Svima koji rade na sustavima umjetne inteligencije, sa takvim sustavima, ili su bar imali prilike probati sustav, je odmah jasno da je ta definicija logična i, s obzirom na kompleksnost materije, jednostavna koliko može biti. Dakle, ovdje treba dati mali + zakonodavcima.
Dok je u prošloj kolumni načelno predstavljena Uredba o umjetnoj inteligenciji, njeni dijelovi i kada koji dio propisa stupa na snagu, u ovom tekstu ćemo se prvenstveno pozabaviti definicijama iz novog akta – bar onima koje će biti najzastupljenije, ili će možda izazivati najviše zbunjenosti.
Još su GDPR-om uvedeni potpuno novi pravni pojmovi koji su nam danas svima u poslovnom svijetu postali standard, poput voditelja obrade, izvršitelja obrade, privole i sl. Isto tako i Uredba o umjetnoj inteligenciji uvodi novu terminologiju, ali i koristi neke starije termine na način na koji i nismo do kraja navikli.
Prva, i vjerojatno najvažnija definicija čitavog akta je upravo definicija umjetne inteligencije, odnosno, kako ju akt naziva „UI sustava“. S obzirom da je ovo prvi puta da je AI definiran nekim prisilnim propisom, pa se time radi o službenoj definiciji, ovdje ćemo je citirati u cijelosti:
„UI sustav je strojni sustav dizajniran za rad s promjenjivim razinama autonomije i koji nakon uvođenja može pokazati prilagodljivost te koji, za eksplicitne ili implicitne ciljeve, iz ulaznih vrijednosti koje prima, zaključuje kako generirati izlazne vrijednosti kao što su predviđanja, sadržaj, preporuke ili odluke koji mogu utjecati na fizička ili virtualna okruženja“
Jednostavno, zar ne? Dakle, osnovna premisa iz Uredbe je da je AI sustav koji na temelju inputa zaključuje kako proizvesti output. Definicija je slična onoj koju je prije koju godinu izbacio OECD, pa samim time nije potpuno nova, ali je bitno znati da je upravo riječ „zaključuje“ ona koja daje posebnost i na temelju koje se razlikuje AI sustav od klasičnog IT sustava koji na temelju zadanog inputa daje jedan ili više unaprijed definiranih outputa.
Svima koji rade na sustavima umjetne inteligencije, sa takvim sustavima, ili su bar imali prilike probati sustav, je odmah jasno da je ta definicija logična i, s obzirom na kompleksnost materije, jednostavna koliko može biti. Dakle, ovdje treba dati mali + zakonodavcima.
Uz tu opću definiciju, Uredba je donekle definirala i „UI model opće namjene“ odnosno general purpose AI model, te „UI sustav opće namjene“ odnosno general-purpose AI system. Model je definiran kao „UI model, uključujući takav UI model treniran s pomoću velike količine podataka uz primjenu samostalnog nadzora u širokim razmjerima, koji ima vrlo općenitu namjenu i može kompetentno obavljati širok raspon različitih zadaća bez obzira na način na koji se model stavlja na tržište i koji se može integrirati u razne sustave ili primjene niže u lancu, osim UI modela koji se upotrebljavaju za aktivnosti istraživanja, razvoja ili izrade prototipova prije njihova stavljanja na tržište“, a sustav kao „UI sustav koji se temelji na UI modelu opće namjene i koji može služiti različitim namjenama, ili za izravnu upotrebu ili za integraciju u druge UI sustave“. Za razliku od definicije AI, ove dvije definicije zvuče ipak malo neodređenije. Pod njih može potpadati hrpa toga, a i gotovo ništa, ovisno o tumaču. Zato ovima definicijama ipak dajemo jedan konzervativni upitnik u ovom trenutku, uz vjeru da će se kroz idućih par godina ipak malo bolje iskristalizirati situacija i da će ta definicija moći biti malo kvalitetnije tumačena.
No, uz ova tri navedena, Uredba uvodi ni manje ni više nego još 65 termina koji su (kako na engleskom, tako i na hrvatskom jeziku) ponekad vrlo slični i teški za razaznati čak i pravnicima, a kamo li ljudima koji nemaju vremena ni volje ulaziti u detalje wordinga. Ovo je, par onih najvažnijih, s time da ovdje nećemo citirati definicije, već pokušati objasniti što pojedini pojam u stvari znači. Dodatno, navodimo i hrvatski i engleski termin jer je gotovo sigurno da će gotovo svi 90% vremena u radu koristiti englesku terminologiju, a u odnosu s hrvatskim tijelima i regulatorom će uvijek biti dobro poznavati domaće pojmove. Pa ćemo tako u priči, tekstu (i pjesmi, poneki) koristiti ovu terminologiju:
Provider/Dobavljač – to je developer AI sustava koji stavlja AI na tržište ili u upotrebu. Ukratko, Open AI je dobavljač odnosno provider.
