Usuli
Sheria ya Umoja wa Ulaya kuhusu Akili Bandia (AI Act - Regulation (EU) 2024/1689) inaweka wajibu maalum kwa watoa huduma wa mifumo ya Akili Bandia ya Jumla (‘GPAI’). Mifumo hii, ikiwa ni pamoja na ile kutoka familia ya GPT, Llama, na Gemini, lazima izingatie mahitaji kama vile nyaraka za kina na uanzishwaji wa sera inayohakikisha uzingatiaji wa sheria ya hakimiliki ya Umoja wa Ulaya.
Ili kuwezesha uzingatiaji wa masharti haya, Sheria ya AI inatarajia uundaji wa Kanuni za Utendaji zilizoundwa mahususi kwa mifumo ya GPAI. Kufuatia mwaliko kutoka Ofisi ya AI, wataalam mbalimbali na wadau waliunda vikundi kazi vinne vilivyojitolea kuandaa Kanuni ya awali ya Utendaji. Idhini ya Kanuni hii na Tume ya Umoja wa Ulaya ingeipa ‘uhalali wa jumla’ kote Umoja wa Ulaya. Kupitishwa kwa Kanuni za Utendaji za GPAI zilizoidhinishwa kunatoa njia kwa makampuni kuonyesha uzingatiaji makini, na hivyo kupunguza uwezekano wa uchunguzi wa udhibiti na adhabu zinazohusiana.
Ofisi ya AI hivi karibuni ilitoa rasimu ya tatu ya Kanuni za Utendaji (‘Rasimu ya 3’) iliyotolewa na vikundi kazi hivi. Rasimu hii inajumuisha maeneo kadhaa muhimu:
- Ahadi
- Uwazi
- Hakimiliki
- Usalama
Toleo la mwisho la Kanuni hizi za Utendaji limepangwa kutolewa Mei 2, 2025.
Hati hii itachunguza maelezo muhimu ndani ya sehemu ya hakimiliki ya Rasimu ya 3. Mabadiliko makubwa kutoka rasimu ya pili (‘Rasimu ya 2’) ni mbinu iliyorahisishwa na fupi ya Rasimu ya 3. Mabadiliko muhimu ni kwamba Rasimu ya 3 kwa ujumla inaamuru kwamba juhudi za uzingatiaji zinapaswa kuendana na ukubwa na uwezo wa mtoa huduma, tofauti na Rasimu ya 2.
Hii Inamhusu Nani?
Kanuni za Utendaji zinalenga watoa huduma wa mifumo ya GPAI. Mifumo hii ina sifa ya ujumla wao mkubwa na uwezo wao wa kutekeleza kwa ustadi wigo mpana wa kazi tofauti. Hii inajumuisha watoa huduma wa mifumo mikubwa ya lugha inayojulikana kama GPT (OpenAI), Llama (Meta), Gemini (Google), na Mistral (Mistral AI). Hata hivyo, watoa huduma wadogo wa mifumo wanaweza pia kuangukia chini ya mamlaka yake, mradi mifumo yao inaweza kutumika kwa anuwai ya kazi. Zaidi ya hayo, biashara zinazoboresha mifumo kwa matumizi yao maalum zinaweza pia kuainishwa kama watoa huduma wa mifumo ya GPAI.
‘Watoa huduma wa chini,’ au biashara zinazojumuisha mifumo ya GPAI katika mifumo yao ya AI, wanapaswa pia kujifahamisha na Kanuni za Utendaji. Kanuni hizi ziko tayari kuwa kiwango cha kawaida cha mifumo ya GPAI, ikifafanua matarajio ya watengenezaji wa mifumo ya AI kuhusu uwezo wa mifumo ya GPAI. Uelewa huu unaweza kuwa muhimu wakati wa mazungumzo ya mkataba na watoa huduma wa mifumo ya GPAI.
Dhana Muhimu za Kanuni za Utendaji kuhusu Sheria ya Hakimiliki
Watoa huduma wa mifumo ya GPAI wanalazimika kuanzisha sera inayohakikisha uzingatiaji wa sheria ya hakimiliki ya Umoja wa Ulaya (Kifungu cha 53 (1) (c) cha Sheria ya AI). Kwa kuzingatia upya wa hitaji hili, mwongozo wa vitendo juu ya muundo na maudhui ya sera kama hiyo umekosekana. Kanuni za Utendaji zinalenga kushughulikia pengo hili.
