{"id":6706,"date":"2025-03-31T22:00:19","date_gmt":"2025-03-31T22:00:19","guid":{"rendered":"http:\/\/architeles.eu\/ethics\/?p=6706"},"modified":"2025-04-01T02:07:55","modified_gmt":"2025-04-01T02:07:55","slug":"sadownictwo-w-dobie-sztucznej-inteligencji-czy-temida-powinna-pozostac-ludzka","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/2025\/03\/31\/sadownictwo-w-dobie-sztucznej-inteligencji-czy-temida-powinna-pozostac-ludzka\/","title":{"rendered":"S\u0105downictwo w dobie Sztucznej Inteligencji: czy Temida powinna pozosta\u0107 ludzka?"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify\"><strong>W dobie post\u0119puj\u0105cej cyfryzacji wymiaru sprawiedliwo\u015bci coraz cz\u0119\u015bciej m\u00f3wi si\u0119 o wykorzystaniu sztucznej inteligencji (SI) w s\u0105downictwie. Jednym z najbardziej obiecuj\u0105cych kierunk\u00f3w rozwoju jest automatyzacja analizy akt spraw s\u0105dowych. Technologia ta ma potencja\u0142, by zrewolucjonizowa\u0107 funkcjonowanie s\u0105d\u00f3w \u2013 przyspieszy\u0107 prac\u0119 s\u0119dzi\u00f3w, zredukowa\u0107 zaleg\u0142o\u015bci oraz zwi\u0119kszy\u0107 dost\u0119pno\u015b\u0107 prawa. Z drugiej strony jednak, jej wdro\u017cenie budzi powa\u017cne obawy \u2013 przede wszystkim w kontek\u015bcie ochrony danych osobowych, prawa do prywatno\u015bci oraz tajemnicy adwokackiej. Gdzie zatem le\u017cy granica mi\u0119dzy technologicznym post\u0119pem a poszanowaniem praw podstawowych?<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><!--more--><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Systemy s\u0105downicze na ca\u0142ym \u015bwiecie zmagaj\u0105 si\u0119 z narastaj\u0105cym problemem przewlek\u0142o\u015bci post\u0119powa\u0144, a jednym z g\u0142\u00f3wnych czynnik\u00f3w tego stanu rzeczy jest konieczno\u015b\u0107 r\u0119cznego przegl\u0105dania i analizy ogromnej ilo\u015bci dokumentacji procesowej. W sprawach s\u0105dowych codziennie przetwarzane s\u0105 setki tysi\u0119cy stron dokument\u00f3w \u2013 od pism procesowych, poprzez za\u0142\u0105czniki, a\u017c po orzeczenia. S\u0119dziowie, prokuratorzy i adwokaci po\u015bwi\u0119caj\u0105 ogromne ilo\u015bci czasu na r\u0119czne zapoznanie si\u0119 z aktami sprawy. Wed\u0142ug danych Ministerstwa Sprawiedliwo\u015bci w Polsce tylko w 2022 roku do s\u0105d\u00f3w wp\u0142yn\u0119\u0142o ok. 15 milion\u00f3w spraw (<a href=\"https:\/\/www.gov.pl\/web\/sprawiedliwosc\/sady-pracuja-sprawniej\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">WEB1<\/a>), a czas oczekiwania na rozstrzygni\u0119cie wynosi\u0142 \u015brednio od kilku miesi\u0119cy do nawet kilku lat. W tym kontek\u015bcie sztuczna inteligencja jawi si\u0119 jako potencjalny ratunek dla wymiaru sprawiedliwo\u015bci. Nowoczesne narz\u0119dzia przetwarzania j\u0119zyka naturalnego (<strong>Natural Language Processing<\/strong>, <strong>NLP<\/strong>) oraz eksploracji danych (<strong>Data Mining<\/strong>) potrafi\u0105 analizowa\u0107 teksty prawne w spos\u00f3b szybki, precyzyjny i kontekstowy, co mo\u017ce wspom\u00f3c s\u0119dzi\u00f3w i asystent\u00f3w w przygotowaniu do rozpraw, optymalizuj\u0105c ich czas pracy i podnosz\u0105c efektywno\u015b\u0107 ca\u0142ego systemu.<\/p>\n<figure id=\"attachment_6729\" aria-describedby=\"caption-attachment-6729\" style=\"width: 300px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-6729 size-medium\" src=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Temida_etyczna-300x300.jpg\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" srcset=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Temida_etyczna-300x300.jpg 300w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Temida_etyczna-150x150.jpg 150w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Temida_etyczna-768x768.jpg 768w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Temida_etyczna-70x70.jpg 70w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Temida_etyczna.jpg 1024w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-6729\" class=\"wp-caption-text\">Prawo w r\u00f3wnowadze mi\u0119dzy cz\u0142owiekiem a maszyn\u0105<\/figcaption><\/figure>\n<h2 style=\"text-align: justify\">Potencja\u0142 SI w analizie dokument\u00f3w prawnych<\/h2>\n<p style=\"text-align: justify\">Sztuczna inteligencja \u2013 zw\u0142aszcza <strong>modele przetwarzania j\u0119zyka