AI też musi być odpowiedzialna. Co sztuczna inteligencja ma wspólnego z ESG?

• Czym jest ESG i dlaczego AI coraz bardziej się z nim wiąże?
• Podsumowanie redakcji infor.pl

Czym jest ESG i dlaczego AI coraz bardziej się z nim wiąże?

Pod ESG kryją się trzy obszary odpowiedzialności firmy: jej wpływ na środowisko, relacje ze społeczeństwem oraz sposób zarządzania organizacją. Jeszcze niedawno ESG kojarzyło się głównie z raportowaniem niefinansowym i obowiązkami dużych spółek. Dziś staje się jednak szerszym sposobem myślenia o odpowiedzialnym prowadzeniu biznesu. W tym kontekście AI zajmuje miejsce szczególne, bo wpływa jednocześnie na wszystkie trzy filary ESG. Z jednej strony wiąże się z kosztami środowiskowymi, takimi jak zużycie energii i wody. Z drugiej oddziałuje na ludzi, rynek pracy, dostęp do wiedzy i ryzyko wykluczenia. Z trzeciej wymusza pytania o nadzór, przejrzystość, odpowiedzialność za decyzje podejmowane przy wsparciu algorytmów i zgodność z regulacjami. Dlatego sztuczna inteligencja coraz częściej przestaje być wyłącznie tematem technologicznym, a staje się również tematem prawnym, społecznym i zarządczym.

W praktyce ESG pojawia się dziś głównie przy raportowaniu i związanych z nim obowiązkach. Coraz więcej firm musi ujawniać, jaki mają wpływ na środowisko, ludzi i sposób zarządzania organizacją. To nie są już tylko deklaracje wizerunkowe, ale coraz częściej twarde wymogi prawne i sprawozdawcze. Brak raportu, raport nierzetelny lub pomijanie istotnych informacji może oznaczać problemy prawne, ryzyko sporów z inwestorami czy kontrahentami, a także straty wizerunkowe. Dlatego ESG staje się dziś nie tylko tematem komunikacyjnym, ale też kwestią zgodności z przepisami.

Coraz więcej kancelarii i firm prawniczych sięga po sztuczną inteligencję (AI). Skąd u Państwa zainteresowanie tym tematem akurat przez pryzmat ESG - i dlaczego to połączenie wydaje się Wam ważne właśnie teraz?

Zainteresowanie sztuczną inteligencją przez pryzmat ESG wynika z naturalnej ewolucji roli kancelarii prawnych - od doradców koncentrujących się wyłącznie na zgodności regulacyjnej do partnerów wspierających klientów w zarządzaniu ryzykiem i odpowiedzialnym rozwojem. Z perspektywy Fieldfisher kwestie ESG nie są dziś dodatkiem, lecz jednym z kluczowych elementów budowania odporności i długoterminowej wartości organizacji. Jak pokazujemy również w naszym raporcie „Sustainability in action 2025”, AI jest jednym z głównych motorów tej zmiany, ponieważ oddziałuje równocześnie na środowisko, społeczeństwo i ład korporacyjny. Mówimy tu z jednej strony o zużyciu energii i zasobów, z drugiej o dostępie do usług, wpływie na miejsca pracy, a także o transparentności, odpowiedzialności i nadzorze nad algorytmami. To połączenie jest ważne właśnie teraz, ponieważ biznes coraz intensywniej wdraża AI, a jednocześnie rosną oczekiwania regulacyjne i społeczne, aby robić to w sposób odpowiedzialny.

Większość z nas nie zastanawia się, co się dzieje „po drugiej stronie ekranu", gdy zadajemy pytanie ChatGPT czy innej aplikacji opartej na AI. Tymczasem odpowiedź na jedno zapytanie może zużyć kilka szklanek wody, a trening dużego modelu AI to emisje porównywalne z lotem przez Atlantyk. Czy korzystanie z AI może być etyczne w świetle tych kosztów? I czy my, zwykli użytkownicy, mamy prawo czuć się z tym dobrze?

