Jakie systemy AI uznawane są za high-risk? Przykłady z biznesu i administracji

Wprowadzenie do systemów AI wysokiego ryzyka

Sztuczna inteligencja (AI) staje się integralną częścią wielu dziedzin życia społecznego i gospodarczego. Wraz z rosnącym zakresem zastosowań, pojawiają się jednak także pytania o bezpieczeństwo, przejrzystość oraz etyczne konsekwencje korzystania z takich technologii. W odpowiedzi na te wyzwania, Unia Europejska przyjęła rozporządzenie AI Act, które wprowadza kategorie ryzyka dla systemów AI. Jedną z najistotniejszych jest kategoria systemów wysokiego ryzyka (high-risk AI systems).

Systemy AI uznawane za wysokiego ryzyka to takie, które mogą znacząco wpływać na prawa podstawowe obywateli, bezpieczeństwo, zdrowie lub dobrobyt jednostek. Kluczową cechą tych rozwiązań jest ich zastosowanie w obszarach, gdzie decyzje podejmowane przez algorytmy mają bezpośredni wpływ na ludzi, ich możliwości życiowe czy dostęp do usług publicznych i prywatnych.

Według AI Act, przykłady takich zastosowań obejmują między innymi:

• systemy wykorzystywane przez administrację publiczną do oceny obywateli lub podejmowania decyzji urzędowych,
• algorytmy wspierające procesy rekrutacyjne lub oceny pracowników,
• technologie używane w sektorze finansowym do analizy zdolności kredytowej,
• rozwiązania stosowane w edukacji, służące np. do oceny postępów uczniów,
• systemy wspierające diagnozowanie lub dobór terapii w ochronie zdrowia,
• narzędzia wspomagające podejmowanie decyzji w kontekście wymiaru sprawiedliwości.

Wszystkie te przypadki łączy wysoka waga potencjalnych konsekwencji błędnych lub nieprzejrzystych decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję. Właśnie dlatego systemy high-risk podlegają szczególnym wymaganiom prawnym i technicznym, mającym na celu zapewnienie ich zgodności z zasadami etyki, odpowiedzialności i przejrzystości.

AI w administracji publicznej – przypadki i zagrożenia

W administracji publicznej systemy sztucznej inteligencji coraz częściej wspierają procesy decyzyjne, automatyzują zadania urzędnicze oraz analizują duże zbiory danych w celu usprawnienia usług publicznych. Mimo potencjalnych korzyści, ich wykorzystanie niesie ze sobą istotne ryzyko, szczególnie w zakresie przejrzystości, ochrony praw obywateli oraz równego traktowania. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Do najczęstszych zastosowań AI w sektorze publicznym należą:

• Systemy oceny ryzyka społecznego – wykorzystywane np. w kontekście przyznawania świadczeń społecznych lub identyfikacji potencjalnych nadużyć. W takich systemach pojawia się ryzyko błędnej klasyfikacji obywateli i ograniczenia ich dostępu do usług publicznych.
• Zautomatyzowane systemy rozdziału zasobów – wspierają podejmowanie decyzji dotyczących alokacji środków publicznych, np. w edukacji czy opiece zdrowotnej. Brak transparentności w algorytmach może prowadzić do decyzji trudnych do zakwestionowania i nieczytelnych dla obywatela.
• Systemy wspomagające egzekwowanie prawa – takie jak predykcyjne modele analizy danych wykorzystywane przez służby porządkowe. W ich przypadku szczególnie istotne są obawy dotyczące dyskryminacji czy utrwalenia uprzedzeń systemowych.

Kluczowe zagrożenia związane z użyciem AI w administracji publicznej obejmują m.in. brak kontroli nad działaniem algorytmów, trudności w zrozumieniu ich decyzji (tzw. problem czarnej skrzynki), a także ryzyko naruszenia prywatności i praw obywatelskich. Ponieważ systemy te operują na danych obywateli i wpływają na ich codzienne życie, ich działanie musi być wyjątkowo przejrzyste, sprawiedliwe i zgodne z obowiązującymi regulacjami.