naturalnego<\/strong>, takie jak <em>GPT<\/em>, <em>BERT<\/em>, <em>RoBERTa<\/em>, <em>BigBird<\/em> \u2013 potrafi analizowa\u0107 ogromne zbiory dokument\u00f3w prawnych nie tylko szybko, ale r\u00f3wnie\u017c z du\u017c\u0105 precyzj\u0105 i uwzgl\u0119dnieniem kontekstu semantycznego, co czyni je szczeg\u00f3lnie przydatnymi w \u015brodowiskach, gdzie liczy si\u0119 efektywno\u015b\u0107 i rzetelno\u015b\u0107 analizy tekstu. W praktyce oznacza to, \u017ce mo\u017cliwe staje si\u0119:<\/p>\n<ul style=\"text-align: justify\">\n<li><strong>automatyczne streszczanie akt sprawy<\/strong>, pozwalaj\u0105ce s\u0119dziom i prawnikom na szybkie zapoznanie si\u0119 z kluczowymi informacjami bez przegl\u0105dania setek stron dokument\u00f3w,<\/li>\n<li><strong>identyfikacja najwa\u017cniejszych w\u0105tk\u00f3w<\/strong>, stron sporu, g\u0142\u00f3wnych roszcze\u0144 i powo\u0142anych przepis\u00f3w prawa,<\/li>\n<li><strong>rozpoznawanie powi\u0105za\u0144 mi\u0119dzy dokumentami<\/strong>, umo\u017cliwiaj\u0105ce szybkie odnajdywanie powi\u0105zanych spraw, wcze\u015bniejszych orzecze\u0144 lub istotnych dowod\u00f3w, kt\u00f3re mog\u0142yby zosta\u0107 przeoczone podczas tradycyjnej analizy,<\/li>\n<li><strong>wyszukiwanie precedens\u00f3w i przepis\u00f3w powi\u0105zanych z dan\u0105 spraw\u0105<\/strong> \u2013 system mo\u017ce b\u0142yskawicznie przeszuka\u0107 tysi\u0105ce orzecze\u0144, wykrywaj\u0105c podobie\u0144stwa i r\u00f3\u017cnice, a nawet sugerowa\u0107 mo\u017cliwe kierunki rozstrzygni\u0119cia na podstawie analizy wcze\u015bniejszych wyrok\u00f3w w podobnych sprawach,<\/li>\n<li><strong>automatyczna klasyfikacja typ\u00f3w pism procesowych i orzecze\u0144<\/strong> \u2013 np. rozr\u00f3\u017cnianie postanowie\u0144 od wyrok\u00f3w czy wniosk\u00f3w od za\u017cale\u0144 \u2013 umo\u017cliwiaj\u0105ca szybsze katalogowanie i organizacj\u0119 dokument\u00f3w.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify\">W rezultacie analiza akt, kt\u00f3ra w tradycyjnym uj\u0119ciu mog\u0142a zajmowa\u0107 dni lub nawet tygodnie, dzi\u0119ki wsparciu SI mo\u017ce zosta\u0107 przeprowadzona w ci\u0105gu kilku godzin \u2013 bez obni\u017cenia jako\u015bci, a cz\u0119sto nawet z wy\u017csz\u0105 dok\u0142adno\u015bci\u0105 dzi\u0119ki eliminacji ludzkich b\u0142\u0119d\u00f3w i przeocze\u0144. Wymiar sprawiedliwo\u015bci zyskuje zatem pot\u0119\u017cne narz\u0119dzie, kt\u00f3re nie tylko usprawnia prac\u0119, ale mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c przyczyni\u0107 si\u0119 do zwi\u0119kszenia dost\u0119pno\u015bci do sprawiedliwo\u015bci i skr\u00f3cenia czasu oczekiwania na rozstrzygni\u0119cie.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2 style=\"text-align: justify\">Automatyzacja sprawiedliwo\u015bci na \u015bwiecie<\/h2>\n<p style=\"text-align: justify\">W niekt\u00f3rych pa\u0144stwach technologie wspomagaj\u0105ce wymiar sprawiedliwo\u015bci nie s\u0105 ju\u017c jedynie koncepcj\u0105, ale staj\u0105 si\u0119 elementem codziennej praktyki. S\u0142u\u017c\u0105 nie tylko do porz\u0105dkowania dokument\u00f3w, ale coraz cz\u0119\u015bciej pe\u0142ni\u0105 rol\u0119 <strong>asystent\u00f3w decyzyjnych<\/strong>, wspieraj\u0105c prawnik\u00f3w, prokurator\u00f3w i s\u0119dzi\u00f3w. R\u00f3\u017cne kraje stosuj\u0105 w\u0142asne podej\u015bcie do integracji SI z systemem prawnym, ka\u017cde nacechowane lokalnym kontekstem instytucjonalnym i kulturowym.<\/p>\n<h3 style=\"text-align: justify\">Chiny: prokurator wspomagany przez algorytm<\/h3>\n<p style=\"text-align: justify\">Chiny nale\u017c\u0105 do \u015bwiatowych lider\u00f3w w zakresie wdra\u017cania technologii sztucznej inteligencji w sektorze publicznym, w tym r\u00f3wnie\u017c w wymiarze sprawiedliwo\u015bci. Jednym z najciekawszych, ale te\u017c budz\u0105cych kontrowersje przyk\u0142ad\u00f3w jest zastosowanie SI w <strong>prokuraturze<\/strong>. W 2021 roku chi\u0144scy naukowcy z <em>Shanghai Pudong People&#8217;s Procuratorate<\/em> og\u0142osili wytworzenie systemu, kt\u00f3ry potrafi automatycznie klasyfikowa\u0107 przest\u0119pstwa i rekomendowa\u0107 akt oskar\u017cenia z dok\u0142adno\u015bci\u0105 si\u0119gaj\u0105c\u0105 97% <em><strong>(Wu 2025)<\/strong><\/em>. System zosta\u0142 przeszkolony na setkach tysi\u0119cy przypadk\u00f3w z przesz\u0142o\u015bci i potrafi zidentyfikowa\u0107 osiem najcz\u0119\u015bciej wyst\u0119puj\u0105cych kategorii przest\u0119pstw, m.in. kradzie\u017c, oszustwo, prowadzenie nielegalnego hazardu, napa\u015b\u0107 czy zak\u0142\u00f3canie porz\u0105dku publicznego.