Cyfrowy autobus UE i sztuczna inteligencja: Jak dużo specjalnych przepisów może tolerować europejski porządek danych?

Co tak naprawdę zmieni cyfrowy autobus UE

Planowany unijny omnibus cyfrowy to znacznie więcej niż tylko „porządek” europejskiego prawa cyfrowego. Za retoryką uproszczenia i redukcji biurokracji kryje się głęboka ingerencja w fundamentalną logikę europejskiego porządku danych. Zamiast po prostu ujednolicić formularze lub usprawnić obowiązki sprawozdawcze, Komisja ingeruje w podstawowe zasady ogólnego rozporządzenia o ochronie danych (RODO) i innych systemów cyfrowych. Jednocześnie stara się dostosować ramy prawne dotyczące sztucznej inteligencji (AI) i gospodarki opartej na danych, aby europejskie i międzynarodowe przedsiębiorstwa mogły w szerszym zakresie i łatwiej pracować z danymi osobowymi.

Z ekonomicznego punktu widzenia oznacza to strategiczną zmianę: odejście od regulacji ściśle zorientowanych na prawa podstawowe i neutralnych technologicznie, w kierunku podejścia bardziej zorientowanego na politykę technologiczną, traktującego AI jako uprzywilejowaną branżę przyszłości. W ten sposób omnibus nie tylko zapewnia przejrzystość, ale także asymetryczną przewagę niektórym modelom biznesowym – zwłaszcza tym firmom, które korzystają z efektu skali w gromadzeniu danych i szkoleniu dużych modeli. To restrukturyzuje bodźce i dynamikę władzy na rynkach danych.

Jego rdzeniem jest proponowany nowy artykuł 88c RODO, któremu towarzyszą zmiany dotyczące danych wrażliwych, obowiązków informacyjnych, ochrony danych urządzeń końcowych oraz zasad dotyczących plików cookie. Omnibus jest zatem projektem polityczno-ekonomicznym: definiuje, kto może rozwijać sztuczną inteligencję, z jakim ryzykiem prawnym i kosztami się to wiąże, kto ma dostęp do jakich zasobów danych oraz czyj model biznesowy jest wspierany lub utrudniany przez regulacje. Debata na temat tego, czy stanowi to „nieograniczoną specjalną strefę prawną” dla sztucznej inteligencji, ma zatem nie tylko charakter prawny, ale także bezpośrednio odnosi się do polityki przemysłowej i konkurencji.

Neutralność technologiczna kontra przywileje sztucznej inteligencji: erozja podstawowej zasady RODO

RODO zostało celowo zaprojektowane z myślą o neutralności technologicznej. Nie odnosi się do konkretnych technologii, lecz do przetwarzania danych osobowych, niezależnie od tego, czy odbywa się ono za pomocą prostych algorytmów, klasycznego oprogramowania, czy wysoce złożonych systemów sztucznej inteligencji. Zasada ta zapewnia, że ​​podobne zagrożenia dla praw podstawowych są regulowane w podobny sposób. Omnibus stopniowo podważa tę zasadę.

Artykuł 88c ma na celu wyraźne zakwalifikowanie rozwoju i eksploatacji systemów sztucznej inteligencji (AI) jako uzasadnionego interesu w rozumieniu art. 6 ust. 1 lit. f) RODO. Nadaje to kontekstowi AI własne, specyficzne dla danej technologii, szczególne traktowanie. Z ekonomicznego punktu widzenia oznacza to, że konkretna technologia – AI – jest prawnie uprzywilejowana, mimo że ryzyko, jakie ze sobą niesie, jest często wyższe niż w przypadku konwencjonalnych metod przetwarzania danych. Przestrzeganie ustawy o AI rozwiązuje ten problem tylko częściowo, ponieważ poziomy ochrony nie są identyczne, a sama ustawa opiera się na ryzyku, a nie kompleksowo na danych osobowych.

Co więcej, definicja sztucznej inteligencji (AI) jest niezwykle szeroka. Jeśli praktycznie każdą zaawansowaną formę zautomatyzowanej analizy danych można interpretować jako system AI w rozumieniu Ustawy o AI, artykuł 88c rozszerza zakres tego przywileju daleko poza klasyczne zastosowania „GenAI” czy głębokiego uczenia (deep learning). W praktyce firmy mogłyby deklarować niemal każde zautomatyzowane przetwarzanie danych, wymagające dużej ilości danych, jako AI, aby skorzystać z korzystniejszego traktowania prawnego. Granica między „normalnym” przetwarzaniem danych a „przetwarzaniem AI” staje się niewyraźna, a ta niejednoznaczność jest atrakcyjna ekonomicznie: zmniejsza koszty przestrzegania przepisów i podatność prawną podmiotów zajmujących odpowiednie stanowiska.

Rezultatem byłaby de facto przewaga technologiczna, która podważa neutralną, zorientowaną na prawa podstawowe konstrukcję RODO. Ma to daleko idące konsekwencje dla porządku rynkowego na jednolitym rynku cyfrowym: osoby, które są „sztuczną inteligencją” i mogą wiarygodnie uzasadnić to prawnie, uzyskałyby łatwiejszy dostęp do danych, mniejszą niepewność prawną i potencjalnie niższe koszty egzekwowania.

Minimalizacja danych pod presją: Kiedy masa staje się legitymacją

Szczególnie newralgicznym punktem omnibusa jest przetwarzanie danych wrażliwych – takich jak informacje o zdrowiu, poglądach politycznych, pochodzeniu etnicznym czy orientacji seksualnej. Te kategorie danych podlegają ścisłemu zakazowi przetwarzania na mocy RODO, z nielicznymi, ściśle określonymi wyjątkami. Omnibus wprowadza teraz dodatkowe wyjątki, powołując się na szkolenie i obsługę systemów sztucznej inteligencji jako konkretne uzasadnienie.

