Nowoczesna sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza do gospodarki, administracji i codziennego życia. Z roku na rok zyskują na znaczeniu tzw. modele AI ogólnego przeznaczenia (ang. General Purpose AI, w skrócie GPAI), które mogą być wykorzystywane w wielu branżach – od finansów po edukację, od marketingu po produkcję przemysłową. Zrozumienie, czym są takie modele, jakie niosą zagrożenia i jakie obowiązki wynikają z nowych przepisów UE (AI Act), staje się kluczowe zarówno dla firm, jak i instytucji wdrażających AI.
W tym poradniku dowiesz się:
- Czym dokładnie są modele AI ogólnego przeznaczenia i czym różnią się od modeli wyspecjalizowanych,
- Jak rozpoznać GPAI na podstawie definicji AI Act,
- Jakie cechy techniczne i funkcjonalne wyróżniają GPAI,
- Na co zwrócić uwagę przy wdrażaniu lub zakupie takich rozwiązań,
- Praktyczne przykłady wykorzystania GPAI w biznesie i administracji.
Czym są modele AI ogólnego przeznaczenia? Wyjaśnienie podstawowych pojęć
W uproszczeniu: model AI ogólnego przeznaczenia to rodzaj sztucznej inteligencji, która nie jest ograniczona do pojedynczego, wyspecjalizowanego zadania, lecz potrafi realizować szeroki zakres zadań w różnych dziedzinach i kontekstach.
Dla porównania:
- Modele wyspecjalizowane (ANI, ang. Artificial Narrow Intelligence): zaprogramowane są do rozwiązywania ściśle określonych problemów (np. rozpoznawanie twarzy, detekcja oszustw bankowych, obsługa chatbotów w jednym języku).
- Modele ogólnego przeznaczenia (GPAI/AGI): mogą analizować dane, generować tekst, obraz czy dźwięk, tłumaczyć języki, wspierać procesy decyzyjne w różnych branżach.
Przykład:
Wyobraź sobie model AI, który w jednej firmie odpowiada za generowanie raportów finansowych, w drugiej analizuje dane z produkcji, a w szkole tworzy plany lekcji. Ten sam model, dzięki swojej uniwersalności i adaptacyjności, może być „sercem” różnych aplikacji.
Najważniejsze cechy GPAI według AI Act
Unijne rozporządzenie AI Act wprowadza jasną definicję modelu AI ogólnego przeznaczenia oraz określa, czym taki model powinien się charakteryzować. Według art. 3 pkt 63 AI Act, model GPAI to:
„model sztucznej inteligencji, w tym model trenowany dużą ilością danych z wykorzystaniem nadzoru własnego na dużą skalę, który wykazuje znaczną ogólność i jest w stanie kompetentnie wykonywać szeroki zakres różnych zadań, niezależnie od sposobu, w jaki model ten jest wprowadzany do obrotu, i który można zintegrować z różnymi systemami lub aplikacjami niższego szczebla – z wyłączeniem modeli AI, które są wykorzystywane na potrzeby działań w zakresie badań, rozwoju i tworzenia prototypów przed wprowadzeniem ich do obrotu.”
Co to oznacza w praktyce?
Kluczowe cechy GPAI:
- Znaczna ogólność – model nie jest zamknięty na jedną branżę czy rodzaj zadania.
- Kompetencja w wielu zadaniach – model nie tylko „zna” się na różnych rzeczach, ale rzeczywiście potrafi rozwiązywać wiele zróżnicowanych problemów.
- Możliwość integracji – GPAI może być łatwo wykorzystywany jako komponent innych, wyspecjalizowanych aplikacji (np. programów do zarządzania magazynem, systemów rekomendacji czy narzędzi analitycznych).
- Trenowanie na dużych zbiorach danych, często z użyciem tzw. uczenia samodzielnego (self-supervised learning) – model sam uczy się na podstawie ogromnych ilości różnorodnych danych.
Na co należy zwrócić uwagę:
- Sposób dystrybucji modelu nie ma znaczenia (może być oferowany przez API, jako biblioteka, gotowy produkt itd.).
- Modele będące jeszcze w fazie badań, rozwoju lub prototypowania – nie podlegają wymogom AI Act dotyczącym GPAI.
Różnice pomiędzy „modelem AI” a „systemem AI”
W praktyce wiele osób używa tych pojęć zamiennie, ale zgodnie z AI Act są one rozdzielone:
- Model AI to „silnik” sztucznej inteligencji – algorytm wytrenowany do wykonywania zadań, bez dodatkowej otoczki użytkowej.
- System AI to gotowy produkt lub rozwiązanie, który korzysta z modelu AI, ale zawiera także np. interfejs użytkownika, funkcje bezpieczeństwa czy mechanizmy integracji z innymi systemami.
Przykład z życia:
Firma SoftRobot wprowadziła na rynek własny model językowy, który może generować teksty, odpowiadać na pytania i tłumaczyć dokumenty. Ten model został zintegrowany z systemem do obsługi klienta w sklepie internetowym, z narzędziem do automatyzacji księgowości oraz z aplikacją edukacyjną. Sam model to GPAI, ale każda z tych aplikacji to odrębny „system AI”.
Przykłady praktycznego wykorzystania GPAI
- W firmie doradztwa podatkowego
- Model GPAI analizuje przepisy podatkowe, generuje interpretacje i pomaga w automatyzacji odpowiedzi na pytania klientów. Dzięki możliwości uczenia się na nowych danych, model dostosowuje się do zmian w prawie.
- W sektorze zdrowotnym
- Szpital wykorzystuje GPAI do analizy badań diagnostycznych, generowania zaleceń dla lekarzy i automatycznej obsługi dokumentacji medycznej. Model jest w stanie adaptować się do nowych standardów i procedur.
