Samoregulacja a Ryzyka Generatywnej Sztucznej Inteligencji: Wyzwania i Przyszłość Przepisów

Obecnie obserwujemy znaczną ewolucję technologii generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), której możliwości obejmują przetwarzanie tekstu, obrazów, a także dźwięku i wideo. Wielu dostawców modeli AI koncentruje się na wprowadzeniu nowych funkcji do generowania treści, jednak rzadko odnosi się do kwestii odpowiedzialności i samoregulacji w kontekście ryzyk, jakie niosą te technologie. Istnieje wiele obaw związanych z generatywną AI, w tym jej wpływ na prawa autorskie, prywatność użytkowników, czy potencjalne błędy w algorytmach (tzw. „halucynacje”), które mogą prowadzić do niezamierzonych szkodliwych skutków.

W obliczu tych wyzwań, wiele krajów zaczęło dostrzegać potrzebę regulacji AI. Unia Europejska, na przykład, przygotowuje i wdraża rozporządzenie znane jako AI Act, które ma na celu ustanowienie ram prawnych dotyczących sztucznej inteligencji. Z kolei w Chinach, po ogłoszeniu ścisłych regulacji dotyczących AI przez administrację internetową, kraj ten stara się ustalić precedens w zakresie nadzoru nad rozwojem technologii generatywnej. Jednak mimo rosnącej liczby przepisów, temat samoregulacji przez dostawców modeli AI wciąż pozostaje na uboczu.

W ramach samoregulacji, firmy dostarczające technologie AI nakładają na użytkowników różnorodne warunki korzystania z usług (T&C), polityki prywatności oraz zasady dotyczące praw autorskich, często z pominięciem realnej możliwości negocjacji. Często użytkownicy akceptują te warunki bez głębszej analizy, co wynika z nierówności sił na rynku i dominacji dużych graczy technologicznych. Zjawisko to jest krytykowane jako forma wykorzystywania użytkowników, którzy nie mają pełnej świadomości, na jakich zasadach korzystają z platform.

Mimo to, rosnąca liczba przepisów stawia pytanie, czy samoregulacja jest w stanie zapewnić odpowiednie bezpieczeństwo i sprawiedliwość. W wielu przypadkach, zwłaszcza w odniesieniu do generatywnej AI, może okazać się, że tylko odpowiednie legislacje demokratyczne będą w stanie skutecznie odpowiedzieć na wyzwania związane z tymi technologiami. Jednak proces legislacyjny jest długi, a implementacja nowych regulacji wciąż wymaga czasu. W międzyczasie rola samoregulacji, choć istotna, może nie wystarczyć, by zapewnić odpowiednie ramy ochrony użytkowników.

Ponadto, warto zauważyć, że rozwój technologii AI wymaga nie tylko regulacji prawnych, ale także szerokiej edukacji społeczeństwa na temat zagrożeń i potencjałów tych narzędzi. Wiedza na temat tego, jak działają generatywne modele AI, jak są wykorzystywane dane oraz jakie mogą być ich społeczne i etyczne konsekwencje, jest kluczowa dla świadomego korzystania z nowych technologii. Współczesne regulacje prawne, takie jak AI Act czy DSA, choć ważne, mogą nie nadążyć za szybkim tempem rozwoju technologii. Tym samym, odpowiedzialność za odpowiednie wykorzystywanie sztucznej inteligencji spoczywa również na użytkownikach i twórcach, którzy powinni być świadomi ryzyk i aktywnie angażować się w tworzenie zasad korzystania z tych technologii.

Jak Modele Językowe Zmieniają Analizę Dokumentów Prawnych i Ochronę Prywatności Konsumentów?

Rozwój modeli językowych w kontekście prawa wiąże się z dwiema podstawowymi funkcjami: wsparciem w analizie tekstów prawnych oraz umożliwieniem automatycznego rozwiązywania problemów związanych z interpretacją przepisów prawnych. Użycie takich narzędzi może stanowić istotne wsparcie dla prawników, zwłaszcza w procesach przetwarzania dużych zbiorów dokumentów, jak również w analizie umów czy regulaminów usług internetowych, które z punktu widzenia konsumenta mogą być trudne do zrozumienia.

Jednym z obszarów, w którym modele te wykazują szczególną użyteczność, jest analiza warunków świadczenia usług (ToS) i polityk prywatności. Dzięki temu, że LLM są w stanie analizować długie fragmenty tekstów i wychwytywać subtelne zależności w obrębie dokumentów, mogą zidentyfikować klauzule, które mogą być nieuczciwe lub niezgodne z przepisami prawa. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w tym zakresie pozwala na szybkie wyszukiwanie potencjalnie niebezpiecznych fragmentów, które mogłyby zostać przeoczone przez człowieka. Z tego powodu, systemy takie jak CLAUDETTE (Automatyczny Detektor Potencjalnie Niesprawiedliwych Klauzul w Regulaminach Usług Online) stały się jednym z przykładów skutecznego wykorzystania AI w analizie dokumentów prawnych.

Jednakże, mimo licznych zalet, stosowanie technologii AI w obszarze prawa wiąże się także z pewnymi wyzwaniami. Z jednej strony modele te, choć potrafią analizować teksty, nie zawsze rozumieją pełen kontekst prawny, co może prowadzić do nieprecyzyjnych interpretacji. W tym zakresie kluczowe staje się pytanie o odpowiedzialność prawną związane z użyciem takich systemów. Jak w przypadku każdego zaawansowanego narzędzia, także w kontekście AI w prawie, konieczne staje się odpowiednie regulowanie i nadzorowanie takich technologii, aby uniknąć nadużyć.

