Sztuczna inteligencja, a zwłaszcza generatywne modele AI, wprowadzają nie tylko techniczne, ale i prawne wyzwania związane z zagrożeniem dyskryminacji. W kontekście regulacji prawnych Unii Europejskiej, kluczowym aspektem jest zapewnienie, by AI, w tym systemy generujące treści, nie prowadziły do nierówności czy wykluczenia społecznego. W tym celu wprowadzono szereg rozporządzeń, które mają na celu ograniczenie ryzyka stosowania sztucznej inteligencji w sposób prowadzący do naruszenia zasad równości i niedyskryminacji.

Zgodnie z przepisami, każda aplikacja AI, która wiąże się z ryzykiem dyskryminacji, powinna zostać zakazana. Istnieją także mechanizmy monitorujące, które umożliwiają weryfikację, czy dane systemy AI działają w sposób zgodny z zasadami równości i nieprowadzą do nierównego traktowania obywateli. Warto zaznaczyć, że przepisy te nie odnoszą się wyłącznie do bezpośrednich działań sztucznej inteligencji, ale obejmują również kontekst danych wykorzystywanych do treningu modeli AI. Generatywne modele AI, które uczą się na podstawie dużych zbiorów danych, mogą nieświadomie utrwalać uprzedzenia i dyskryminację, zwłaszcza gdy dane, na których są trenowane, zawierają ukryte uprzedzenia.

W szczególności, dokumenty przygotowane przez ekspertów Komisji Europejskiej, w tym zasady dotyczące „równości, różnorodności i sprawiedliwości”, stanowią kluczowy punkt odniesienia dla oceny zastosowań sztucznej inteligencji. Te zasady podkreślają, że systemy AI powinny być rozwijane w sposób uwzględniający różnorodność, promujący równość dostępu, równość płci i różnorodność kulturową, jednocześnie eliminując negatywne efekty dyskryminacyjne, które mogą wynikać z ich stosowania. W przypadku, gdy systemy AI naruszają te zasady, mogą zostać zakazane. Dotyczy to zwłaszcza technologii, takich jak rozpoznawanie emocji, identyfikacja biometryczna w czasie rzeczywistym czy systemy oceny intencji, które mogą prowadzić do nieuzasadnionych i szkodliwych wyników dyskryminacyjnych.

Propozycje regulacyjne uwzględniają także ryzyko, jakie niosą systemy AI w obszarze edukacji, zatrudnienia, opieki zdrowotnej czy finansów. Systemy AI wykorzystywane w ocenie zdolności kredytowej, ubezpieczeń zdrowotnych czy zarządzaniu pracownikami mogą potencjalnie prowadzić do wyników, które nie tylko naruszają zasady sprawiedliwości, ale także mogą powodować dyskryminację, zwłaszcza w odniesieniu do osób z określonych grup społecznych, takich jak mniejszości etniczne, osoby starsze, osoby z niepełnosprawnościami czy kobiety.

Podstawową zasadą jest, że technologia AI nie może prowadzić do wykluczenia osób z dostępu do usług publicznych i prywatnych na podstawie nieuzasadnionych różnic w traktowaniu. W związku z tym, każdorazowe wdrożenie systemu AI wymaga oceny potencjalnych skutków dyskryminacyjnych. Do tego celu powinny zostać wykorzystane narzędzia pozwalające na analizę danych oraz monitorowanie algorytmów w trakcie ich działania, co pozwala na bieżąco identyfikować i eliminować pojawiające się uprzedzenia. W szczególności, każde AI, które jest wykorzystywane w kontekście oceny ryzyka, powinno być starannie analizowane pod kątem możliwości wystąpienia tzw. „feedback loops” – czyli sytuacji, w których dane wyniki mają wpływ na kolejne operacje systemu, prowadząc do utrwalenia błędnych wzorców.

Należy także pamiętać, że ochrona przed dyskryminacją jest integralną częścią prawa ochrony danych osobowych oraz innych norm prawnych, takich jak przepisy dotyczące ochrony konsumentów czy konkurencji. Regulacje te wymagają, aby każdorazowe wykorzystanie danych w systemach AI, w tym danych biometrycznych, było zgodne z prawami obywatelskimi, a także zabezpieczało przed ewentualnymi nadużyciami, które mogłyby wystąpić w wyniku użycia sztucznej inteligencji.

