Jakie są ryzyka kontraktowe związane z wdrażaniem AI w przedsiębiorstwach? Wyjaśnienie „listy kontrolnej” opracowanej przez Ministerstwo Gospodarki, Handlu i Przemysłu w celu zapobiegania kryzysom.
W ostatnich latach obserwujemy postępujące wprowadzanie AI (sztucznej inteligencji) w świecie biznesu. Jednak wykorzystanie i rozwój AI wiąże się z unikalnymi ryzykami i wyzwaniami prawnymi, które różnią się od tych dotyczących tradycyjnych systemów.
W odpowiedzi na te wyzwania, w lutym roku Reiwa 7 (2025), Ministerstwo Gospodarki, Handlu i Przemysłu Japonii opracowało i opublikowało “Checklistę dotyczącą umów w zakresie wykorzystania i rozwoju AI”. Ta checklista została zaprojektowana jako praktyczne narzędzie wspierające różne firmy zaangażowane w umowy i wykorzystanie usług AI, umożliwiając im efektywne organizowanie i weryfikowanie warunków umownych.
W niniejszym artykule, opierając się na “Checkliście dotyczącej umów w zakresie wykorzystania i rozwoju AI”, wyjaśnimy, jak klasyfikować umowy związane z AI i na co zwrócić uwagę podczas ich zawierania, aby efektywnie wykorzystać AI w biznesie.
Checklista umów dotyczących wykorzystania i rozwoju AI dla usług związanych z AI w Japonii
Checklista umów dotyczących wykorzystania i rozwoju AI w Japonii obejmuje szeroki zakres usług związanych z AI, w tym AI generatywne, i nie jest ograniczona do konkretnych branż czy technologii AI.
Checklista została skonstruowana z myślą o systematycznym uporządkowaniu praktycznych zagadnień związanych z oferowaniem i wykorzystaniem usług, z perspektywy dwóch aspektów: “inputu” i “outputu”. Dzięki temu możliwe jest kompleksowe rozpatrzenie kwestii na wszystkich etapach cyklu życia usług AI oraz łatwiejsze wyodrębnienie przez strony interesujących ich punktów dotyczących własnej działalności.
Czym są input i output w „Checkliście umów dotyczących wykorzystania i rozwoju AI” w Japonii
Checklista jest zbudowana w oparciu o dwie fazy usług AI:
【Input】
Termin ten odnosi się do informacji, danych, specyfikacji i warunków dostarczanych i wykorzystywanych przy budowie, uczeniu i operowaniu usługami AI. Przykłady obejmują dane do nauki, algorytmy, zasady biznesowe, warunki systemowe itp. Jeśli te inputy są niewystarczające lub nieodpowiednie, mogą bezpośrednio wpłynąć na wydajność AI oraz wiarygodność wyników, co czyni je kluczowymi elementami do rozważenia.
【Output】
Output odnosi się do wyników przetwarzania, wnioskowania i generowania przez AI oraz do sposobu, w jaki te wyniki są obsługiwane, wykorzystywane i publikowane. Na przykład, w skład outputu wchodzą wygenerowane teksty i obrazy, wyniki wnioskowania, podstawy decyzji, zakres zewnętrznej dystrybucji, lokalizacja odpowiedzialności itp.
Wyniki wyjściowe AI wymagają weryfikacji pod kątem dokładności, przejrzystości i ryzyka prawnego. „Checklista umów dotyczących wykorzystania i rozwoju AI” w Japonii porządkuje kluczowe kwestie związane z praktyką umowną z obu perspektyw: inputu (dostarczanie informacji wstępnych) i outputu (wyniki AI i ich obsługa).
Definicje poszczególnych stron
W umowach dotyczących AI role takich stron jak „osoba rozwijająca AI”, „osoba dostarczająca AI” oraz „osoba wykorzystująca AI” mogą się różnić w zależności od rodzaju usług AI.
Przykładowo, rozważmy sytuację, w której usługi AI ogólnego zastosowania są dostosowywane i wdrażane specjalnie dla konkretnej firmy (patrz następny punkt „Typ 2: Usługi dostosowane”). W takim przypadku zakłada się, że usługi obejmują integrację ogólnodostępnych usług AI od innych firm i dostosowanie ich do specyfikacji firmy zlecającej (personalizacja).
