Generatywna sztuczna inteligencja (AI) ma potencjał do rewolucjonizacji procesu twórczego i stanowi wyzwanie dla tradycyjnych założeń prawa patentowego, w tym wymagania nieoczywistości. W kontekście patentów, nieoczywistość odnosi się do tego, czy rozwiązanie może być uznane za wystarczająco innowacyjne, by otrzymać ochronę patentową, czy też jest to coś, co mogło być w łatwy sposób przewidziane przez specjalistę w danej dziedzinie (PHOSITA). Jednak obecnie nie ma jednoznacznej odpowiedzi, jak sztuczna inteligencja zmieni ten proces.

Z jednej strony, AI rzeczywiście może podnieść możliwości twórcze przeciętnych użytkowników, umożliwiając im generowanie nowych rozwiązań w oparciu o złożone algorytmy. Z drugiej strony, mimo imponujących możliwości, AI nadal ma swoje ograniczenia. Jak zauważył Dan Burk, systemy uczenia maszynowego potrafią znaleźć tylko to, co ludzie zaprogramowali, by znaleźć, i to w ramach określonych przez nich parametrów statystycznych. Oznacza to, że AI może świetnie radzić sobie w znajdowaniu nowych połączeń czy generowaniu struktur, ale w wielu dziedzinach wciąż nie jest oczywiste, które z tych struktur i połączeń będą odpowiednie.

Dyskusja na temat rewizji standardu PHOSITA w obliczu powszechnego wykorzystania narzędzi AI nie jest w pełni uzasadniona. PHOSITA to osoba, która posiada typową dla danej dziedziny wiedzę i umiejętności, w tym zdolność korzystania z narzędzi oraz technik powszechnych w danym obszarze. W przyszłości specjalista w danej dziedzinie będzie również musiał wykazać się umiejętnością posługiwania się narzędziami AI, które stały się standardem w danej dziedzinie. Jednak nawet w tym przypadku umiejętność pozostaje kluczowym elementem, ponieważ tworzenie odpowiednich zapytań (promptów) do systemów AI w celu uzyskania oczekiwanych wyników wciąż wymaga zaawansowanego rzemiosła.

Warto zauważyć, że choć AI ułatwia podejmowanie prób rozwiązywania niektórych problemów, nie oznacza to, że proces ten będzie nieograniczony. Choć AI pozwala na zwiększenie liczby prób w poszukiwaniu rozwiązania, nadal nie będzie możliwe wygenerowanie nieskończonej liczby wyników, ani przeczytanie ich wszystkich. Zatem wciąż konieczne będzie, by stan wiedzy w danej dziedzinie dawał PHOSITA wskazówki dotyczące tego, jak należy korzystać z systemu AI, by w efekcie znaleźć rozwiązanie, które jest zarówno realne, jak i skuteczne.

Kolejnym istotnym zagadnieniem jest wymóg ujawnienia wynalazku w dokumentacji patentowej. Zgodnie z przepisami prawa patentowego, wnioski patentowe muszą zawierać wystarczający opis wynalazku, który pozwoli PHOSITA na zrozumienie, jak wdrożyć i wykorzystać pełny zakres wynalazku. Problem pojawia się jednak, gdy AI jest kluczowym elementem wynalazku, ponieważ wiele modeli AI działa w sposób, który jest nieprzejrzysty nawet dla ich twórców. Tzw. „czarna skrzynka” systemów AI sprawia, że opisanie we wniosku, jak działa dany system AI, może być bardzo trudne, a w niektórych przypadkach wręcz niemożliwe. Dlatego proponuje się, by w niektórych przypadkach dopuszczono publiczne złożenie danych na temat systemów AI w sposób podobny do deponowania mikroorganizmów czy sekwencji DNA, chociaż taki wymóg mógłby stanowić duże obciążenie, zwłaszcza gdy w grę wchodzą dane poufne czy osobiste.

W związku z tym niektórzy eksperci postulują, by ograniczyć zakres roszczeń patentowych do tego, co można dokładnie opisać i umożliwić innym wykonanie wynalazku. Ograniczenie zakresu roszczeń może być sensowne w kontekście wschodzącej dziedziny, jaką jest AI. Jednak z drugiej strony, sztuczna inteligencja jest dynamiczna i zmienia się w czasie, by stać się bardziej efektywną i wydajną. Te zmiany mogą zachodzić w sposób trudny do przewidzenia, a twórcy wynalazków nie zawsze rozumieją, jak te zmiany się dokonują. Dlatego szerokie roszczenia patentowe mogą okazać się bardziej odpowiednie, by zapewnić, że wynalazek pozostanie w granicach roszczenia, mimo jego rozwoju.