Koszty środowiskowe AI, takie jak zużycie energii, wody czy emisje związane z infrastrukturą obliczeniową, wpisują się bezpośrednio w komponent środowiskowy ESG. Dla wielu użytkowników technologia pozostaje niematerialna, ale w rzeczywistości stoi za nią bardzo konkretna infrastruktura, która ma realny wpływ na środowisko. Czy korzystanie z AI może być etyczne? Tak, ale tylko wtedy, gdy towarzyszy temu świadome zarządzanie jej wpływem. Oznacza to między innymi wybór bardziej efektywnych rozwiązań technologicznych, korzystanie z odpowiedzialnie zarządzanej infrastruktury czy ograniczanie zbędnych procesów. Odpowiedzialność nie spoczywa wyłącznie na indywidualnym użytkowniku. Kluczowa jest rola firm tworzących i wdrażających te narzędzia, które powinny dążyć do większej transparentności oraz ograniczania kosztów środowiskowych. Użytkownik ma prawo korzystać z AI, ale coraz ważniejsze staje się to, by robił to świadomie i przy lepszym dostępie do informacji o rzeczywistym śladzie takich technologii. Warto w tym miejscu wyraźnie zaznaczyć, że tak jak nie można pominąć faktu, iż ze względu na wykładniczy wzrost skali, całkowite zużycie energii przez sektor AI rośnie, już sama efektywności energetyczna AI, w przeliczeniu na "koszt" pojedynczych operacji obliczeniowych systematycznie maleje. W takiej sytuacji, ten aspekt działania AI nie powinien wzbudzać już wielkich kontrowersji etycznych, pod warunkiem podejmowania przez nas działań ukierunkowanych na zapewnienie w tym obszarze optymalizacji, np. poprzez inwestowanie w energię ze źródeł odnawialnych (tzw. zielona energia), jak i implementację innowacji technologicznych w obszarze AI.

Dostęp do dobrej porady prawnej od zawsze zależał od zasobności portfela. AI miała to zmienić – obiecywała demokratyzację wiedzy. Czy rzeczywiście tak jest, czy raczej pogłębia się przepaść między tymi, którzy mają dostęp do najlepszych narzędzi, a tymi, którym zostają gorsze odpowiedniki?

AI rzeczywiście miała potencjał demokratyzacji dostępu do wiedzy prawnej i w pewnym zakresie ten potencjał ciągle realizuje. Umożliwia bowiem szybsze uzyskanie podstawowych informacji, obniża barierę wejścia i może wspierać osoby, które dotąd nie miały łatwego dostępu do profesjonalnej pomocy. Jednocześnie, pojawiają się dwa istotne ryzyka, z tym związane. Po pierwsze, najpopularniejsze obecnie publicznie dostępne modele AI, takie jak ChatGPT, Gemini czy Copilot absolutnie nie mogą jeszcze zastąpić w pełni profesjonalnej porady prawnej. Narzędzia te ciągle są podatne na błędy, w tym tzw. halucynacje AI. Dlatego też, każdą informację wygenerowaną przez AI trzeba obecnie bardzo dokładnie weryfikować.

Po drugie, pojawia się nowe ryzyko nierówności. Dostęp do najbardziej zaawansowanych wersji narzędzi, najlepszych modeli i wysokiej jakości danych, oparty obecnie na modelu płatnych subskrypcji, staje się nowym źródłem przewagi konkurencyjnej. W praktyce może to oznaczać, że największe organizacje i najbardziej zasobni klienci korzystają z rozwiązań znacznie lepszych, niż te dostępne powszechnie i bezpłatnie. Dlatego, z perspektywy Fieldfisher AI nie powinna być postrzegana automatycznie i bezkrytycznie jako narzędzie równościowe. Może wspierać dostępność prawa, ale tylko wtedy, gdy towarzyszą temu odpowiednie standardy jakości, zachowania tajemnicy zawodowej, nadzoru człowieka i odpowiedzialności - co zresztą jest spójne z akcentem, jaki w naszym raporcie kładziemy na inclusion, równy dostęp i odpowiedzialne wdrażanie zmian.

Wyobraźmy sobie sytuację: ktoś dostaje błędną poradę prawną wygenerowaną przez AI i podejmuje na jej podstawie złą decyzję. Kto ponosi odpowiedzialność – programista, firma, prawnik który podpisał się pod dokumentem? Gdzie w tym wszystkim jest człowiek i czy powinien być obecny na każdym etapie?

