AI i odgovornost: Ko odgovara kada veštačka inteligencija napravi grešku?

Upotreba različitih AI sistema u radu kompanija danas je već postala svakodnevica, iako neretko nismo ni svesni toga. Mnogi sajtovi i aplikacije imaju chatbot za komunikaciju sa klijentima. Nije teško zamisliti situaciju u kojoj klijent postavi pitanje, dobije odgovor, osloni se na njega i zbog toga pretrpi štetu. Na prvi pogled, grešku je napravio sistem. Međutim, pravno pitanje koje se odmah otvara jeste ko za tu grešku odgovara? Odnosno, da li postoji uopšte AI-odgovornost?

Ovo je pitanje sa kojim se već susreću pravni sistemi širom sveta. AI se već koristi u procesima koji direktno utiču na klijente, zaposlene, potrošače i poslovne odluke. Koriste se za procenu rizika, obradu podataka, komunikaciju sa korisnicima, izradu dokumenata, analizu ugovora, pa čak i kao pomoć pri donošenju odluka koje mogu imati ozbiljne posledice za pojedince i kompanije.

Šta se dešava kada AI sistem da netačnu informaciju klijentu? Ko odgovara ako AI alat diskriminiše kandidata za posao, generiše netačan dokument, otkrije poverljive podatke ili proizvede sadržaj kojim se povređuju prava trećih lica? Da li odgovara kompanija koja koristi AI, vendor koji je razvio sistem, zaposleni koji se oslonio na AI preporuku, ili neko drugi?

Odgovor, za sada, nije jednostavan. Međutim, polazna tačka je jasna: AI nema pravnu ličnost i ne može samostalno snositi pravnu odgovornost. Odgovornost se zato ne traži kod „AI-a“, već kod ljudi i organizacija koje ga razvijaju, implementiraju, koriste ili donose odluke na osnovu njegovih rezultata.

AI greška nije samo tehnološki problem

Problemi sa AI sistemima u praksi često ne nastaju zato što je sama tehnologija „pokvarena“, već zbog načina na koji se koristi.

Naime, rizik može nastati zbog loših ili pristrasnih podataka na kojima je sistem treniran, zbog nedostatka internih procedura, zbog odsustva ljudskog nadzora ili zbog toga što zaposleni koriste AI alate bez jasnih pravila.

Na primer, AI sistem za selekciju kandidata može favorizovati određene profile kandidata na osnovu istorijskih podataka. Poznat primer je Amazon-ov eksperimentalni AI alat za zapošljavanje, za koji je objavljeno da nije ocenjivao kandidate rodno neutralno jer je bio treniran na ranijim prijavama, među kojima su dominirali muškarci. Na prvi pogled, AI može delovati kao objektivniji i efikasniji u ovakvim radnjama jer ne donosi odluke na osnovu ličnih emocija, trenutnog raspoloženja, simpatija ili nesvesnih ljudskih predrasuda.

Na ovom primeru jasno se vidi da AI nije potpuno odvojen od ljudi koji ga stvaraju, treniraju i koriste. Kao proizvod čoveka, AI u sebi može imati utkane predrasude koje već postoje u podacima na kojima je treniran, u načinu na koji je sistem podešen ili u sadržaju koji preuzima iz šireg digitalnog okruženja. Drugim rečima, ako su istorijski podaci na kojima se AI obučava već sadržali određenu nejednakost ili diskriminatorni obrazac, određeno uverenje, postoji rizik da će AI taj obrazac ne samo prepoznati, već ga i ponavljati kroz svoje delovanje u budućnosti.

Isto tako, chatbot može korisniku dati pogrešnu ili obmanjujuću informaciju. U slučaju Air Canada, chatbot je putniku dao netačnu informaciju o refundaciji karte, a tribunal je zaključio da kompanija može biti odgovorna za netačne informacije koje njen chatbot daje korisnicima. Posebno je značajno to što je odbijen argument da je chatbot neka vrsta „odvojenog pravnog lica“.

Ovakvi slučajevi pokazuju da se kompanija ne može jednostavno osloboditi odgovornosti time što će reći da je grešku napravio AI.