Aspektem wybuchowości ekonomicznej nie jest samo udostępnianie danych, ale raczej logika leżąca u ich podstaw: im bardziej intensywne i masowe jest przetwarzanie danych, tym łatwiej uzasadnić jego konieczność dla rozwoju wysokowydajnych modeli AI. Zasada minimalizacji danych – ukierunkowane, minimalne wykorzystanie danych – zostaje wywrócona do góry nogami. Obfitość danych staje się uzasadnieniem, a nie zagrożeniem.

Dla modeli biznesowych wymagających dużej ilości danych, zwłaszcza globalnych platform z gigantycznymi bazami użytkowników, stanowi to strukturalną przewagę. Firmy dysponujące miliardami punktów danych i środkami technicznymi umożliwiającymi ich kompleksową absorpcję i przetwarzanie w modelach mogą łatwiej wykorzystać narrację o konieczności niż małe i średnie przedsiębiorstwa z ograniczonymi zbiorami danych. To, co jest sprzedawane jako uproszczenie sprzyjające innowacjom, w praktyce wzmacnia korzyści skali i zewnętrzne efekty sieciowe na korzyść firm, które już dominują na rynku.

Jednocześnie pojawiają się zbiorowe zagrożenia po stronie ryzyka. Systemy sztucznej inteligencji (AI) trenowane na szeroko gromadzonych danych wrażliwych są strukturalnie podatne na wycieki danych, ponowną identyfikację i dyskryminacyjne wzorce. Chociaż omnibus wymaga „odpowiednich środków technicznych i organizacyjnych”, wymagania te są celowo sformułowane w sposób ogólny. Ta otwartość ma dwojaki skutek ekonomiczny: z jednej strony umożliwia elastyczne, innowacyjne podejście do technicznej ochrony danych; z drugiej strony przenosi odpowiedzialność i ryzyko dowodowe na mniejszych dostawców, którzy dysponują mniejszymi zasobami, aby wiarygodnie wdrażać złożone koncepcje ochrony. Digital EU Omnibus: Przejrzystość regulacyjna czy carte blanche dla korporacji AI żądnych danych?

Redukcja biurokracji jako pretekst do tektonicznej zmiany w systemie ochrony danych – dlaczego „cyfrowy omnibus” to coś więcej niż tylko ustawa usprawniająca technicznie

Planowany „cyfrowy omnibus UE” jest reklamowany przez Komisję Europejską jako pragmatyczny projekt porządkowy: mniej biurokracji, więcej spójności, lepsza konkurencyjność na jednolitym rynku cyfrowym. W komunikacji politycznej dominuje narracja o „uproszczeniu” – słowo, które niemal nieuchronnie budzi pozytywne skojarzenia w polityce europejskiej. W rzeczywistości jednak nie jest to jedynie redakcyjna reorganizacja, lecz głęboka interwencja w fundamentalną logikę europejskiej ochrony danych i regulacji cyfrowych jako całości.

Nacisk położony jest na rolę sztucznej inteligencji i modeli biznesowych opartych na danych. Propozycja omnibusowa łączy kilka aktów prawnych – w szczególności RODO, ustawę o sztucznej inteligencji, ustawę o danych i dyrektywę o prywatności i łączności elektronicznej – w nowy sposób, przesuwając równowagę na korzyść szerokiego wykorzystania danych. Pod pretekstem budowania pewności prawnej i ułatwiania innowacji, zarysowano nowy system, w którym przetwarzanie danych na dużą skalę na potrzeby sztucznej inteligencji będzie uprzywilejowane, a nie ograniczone. To właśnie tutaj zaczyna się ostra krytyka ze strony prawników zajmujących się ochroną danych, stowarzyszeń konsumenckich i części środowiska akademickiego.

Analiza raportu Spirit Legal dla Niemieckiej Federacji Organizacji Konsumenckich (vzbv) rzuca światło na zasadniczy konflikt w europejskiej polityce cyfrowej: czy Europa może być jednocześnie globalnym centrum sztucznej inteligencji, prawdziwym strażnikiem praw podstawowych i obrońcą konsumentów – czy też ochrona danych zostanie po cichu poświęcona logice geopolitycznej i przemysłowej? Projekt zbiorczy sugeruje, że Bruksela jest gotowa złagodzić obecną, rygorystyczną interpretację RODO, przynajmniej częściowo, na rzecz systemu wyjątków sprzyjającego sztucznej inteligencji. Kluczowe pytanie brzmi zatem: czy jest to konieczna modernizacja, czy też początek „nieograniczonej, specjalnej strefy prawnej” dla sztucznej inteligencji?

Artykuł 88c i logika preferencyjnego traktowania: Jak neutralność technologiczna staje się prawem dotyczącym technologii specjalnych

Sednem konfliktu jest planowany nowy artykuł 88c RODO. Ma on na celu jednoznaczne zaklasyfikowanie rozwoju, szkolenia i eksploatacji systemów AI jako „uzasadnionego interesu” w rozumieniu artykułu 6(1)(f) RODO. Na pierwszy rzut oka brzmi to jak zwykłe doprecyzowanie: firmy z branży AI powinny móc opierać się na ustalonej podstawie prawnej bez konieczności potykania się o zgodę lub przepisy szczególne w każdym indywidualnym przypadku. Jednak w samym sercu architektury prawnej następuje zmiana paradygmatu.

Do tej pory RODO było projektowane z myślą o neutralności technologicznej. Nie rozróżniało ono „sztucznej inteligencji” od innych metod przetwarzania danych, lecz łączyło prawa i obowiązki z rodzajem danych, kontekstem i ryzykiem dla osób, których dane dotyczą. Artykuł 88c złamałby tę zasadę: sztuczna inteligencja otrzymałaby własny, uprzywilejowany dostęp do danych osobowych. Właśnie tutaj pojawia się ostrzeżenie Hense’a i Wagnera przed „nieograniczoną specjalną strefą prawną”.