Należy również pamiętać, że w kontekście sztucznej inteligencji mogą wystąpić trudności z kwalifikowaniem przedmiotu wynalazku jako patentowalnego, zwłaszcza jeśli jest on uznawany za abstrakcyjny pomysł, uzupełniony jedynie o „znane, rutynowe czynności”. Wyjątkiem mogą być wynalazki o specyficznych, technicznych zastosowaniach, np. nowatorskie techniki uczenia maszynowego. Tego rodzaju roszczenia patentowe mogą zatem stać się bardziej skomplikowane, gdy AI wkracza w obszary, które nie są łatwo przypisane do tradycyjnych kategorii technicznych.

Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja nie tylko wpływa na sposób tworzenia wynalazków, ale również zmienia perspektywę oceny ich innowacyjności i przydatności do uzyskania ochrony patentowej. Z jednej strony zwiększa dostępność narzędzi do tworzenia nowych rozwiązań, ale z drugiej strony wymaga dostosowania tradycyjnych zasad patentowych, by uwzględnić unikalne cechy AI i wyzwań z nią związanych.

Generative AI a odpowiedzialność karna: Jak rozwiązać problem winy?

Generative AI, czyli sztuczna inteligencja służąca do tworzenia treści, takich jak teksty, obrazy, dźwięki czy filmy, stanowi narzędzie o wyjątkowej elastyczności, zdolne do realizacji szerokiego wachlarza zadań. W kontekście prawa karnego szczególnie istotnym zagadnieniem jest przypisanie odpowiedzialności za szkody powstałe w wyniku jej użycia. Istnieje wiele wyzwań związanych z ustaleniem winy, zwłaszcza gdy mamy do czynienia z systemami generatywnymi, których działanie zależy od interakcji wielu podmiotów. Problematyka winy staje się jeszcze bardziej złożona w kontekście generative AI, gdzie nie ma jednoznacznego sprawcy, a odpowiedzialność jest rozdzielona pomiędzy twórców technologii, operatorów systemów oraz użytkowników.

Jednym z głównych problemów w kontekście odpowiedzialności za szkody generowane przez AI jest kwestia przyczynowości. W tradycyjnym rozumieniu prawa karnego przypisanie winy jest związane z bezpośrednią zależnością pomiędzy działaniem sprawcy a powstałą szkodą. Jednak w przypadku AI, szczególnie generatywnej, ta zależność jest często trudna do ustalenia. Na przykład, jeśli użytkownik wykorzystuje publicznie dostępny model AI do nielegalnych celów, twórcy modelu nie mają pełnej kontroli nad tym, jak ich produkt jest używany. Z kolei w przypadku platform generujących AI, takich jak czatboty, operatorzy systemu mogą posiadać pewną kontrolę nad interakcjami, ale również w tym przypadku ustalenie winy w kontekście szkody jest wyjątkowo trudne.

Różnica między open-source’owymi modelami AI a platformami generatywnymi dotyczy również stopnia odpowiedzialności operatorów. Modele open-source są w pełni dostępne dla każdego użytkownika, co oznacza, że ich wykorzystanie do celów przestępczych może wyjść poza kontrolę twórców, podczas gdy operatorzy platform generatywnych, mając możliwość monitorowania działań użytkowników, są w stanie w większym stopniu interweniować w przypadku nieprawidłowego wykorzystania technologii. Niemniej jednak, nawet jeśli operatorzy wykazują się lekkomyślnością, udowodnienie bezpośredniej odpowiedzialności za szkodę jest skomplikowane.

Rozważając kwestie odpowiedzialności, warto zauważyć, że w tradycyjnym systemie prawa karnego winę przypisuje się jednostce za jej działania. Tymczasem w kontekście generative AI, gdzie kontrola nad całym procesem jest rozdzielona pomiędzy wiele podmiotów, klasyczny model odpowiedzialności zawodnej staje się nieadekwatny. Zjawisko to przypomina tzw. problem wielu rąk, w którym decyzje i działania wielu uczestników procesu decyzyjnego mogą prowadzić do skutków, które są trudne do przypisania jednej osobie. Z tego powodu problem winy w kontekście AI jest bardziej złożony niż w przypadku tradycyjnych przestępstw, gdzie odpowiedzialność można przypisać pojedynczemu sprawcy.