Ko je zapravo odgovoran?

Kod AI sistema po pravilu postoji čitav lanac učesnika. Jedna kompanija razvija model, druga ga trenira, treća ga integriše u konkretan softver, četvrta ga koristi u svom poslovanju, a zaposleni ili krajnji korisnik ga usmerava kroz konkretne instrukcije.

Stoga se u svakom konkretnom slučaju mora analizirati ko je imao kontrolu nad rizikom i ko je bio dužan da preduzme mere opreza.

Odgovornost bi se, u zavisnosti od okolnosti, mogla povezati sa:

• Kompanijom koja je razvila AI program
• Kompanijom koja je obavila trening modela i odredila podatke na kojima će sistem učiti
• Kompanijom koja ga je integrisala u konkretan softver ili poslovni proces za potrebe druge firme
• Zaposleni koji koristi program u svakodnevnom radu
• Krajnji korisnik koji I svakodnevnom životu usmerava AI konkretnim instrukcijama i koristi rezultat koji program proizvede.

Upravo u ovom lancu nastaje raskorak između tradicionalnih pravnih pravila i realnosti. Pravni sistemi nastajali su i prilagođavali su se ljudskom načinu razmišljanja i donošenju odluka.  Kada u takve propise pokušamo da uklopimo AI dobijamo nerešivu jednačinu.

Kod AI sistema javlja se tzv. black box problem kada ne znamo uvek kako je sistem došao do određenog zaključka, zašto je doneo baš tu odluku i gde je tačno nastala greška.

Najveći rizik za kompanije često nije razvoj AI-a, već njegova svakodnevna upotreba

Za veliki broj kompanija najveći rizik danas nije u tome što razvijaju sopstveni AI sistem, već u tome što zaposleni svakodnevno koriste dostupne generativne AI alate.

Zaposleni ih koriste za pisanje emailova, sažimanje dokumenata, analizu ugovora, pripremu prezentacija, obradu podataka i komunikaciju sa klijentima. Na prvi pogled, ovo može delovati kao praktična i korisna pomoć. Unošenje poslovnih dokumenata, podataka klijenata, internih analiza ili poverljivih informacija u spoljne AI platforme može otvoriti ozbiljna pitanja zaštite podataka, poslovne tajne, poverljivosti komunikacije, intelektualne svojine i ugovorne odgovornosti.

Iz tog razloga kompanije treba da znaju:

• koje AI alate zaposleni koriste;
• koje podatke unose u te alate;
• ko proverava rezultate koje AI generiše;
• da li postoje interna pravila za AI usage;
• da li postoji obuka zaposlenih;
• da li postoji ljudski nadzor nad odlukama koje se donose uz pomoć AI-a.

Bez ovakvih pravila, kompanija može imati problem čak i kada nije imala nameru da koristi AI na rizičan način.

Human oversight nije formalnost

Jedno od najvažnijih pitanja kod korišćenja AI sistema jeste da li nad njihovim radom postoji stvarna ljudska kontrola.

Pritom, ljudski nadzor ne znači samo da čovek formalno postoji u procesu. On mora stvarno razumeti kada može da se osloni na AI, kada mora da proveri rezultat i kada mora da zaustavi ili preispita odluku sistema.

Poseban problem nastaje kada ljudi počnu previše da veruju AI preporukama. Tada se može desiti da zaposleni prihvati rezultat samo zato što ga je dao sistem, bez stvarne provere da li je taj rezultat tačan, potpun ili pravičan.

Slična pitanja otvorili su i slučajevi povezani sa autonomnim funkcijama vozila, posebno sporovi u vezi sa Tesla Autopilot sistemom nakon saobraćajnih nesreća. U takvim situacijama postavlja se pitanje gde prestaje odgovornost korisnika, a gde počinje odgovornost proizvođača, naročito ako su mogućnosti sistema predstavljene na način koji kod korisnika stvara utisak da vozilo može više nego što zaista može.

Ovi slučajevi dobro pokazuju da problem nije uvek u potpuno autonomnom AI sistemu, nego može biti i u trenutku kada čovek prestane da aktivno kontroliše sistem jer veruje da AI „zna bolje“. Ovakvi slučajevi pokazuju da ljudski nadzor ne sme biti samo formalnost, već stvarna obaveza korisnika i kompanija koje takve sisteme razvijaju, nude ili koriste.