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Cho\u0107 decyzje podejmowane przez system nie s\u0105 jeszcze wi\u0105\u017c\u0105ce \u2013 ostatnie s\u0142owo zawsze nale\u017cy do cz\u0142owieka \u2013 to w praktyce rekomendacje algorytmu maj\u0105 realny wp\u0142yw na przebieg post\u0119powania przygotowawczego. Prokuratorzy z jednostek pilota\u017cowych, zw\u0142aszcza w sprawach gospodarczych, cyberprzest\u0119pczo\u015bci czy drobnych wykrocze\u0144, mog\u0105 w szybki spos\u00f3b uzyska\u0107 podpowied\u017a co do kwalifikacji czynu i niezb\u0119dnych krok\u00f3w procesowych. Dzi\u0119ki temu rola prokuratora ulega stopniowej ewolucji: z klasycznego analityka akt w stron\u0119 nadzorcy i korektora decyzji generowanych przez SI.<\/p>\n<p><iframe title=\"In China, AI judges are making court decisions\" width=\"600\" height=\"338\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/TS9Av09OMjY?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3 style=\"text-align: justify\">USA: algorytmy predykcyjne w s\u0142u\u017cbie kancelarii i s\u0105d\u00f3w<\/h3>\n<p style=\"text-align: justify\">W Stanach Zjednoczonych rozw\u00f3j technologii prawnych, znanych jako <strong>LegalTech<\/strong>, przybra\u0142 imponuj\u0105ce tempo \u2013 zar\u00f3wno w sektorze prywatnym, jak i publicznym. Kancelarie prawne coraz ch\u0119tniej si\u0119gaj\u0105 po narz\u0119dzia oparte na SI, kt\u00f3re wspomagaj\u0105 ich prac\u0119 na wielu poziomach: od <strong>przeszukiwania baz orzecze\u0144<\/strong>, przez <strong>analiz\u0119 kontrakt\u00f3w<\/strong>, a\u017c po <strong>tworzenie strategii argumentacyjnych<\/strong> w sprawach s\u0105dowych. Przyk\u0142adem s\u0105 takie rozwi\u0105zania jak <em>Casetext<\/em> (wykorzystuj\u0105cy <em>GPT<\/em> do automatyzacji analiz prawnych), <em>ROSS Intelligence<\/em> (bazuj\u0105cy na <em>IBM Watson<\/em>, zamkni\u0119ty po sporze prawnym z <em>LexisNexis<\/em> w 2021 roku) czy <em>DoNotPay<\/em> \u2013 bot prawny oferuj\u0105cy pomoc w prostych sprawach administracyjnych, np. odwo\u0142aniach od mandat\u00f3w czy sporach z korporacjami.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Najbardziej kontrowersyjne zastosowania SI w systemie sprawiedliwo\u015bci USA dotycz\u0105 <strong>algorytm\u00f3w predykcyjnych <\/strong>wykorzystywanych przez s\u0105dy. Jednym z najg\u0142o\u015bniejszych przypadk\u00f3w jest system <strong>COMPAS<\/strong> (<em>Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions<\/em>), stosowany w wielu stanach do <strong>oceny ryzyka recydywy<\/strong>. COMPAS analizuje dane demograficzne, histori\u0119 przest\u0119pstw oraz odpowiedzi oskar\u017conego na zestandaryzowany kwestionariusz, a jego wynik wp\u0142ywa na decyzje s\u0119dziego \u2013 np. o warunkowym zwolnieniu, wysoko\u015bci kaucji czy d\u0142ugo\u015bci kary.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">W 2016 roku dziennikarze \u015bledczy z <em>ProPublica<\/em> opublikowali raport, w kt\u00f3rym stwierdzili, \u017ce <em>COMPAS<\/em> wykazuje <strong>systemowe uprzedzenia rasowe <\/strong>(<strong><em>Larson 2016<\/em><\/strong>). Algorytm przewidywa\u0142 znacznie wy\u017csze ryzyko recydywy dla os\u00f3b czarnosk\u00f3rych ni\u017c bia\u0142ych, nawet je\u015bli ich przesz\u0142o\u015b\u0107 kryminalna by\u0142a identyczna. Osoby czarnosk\u00f3re by\u0142y znacznie cz\u0119\u015bciej b\u0142\u0119dnie klasyfikowane jako &#8222;wysokiego ryzyka&#8221;, mimo \u017ce w rzeczywisto\u015bci nie wraca\u0142y na drog\u0119 przest\u0119pstwa. Odwrotnie \u2013 osoby bia\u0142e cz\u0119\u015bciej by\u0142y oceniane jako \u201eniskiego ryzyka\u201d, mimo \u017ce pope\u0142nia\u0142y kolejne przest\u0119pstwa. To ujawnienie pokaza\u0142o, jak g\u0142\u0119boko nieprzejrzyste i niedostatecznie kontrolowane algorytmy mog\u0105 wp\u0142ywa\u0107 na realne \u017cycie ludzi, podejmuj\u0105c decyzje powielaj\u0105ce i pot\u0119guj\u0105ce istniej\u0105ce nier\u00f3wno\u015bci spo\u0142eczne.