Kanuni za Utendaji zinaamuru kwamba watoa huduma watekeleze hatua zifuatazo:
Sera ya Hakimiliki
Watoa huduma wanaotia saini Kanuni za Utendaji (‘Watia Saini’) wanatakiwa kuunda, kudumisha, na kutekeleza sera ya hakimiliki inayolingana na sheria ya hakimiliki ya Umoja wa Ulaya. Hitaji hili linatokana moja kwa moja na Sheria ya AI. Watia Saini lazima pia wahakikishe kuwa mashirika yao yanafuata sera hii ya hakimiliki.
Tofauti kubwa kutoka kwa Rasimu ya 2 ni kwamba Rasimu ya 3 haiamuru tena uchapishaji wa sera ya hakimiliki. Watia Saini wanahimizwa tu kufanya hivyo. Hitaji hili lililopunguzwa lina mantiki, kwani Sheria ya AI yenyewe hailazimishi watoa huduma wa mifumo kuchapisha sera zao za hakimiliki.
Utambazaji wa Wavuti wa Maudhui Yenye Hakimiliki
Watia Saini kwa ujumla wanaruhusiwa kutumia vitambazaji vya wavuti kwa madhumuni ya uchimbaji wa maandishi na data (‘TDM’) ili kukusanya data ya mafunzo kwa mifumo yao ya GPAI. Hata hivyo, lazima wahakikishe kuwa vitambazaji hivi vinaheshimu teknolojia zilizoundwa kuzuia ufikiaji wa nyenzo zenye hakimiliki, kama vile vizuizi vya malipo (paywalls).
Zaidi ya hayo, Watia Saini wanalazimika kuwatenga ‘vikoa vya uharamia,’ ambavyo ni vyanzo vya mtandaoni ambavyo vinajihusisha kimsingi na usambazaji wa nyenzo zinazokiuka hakimiliki.
Utambazaji wa Wavuti na Kutambua na Kuzingatia Chaguo za Kutoshiriki katika TDM
Watia Saini lazima wahakikishe kuwa vitambazaji vya wavuti vinatambua na kuheshimu chaguo za kutoshiriki katika TDM zilizotangazwa na wenye hakimiliki. Ingawa sheria ya hakimiliki ya Umoja wa Ulaya kwa ujumla inaruhusu TDM, wenye hakimiliki wanahifadhi haki ya kuchagua kutoshiriki. Kwa maudhui ya wavuti, chaguo hili la kutoshiriki lazima lisomeke kwa mashine. Rasimu ya 3 inafafanua mahitaji ya vitambazaji vya wavuti, ikibainisha kuwa lazima vitambue na kuzingatia itifaki ya robots.txt inayotumika sana. Zaidi ya hayo, vitambazaji vya wavuti lazima vifuate chaguo zingine muhimu za kutoshiriki katika TDM zinazosomeka kwa mashine, kama vile metadata iliyoanzishwa kama kiwango cha tasnia au suluhisho zinazotumiwa sana na wenye hakimiliki.
Watia Saini wanatakiwa kuchukua hatua zinazofaa kuwajulisha wenye hakimiliki kuhusu vitambazaji vya wavuti vinavyotumika na jinsi vitambazaji hivi vinavyoshughulikia maagizo ya robots.txt. Taarifa hii inaweza kusambazwa kupitia njia mbalimbali, kama vile mpasho wa wavuti. Hasa, Rasimu ya 3 haijumuishi tena wajibu wa kuchapisha taarifa hii.
Kutambua na Kuzingatia Chaguo la Kutoshiriki katika TDM kwa Maudhui Yasiyotambazwa na Wavuti
Watoa huduma wa mifumo ya GPAI wanaweza pia kupata seti za data kutoka kwa wahusika wengine badala ya kufanya utambazaji wa wavuti wenyewe. Wakati Rasimu ya 2 iliamuru ukaguzi wa hakimiliki wa seti za data za wahusika wengine, Rasimu ya 3 inahitaji juhudi zinazofaa kupata taarifa kuhusu kama vitambazaji vya wavuti vilivyotumika kukusanya taarifa vilizingatia itifaki za robots.txt.
