Generatywna sztuczna inteligencja (AI), która obejmuje technologie zdolne do tworzenia nowego, realistycznego contentu – tekstów, obrazów, dźwięków, wideo czy kodów – stanowi jedno z najnowszych osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji. Jej potencjał twórczy jest niemal nieograniczony, a jej zdolności ewoluują w tempie, które wyprzedza obecne ramy regulacyjne, a także wywołuje liczne obawy dotyczące prywatności. Technologie takie jak ChatGPT, DALL-E czy Stable Diffusion już teraz zmieniają sposób, w jaki tworzymy, odbieramy i interagujemy z treściami cyfrowymi. Choć generatywna AI otwiera zupełnie nowe możliwości w zakresie wyrazu artystycznego, odkryć naukowych oraz innowacji społecznych, rodzi również poważne problemy związane z prywatnością użytkowników.

Jednym z najważniejszych wyzwań w kontekście generatywnej AI jest jej zdolność do tworzenia treści, które nie różnią się od tych stworzonych przez człowieka. Systemy takie jak generowanie tekstu czy tworzenie syntetycznych obrazów mogą prowadzić do naruszeń prywatności w sposób, który byłby trudny do przewidzenia w tradycyjnych ramach ochrony danych osobowych. Generatywne AI systemy mają zdolność do zbierania ogromnych ilości publicznych danych, które następnie są wykorzystywane do trenowania modeli. Zbieranie tych danych odbywa się często bez zgody jednostki, co stanowi jedno z kluczowych zagrożeń dla prywatności. Problem ten jest szczególnie widoczny w kontekście naruszeń związanych z nieświadomym ujawnieniem prywatnych informacji, a także zjawiskiem, które można nazwać "odtwarzaniem" wizerunku osoby na podstawie dostępnych danych.

Ponadto, generatywna sztuczna inteligencja prowadzi do niebezpiecznych sytuacji związanych z generowaniem syntetycznych mediów – na przykład "deepfake’ów" – które mogą być trudne do odróżnienia od prawdziwych materiałów. Takie media mogą mieć poważne konsekwencje, jeśli są używane do rozpowszechniania dezinformacji, manipulacji lub do naruszania wizerunku osób. Również niewłaściwe użycie takich technologii w kontekście ochrony danych osobowych prowadzi do wytworzenia tzw. inferencyjnych szkód prywatności, które mogą przełożyć się na identyfikowanie osób na podstawie ogólnych wzorców, nie zawierających jednoznacznych danych identyfikujących.

Z technicznego punktu widzenia, generatywne systemy AI wykorzystywane w takich aplikacjach jak tworzenie treści wideo, audio czy tekstu, mogą prowadzić do tzw. "przecieków danych", czyli sytuacji, w których dane, które w rzeczywistości miały być anonimowe lub zanonimizowane, zostają przypadkowo ujawnione. Reidentyfikacja osób na podstawie tych danych staje się coraz łatwiejsza, a granice prywatności zacierają się w obliczu coraz bardziej zaawansowanych algorytmów.

Z perspektywy prawa prywatności, aktualne regulacje w Stanach Zjednoczonych, takie jak prawo ochrony danych osobowych, nie są wystarczające, aby skutecznie radzić sobie z tymi wyzwaniami. Istniejące ramy prawne, takie jak tzw. podejście oparte na „powiadomieniu i wyborze” (notice and choice), są coraz bardziej przestarzałe i nieadekwatne do współczesnych potrzeb. Wymagają one od użytkowników aktywnego zarządzania swoimi danymi, jednak w dobie generatywnej AI, gdzie zbieranie danych odbywa się na znacznie większą skalę, a ich przetwarzanie jest znacznie bardziej skomplikowane, takie podejście staje się niepraktyczne. Ponadto, w obliczu coraz większej liczby usług opartych na AI, użytkownicy nie są w stanie kontrolować ani w pełni zrozumieć, w jaki sposób ich dane są zbierane i wykorzystywane.

Pomimo różnych prób dostosowania regulacji do nowych wyzwań, takich jak RODO w Europie czy rozważane zmiany w amerykańskim prawodawstwie, obawy o prywatność związane z generatywną sztuczną inteligencją pozostają nierozwiązane. Ponadto, wyłączenia dla modeli open-source w ramach aktualnych przepisów, takie jak te, które pozwalają na mniej restrykcyjne podejście do ochrony danych, stanowią dodatkową lukę w regulacjach, która może prowadzić do nadużyć.

