Czego dowiesz się z tego wywiadu:
Co AI Act oznacza dla marketingu i jakie systemy uznaje się za ryzykowne
Kiedy oznaczać deepfake’i i kto odpowiada za oznaczenie reklamy
Jak podejść do praw autorskich i umów z agencjami
Jakie zagrożenia wiążą się z fałszywymi opiniami i opisami produktów
Jak wykorzystywać dane w platformach reklamowych i czym różni się anonimizacja od pseudonimizacji
Co warto wiedzieć o personalizacji reklam i cen
Jak bezpiecznie korzystać z modeli językowych w analityce
Jak przygotować firmową politykę korzystania z AI
Podsumowanie: pierwsze kroki dla firm
Mariusz Michalczuk: Witam Cię w kolejnym odcinku serii „Date with Data Talks”, czyli podcastu od praktyków danych do praktyków wykorzystania danych i vice versa. Dane często pojawiają się w kontekście AI. Mówimy także o danych osobowych, a z tym wiąże się wiele pytań dotyczących tego, w jakim zakresie możemy je wykorzystywać. Dlatego moim i Twoim gościem jest dzisiaj Bartek Serafinowicz. Cześć, Bartku.
Bartłomiej Serafinowicz: Cześć.
Mariusz Michalczuk: Porozmawiamy o tym, co w marketingu, technologii i danych możemy robić w kontekście AI, a czego nie możemy. Chciałbym zacząć od AI Act. Zespoły marketingowe generują opisy produktów, posty, banery i wideo. Co AI Act dla nich oznacza? Co możemy robić w jego zakresie, a czego nie?
Bartłomiej Serafinowicz: AI Act wchodzi w życie stopniowo. Został uchwalony jakiś czas temu i od dłuższego czasu obowiązują na przykład przepisy dotyczące zakazanych systemów sztucznej inteligencji. Pewnych rzeczy po prostu nie możemy robić z AI, ponieważ AI Act wprost tego zakazuje.
Część przepisów zaczęła obowiązywać 2 sierpnia. Dotyczy to artykułu 50 i tego, kto oraz w jaki sposób musi oznaczać treści wygenerowane lub zmodyfikowane przez AI. Zanim do tego przejdę, chcę jeszcze powiedzieć, że doszło do przesunięcia wejścia w życie części przepisów AI Act.
Przykładowo przepisy dotyczące systemów wysokiego ryzyka mają wejść w życie w grudniu przyszłego roku. Ma to niebagatelne znaczenie, bo są to specyficzne przepisy, które będą zobowiązywać m.in. do rejestracji tego typu systemów i sporządzania skomplikowanej dokumentacji. Chodzi o systemy działające w kluczowych obszarach, takich jak edukacja czy zatrudnienie.
Mariusz Michalczuk: Czy moglibyśmy sprecyzować, czym są systemy wysokiego ryzyka? Jakiś przykład?
Bartłomiej Serafinowicz: Przykładem może być system oceniający postępy uczniów w edukacji albo efektywność pracowników. Z kolei zakazanym systemem będzie taki, który ocenia emocje pracowników w miejscu pracy. Czyli ocena wyników pracownika może wiązać się z systemem wysokiego ryzyka, ale ocena jego emocji w miejscu pracy jest już zakazana.
Myślę, że w branży marketingowej systemów wysokiego ryzyka będzie relatywnie mało. Natomiast przepisy dotyczące oznaczania treści obejmują dostawców, czyli podmioty wypuszczające system sztucznej inteligencji lub rozwijające go we własnych celach, a także podmioty stosujące, czyli firmy używające AI.
Bartłomiej Serafinowicz: Kluczowa jest kwestia podmiotów stosujących. W przypadku deepfake’ów w rozumieniu AI Act mówimy o treściach, które rozsądnemu odbiorcy mogą wydawać się prawdziwe, a nie wygenerowane przez AI. Takie treści należy oznaczać.
Przepisy nie wskazują wprost wszystkich szczegółów sposobu oznaczania. Warto pomocniczo sprawdzić, co sugeruje Komisja Europejska. Przykładowe oznaczenia treści zmodyfikowanych lub wygenerowanych przez AI to „AI modified” albo „AI generated”.
Mariusz Michalczuk: Czyli wystarczy podpis. Zapisałem sobie nawet, że IAB zaleca, aby oznaczenie było wtopione w plik.
Bartłomiej Serafinowicz: Tak. Ktoś, kto będzie chciał wykorzystać treść dalej, może ją przyciąć albo w inny sposób usunąć oznaczenie. Wiemy jednak, jak działają media społecznościowe, dlatego musimy patrzeć na to szerzej.
Nie możemy tworzyć zupełnie odrębnych przepisów dotyczących oznaczeń dla każdej branży. Mamy więc pewną generalizację tych zasad. Trzeba też pamiętać, że deepfake potrafi być bronią.
