Sztuczna inteligencja i jej (nie)regulowanie: walka różnych podejść

Taki obrót spraw wzmaga dyskusje o sposobach regulowania systemów AI, a główna linia podziału biegnie między podejściem widocznym w Unii Europejskiej i podejściem amerykańskim. To nie przypadek, że Unia jako pierwsza na świecie ustanowiła kompleksowe ramy regulacyjne dotyczące zastosowań sztucznej inteligencji. W 2024 r. Parlament Europejski i Rada Unii Europejskiej przyjęły rozporządzenie (UE) 2024/1689 z dnia 13 czerwca 2024 r. w sprawie sztucznej inteligencji, znane jako AI Act. Regulacje weszły w życie 1 sierpnia 2024 r., ale ich zastosowanie zostało rozłożone w czasie.

Nie jest też przypadkiem, że Amerykanie nie wypracowali takiego kompleksowego federalnego aktu prawnego. Stosują bowiem rozproszony model regulacyjny, a więc widzimy różne akty prawne, takie jak rozporządzenia wykonawcze prezydenta, wytyczne federalne, standardy techniczne, działania agencji regulacyjnych oraz coraz liczniejsze ustawy stanowe. Wprowadzili wprawdzie federalny akt prawny TAKE IT DOWN Act z 2025 r., ale ma on jednak cząstkowy charakter, ponieważ dotyczy ochrony przed tzw. deepfake’ami intymnych obrazów, które tworzy AI. Była to reakcja na konkretne zdarzenie, czyli spreparowanie i rozpowszechnianie online zdjęć uczennic szkoły średniej.

Wprowadzono tam także – co ciekawe, już w 2020 r. – federalny akt prawny o nazwie ustawa o narodowej inicjatywie na rzecz sztucznej inteligencji (National Artificial Intelligence Initiative Act of 2020), ale to również nie jest odpowiednik unijnego rozporządzenia AI Act. W USA stworzono federalne mechanizmy koordynacji finansowania oraz rozwoju AI, aby utrzymać przywództwo technologiczne USA. Ponadto już za poprzedniego prezydenta Joe Bidena tamtejsza administracja zawarła „dobrowolne” porozumienia z wiodącymi firmami, m.in. OpenAI i Anthropic, dzięki którym organy bezpieczeństwa USA uzyskały dostęp do najbardziej zaawansowanych modeli AI, aby testować je przed ich publicznym udostępnieniem w kontekście bezpieczeństwa narodowego (mają na to 30 dni). Z wielką siłą różnice wyszły podczas Szczytu AI w Paryżu (10–11 lutego 2025 r.). Wiceprezydent USA J.D. Vance ostrzegał, że nadmierne regulowanie AI może „zabić” przełomową branżę w chwili, gdy dopiero startuje. Podkreślił, że AI trzeba traktować przede wszystkim jako szansę gospodarczą, a nie jako zagrożenie wymagające ostrożnościowych regulacji. Powiedział wręcz, że nie przyjechał mówić o AI safety (bezpieczeństwie AI), ale o AI opportunity (możliwościach AI). Rozwój AI w USA „nie jest przypadkiem”, lecz wynika z otwartego otoczenia regulacyjnego, które pozwoliło firmom eksperymentować i inwestować w BiR. Europa — w jego ujęciu — ryzykuje stworzenie systemu, który zdusi innowacje w wyniku nacisku na regulacje ostrożnościowe, czy kontrolę treści.

KONIEC Z PODEJŚCIEM HANDS-OFF?

Można podsumować powyższe w taki sposób, że USA trzymają się swojego tradycyjnego podejścia typu „ręce precz” od biznesu i technologii (ang. hands-off). Widoczne to było zwłaszcza w ciągu pierwszych kilkunastu miesięcy sprawowania urzędu przez Donalda Trumpa, który w kształtowaniu polityki wobec AI polegał najbardziej na radach samego lobby technologicznego. Media rozpisywały się o Davidzie Sacksie, specjalnym doradcy prezydenta ds. AI i kryptoaktywów. Uznawano go za rzecznika interesów sektorowych, ponieważ sam jest inwestorem w powyższym biznesie, a prezydent USA tłumaczył, że producenci systemów AI muszą mieć cieplarniane warunki, ponieważ ich produkty zapewniają USA przewagę konkurencyjną w światowej gospodarce i tak powinno pozostać.

