Miesiąc: styczeń 2025

DeepSeek to seria chińskich modeli językowych, która imponuje wydajnością i niskimi kosztami treningu. Dzięki otwartoźródłowemu podejściu, DeepSeek-R1 i DeepSeek-V3 wywołują spore zamieszanie w branży AI. 

Źródło: www.deepseek.com

DeepSeek: rewolucja w świecie AI rodem z Hongkongu 

DeepSeek coraz częściej pojawia się w dyskusjach o przyszłości sztucznej inteligencji. Ten hongkoński projekt dostarcza duże modele językowe (ang. Large Language Models, LLM) cechujące się otwartym kodem, wysoką wydajnością i – co kluczowe – znacznie niższymi kosztami treningu niż konkurencyjne rozwiązania od OpenAI czy Mety. 

W niniejszym artykule przyjrzymy się DeepSeek-R1, DeepSeek-V3, a także omówimy najnowsze informacje o procesie rozwoju i dystrybucji tych modeli – oparte zarówno na oficjalnych materiałach dostępnych na platformie Hugging Face, jak i na publikacjach z Spider’s Web oraz chiny24.com. 

Spis treści 

1. Jak narodził się DeepSeek? 
2. DeepSeek-R1 i DeepSeek-V3: krótkie wprowadzenie techniczne 
3. Koszty treningu i wydajność: gdzie tkwi sekret? 
4. Open source i licencjonowanie 
5. DeepSeek-R1, R1-Zero i modele Distill: co je różni? 
6. Rywalizacja Chin i USA: sankcje, półprzewodniki i innowacje 
7. Czy DeepSeek zagrozi dominacji OpenAI? 
8. Podsumowanie 
9. Źródła 

Jak narodził się DeepSeek? 

Najnowsze doniesienia prasowe wskazują, że w 2015 roku Hongkongu powstało High-Flyer Capital Management – firma, która do niedawna była niemal nieznana w branży IT poza Azją. Sytuacja zmieniła się diametralnie za sprawą DeepSeek – serii dużych modeli językowych, które szturmem zdobyły uznanie ekspertów w Dolinie Krzemowej. 

DeepSeek to jednak nie tylko projekt komercyjny – to również powiew otwartości w świecie, w którym dominują zazwyczaj zamknięte rozwiązania o ogromnych budżetach, takie jak modele od OpenAI (w tym GPT-4 i OpenAI o1). 

DeepSeek-R1 i DeepSeek-V3: krótkie wprowadzenie techniczne 

Zgodnie z informacjami z oficjalnej strony projektu na Hugging Face, DeepSeek publikuje obecnie kilka wariantów swoich modeli: 

1. DeepSeek-R1-Zero: powstały dzięki zaawansowanemu treningowi bez wstępnego etapu SFT (Supervised Fine-Tuning), skupiającemu się na wzmocnieniu umiejętności rozumowania (tzw. chain-of-thought). 
2. DeepSeek-R1: w którym autorzy uwzględnili dodatkowe, wstępne fine-tuning (SFT) przed fazą uczenia ze wzmocnieniem, co poprawiło czytelność i spójność generowanego tekstu. 
3. DeepSeek-V3: nazwane bazowym modelem, z którego wywodzą się opisane wyżej warianty R1-Zero i R1. DeepSeek-V3 może mieć aż 671 miliardów parametrów i został wytrenowany w czasie dwóch miesięcy, przy kosztach ok. 5,58 mln dolarów (dane: chiny24.com).

Kontekst techniczny 

• Wysoka liczba parametrów (nawet do 671 mld) przekłada się na możliwość generowania bardzo złożonych wypowiedzi i analiz. 
• Zoptymalizowany proces trenowania sprawia, że nawet tak duża architektura nie wymaga budżetu porównywalnego z OpenAI. 
• Główny cel: samodzielne wypracowywanie wieloetapowych rozwiązań i minimalizowanie „halucynacji”, tak częstej w innych modelach. 

Koszty treningu i wydajność: gdzie tkwi sekret? 

Zarówno serwis Spider’s Web, jak i portal chiny24.com podkreślają, że koszty treningu DeepSeek-R1 (ok. 5 mln USD dla pierwszej odsłony) są wielokrotnie niższe od tych, o których słyszymy w kontekście GPT-4 czy innych zamkniętych modeli OpenAI, gdzie mówi się o miliardach dolarów. 

Gdzie kryje się recepta na sukces? 

• Autorskie metody optymalizacji procesu uczenia, 

• Zwinna architektura pozwalająca modelowi na uczenie się efektywniej przy mniejszej liczbie GPU, 

• Oszczędne gospodarowanie danymi treningowymi (unikając zbędnych powtórzeń i precyzyjnie dobierając zestaw danych). 

Open source i licencjonowanie 

DeepSeek, w odróżnieniu od większości zachodnich konkurentów, stawia na otwarty kod. Jak czytamy w oficjalnej dokumentacji modelu na Hugging Face: 

„DeepSeek-R1 series support commercial use, allow for any modifications and derivative works, including, but not limited to, distillation…” 

To oznacza, że społeczność może nie tylko swobodnie korzystać z tych modeli, ale również je modyfikować i rozwijać. Dodatkowo powstało już kilka wariantów w ramach linii DeepSeek-R1-Distill, zoptymalizowanych pod kątem mniejszego zapotrzebowania na zasoby. 

Ważne: 

• Modele DeepSeek-R1-Distill bazują m.in. na publicznie dostępnych Qwen2.5 i Llama3, z którymi łączą się stosowne licencje Apache 2.0 oraz licencje Llama. 

• Mimo to całość jest udostępniana społeczności na bardzo liberalnych zasadach – co stymuluje eksperymenty i dalsze innowacje. 

DeepSeek-R1, R1-Zero i modele Distill: co je różni? 

Z dokumentacji opublikowanej na Hugging Face wyłania się trójstopniowy podział: 

1. DeepSeek-R1-Zero 

• Trening tylko z użyciem RL (reinforcement learning), bez wcześniejszego SFT, 

• Model potrafi generować bardzo rozbudowane łańcuchy rozumowania (chain-of-thought), 

• Może jednak cierpieć na problemy z powtarzalnością i czytelnością tekstu. 

2. DeepSeek-R1 

• Włączenie fazy SFT przed RL rozwiązało problemy zauważone w R1-Zero, 

• Lepsza spójność i mniejsza skłonność do halucynacji, 

• Według testów (ang. benchmarks) jest porównywalny z OpenAI o1 w zadaniach matematycznych, programistycznych i analitycznych. 

3. DeepSeek-R1-Distill 

• „Odchudzone” wersje modelu (1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B parametrów), 

• Umożliwiają łatwiejsze wdrożenia na słabszym sprzęcie, 

• Powstały poprzez destylację (przeniesienie wiedzy z pełnego modelu R1 do mniejszych architektur). 

Rywalizacja Chin i USA: sankcje, półprzewodniki i innowacje 

Jak zaznacza „South China Morning Post” (cyt. za chiny24.com), rozwój chińskich modeli AI przebiega w warunkach ograniczonego dostępu do zaawansowanych półprzewodników, czego powodem są amerykańskie sankcje. 

Tymczasem chińskie firmy – w tym DeepSeek czy ByteDance (Doubao) – pokazują, że nawet w tak niesprzyjającym klimacie są w stanie tworzyć modele: 

• nieustępujące zachodnim rozwiązaniom, 

• a często znacznie tańsze w utrzymaniu. 