Mariusz Michalczuk: Przed nagraniem rozmawialiśmy o reklamie, którą przygotowałem. Pokażę ją do kamery. U dołu podpisaliśmy, że obraz został wygenerowany z AI. Stoję na nim i obejmuję robota. Czy to ma znamiona deepfake’u?
Chciałbym doprecyzować, gdzie marketing powinien widzieć granicę. W dosłownym tłumaczeniu deepfake to jakieś głębokie zniekształcenie. Gdzie jest ta głębokość?
Bartłomiej Serafinowicz: W tym przykładzie robot jest humanoidalny, a Twój wizerunek jest prawdziwy. Robot przypomina też te, które faktycznie są już na rynku. To treść zmodyfikowana lub wygenerowana przez AI i ktoś może pomyśleć, że rzeczywiście obejmujesz robota. Dlatego powinna zostać oznaczona zgodnie z artykułem 50 AI Act.
Pojęcie treści, które mogą wprowadzać odbiorcę w błąd co do ich autentyczności, jest szerokie. Ktoś może na przykład nie wiedzieć, że rozmawia z chatbotem lub voicebotem, a nie z prawdziwym człowiekiem. Powinien wtedy otrzymać odpowiedni komunikat, że używany jest system sztucznej inteligencji.
Rodzajów deepfake’ów mamy obecnie mnóstwo. Mówimy o modyfikowaniu nagrań i tworzeniu fałszywych materiałów. Głośne są dyskusje o sporze Rafała Brzoski z Metą w związku z oszustwami wykorzystującymi wizerunek jego i jego małżonki.
Mariusz Michalczuk: Czyli dotyczy to nie tylko obrazu, ale również wideo i dźwięku. W przypadku obrazu i wideo wyobrażam sobie, jak może wyglądać oznaczenie. Rozumiem, że przy dźwięku musi pojawić się jakaś informacja.
Bartłomiej Serafinowicz: Musi być komunikat. AI Act nie precyzuje wszystkich szczegółów, więc rynek zapewne wykształci dobre praktyki. W przypadku podmiotów, które chcą stosować się do przepisów, nie spodziewam się z tym problemów.
Żeby jeszcze doprecyzować kwestię deepfake’ów: gdybyś wygenerował obrazek, na którym jesteś postacią rysunkową lub animowaną, nie byłby to deepfake. Nikt rozsądny nie pomyśli przecież, że rzeczywiście tak wyglądasz.
Mariusz Michalczuk: Ta granica jest płynna. Niektóre rzeczy, jak wizerunek rysunkowy, da się rozgraniczyć, ale w innych przypadkach pozostaje pole nieokreśloności.
Bartłomiej Serafinowicz: Najłatwiej włączyć telewizję, obejrzeć blok reklamowy i zobaczyć, które reklamy mają oznaczenie. To ciekawe, bo nie zawsze wykorzystanie AI jest oczywiste.
Mariusz Michalczuk: A mimo to reklamy mają oznaczenie.
Bartłomiej Serafinowicz: Tak, ponieważ agencja lub zamawiający dbają o przestrzeganie przepisów. Jeżeli użyli AI do wygenerowania części lub całości przekazu i uznali, że jest to deepfake w rozumieniu AI Act, czyli ktoś może pomyśleć, że przedstawiona sytuacja jest realna, powinni zadbać o oznaczenie.
Mariusz Michalczuk: Wspomniałeś o agencji. Kto w praktyce odpowiada za oznaczenie? Agencja, z którą współpracujemy, ktoś z naszego działu marketingu, a może wydawca?
Bartłomiej Serafinowicz: Mówimy teraz o obowiązku podmiotu stosującego, a nie dostawcy systemu. Na pierwszej linii będzie ten, kto tworzy materiał, czyli agencja. Oznaczenie powinno zostać nałożone już na tym poziomie.
Trudno oczekiwać, że klient agencji, który zamówił przekaz reklamowy, będzie samodzielnie modyfikował materiał tylko po to, żeby dodać oznaczenie. Z praktycznego i biznesowego punktu widzenia agencja powinna o to zadbać. Ma też największą wiedzę o tym, w jakim zakresie wykorzystała AI: czy chodziło o drobne kwestie techniczne, czy o wytworzenie znacznej części pracy przez system sztucznej inteligencji.
Mariusz Michalczuk: Co grozi, jeżeli tego nie zrobimy? Co może się stać, jeśli nie oznaczymy deepfake’u, nie wtopimy informacji w obraz albo nie dodamy komunikatu do części głosowej stworzonej przez AI?
Bartłomiej Serafinowicz: Zobaczymy, jak przepisy AI Act będą stosowane w praktyce i jak ukształtuje się działalność właściwych organów. Trzeba jednak pamiętać, że przekaz reklamowy, który wprowadza w błąd, może być również nieuczciwą praktyką rynkową albo czynem nieuczciwej konkurencji.
Powództwo może wnieść konkurencyjna firma, swoich praw mogą dochodzić konsumenci, a działania może podjąć także UOKiK. Narzędzi prawnych związanych ze zwalczaniem tego typu zachowań jest więc sporo. Mogą z nich korzystać konkurenci, konsumenci i urzędy posiadające odpowiednie kompetencje.