Prywatność w erze generatywnej sztucznej inteligencji wymaga fundamentalnej zmiany w podejściu do regulacji. Istnieje potrzeba opracowania nowych ram prawnych, które nie tylko uwzględniają indywidualne prawa użytkowników, ale także postrzegają prywatność jako dobro publiczne, wymagające odpowiedzialności zbiorowej. Istotne jest wprowadzenie rozwiązań, które będą nie tylko reaktywne, ale również prewencyjne, minimalizujące ryzyko naruszenia prywatności już na etapie projektowania systemów AI.

Ponadto, jednym z kluczowych aspektów, które muszą zostać uwzględnione w przyszłych regulacjach, jest kwestia odpowiedzialności algorytmów. To, jak algorytmy AI podejmują decyzje, ma wpływ na to, jakie dane są zbierane, jak są wykorzystywane, oraz jakie potencjalne ryzyko niosą dla prywatności użytkowników. Wyzwanie polega nie tylko na zapewnieniu przejrzystości tych procesów, ale także na wypracowaniu skutecznych mechanizmów, które umożliwią użytkownikom pełną kontrolę nad ich danymi w ramach tych systemów.

Jak zabezpieczyć prawa autorskie w erze sztucznej inteligencji?

Pojawienie się generatywnej sztucznej inteligencji stawia przed prawem własności intelektualnej szereg nowych wyzwań, których rozwiązanie wymaga ciągłej adaptacji przepisów prawnych. Choć jest niezwykle trudne przewidzenie wszystkich przyszłych rozwójów w tym dynamicznie rozwijającym się obszarze, istnieje prawdopodobieństwo, że w przyszłości będą konieczne dodatkowe środki ochrony prawnej, które pozwolą na dalsze inwestycje po stworzeniu dzieła, aby zwiększyć jego atrakcyjność rynkową i zachować wartość komercyjną produktów tworzonych przez sztuczną inteligencję. Jednym z kluczowych zagadnień w tej kwestii jest ustalenie, kto może rościć sobie prawo do autorstwa w kontekście dzieł wygenerowanych przez AI. Ważnym zagadnieniem jest bowiem rozróżnienie pomiędzy twórczością, która może być uznana za wynik „kreatywnego wkładu” człowieka, a produktem, który jest wyłącznie wytworem algorytmu.

W przypadkach, gdy nie uda się wskazać żadnego indywidualnego wkładu twórczego, uznaje się, że dzieła wygenerowane przez sztuczną inteligencję nie podlegają ochronie prawno-autorskiej. W takiej sytuacji nie można również dochodzić żadnych roszczeń z tytułu praw autorskich. Niemniej jednak, jeśli w warunkach korzystania z narzędzi AI zostaną wyraźnie określone zasady dotyczące przekazania praw autorskich (np. poprzez umowy transferu praw), to takie ustalenia będą nadal obowiązywać, o ile nie będą one sprzeczne z obowiązującymi normami prawnymi i porządkiem publicznym. Prawo autorskie traktowane jest bowiem jako prawo majątkowe, które może być przenoszone pomiędzy stronami.

Istotną kwestią jest również ochrona inwestycji poczynionych w dzieła generowane przez AI, które mogą, po pewnym okresie, nabrać większej wartości rynkowej. Dodatkowe mechanizmy ochrony, takie jak etykietowanie czy działania promocyjne, mogą stanowić odpowiedź na tę potrzebę, jednak na obecnym etapie brak jest odpowiednich uregulowań prawnych, które mogłyby zapewnić wszechstronną ochronę dla takich produktów. Niemniej jednak, dynamiczny rozwój technologii sztucznej inteligencji może w przyszłości wymagać wprowadzenia odpowiednich regulacji prawnych, które będą miały na celu wspieranie komercjalizacji takich dzieł oraz ochronę praw inwestorów.

Chiny, w porównaniu do Japonii, dysponują rozwiniętą gospodarką opartą na AI, z licznymi firmami takimi jak Baidu, Aliyun, Tencent czy ByteDance, które wprowadzają technologie sztucznej inteligencji na szeroką skalę. Wzrost tego sektora jest wspierany przez inicjatywy państwowe oraz prywatne inwestycje, a rząd chiński stawia sobie za cel stanie się globalnym liderem w dziedzinie AI do 2030 roku. Pomimo tego, że prawa autorskie w Chinach były zmieniane przez ostatnie dekady w odpowiedzi na postęp technologiczny, wciąż pozostają w tyle za rozwojem sztucznej inteligencji. Z kolei ostatnie orzecznictwo sądowe w Chinach, dotyczące zarówno ochrony dzieł generowanych przez AI, jak i naruszeń związanych z TDM (Text and Data Mining), wskazuje na kierunek, w jakim zmierzają przepisy prawne dotyczące praw autorskich w kontekście sztucznej inteligencji.