Jak zauważa Jim Fan (naukowiec z Nvidii), projekt DeepSeek może być dowodem, że innowacyjność i restrykcyjne warunki (mniejsze fundusze, sankcje) nie muszą się wykluczać. 

Czy DeepSeek zagrozi dominacji OpenAI? 

High-Flyer Capital Management i inne chińskie firmy wchodzą na rynek z modelem, który: 

• działa lepiej od zachodniej konkurencji w niektórych testach, 

• jest tańszy w rozwoju i utrzymaniu, 

• udostępnia otwarte repozytoria, pozwalając na szybki rozwój ekosystemu w oparciu o community. 

Jeśli OpenAI (i inne giganty) nie opracują strategii konkurowania z tańszymi i równie dobrymi modelami, chińskie rozwiązania – jak DeepSeek czy Doubao – mogą przyciągnąć do siebie znaczną część rynku. 

Era drogich modeli AI się kończy? 

DeepSeek jest żywym przykładem, że era gigantycznych i ultradrogich modeli AI może się kończyć. Otwarty kod, niskie koszty treningu i bardzo dobre wyniki w benchmarkach sprawiają, że ambitne startupy z Chin mogą zachwiać dotychczasowym układem sił w branży sztucznej inteligencji. 

Z uwagi na rosnące napięcia technologiczne między Chinami a USA, dalszy rozwój DeepSeek i podobnych projektów stanie się zapewne jednym z głównych wątków w globalnej rywalizacji o miano lidera AI. 

Źródła 

1. „Chiński DeepSeek bije wszystkie modele OpenAI. Zachód ma wielki problem” – Spider’s Web 
2. „DeepSeek. Chiński startup buduje otwartoźródłową AI” – chiny24.com 
3. Oficjalna strona DeepSeek-R1 na Hugging Face 

Autor: opracowanie własne na bazie wskazanych publikacji.
Tekst przeznaczony do celów informacyjnych i publicystycznych. 

Donald Trump rozpoczął swoją kadencję od znacznych zmian w podejściu do regulacji sztucznej inteligencji (AI). Jednym z pierwszych kroków było uchylenie rozporządzenia wykonawczego Joe Bidena z 2023 roku, które wprowadzało szczegółowe wymogi bezpieczeństwa dla systemów AI. Decyzja ta wzbudziła kontrowersje wśród ekspertów, którzy podkreślają, że brak odpowiednich regulacji może przynieść zarówno szanse, jak i poważne zagrożenia dla społeczeństwa oraz pozycji Stanów Zjednoczonych jako lidera technologicznego.

Czego dotyczyło rozporządzenie Bidena dotyczące AI?

Rozporządzenie wykonawcze Joe Bidena miało na celu zapewnienie bezpiecznego i odpowiedzialnego rozwoju sztucznej inteligencji. Skupiało się na kilku kluczowych obszarach:

1. Standardy bezpieczeństwa i testowanie systemów AI
   Firmy zajmujące się rozwijaniem sztucznej inteligencji były zobowiązane do przeprowadzania testów bezpieczeństwa swoich systemów i dzielenia się wynikami z rządem USA. Miało to na celu zidentyfikowanie potencjalnych zagrożeń, takich jak uprzedzenia algorytmiczne czy ryzyko wykorzystania AI w działaniach zagrażających bezpieczeństwu narodowemu.
2. Ochrona przed dezinformacją generowaną przez AI
   Departament Handlu miał opracować wytyczne dotyczące znaków wodnych oraz systemów uwierzytelniania treści, aby umożliwić łatwe identyfikowanie materiałów generowanych przez AI. Miało to ograniczyć wpływ dezinformacji i fake newsów na społeczeństwo.
3. Prywatność i ochrona danych
   Rozporządzenie kładło nacisk na ochronę danych obywateli przed nielegalnym wykorzystywaniem ich do trenowania modeli AI. Choć prezydent Biden wezwał Kongres do przyjęcia odpowiednich ustaw, brakowało wówczas szczegółowych przepisów regulujących tę kwestię.
4. Zapobieganie dyskryminacji algorytmicznej
   Jeden z kluczowych punktów regulacji dotyczył przeciwdziałania tworzeniu algorytmów AI opartych na niereprezentatywnych danych, które mogłyby prowadzić do dyskryminacji, np. w systemach rekrutacyjnych, sądownictwie czy opiece zdrowotnej.
5. Bezpieczeństwo w ochronie zdrowia i naukach przyrodniczych
   Administracja Bidena wprowadziła mechanizmy mające na celu zapobieganie wykorzystaniu AI do tworzenia niebezpiecznych materiałów biologicznych. Departament Zdrowia miał opracować programy bezpieczeństwa związane z AI w medycynie, skupiające się na poprawie opieki zdrowotnej i rozwoju innowacyjnych terapii. Ich spełnienie miało być warunkiem uzyskania finansowania federalnego projektów z zakresu nauk przyrodniczych.
6. Rynek pracy i wpływ AI
   Regulacje zakładały opracowanie zasad chroniących pracowników przed niesprawiedliwym wykorzystaniem AI w systemach oceny wydajności czy rekrutacji.

Więcej o systemach sztucznej inteligencji w stanach możesz przeczytać tutaj:

• ChatGPT w centrum kontrowersji. Eksplozja Cybertrucka w Las Vegas
• Porwanie przez AI: przypadek Mike’a Johnsa a ryzyko prawne pojazdów autonomicznych

Warte zaznaczenia jest to, że uchylona wersja rozporządzenia nie jest już nawet dostępna na stronie białego domu, więc rozporządzenie nie tylko zostało uchylone, ale również usunięte razem z wersjami archiwalnymi z oficjalnego źródła. Na ten moment można je znaleźć tylko tutaj.

Dlaczego Trump uchylił rozporządzenie?

Donald Trump argumentował, że przepisy wprowadzone przez Joe Bidena są zbyt rygorystyczne i mogą ograniczać rozwój innowacyjnych technologii. Z perspektywy Republikanów regulacje takie jak obowiązek raportowania testów bezpieczeństwa i dzielenia się informacjami z rządem mogły utrudniać działalność firm technologicznych oraz osłabiać ich konkurencyjność na rynku globalnym.

Trump podkreślił, że podejście USA do AI powinno być mniej biurokratyczne, a bardziej skoncentrowane na wspieraniu innowacji. Decyzja o uchyleniu rozporządzenia wpisuje się w jego filozofię deregulacji i ograniczania ingerencji rządu w sektor prywatny.

Ponadto rozporządzenie Bidena miało na celu zwiększenie bezpieczeństwa rozwoju AI poprzez wprowadzenie standardów transparentności, ograniczenie ryzyka dezinformacji i przeciwdziałanie dyskryminacji algorytmicznej. Firmy technologiczne musiały również udostępniać informacje na temat potencjalnych wad swoich modeli, w tym uprzedzeń AI, co było szczególnie krytykowane przez środowiska związane z Trumpem, jako zagrażające ich konkurencyjności.

Decyzja Trumpa – liberalizacja czy ryzyko?