W ostatnich miesiącach jednak coś zaczęło się zmieniać. W kwietniu 2026 r. dziennikarze „The Atlantic Monthly” postawili pytanie, jak daleko pójdzie kontrola prezydenta Trumpa nad branżą AI, ponieważ dostrzegli, że administracja szuka sposobu na objęcie kontrolą firm AI. Ostatecznie, po różnych próbach, 2 czerwca br. prezydent Trump opublikował nowe zarządzenie wykonawcze w sprawie AI (Executive Order 14409). Tygodnik „The Economist” ocenił, że oznacza to faktyczne przejęcie władzy nad AI. Na konkrety nie trzeba było długo czekać. 12 czerwca br. firma Anthropic poinformowała, że resort handlu (Department of Commerce) zakazał jej eksportować modele Mythos 5 i Fable 5, dając jej 90 minut na zablokowanie modelu Fable 5.

A zatem to władze federalne zaczęły w praktyce wpływać na to, komu systemy AI mogą zostać udostępnione. Wielu komentatorów oceniło, że wprawdzie zarządzenie wykonawcze z czerwca br. wciąż zakłada dobrowolne umowy władz z firmami, ale de facto przyznają one sobie prawo wglądu w najpotężniejsze nowe modele przed ich publicznym udostępnieniem. Część komentatorów zinterpretowała treść nowego prawa jako odejście od wcześniejszego podejścia typu hands-off. Co ciekawe, ingerencja władz w biznes technologiczny rośnie i ma to miejsce bez tworzenia regulacji prawnych, które precyzyjnie określałyby skalę i uprawnienia rządu do interwencji. Rząd federalny z jednej strony mówi po prostu o dobrowolnych porozumieniach z firmami, ale z drugiej strony faktycznie uruchamia presję, której te nie mogą się nie poddać.

INNE ŚWIATY: AMERYKAŃSKI I EUROPEJSKI (KONTYNENTALNY)

Dwa powyższe odmienne podejścia do AI i regulacji wynikają w dużej mierze z innego postrzegania ryzyka związanego z nowymi zjawiskami. Europejczycy (zwłaszcza kontynentalni) są tradycyjnie bardziej zachowawczy, żywią więcej obaw o zaistnienie niepożądanych konsekwencji. Uważają, że regulacje mogą zapewnić obywatelom bezpieczeństwo, z kolei w USA powstała tradycja, która zakłada, iż odgórne regulacje są zazwyczaj niepotrzebne, a nawet mogą wyrządzić szkody w postaci ograniczania rozwoju, kreatywności itd. Amerykanie są większymi optymistami wobec tego, co może się zdarzyć. W aktualnej Strategii Bezpieczeństwa Narodowego USA (NSS) posłużono się nawet sformułowaniem duszenia regulacyjnego (ang. regulatory suffocation) w odniesieniu do obecnego podejścia do regulacji w UE. Chętnie sięga się po tzw. samoregulację, w ramach której aktorzy działań publicznych sami oddolnie ustanawiają reguły, które zapewnią dobre funkcjonowanie danego rynku sektorowego. Powyższe można spuentować stwierdzeniem, że jedni mają skłonność do nadregulacji, a drudzy do niedoregulowania.

REGULACJE NIEZGODY

Warto zauważyć, że te odmienne podejścia stają się źródłem kryzysu we wzajemnych relacjach. Amerykańskie władze czasami sugerują, że próby regulacji technologii AI i innych technologii cyfrowych traktują jako akt nieprzyjazny wobec siebie, niemal akt wypowiedzenia wojny… gospodarczej. Duża część twórców AI to firmy amerykańskie. Regulowanie ich wiąże się z obciążaniem ich określonymi kosztami, co ogranicza ich działalność w wybranych obszarach.  