<\/p>\n<figure id=\"attachment_6761\" aria-describedby=\"caption-attachment-6761\" style=\"width: 600px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-6761\" src=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/compas_risk_of_violent_recidivism_scores_by_race-300x121.webp\" alt=\"\" width=\"600\" height=\"242\" srcset=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/compas_risk_of_violent_recidivism_scores_by_race-300x121.webp 300w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/compas_risk_of_violent_recidivism_scores_by_race-768x310.webp 768w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/compas_risk_of_violent_recidivism_scores_by_race.webp 900w\" sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-6761\" class=\"wp-caption-text\">Rozk\u0142ad wynik\u00f3w ryzyka przemocy (Violent Decile Scores) przypisanych przez system COMPAS dla dw\u00f3ch grup: oskar\u017ceni czarnosk\u00f3rzy i oskar\u017ceni biali<\/figcaption><\/figure>\n<h3 style=\"text-align: justify\">Estonia: robot-s\u0119dzia dla drobnych spraw cywilnych?<\/h3>\n<p style=\"text-align: justify\">W przestrzeni medialnej pojawia\u0142o si\u0119 wiele doniesie\u0144 na temat rzekomego projektu <strong>\u201es\u0119dziego-robota\u201d<\/strong> w Estonii, jednak informacje te s\u0105 myl\u0105ce. Jak wyja\u015bnia esto\u0144skie Ministerstwo Sprawiedliwo\u015bci, nigdy nie istnia\u0142 projekt ani nawet ambicja stworzenia systemu SI, kt\u00f3ry zast\u0119powa\u0142by s\u0119dzi\u00f3w w post\u0119powaniach s\u0105dowych. Celem dzia\u0142a\u0144 resortu jest poszukiwanie technologicznych rozwi\u0105za\u0144, kt\u00f3re pozwol\u0105 odci\u0105\u017cy\u0107 s\u0105dy poprzez automatyzacj\u0119 i optymalizacj\u0119 wybranych etap\u00f3w post\u0119powa\u0144 \u2013 zar\u00f3wno cywilnych, jak i administracyjnych. Jednym z takich kierunk\u00f3w jest <strong>przekszta\u0142cenie tradycyjnych post\u0119powa\u0144 opartych na papierowej lub elektronicznej dokumentacji w post\u0119powania oparte na danych<\/strong>, w kt\u00f3rych informacje maj\u0105 okre\u015blone znaczenie prawne, a dokumenty s\u0142u\u017c\u0105 jedynie powiadamianiu uczestnik\u00f3w procesu (<a href=\"https:\/\/www.justdigi.ee\/en\/news\/estonia-does-not-develop-ai-judge\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">WEB2<\/a>). Przyk\u0142adem konkretnego zastosowania mo\u017ce by\u0107 esto\u0144ska <strong>procedura nakazu zap\u0142aty<\/strong> \u2013 uproszczone post\u0119powanie, kt\u00f3re obecnie stanowi oko\u0142o 50% wszystkich spraw cywilnych w kraju. Jest ona ju\u017c w du\u017cej mierze zautomatyzowana i prowadzona wy\u0142\u0105cznie elektronicznie, bez konieczno\u015bci podpisywania dokument\u00f3w czy tworzenia papierowych akt. W przysz\u0142o\u015bci rozwa\u017ca si\u0119 jej pe\u0142n\u0105 automatyzacj\u0119. Jednocze\u015bnie esto\u0144skie Ministerstwo Sprawiedliwo\u015bci prowadzi projekty wykorzystuj\u0105ce uczenie maszynowe w bardziej wspomagaj\u0105cych zastosowaniach,\u00a0 takich jak automatyczna <strong>transkrypcja rozpraw s\u0105dowych<\/strong> czy <strong>anonimizacja orzecze\u0144<\/strong>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2 style=\"text-align: justify\">Wra\u017cliwe dane pod lup\u0105 algorytmu<\/h2>\n<p style=\"text-align: justify\">Cho\u0107 korzy\u015bci z wykorzystania SI w s\u0105downictwie wydaj\u0105 si\u0119 oczywiste, nale\u017cy postawi\u0107 pytania: jakie dane b\u0119d\u0105 analizowane przez systemy sztucznej inteligencji, kto b\u0119dzie mia\u0142 do nich dost\u0119p oraz kiedy przetwarzanie danych w aktach spraw przez algorytmy narusza prawo do prywatno\u015bci obywateli?<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Akta spraw s\u0105dowych zawieraj\u0105 niezwykle <strong>wra\u017cliwe informacje<\/strong>: dane osobowe, dane medyczne, detale \u017cycia prywatnego, finanse, informacje o dzieciach, przesz\u0142o\u015bci kryminalnej, zdrowiu psychicznym i wiele wi\u0119cej. Przetwarzanie tych danych przez algorytmy niesie ze sob\u0105 ryzyko naruszenia tajemnicy zawodowej \u2013 adwokackiej, lekarskiej, czy dziennikarskiej \u2013 a tak\u017ce potencjalnego wycieku informacji.