Decyzja o uchyleniu rozporządzenia wzbudziła mieszane reakcje. Eksperci, tacy jak Alondra Nelson z Center for American Progress, ostrzegają, że brak standardów bezpieczeństwa osłabi ochronę konsumentów przed ryzykami związanymi z AI. Z kolei Alexander Nowrasteh z Cato Institute zauważył, że rezygnacja z niektórych przepisów Bidena, np. ułatwień w imigracji dla specjalistów AI, może mieć negatywne skutki dla sektora.

Zwolennicy Trumpa argumentują jednak, że jego decyzja jest szansą na przyspieszenie rozwoju technologicznego. Podkreślają, że zbyt sztywne regulacje, takie jak wprowadzone w Europie, mogą hamować innowacyjność.

Źródło grafiki: strona Białego Domu

Konsekwencje decyzji Trumpa

Eksperci ostrzegają, że brak jasno określonych zasad regulujących rozwój AI może prowadzić do szeregu zagrożeń:

• Dezinformacja i fake newsy: Brak wytycznych dotyczących uwierzytelniania treści generowanych przez AI może ułatwić rozpowszechnianie fałszywych informacji.
• Zagrożenia dla bezpieczeństwa narodowego: Bez odpowiednich testów bezpieczeństwa systemy AI mogą być podatne na wykorzystanie w działaniach cyberprzestępczych lub wojennych.
• Etyka i zaufanie: Brak regulacji zwiększa ryzyko dyskryminacji algorytmicznej oraz naruszeń prywatności, co może osłabić zaufanie społeczeństwa do technologii AI.

Z drugiej strony, zwolennicy decyzji Trumpa podkreślają, że liberalizacja przepisów pozwoli na szybszy rozwój technologii oraz przyciągnięcie inwestycji w sektor AI.

Czy USA pozostanie liderem w dziedzinie AI?

Decyzja Trumpa o uchyleniu rozporządzenia wykonawczego Bidena otwiera nowy rozdział w podejściu USA do regulacji AI. Podczas gdy Europa skupia się na ochronie praw obywatelskich, Stany Zjednoczone mogą obrać bardziej liberalny kurs, stawiając na swobodę innowacji, ale jednocześnie narażając nawet podstawowe prawa człowieka.

Jednak brak jasno określonych ram prawnych w dłuższej perspektywie może osłabić pozycję USA jako lidera w dziedzinie AI, szczególnie w kontekście współpracy międzynarodowej i tworzenia globalnych standardów. Kluczowe będzie znalezienie równowagi między wspieraniem rozwoju a minimalizowaniem ryzyka, jakie niesie ze sobą ta rewolucyjna technologia.

Sztuczna inteligencja pozostaje jedną z najważniejszych technologii XXI wieku, a decyzje podejmowane w tym tygodniu przez światowych liderów w Stanach Zjednoczonych wpłyną na jej rozwój na dekady.

Sytuacja, w której znalazł się Jerzy Owsiak, omawiana i komentowana w ostatnich dniach w mediach, wywołuje liczne dyskusje i pytania dotyczące prawnych możliwości działania w takich przypadkach. Poniżej wskazujemy kluczowe przepisy prawa dotyczące groźby karalnej, publicznego nawoływania do nienawiści czy naruszenia dóbr osobistych które mogłyby mieć zastosowanie. Incydenty te przypominają jak ważna jest ochrona prawna w sytuacjach, gdy słowa i działania mogą eskalować tak dalece, że mogą przybrać postać czynów zabronionych.  

W drugiej części artykułu przedstawiamy również jak AI rewolucjonizuje analizę danych finansowych, zwiększając przejrzystość i efektywność działań charytatywnych.  

Ostania część artykułu opiera się na rzetelnej analizie raportów finansowych WOŚP, dostępnych na oficjalnej stronie organizacji, i demonstruje praktyczne zastosowanie technologii w sektorze non-profit. 

grafika: materiały Fundacji WOŚP

Groźby karalne i nawoływanie do nienawiści – aspekty prawne na przykładzie głośnej sprawy Jerzego Owsiaka 

Jerzy Owsiak, prezes Fundacji Wielkiej Orkiestry Świątecznej Pomocy (WOŚP) w ubiegłym tygodniu zgłosił organom ścigania fakt wystąpienia gróźb karalnych oraz publicznego nawoływanie do nienawiści wobec niego i Fundacji. Groźby telefoniczne i mailowe, w tym wezwania do przemocy, wzbudziły u prezesa Fundacji WOŚP uzasadnioną obawę ich spełnienia. Owsiak wskazał również na działania medialne, które uznał za manipulacyjne i eskalujące negatywne emocje wobec niego i WOŚP. Fundacja w efekcie wprowadziła zakaz wstępu do siedziby fundacji dla określonych redakcji i telewizji.  

Materiały Fundacji WOŚP – fotograf Marcin Michon

Groźby karalne – kiedy mamy do czynienia z przestępstwem? 

Art.  190. KK [Groźba karalna] 

1. Kto grozi innej osobie popełnieniem przestępstwa na jej szkodę lub na szkodę osoby dla niej najbliższej, jeżeli groźba wzbudza w osobie, do której została skierowana lub której dotyczy, uzasadnioną obawę, że będzie spełniona, podlega karze pozbawienia wolności do lat 3.
2. Ściganie następuje na wniosek pokrzywdzonego.

Zgodnie z art. 190 Kodeksu karnego groźba karalna polega na grożeniu innej osobie popełnieniem przestępstwa na jej szkodę lub szkodę osoby najbliższej, jeśli wzbudza w niej uzasadnioną obawę, że zostanie spełniona. Kluczowe są tutaj: 

1. Obiektywne przesłanki – czy przeciętna osoba w podobnych okolicznościach uznałaby groźbę za realną. 
2. Subiektywne odczucia pokrzywdzonego – jak groźba wpływa na konkretną osobę. 

W przypadku Jerzego Owsiaka i pracowników WOŚP groźby były kierowane zarówno telefonicznie, jak i drogą mailową. Chociaż nagrania rozmów nie zachowały się, wiadomości e-mail stanowią istotny dowód w sprawie, który może zostać wykorzystany w postępowaniu. 

Nawoływanie do nienawiści – konsekwencje prawne 

Art.  255. KK [Publiczne nawoływanie do popełnienia występku lub przestępstwa skarbowego] 

1. Kto publicznie nawołuje do popełnienia występku lub przestępstwa skarbowego, podlega grzywnie, karze ograniczenia wolności albo pozbawienia wolności do lat 2.
2. Kto publicznie nawołuje do popełnienia zbrodni, podlega karze pozbawienia wolności do lat 3.
3. Kto publicznie pochwala popełnienie przestępstwa, podlega grzywnie do 180 stawek dziennych, karze ograniczenia wolności albo pozbawienia wolności do roku.

Działania polegające na publicznym nawoływaniu do nienawiści zgodnie z art. 255 Kodeksu karnego mogą prowadzić do odpowiedzialności karnej. W przypadku WOŚP, prezes Fundacji wskazał na działania medialne prowadzone przez określone stacje telewizyjne i redakcje. Według niego mogą one nosić znamiona manipulacji i eskalowania negatywnych emocji wobec Fundacji i jej działalności, co w wyniku silnych emocji społecznych, które są dodatkowo eskalowane i podsycane, może skończyć się bardzo poważnie (wskazać tu należy w szczególności przypadek prezydenta Gdańska Pana Pawła Adamowicza). 

