AI, RODO i Etyka: Jak kancelarie prawne radzą sobie z dylematami LegalTech?

Wejście sztucznej inteligencji do świata prawniczego to rewolucja niosąca ze sobą obietnicę bezprecedensowej efektywności. Jednak dla branży, której fundamentem jest zaufanie, poufność i odpowiedzialność, adopcja tych potężnych narzędzi rodzi równie potężne wyzwania. Kancelarie prawne, chcąc czerpać korzyści z AI, muszą nawigować w niezwykle złożonym krajobrazie regulacyjnym i etycznym. Z jednej strony, nowe unijne akty prawne, takie jak AI Act, wprowadzają rygorystyczne wymogi dla systemów wysokiego ryzyka. Z drugiej, odwieczne zasady, takie jak tajemnica adwokacka i RODO, stawiają fundamentalne pytania o bezpieczeństwo danych klientów.

Co więcej, sama technologia generatywnej AI wnosi nowe, unikalne ryzyka operacyjne, takie jak skłonność do „halucynacji” i generowania fałszywych informacji. Wdrożenie AI w kancelarii przestało być więc tylko decyzją biznesową – stało się strategicznym wyzwaniem z zakresu zarządzania ryzykiem, zgodnością i etyką zawodową.

Jakie nowe wymogi dla LegalTech wprowadza unijny Akt o sztucznej inteligencji (AI Act)?

Unijny AI Act tworzy pierwsze na świecie kompleksowe ramy prawne dla sztucznej inteligencji, opierając się na podejściu bazującym na ryzyku. Wiele systemów AI stosowanych w branży LegalTech, takich jak narzędzia do analizy dokumentów, predykcji wyników spraw czy wsparcia w podejmowaniu decyzji, może zostać zaklasyfikowanych jako systemy „wysokiego ryzyka”. Dla kancelarii oznacza to konieczność wdrożenia szeregu nowych obowiązków, w tym zapewnienia wysokiej jakości danych treningowych, odpowiedniego nadzoru ludzkiego oraz wysokiego poziomu przejrzystości i cyberbezpieczeństwa. Akt ten rozszerza ochronę poza RODO, obejmując również prawa podstawowe niezwiązane bezpośrednio z danymi osobowymi.

W jaki sposób RODO wpływa na korzystanie z AI w kancelariach?

Nawet przed wejściem w życie AI Act, przetwarzanie danych w systemach LegalTech podlegało rygorystycznym wymogom RODO (GDPR). Ponieważ systemy AI często przetwarzają ogromne ilości danych osobowych klientów i stron postępowań, kancelarie muszą zapewnić wdrożenie odpowiednich środków technicznych i organizacyjnych w celu ich ochrony. Obejmuje to m.in. szyfrowanie danych, ścisłą kontrolę dostępu oraz prowadzenie regularnych audytów bezpieczeństwa. Ponadto, kancelarie muszą być w stanie realizować prawa osób, których dane dotyczą, takie jak prawo dostępu czy prawo do usunięcia, co może być technicznie skomplikowane w kontekście modeli AI.

Co jest największym dylematem etycznym przy korzystaniu z AI w prawie?

Najważniejszym dylematem etycznym i zawodowym jest ochrona poufności i tajemnicy adwokackiej. Kiedy prawnik wprowadza wrażliwe, szczegółowe informacje o sprawie klienta do publicznie dostępnego, chmurowego modelu generatywnej AI (jak np. ChatGPT), istnieje ogromne ryzyko, że dostawca usługi zachowa te dane i wykorzysta je do dalszego trenowania swojego modelu. Stanowi to bezpośrednie i rażące naruszenie fundamentalnego obowiązku zachowania poufności. Dlatego eksperci kategorycznie zalecają unikanie wprowadzania jakichkolwiek danych identyfikujących klienta do otwartych modeli i korzystanie z bezpiecznych, prywatnych rozwiązań.

Na czym polega problem „czarnej skrzynki” w kontekście prawniczym?

Wiele nowoczesnych modeli AI, zwłaszcza opartych na głębokim uczeniu, działa jak „czarna skrzynka” (black box). Oznacza to, że ich wewnętrzne procesy decyzyjne są niezwykle złożone i często niejawne nawet dla samych ich twórców. Dla prawnika jest to fundamentalny problem. Kodeksy etyki wymagają od niego rzetelności i zdolności do uzasadnienia swoich wniosków. Prawnik musi być w stanie wyjaśnić klientowi lub sądowi, jak doszedł do danej konkluzji. Jeśli jego argumentacja opiera się na sugestii wygenerowanej przez „czarną skrzynkę”, której działania nie potrafi wyjaśnić, traci on kontrolę nad jakością i wiarygodnością swojej porady. Dlatego AI musi być traktowane jako narzędzie wspomagające, a nie zastępstwo dla ludzkiej ekspertyzy i osądu.

Kto ponosi odpowiedzialność za błędy wygenerowane przez AI?