U tim slučajevima AI može biti koristan alat, ali ne sme postati zamena za pažljivo ljudsko rasuđivanje i odgovornost.

AI, GDPR i poverljivi podaci

AI compliance se često direktno prepliće sa pravilima zaštite podataka.

Posebno osetljiva pitanja nastaju kada se AI koristi za automatizovano donošenje odluka, profilisanje, obradu podataka zaposlenih, analizu korisnika ili obradu dokumenata koji sadrže lične podatke.

Na primer, ukoliko zaposleni unese ugovor, internu analizu ili podatke klijenta u generativni AI alat, postavlja se pitanje da li za to postoji pravni osnov, da li je klijent o tome obavešten, gde se podaci obrađuju, da li se koriste za treniranje modela i da li kompanija uopšte ima kontrolu nad daljom obradom tih podataka.

Zato AI governance ne treba posmatrati odvojeno od GDPR-a, poverljivosti, informacione bezbednosti i internih compliance procedura.

Deepfake, synthetic media i novi oblici prevara

Razvoj generativnog AI-a otvorio je i posebna pitanja u vezi sa deepfake sadržajem, sintetičkim glasom i AI-generated fotografijama ili video snimcima.

Danas je relativno lako kreirati sadržaj koji deluje autentično, iako nije stvaran. Takav sadržaj može dovesti do reputacione štete, zloupotrebe identiteta, prevare, povrede prava na lik i glas, kao i do ozbiljnih bezbednosnih rizika.

U praksi su već zabeleženi slučajevi u kojima se AI-generated glas koristi za imitaciju direktora ili menadžera, sa ciljem da zaposleni izvrši hitan finansijski transfer. Zato kompanije moraju da razmišljaju i o tome kako proveravaju identitet, odobravaju plaćanja i reaguju na sumnjive instrukcije koje deluju uverljivo.

Deepfake tehnologija posebno je problematična kada se koristi za kreiranje eksplicitnog sadržaja bez pristanka osobe čiji se lik koristi. Iako takav sadržaj nije autentičan, posledice po žrtvu mogu biti veoma stvarne, povreda privatnosti, reputaciona šteta, uznemiravanje, ucena i zloupotreba identiteta.

Zbog toga se u sve većem broju država deepfake sadržaj bez pristanka tretira kao oblik digitalnog seksualnog nasilja, odnosno kao posebna vrsta neovlašćenog intimnog sadržaja. Fokus se više ne stavlja samo na pitanje da li je fotografija ili video „stvaran“, već na to da li je nečiji lik iskorišćen bez pristanka.

U Ujedinjenom Kraljevstvu već postoji krivična odgovornost za deljenje ili pretnju deljenjem ovakvog deepfake sadržaja bez pristanka, dok se ide i ka kriminalizaciji samog kreiranja takvog sadržaja. Južna Koreja je otišla još dalje, kriminalizujući i posedovanje i gledanje određenog deepfake sadržaja.

Na nivou propisa Evropske Unije, deepfake reguliše se pre svega kroz obaveze transparentnosti, odnosno kroz zahtev da se određeni AI-generisani ili AI-manipulisani sadržaji jasno označe kao takvi.  Ipak treba naglasiti da pitanje naknade štete i krivične odgovornosti i dalje u velikoj meri zavisi od nacionalnih propisa.

Intelektualna svojina i AI-generated sadržaj

Generativni AI otvara i brojna pitanja iz oblasti intelektualne svojine.

Nedavni slučaj japanskog studija za animaciju, Studio Ghibli, postao je aktuelan kada su korisnici počeli masovno da koriste AI alate kako bi svoje fotografije, ilustracije i objave za društvene mreže pretvarali u sadržaj koji izgleda kao da je napravljen u njihovom prepoznatljivom vizuelnom stilu.

Ovaj slučaj je otvorio pitanje da li AI-generated sadržaj koji imitira prepoznatljiv umetnički stil povređuje autorska prava, čak i kada direktno ne kopira konkretan kadar, lik ili scenu.