Materiały Fundacji WOŚP – fotograf Paweł Krup

Zniesławienie i zniewaga – ochrona wizerunku i godności 

Idąc dalej działania medialne, które naruszają wizerunek i dobre imię Fundacji mogą potencjalnie stanowić również formę zniesławienia (art. 212 KK) lub zniewagi (art. 216 KK). 

Zniesławienie dotyczy sytuacji, gdy osoba lub instytucja zostaje pomówiona o działania, które mogą poniżyć ją w opinii publicznej. 

Art.  212.  KK [Zniesławienie] 

1. Kto pomawia inną osobę, grupę osób, instytucję, osobę prawną lub jednostkę organizacyjną niemającą osobowości prawnej o takie postępowanie lub właściwości, które mogą poniżyć ją w opinii publicznej lub narazić na utratę zaufania potrzebnego dla danego stanowiska, zawodu lub rodzaju działalności, podlega grzywnie albo karze ograniczenia wolności.
2. Jeżeli sprawca dopuszcza się czynu określonego w § 1 za pomocą środków masowego komunikowania, podlega grzywnie, karze ograniczenia wolności albo pozbawienia wolności do roku.
3. W razie skazania za przestępstwo określone w § 1 lub 2 sąd może orzec nawiązkę na rzecz pokrzywdzonego, Polskiego Czerwonego Krzyża albo na inny cel społeczny wskazany przez pokrzywdzonego.
4. Ściganie przestępstwa określonego w § 1 lub 2 odbywa się z oskarżenia prywatnego.

Zniewaga obejmuje wypowiedzi lub gesty godzące w godność osoby, również w obecności innych. 

Art.  216. KK  [Zniewaga]

1. Kto znieważa inną osobę w jej obecności albo choćby pod jej nieobecność, lecz publicznie lub w zamiarze, aby zniewaga do osoby tej dotarła, podlega grzywnie albo karze ograniczenia wolności. 
2. Kto znieważa inną osobę za pomocą środków masowego komunikowania, podlega grzywnie, karze ograniczenia wolności albo pozbawienia wolności do roku. 
3. Jeżeli zniewagę wywołało wyzywające zachowanie się pokrzywdzonego albo jeżeli pokrzywdzony odpowiedział naruszeniem nietykalności cielesnej lub zniewagą wzajemną, sąd może odstąpić od wymierzenia kary.
4. W razie skazania za przestępstwo określone w § 2 sąd może orzec nawiązkę na rzecz pokrzywdzonego, Polskiego Czerwonego Krzyża albo na inny cel społeczny wskazany przez pokrzywdzonego.
5. Ściganie odbywa się z oskarżenia prywatnego.

Oba przestępstwa są ścigane z oskarżenia prywatnego, co oznacza konieczność wniesienia aktu oskarżenia przez pokrzywdzonego. Pomoc adwokata, bądź radcy prawnego jest w takich sytuacjach nieoceniona. 

Naruszenie dóbr osobistych – działania cywilne 

W sytuacjach takich jak ta, pokrzywdzony może również skorzystać z ochrony cywilnoprawnej na podstawie przepisów o ochronie dóbr osobistych. Obejmuje to możliwość żądania: 

• Zadośćuczynienia finansowego. 
• Publicznych przeprosin. 
• Zaprzestania działań naruszających dobra osobiste i usunięcia jego skutków. 

Jak działać w przypadku gróźb lub pomówień? 

1. Zgłoś podejrzenie popełnienia przestępstwa odpowiednim służbom – zawiadom policję lub prokuraturę o groźbach lub wypowiedziach mogących mieć charakter znieważający lub zniesławiający. W przypadku groźby karalnej należy również złożyć wniosek o ściganie. Wniosek można złożyć ustnie do protokołu, a także na piśmie. 
2. Zabezpiecz dowody – e-maile, nagrania rozmów, czy inne formy dokumentacji są kluczowe dla potwierdzenia zarzutów (w obawie przed usunięciem dowodów warto przygotować zrzuty ekranu lub zabezpieczyć dane na stronie internetowej lub w social mediach protokołem notarialnym). 
3. Korzystaj z pomocy prawnej – adwokat, bądź radca prawny pomoże w sporządzeniu zawiadomienia, a także wesprze w toku postępowania karnego lub cywilnego. Warto pamiętać, że zarówno adwokaci lub radcowie prawni świadczą, m.in. w tych przypadkach wsparcie również nieodpłatnie (z urzędu). 

Materiały Fundacji WOŚP – fotograf Łukasz Widziszowski

WOŚP – działalność społeczna w cieniu gróźb 

Fundacja WOŚP od 1993 roku wspiera polską służbę zdrowia, zbierając na jej cele dotychczas blisko 2,3 miliarda złotych. Pomimo nieocenionego wkładu w system opieki zdrowotnej, jej działalność bywa celem ataków, co pokazuje jak ważne są skuteczne mechanizmy ochrony prawnej, ale również – nakierowanie na rzetelną ocenę informacji. 

W związku z tym za każdym razem warto zwrócić szczególną uwagę na tzw. fake newsy pojawiające się mediach lub telewizji, które często już na pierwszy rzut oka odróżniają się od innych informacji (są agresywne, odwołują się do nieistniejących osób lub zdarzeń). Wśród fake newsów występuje wiele: krzykliwych nagłówków, tendencyjnych manipulacji pojawiających się w wypowiedziach różnych osób, czy zmanipulowanych obrazów lub video. W tym celu (w szczególności, jeżeli fake newsy dotyczą NGO / organizacji pozarządowych) warto skorzystać z serwisu Demagog.  

Stowarzyszenie Demagog to pierwsza polska organizacja factcheckingowa. Od 2014 roku weryfikuje wypowiedzi polityków, walczy z fake newsami i dezinformacją. Ponadto to również zespół analityków i edukatorów, dla których fakty mają znaczenie. Misją organizacji jest walka z fałszywymi informacjami i dezinformacją oraz dostarczanie obywatelom rzetelnych, bezstronnych i sprawdzonych informacji. 

Do analiz dotyczących fake newsów można skorzystać również ze sztucznej inteligencji.

Jak sztuczna inteligencja usprawnia analizę danych finansowych WOŚP i zwiększa przejrzystość działań charytatywnych 

1. Automatyzacja pozyskiwania danych: OCR jako kluczowe narzędzie w analizie raportów finansowych WOŚP

• Precyzyjne Pobieranie Danych ze Źródeł Oficjalnych: Pierwszym krokiem w procesie analizy jest pozyskanie danych. W przypadku WOŚP, głównym źródłem informacji są szczegółowe raporty finansowe, publikowane corocznie w formie obrazów na oficjalnej stronie internetowej fundacji. Moduły AI odpowiedzialne za pobieranie danych automatycznie pozyskują te obrazy, eliminując potrzebę ręcznego wprowadzania danych. Obrazy, zawierające rozliczenia, dostępne są tutaj: https://www.wosp.org.pl/fundacja/wazne/rozliczenia 
• Optyczne Rozpoznawanie Znaków (OCR) w Służbie Dobra: Technologia Optycznego Rozpoznawania Znaków (OCR) odgrywa kluczową rolę. Algorytmy OCR dokładnie analizują obrazy raportów, przekształcając zawarte w nich informacje tekstowe i liczbowe (daty, kwoty, opisy) na format cyfrowy, umożliwiający dalsze przetwarzanie i analizę. Jest to kluczowy element w automatyzacji analizy raportów finansowych. 
• Inteligentna Strukturyzacja Danych Finansowych: Pozyskane dane są następnie porządkowane i kategoryzowane. Algorytmy AI automatycznie klasyfikują informacje, rozdzielając je na czytelne sekcje, takie jak: wydatki na sprzęt medyczny, koszty realizacji programów medycznych, koszty administracyjne, darowizny rzeczowe i inne. Dzięki temu raporty finansowe WOŚP stają się bardziej czytelne i zrozumiałe, bez potrzeby dysponowania ekspercką wiedzą dla ich analizy. 