Co istotne, istotnym punktem regulacji jest również dostęp do wysokiej jakości danych, które mogą być wykorzystane do trenowania systemów AI. Dane wykorzystywane w tych procesach muszą spełniać określone standardy, aby uniknąć wprowadzania niepożądanych błędów czy uprzedzeń. Z tego powodu, kluczowym elementem tworzenia modeli AI, zwłaszcza generatywnych, jest dbałość o to, by dane były reprezentatywne, równe i pozbawione elementów, które mogłyby prowadzić do nierównego traktowania.

Nie można jednak zapominać, że regulacje te wprowadzają także określone wyjątki, umożliwiające przetwarzanie specjalnych kategorii danych osobowych, jeśli jest to niezbędne do wykrywania i eliminowania uprzedzeń w systemach wysokiego ryzyka. W takich przypadkach, przetwarzanie danych w celach związanych z identyfikowaniem i naprawianiem błędów w modelach AI może być dopuszczalne, o ile nie prowadzi to do nadużyć. Istnieje również wymóg przeprowadzania dokładnej analizy jakości danych, by uniknąć sytuacji, w której „wzorce” zawarte w danych mogłyby prowadzić do pogłębiania istniejących nierówności.

Z perspektywy Unii Europejskiej, najistotniejszym celem jest zapobieganie dyskryminacji, która może wynikać z błędów algorytmicznych, oraz dążenie do tworzenia takich systemów, które będą promować równość i sprawiedliwość. Użycie AI w sposób, który mógłby prowadzić do negatywnych konsekwencji społecznych, z pewnością stoi w sprzeczności z podstawowymi zasadami UE. W związku z tym, regulacje te stanowią nie tylko wymóg przestrzegania praw obywatelskich, ale również stanowią krok w stronę bardziej odpowiedzialnego i etycznego wykorzystania technologii sztucznej inteligencji.

Jak sztuczna inteligencja zmienia naszą rzeczywistość? Ryzyko w obszarze prywatności, dezinformacji i dyskryminacji

Sztuczna inteligencja, w tym generatywne modele sztucznej inteligencji, zrewolucjonizowały wiele dziedzin, w tym tworzenie treści, przetwarzanie danych czy przewidywanie wzorców. Jednakże, mimo niezaprzeczalnych korzyści, wiążą się one z poważnymi zagrożeniami, które dotyczą zarówno prywatności, jak i samej struktury społecznej. Wykorzystywanie generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia syntetycznych mediów, takich jak deepfake'i, może prowadzić do szerzenia dezinformacji, naruszeń prywatności oraz wzrostu uprzedzeń i nierówności.

Technologie sztucznej inteligencji, które umożliwiają tworzenie hiperrealistycznych treści, dają możliwość manipulacji rzeczywistością na niespotykaną dotąd skalę. Wykorzystując dostępne narzędzia, osoby o różnych umiejętnościach technicznych mogą wytwarzać "deepfake'i", które wyglądają i brzmią jak prawdziwi ludzie. Przykładem są generowane przez modele językowe fałszywe artykuły prasowe, recenzje produktów czy posty w mediach społecznościowych, które są niemal niemożliwe do odróżnienia od autentycznych treści. Technologie te pozwalają również na klonowanie głosu osoby na podstawie zaledwie kilku sekund nagrania, co może prowadzić do poważnych nadużyć, takich jak oszustwa oparte na audio lub manipulowanie świadomością społeczną.

W przypadku deepfake'ów, nie chodzi już tylko o tworzenie treści w celach artystycznych czy rozrywkowych. Technologia ta staje się narzędziem do szerzenia dezinformacji, której wpływ może być odczuwalny na poziomie indywidualnym, społecznym, a nawet politycznym. Malwiczna manipulacja obrazami, filmami, a także generowanie fałszywych wiadomości w Internecie, nie tylko zagraża naszej prywatności, ale może również poważnie zaszkodzić demokracji, rozmywając granice między prawdą a kłamstwem w sieci. Niewielu z nas zdaje sobie sprawę, że w obliczu tak zaawansowanej technologii, ocena prawdziwości informacji stała się wyjątkowo trudna.