W tym przypadku dostawca usług personalizacji, przedsiębiorca B, w relacji z przedsiębiorcą A (użytkownikiem AI), który otrzymuje personalizację (patrz diagram poniżej ①), staje się „dostawcą usług AI (sprzedawcą)”.
Z drugiej strony, w relacji z przedsiębiorcą C (twórcą AI/dostawcą AI), który dostarcza bazowe usługi AI ogólnego zastosowania (patrz diagram poniżej ②), przedsiębiorca B przyjmuje rolę użytkownika usług AI.
W związku z tym, że jedna firma może pełnić rolę „dostawcy” lub „użytkownika” w zależności od strony, z którą współpracuje, ważne jest, aby przy zawieraniu umów jasno określić zakres odpowiedzialności i pozycję każdej ze stron.
Typy umów związanych z wykorzystaniem i rozwojem AI w prawie japońskim
W niniejszej liście kontrolnej klasyfikujemy umowy związane z usługami AI, wyróżniając trzy reprezentatywne typy umów. Celem tego jest ułatwienie stronom umowy zrozumienie punktów kontrolnych odpowiadających ich pozycji i celom.
Każdy z typów umów charakteryzuje się specyficznymi kwestiami i ryzykami, a zrozumienie odpowiedniego typu umowy jest kluczowe w zależności od celu wdrożenia AI oraz formy świadczenia usług.
Poniżej przedstawiamy szczegółowe informacje na temat trzech typów umów.
Typ 1: Korzystanie z uniwersalnych usług
Ten typ umowy jest powszechny, gdy użytkownik korzysta z już istniejących i opublikowanych usług AI bez wprowadzania zmian. Przykładem mogą być usługi generujące AI, takie jak ChatGPT czy AI do generowania obrazów (na przykład: DALL·E, Stable Diffusion), które są dostępne online.
W przypadku tych usług zazwyczaj wymagane jest, aby użytkownik zgodził się na wcześniej ustalone przez dostawcę warunki korzystania i regulamin usługi. Możliwości negocjacji lub zmiany treści umowy przez użytkownika są z reguły bardzo ograniczone.
Na liście kontrolnej głównym zagadnieniem jest, jak użytkownik rozumie warunki świadczenia usług AI, które są oferowane na ustalonych z góry warunkach, i jak rozpoznaje związane z nimi ryzyko.
Typ 2: Typ dostosowany
Ten typ umowy polega na dostosowaniu istniejących modeli i technologii, które posiada dostawca usług AI, do potrzeb użytkownika korporacyjnego.
Na przykład, może to dotyczyć sytuacji, w której użytkownik korporacyjny dodaje własne dane lub reguły do modelu AI dostawcy w celu dodatkowego nauczenia, lub dostosowuje i modyfikuje części systemu. Wyobraźmy sobie rozwój chatbota marketingowego, który ma być wdrożony w pewnej firmie. Ogólnodostępny model generujący AI może zostać dostosowany do firmy poprzez wczytanie bazy danych produktów firmy lub naukę na podstawie pytań od klientów, co umożliwi dostarczanie odpowiedzi lepiej dopasowanych do potrzeb tej firmy.
W takiej umowie, dostawca wykorzystuje swoją oryginalną technologię i know-how, jednocześnie dostarczając rozwiązanie spełniające unikalne wymagania użytkownika. Na liście kontrolnej główne punkty do rozważenia to przypisanie praw własności intelektualnej do dostosowanych części, możliwość ich ponownego wykorzystania oraz podział odpowiedzialności.
Ponadto, w zależności od treści dostosowania, natura produktu końcowego i typ umowy mogą ulec zmianie, dlatego ważne jest, aby jasno określić role obu stron oraz definicje wkładów i wyników.
Typ 3: Rozwój nowych systemów
Ten typ umowy dotyczy sytuacji, gdy użytkownik zleca dostawcy usług AI stworzenie całkowicie nowego systemu AI. Jest to powszechnie znane jako rozwój “od zera” i obejmuje budowę dedykowanego modelu AI lub systemu dostosowanego do specyficznych potrzeb i procesów biznesowych użytkownika.
W takim przypadku dane do nauki oraz specyfikacje są często dostarczane przez użytkownika, a rozwijany model AI oraz wynikające z niego produkty są projektowane zgodnie z unikalnymi wymaganiami użytkownika.
