Jak generatywna sztuczna inteligencja wpływa na polityczną neutralność?

Eksperymenty przeprowadzone na modelu ChatGPT-3.5, jak i późniejszych wersjach, ujawniają istotny problem związany z politycznymi uprzedzeniami w sztucznej inteligencji. Zjawisko to zostało szczególnie uwidocznione przez przykłady udostępnione przez włoskiego komentatora politycznego Marco Faraci, który opisał przypadki odpowiedzi udzielanych przez model Gemini. W jednym z nich Gemini wyraziło aprobatę dla poglądów lewicowych użytkownika, stwierdzając: "To świetnie, że znajdujesz dumę i tożsamość w swoich lewicowych poglądach politycznych." Z kolei w innym przypadku, model zasugerował, że użytkownicy nie powinni angażować się w rozmowy promujące konkretne ideologie polityczne, proponując zamiast tego rozmowy na tematy mniej kontrowersyjne. Choć takie odpowiedzi mogą wydawać się neutralne, wskazują na silną tendencję do unikania lub ograniczania dyskusji na temat prawicowych lub kontrowersyjnych poglądów politycznych.

Badania naukowe wykazały, że generatywna sztuczna inteligencja, w tym ChatGPT, może preferować partie lewicowe, a algorytmy projektowane przez twórców AI często odzwierciedlają ich własne przekonania ideologiczne. Zjawisko to nie jest przypadkowe i wynika z wyborów dokonanych przez projektantów tych systemów. Chociaż sztuczna inteligencja, w założeniu, powinna być neutralna, jej odpowiedzi mogą być zniekształcone przez subiektywne wybory, które stanowią część jej konstrukcji.

Zjawisko to nie jest ograniczone jedynie do AI generującej teksty. Inne systemy, takie jak generatory obrazów, także wykazują podobne uprzedzenia. Przykładem może być generowanie obrazów tylko czarnoskórych kobiet na zapytanie o wizerunek menedżera biznesowego przez system Microsoftu, czy odwrotne przypadki rasowej i płciowej dyskryminacji w systemach takich jak Midjourney czy DALL·E 2. Takie przypadki potwierdzają, że algorytmy uczą się na danych, które mogą być zdominowane przez pewne grupy, w tym ekstremistyczne poglądy, co prowadzi do niezamierzonych, ale wyraźnych uprzedzeń w wynikach.

Warto zwrócić uwagę, że tego rodzaju problemy mogą nie ograniczać się tylko do kwestii politycznych. Modele sztucznej inteligencji są również przedmiotem krytyki za reprodukcję uprzedzeń związanych z rasą, płcią, orientacją seksualną i innymi cechami społecznymi. Wiele organizacji stara się wprowadzać mechanizmy eliminowania takich uprzedzeń, jak np. funkcje sprawdzające inkluzywność języka w dokumentach Word, ale takie działania są zazwyczaj opcjonalne, a nie obowiązkowe.

W obliczu tych wyzwań pojawia się pytanie, jak prawo powinno reagować na takie zjawiska. Dążenie do neutralności i eliminowania uprzedzeń w systemach sztucznej inteligencji staje się jednym z głównych postulatów zarówno dla prawicowych, jak i lewicowych polityków. W obliczu braku jasnych regulacji, firmy zajmujące się rozwojem AI mogą czuć się zmuszone do przyjęcia bardziej neutralnych polityk, aby uniknąć krytyki i negatywnych skutków wizerunkowych.

Warto zauważyć, że chociaż sztuczna inteligencja może być użytecznym narzędziem w wielu dziedzinach, to jej obecne ograniczenia w zakresie politycznej neutralności stanowią poważne wyzwanie. Jak pokazały badania, generatywne modele AI, takie jak ChatGPT, mogą promować określone ideologie lub unikać kontrowersyjnych tematów, co może wpłynąć na sposób, w jaki użytkownicy postrzegają informacje i podejmują decyzje.

Jak dominacja w branży AI wpływa na rynek konkurencji i innowacji?