Problem pogłębia niezwykle szeroka definicja AI zawarta w ustawie o sztucznej inteligencji (AI Act). Zgodnie z nią praktycznie każde oprogramowanie wykorzystujące określone techniki – od uczenia maszynowego po systemy oparte na regułach – do rozpoznawania wzorców, tworzenia prognoz lub wspierania procesu decyzyjnego jest uznawane za system AI. W połączeniu z artykułem 88c, może to pozwolić na uznanie niemal każdego zaawansowanego przetwarzania danych za istotne dla AI. Stwarza to silną zachętę dla firm do „oznaczania” swojej infrastruktury systemami AI w celach regulacyjnych, aby uzyskać dostęp do uprzywilejowanych ram prawnych.

To przekształca pozornie wąski, szczególny przypadek sztucznej inteligencji w furtkę do systematycznego rozluźnienia wymogów ochrony danych. Neutralność technologiczna RODO – dotychczas ważna ochrona przed specjalnymi przepisami dotyczącymi konkretnych technologii – zostałaby podważona. Z prawnego punktu widzenia kategoria technologii, której granice w praktyce są już trudne do zdefiniowania, zyskałaby strukturalną przewagę nad innymi formami przetwarzania danych. W środowisku, w którym coraz więcej procesów jest optymalizowanych algorytmicznie, jest to niczym innym jak regulacyjny punkt zwrotny dla całej przyszłości kapitalizmu danych w Europie.

Jak zasada „im więcej danych, tym większe prawdopodobieństwo, że zostaną udostępnione” tworzy niebezpieczną strukturę zachęt dla dużych firm technologicznych

Projekt omnibus staje się szczególnie kontrowersyjny, gdy koliduje z istniejącą logiką minimalizacji danych i ograniczenia celu. RODO opiera się na założeniu, że można gromadzić i przetwarzać tylko tyle danych osobowych, ile jest absolutnie niezbędne do realizacji określonego celu. Zasada ta została wyraźnie zaprojektowana jako kontrmodel dla nieograniczonego gromadzenia danych i profilowania.

Podejście omnibus, przynajmniej w praktyce, odwraca tę logikę w kontekście sztucznej inteligencji. Jego uzasadnienie sugeruje, że duże zbiory danych mają szczególne znaczenie w uzasadnianiu przetwarzania w przypadku trenowania modeli sztucznej inteligencji. Recenzenci interpretują to jako przewrotną strukturę motywacyjną: im bardziej obszerne, zróżnicowane i masowe są gromadzone dane, tym łatwiej uzasadnić ich wykorzystanie w sztucznej inteligencji. Masowe scrapowanie, profilowanie i łączenie różnych źródeł mogłyby zatem zostać zalegalizowane pod przykrywką optymalizacji sztucznej inteligencji.

Z ekonomicznego punktu widzenia, taka struktura systematycznie faworyzuje tych graczy, którzy dysponują już gigantycznymi zbiorami danych i są w stanie agregować dalsze dane na dużą skalę – głównie firmy platformowe z siedzibą w USA. Im więcej użytkowników, im więcej danych o interakcjach, im więcej punktów połączeń, tym silniejszy rzekomy „uzasadniony interes” w przesyłaniu tych danych do systemów sztucznej inteligencji. Małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP), które nie dysponują ani podobnymi wolumenami danych, ani porównywalną infrastrukturą, pozostają w niekorzystnej sytuacji. Architektura omnibus działa zatem jak mnożnik skalowalności dla już dominujących graczy.

Co więcej, istnieje jeszcze jeden kluczowy aspekt: ​​argument, że duże zbiory danych zwiększają dokładność i rzetelność systemów AI, jest czasami bezkrytycznie wykorzystywany jako uzasadnienie. Z ekonomicznego punktu widzenia prawdą jest, że wydajność i solidność modeli często rosną wraz z większą ilością danych. Jednak ten wzrost wydajności wiąże się z rosnącą asymetrią informacji, koncentracją władzy oraz ryzykiem powielania wzorców osobistych i społecznych. Propozycja ta w dużej mierze ignoruje fakt, że minimalizacja danych i ograniczenie celu nie zostały zapisane w RODO przypadkowo, lecz raczej jako odpowiedź na właśnie taką nierównowagę władzy.

Dlaczego osłabienie ochrony szczególnych kategorii danych osobowych stwarza ryzyko systemowe

Szczególne kategorie danych osobowych – takie jak dane dotyczące zdrowia, pochodzenia etnicznego, poglądów politycznych, przekonań religijnych lub orientacji seksualnej – podlegają ścisłemu zakazowi przetwarzania na mocy RODO, z wąsko zdefiniowanymi wyjątkami. Propozycja omnibusowa rozszerza możliwości wykorzystania takich danych w kontekście rozwoju i eksploatacji sztucznej inteligencji (AI) poprzez wprowadzenie nowego wyjątku. Jest to uzasadnione potrzebą dostępu do kompleksowych danych w celu zapobiegania stronniczości i dyskryminacji.

W praktyce jednak sprowadza się to do normalizacji wykorzystywania danych wysoce wrażliwych bez odpowiedniego wzmocnienia dostępnych opcji kontroli dla osób, których dane te dotyczą. Szczególnie problematyczna jest koncepcja, zgodnie z którą wrażliwe cechy czasami wydają się „nieproblematyczne”, dopóki nie można ich bezpośrednio powiązać z konkretnymi, identyfikowalnymi osobami lub nie pełnią one głównie funkcji zmiennych statystycznych w zbiorze danych szkoleniowych. Jednak nawet pozornie anonimowe lub pseudonimizowane zbiory danych mogą umożliwiać wyciąganie wniosków na temat grup, środowisk społecznych lub mniejszości i wzmacniać wzorce dyskryminacyjne.