2. Obiektywna analiza danych finansowych WOŚP: wnioski wyciągnięte przez AI i ich znaczenie dla darczyńców 

• Wizualizacja Danych dla Lepszego Zrozumienia: Na podstawie przetworzonych danych, AI generuje przejrzyste wizualizacje, w tym wykresy i tabele. Ułatwiają one darczyńcom i wszystkim zainteresowanym szybki przegląd kluczowych informacji, trendów w finansach WOŚP oraz struktury wydatków. 
• Szczegółowa Analiza Struktury Wydatków: Dogłębna analiza danych, wsparta algorytmami AI, pozwala precyzyjnie określić, na jakie cele WOŚP przeznacza pozyskane środki. Dla przykładu, z analizy jasno wynika, że znacząca część budżetu jest konsekwentnie inwestowana w zakup specjalistycznego sprzętu medycznego dla szpitali w całej Polsce, co bezpośrednio przekłada się na poprawę jakości opieki zdrowotnej. 
• Identyfikacja Zmian i Trendów na Przestrzeni Lat: Algorytmy AI umożliwiają śledzenie zmian w strukturze wydatków WOŚP na przestrzeni kolejnych finałów. Przykładowo, analiza może wykazać wzrost wydatków w określonych obszarach, takich jak wsparcie dla konkretnych programów medycznych, lub elastyczne reagowanie na bieżące potrzeby, jak w przypadku zwiększenia wydatków na walkę z COVID-19 w 27. Finale. 
• Ocena Efektywności Kosztowej i Optymalizacja Działań: AI może również wspierać analizę kosztów administracyjnych i operacyjnych WOŚP, identyfikując potencjalne obszary do optymalizacji i zwiększenia efektywności wykorzystania każdej złotówki przekazanej przez darczyńców. 
• Historie Ukryte w Danych: Realny Wpływ na Życie Ludzi: Należy podkreślić, że za każdym wierszem tabeli i każdym słupkiem na wykresie kryją się realne historie ludzkie. Zakupiony przez WOŚP sprzęt medyczny ratuje życie i zdrowie pacjentów w całej Polsce, a wsparcie programów medycznych przekłada się na poprawę jakości życia wielu osób. Każda liczba w raporcie finansowym WOŚP to nie tylko suchy fakt, ale przede wszystkim świadectwo realnej pomocy i dobra niesionego potrzebującym. To setki tysięcy uratowanych istnień i uśmiechów na twarzach dzieci oraz ich rodziców. Dane zyskują prawdziwą wartość, gdy uświadomimy sobie, że są one odzwierciedleniem realnego wpływu na życie ludzi, którym WOŚP niesie pomoc. 

3. Dlaczego AI jest tak skutecznym narzędziem w analizie danych organizacji charytatywnych? Korzyści dla WOŚP i darczyńców 

• Efektywność i Automatyzacja: Automatyzacja procesu pozyskiwania i przetwarzania danych, dzięki AI i OCR, znacząco redukuje czas i nakład pracy potrzebny do przygotowania kompleksowych raportów finansowych. Pozwala to pracownikom i wolontariuszom WOŚP skupić się na realizacji celów statutowych. 
• Przejrzystość i Wiarygodność: Zastosowanie obiektywnych i precyzyjnych algorytmów AI do analizy danych WOŚP zwiększa transparentność i wiarygodność prezentowanych informacji. Darczyńcy mogą mieć pewność, że dane są analizowane w sposób rzetelny i bezstronny, co buduje zaufanie do organizacji. 
• Skalowalność: Systemy oparte na AI mogą przetwarzać ogromne ilości danych, niezależnie od skali organizacji i liczby raportów finansowych. To kluczowe dla dynamicznie rozwijających się organizacji, takich jak WOŚP. 
• Wykrywanie Trendów i Wzorców dla Lepszego Planowania: Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego potrafią identyfikować ukryte wzorce i trendy w danych finansowych WOŚP. Dostarczają one cennych informacji, które wspierają strategiczne planowanie i podejmowanie decyzji, pozwalając na jeszcze efektywniejsze niesienie pomocy. 

4. Perspektywy rozwoju i wnioski: WOŚP jako wzór do naśladowania

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w analizie danych finansowych Wielkiej Orkiestry Świątecznej Pomocy stanowi doskonały przykład efektywnego zastosowania nowoczesnych technologii w sektorze charytatywnym. Automatyzacja, obiektywizm analizy i możliwość generowania szczegółowych raportów przyczyniają się do zwiększenia przejrzystości, efektywności i wiarygodności działania organizacji.  

Przykład WOŚP może stanowić inspirację dla innych podmiotów działających w obszarze dobroczynności, wskazując na korzyści płynące z adaptacji innowacyjnych rozwiązań technologicznych. Dalszy rozwój i implementacja AI w tym sektorze mogą przynieść jeszcze większe usprawnienia w zarządzaniu finansami i realizacji celów statutowych organizacji charytatywnych. Warto jednak pamiętać, że technologia jest tylko narzędziem, a prawdziwa wartość płynie z ludzkiego serca i chęci niesienia pomocy. To właśnie empatia i zaangażowanie, połączone z mocą analityczną AI, tworzą siłę zdolną do realnej zmiany świata na lepsze. 

Źródła: 

• Dane i raporty finansowe WOŚP dostępne na oficjalnej stronie internetowej organizacji. 
• Informacje na temat technologii OCR i sztucznej inteligencji w analizie danych. 

Podsumowanie 

Ochrona przed groźbami, zniesławieniem i mową nienawiści wymaga świadomego korzystania z dostępnych narzędzi prawnych, ale i technologicznych. W przypadku incydentów takich jak te, zgłoszone przez Jerzego Owsiaka możliwe są zarówno działania karnoprawne, jak i ochrona dóbr osobistych na drodze cywilnej. Skuteczna reakcja pozwala nie tylko na obronę przed dalszymi atakami, ale także na budowanie świadomości społecznej na temat konsekwencji takich działań. 

Pamiętajmy – jeśli jakaś informacja budzi nasze wątpliwości warto ją sprawdzić i sięgnąć do źródła. Technologia, w zakresie wskazanym powyżej, może nam pomóc nie tylko zweryfikować prawidłowość danych czy informacji, ale również ich należytą interpretację. 

Stany Zjednoczone wprowadziły nowe restrykcje eksportowe na zaawansowane układy scalone i modele sztucznej inteligencji (AI). Oficjalnym celem jest ochrona bezpieczeństwa narodowego. Konsekwencje tych działań mogą jednak odczuć firmy na całym świecie – w tym w branży gier, a nawet w Polsce. W poniższym artykule wyjaśniamy, na czym dokładnie polegają te ograniczenia, kogo dotyczą oraz jakie mogą mieć długofalowe skutki dla rozwoju AI.

Czym są nowe restrykcje?