Zastosowanie AI w HR – rekrutacja i ocena pracowników

W obszarze zarządzania zasobami ludzkimi (HR) systemy sztucznej inteligencji (AI) odgrywają coraz większą rolę, w szczególności w procesach rekrutacyjnych i oceny pracowników. Ich potencjał do zwiększenia efektywności, obniżenia kosztów i usprawnienia podejmowania decyzji sprawia, że są chętnie wdrażane zarówno przez korporacje, jak i organy administracji. Jednakże tego typu systemy mogą generować również istotne ryzyka – m.in. związane z dyskryminacją, brakiem przejrzystości czy naruszeniem prywatności kandydatów.

Systemy AI w HR można podzielić na dwie główne grupy zastosowań:

• AI w rekrutacji – analiza CV, automatyczne rozmowy kwalifikacyjne, screening kandydatów, predykcyjne modele dopasowania do stanowiska.
• AI w ocenie pracowników – monitorowanie efektywności, analiza zachowań w miejscu pracy, systemy oceny kompetencji i predyspozycji rozwojowych.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice między tymi dwoma obszarami zastosowania:

Systemy AI wykorzystywane w HR często korzystają z przetwarzania języka naturalnego (NLP), analizy sentymentu, rozpoznawania obrazów oraz uczenia maszynowego w celu przewidywania efektywności zawodowej czy dopasowania kulturowego. Przykładowo, rozwiązania analizujące nagrania z rozmów kwalifikacyjnych mogą oceniać mimikę, ton głosu czy strukturę wypowiedzi kandydatów.

Warto jednak podkreślić, że zgodnie z unijnym rozporządzeniem AI Act, systemy tego typu klasyfikowane są jako systemy wysokiego ryzyka, ponieważ mogą mieć bezpośredni wpływ na szanse zawodowe jednostek. Wymaga to od organizacji stosujących takie rozwiązania spełnienia określonych wymogów w zakresie przejrzystości, nadzoru ludzkiego oraz zarządzania ryzykiem. Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak w praktyce spełnić te wymogi, sprawdź Kurs AI Act w praktyce – compliance, ryzyka i obowiązki.

Systemy AI w finansach – analiza ryzyka i decyzje kredytowe

Systemy sztucznej inteligencji coraz częściej pełnią kluczową rolę w sektorze finansowym, wspomagając procesy związane z zarządzaniem ryzykiem, oceną zdolności kredytowej i podejmowaniem decyzji inwestycyjnych. Ze względu na możliwy wpływ tych decyzji na sytuację finansową jednostek oraz stabilność rynku, wiele z tych zastosowań kwalifikuje się jako systemy wysokiego ryzyka w rozumieniu europejskich regulacji, takich jak AI Act.

Główne obszary wykorzystania AI w finansach to:

• Ocena zdolności kredytowej: Modele AI analizują dane dotyczące historii kredytowej, dochodów, wydatków oraz wielu innych zmiennych, aby ocenić ryzyko kredytowe klienta.
• Wykrywanie nadużyć finansowych: Algorytmy uczące się identyfikują nietypowe wzorce zachowań, które mogą wskazywać na oszustwa lub pranie pieniędzy.
• Zarządzanie ryzykiem rynkowym i operacyjnym: Systemy AI przewidują potencjalne zagrożenia wynikające ze zmian rynkowych, politycznych lub operacyjnych.

Choć technologie te zwiększają efektywność i umożliwiają szybszą analizę dużych wolumenów danych, niosą ze sobą poważne wyzwania, m.in. w zakresie przejrzystości algorytmów i uniknięcia dyskryminacji. W Cognity wierzymy, że dobre zrozumienie tego tematu to podstawa efektywnej pracy z narzędziami cyfrowymi.

Poniższa tabela ilustruje podstawowe różnice między tradycyjnym a opartym na AI podejściem do oceny ryzyka kredytowego:

Ze względu na potencjalne ryzyko błędnej decyzji, np. niesłusznego odrzucenia wniosku kredytowego, systemy te objęte są szczególnymi wymaganiami regulacyjnymi dotyczącymi audytowalności, testowania i zapewnienia braku uprzedzeń algorytmicznych.