To jedno z najtrudniejszych pytań prawnych. W zawodzie prawnika, odpowiedzialność za szkody wyrządzone klientowi (zawodowa, cywilna, a nawet karna) spoczywa na samym prawniku. Fakt, że błędna porada została zasugerowana przez AI, nie zwalnia prawnika z odpowiedzialności. Dlatego kluczowe staje się ustanowienie ścisłych procedur kontrolnych i wymogu weryfikacji każdego wyniku przez człowieka. Kancelarie muszą również bardzo precyzyjnie definiować granice odpowiedzialności w umowach z dostawcami oprogramowania AI oraz weryfikować, czy ich polisy ubezpieczeniowe OC pokrywają szkody wynikłe z błędów technologicznych.

Jakie ryzyko operacyjne stwarzają tzw. „halucynacje” AI?

Generatywne modele językowe mają groźną skłonność do „halucynacji”, czyli wymyślania faktów, które brzmią bardzo wiarygodnie, ale są całkowicie nieprawdziwe. W kontekście prawniczym jest to niezwykle niebezpieczne. AI może wygenerować fikcyjne orzeczenia sądowe, nieistniejące numery akt spraw lub błędnie przypisać cytaty. W mediach opisywano już przypadki, w których prawnicy, ślepo ufając wynikom z chatbota i nie weryfikując ich, składali w sądzie pisma procesowe oparte na nieistniejących precedensach, co kończyło się ich kompromitacją i sankcjami dyscyplinarnymi. Podkreśla to absolutną konieczność krytycznej oceny i manualnej weryfikacji każdego faktu wygenerowanego przez AI.

Na czym polega ryzyko dyskryminacji i stronniczości w algorytmach AI?

Modele AI uczą się na podstawie ogromnych zbiorów danych historycznych. Jeśli dane te zawierają ukryte, historyczne uprzedzenia (np. rasowe, płciowe, społeczne), algorytm nauczy się ich i będzie je reprodukował w swoich decyzjach. System AI do oceny ryzyka kredytowego czy nawet do analizy spraw prawnych może nieświadomie faworyzować lub dyskryminować pewne grupy społeczne. Jest to fundamentalne zagrożenie dla praw podstawowych, takich jak zasada równości wobec prawa. Zarówno AI Act, jak i eksperci branżowi podkreślają, że kancelarie muszą testować i regularnie audytować swoje narzędzia AI pod kątem stronniczości, aby zapewnić sprawiedliwość i neutralność podejmowanych decyzji.

Jakie bariery organizacyjne i wdrożeniowe napotykają kancelarie?

Wdrożenie AI w kancelarii napotyka na szereg barier. Największą z nich jest często brak kompetencji technologicznych w zespołach prawniczych. Wielu prawników nie jest zaznajomionych z działaniem modeli LLM, co rodzi opór przed inwestycją w nowe narzędzia. Problemem jest również niepewność regulacyjna – niejednoznaczność nowych przepisów (np. AI Act) utrudnia firmom planowanie wdrożeń. Wreszcie, istotną barierą są koszty (licencje, infrastruktura, szkolenia), które dla mniejszych kancelarii mogą być zaporowe. Jak wskazują raporty branżowe, kluczowe przeszkody to „brak doświadczenia personelu” oraz obawy o bezpieczeństwo i jakość danych.

Jakie praktyki i zalecenia pozwalają na bezpieczne wdrożenie AI?

Aby sprostać tym wyzwaniom, kancelarie wdrażają szereg środków kontrolnych. Kluczowe jest opracowanie wewnętrznych polityk AI, które definiują dozwolone zastosowania, standardy weryfikacji i wymogi bezpieczeństwa. Niezbędne są regularne szkolenia pracowników z obsługi AI i zasad ochrony danych. Coraz ważniejszy staje się staranny wybór dostawców, preferowanie rozwiązań prywatnych (on-premise lub private cloud), które dają pełną kontrolę nad danymi i pozwalają uniknąć ryzyka związanego z publicznymi modelami.

Jaką rolę odgrywają samorządy zawodowe i wytyczne branżowe?

Organizacje i samorządy prawnicze odgrywają kluczową rolę w kształtowaniu dobrych praktyk. Publikowane są zalecenia dotyczące generatywnej AI, przypominające o fundamentalnych zasadach poufności, niezależności i kompetencji. Przygotowywane są praktyczne checklisty, które podkreślają m.in. konieczność informowania klienta o użyciu AI i zarządzania ryzykiem odpowiedzialności. Te wytyczne, choć często nie są twardym prawem, stanowią dla kancelarii bezcenny drogowskaz, pomagający wypracować własne, bezpieczne standardy.

Jak kancelarie podchodzą do kwestii jakości danych i nadzoru ludzkiego?

W branży panuje konsensus, że AI nie może działać bez ścisłego nadzoru. Podkreśla się konieczność łączenia wiedzy prawniczej (domain knowledge) z systemem AI, aby uniknąć błędnych konkluzji. Jakość danych treningowych jest postrzegana jako kluczowa dla wiarygodności wyników. W praktyce, kancelarie wdrażają procedury „człowieka w pętli” (human-in-the-loop), gdzie każda istotna decyzja lub dokument wygenerowany przez AI musi zostać krytycznie oceniony i zatwierdzony przez wykwalifikowanego prawnika. Jak podkreślają eksperci, przyszłość LegalTech to model efektywnej współpracy człowieka z maszyną, przy jednoczesnym zachowaniu najwyższych standardów etycznych.