Główne założenia znajdują się w dokumencie „Framework for Artificial Intelligence Diffusion”, wydanym przez Biuro Przemysłu i Bezpieczeństwa (BIS) Departamentu Handlu USA. Dokument wprowadza ograniczenia w eksporcie zaawansowanych układów scalonych (IC) oraz wag modeli AI do wybranych państw. Restrykcje mają uniemożliwić nieautoryzowane użycie tych technologii w obszarach, które potencjalnie mogłyby zagrażać interesom i bezpieczeństwu Stanów Zjednoczonych.

Dlaczego Stany Zjednoczone wprowadzają ograniczenia?

Kluczowe obawy amerykańskich władz dotyczą wykorzystania zaawansowanych technologii w sposób sprzeczny z interesami USA. Wśród potencjalnych zagrożeń wymienianych przez rządowych ekspertów znalazły się m.in.:

1. Wojskowe i wywiadowcze zastosowania AI przez państwa uznawane za potencjalnych przeciwników.
2. Rozwój broni masowego rażenia, wspierany przez algorytmy AI w procesach projektowania i produkcji.
3. Ryzyko zaawansowanych cyberataków, ułatwianych przez potężne układy scalone i metody uczenia maszynowego.
4. Masowa inwigilacja obywateli z wykorzystaniem technologii rozpoznawania twarzy i analizy danych.

Restrykcje mają zapobiegać dostępowi do tych rozwiązań podmiotom mogącym destabilizować sytuację międzynarodową lub zagrażać bezpieczeństwu USA. Jednocześnie Stany Zjednoczone chcą umożliwić ich stosowanie tym krajom i firmom, które przestrzegają zasad bezpieczeństwa i wykorzystują układy AI w sposób odpowiedzialny.

Jakie procesory obejmują restrykcje?

Ograniczenia dotyczą przede wszystkim wysokowydajnych układów obliczeniowych, kluczowych w procesach trenowania i wdrażania zaawansowanych modeli AI. Wśród nich wymienia się:

• GPU (Graphical Processing Units), m.in. Nvidia A100, H100
• TPU (Tensor Processing Units), takie jak Google TPU
• Neural Processors, In-memory Processors, Vision Processors
• Specjalistyczne układy ASIC (Application-Specific Integrated Circuits)
• Programowalne FPLD (Field-Programmable Logic Devices)

To właśnie tego typu układy pozwalają budować i trenować najbardziej złożone sieci neuronowe, wykorzystywane np. w systemach analizy obrazu, rozpoznawania mowy czy przetwarzania języka naturalnego.

Czy gracze mają powody do obaw?

Chociaż restrykcje koncentrują się głównie na procesorach przeznaczonych do centrów danych i profesjonalnych zastosowań AI, niektóre wysokowydajne GPU wykorzystywane w laptopach gamingowych mogą spełniać kryteria opisane w dokumencie BIS. Jednak:

• Producenci tacy jak Nvidia nie ujawniają szczegółowych specyfikacji, co utrudnia ocenę, czy dany model GPU podlega restrykcjom.
• Większość gamingowych kart graficznych ma jednak znacznie niższą moc obliczeniową niż układy używane w centrach danych, więc ryzyko ograniczeń w obszarze gier pozostaje stosunkowo niewielkie.

Dlaczego Polska znalazła się na liście?

Zaskoczenie budzi fakt, że Polska również figuruje na liście krajów objętych limitami. Ustalony przez władze USA roczny limit importu chipów z USA do Polski wynosi 50 tysięcy sztuk, z możliwością zwiększenia go do 100 tysięcy.

• Wiceminister cyfryzacji Dariusz Standerski przyznaje, że w perspektywie krótkoterminowej nie powinno to istotnie zaszkodzić rozwojowi AI w Polsce.
• W dłuższym horyzoncie czasowym limit może jednak spowolnić inwestycje w najnowocześniejsze rozwiązania AI oraz ograniczyć dostęp polskich firm do najnowszych układów scalonych.

Reakcja Nvidii i Komisji Europejskiej

Nowe regulacje spotkały się z krytyką ze strony kluczowych graczy na rynku technologii oraz przedstawicieli Unii Europejskiej:

• Nvidia oficjalnie wyraziła obawę, że restrykcje ograniczą innowacje i globalną konkurencyjność amerykańskiego sektora technologicznego.
• Komisja Europejska opublikowała oświadczenie, w którym podkreśla znaczenie bezpiecznego transatlantyckiego łańcucha dostaw w dziedzinie AI. Komisja uważa, że swobodny zakup chipów AI od firm z USA leży zarówno w interesie gospodarczym, jak i bezpieczeństwie Stanów Zjednoczonych, i liczy na znalezienie konstruktywnego kompromisu z amerykańską administracją.

Potencjalne konsekwencje nowych przepisów

Wprowadzenie restrykcji eksportowych tworzy niepewność na rynku zaawansowanych technologii. Oto kilka scenariuszy, które mogą się zrealizować:

1. Dalsze zaostrzenie restrykcji – USA mogą rozszerzyć listę objętych ograniczeniami rozwiązań lub krajów.
2. Łagodzenie przepisów – pod wpływem presji międzynarodowej i lobby przemysłowego Stany Zjednoczone mogą przyznać licencje na eksport niektórych układów.
3. Wzrost cen i opóźnienia w dostawach – ograniczona dostępność układów scalonych może wpłynąć na wyższe koszty dla producentów i konsumentów, a także powodować przestoje w produkcji.
4. Rozwój alternatywnych technologii – kraje objęte restrykcjami mogą zdecydować się na budowanie własnego ekosystemu rozwiązań AI i uniezależnienie się od dostaw z USA.
5. Współpraca międzynarodowa – państwa dotknięte restrykcjami mogą zacieśnić relacje w obszarze badawczo-rozwojowym, tworząc nowe inicjatywy i projekty w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Wpływ na rozwój AI i innowacje

Brak dostępu do najnowocześniejszych chipów i modeli AI może skutecznie utrudnić prowadzenie badań, zwłaszcza w państwach oraz firmach, które liczyły na amerykańskie procesory:

• Wolniejszy postęp naukowy – trudności w zdobywaniu niezbędnego sprzętu opóźnią prace badawcze w dziedzinach takich jak medycyna czy farmacja.
• Fragmentacja rynku AI – restrykcje mogą doprowadzić do tworzenia bloków technologicznych, utrudniających globalną współpracę i wymianę wiedzy.
• Hamowanie innowacji – ograniczenia w dostępie do kluczowych komponentów wydłużą ścieżkę do wprowadzania nowych produktów i usług.
• Wzrost napięć międzynarodowych – restrykcje mogą zaogniać relacje między światowymi mocarstwami, zwłaszcza gdy w grę wchodzą strategiczne technologie.

Podsumowanie i perspektywy

Nowe amerykańskie restrykcje eksportowe na zaawansowane układy scalone i modele AI stanowią ważny sygnał dla całego świata. Z jednej strony mają zapobiec niebezpiecznemu wykorzystaniu AI, z drugiej – już teraz wywołują zaniepokojenie na rynkach i mogą spowolnić globalny rozwój sztucznej inteligencji.

Polska, mimo dotychczasowej marginalnej roli na rynku zaawansowanych procesorów AI, nie jest wyłączona z działań USA. Limity importu chipów mogą w przyszłości ograniczyć tempo wdrażania nowych technologii w naszym kraju. W dłuższej perspektywie wiele zależy od tego, czy Stany Zjednoczone złagodzą lub zaostrzą obowiązujące regulacje, a także jak poszczególne państwa zareagują na te wyzwania – czy zdecydują się na wzmocnienie współpracy międzynarodowej, czy też na budowanie autonomicznych ekosystemów AI.