Mariusz Michalczuk: Jeżeli agencja wykonała dla klienta pracę graficzną, wideo lub inną związaną z reklamą, pojawia się kolejny temat: kto ma prawa do tego utworu?
Bartłomiej Serafinowicz: I tu leży problem. Zgodnie z ustawą o prawie autorskim i prawach pokrewnych utwór to, w dużym skrócie, coś wytworzonego przez człowieka. Co do zasady to, co wytworzyła sztuczna inteligencja, nie jest utworem, ponieważ nie stworzył tego człowiek.
Trwają dyskusje w doktrynie prawa o tym, jak powinno to wyglądać. Jeżeli sam prompt, czyli polecenie dla AI, będzie odpowiednio skomplikowany, specyficzny i oryginalny, może sam w sobie być utworem.
Pojawia się jednak pytanie o prawa do tego, co agencja wytworzyła dzięki swojemu know-how i umiejętnościom przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji. To jedna z kluczowych spraw zarówno dla zamawiającego, jak i dla agencji. W umowie powinno być jasno powiedziane, gdzie korzystamy z AI i jakie aspekty pracy obejmują te systemy.
Do niedawna w umowach często wprost pisano, że agencja udziela licencji albo przenosi autorskie prawa majątkowe do stworzonego przekazu reklamowego. Jeżeli wykorzystujemy sztuczną inteligencję, samo takie postanowienie może powodować problemy. Agencja zobowiązuje się bowiem do przeniesienia praw do całości przekazu, chociaż może nie mieć praw autorskich do elementów wytworzonych przez AI.
To temat, który będzie zajmował prawników na całym świecie. Tworzenie regulacji wyłącznie na poziomie Polski nie rozwiązałoby całego problemu. Potrzebne są co najmniej rozwiązania unijne, a także konwencje i umowy międzynarodowe. Prawo autorskie opiera się na międzynarodowym konsensusie, którego odbiciem są również polskie przepisy.
Nie wiem, w którą stronę to pójdzie. Mamy choćby spór o to, czy jakieś prawa są należne twórcy systemu, który zaprojektował narzędzie generujące treści. Z drugiej strony ktoś korzystający z dużego modelu językowego może wkładać w przygotowanie materiału własną pracę, know-how i pomysły. To również trzeba uwzględnić w dyskusji.
Mariusz Michalczuk: Wspomniałeś, że kwestie praw powinny być regulowane w umowie. Czy dobrą praktyką jest również uregulowanie w niej oznaczania reklam, tak żeby między firmą a agencją było jasne, kto za to odpowiada?
Bartłomiej Serafinowicz: Na pewno warto to uregulować. Takie postanowienia już pojawiają się w umowach: dany podmiot oświadcza na przykład, że wie o obowiązku oznaczenia treści.
Rynek będzie to dalej kształtował. Coraz więcej firm, szczególnie największych, wdraża procedury i standardy związane ze stosowaniem AI. Z tych standardów mogą wynikać również obowiązki nakładane na kontrahentów. Myślę, że praktyka stopniowo stanie się jaśniejsza, zwłaszcza przy przekazach reklamowych tworzonych dla dużych podmiotów.
Mariusz Michalczuk: Kolejny temat to generowanie treści dla sklepów internetowych. Opisy produktów są naturalnym zastosowaniem AI, ale pojawiają się też sygnały o generowaniu opinii. W e-commerce opinie są ważnym czynnikiem decyzyjnym dla potencjalnych kupujących.
Jak to wygląda od strony prawa? Opinie wygenerowane w ten sposób nie są przecież prawdziwe. Na jakie zagrożenia i kary może narazić się firma, która je publikuje?
Bartłomiej Serafinowicz: Musimy rozdzielić aspekt techniczny i prawny. Zanim sztuczna inteligencja stała się popularna, również nie można było publikować fałszywych opinii. Wprowadzanie w błąd jest nieuczciwą praktyką rynkową i czynem nieuczciwej konkurencji. Możliwość szybszego generowania opinii niczego tu nie zmienia. To praktyka zakazana.
AI może natomiast służyć do automatyzacji różnych procesów. Przygotowanie opisu produktu zajmuje czas: ktoś musi go ułożyć, sprawdzić i wpisać. Sztuczna inteligencja może ten proces znacząco przyspieszyć, co uważam za korzystne.
Opis musi jednak być zgodny z przepisami, dlatego na końcu procesu powinien być człowiek, który sprawdzi, czy informacje się zgadzają. W przypadku wielu produktów musimy podać konkretne dane. Jeżeli AI się pomyli albo pojawi się halucynacja, produkt może okazać się niezgodny z opublikowanym opisem.
To z kolei może dawać konsumentowi określone uprawnienia, w tym w odpowiednich przypadkach możliwość odstąpienia od umowy. Nie chodzi tutaj wyłącznie o standardowe 14 dni, ponieważ przy niezgodności towaru z opisem zasady są inne.