Deployer/Subjekt koji uvodi sustav (da, ozbiljno) – to je korisnik AI sustava, koji je istog nabavio putem licence ili na drugi način od dobavljača, i koristi taj sustav u komercijalne svrhe. Na primjer – ako ste od nekog dobavljača uzeli chatbot za vaš webshop, vi ste subjekt koji uvodi sustav (opet, bože dragi i definicije)
Uz navedene definicije subjekata, imamo još i pojmove ovlaštenog zastupnika (authorized representative), uvoznik (importer), distributer (distributor), pri čemu svaki od njih radi, otprilike, ono što taj pojam i najčešće znači. No, kao šećer na kraju, Uredba predviđa pojam operater odnosno operator, u čiji opseg definicije doslovno ulazi svaki od do sada navedenih subjekata. Zašto ne, pitaju se u Bruxellesu – lakše staviti jedan takav univerzalni pojam, pa ćemo se kasnije baviti tumačenjima što smo time ustvari mislili. No, ovdje ne ulazimo previše u lamentacije o toj temi, jer će ih biti dovoljno u budućim tekstovima gdje ćemo slavnog operatera spominjati mnogo, mnogo puta.
Mnoštvo definicija i pojmova je usko povezano sa samim funkcioniranjem AI sustava, pa ćemo se tako baviti aktivnostima poput „povlačenja UI sustava“ (tj. mjerama da se spriječi stavljanje sustava u upotrebu), „opoziva UI sustava“ (samo po sebi jasno, recall je u engleskoj varijanti), ali i „razumno predvidljive pogrešne upotrebe“ odnosno „reasonably foreseeable misuse“, koja iz nekog razloga posebno definira upravo to što je u njoj napisano – dakle, situaciju u kojoj dobavljač ili subjekt koji uvodi sustav (svaki put kad ovo napišem, dobijem tik u desnom oku) može predvidjeti koje situacije ili ponašanje korisnika sustava može uzrokovati upotrebu AI koja nije izvorno predviđena od strane operatera (evo ga – za to služi!).
Nadalje, tu su i definicije vrste podataka koje su, srećom, izravno preuzete iz data science domene (poput podataka za treniranje, validaciju, biometrijskih podataka i sl.), definicije vezane uz incidente, rizike, pa i pristanke ispitanika (koji je, kao i kod GDPR, fizička osoba).
Mnogi od pojmova koje uvodi AI akt, pa čak i one koji se već koriste dugo u stručnim krugovima, će sada polako ali sigurno ulaziti u pravni (ali i drugi) mainstream. Biti će zanimljivo vidjeti prva tumačenja nadzornih tijela i sudova kada se ova teoretska situacija sudari sa stvarnim svijetom u kojem se promjene događaju na mjesečnoj, ali čak i tjednoj bazi. Do tada – učite pojmove i pomirite se s tim da ćete možda biti – subjekt koji uvodi sustav.
Zajedno s timom iz Strand Consulta, napisao sam izvješće The Nature of Telecom Capex until the End of the Decade, koje sveobuhvatno analizira trendove kapitalnih izdataka (Capex) u zapadnoeuropskoj telekomunikacijskoj industriji, ispitujući sile koje pokreću ulaganja, nove izazove i projekcije za naredne godine.
Uloga upravnih odbora u kibernetičkoj sigurnosti nikada nije bila kritičnija. S napredovanjem kibernetičkih prijetnji i uvođenjem strožih regulatornih zahtjeva poput NIS2 direktive i Cyber Resilience Act-a (CRA), odbori moraju zauzeti aktivniji i strateškiji pristup.
Najjači domaći telekom operator HT objavio je rast prohoda od 5,5 posto u devet mjeseci 2024. godine na 813,3 milijuna eura, a u trećem kvartalu rast je 4,5 posto na 291,7 milijuna eura. Pritom je dobit prije kamata oporezivanja, amortizacije i deprecijacije (EBITDA) porasla je 5 posto na 312 milijuna eura. Neto dobit povećana je 10,8 posto na 106,7 milijuna eura, dok je u trećem kvartalu povećanje 3,6 posto na 123,8 milijuna eura. Marža EIBTDA manja je 0,1 postotni poena i zaustavila se na 38,4 posto.