<\/p>\n<figure id=\"attachment_6741\" aria-describedby=\"caption-attachment-6741\" style=\"width: 500px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-6741\" src=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/akta_sprawy-300x196.jpg\" alt=\"\" width=\"500\" height=\"326\" srcset=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/akta_sprawy-300x196.jpg 300w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/akta_sprawy-768x502.jpg 768w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/akta_sprawy-75x50.jpg 75w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/akta_sprawy.jpg 1000w\" sizes=\"(max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-6741\" class=\"wp-caption-text\">Akta spraw s\u0105dowych zawieraj\u0105 wiele wra\u017cliwych, prywatnych informacji dotycz\u0105cych uczestnik\u00f3w procesu<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify\">Zgodnie z europejskim <strong>Rozporz\u0105dzeniem o Ochronie Danych Osobowych<\/strong> (<strong>RODO, GDPR<\/strong>) ka\u017cda operacja przetwarzania danych musi by\u0107 uzasadniona i prowadzona zgodnie z zasadami minimalizacji, przejrzysto\u015bci i bezpiecze\u0144stwa. Oznacza to, \u017ce system SI analizuj\u0105cy akta sprawy musi by\u0107 odpowiednio zabezpieczony, a dane przetwarzane powinny by\u0107 \u2013 je\u015bli to mo\u017cliwe \u2013 zanonimizowane.<\/p>\n<h3>Czy anonimizacja wystarczy?<\/h3>\n<p style=\"text-align: justify\">Jednym z najcz\u0119\u015bciej proponowanych rozwi\u0105za\u0144 jest <strong>anonimizacja danych<\/strong> \u2013 usuni\u0119cie lub zaszyfrowanie wszelkich informacji pozwalaj\u0105cych zidentyfikowa\u0107 konkretne osoby. W kontek\u015bcie spraw s\u0105dowych to zadanie jest jednak trudniejsze, ni\u017c si\u0119 wydaje. Jak pokazuje badanie Sweeney z 2000 roku, w 87% przypadk\u00f3w mieszka\u0144c\u00f3w USA wystarczy\u0142a kombinacja kodu pocztowego, p\u0142ci i daty urodzenia, by jednoznacznie zidentyfikowa\u0107 dan\u0105 osob\u0119. Nawet po usuni\u0119ciu imion, nazwisk czy numer\u00f3w PESEL, <strong>kontekst sprawy<\/strong> (np. nazwa firmy, lokalizacja, charakter przedsi\u0119biorstwa, konkretne okoliczno\u015bci) mo\u017ce wystarczy\u0107 do zidentyfikowania uczestnik\u00f3w procesu. Co wi\u0119cej, automatyczna anonimizacja tekst\u00f3w prawniczych wymaga zaawansowanych modeli NLP wyszkolonych na specjalistycznych korpusach j\u0119zykowych, co w wielu krajach, w tym w Polsce, dopiero raczkuje.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Dodatkowo je\u015bli dane s\u0105 u\u017cywane do trenowania modeli SI, ich p\u00f3\u017aniejsze usuni\u0119cie z systemu jest cz\u0119sto technicznie niemo\u017cliwe. Modele j\u0119zykowe ucz\u0105 si\u0119 wzorc\u00f3w i tre\u015bci w spos\u00f3b nieodwracalny \u2013 co oznacza, \u017ce nawet po usuni\u0119ciu oryginalnego dokumentu, jego zawarto\u015b\u0107 mo\u017ce wci\u0105\u017c \u201epozosta\u0107\u201d w modelu w formie statystycznej reprezentacji. Prowadzi to do dylematu znanego jako <strong>problem \u201ezapominania\u201d w SI<\/strong> \u2013 wci\u0105\u017c nierozwi\u0105zanego w pe\u0142ni w praktyce.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Tajemnica adwokacka a sztuczna inteligencja<\/h2>\n<p style=\"text-align: justify\"><strong>Tajemnica adwokacka<\/strong> jest jednym z filar\u00f3w systemu prawnego \u2013 gwarantuje stronom prawo do swobodnej komunikacji ze swoim pe\u0142nomocnikiem i budowania linii obrony bez obawy, \u017ce ich rozmowy zostan\u0105 ujawnione. Jest to nie tylko etyczny obowi\u0105zek, ale tak\u017ce fundament zaufania w relacji klient\u2013pe\u0142nomocnik oraz konstytucyjna gwarancja prawa do obrony. Przekazanie takich dokument\u00f3w do analizy SI mo\u017ce rodzi\u0107 pewne obawy co do potencjalnego naruszenia tajemnicy adwokackiej. Szczeg\u00f3lnie kontrowersyjne staje si\u0119 korzystanie z rozwi\u0105za\u0144 oferowanych przez podmioty trzecie \u2013 np. <strong>us\u0142ug analitycznych w chmurze<\/strong> lub <strong>modeli AI rozwijanych przez zewn\u0119trzne firmy technologiczne<\/strong>. W takich przypadkach ryzyko nieautoryzowanego dost\u0119pu do wra\u017cliwych danych, ich utraty lub niezgodnego z prawem wykorzystania staje si\u0119 realne i trudne do zignorowania.