Sa pravne strane, sam „stil“ po pravilu nije jednostavno zaštititi autorskim pravom. S druge strane, problem nastaje ako je AI treniran na zaštićenim delima bez dozvole, ili ako rezultat previše liči na konkretno zaštićeno delo, lik ili kompoziciju. Ovaj slučaj jasno pokazuje izazove u razlikovanju inspiracije određenim stilom od potencijalne povrede autorskih prava.

U oktobru 2025. godine japanska organizacija CODA, koja zastupa i nosioce prava povezane sa Studio Ghibli, zatražila je od OpenAI-ja da prestane sa korišćenjem zaštićenog sadržaja njenih članova za treniranje AI modela bez prethodne dozvole. Time je dodatno otvoreno pitanje da li je za AI trening dovoljan naknadni “opt-out” sistem ili je potrebna prethodna saglasnost nosilaca prava.

Dodatno pitanje je ko je odgovaran ako kompanija koristi takav sadržaj u marketingu, prodaji ili komunikaciji sa klijentima?  AI-generated slike se danas sve češće koriste u marketingu, naročito za objave na društvenim mrežama, reklame, vizuale za kampanje i promotivne materijale. Na prvi pogled, ovakav sadržaj deluje kao praktično i jeftino rešenje, jer kompanija može brzo da dobije veliki broj vizuala bez angažovanja fotografa, dizajnera ili modela.

Kompanije koje koriste AI slike u marketingu ne bi trebalo da ih posmatraju kao potpuno besplatan sadržaj, već kao materijal koji pre objave zahteva proveru porekla, namene i mogućih sličnosti sa zaštićenim sadržajem trećih lica.

Gde je regulativa danas?

EU AI Act je trenutno najznačajniji obavezujući regulatorni okvir u ovoj oblasti. On uvodi pristup zasnovan na riziku, pa se AI sistemi posmatraju kroz kategorije poput zabranjenih praksi, visokorizičnih sistema, sistema ograničenog rizika i sistema minimalnog rizika.

Pored toga, nova EU Product Liability Directive iz 2024. godine izričito obuhvata i softver, AI sisteme i digitalne usluge povezane sa proizvodima, što pokazuje da se pravila odgovornosti postepeno prilagođavaju digitalnim proizvodima.

Sa druge strane, predlog AI Liability Directive, koji je trebalo da dodatno uredi vanugovornu odgovornost za štetu povezanu sa AI sistemima, zvanično je povučen u oktobru 2025. godine. To znači da pitanje naknade štete zbog AI sistema u EU i dalje u velikoj meri zavisi od postojećih pravila, nacionalnih režima odgovornosti i konkretnih okolnosti slučaja.

U SAD se značajan deo AI regulacije i dalje razvija kroz kombinaciju postojećih zakona, smernica, sudske prakse i soft law dokumenata, kao što je Blueprint for an AI Bill of Rights. U Kini je, s druge strane, poseban fokus stavljen na označavanje AI-generated i synthetic sadržaja. Japan je izabrao više pro-inovacioni pristup, sa značajnim oslanjanjem na smernice i koordinaciju, umesto isključivo kaznenog modela.

Pravo pitanje nije da li AI treba regulisati, već kako to učiniti na način koji će istovremeno zaštititi građane i kompanije, ali neće zaustaviti tehnološki razvoj.

AI odgovornost ne može se urediti samo jednim zakonom. Zbog brzine razvoja tehnologije, potreban je kombinovani pristup: obavezujući propisi, sektorska pravila, interna pravila kompanija, smernice i međunarodna koordinacija.

Obavezujući zakoni su važni jer postavljaju jasne granice. Oni treba da odrede koje upotrebe AI sistema su zabranjene, koje su visokorizične, ko ima obavezu nadzora, dokumentovanja i provere sistema, kao i ko može odgovarati ako AI prouzrokuje štetu. Dobar primer takvog pristupa je EU AI Act, koji AI sisteme uređuje prema stepenu rizika i uvodi posebne obaveze za one koji AI razvijaju i koriste.

