AI wysokiego ryzyka – co to znaczy i jak sprawdzić, czy Ciebie dotyczy?

Wprowadzenie do AI wysokiego ryzyka i AI Act

Sztuczna inteligencja (AI) staje się integralną częścią coraz większej liczby procesów – od rekomendacji filmów po algorytmy decydujące o przyznaniu kredytu czy diagnozie medycznej. Wraz z rosnącym znaczeniem AI rośnie również potrzeba regulacji, zwłaszcza tam, gdzie jej błędne zastosowanie może prowadzić do poważnych konsekwencji dla ludzi i społeczeństwa. Właśnie na tym gruncie powstało unijne rozporządzenie AI Act, które wprowadza nowe regulacje dotyczące wykorzystywania systemów sztucznej inteligencji w Unii Europejskiej.

Jednym z kluczowych pojęć wprowadzonych przez AI Act jest sztuczna inteligencja wysokiego ryzyka (high-risk AI). To kategoria systemów, które ze względu na swoje zastosowanie, kontekst lub wpływ na prawa i bezpieczeństwo ludzi, podlegają surowszym wymaganiom prawno-technologicznym. Celem tych przepisów jest zapewnienie, że AI w kluczowych obszarach działa w sposób przejrzysty, bezpieczny i zgodny z prawami podstawowymi obywateli.

AI Act nie zakazuje stosowania systemów wysokiego ryzyka – wręcz przeciwnie, umożliwia ich rozwój, ale pod warunkiem spełnienia określonych norm. Przykłady takich zastosowań to m.in. systemy oceny zdolności kredytowej, narzędzia rekrutacyjne, technologie biometryczne czy rozwiązania wspomagające decyzje w służbie zdrowia.

Wprowadzenie AI Act ma także na celu ujednolicenie podejścia do AI w całej Unii Europejskiej, wspierając jednocześnie innowacyjność i konkurencyjność firm działających na jej terenie. Dla przedsiębiorstw oznacza to konieczność zrozumienia, czy i w jakim stopniu ich systemy AI podlegają nowym przepisom – a jeśli tak, to jakie obowiązki należy spełnić, by działać zgodnie z prawem.

Kryteria klasyfikacji systemów jako AI wysokiego ryzyka

Zgodnie z unijnym rozporządzeniem AI Act, systemy sztucznej inteligencji mogą zostać zaklasyfikowane jako wysokiego ryzyka na podstawie ich wpływu na prawa podstawowe, bezpieczeństwo ludzi oraz możliwość wyrządzenia szkód społecznych lub ekonomicznych. Klasyfikacja ta dotyczy systemów, które są wykorzystywane w szczególnie wrażliwych obszarach życia publicznego i prywatnego.

AI Act wyróżnia kilka kluczowych kryteriów, które decydują o zaklasyfikowaniu danego systemu jako wysokiego ryzyka:

• Przeznaczenie i kontekst użycia systemu – systemy używane w obszarach takich jak opieka zdrowotna, edukacja, zatrudnienie czy wymiar sprawiedliwości mają znacznie większy wpływ na życie obywateli.
• Potencjalne skutki nieprawidłowego działania – jeśli błąd systemu AI mógłby prowadzić do poważnych konsekwencji, takich jak odrzucenie wniosku o pracę, błędna diagnoza medyczna czy niesprawiedliwy wyrok, system jest uznawany za szczególnie ryzykowny.
• Zależność użytkownika od systemu – im większy stopień zależności użytkownika od decyzji podejmowanej przez AI, tym większe ryzyko, zwłaszcza gdy użytkownik nie jest w stanie ocenić działania systemu lub go zakwestionować.
• Charakter danych wejściowych – wykorzystywanie danych wrażliwych lub osobistych (np. biometria, dane zdrowotne) również zwiększa poziom ryzyka związanego z danym systemem.
• Skala wpływu – systemy działające na dużą skalę, np. w transporcie publicznym lub w infrastrukturze krytycznej, są automatycznie kwalifikowane jako bardziej ryzykowne ze względu na zasięg potencjalnych skutków.

Warto zaznaczyć, że klasyfikacja nie zależy wyłącznie od technologii czy zastosowanego algorytmu, lecz od całościowego kontekstu wdrożenia i potencjalnego wpływu na ludzi i społeczeństwo. Nawet prosty technicznie model może zostać uznany za wysokiego ryzyka, jeśli funkcjonuje w newralgicznym środowisku.

