Mākslīgais intelekts

Termins “mākslīgais intelekts” (turpmāk – MI) ir plašs jēdziens, kurš dažādās jomās var krasi atšķirties; tā drīzāk ir ideja vai mērķis, nevis koncepts.¹ Eiropas Savienība (turpmāk – ES), savukārt, ir pieņēmusi Regulu (ES) 2024/1689 jeb Mākslīgā intelekta aktu – pasaules pirmo visaptverošo tiesību aktu šajā jomā.² Tā 3. panta 1. punktā noteikts, ka “MI sistēma” ir mašinizēta sistēma, kura projektēta darboties ar dažādiem autonomijas līmeņiem, kura var pēc ieviešanas būt adaptīva un kura eksplicītiem vai implicītiem mērķiem secina no informācijas, ko tā saņem, kā ģenerēt iznākumus, piemēram, prognozes, saturu, ieteikumus vai lēmumus, kas var ietekmēt fizisko vai virtuālo vidi.³

Legāldefinīcija raksturo tieši MI sistēmu, tāpēc jāpievērš uzmanība, ka MI un MI sistēma nav sinonīmi. MI sistēma ir ne tikai pats MI modelis jeb kodols, bet arī tā implementācija programmā vai sistēmā. Pastāv dažādi MI veidi, un katram ir savas nianses un pielietojuma veidi. Satura veidošanā visnozīmīgākais ir konekcioniskais MI (connectionist AI) – uz datiem, varbūtībām un statistiku balstīta pieeja. Tas ir mākslīgu neironu tīkls, kurā MI process balstās uz neironu starpsavienojumiem un skaitliskām vērtībām jeb “svaru”. Veidojot jeb trenējot MI modeli, dati tiek matemātiski atspoguļoti un apstrādāti, izmainot savienojumus neironu tīklā; dati netiek “saglabāti” tīklā.⁴

MI tehnoloģijas plašāk dēvē par mašīnmācīšanos, kas aptver gan pašu MI, gan tā pētīšanu, balstoties uz matemātisku koncepciju praktisku pielietojumu. Tā kā mašīnmācīšanās ir saistīta ar matemātikas principiem, MI tehnoloģijas arī ir tajos balstītas. Matemātiskās dabas dēļ MI ir deterministisks – no MI sistēmas ar vienādiem datiem un vienādiem parametriem ir iespējams iegūt vienādus rezultātus.

Pirmšķietami MI varētu pēc analoģijas piemērot tiesību normas par datorprogrammām. Tas ir aplami, jo MI sistēmu⁵ neraksturo vienkāršs kods. MI akts skaidro, ka MI pamatā nav fizisku personu dotas instrukcijas kā tas būtu datorprogrammu gadījumā. Turklāt MI sistēmas spēj veikt secinājumus, kam var būt tiešas sekas, atvasināt modeļus un algoritmus, kā arī paredzēt iznākumu.⁶

Ģeneratīvais MI

Ģeneratīvais MI (generative artificial intelligence) ir viens no MI pielietojumiem. Vispārīgi definējot, ģeneratīvā MI sistēmas, balstoties uz lietotāja prasībām jeb “ievadi”, var veidot dažādu veidu saturu jeb “izvadi”.⁷ Ikdienā sastopamie ģeneratīvā MI modeļi ir konekcioniski, t.i., balstās uz neironu tīklu.

Ģeneratīvais MI ir tieši regulēts MI aktā – tā ir vispārīga lietojuma MI sistēma. Ģeneratīvajam MI ir ierobežots risks, tādēļ tiesību aktā ir paredzēti noteikumi par MI izvades marķēšanu, dokumentāciju, caurskatāmību un riska novēršanu.