1. AI Act - podstawy i kontekst regulacji

• Co to jest AI Act? Cel i uzasadnienie dla wprowadzenia regulacji,
• Zakres stosowania - kto i co podlega tym przepisom?
• Podział systemów sztucznej inteligencji według poziomu ryzyka (zakazane, wysokiego ryzyka, średniego ryzyka, minimalne ryzyko),
• Kodeks Dobrych Praktyk Unii Europejskiej w dziedzinie AI - znaczenie samoregulacji, dobrowolnych norm i etycznych kodeksów.

2. Obowiązki organizacji w zakresie przestrzegania przepisów AI

• Obowiązki dostawców, użytkowników i importerów systemów AI,
• Wymogi dotyczące transparentności i nadzoru nad AI,
• Dokumentacja techniczna oraz ocena zgodności systemów AI,
• Audyty i monitoring - jak zapewnić zgodność z przepisami?
• Tworzenie wewnętrznych regulaminów dotyczących korzystania z AI - polityki, procedury i przykłady dokumentów,
• Przykłady praktycznych wdrożeń compliance w organizacjach.

3. AI Act a ochrona danych osobowych (RODO)

• Wpływ AI Act na ochronę danych osobowych,
• Relacja między AI a zasadami przetwarzania danych osobowych według RODO,
• Profilowanie i podejmowanie automatycznych decyzji - jak zapobiegać naruszeniom?
• Ocena wpływu na ochronę danych (DPIA) w kontekście systemów AI,
• Zabezpieczenie danych wprowadzanych do AI - jak chronić dane wejściowe i wyjściowe?
• Ryzyko wycieków danych, cyberhigiena oraz polityki bezpieczeństwa informacji w systemach AI,
• Przykłady naruszeń RODO przez systemy AI i ich konsekwencje prawne.

4. AI Act a bezpieczeństwo cybernetyczne

• Sztuczna inteligencja jako potencjalne zagrożenie dla bezpieczeństwa cybernetycznego,
• Wymogi w zakresie bezpieczeństwa systemów AI według AI Act,
• Zabezpieczenia w systemach AI - weryfikacja i kontrola danych wejściowych oraz wyjściowych,
• Odporność systemów AI na manipulacje i ataki (np. adversarial examples).

5. Etyka i odpowiedzialność w sztucznej inteligencji

• Etyczne zagadnienia związane z AI - zapewnienie sprawiedliwości i unikanie dyskryminacji,
• Bias w kontekście AI Act:
• Skąd pochodzi bias,
• Przykłady dyskryminacji w systemach AI,
• Narzędzia i metody zapobiegania uprzedzeniom w sztucznej inteligencji.
• Odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez AI - kto ponosi odpowiedzialność za błędy systemów?
• Zrozumiałość i transparentność w działaniu AI - jak zapewnić pełną przejrzystość algorytmów?

6. Zarządzanie ryzykiem związanym z AI

• Ocena ryzyka oraz zgodności z regulacjami,
• AI Governance i strategie zarządzania systemami AI w organizacjach,
• Monitorowanie oraz audyty systemów sztucznej inteligencji,
• Zagrożenia wynikające z deepfakes i manipulacji informacjami.

7. Implementacja AI w firmach

• AI Act a rozwój innowacji technologicznych - ograniczenia czy możliwości dla bezpiecznego postępu?
• Zastosowanie AI w rekrutacji i zarządzaniu personelem - jakie przepisy wprowadza AI Act?
• Sztuczna inteligencja w bankowości i finansach - zgodność z regulacjami dotyczącymi przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML),
• AI w sektorze ochrony zdrowia - możliwości, ryzyka i wymagania regulacyjne.

8. Aspekty techniczne AI a AI Act

• Standaryzacja i certyfikacja systemów AI,
• Wpływ regulacji na rozwój technologii Open Source oraz modeli językowych (LLM),
• Zarządzanie danymi (Data Governance) w kontekście AI Act,
• Bezpieczeństwo systemów AI - odporność na ataki i manipulacje,
• Właścicielstwo treści generowanych przez AI - jak regulacje wpływają na prawo autorskie?