Odpowiedzialność za błędy AI jest jednym z najważniejszych wyzwań prawnych związanych z tą technologią. Z perspektywy prawa nie można dopuścić do sytuacji, w której odpowiedzialność „rozmywa się” tylko dlatego, że w procesie pojawił się algorytm. W zależności od konkretnego przypadku, odpowiedzialność może dotyczyć dostawcy systemu, firmy, która go wdrożyła, a w zawodach zaufania publicznego także profesjonalisty, który posłużył się AI przy świadczeniu usługi. Nie ma żadnych wątpliwości, że w przypadku skorzystania przez adwokata lub radcę prawnego z narzędzia AI w procesie opracowywania porady prawnej, to właśnie człowiek będzie każdorazowo ponosił odpowiedzialność wobec klienta z tytułu błędnej interpretacji obowiązującego prawa. W praktyce prawniczej oznacza to, że człowiek nie może zostać całkowicie usunięty z tego procesu. Powinien pozostać obecny nie tylko formalnie, ale realnie - jako osoba, która rozumie kontekst, weryfikuje wynik i bierze odpowiedzialność za ostateczny rezultat. Z punktu widzenia governance kluczowe są tu jasne procedury, przypisanie odpowiedzialności oraz skuteczny nadzór nad wykorzystaniem narzędzi AI.

AI uczy się na danych stworzonych przez ludzi a ludzie mają swoje uprzedzenia. W praktyce prawnej może to oznaczać, że systemy gorzej radzą sobie ze sprawami dotyczącymi mniejszości, kobiet czy osób z uboższych środowisk. Jak firmy to wykrywają i czy w ogóle muszą to raportować?

Uprzedzenia zakodowane w danych to jedno z najbardziej realnych ryzyk związanych z AI. Systemy uczą się na materiałach stworzonych przez ludzi, a więc mogą odtwarzać istniejące nierówności i stereotypy. W praktyce prawnej może to prowadzić do sytuacji, w których narzędzia gorzej radzą sobie ze sprawami dotyczącymi określonych grup społecznych, kobiet, mniejszości czy osób z mniej uprzywilejowanych środowisk. Odpowiedzialne organizacje starają się wykrywać takie ryzyka poprzez audyty modeli, analizę danych treningowych, testowanie rezultatów i ocenę wpływu na różne grupy użytkowników. Już na etapie projektowania kluczowych zasad działania danego modelu, zatrudniani są często ekspertów ds. etyki, a także wdrażane są do danego modelu szczegółowe kodeksy etyczne oraz algorytmy oparte na tzw. technikach łagodzenia uprzedzeń. Jednocześnie, coraz wyraźniej widać też, że to nie jest już wyłącznie kwestia etyki. To staje się obszarem compliance, zarządzania ryzykiem i odpowiedzialności organizacyjnej. Firmy powinny umieć wykazać, że rozumieją te zagrożenia i aktywnie próbują im przeciwdziałać.

Jak odpowiedzialna firma powinna podchodzić do transformacji cyfrowej, żeby nie zostawiać ludzi bez wsparcia? I czy ESG to tylko raport na papierze, czy realne zobowiązanie?

W debacie o AI bardzo szybko pojawia się słowo „optymalizacja”, które często bywa używane jako łagodniejsze określenie redukcji kosztów i zmian zatrudnienia. Odpowiedzialna firma nie powinna jednak traktować transformacji cyfrowej wyłącznie jako sposobu na ograniczenie liczby etatów. Z perspektywy Fieldfisher kluczowe jest, aby wdrażanie AI szło w parze z inwestowaniem w ludzi: ich rozwój, przekwalifikowanie, zdobywanie nowych kompetencji i wsparcie w dostosowaniu się do zmian. ESG ma sens tylko wtedy, gdy przekłada się na realne działania wobec pracowników, a nie pozostaje wyłącznie deklaracją. I właśnie to staramy się pokazać także w naszym raporcie ESG: że za pojęciami takimi jak wellbeing, rozwój i inclusion muszą iść konkretne programy, procesy i odpowiedzialność organizacyjna. Dlatego odpowiedzialna transformacja powinna obejmować nie tylko technologię, ale też plan dla ludzi - tak, aby nie zostawali oni sami z konsekwencjami zmian.

Raportowanie ESG stało się modnym tematem. Ale za ładnymi wskaźnikami w raporcie nie zawsze idą konkretne działania. Jak odróżnić firmę, która naprawdę bierze odpowiedzialność za wpływ swoich narzędzi AI na środowisko i społeczeństwo, od takiej, która po prostu dobrze to opisuje?

