Europejska ustawa o sztucznej inteligencji: między przejrzystością a korporacyjnymi strategiami unikania opodatkowania

Unia Europejska dokonała historycznego kroku wraz z wejściem w życie AI Act, pierwszej na świecie kompleksowej regulacji dotyczącej sztucznej inteligencji. Ten przełomowy akt, który stawia Europę na czele governance AI, ustanawia ramy prawne oparte na ryzyku, mające na celu zrównoważenie innowacji z ochroną praw podstawowych. Regulacja stanowi jednak również kolejny przejaw tzw. "Brussels Effect" - tendencji UE do narzucania własnych norm w skali globalnej poprzez siłę swojego rynku, niekoniecznie przewodząc w innowacjach technologicznych.

Podczas gdy Stany Zjednoczone i Chiny przodują w rozwoju sztucznej inteligencji dzięki ogromnym inwestycjom publicznym i prywatnym (odpowiednio 45% i 30% globalnych inwestycji w 2024 r.), Europa przyciągnęła zaledwie 10% globalnych inwestycji w sztuczną inteligencję. W odpowiedzi UE stara się zrekompensować swoje opóźnienie technologiczne poprzez regulacje, narzucając standardy, które ostatecznie wpływają na cały globalny ekosystem.

Kluczowe pytanie brzmi: czy Europa tworzy środowisko sprzyjające odpowiedzialnej innowacji, czy po prostu eksportuje biurokrację w sektorze, w którym nie potrafi konkurować?

Eksterytorialny wymiar regulacji europejskich

AI Act ma zastosowanie nie tylko do firm europejskich, ale także do tych, które działają na rynku europejskim lub których systemy AI wpływają na obywateli UE. Ta eksterytorialna jurysdykcja jest szczególnie widoczna w przepisach dotyczących modeli GPAI, gdzie motyw 106 Act stanowi, że dostawcy muszą przestrzegać prawa autorskiego UE "niezależnie od jurysdykcji, w której odbywa się trenowanie modeli".

Takie podejście było mocno krytykowane przez niektórych obserwatorów, którzy postrzegają je jako próbę narzucenia przez UE własnych norm firmom niemającym siedziby na jej terytorium. Zdaniem krytyków, może to doprowadzić do rozłamu w globalnym ekosystemie technologicznym, gdzie firmy będą zmuszone opracowywać osobne wersje swoich produktów na rynek europejski lub przyjmować europejskie standardy dla wszystkich rynków, by uniknąć dodatkowych kosztów zgodności.

Międzynarodowe firmy technologiczne znajdują się zatem w trudnej sytuacji: ignorowanie rynku europejskiego nie jest realną opcją, ale zgodność z ustawą o sztucznej inteligencji wymaga znacznych inwestycji i może ograniczyć zakres innowacji. Efekt ten jest dodatkowo wzmacniany przez ambitny harmonogram wdrożenia i niepewność interpretacyjną wielu przepisów.

Harmonogram wdrożenia i ramy regulacyjne

Ustawa o sztucznej inteligencji weszła w życie 1 sierpnia 2024 r., ale jej wdrożenie będzie przebiegać zgodnie z rozłożonym w czasie harmonogramem:

• 2 lutego 2025: Wejście w życie zakazu systemów AI stwarzających niedopuszczalne ryzyko (takich jak rządowy social scoring) oraz obowiązków w zakresie umiejętności AI
• 2 maja 2025: Termin finalizacji Kodeksu Postępowania dla modeli AI ogólnego przeznaczenia (GPAI)
• 2 sierpnia 2025: Zastosowanie przepisów dotyczących modeli AI ogólnego przeznaczenia, governance oraz organów notyfikujących
• 2 sierpnia 2026: Pełne zastosowanie przepisów dotyczących systemów wysokiego ryzyka i obowiązków przejrzystości
• 2 sierpnia 2027: Zastosowanie przepisów dla systemów wysokiego ryzyka podlegających przepisom o bezpieczeństwie produktów

Rozporządzenie przyjmuje podejście oparte na ryzyku, klasyfikując systemy sztucznej inteligencji w czterech kategoriach: niedopuszczalne ryzyko (zakazane), wysokie ryzyko (podlegające surowym wymogom), ograniczone ryzyko (z obowiązkami w zakresie przejrzystości) oraz minimalne lub zerowe ryzyko (swobodne użytkowanie). Ta kategoryzacja określa konkretne obowiązki deweloperów, dostawców i użytkowników.

Nowe przepisy dotyczące przejrzystości: przeszkoda dla innowacji?