W przeciwieństwie do Japonii, Chiny nie wprowadziły jeszcze legislacji, która szczegółowo regulowałaby kwestie TDM w kontekście praw autorskich. Wciąż toczy się debata na temat tego, czy TDM powinno być objęte wyjątkiem od ochrony prawno-autorskiej, podobnie jak ma to miejsce w innych krajach, które wprowadziły wyjątek dotyczący dozwolonego użytku. Większość chińskich komentatorów popiera ideę wyłączenia TDM spod roszczeń o naruszenie praw autorskich. Proponowane rozwiązania rozdzielają się na trzy główne grupy. Pierwsza grupa postuluje stworzenie wyjątku w chińskim prawie autorskim, który umożliwiłby korzystanie z dzieł chronionych prawem autorskim w ramach TDM bez konieczności uzyskiwania zgody właścicieli praw autorskich oraz bez opłat licencyjnych. Druga grupa popiera rozszerzenie istniejących wyjątków dozwolonego użytku, aby umożliwić korzystanie z dzieł w ramach TDM. Trzecia grupa proponuje zastosowanie modelu licencji ustawowej, która umożliwiłaby wykorzystywanie dzieł objętych prawami autorskimi w celach TDM, ale wiązałaby się z obowiązkiem uiszczenia opłaty na rzecz właścicieli praw autorskich.

W kontekście globalnych trendów legislacyjnych dotyczących wyjątków od ochrony praw autorskich w zakresie TDM, przedstawiciele pierwszej grupy podkreślają konieczność dostosowania przepisów prawa chińskiego do międzynarodowych standardów. Rozważają oni również przyjęcie rozwiązań sprawdzonych w innych krajach, które mogłyby być skutecznie zaadoptowane w Chinach. Z kolei druga grupa podkreśla, że należy jak najszybciej znaleźć rozwiązanie w ramach obecnych przepisów, mimo że taka interpretacja przepisów jest jedynie rozwiązaniem tymczasowym, które w przyszłości wymagać będzie formalnej legislacji. W kontekście dynamicznego rozwoju sektora AI w Chinach, prawodawcy powinni jak najszybciej wprowadzić formalne przepisy prawne, które uwzględnią specyfikę i potrzeby tego nowego obszaru.

Biorąc pod uwagę wszystkie te czynniki, istotne jest, aby zarówno twórcy, jak i inwestorzy zdawali sobie sprawę z konieczności ścisłego monitorowania zmian w przepisach prawnych w zakresie ochrony praw autorskich dotyczących AI. Rozwój tego obszaru prawa wymaga bowiem nie tylko szybkiej reakcji na zmieniające się warunki technologiczne, ale także odpowiedzialności za zarządzanie prawami majątkowymi i osobistymi twórców dzieł, które mogą powstawać dzięki nowym technologiom.

Jak zarządzać ryzykiem związanym z generatywną sztuczną inteligencją w zarządzaniu korporacyjnym?

W kontekście zarządzania ryzykiem, zwłaszcza biorąc pod uwagę aspekty nadzoru i zgodności, definicja sztucznej inteligencji (AI) zawarta w rozporządzeniu UE z 2024 roku (EU AI Act) jest niezwykle istotna. AI to systemy maszynowe zaprojektowane do działania z różnym stopniem autonomii, które mogą wykazywać zdolność do przetwarzania danych wejściowych i generowania wyników, takich jak prognozy, treści, rekomendacje czy decyzje, mogące wpływać na środowiska fizyczne lub wirtualne. Sztuczna inteligencja, w tym generatywna AI, jest w stanie tworzyć nową treść i idee, obejmując rozmowy, historie, obrazy, filmy czy muzykę. Technologie AI dążą do odwzorowania ludzkiej inteligencji w nietypowych zadaniach obliczeniowych, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) czy tłumaczenia.

Szybki rozwój generatywnej sztucznej inteligencji otwiera przed firmami nowe możliwości, ale równocześnie wiąże się z wieloma wyzwaniami. Warto zauważyć, że generatywne systemy AI już teraz wspierają takie branże jak finanse, księgowość, obsługa klienta, marketing, zdrowie, monitorowanie praw człowieka w łańcuchach dostaw, rozrywka, pisanie, moda, projektowanie produktów, rozwój oprogramowania, zarządzanie energią z odnawialnych źródeł, czy zarządzanie ryzykiem w rurociągach naftowych i gazowych. W każdej z tych dziedzin generatywna AI może wywołać zmiany, które będą miały wpływ na zarządzanie korporacyjne oraz zgodność z przepisami, zarówno w sposób widoczny, jak i niewidoczny. Zmiany te nie są już tylko kwestią przyszłości – one już mają miejsce.

