Spór o definicję AI. Nowy raport ONZ grozi rozmyciem odpowiedzialności twórców

Organizacja Współpracy Gospodarczej i Rozwoju (OECD) oraz Unia Europejska wypracowały jak dotąd spójne ramy (definicje) określające systemy sztucznej inteligencji, koncentrując się na ich procesach wnioskowania. Opublikowany w lipcu 2026 roku raport niezależnego panelu ONZ wprowadza jednak nieco inną definicję. Wywołało to dyskusję o tym, czy nie prowadzi ona do zatarcia roli człowieka w procesie tworzenia algorytmów.

Fundamenty odpowiedzialności w regulacjach OECD i UE

Standardy OECD, czyli Organizacji Współpracy Gospodarczej i Rozwoju, od 2019 roku stanowią punkt odniesienia dla globalnych polityk cyfrowych. Początkowo sztuczną inteligencję opisywano jako system maszynowy realizujący cele określone przez człowieka, generujący prognozy lub decyzje wpływające na otoczenie. W 2023 roku definicja ta przeszła aktualizację, wprowadzając pojęcia celów jawnych i tzw. dorozumianych (ang. explicit and implicit objectives) oraz uwzględniając generowanie treści jako jeden z kluczowych wyników działania systemu. Zmiany te odzwierciedlały postęp technologiczny, zachowując jednak wyraźne powiązanie między działaniem maszyny a intencjami jej twórców.

Unijny AI Act jako narzędzie prawne

Podobne podejście przyjął unijny AI Act, który w dużej mierze czerpie z wypracowanych przez OECD wzorców. W prawie europejskim system AI jest rozumiany jako system maszynowy zaprojektowany do operowania z różnym poziomem autonomii, który na podstawie danych wejściowych wnioskuje, jak generować wyniki mogące oddziaływać na środowisko fizyczne lub wirtualne. Kluczowym elementem tej konstrukcji jest fakt, że technologia pozostaje osadzona w ludzkich celach, co pozwala na precyzyjne przypisanie obowiązków i klasyfikację ryzyka w ramach unijnego porządku prawnego.

Kontrowersje wokół raportu panelu naukowego ONZ

Sytuacja skomplikowała się wraz z wydaniem raportu Niezależnego Międzynarodowego Panelu Naukowego ds. AI przy ONZ w lipcu 2026 roku. Dokument ten (klik) odchodzi od dotychczasowej precyzji na rzecz języka, który może sugerować brak kontroli człowieka nad technologią. Zamiast mówić o systemach zaprojektowanych do działania, raport ONZ opisuje maszyny, które postrzegają, uczą się i działają niemal jak samodzielne byty. Taka zmiana terminologii budzi obawy o rozmycie odpowiedzialności za ewentualne szkody wyrządzone przez algorytmy.

AI systems are machine systems that, broadly speaking, perceive, learn and act. They infer from inputs how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, actions or decisions, with varying degrees of autonomy and adaptiveness. What unifies current AI more than any single architecture is that modern systems learn from experience represented by data – definicja ONZ, silnie antropomorfizująca AI.

Systemy AI to systemy maszynowe, które – ogólnie rzecz biorąc – postrzegają, uczą się i działają. Na podstawie danych wejściowych wnioskują, jak generować wyniki, takie jak prognozy, treści, rekomendacje, działania lub decyzje, wykazując przy tym różny stopień autonomii i zdolności adaptacyjnych. To, co łączy współczesną AI bardziej niż jakakolwiek pojedyncza architektura, to fakt, że nowoczesne systemy uczą się na podstawie doświadczenia reprezentowanego przez dane.

Pułapka antropomorfizacji i system znikąd

Krytycy nazywają to zjawisko tworzeniem mitu systemu znikąd, w którym technologia jest traktowana jako niezależny operator, a nie produkt ludzkiej pracy. W raporcie ONZ brakuje jasnych odniesień do projektantów, programistów czy osób odpowiedzialnych za moderację treści i etykietowanie danych. Przykładowo, tendencję modeli do podawania nieprawdziwych informacji opisuje się jako wyuczoną cechę, pomijając fakt, że jest to wynik konkretnych decyzji biznesowych i technicznych podejmowanych przez firmy technologiczne.

Preliminary Report of the Independent International Scientific Panel on AI – strona 11. dokumentu

Przyszłość globalnego nadzoru nad technologią

Spór o definicje wydaje się naciągany, ma jednak charakter kluczowy dla przyszłego nadzoru nad rynkiem technologicznym. O ile standardy OECD i Unii Europejskiej starają się utrzymać człowieka w centrum procesu decyzyjnego, o tyle personifikacja języka w dokumentach międzynarodowych może utrudnić dochodzenie roszczeń i egzekwowanie etyki w biznesie. Ostatecznie to nie algorytmy decydują o wdrożeniu konkretnych modeli, lecz ludzie i organizacje, które powinny ponosić pełną odpowiedzialność za skutki działania swoich produktów.