AI w edukacji – personalizacja nauczania i jej konsekwencje

Zastosowanie sztucznej inteligencji w edukacji to rosnący trend, który niesie ze sobą zarówno liczne możliwości, jak i wyzwania o charakterze etycznym oraz prawnym. Systemy AI w tym sektorze uznawane są za wysokiego ryzyka, ponieważ bezpośrednio wpływają na proces kształcenia, rozwój kompetencji i przyszłość uczniów oraz studentów.

Jednym z głównych zastosowań AI w edukacji jest personalizacja nauczania – dostosowywanie treści edukacyjnych, tempa nauki i rodzaju zadań do indywidualnych potrzeb ucznia. Systemy wykorzystujące uczenie maszynowe analizują dane o postępach ucznia, stylu uczenia się oraz wynikach testów, by w czasie rzeczywistym dostarczyć odpowiednio dobrane materiały dydaktyczne.

Wprowadzenie AI do edukacji wiąże się również z koniecznością ochrony danych uczniów, zapewnienia równego dostępu do technologii oraz kontroli nad tym, w jaki sposób algorytmy wpływają na decyzje edukacyjne. W przypadku błędnych rekomendacji systemu możliwe jest bowiem nieświadome ograniczanie potencjału ucznia lub kierowanie go na nieadekwatną ścieżkę rozwoju.

Ze względu na te czynniki, zgodnie z unijnym rozporządzeniem AI Act, wiele systemów stosowanych w edukacji zostało sklasyfikowanych jako high-risk, co oznacza, że muszą spełniać szereg wymogów dotyczących transparentności, nadzoru ludzkiego i odpowiedzialności. Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak pogodzić wymogi prawne z wdrażaniem tego typu technologii, sprawdź Kurs AI a RODO – jak łączyć zgodność regulacyjną z wdrażaniem nowych technologii.

Zastosowanie AI w ochronie zdrowia – diagnoza i rekomendacje terapeutyczne

Systemy sztucznej inteligencji coraz częściej wspierają działania w sektorze ochrony zdrowia, przynosząc ze sobą zarówno ogromny potencjał, jak i istotne ryzyka. Zaklasyfikowanie tych rozwiązań jako high-risk AI wynika głównie z wpływu, jaki mogą mieć na zdrowie i życie pacjentów. W tej sekcji przyjrzymy się ogólnym zastosowaniom AI w medycynie – szczególnie w kontekście diagnozy oraz rekomendacji terapeutycznych.

AI w ochronie zdrowia może pełnić różne funkcje, m.in.:

• Wspomaganie diagnozy – analiza obrazów medycznych (np. tomografii komputerowej, rezonansu magnetycznego) czy danych laboratoryjnych w celu wykrywania anomalii.
• Tworzenie rekomendacji terapeutycznych – sugerowanie najskuteczniejszych metod leczenia na podstawie danych z historii chorób, aktualnych wyników badań oraz obowiązujących wytycznych klinicznych.
• Monitorowanie stanu pacjenta – analizowanie danych z urządzeń wearable lub systemów telemetrycznych w celu wczesnego wykrywania pogorszenia stanu zdrowia.

Z punktu widzenia regulacji, systemy AI wykorzystywane do diagnozy i terapii są traktowane jako wysokiego ryzyka (zgodnie z propozycjami rozporządzenia EU AI Act), ponieważ błędne działanie może prowadzić do niewłaściwego leczenia, a w konsekwencji – zagrożenia zdrowia lub życia pacjenta.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice między głównymi zastosowaniami AI w ochronie zdrowia:

Wysokie ryzyko wiąże się tu nie tylko z technicznym działaniem algorytmu, ale też z jakością danych wejściowych oraz sposobem, w jaki wyniki AI są interpretowane i stosowane przez personel medyczny. Warto również podkreślić, że systemy te często działają jako wspomagające decyzje, a ostateczna odpowiedzialność za decyzję kliniczną spoczywa na lekarzu.

