Sztuczna inteligencja (AI) dynamicznie zmienia rzeczywistość gospodarczą i stawia nowe wyzwania nie tylko przedsiębiorcom, ale również prawnikom, regulatorom i wszystkim, którzy chcą zgodnie z prawem i efektywnie korzystać z najnowszych technologii. Niniejszy poradnik wyjaśnia kluczowe pojęcia i zasady, które powinien znać każdy, kto chce świadomie korzystać z AI w biznesie, zarządzaniu czy wdrażaniu innowacji.
Dlaczego warto znać słownictwo związane ze sztuczną inteligencją?
Sztuczna inteligencja to nie tylko modne hasło, ale konkretna technologia obecna już niemal w każdej branży – od finansów, przez medycynę, po logistykę czy edukację. Znajomość podstawowych pojęć i rozumienie działania systemów AI pomaga:
- bezpiecznie wdrażać nowe rozwiązania w swojej firmie,
- unikać naruszeń prawa i nieetycznych praktyk,
- lepiej komunikować się z dostawcami technologii oraz z klientami,
- ocenić realne korzyści i zagrożenia wynikające z wykorzystania AI.
Warto podkreślić, że prawo coraz częściej nakłada konkretne obowiązki na użytkowników, projektantów i dostawców systemów AI. Z tego powodu znajomość terminologii staje się koniecznością, a nie tylko przewagą konkurencyjną.
Najważniejsze pojęcia ze świata sztucznej inteligencji
1. Czym jest sztuczna inteligencja? – Przegląd definicji praktycznych i prawnych
Nie istnieje jedna, powszechnie obowiązująca definicja sztucznej inteligencji. W praktyce spotyka się kilka ujęć – od naukowych, przez techniczne, aż po definicje przyjęte w regulacjach prawnych. Najczęściej AI rozumie się jako:
- Zdolność maszyn do naśladowania lub symulowania ludzkiego rozumowania i działania.
- Systemy komputerowe, które samodzielnie przetwarzają dane, analizują otoczenie, podejmują decyzje, uczą się i adaptują do nowych okoliczności.
Przykład z praktyki:
Firma usługowa z Bydgoszczy wdrożyła system AI, który analizuje zgłoszenia klientów, rozpoznaje ich intencje i samodzielnie przydziela zgłoszenia do odpowiednich działów – ucząc się na podstawie wcześniejszych rozwiązań podobnych spraw.
Zmieniony przykład: Wrocławska spółka logistyczna wykorzystuje AI do zarządzania ruchem magazynowym, gdzie system na bieżąco analizuje zamówienia i automatycznie wyznacza najoptymalniejsze trasy dla pracowników, ucząc się na bazie wcześniejszych dostaw.
Definicja prawna:
Najważniejsza obecnie definicja na gruncie prawa unijnego znajduje się w rozporządzeniu Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2024/1689 (tzw. AI Act), zgodnie z którą system sztucznej inteligencji to:
„system maszynowy, który został zaprojektowany do działania z różnym poziomem autonomii po jego wdrożeniu oraz który może wykazywać zdolność adaptacji po jego wdrożeniu, a także który – na potrzeby wyraźnych lub dorozumianych celów – wnioskuje, jak generować na podstawie otrzymanych danych wejściowych wyniki, takie jak predykcje, treści, zalecenia lub decyzje, które mogą wpływać na środowisko fizyczne lub wirtualne”
(art. 3 pkt 1 – rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2024/1689)
1.1. Rodzaje sztucznej inteligencji – wąska AI, ogólna AI, superinteligencja
W praktyce wyróżnia się trzy główne rodzaje AI:
- Wąska AI (ang. Artificial Narrow Intelligence, ANI)
To systemy wyspecjalizowane w jednym, konkretnym zadaniu, np. rozpoznawaniu mowy, przetwarzaniu obrazu czy rekomendacji produktów.
Przykład: Asystent głosowy w bankowości online, który rozpoznaje głos klienta i wykonuje proste operacje. - Ogólna AI (ang. Artificial General Intelligence, AGI)
To hipotetyczne systemy, które byłyby w stanie samodzielnie rozwiązywać zadania z wielu różnych dziedzin – tak, jak człowiek.