Z ekonomicznego punktu widzenia, taka regulacja poszerza pulę surowców dla modeli sztucznej inteligencji, dodając szczególnie cenne, bo głębokie, informacje. Dane dotyczące zdrowia, preferencje polityczne, profile psychologiczne – wszystkie te dane mają ogromne znaczenie monetarne w sektorze reklamy, ubezpieczeń, finansów i rynku pracy. Każdy, kto uzyska dostęp do takich danych na dużą skalę, może tworzyć znacznie bardziej szczegółowe, a tym samym bardziej rentowne modele. Połączenie wrażliwego charakteru danych i ich potencjału ekonomicznego stwarza podwójne ryzyko: dla autonomii jednostki oraz dla zbiorowej struktury demokracji i spójności społecznej.

Szczególnie w kontekście sztucznej inteligencji (AI) ryzyko błędów systemowych jest wysokie. Modele trenowane na danych wrażliwych nie tylko odtwarzają informacje, ale także niejawne osądy wartościujące i stereotypy. Proponowane „odpowiednie środki techniczne i organizacyjne” mające na celu ograniczenie negatywnych skutków pozostają niejasne w projekcie. Tworzy to szarą strefę: z jednej strony, wysoce wrażliwe dane są otwarte na szkolenie AI, z drugiej strony brakuje jasnych, egzekwowalnych standardów zabezpieczeń i kontroli. W takiej architekturze największe korzyści odnoszą podmioty dysponujące przewagą technologiczną i wysoką tolerancją ryzyka.

Erozja tylnymi drzwiami: recytacje zamiast standardowych tekstów i osłabienie egzekwowania

Kolejna kluczowa krytyka ekspertów dotyczy metodologicznego przesunięcia ważnych mechanizmów ochronnych z prawnie wiążącego tekstu ustawy na niewiążące objaśnienia. To, co wydaje się technicznym szczegółem na poziomie techniki prawniczej, ma ogromne konsekwencje praktyczne dla wykonalności prawa.

Motywy służą przede wszystkim jako wytyczne interpretacyjne; nie są one bezpośrednio egzekwowalnymi normami prawnymi. Jeśli niezbędne zabezpieczenia – takie jak procedury rezygnacji, obowiązki informacyjne czy ograniczenia dotyczące scrapowania stron internetowych – są zapisane głównie tam, a nie w jasno sformułowanych artykułach, znacznie ogranicza to możliwości organów ochrony danych. Ściganie naruszeń staje się trudniejsze, grzywny i nakazy opierają się na mniej jasnych podstawach, a firmy mogą argumentować, że są to jedynie „pomoce interpretacyjne”.

W przypadku przetwarzania masowych danych związanego ze sztuczną inteligencją konstrukcja ta stanowi zaproszenie do rozszerzenia zakresu regulacji. Szczególnie w przypadku web scrapingu publicznie dostępnych informacji – na przykład z sieci społecznościowych, forów czy serwisów informacyjnych – istnieje znaczne ryzyko, że osoby dotknięte tym problemem nie zostaną poinformowane ani nie będą miały realnej możliwości skorzystania ze swoich praw. Jeśli główna bariera przed takimi praktykami jest jedynie zasugerowana w preambule, a nie zawarta w samym tekście prawnym, ochrona danych w praktyce sprowadza się do mieszanki prawa miękkiego i dobrej woli korporacji.

Z perspektywy ekonomicznej zmienia to strukturę kosztów: firmy, które agresywnie gromadzą dane i szkolą modele sztucznej inteligencji, korzystają z niejasności prawnych, ponieważ organy regulacyjne zazwyczaj wstrzymują się od podejmowania działań lub muszą czekać na długie orzeczenia sądowe. W ten sposób ryzyko prawne jest odraczane i zmniejszane; w krótkiej perspektywie tworzy to przewagę konkurencyjną dla dostawców szczególnie tolerancyjnych na ryzyko. W konkurencyjnym otoczeniu uczciwość i zgodność z przepisami są zazwyczaj karane, podczas gdy przekraczanie granic wydaje się satysfakcjonujące – klasyczny przykład perwersyjnych zachęt regulacyjnych.

Dlaczego oddzielny, ściśle zdefiniowany standard dla danych szkoleniowych AI mógłby lepiej zrównoważyć sprzeczne cele

Jako alternatywę dla ogólnej legitymizacji opartej na „uzasadnionym interesie” eksperci proponują ukierunkowaną, niezależną podstawę prawną dla szkolenia systemów sztucznej inteligencji. Z ekonomicznego punktu widzenia byłaby to próba rozwiązania konfliktu między promowaniem innowacji a ochroną prywatności nie poprzez ogólne osłabienie ochrony danych, ale poprzez konkretne, rygorystyczne warunki.

Taka szczególna podstawa prawna mogłaby zawierać szereg barier ochronnych:

Po pierwsze, mogłoby wprowadzić ścisły wymóg weryfikacji, stanowiący, że firmy mogą uzyskiwać dostęp do danych osobowych tylko wtedy, gdy można udowodnić, że równoważnego rezultatu nie można osiągnąć przy użyciu danych zanonimizowanych, pseudonimizowanych lub syntetycznych. Zachęcałoby to do inwestowania w metody anonimizacji danych, generowanie danych syntetycznych oraz w prywatność w fazie projektowania. Kierunek innowacji przesunąłby się od niekontrolowanego gromadzenia danych w stronę technicznej kreatywności w zarządzaniu minimalizacją danych.

Po drugie, taki standard mógłby narzucić minimalne standardy techniczne zapobiegające wyciekom danych. Modele sztucznej inteligencji nie mogą odtwarzać ani umożliwiać rekonstrukcji żadnych danych osobowych z danych treningowych w swoich wynikach. Wymaga to nie tylko prostych filtrów, ale także solidnych decyzji architektonicznych, takich jak prywatność różnicowa, mechanizmy kontroli wyników i rygorystyczne procedury ewaluacji. Logika ekonomiczna byłaby tu jasna: inwestowanie w architekturę modeli chroniącą dane osobowe zmniejsza ryzyko odpowiedzialności w dłuższej perspektywie i wzmacnia zaufanie.