Z drugiej strony, generatywne systemy AI wprowadzają nowe wyzwania w zakresie prywatności. Algorytmy uczące się na podstawie wielkich zbiorów danych, takich jak dane z mediów społecznościowych czy dane osobowe, mogą nie tylko przetwarzać bezpośrednie informacje, ale także ujawniać informacje chronione, na przykład cechy charakterystyczne osób, które formalnie nie zostały uwzględnione w zbiorach danych. W obliczu takiej technologii, wiele osób narażonych jest na "reidentyfikację", czyli ponowne powiązanie danych z konkretnymi jednostkami, co z kolei wiąże się z naruszeniem prawa do prywatności.

Dodatkowo, wprowadzenie sztucznej inteligencji w obszary takie jak zatrudnienie, kredytowanie czy wymiar sprawiedliwości wiąże się z ryzykiem utrwalenia uprzedzeń, które już istnieją w społeczeństwie. Badania pokazują, że algorytmy rozpoznawania twarzy mają wyższy poziom błędów w przypadku kobiet oraz osób z mniejszości etnicznych, a modele językowe mogą reprodukować stereotypy płciowe i rasowe. Takie uprzedzenia w systemach decyzyjnych mogą prowadzić do nierówności w dostępie do zasobów, pracy czy sprawiedliwości. Zastosowanie takich systemów w podejmowaniu decyzji o zatrudnieniu lub przyznawaniu kredytów może skutkować dyskryminowaniem osób z mniejszości, co z kolei będzie utrwalać istniejące nierówności społeczne.

Warto również zwrócić uwagę na kwestię dehumanizacji, jaką niesie ze sobą masowe wprowadzenie algorytmów generatywnych w życie społeczne. Zamiast postrzegać jednostki w pełnym kontekście, AI sprowadza je do zestawu danych, które mają jedynie charakter numeryczny. Tego rodzaju profilowanie i podejmowanie decyzji na podstawie tych danych może obniżać autonomię jednostki, redukując ją do maszynowego algorytmu, który nie uwzględnia całego jej kontekstu życiowego. Każda decyzja oparta na algorytmach może pozbawić ludzi poczucia kontroli nad ich własnym życiem, zmieniając sposób, w jaki postrzegamy siebie i nasze miejsce w świecie.

Wszystkie te zagrożenia stawiają przed nami wielkie pytanie: jak zapewnić, by technologia AI służyła społeczeństwu, nie podważając fundamentalnych wartości, takich jak prywatność, sprawiedliwość i autonomia? Aby odpowiedzieć na to pytanie, niezbędne jest wprowadzenie regulacji, które pozwolą na kontrolowanie nie tylko samej technologii, ale także sposobu jej używania w życiu codziennym. W tym kontekście, rola instytucji publicznych, organizacji pozarządowych oraz samych obywateli w monitorowaniu, wykrywaniu i ograniczaniu nadużyć związanych z AI jest kluczowa. Tylko wtedy będziemy mogli skutecznie zminimalizować ryzyko związane z tymi nowymi technologiami, jednocześnie korzystając z ich potencjału w sposób odpowiedzialny.

Jakie są wyzwania związane z odpowiedzialnością za generatywną sztuczną inteligencję w Unii Europejskiej?

Generatywna sztuczna inteligencja (AI) zrewolucjonizowała zarówno społeczne, jak i ekonomiczne aspekty współczesnego świata, a jej wpływ na systemy prawne staje się coraz bardziej widoczny. W szczególności, wyzwań związanych z odpowiedzialnością prawną w kontekście stosowania takich technologii wciąż jest bardzo wiele. Z jednej strony, regulacje prawne, takie jak akt o sztucznej inteligencji (AI Act), stwarzają ramy prawne mające na celu zarządzanie ryzykami związanymi z AI, ale z drugiej strony, same systemy generatywne, dzięki swojej uniwersalnej naturze, wykazują się cechami, które wykraczają poza tradycyjne modele klasyfikacji ryzyka. Z tego powodu niezbędne staje się dostosowanie reguł odpowiedzialności do nowych realiów związanych z generatywną sztuczną inteligencją.

