyczność decyduje o wartości na rynku sztuki, podczas gdy sama estetyka ma drugorzędne znaczenie.

Zatem na rynku sztuki problem cytryn pojawia się, gdy pochodzenie dzieła jest nieznane lub wątpliwe. W takim przypadku kupujący zmieniają swoją gotowość do zapłaty, opierając się na prawdopodobieństwie, że dany obraz jest podróbką. Z drugiej strony sprzedający mają pełną świadomość, czy oferują dzieło oryginalne, czy też fałszywe. Asymetria informacji w tym przypadku nie prowadzi do załamania rynku, ponieważ zainteresowani kupnem sztuki traktują ją nie tylko jako dzieło estetyczne, ale również jako inwestycję. Ich celem jest późniejsza odsprzedaż, a w tym przypadku autentyczność staje się kluczowym czynnikiem decydującym o wartości dzieła. Sprzedający, będący w podobnej sytuacji w przyszłości, nie dążą do pełnej transparentności rynku, ponieważ ich interesy są zbieżne z interesami nabywców.

Kluczową kwestią w tym kontekście jest to, że rynek sztuki, mimo problemów z autentycznością, nie upadł. Dzieje się tak, ponieważ zarówno kupujący, jak i sprzedający są zmotywowani przez potencjał inwestycyjny. Kupujący nie oczekują pełnej informacji, ponieważ wiedzą, że w przyszłości sami będą w sytuacji sprzedających. Dzięki temu rynek pozostaje funkcjonalny, ale nie pozbawiony ryzyka. W tej specyficznej sytuacji asymetryczna informacja nie tylko nie likwiduje rynku, ale nawet może go stabilizować, ponieważ obie strony mają wspólny interes w tym, aby rynek istniał w swojej obecnej formie.

Należy jednak pamiętać, że brak pełnej transparentności na rynku sztuki może prowadzić do poważnych problemów. Jeśli zbyt wiele fałszywych dzieł zdominuje rynek, może dojść do sytuacji, w której autentyczność stanie się czymś nieocenionym, a wartość sztuki zredukowana do spekulacji inwestycyjnych. W takim przypadku, zamiast doceniać dzieła za ich wartość artystyczną, będziemy je oceniać wyłącznie przez pryzmat ich potencjału rynkowego. Dlatego też istotne jest, aby rynek sztuki, choć w dużej mierze oparty na zaufaniu i informacji, nie zatracił swoich pierwotnych, estetycznych i kulturowych walorów.

Jakie wyzwania stoją przed regulacją technologii Generative AI?

Rozwój Generative AI (GenAI) jest jednym z najbardziej przełomowych wydarzeń technologicznych ostatnich lat, a jego szybkie przyjęcie przez przemysł wywołuje liczne zmiany w różnych sektorach gospodarki. Od medycyny, przez finanse, po transport, GenAI otwiera szerokie możliwości, ale jednocześnie wiąże się z poważnymi wyzwaniami. Rozwój tej technologii podkreśla ogromny potencjał do przekształcania istniejących procesów, ale także wywołuje dyskusję na temat nowych zagrożeń i ryzyk związanych z jej wykorzystaniem.

Początek 2023 roku zaznaczył się ogromnym wzrostem inwestycji venture capital w Generative AI, który wyniósł aż 425% w porównaniu do roku 2020. Taki wzrost inwestycji świadczy o przekonaniu rynku co do transformacyjnego potencjału tej technologii. Jednak, jak każda rewolucyjna innowacja, GenAI nie przychodzi bez problemów. Wraz z jego rosnącym zastosowaniem w różnych dziedzinach, pojawiają się nowe wyzwania, w tym kwestie ochrony prywatności danych, ryzyko wystąpienia stronniczości w wyniku błędów w danych treningowych, naruszenia praw własności intelektualnej czy potencjalne nieetyczne wykorzystanie tej technologii przez różne podmioty.

Zagadnienia te stają się szczególnie istotne w kontekście odpowiedzialności za decyzje podejmowane przez systemy GenAI. Technologie te, począwszy od pojazdów autonomicznych, które już teraz wywołują wypadki, po algorytmy zatrudnienia, które mogą wprowadzać dyskryminację, stają się centralnym punktem obaw społecznych. Ponadto, masowe stosowanie GenAI do manipulacji rynkami finansowymi lub rozpowszechniania dezinformacji w sieci tylko pogłębia problem etyczny związany z jej rozwojem.

Obecnie mamy do czynienia z dynamiczną debatą na temat odpowiednich regulacji i nadzoru nad GenAI. Istnieje pilna potrzeba opracowania ram prawnych, które nie tylko chroniłyby prawa człowieka i demokratyczne zasady, ale również wprowadzałyby wyraźne zasady przejrzystości, odpowiedzialności oraz sprawiedliwości w zakresie rozwoju i wykorzystania tej technologii. Dotychczasowe inicjatywy, takie jak wytyczne etyczne Unii Europejskiej dotyczące zaufanego rozwoju sztucznej inteligencji (2019) czy rekomendacje OECD (2019), stanowią ważny fundament, ale ich wdrożenie napotyka poważne trudności. Warto zauważyć, że mimo iż takie dokumenty zapewniają ważne wskazówki, nie mają one charakteru prawa wiążącego, a więc pozostają w kategorii tzw. "miękkiego prawa".

W odpowiedzi na rosnące ryzyko związane z AI, różne kraje i organizacje międzynarodowe opracowały ramy prawne, które mają na celu zapewnienie odpowiedzialnego rozwoju i wdrażania AI. Przykładem jest amerykańska ramowa metodologia zarządzania ryzykiem AI (RMF) opublikowana przez National Institute of Standards and Technology (NIST) w 2023 roku, a także japońskie wytyczne dotyczące zarządzania AI z 2024 roku. W Europie natomiast trwa rozwój tzw. "głównego podejścia", które ma na celu wypracowanie spójnych, międzynarodowych regulacji dotyczących AI.

Pomimo intensywnych działań na poziomie krajowym i międzynarodowym, największym wyzwaniem pozostaje przełożenie ogólnych zasad etycznych na konkretne standardy i przepisy prawne, które będą mogły skutecznie kontrolować rozwój GenAI w sposób odpowiedzialny i sprawiedliwy.

Rozwój i szerokie zastosowanie GenAI stawiają przed nami nowe, trudne do przewidzenia pytania o przyszłość regulacji technologicznych. To, jak skutecznie poradzimy sobie z zarządzaniem tą technologią, może zdecydować o jej roli w przyszłości. Kluczowym pozostaje opracowanie zasad, które będą chronić społeczeństwo przed potencjalnymi zagrożeniami, jednocześnie umożliwiając korzystanie z pełni korzyści, jakie może przynieść GenAI.

Jak działają oscylacje sprzężone w układzie dwóch mas i trzech sprężyn?
Czy nasze pojęcie faktu jest wystarczająco stabilne, by go uznać za absolutne?
Jak wykrywać metale ciężkie elektrochemicznie przy użyciu cyklodekstryn?