Tendencja do koncentracji zasobów w rękach tak zwanych „hiperskalowych” firm może nasilić się w miarę wzrostu popytu na technologie związane z generatywną sztuczną inteligencją (GenAI). Jednym z kluczowych zagrożeń związanych z tym zjawiskiem jest osłabienie konkurencji na rynku poprzez eliminowanie obecnych lub potencjalnych rywali. W kontekście rynków innowacyjnych, fuzje i przejęcia mogą prowadzić do powstania niespodziewanych korzyści wynikających z połączenia różnych technologii. Jednak kontrola nad takimi fuzjami bywa utrudniona, szczególnie gdy transakcje wychodzą poza aktualne granice jurysdykcyjne, co sprawia, że każdy przypadek wymaga szczególnej analizy.

Podobnie jak w przypadku Amazonu, który wykorzystuje dane ze swojej platformy do promowania własnych produktów, kontrola nad danymi może prowadzić do sytuacji, w których platformy wykorzystują informacje w sposób, który utrwala ich dominującą pozycję na rynku. Zjawisko to staje się szczególnie problematyczne w kontekście rynków digital advertising czy platform e-commerce, gdzie dane użytkowników są wykorzystywane do budowania bardziej precyzyjnych algorytmów reklamowych, które przyciągają nowych klientów i generują dodatkowe przychody.

Co ciekawe, obecność dużych graczy na rynku nie zawsze oznacza, że będą one utrzymywać dominację. Przykłady OpenAI czy Midjourney pokazują, że mniejsze firmy, mimo braku zasobów, mogą wyprzedzić duże korporacje dzięki innowacyjnym rozwiązaniom i nowatorskim podejściom do technologii. W tym kontekście zrozumienie, że posiadanie danych to tylko jeden z wielu elementów sukcesu, jest kluczowe dla rozwoju branży AI. Istotne jest, aby inwestować w innowacje technologiczne i w jakość rozwiązań, a nie tylko w gromadzenie danych.

Przedsiębiorstwa, które mają dostęp do danych z innych branż, takich jak prawo czy medycyna, mogą mieć przewagę na rynkach związaných z AI. Na przykład firmy działające w sektorze legal tech, które dysponują dużymi zbiorami danych prawniczych, mogą wykorzystać te informacje, aby rozwijać narzędzia AI dedykowane specyficznym potrzebom prawniczym, co pozwala im konkurować z gigantami technologii. Chociaż dane są cennym zasobem, ich rola nie jest absolutna, a rynki GenAI będą nadal ewoluować, co może zmieniać dynamikę konkurencji i wprowadzać nowe wyzwania.

Kluczowe w tym kontekście jest zrozumienie, że dane to tylko jeden z elementów przewagi konkurencyjnej. Dominacja na rynku technologii generatywnej AI będzie zależeć nie tylko od dostępu do wielkich zbiorów danych, ale także od zdolności do ich efektywnego wykorzystywania, ciągłej innowacji oraz umiejętności adaptacji do zmieniających się potrzeb rynkowych. Z perspektywy regulacyjnej, istotne jest, aby kontrola nad rynkami danych była prowadzona z uwzględnieniem nie tylko ilości, ale także jakości i dostępności tych zasobów dla nowych graczy.

Jak generatywna sztuczna inteligencja wpływa na zarządzanie przedsiębiorstwami i relacje pracownicze?

W obliczu rosnącej roli generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w różnych gałęziach przemysłu, w tym w sektorach tradycyjnie dominujących, takich jak motoryzacja, chemia i maszyny, przedsiębiorstwa muszą dostosować swoje modele zarządzania do nowych wyzwań. Jednym z głównych aspektów wprowadzania AI w życie organizacji jest kwestia zarządzania ryzykiem, które obejmuje zarówno ochronę danych osobowych, cyberbezpieczeństwo, bezpieczeństwo, jak i przeciwdziałanie stronniczości w algorytmach.

