Al Act jako system regulacji sztucznej inteligencji - studium prawnopor6wnawcze

Praca magisterska poświęcona jest analizie rozporządzenia Parlamentu Europejskiego i Rady ustanawiającego zharmonizowane przepisy dotyczące sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence Act) jako systemowego modelu regulacji prawnej technologii AI w Unii Europejskiej. Celem badania było ustalenie, w jaki sposób AI Act kształtuje strukturę odpowiedzialności i nadzoru nad systemami sztucznej inteligencji oraz czy może on pełnić funkcję wzorca regulacyjnego w wymiarze międzynarodowym, zwłaszcza w porównaniu z podejściem przyjętym w Stanach Zjednoczonych. W pierwszej części pracy przedstawiono techniczne i historyczne uwarunkowania rozwoju sztucznej inteligencji, a także zarysowano międzynarodowe inicjatywy regulacyjne podejmowane przed przyjęciem AI Act. Rozdział drugi zawiera szczegółową analizę konstrukcji normatywnej rozporządzenia, w tym definicji systemu AI, podejścia opartego na ryzyku, katalogu obowiązków nakładanych na podmioty uczestniczące w łańcuchu wartości AI oraz mechanizmów nadzoru i sankcji administracyjnych. W części trzeciej przeprowadzono analizę prawnoporównawczą modelu unijnego i amerykańskiego, wskazując różnice strukturalne oraz aksjologiczne między scentralizowanym systemem prewencyjnym a rozproszonym, sektorowym modelem opartym w większym stopniu na egzekwowaniu prawa ex post. W pracy przyjęto hipotezę, że AI Act stanowi pierwszy kompleksowy, horyzontalny i prewencyjny model regulacji sztucznej inteligencji, który może oddziaływać na kształt międzynarodowych standardów regulacyjnych. Analiza prowadzi do wniosku, że rozporządzenie tworzy spójne ramy zarządzania ryzykiem technologicznym oraz wzmacnia ochronę praw podstawowych w warunkach rosnącej autonomii systemów AI. Jednocześnie wskazano, że skuteczność gospodarcza tego modelu zależy od powiązania regulacji z odpowiednią polityką inwestycyjną i przemysłową, umożliwiającą rozwój i skalowanie technologii w ramach rynku wewnętrznego UE.

Council laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act) as a systemic model for the legal regulation of AI technologies within the European Union. The aim of the study was to determine how the AI Act shapes the structure of accountability and oversight over artificial intelligence systems and whether it may serve as a regulatory model at the international level, particularly in comparison with the approach adopted in the United States. The first part of the thesis presents the technical and historical background of the development of artificial intelligence, while also outlining international regulatory initiatives undertaken prior to the adoption of the AI Act. The second chapter contains a detailed analysis of the normative structure of the Regulation, including the definition of an AI system, the risk-based approach, the catalogue of obligations imposed on entities participating in the AI value chain, as well as supervisory mechanisms and administrative sanctions. The third part provides a comparative legal analysis of the European Union and United States models, identifying structural and axiological differences between the centralised preventive framework adopted by the EU and the decentralised, sectoral model based more extensively on ex post enforcement mechanisms in the United States. The thesis adopts the hypothesis that the AI Act constitutes the first comprehensive, horizontal, and preventive model for the regulation of artificial intelligence, capable of influencing the development of international regulatory standards. The analysis leads to the conclusion that the Regulation establishes a coherent framework for technological risk governance and strengthens the protection of fundamental rights in the context of the increasing autonomy of AI systems. At the same time, it is argued that the economic effectiveness of this regulatory model depends on its linkage with an appropriate investment and industrial policy enabling the development and scaling of technologies within the EU internal market.