Kupunguza Hatari ya Kuzuia Utoaji wa Matokeo Yanayokiuka Hakimiliki
Hatari kubwa inayohusishwa na matumizi ya AI ni uwezekano wa AI kutoa matokeo yanayokiuka hakimiliki. Hii inaweza kuhusisha kunakili msimbo au picha zinazopatikana mtandaoni ambazo zinalindwa na hakimiliki.
Watia Saini wanatakiwa kufanya juhudi zinazofaa kupunguza hatari hii. Hii inawakilisha mbinu laini zaidi ikilinganishwa na Rasimu ya 2, ambayo iliagiza hatua za kuepuka ‘kujifunza kupita kiasi’ (‘overfitting’). Rasimu ya 3 inachukua msimamo usioegemea upande wowote wa teknolojia, ikisisitiza juhudi zinazofaa.
Zaidi ya hayo, Watia Saini lazima wajumuishe kifungu katika sheria na masharti yao (au hati zinazofanana) kwa watoa huduma wa mifumo ya AI ya chini, ikikataza matumizi ya mfumo wao wa GPAI kwa njia inayokiuka hakimiliki.
Kuteua Mtu wa Mawasiliano
Watia Saini wanatakiwa kutoa mtu wa mawasiliano kwa wenye hakimiliki. Lazima pia waanzishe utaratibu unaowaruhusu wenye hakimiliki kuwasilisha malalamiko kuhusu ukiukaji wa hakimiliki.
Chini ya Rasimu ya 3, Watia Saini wana chaguo la kukataa kuchakata malalamiko ambayo yanaonekana kuwa hayana msingi au ya kupindukia.
Kuchunguza Kwa Kina: Uchunguzi wa Kina Zaidi wa Masharti ya Hakimiliki
Rasimu ya 3, ingawa inaonekana kurahisishwa, inaleta tofauti ndogo na mabadiliko katika msisitizo ambayo yanahitaji kuangaliwa kwa karibu. Hebu tuchambue kila sehemu kwa undani zaidi:
Sera ya Hakimiliki: Mabadiliko kutoka Kuchapisha hadi Kuhimiza
Agizo la awali la kuchapisha sera ya hakimiliki, lililokuwepo katika Rasimu ya 2, lilizua wasiwasi kuhusu uwezekano wa hasara za ushindani na ufichuzi wa taarifa nyeti. Hatua ya Rasimu ya 3 ya kuhimiza uchapishaji, badala ya kuhitaji, inatambua wasiwasi huu. Mabadiliko haya yanaruhusu watoa huduma kudumisha kiwango cha usiri kuhusu mikakati yao ya ndani ya uzingatiaji, huku bado wakikuza uwazi. Hata hivyo, kipengele cha ‘kuhimiza’ bado kinaweka shinikizo dogo kwa watoa huduma kuwa wazi kuhusu sera zao, na hivyo kusababisha kiwango cha uchapishaji kwa muda.
Utambazaji wa Wavuti: Kusawazisha Upataji wa Data na Heshima ya Hakimiliki
Ruhusa ya wazi ya utambazaji wa wavuti, pamoja na hitaji la kuheshimu vizuizi vya ufikiaji kama vile vizuizi vya malipo, inaonyesha usawa. Sheria ya AI inatambua umuhimu wa data kwa mafunzo ya mifumo ya AI, lakini pia inasisitiza haja ya kuheshimu haki za waundaji wa maudhui. Kutengwa kwa ‘vikoa vya uharamia’ ni nyongeza muhimu, ikilenga wazi vyanzo vinavyojihusisha kikamilifu na ukiukaji wa hakimiliki. Sharti hili linasisitiza kanuni kwamba maendeleo ya AI hayapaswi kujengwa juu ya msingi wa shughuli haramu.