Sztuczna inteligencja, a w szczególności generatywne modele AI, mogą w przyszłości zastąpić lub przekształcić wiele dotychczasowych miejsc pracy, co stawia przed organizacjami pytanie o odpowiedzialność za wpływ tych technologii na zatrudnienie i warunki pracy. Obecnie szacuje się, że do dwóch trzecich miejsc pracy w Stanach Zjednoczonych i Europie jest narażonych na automatyzację za pomocą AI, a generatywna sztuczna inteligencja może wkrótce przejąć nawet jedną czwartą z tych zadań. W skali globalnej oznacza to możliwość zastąpienia aż 300 milionów miejsc pracy.

W Niemczech, gdzie system współdecydowania (tzw. "co-determination") daje pracownikom prawo do reprezentacji w zarządach firm, wyzwań związanych z AI jest szczególnie dużo. Tamtejsze przedsiębiorstwa, szczególnie wielkie koncerny przemysłowe, muszą zmierzyć się z problemem zmniejszającej się liczby tradycyjnych stanowisk pracy w wyniku automatyzacji. Dodatkowo, w systemach takich jak niemiecki, kwestie te muszą być analizowane nie tylko pod kątem prawa pracy, ale także z perspektywy prawa korporacyjnego, by zapewnić równowagę interesów pracowników i akcjonariuszy.

Podobne wyzwania pojawiają się na poziomie globalnym. Przykładem jest raport Goldman Sachs z marca 2023 roku, który pokazuje, że automatyzacja oparta na AI może znacząco zmniejszyć liczbę miejsc pracy, wpływając przy tym na struktury zatrudnienia we wszystkich branżach, od przemysłu po usługi finansowe. Co więcej, wzrost liczby technologii opartych na generatywnej AI będzie wymagał nowego podejścia do nadzoru nad zarządami firm, które będą zmuszone wykorzystywać te technologie z pełnym poszanowaniem praw pracowników oraz zgodnie z europejskimi i krajowymi regulacjami.

W tym kontekście coraz większą rolę w nadzorze nad zarządami odgrywają inwestorzy instytucjonalni, którzy zaczynają traktować zarządzanie ryzykiem związanym z AI jako kluczowy element swojej działalności. Przykładem może być fundusz norweski, który, będąc największym na świecie inwestorem, odgrywa istotną rolę w promowaniu odpowiedzialnego zarządzania AI w firmach, w które inwestuje. Fundusz ten postuluje, by odpowiedzialność za AI spoczywała na zarządach, a same organizacje wdrażały transparentne procesy ryzyka, które uwzględniają kwestie prywatności, bezpieczeństwa, niedyskryminacji oraz nadzoru ludzkiego nad algorytmami.

Współczesne podejście do AI w zarządzaniu firmami wymaga zatem nie tylko zaawansowanych technik, ale również etycznego nadzoru nad tymi systemami. Ponadto, rosnąca rola generatywnej AI w kształtowaniu decyzji korporacyjnych podnosi znaczenie odpowiednich regulacji prawnych, które powinny balansować między wykorzystaniem innowacyjnych technologii a ochroną interesów pracowników i zapewnieniem sprawiedliwości na rynku pracy.

Dla firm, które wprowadzają rozwiązania oparte na generatywnej sztucznej inteligencji, istotne jest uwzględnienie nie tylko aspektów technologicznych, ale także społecznych i etycznych. Należy szczególnie dbać o transparentność, jasność procesów podejmowania decyzji oraz możliwość audytu algorytmów, co stanowi fundament zaufania do nowoczesnych technologii w środowisku korporacyjnym. Z kolei pracownicy, związki zawodowe i przedstawiciele pracowników powinni być odpowiednio zaangażowani w tworzenie polityk wewnętrznych dotyczących AI, by minimalizować ryzyko negatywnego wpływu technologii na ich prawa i stanowiska pracy.

Jak sztuczna inteligencja może pomóc w analizie polityk prywatności i warunków umowy?