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Aby unikn\u0105\u0107 naruszenia tajemnicy zawodowej, konieczne jest wdro\u017cenie najwy\u017cszych standard\u00f3w bezpiecze\u0144stwa obejmuj\u0105cych:<\/p>\n<ul style=\"text-align: justify\">\n<li style=\"text-align: justify\">szyfrowanie danych,<\/li>\n<li style=\"text-align: justify\">certyfikowane \u015brodowiska przetwarzania,<\/li>\n<li style=\"text-align: justify\">\u015bcis\u0142\u0105 kontrol\u0119 dost\u0119pu,<\/li>\n<li style=\"text-align: justify\">pe\u0142n\u0105 audytowalno\u015b\u0107 operacji oraz mo\u017cliwo\u015b\u0107 ich p\u00f3\u017aniejszego zweryfikowania.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify\">Mimo to wiele kancelarii i instytucji publicznych decyduje si\u0119 na bardziej konserwatywne podej\u015bcie \u2013 wykorzystuj\u0105c rozwi\u0105zania AI wy\u0142\u0105cznie w ramach <strong>\u015brodowisk on-premise<\/strong>, czyli instalowanych lokalnie na w\u0142asnej infrastrukturze serwerowej, bez udzia\u0142u chmury publicznej. Takie podej\u015bcie nie tylko znacz\u0105co ogranicza ryzyko naruszenia poufno\u015bci, ale tak\u017ce zapewnia pe\u0142n\u0105 kontrol\u0119 nad danymi wra\u017cliwymi i przetwarzanymi modelami. W przypadku organ\u00f3w wymiaru sprawiedliwo\u015bci lub wi\u0119kszych kancelarii mo\u017ce to oznacza\u0107 konieczno\u015b\u0107 tworzenia dedykowanych narz\u0119dzi AI, przeszkolonych na w\u0142asnych, \u015bci\u015ble chronionych zbiorach danych. W rezultacie mo\u017cliwe jest korzystanie z dobrodziejstw SI bez rezygnowania z fundamentalnych zasad tajemnicy zawodowej i prawa do prywatno\u015bci.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>S\u0119dzia algorytmiczny a sprawiedliwo\u015b\u0107 proceduralna<\/h2>\n<p style=\"text-align: justify\"><strong>Transparentno\u015b\u0107 dzia\u0142ania algorytm\u00f3w<\/strong> to jedna z kluczowych warto\u015bci, bez kt\u00f3rej nie spos\u00f3b m\u00f3wi\u0107 o odpowiedzialnym wykorzystaniu sztucznej inteligencji w systemie wymiaru sprawiedliwo\u015bci. W s\u0105downictwie ka\u017cda decyzja ma bezpo\u015bredni wp\u0142yw na prawa, wolno\u015bci i obowi\u0105zki obywateli. W teorii prawa m\u00f3wi si\u0119 o <strong>sprawiedliwo\u015bci proceduralnej<\/strong> \u2013 uczciwo\u015bci i transparentno\u015bci procesu decyzyjnego, niezale\u017cnie od jego wyniku. Nie wystarczy wi\u0119c, \u017ce algorytm \u201edzia\u0142a\u201d \u2013 musi by\u0107 r\u00f3wnie\u017c zrozumia\u0142y i mo\u017cliwy do skontrolowania. Zar\u00f3wno s\u0119dziowie, jak i strony post\u0119powania powinni mie\u0107 dost\u0119p do informacji, na jakiej podstawie system SI sformu\u0142owa\u0142 swoje rekomendacje, analizy czy klasyfikacje.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Rozwi\u0105zaniem mo\u017ce by\u0107 implementacja koncepcji <strong>explainable AI<\/strong> (<strong>XAI<\/strong>), wyja\u015bnialnej sztucznej inteligencji. W przeciwie\u0144stwie do tradycyjnych modeli typu \u201e<em>czarna skrzynka<\/em>\u201d \u2013 kt\u00f3re mog\u0105 by\u0107 skuteczne, ale nieprzejrzyste \u2013 systemy XAI dostarczaj\u0105 u\u017cytkownikowi jasnego uzasadnienia swoich dzia\u0142a\u0144. Oznacza to nie tylko wskazanie wyniku, ale r\u00f3wnie\u017c ujawnienie, kt\u00f3re dane wej\u015bciowe i jakie cechy sprawy mia\u0142y najwi\u0119kszy wp\u0142yw na wynik, oraz w jaki spos\u00f3b model je zinterpretowa\u0142 (<em><strong>Ali 2023<\/strong><\/em>).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Takie podej\u015bcie umo\u017cliwia krytyczn\u0105 ocen\u0119 dzia\u0142ania algorytmu. S\u0119dzia mo\u017ce stwierdzi\u0107, czy sugestia systemu faktycznie odnosi si\u0119 do istotnych aspekt\u00f3w sprawy, czy te\u017c zosta\u0142a wygenerowana na podstawie b\u0142\u0119dnych lub niekompletnych danych \u2013 np. wskutek ukrytej stronniczo\u015bci w danych treningowych (<strong>bias<\/strong>), kt\u00f3re mog\u0105 faworyzowa\u0107 jedn\u0105 grup\u0119 spo\u0142eczn\u0105 kosztem innej. Transparentno\u015b\u0107 algorytmu pozwala tak\u017ce na jego <strong>audytowalno\u015b\u0107<\/strong>, kt\u00f3ra jest nieodzowna z punktu widzenia odpowiedzialno\u015bci instytucjonalnej i praw obywatelskich.