Ostatecznie, zmiany wprowadzane przez USA wymagają balansu pomiędzy ochroną bezpieczeństwa narodowego a utrzymaniem ciągłości i swobody w rozwoju nowoczesnych rozwiązań. Śledzenie rozwoju sytuacji jest kluczowe, zwłaszcza że branża AI z roku na rok rośnie w siłę i stanowi fundament wielu dziedzin gospodarki oraz nauki.

Eksplozja Tesli Cybertruck przed hotelem Trump International w Las Vegas wstrząsnęła opinią publiczną. Sprawcą tragedii okazał się 37-letni Matthew Livelsberger, żołnierz sił specjalnych, który podczas urlopu w USA wykorzystał sztuczną inteligencję, w tym ChatGPT, do zaplanowania ataku – podały władze. Incydent, który zakończył się śmiercią żołnierza oraz rannych siedmiu osób rodzi poważne pytania o odpowiedzialność za wykorzystanie technologii AI.  

ChatGPT i rola AI w planowaniu ataku  

Według policji metropolitalnej w Las Vegas, Livelsberger używał ChatGPT, aby zdobyć informacje na temat budowy urządzeń wybuchowych oraz organizacji ataku. Władze nie ujawniły szczegółów udzielonych odpowiedzi, ale podkreślono, że sztuczna inteligencja mogła udzielić informacji opartych na powszechnie dostępnych źródłach w Internecie.  

Firma poinformowała, że ChatGPT dostarczył jedynie informacji ogólnodostępnych w Internecie i ostrzegł przed szkodliwymi lub nielegalnymi działaniami. OpenAI współpracuje z organami ścigania w ramach dochodzenia.  

OpenAI, twórca ChatGPT wyraził ubolewanie z powodu wykorzystania ich narzędzia w tym incydencie. Firma podkreśliła, że modele AI zostały zaprojektowane tak, aby odmawiały szkodliwych instrukcji, minimalizując potencjalnie niebezpieczne treści. OpenAI powiedział CNN, że firma jest „zasmucona tym incydentem i pragnie, aby narzędzia AI były wykorzystywane w sposób odpowiedzialny”.  

Przebieg tragicznych wydarzeń  

Do eksplozji doszło, gdy Cybertruck został zaparkowany przed wejściem do hotelu. Monitoring ukazuje Livelsbergera, który wyciągał kanister z paliwem, oblewając nim pojazd. W pojeździe znajdowała się bomba lub improwizowane urządzenie wybuchowe, które zostało zdetonowane. Chwilę wcześniej Livelsberger zastrzelił się w samochodzie, co potwierdziła sekcja zwłok, a jego tożsamość zidentyfikowano na podstawie DNA i tatuaży.  

Władze odkryły również sześciostronicowy manifest w telefonie żołnierza, który rzuca światło na motywy jego działań. Agent FBI Spencer Evans opisał incydent jako „tragiczny przypadek samobójstwa odznaczonego weterana, który zmagał się z PTSD i innymi problemami”.  

Spekulacje o powiązanych incydentach  

Eksplozja w Las Vegas nie była jedynym takim zdarzeniem. W Nowym Orleanie doszło do podobnego incydentu z udziałem innego pojazdu, również wynajętego za pomocą aplikacji Turo. Chociaż władze badają ewentualne powiązania między tymi zdarzeniami, na razie brak jednoznacznych dowodów na ich związek.  

AI i wyzwania etyczne  

Wydarzenia te stawiają na nowo pytania o odpowiedzialność twórców technologii AI oraz konieczność regulacji w tym obszarze. Jak podkreślił szeryf Kevin McMahill, „sztuczna inteligencja zmienia reguły gry”, co widać na przykładzie tego tragicznego incydentu. Wraz z rozwojem AI coraz ważniejsze staje się wprowadzenie odpowiednich zabezpieczeń, które zapobiegną wykorzystaniu technologii do celów przestępczych.  

Jak to się ma to Chatu GPT?  

Firma OpenAI w styczniu 2024 zmieniła regulamin korzystania ze swoich dużych modeli językowych GPT, w tym – słynnego chatbota ChatGPT. Od tamtej chwili może on być wykorzystywany do celów wojskowych i wojennych.   

Zmianę w regulaminie korzystania z dużych modeli językowych OpenAI jako pierwszy wychwycił serwis Intercept. Jak podaje, do dnia 10 stycznia regulamin OpenAI zakazywał wykorzystania swoich modeli językowych do „aktywności, które obciążone są dużym ryzykiem wyrządzenia fizycznej szkody, w tym rozwoju broni oraz zastosowań wojskowych i wojennych”.  

Co ciekawe zmiana tego stanowiska nastąpiła wraz z rozpoczęciem współpracy OpenAI z Departamentem Obrony USA. Jak podał CNBC, wiceprezes OpenAI ds. spraw globalnych Anna Makanju i dyrektor generaln Sam Altman powiedzieli w wywiadzie dla Bloomberg House na Światowym Forum Ekonomicznym, że współpraca z amerykańskim resortem ma dotyczyć między innymi prac nad narzędziami sztucznej inteligencji wykorzystywanymi w zakresie cyberbezpieczeństwa typu open source.  

Jak ChatGPT wspiera siły zbrojne 

Ponadto w grudniu 2024 r. Open AI ChatGPT podpisało umowę o współpracy z firmą Anduril, specjalizującą się w bezzałogowych systemach i robotyce dla sił zbrojnych USA. Partnerstwo to ma na celu stworzenie zaawansowanego systemu AI przeznaczonego dla Sił Zbrojnych Stanów Zjednoczonych.  

W ramach współpracy OpenAI opracuje oprogramowanie do systemów przeznaczonych do zwalczania dronów bojowych, natomiast Anduril udostępni swoją bazę danych oraz doświadczenie w budowie dronów i systemów wojskowych. Planowany system AI ma być zdolny do rozpoznawania, identyfikowania i oceniania zagrożeń w powietrzu oraz natychmiastowego reagowania na nie – bez konieczności ingerencji człowieka.  

Prawo a wykorzystywanie AI i ChatGPT do celów wojskowych  

Polska i Unia Europejska  

Polska, jako pastwo członkowskie Unii Europejskiej jest zobowiązana do przestrzegania unijnych przepisów, takich jak Akt o Sztucznej Inteligencji (AI Act). AI Act kładzie nacisk na zakaz wykorzystania systemów AI do celów naruszających prawa człowieka, co może ograniczać niektóre zastosowania militarne. Ponadto “podmiot wykorzystujący system AI do celów inne niż cele wojskowe, obronne lub cele bezpieczeństwa narodowego powinien zapewnić zgodność systemu AI (…) AI Act, chyba że system ten jest już z nim zgodny. Listę zakazanych praktyk można znaleźć w rozdziale II AI Act.  

Regulacje w AI Act 

Wczytując się w treść AI Act można znaleźć zapis:  

(24) “Jeżeli i w zakresie, w jakim systemy AI wprowadza się do obrotu, oddaje do użytku lub wykorzystuje się je ze zmianami lub bez zmian – do celów wojskowych, obronnych lub celów bezpieczeństwa narodowego, systemy te należy wyłączyć z zakresu stosowania niniejszego rozporządzenia niezależnie od tego, jaki podmiot wykonuje te działania – nie ma znaczenia na przykład, czy jest on podmiotem publicznym czy prywatnym”.   