Sztuczna inteligencja (SI) wkracza w różne dziedziny życia, w tym również w obszar prawa i ochrony danych osobowych. Współczesne systemy SI, szczególnie te bazujące na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), zaczynają pełnić rolę narzędzi wspierających w analizie dokumentów prawnych, takich jak polityki prywatności czy warunki korzystania z usług (ToS – Terms of Service). Dziś prawo jest pełne złożonych tekstów, które przeciętny użytkownik internetu często ignoruje lub nie rozumie w pełni. Automatyzacja analizy takich dokumentów, szczególnie w kontekście zgodności z obowiązującymi przepisami, jest jednym z ważniejszych zastosowań NLP w prawie.

Jednym z przykładów jest projekt CLAUDETTE, który ma na celu automatyczne wykrywanie nieuczciwych lub niezgodnych z prawem klauzul w umowach i politykach prywatności online. Opierając się na klasycznych modelach NLP, projekt ten wykorzystuje techniki nadzorowanego uczenia maszynowego, które pomagają wykrywać klauzule, które mogą być uznane za niekorzystne dla konsumentów. System CLAUDETTE wymaga zestawu danych składającego się z przykładów zarówno zgodnych, jak i niezgodnych z prawem klauzul, aby móc „nauczyć się” rozróżniać różne rodzaje zapisów prawnych.

Aby system mógł dokładnie identyfikować potencjalnie nieuczciwe klauzule, proces szkolenia obejmuje analizowanie dużych zbiorów tekstów prawnych, które są oznaczone przez ekspertów prawnych. Należy tu dodać, że różne podejścia klasycznego uczenia maszynowego, takie jak maszyny wektorów nośnych (SVM), sieci neuronowe (CNN) oraz sieci pamięci długoterminowej (LSTM), zostały wykorzystane w projekcie CLAUDETTE. Wszelkie operacje przetwarzania tekstu, jak segmentacja zdań czy tokenizacja, są realizowane za pomocą narzędzi takich jak Stanford CoreNLP, które na tamtą chwilę stanowiły technologię najwyższej klasy.

Przetwarzanie języka naturalnego w kontekście dokumentów prawnych stawia przed sobą duże wyzwania, szczególnie związane z wieloznacznością i skomplikowaną strukturą prawną tekstów. Przykładowo, klasyczny model "worków słów" (BoW – Bag of Words) jest stosowany do analizy częstości występowania słów w dokumentach. Chociaż ta technika ignoruje kolejność słów, pozwala jednak uchwycić ogólne znaczenie tekstu. Z kolei wykorzystanie drzew składniowych w modelu TK (Tree Kernels) pozwala na ocenę strukturalnych podobieństw między zdaniami, co jest szczególnie przydatne przy analizie skomplikowanych klauzul prawnych.

Warto podkreślić, że wykorzystanie SI w analizie umów i polityk prywatności ma również wymiar etyczny. Właściciele platform internetowych mogą wykorzystywać te narzędzia, aby udoskonalić sposób przedstawiania swoich warunków użytkowania, eliminując klauzule, które mogą być uznane za nieuczciwe. Z kolei użytkownicy, dzięki takim systemom, zyskają narzędzie, które pomoże im lepiej rozumieć umowy, na które się zgadzają, a także uzyskać wgląd w praktyki gromadzenia danych przez firmy.

W kontekście wykrywania nieuczciwych klauzul, badania wykazały, że system CLAUDETTE osiąga imponującą skuteczność, wykrywając około 80% potencjalnie nieuczciwych zapisów. Oczywiście skuteczność ta może różnić się w zależności od typu klauzuli, z największymi trudnościami związanymi z identyfikowaniem zapisów dotyczących arbitrażu i jurysdykcji, które to zwykle są najmniej korzystne dla konsumentów.

Praca nad udoskonaleniem takich narzędzi będzie trwać, zwłaszcza w kontekście adaptacji do różnych języków i systemów prawnych. Jednocześnie warto pamiętać, że takie technologie mają również swoje ograniczenia i muszą być używane z pełnym poszanowaniem zasad etycznych i prawnych, aby mogły przyczynić się do budowania bardziej przejrzystego i sprawiedliwego rynku cyfrowego.