Chaguo za Kutoshiriki katika TDM: Ufafanuzi wa Kiufundi wa Uzingatiaji
Msisitizo wa Rasimu ya 3 juu ya itifaki ya robots.txt na mifumo mingine ya chaguo la kutoshiriki inayosomeka kwa mashine inaangazia vipengele vya kiufundi vya uzingatiaji. Ufafanuzi huu unatoa uwazi kwa watoa huduma wa GPAI na wenye hakimiliki. Kwa watoa huduma, inaelezea hatua madhubuti wanazopaswa kuchukua ili kuhakikisha vitambazaji vyao vinaheshimu maombi ya kutoshiriki. Kwa wenye hakimiliki, inafafanua jinsi wanavyoweza kuashiria kwa ufanisi mapendeleo yao kuhusu TDM. Kujumuishwa kwa metadata ya ‘kiwango cha tasnia’ na suluhisho ‘zinazotumiwa sana’ kunakubali kuwa mazingira ya mifumo ya chaguo la kutoshiriki yanaendelea na kwamba kubadilika ni muhimu.
Maudhui Yasiyotambazwa na Wavuti: Kubadilisha Wajibu na Ukaguzi wa Kina
Mabadiliko kutoka ‘ukaguzi wa kina wa hakimiliki’ hadi ‘juhudi zinazofaa kupata taarifa’ kuhusu seti za data za wahusika wengine yanawakilisha mabadiliko madogo lakini muhimu katika wajibu. Wakati Rasimu ya 2 iliweka mzigo mzito kwa watoa huduma wa GPAI kuchunguza kikamilifu hali ya hakimiliki ya seti za data, Rasimu ya 3 inazingatia kuthibitisha kama mchakato wa ukusanyaji wa data (na mtu wa tatu) uliheshimu robots.txt. Hii inakubali kwa uwazi kwamba watoa huduma wa GPAI huenda wasiwe na udhibiti wa moja kwa moja juu ya mbinu za upatikanaji wa data za wahusika wengine, lakini bado wana wajibu wa kuuliza kuhusu uzingatiaji.
Kupunguza Matokeo Yanayokiuka: Kutoka ‘Kujifunza Kupita Kiasi’ hadi ‘Juhudi Zinazofaa’
Kuondoka kwa neno ‘kujifunza kupita kiasi’ ni mabadiliko ya kukaribishwa. ‘Kujifunza kupita kiasi,’ neno la kiufundi katika kujifunza kwa mashine, linamaanisha mfumo unaofanya vizuri kwenye data ya mafunzo lakini vibaya kwenye data mpya. Ingawa kujifunza kupita kiasi kunaweza kuchangia ukiukaji wa hakimiliki (kwa mfano, kwa kukariri na kutoa tena nyenzo zenye hakimiliki), sio sababu pekee. Mtazamo mpana wa Rasimu ya 3 juu ya ‘juhudi zinazofaa kupunguza hatari’ unajumuisha anuwai pana ya matukio yanayoweza kutokea ya ukiukaji na inaruhusu kubadilika zaidi katika utekelezaji. Mabadiliko haya pia yanakubali kuwa kuzuia kabisa ukiukaji wa hakimiliki kunaweza kuwa hakufikiki, na mbinu inayozingatia hatari ni ya vitendo zaidi.
Mtu wa Mawasiliano na Utaratibu wa Malalamiko: Kurahisisha Mchakato
Hitaji la mtu wa mawasiliano aliyeteuliwa na utaratibu wa malalamiko unawapa wenye hakimiliki njia wazi ya kushughulikia ukiukaji unaowezekana wa hakimiliki. Uwezo wa Watia Saini kukataa malalamiko ‘yasiyo na msingi au ya kupindukia’ ni nyongeza ya vitendo, ikizuia mfumo kuzidiwa na madai yasiyo na maana. Sharti hili linasaidia kuhakikisha kuwa utaratibu wa malalamiko unabaki kuwa chombokinachofaa na bora cha kushughulikia masuala halali ya hakimiliki.
