Hype na AI a zawłaszczenie unijnych regulacji sztucznej inteligencji
Narracja o "wyścigu AI" i bezwzględnej konieczności wspierania innowacji negatywnie wpływa na politykę regulacyjną UE. Do tego największe firmy technologiczne coraz silniej wpływają na wiedzę, na której opierają się decyzje regulacyjne, prowadząc do epistemicznego zawłaszczenia procesu stanowienia prawa. Hype na AI i funkcjonowanie systemu prawa wydają się ze sobą sprzeczne, ostatecznie jednak hype wymusza przyspieszenie procesów tworzenia przepisów i skłania decydentów do podejmowania pochopnych decyzji.
Kris Shrishak, Abeba Birhane
Być może pisanie o hypie stwarza interesujący paradoks: każdy wpis o AI, obojętnie czy krytyczny, czy nie, wydaje się dodatkowo podkręcać hype. Ta pozorna sprzeczność uzasadnia jednak potrzebę teoretycznego i krytycznego podejścia, przyjętego w Hype Studies.
Na pierwszy rzut oka, hype i prawo również wydają się być sprzeczne ze sobą, ponieważ ustalanie norm w konstytucyjnie demokratycznych państwach przebiega według utrwalonych i sformalizowanych procedur. Wypracowywanie konsensusu w demokracjach jest często czasochłonne; w kontekście regulacji cyfrowych często tłumaczy się tym tzw. “zapóźnienie legislacyjne”, sytuację, kiedy prawo nie nadąża za rozwojem technicznym. Tymczasem hype działa poprzez przyspieszanie procesów, skłaniając interesariuszy do podejmowania pochopnych decyzji. Wywołuje wrażenie pilnej konieczności, a to pociąga za sobą presję na natychmiastowe działanie, co stoi w sprzeczności z myśleniem prawniczym, opierającym się na proceduralnym i strukturalnym rozumowaniu.
Nawet jeśli ta obserwacja jest tylko częściowo trafna, wygląda na to, że samo prawo poddaje się hype’owi na AI. Z jednej strony staje się to oczywiste wobec gorących dyskusji na wydziałach prawa na temat roli prawników w erze wszechobecnych zastosowań AI, wobec rzekomej “rewolucji AI” na rynku usług prawnych oraz wobec presji w obszarze regulacji cyfrowych, gdzie wywierana jest silna presja na ograniczanie regulacji AI z obawy przed blokowaniem innowacji.
Niniejszy esej analizuje to zjawisko na przykładzie europejskich wysiłków związanych z (de)regulacją AI. Obecna propozycja Komisji Europejskiej dotycząca pakietu “Omnibus”, mającego na celu “uproszczenie” unijnych regulacji cyfrowych, doskonale pokazuje, że hype na AI dotarł już do samego centrum europejskiego prawodawstwa. Dzięki znacznemu wpływowi na tworzenie wiedzy regulacyjnej, Big Tech dąży do epistemicznego przejęcia unijnego procesu regulacyjnego, pokazując, co pokazuje, w jaki sposób hype może podważać publiczne procedury uchwalania prawa.
Narracje o innowacjach a regulacje prawne
Obecne dyskusje polityczne i propozycje regulacyjne dotyczące AI odzwierciedlają sukces tego, co nazywam “narracją o innowacjach” wokół sztucznej inteligencji: AI, mówiąc najprościej, oznacza innowację; ważne jest, żeby nie ograniczać innowacji, a regulacje ją hamują. Taka narracja jest napędzana przez wprowadzające w błąd pojęcie “wyścigu AI” między USA, Chinami i UE, a także przez epistemiczne zawłaszczenie AI. Metafora wyścigu wprowadza w błąd, zakładając istnienie wyraźnej linii mety, którą jeden zawodnik czy podmiot może przekroczyć jako pierwszy, wyznaczanej wyłącznie przez wskaźniki ilościowe, takie jak szybkość przetwarzania danych. Kluczowe kwestie socjotechniczne, jak np. zrównoważony rozwój, zgodność z prawem czy z wartościami społecznymi, są marginalizowane, ponieważ nie dają się łatwo przełożyć na mierzalne dane, decydujące o miejscu na mecie.
Obecne tendencje deregulacyjne na poziomie UE nie są napędzane wyłącznie hype’em na AI - są również konsekwencją napięć geopolitycznych, przetasowań na szczytach władzy czy trendów gospodarczych. Niemniej wpływ hype’u jest wyraźnie widoczny w procedurach, projektach merytorycznych oraz ogólnym systemowym podejściu do obecnych regulacji bezpośrednio dotyczących AI.
Po pierwsze, lobbing Big Techu w Europie wydaje się wchodzić na bezprecedensowy poziom. Fenomen ten obejmuje więcej niż tylko tradycyjną komunikację z decydentami politycznymi czy strategiczne promowanie określonych stanowisk; lobbing rozciąga się również poprzez wpływanie na wiedzę istotną z punktu widzenia regulacji, zwłaszcza za pomocą produkcji ekspertyz naukowych, ponieważ w tych sprawach regulacyjnych, postrzeganych przecież jako wysoce “techniczne”, ekspertyza naukowa jest wysoce pożądana.