Wszystkie te wyzwania prowadzą do pytania, w jaki sposób powinno wyglądać przypisanie odpowiedzialności karnej w przypadku szkód wynikających z działania generative AI. Z jednej strony, tradycyjny model prawa karnego, który koncentruje się na celowych, przestępczych działaniach, może wciąż mieć zastosowanie, ale tylko w przypadkach, gdy szkoda wynika z wyraźnych, świadomych działań osoby. Z drugiej strony, w obliczu rosnącego ryzyka związanego z AI, może być konieczne otwarcie nowych obszarów odpowiedzialności, zwłaszcza w przypadkach, które stwarzają zbyt wysokie i rozproszone niebezpieczeństwo dla społeczeństwa.

Społeczna rola prawa karnego w kontekście AI powinna być rozważana w kontekście szerszego obrazu „społeczeństwa ryzyka”, które obecnie ewoluuje w kierunku „społeczeństwa algorytmicznego”. Prawo karne, w tradycyjnym rozumieniu, zakłada, że sprawca musi działać z zamiarem wyrządzenia szkody lub przynajmniej przewidywać jej skutki. Jednak w przypadku generative AI, gdzie skutki działań mogą być nieintencjonalne i wynikać z systemowych interakcji, ten klasyczny model wydaje się być niewystarczający. Przypisanie odpowiedzialności na podstawie samego zachowania jednostki w tym kontekście nie uwzględnia w pełni skomplikowanej struktury interakcji pomiędzy technologią, jej twórcami i użytkownikami.

Aby odpowiednio regulować szkodliwość związane z ryzykami społeczeństwa algorytmicznego, konieczne jest wyjście poza klasyczny model „człowiek-czyn-szkoda”. Tradycyjne przypisanie odpowiedzialności za szkodę wymaga uwzględnienia także kontekstu działania systemu jako całości, z uwzględnieniem interakcji pomiędzy różnymi aktorami. W przypadku, gdy odpowiedzialność za szkodę wynika z systemowych procesów, a nie z działania pojedynczego sprawcy, winę należy rozumieć w sposób bardziej elastyczny. Takie podejście może prowadzić do konieczności stworzenia nowych narzędzi prawnych, które będą w stanie w bardziej kompleksowy sposób odpowiadać na wyzwania wynikające z dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji.

Przypisanie odpowiedzialności za działania AI wymaga zatem bardziej zaawansowanego podejścia, które uwzględnia nie tylko intencje sprawcy, ale także złożoną sieć interakcji pomiędzy podmiotami. Warto także zrozumieć, że technologia sama w sobie nie jest winna, ale raczej to, w jaki sposób jest wykorzystywana, oraz jakie mechanizmy kontroli, regulacji i odpowiedzialności zostaną wprowadzone przez twórców systemów generatywnych. Procesy te stanowią fundament przyszłych debat na temat odpowiedzialności w erze sztucznej inteligencji.

Jak modelowanie językowe wpływa na odpowiedzialność prawną i jakie mają implikacje dla twórców i użytkowników?

W kontekście dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji, szczególnie modeli językowych, pojawia się kluczowe pytanie dotyczące odpowiedzialności prawnej twórców i użytkowników tych systemów. Chociaż przepisy prawne, takie jak Sekcja 230 ustawy o komunikacji z 1996 roku, oferują szeroką ochronę platformom internetowym, pozwalając im unikać odpowiedzialności za treści generowane przez użytkowników, to w odniesieniu do treści tworzonych przez sztuczną inteligencję sytuacja staje się znacznie bardziej skomplikowana.