Przykłady zastosowań AI klasyfikowanych jako wysokiego ryzyka

Regulacja AI Act wprowadza pojęcie systemów sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka (high-risk AI systems), które mogą mieć istotny wpływ na prawa i bezpieczeństwo ludzi. Poniżej przedstawiamy kluczowe obszary, w których zastosowania AI najczęściej podlegają tej klasyfikacji. Jeśli chcesz lepiej zrozumieć, jak identyfikować i zarządzać tymi ryzykami, zobacz Kurs AI Act w praktyce – compliance, ryzyka i obowiązki.

• Rekrutacja i ocena pracowników – algorytmy wspomagające selekcję kandydatów, analizę CV, ocenę kompetencji lub monitorowanie produktywności mogą wpływać na decyzje kadrowe i dostęp do zatrudnienia.
• Edukacja – systemy AI wykorzystywane do oceny uczniów, przydzielania do grup nauczania lub przewidywania wyników egzaminacyjnych są uznawane za potencjalnie ryzykowne ze względu na wpływ na przyszłość uczniów.
• Systemy kredytowe i finansowe – modele oceniające zdolność kredytową, ryzyko oszustwa lub profilowanie klientów mogą prowadzić do dyskryminacji lub błędnych decyzji finansowych.
• Dostęp do usług publicznych – AI wykorzystywana przy rozpatrywaniu wniosków o świadczenia socjalne, wsparcie mieszkaniowe czy ubezpieczenia zdrowotne podlega ścisłym zasadom z uwagi na wpływ na podstawowe potrzeby obywateli.
• Wymiar sprawiedliwości i egzekwowanie prawa – systemy do przewidywania przestępczości, analizy dowodów lub rozpoznawania twarzy w kontekście policyjnym są bezpośrednio związane z ochroną praw obywatelskich.
• Bezpieczeństwo produktu – AI sterująca elementami pojazdów, maszyn przemysłowych lub urządzeń medycznych, której działanie może wpłynąć na zdrowie lub życie użytkowników.

Aby lepiej zobrazować różnorodność zastosowań, poniższa tabela przedstawia przykłady systemów AI oraz przypisane im sektory:

Jako uzupełnienie, poniższy przykładowy fragment kodu obrazuje uproszczony mechanizm klasyfikacji kandydatów na podstawie danych z CV:

def assess_candidate(cv_data):
    score = 0
    if 'python' in cv_data['skills']:
        score += 10
    if cv_data['experience'] >= 3:
        score += 5
    if cv_data['education'] == 'Master':
        score += 3
    return 'qualified' if score >= 15 else 'not qualified'

Choć kod może wydawać się prosty, jego wpływ na decyzje zatrudnieniowe jest znaczący – dlatego takie zastosowania podlegają przepisom dotyczącym AI wysokiego ryzyka.

Proces oceny ryzyka AI zgodnie z AI Act

Ocena ryzyka to kluczowy etap w cyklu życia systemu sztucznej inteligencji (AI), zwłaszcza w kontekście rozporządzenia AI Act przyjętego przez Unię Europejską. Ustawodawca nakłada szczególne obowiązki na podmioty tworzące, wdrażające lub dystrybuujące systemy AI klasyfikowane jako „wysokiego ryzyka”. Proces ten ma na celu identyfikację zagrożeń dla zdrowia, bezpieczeństwa oraz praw podstawowych użytkowników i obywateli.

AI Act wprowadza ramy oceny ryzyka, które obejmują zarówno analizę techniczną systemu, jak i kontekst jego zastosowania. Proces ten musi być przeprowadzany przed wdrożeniem rozwiązania na rynek UE i obejmuje kilka kluczowych etapów:

• Analiza celu i kontekstu użycia: zrozumienie, jak i w jakich warunkach system będzie działać.
• Identyfikacja zagrożeń: ocena potencjalnych skutków działania AI, w tym błędów, stronniczości czy awarii.
• Ocena wpływu na prawa człowieka: sprawdzenie, czy system może wpływać na wolność, prywatność lub dostęp do usług publicznych.
• Ocena techniczna i zgodności: sprawdzenie zgodności z wymogami AI Act, w tym dokumentacji, bezpieczeństwa i nadzoru nad systemem.