Przykład: AI, która potrafiłaby zarówno zarządzać finansami firmy, jak i uczyć się nowych języków czy grać w szachy bez dodatkowego programowania. Obecnie taka technologia nie istnieje. - Superinteligencja (ang. Artificial Superintelligence, ASI)
To koncepcja AI przewyższającej inteligencją człowieka we wszystkich możliwych aspektach. Na razie jest to wyłącznie temat rozważań naukowych i etycznych.
1.2. Poziomy ryzyka systemów AI według AI Act – podział praktyczny
Rozporządzenie AI Act wprowadza cztery poziomy ryzyka dla systemów sztucznej inteligencji, od których zależą obowiązki prawne związane z ich stosowaniem:
- Zakazane systemy AI
Systemy całkowicie zakazane, ponieważ naruszają podstawowe prawa człowieka (np. manipulacja wyborcami bez ich wiedzy, systemy profilujące cechy osobowości celem przewidywania przestępstw, czy nieuprawnione rozpoznawanie twarzy w przestrzeni publicznej). Przykład:
– System wpływający na decyzje wyborcze obywateli bez ich świadomej zgody.
– AI analizująca zachowanie dzieci w szkole w celu wykrycia „potencjalnych zagrożeń”, bez jasnych podstaw prawnych i zgody rodziców. - Systemy AI wysokiego ryzyka
Systemy, które mogą znacząco wpływać na prawa, bezpieczeństwo lub życie ludzi (np. w rekrutacji, edukacji, sądownictwie, ochronie zdrowia czy transporcie). Przykład:
– System rekrutacyjny AI oceniający kandydatów do pracy w dużej sieci handlowej na podstawie analizy CV i nagrań wideo.
– AI zarządzająca ruchem drogowym w mieście – każdy błąd może skutkować realnym zagrożeniem dla życia. - Systemy AI średniego ryzyka
Systemy, których wpływ na prawa osób jest ograniczony. Muszą być odpowiednio oznaczone i transparentne, ale nie podlegają najostrzejszym regulacjom. Przykład:
– Chatbot obsługujący klientów na stronie internetowej sklepu.
– Systemy rekomendujące artykuły w portalu informacyjnym. - Systemy AI niskiego ryzyka
Systemy, które nie stwarzają istotnego ryzyka dla użytkowników. Przykład:
– Filtry antyspamowe w poczcie elektronicznej.
– Narzędzia do poprawy jakości zdjęć.
1.3. Prompt w sztucznej inteligencji – jak skutecznie komunikować się z AI?
Prompt to polecenie, instrukcja lub pytanie, które użytkownik przekazuje systemowi AI, aby uzyskać konkretną odpowiedź lub efekt. W praktyce to właśnie jakość i precyzja promptu decydują, czy system AI wygeneruje trafną, wartościową odpowiedź.
Przykład promptu:
– „Przygotuj krótki opis procesu rekrutacji w firmie IT.”
– „Wygeneruj listę pytań do rozmowy kwalifikacyjnej na stanowisko księgowego.”
Wskazówka praktyczna:
Im bardziej szczegółowy i jasny prompt, tym lepszy efekt. W biznesie coraz częściej korzysta się z tzw. prompt engineering, czyli projektowania skutecznych promptów, które pozwalają uzyskać dokładnie takie wyniki, jakich oczekuje użytkownik.
1.4. Generatywna sztuczna inteligencja – AI, która tworzy nowe treści
Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) to rodzaj AI, która nie tylko przetwarza dane, ale samodzielnie tworzy nowe teksty, obrazy, dźwięki czy kod. Działa w oparciu o zaawansowane modele, które uczą się na olbrzymich zbiorach danych, a następnie generują unikalne treści.
Przykłady narzędzi GenAI wykorzystywanych w praktyce:
- ChatGPT – generuje teksty (np. opisy produktów, podsumowania raportów, treści marketingowe).
- DALL-E – tworzy obrazy na podstawie opisów tekstowych (przydatny w marketingu, grafice, reklamie).
- MidJourney – generuje zaawansowane wizualizacje na potrzeby sztuki i designu.
- Codex – wspiera programistów, automatycznie tworząc fragmenty kodu.
- Stable Diffusion – model AI do generowania realistycznych obrazów na bazie tekstów.
Zalety generatywnej AI:
- Szybkość i skalowalność (można wygenerować tysiące tekstów lub obrazów w krótkim czasie),
- Wysoka innowacyjność i kreatywność,
- Obniżenie kosztów produkcji treści.