W związku z tym, w umowie szczególnie ważne są następujące punkty:
- Jasne określenie zakresu i treści produktu końcowego
- Ustalenie celów dotyczących dokładności i wydajności
- Dostarczanie i zarządzanie danymi do nauki
- Prawa własności intelektualnej i przynależność produktów końcowych
- Podział odpowiedzialności za konserwację i aktualizacje
Z uwagi na to, że dopasowanie projektu i specyfikacji między dostawcą a użytkownikiem jest kluczowe, lista kontrolna wymaga szczegółowej analizy.
Teraz przejdźmy ponownie do poniższego diagramu, aby przyjrzeć się konkretnym przykładom inputów i outputów.
Checklista: Dane wejściowe
Dane wejściowe, jak wspomniano wcześniej, odnoszą się do treści wprowadzanych do AI. Konkretne przykłady to dane do nauki, algorytmy oraz polecenia (instrukcje, komendy skierowane do AI).
W usługach AI dane wejściowe są niezbędne. Bez nich dostawca nie może przeprowadzić procesu projektowania, uczenia i wnioskowania AI. Jakie zatem aspekty należy wziąć pod uwagę przy przygotowywaniu danych wejściowych?
Obsługa danych wejściowych od użytkowników do dostawców w Japonii
Zatem, czy użytkownicy mają obowiązek dostarczania informacji (danych wejściowych) takich jak dane do nauki, reguły czy specyfikacje dostawcom, oraz jaka jest treść tych informacji, powinno być wyraźnie określone w postanowieniach umowy. Konkretnie chodzi o następujące kwestie:
- Jakiego rodzaju dane wejściowe użytkownik powinien dostarczyć
- Terminy dostarczenia, format oraz kryteria jakości
- Czy istnieją jakieś warunki, które użytkownik musi spełnić w odniesieniu do treści (charakteru, ilości, szczegółowości itp.) danych wejściowych dostarczanych dostawcy
- Czy powyższe treści są akceptowalne w świetle celów użytkowania usługi przez użytkownika
Zarządzanie informacjami wejściowymi od dostawcy do osób trzecich w Japonii
W usługach AI dostawca wykorzystuje informacje wejściowe otrzymane od użytkownika (na przykład dane czy specyfikacje) do budowy i dostarczania sztucznej inteligencji.
Jednakże istotne jest, aby w umowie sprawdzić możliwość i warunki “zewnętrznego udostępniania” tych informacji, ponieważ dostawca może je przekazać lub ponownie wykorzystać u osób trzecich.
W szczególności, informacje wejściowe mogą zawierać wiedzę specjalistyczną użytkownika, informacje poufne, dane osobowe oraz własność intelektualną, co może prowadzić do poważnych ryzyk w przypadku ich udostępnienia osobom trzecim.
W związku z tym, należy upewnić się, czy w umowie jasno określono następujące kwestie:
- Czy dostawca może przekazać informacje wejściowe otrzymane od użytkownika osobom trzecim
- Jeśli zewnętrzne udostępnianie jest dozwolone, czy istnieją ograniczenia co do odbiorców, zakresu i celu takiego udostępniania
- Jak należy postępować w przypadku, gdy informacje wejściowe użytkownika zawierają prawa własności intelektualnej lub informacje poufne
Jeśli istnieją obawy dotyczące powyższych punktów, można rozważyć takie środki zaradcze jak “nieudostępnianie niepotrzebnych informacji” lub “rozważenie rezygnacji z zawarcia umowy, jeśli udostępnienie informacji wejściowych osobom trzecim jest niedopuszczalne”.
Zarządzanie inputem od dostawcy
W usługach AI, input dostarczany przez użytkowników dostawcom (na przykład: dane do nauki, zasady operacyjne, specyfikacje itp.) często zawiera informacje osobiste, poufne lub własność intelektualną.
Dlatego ważne jest, aby jasno określić, jakie obowiązki w zakresie obsługi i zarządzania tym inputem ponosi dostawca.
