Przykłady praktycznych rozwiązań etycznych – tworzenie kodeksów etycznych AI w firmach

I. Dlaczego firmy powinny tworzyć kodeksy etyczne AI?

Sztuczna inteligencja ma coraz większy wpływ na funkcjonowanie biznesu, od automatyzacji procesów po zaawansowaną analizę danych i personalizację usług. Jednak sama efektywność technologii nie wystarcza – firmy muszą również zadbać o to, by jej działanie było zgodne z wartościami etycznymi i regulacjami prawnymi. Kodeks etyczny AI to narzędzie, które pomaga organizacjom wdrożyć odpowiedzialne standardy korzystania ze sztucznej inteligencji i zabezpieczyć się przed ryzykami związanymi z jej stosowaniem.

Jego wdrożenie pozwala firmom na:

II. Kluczowe zasady etyczne w kodeksach AI

Kodeksy etyczne AI powstają po to, by wyznaczyć jasne zasady odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji w organizacjach. Ich celem jest nie tylko minimalizowanie ryzyka związanego z działaniem algorytmów, ale także zapewnienie, że AI będzie działała w sposób zgodny z wartościami firmy oraz społecznymi oczekiwaniami. W zależności od charakteru działalności, firmy kładą nacisk na różne aspekty etyczne, jednak pewne kluczowe zasady pojawiają się w większości kodeksów:

• priorytet człowieka nad algorytmami – AI powinna wspierać ludzi, a nie ich zastępować w podejmowaniu decyzji o istotnych konsekwencjach społecznych, prawnych czy gospodarczych. W kodeksach etycznych często podkreśla się konieczność nadzoru człowieka nad algorytmami oraz możliwość interwencji w przypadku błędnych lub nieetycznych działań AI;
• bezpieczeństwo i niezawodność technologii – systemy AI muszą działać w sposób przewidywalny, odporny na błędy i zgodny z najwyższymi standardami bezpieczeństwa. Kodeksy etyczne kładą nacisk na testowanie, walidację oraz monitorowanie AI, aby zapobiegać awariom i minimalizować ryzyko niezamierzonych konsekwencji;
• ochrona prywatności i zarządzanie danymi – wiele systemów AI przetwarza ogromne ilości danych, w tym informacje osobowe. Firmy zobowiązują się w swoich kodeksach do stosowania zasad ochrony prywatności, minimalizacji zbieranych danych oraz ich odpowiedniego szyfrowania i przechowywania;
• przejrzystość i możliwość wyjaśnienia decyzji AI – użytkownicy powinni mieć świadomość, kiedy wchodzą w interakcję z AI, oraz możliwość zrozumienia mechanizmów podejmowania decyzji przez algorytmy. Przejrzystość obejmuje m.in. dokumentowanie procesu tworzenia i szkolenia modeli AI oraz informowanie o ich ograniczeniach;
• niedyskryminacja i równe traktowanie – AI powinna działać w sposób sprawiedliwy i nieutrwalający uprzedzeń, które mogą wynikać z wadliwych danych treningowych lub nieprzemyślanych algorytmów. W kodeksach etycznych AI znajdują się zapisy dotyczące testowania modeli pod kątem uprzedzeń oraz stosowania metod eliminujących potencjalną stronniczość;
• dobrostan społeczny i ekologiczny – firmy deklarują, że AI powinna być wykorzystywana w sposób przynoszący korzyści społeczne oraz zgodny z zasadami zrównoważonego rozwoju. Może to obejmować ograniczenie śladu węglowego związanego z przetwarzaniem danych, stosowanie AI do rozwiązywania problemów społecznych czy zwiększanie dostępności technologii dla szerokich grup społecznych;
• odpowiedzialność i mechanizmy nadzoru – AI powinna być wdrażana z jasno określonym podziałem odpowiedzialności, tak aby było wiadomo, kto ponosi konsekwencje ewentualnych błędów systemu. Kodeksy etyczne często przewidują mechanizmy audytu i kontroli, które pozwalają na bieżącą ocenę skutków działania AI oraz podejmowanie działań naprawczych w razie wykrycia nieprawidłowości.

Choć powyższe zasady stanowią fundament kodeksów etycznych AI, ich rzeczywiste zastosowanie w firmach może przybierać różne formy.

