Wnioski

Zakres stosowania

Obowiązki regulacyjne

Kary pieniężne

Projektując nowe regulacje, ustawodawca powinien jasno określić, czy modele niejęzykowe będą podlegać rejestracji czy obowiązkom zapewnienia integralności danych i zarządzania danymi. Z pewnością, z uwagi na to, jakie dane będą przetwarzane przez dany model AI, nie powinny to być regulacje nakładające wysokie administracyjne kary pieniężne, np. za brak rejestracji modelu.

Kwalifikacja prawna

Zakres przedmiotowy i podmiotowy

Podstawowe obowiązki

Modele te , po spełnieniu warunków prawnych, mogą podlegać pod obowiązki wynikające z AI Act. Nie będą podlegały w sytuacjach, kiedy będą to modele używane w celach prywatnych, naukowych, obronnych, testowania przed wprowadzeniem na rynek czy kiedy będą używane przez organy administracji spoza UE albo na licencji open source(art. 2 AI Act).

Niemniej jednak konieczna będzie edukacja personelu używającego modelu oraz przestrzeganie zakazu dot. praktyk zakazanych, m.in. zakaz manipulowania osobami czy wykorzystywania do oceny ryzyka popełnienia czynu (art. 5 AI Act), a także oznaczanie treści wygenerowanych przez ten model (art. 50 AI Act).

W zależności od tego, jakie ryzyko (oceniane przez dostawcę) będzie przynosił model i czy będzie należał do kategoriii określonych w załączniku III do AI Act, będzie modelem wysokiego ryzyka albo modelem ogólnego przeznaczenia.

Czym jest model niejęzykowy?

Dane inne niż język naturalny

Ograniczenia modeli

Może języki zwierząt czy kod genetyczny roślin

Model niejęzykowy opiera się wbrew pozorom nie o język naturalny, a o język sztuczny. Podstawą jego funkcjonowania są dane pochodzące z liczb, obrazów, obserwacji, kod w jakimkolwiek języku oprogramowania.  Modele niejęzykowe opierają się nie o morfemy w znaczeniu lingwistycznym, a o tzw. tokeny - znaki zawierające określone słowo, element kodu lub wzoru czy obraz albo jego element. W ten sposób, podobnie jak zwykłe modele generatywne, przetwarzają i przewidują możliwe dane wejściowe.

Modele te mają własne ograniczenia - dla najlepszej wydajności wymagają przetwarzania uporządkowanych danych surowych. Mogą też sortować dane surowe, żeby nadawały się do przetworzenia.

Inną kwestią jest to, czy model niejęzykowy jest w stanie przetwarzać języki inne niż stworzone lub używane przez ludzi. Pojawiają się już informacje o tym, że takie modele są w stanie rozpoznawać kod genetyczny roślin czy języki zwierząt. Może to doprowadzić do przewidywania i projektowania cyklu życia nowych odmian roślin czy ras zwierząt, a także poznawania nowych cech genetycznych, co może budzić kontrowersje.

Domyślna treść artykułu.

Wiel się mówi o LLM (Large Language Models), które opierając się o język naturalny. Mało natomiast wiadomo o niejęzykowych modelach AI/ML - modelach, które biorą pod uwagę inne czynniki niż język. Zauważmy, że już filozofowie prawa dążyli do opierania się o inne czynniki niż język (Dworkin, Imperium prawa; Hart, Pojęcie prawa) w procesie wykładni, wielu filozofów kwestionowało zaś metody pozajęzykowe (Gadamer, Prawda i metoda). Wiara, że elementy pozajęzykowe przyczynią się do usprawnienia procesu wykładni, przyświeca również nam. Weźmiemy pod uwagę nie tylko język naturalny, ale również język sztuczny

E-mail: laboratorium@legal-lab.pl

laboratoriumprawnicze.legallab@gmail.com

Tel: 511448501

Facebook: Laboratorium Prawnicze Legal Lab

Twitter: AnastazjaDrapa1

Linkedin: Legal Lab Laboratorium Prawnicze