Z perspektywy zarządzania korporacyjnego, wyzwaniem staje się nie tylko wdrożenie technologii AI, ale także odpowiedzialność za potencjalne ryzyko, jakie wiąże się z jej zastosowaniem. W tej sytuacji kluczową rolę pełnią członkowie zarządów oraz dyrektorzy wykonawczy, którzy muszą być dobrze przygotowani do podejmowania decyzji oparte na solidnych fundamentach wiedzy o AI. W takim kontekście zarząd nie może ignorować kwestii związanych z generatywną sztuczną inteligencją – jest to kwestia, która coraz częściej będzie przedmiotem ocen inwestorów instytucjonalnych, legislatorów oraz sądów.

Generatywna sztuczna inteligencja nie jest czymś, co można zignorować, ani czymś, czego można unikać. W przyszłości jej integracja w decyzje korporacyjne będzie nieunikniona, a unikanie jej może prowadzić do utraty konkurencyjności. Kluczowym elementem jest zatem odpowiedzialne i świadome wdrażanie tej technologii w ramach dbałości o bezpieczeństwo operacyjne, finansowe, prawne i reputacyjne przedsiębiorstwa. Każdy dyrektor czy członek zarządu powinien mieć pełną świadomość tego, jakie zagrożenia mogą wynikać z błędów w systemach AI – od awarii po podejmowanie decyzji przez AI w sposób nieautoryzowany lub w sposób niezgodny z interesami firmy.

Obecnie najważniejszym zadaniem dla dyrektorów i zarządów jest nie tylko wdrożenie systemów zgodności z regulacjami, ale także nauka o sztucznej inteligencji, aby móc odpowiedzialnie decydować, w jakich obszarach działalności należy ją wykorzystać, a w jakich jest zbyt ryzykowna. Odpowiedzialne podejście do AI nie polega jedynie na jej stosowaniu, ale także na precyzyjnej ocenie potencjalnych zagrożeń. Jakie są rzeczywiste ograniczenia AI? Co się stanie, jeśli AI zawiedzie, okaże się wadliwa, podejmie nieautoryzowane decyzje lub jej programowanie doprowadzi do działań nielegalnych lub nieetycznych?

Krytyczne myślenie w tej dziedzinie jest kluczowe. Każdy członek zarządu musi zrozumieć, jak generatywna AI wpływa na specyficzne decyzje ich firmy, branżę, konkurencję, polityczne systemy i stosunki międzynarodowe. Wzrost zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji będzie miał również ogromny wpływ na całą gospodarkę, a więc i na ogólny kontekst, w którym działa przedsiębiorstwo. Z tego względu integracja AI w zarządzanie firmą musi być procesem ciągłym, w którym nie tylko ocenia się ryzyko, ale również szuka sposobów na wykorzystanie tej technologii do zwiększenia konkurencyjności i efektywności strategii korporacyjnych.

Co więcej, rozwój komputerów kwantowych zapowiada dalszy wzrost mocy obliczeniowej AI, co otwiera nowe możliwości, ale także stawia przed przedsiębiorstwami kolejne wyzwania związane z zarządzaniem ryzykiem. W miarę jak technologia staje się coraz bardziej złożona, tak samo rośnie odpowiedzialność za jej stosowanie w kontekście zarządzania przedsiębiorstwem. Oczekiwania inwestorów i innych interesariuszy będą się zmieniać, a kierownictwa firm będą musiały wykazać się nie tylko znajomością potencjału AI, ale także umiejętnością zarządzania ryzykiem związanym z jej wykorzystaniem.

Należy pamiętać, że odpowiedzialne zarządzanie ryzykiem związanym z generatywną sztuczną inteligencją to nie tylko kwestia zgodności z regulacjami, ale także świadomego podejścia do technologii. W przyszłości może to decydować o sukcesie lub porażce organizacji na rynku globalnym.

Jakie wyzwania stawia odpowiedzialność za produkt oparty na sztucznej inteligencji w świetle nowelizacji przepisów PLD w Unii Europejskiej?

Nowelizacja Dyrektywy o odpowiedzialności za produkt (PLD) wprowadza istotne zmiany w kontekście regulacji odpowiedzialności za produkty oparte na sztucznej inteligencji, zwłaszcza w przypadku tzw. generatywnej AI. Choć dokument ten ma na celu dostosowanie prawa do nowych wyzwań technologicznych, wciąż pozostaje wiele niewiadomych dotyczących zakresu odpowiedzialności i kryteriów oceny wadliwości takich produktów. W kontekście ogólnej regulacji produktów AI, kluczową kwestią jest definicja „wadliwości” produktu, której interpretacja może się różnić w zależności od rodzaju technologii.