Po drugie, liczba publikacji i opracowań naukowych, wychodzących z działów badawczych globalnych firm technologicznych i obejmujących zarówno informatykę, jak etykę czy inne normatywne aspekty technologii cyfrowych, stała się przytłaczająca. Taka specjalistyczna ekspertyza ma jeszcze większe znaczenie w debatach regulacyjnych, kiedy to tylko kilka firm dysponuje zasobami pozwalającymi rozwijać produkty poddawane regulacjom - jak to ma miejsce w przypadku dużych modeli językowych, leżących u podstaw aplikacji generatywnej sztucznej inteligencji. Podmioty przemysłowe cieszą się w takich sytuacjach znaczną przewagą wiedzy.
W konsekwencji firmy Big Tech, paradoksalnie jednocześnie zarówno ostrzegające przed destrukcyjnym potencjałem AI jak i napędzające rozwój tej technologii, wywierają poprzez publikacje naukowe znaczący wpływ na wytwarzanie się wiedzy regulacyjnej. Ta dominacja ekonomiczna przejawia się w szczególnym rodzaju zawłaszczenia regulacyjnego, które nazywam “epistemicznym zawłaszczeniem”. To epistemiczne zawłaszczenie jest dla innych podmiotów trudne do przezwyciężenia: badaniom uniwersyteckim trudno jest konkurować z laboratoriami Big Techów, a mniejszych firm po prostu nie stać na utrzymywanie takich działów badawczych.
W rezultacie hype na AI nie tylko pozwala Big Techowi przejmować kształtowanie polityki w sprawie sztucznej inteligencji poprzez promowanie w kręgach unijnych interesariuszy deregulacyjnej narracji innowacji jako jedynej drogi postępu, ale dodatkowo sprawia, że firmy te coraz częściej stają się jedynymi podmiotami posiadającymi odpowiednią prawną i techniczną wiedzę, niezbędną do skutecznego projektowania przyszłości sztucznej inteligencji.
W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej złożona, rośnie zależność decydentów politycznych od wiedzy wytwarzanej przez Big Tech. Wiele publikacji pochodzących z największych firm sektora technologicznego wydaje się na pierwszy rzut oka krytycznie zajmować społecznymi skutkami rozwijanych przez nie technologii. Jednak, jak pokazuje przypadek Timnit Gebru, która odeszła z Google na skutek sporu wokół autoryzacji artykułu o kluczowym znaczeniu dla dzisiejszej debaty regulacyjnej (On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?, DOI: 10.1145/3442188.3445922 , 2021), badania pochodzące z korporacji są zbyt często podporządkowane dążeniom do zysku, a nie interesowi publicznemu. Mechanizmy te prowadzą do “domknięcia wiedzy”, które sprzyja konserwatywnym i ortodoksyjnym podejściom regulacyjnym lub całkowitej deregulacji.
Zwrot deregulacyjny Komisji Europejskiej: Omnibus
Regulacyjny pakiet Cyfrowy Omnibus z 19 listopada 2025 nosi wyraźne znamiona hype’u na AI, czego przykładem są zmiany w RODO i Akcie o AI. Wśród kluczowych proponowanych poprawek do RODO (Ogólnego Rozporządzenia o Ochronie Danych) znajduje się zapis zezwalający na trenowanie systemów AI z wykorzystaniem szczególnych kategorii danych osobowych. Stanowi to odejście od podstawowej dla RODO zasady neutralności technologicznej poprzez faworyzowanie trenowania sztucznej inteligencji względem innych form przetwarzania danych, bez żadnego wyraźnego uzasadnienia.
Proponowany art. 9 ust. 2 lit. k) oraz ust. 5 RODO wprowadza nowy wyjątek od ogólnego zakazu przetwarzania szczególnych kategorii danych (danych wrażliwych) wynikającego z art. 9 ust. 1, wyraźnie zezwalając na takie przetwarzanie na potrzeby “rozwoju i eksploatacji” systemów AI w rozumieniu aktu o sztucznej inteligencji (AI Act). Stanowi to wyraźne i intencjonalne osłabienie standardów ochrony danych. Poprzez rozszerzenie wyjątków już istniejących w Akcie o Sztucznej Inteligencji, propozycja ta wprowadza niebezpieczny poziom niejednoznaczności. Ustęp 5 wymaga wdrożenia “odpowiednich” środków technicznych i organizacyjnych przy przetwarzaniu danych wrażliwych, jednak nie definiuje, co to oznacza. Przenosi to cały ciężar odpowiedzialności na administratora danych, nie wymagając przy tym przeprowadzenia oceny proporcjonalności. Wywołuje to dwojakie negatywne skutki: MŚP (małe i średnie przedsiębiorstwa) będą miały trudności z udokumentowaniem, co stanowi “odpowiednie” zabezpieczenie, podczas gdy dominujący gracze technologiczni otrzymają w praktyce zielone światło na masowe przetwarzanie danych wrażliwych.