Po trzecie, standard mógłby określać ścisłe ograniczenia celu dla danych szkoleniowych AI. Dane zebrane lub wykorzystane do konkretnego celu szkoleniowego AI nie mogłyby być łatwo wykorzystane w innych kontekstach ani w nowych modelach. Ograniczyłoby to powszechną praktykę traktowania zebranych zbiorów danych jako stałego zasobu na potrzeby różnych projektów. Firmy musiałyby wówczas utrzymywać jasno posegmentowane zbiory danych i transparentnie dokumentować ścieżki ich wykorzystania.

Takie wyspecjalizowane ramy prawne nie są carte blanche, lecz raczej kwalifikowaną autoryzacją. Mogłyby one uporządkować napięcie między innowacjami w dziedzinie sztucznej inteligencji a ochroną praw podstawowych, zamiast zaciemniać je klauzulą ​​generalną. Choć politycznie mogłoby to być mniej „uproszczone”, byłoby znacznie bardziej rozsądne z punktu widzenia praworządności, ponieważ konflikt byłby jawnie skodyfikowany, a nie ukryty za warstwami interpretacji.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Grupy wrażliwe i biografia cyfrowa: Dlaczego dzieci i młodzież są zagrożone tym, że staną się poligonem doświadczalnym kapitalizmu opartego na sztucznej inteligencji

Szczególnie wrażliwym aspektem jest ochrona nieletnich i innych grup wrażliwych. Dzieci i młodzież już teraz generują ogromne ilości śladów cyfrowych – w mediach społecznościowych, w środowiskach gier, na platformach edukacyjnych i w aplikacjach zdrowotnych. Dane te tworzą bardzo szczegółową, często trwającą całe życie, cyfrową biografię. W kontekście szkolenia i personalizacji sztucznej inteligencji pojawia się pytanie, w jakim stopniu dane te mogą być włączane do modeli bez wyraźnej, świadomej i odwracalnej zgody.

Eksperci opowiadają się za wyraźną zgodą rodziców w przypadku wykorzystywania danych osób nieletnich do celów szkolenia sztucznej inteligencji. Ponadto proponują, aby młodzi dorośli, po osiągnięciu pełnoletności, mieli bezwarunkowe prawo do zakazania dalszego wykorzystywania swoich danych w istniejących modelach. Oznaczałoby to konieczność skorygowania nie tylko przyszłego przetwarzania danych, ale także wcześniejszego wykorzystania danych w trenowanych modelach – w zakresie technicznie możliwym.

Z ekonomicznego punktu widzenia jest to niewygodne, ale kluczowe. Dane pochodzące od nieletnich są szczególnie atrakcyjne dla zastosowań AI, ponieważ umożliwiają wczesne rozpoznawanie wzorców, długoterminowe profilowanie i ukierunkowaną reklamę przez lata (a nawet dekady). Na rynkach konsumenckich, edukacyjnych i reklamowych takie długoterminowe horyzonty czasowe są niezwykle cenne. Jeśli dane te będą wykorzystywane bez regulacji jako podstawa szkolenia, korporacje zyskają przewagę w zakresie danych, której praktycznie nie da się prześcignąć. Młodsze pokolenie stałoby się zatem systematycznym źródłem długoterminowego modelu biznesowego AI, bez konieczności podejmowania świadomej, przemyślanej decyzji.

Jednocześnie istnieje ryzyko, że błędy, uprzedzenia lub niefortunne okresy w życiu cyfrowym pozostaną na stałe obecne w modelach – na przykład, jeśli wcześniejsza aktywność online pośrednio wpływa na karierę, kredyty lub warunki ubezpieczenia. Nawet jeśli modele oficjalnie działają „anonimowo”, korelacje na poziomie grupy mogą mieć długofalowy wpływ na możliwości edukacyjne i zawodowe niektórych grup społecznych. Osoby dorastające w problematycznym środowisku społecznym statystycznie częściej znajdują się w negatywnych profilach ryzyka. Dlatego brak solidnych zabezpieczeń dla nieletnich utrwala nierówności społeczne w sposób algorytmiczny.

Polityczna retoryka „cyfrowej suwerenności dla następnego pokolenia” pozostaje pusta, gdy ta sama grupa, która będzie narażona na działanie przyszłego ekosystemu cyfrowego, jest obecnie zasilana strumieniami danych AI w dużej mierze bez ochrony. Z ekonomicznego punktu widzenia, krótkoterminowa wygoda dla dostawców AI – nieograniczony dostęp do cennych danych – wiąże się z długoterminowymi kosztami społecznymi, wykraczającymi daleko poza indywidualne naruszenia bezpieczeństwa danych. Pytanie brzmi, czy demokratyczne społeczeństwa są gotowe uczynić historie życia swoich młodych obywateli podstawowym surowcem dla branży AI.

Zaufanie jako czynnik produkcji: Dlaczego osłabiona ochrona danych stanowi ryzyko ekonomiczne dla cyfrowej gospodarki Europy

W debacie publicznej ochrona danych jest często przedstawiana jako przeszkoda dla innowacji. Dane empiryczne malują inny obraz. Reprezentatywne badania przeprowadzone przez Niemiecki Związek Organizacji Konsumenckich (vzbv) pokazują, że zaufanie jest kluczowym warunkiem korzystania z usług cyfrowych dla zdecydowanej większości konsumentów. 87% respondentów deklaruje, że zaufanie jest fundamentalnym warunkiem korzystania z usług cyfrowych, co jasno pokazuje: bez wiarygodnych ram prawnych i skutecznych środków kontroli nie może powstać realny rynek dla złożonych aplikacji intensywnie wykorzystujących dane.

