Jeśli pierwotna inteligencja należy do nas, to czyja jest sztuczna? Pierwsze skojarzenie: maszyn wytworzonych przez ludzi. Słynną robocią etykę w postaci trzech praw, z których najważniejsze głosi „Robot nie może skrzywdzić człowieka”, Isaac Asimow sformułował w 1942 r. Wiedział, co pisze – już wtedy ta historia miała mroczną kartę. W 1920 r. Karel Čapek w dramacie R.U.R. pozwolił humanoidalnym automatom pozbyć się ludzkości. Wartość dodana buntu: słowo robot z czeszczyzny weszło na światową arenę SF i pozostało tam już na dobre.

Fundacja Panoptykon objęła patronatem tegoroczną edycję organizowanego przez ELSA Poland International Focus Programme – Law & Technology (IFP), poświęconą tematyce sztucznej inteligencji i praw człowieka. Dzięki partnerstwu studenci prawa i administracji przez cały rok przyglądać się będą naszym działaniom w tym obszarze. Będzie nas można spotkać na wydarzeniach organizowanych w ramach programu (o szczegółach będziemy informować na bieżąco na stronie). Program będzie realizowany od sierpnia 2020 r. do lipca 2021 r.

Czy zaspokojenie ciekawości, jak możesz wyglądać za kilkadziesiąt lat, naprawdę jest warte tak dużo, by w zamian oddać dostęp do wrażliwych danych nieznanej aplikacji, do tego rosyjskiej? Maciej Kawecki z Ministerstwa Cyfryzacji przestrzega przed bezrefleksyjnym korzystaniem z usługi FaceApp, która zgrabnie przerabia nasze twarze, ale przy tym wymaga udostępnienia zdjęć zapisanych na telefonie.

Poznaliśmy pierwsze propozycje poprawek do unijnego aktu o sztucznej inteligencji – pierwszego takiego prawa na świecie.

Algorytmy nadzorujące pracę i przydzielające zadania są codziennością coraz większej grupy pracowników. Pandemia Covid-19 przyzwyczaiła do elektronicznego szefa osoby pracujące za biurkiem, ale technologicznego nadzoru od lat doświadczali już pracownicy i pracowniczki branży logistycznej, call center czy magazynów. Niektórzy co prawda przekonują, że algorytmiczne zarządzanie zwiększa efektywność pracy, jednak pracownicy i związki zawodowe coraz częściej głośno mówią o negatywnych doświadczeniach związanych chociażby z wyśrubowanymi normami wydajności czy nieprzejrzystymi zasadami ustalania wynagrodzeń w tak zautomatyzowanej pracy.