Roboty inspekcyjne oraz narzędzia oparte na sztucznej inteligencji wkroczyły do ochrony i monitorowania infrastruktury krytycznej – jednak postępująca automatyzacja niesie ze sobą wyraźną lukę pomiędzy technicznymi możliwościami a otoczeniem prawnym. W praktyce oznacza to, że choć systemy oparte na wizji komputerowej i uczeniu maszynowym sprawdzają się w monitoringu linii energetycznych czy rurociągów, to wciąż nie mamy jasnej odpowiedzi na pytanie, kto ponosi faktyczną odpowiedzialność za decyzje tych „autonomicznych strażników”. Autonomiczne roboty inspekcyjne to zautomatyzowane urządzenia – zarówno drony, jak i platformy naziemne – które, wyposażone w sensory oraz algorytmy analizy danych, potrafią samodzielnie przeprowadzać inspekcje, identyfikować awarie i raportować potencjalne zagrożenia.
Zarządzanie ryzykiem: więcej pytań niż odpowiedzi
Gdy od monitoringu nadzorowanego przez człowieka przechodzimy do systemów podejmujących decyzje na podstawie analizy sensorów i obrazu, pojawia się nie tylko wyzwanie techniczne, ale przede wszystkim: problem ryzyka systemowego. Efektywność bezobsługowych inspekcji w energetyce czy transporcie to fakt – urządzenia z LiDARem, termowizją i zaawansowaną analizą drgań wykrywają anomalie szybciej i często taniej niż ludzie. Jednak w razie błędu, np. pominięcia poważnej usterki przez błąd algorytmu, mamy do czynienia z trudnym do rozstrzygnięcia dylematem: kto jest odpowiedzialny za skutki? Brak jasnych modeli prawnych nakłada się tu na wciąż „eksperymentalny” poziom badania ryzyka, co sprawia, że wdrożenia są ostrożne, a producenci oraz operatorzy unikają pełnej autonomii, utrzymując człowieka „w pętli” decyzyjnej.
Ochrona infrastruktury krytycznej a luka regulacyjna
Doświadczenia unijnych projektów i krajowych programów badawczych pokazują, że monitorowanie infrastruktury krytycznej z wykorzystaniem AI przestaje być ciekawostką, a staje się codziennością przedsiębiorstw z branży energetycznej czy transportowej. Automatyczna klasyfikacja zagrożeń, patrolowanie obiektów oraz monitorowanie cyberbezpieczeństwa – to już nie sceneria filmów science-fiction, lecz rutyna. Dlaczego zatem adopcja masowa nie następuje szybciej? Zderzamy się tutaj z niedoregulowaną przestrzenią prawną: nie istnieją precyzyjne przepisy definiujące odpowiedzialność operatora, producenta, a nawet „samej” AI za błędy decyzji podjętych bez udziału człowieka. W efekcie organizacje rozważające wdrożenie nowoczesnych systemów inspekcyjnych muszą samodzielnie szacować zarówno ryzyko technologiczne, jak i – może nawet w większym stopniu – niepewność prawną.
Warto również podkreślić, że obecnie nie istnieją standaryzowane modele kwantyfikacji ryzyka związanego z autonomicznym działaniem AI w złożonych, krytycznych środowiskach – to obszar intensywnych prac koncepcyjnych, ale daleki od rozstrzygnięć gotowych do wdrożenia.
Dla organizacji zarządzających infrastrukturą krytyczną trend automatyzacji inspekcji oznacza konieczność inwestowania zarówno w rozwiązania techniczne, jak i ekspertyzę regulacyjną oraz elastyczne procedury, gotowe do dynamicznych zmian otoczenia prawnego – i to jest realna zmiana, z którą użytkownicy i decydenci muszą się liczyć.
Zapraszam do dalszego śledzenia tematów technologii i regulacji na portalu https://sztucznainteligencjablog.pl/.