RODO pełni obecnie podwójną rolę. Z jednej strony, krótkoterminowo ogranicza niektóre modele biznesowe lub zmusza firmy do ponoszenia dodatkowych kosztów. Z drugiej strony, działa jako instytucjonalny filar zaufania: ponad 60% konsumentów deklaruje, że chętniej ufa firmom, które w sposób udokumentowany przestrzegają europejskich przepisów o ochronie danych. To zaufanie nie jest mglistym „odczuciem”, lecz realnym czynnikiem ekonomicznym. Decyduje ono o tym, czy użytkownicy są skłonni ujawniać poufne informacje, testować nowe usługi lub ufać systemom opartym na danych w codziennych sytuacjach – na przykład w sektorze opieki zdrowotnej lub finansowym.

Jeśli ta kotwica osłabnie z powodu wrażenia, że ​​ochrona danych jest stopniowo rozmywana, a fundamentalne zasady poświęcane na rzecz interesów sztucznej inteligencji, będzie to miało konsekwencje. W perspektywie krótkoterminowej korzystanie z danych może stać się łatwiejsze dla niektórych firm. Jednak w perspektywie średnioterminowej narasta sceptycyzm wobec całego ekosystemu. Użytkownicy reagują unikaniem, strategiami wymijającymi, świadomą redukcją danych lub uciekaniem się do szczególnie restrykcyjnych narzędzi. Utracone zaufanie trudno odzyskać – a koszty tego procesu są wyższe niż wysiłek wymagany do przestrzegania solidnych, spójnych ram prawnych od samego początku.

Ma to strategiczne implikacje dla europejskiej gospodarki cyfrowej: przewagi konkurencyjnej nad platformami amerykańskimi nie da się uzyskać wyłącznie poprzez samą ilość danych i ich agresywne gromadzenie – inni są już pod tym względem daleko w tyle. Realistyczną drogą do wyróżnienia się jest wiarygodność, przejrzystość, rozliczalność oraz wiarygodna integracja usług intensywnie wykorzystujących dane z ramami regulacyjnymi opartymi na wartościach. Podejście omnibus, które w rzeczywistości sygnalizuje coś wręcz przeciwnego, podważa tym samym siłę, jaką Europa mogła wypracować w globalnej konkurencji.

Efekty asymetryczne: Dlaczego omnibus wzmacnia duże firmy technologiczne i osłabia europejskie MŚP

Kluczowym zarzutem jest to, że planowane ulgi regulacyjne strukturalnie przynoszą korzyści przede wszystkim dużym firmom platformowym, dysponującym dużą ilością danych – powszechnie określanym jako „Big Tech”. Logika ekonomiczna leżąca u ich podstaw jest prosta: firmy, które posiadają już ogromne ilości danych, obsługują globalną infrastrukturę do gromadzenia i przetwarzania danych oraz utrzymują wyspecjalizowane zespoły ds. zgodności, mogą strategicznie wykorzystywać luki prawne i wyjątki, nie narażając się na ryzyko egzystencjalne. W przypadku małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP) rachunek wygląda zupełnie inaczej.

Uznanie szkolenia i obsługi sztucznej inteligencji za „uzasadniony interes” wymaga złożonych procesów równoważenia: interesy firmy muszą zostać zrównoważone z prawami i wolnościami osób, których dotyczą. Duże korporacje dysponują działami prawnymi, które mogą uzasadnić takie rozważania szczegółową dokumentacją, oraz siłą rynkową, która pozwala im znieść potencjalne kary jako skalkulowane ryzyko w perspektywie długoterminowej. Z drugiej strony, mniejsze firmy stoją przed wyborem: albo ostrożnie powstrzymać się od bardziej ryzykownego, ale potencjalnie istotnego dla konkurencji, wykorzystania danych, albo zapuścić się w szarą strefę bez wystarczającej wiedzy prawniczej.

Co więcej, istnieje efekt sieciowy: jeśli ułatwione zostanie wykorzystanie danych na dużą skalę do szkolenia sztucznej inteligencji, to naturalnie ci, którzy już dysponują ogromnymi zbiorami danych, odniosą największe korzyści. Każdy dodatkowy pakiet danych ulepsza ich modele, zwiększa atrakcyjność ich usług, a tym samym wzmacnia napływ większej liczby użytkowników i danych. W rezultacie równowaga rynkowa przesuwa się jeszcze bardziej na korzyść mniejszej liczby globalnych platform. Europejscy dostawcy, próbując konkurować z rozwiązaniami mniej intensywnymi pod względem danych, ale bardziej chroniącymi prywatność, znajdują się w coraz bardziej defensywnej pozycji.

Komunikowany politycznie cel wzmocnienia europejskich przedsiębiorstw i rozszerzenia suwerenności cyfrowej stoi zatem w sprzeczności z rzeczywistymi skutkami regulacji. Deregulacja, która przynosi korzyści przede wszystkim tym, którzy już są na szczycie, zwiększa koncentrację władzy zamiast ją ograniczać. Dla europejskiej polityki przemysłowej i lokalizacyjnej oznacza to, że to, co jest sprzedawane jako „ulga”, może przerodzić się w strukturalną zależność od zagranicznych infrastruktur danych i sztucznej inteligencji. Suwerenności nie osiąga się poprzez luźne przepisy, lecz poprzez zdolność do budowania własnych, godnych zaufania i konkurencyjnych alternatyw.

Jak pokazuje debata Omnibus, europejska polityka cyfrowa jest rozdarta między interesami przemysłu a prawami podstawowymi

Podejrzenie, że Digital Omnibus powstał w dużej mierze pod wpływem rządu USA i amerykańskich firm technologicznych, wskazuje na geopolityczny wymiar debaty. W globalnym wyścigu sztucznej inteligencji przepływy danych, dostęp do modeli i infrastruktura chmurowa to zasoby strategiczne. Dla Stanów Zjednoczonych, których gospodarka cyfrowa w znacznym stopniu korzysta z eksploatacji danych użytkowników europejskich, bardziej elastyczne europejskie ramy prawne są niezwykle interesujące.