Važno je naglasiti da samo stroga pravila nisu dovoljna. Ako su zakoni previše detaljni i kruti, postoji opasnost da vrlo brzo zastare. Upravo zato su važne i smernice, standardi i preporuke, odnosno tzv. soft law. One nisu uvek obavezujuće kao zakon, ali su korisne jer se brže menjaju, lakše prate razvoj tehnologije i pomažu kompanijama da razumeju šta se u praksi smatra odgovornim korišćenjem AI-a. OECD AI Principles su primer takvog međunarodnog pristupa, jer daju praktične i fleksibilne smernice za pouzdan AI koji poštuje ljudska prava i demokratske vrednosti.

Zbog toga bi najrealnije rešenje bilo hibridno: zakon treba da postavi osnovna pravila i minimalne obaveze, dok bi smernice i standardi trebalo da pomognu da se ta pravila primene u praksi. Na primer, zakon može propisati obavezu ljudskog nadzora, procene rizika i transparentnosti, dok smernice mogu objasniti kako to konkretno izgleda u zapošljavanju, bankarstvu, zdravstvu, marketingu ili upotrebi generativnih AI alata u kompaniji.

Posebno pitanje ostaje naknada štete. EU je imala predlog posebne AI Liability Directive, koja je trebalo da olakša dokazivanje štete nastale upotrebom AI sistema, ali je taj predlog povučen. To pokazuje da još uvek ne postoji potpun dogovor o tome kako urediti građansku odgovornost za AI štetu, naročito kada postoji više učesnika u lancu developer, provider, integrator, kompanija koja koristi sistem i krajnji korisnik.

Međunarodni propisi su važni upravo zato što AI ne poznaje granice. Jedan sistem može biti razvijen u jednoj državi, treniran na podacima iz druge, integrisan u softver treće kompanije i korišćen za pružanje usluge korisnicima širom sveta. Ako svaka država potpuno drugačije uredi odgovornost, kompanije će teško znati koja pravila važe, a oštećena lica će teško ostvarivati zaštitu.

Zato je potrebna međunarodna koordinacija. Okvirna konvencija Saveta Evrope o veštačkoj inteligenciji iz 2024. godine predstavlja prvi međunarodni pravno obavezujući ugovor u ovoj oblasti i pokušava da postavi zajedničke standarde zaštite ljudskih prava, demokratije i vladavine prava u vezi sa AI sistemima.

Stoga, najbolji pravac nije ni potpuno prepuštanje tržištu, ni preterano rigidna regulacija koja ne može da prati tehnologiju. Potreban je sistem u kome zakon određuje osnovnu odgovornost i granice dozvoljene upotrebe, soft law daje fleksibilna praktična pravila, a međunarodni standardi obezbeđuju da se AI rizici ne rešavaju parcijalno, od države do države, već što usklađenije na globalnom nivou.

Da li AI može imati pravnu ličnost?

U akademskim raspravama već duže vreme postoji pitanje da li bi AI u nekom trenutku, mogao da dobije posebnu pravnu ličnost, slično kao što pravnu ličnost imaju kompanije.

Ideja iza ovog koncepta jeste da bi najnapredniji autonomni AI sistemi mogli imati poseban pravni status, kako bi se lakše uredilo pitanje odgovornosti za štetu koju prouzrokuju. O tome se u Evropi naročito govorilo nakon Rezolucije Evropskog parlamenta iz 2017. godine, u kojoj je pomenuta mogućnost stvaranja posebnog statusa „elektronske ličnosti“ za najsofisticiranije autonomne robote.

Važeći regulatorni okviri, uključujući EU AI Act, ne polaze od toga da AI ima pravnu ličnost, već od toga da odgovornost ostaje na ljudima i organizacijama koje AI razvijaju, stavljaju na tržište, integrišu ili koriste. Drugim rečima, AI se i dalje posmatra kao sistem, alat ili proizvod, a ne kao samostalni nosilac prava i obaveza.