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Brak wyja\u015bnialno\u015bci niesie ryzyko naruszenia fundamentalnych zasad sprawiedliwo\u015bci proceduralnej, takich jak prawo do obrony, prawo do poznania podstaw decyzji s\u0105du czy prawo do odwo\u0142ania si\u0119 od decyzji na podstawie jej tre\u015bci. Nawet najbardziej zaawansowany technologicznie system mo\u017ce w\u00f3wczas prowadzi\u0107 do rozstrzygni\u0119\u0107, kt\u00f3rych nikt nie b\u0119dzie w stanie zweryfikowa\u0107 ani zakwestionowa\u0107. Dlatego te\u017c transparentno\u015b\u0107 i audytowalno\u015b\u0107 powinny by\u0107 traktowane nie jako opcjonalne dodatki do system\u00f3w SI w s\u0105downictwie, ale jako ich nieod\u0142\u0105czne komponenty \u2013 warunki konieczne dla zachowania zaufania spo\u0142ecznego, legalno\u015bci i legitymizacji nowoczesnego wymiaru sprawiedliwo\u015bci.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Zautomatyzowana stronniczo\u015b\u0107: uprzedzenia danych i dyskryminacja<\/h2>\n<p style=\"text-align: justify\">Jednym z najpowa\u017cniejszych zagro\u017ce\u0144 zwi\u0105zanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w wymiarze sprawiedliwo\u015bci jest <strong>zautomatyzowana stronniczo\u015b\u0107<\/strong> \u2013 czyli sytuacja, w kt\u00f3rej algorytm nie tylko powiela uprzedzenia obecne w danych, na kt\u00f3rych by\u0142 trenowany, ale wr\u0119cz je utrwala i wzmacnia. Modele SI nie funkcjonuj\u0105 w pr\u00f3\u017cni, ucz\u0105 si\u0119 na historycznych danych, kt\u00f3re odzwierciedlaj\u0105 realne dzia\u0142ania, decyzje i \u2013 co za tym idzie \u2013 tak\u017ce b\u0142\u0119dy oraz niesprawiedliwo\u015bci przesz\u0142o\u015bci. Je\u015bli dane \u017ar\u00f3d\u0142owe zawieraj\u0105 \u015blady systemowych uprzedze\u0144 \u2013 na przyk\u0142ad surowszego traktowania przedstawicieli okre\u015blonych grup etnicznych, spo\u0142ecznych czy ekonomicznych \u2013 model mo\u017ce nie\u015bwiadomie te wzorce reprodukowa\u0107.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Taka sytuacja mo\u017ce by\u0107 szczeg\u00f3lnie niebezpieczna w kontek\u015bcie transnarodowego transferu technologii. Przeniesienie algorytmu stworzonego w jednym kontek\u015bcie kulturowo-prawnym do innego kraju \u2013 bez lokalnej walidacji, analizy r\u00f3\u017cnic systemowych czy zaadaptowania modelu do lokalnych reali\u00f3w \u2013 grozi nie tylko b\u0142\u0119dnymi rozstrzygni\u0119ciami, ale tak\u017ce legalizacj\u0105 nier\u00f3wno\u015bci spo\u0142ecznych.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Aby temu przeciwdzia\u0142a\u0107, niezb\u0119dne s\u0105 \u015brodki zaradcze: r\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107 danych treningowych, mechanizmy audytuj\u0105ce dane wej\u015bciowe i wyj\u015bciowe, narz\u0119dzia do detekcji uprzedze\u0144 oraz testowanie modeli pod k\u0105tem sprawiedliwo\u015bci (<strong>fairness testing<\/strong>) przed ich wdro\u017ceniem. R\u00f3wnie istotne jest zaanga\u017cowanie interdyscyplinarnych zespo\u0142\u00f3w \u2013 prawnik\u00f3w, etyk\u00f3w, informatyk\u00f3w i socjolog\u00f3w \u2013 w proces projektowania i wdra\u017cania algorytm\u00f3w, kt\u00f3re maj\u0105 funkcjonowa\u0107 w obszarze wymiaru sprawiedliwo\u015bci.<\/p>\n<figure id=\"attachment_6748\" aria-describedby=\"caption-attachment-6748\" style=\"width: 500px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-6748\" src=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/dyskryminacja_sadownictwo-300x203.png\" alt=\"\" width=\"500\" height=\"339\" srcset=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/dyskryminacja_sadownictwo-300x203.png 300w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/dyskryminacja_sadownictwo-75x50.png 75w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/dyskryminacja_sadownictwo.png 618w\" sizes=\"(max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-6748\" class=\"wp-caption-text\">Algorytmiczna dyskryminacja to jeden z najwi\u0119kszych problem\u00f3w napotykanych podczas implementacji SI na potrzeby wymiaru sprawiedliwo\u015bci<\/figcaption><\/figure>\n<h2>Czy sztuczna inteligencja mo\u017ce zrozumie\u0107 cz\u0142owieka?