Mokymų tikslai ir nauda

• Suprasti DI pagrindus: dalyviai įgis teorinių žinių apie dirbtinio intelekto sampratą, technologijas ir terminologiją, ypač akcentuojant civilinės teisės kontekstą. Bus paaiškinta, kas yra DI, kaip jis veikia ir kokiose teisinės veiklos srityse jau taikomas (pvz., sutarčių analizė, dokumentų rengimas, sprendimų priėmimas).
• Išmanyti teisinį reglamentavimą: mokymuose detaliai aptariamas Lietuvos ir ES teisės aktų reguliavimas, susijęs su DI naudojimu. Dalyviams bus pristatytas Europos Sąjungos dirbtinio intelekto aktas – pirmasis pasaulyje išsamus DI teisinis reglamentavimas, kuriuo siekiama skatinti patikimą DI naudojimą Europoje. Bus paaiškinta, kokias pareigas šis aktas nustato didelės rizikos DI sistemoms (pvz., reikalavimai atlikti rizikos vertinimą, užtikrinti duomenų kokybę, žmogaus priežiūrą ir kt.) bei kokie draudimai jame įtvirtinti. Taip pat aptarsime taikymo laiką – DI aktas jau įsigaliojo 2024 m. rugpjūčio 1 d., tačiau dauguma nuostatų pradės galioti po pereinamojo laikotarpio, t. y. nuo 2026 m. rugpjūčio 2 d., su tam tikromis išimtimis (pvz., tam tikri draudimai ir pareigos įsigalioja jau 2025 m.).
• Identifikuoti praktinę naudą ir rizikas: dalyviai sužinos praktinius DI taikymo privalumus teisinėje veikloje – kaip DI gali padėti sutaupyti laiko rengiant procesinius dokumentus, analizuojant teismo praktiką ar valdant informaciją. Kartu bus aptariamos ir kylančios rizikos bei iššūkiai: duomenų apsaugos problemos, algoritmų nešališkumas, klaidų tikimybė, atsakomybės už DI sprendimus klausimai. Mokymų metu akcentuosime, kaip svarbu išlikti kritiškiems DI rezultatams ir laikytis etikos bei teisės normų, užtikrinant atskaitomybę (BDAR įtvirtintas atskaitomybės principas reikalauja, kad duomenų valdytojai patys galėtų pagrįsti atitiktį visiems taikomiems reikalavimams).
• Pasiruošti ateities pokyčiams: mokymai suteiks žinių apie naujausias DI tendencijas teisinėje srityje ir galimas ateities perspektyvas. Dalyviai geriau supras būsimus reguliacinius pokyčius (pvz., DI akto įgyvendinimas, naujos gairės) ir galės atitinkamai planuoti savo organizacijų veiklą ar profesinį tobulėjimą.

Mokymų programa

I dalis – Įvadas: DI samprata ir taikymas civilinėje teisėje. Pristatoma dirbtinio intelekto sąvoka ir trumpa raida. Aptariamos DI technologijų rūšys (pvz., mašininis mokymasis, generatyvusis DI) ir jų pritaikymas teisėje. Išryškinamas civilinės teisės kontekstas – kokiose srityse (pvz., sutarčių sudarymas, dokumentų valdymas, ginčų sprendimas) DI jau naudojamas ar gali būti naudojamas. Pateikiami praktiniai pavyzdžiai: teisinių dokumentų analizė DI priemonėmis, teismų sprendimų prognozavimas naudojant algoritmus, virtualių asistentų panaudojimas klientams konsultuoti. Šioje dalyje dalyviai skatinami diskutuoti, kokius darbus jų praktikoje jau dabar gali palengvinti DI ir ko tikėtis ateityje.