W przepisach dotyczących odpowiedzialności za produkt, „wadliwość” definiowana jest przez oczekiwania dotyczące bezpieczeństwa, które mogą być subiektywne, ale w przypadku technologii AI mogą stać się bardziej złożone. Nowe przepisy rozszerzają listę czynników, które powinny być brane pod uwagę przy ocenie wadliwości produktów, uwzględniając specyficzne cechy produktów opartych na sztucznej inteligencji. Chodzi m.in. o instrukcje dotyczące montażu, instalacji, użytkowania i konserwacji, wpływ zdolności produktu do uczenia się i nabywania nowych funkcji po jego wprowadzeniu na rynek, czy wpływ na bezpieczeństwo produktów w związku z możliwością ich interakcji z innymi produktami.

Pomimo tego, że nowelizacja PLD oferuje bardziej precyzyjne wytyczne dotyczące oceny wadliwości produktów, napotyka trudności w odniesieniu do generatywnej sztucznej inteligencji. Modele ogólnego przeznaczenia, które są podstawą takich systemów, są zazwyczaj zbyt elastyczne i wszechstronne, by można było łatwo przewidzieć ich „rozsądne” zastosowanie lub oczekiwania dotyczące bezpieczeństwa. Dla produktów opartych na generatywnej AI pojawia się więc pytanie, w jaki sposób definiować „rozsądne oczekiwania” w kontekście produktów o tak zmiennym charakterze.

Warto zauważyć, że kluczowym problemem w regulacji odpowiedzialności za sztuczną inteligencję jest asynchroniczność i złożoność tych technologii, które skutkują asymetrią pomiędzy stroną poszkodowaną a producentem. Ze względu na autonomię i trudność w prześledzeniu procesu podejmowania decyzji przez AI, ofiara wypadku lub szkody napotka znaczne trudności w udowodnieniu istnienia wady produktu oraz związku przyczynowego między tą wadą a szkodą.

Oczywiście, transparentność („otwarcie czarnej skrzynki”) systemów AI, czyli ujawnienie algorytmicznych podstaw podejmowania decyzji, może nie wystarczyć, by poprawić sytuację ofiary. Złożoność algorytmów i trudność w wyjaśnieniu powodów podejmowanych przez nie decyzji utrudniają zrozumienie przyczyn usterek czy błędów. Dodatkowo, brak współpracy w ramach łańcucha dostaw AI, w tym od producentów oprogramowania, hardware’u czy operatorów, może skutkować brakiem kluczowych dowodów, co jeszcze bardziej pogłębia asymetrię dowodową w sporach dotyczących odpowiedzialności za AI.

Nowelizacja PLD, mimo że wprowadza szereg nowych narzędzi mających na celu uproszczenie procesu dowodowego (takich jak reguły dotyczące ujawniania dowodów i domniemania obalalne), nie rozwiązuje wszystkich problemów związanych z ustaleniem winy w kontekście technologii AI. Zmiany te mogą przyczynić się do wyważenia ciężaru dowodu, zmniejszając go po stronie poszkodowanego, ale także nie rozwiązują w pełni kwestii związanych z niemożnością udowodnienia wadliwości w produktach generatywnej AI.

Również problematyczne jest to, że w przypadku generatywnej AI wiele modeli nie jest dedykowanych do jednego, określonego zastosowania, przez co trudno określić, czy dany produkt będzie użytkowany w sposób, który można by uznać za „rozsądny”. Modele AI ogólnego przeznaczenia, które mogą być używane w wielu różnych kontekstach, powodują, że przewidywanie ich potencjalnych zastosowań staje się niemal niemożliwe.

Przepisy mające na celu uregulowanie kwestii odpowiedzialności za AI nie tylko muszą zmierzyć się z technologiczną złożonością produktów opartych na tej technologii, ale także z trudnością w ustaleniu odpowiedniego standardu dowodowego. To wyzwanie wymaga większej uwagi legislacyjnej, aby prawo mogło skutecznie reagować na dynamiczny rozwój technologii.

Jakie metody uczenia maszynowego najlepiej sprawdzają się w predykcji odkształceń cienkich prętów?
Jakie są kluczowe cechy i zasady działania protokołów PROFINET i EtherNet/IP w automatyce przemysłowej?
Jak zarządzać uprawnieniami i rolami w SQL Server i Azure SQL Database?
Jakie są mechanizmy i możliwości generowania rodników w fotokatalitycznych reakcjach cyklizacji?