Mariusz Michalczuk: Czyli niezależnie od narzędzia, którego używamy, odpowiadamy za to, żeby publikowane treści były zgodne z rzeczywistością.
Bartłomiej Serafinowicz: Dokładnie. Systemy sztucznej inteligencji są narzędziem. Patrzymy na efekt i sprawdzamy, czy nie narusza on przepisów. Na końcu nie ma znaczenia, czy fałszywe opinie wygenerowała AI, czy zleciliśmy ich napisanie pracownikowi.
Mariusz Michalczuk: Chciałbym dopytać o ocenę opinii. Czy istnieją mechanizmy lub narzędzia pozwalające sprawdzić, czy dana opinia jest prawdziwa? Czy UOKiK ma narzędzia do takiej weryfikacji i czy można mu zgłosić zauważony problem?
Bartłomiej Serafinowicz: Dużo zależy od tego, jak dany podmiot skonstruuje swój serwis lub platformę. Jednym z rozwiązań jest umożliwienie dodania opinii tylko osobie, która przeszła ścieżkę zakupową i co do której mamy potwierdzenie, że otrzymała produkt lub usługę. To rozwiązanie znacznie ogranicza ryzyko.
Jeżeli pozwalamy każdemu swobodnie dodawać opinie, nie mamy gwarancji, że ich autor jest faktycznym klientem. Pole do nadużyć może mieć zarówno sam podmiot, jak i konkurencja albo pojedynczy konsument prowadzący przeciwko nam kampanię. Zapewnienie zgodności serwisu z przepisami i zadbanie o własne bezpieczeństwo leży po stronie prowadzącego platformę.
Jeżeli u konkurencji nagle pojawi się w ciągu jednego dnia 300 komentarzy zachwalających produkt, warto zastanowić się, czy to prawdopodobne, i w razie podejrzeń poinformować UOKiK. Można również rozważyć własne działania prawne, na przykład wezwanie do zaprzestania czynów nieuczciwej konkurencji.
\
Mariusz Michalczuk: Przejdźmy do tematów, którymi zajmujemy się na co dzień, pomagając firmom prowadzić skuteczniejsze reklamy. W marketingu istnieją mechanizmy pozwalające wykorzystywać listy odbiorców, dzięki którym Google czy Meta mogą szukać podobnych użytkowników i docierać do nich w swoich sieciach reklamowych.
Jednym z rozwiązań są konwersje rozszerzone, czyli Enhanced Conversions. Platformy reklamowe również intensywnie wykorzystują algorytmy i AI. O co zadbać, przekazując im dane, aby korzyść w postaci lepszej efektywności marketingu nie przysłoniła ryzyka niezgodności z prawem?
Bartłomiej Serafinowicz: Sam AI Act niewiele tu zmienia, ponieważ system sztucznej inteligencji jest w tym przypadku narzędziem. Teoretycznie podobną analizę mógłby przeprowadzać sztab ludzi, choć nie byłoby to równie praktyczne. Najważniejsze są kwestie przetwarzania danych osobowych i instalowania identyfikatorów lub plików cookies na urządzeniach użytkowników.
Musimy mieć odpowiednią podstawę prawną. W przypadku identyfikatorów innych niż niezbędne co do zasady potrzebna jest zgoda użytkownika. Prawo komunikacji elektronicznej reguluje dostęp do informacji na urządzeniu użytkownika i ich przechowywanie. Stąd biorą się banery dotyczące plików cookies, które widzimy na stronach internetowych.
Kluczowe jest pozyskanie jednoznacznej, dobrowolnej zgody. Nie możemy na przykład stosować domyślnie zaznaczonego checkboxa.
Mariusz Michalczuk: Dochodzi też kwestia warunkowania, czyli sytuacji, w której coś nie będzie działało, jeśli użytkownik nie wyrazi zgody.
Bartłomiej Serafinowicz: Dokładnie. Ważna jest również dobrze skonstruowana polityka prywatności. Powinniśmy jasno opisać, że określone identyfikatory lub dane będą trafiać do Google’a czy Mety, tak aby użytkownik wiedział, na co wyraża zgodę.
Musimy też umożliwić mu cofnięcie zgody i faktycznie zablokować przekazywanie danych, kiedy ją cofnie. To element realizacji obowiązków wynikających z Prawa komunikacji elektronicznej i RODO.
Mariusz Michalczuk: Czy możemy postawić granicę między danymi osobowymi a danymi nieosobowymi?
Bartłomiej Serafinowicz: W dużym skrócie, zgodnie z RODO dane osobowe to informacje dotyczące osoby fizycznej, którą można zidentyfikować bezpośrednio lub pośrednio. Istnieje bogate orzecznictwo TSUE dotyczące tego, jakie informacje należy traktować jako dane osobowe. Przykładem jest adres IP, który w określonych okolicznościach może być tak traktowany.
Mariusz Michalczuk: Mimo że może dotyczyć grupy osób?