Zagrożenia i ryzyka:
- Problemy etyczne (np. generowanie fałszywych treści, deepfake’ów),
- Jakość i bezpieczeństwo danych wykorzystywanych do treningu,
- Ryzyko naruszenia praw autorskich.
2. Model językowy – serce współczesnych narzędzi AI
Model językowy to zaawansowany algorytm AI, który potrafi rozumieć, generować oraz analizować tekst w języku naturalnym. Uczy się na ogromnych zbiorach danych (np. milionach artykułów, książek, dokumentów) i rozpoznaje wzorce w języku, przewiduje kolejne słowa, a także odpowiada na pytania.
2.1. Duży model językowy (LLM – Large Language Model)
LLM to model zawierający miliardy parametrów, szkolony na olbrzymiej ilości danych. Przykładem takiego modelu jest GPT-4, używany m.in. przez ChatGPT.
Zalety LLM:
- Bardzo dobre rozumienie kontekstu i niuansów językowych,
- Uniwersalność zastosowań (od medycyny po obsługę klienta),
- Wysoka wydajność i dokładność.
Wady LLM:
- Wysokie koszty treningu i utrzymania,
- Ryzyko odtwarzania uprzedzeń obecnych w danych treningowych,
- Trudność w pełnym zrozumieniu, jak model dochodzi do określonych odpowiedzi (tzw. black box, patrz dalej).
2.2. Mały model językowy (SLM – Small Language Model)
SLM to model o znacznie mniejszych rozmiarach i możliwościach, ale łatwiejszy do wdrożenia w mniejszych firmach, zwłaszcza do przetwarzania lokalnych danych (np. obsługa klienta w konkretnej branży).
Zalety SLM:
- Szybkość działania i mniejsze wymagania sprzętowe,
- Niższy koszt wdrożenia i treningu,
- Możliwość zachowania większej poufności danych.
Wady SLM:
- Ograniczona precyzja i uniwersalność,
- Wyższe ryzyko błędów w przypadku złożonych zadań.
3. Sieci neuronowe – jak AI „naśladuje” ludzki mózg
Sieć neuronowa to model obliczeniowy, który działa w sposób zainspirowany strukturą ludzkiego mózgu. Składa się z wielu warstw tzw. neuronów (połączonych ze sobą), które analizują dane i „uczą się” wzorców.
Trzy główne warstwy sieci neuronowej:
- Warstwa wejściowa – przyjmuje dane (np. obrazy, teksty, liczby).
- Warstwa ukryta – przetwarza dane i identyfikuje wzorce.
- Warstwa wyjściowa – generuje wynik (np. decyzję, tekst, klasyfikację).
Rodzaje sieci neuronowych:
- Sieci konwolucyjne (do rozpoznawania obrazów, np. w medycynie),
- Sieci rekurencyjne (do przetwarzania sekwencji, np. tekstów czy mowy),
- Sieci jednokierunkowe i inne, dostosowane do konkretnych zadań.
4. Uczenie maszynowe (machine learning) – jak komputery zdobywają nowe umiejętności
Uczenie maszynowe to poddziedzina AI, w której systemy „uczą się” na podstawie danych i doświadczenia, rozpoznając wzorce oraz samodzielnie doskonaląc swoje działanie.
4.1. Rodzaje uczenia maszynowego
- Uczenie nadzorowane – model uczy się na danych oznaczonych przez człowieka (np. zdjęcia z podpisem: kot/pies).
- Praktyczne zastosowanie: rozpoznawanie faktur, filtrowanie spamu, analiza dokumentów księgowych.
- Uczenie nienadzorowane – model samodzielnie odkrywa wzorce w nieoznaczonych danych.
- Praktyczne zastosowanie: grupowanie klientów według zachowań zakupowych, segmentacja rynku.
- Uczenie częściowo nadzorowane – łączy oba podejścia: niewielka część danych jest oznaczona, reszta nie.
- Praktyczne zastosowanie: analiza opinii klientów przy ograniczonej liczbie ręcznie opisanych przykładów.
- Uczenie ze wzmocnieniem – model uczy się metodą prób i błędów, otrzymując nagrody za dobre decyzje.
- Praktyczne zastosowanie: autonomiczne pojazdy, gry komputerowe, optymalizacja procesów logistycznych.