Jedną z najważniejszych innowacji AI Act są obowiązki przejrzystości, mające na celu zaradzenie naturze "black box" systemów AI. Obowiązki te obejmują:

• Obowiązek publikowania przez dostawców modeli GPAI "wystarczająco szczegółowego podsumowania" danych treningowych, ułatwiającego kontrolę ze strony posiadaczy praw autorskich i innych zainteresowanych stron
• Konieczność informowania użytkowników przez systemy wchodzące w interakcję z ludźmi, że komunikują się z systemem AI
• Obowiązek wyraźnego oznaczania treści generowanych lub modyfikowanych przez AI (takich jak deepfake)
• Wdrożenie wyczerpującej dokumentacji technicznej dla systemów wysokiego ryzyka

Wymogi te, choć mają na celu ochronę praw obywateli, mogą stanowić znaczne obciążenie dla przedsiębiorstw, w szczególności innowacyjnych start-upów i MŚP. Konieczność szczegółowego dokumentowania procesów rozwoju, danych szkoleniowych i logiki podejmowania decyzji może spowolnić cykle innowacji i zwiększyć koszty rozwoju, stawiając europejskie firmy w niekorzystnej sytuacji w porównaniu z konkurentami w innych regionach o mniej rygorystycznych przepisach.

Studia przypadków: unikanie opodatkowania w praktyce

Scoring kredytowy i zautomatyzowane procesy decyzyjne

Wyrok w sprawie C-203/22 pokazuje, jak firmy początkowo opierają się mandatom przejrzystości. Pozwany, dostawca telekomunikacyjny, twierdził, że ujawnienie logiki jego algorytmu credit scoringu ujawniłoby tajemnice handlowe, narażając jego przewagę konkurencyjną⁶ . TSUE odrzucił tę tezę, stwierdzając, że Artykuł 22 RODO daje osobom prawo do wyjaśnienia "kryteriów i logiki" leżących u podstaw zautomatyzowanych decyzji, nawet jeśli uproszczonego⁶ .

AI generatywna i unikanie praw autorskich

Zgodnie z dwupoziomowym systemem AI Act, większość modeli AI generatywnej wchodzi w zakres Poziomu 1, wymagając przestrzegania prawa autorskiego UE i podsumowań danych treningowych² . Aby uniknąć roszczeń o naruszenie praw autorskich, firmy takie jak OpenAI przeszły na dane syntetyczne lub treści objęte licencją, ale luki w dokumentacji nadal się utrzymują.

Konsekwencje dla praw autorskich: Europa ustanawia prawo globalnie

Ustawa o sztucznej inteligencji zawiera szczegółowe przepisy dotyczące praw autorskich, które rozszerzają wpływ regulacyjny UE daleko poza jej granice. Dostawcy modeli GPAI muszą:

• Przestrzegać zastrzeżeń praw ustanowionych przez Dyrektywę o jednolitym rynku cyfrowym (2019/790)
• Dostarczyć szczegółowe podsumowanie treści wykorzystanych do treningu, równoważąc potrzebę ochrony tajemnic handlowych z potrzebą umożliwienia posiadaczom praw autorskich egzekwowania swoich praw

Motyw 106 ustawy o sztucznej inteligencji stanowi, że dostawcy muszą przestrzegać prawa autorskiego UE, "niezależnie od jurysdykcji, w której odbywa się szkolenie modelowe". To eksterytorialne podejście rodzi pytania o zgodność z zasadami terytorialności prawa autorskiego i może powodować konflikty regulacyjne z innymi jurysdykcjami.

Strategie korporacyjne: unikanie czy zgodność z "efektem brukselskim"?

Dla globalnych firm technologicznych ustawa o sztucznej inteligencji stanowi fundamentalny wybór strategiczny: dostosować się do "efektu brukselskiego" i przestrzegać standardów europejskich na całym świecie, czy też opracować zróżnicowane podejścia dla różnych rynków? Pojawiło się kilka strategii:

Strategie unikania i łagodzenia skutków

1. Tarcza tajemnic handlowych: Wiele firm stara się ograniczyć ujawnianie informacji, powołując się na ochronę tajemnicy handlowej przewidzianą przez unijną Dyrektywę o tajemnicach handlowych. Firmy twierdzą, że szczegółowe ujawnienie danych treningowych lub architektur modeli ujawniłoby informacje zastrzeżone, podważając ich konkurencyjność. Takie podejście myli wymóg Act dotyczący podsumowania danych z pełnym ujawnieniem.
2. Złożoność techniczna jako obrona: Z natury złożony charakter nowoczesnych systemów AI oferuje kolejną drogę łagodzenia obowiązków. Firmy tworzą podsumowania formalnie zgodne, ale nadmiernie rozwlekłe lub pełne żargonu technicznego, które formalnie spełniają wymogi prawne, nie umożliwiając jednak istotnej analizy. Na przykład podsumowanie danych treningowych może wymieniać szerokie kategorie danych (np. "publicznie dostępne teksty") bez określania konkretnych źródeł, proporcji czy metod.
3. Luka samooceny: Zmiany w Artykule 6 AI Act wprowadzają mechanizm samooceny, który pozwala twórcom zwolnić swoje systemy z klasyfikacji wysokiego ryzyka, jeśli uznają ryzyko za "pomijalne". Ta luka daje firmom jednostronną władzę do unikania rygorystycznych obowiązków zgodności.
4. Regulacyjny forum shopping: AI Act deleguje egzekwowanie przepisów krajowym organom nadzoru rynku, co prowadzi do potencjalnych rozbieżności w zakresie rygoru i kompetencji. Niektóre firmy strategicznie lokalizują swoją działalność europejską w państwach członkowskich o bardziej permisywnym podejściu do egzekwowania przepisów lub mniejszych zasobach do kontroli.

"Model dualny" jako odpowiedź na efekt brukselski

Niektóre duże firmy technologiczne opracowują "model dualny" działania:

1. Wersje "zgodne z UE" swoich produktów AI o ograniczonej funkcjonalności, ale w pełni zgodne z AI Act
2. Bardziej zaawansowane wersje "globalne" dostępne na rynkach o mniej restrykcyjnych regulacjach

Takie podejście, choć kosztowne, umożliwia utrzymanie obecności na rynku europejskim bez uszczerbku dla globalnej innowacyjności. Fragmentacja ta może jednak prowadzić do pogłębiania się przepaści technologicznej, a europejscy użytkownicy będą mieli dostęp do mniej zaawansowanych technologii niż użytkownicy w innych regionach.

Niepewność regulacyjna jako przeszkoda dla europejskiej innowacyjności

Europejska ustawa o sztucznej inteligencji stanowi punkt zwrotny w regulacjach dotyczących sztucznej inteligencji, ale jej złożoność i niejasności interpretacyjne tworzą klimat niepewności, który może negatywnie wpłynąć na innowacje i inwestycje w tym sektorze. Firmy stoją przed kilkoma wyzwaniami:

Niepewność regulacyjna jako ryzyko biznesowe

Zmieniający się krajobraz regulacyjny stanowi istotne ryzyko dla spółek. Interpretacja kluczowych pojęć, takich jak "wystarczająco szczegółowe podsumowanie" lub klasyfikacja systemów "wysokiego ryzyka", pozostaje niejednoznaczna. Ta niepewność może skutkować

1. Nieprzewidywalne koszty zgodności: Firmy muszą przeznaczać znaczne zasoby na zgodność, nie mając pełnej pewności co do ostatecznych wymogów.
2. Ostrożne strategie rynkowe: Niepewność regulacyjna może prowadzić do bardziej konserwatywnych decyzji inwestycyjnych i opóźnień w rozwoju nowych technologii, szczególnie w Europie.
3. Fragmentacja europejskiego rynku cyfrowego: Niejednolita interpretacja przepisów między poszczególnymi państwami członkowskimi grozi stworzeniem mozaiki regulacyjnej trudnej do nawigacji dla przedsiębiorstw.
4. Asymetryczna konkurencja globalna: Firmy europejskie mogą znaleźć się w sytuacji działania w bardziej rygorystycznych ograniczeniach niż konkurenci z innych regionów, co wpływa na ich globalną konkurencyjność.

Luka innowacyjna i suwerenność technologiczna

Debata na temat "efektu brukselskiego" wpisuje się w szerszy kontekst europejskiej suwerenności technologicznej. UE znajduje się w trudnej sytuacji, w której musi zrównoważyć potrzebę promowania wewnętrznych innowacji z potrzebą regulowania technologii opracowanych głównie przez podmioty spoza Europy.

W 2024 r. europejskie firmy przyciągnęły zaledwie 10% globalnych inwestycji w sztuczną inteligencję, podczas gdy Stany Zjednoczone i Chiny zdominowały ten sektor dzięki połączeniu ogromnych inwestycji publicznych i prywatnych, polityki sprzyjającej innowacjom i dostępu do dużych zbiorów danych. Europa, ze swoim rozdrobnieniem językowym, kulturowym i regulacyjnym, ma trudności z wygenerowaniem "mistrzów" technologicznych zdolnych do konkurowania na całym świecie.