W zależności od klasyfikacji, obowiązki mogą się różnić. Poniższa tabela przedstawia ogólne różnice między systemami niskiego i wysokiego ryzyka w kontekście procesu oceny:

W praktyce oznacza to konieczność stosowania metod analizy ryzyka, takich jak HARA (Hazard Analysis and Risk Assessment), FMEA (Failure Mode and Effects Analysis), czy matryc ryzyka. Proces ten często wspierany jest również przez narzędzia programistyczne, umożliwiające automatyzację części oceny. Przykład prostego szkieletu takiego narzędzia w Pythonie:

def evaluate_risk(risk_factors):
    score = 0
    for factor in risk_factors:
        score += factor['impact'] * factor['likelihood']
    return "High Risk" if score > 50 else "Low Risk"

# Przykład użycia
factors = [
    {'impact': 10, 'likelihood': 6},
    {'impact': 5, 'likelihood': 4}
]
print(evaluate_risk(factors))

Chociaż to uproszczony przykład, dobrze ilustruje ideę ilościowej oceny ryzyka. W realnych przypadkach proces ten wymaga jednak solidnej dokumentacji, przejrzystych kryteriów oraz zgodności z formalnymi procedurami opisanymi w AI Act.

Dostępne narzędzia do samooceny systemów AI

W kontekście nowych regulacji wynikających z AI Act, przedsiębiorstwa zobowiązane są do oceny, czy ich systemy sztucznej inteligencji można zakwalifikować jako wysokiego ryzyka. Z pomocą przychodzą różnorodne narzędzia służące do samooceny, które wspierają wstępną analizę zgodności z ustawodawstwem unijnym.

Narzędzia te różnią się pod względem poziomu szczegółowości, formy oraz zaawansowania technicznego. Poniżej przedstawiamy podstawowe typy narzędzi służących do samooceny systemów AI:

Dla projektów technicznych możliwe jest zastosowanie prostych bibliotek umożliwiających wstępną ewaluację zgodności. Przykład użycia biblioteki w Pythonie może wyglądać następująco:

from ai_risk_assessor import RiskChecker

model_info = {
    'intended_use': 'automated CV screening',
    'domain': 'employment',
    'user_type': 'private_company',
    'geography': 'EU'
}

risk = RiskChecker(model_info)
print(risk.assess())  # Output: 'high-risk category (employment)'

Wybór odpowiedniego narzędzia zależy od skali projektu, poziomu ryzyka oraz etapu rozwoju produktu. Niezależnie od wybranej metody, samoocena to pierwszy krok do zapewnienia zgodności z AI Act i uniknięcia potencjalnych sankcji. Osobom zainteresowanym pogłębieniem wiedzy w tym zakresie polecamy Kurs Compliance i bezpieczeństwo danych w organizacji.

Obowiązki firm dotyczące AI wysokiego ryzyka

Zgodnie z unijnym rozporządzeniem AI Act, firmy rozwijające lub wdrażające systemy sztucznej inteligencji sklasyfikowane jako wysokiego ryzyka mają do spełnienia szereg obowiązków prawnych. Celem tych regulacji jest zapewnienie bezpieczeństwa, przejrzystości oraz poszanowania praw podstawowych użytkowników końcowych i osób, których dane są przetwarzane.

Do kluczowych obowiązków należą:

• System zarządzania ryzykiem – firmy muszą wdrożyć procedury identyfikujące, analizujące i minimalizujące ryzyka związane z działaniem danego systemu AI.
• Dokumentacja techniczna – każdy system AI wysokiego ryzyka musi być dokładnie opisany w dokumentacji technicznej, obejmującej jego działanie, zastosowane algorytmy, dane treningowe i decyzje projektowe.
• Rejestrowanie działania systemu – wymagane jest prowadzenie dzienników aktywności, które umożliwią audyt i wyjaśnianie nieprawidłowości.
• Przejrzystość i informowanie użytkowników – użytkownicy końcowi muszą być jasno poinformowani o tym, że mają do czynienia z systemem AI, oraz o jego podstawowych funkcjach i ograniczeniach.
• Nadzór człowieka – firmy muszą zagwarantować możliwość ludzkiej interwencji i kontroli nad działaniem systemów AI.
• Bezpieczeństwo i odporność na błędy – systemy powinny być projektowane w sposób zapobiegający ich nieprawidłowemu funkcjonowaniu, manipulacji oraz nadużyciom.

Poniższa tabela przedstawia zestawienie obowiązków na różnych etapach cyklu życia systemu AI wysokiego ryzyka:

Przykład podstawowego bloku rejestrowania działania systemu AI w kodzie Python:

import logging

logging.basicConfig(filename='ai_system.log', level=logging.INFO)

# Rejestrowanie działania systemu
logging.info('System AI uruchomiony: 2024-06-20 10:00')

Wdrożenie opisanych obowiązków nie tylko pozwala na zgodność z przepisami, ale również buduje zaufanie użytkowników i partnerów biznesowych.