Porozumienie omnibusowe, które osłabia europejskie standardy ochrony danych, pośrednio zmniejsza bariery utrudniające transfer danych, współpracę szkoleniową i integrację europejskich danych z globalnymi modelami sztucznej inteligencji. Nawet jeśli formalne zasady transferu danych – na przykład w ramach transatlantyckich umów o danych – pozostaną w mocy, złagodzenie wewnątrzeuropejskich zabezpieczeń zmniejszy presję polityczną i regulacyjną na faktyczne restrykcyjne traktowanie takich transferów.

Jednocześnie Europa wysyła niejednoznaczny sygnał do innych regionów świata. RODO często postrzegane jest jako globalny punkt odniesienia; wiele krajów oparło na nim swoje przepisy dotyczące ochrony danych. Jeśli teraz okaże się, że sama UE jest gotowa złagodzić kluczowe zasady na korzyść interesów branży AI, osłabi to jej normatywne przywództwo. Inne kraje mogą dojść do wniosku, że surowe ramy ochrony danych są ostatecznie poświęcane na rzecz realiów ekonomicznych – w konsekwencji czego globalne standardy ochrony ulegają erozji.

Z perspektywy władzy i polityki Europa stoi zatem przed dylematem: jeśli będzie przestrzegać ścisłych ram praw podstawowych, ryzykuje krótkoterminową stratę konkurencyjną w wyścigu sztucznej inteligencji. Jeśli stopniowo zrezygnuje z tych rygorystycznych zasad, może zyskać nieco większą elastyczność, ale straci tożsamość obrońcy cyfrowego samostanowienia. Cyfrowy Omnibus, w jego obecnym kształcie, próbuje przezwyciężyć ten dylemat poprzez ambiwalencję: na zewnątrz podtrzymuje fundamentalne wartości, ale w szczegółach tworzy luki i wyjątki, które skutecznie umożliwiają powszechne wykorzystanie danych. Ekonomicznie jednak nie prowadzi to do jasności, a raczej do systemu hybrydowego, w którym niepewność staje się normą.

Dwie ścieżki rozwoju gospodarki cyfrowej Europy i ich średnio- i długoterminowe konsekwencje

Aby ocenić wpływ ekonomiczny cyfrowego autobusu, warto nakreślić dwa ogólne scenariusze: wdrożenie projektu w dużej mierze zgodne z wersją obecną oraz wariant, w którym uwzględniono główne zarzuty i wprowadzono zauważalną korektę przebiegu.

W pierwszym scenariuszu szkolenie i obsługa sztucznej inteligencji byłyby powszechnie uznawane za uzasadniony interes, dane wrażliwe byłyby częściej włączane do procesów szkoleniowych, z zachowaniem niejasnych zabezpieczeń, a niezbędne zabezpieczenia byłyby wymieniane jedynie w objaśnieniach. W krótkiej perspektywie niektóre europejskie firmy – zwłaszcza te dysponujące już obszernymi zbiorami danych – mogłyby odnieść korzyści, ponieważ ryzyko prawne byłoby postrzegane jako ograniczone. Inwestorzy dostrzegliby nowe możliwości wzrostu w niektórych segmentach, w szczególności w obszarach modeli generatywnych, reklamy spersonalizowanej, opieki zdrowotnej i aplikacji FinTech.

W perspektywie średnioterminowej jednak opisane na początku skutki uboczne uległyby nasileniu: efekty koncentracji sprzyjające globalnym firmom platformowym, spadek zaufania użytkowników, narastające konflikty społeczne dotyczące uznaniowego wykorzystania danych oraz rosnąca presja na decydentów i organy regulacyjne, aby z mocą wsteczną korygowały problematyczne zmiany. Niepewność prawna nie zniknęłaby, a jedynie uległaby zmianie: zamiast indywidualnych, jasnych zakazów, pojawiłyby się niezliczone spory dotyczące przypadków granicznych, w których sądy musiałyby latami ustalać precedensy. Stworzyłoby to ryzyko dla firm, które są podatne na zmienną interpretację – rzekoma ulga okazałaby się iluzoryczna.

W scenariuszu alternatywnym, omnibus nadal dążyłby do uproszczenia i harmonizacji, ale zostałby doprecyzowany w kluczowych obszarach. Artykuł 88c zostałby sprowadzony do wąsko zdefiniowanej, szczegółowej podstawy prawnej dla szkoleń AI, wyraźnie potwierdzając minimalizację danych, ograniczenie celu oraz prawa osób, których dane dotyczą. Dane wrażliwe byłyby możliwe do wykorzystania wyłącznie w jasnych, rygorystycznych warunkach, a niezbędne zabezpieczenia byłyby zapisane w tekście rozporządzenia, a nie ukryte w motywach. Jednocześnie prawodawca stworzyłby ukierunkowane instrumenty wspierające MŚP w korzystaniu z danych zgodnie z RODO – na przykład poprzez ujednolicone wytyczne, certyfikaty lub techniczne architektury referencyjne.

W krótkiej perspektywie taki scenariusz byłby mniej korzystny dla niektórych modeli biznesowych; niektóre projekty AI intensywnie wykorzystujące dane wymagałyby przeprojektowania lub wyposażenia w inne architektury danych. W dłuższej perspektywie mógłby jednak rozwinąć się bardziej stabilny, oparty na zaufaniu ekosystem, w którym innowacje nie będą się rozwijać w cieniu prawnych szarości, lecz zgodnie z jasnymi, wiarygodnymi wytycznymi. Dla europejskich dostawców stanowiłoby to okazję do zbudowania wizerunku dostawcy „zaufanej sztucznej inteligencji” z weryfikowalnymi gwarancjami – profilu, na który rośnie zapotrzebowanie zarówno na rynku konsumenckim, jak i B2B.

