Nowoczesne praktyki prawne stają przed wyzwaniem związanym z odpowiedzialnością za błędy generowane przez sztuczną inteligencję. W miarę jak oprogramowanie staje się coraz bardziej autonomiczne, konieczne jest dostosowanie dotychczasowych norm prawnych i stworzenie nowych ram regulacyjnych. Poniższy artykuł omawia genezę instytucji, dostępne modele odpowiedzialności oraz przyszłe wyzwania stojące przed środowiskiem prawników i ustawodawców.
Geneza i rozwój instytucji odpowiedzialności za AI
Tradycyjne fundamenty odpowiedzialności
W systemie prawa cywilnego i karnego odpowiedzialność oparta jest na kategorii czynu ludzkiego lub produktu wprowadzonego na rynek. W typowej sytuacji producent lub użytkownik ponosi konsekwencje za szkodę wyrządzoną przez wadliwy towar bądź zaniechanie. Wraz z upowszechnieniem się algorytmów pojawiły się jednak wątpliwości dotyczące przerzucenia winy – czy powinna obciążać twórcę kodu, dystrybutora, a może samego użytkownika usługi?
Początki legislacji dotyczącej AI
Na forum międzynarodowym dyskusje o normach dotyczących automatyzacji i autonomicznych systemów sięgają już początku XXI wieku. W 2016 roku Komisja Europejska zainicjowała prace nad dokumentami określającymi ryzyka i wymagania dla inteligentnych systemów. W 2021 roku pojawił się projekt AI Act, który wprowadził podział rozwiązań na cztery poziomy ryzyka: od niskiego przez ograniczone, wysokie aż po niedopuszczalne. Ustalenia te stały się punktem wyjścia dla debaty o odpowiedzialności prawnej.
Modele odpowiedzialności prawnej za błędy sztucznej inteligencji
Odpowiedzialność producenta i dostawcy
- Odpowiedzialność za wady produktu – w myśl dyrektywy unijnej dotyczącej wadliwych produktów.
- Wina w projektowaniu – sprawdzenie, czy algorytmy przeszły proces walidacji i testów zgodnie z obowiązującymi standardami.
- Zasada primum non nocere – obowiązek producenta minimalizowania ryzyka powstania szkody.
W praktyce dowód przenosi się często na stronę poszkodowanego, który musi wykazać związek przyczynowy. Pojawiają się jednak postulaty odwrócenia ciężaru dowodu lub stworzenia specjalnej jurysdykcji dla sporów z udziałem AI.
Odpowiedzialność użytkownika i integratora
Użytkownik może być obciążony konsekwencjami, gdy nie dochowa należytej staranności, np. poprzez brak aktualizacji oprogramowania czy niewłaściwe ustawienie parametrów. Integrator systemu, często rola pełniona przez kancelarie prawne i konsultantów IT, także odpowiada za prawidłowe wdrożenie i zgodność z prawem umów.
Reżimy odpowiedzialności stricte AI
- Propozycja osobowości prawnej dla wysoce autonomicznych systemów.
- Powstanie funduszy gwarancyjnych finansowanych przez branżę technologiczną.
- Schematy ubezpieczeń od ryzyka AI, uwzględniające specyfikę uczenia maszynowego.
Wyzwania i perspektywy dla środowiska prawniczego
Adaptacja procedur procesowych
Dla prawników kluczowe staje się poszerzenie kompetencji o zagadnienia IT. W procesie dowodowym rośnie rola biegłych z dziedziny inżynierii oprogramowania i statystyki, potrzebnych do zrozumienia działania algorytmów. Nowe regulacje mogą wprowadzić obowiązek dokumentowania cyklu życia modelu AI, co ułatwi ustalenie przyczyn błędu.
Integracja standardów etycznych
Kancelarie powinny doradzać klientom nie tylko w kwestiach formalno-prawnych, ale i etyki. Tworzenie polityk wewnętrznych oraz kodeksów postępowania pozwoli na ograniczenie ryzyka niewłaściwych decyzji podejmowanych przez AI. Warto odwołać się do norm takich jak OECD AI Principles czy wytycznych UNESCO.
Współpraca międzynarodowa i precedensy
Przykłady orzecznictwa z różnych systemów prawa (np. USA, Niemcy, Japonia) mogą stanowić cenne precedensy. Z uwagi na transgraniczny charakter usług chmurowych i aplikacji, prawnikom konieczne jest śledzenie zmian w legislacjach krajowych oraz umów międzynarodowych.
Praktyczne aspekty wdrożeń i minimalizacja ryzyka
Audyt i certyfikacja systemów
Kluczowym narzędziem jest przeprowadzenie audytu algorytmu pod kątem zgodności z wymogami prawnymi. Niezależna certyfikacja potwierdza spełnienie norm i zwiększa zaufanie klientów, a także ułatwia dochodzenie roszczeń w razie szkody.
Klauzule umowne i ograniczenie ryzyk
- Oświadczenia o stanie wiedzy – określenie, jakiego poziomu doskonałości można oczekiwać od systemu.
- Limity odpowiedzialności – precyzyjne progowo definiowane sumy odszkodowań.
- Mechanizmy mediacji i arbitrażu – szybkie rozstrzyganie sporów z minimalizacją kosztów procesowych.
Rola ubezpieczeń
Coraz więcej firm ubezpieczeniowych wprowadza polisy dedykowane ryzykom AI. Obejmuje to szkody majątkowe, naruszenia ochrony danych, a nawet odpowiedzialność karną przedstawicieli zarządów spółek.