Konsekwencje nieprzestrzegania przepisów AI Act

Naruszenie przepisów unijnego rozporządzenia AI Act może pociągać za sobą poważne skutki prawne, finansowe i reputacyjne dla firm i instytucji wdrażających systemy sztucznej inteligencji. Szczególnie dotyczy to systemów sklasyfikowanych jako AI wysokiego ryzyka, które podlegają najbardziej rygorystycznym wymogom regulacyjnym.

AI Act przewiduje różne poziomy odpowiedzialności w zależności od rodzaju naruszenia. W przypadku poważnych uchybień, takich jak wdrożenie zakazanych systemów AI (np. systemów masowego nadzoru w czasie rzeczywistym w miejscach publicznych), firmy mogą być narażone na kary finansowe sięgające nawet 35 milionów euro lub 7% globalnego obrotu – w zależności od tego, która z tych kwot jest wyższa.

Dla mniej poważnych, lecz nadal istotnych naruszeń – takich jak brak przeprowadzenia wymaganej oceny zgodności czy nieudokumentowanie procesu decyzyjnego AI – kary mogą wynosić do 7,5 miliona euro lub 1,5% globalnego obrotu.

Oprócz sankcji finansowych, konsekwencją może być także:

• Nakaz wycofania systemu AI z rynku – w przypadku, gdy system nie spełnia wymogów bezpieczeństwa lub przejrzystości.
• Obowiązek informacyjny wobec użytkowników – jeśli naruszenia dotknęły ich praw lub interesów.
• Utrata zaufania klientów i partnerów biznesowych – co może mieć długofalowe skutki dla pozycji rynkowej organizacji.

Organy nadzoru krajowego oraz Europejska Rada ds. Sztucznej Inteligencji będą odpowiedzialne za monitorowanie zgodności i egzekwowanie przepisów. W przypadkach transgranicznych mogą współdziałać w ramach wspólnych procedur kontrolnych, co zwiększa skuteczność egzekwowania prawa.

Wdrożenie obowiązków związanych z AI wysokiego ryzyka nie jest więc jedynie kwestią zgodności z przepisami – to także element zarządzania ryzykiem, ochrony reputacji oraz budowania zaufania użytkowników i regulatorów.

Podsumowanie i rekomendacje dla organizacji

Regulacje dotyczące sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej istotne dla organizacji wykorzystujących technologie AI w swoich procesach, produktach i usługach. Europejski Akt o Sztucznej Inteligencji (AI Act) wprowadza pojęcie sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka, które wiąże się z dodatkowymi wymaganiami prawnymi, technologicznymi i organizacyjnymi. Dla wielu firm oznacza to konieczność weryfikacji, czy ich systemy AI podlegają tym przepisom.

AI wysokiego ryzyka odnosi się do zastosowań, które mogą znacząco wpływać na prawa podstawowe obywateli, bezpieczeństwo lub zdrowie. Nie każda technologia oparta na AI jest automatycznie klasyfikowana jako wysokiego ryzyka — kluczowe są obszar zastosowania oraz sposób działania systemu.

Aby przygotować się na wymagania AI Act, organizacje powinny:

• Dokonać przeglądu istniejących systemów AI pod kątem potencjalnego ryzyka i obszaru zastosowania.
• Ustanowić wewnętrzne procedury oceny zgodności z nowymi wymogami regulacyjnymi.
• Zapewnić transparentność i dokumentację procesów decyzyjnych systemów AI – szczególnie, jeśli dotyczą one ludzi.
• Inwestować w kompetencje techniczne i prawne, które umożliwią bieżące monitorowanie zgodności z regulacjami.
• Współpracować z ekspertami ds. etyki i odpowiedzialnego AI, aby minimalizować ryzyko wdrożenia niewłaściwych modeli lub algorytmów.

Działania te nie tylko ograniczają ryzyko prawne i reputacyjne, ale również wzmacniają zaufanie klientów i partnerów biznesowych. W dobie rosnącej roli sztucznej inteligencji, odpowiedzialne podejście do jej stosowania staje się kluczowym elementem strategii każdej organizacji.

7 najczęstszych zagrożeń w sieci i jak się przed nimi chronić 24 maja 2025

Wizualizacja danych – jak opowiadać historie za pomocą wykresów 22 maja 2025