Ponadto, podejście to faworyzuje sztuczną inteligencję kosztem innych technologii, bez przeprowadzenia formalnej oceny ryzyka. Sformułowanie “trenowanie systemu AI” jest zbyt niejednoznaczne, by mogło funkcjonować jako ścisła kategoria regulacyjna, co czyni niemal niemożliwym skuteczne egzekwowanie przepisów. Absurdalność tej “wyjątkowości AI” (ang. AI exceptionalism) jest uderzająca: system AI tworzący dezinformację typu deepfake mógłby teoretycznie skorzystać z tego nowego zezwolenia, podczas gdy deterministyczny algorytm wykorzystywany w ratujących życie badaniach medycznych wciąż podlegałby surowym wymogom dotyczącym zgody pacjenta.
Nawet przepisy dotyczące systemów sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka, stanowiące trzon aktu o sztucznej inteligencji (AI Act), wydają się padać ofiarą hype’u. Wymogi te wprowadzają obowiązki w zakresie przejrzystości, ludzkiego nadzoru, bezpieczeństwa oraz zarządzania danymi. Pod względem strukturalnym akt o AI jest wzorowany na przepisach dotyczących bezpieczeństwa produktów, co pozwala na wykazywanie zgodności poprzez normalizację. Odpowiedzialność za opracowanie tych zharmonizowanych norm spoczywa na prywatnych organizacjach normalizacyjnych, CEN-CENELEC (European Committee for Standardization i European Committee for Electrotechnical Standardization).
Jednakże do wyznaczonego przez Komisję terminu 31 sierpnia 2025 r. organizacje te nie zdołały wypracować niezbędnych norm. Wspomniana wcześniej krytyka, zarzucająca temu procesowi przyznawanie prywatnym podmiotom normalizacyjnym nadmiernego wpływu, okazała się uzasadniona. W rezultacie stosowanie tych przepisów ma zostać odroczone o kolejny rok, aż do końca 2027 r., a dla niektórych systemów nawet do końca 2028 r. Daje to branży AI dodatkowy rok na dostosowanie się do nowych ram prawnych i w tym czasie jest ona zwolniona z obowiązków dostosowania się do wymogów regulacji. Z perspektywy teorii demokracji nie wygląda to dobrze: ramy regulacyjne przyjęte w drodze procedur demokratycznych są opóźniane przez nieefektywność prywatnych organizacji normalizacyjnych. W innych sektorach pewność prawa jest utrzymywana dzięki współdziałaniu organów nadzorczych, środowiska akademickiego i sądownictwa, które stosują i doprecyzowują przepisy prawne; tutaj proces ten został wstrzymany.
Nie wierzcie w hype!
Symptomy hype’u wokół AI nie ograniczają się do regulacji cyfrowych; państwa członkowskie UE coraz częściej postrzegają jako nieuchronne wdrażanie AI w wielu sektorach. Ta zawężona perspektywa utrudnia zajęcie się systemowymi przyczynami problemów [na które miałaby odpowiedzieć AI - MW]. Zamiast tego sztuczna inteligencja przedstawiana jest jako panaceum, czego dowodem jest gigantyczne rozszerzenie uprawnień przyznawanych policji i organom bezpieczeństwa (zob. niedawny wpis Elke Schwarz w tej serii) do wykorzystywania narzędzi AI i analityki danych.
Europa nie powinna dążyć do budowania AI na skalę amerykańskiego Big Techu. Nie leży też to w jej interesie. Pewność prawna, suwerenność cyfrowa oraz konsekwentne poszanowanie praw podstawowych nie są barierami dla postępu, stanowią natomiast prawdziwe fundamenty zrównoważonego rozwoju. Przewaga konkurencyjna Europy tkwi w wykorzystaniu jej unikalnej tożsamości regulacyjnej do wspierania inwestycji w infrastrukturę i MŚP, zwłaszcza w strategicznym obszarze przemysłowej AI.
Długoterminowa akceptacja społeczna [dla AI - MW] zależy od zrównoważonego rozwoju technologicznego umocowanego w prawach podstawowych, od uregulowanego, ale wciąż wolnego porządku gospodarczego oraz od solidnych procesów demokratycznych. Regulacja nie jest przeszkodą, ale koniecznością: całkowity brak nadzoru nie gwarantuje innowacji, a może wręcz hamować wzrost gospodarczy poprzez osłabianie rządów prawa. Decyzje regulacyjne nie powinny być podejmowane pod wpływem hype’u.
Ten artykuł jest częścią serii tekstów na temat Hype Studies, publikowanych w portalu Tech Policy Press w 2026 roku. Więcej artykułów z tej serii przeczytać można tutaj.
Publikacja tłumaczenia artykułu Krisa Shrishaka i Abeby Birhane AI Hype Is Steering EU Policy Off Course z listopada 2025 roku za zgodą wydawcy portalu Tech Policy Press. Tłum. Jacek Mańko.
Autor: redakcja