Bartłomiej Serafinowicz: Tak. Warto przy tej okazji rozróżnić anonimizację i pseudonimizację.
Anonimizacja to trwałe przekształcenie informacji w taki sposób, że identyfikacja osoby nie jest już możliwa. Nawet my po tym procesie nie powinniśmy być w stanie przypisać informacji do konkretnego użytkownika. Jeżeli dane zostały skutecznie zanonimizowane, nie podlegają reżimowi RODO jako dane osobowe.
Pseudonimizacja polega natomiast na zastąpieniu informacji identyfikujących innymi oznaczeniami przy zachowaniu możliwości ich ponownego powiązania, na przykład za pomocą klucza. Możemy we własnych zasobach przypisać użytkownikom oznaczenia, a następnie przekazać bazę dostawcy narzędzia bez bezpośrednich danych identyfikacyjnych.
To ważne zabezpieczenie, ale nie oznacza automatycznie, że przepisy RODO przestają mieć zastosowanie. Dane mogą do nas wrócić i możemy ponownie przypisać je do użytkownika. Sytuacja wymaga oceny także z perspektywy odbiorcy danych.
Pojawiają się propozycje zmian i złagodzenia części zasad, między innymi w ramach dyskusji o Digital Omnibus. Zwraca się uwagę na to, że restrykcyjne podejście może wpływać na konkurencyjność europejskich firm.
Mariusz Michalczuk: Odwołam się do konkretnego przykładu. Kiedy użytkownik wchodzi do serwisu, może otrzymać identyfikator z pliku cookie. Jeżeli nic nie kupi i tylko porusza się po stronie, nie zawsze możemy przypisać do tego identyfikatora jego imię czy nazwisko.
Jedna osoba może też mieć kilka takich identyfikatorów, bo są one bardziej charakterystyczne dla urządzenia niż dla samej osoby. Czy identyfikator z cookie jest dziś traktowany jako przykład pseudonimizacji?
Bartłomiej Serafinowicz: Przede wszystkim w przypadku cookies wymagających zgody musimy ją uzyskać. Jeżeli nie mamy innych informacji o użytkowniku, możemy nie być w stanie go zidentyfikować, ale trzeba ocenić konkretną sytuację i możliwości powiązania danych.
Mariusz Michalczuk: Czyli możemy znać jedynie urządzenie albo pewne jego charakterystyki.
Bartłomiej Serafinowicz: Tak. Nadal obowiązują nas jednak odpowiednie zasady dotyczące zgody i przejrzystości. Jeżeli zbierzemy szersze informacje o użytkowniku, musimy zadbać o właściwą podstawę przetwarzania, politykę prywatności i pozostałe wymagania prawne oraz techniczne.
Kluczowa jest transparentność. Użytkownik powinien rozumieć, co dzieje się z jego danymi, a to wciąż nie zawsze działa wystarczająco dobrze.
Mariusz Michalczuk: Cookies często wykorzystuje się do personalizacji przekazu. Na podstawie działań wykonanych na urządzeniu możemy rozpoznać użytkownika lub przeglądarkę i wyświetlić określony komunikat.
W e-commerce na konwersję mocno wpływają cena i rabaty. Co można personalizować, a czego nie? Czy cena może być przedmiotem personalizacji?
Bartłomiej Serafinowicz: W przypadku personalizowanych przekazów reklamowych opieramy się na RODO i Prawie komunikacji elektronicznej. Potrzebujemy odpowiednich zgód dotyczących cookies. Jeżeli ktoś wyrazi zgodę na cookies statystyczne, ale nie marketingowe, nie powinniśmy wykorzystywać ich do celów marketingowych.
Trzeba też ocenić sposób personalizacji, to, jak mocno ingerujemy w prywatność osoby, oraz czy dane działanie wiąże się z profilowaniem lub zautomatyzowanym podejmowaniem decyzji wymagającym dodatkowej podstawy i zabezpieczeń. Wszystko zależy od konkretnego procesu i jego wpływu na użytkownika.
Dostosowywanie cen do konkretnego użytkownika jest bardziej ryzykowne. Może wiązać się z przetwarzaniem danych osobowych, profilowaniem i zautomatyzowanym podejmowaniem decyzji. W zależności od okoliczności trzeba ocenić podstawę prawną, obowiązki informacyjne i to, czy zastosowanie mają szczególne zasady z artykułu 22 RODO, w tym odpowiednie zabezpieczenia.
W przyszłości praktyki te mogą być dodatkowo regulowane. Unia Europejska pracuje nad inicjatywami dotyczącymi uczciwości cyfrowej, a jednym z omawianych tematów jest dostosowywanie cen do sytuacji ekonomicznej czy emocjonalnej użytkownika.
Mariusz Michalczuk: A także behawioralnej, na podstawie tego, jak zachowuje się w serwisie?
Bartłomiej Serafinowicz: Dokładnie.
Mariusz Michalczuk: Na ogólnym poziomie dochodzimy też do przepisów określanych jako Omnibus: kwestii promocji i sposobu pokazywania cen.
