newtech.law - prawne aspekty nowych technologii

Ogólne rozporządzenie o ochronie danych osobowych (RODO), wchodzące w życie 25 maja 2018 r., nie jest jedyną rewolucją przygotowywaną przez Unię Europejską w zakresie ochrony prywatności. Również projekt rozporządzenia w sprawie poszanowania życia prywatnego oraz ochrony danych osobowych w łączności elektronicznej (tzw. rozporządzenie o ePrivacy) wzbudza coraz większe kontrowersje i może wpłynąć na kształt współczesnego internetu.

Rada Stabilności Finansowej (RSF) została utworzona w 2009 r. przez państwa z grupy G20. Do jej zadań należy koordynowanie prac organów nadzoru finansowego na szczeblu międzynarodowym oraz promowanie i rozwijanie polityk służących stabilności finansowej. W skład RSF wchodzą przedstawiciele państwowych organów odpowiedzialnych za finanse z 24 państw, instytucje finansowe, organy nadzoru i organy regulacyjne.

Ta mająca siedzibę w Bazylei instytucja 1 listopada 2017 r. opublikowała na swojej stronie raport pt.: „Artificial intelligence and machine learning in financial services”. Autorzy raportu analizują wpływ rosnącego użycia sztucznej inteligencji i technik uczenia maszynowego na usługi sektora finansowego.

Kilka ostatnich spotkań i rozmów na temat blockchaina uzmysłowiło mi, że mamy do czynienia z narastającym antagonizmem pomiędzy prawem a blockchainem.  Konflikt ten jest jednak w dużej mierze wynikiem nieporozumień, które trzeba jak najszybciej wyjaśnić.

Kryptoaktywa nadal nie mają definicji legalnej w polskim prawie. Nie oznacza to jednak, że nie mają do nich zastosowania istniejące przepisy prawa. Czasami możliwość zastosowania określonych przepisów do kryptoaktywów może być zaskoczeniem i z dużym prawdopodobieństwem nie była brana pod uwagę przez twórców określonych regulacji. Tak jest najpewniej z przepisami o funduszach własnych zawartymi w ustawie o usługach płatniczych.

Wiele startupów oferuje usługi analizy Big Data oparte na algorytmach wykorzystujących uczenie się maszynowe. Wynikami takich analiz mogą być zainteresowane wszystkie podmioty, które profilują swoje produkty lub działania marketingowe. Aby jednak analizy były wiarygodne, konieczne są dane: im więcej, tym lepiej. Algorytmy wykorzystujące uczenie się maszynowe muszą mieć na czym się uczyć. Od zakresu dostarczonych im danych treningowych zależeć będzie celność prognoz dokonywanych później w celach biznesowych. Jeśli algorytm od początku będzie skazany na analizę okrojonej próby obserwacji, rośnie ryzyko, że nietrafnie pogrupuje dane, pominie ważne korelacje lub powiązania przyczynowo-skutkowe albo dopatrzy się ich tam, gdzie ich nie ma. Dopiero szkolenie algorytmu na dużych zestawach danych pozwala zminimalizować ryzyko uchybień w diagnozach i prognozach.

Rozmowa z Moniką A. Górską i Leną Marcinoską z praktyki własności intelektualnej kancelarii Wardyński i Wspólnicy o tym, czy blockchaina można uznać za nowe pole eksploatacji.

Newtech.law: Rozwiązania oparte na technologii blockchain dynamicznie rozwijają się w różnych sektorach gospodarki. Czy wkraczają również do sektorów kreatywnych?

Monika A. Górska: Zdecydowanie. Technologia DLT może być z powodzeniem używana do ewidencjonowania praw własności intelektualnej oraz rejestrowania transakcji dotyczących utworów. Ponadto spora część programów komputerowych powstaje obecnie z myślą o ich wykorzystywaniu właśnie do projektów funkcjonujących na blockchainie.

Newtech.law: Czy pojawienie się rozwiązań opartych na technologii blockchain rodzi jakieś problemy związane z umowami prawnoautorskimi?