III. Przykłady praktycznych rozwiązań etycznych wynikających z kodeksów AI

Zasady etyczne zawarte w kodeksach AI pozostają bezwartościowe, jeśli nie są przekładane na realne działania. Firmy wdrażające sztuczną inteligencję nie mogą ograniczać się jedynie do ogólnych deklaracji – muszą opracować konkretne mechanizmy, które pozwolą im wprowadzać standardy etyczne w codziennej działalności. W praktyce firmy wdrażające AI stosują różne rozwiązania, które pozwalają im realizować założenia etyczne. Najczęściej wykorzystywane mechanizmy wspierające odpowiedzialne korzystanie ze sztucznej inteligencji to:

• mechanizmy nadzoru człowieka nad decyzjami AI – wdrażanie systemów zapewniających, że kluczowe decyzje podejmowane przez AI podlegają kontroli człowieka. Może to obejmować konieczność zatwierdzania przez człowieka decyzji o istotnych konsekwencjach, np. w sektorze finansowym, prawnym czy medycznym;
• standardy bezpieczeństwa i testowania systemów AI – stosowanie procedur testowania i walidacji algorytmów przed ich wdrożeniem, aby upewnić się, że działają zgodnie z założeniami i nie powodują nieprzewidzianych skutków. Obejmuje to m.in. testowanie systemów pod kątem błędów, odporności na ataki oraz możliwości manipulacji danymi wejściowymi;
• transparentność algorytmów i wyjaśnialność decyzji AI – wprowadzanie mechanizmów umożliwiających użytkownikom zrozumienie, na jakiej podstawie algorytm podjął daną decyzję. Może to polegać na tworzeniu raportów wyjaśniających działanie modelu, stosowaniu prostszych, bardziej interpretowalnych modeli AI lub informowaniu użytkowników o głównych czynnikach wpływających na decyzje algorytmu;
• polityki ochrony danych użytkowników – wdrażanie zasad minimalizacji zbieranych danych oraz stosowanie rozwiązań ograniczających ryzyko naruszenia prywatności. Coraz więcej organizacji stosuje techniki anonimizacji, szyfrowania danych oraz systemy umożliwiające użytkownikom kontrolę nad informacjami, które są przetwarzane przez AI;
• środki przeciwdziałające stronniczości i dyskryminacji – opracowywanie algorytmów AI w taki sposób, aby unikać powielania uprzedzeń zawartych w danych wejściowych. Firmy stosują techniki audytu algorytmów, analizę zróżnicowania zbiorów danych oraz mechanizmy eliminowania uprzedzeń, aby ich AI działała w sposób sprawiedliwy i nie naruszała zasad równości;
• integracja zasad etycznych AI w strategię firmy i szkolenia pracowników – wiele organizacji uwzględnia kwestie etyczne AI w swoich wewnętrznych regulacjach i strategiach zarządzania technologią. Pracownicy odpowiedzialni za wdrażanie AI przechodzą specjalistyczne szkolenia dotyczące odpowiedzialnego projektowania i stosowania algorytmów.

Dzięki wdrażaniu powyższych rozwiązań firmy mogą nie tylko przestrzegać standardów etycznych, ale również minimalizować ryzyko związane z działaniem AI. Kluczowe znaczenie ma jednak ciągłe monitorowanie i dostosowywanie stosowanych mechanizmów do zmieniających się realiów technologicznych i społecznych.

IV. Proces tworzenia kodeksu etycznego AI w firmie

Kodeks etyczny AI powinien być nie tylko dokumentem o charakterze deklaratywnym, ale także realnym narzędziem wspierającym organizację w odpowiedzialnym korzystaniu ze sztucznej inteligencji. Aby spełniał swoją funkcję, jego opracowanie powinno być przemyślanym procesem, uwzględniającym zarówno potrzeby organizacji, jak i obowiązujące regulacje oraz oczekiwania społeczne. Dobrze opracowany kodeks etyczny nie tylko zwiększa bezpieczeństwo i odpowiedzialność organizacji w obszarze AI, ale także wzmacnia jej reputację i pomaga budować zaufanie wśród klientów, partnerów oraz pracowników.

Tworzenie kodeksu to proces, który obejmuje kilka kluczowych etapów:

• analiza potrzeb i ryzyka – pierwszym krokiem jest określenie, w jakich obszarach firma korzysta lub zamierza korzystać z AI oraz jakie zagrożenia mogą się z tym wiązać. Ważne jest zidentyfikowanie potencjalnych problemów, takich jak uprzedzenia algorytmiczne, ryzyko naruszenia prywatności czy brak transparentności w podejmowaniu decyzji przez AI;
• konsultacje wewnętrzne i zewnętrzne – tworzenie kodeksu powinno uwzględniać różne perspektywy. Warto przeprowadzić konsultacje z ekspertami ds. AI, prawnikami, a także z pracownikami. Pozwoli to na uwzględnienie realnych wyzwań związanych z wdrażaniem AI oraz dostosowanie zasad do specyfiki działalności firmy;
• integracja z obowiązującymi regulacjami – kodeks etyczny powinien uwzględniać także kontekst prawny, w jakim działa organizacja, oraz regulacje mające wpływ na wykorzystywane technologie. Może to obejmować przepisy dotyczące ochrony danych osobowych, odpowiedzialności za podejmowane decyzje czy norm branżowych związanych z danym sektorem. Szczególną uwagę warto zwrócić na kwestie prawa autorskiego – zarówno w zakresie korzystania z utworów w procesie szkolenia modeli AI, jak i generowania nowych treści przez sztuczną inteligencję. Firmy powinny określić, w jakim stopniu mogą wykorzystywać materiały chronione prawem autorskim oraz jakie obowiązki informacyjne ciążą na nich wobec użytkowników końcowych;
• wdrożenie i szkolenia pracowników – samo przyjęcie kodeksu nie wystarczy, kluczowe jest jego skuteczne wdrożenie. Firmy powinny zapewnić szkolenia dla pracowników zajmujących się AI, a także stworzyć mechanizmy umożliwiające bieżące monitorowanie przestrzegania zasad kodeksu;
• monitorowanie i aktualizacja kodeksu – AI to dynamicznie rozwijająca się technologia, dlatego kodeks etyczny powinien być dokumentem otwartym na zmiany. Regularne przeglądy i aktualizacje pozwolą dostosować go do nowych wyzwań i zmieniających się standardów regulacyjnych oraz technologicznych.

V. Wyzwania i przyszłość kodeksów etycznych AI

Tworzenie i wdrażanie kodeksów etycznych AI to istotny krok w kierunku odpowiedzialnego wykorzystania sztucznej inteligencji. Jednak sama obecność kodeksu w organizacji nie gwarantuje, że AI będzie stosowana w sposób zgodny z założeniami. W praktyce firmy mierzą się z wieloma wyzwaniami, które mogą utrudniać skuteczną realizację zasad etycznych, a ich przezwyciężenie wymaga stałej analizy i dostosowywania podejścia do zmieniających się warunków.

Jednym z największych problemów jest egzekwowanie kodeksów w codziennej działalności. Nawet najlepiej opracowany dokument nie przyniesie rzeczywistych efektów, jeśli nie zostaną stworzone odpowiednie mechanizmy jego wdrażania i kontroli. Firmy często napotykają trudności w monitorowaniu zgodności systemów AI z przyjętymi zasadami, zwłaszcza gdy technologia ta wykorzystywana jest w różnych działach lub w ramach współpracy z zewnętrznymi dostawcami. Brak jednolitych standardów wdrożeniowych sprawia, że stosowanie kodeksu może być wybiórcze i niespójne.

Dodatkowym wyzwaniem jest nieustanna ewolucja prawa i regulacji. Choć coraz częściej podejmuje się próby stworzenia ram prawnych dotyczących sztucznej inteligencji, to rozwój technologii wciąż wyprzedza działania legislacyjne. Firmy muszą więc na własną rękę analizować, które przepisy mają zastosowanie do ich działalności, uwzględniając m.in. regulacje dotyczące ochrony danych, odpowiedzialności za decyzje podejmowane przez AI czy prawa autorskiego w kontekście generowania i wykorzystywania utworów. W efekcie organizacje mogą mieć trudności z interpretacją wymagań i dostosowaniem do nich swoich wewnętrznych zasad.

Wyzwaniem jest także tempo rozwoju sztucznej inteligencji. Technologie, które dziś uznaje się za bezpieczne i zgodne z zasadami etyki, w przyszłości mogą wymagać rewizji lub całkowitej zmiany podejścia. Kodeksy etyczne muszą więc być dokumentami otwartymi, podlegającymi regularnym aktualizacjom. Firmy, które traktują kodeks jako zamknięty zbiór zasad, mogą szybko stracić kontrolę nad sposobem, w jaki ich AI funkcjonuje w zmieniających się realiach rynkowych i technologicznych.

Pomimo tych wyzwań kodeksy etyczne AI stają się coraz bardziej powszechne i wpływowe. W przyszłości można spodziewać się ich dalszego rozwoju oraz powiązania z regulacjami prawnymi, które pomogą ujednolicić standardy odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji. Możliwe jest również wprowadzenie nowych mechanizmów zwiększających skuteczność kodeksów, takich jak automatyczne systemy monitorowania zgodności AI, niezależne certyfikacje etyczne czy bardziej transparentne zasady raportowania wpływu algorytmów na użytkowników.

Kodeksy etyczne AI będą ewoluować wraz z rozwojem technologii, jednak ich skuteczność zależy przede wszystkim od realnego zaangażowania organizacji w ich przestrzeganie. Deklaracje na poziomie dokumentów wewnętrznych to tylko pierwszy krok – kluczowe jest konsekwentne wdrażanie etycznych zasad w codziennej działalności i ich stałe dostosowywanie do zmieniającego się świata technologii.