Różnica między ESG jako marketingiem a ESG jako realną zmianą polega przede wszystkim na tym, czy za deklaracjami stoją konkretne decyzje, procesy i mierzalne efekty. W przypadku AI oznacza to nie tyle dobrze opisaną politykę, ile rzeczywiste zarządzanie wpływem technologii na środowisko, społeczeństwo i sposób podejmowania decyzji. Firma, która traktuje ten temat poważnie, potrafi pokazać, jak ogranicza ślad środowiskowy, jak bada ryzyko uprzedzeń, jak wprowadza mechanizmy nadzoru i jak przypisuje odpowiedzialność za działanie systemów. Tam, gdzie ESG jest wyłącznie warstwą komunikacyjną, zwykle widać dużo ogólnych deklaracji i niewiele konkretów. Tam, gdzie jest realnym zobowiązaniem, widać spójność między strategią, codziennym działaniem i odpowiedzialnością wobec interesariuszy.

Etyka AI, ESG, odpowiedzialność algorytmów, to tematy, które brzmią jak domena technologów albo filozofów. Gdzie w tym obrazku jest miejsce dla prawnika? I jakie ma to praktyczne przełożenie na przedsiębiorców i ich klientów? Gdzie się skarżyć gdy uznamy że dane wykorzystanie AI jest ‘nieetyczne”

Prawnik ma w tym obszarze bardzo ważne miejsce, ponieważ to właśnie prawo wyznacza granice dopuszczalnego i odpowiedzialnego wykorzystania technologii, w tym również narzędzi AI. Tematy takie jak etyka AI, odpowiedzialność za działania algorytmów AI, czy ESG w obszarze AI rzeczywiście bywają kojarzone ze specjalistami od nowych technologii albo filozofami. Natomiast, w praktyce to przedsiębiorcy i ich klienci potrzebują konkretnych odpowiedzi: co wolno, czego nie wolno, jak ograniczyć ryzyko, kto odpowiada i co zrobić, gdy coś pójdzie nie tak. Rolą prawnika jest przełożenie tych abstrakcyjnych pojęć na konkretną, zrozumiałą dla klienta, poradę prawną. W szczególności, opracowanie odpowiednich procedur, umów, polityk wewnętrznych, a także ocena zgodności z regulacjami i reprezentowanie klientów w ewentualnych sporach. Jeżeli ktoś uznaje dane wykorzystanie AI za nieetyczne, droga działania zależy od rodzaju i okoliczności naruszenia. Może to być reklamacja wobec usługodawcy wykorzystującego dane narzędzie AI, skarga do organu nadzorczego (w Polsce takim organem jest obecnie Komisja Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji), dochodzenie roszczeń cywilnych lub karnych (np. w obszarze naruszenia dóbr osobistych), a w niektórych przypadkach także uruchomienie mechanizmów ochrony danych osobowych, praw konsumenta czy zasad niedyskryminacji. Innymi słowy, prawnik nie stoi obok tej debaty - jest jednym z tych, którzy nadają jej praktyczny kształt.

Podsumowanie redakcji infor.pl

Rozmowa z dr. Marcinem Huczkowskim pokazuje, że relacja między sztuczną inteligencją a ESG to nie akademicka dyskusja. To zestaw konkretnych wyzwań prawnych, operacyjnych i wizerunkowych, z którymi mierzą się polskie firmy tu i teraz.

Z perspektywy przedsiębiorcy najważniejsze są trzy wnioski. Po pierwsze, wdrażając AI nie można ignorować jej kosztów środowiskowych – ślad węglowy i zużycie wody przez infrastrukturę obliczeniową będą coraz częściej przedmiotem obowiązkowych ujawnień ESG. Po drugie, odpowiedzialność za błędy algorytmów zawsze spada na człowieka – czy to prawnika, który podpisał się pod poradą, czy firmę, która wdrożyła system. Po trzecie, raport ESG bez działań to ryzyko – równie prawne, co wizerunkowe.

Rozmowa stanowi wartościowe wprowadzenie dla firm planujących wdrożenie AI lub aktualizację swojej polityki ESG. Ekspert wskazał również praktyczną ścieżkę dochodzenia praw w przypadku nieetycznego użycia sztucznej inteligencji – wiedzą, której wiele osób dotychczas szukało bez skutku.