Aktualności
2025-08-29
- Transparentność – uczestnicy zgodzili się, że firmy powinny jasno komunikować, jakie dane zbierają i w jakim celu. Brak przejrzystości może skutkować nieufnością zarówno klientów, jak i partnerów biznesowych.
- Minimalizacja danych – zwrócono uwagę, aby gromadzić wyłącznie te informacje, które są niezbędne do realizacji konkretnych celów logistycznych. Nadmierne kolekcjonowanie danych może być postrzegane jako nadużycie.
- Anonimizacja i bezpieczeństwo – podkreślono konieczność stosowania mechanizmów anonimizacji, aby uniemożliwić identyfikację osób, a także inwestowania w technologie chroniące dane przed wyciekiem.
- Zgoda i kontrola użytkownika – firmy powinny zapewnić pracownikom oraz klientom realny wpływ na to, jakie dane są o nich gromadzone i jak są wykorzystywane.
- Opracowanie kodeksu dobrych praktyk dotyczących zbierania i wykorzystywania danych w logistyce.
- Regularne szkolenia dla pracowników z zakresu etyki danych i bezpieczeństwa informacji.
- Stworzenie wspólnej platformy wymiany doświadczeń między lokalnymi firmami, aby wypracować spójne standardy.
- Wdrażanie narzędzi audytowych pozwalających monitorować zgodność z regulacjami oraz etyczne wykorzystanie danych.
2025-05-10
W dniach 8-9 maja 2025 roku w Żorach odbyło się „Sympozjum na temat kryteriów oceny jakości dostarczanych informacji przez urządzenia oparte na algorytmach sztucznej inteligencji”, które zgromadziło ekspertów z dziedziny informatyki, etyki, prawa oraz przedstawicieli instytucji publicznych i firm technologicznych. Głównym celem spotkania było określenie standardów oceny wiarygodności, przejrzystości i użyteczności informacji generowanych przez systemy AI wykorzystywane m.in. w administracji, służbie zdrowia, edukacji czy mediach.
Uczestnicy zgodzili się, że kluczowe znaczenie ma nie tylko trafność i aktualność danych, ale również ich zrozumiałość dla użytkowników oraz możliwość weryfikacji źródeł. Zwrócono uwagę na ryzyko dezinformacji, uprzedzeń algorytmicznych oraz brak jasności co do metod przetwarzania informacji przez systemy AI. Proponowano wprowadzenie znormalizowanych wskaźników jakości, certyfikacji algorytmów i obowiązkowego raportowania błędów.
Istotną część sympozjum stanowiła dyskusja o odpowiedzialności – kto ponosi ją w przypadku błędnych decyzji podjętych na podstawie danych wygenerowanych przez AI. Wskazywano potrzebę tworzenia interdyscyplinarnych zespołów kontrolnych oraz rozwijania przepisów prawa uwzględniających specyfikę działania algorytmów.
Sympozjum zakończyło się przyjęciem rekomendacji dotyczących dalszych prac nad systemem oceny jakości informacji oraz powołaniem grupy roboczej mającej przygotować wytyczne do wdrożenia w sektorze publicznym i prywatnym.