Krytycy twierdzą, że europejskie podejście skoncentrowane na regulacjach grozi dalszym tłumieniem innowacji i zniechęcaniem do inwestycji, podczas gdy zwolennicy uważają, że stworzenie wiarygodnych ram regulacyjnych może w rzeczywistości stymulować rozwój etycznej i bezpiecznej sztucznej inteligencji "w fazie projektowania", tworząc długoterminową przewagę konkurencyjną.

Wniosek: regulacja bez innowacji?

"Efekt Brukseli" ustawy o sztucznej inteligencji podkreśla fundamentalne napięcie w europejskim podejściu do technologii: zdolność do ustanawiania globalnych standardów poprzez regulacje nie idzie w parze z odpowiednim przywództwem w zakresie innowacji technologicznych. Ta asymetria rodzi pytania o długoterminową stabilność tego podejścia.

Jeśli Europa będzie nadal regulować technologie, których nie rozwija, ryzykuje, że znajdzie się w sytuacji rosnącej zależności technologicznej, w której jej zasady mogą stawać się coraz mniej istotne w szybko ewoluującym globalnym ekosystemie. Co więcej, firmy spoza Europy mogą stopniowo wycofywać się z europejskiego rynku lub oferować na nim ograniczone wersje swoich produktów, tworząc "cyfrową twierdzę Europa" coraz bardziej odizolowaną od globalnego postępu.

Z drugiej strony, jeśli UE zdoła zrównoważyć podejście regulacyjne ze skuteczną strategią promowania innowacji, mogłaby faktycznie wyznaczyć "trzecią drogę" między amerykańskim kapitalizmem a chińską kontrolą państwową, stawiając prawa człowieka i wartości demokratyczne w centrum rozwoju technologicznego. Vaste programme - jak powiedzieliby we Francji.

Przyszłość sztucznej inteligencji w Europie będzie zależeć nie tylko od skuteczności ustawy o sztucznej inteligencji w ochronie praw podstawowych, ale także od zdolności Europy do towarzyszenia regulacji odpowiednim inwestycjom w innowacje i uproszczenia ram regulacyjnych, aby uczynić je mniej opresyjnymi. W przeciwnym razie Europa może znaleźć się w paradoksalnej sytuacji: światowego lidera w zakresie regulacji AI, ale marginalnego w jej rozwoju i wdrażaniu.

Referencje i źródła

1. Komisja Europejska. (2024). "Rozporządzenie (UE) 2024/1689 ustanawiające zharmonizowane przepisy dotyczące sztucznej inteligencji". Dziennik Urzędowy Unii Europejskiej.
2. Europejski Urząd ds. AI. (2025, kwiecień). "Wstępne wytyczne dotyczące obowiązków dostawców modeli GPAI". Komisja Europejska.
3. Trybunał Sprawiedliwości Unii Europejskiej. (2025, luty). "Wyrok w sprawie C-203/22 Dun & Bradstreet Austria". TSUE.
4. Warso, Z., & Gahntz, M. (2024, grudzień). "How the EU AI Act Can Increase Transparency Around AI Training Data". TechPolicy.Press. https://www.techpolicy.press/how-the-eu-ai-act-can-increase-transparency-around-ai-training-data/
5. Wachter, S. (2024). "Limitations and Loopholes in the EU AI Act and AI Liability Directives". Yale Journal of Law & Technology, 26(3). european-union-united?utm_source=newsletter.electe.net&utm_medium=newsletter&utm_campaign=regolamentare-cio-che-non-si-crea-l-europa-rischia-l-irrilevanza-tecnologica&_bhlid=973f5bc645c1084942bf2751b6455b723d270fee" target="_blank" id="">https://yjolt.org/limitations-and-loopholes-eu-ai-act-and-ai-liability-directives-what-means-european-union-united
6. European Digital Rights (EDRi). (2023, wrzesień). "EU legislators must close dangerous loophole in AI Act". https://www.amnesty.eu/news/eu-legislators-must-close-dangerous-loophole-in-ai-act/
7. future of Life Institute. (2025). "AI Act Compliance Checker". https://artificialintelligenceact.eu/assessment/eu-ai-act-compliance-checker/
8. Dumont, D. (2025, luty). "Understanding the AI Act and its compliance challenges". Help Net Security. https://www.helpnetsecurity.com/2025/02/28/david-dumont-hunton-andrews-kurth-eu-ai-act-compliance/
9. Guadamuz, A. (2025). "The EU's Artificial Intelligence Act and copyright". The Journal of World Intellectual Property. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/jwip.12330
10. White & Case LLP. (2024, lipiec). "Long awaited EU AI Act becomes law after publication in the EU's Official Journal". https://www.whitecase.com/insight-alert/long-awaited-eu-ai-act-becomes-law-after-publication-eus-official-journal