Razlog za ovakav pristup je praktičan. Ako bi se AI-ju priznala pravna ličnost, otvorilo bi se pitanje da li se time zapravo olakšava prebacivanje odgovornosti sa ljudi i kompanija na sam sistem, koji nema sopstvenu imovinu, volju, svest niti stvarnu sposobnost da nadoknadi štetu. Zato je trenutno mnogo realnije rešenje da se odgovornost veže za lice koje kontroliše rizik: proizvođača, developera, vendora, integratora, kompaniju koja AI koristi ili osobu koja se nekritički oslonila na njegov rezultat.

Prema tome, za sada, pitanje nije da li AI može sam da odgovara, već ko od ljudi i organizacija u lancu razvoja i upotrebe AI sistema treba da snosi odgovornost kada taj sistem prouzrokuje štetu.

AI Governance Checklist za kompanije

Pre nego što kompanija uvede AI alate u svakodnevni rad ili ih integriše u svoje proizvode i procese, preporučljivo je da proveri sledeća pitanja:

• ☐ Da li znamo koje AI alate zaposleni koriste?
• ☐ Da li postoje pravila o unošenju poverljivih, poslovnih i ličnih podataka u AI sisteme?
• ☐ Da li postoji obavezan ljudski pregled (human review) pre donošenja važnih odluka?
• ☐ Da li se rezultati koje generiše AI proveravaju i dokumentuju?
• ☐ Da li postoji jasan proces odobravanja i eskalacije kada AI utiče na poslovne odluke?
• ☐ Da li su zaposleni obučeni za odgovorno korišćenje AI alata?
• ☐ Da li su analizirani rizici u vezi sa zaštitom podataka, poverljivošću i intelektualnom svojinom?
• ☐ Da li kompanija ima interna pravila ili AI usage policy?
• ☐ Da li postoji evidencija o tome gde i za koje svrhe se AI koristi?
• ☐ Da li je procenjeno da li konkretna upotreba AI-a podleže posebnim regulatornim pravilima?

U praksi, AI governance se često manje svodi na samu tehnologiju, a više na sposobnost kompanije da razume, kontroliše i dokumentuje način na koji koristi AI.

Zaključak

Pitanje AI odgovornosti više nije pitanje budućnosti, niti se svodi samo na rad tehnoloških kompanija. AI je već postao deo svakodnevnog poslovanja, od zapošljavanja, marketinga i komunikacije sa klijentima, do obrade podataka, izrade dokumenata i donošenja poslovnih odluka, a sudovi se već susreću sa različitim slučajevima nastalim kao rezultat različite upotrebe AI programa.

Kompanije više ne mogu da posmatraju AI kao neutralan alat za koji niko konkretno ne odgovara. Ako sistem napravi grešku, diskriminiše korisnika, proizvede sporan sadržaj, dovede do curenja podataka ili navede zaposlenog na pogrešnu odluku, ključno pitanje biće ko je imao kontrolu nad rizikom i šta je preduzeo da se taj rizik spreči.

Zato odgovorna upotreba AI-a podrazumeva jasna interna pravila, evidenciju alata koji se koriste, proveru rezultata, zaštitu poverljivih i ličnih podataka, obuku zaposlenih i stvaran ljudski nadzor. Nije dovoljno da kompanija naknadno kaže da je „AI pogrešio“, važno je da može da pokaže da je razumela kako sistem koristi i da je uspostavila razumne mere kontrole.

Budući da AI funkcioniše globalno, a pravila se još uvek razvijaju, najrealnije rešenje biće kombinacija zakona, smernica, internih procedura i međunarodne saradnje. Za kompanije, to znači da AI governance postaje sastavni deo compliance-a, upravljanja rizicima i zaštite poslovanja.

Odgovornost za AI neće zavisiti samo od toga šta je sistem uradio, već i od toga koliko je kompanija ozbiljno pristupila njegovoj upotrebi. U tome će se, za mnoge organizacije, nalaziti jedan od najvažnijih pravnih izazova u narednim godinama.

Autor teksta

Jelena Eremić – pravni saradnik u STATT

Jelena učestvuje u pripremi sadržaja iz oblasti regulatornih pitanja, tehnologije, poslovnog prava i međunarodnog poslovanja, sa posebnim fokusom na praktične pravne implikacije novih tehnologija i savremeno poslovno okruženje.