Bartłomiej Serafinowicz: Tak. Ceny i informacje o obniżkach muszą być odpowiednio oznaczone. Chodzi między innymi o komunikat dotyczący najniższej ceny z 30 dni przed obniżką, z uwzględnieniem szczególnych zasad dla produktów oferowanych krócej.
Natomiast zbiorcza analityka cenowa nie jest zakazana. Możemy przeanalizować, czy niższa lub promocyjna cena bardziej nam się opłacała. Może się też okazać, że po podwyższeniu ceny liczba sprzedanych produktów lub usług nie spadła, więc możemy utrzymać wyższą cenę.
Analityka może być do tego wykorzystywana. Pozostaje kwestia anonimizacji danych, ale do takiej zbiorczej analizy dane osobowe często nie są potrzebne.
Mariusz Michalczuk: Wyobraźmy sobie analityka, który ma do dyspozycji duże modele językowe, takie jak ChatGPT. W jakim zakresie możemy wspierać się nimi przy analizie danych z GA4 czy kampanii marketingowych? Danych i narzędzi przybywa, więc chcemy szybciej wykonywać obliczenia. Co możemy przekazać do AI i o co trzeba zadbać, aby działać zgodnie z prawem?
Bartłomiej Serafinowicz: Zacznę szerzej: nie tylko od pytania, co możemy przekazać, ale też do jakiego narzędzia. Nadal część podmiotów korzysta z podstawowych, konsumenckich wersji usług. Bez sprawdzenia warunków i konfiguracji może to oznaczać proszenie się o kłopoty.
Warto korzystać z odpowiednio dobranej usługi komercyjnej i sprawdzić, czy możemy wyłączyć wykorzystywanie przekazywanych informacji do trenowania modeli na potrzeby dostawcy. Nie chcemy bez kontroli udostępniać danych dostawcy, niezależnie od tego, czy jest nim OpenAI, Anthropic czy inna firma.
Chodzi nie tylko o dane osobowe. Nawet jeśli ich nie ma, dane klienta mogą stanowić tajemnicę przedsiębiorstwa, a ich przekazanie może naruszać NDA. Dlatego na początku trzeba sprawdzić, czy umowy i klauzule poufności pozwalają nam użyć narzędzia AI w danym procesie.
Jeżeli wprowadzamy dane osobowe, należy również zweryfikować, gdzie są przetwarzane i przechowywane oraz czy dochodzi do transferu poza Europejski Obszar Gospodarczy. Nie twierdzę, że taki transfer jest zawsze niedopuszczalny, ale może wymagać dodatkowych kroków.
W zależności od sytuacji potrzebne mogą być odpowiednie podstawy transferu, na przykład standardowe klauzule umowne, oraz ocena skutków transferu, czyli transfer impact assessment. Trzeba ocenić legalność, bezpieczeństwo i ewentualne ryzyko, które pozostaje po zastosowaniu zabezpieczeń.
To nie jest więc prosty proces polegający na tym, że bierzemy dowolny chatbot, wrzucamy tabelkę i zakładamy, że wszystko jest w porządku.
Bartłomiej Serafinowicz: Kolejny wątek to świadomość współpracowników. Warto wprowadzić procedury i poinformować zespół, co może robić z AI, a czego nie. Niektóre procesy są zbyt ryzykowne, aby podłączać do nich systemy sztucznej inteligencji bez dodatkowej oceny.
Pracownicy powinni wiedzieć, jakie narzędzia udostępnia im pracodawca lub zamawiający oraz z których mogą korzystać. Należy też określić zasady dotyczące usług, które nie zostały przez firmę zweryfikowane.
Wracając do pytania o zakres danych: wszystko zależy między innymi od podstawy przetwarzania i tego, czy poinformowaliśmy o jego celu. RODO przewiduje zasadę ograniczenia celu. Nie możemy bez odpowiedniej analizy nagle przetwarzać danych osobowych w zupełnie innym celu niż ten, dla którego zostały zebrane.
Jeżeli chcemy rozpocząć nową analizę danych osobowych, musimy sprawdzić, czy mamy do tego podstawy. Tam, gdzie dane osobowe nie są potrzebne, warto je usunąć i korzystać ze skutecznie zanonimizowanego zbioru. To może znacząco ograniczyć ryzyko.
Słyszymy o wielu atakach, których celem jest pozyskanie danych. Nawet jeśli wycieknie baza niezawierająca danych osobowych, nadal mogą wystąpić konsekwencje umowne wobec klienta, ponieważ ujawnione zostaną informacje poufne lub tajemnica przedsiębiorstwa. W zależności od okoliczności i statusu podmiotu mogą też pojawić się inne obowiązki związane z cyberbezpieczeństwem.
Jeżeli jednak w zbiorze nie ma danych osobowych, nie mówimy o naruszeniu ochrony danych osobowych dotyczącym tego zbioru. Z kolei przy naruszeniu ochrony danych osobowych należy ocenić obowiązki zgłoszeniowe i ryzyko sankcji. Ich skala zależy między innymi od rodzaju danych, skali przetwarzania i zastosowanych zabezpieczeń.