AI Act, choć dostosowany do ogólnych systemów sztucznej inteligencji, nie dostarcza w pełni wyczerpującej ramy prawnej dla generatywnej sztucznej inteligencji, która działa na zupełnie innych zasadach niż tradycyjne modele. Wskazuje to na potrzebę rozwoju przepisów, które lepiej odzwierciedlają różnice między generatywnymi systemami AI, a tradycyjnymi modelami opartymi na określonym celu. Problem pojawia się, gdy próbujemy przypisać odpowiedzialność w kontekście ryzyka, które może wynikać z wykorzystania modeli AI w różnorodnych dziedzinach – od ochrony prywatności, przez naruszenia praw autorskich, po bardziej skomplikowane przypadki, jak np. wykorzystywanie AI do tworzenia dezinformacji czy nadużyć.

Modele AI o ogólnym przeznaczeniu pełnią kluczową rolę w łańcuchu dostaw sztucznej inteligencji, co sprawia, że są zarówno punktami wzmacniającymi, jak i punktami awarii. Ich wszechstronność, nawet w kontekście zadań nieprzewidzianych przez twórców, sprawia, że stają się one potencjalnym źródłem ryzyk związanych z odpowiedzialnością. Ponadto, dzięki swojej elastyczności i adaptacyjności, te systemy mogą być wykorzystywane do szerokiego zakresu zadań, co tylko potęguje liczbę możliwych przypadków naruszeń prawnych.

Podstawową trudnością w ocenie odpowiedzialności za generatywną AI jest fakt, że prawo nie dostarcza jednoznacznych odpowiedzi na pytanie, kto ponosi odpowiedzialność za skutki jej działania. W ramach klasycznego podejścia do systemów AI, odpowiedzialność jest zasadniczo przypisywana do dostawców technologii, jednak w kontekście AI o ogólnym przeznaczeniu trudno jednoznacznie określić, kto taką odpowiedzialność powinien ponosić. Z tego względu rozróżnienie trzech etapów życia modelu AI – od jego trenowania, przez użytkowanie, aż po generowanie wyników – staje się kluczowe. Na każdym z tych etapów mogą wystąpić różne rodzaje ryzyk, w tym te związane z naruszeniem prywatności, praw autorskich czy zjawiskami takimi jak mowa nienawiści czy dezinformacja.

Ryzyka związane z trenowaniem modelu są bardziej intensywne i mogą obejmować np. przypadki naruszeń prawa autorskiego lub prywatności, podczas gdy wykorzystanie modelu do określonych celów stwarza jeszcze szerszy wachlarz możliwych ryzyk prawnych. Z kolei generowanie wyników przez AI wiąże się z możliwością powstawania dezinformacji, dyskryminacji, mowy nienawiści, czy nawet popełniania przestępstw. Każdy z tych etapów wymaga innego podejścia do oceny odpowiedzialności, co wskazuje na konieczność elastycznych, a zarazem precyzyjnych regulacji prawnych.

Pomimo tego, że obecne regulacje próbują objąć sztuczną inteligencję ogólnego przeznaczenia, nie możemy zapominać, że generatywne AI, dzięki swojej wszechstronności, otwiera drzwi do nowych, nieznanych jeszcze przypadków odpowiedzialności. Każdy przypadek powinien być oceniany indywidualnie, biorąc pod uwagę specyficzne cechy danego systemu AI oraz kontekst, w jakim jest wykorzystywany. Kluczowe w tym procesie jest zrozumienie, że odpowiedzialność może być dzielona na wiele poziomych – od dostawcy technologii, przez użytkownika, aż po wytwórcę wyników generowanych przez AI.

Przyszłe prace nad regulacjami powinny skupiać się na wprowadzeniu bardziej zaawansowanych reguł odpowiedzialności, które uwzględniają zarówno specyfikę generatywnej sztucznej inteligencji, jak i różnorodność możliwych scenariuszy jej zastosowania. Ważne jest również, aby przyszłe propozycje prawne umożliwiały elastyczne dostosowywanie się do dynamicznie zmieniającej się rzeczywistości technologicznej, w której AI staje się coraz bardziej integralną częścią naszego życia społecznego i zawodowego.

Jak przeprowadzić zarządzanie anestezjologiczne u dzieci z zaburzeniami utleniania kwasów tłuszczowych?
Jak zaprojektować regulowane filtry pasmowe wykorzystujące technologię spoof surface plasmon polariton (SSPP)?
Jak zoptymalizować adresy URL na blogu dla lepszego SEO i użyteczności?
Jak zrozumieć sepsę i jej wpływ na nerki?
Jak skutecznie modelować przewodnictwo ciepła w kanałach o różnych przekrojach?