Warto jednak nadmienić, że pojawienie się wspomnianego powyżej modelu Mythos – co jest zupełnie zrozumiałe – zaczyna zmieniać amerykańskie podejście. Magazyn „The Atlantic” 27 kwietnia 2026 r. przytaczał pojawiające się opinie tamtejszych polityków i komentatorów, w których padało nie tylko słowo „regulacja”, ale nawet „nacjonalizacja” w odniesieniu do producentów systemów AI; uzasadnieniem miało być bezpieczeństwo narodowe USA.

EUROPEJSKIE RAMY PRAWNE DLA AI I POKREWNYCH TECHNOLOGII

Spójrzmy poniżej na kluczowe przykłady unijnych regulacji w zakresie AI. Na pewno należy tu zacząć od rozporządzenia Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2024/1689 w sprawie sztucznej inteligencji (AI Act) z 2024 r. Jego przepisy wchodzą w życie stopniowo, w dużej części od 2 sierpnia 2026 r. Główna idea tego aktu prawnego opiera się na pojęciu ryzyka, jakie powstaje w wyniku wdrożenia systemów AI. Podzielono systemy AI na te, które charakteryzuje:

a) niedopuszczalne ryzyko niepożądanych konsekwencji. Takie ryzyka najczęściej związane są z systemami AI, które wykorzystują social scoring, czyli mają dostarczać oceny ludzi na podstawie analizy ich zachowania czy gdy mają analizować cechy osobiste ludzi, rozpoznawać emocje w miejscu pracy albo w szkołach, odczytywać cechy chronione, np. pochodzenie rasowe, poglądy polityczne czy orientację seksualną (tzw. kategoryzacja biometryczna). Według rozporządzenia takich systemów zasadniczo nie można wdrażać.

b) wysokie ryzyko wystąpienia niepożądanych konsekwencji. Dotyczy to zastosowań AI np. w rekrutacji i w miejscach pracy, gdy AI selekcjonuje CV, tworzy rankingi kandydatów albo ocenia ich podczas rozmów. W sferze edukacji chodzi o sytuację, gdy AI ocenia egzaminy lub decyduje o przyjęciu na studia. W wymiarze sprawiedliwości i administracji są to systemy AI wspierające ocenę materiału dowodowego lub wpływające na decyzje sądowe czy administracyjne. Tego typu systemy AI mogą być dopuszczone na rynek, ale pod określonymi warunkami: gdy dostawca posiada stale prowadzony system zarządzania ryzykiem, dokumentuje zdarzenia niepożądane i wykorzystuje dane wysokiej jakości do oceny sytuacji po wdrożeniu AI. Na przykład w przypadku systemu AI przeznaczonego dla lekarzy, aby wspierać ich w diagnozowaniu chorób, dostawca musi sprawdzić, jakie błędy mogą wystąpić, jak często, jakie mogą mieć one skutki dla pacjentów i jak można je ograniczyć. Musi też uwzględnić ryzyka dla grup szczególnie wrażliwych, np. dzieci, osób starszych albo osób z niepełnosprawnościami.

c) ograniczone ryzyko. Dotyczy to np. chatbotów w obsłudze klienta, systemów generujących tekst, obraz lub głos, systemów tworzących tzw. deepfaki oraz systemów AI, które automatycznie modyfikują określone dane. Tu ryzykiem jest możliwość wprowadzenia odbiorcy w błąd co do pochodzenia lub rzetelności treści. W takich przypadkach dostawcy AI muszą informować odbiorców, że mają do czynienia z AI.

d) minimalne ryzyko. Przykładami są filtry antyspamowe w poczcie elektronicznej, systemy AI w grach komputerowych (np. sterowanie zachowaniem przeciwników), systemy rekomendujące muzykę lub filmy w serwisach streamingowych, a także narzędzia AI wspomagające pisanie lub proste funkcje AI w edytorach tekstów.