Rząd zapowiada zmiany w podatkach dochodowych

Z podanej na stronie rządowej informacji o planowanym projekcie wynika, że proponowane zmiany to szereg istotnych (z punktu widzenia sprawiedliwości podatkowej) propozycji. Zmiany te można podzielić na:
1) zmiany korzystne dla podatników, w tym w szczególności:
a) modyfikacja zakresu zwolnienia przedmiotowego określonego w art. 17 ust. 1 pkt 4 PDOPrU, skutkująca objęciem nim dochodów wszystkich organizacji pozarządowych, o których mowa w art. 3 ust. 2 PożPubWolontU, w części przeznaczonej na działalność określoną w art. 4 PożPubWolontU (sfera zadań publicznych) z wyłączeniem działalności gospodarczej;
b) zrównanie sytuacji podatkowej osób otrzymujących świadczenie wypłacane na zaspokojenie potrzeb rodziny (ustrój majątkowy między małżonkami nie będzie miał wpływu na opodatkowanie);
c) objęcie zwolnieniem podatkowym kwoty odszkodowania wypłaconej poszkodowanemu przez ubezpieczającego w ramach franczyzy redukcyjnej;
d) objęcie zwolnieniem podatkowym zapomóg otrzymywanych z uwagi na trudną sytuację materialną;
e) objęcie ulgą wydatków termomodernizacyjnych ponoszonych w ramach projektów realizowanych przez jednostki samorządu terytorialnego (tzw. projekty parasolowe);
f) jednoznaczne wskazanie, iż podatnik może pomniejszyć o straty z lat ubiegłych dochody stanowiące podstawę obliczenia daniny solidarnościowej;
g) doprecyzowanie i zmiana niektórych przepisów w zakresie opodatkowania zagranicznej spółki kontrolowanej (CFC);
h) dotyczące zasad ustalania przychodów i kosztów w łączeniu spółek bez przyznania udziałów (akcji);
2) zmiany uszczelniające, w tym w szczególności:
a) zmiany uszczelniające regulacje dotyczące opodatkowania fundacji rodzinnej;
b) zmiany w preferencji IP Box – wprowadzenie wymogu zatrudnienia;
c) zmiany w daninie solidarnościowej – poszerzenie podstawy obliczenia daniny solidarnościowej o kwalifikowane dochody opodatkowane IP Box oraz o świadczenia beneficjentów otrzymane z fundacji rodzinnej;
d) dotyczące działań restrukturyzacyjnych, tj. przekształcenia spółek, a także dotyczące zmniejszenia wartości udziałów (akcji), czy wymiany udziałów;
e) dotyczące odliczenia zryczałtowanego podatku dochodowego od przychodów komplementariusza spółki komandytowej i komandytowo-akcyjnej;

3) techniczne, porządkujące i doprecyzowujące brzmienie przepisów, w tym w szczególności:
a) likwidacja duplikujących się zwolnień od podatku stypendiów przyznawanych studentom przez jednostki samorządu terytorialnego;
b) uchylenie „martwych” przepisów, m.in. zwolnień i preferencji, dotyczących np.:
– dotacji z budżetu państwa otrzymanych na dofinansowanie przedsięwzięć realizowanych w ramach Specjalnego Przedakcesyjnego programu na Rzecz Rolnictwa i Rozwoju Obszarów wiejskich (SAPARD);
– wartości rekompensaty pieniężnej otrzymanej na podstawie przepisów o zrekompensowaniu okresowego niepodwyższania płac w sferze budżetowej oraz utraty niektórych wzrostów lub dodatków do emerytur i rent;
c) likwidacja wątpliwości interpretacyjnych w zakresie rozumienia zwrotu „środki finansowe” użytego w objętej zwolnieniem od podatku pomocy udzielonej w ramach programu finansowanego z udziałem środków europejskich;
d) zmiana dotycząca danych stanowiących podstawę zasilenia zeznań podatkowych w usłudze Twój e–PIT;
e) uporządkowanie przepisu normującego zwolnienie przedmiotowe dla świadczenia mieszkaniowego przewidzianego, na zasadzie praw nabytych, w ustawie o Służbie Ochrony Państwa;
f) wprowadzenie regulacji precyzujących zasady opodatkowania ryczałtem od dochodów spółek w celu usprawnienia stosowania opodatkowania według tej formy;
g) dotyczące działań restrukturyzacyjnych;
h) doprecyzowanie niektórych przepisów dot. cen transferowych.

Planowany termin przyjęcia projektu przez Radę Ministrów to przełom III i IV kwartału bieżącego roku.

Źródło: https://www.gov.pl/