Umowy AI

Jak chronić dane w umowach z vendorami AI? W eterze od jakiegoś czasu krążą umowy dotyczące tworzenia produktów opartych o LLM z wykorzystaniem danych klienta, a czasem będących hybrydą danych z systemów OpenAI i danych klienta. Często też dane są w całości zaciągane z systemów OpenAI. Na co zwracać uwagę w czasie przeglądania i negocjowania umów z dostawcami takich rozwiązań?

Generatywna sztuczna inteligencja wiąże się zasadniczo z pięcioma zestawami zagadnień, które nie są typowe dla tych spotykanych w innych umowach IT. To źródło potencjalnych ryzyk, którymi trzeba zarządzić. Podobnie jest w przypadku innych systemów uczenia maszynowego (ML), zwłaszcza tych szkolonych na ogromnych zbiorach danych.

Pierwszym są zbiory danych na jakich system jest szkolony zanim pojawi się u zamawiającego (mogą to być dane dostawcy, dane z systemów ogólnego przeznaczenia albo dane osób trzecich) i potem jak jest używany przez zamawiającego. Uczenie maszynowe często ponownie wykorzystuje podpowiedzi i dane szkoleniowe od zamawiającego – dla innych zamawiających. Jeśli tak, dostawcy potrzebują licencji na te dane. W ramach tych danych mogą się również pojawić dane poufne albo dane osobowe, pojawia się też ryzyko związane z naruszeniem praw własności intelektualnej.

Kolejnym są warunki umów o zachowaniu pofuności. Standardowe NDA nie będą działać, jeśli systemy uczenia maszynowego ponownie wykorzystują podpowiedzi zamawiających lub dane szkoleniowe – i nie będą w pełni chronić wyników.

Trzecim są potencjalne błędy na jakie podatne są wyniki generowania/ML, które mogą naruszać prawa podstawowe.

Kolejnym ryzyka są ryzyka związane z cyberbezpieczeństwem i podatnością systemów na zagrożenia cybernetyczne.

Ostatnim, również nietypowym dla innych systemów IT, szereg specyficznych wymogów w odniesieniu do systemów wysokiego ryzyka, w tym w zakresie dostarczania szczegółowej dokumentacji.

Na co zwracać uwagę w czasie przeglądania i negocjowania takich umów?

Zajrzyj do oferty moich cyfrowych produktów edukacyjnych.