IZVORI

European Commission, AI Act – Regulatory framework on artificial intelligence, dostupno na:

https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai

European Union, Directive (EU) 2024/2853 on liability for defective products, EUR-Lex, dostupno na:

https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2024/2853/oj/eng

European Commission, EU adapts product liability rules to digital age and circular economy, dostupno na:

https://commission.europa.eu/news-and-media/news/eu-adapts-product-liability-rules-digital-age-and-circular-economy-2024-12-09_en

European Parliament, AI Liability Directive – Legislative Train Schedule, dostupno na:

https://www.europarl.europa.eu/legislative-train/theme-a-europe-fit-for-the-digital-age/file-ai-liability-directive

Council of Europe, Framework Convention on Artificial Intelligence and Human Rights, Democracy and the Rule of Law, dostupno na:

https://www.coe.int/en/web/artificial-intelligence/the-framework-convention-on-artificial-intelligence

OECD, OECD AI Principles, dostupno na:

https://www.oecd.org/en/topics/sub-issues/ai-principles.html

The White House, Blueprint for an AI Bill of Rights, dostupno na:

https://www.govinfo.gov/app/details/GOVPUB-PREX23-PURL-gpo193638

McCarthy Tétrault, Moffatt v. Air Canada: Misrepresentation by AI Chatbot, dostupno na:

https://www.mccarthy.ca/en/insights/blogs/techlex/moffatt-v-air-canada-misrepresentation-ai-chatbot

Reuters, Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women, dostupno na:

https://www.reuters.com/article/world/insight-amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-that-showed-bias-against-women-idUSKCN1MK0AG/

Forbes, A voice deepfake was used to scam a CEO out of $243,000, dostupno na:

https://www.forbes.com/sites/jessedamiani/2019/09/03/a-voice-deepfake-was-used-to-scam-a-ceo-out-of-243000/

The Guardian, UK engineering firm Arup falls victim to £20m deepfake scam, dostupno na:

https://www.theguardian.com/technology/article/2024/may/17/uk-engineering-arup-deepfake-scam-hong-kong-ai-video

Reuters, Tesla ordered by Florida jury to pay $243 million in fatal Autopilot crash, dostupno na:

https://www.reuters.com/legal/litigation/tesla-ordered-by-florida-jury-pay-243-million-fatal-autopilot-crash-2025-08-01/

UK Government, Government crackdown on explicit deepfakes, dostupno na:

https://www.gov.uk/government/news/government-crackdown-on-explicit-deepfakes

Reuters, South Korea to criminalise watching or possessing sexually explicit deepfakes, dostupno na:

https://www.reuters.com/world/asia-pacific/south-korea-criminalise-watching-or-possessing-sexually-explicit-deepfakes-2024-09-26/

U.S. Senate Committee on Commerce, Science and Transportation, TAKE IT DOWN Act, dostupno na:

https://www.commerce.senate.gov/press/rep/release/take-it-down-act-passes-the-house-heads-to-president-trumps-desk/

China Law Translate, Measures for Labeling of AI-Generated Synthetic Content, dostupno na:

https://www.chinalawtranslate.com/en/ai-labeling/

China Law Translate, Provisions on Deep Synthesis Internet Information Services, dostupno na:

https://www.chinalawtranslate.com/en/deep-synthesis/

METI Japan, AI Guidelines for Business Ver. 1.0, dostupno na:

https://www.meti.go.jp/english/press/2024/0419_002.html

European Parliament, Resolution on Civil Law Rules on Robotics, dostupno na:

https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-8-2017-0051_EN.html

European Parliament, Artificial Intelligence and Civil Liability, dostupno na:

https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2020/621926/IPOL_STU%282020%29621926_EN.pdf

CODA, Written Request to OpenAI Regarding Sora 2, dostupno na:

https://coda-cj.jp/en/news/817/

European IP Helpdesk, Studio Ghibli vs AI: tribute or copyright infringement?, dostupno na:

https://intellectual-property-helpdesk.ec.europa.eu/news-events/news/studio-ghibli-vs-ai-tribute-or-copyright-infringement-2025-04-15_en