Nowe przepisy, takie jak Akt o Sztucznej Inteligencji (AI Act) w Unii Europejskiej, stawiają przed twórcami tych narzędzi nowe wymagania w zakresie przejrzystości, odpowiedzialności i ochrony prywatności. Modele językowe, które mają na celu wsparcie ochrony praw konsumentów, muszą być zgodne z przepisami ochrony danych osobowych, w tym z Ogólnym Rozporządzeniem o Ochronie Danych (RODO). Ponadto, w kontekście prawa cywilnego, pojawiają się pytania dotyczące interpretacji umów zawieranych w internecie. Sztuczna inteligencja może pomóc w identyfikowaniu klauzul, które mogą naruszać prawa konsumentów, a także przyspieszyć procesy związane z obiegiem dokumentów w firmach.

Modele LLM nie tylko rewolucjonizują procesy związane z przetwarzaniem tekstów prawnych, ale także wprowadzają nowe wyzwania dla regulacji prawnych w Europie. Z jednej strony stwarzają one ogromne możliwości poprawy jakości usług prawnych, z drugiej zaś — wywołują pytania o odpowiedzialność za decyzje podjęte przez algorytmy. Nowe przepisy powinny uwzględniać zarówno korzyści, jak i ryzyka związane z implementacją AI w obszarze prawa, zwłaszcza w kontekście ochrony praw konsumentów i zapewnienia przejrzystości w działaniu algorytmów.

Jak modele językowe mogą wspomóc analizę dokumentów prawnych i tworzenie streszczeń?

Współczesne narzędzia oparte na sztucznej inteligencji (AI), a szczególnie modele językowe (LLM), zmieniają oblicze przetwarzania i analizy tekstów prawnych. Tradycyjne metody wyszukiwania informacji w dokumentach prawnych, oparte na prostej analizie fraz i cytatów, stają się coraz mniej skuteczne, gdyż nie uwzględniają pełnego kontekstu prawnego, który często ma kluczowe znaczenie dla prawidłowego zrozumienia sytuacji. Modele takie jak GPT potrafią zrozumieć i przetwarzać informacje w sposób bardziej zaawansowany, co pozwala na głębszą analizę tekstu i lepsze dopasowanie wyników wyszukiwania do rzeczywistych potrzeb użytkowników.

Przede wszystkim, LLM mogą znacząco poprawić jakość wyszukiwania informacji w dużych zbiorach dokumentów prawnych. Często użytkownicy wpisują w systemach wyszukiwania krótkie i ogólne zapytania, takie jak „sprawa o pobicie w Glasgow” czy „naruszenie praw człowieka”. Takie zapytania nie dostarczają wystarczających informacji, by system mógł precyzyjnie dobrać najbardziej adekwatne przypadki. Modele językowe mogą jednak pomóc na dwa sposoby: po pierwsze, poprzez wzbogacenie zapytania o kontekst i wiedzę zawartą w dokumentach, po drugie – poprzez umożliwienie tzw. wyszukiwania konwersacyjnego, co jest dobrze widoczne w aplikacjach takich jak ChatGPT. Dzięki temu proces wyszukiwania staje się bardziej precyzyjny, a użytkownicy mogą uzyskać bardziej trafne wyniki, które uwzględniają specyficzny kontekst zapytania.

Kolejnym wyzwaniem, z którym zmagają się modele językowe w kontekście prawa, jest długość analizowanych dokumentów. Sprawy sądowe mogą liczyć od kilku do kilkudziesięciu stron, a chociaż okna kontekstowe, które modele językowe są w stanie przetwarzać, rosną z miesiąca na miesiąc, wciąż istnieje problem z obsługą bardzo długich tekstów. Ponadto, proces wyszukiwania informacji stanowi nieodzowny element systemów odpowiadających na pytania, w których użytkownicy oczekują szybkich, trafnych odpowiedzi, w pełni uwzględniających kontekst prawny sprawy.

Automatyczne streszczanie dokumentów prawnych jest kolejnym obszarem, w którym LLM mogą wprowadzić znaczące zmiany. Przeciążenie informacyjne, z jakim mają do czynienia profesjonaliści prawni oraz ogół społeczeństwa, stwarza zapotrzebowanie na szybkie i trafne podsumowania długich, skomplikowanych tekstów. Streszczenia takie są nie tylko pomocne przy wyszukiwaniu informacji, ale również stanowią fundament w procesie selekcji najistotniejszych dokumentów, które odpowiadają na konkretne zapytania. Tradycyjne metody streszczania, takie jak oparte na statystyce czy regułach, często nie potrafią uchwycić pełnego sensu tekstu, ponieważ są ograniczone przez powierzchowną analizę, opartą na częstotliwości słów czy pozycji zdań w tekście. W efekcie mogą one prowadzić do tworzenia nie spójnych, niekompletnych lub nieadekwatnych podsumowań.

Pomimo obiecujących wyników, należy zauważyć, że jakość generowanych streszczeń może być nadal niedoskonała. W przypadku streszczeń abstrakcyjnych, problematyczne mogą być m.in. błędne połączenia zdań, brakujące słowa czy nawet niezgodności z faktami zawartymi w oryginale. W związku z tym, konieczne jest przeprowadzanie kontrolnych weryfikacji przez ekspertów prawniczych, którzy będą mogli ocenić jakość automatycznych podsumowań.