Jak rozpoznać model AI ogólnego przeznaczenia według AI Act?
Dla przedsiębiorcy czy osoby odpowiedzialnej za wdrożenie AI w firmie kluczowe jest ustalenie, czy wdrażany lub kupowany model AI rzeczywiście podlega regulacjom jako GPAI. Ma to znaczenie praktyczne, bo od tego zależą konkretne obowiązki prawne oraz ewentualne ryzyka.
Poniżej przedstawiam praktyczne kryteria i pytania pomocnicze, które pomogą to ocenić.
Kluczowe pytania, które warto sobie zadać:
- Czy model został wytrenowany na bardzo dużych zbiorach danych (setki milionów dokumentów, obrazów, plików dźwiękowych lub innych danych)?
- Czy model potrafi realizować wiele różnych zadań (np. generowanie tekstu, tłumaczenie, rozumienie języka, przetwarzanie obrazu, analiza danych)?
- Czy model jest oferowany do integracji z wieloma aplikacjami lub systemami?
- Czy nie jest to rozwiązanie ściśle wyspecjalizowane, ograniczone do jednej funkcji (np. tylko rozpoznawanie faktur)?
- Czy model jest przeznaczony do komercyjnego wykorzystania lub dystrybucji, a nie wyłącznie do badań lub testów?
Jeżeli odpowiedź na powyższe pytania brzmi „tak” – najprawdopodobniej mamy do czynienia z modelem GPAI w rozumieniu AI Act.
Praktyczny przykład: ocena modelu przez firmę
Przykład 1:
Spółka technologiczna z Poznania, „Innowacje.pl”, planuje wdrożyć do swojego systemu obsługi klienta zewnętrzny model AI, który:
- generuje odpowiedzi na pytania klientów,
- automatycznie tłumaczy wiadomości na kilka języków,
- analizuje sentyment wypowiedzi,
- może być zintegrowany zarówno z systemem e-commerce, jak i z aplikacją mobilną.
Model ten został wytrenowany na ogromnym zbiorze danych tekstowych i obrazowych, a dostawca umożliwia jego integrację przez API z różnymi produktami.
Wniosek:
Taki model spełnia kryteria GPAI – należy więc sprawdzić, jakie obowiązki nakłada AI Act na dostawcę i użytkownika oraz czy pojawia się dodatkowe ryzyko (np. systemowe).
Przykład 2:
Firma usługowa „GeoData” korzysta z narzędzia AI, które analizuje zdjęcia satelitarne wyłącznie pod kątem wykrywania nielegalnych składowisk odpadów na terenie województwa kujawsko-pomorskiego. Model ten nie realizuje innych funkcji, nie jest oferowany na rynku w innych zastosowaniach, a jego trening bazował na specjalistycznych, ograniczonych danych.
Wniosek:
To typowy model wyspecjalizowany (ANI), który nie jest GPAI w rozumieniu AI Act.
Najczęstsze wątpliwości:
Czy każdy duży model AI jest GPAI?
✖ NIE. Sam rozmiar (np. liczba parametrów) nie przesądza o klasyfikacji – liczy się zakres zastosowań oraz uniwersalność.
Czy można korzystać z GPAI bez żadnych formalności?
✖ NIE. Wprowadzenie i stosowanie GPAI wymaga weryfikacji, czy spełniane są wymogi AI Act, zwłaszcza w przypadku modeli z ryzykiem systemowym (będzie to szczegółowo omówione w kolejnych poradnikach).
Czy firma wdrażająca GPAI musi samodzielnie klasyfikować model?
✔ TAK – szczególnie jeśli model pochodzi z zagranicy lub od mniejszego dostawcy, warto samemu sprawdzić spełnienie kryteriów GPAI i prowadzić dokumentację potwierdzającą analizę.
Najważniejsze wskazówki dla przedsiębiorców i instytucji
- Dokładnie przeanalizuj umowę z dostawcą AI – powinna jasno określać typ modelu, sposób jego trenowania i zakres zastosowań.
- Poproś o dokumentację techniczną – renomowani dostawcy (np. dużych modeli językowych) zazwyczaj udostępniają tzw. „AI model card” lub dokumentację zgodną z AI Act.
- Prowadź rejestr wykorzystywanych modeli AI – łatwiej wykazać zgodność z prawem i szybko zareagować na zmiany regulacyjne.
Podsumowanie
Modele AI ogólnego przeznaczenia (GPAI) to innowacyjne narzędzia, które mogą zmienić sposób działania wielu branż. Jednak korzystanie z nich wiąże się z obowiązkiem rozpoznania, czy spełniają one definicję GPAI według AI Act i czy nie podlegają dodatkowym wymogom. Kluczem jest analiza zakresu zastosowań, dokumentacja modelu i świadomość prawnych konsekwencji wdrożenia.
Podstawa prawna
- art. 3 pkt 1, art. 3 pkt 63 – Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2024/1689 z dnia 13 czerwca 2024 r. w sprawie ustanowienia zharmonizowanych przepisów dotyczących sztucznej inteligencji (AI Act)
- motywy 97, 99, 100 – AI Act
Tematy porad zawartych w poradniku
- definicja GPAI według AI Act
- rozpoznanie modelu ogólnego przeznaczenia
- różnice GPAI vs. model wyspecjalizowany
- obowiązki przy wdrażaniu GPAI
- przykłady zastosowania GPAI
Przydatne adresy urzędowe:
- https://ec.europa.eu/info/index_pl (Komisja Europejska – ogólne informacje o AI Act)
- https://www.uodo.gov.pl/ (UODO – Urząd Ochrony Danych Osobowych)
- https://www.gov.pl/web/cyfryzacja (Ministerstwo Cyfryzacji – AI w Polsce)