Athari Kubwa na Mambo ya Kuzingatia Baadaye
Rasimu ya 3 ya Kanuni za Utendaji za GPAI inawakilisha hatua muhimu kuelekea utekelezaji wa masharti ya hakimiliki ya Sheria ya AI. Inatoa uwazi na mwongozo unaohitajika sana kwa watoa huduma wa GPAI, huku pia ikitafuta kulinda haki za waundaji wa maudhui. Hata hivyo, athari kadhaa kubwa na mambo ya kuzingatia baadaye yanabaki:
Kiwango cha ‘Juhudi Zinazofaa’: Matumizi ya mara kwa mara ya kifungu ‘juhudi zinazofaa’ yanaleta kiwango cha uamuzi wa kibinafsi. Kinachojumuisha ‘kufaa’ kuna uwezekano wa kuwa chini ya tafsiri na kinaweza kubadilika kwa muda kupitia changamoto za kisheria na mbinu bora za tasnia. Utata huu unaweza kusababisha kutokuwa na uhakika kwa watoa huduma, lakini pia unaruhusu kubadilika na kukabiliana na miktadha tofauti.
Jukumu la Watoa Huduma wa Chini: Ingawa Kanuni zinalenga watoa huduma wa GPAI, watoa huduma wa chini wana maslahi katika kuelewa masharti yake. Kanuni zinaweka matarajio ya ubora na uzingatiaji wa mifumo ya GPAI, ambayo inaweza kufahamisha mazungumzo ya mkataba na tathmini za hatari. Watoa huduma wa chini wanaweza pia kukabiliwa na shinikizo lisilo la moja kwa moja ili kuhakikisha kuwa matumizi yao ya mifumo ya GPAI yanalingana na kanuni za Kanuni.
Mageuzi ya Teknolojia: Kasi ya haraka ya maendeleo ya AI inamaanisha kuwa Kanuni za Utendaji zitahitaji kuwa hati hai. Mbinu mpya za upatikanaji wa data, mafunzo ya mfumo, na uzalishaji wa matokeo zinaweza kuibuka, zikihitaji masasisho kwa masharti ya Kanuni. Marejeleo ya metadata ya ‘kiwango cha tasnia’ na suluhisho ‘zinazotumiwa sana’ yanakubali hitaji hili la kuendelea kubadilika.
Upatanifu wa Kimataifa: Sheria ya AI ya Umoja wa Ulaya ni sheria ya upainia, lakini haifanyi kazi peke yake. Mamlaka nyingine pia zinakabiliana na changamoto za kudhibiti AI. Upatanifu wa kimataifa wa kanuni za AI, ikiwa ni pamoja na masharti ya hakimiliki, utakuwa muhimu ili kuepuka mgawanyiko na kuhakikisha usawa kwa watengenezaji wa AI.
Athari kwa Ubunifu: Kanuni za Utendaji zinalenga kuweka usawa kati ya kukuza uvumbuzi wa AI na kulinda hakimiliki. Hata hivyo, athari za kanuni hizi kwa kasi na mwelekeo wa maendeleo ya AI bado haijaonekana. Wengine wanasema kuwa kanuni kali kupita kiasi zinaweza kudhoofisha uvumbuzi, wakati wengine wanasisitiza kuwa sheria zilizo wazi ni muhimu ili kukuza maendeleo ya AI yenye uwajibikaji.
Utekelezaji na Ufuatiliaji: Uzingatiaji utaangaliwaje? Ufanisi wa kanuni utategemea kwa kiasi kikubwa mifumo iliyowekwa kwa ajili ya utekelezaji na ufuatiliaji.
Rasimu ya 3 ya Kanuni za Utendaji za GPAI ni hati ngumu na inayoendelea kubadilika yenye athari kubwa. Inawakilisha juhudi kubwa ya kushughulikia changamoto za uzingatiaji wa hakimiliki katika enzi ya AI, lakini pia ni kazi inayoendelea. Majadiliano yanayoendelea kati ya wadau, ikiwa ni pamoja na watoa huduma wa GPAI, wenye hakimiliki, watunga sera, na jumuiya pana ya AI, yatakuwa muhimu ili kuhakikisha kuwa Kanuni zinafikia malengo yake yaliyokusudiwa na kubaki muhimu katika kukabiliana na mabadiliko ya haraka ya kiteknolojia.