Twórcy aktu w sprawie sztucznej inteligencji tak usprawiedliwiają ten fakt:  

“W przypadku celów wojskowych i obronnych, takie wyłączenie jest uzasadnione zarówno art. 4 ust. 2 TUE, jak i specyfiką polityki obronnej państw członkowskich i wspólnej polityki obronnej Unii objętej tytułem V rozdział 2 TUE, które podlegają prawu międzynarodowemu publicznemu stanowiącemu zatem bardziej odpowiednie ramy prawne dla regulacji systemów AI w kontekście stosowania śmiercionośnej siły i innych systemów AI w kontekście działań wojskowych i obronnych” (…).   

Ponadto zgodnie z art. 2 ust. 3 AI Act   

(…) 3.   

“Niniejszego rozporządzenia nie stosuje się do systemów AI, jeżeli – i w zakresie, w jakim – wprowadzono je do obrotu, oddano do użytku lub są one wykorzystywane, ze zmianami lub bez zmian, wyłącznie do celów wojskowych, obronnych lub do celów bezpieczeństwa narodowego, niezależnie od rodzaju podmiotu prowadzącego te działania”.  

Prawne podstawy wykorzystania AI w działaniach militarnych w Unii Europejskiej 

Nawiązując więc do podstawy prawnej militarnego wykorzystywania sztucznej inteligencji w Unii Europejskiej należy wskazać wspomniany:  

Art. 4. ust. 2 TUE  

“Unia szanuje równość Państw Członkowskich wobec Traktatów, jak również ich tożsamość narodową, nierozerwalnie związaną z ich podstawowymi strukturami politycznymi i konstytucyjnymi, w tym w odniesieniu do samorządu regionalnego i lokalnego. Szanuje podstawowe funkcje państwa, zwłaszcza funkcje mające na celu zapewnienie jego integralności terytorialnej, utrzymanie porządku publicznego oraz ochronę bezpieczeństwa narodowego. W szczególności bezpieczeństwo narodowe pozostaje w zakresie wyłącznej odpowiedzialności każdego Państwa Członkowskiego”.  

W związku z tym zgodnie z prawem Unii Europejskiej (AI Act) jest możliwe wykorzystywanie systemów sztucznej inteligencji, ale w tym kontekście “do celów wojskowych, obronnych lub celów bezpieczeństwa narodowego”. A także “W przypadku celów bezpieczeństwa narodowego (…) jest uzasadnione zarówno faktem, że za bezpieczeństwo narodowe wyłączną odpowiedzialność ponoszą państwa członkowskie zgodnie z art. 4 ust. 2 TUE, jak i faktem, że działania w zakresie bezpieczeństwa narodowego mają szczególny charakter, wiążą się ze szczególnymi potrzebami operacyjnymi i że stosuje się do nich szczególne przepisy krajowe”.  

Także w Polsce tworzy się pierwsze strategie związane z wykorzystywaniem sztucznej inteligencji w obronności. Jak zostało określone w “Resortowej strategii sztucznej inteligencji do roku 2039” Ministerstwa Obrony Narodowej z sierpnia 2024 r.  

“Do roku 2039 wykorzystanie nowoczesnych technologii, w tym sztucznej inteligencji, będzie warunkiem posiadania zdolności do efektywnej realizacji odstraszania i obrony przez Siły Zbrojne RP. Systemy sztucznej inteligencji będą odgrywać znaczącą rolę w działaniach militarnych, co zrewolucjonizuje sposób zarządzania i prowadzenia operacji wojskowych w przyszłym zdigitalizowanym środowisku walki. Jej wszechstronne zastosowania będą wpływać nie tylko na zwiększenie tempa operacyjnego i efektywności wykorzystania zaangażowanych sił, ale także kreować nowe wyzwania etyczne i prawne”.  

Wykorzystanie AI w działaniach militarnych w Polsce obejmie:  

• Autonomiczne systemy bojowe: Prowadzenie operacji bez bezpośredniego zaangażowania człowieka, przeprowadzanie misji rozpoznawczych, ofensywnych i defensywnych z większą precyzją, minimalizując ryzyko dla personelu. 
• Analizę danych wywiadowczych: Przetwarzanie dużych ilości informacji, identyfikacja wzorców, ocena działań przeciwnika, usprawnienie planowania i realizacji operacji. 
•  Optymalizację logistyki: Zarządzanie zasobami, redukcja czasu napraw, planowanie tras i przewidywanie potrzeb zaopatrzeniowych dla lepszego wsparcia jednostek. 
• Systemy obrony cyberprzestrzeni: Szybka identyfikacja i neutralizacja cyberzagrożeń, ochrona infrastruktury i danych wojskowych. 
• Symulacje i szkolenia: Realistyczne środowiska treningowe oraz spersonalizowane ścieżki rozwoju, wspierające szkolenie żołnierzy i testowanie strategii. 
• Wsparcie decyzyjne: Analiza scenariuszy i rekomendacje zwiększające szybkość i trafność decyzji dowódców.
• E-learning i zarządzanie talentami: Projektowanie indywidualnych ścieżek szkoleniowych, dostosowywanie materiałów i identyfikacja talentów. 

Korzystania z AI w celach militarnych w Stanach Zjednoczonych Ameryki 

USA z kolei są liderem w rozwijaniu systemów AI do celów militarnych. Wiele agencji, w tym DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) pracuje nad autonomicznymi systemami wojskowymi.  

Stany Zjednoczone nie mają jednak jednolitych aktów prawnych regulującej wykorzystanie AI w sektorze obronnym. Jednakże przepisy, takie jak National Defense Authorization Act, zawierają zapisy dotyczące finansowania i rozwoju autonomicznych systemów wojskowych. Oficjalne podsumowanie można znaleźć tutaj.  

Zasady DoD (Department of Defense) – w ostatnich latach Pentagon przyjął zasady etyczne dla AI w wojsku, kładąc nacisk na odpowiedzialność, przejrzystość i niezawodność. Systemy muszą być używane zgodnie z międzynarodowym prawem humanitarnym. Ponadto stworzono też dokument zawierający informacje dot. strategii wdrażania danych, analityki i sztucznej inteligencji. Strategia ta została stworzona przez Departament Obrony Stanów Zjednoczonych w celu ustanowienia strategii integracji danych, analityki oraz sztucznej inteligencji (AI) w działaniach militarnych i operacyjnych.   

Podsumowanie  

Eksplozja Cybertrucka w Las Vegas to tragiczne przypomnienie o potencjalnych zagrożeniach związanych z wykorzystaniem AI. Choć technologia ta ma ogromny potencjał do usprawnienia wielu dziedzin życia, jej nadużycia mogą prowadzić do dramatycznych skutków. Kluczowe będzie zapewnienie, że sztuczna inteligencja będzie rozwijana i wykorzystywana w sposób odpowiedzialny, z poszanowaniem bezpieczeństwa i etyki.  

Eksplozja Cybertrucka, AI w mediach, Matthew Livelsberger, sztuczna inteligencja a przestępczość, ChatGPT w ataku, Tesla Cybertruck Las Vegas, etyka AI, PTSD u weteranów.