II dalis – DI naudojimas rengiant procesinius dokumentus (praktinis pavyzdys su ChatGPT). Šioje sesijoje dėmesys skiriamas generatyviajam DI (pvz., large language model tipo sistemoms kaip ChatGPT) ir jo pritaikymui rengiant teisinius dokumentus. Dalyviai sužinos, kaip tokios priemonės gali padėti parengti ieškinius, atsiliepimus, sutartis ar kitus procesinius dokumentus: nuo pradinio juodraščio sudarymo iki kalbos taisymo. Lektorė pateiks gyvą demonstraciją – pavyzdžiui, parodys, kaip suformuluoti užklausą ChatGPT, kad šis sugeneruotų paprasto procesinio dokumento projektą. Kartu bus aptariama šios technologijos ribotumai ir rizikos: DI gali pateikti teisiškai netikslią ar fiktyvią informaciją, todėl būtina viską kruopščiai patikrinti. Bus paminėtas realus atvejis: JAV du advokatai buvo nubausti teismo už tai, kad pateikė dokumentą su šešiomis neegzistuojančiomis teismų nutartimis, kurias sugeneravo ChatGPT. Teisėjas tuomet pažymėjo, jog pats DI naudojimas nėra smerktinas, tačiau teisininkai privalo atlikti „vartininko“ funkciją ir užtikrinti dokumentų tikslumą. Remiantis šia ir kitomis pamokomis, dalyviams bus pateiktos gerosios praktikos rekomendacijos, kaip saugiai naudoti DI rengiant dokumentus: visada tikrinti faktus ir šaltinius, neatskleisti konfidencialios informacijos DI įrankiams, įvertinti gautą tekstą kritiškai ir koreguoti pagal galiojančius teisės aktus bei teismų praktiką.

III dalis – Automatizuotų sprendimų priėmimo problematika. Šioje dalyje nagrinėjami atvejai, kai sprendimus dėl asmens teisių ar pareigų priima automatinės sistemos be žmogaus įsikišimo. Aptariama, ką apie tai sako galiojantys teisės aktai (Lietuvos ir ES): pavyzdžiui, BDAR 22 straipsnis tiesiogiai suteikia duomenų subjektams teisę nesutikti su sprendimu, grindžiamu vien automatizuotu duomenų tvarkymu, jeigu tas sprendimas sukelia teisines pasekmes ar panašiai reikšmingai paveikia asmenį. Išimtys galimos tik tam tikrais atvejais – pvz., kai automatizuotas sprendimas būtinas sutarčiai sudaryti ar vykdyti, kai jis leidžiamas pagal įstatymus arba grindžiamas aiškiu asmens sutikimu. Mokymuose nagrinėsime praktinius pavyzdžius, susijusius su automatizuotu sprendimų priėmimu:

• Valstybės valdymo srityje – tarkime, algoritminis sprendimas skirti administracinę baudą ar socialinę išmoką be tiesioginio tarnautojo įsikišimo. Kokie reikalavimai taikomi tokiais atvejais? Kaip turi būti užtikrinamas sprendimo skaidrumas ir galimybė žmogui jį peržiūrėti?
• Privataus sektoriaus pavyzdžiai – kreditingumo vertinimo sistemos, automatiškai sprendžiančios dėl paskolos suteikimo (tai tipinis atvejis, kai DI sprendimas gali lemti svarbias pasekmes, pvz., nesuteikti asmeniui paskolos; tokios sistemos pagal naują ES DI aktą priskiriamos didelės rizikos kategorijai). Aptarsime, kaip turi būti užtikrinamos asmens teisės tokiose situacijose: teisė gauti paaiškinimą, teisė ginčyti sprendimą ar reikalauti žmogaus peržiūros.
• Teisėtumas ir atskaitomybė: dalyviams bus paaiškinta, kad nors sprendimą priima technologija, atsakomybė vis tiek tenka institucijai ar įmonei, kuri tą technologiją naudoja. Būtina įdiegti vidaus procedūras, kad automatizuoti sprendimai būtų nuolat stebimi, tikrinami dėl klaidų ar šališkumo, o prireikus – koreguojami. Čia pat aktualus skaidrumo principas – duomenų valdytojas turi informuoti žmones apie tokio sprendimo faktą ir suteikti suprantamą informaciją apie logiką, svarbą bei pasekmes. Diskutuosime, kaip praktiškai įgyvendinti šiuos reikalavimus ir kokių iššūkių kyla diegiant automatizuotas sistemas (pvz., techninis „juodosios dėžės“ efektas, kai DI sprendimo logika sunkiai paaiškinama).