<\/h2>\n<p style=\"text-align: justify\">Automatyzacja analizy akt s\u0105dowych to bez w\u0105tpienia krok ku sprawniejszemu wymiarowi sprawiedliwo\u015bci. Nie mo\u017ce to by\u0107 jednak krok stawiany na \u015blepo, bez refleksji nad konsekwencjami spo\u0142ecznymi, etycznymi i prawnymi. Sztuczna inteligencja w s\u0105dach to nie tylko narz\u0119dzie \u2013 to nowy uczestnik procesu prawnego, kt\u00f3ry musi podlega\u0107 tym samym zasadom przejrzysto\u015bci i odpowiedzialno\u015bci, co ludzie. Na poziomie filozoficznym warto si\u0119 zastanowi\u0107, czy algorytm mo\u017ce rozpozna\u0107 niuanse ludzkiego do\u015bwiadczenia, emocji i kontekstu spo\u0142ecznego. Prawnicy cz\u0119sto podkre\u015blaj\u0105, \u017ce prawo nie jest czyst\u0105 logik\u0105 \u2013 to tak\u017ce interpretacja, wsp\u00f3\u0142czucie oraz \u015bwiadomo\u015b\u0107 skutk\u00f3w spo\u0142ecznych decyzji. Zautomatyzowana analiza mo\u017ce wspomaga\u0107 proces decyzyjny, ale nie zast\u0105pi ludzkiego os\u0105du, zw\u0142aszcza tam, gdzie rozstrzygni\u0119cia wymagaj\u0105 empatii, moralnej odwagi lub elastyczno\u015bci prawa. Temida powinna pozosta\u0107 ludzka, w przeciwnym razie zamiast sprawiedliwo\u015bci dostaniemy tylko jej imitacj\u0119.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h4 style=\"text-align: justify\">\u0179r\u00f3d\u0142a<\/h4>\n<ul>\n<li>Ministerstwo Sprawiedliwo\u015bci, <em>Podsumowanie pracy s\u0105d\u00f3w w 2022 roku<\/em><br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.gov.pl\/web\/sprawiedliwosc\/sady-pracuja-sprawniej\">https:\/\/www.gov.pl\/web\/sprawiedliwosc\/sady-pracuja-sprawniej<\/a><\/li>\n<li>Wu, W., &amp; Lin, X. (2025). <em>Access to technology, access to justice: China\u2019s artificial intelligence application in criminal proceedings<\/em>. International Journal of Law, Crime and Justice, 81, 100741.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S1756061625000175\">https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S1756061625000175<\/a><\/li>\n<li><span style=\"text-align: justify\">Larson, J., Angwin, J., Kirchner, L., &amp; Mattu, S. (2016, May 23). <\/span><i style=\"text-align: justify\">How we analyzed the compas recidivism algorithm<\/i><span style=\"text-align: justify\">. ProPublica.<\/span><br \/>\n<a style=\"text-align: justify\" href=\"https:\/\/www.propublica.org\/article\/how-we-analyzed-the-compas-recidivism-algorithm\">https:\/\/www.propublica.org\/article\/how-we-analyzed-the-compas-recidivism-algorithm<\/a><\/li>\n<li>Republic of Estonia, Ministry of Justice and Digital Affairs, <em>Estonia does not develop AI Judge<\/em><br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.justdigi.ee\/en\/news\/estonia-does-not-develop-ai-judge\">https:\/\/www.justdigi.ee\/en\/news\/estonia-does-not-develop-ai-judge<\/a><\/li>\n<li>Ali, S., Abuhmed, T., El-Sappagh, S., Muhammad, K., Alonso-Moral, J. M., Confalonieri, R., &#8230; &amp; Herrera, F. (2023). <em>Explainable Artificial Intelligence (XAI): What we know and what is left to attain Trustworthy Artificial Intelligence.<\/em> Information fusion, 99, 101805.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S1566253523001148\">https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S1566253523001148<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify\">\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>W dobie post\u0119puj\u0105cej cyfryzacji wymiaru sprawiedliwo\u015bci coraz cz\u0119\u015bciej m\u00f3wi si\u0119 o wykorzystaniu sztucznej inteligencji (SI) w s\u0105downictwie. Jednym z najbardziej obiecuj\u0105cych kierunk\u00f3w rozwoju jest automatyzacja analizy akt spraw s\u0105dowych. Technologia ta ma potencja\u0142, by zrewolucjonizowa\u0107 funkcjonowanie s\u0105d\u00f3w \u2013 przyspieszy\u0107 prac\u0119 s\u0119dzi\u00f3w, zredukowa\u0107 zaleg\u0142o\u015bci oraz zwi\u0119kszy\u0107 dost\u0119pno\u015b\u0107 prawa. Z drugiej strony jednak, jej wdro\u017cenie budzi powa\u017cne [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":248,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[470],"tags":[15,12,139,55,39],"class_list":["post-6706","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-agh-2024-25","tag-ai","tag-etyka","tag-prawo","tag-prywatnosc","tag-przetwarzanie-danych"],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6706","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/248"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6706"}],"version-history":[{"count":57,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6706\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6771,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6706\/revisions\/6771"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6706"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6706"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6706"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}