4.2. Overfitting i underfitting – typowe błędy w uczeniu AI
- Overfitting (nadmierne dopasowanie) – model zbyt mocno „uczy się na pamięć” danych treningowych i traci zdolność generalizacji na nowych danych.
- Jak sobie radzić: Zwiększanie liczby danych, stosowanie prostszych modeli, walidacja krzyżowa.
- Underfitting (niedouczenie) – model jest zbyt prosty i nie wychwytuje istotnych wzorców w danych.
- Jak sobie radzić: Zwiększanie złożoności modelu, wydłużenie czasu treningu, dodawanie nowych cech do analizy.
5. Uczenie głębokie (deep learning) – najnowsze osiągnięcia AI
Uczenie głębokie to technika polegająca na wykorzystaniu wielu warstw sztucznych sieci neuronowych, dzięki czemu AI samodzielnie odkrywa i analizuje bardzo złożone wzorce.
Zastosowania deep learningu:
- Przetwarzanie mowy na tekst i odwrotnie,
- Generowanie obrazów, wideo, dźwięku,
- Samojezdne pojazdy, analiza obrazów medycznych,
- Systemy rekomendacyjne (np. w e-commerce).
6. Czarna skrzynka AI (black box) – problem przejrzystości i wyjaśnialności
Czarna skrzynka w AI to sytuacja, w której nie jesteśmy w stanie w pełni wyjaśnić, jak model podjął daną decyzję. W praktyce widzimy tylko dane wejściowe i wyjściowe, ale ścieżka „rozumowania” modelu pozostaje niejasna.
Zagrożenia black box:
- Trudność w zidentyfikowaniu błędów lub uprzedzeń,
- Problemy prawne przy automatyzacji decyzji (np. przy odmowie kredytu przez AI),
- Trudność w udowodnieniu zgodności z przepisami RODO czy AI Act.
7. Halucynacje w AI – fałszywe, choć przekonujące odpowiedzi
Halucynacje to sytuacje, w których AI generuje wiarygodnie brzmiące, ale nieprawdziwe odpowiedzi. Najczęściej przyczyną są:
- Niewystarczająco dobre dane treningowe,
- Brak kontekstu w pytaniu użytkownika,
- Błędy w promptach lub konstrukcji modelu.
Przykład:
System AI generuje informację o nieistniejącym orzeczeniu sądu, bo „przewiduje”, że taka odpowiedź będzie logiczna w danym kontekście.
Wskazówka: Każdorazowo należy weryfikować kluczowe informacje wygenerowane przez AI, szczególnie w kontekście prawnym lub finansowym.
Podsumowanie – co warto zapamiętać?
- Sztuczna inteligencja to szeroki zbiór technologii, które rewolucjonizują biznes i prawo, ale wymagają zrozumienia ich ograniczeń.
- Kluczowe jest rozpoznanie poziomu ryzyka systemu AI oraz znajomość obowiązków prawnych związanych z jego wdrożeniem.
- Transparentność, bezpieczeństwo i etyka w AI to nie tylko kwestia reputacji, ale również zgodności z obowiązującymi przepisami.
- Stosując narzędzia AI w praktyce biznesowej, warto korzystać z konsultacji ekspertów i regularnie aktualizować wiedzę – zarówno techniczną, jak i prawną.
Podstawy prawne
- art. 3 pkt 1 – rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2024/1689 z dnia 13 czerwca 2024 r. w sprawie ustanowienia zharmonizowanych przepisów dotyczących sztucznej inteligencji (AI Act)
- art. 4 ust. 1 – RODO (rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych)
- art. 2 pkt 3 – ustawa z dnia 17 lutego 2005 r. o informatyzacji działalności podmiotów realizujących zadania publiczne
Tematy porad zawartych w poradniku
- definicje AI i poziomy ryzyka
- praktyczne przykłady wdrożeń AI
- regulacje prawne dotyczące sztucznej inteligencji
- uczenie maszynowe i deep learning
- problemy wyjaśnialności i halucynacje AI
Przydatne adresy urzędowe
- https://www.uodo.gov.pl/ (Urząd Ochrony Danych Osobowych)
- https://www.uokik.gov.pl/ (Urząd Ochrony Konkurencji i Konsumentów)
- https://eur-lex.europa.eu/ (Baza aktów prawnych UE)
- https://www.gov.pl/web/digitalizacja (Ministerstwo Cyfryzacji – AI i cyfryzacja)