IV dalis – DI taikymo teisėje problemos ir ateities perspektyvos. Baigiamojoje sesijoje žvilgsnis krypsta į platesnį kontekstą: kokios bendros DI naudojimo tendencijos teisinėje ir valstybinio valdymo praktikoje, su kokiomis problemomis susiduriama ir ko laukti ateityje. Pateikiami dabartinės praktikos pavyzdžiai: nuo paprastų teisinių klausimų sprendimo naudojant pokalbių robotus (angl. chatbot) iki bandomųjų projektų, kur pasitelkiamas DI, siekiant prognozuoti teisminių ginčų baigtis ar optimizuoti teismų darbo krūvį. Įvertinsime šių iniciatyvų rezultatus ir rizikas: ar DI modeliai nekartoja esamos teismų praktikos šališkumų, kaip užtikrinamas nešališkumas ir žmogaus teisių apsauga. Taip pat bus aptariama, kaip teisėsaugos institucijos (teismai, viešasis administravimas) ruošiasi integruoti DI: Europos Tarybos ir Europos Komisijos lygmeniu kuriamos etikos gairės, rekomendacijos, investuojama į bandomuosius tyrimus. Reguliacinės tendencijos: dalyviai susipažins su tuo, kad Europos Sąjunga jau dabar nustato aiškias žaidimo taisykles DI srityje. Be BDAR, kuris taikomas asmens duomenų tvarkymui, netrukus bus privalomas ir naujasis DI aktas, įtvirtinantis rizika grįstą metodiką: tam tikri pavojingiausi DI naudojimo atvejai bus draudžiami (pvz., plačios apimties sekimo sistemos, socialinio reitingavimo praktikos), o didelės rizikos sistemoms (pvz., kritinė infrastruktūra, medicinos diagnostika, teisminio nagrinėjimo programos) reikės atitikti griežtus reikalavimus ir gauti atitikties įvertinimus. Dalyviai sužinos, kad Lietuvoje atsiras priežiūros institucijos ir mechanizmai šiam reglamentui įgyvendinti, tad organizacijos turės tam ruoštis iš anksto (Europos Komisija skatina savanoriškai jau dabar taikyti pagrindinius DI akto principus). Sesijos pabaigoje numatoma bendroji diskusija: kokias praktines galimybes ir rizikas DI atveria būtent Lietuvos civilinės teisės sistemoje? Dalyviai galės pasidalinti savo įžvalgomis, užduoti klausimų lektorei.

Praktiniai pavyzdžiai ir dalyvių įsitraukimas

Mokymai orientuoti ne tik į teorinių žinių suteikimą, bet ir į praktinį supratimą bei dalyvių aktyvų dalyvavimą. Praktinių pavyzdžių pobūdis: lektorė demonstruos realius įrankius (pvz., generatyviojo DI platformą ChatGPT) ir nagrinės tikroviškus scenarijus. Dalyviai matys, kaip DI modelis generuoja procesinio dokumento projektą pagal pateiktus duomenis, taip pat bus analizuojama, kuriose vietose toks dokumentas gali būti teisiškai netikslus ar nepakankamas. Kitu atveju bus pateikta atvejo studija (angl. case study): pvz., įsivaizduojamas atvejis, kai asmuo gavo visiškai automatizuotai priimtą sprendimą (atsisakymą suteikti paslaugą) – kartu su dalyviais aiškinsimės, kokių teisinių veiksmų tas asmuo gali imtis, kaip institucija turėtų reaguoti, kad nepažeistų BDAR reikalavimų. Dalyvių įsitraukimo formos: numatomos interaktyvios diskusijos po kiekvienos dalies. Po kiekvienos temos numatoma klausimų–atsakymų sesija, kad dalyviai galėtų išsiaiškinti jiems aktualius praktinius aspektus. Taip pat planuojamos trumpos diskusijos grupėmis arba situacijų aptarimai – pavyzdžiui, aptarti, kaip dalyvių atstovaujamos institucijos galėtų taikyti DI savo veikloje ar su kokiomis etinėmis dilemomis jie susiduria. Lektorė skatins dalyvius pasidalinti savo patirtimi (jei kas jau bandė diegti DI sprendimus) – tai praturtins mokymus realiais pavyzdžiais iš Lietuvos praktikos. Pabaigoje vyks apibendrinamoji diskusija ir klausimų–atsakymų sesija, kuomet bus galima užduoti likusius klausimus, aptarti kilusias idėjas. Kiekvienam dalyviui bus suteikta mokymų medžiaga (skaidrės, nuorodos į šaltinius), kurią jie galės naudoti ir po mokymų.