Jak zatem powinniśmy organizować zarządzanie inputem z perspektywy umowy? Poniżej przedstawiamy kilka przykładów:
(Obowiązek zarządzania i jego standard)
- Jakie obowiązki zarządzania inputem otrzymanym od użytkownika ponosi dostawca
- Jeśli dostawca ponosi obowiązek zarządzania, jaki poziom zarządzania i odpowiednie działania są wymagane
- Czy użytkownik może żądać audytu lub dostarczenia informacji dotyczących systemu zarządzania dostawcy
- Czy system zarządzania jest odpowiedni w świetle celów użytkowania usług przez użytkownika
(Okres przechowywania inputu)
- Jak długo dostawca może przechowywać input
- Jakie działania podejmuje dostawca po zakończeniu okresu przechowywania
(Obowiązek usunięcia)
- Czy dostawca ma obowiązek usunąć input na żądanie użytkownika lub po zakończeniu umowy
- Czy istnieje obowiązek wydania certyfikatu potwierdzającego usunięcie (na przykład certyfikat usunięcia)
- Czy takie działania usunięcia są odpowiednie w świetle celów biznesowych użytkownika
W przypadku, gdy dostarczanie inputu wiąże się z przekazaniem danych osobowych, należy zorganizować schemat obsługi danych osobowych, biorąc pod uwagę, że wykorzystanie danych osobowych przez dostawcę do własnych celów lub ich porównywanie może być traktowane jako przekazanie danych osobowych stronie trzeciej, co może wymagać zgody osoby, której dane dotyczą.
W przypadku powierzenia danych osobowych dostawcy, należy zbadać, czy możliwe jest nałożenie odpowiednich uprawnień nadzorczych na dostawcę, aby dane były przetwarzane jako powierzenie (jeśli poziom nie jest wystarczający, należy rozważyć przetwarzanie danych jako przekazanie stronie trzeciej). Ponadto, w przypadku transferu danych osobowych za granicę, niezależnie od tego, czy występuje “przekazanie” danych zgodnie z ustawą o ochronie danych osobowych, może być konieczne dostarczenie informacji dotyczących danych osobowych.
W przypadku dostarczania danych osobowych, w sytuacji wycieku danych osobowych przez dostawcę, użytkownik może być zobowiązany do zgłoszenia tego faktu odpowiednim organom nadzorczym, dlatego wymaga to szczególnej uwagi.
Jeśli chodzi o obowiązek usunięcia, w przypadku gdy przepisy prawne wymagają od dostawcy usunięcia danych, możliwe jest żądanie usunięcia jako działanie prawne poza umową.
Checklista: Wyniki działania AI
Wyniki działania AI, mówiąc najprościej, to rezultaty generowane przez sztuczną inteligencję. Zazwyczaj przyjmują one formę tekstów lub obrazów, ale mogą to być również kody programów, projekty techniczne czy materiały strategii marketingowych, a ich formy są różnorodne. Często zawierają one informacje o wysokim stopniu poufności, dlatego ich obsługa wymaga szczególnej uwagi.
Gdy użytkownik udostępnia wyniki działania AI na zewnątrz
Korzystając z usług AI, takich jak generujące AI, użytkownicy mogą uzyskać różnorodne wyniki działania (wygenerowane teksty, obrazy, wyniki wnioskowania itp.).
Te wyniki działania nie tylko są wykorzystywane wewnątrz firmy, ale często są również dostarczane lub publikowane osobom trzecim, takim jak klienci, kontrahenci czy zwykli użytkownicy.
Jednakże, wyniki działania AI mogą zawierać ryzyko nieprecyzyjnych informacji, naruszenia praw, czy kwestii etycznych. Aby uniknąć niezamierzonego udostępniania osobom trzecim (w tym wycieku informacji), konieczne jest zbudowanie odpowiedniego systemu zarządzania i przeprowadzenie odpowiednich szkoleń wewnątrz firmy.
W związku z tym, gdy użytkownik zamierza udostępnić wyniki działania AI na zewnątrz firmy, kluczowe stają się kwestie umowne i zarządzanie ryzykiem. Należy sprawdzić poniższe punkty kontrolne:
- Czy użytkownik może dostarczyć wyniki działania osobom trzecim
- Jeśli użytkownik może dostarczyć wyniki działania osobom trzecim, jakie warunki dostarczenia są nałożone (odbiorcy, zakres dostarczenia i inne warunki). W przypadku usług opartych na użytkowaniu, czy konieczne jest wskazanie, że są one wynikiem korzystania z usług AI
- Czy użytkownik może zaakceptować powyższe warunki w świetle celu korzystania z usługi
Wyniki działania AI dostarczane od dostawcy do użytkownika (b−5−1)
Wyniki działania AI uzyskane dzięki korzystaniu z usług AI (wygenerowane teksty, obrazy, projekty techniczne, raporty itp.) stanowią dla użytkownika wartościowe produkty.