AI w sektorze prawnym – wspomaganie decyzji sądowych

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w sektorze prawnym zyskuje na znaczeniu, zwłaszcza w kontekście wspierania pracy sądów oraz organów ścigania. Systemy te klasyfikowane są jako wysokiego ryzyka ze względu na wpływ, jaki mogą mieć na prawa obywatelskie, sprawiedliwość proceduralną oraz zaufanie publiczne do wymiaru sprawiedliwości.

Podstawowe zastosowania AI w środowisku prawnym obejmują m.in.:

• Analizę dokumentów prawnych – algorytmy przeszukujące duże zbiory aktów prawnych, orzeczeń i dowodów, co pozwala przyspieszyć pracę sędziów i prawników.
• Oceny ryzyka recydywy – modele predykcyjne wspierające decyzje o przedterminowym zwolnieniu lub wysokości kary, bazujące na analizie danych osobowych i przeszłości oskarżonych.
• Wspomaganie orzecznictwa – automatyczne sugestie dotyczące kwalifikacji prawnej danego czynu lub przewidywania wyroku na podstawie podobnych spraw z przeszłości.

Choć technologie te oferują znaczne korzyści w zakresie efektywności i standaryzacji procedur, budzą również istotne kontrowersje. Główne zagrożenia to ryzyko uprzedzeń algorytmicznych, brak przejrzystości działania modeli oraz trudność w przypisywaniu odpowiedzialności za błędne lub niesprawiedliwe decyzje. Z tego względu są to systemy wymagające szczególnego nadzoru i oceny zgodności z zasadami etyki oraz praworządności.

Wnioski i rekomendacje dotyczące stosowania AI wysokiego ryzyka

Systemy sztucznej inteligencji klasyfikowane jako wysokiego ryzyka mają potencjał znaczącego wpływu na prawa podstawowe, bezpieczeństwo obywateli oraz sprawiedliwość społeczną. Ich obecność stale rośnie w sektorach takich jak administracja publiczna, finanse, HR, edukacja, zdrowie czy sektor prawny, niosąc zarówno obietnice usprawnień, jak i poważne zagrożenia.

W związku z dynamicznym rozwojem technologii AI oraz jej coraz szerszym wykorzystaniem w procesach decyzyjnych, konieczne jest zachowanie szczególnej ostrożności tam, gdzie decyzje systemów mogą wpływać na życie jednostek.

• Transparentność i nadzór: Wysokie ryzyko związane z AI wymaga wprowadzenia przejrzystych zasad działania oraz możliwości audytu systemów. Użytkownicy i odbiorcy decyzji algorytmicznych powinni mieć jasność co do sposobu ich podejmowania.
• Ocena wpływu na prawa podstawowe: Każdy system AI klasyfikowany jako wysokiego ryzyka powinien przejść analizę wpływu na prawa człowieka, prywatność i potencjalne uprzedzenia.
• Zarządzanie ryzykiem i odpowiedzialność: Konieczne jest wyznaczenie podmiotów odpowiedzialnych za wdrożenie, utrzymanie i kontrolę systemów AI. Powinny one odpowiadać za skutki działania technologii.
• Udział interesariuszy: W procesie projektowania i wdrażania AI należy uwzględnić głos osób potencjalnie narażonych na skutki jej działania – zwłaszcza pracowników, obywateli czy uczniów.
• Ciągłe doskonalenie i aktualizacja systemów: Systemy AI nie mogą być traktowane jako finalne rozwiązania – ich skuteczność i zgodność z wartościami społecznymi powinny być regularnie weryfikowane i aktualizowane.

Stworzenie ram prawnych i etycznych, które zapewnią bezpieczne i sprawiedliwe wykorzystanie AI wysokiego ryzyka, to kluczowy krok w kierunku odpowiedzialnej transformacji cyfrowej. Odpowiednie zarządzanie tymi technologiami zwiększy zaufanie społeczne i zmniejszy ryzyko nadużyć. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

Podstawowe algorytmy w Pythonie – sortowanie i proste programy automatyzujące zadania 10 lutego 2026

Słowniki w Pythonie – jak dodawać, usuwać i iterować po danych? 08 lutego 2026