Unijne rozporządzenie przewiduje mechanizmy oceny ex ante, czyli oceny dokonywanej przed udostępnieniem danego systemu lub modelu AI na rynku UE (rozporządzenie odróżnia system AI rozumiany jako produkt od modelu AI jako technicznej podstawy działania). Dotyczy to przede wszystkim dwóch kategorii: (1) systemów AI wysokiego ryzyka, w przypadku których konieczna jest ocena zgodności z wymogami określonymi w rozporządzeniu, oraz (2) modeli AI ogólnego przeznaczenia z ryzykiem systemowym, w przypadku których konieczna jest ocena modelu, testowanie jego zdolności oraz identyfikowanie i ograniczanie ryzyka wystąpienia niepożądanych skutków w dużej skali. Chodzi tu m.in. o ryzyka dla cyberbezpieczeństwa, zdrowia publicznego, prywatności, praw podstawowych czy praw pracowniczych.

Warto jednak dodać, że UE ugina się nieco pod ciężarem presji USA. Rozporządzenie jeszcze nie weszło w pełni w życie, a już kluczowe instytucje UE uzgadniają, aby je nowelizować (tzw. inicjatywa AI Omnibus). W efekcie dostawcy systemów wysokiego ryzyka będą mieli więcej czasu na spełnienie części wymogów. Zmiany obejmują również uproszczenie rejestracji takich systemów w unijnej bazie danych oraz przesunięcie terminu uruchomienia przez państwa członkowskie tzw. piaskownic regulacyjnych, czyli sposobu testowania systemów AI w kontrolowanych warunkach. Omnibus doprecyzowuje ponadto zasady wykrywania i korygowania zaszytych w systemach AI uprzedzeń np. rasowych oraz przesuwa część obowiązków związanych z oznaczaniem treści generowanych przez AI. Jednocześnie zaostrza niektóre zakazy, w tym zakaz dotyczący systemów służących do tworzenia niekonsensualnych treści intymnych oraz materiałów przedstawiających seksualne wykorzystywanie dzieci.

REGULACJE POKREWNE

Warto wspomnieć, że architektura regulacyjna UE obejmuje również pokrewne technologie cyfrowe, co także może irytować przedstawicieli amerykańskiej szkoły regulacji. Otóż państwa członkowskie UE wdrażają właśnie rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady o usługach cyfrowych (Digital Services Act, DSA). W tym przypadku regulacjami objęto dużych dostawców usług pośrednich, w tym platformy internetowe (np. Facebook) oraz bardzo duże wyszukiwarki internetowe (np. Google).

DSA znacząco zwiększa odpowiedzialność platform za treści generowane przez użytkowników. Dlatego nakłada na nie obowiązki należytej staranności związane z moderacją treści. Platformy muszą m.in. przyjmować zgłoszenia dotyczące nielegalnych treści i reagować na nie, choć rozporządzenie nie określa jednego sztywnego czasu reakcji dla wszystkich przypadków. Muszą analizować ryzyka związane z rozpowszechnianiem nielegalnych treści, dezinformacją, ryzyka naruszania praw podstawowych, zdrowia publicznego, wolności słowa, ochrony małoletnich. Muszą także poddawać się niezależnym audytom zgodności z DSA.

W powyższym zakresie w USA występują jedynie rozproszone regulacje. Wprowadzono federalną ustawę Communications Decency Act, ale ona działa w znacznej mierze odwrotnie niż europejska DSA. Jeden z jej przepisów (Section 230) chroni platformy takie jak Facebook przed odpowiedzialnością za treści tworzone przez użytkowników (tworzących konta). Wynika to z tego, że platforma internetowa traktowana jest tam jako „interaktywna usługa komputerowa” (ang. interactive computer service) i nie jest uznawana – jak wydawca gazety czy autor informacji – za podmiot odpowiedzialny za treść.