Mariusz Michalczuk: Czyli przede wszystkim wybierajmy narzędzia na odpowiednich warunkach. Drugi krok: jeżeli nie potrzebujemy danych osobowych, nie przekazujemy ich. Rozmawialiśmy też o identyfikatorach z cookies i możliwych zmianach dotyczących pseudonimizacji. Czy dobrze to odczytałem?
Bartłomiej Serafinowicz: Mniej więcej. Dyskusja dotyczy przede wszystkim tego, czy informacje po pseudonimizacji mogłyby być inaczej oceniane z perspektywy podmiotu trzeciego, który faktycznie nie ma możliwości zidentyfikowania osób. Chodzi o sytuację, w której odbiorca danych, na przykład dostawca narzędzia, nie może samodzielnie przypisać ich do konkretnych osób.
Mariusz Michalczuk: Czyli starajmy się analizować dane bez identyfikatorów. Jeżeli potrzebujemy przekazać informacje powiązane z osobami, rozważmy pseudonimizację albo przygotowanie odpowiednich segmentów.
Bartłomiej Serafinowicz: Tak, pamiętajmy jednak, że pseudonimizacja nadal może zobowiązywać nas do stosowania RODO.
Doprecyzuję też kwestię licencji. Wszystkie te systemy działają na określonych warunkach. Chodzi o dobranie rozwiązania przeznaczonego do danego zastosowania, zweryfikowanie miejsca przechowywania danych i możliwości zablokowania wykorzystywania ich do trenowania modeli dostawcy. Sama nazwa „licencja komercyjna” nie zastępuje sprawdzenia warunków usługi.
Mariusz Michalczuk: Pojawił się temat Europejskiego Obszaru Gospodarczego. Gdzie szukać informacji o tym, czy dane przekazywane do modelu językowego są przetwarzane w Europie czy poza nią?
Bartłomiej Serafinowicz: Trzeba sprawdzać aktualne warunki konkretnego dostawcy i możliwości konfiguracji danej usługi. W rozmowie o Anthropic i Claude warto zweryfikować, czy wybrana usługa zapewnia przechowywanie oraz przetwarzanie danych w wymaganej lokalizacji. W przypadku niektórych rozwiązań OpenAI dostępne są określone opcje konfiguracji lokalizacji danych, również w rozwiązaniach oferowanych przez partnerów, takich jak Microsoft Azure.
Pojawiają się też pośrednicy, którzy udostępniają modele w infrastrukturze zlokalizowanej w określonym miejscu. Samo lokalne wdrożenie nie załatwia automatycznie całej zgodności z RODO, ale może ograniczyć niektóre problemy związane z transferem danych poza EOG.
Zobaczymy też, jak będą rozwijać się modele europejskie. Jeżeli będą wystarczająco dobre do konkretnych zastosowań, dla części firm może to być korzystne również prawnie i organizacyjnie. Możemy w ten sposób ograniczyć dodatkowe ryzyko transferu i pracę związaną z jego oceną.
Mariusz Michalczuk: Wspomniałeś, że w firmie powinny być określone procesy i zasady: co można robić, a czego nie. Chodzi o to, żeby nie zablokować korzyści, jakie daje AI, zwłaszcza przyspieszenia pracy, ale jednocześnie zadbać o bezpieczeństwo.
Jak stworzyć politykę AI dla marketingu, e-commerce i analityki internetowej, która pozwoli działać zgodnie z prawem i korzystać z tych możliwości?
Bartłomiej Serafinowicz: Przede wszystkim zasady muszą być jasne i odpowiednio zakomunikowane całemu zespołowi. Z mojej perspektywy jako prawnika kluczowe jest, żeby procedura nie istniała tylko na papierze. Trzeba ją przedyskutować z pracownikami, tak aby zrozumieli, co mogą robić, a czego nie.
Najbezpieczniej byłoby całkowicie zrezygnować z AI, ale w wielu procesach jest to dziś niewykonalne bez utraty konkurencyjności. W obszarach, o których rozmawiamy, potrzebujemy raczej rozsądnych zasad niż całkowitego zakazu.
Polityka powinna jasno wskazywać dopuszczone rozwiązania, za które firma płaci i do których daje zespołowi dostęp, a także określać, czy i kiedy można korzystać z innych systemów. Warto przeciwdziałać tzw. shadow AI, czyli sytuacjom, w których pracownik po cichu używa niezatwierdzonego narzędzia.
Powoduje to szereg potencjalnych problemów. Możemy na przykład być przekonani, że projekt stworzył samodzielnie pracownik, a później dowiedzieć się, że materiał został wygenerowany przez AI. W zależności od umowy może to oznaczać jej naruszenie, sankcje i utratę wiarygodności wobec klienta.
Polityka powinna również określać zasady postępowania z danymi osobowymi oraz informacjami poufnymi i tajemnicą przedsiębiorstwa, zarówno naszej firmy, jak i klienta. W tych obszarach standard bezpieczeństwa powinien być odpowiednio wysoki.