Sekcja 230 zapewnia platformom internetowym immunitet przed odpowiedzialnością za treści publikowane przez użytkowników. Zasadniczo, jeśli platforma nie uczestniczy w tworzeniu lub rozwijaniu treści, nie może zostać pociągnięta do odpowiedzialności. W przypadku sztucznej inteligencji, kiedy algorytmy modyfikują lub generują treści na podstawie danych wejściowych użytkowników, granice odpowiedzialności stają się bardziej zamglone. Większość platform twierdzi, że generowanie treści przez AI nie wiąże się z bezpośrednim zaangażowaniem w tworzenie treści, ponieważ modele te tylko przetwarzają dane, które zostały im dostarczone. Jednak jeśli algorytmy AI wprowadzają zmiany w treści lub amplifikują przekaz w sposób, który zmienia jego pierwotne znaczenie, może to rodzić pytanie, czy platforma staje się odpowiedzialna za treści generowane przez AI.

Przykład Google, który korzysta z systemów sztucznej inteligencji w celu zmiany wyrażenia treści pochodzących z trzecich źródeł, rzuca światło na trudności związane z ustaleniem odpowiedzialności. Przykład ten pokazuje, że jeśli AI modyfikuje treść w sposób, który nie zmienia podstawowej idei, odpowiedzialność za te zmiany może być problematyczna do przypisania. Jednakże, jeżeli AI wprowadza do treści elementy, które nie występują w pierwotnym źródle – na przykład wprowadza pomówienia czy dezinformację – może to prowadzić do utraty przez platformę ochrony przewidzianej w Sekcji 230.

W praktyce, proces ustalania, czy dane treści są wynikiem działania modelu AI, który nie miałby prawa korzystać z tej samej ochrony prawnej co tradycyjne platformy, jest skomplikowany. Z jednej strony, jeśli AI powiela treści pochodzące z danych wejściowych, można by twierdzić, że odpowiedzialność leży po stronie twórcy systemu. Z drugiej strony, jeśli algorytm jedynie przetwarza dane, mogą wystąpić trudności z przypisaniem odpowiedzialności, szczególnie gdy zmiany w treści są subtelne i nie zmieniają jej podstawowego przekazu.

Również kwestia odpowiedzialności za treści generowane przez sztuczną inteligencję jest wciąż przedmiotem debaty prawnej w kontekście ochrony wolności słowa. Teorie wolności słowa, które nie uzależniają ochrony pierwszej poprawki od tego, czy mówca jest człowiekiem, sugerują, że wypowiedzi sztucznej inteligencji mogą podlegać tym samym ochronom prawnym. Niemniej jednak, pojawiają się głosy sprzeciwu, które twierdzą, że nie każde generowanie treści przez AI powinno korzystać z ochrony wynikającej z wolności słowa. Należy rozważyć, w jakim stopniu sztuczna inteligencja powinna być traktowana tak samo jak człowiek, a w jakim jej działania mogą być uznane za zbyt zbliżone do działań organizacji lub jednostek komercyjnych, które ponoszą pełną odpowiedzialność za swoje działania.

W kontekście odpowiedzialności prawnej należy również rozważyć, czy platformy internetowe mają obowiązek monitorowania treści generowanych przez sztuczną inteligencję, zwłaszcza gdy mogą one być szkodliwe lub niezgodne z obowiązującymi przepisami. Jeśli takie systemy mogą generować treści, które łamią prawo, jak np. materiały oszczercze lub dezinformacyjne, odpowiedzialność za ich publikację może stać się kwestią sporną. Co więcej, jeśli algorytmy rekomendacji treści lub systemy AI wspierają generowanie i promowanie takich treści, może to prowadzić do kwestii odpowiedzialności nie tylko platform, ale również samych twórców i właścicieli modeli.

Kluczową kwestią, którą należy uwzględnić w tym kontekście, jest rola, jaką AI odgrywa w procesie twórczym. Chociaż AI może wspomagać twórców w generowaniu treści, nie należy zapominać, że odpowiedzialność za wynik tych działań – w przypadku wykorzystania technologii AI do generowania szkodliwych lub niezgodnych z prawem treści – w końcu spoczywa na człowieku lub organizacji, która stworzyła i wdrożyła system.

Jak skutecznie przeprowadzać analizę i projekcje czaszki w radiografii?
Jak rozwiązywać równania różniczkowe metodami numerycznymi?
Co kryje w sobie tajemnicze miasto i jakie jest jego oddziaływanie na przybysza?
Jak wyglądał handel niewolnikami na statkach niewolniczych i życie na pokładzie?
Jak "Lady in the Dark" zmienia postrzeganie tożsamości i ról płciowych?