REGULACJE NA RZECZ KONKURENCJI NA RYNKACH CYFROWYCH

Warto także wspomnieć o regulacjach zawartych w rozporządzeniu Parlamentu Europejskiego i Rady o rynkach cyfrowych (Digital Markets Act, 2022/1925, DMA). Wyodrębnia ono tzw. strażników dostępu (ang. gatekeepers), czyli dominujące platformy, takie jak Alphabet, Amazon, Apple, Meta czy Microsoft. Regulacje przynoszą możliwość nałożenia na nie określonych ograniczeń, m.in. zakazu wymuszania na klientach/użytkownikach korzystania z ich własnych systemów/usług (np. z wyszukiwarki czy usług chmurowych). Użytkownik ma mieć prawo do odinstalowywania ich aplikacji, zainstalowania innych oraz możliwość przenoszenia danych i dostępu do nich. W przypadku naruszeń platforma ma podlegać wysokim grzywnom: zasadniczo do 10% całkowitego światowego obrotu, a przy powtarzających się naruszeniach – nawet do 20%.

Celem rozporządzenia DMA jest zatem zapewnienie faktycznej konkurencji na rynkach cyfrowych. Mniejsze firmy mają mieć możliwość realnej rywalizacji z największymi platformami, m.in. dzięki temu, że użytkownicy mogą łatwiej instalować, wybierać i zmieniać usługi oferowane przez konkurencyjnych dostawców.

Ciekawym przykładem jest spór regulacyjny między Komisją Europejską a Apple’em. W jego wyniku w państwach UE koncern nie wprowadził początkowo w swoich smartfonach narzędzia znanego jako Siri AI, czyli cyfrowego narzędzia wspomaganego przez AI (ang. AI digital assistant). Powyższe rozporządzenie wymaga, aby koncern umożliwił użytkownikom instalowanie tego typu narzędzi od konkurencyjnych dostawców, a na to Apple nie był jeszcze gotowy technicznie.  

Należy dodać, że w USA były postępowania sądowe za preferowanie własnych usług, przeciwko Mecie czy Google’owi. Ale wyroki nie zasądzają takich kar, jakie są nakładane w UE. Komisja Europejska i sądy UE prowadziły klasyczne sprawy antymonopolowe, m.in. przeciwko Google’owi w sprawach Google Shopping, Android i Adtech. Sąd Unii Europejskiej zasądził 4,125 mld euro kary wobec Google’a.

Ponadto KE stale prowadzi działania nadzorcze wobec bardzo dużych platform internetowych i wyszukiwarek, takich jak X, TikTok, Meta, AliExpress, Shein czy Temu. Osobnym nurtem były sprawy podatkowe i pomocy publicznej, czego przykładem jest sprawa Apple’a w Irlandii.

„GOSPODARKA ZLECENIOWA”

Kolejnym źródłem animozji między USA a UE może być unijna dyrektywa dotycząca wykonywania pracy za pośrednictwem platform cyfrowych (np. Uber), co jest określane jako praca w „gospodarce zleceniowej” (ang. gig economy) (Platform Work Directive, 2024/2831). W państwach członkowskich ma zostać wdrożona do grudnia 2026 r.

Celem powyższej regulacji jest zapewnienie osobom, które wykonują pracę „na platformie”, praw pracowniczych i ochrony socjalnej. Wprowadza ona jako kluczową zasadę domniemania, że relacja między platformą cyfrową a osobą wykonującą pracę za jej pośrednictwem ma charakter stosunku pracy, a nie relacji biznesowej. Platforma może jednak to domniemanie obalić.

Instrumentem zarządzania taką pracą są algorytmy i dyrektywa wymaga, aby podlegały one kontroli człowieka, w tym aby pracownik miał możliwość kwestionowania zautomatyzowanych decyzji. Pracownik ma prawo do informacji o tym, jakie systemy algorytmiczne są używane, do czego służą i jakie decyzje mogą podejmować albo wspierać. Operator platformy nie może zbierać informacji o pracownikach, które nie są przydatne do wykonywania pracy, np. danych o lokalizacji poza czasem wykonywania pracy. 

PROF. DR HAB. ANDRZEJ ZYBAŁA, kierownik Katedry Polityki Publicznej, Kolegium Ekonomiczno-Społeczne SGH