Jednakże, kwestie prawne dotyczące wyników działania AI, takie jak “kto posiada do nich prawa” czy “czy można je swobodnie wykorzystywać”, powinny być jasno określone w umowie, aby uniknąć późniejszych problemów. Konkretnie, należy wyjaśnić następujące punkty:
- Czy użytkownik nabywa jakiekolwiek prawa, takie jak prawa własności intelektualnej, do wyników działania AI
- Jeśli użytkownik nabywa prawa, jakie warunki nabycia praw są stosowane (przedmiot przeniesienia praw, czy jest wymagana zapłata, czy istnieje licencja i jakie są jej warunki)
- Czy użytkownik może zaakceptować powyższe warunki w świetle celu korzystania z usługi
Wskazówki dotyczące wykorzystania checklisty
Ta checklista nie posiada mocy prawnej umowy i służy do uporządkowania kwestii kontraktowych związanych z dostarczaniem i korzystaniem z usług AI z perspektywy zarówno użytkownika, jak i dostawcy. W związku z tym, przy zawieraniu rzeczywistego kontraktu, konieczne jest wybranie odpowiednich punktów do sprawdzenia i sprecyzowanie warunków umowy dla każdego z nich, biorąc pod uwagę konkretne okoliczności, w jakich umowa jest zawierana (takie jak forma umowy, treść usług, charakter danych wejściowych i wyjściowych oraz prawa i obowiązki stron).
Odpowiednie postępowanie w oparciu o checklistę zależy od konkretnych okoliczności, w jakich znajduje się użytkownik, dlatego konieczne jest kompleksowe rozważenie i ocena następujących elementów:
- Zawartość usług AI dostarczanych przez dostawcę
- Forma umowy (regulamin użytkowania lub indywidualna umowa)
- Ryzyko związane z akceptacją warunków umowy
- Możliwość wykonania poszczególnych zobowiązań wynikających z umowy
- Dostępność alternatywnych usług lub metod w kontekście celu wykorzystania AI
- Wysiłek potrzebny do negocjacji umowy
- Możliwość zmniejszenia ryzyka poprzez metody pozakontraktowe (np. rzeczywiste działanie)
Podsumowanie: Konsultacje ze specjalistami w sprawie umów dotyczących AI
Do tej pory szczegółowo przyjrzeliśmy się “Checkliście umów dotyczących wykorzystania i rozwoju AI”, opublikowanej przez Ministerstwo Gospodarki, Handlu i Przemysłu Japonii, analizując kwestie kontraktowe związane z inputem i outputem, typy umów oraz punkty, na które należy zwrócić uwagę przy wykorzystywaniu AI.
Oczekuje się, że technologie AI, w tym generatywne AI, będą coraz bardziej integrowane z biznesem w przyszłości. Jednak ich wykorzystanie wiąże się z wieloma prawnymi i praktycznymi aspektami, takimi jak prawa autorskie, ochrona danych osobowych, zachowanie poufności, możliwość ponownego wykorzystania oraz podział odpowiedzialności, które wymagają starannego uporządkowania.
Aby odpowiednio wykorzystać AI, nie wystarczy jedynie wprowadzić technologię. Niezbędne jest również wyjaśnienie praw i obowiązków stron poprzez “umowy” oraz zapobieganie ryzyku. Szczególnie w przypadku skomplikowanych umów dotyczących AI, bezpieczne i praktyczne podejście wymaga postępowania z radą działów prawnych i własności intelektualnej w firmie oraz zewnętrznych ekspertów.
Promując wykorzystanie AI, nie zapominajmy o sprawdzaniu treści umów i współpracy ze specjalistami, aby zminimalizować ryzyko prawne.
Informacje o środkach zaradczych oferowanych przez naszą kancelarię
Kancelaria Prawna Monolith specjalizuje się w dziedzinie IT, a w szczególności w prawie internetowym i prawie ogólnym. Oferujemy szeroki zakres wsparcia prawnego dla firm, od spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Tokio (東証) do przedsiębiorstw typu startup. Nasze usługi obejmują tworzenie i przeglądanie umów oraz inne formy wsparcia prawnego. Więcej informacji znajdą Państwo w poniższym artykule.
Obszary praktyki Kancelarii Prawnej Monolith: Prawo korporacyjne dla IT i startupów[ja]
Category: IT