Osobno można opisać zadania, które nie generują najważniejszych ryzyk prawnych. Przykładowo przy opisach produktów szczególnie istotna jest końcowa weryfikacja ich poprawności. Jeśli ten etap działa właściwie, samo użycie AI nie musi oznaczać poważniejszego ryzyka.
Mariusz Michalczuk: Czyli jeżeli sprawdzimy opisy, ograniczamy ryzyko wprowadzenia konsumenta w błąd i ewentualnych roszczeń związanych z niezgodnością produktu z opisem.
Bartłomiej Serafinowicz: Dokładnie. Musimy też patrzeć na konsekwencje reputacyjne. Jeżeli rozejdzie się informacja, że firma publikuje nieprawdziwe opisy i produkty są z nimi niezgodne, media społecznościowe mogą szybko nadać sprawie duży zasięg. Skutki dla marki bywają poważne.
Mariusz Michalczuk: Czy można podsumować politykę w trzech obszarach: jakie narzędzia dopuszczamy, do czego ich używamy oraz jakie informacje do nich przekazujemy? A przy danych rozróżnić informacje ogólne, dane pseudonimizowane i dane osobowe?
Bartłomiej Serafinowicz: Tak, ale zwróciłbym jeszcze uwagę na informacje, które nie są danymi osobowymi, a mogą mieć kluczowe znaczenie dla naszej firmy lub klienta. Mogą do nas trafić w ramach projektu albo przypadkiem.
Wprowadzenie ich do systemu sztucznej inteligencji może naruszać umowę i mieć poważne skutki. Szczególnie ryzykowne jest przekazanie takich informacji do narzędzia, którego warunków i zabezpieczeń nie zweryfikowaliśmy.
Mariusz Michalczuk: Pojawiło się dziś dużo informacji. Od AI Act przeszliśmy przez RODO i inne przepisy. Mam poczucie, że wiele kwestii, o których mówimy przy AI, wynika z już istniejących regulacji, a zmienia się przede wszystkim sposób wykonywania pracy.
Chciałbym zostawić słuchaczy pracujących w marketingu, technologii i z danymi z konkretną wskazówką. Jaki pierwszy krok powinni wykonać, żeby jednocześnie korzystać z AI i działać zgodnie z prawem? Co mogą zrobić choćby po weekendzie, żeby zbliżyć się do tego złotego środka?
Bartłomiej Serafinowicz: Wskazałbym dwie albo trzy rzeczy. Po pierwsze, zweryfikować, czy korzystamy z narzędzi na odpowiednich warunkach i czy nie używamy bez zastanowienia przypadkowych, ogólnodostępnych usług.
Po drugie, sprawdzić, czy mamy w firmie procedury dotyczące AI, a jeżeli nie – zastanowić się, dlaczego ich nie mamy.
Mariusz Michalczuk: A trzecia?
Bartłomiej Serafinowicz: Wrócę do danych osobowych: sprawdźmy, czy przekazujemy je do tych narzędzi, a jeśli tak, czy odpowiednio zadbaliśmy o podstawy prawne i zabezpieczenia. Nie twierdzę, że takie przekazywanie jest zawsze nielegalne lub niemożliwe. Trzeba jednak wykonać szereg kroków, aby było zgodne z RODO.
Mariusz Michalczuk: Dziękuję Ci za podzielenie się wiedzą. Na koniec powiedz, jak można Cię znaleźć, gdyby ktoś potrzebował pomocy w tych tematach. Samodzielnie można długo szukać odpowiedzi.
Bartłomiej Serafinowicz: Na stałe współpracuję z kancelarią LAWMORE, Maciejewicz, Jaraczewski spółka komandytowa. Można nas znaleźć pod adresem www.lawmore.pl.
Mariusz Michalczuk: Dzięki za rozmowę.
Bartłomiej Serafinowicz: Dzięki wielkie.
Wykorzystanie AI nie zwalnia firm z odpowiedzialności za publikowane treści, ochronę danych ani przestrzeganie umów. Realistyczne materiały wymagają oceny pod kątem obowiązków oznaczania, fałszywe opinie pozostają niedozwolone niezależnie od narzędzia, a opisy produktów warto sprawdzać przed publikacją.
Przed przekazaniem danych do modelu językowego należy zweryfikować warunki usługi, cel przetwarzania, zobowiązania wobec klientów oraz potrzebę wykorzystania danych osobowych. Pseudonimizacja jest zabezpieczeniem, ale nie oznacza automatycznie, że RODO przestaje obowiązywać.
Punktem wyjścia do bezpieczniejszego korzystania z AI jest wybór odpowiednich narzędzi, przygotowanie jasnej polityki firmowej i omówienie jej z zespołem. Warto również regularnie sprawdzać aktualny stan przepisów i możliwości dostawców, ponieważ oba te obszary się zmieniają.
Tagi:
Historie sukcesów
Ostatnie wpisy na blogu