Dlaczego obecnie konieczna jest otwarta debata na temat zasadniczego konfliktu między innowacją a prawami podstawowymi

W związku z debatą nad Digital Omnibus w Radzie UE i Parlamencie Europejskim, odpowiedzialność za wprowadzanie korekt nie spoczywa już wyłącznie na Komisji. Podmioty społeczeństwa obywatelskiego, organizacje ochrony konsumentów i obrońcy danych jasno dali do zrozumienia, że ​​postrzegają projekt jako systemowe zagrożenie dla europejskiego modelu ochrony danych. Decydenci polityczni stoją przed wyborem, czy potraktować te zastrzeżenia poważnie, czy zmarginalizować je pod presją lobbystów.

Z ekonomicznego punktu widzenia, pokusa wysłania firmom krótkoterminowych sygnałów ulgi jest ogromna – zwłaszcza w czasach, gdy UE jest krytykowana w globalnym wyścigu sztucznej inteligencji za zbytnią uciążliwość i nadmierne skupienie na regulacjach. Strategicznym błędem byłoby jednak poświęcenie sedna europejskiego modelu sukcesu w sferze cyfrowej z powodu tej krytyki: połączenia liberalizacji rynku, ochrony praw podstawowych i przywództwa normatywnego. Jednolity rynek cyfrowy, formalnie zharmonizowany, ale ewidentnie zderegulowany w istocie, nie zapewniłby ani inwestycji, ani akceptacji społecznej w dłuższej perspektywie.

Zamiast tego potrzebna jest wyraźna debata polityczna na temat dopuszczalnych ram wykorzystania danych w sztucznej inteligencji. Obejmuje ona uznanie, że innowacje w sektorach intensywnie wykorzystujących dane nie mogą być nieograniczone bez naruszania podstawowych wolności. Wymaga to również zrozumienia, że ​​ochrona danych może być nie tylko czynnikiem kosztowym, ale także przewagą konkurencyjną w połączeniu z rozsądną polityką przemysłową i innowacyjną. Takie podejście wymaga czegoś więcej niż tylko kosmetycznych doprecyzowań w projekcie zbiorczym; wymaga świadomej decyzji o europejskim modelu sztucznej inteligencji, który różni się od logiki nieokiełznanego kapitalizmu danych.

Cyfrowa przyszłość Europy nie będzie zależeć od tego, czy sztuczna inteligencja zostanie „włączona”, ale w jaki sposób

Dlaczego cyfrowa magistrala w obecnej formie jest bardziej ryzykowna niż odwaga, by stworzyć bardziej rygorystyczne i przejrzyste ramy danych dotyczących sztucznej inteligencji

Cyfrowy omnibus UE to coś więcej niż tylko pakiet technicznych uproszczeń. To papierek lakmusowy, który sprawdzi, czy Europa jest gotowa osłabić własne zobowiązania w zakresie ochrony danych na rzecz rzekomo szybszego postępu w dziedzinie sztucznej inteligencji. Planowane preferencyjne traktowanie przetwarzania danych w ramach sztucznej inteligencji na mocy artykułu 88c, relatywne osłabienie zasad minimalizacji danych i ograniczenia celu, osłabienie ochrony danych wrażliwych oraz przeniesienie ważnych zabezpieczeń do motywów to nie drobiazgi, lecz wyraz fundamentalnej decyzji politycznej.

Z ekonomicznego punktu widzenia istnieją mocne dowody na to, że taki sposób działania wzmacnia przede wszystkim tych, którzy już posiadają władzę, dane i infrastrukturę, osłabiając jednocześnie europejskie MŚP, konsumentów i instytucje demokratyczne. Zaufanie jest niedoceniane jako czynnik produkcji, regulacje błędnie postrzegane jako obciążenie, a rzeczywiste przewagi konkurencyjne cyfrowego ekosystemu opartego na wartościach są marnowane. Krótkoterminowe ustępstwa na rzecz korporacji AI są zatem okupione długoterminowym ryzykiem dla stabilności społecznej, porządku konkurencyjnego i cyfrowej suwerenności Europy.

Alternatywna, ambitniejsza strategia nie koncentrowałaby się na przyspieszaniu rozwoju sztucznej inteligencji za wszelką cenę, lecz na jasnych, rygorystycznych, a jednocześnie zgodnych z innowacjami zasadach dotyczących wykorzystania danych, procesów szkoleniowych i praw jednostek. Zapewniłaby ona szczególną ochronę nieletnim i innym grupom wrażliwym, unikała faworyzowania wielkich firm technologicznych poprzez luki prawne i traktowała zaufanie publiczne jako zasób strategiczny. Przede wszystkim uznałaby, że w zdigitalizowanej gospodarce prawa podstawowe nie są parametrami podlegającymi negocjacjom, lecz infrastrukturą, na której opiera się każda forma legalnego tworzenia wartości.

Omnibus cyfrowy w obecnej formie zmierza w przeciwnym kierunku. Jeśli Parlament i Rada zatwierdzą go bez zmian, będzie to nie tylko prawny, ale także ekonomiczny i polityczny punkt zwrotny: Europa zrezygnuje z części swojej roli globalnego lidera w zakresie odpowiedzialnego, opartego na prawach podstawowych zarządzania danymi – i zbliży się do modelu, w którym rozwój sztucznej inteligencji służy przede wszystkim legitymizacji stale rosnącej eksploatacji danych. Debata wokół Omnibusa nie jest zatem szczegółem technicznym, ale kluczową areną, na której rozstrzygnie się cyfrowy porządek, jaki Europa chce reprezentować w XXI wieku.

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc