P9_TA(2022)0140

Dirbtinis intelektas skaitmeniniame amžiuje

2022 m. gegužės 3 d. Europos Parlamento rezoliucija dėl dirbtinio intelekto skaitmeniniame amžiuje (2020/2266(INI))

(2022/C 465/06)

Europos Parlamentas,

—	atsižvelgdamas į Sutarties dėl Europos Sąjungos veikimo 4, 16, 26, 114, 169, 173, 179, 180, 181 ir 187 straipsnius,

—	atsižvelgdamas į Europos Sąjungos pagrindinių teisių chartiją,

—	atsižvelgdamas į Jungtinių Tautų vaiko teisių konvenciją ir 2021 m. kovo 2 d. Jungtinių Tautų vaiko teisių komiteto bendrąją pastabą Nr. 25 dėl vaikų teisių, susijusių su skaitmenine aplinka,

—	atsižvelgdamas į 2021 m. lapkričio 24 d. Jungtinių Tautų švietimo, mokslo ir kultūros organizacijos (UNESCO) generalinės konferencijos 41-ojoje sesijoje priimtą UNESCO rekomendaciją dėl dirbtinio intelekto etikos,

—	atsižvelgdamas į 2016 m. balandžio 13 d. Tarpinstitucinį susitarimą dėl geresnės teisėkūros (1) ir Komisijos geresnio reglamentavimo gaires,

—	atsižvelgdamas į 2021 m. kovo 24 d. Komisijos komunikatą „ES strategija dėl vaiko teisių“ (COM(2021)0142),

—	atsižvelgdamas į savo 2021 m. spalio 7 d. rezoliuciją dėl ES kibernetinės gynybos pajėgumų padėties (2),

—	atsižvelgdamas į savo 2021 m. gruodžio 15 d. rezoliuciją dėl daugiašalių masinio naikinimo ginklų kontrolės ir nusiginklavimo režimų iššūkių ir perspektyvų (3),

—	atsižvelgdamas į 2016 m. balandžio 27 d. Europos Parlamento ir Tarybos reglamentą (ES) 2016/679 dėl fizinių asmenų apsaugos tvarkant asmens duomenis ir dėl laisvo tokių duomenų judėjimo ir kuriuo panaikinama Direktyva 95/46/EB (Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas, BDAR) (4),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. balandžio 29 d. Europos Parlamento ir Tarybos reglamentą (ES) 2021/694, kuriuo nustatoma Skaitmeninės Europos programa ir panaikinamas Sprendimas (ES) 2015/2240 (5),

—

atsižvelgdamas į 2021 m. balandžio 28 d. Europos Parlamento ir Tarybos reglamentą (ES) 2021/695, kuriuo sukuriama bendroji mokslinių tyrimų ir inovacijų programa „Europos horizontas“, nustatomos su ja susijusios dalyvavimo ir sklaidos taisyklės ir panaikinami reglamentai (ES) Nr. 1290/2013 ir (ES) Nr. 1291/2013 (6),

—	atsižvelgdamas į pasiūlymą dėl 2021 m. balandžio 21 d. Europos Parlamento ir Tarybos reglamento, kuriuo nustatomos suderintos dirbtinio intelekto taisyklės (Dirbtinio intelekto aktas) ir iš dalies keičiami tam tikri Sąjungos teisėkūros procedūra priimti aktai (COM(2021)0206),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. lapkričio 25 d. pasiūlymą dėl Europos Parlamento ir Tarybos reglamento dėl Europos duomenų valdymo (Duomenų valdymo aktas) (COM(2020)0767),

—	atsižvelgdamas į 2018 m. lapkričio 14 d. Europos Parlamento ir Tarybos reglamentą (ES) 2018/1807 dėl laisvo ne asmens duomenų judėjimo Europos Sąjungoje pagrindų (7),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. balandžio 29 d. Europos Parlamento ir Tarybos reglamentą (ES) 2021/697, kuriuo įsteigiamas Europos gynybos fondas ir panaikinamas Reglamentas (ES) 2018/1092 (8),

—	atsižvelgdamas į 2019 m. gegužės 20 d. Europos Parlamento ir Tarybos direktyvą (ES) 2019/770 dėl tam tikrų skaitmeninio turinio ir skaitmeninių paslaugų teikimo sutarčių aspektų (9),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. liepos 13 d. Tarybos reglamentą (ES) 2021/1173 dėl Europos našiosios kompiuterijos bendrosios įmonės įsteigimo ir kuriuo panaikinamas Reglamentas (ES) 2018/1488 (10),

—	atsižvelgdamas į 2018 m. balandžio 25 d. Komisijos komunikatą „Dirbtinis intelektas Europai“ (COM(2018)0237),

—	atsižvelgdamas į 2018 m. gruodžio 7 d. Komisijos komunikatą „Suderintas dirbtinio intelekto planas“ (COM(2018)0795),

—	atsižvelgdamas į 2019 m. balandžio 8 d. Komisijos komunikatą „Pasitikėjimo į žmogų orientuotu dirbtiniu intelektu didinimas“ (COM(2019)0168),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. vasario 19 d. Komisijos baltąją knygą „Dirbtinis intelektas. Europos požiūris į kompetenciją ir pasitikėjimą“ (COM(2020)0065),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. sausio 27 d. Komisijos žaliąją knygą dėl senėjimo „Kartų solidarumo ir tarpusavio atsakomybės puoselėjimas“ (COM(2021)0050);

—	atsižvelgdamas į 2020 m. vasario 19 d. Komisijos komunikatą „Europos duomenų strategija“ (COM(2020)0066),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. vasario 19 d. Komisijos komunikatą „Europos skaitmeninės ateities formavimas“ (COM(2020)0067),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. kovo 10 d. Komisijos komunikatą „Nauja Europos pramonės strategija“ (COM(2020)0102) ir į 2021 m. gegužės 5 d. Komisijos komunikatą „Naujosios 2020 m. pramonės strategijos atnaujinimas. Bendrosios rinkos stiprinimas siekiant Europos ekonomikos atsigavimo“ (COM(2021)0350),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. rugsėjo 30 d. Komisijos komunikatą „2021–2027 m. skaitmeninio švietimo veiksmų planas. Švietimo ir mokymo pritaikymas prie skaitmeninio amžiaus“ (COM(2020)0624),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. kovo 9 d. Komisijos komunikatą „2030 m. skaitmeninės politikos kelrodis: Europos skaitmeninio dešimtmečio kelias“ (COM(2021)0118),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. rugsėjo 15 d. pasiūlymą dėl Europos Parlamento ir Tarybos sprendimo, kuriuo nustatoma 2030 m. politikos programa „Skaitmeninio dešimtmečio kelias“ (COM(2021)0574),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. liepos 28 d. Komisijos tyrimą „Europos įmonių apklausa apie dirbtiniu intelektu grindžiamų technologijų naudojimą“ (angl. European enterprise survey on the use of technologies based on artificial intelligence),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. lapkričio 26 d. Komisijos tyrimą „Efektyviai energiją naudojančios debesijos kompiuterijos technologijos ir ekologiškos debesijos rinkos politika“ (angl. Energy-efficient cloud computing technologies and policies for an eco-friendly cloud market),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. vasario 19 d. Komisijos ataskaitą Europos Parlamentui, Tarybai, Europos ekonomikos ir socialinių reikalų komitetui dėl dirbtinio intelekto, daiktų interneto ir robotikos poveikio saugai ir atsakomybei (COM(2020)0064),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. kovo 22 d. Tarybos išvadas dėl ES skaitmeninio dešimtmečio kibernetinio saugumo strategijos,

—	atsižvelgdamas į Aukšto lygio ekspertų grupės dirbtinio intelekto klausimais 2019 m. balandžio 8 d. ataskaitą „Patikimo dirbtinio intelekto etikos gairės“ (angl. Ethics guidelines for trustworthy AI),

—	atsižvelgdamas į Aukšto lygio ekspertų grupės dirbtinio intelekto klausimais 2019 m. balandžio 8 d. ataskaitą „Dirbtinio intelekto apibrėžimas: pagrindiniai pajėgumai ir disciplinos“ (angl. A definition of AI: main capabilities and disciplines),

—	atsižvelgdamas į Aukšto lygio ekspertų grupės dirbtinio intelekto klausimais 2019 m. birželio 26 d. ataskaitą „Rekomendacijos dėl politikos ir investicijų patikimo dirbtinio intelekto srityje“ (angl. Policy and investment recommendations for trustworthy AI),

—	atsižvelgdamas į UNESCO 2019 m. kovo mėn. leidinį I’d blush if I could: closing gender divides in digital skills through education,

—	atsižvelgdamas į 2020 m. gruodžio 14 d. Europos Sąjungos pagrindinių teisių agentūros ataskaitą „Tinkama ateitis. Dirbtinis intelektas ir pagrindinės teisės“ (angl. Getting the future right – Artificial intelligence and fundamental rights),

—	atsižvelgdamas į 2019 m. gegužės 22 d. Ekonominio bendradarbiavimo ir plėtros organizacijos (EBPO) tarybos rekomendaciją dėl dirbtinio intelekto,

—	atsižvelgdamas į Jungtinių Tautų platformos dialogui dėl dirbtinio intelekto AI for Good pasaulinio aukščiausiojo lygio susitikimo rezultatus,

—	atsižvelgdamas į 2019 m. birželio 9 d. G 20 dirbtinio intelekto principus,

—	atsižvelgdamas į 2021 m. birželio 28 d. Pasaulio sveikatos organizacijos ataskaitą dėl dirbtinio intelekto sveikatos srityje ir į šešis pagrindinius jo kūrimo ir naudojimo principus,

—	atsižvelgdamas į 2017 m. gegužės 31 d. Europos ekonomikos ir socialinių reikalų komiteto nuomonę „Dirbtinis intelektas. Jo poveikis bendrajai (skaitmeninei) rinkai, gamybai, vartojimui, užimtumui ir visuomenei“ (nuomonė savo iniciatyva) (11),

—	atsižvelgdamas į Atsakomybės ir naujų technologijų ekspertų grupės – naujų technologijų klausimus nagrinėjančio darinio – 2019 m. lapkričio 21 d. ataskaitą „Atsakomybė už dirbtinio intelekto ir kitas naujas skaitmenines technologijas“,

—

atsižvelgdamas į 2020 m. gruodžio mėn. Europos Tarybos dirbtinio intelekto ad hoc komiteto (CAHAI) leidinį Towards Regulation of AI systems – Global perspectives on the development of a legal framework on Artificial Intelligence systems based on the Council of Europe’s standards on human rights, democracy and the rule of law,

—	atsižvelgdamas į 2020 m. spalio mėn. Europos universitetinio instituto darbinį dokumentą „Teisės ir reguliavimo modeliai dirbtinio intelekto srityje“ (angl. Models of Law and Regulation for AI),

—

atsižvelgdamas į 2020 m. lapkričio 19 d. bendrą kompanijos „Trend Micro Research“, Jungtinių Tautų tarpregioninio nusikalstamumo ir teisingumo tyrimų instituto ir Europolo ataskaitą „Dirbtinio intelekto naudojimas ir piktnaudžiavimas juo“ (angl. Malicious Uses and Abuses of Artificial Intelligence),

—	atsižvelgdamas į 2019–2024 m. Komisijos politines gaires „Daugiau siekianti Sąjunga. Mano Europos darbotvarkė“,

—	atsižvelgdamas į 2020 m. liepos 16 d. Europos Sąjungos Teisingumo Teismo sprendimą byloje C-311/18 (Schrems II),

—	atsižvelgdamas į savo 2017 m. vasario 16 d. rezoliuciją su rekomendacijomis Komisijai dėl robotikai taikomų civilinės teisės nuostatų (12),

—	atsižvelgdamas į savo 2017 m. birželio 1 d. rezoliuciją dėl Europos pramonės skaitmeninimo (13),

—	atsižvelgdamas į savo 2021 m. spalio 6 d. rezoliuciją dėl 2021–2030 m. ES kelių eismo saugumo politikos programos – rekomendacijos dėl tolesnių žingsnių siekiant visiškai saugaus eismo vizijos (14),

—	atsižvelgdamas į savo 2018 m. rugsėjo 12 d. rezoliuciją dėl autonominių ginklų sistemų (15),

—	atsižvelgdamas į savo 2019 m. vasario 12 d. rezoliuciją dėl visapusiškos Europos pramonės politikos dirbtinio intelekto ir robotikos srityje (16),

—	atsižvelgdamas į savo 2020 m. vasario 12 d. rezoliuciją „Automatizuoti sprendimų priėmimo procesai. Vartotojų apsaugos ir laisvo prekių ir paslaugų judėjimo užtikrinimas“ (17),

—	atsižvelgdamas į savo 2020 m. spalio 20 d. rezoliuciją su rekomendacijomis Komisijai dėl naudojant dirbtinį intelektą taikomos civilinės atsakomybės tvarkos (18),

—	atsižvelgdamas į savo 2020 m. spalio 20 d. rezoliuciją dėl intelektinės nuosavybės teisių plėtojant dirbtinio intelekto technologijas (19),

—	atsižvelgdamas į savo 2020 m. spalio 20 d. rezoliuciją su rekomendacijomis Komisijai dėl dirbtinio intelekto, robotikos ir susijusių technologijų etinių aspektų sistemos (20),

—	atsižvelgdamas į savo 2021 m. sausio 20 d. rezoliuciją „Dirbtinis intelektas: klausimai, susiję su ES taikytinos tarptautinės teisės aiškinimu ir taikymu naudojant dirbtinį intelektą civilinėms ir karinėms reikmėms ir su valstybės galiomis, nepatenkančiomis į baudžiamosios justicijos sritį“ (21),

—	atsižvelgdamas į savo 2021 m. gegužės 20 d. rezoliuciją „Europos skaitmeninės ateities kūrimas: kliūčių bendrosios skaitmeninės rinkos veikimui šalinimas ir dirbtinio intelekto naudojimo gerinimas siekiant naudos vartotojams Europos Sąjungoje“ (22),

—	atsižvelgdamas į savo 2021 m. kovo 25 d. rezoliuciją dėl Europos duomenų strategijos (23),

—	atsižvelgdamas į savo 2021 m. gegužės 19 d. rezoliuciją dėl dirbtinio intelekto švietimo, kultūros ir audiovizualiniame sektoriuje (24),

—	atsižvelgdamas į savo 2021 m. spalio 6 d. rezoliuciją dėl dirbtinio intelekto baudžiamojoje teisėje ir jo naudojimo policijos ir teisminių institucijų reikmėms baudžiamosiose bylose (25),

—

atsižvelgdamas į 2021 m. birželio mėn. atliktą savo Vidaus politikos generalinio direktorato (IPOL GD) tyrimą „Dirbtinio intelekto diplomatija. Dirbtinio intelekto valdymas kaip nauja Europos Sąjungos išorės politikos priemonė“ (angl. Artificial Intelligence diplomacy – Artificial Intelligence governance as a new European Union external policy tool),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. gegužės mėn. atliktą IPOL GD tyrimą „Atvirojo kodo požiūrio į dirbtinį intelektą iššūkiai ir ribos“ (angl. Challenges and limits of an open source approach to Artificial Intelligence),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. gegužės mėn. atliktą IPOL GD tyrimą „Dirbtinio intelekto rinka ir kapitalo srautai. Dirbtinis intelektas ir finansų sektorius kryžkelėje“ (angl. Artificial Intelligence market and capital flows – AI and the financial sector at crossroads),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. birželio mėn. atliktą IPOL GD tyrimą „Darbo sąlygų gerinimas naudojant dirbtinį intelektą“ (angl. Improving working conditions using Artificial Intelligence),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. gegužės mėn. atliktą IPOL GD tyrimą „Dirbtinio intelekto vaidmuo Europos žaliajame kurse“ (angl. The role of Artificial Intelligence in the European Green Deal),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. liepos mėn. atliktą IPOL GD tyrimą „Dirbtinis intelektas pažangiuosiuose miestuose ir judumo mieste srityje“ (angl. Artificial Intelligence in smart cities and urban mobility),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. liepos mėn. atliktą IPOL GD tyrimą „Dirbtinis intelektas ir viešosios paslaugos“ (angl. Artificial Intelligence and public services),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. liepos mėn. atliktą IPOL GD tyrimą „Europos Sąjungos duomenų iššūkis“ (angl. European Union data challenge),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. birželio mėn. atliktą IPOL GD tyrimą „Dirbtinio intelekto galimybės“ (angl. Opportunities of Artificial Intelligence),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. spalio mėn. atliktą IPOL GD tyrimą „Europos skaitmeninis dešimtmetis ir savarankiškumas“ (angl. Europe’s Digital Decade and Autonomy),

—	atsižvelgdamas į 2022 m. sausio mėn. atliktą IPOL GD tyrimą „Esamų skaitmeninės srities ES teisės aktų ir jų projektų nustatymas ir vertinimas“ (angl. Identification and assessment of existing and draft EU legislation in the digital field),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. rugsėjo mėn. atliktą Europos Parlamento tyrimų tarnybos (EPRS) tyrimą „Dirbtiniam intelektui taikoma civilinės atsakomybės tvarka. Europos pridėtinės vertės vertinimas“ (angl. Civil liability regime for artificial intelligence – European added value assessment),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. gruodžio mėn. atliktą EPRS Mokslinio perspektyvų tyrimo skyriaus tyrimą „Duomenų subjektai, skaitmeninė priežiūra. Dirbtinis intelektas ir darbo ateitis“ (angl. Data subjects, digital surveillance, AI and the future of work),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. rugsėjo mėn. atliktą EPRS tyrimą „Europos dirbtinio intelekto, robotikos ir susijusių technologijų etinių aspektų sistema“ (angl. European framework on ethical aspects of artificial intelligence, robotics and related technologies),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. kovo mėn. atliktą EPRS tyrimą „Dirbtinio intelekto etika. Problemos ir iniciatyvos“ (angl. The ethics of artificial intelligence: Issues and initiatives),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. birželio mėn. atliktą EPRS tyrimą „Dirbtinis intelektas. Kaip jis veikia, kodėl jis svarbus ir ką galime dėl jo padaryti?“ (angl. Artificial Intelligence: How does it work, why does it matter, and what can we do about it?),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. liepos mėn. atliktą EPRS tyrimą „Dirbtinis intelektas ir teisėsauga – poveikis pagrindinėms teisėms“ (angl. Artificial Intelligence and Law enforcement – Impact on Fundamental Rights),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. birželio mėn. atliktą EPRS tyrimą „Bendrojo duomenų apsaugos reglamento (BDAR) poveikis dirbtiniam intelektui“ (angl. The impact of the General Data Protection Regulation (GDPR) on artificial intelligence),

—	atsižvelgdamas į 2020 m. balandžio mėn. atliktą EPRS tyrimą „Baltoji knyga dėl dirbtinio intelekto“ (angl. The White Paper on Artificial Intelligence),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. rugsėjo mėn. atliktą EPRS tyrimą „Veido atpažinimo reglamentavimas ES“ (angl. Regulating facial recognition in the EU),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. vasario mėn. atliktą EPRS tyrimą „Darbo ateitis. Tendencijos, iššūkiai ir galimos iniciatyvos“ (angl. The future of work: Trends, challenges and potential initiatives),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. birželio mėn. EPRS tyrimą „Robotai patarėjai. Kaip jie atitinka esamą ES reglamentavimo sistemą, visų pirma investuotojų apsaugos aspektu?“ (angl. Robo-advisors: How do they fit in the existing EU regulatory framework, in particular with regard to investor protection?),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. rugsėjo mėn. atliktą EPRS tyrimą „Kinijos užmojai dirbtinio intelekto srityje“ (angl. China’s ambitions in artificial intelligence),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. birželio mėn. atliktą EPRS GD tyrimą „Kas būtų, jei pasirinktume naujas dirbtinio intelekto metaforas?“ (angl. What if we chose new metaphors for artificial intelligence?),

—	atsižvelgdamas į 2018 m. sausio mėn. atliktą EPRS tyrimą „Dirbtinio intelekto supratimas“ (angl. Understanding artificial intelligence),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. liepos mėn. atliktą EPRS tyrimą „Kova su sintetinėmis vaizdo sankaitomis Europos politikoje“ (angl. Tackling deepfakes in European policy),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. vasario mėn. Specialiojo komiteto dirbtinio intelekto skaitmeniniame amžiuje klausimais (AIDA) darbinį dokumentą „Dirbtinis intelektas ir sveikata“ (angl. Artificial Intelligence and Health),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. kovo mėn. AIDA darbinį dokumentą „Dirbtinis intelektas ir žaliasis kursas“ (angl. Artificial Intelligence and the Green Deal),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. kovo mėn. AIDA darbinį dokumentą „Dirbtinio intelekto išorės politikos aspektai“ (angl. The External Policy Dimensions of AI),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. gegužės mėn. AIDA darbinį dokumentą „Dirbtinis intelektas ir konkurencingumas“ (angl. AI and Competitiveness),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. birželio mėn. AIDA darbinį dokumentą „Dirbtinis intelektas ir demokratijos ateitis“ (angl. AI and the Future of Democracy),

—	atsižvelgdamas į 2021 m. birželio mėn. AIDA darbinį dokumentą „Dirbtinis intelektas ir darbo rinka“ (angl. AI and the Labour Market),

—	atsižvelgdamas į Darbo tvarkos taisyklių 54 straipsnį,

—	atsižvelgdamas į Specialiojo komiteto dirbtinio intelekto skaitmeniniame amžiuje klausimais pranešimą (A9-0088/2022),

1. Įvadas

pažymi, kad pasaulis atsidūrė ant ketvirtosios pramonės revoliucijos slenksčio; pabrėžia, kad, palyginti su trimis ankstesnėmis jos bangomis, kurios prasidėjo pradėjus naudoti garo mašiną, elektrą ir vėliau kompiuterius, ketvirtoji banga energijos semiasi iš duomenų gausos ir galingų algoritmų ir kompiuterijos pajėgumų; pabrėžia, kad šiandienos skaitmeninę revoliuciją formuoja jos pasaulinis mastas, sparti sanglauda ir didžiulis naujų technologinių proveržių poveikis valstybėms, ekonomikai, visuomenei, tarptautiniams santykiams ir aplinkai; pripažįsta, kad radikalūs šio masto pokyčiai daro skirtingą poveikį įvairioms visuomenės grupėms, priklausomai nuo jų tikslų, geografinės padėties ar socialinių ir ekonominių aplinkybių; pabrėžia, kad skaitmeninė pertvarka turi būti formuojama visapusiškai paisant pagrindinių teisių ir taip, kad skaitmeninės technologijos tarnautų žmonijai;

pažymi, kad dėl didžiulės ekonominės vertės ir technologinių pajėgumų, sutelktų ekonomikose, kurios daugiausia išteklių skiria DI taikomųjų programų moksliniams tyrimams, plėtrai ir rinkodarai, skaitmeninė revoliucija kartu paskatino pasaulinę konkurenciją; pažymi, kad keliose šalyse skaitmeninis konkurencingumas ir atviras strateginis savarankiškumas yra tapę pagrindiniu politikos tikslu; pabrėžia, kad sprendimus priimantys asmenys vis geriau supranta, jog besiformuojančios technologijos gali daryti poveikį ištisų šalių pasaulinei galiai;

atkreipia dėmesį į tai, kad dėl to Europa, kuri šimtmečius nustatinėjo tarptautinius standartus, dominavo technologinės pažangos srityje ir buvo aukščiausios klasės gamybos bei diegimo lyderė, atsilieka, kuria ir investuoja kur kas mažiau nei tokios skaitmeninėje rinkoje pirmaujančios ekonomikos, kaip JAV ar Kinija, nors ir išlieka santykinai konkurencinga, kiek tai susiję su teminių DI mokslinių tyrimų rezultatais; pripažįsta, kad kyla pavojus, jog pasaulinių standartų kūrimo srityje Europos subjektai gali būti nustumti į antrąjį planą, o Europos technologijų bei vertybių pažanga gali susidurti su iššūkiais;

pirmiausia pabrėžia, kad skaitmeninės priemonės vis dažniau tampa kai kurių įmonių, taip pat autokratinių vyriausybių manipuliavimo ir piktnaudžiavimo priemone, kuria siekiama pakenkti demokratinėms politinėms sistemoms ir sukelti galimą politinių sistemų konfliktą; paaiškina, kad skaitmeninis šnipinėjimas, sabotažas, nedidelio masto karas ir dezinformacijos kampanijos kelia grėsmę demokratinėms visuomenėms;

pabrėžia, kad dėl skaitmeninių verslo modelių pobūdžio atsiranda didelio masto išplečiamumo bei tinklo poveikio galimybė; atkreipia dėmesį į tai, kad daugeliui skaitmeninių rinkų būdinga didelė rinkos koncentracija, leidžianti nedideliam skaičiui technologijų platformų, kurių dauguma šiuo metu yra įsisteigusios JAV, būti novatoriškų technologinių inovacijų komercializacijos priešakyje, pritraukti geriausias idėjas, talentus ir įmones ir pasiekti ypatingą pelningumą; įspėja, kad dominuojanti padėtis duomenų ekonomikoje gali atsirasti ir besiformuojančioje DI ekonomikoje; atkreipia dėmesį į tai, kad šiandien tik aštuonios iš 200 didžiausių skaitmeninio verslo įmonių turi buveinę ES; pabrėžia, kad šiuo atžvilgiu svarbiausia yra sukurti tikrą bendrąją skaitmeninę rinką;

pabrėžia, kad dėl to pasaulinė konkurencija dėl lyderystės technologijų srityje yra tapusi ES prioritetu; pabrėžia, kad jei ES nesiims skubių ir ryžtingų veiksmų, ji galiausiai bus priversta laikytis kitų subjektų nustatytų taisyklių ir standartų ir susidurs su rizika, kad jos politiniam stabilumui, socialiniam saugumui, pagrindinėms teisėms, asmens laisvėms ir ekonominiam konkurencingumui kils žalingas poveikis;

teigia, kad dirbtinis intelektas (DI) yra viena pagrindinių per ketvirtąją pramonės revoliuciją besiformuojančių technologijų; pažymi, kad DI skatina skaitmeninę ekonomiką, nes jis sudaro sąlygas diegti novatoriškus produktus ir paslaugas, gali padidinti vartotojų pasirinkimą ir gamybos procesų efektyvumą; teigia, kad iki 2030 m. DI indėlis į pasaulio ekonomiką turėtų siekti daugiau nei 11 trln. EUR; tuo pat metu pabrėžia, kad DI technologijos kelia žmogiškųjų veiksnių silpnėjimo riziką; pabrėžia, kad DI turėtų išlikti į žmogų orientuota, patikima technologija ir neturėtų pakeisti žmogaus autonomijos ar reikšti asmens laisvių praradimo; pabrėžia, jog reikia užtikrinti, kad ši ketvirtoji pramonės revoliucija būtų įtrauki ir nė vieno nepaliktų nuošalyje;

mano, kad vyksta pasaulinės varžybos dėl lyderystės DI srityje; atkreipia dėmesį į tai, kad DI technologijos gali suteikti didžiulę ekonominę vertę toms ekonomikoms, kurios pelningai plėtoja, gamina ir taiko tokias technologijas, taip pat šalims, kuriose tokia vertė kuriama; pabrėžia, kad DI yra ne visagalė technologija, o veiksmingas priemonių ir metodikų rinkinys, kuris gali būti naudingas visuomenei; paaiškina, kad tai, kaip technologijos veikia, priklauso nuo to, kaip jos kuriamos; atkreipia dėmesį į tai, kad ES paskelbė ketinanti pirmoji sukurti DI reglamentavimo sistemą; vis dėlto pabrėžia, jog yra itin svarbu, kad ES gebėtų apibrėžti reglamentavimo metodą, įskaitant pagrindinių teisių ir laisvių apsaugą, ir veikti kaip pasaulinius standartus nustatantis subjektas; todėl pabrėžia Europos konkurencingumo DI srityje ir ES gebėjimo formuoti tarptautinio lygmens reglamentavimo aplinką svarbą; pabrėžia, kad tam tikri DI naudojimo būdai gali kelti individualią ir visuomeninę riziką, kuri gali kelti pavojų pagrindinėms teisėms, todėl politikos formuotojai turėtų imtis veiksmų šiuo klausimu ir sudaryti sąlygas tam, kad DI galiausiai taptų žmonėms ir visuomenei tarnaujančia priemone, kuria siekiama bendros gerovės ir bendrojo intereso;

pažymi, jog tam, kad Europos subjektai galėtų sėkmingai veikti skaitmeniniame amžiuje ir tapti technologijų lyderiais DI srityje, būtina aiški reglamentavimo sistema, politinis įsipareigojimas ir labiau į ateitį orientuota mąstysena, kurios šiuo metu dažnai trūksta; daro išvadą, kad, remiantis tokiu požiūriu, tiek ES piliečiai, tiek įmonės gali pasinaudoti DI ir didelėmis jo teikiamomis galimybėmis didinti konkurencingumą, be kita ko, kiek tai susiję su klestėjimu ir gerove; pabrėžia, kad reglamentavimo sistemos turi būti formuojamos taip, kad nekiltų nepagrįstų kliūčių, trukdančių Europos subjektams, visų pirma startuoliams ir mažosioms ir vidutinėms įmonėms (MVĮ), sėkmingai veikti skaitmeniniame amžiuje; pabrėžia, kad reikėtų gerokai padidinti privačiąsias ir viešąsias investicijas, kad būtų sukurta aplinka, kurioje mūsų žemyne atsiranda ir vystosi daugiau Europos sėkmės pavyzdžių;

10.

pabrėžia, kad sparti DI lemiama technologinė pažanga tampa vis labiau neatsiejama nuo daugumos žmogaus veiklos sričių ir taip pat turės įtakos visų tų, kurie neturi įgūdžių, reikalingų pakankamai greitai prisitaikyti prie šių naujų technologijų, pragyvenimo šaltiniams; pažymi, kad nors skaitmeninio raštingumo užtikrinimas per kvalifikacijos kėlimą ir perkvalifikavimą gali padėti išspręsti daugelį su tuo susijusių socialinių ir ekonominių problemų, toks poveikis taip pat turėtų būti švelninamas socialinių gerovės sistemų, miesto ir kaimo infrastruktūros ir demokratinių procesų kontekste;

11.

pabrėžia, kad vykdant skaitmeninę pertvarką reikia atsižvelgti į moterų ir pažeidžiamoms grupėms priklausančių asmenų tikslus bei interesus; atsižvelgdamas į tai pabrėžia, kad 2018 metais iš pasaulio DI specialistų tik 22 proc. buvo moterys, o tai problema, kuri tik sudaro sąlygas įsigalėti ir įsitvirtinti stereotipams bei šališkumui; pripažįsta, kad naudojant DI technologijas reikia išsaugoti teisę į lygybę prieš įstatymą, privatumą, saviraiškos laisvę ir dalyvauti kultūriniame bei politiniame gyvenime, ypač mažumų bendruomenėms;

2. Galimos DI naudojimo galimybės, rizika ir kliūtys. Šeši AIDA komiteto išnagrinėti atvejų tyrimai

12.

primena, kad DI pagrindas – programinė įranga, kurioje konkretiems tikslams naudojami tikimybiniai modeliai ir algoritminės prognozės; atkreipia dėmesį į tai, kad terminas „dirbtinis intelektas“ yra bendras terminas, apimantis daug įvairių senų ir naujų technologijų, metodikų ir metodų, kurie geriau suprantami kaip „dirbtinio intelekto sistemos“, t. y. bet kokios mašininės sistemos, kurios dažnai neturi nieko bendra, išskyrus tai, kad jos grindžiamos tam tikrais žmogaus apibrėžtais tikslais, atlikdamos veiksmus yra nevienodai autonomiškos ir taikomos prognozuojant, teikiant rekomendacijas ar priimant sprendimus remiantis turimais duomenimis; pažymi, kad kai kurios iš šių technologijų jau plačiai naudojamos, o kitos dar tik kuriamos arba yra tik spekuliatyvios koncepcijos, kurios ateityje gali egzistuoti arba neegzistuoti;

13.

atkreipia dėmesį į didelį skirtumą tarp simbolinio DI, kuris buvo pagrindinis DI metodas nuo XX a. šeštojo iki dešimtojo dešimtmečio, ir mašinų mokymosi, t. y. duomenimis grindžiamo DI, kuris dominuoja nuo XXI a. pirmojo dešimtmečio; paaiškina, kad per pirmąją bangą DI buvo kuriamas koduojant ekspertų žinias ir patirtį į taisyklių rinkinį, kurį vėliau vykdė mašina;

14.

pažymi, kad per antrąją bangą dėl automatizuotų algoritmų mokymosi procesų, pagrįstų didelio kiekio duomenų apdorojimu, gebėjimu sujungti kelių skirtingų šaltinių duomenis ir sudaryti sudėtingą atitinkamos aplinkos vaizdą bei nustatyti dėsningumus, DI sistemos tapo sudėtingesnės, autonomiškesnės ir sunkiau perprantamos, todėl rezultatai gali būti sunkiau paaiškinami; pabrėžia, kad dabartinį DI galima suskirstyti į daugybę skirtingų posričių ir metodikų, pvz., gilusis mokymasis yra mašininio mokymosi, kuris pats savaime yra DI posritis, posritis;

15.

pažymi, kad nors dėl žymaus kompiuterijos pajėgumų padidėjimo šiandieninis DI tapo daug veiksmingesnis ir galingesnis už simbolinį DI, jis vis dar gali spręsti tik aiškiai apibrėžtus specifinių sričių, pvz., šachmatų ar paveikslo atpažinimo, uždavinius ir jis nėra suprogramuotas taip, kad visapusiškai suprastų DI sistemos atliekamus veiksmus; akcentuoja, kad DI sistemos, priešingai, nei galima suprasti iš jų pavadinimo, neturi žmogui būdingo intelekto; atkreipia dėmesį į tai, kad dėl to jis vadinamas „siauruoju“ arba „silpnuoju“ DI ir tebėra tik rekomendacijas ir prognozes teikianti priemonė; pažymi, pavyzdžiui, kad savivaldžiai automobiliai veikia derinant įvairias vienos užduoties DI sistemas, kurios kartu gali pateikti trimatį transporto priemonės aplinkos žemėlapį, kad jos operacinė sistema galėtų priimti sprendimus;

16.

pabrėžia, kad daugelis baimių, susijusių su DI, grindžiamos hipotetinėmis sampratomis, tokiomis kaip bendrasis DI, dirbtinis superintelektas ir išskirtinumas, dėl kurių teoriškai mašinų intelektas daugelyje sričių gali veikti geriau nei žmogiškasis; pabrėžia, kad kyla abejonių, ar šį spekuliatyvųjį DI apskritai galima pasiekti taikant mūsų technologijas ir mokslo dėsnius; vis dėlto mano, kad teisės aktų leidėjai turi spręsti šiuo metu DI grindžiamo sprendimų priėmimo keliamą riziką, nes akivaizdu, kad konkretiems atvejams, kai DI diegiamas be apsaugos priemonių, jau priskirtinas toks žalingas poveikis, kaip rasinė diskriminacija ir diskriminacija dėl lyties;

17.

pabrėžia, kad, didžioji dauguma šiuo metu naudojamų DI sistemų yra beveik nekeliančios rizikos; atkreipia dėmesį į, pavyzdžiui, automatinį vertimą, „Eurekos mašinas“, lošimo automatus ir robotus, atliekančius pasikartojančius gamybos procesus; daro išvadą, kad kai kurie naudojimo atvejai gali būti priskiriami rizikingų atvejų kategorijai ir kad tokiais atvejais reikia imtis reguliavimo veiksmų bei veiksmingų apsaugos priemonių, jei jų dar nesiimta;

18.

ragina surengti viešas diskusijas apie tai, kaip išnagrinėti didžiulį DI potencialą, kurios būtų grindžiamos pagrindinėmis Europos vertybėmis, skaidrumo, paaiškinamumo, sąžiningumo, atskaitomybės, atsakomybės ir patikimumo principais, taip pat principu, kad DI ir robotika turėtų būti orientuoti į žmogų ir kuriami taip, kad papildytų žmogų; pabrėžia, kad daugelyje žmogaus gyvenimo sričių, pradedant tvarumu ir baigiant sveikatos priežiūra, DI gali būti naudingas kaip pagalbinė priemonė naudotojams ir specialistams, kuri sustiprina žmogaus gebėjimus, nesumažinant jų galimybės laisvai veikti ir priimti sprendimus; pabrėžia, kad sutarti DI etikos principai ir reikalavimai turėtų būti taikomi visose DI taikomųjų programų srityse, įdiegiant būtinas apsaugos priemones, kurios padidins piliečių pasitikėjimą ir taip padės jiems pasinaudoti DI teikiama nauda;

19.

pabrėžia, kad konkretaus DI pritaikymo rizikos lygis stipriai skiriasi priklausomai nuo žalos tikimybės ir dydžio; todėl pabrėžia, kad prie to turėtų būti atitinkamai pritaikyti teisiniai reikalavimai, laikantis rizika grindžiamo požiūrio ir, kai pagrįsta, tinkamai atsižvelgiant į atsargumo principą; pabrėžia, kad tokiais esamais ar būsimais atvejais, kai konkrečiu naudojimo atveju DI sistemos kelia didelę riziką pagrindinėms ir žmogaus teisėms, reikalinga visapusiška žmogaus atliekama priežiūra ir intervencija reglamentavimo priemonėmis ir kad, atsižvelgiant į technologinės plėtros spartą, didelės rizikos DI sistemų reguliavimas turi būti lankstus ir perspektyvus;

20.

paaiškina, kad šiame pranešime išsamiai aptariami šeši DI atvejų tyrimai, nurodomos DI teikiamos galimybės atitinkamame sektoriuje, šalintina rizika ir kliūtys, kurios trukdo Europai visapusiškai išnaudoti DI teikiamus privalumus; pabrėžia, kad atvejų tyrimuose atsispindi kai kurie svarbiausi šiandieninio DI panaudojimo atvejai ir kartu kai kurios pagrindinės AIDA komiteto įgaliojimų laikotarpiu surengtų viešųjų klausymų temos, t. y. sveikata, žaliasis kursas, išorės politika ir saugumas, konkurencingumas, demokratijos ateitis ir darbo rinka;

a) DI ir sveikata

21.

mano, kad metodologinė didelių duomenų kiekių analizė, be kita ko, naudojant DI, gali padėti rasti naujų sprendimų arba patobulinti esamas sveikatos sektoriaus metodikas, kurios galėtų nepaprastai paspartinti mokslinius tyrimus, išgelbėti žmonių gyvybes ir pagerinti pacientų priežiūrą taikant naujoviškus gydymo būdus ir tobulesnę diagnostiką bei skatinant sveikai gyvensenai palankią aplinką; pabrėžia, kad DI sistemos taip pat gali prisidėti prie sveikatos priežiūros sistemų prieinamumo, atsparumo ir tvarumo ir kartu suteikti konkurencinį pranašumą Europos informacinių ir ryšių technologijų bei sveikatos priežiūros sektoriams, jei būdinga rizika bus tinkamai valdoma;

22.

pabrėžia, kad sveikatos sektoriuje DI turėtų būti naudojamas paisant griežtų etikos reikalavimų, tokių kaip vienodos galimybės naudotis sveikatos priežiūros paslaugomis, privatumas, atsakomybė, skaidrumas, paaiškinamumas, patikimumas, įtraukumas ir duomenų rinkinių reprezentatyvumas, taip pat nuolatinė žmogaus atliekama priežiūra; pabrėžia, kad kuriant DI grindžiamas sistemas turi būti mažinama rizika, kad dėl netinkamo ar šališko skirstymo į kategorijas, prioritetų nustatymo ar netinkamos technologijos ištekliai bus neteisingai paskirstyti asmenims ir kils klaidingos diagnozės nustatymo, netinkamo elgesio arba apskritai negydymo atvejų; mano, kad visoms sveikatos priežiūros taikomosioms programoms turėtų būti taikomi aukščiausi etikos standartai ir kad etikos taisyklės turėtų būti nustatytos labai ankstyvame jų kūrimo ir projektavimo etape, t. y. turėtų būti vadovaujamasi integruotosios etikos principu; pabrėžia, kad automatizuotas sprendimų dėl sveikatos priežiūros taikomųjų programų priėmimas gali kelti pavojų pacientų gerovei ir pagrindinėms teisėms, ir pabrėžia, kad todėl DI turi atlikti pagalbinį vaidmenį sveikatos priežiūros srityje, kur profesionali žmogaus atliekama priežiūra turėtų būti išlaikyta visada; ragina užtikrinti, kad visuomenės sveikatos sistemų medicininės diagnostikos srityje naudojant DI būtų išsaugoti paciento ir gydytojo santykiai ir veiksmai visada atitiktų Hipokrato priesaiką; vis dėlto pažymi, kad DI pagerina tikrinimo tikslumą ir kai kuriais atvejais jau veikia geriau nei gydytojų atliekama diagnostika; mano, kad esamos atsakomybės sistemos nenumato pakankamo teisinio tikrumo ir neužtikrina pacientų teisės į teisinę gynybą tais atvejais, kai naudojant DI nustatyta klaidinga diagnozė ir paskirtas netinkamas gydymas; šiuo atžvilgiu palankiai vertina būsimą pasiūlymą dėl teisėkūros procedūra priimamo akto dėl atsakomybės, kylančios dėl DI; pažymi, kad svarbu apsaugoti sveikatos priežiūros specialistus, kaip DI sistemų naudotojus, taip pat pacientus ir galutinius gavėjus, teikiant jiems pakankamą ir skaidrią informaciją;

23.

pabrėžia, kad DI grindžiami sprendimai jau naudojami arba bandomi klinikinėje aplinkoje, siekiant remti diagnostiką, prognozavimą, gydymą ir pacientų dalyvavimą, taip paspartinant ir gerinant gydymą ir mažinant nereikalingų intervencijų skaičių; be to, pažymi, kad DI gali padėti gerinti individualizuotąją mediciną ir pacientų priežiūrą; pažymi, kad DI šiuo metu apima įvairias sveikatos sritis, įskaitant visuomenės sveikatą, priežiūros paslaugas, asmeninę priežiūrą ir sveikatos sistemas; pažymi, kad duomenims tenka svarbus vaidmuo; mano, kad esama daug žadančių taikomųjų programų dirbtiniam intelektui, susijusių su informacijos gavimu iš vaizdų ir kitais medicinos prietaisais, siekiant gauti informacijos galutinės grandies analizei, ir pažymi, kad taip pat tikimasi, jog giliojo mokymosi algoritmai gali padaryti kiekybinį šuolį atliekant įvairias klinikines užduotis;

24.

pabrėžia, kad DI technologijos gali būti taikomos moksliniams tyrimams, plėtrai ir masinei vaistų gamybai ir gali paspartinti naujų vaistų, gydymo metodų ir vakcinų kūrimą mažesnėmis sąnaudomis; mano, kad DI gali padėti numatyti su reakcija į taikomą gydymo metodą susijusius rezultatus ir leisti gydytojams vis tiksliau – remiantis aukštos kokybės duomenimis ir patikimomis prielaidomis – pritaikyti gydymo strategijas pagal individualias genetines ar fiziologines savybes ir taip padidinti prevencinės priežiūros veiksmingumą su sąlyga, kad laikomasi visų etikos reikalavimų, susijusių su DI klinikinio patvirtinimo, privatumo, duomenų apsaugos ir informuoto asmens sutikimo profesine priežiūra; pažymi, kad, siekiant paspartinti sveikatos srities didžiųjų duomenų tvarkymą, jie gali būti analizuojami pasitelkiant DI; pabrėžia, jog svarbu užtikrinti, kad našioji kompiuterija būtų sąveiki su DI, nes nuo jos priklauso pagrindiniai ekonomikos sektoriai, įskaitant gamybą, sveikatos priežiūrą ir vaistus;

25.

pabrėžia, kad DI grindžiami sprendimai gali padėti pritaikyti gydymą ir vaistų kūrimą prie pacientų konkrečių poreikių ir sustiprinti bendradarbiavimą su suinteresuotaisiais subjektais ir sveikatos priežiūros sistemos dalyviais; mano, kad DI ir prieiga prie aktualių, atnaujintų ir aukštos kokybės suanonimintų reprezentatyvių duomenų rinkinių, laikantis ES asmens duomenų apsaugos taisyklių, padeda sveikatos priežiūros specialistams teikti geresnę priežiūrą savo pacientams ir teikti labiau individualizuotą grįžtamąją informaciją, konsultacijas ir paramą, skatinant pacientų saugą ir didinant gydymo veiksmingumą; pabrėžia, jog tai gali būti ypač naudinga atrenkant ir peržiūrint vis didėjančias mokslines žinias, kad būtų galima gauti sveikatos priežiūros specialistams naudingų įžvalgų; pabrėžia, kad visų valstybių narių piliečiai turėtų turėti galimybę dalytis savo sveikatos duomenimis su pasirinktais sveikatos priežiūros paslaugų teikėjais ir institucijomis; atsižvelgdamas į tai pabrėžia, kad reikia kurti sveikatos priežiūros srityje dirbančių darbuotojų paskatas kelti kvalifikaciją, persikvalifikuoti ir įgyti kitai darbo vietai reikalingą kvalifikaciją;

26.

mano, kad kova su COVID-19 paspartino naujų technologijų, visų pirma DI taikomųjų programų, mokslinius tyrimus ir diegimą siekiant tobulinti atvejų nustatymą ir gerinti klinikinę priežiūrą bei terapijos srities tyrimus, ir aiškiai parodė DI naudingumą, taip pat finansavimo ir aukštos kokybės duomenų svarbą siekiant veiksmingai stebėti ir modeliuoti infekcinių ligų protrūkių plitimą, laikantis duomenų apsaugos teisės aktų; vis dėlto pažymi, kad patirtis, susijusi su DI taikomosiomis programomis COVID-19 pandemijos metu, atskleidė kai kuriuos DI naudojimo medicinos diagnostikoje apribojimus (26);

27.

atkreipia dėmesį į DI sistemų potencialą sumažinti sveikatos priežiūros sistemoms ir visų pirma sveikatos priežiūros specialistams tenkančią naštą ir prisidėti prie sprendimų, kaip teikti priežiūrą sparčiai senėjančiai Europos ir pasaulio visuomenei ir apsaugoti juos nuo pavojingų ligų;

28.

pabrėžia, kad saugias ir veiksmingas DI taikomąsias programas naudojant administracinėms užduotims, kurioms atlikti nereikia žmogaus veiksmų, sveikatos priežiūros darbuotojai gali sutaupyti daug laiko, o šis vietoj to gali būti skirtas pacientų konsultacijoms;

29.

pabrėžia, kad DI grindžiamos vartotojų sveikatos taikomosios programos gali padėti sekti asmens sveikatos būklę kasdieniais prietaisais, pvz., išmaniaisiais telefonais, o naudotojai gali savanoriškai pateikti duomenis, kuriais gali būti grindžiami išankstiniai įspėjimai ir perspėjimai apie gyvybei pavojingas būkles, pvz., insultą ar širdies sustojimą; pabrėžia, kad DI grindžiamos sveikatos priežiūros taikomosios programos taip pat gali skatinti sveiką elgesį ir įgalinti asmenis vykdyti atsakingą savo sveikatos priežiūrą, suteikdamos pacientams papildomų priemonių jų pačių sveikatai ir gyvenimo būdui stebėti ir didindamos sveikatos priežiūros specialistų atliekamo sveikatos tikrinimo tikslumą; vis dėlto atkreipia dėmesį į ypatingą asmens sveikatos duomenų jautrumą ir duomenų saugumo pažeidimų ar netinkamo jų naudojimo riziką šiuo atžvilgiu ir pabrėžia, kad bet kokiai sveikatos taikomajai programai reikia taikyti griežtus kibernetinio saugumo standartus;

30.

pabrėžia, kad, siekiant išnaudoti visas DI ir sveikatos sektoriaus galimybes, DI sveikatos sektoriuje visų pirma priklauso nuo didelių asmens duomenų kiekių, dalijimosi duomenimis, aukštos duomenų kokybės, duomenų prieinamumo ir duomenų sąveikumo; pabrėžia, kad reikia sudaryti palankesnes sąlygas elektroninius sveikatos įrašus susieti su e. vaistų išdavimo sistemomis, kad pacientų priežiūros srityje dirbantys sveikatos priežiūros specialistai, gavę paciento sutikimą, galėtų gauti būtiną informaciją apie jį;

31.

palankiai vertina Europos sveikatos duomenų erdvės sukūrimą siekiant integruoti labai aukštos kokybės duomenis, skirtus naudoti sveikatos sektoriuje; mano, kad itin našių kompiuterinių sistemų infrastruktūros ir Europos sveikatos duomenų erdvės tarpusavio ryšys ir sąveika užtikrintų didelių, kokybiškų sveikatos duomenų rinkinių, kurie yra svarbūs patologijų, visų pirma retųjų ligų ir vaikų būklių, moksliniams tyrimams ir gydymui, prieinamumą;

32.

pabrėžia, kad reikia didinti pasitikėjimą skatinant skirtingų sveikatos priežiūros specialistų, aptarnaujančių tuos pačius pacientus, sąveikumą ir glaudesnį bendradarbiavimą; pabrėžia, kad reikia sveikatos priežiūros specialistams rengti mokymus apie DI metodikas ir metodus; pabrėžia, kad reikia kovoti su nepasitikėjimu, pavyzdžiui, išnaudojant visą duomenų anoniminimo ir pseudoniminimo potencialą, ir geriau informuoti piliečius, sveikatos priežiūros specialistus ir sprendimus priimančius asmenis apie DI panaudojimą, naudą ir riziką sveikatos srityje, taip pat DI kūrėjus apie iššūkius ir riziką, susijusius su neskelbtinų duomenų tvarkymu šioje srityje;

33.

be to, mano, kad, siekiant skatinti piliečių tarpusavio pasitikėjimo ekosistemą ir tinkamai apsaugoti sveikatos duomenis nuo galimo netinkamo naudojimo ir neteisėtos prieigos prie jų, būtini privalomi ir griežti etikos bei teisiniai standartai ir galimos įgyvendinti teisių gynimo priemonės; pritaria Komisijai, kad piliečiai turėtų turėti saugią prieigą prie išsamių elektroninių duomenų apie savo sveikatą įrašų ir turėtų išlaikyti asmens duomenų, susijusių su jų sveikata, kontrolę ir turėti galimybę saugiai, užtikrinant veiksmingą asmens duomenų apsaugą ir didelį kibernetinį saugumą, jais dalytis su įgaliotais trečiaisiais asmenimis; pabrėžia, kad neteisėta prieiga prie duomenų ir jų sklaida turėtų būti uždrausta ir kad pacientų asmens duomenų apsauga turi būti užtikrinta laikantis duomenų apsaugos teisės aktų;

34.

atsižvelgdamas į tai pabrėžia šališkų sprendimų, dėl kurių gali kilti diskriminacija ir būti pažeistos žmogaus teisės, riziką; todėl pabrėžia, kad, siekiant užkirsti kelią neetiškoms ir diskriminacinėms išvadoms žmogaus sveikatos duomenų srityje, reikia nešališkai tikrinti naudojamus algoritmus ir duomenų rinkinius ir skatinti tolesnius tyrimus, susijusius su metodais ir šališkumu, įtvirtintais parengtose DI sistemose;

35.

pabrėžia, kad siekiant įveikti tokias problemas, kaip teisinis netikrumas ir bendradarbiavimo stoka sveikatos priežiūros sektoriuje, visoje ES reikia veiksmingai ir vienodai taikyti BDAR; pabrėžia, kad dėl tokių problemų kai kuriais atvejais vėluojama daryti mokslinius atradimus ir užkraunama biurokratinė našta sveikatos mokslinių tyrimų srityje; pabrėžia, kad sukūrus Europos sveikatos duomenų erdvę, kurioje būtų užtikrinamos pacientų teisės ir duomenų perkeliamumas, būtų galima sustiprinti bendradarbiavimą ir skatinti dalijimąsi duomenimis Europos sveikatos sektoriaus mokslinių tyrimų ir inovacijų tikslais;

36.

pažymi, kad DI gali prisidėti prie sparčios pažangos kuriant naujas technologijas, pvz., smegenų vizualizavimą, kurios jau yra svarbios medicinos srityje, tačiau taip pat kelia ypač didelę riziką žmogiškiesiems veiksniams ir pagrindinių teisių išraiškai nereikalaujant sutikimo; yra susirūpinęs dėl to, kad neurologinių duomenų teisinis reglamentavimas nėra pakankamas, ir mano, kad ES turėtų siekti tapti pasaulio lydere kuriant saugias neurologines technologijas;

b) DI ir žaliasis kursas

37.

pabrėžia, kad du pagrindiniai Komisijos prioritetai ateinantiems metams yra prie skaitmeninio amžiaus prisitaikiusi Europa ir žaliasis kursas; pabrėžia, jog reikia užtikrinti, kad skaitmeninė pertvarka padėtų siekti darnaus vystymosi ir skatintų žaliąją pertvarką; mano, kad tam reikia spartinti inovacijas, atitinkančias ES klimato tikslus ir aplinkos apsaugos standartus; pabrėžia, kad DI taikomosios programos gali duoti naudos aplinkai ir ekonomikai ir gali sustiprinti prognozavimo gebėjimus, kurie gali padėti kovoti su klimato kaita ir siekti Europos žaliojo kurso tikslų bei ES tikslo iki 2020 metų tapti pirmuoju neutralaus poveikio klimatui žemynu; mano, kad naudojant DI iki 2030 m. galima pasiekti, kad pasaulio mastu išmetamo šiltnamio efektą sukeliančių dujų kiekio sumažėjimas siektų iki 4 proc. (27); mano, kad, remiantis kai kuriais skaičiavimais, IRT technologijos gali sumažinti išmetamą šiltnamio efektą sukeliančių dujų kiekį 10 kartų daugiau nei jų pačių pėdsakas (28), tačiau pripažįsta, kad tam reikia apgalvotų projektavimo sprendimų ir reguliavimo veiksmų; kartu įspėja, kad neigiamą poveikį taip pat gali turėti didėjantis energijos suvartojimas saugant didelius duomenų rinkinius, kurių reikia DI sistemoms mokyti; primena, kad duomenų srautas ir IRT infrastruktūra šiuo metu sunaudoja apie 7 proc. pasaulio elektros energijos ir numatoma, jog netaikant tinkamų apsaugos priemonių šis skaičius iki 2030 m. padidės iki 13 proc.; priduria, kad intensyvus žaliavų naudojimas mikroprocesoriams ir aukštųjų technologijų įrenginiams, naudojantiems DI, gaminti taip pat gali prisidėti prie šio neigiamo poveikio; pabrėžia, kad siekiant užtikrinti didelę DI naudą, bet mažą jo poveikį aplinkai ir klimatui, reikia atsižvelgti į šį tiesioginį ir netiesioginį neigiamą poveikį aplinkai, o DI sistemos turi būti kuriamos taip, kad būtų skatinamas tvarus vartojimas, ribojamas išteklių naudojimas ir energijos vartojimas, vengiama nereikalingų apdorojimo operacijų ir užkertamas kelias aplinkai daromai žalai; pabrėžia, kad norint spręsti IRT sektoriaus poveikio aplinkai klausimą reikia atitinkamos informacijos ir duomenų;

38.

yra susirūpinęs, kad įgyvendindamos žaliojo kurso tikslus daug dėmesio DI taikomosioms programoms skyrė tik šešios valstybės narės; mano, kad DI gali būti naudojamas informacijai, kuri yra svarbi aplinkosaugos planavimui, sprendimų priėmimui, aplinkos politikos pažangos valdymui ir stebėsenai, rinti ir sisteminti, pvz., siekiant švaresnio oro, kai DI taikomosios programos gali stebėti taršą ir įspėti apie pavojus; pabrėžia, kad tokie DI ir skaitmeniniai sprendimai galėtų būti naudojami iškart keliuose sektoriuose siekiant plėtoti efektyvaus išteklių naudojimo sprendimus;

39.

pabrėžia DI grindžiamų sistemų svarbą plėtojant pažangiuosius miestus ir kaimus – optimizuojant išteklių naudojimą ir didinant infrastruktūros atsparumą, be kita ko, prognozuojant ir mažinant eismo srautą, pažangiai valdant energiją, teikiant skubią pagalbą ir tvarkant atliekas, kaip jau daroma keliuose ES miestuose ir savivaldybėse; pabrėžia, kad DI grindžiami sprendimai gali taip pat būti naudingi miestų planavimo, architektūros, statybos ir inžinerijos procese, siekiant sumažinti išmetamųjų teršalų kiekį, statybos laiką, sąnaudas ir atliekas;

40.

pabrėžia, kad energetikos pertvarka neįvyks be skaitmeninimo; pabrėžia, kad DI gali stebėti, optimizuoti ir mažinti energijos vartojimą ir gamybą, taip pat padėti integruoti atsinaujinančiuosius energijos išteklius į esamus elektros tinklus; pabrėžia, kad pažangieji skaitikliai, efektyvus apšvietimas, debesijos kompiuterija ir paskirstytoji programinė įranga kartu su DI komponentu gali pakeisti energijos vartojimo modelius ir skatinti atsakingą naudojimą;

41.

pabrėžia, kad sudėtingėjant energetikos pertvarkos sistemai, kai didėja nepastovios atsinaujinančiosios energijos gamybos apimtys ir keičiasi apkrovos valdymas, energijos tiekimo saugumui užtikrinti būtina vis stipresnė automatizuota kontrolė; pabrėžia, kad DI gali būti naudingas tiekimo saugumui, ypač vandens, dujų ir elektros tinklų eksploatavimo, stebėsenos, priežiūros ir kontrolės srityse; vis dėlto pažymi, kad jei nebus tinkamai reglamentuotas kibernetinis saugumas, naudojant DI grindžiamas tinklo technologijas bus sukurta milijonai išmaniųjų komponentų, kuriems būdingas toks pat pažeidžiamumas, ir atsiras daug potencialių energetikos tinklų išpuolio taškų bei padaugės ypatingos svarbos infrastruktūros objektų pažeidžiamų vietų; mano, kad pažangiesiems tinklams reikia papildomų investicijų ir mokslinių tyrimų;

42.

mano, kad DI ir kitos skaitmeninės judumo ir transporto taikomosios programos gali padėti optimizuoti eismo srautus ir padidinti kelių eismo saugumą, be kita ko, didinant transporto sistemų veiksmingumą; atkreipia dėmesį į tai, kad DI gali būti naudingas efektyviai energiją vartojančių transporto priemonių projektavimui ir energijos valdymui; pabrėžia, kad gerokai padaugėjo galimybių naudotis taikomosiomis programomis grindžiamomis pavežėjimo paslaugomis, važiavimu vienu automobiliu ir dalijimusi automobiliu ir kad teikiant tokias judumo paslaugas DI dažnai naudojamas veiksmingai planuoti maršrutams ir paėmimo vietoms parinkti;

43.

mano, kad sudarydamas sąlygas atsirasti naujiems medienos ruošos metodams, įskaitant derliaus prognozavimą ir žemės ūkio išteklių valdymą, DI žemės ūkio sektoriuje gali atlikti pokyčius skatinantį vaidmenį; pabrėžia, kad žemės ūkis yra vienas pagrindinių sektorių, kuriame DI gali padėti sumažinti išmetamųjų teršalų kiekį ir pesticidų, trąšų, cheminių medžiagų bei vandens naudojimą, nustatydamas tikslų naudotiną jo kiekį ir apribodamas plotą; taip pat pabrėžia, kad DI gali padėti atkurti biologinę įvairovę atliekant nykstančių rūšių stebėseną ar nustatant miškų naikinimo atvejus; pabrėžia, kad reikia parengti diegimo gaires ir standartizuotas vertinimo metodikas siekiant remti žaliąjį DI tokiose srityse kaip pažangieji tinklai, tikslusis ūkininkavimas ir pažangieji bei tvarūs miestai ir bendruomenės; laikosi nuomonės, kad tiksliojo ūkininkavimo tikslais naudojamas DI gali optimizuoti maisto gamybą pačiuose ūkiuose, taip pat užtikrinti platesnio masto žemėtvarką sudarydamas sąlygas gerinti žemės naudojimo planavimą, prognozuoti žemės naudojimo paskirties keitimą ir stebėti augalų būklę, taip pat užtikrindamas galimybę pertvarkyti ekstremalių klimato reiškinių prognozavimą;

44.

pabrėžia, kad DI gali prisidėti prie žiedinės ekonomikos užtikrindamas, kad gamybos, vartojimo ir perdirbimo procesai bei elgsena leistų efektyviau naudoti išteklius, ir didindamas medžiagų naudojimo skaidrumą, pvz., kiek tai susiję su etišku žaliavų gavimu ir atliekų kiekio mažinimu; pabrėžiama, kad DI gali padėti verslo subjektams geriau žinoti jų išmetamų teršalų kiekį, be kita ko, vertės grandinėse, ir taip padėti koreguoti bei pasiekti individualius išmetamųjų teršalų kiekio tikslus; pabrėžia, kad skaitmeninės priemonės gali padėti įmonėms, ypač MVĮ, kurios kitomis aplinkybėmis gali neturėti tam pakankamai išteklių, įgyvendinti būtinus veiksmus siekiant tvaresnio elgesio;

45.

pabrėžia, kad šiuo metu neįmanoma naudoti DI tam, kad būtų galima visapusiškai įvertinti poveikį aplinkai; mano, kad reikia atlikti daugiau DI vaidmens mažinant poveikį aplinkai tyrimų; pabrėžia, kad reikia daugiau aplinkos srities duomenų, kad būtų galima gauti daugiau įžvalgų ir padaryti didesnę pažangą taikant DI sprendimus; pabrėžia, kad DI naudojant tam, kad būtų galima sistemingai susieti duomenis apie išmetamą CO2 kiekį su duomenimis apie gamybos bei vartojimo modelius, tiekimo grandines ir logistikos maršrutus, būtų įmanoma užtikrinti, kad būtų nustatyta teigiamą ar neigiamą poveikį daranti veikla;

c) Išorės politika ir DI saugumo aspektas

46.

pakartoja, kad ES siekia visuotinio susitarimo dėl bendrų atsakingo DI naudojimo standartų, kurie turi itin didelę reikšmę; vis dėlto iš esmės mano, kad panašių pažiūrų demokratinės valstybės gali bendradarbiauti, siekdamos kartu formuoti tarptautines diskusijas dėl DI reglamentavimo sistemos, kuri paisytų žmogaus teisių ir teisinės valstybės principo, dirbti kartu siekiant tam tikrų bendrų normų ir principų, techninių ir etikos standartų ir atsakingo valstybių elgesio gairių, ypač vadovaujant tokioms tarpvyriausybinėms organizacijoms, kaip Jungtinės Tautos ir EBPO, taip skatindamos daugiašališkumą, darnų vystymąsi, sąveikumą ir dalijimąsi duomenimis tarptautiniu lygmeniu; remia Jungtinių Tautų neribotos sudėties darbo grupės IRT ir tarptautinio saugumo klausimais darbą; pabrėžia, kad siekiant didinti dialogo ir pasitikėjimo lygį yra būtinos pasitikėjimo stiprinimo priemonės; todėl ragina DI naudojimo srityje užtikrinti didesnį skaidrumą, kad būtų užtikrinta geresnė atskaitomybė;

47.

palankiai vertina naujausias daugiašales iniciatyvas, kuriomis siekiama parengti etiškai atsakingo DI naudojimo gaires ir standartus, pvz., EBPO dirbtinio intelekto principus, pasaulinę partnerystę DI srityje, UNESCO rekomendaciją dėl DI etikos, AI for Good pasaulinio aukščiausiojo lygio susitikimo darbo rezultatus, Europos Tarybos rekomendacijas dėl galimos DI teisinės bazės ir UNICEF politikos gaires dėl vaikams skirto dirbtinio intelekto; palankiai vertina tarptautiniu lygmeniu vykdomą darbą DI standartų srityje ir kartu su Tarptautine standartizacijos organizacija padarytą pažangą DI poveikio valdymui klausimais;

48.

be to, palankiai vertina tai, kad įsteigta ir pradėjo veikti ES ir JAV prekybos ir technologijų taryba (TTC); džiaugiasi Pitsburge surengto TTC pirmojo posėdžio rezultatais; mano, kad TTC gali tapti potencialiu Europos Sąjungos ir Jungtinių Valstijų pasaulinio koordinavimo forumu visuotinių DI taisyklių ir pasaulinių technologinių standartų, kuriais užtikrinama mūsų bendrų vertybių apsauga, nustatymo, bendrų investicijų, mokslinių tyrimų ir plėtros skatinimo, taip pat glaudesnio politinio koordinavimo tarptautinėse institucijose su technologijomis ir DI susijusiais klausimais srityse;

49.

pabrėžia, kad ES gali atlikti pagrindinį vaidmenį nustatant pasaulinius standartus, nes ji yra pirmasis blokas pasaulyje, ketinantis priimti DI srities teisės aktus; pabrėžia, kad dėl Sąjungos DI srities teisinės bazės Europa šiame sektoriuje galėtų tapti pasaulio lydere, todėl ji turėtų būti propaguojama visame pasaulyje bendradarbiaujant su visais tarptautiniais partneriais, kartu tęsiant ypatingos svarbos ir etikos principais grindžiamą dialogą su trečiosiomis valstybėmis, kurios taiko alternatyvius DI valdymo modelius ir standartus;

50.

pažymi, kad pagal savo iniciatyvą „Viena juosta, vienas kelias“ Kinijos vyriausybė yra pasirašiusi standartus ir bendradarbiavimo susitarimus su 52 šalimis; įspėja, kad, atsižvelgiant į tai, jog kai kurie iš šių standartų, įskaitant taikomus DI technologijoms, ypač susiję su vyriausybės vykdomu sekimu ir asmens laisvėmis, yra nesuderinami su žmogaus teisėmis ir ES vertybėmis, Kinijos aktyvumas standartų srityje kelia iššūkių ES;

51.

pabrėžia, kad DI technologijos, ypač tos, kurios nebuvo suprojektuotos ir sukurtos taikant aiškias kontrolės procedūras ir kariniuose vadovavimo centruose arba raketų paleidimo įrenginiuose yra naudojamos netinkamai ir neatliekant priežiūros, kelia ypač didelę riziką ir gali eskaluoti automatinį abipusį konfliktą;

52.

pažymi, kad DI sistemų naudojimas su gynyba susijusiose situacijose dėl jų duomenų analizės, gebėjimo geriau atspindėti padėties sudėtingumą, galimybės tiksliau nustatyti taikinį, logistikos optimizavimo ir dalyvavimo ginkluotuose konfliktuose sukeliant mažesnę fizinės žalos civiliams gyventojams ir savo kariniam personalui riziką, taip pat galimybės naudoti duomenis tokių veiksmų, kaip karo veiksmai, plėtojimui laikomas karinių operacijų pokyčius lemiančiu veiksniu; vis dėlto įspėja, kad dėl to gali sumažėti riba, kurią viršijus panaudojama jėga, todėl gali kilti daugiau konfliktų; patvirtina, kad mašinos negali priimti sprendimų kaip žmogus, vadovaudamasis teisiniais atskyrimo, proporcingumo ir atsargumo principais; patvirtina, kad žmogus turėtų išlaikyti sprendimo dislokuoti ir naudoti ginklus kontrolę ir atsakyti už mirtinos jėgos naudojimą bei sprendimus dėl gyvybės ir mirties; laikosi nuomonės, kad DI grindžiamoms ginklų sistemoms turėtų būti taikomi pasauliniai standartai ir tarptautinis etikos kodeksas, kuriais grindžiamas DI technologijų diegimas karinėse operacijose, visapusiškai laikantis tarptautinės humanitarinės teisės ir žmogaus teisių teisės ir paisant Sąjungos teisės ir vertybių;

53.

yra susirūpinęs dėl to, kad kai kuriose šalyse vykdomi kariniai moksliniai tyrimai ir technologinė plėtra, susiję su autonominėmis mirtinų ginklų sistemomis be reikšmingos žmogaus kontrolės; pastebi, kad tokios autonominės mirtinų ginklų sistemos jau naudojamos kariniuose konfliktuose; primena, kad Parlamentas ne kartą ragino tarptautiniu mastu uždrausti kurti, gaminti ir naudoti autonomines mirtinų ginklų sistemas ir pradėti veiksmingas derybas dėl jų uždraudimo; pabrėžia, kad DI grindžiamos sistemos jokiomis aplinkybėmis negali pakeisti žmogaus priimamų sprendimų, susijusių su teisiniais atskyrimo, proporcingumo ir atsargumo principais;

54.

visų pirma pažymi, kad DI technologija gali kelti pavojų, nes gali būti naudojama kaip įvairių formų hibridinio karo ir užsienio šalių kišimosi priemonė; nurodo, kad ji gali būti panaudota siekiant, pavyzdžiui, pasitelkiant botus arba per netikras socialinės žiniasklaidos paskyras skleisti dezinformaciją, renkant vertingą informaciją arba neleidžiant priešininkams naudotis tinklu kaip ginklą panaudoti tarpusavio priklausomybę, sutrikdyti kitų šalių ekonomiką ir finansų sistemas, sudrumsti politines diskusijas ir remti ekstremistines grupuotes arba demokratijos destabilizavimo tikslais klastoti rinkimus;

55.

pabrėžia, kad DI technologijos taip pat galėtų apimti DI grindžiamą kenkimo programinę įrangą, tapatybės vagystę, duomenų užkrėtimą ar kitokių formų priešišką mašinų mokymąsi, dėl kurio kitos DI sistemos netinkamai interpretuoja įvesties duomenis; visų pirma atkreipia dėmesį į tai, kad vis dažniau pasitaiko sintetinės vaizdo sankaitos atvejų, kurie nebūtinai yra kibernetiniai išpuoliai, tačiau kurie kelia abejonių dėl viso skaitmeninio turinio, įskaitant vaizdo įrašus, autentiškumo ir kuriems dėl to reikia skirti ypatingą dėmesį, kiek tai susiję su skaidrumo reikalavimais; įspėja, kad sintetinė vaizdo sankaita gali prisidėti prie visuotinio visuomenės nepasitikėjimo DI ir dar didesnės socialinės ir politinės poliarizacijos mūsų visuomenėje;

56.

pabrėžia, jog DI sistemas naudojant dideliam skaičiui pagrindinių ypatingos svarbos infrastruktūros objektų, pvz., energetikos ir transporto tinklams, kosmoso sektoriui, maisto grandinėms, bankų ir finansų infrastruktūrai ir ligoninių infrastruktūrai, atsirado naujų pažeidžiamų vietų, dėl kurių reikia imtis griežtų kibernetinio saugumo priemonių, kad būtų užkirstas kelias grėsmėms; šiuo atžvilgiu atkreipia dėmesį į bendradarbiavimo bei keitimosi informacija ir ES lygmens bei valstybių narių tarpusavio veiksmų svarbą; pabrėžia, jog yra svarbu skatinti ypatingos svarbos subjektų atsparumą hibridinėms grėsmėms;

57.

įspėja, kad DI pajėgumai taip pat gali kelti pavojų saugumui, nes jie gali paskatinti žmones imti taip pasitikėti DI, kad jie juo kliausis labiau nei savo nuovoka; pažymi, kad ne visais atvejais pagrįsta žmogaus dalyvavimo procese metodą taikyti kaip taisomąjį mechanizmą; pažymi, kad eksperimentai parodė, jog dėl to gali padidėti DI savarankiškumo lygis, kuris viršytų pagalbinį jo vaidmenį, kuriam jis iš pradžių buvo sukurtas, o tai reiškia, kad žmonės prarastų galimybę įgyti patirties ir patobulinti savo įgūdžius bei žinias apie DI sistemas; todėl pabrėžia, kad, siekiant įveikti tokį automatizavimo šališkumą, didelės rizikos DI sistemose reikalinga integruotoji sauga ir prasminga žmogaus priežiūra, grindžiama tinkamu mokymu, taip pat tinkamos saugumo ir privatumo apsaugos priemonės;

58.

vis dėlto pabrėžia, kad DI gali būti naudojamas energijos tiekimo triktims prognozuoti ir priežiūros poreikiams itin tiksliai nustatyti; be to, nurodo, kad jis gali būti naudojamas dideliems duomenų kiekiams apibendrinti taikant automatizuotą informacijos išgavimą arba klasifikavimą ir konkrečioms tendencijoms nustatyti; pabrėžia, kad šie elementai leistų geriau numatyti ir įvertinti grėsmės lygį bei sistemos pažeidžiamas vietas, greičiau priimti sprendimus, geriau reaguoti ir veiksmingiau apsaugoti galinius įrenginius;

59.

visų pirma pabrėžia, kad nuo to neatsiejama galimybė sudaryti sąlygas teisėsaugos institucijoms nustatyti nusikalstamas veikas, daromas naudojant DI technologijos, ir kovoti su tokio pobūdžio nusikalstamumu; pabrėžia, kad vis dėlto, vykdant tokią su DI susijusią teisėsaugos veiklą, reikalinga visapusiška pagarba pagrindinėms teisėms, griežta demokratinė priežiūra, aiškios skaidrumo taisyklės, galinga IT infrastruktūra, žmogaus atliekama priežiūra, aukštos kvalifikacijos darbuotojai ir prieiga prie svarbių ir aukštos kokybės duomenų;

d) DI ir konkurencingumas

60.

pažymi, kad netolimoje ateityje vis daugiau produktų ir paslaugų visoje vertės grandinėje bus tarpusavyje susiję, o DI ir automatizacijai teks svarbus vaidmuo daugelyje gamybos procesų, operacijų ir verslo modelių; pabrėžia esminę fundamentaliųjų mokslinių tyrimų svarbą DI pramonės ekosistemų plėtrai, taip pat dideles investicijas, kuriomis siekiama skatinti skaitmeninį viešąjį administravimą ir atnaujinti skaitmeninę infrastruktūrą;

61.

atkreipia dėmesį į tai, kad, nepaisant per pastaruosius dvejus metus labai padidėjusio rizikos kapitalo ir kito ankstyvojo etapo finansavimo, daugelis Europos pramonės sektorių atsilieka, o dabartinis finansavimo lygis ES tebėra nepakankamas ir turėtų būti gerokai padidintas, kad atitiktų pirmaujančių DI ekosistemų, pvz., Silicio slėnio ir kitur, dinamiškumą; atkreipia dėmesį į ypatingą ES inovacijų ekosistemos branduolių tinklo struktūrą, palyginti su centralizuotomis (ir valstybės remiamomis) inovacijų ekosistemomis;

62.

pabrėžia, kad DI gali padaryti esminį poveikį ES pramonės konkurencingumui, nes jis turi našumo didinimo, inovacijų spartinimo, gamybos procesų tobulinimo ir pagalbos teikimo atliekant Europos tiekimo grandinių atsparumo stebėseną potencialą;

63.

atkreipia dėmesį į riziką, kad dėl ekonominio atsiejimo ar katastrofinių įvykių, pvz., pandemijų ar su klimato kaita susijusių reiškinių, bus sutrikdytos tiekimo grandinės; pabrėžia, kad DI naudojimas gali padėti nustatyti tiekimo grandinių trikčių tendencijas ir teikti prognozuojamajai priežiūrai reikalingą informaciją, o tai galėtų padėti įvairinti tiekėjus;

64.

pažymi, kad įmonės, kurios inicijavo skaitmeninę transformaciją, neretai būna įgijusios reikšmingą rinkos dalį; pažymi, kad naujausi tyrimai rodo, jog šis modelis gali pasikartoti dar intensyviau, nes DI įsidiegusios įmonės neretai renka didelį kiekį duomenų, o tai stiprina jų konkurencinę padėtį; yra susirūpinęs dėl iš to kylančios rinkos koncentracijos rizikos, kuri kenkia MVĮ ir startuoliams;

65.

pabrėžia, kad ši perspektyva kelia ypatingą susirūpinimą, nes didžiausios įsitvirtinusios technologijų bendrovės, kurios greičiausiai taip pat dominuos DI technologijų srityje, yra rinkų valdytojos, pasisavinančios didžiąją dalį sukuriamos vertės; pabrėžia, kad, kadangi duomenis, kurie skatina DI sektoriaus plėtrą, daugiausia renka tos pačios didžiosios technologijų bendrovės, kurios mainais į duomenis ir tikslinę reklamą siūlo naudotojams prieigą prie paslaugų, dabartinis jų dominavimas rinkoje gali tapti tolesnio dominavimo rinkoje varomąja jėga; atkreipia dėmesį į tai, kad daugelio šių technologijų įmonių buveinės yra už ES ribų, tačiau jos sugeba pasisavinti duomenų apie Europos klientus sukuriamą vertę ir taip įgyti konkurencinį pranašumą;

66.

palankiai vertina neseniai paskelbtą Komisijos komunikatą, kuriame raginama atnaujinti konkurencijos taisykles, kad jos būtų pritaikytos prie skaitmeninio amžiaus (29), ir pabrėžia esminį ex ante priemonių, įskaitant būsimą Skaitmeninių rinkų aktą, vaidmenį atsveriant koncentraciją dar iki jai atsirandant; be to, atkreipia dėmesį į vaidmenį, kurį sprendžiant šį klausimą, sudarydamas palankesnes sąlygas visuotiniam produktų ir paslaugų kūrimui, nepaisant jų fizinės buvimo vietos, gali atlikti standartizavimas ir bendradarbiavimas reguliavimo srityje;

67.

pabrėžia, kad MVĮ ir pradedančiosioms įmonėms tenka pagrindinis vaidmuo diegiant DI technologijas ES, nes jos sudaro didžiąją dalį visų įmonių ir yra itin svarbus inovacijų šaltinis; vis dėlto pažymi, kad dėl nepakankamos bendrosios skaitmeninės rinkos ir reguliavimo skirtumų daugelyje valstybių narių perspektyviems DI startuoliams kyla didelių kliūčių, trukdančių plėstis Europoje arba kad jiems išsiplėtus juos įsigyja didelės technologijų įmonės; apgailestauja dėl to, kad MVĮ dažnai susiduria su finansavimo trūkumu, sudėtingomis administracinėmis procedūromis ir tinkamų įgūdžių bei galimybių gauti informaciją stoka; pažymi, kad ES konkurencijos institucijos praeityje leido daugumai užsienio subjektų perimti Europos DI ir robotikos bendroves;

68.

pabrėžia, kad dėl intensyvaus algoritmų naudojimo, pavyzdžiui, kainoms nustatyti, bendrojoje rinkoje taip pat gali kilti visiškai naujų su DI susijusių problemų; pažymi, kad, pavyzdžiui, antimonopolinės politikos institucijoms gali būti sudėtinga įrodyti esant slaptą susitarimą dėl kainų tarp DI grindžiamų kainų nustatymo sistemų; be to, priduria, kad tie keli DI paslaugų teikėjai, kurie jau dalyvauja prekyboje akcijomis, galėtų kelti sisteminę riziką finansų rinkoms, be kita ko, sudarydami slaptus susitarimus; pabrėžia, kad gali būti labai sunku nustatyti esant algoritminį slaptą susitarimą, nes DI grindžiamoms sistemoms nereikia bendrauti tarpusavyje taip, kaip tai daro žmonės, siekdami sudaryti slaptus susitarimus, taigi gali būti neįmanoma įrodyti buvus ketinimą sudaryti slaptą susitarimą; pabrėžia, kad tai kelia pavojų rinkos stabilumui ir kad ES ir nacionalinės konkurencijos institucijos turi parengti tinkamas strategijas bei priemones; be to, atkreipia dėmesį į sisteminę riziką finansų rinkoms, kurią kelia plačiai paplitęs sąveikos su žmogumi nereikalaujančių algoritminės prekybos modelių ir sistemų, kurie praeityje labai sustiprino rinkos pokyčius ir tikėtina, kad ateityje tai darys, naudojimas;

69.

pastebi, kad daugelis ES esančių DI įmonių šiuo metu susiduria su teisiniu netikrumu dėl to, kaip jos gali patikimai kurti savo produktus ir paslaugas atsižvelgiant į tai, kad esama biurokratinių kliūčių ar konkretaus sektoriaus esamų teisės aktų dubliavimosi arba nesama nustatytų DI standartų bei normų;

70.

atkreipia dėmesį į iššūkius, su kuriais susiduria DI įmonės kokybės kontrolės ir vartotojų apsaugos srityse; daro išvadą, kad esminę reikšmę siekiant užtikrinti, kad ES įmonės turėtų konkurencinį pranašumą, turi skaidrumas ir patikimumas, nes šie aspektai ateityje lems, ar produktas arba paslauga bus priimta rinkoje;

71.

pažymi, kad nors 26 proc. didelės vertės mokslinių tyrimų publikacijų apie dirbtinį intelektą parengiama Europoje, tik keturi iš 30 pagrindinių patento paraiškų teikėjų (13 proc.) ir 7 proc. įmonių, veikiančių dirbtinio intelekto patentavimo srityje visame pasaulyje, yra iš Europos;

72.

mano, kad ES intelektinės nuosavybės teisės aktai turi būti suderinti ir būtina aiškiai ir skaidriai užtikrinti jų vykdymą, taip pat reikia subalansuotos, vykdytinos ir nuspėjamos sistemos, kuri leistų Europos įmonėms, ypač MVĮ ir startuoliams, užsitikrinti intelektinės nuosavybės apsaugą;

73.

yra susirūpinęs dėl vis dar žemo MVĮ naudojimosi intelektinės nuosavybės apsauga lygio – MVĮ dažnai nesinaudoja intelektinės nuosavybės apsauga, nes jos nevisiškai žino savo teises ir neturi pakankamai išteklių joms apsaugoti; pabrėžia informacijos ir statistinių duomenų apie intelektinės nuosavybės apsaugą svarbą MVĮ, vykdančioms veiklą žinioms imliuose sektoriuose, ir palankiai vertina pastangas, įskaitant supaprastintas registracijos procedūras ir mažesnius administracinius mokesčius, siekiant suteikti MVĮ ir startuoliams geresnių žinių ir sudaryti jiems geresnes sąlygas naudotis intelektinės nuosavybės apsauga; pažymi, kad norint padėti ES įmonėms apsaugoti savo dirbtinio intelekto intelektinės nuosavybės teises, reikėtų sustiprinti ES, kaip pasaulinius standartus nustatančios veikėjos, poziciją; pabrėžia, kad tarptautinis konkurencingumas ir patrauklumas priklauso nuo stiprios ir atsparios bendrosios rinkos, įskaitant ir intelektinės nuosavybės apsaugą ir gynimą;

74.

teigia, kad duomenų analizė, taip pat prieiga prie ne asmens duomenų, dalijimasis jais ir jų pakartotinis naudojimas, jau dabar yra svarbūs daugeliui duomenų pagrindu sukurtų produktų ir paslaugų, tačiau jie bus svarbūs ir kuriant bei diegiant būsimas dirbtinio intelekto sistemas; vis dėlto pabrėžia, kad didžioji dalis ES sukauptų ne asmens duomenų iki šiol nenaudojami, o bendroji duomenų rinka dar tik kuriama;

75.

atkreipia dėmesį į tai, kad svarbu palengvinti prieigą prie duomenų ir dalijimosi duomenimis, atvirųjų standartų ir atvirojo kodo technologijų, nes tai padėtų didinti investicijas ir skatinti inovacijas dirbtinio intelekto technologijų srityje ES; nurodo, kad geriau suderinti nacionalinių duomenų apsaugos institucijų aiškinimai, taip pat gairės dėl mišrių duomenų ir nuasmeninimo metodų būtų naudingos dirbtinio intelekto kūrėjams;

76.

atkreipia dėmesį į dirbtinio intelekto vaidmenį padedant Europos ir nacionalinėms valdžios institucijoms įgyvendinti vykdymo užtikrinimo veiksmus, visų pirma muitinės ir rinkos priežiūros srityse; mano, kad naudojant dirbtinį intelektą gali būti pagerintas prekybos ir muitinės procedūrų veiksmingumas ir ekonomiškumas, didinant atitiktį ir užtikrinant, kad į bendrąją rinką patektų tik saugūs gaminiai; atkreipia dėmesį į Kanados pasienio tarnybų agentūros taikomos vertinimo ir pajamų valdymo (CARM) sistemos pavyzdį, nes ja naudojant reikalavimus atitinkantį DI atliekamą rizikos vertinimą labai supaprastinamos importo ir eksporto procedūros ir racionalizuojamas skaitmeninis informacijos valdymas siekiant sumažinti ilgų patikrinimų poreikį;

e) DI ir darbo rinka

77.

pažymi, kad dirbtinis intelektas daro vis didesnę įtaką darbo rinkai, darbo vietai ir socialinei sričiai ir kad technologinių pokyčių poveikis darbui ir užimtumui yra daugialypis; pabrėžia, kad dirbtinio intelekto naudojimas šioje srityje kelia nemažai etinių, teisinių ir su užimtumu susijusių iššūkių; yra susirūpinęs dėl to, kad, kalbant apie darbo rinką, skaitmeninimas gali lemti darbo jėgos reorganizavimą ir galimą tam tikrų užimtumo sektorių išnykimą; mano, kad diegiant dirbtinį intelektą, jei jis būtų derinamas su būtina paramos infrastruktūra, švietimu ir mokymu, galėtų būtų didinamas kapitalas ir darbo našumas, skatinamos inovacijos, tvarus augimas ir darbo vietų kūrimas;

78.

pabrėžia, kad, nors dirbtinis intelektas gali perimti kai kurias užduotis, įskaitant pasikartojančias, sunkias, darbui imlias ar pavojingas, jis taip pat galėtų padėti tobulinti įgūdžius, gerinti darbo kokybę ir kurti naujas, didesnę pridėtinę vertę turinčias darbo vietas, paliekant daugiau laiko stimuliuojančioms užduotims ir karjeros raidai; pabrėžia, kad DI jau ir šiuo metu pakeičia žmones arba padeda jiems atliekant tam tikrą užduočių dalį, tačiau tai kol kas neturi didelių ir apčiuopiamų bendrų pasekmių darbo rinkai (30); vis dėlto pabrėžia, kad gali padidėti pajamų nelygybė, jei dėl DI didės aukštos kvalifikacijos darbuotojų skaičius ir bus perimtos žemos kvalifikacijos darbuotojų darbo vietos; priduria, kad bet koks dėl to atsiradęs ekonominis ir socialinis poveikis turi būti sušvelnintas pasitelkiant tinkamas priemones, mokslinius tyrimus ir prognozavimą ir tam turi būti pasirengta investuojant į darbo jėgos perkvalifikavimą ir kvalifikacijos kėlimą, daugiausia dėmesio skiriant nepakankamai atstovaujamoms grupėms, pvz., moterims ir mažumų atstovams, kuriems ši pertvarka gali daryti didžiausią poveikį, ir skatinant įvairovę visais dirbtinio intelekto sistemų kūrimo etapais; yra susirūpinęs dėl to, kad dirbtinis intelektas gali lemti įgūdžių praradimo procesus ir kurti bei integruoti menkai apmokamo, mažo savarankiškumo darbo vietas bei išplėsti netipinį, lankstų (arba „trumpų projektų“) darbą; pabrėžia, kad algoritminis valdymas gali lemti vadovybės ir darbuotojų galios disbalansą ir neaiškumą dėl sprendimų priėmimo;

79.

pabrėžia, kad DI diegimas suteikia galimybę skatinti reikšmingus organizacijų kultūros pokyčius, be kita ko, užtikrinant geresnę saugą darbo vietoje, geresnę darbo ir asmeninio gyvenimo pusiausvyrą, teisę atsijungti, veiksmingesnes mokymo galimybes bei orientavimo paslaugas darbuotojams; šiuo atžvilgiu atkreipia dėmesį į EBPO rekomendacijas, kuriose pabrėžiama, kad automatizavimas taip pat galėtų padėti sutrumpinti darbo laiką ir taip pagerinti darbuotojų gyvenimo sąlygas ir sveikatą; mano, kad žmogui daugiau galių suteikiančiomis DI taikomosiomis programomis taip pat būtų galima sukurti naujų darbo vietų, ypač tiems, kurie dėl apribojimų, pavyzdžiui, negalios ar gyvenimo aplinkybių, iki šiol buvo priversti dirbti mažiau kvalifikuotą darbą; pabrėžia, kad reikia naudoti dirbtinio intelekto pagalbą darbo vietoje siekiant suteikti laiko žmonėms gerinti savo veiklos rezultatų kokybę užuot vien didinus jų darbo krūvį;

80.

smerkia dažnesnį dirbtiniu intelektu grindžiamą stebėjimą darbo vietoje, kuris dažnai vykdomas darbuotojams nežinant, jau nekalbant apie jų sutikimą, ypač nuotolinio darbo atveju; tvirtina, kad ši praktika neturėtų būti leidžiama, nes ja smarkiai pažeidžiama pagrindinė teisė į privatumą, duomenų apsauga ir darbuotojo žmogaus orumas, taip pat socialinės ir darbo teisės, taip pat ji daro neigiamą poveikį darbuotojų psichinei sveikatai dėl kišimosi lygio, jo bendro ar nediferencijuoto poveikio ir apsaugos priemonių poveikį patiriantiems asmenims trūkumo;

81.

yra susirūpinęs dėl to, kad panaši stebėjimo rizika kyla ir mokyklų aplinkoje, nes mokyklose vis dažniau diegiamos dirbtinio intelekto sistemos, kurias taikant pažeidžiamos pagrindinės vaikų teisės; pažymi, kad dirbtinio intelekto poveikis vaikų privatumui, saugai ir saugumui apima platų spektrą, pradedant nauda, susijusia su gebėjimu konkrečiau ir tiksliau suprasti vaikams kylančius pavojus, ir rizika, susijusia su nenumatytais privatumo pažeidimais; pabrėžia, kad kalbant tiek apie teigiamą, tiek apie neigiamą poveikį vaikų privatumui, saugai ir saugumui būtinas atidus nagrinėjimas ir atitinkamos apsaugos priemonės; be to, pabrėžia, kad kuriant dirbtinio intelekto sistemas ypatingas dėmesys turi būti skiriamas vaikams ir jiems turi būti užtikrinama apsauga, nes jie yra ypač jautrūs ir pažeidžiami;

82.

pabrėžia, kad labai svarbu suteikti asmenims galimybių dalyvauti visapusiškose įgūdžių ugdymo programose visais gyvenimo etapais, kad jie galėtų išlikti produktyvūs nuolat kintančioje darbo vietoje ir kad būtų išvengta jų išstūmimo iš darbo rinkos; mano, kad darbuotojų prisitaikymas, kiek tai susiję su švietimu dirbtinio intelekto klausimais, mokymusi visą gyvenimą ir perkvalifikavimu, yra itin svarbus; pabrėžia, kad dabartinės mokymosi ir darbo sampratos vis dar pernelyg susietos su tokiu pasauliu, koks jis buvo prieš skaitmeninimą, o tai prisideda prie didėjančio įgūdžių atotrūkio ir naujos skaitmeninės piliečių, neturinčių prieigos prie saugios skaitmeninės erdvės, atskirties; pabrėžia, kad didinant skaitmeninį raštingumą prisidedama prie JT darnaus vystymosi tikslų, ypač susijusių su švietimu, žmogiškuoju kapitalu ir infrastruktūra, įgyvendinimo; atkreipia dėmesį į dėl COVID-19 krizės įgytas žinias apie naujas darbo ir mokymosi formas, kurių galimybes būtų galima toliau nagrinėti;

83.

pabrėžia, kad, siekdama visapusiškai pasinaudoti skaitmeninimo teikiama nauda, Sąjunga turi spręsti skaitmeninio raštingumo ir visuotinio įgūdžių ugdymo klausimus; mano, kad skaitmeninis raštingumas yra išankstinė piliečių pasitikėjimo dirbtinio intelekto poveikiu ir visuomenės informuotumo apie jį sąlyga; pabrėžia, kad svarbu į nacionalines švietimo sistemas įtraukti bazinį mokymą, suteikiantį skaitmeninių įgūdžių ir žinių apie dirbtinį intelektą; mano, kad diegiant ir plėtojant dirbtinio intelekto technologijas mažumų kalbų srityje gali pagerėti šių kalbų mokėjimas ir jų naudojimas; pabrėžia, kad daugiau nei 70 proc. įmonių nurodo, jog investuoti trukdo darbuotojų, turinčių tinkamų skaitmeninių ir DI įgūdžių, trūkumas; nerimauja dėl to, kad 2019 m. ES buvo 7,8 mln. IRT specialistų, o ankstesnis metinis augimas siekė 4,2 proc., t. y. gerokai mažiau už Komisijos numatytus 20 mln. specialistų, kurių reikia pagrindinėms sritims, pvz., duomenų analizei;

84.

nerimauja dėl didelio lyčių atotrūkio šioje srityje – tik kas šeštas IRT specialistas ir kas trečias gamtos mokslų, technologijų, inžinerijos ir matematikos (MTIM) absolventas yra moteris (31); susirūpinęs pažymi, kad lyčių nelygybė išlieka, ypač kalbant apie startuolius: 2019 m. 92 JAV dolerius iš kiekvieno 100 JAV dolerių, investuotų į Europos technologijų įmones, gavo steigėjų grupės, kurias sudarė tik vyrai; rekomenduoja imtis tikslinių iniciatyvų, kuriomis būtų remiamos moterys MTIM srityse, siekiant panaikinti bendrą įgūdžių atotrūkį šiame sektoriuje; pabrėžia, kad dėl šio atotrūkio neišvengiamai atsiranda šališki algoritmai; pabrėžia, kad svarbu įgalinti ir motyvuoti mergaites siekti karjeros MTIM srityje ir panaikinti lyčių nelygybę šioje srityje;

f) DI ir demokratijos ateitis

85.

teigia, kad dirbtinis intelektas, viena vertus, gali padėti kurti skaidresnį ir veiksmingesnį viešąjį sektorių, tačiau, kita vertus, dirbtinio intelekto srities techniniai pokyčiai, dažnai grindžiami ekonomikos augimo ir pelno logika, yra labai greiti ir dinamiški, todėl politikos formuotojams sunku pakankamai gerai suprasti, kaip veikia naujos dirbtinio intelekto taikomosios programos ir kokių rezultatų jos gali duoti, nors jie privalo sukurti sistemą, kuria būtų užtikrinta, kad dirbtinis intelektas atitiktų pagrindines teises ir būtų naudojamas visuomenės labui; pabrėžia, kad ekspertų prognozės dėl būsimo dirbtinio intelekto poveikio taip pat skiriasi, todėl net jiems gali būti sunku numatyti naujų dirbtinio intelekto technologijų diegimo rezultatus; todėl teigia, kad dėl šio netikrumo teisės aktų leidėjai, reguliuodami dirbtinį intelektą, turi tinkamai atsižvelgti į atsargumo principą; mano, kad labai svarbu konsultuotis su ekspertais, turinčiais įvairių ekspertinių žinių ir patirties, kad būtų parengti patikimi, veiksmingi ir perspektyvūs teisės aktai; įspėja, kad teisinis netikrumas gali būti viena didžiausių kliūčių inovacijoms; atsižvelgdamas į tai pažymi, kad svarbu skatinti piliečių, įskaitant išrinktus atstovus ir nacionalines valdžios institucijas, raštingumą dirbtinio intelekto srityje;

86.

įspėja, kad dėl to teisėkūros ciklai dažnai neatitinka technologijų pažangos tempo, todėl politikos formuotojai verčiami vytis šią pažangą ir teikti pirmenybę rinkoje jau esančių naudojimo atvejų reglamentavimui; atkreipia dėmesį į tai, kad prieš taikant patikimą reglamentavimo požiūrį į dirbtinį intelektą turi būti atlikta išsami proporcingumo ir būtinumo analizė, kad būtų išvengta kliūčių inovacijoms ir ES įmonių konkurencingumui;

87.

pabrėžia, kad dirbtinio intelekto naudojimas biometriniams duomenims gauti galėtų arba reikšti kišimąsi ir daryti neigiamą poveikį, arba būti naudingas tiek atskiriems asmens, taip plačiajai visuomenei;

88.

susirūpinęs pažymi, kad tokios dirbtinio intelekto technologijos kelia esminių etinių ir teisinių klausimų; pažymi, kad tam tikros dirbtinio intelekto technologijos leidžia automatizuoti informacijos tvarkymą iki precedento neturinčio masto, o tai sudaro sąlygas masiniam sekimui ir kitokiam neteisėtam kišimuisi ir kelia grėsmę pagrindinėms teisėms, visų pirma teisėms į privatumą ir duomenų apsaugą;

89.

pabrėžia, kad daugelis autoritarinių režimų naudoja dirbtinio intelekto sistemas savo piliečiams kontroliuoti, jų masiniam sekimui vykdyti, juos šnipinėti, stebėti ir reitinguoti arba judėjimo laisvei apriboti; pabrėžia, kad dėl bet kokios formos normatyvinio piliečių vertinimo, kurį atlieka valdžios institucijos, ypač teisėsaugos, sienų kontrolės ir teismų veiklos srityse, taip pat dėl to, kad jį naudoja privačios įmonės ar asmenys, prarandamas savarankiškumas ir privatumas, kyla diskriminacijos rizika ir tai neatitinka Europos vertybių; primena, kad tokioms technologijoms, kaip kibernetinio stebėjimo ir biometrinio atpažinimo technologijos, kurios gali būti naudojamos šiais tikslais, taikomas ES eksporto kontrolės reglamentas; reiškia didelį susirūpinimą dėl ankstesnių atvejų, kai ES įmonės autoritariniams režimams ES nepriklausančiose šalyse pardavė biometrines sistemas, kurių naudojimas ES būtų neteisėtas, ir smerkia tokią praktiką;

90.

pažymi, kad šiuo metu dominuojančios technologijų platformos ne tik reikšmingai kontroliuoja prieigą prie informacijos ir jos platinimą, bet ir naudojasi DI technologijomis siekdamos gauti daugiau informacijos apie asmens tapatybę, elgesį ir žinių apie sprendimų priėmimo istoriją; mano, kad toks profiliavimas kelia pavojų demokratinėms sistemoms, taip pat pagrindinių teisių ir piliečių savarankiškumo apsaugai; pabrėžia, kad dėl to atsiranda galios disbalansas ir kyla sisteminė rizika, kuri gali daryti poveikį demokratijai;

91.

atkreipia dėmesį į tai, kad skaitmeninės platformos, be kita ko, pasitelkiant DI grindžiamas rinkodaros taikomąsias programas, gali būti naudojamos užsienio šalių kišimuisi vykdyti ir dezinformacijai bei sintetinei vaizdakaitai skleisti, veikdamos kaip propagandos, trolinimo ir priekabiavimo tinklai, kuriais siekiama pakenkti rinkimų procesams; pabrėžia, kad mašinų mokymasis visų pirma suteikia galimybę tikslingai naudoti asmens duomenis siekiant manipuliuoti to nesuvokiančiais rinkėjais kuriant individualizuotas ir įtikinamas žinutes; pabrėžia griežtų skaidrumo įsipareigojimų, kurie būtų veiksmingai vykdomi, svarbą;

92.

vis dėlto pabrėžia, kad dirbtinis intelektas taip pat galėtų būti naudojamas siekiant sumažinti antidemokratinę ir neetišką veiklą platformose ir sustabdyti melagingų naujienų ir neapykantą kurstančių kalbų platinimą, nors jo gebėjimo suprasti su konkrečiomis aplinkybėmis susijusį turinį testai iki šiol davė prastų rezultatų; reiškia susirūpinimą dėl to, kad skaldanti kalba gali skatinti didesnį naudotojų įsitraukimą, todėl tokios kalbos pašalinimas tiesiogiai prieštarautų tokių platformų verslo modeliui, pagrįstam kuo didesniu naudotojų įsitraukimu; laikosi nuomonės, kad dirbtiniu intelektu grindžiami sprendimai prieš numatant galimą jų naudojimą turi būti paremti visapusiška pagarba saviraiškos ir nuomonės laisvei ir tvirtais įrodymais jų naudai;

93.

pabrėžia, kad šališkumas DI sistemose, visų pirma kalbant apie giliojo mokymosi sistemas, dažnai atsiranda dėl to, kad trūksta įvairių ir kokybiškų mokymo ir testavimo duomenų, pvz., kai naudojami duomenų rinkiniai, kurie nepakankamai apima pažeidžiamas grupes, arba kai pats užduoties apibrėžimas ar reikalavimų nustatymas yra šališkas; pažymi, kad šališkumas taip pat gali atsirasti dėl galimo įvairovės trūkumo kūrėjų grupėse, atkartojamo ir įsigalėjusio šališkumo, riboto mokymo ir testavimo duomenų kiekio arba tais atvejais, kai šališkas DI kūrėjas pakenkia algoritmui; atkreipia dėmesį, kad pagrįstas diferencijavimas taip pat yra sąmoningai sukuriamas siekiant pagerinti DI mokymosi rezultatus tam tikromis aplinkybėmis;

94.

pabrėžia, kad struktūrinis šališkumas mūsų visuomenėje neturėtų būti atkartojamas ar netgi didinamas naudojant prastos kokybės duomenų rinkinius; atsižvelgdamas į tai, pažymi, kad algoritmai yra tokie pat diskriminaciniai kaip ir duomenys, su kuriais jie dirba, ir dėl prastos mokymo duomenų kokybės arba visuomenėje pastebimų šališkumo ir diskriminacijos gali būti siūlomi iš esmės diskriminaciniai sprendimai, kurie didina diskriminaciją visuomenėje; vis dėlto pažymi, kad kartais galima ištaisyti dirbtinio intelekto šališkumą; todėl daro išvadą, kad būtina taikyti technines priemones ir nustatyti skirtingus dirbtinio intelekto sistemų kontrolės lygmenis, įskaitant programinę įrangą, algoritmus ir duomenis, kuriuos jos naudoja ir rengia, siekiant kuo labiau sumažinti šią riziką; teigia, kad dirbtinis intelektas gali ir turėtų būti naudojamas siekiant sumažinti šališkumą ir diskriminaciją ir skatinti lygias teises bei teigiamus socialinius pokyčius mūsų visuomenėje, be kita ko, nustatant norminius reikalavimus duomenų rinkiniams, naudojamiems dirbtinio intelekto sistemoms mokyti; pabrėžia, kad vienas iš veiksmingiausių būdų dirbtinio intelekto sistemų šališkumui sumažinti yra užtikrinti, kiek tai įmanoma pagal Sąjungos teisę, kad maksimalus ne asmens duomenų kiekis būtų prieinamas mokymo ir mašinų mokymosi tikslais;

g)	Pasikartojančios visų šešių atvejų tyrimų išvados

95.

pažymi, kad esama akivaizdžios naudos visuomenei ir galimybių, susijusių su dirbtinio intelekto technologijų diegimu, kuriomis gali būti pasinaudota tik tuo atveju, jei ES bus pašalintos universaliosios kliūtys, laikantis pagrindinių teisių, vadovaujantis vertybėmis ir teisės aktais; teigia, kad kliūtys, trukdančios sėkmingai taikyti patikimą dirbtinį intelektą visose analizuojamose srityse, visų pirma yra teisės aktų dubliavimasis, rinkos susiskaidymas, biurokratinės kliūtys, prieinamos skaitmeninės infrastruktūros ir skaitmeninių įgūdžių trūkumas platesnėje visuomenėje ir nepakankamos investicijos į mokslinius tyrimus ir technologinę plėtrą;

96.

be to, remdamasis išnagrinėtais atvejų tyrimais, daro išvadą, kad yra tam tikrų naudojimo atvejų, kurie yra rizikingi arba žalingi, tačiau tai nebūtinai susiję su konkrečiomis dirbtinio intelekto technologijomis, o su jų taikymo sritimis; pripažįsta, jog norint, kad dirbtinio intelekto technologijos būtų plačiai taikomos ES, būsimu reglamentavimu turi būti atsižvelgiama į pagrįstus nuogąstavimus, susijusius su šia rizika;

97.

teigia, kad nors svarbu išnagrinėti ir suskirstyti į kategorijas galimą DI keliamą riziką, iš atvejų analizės matyti, kad DI technologijos leidžia taikyti veiksmingas atsakomąsias priemones, kuriomis galima sumažinti arba pašalinti tą riziką; pabrėžia, kad, kadangi DI dar tik pradedamas kurti platesniame besiformuojančių technologijų kontekste, trūksta aiškumo dėl viso jo potencialo ir susijusios rizikos; atkreipia dėmesį į tai, kad reikia atsižvelgti ne tik į asmenims kylančią riziką, bet ir į platesnę visuomeninę ir neturtinę individualią žalą; atkreipia dėmesį į didelį rinkos galios disbalansą duomenų rinkose ir gretimoje DI ekonomikoje; pabrėžia, kad sąžininga konkurencija ir kliūčių konkurencijai panaikinimas startuoliams ir MVĮ yra labai svarbūs siekiant teisingai paskirstyti potencialią dirbtinio intelekto naudą ekonominiu ir visuomeniniu požiūriu, kuri atrodo reikšminga tiek ES, tiek visame pasaulyje;

3. ES vieta konkuruojant pasaulio mastu dėl DI

98.

atkreipia dėmesį į tai, kad vyksta stipri pasaulinė konkurencija dėl dirbtinio intelekto ir kad ES šioje srityje dar neįgyvendino savo siekių; tolesniuose skirsniuose analizuoja ES pasaulinį konkurencingumą dirbtinio intelekto srityje, lygindamas jį su Kinijos ir JAV konkurencingumu ir daugiausia dėmesio skirdamas trims pagrindiniams elementams: reguliavimo metodui, padėčiai rinkoje ir investicijoms; vis dėlto pripažįsta, kad tarpvalstybinės rinkos ir korporacijos negali būti lengvai apibrėžiamos tarpvalstybiniu mastu, nes dauguma technologijų įmonių turi klientų, akcininkų, darbuotojų ir tiekėjų daugelyje skirtingų šalių;

a) Reguliavimo metodas

99.

pažymi, kad JAV dar nepriėmė horizontaliųjų teisės aktų skaitmeninėje srityje ir iki šiol daugiausia dėmesio skyrė konkretiems sektoriams skirtiems teisės aktams ir palankesnių sąlygų investicijoms sudarymui, be kita ko taikant mokestines priemones, skirtas privačiojo sektoriaus, visų pirma savo technologijų milžinių ir pirmaujančiųjų universitetų, inovacijoms; pastebi, kad nors pastaruoju metu pastebima pokyčių, rodančių aktyvesnį politikos formuotojų vaidmenį, JAV požiūris iki šiol buvo iš esmės orientuotas į teisinių gairių įmonėms teikimą, investicijas į mokslinių tyrimų projektus ir kliūčių inovacijoms šalinimą;

100.

pabrėžia, kad 2019 m. Amerikos DI iniciatyvos aktu buvo pradėtas nedidelis pertvarkymas, nes, be finansavimo perskirstymo, darbuotojų perkvalifikavimo ir skaitmeninės infrastruktūros stiprinimo, JAV vyriausybė paskelbė apie bendrų patikimo dirbtinio intelekto standartų kūrimą; tačiau pažymi, kad 10 principų – šio proceso rezultatas – buvo suformuluoti labai plačiai, kad kiekviena vyriausybės agentūra galėtų parengti konkrečiam sektoriui pritaikytas taisykles; tikisi, kad nors dabartinė JAV administracija 2022 m. planuoja pateikti naują teisių bilį dėl dirbtinio intelekto daromos žalos apribojimo, JAV ir toliau laikysis rinkos principais grindžiamo požiūrio;

101.

pabrėžia, kad Kinijos prezidentas Xi Jinping dar 2013 m. pabrėžė technologijų svarbą geopolitikoje, viešosios politikos vaidmenį nustatant ilgalaikius tikslus ir tai, kad dirbtinio intelekto technologijos suteikia galimybę atnaujinti savo karinę galią; taip pat pabrėžia, kad vėliau, 2015 m., Kinijos vyriausybė pateikė planą „Pagaminta Kinijoje 2025“, o 2017 m. – „Naujosios kartos dirbtinio intelekto plėtros planą“, kuriuose aiškiai užsibrėžtas tikslas iki 2030 m. paversti Kiniją pasauline lydere dirbtinio intelekto srityje; pažymi, kad 2018 m. Kinijos DI standartizacijos baltojoje knygoje išsamiau išdėstyta, kaip socialistinė rinkos ekonomika gali kurti tarptautinius standartus ir strategiškai dalyvauti tarptautinių standartizacijos organizacijų veikloje; atkreipia dėmesį į tai, kad Kinijoje pradėtos taikyti rekomendavimo sistemų taisyklės ir dirbtinio intelekto etikos kodeksas;

102.

pastebi, kad pasauliniu mastu Kinija aktyviai skatina tarptautinę partnerystę dirbtinio intelekto srityje, kad galėtų eksportuoti savo dirbtiniu intelektu grindžiamą vyriausybės vykdomo sekimo praktiką, socialinio reitingavimo sistemą ir cenzūros strategijas; pabrėžia, kad didelės investicijos užsienyje pagal iniciatyvą „Skaitmeninis šilko kelias“ taip pat naudojamos kaip priemonė skleisti Kinijos įtaką ir jos dirbtinio intelekto technologijas visame pasaulyje, o tai gali turėti plataus masto pasekmių, viršijančių technologinių standartų nustatymą ar technologinio konkurencingumo išlaikymą; daro išvadą, kad dėl to Kinijos vyriausybės požiūris grindžiamas DI diegimu šalies viduje ir DI technologijų, kurios atitinka iš anksto nustatytus standartus, atitinkančius Kinijos vyriausybės ideologiją, eksportu;

103.

pažymi, kad Komisija 2018 m. pradėjo dirbtinio intelekto reguliavimo darbą – paskelbė Europos dirbtinio intelekto strategiją, įsteigė aukšto lygio ekspertų grupę ir pristatė suderintą planą (32), kuriuo siekiama skatinti „Europoje kuriamą dirbtinį intelektą“; pažymi, kad 2020 m. baltojoje knygoje dėl dirbtinio intelekto buvo pasiūlyta daug priemonių ir politikos galimybių, susijusių su būsimu dirbtinio intelekto reguliavimu, ir galiausiai buvo priimtas horizontalusis teisės aktas dėl dirbtinio intelekto (33), kuris 2021 m. gegužės mėn. buvo pateiktas kartu su peržiūrėtu suderintu planu dėl dirbtinio intelekto (34); nurodo, kad, 2021 m. birželio mėn. duomenimis, 20 valstybių narių paskelbė nacionalines dirbtinio intelekto strategijas, o dar septynios valstybės narės yra baigiamajame pasirengimo jas priimti etape;

104.

pabrėžia, kad pagrindinis ES reguliavimo metodo elementas – didelis dėmesys Europos skaitmeninės bendrosios rinkos kūrimui ir etiniams aspektams, atitinkantiems pagrindines žmogaus teisių vertybes ir demokratijos principus; pripažįsta, kad sukūrus pirmąją pasaulyje dirbtinio intelekto reguliavimo sistemą ES iš tiesų galėtų daryti sverto poveikį ir įgyti pradininko pranašumą nustatant tarptautinius DI standartus, grindžiamus pagrindinėmis teisėmis, ir sėkmingai eksportuoti į žmogų orientuotą „patikimą DI“ į visą pasaulį; pabrėžia, kad šį požiūrį reikia remti pasitelkiant reguliavimo koordinavimą ir konvergenciją su tarptautiniais partneriais;

b) Padėtis rinkoje

105.

pažymi, kad daugelis iš 100 pasaulyje pirmaujančių DI bendrovių yra įsikūrusios JAV ir tik kelios šių bendrovių yra ES; pažymi, kad JAV taip pat pirmauja pagal bendrą startuolių DI srityje skaičių;

106.

atkreipia dėmesį į tai, kad pastaraisiais metais keletą ES skaitmeninių įmonių įsigijo JAV technologijų milžinės; palankiai vertina Komisijos užmojį kovoti su įsigijimais, kurie gali turėti didelį poveikį veiksmingai konkurencijai skaitmeninėje rinkoje, ir apriboti destrukcinius įsigijimus; tačiau atkreipia dėmesį į tai, kad kai kuriais atvejais įsigijimas gali būti pagrindinis startuolių kūrėjų ir jų finansuotojų tikslas, kaip vienas iš teisėtų būdų gauti naudos iš savo idėjų;

107.

pabrėžia, kad JAV ir Kinija stengiasi paspartinti DI technologijų naudojimą viešajame ir privačiajame sektoriuose, o ES DI diegimas atsilieka; pažymi, kad 2020 m. tik 7 proc. ES įmonių, kuriose dirbo bent 10 darbuotojų, naudojosi dirbtinio intelekto technologijomis, o skirtumai tarp valstybių narių ir tarp įvairių verslo sektorių yra dideli;

108.

reiškia susirūpinimą dėl to, kad tiek JAV, tiek Kinija turi vieningą skaitmeninę rinką, kurioje taikomos nuoseklūs taisyklių rinkiniai, o ES bendroji skaitmeninė rinka vis dar nebaigta kurti ir joje išlieka nepagrįstų kliūčių; pabrėžia, kad dirbtinio intelekto produktų ir paslaugų kūrimą galėtų dar labiau sulėtinti vykdomas darbas, susijęs su 27 skirtingomis nacionalinėmis dirbtinio intelekto strategijomis;

109.

taip pat atkreipia dėmesį į tai, kad dėl ES teisės aktų nenuoseklumo, įvairių teisėkūros iniciatyvų dubliavimosi, ES ir nacionalinių teisės aktų prieštaravimų, skirtingo teisinio aiškinimo ir nepakankamo vykdymo užtikrinimo valstybėse narėse trukdoma sudaryti vienodas sąlygas ir Europos bendrovėms kyla teisinio netikrumo rizika, nes joms gali būti sunku nustatyti, ar jų DI inovacijos atitinka ES teisę;

110.

pažymi, kad dirbtinio intelekto įmonių rinkos susiskaidymą dar labiau didina bendrų standartų ir normų trūkumas kai kuriuose sektoriuose, įskaitant duomenų sąveikumą; apgailestauja dėl reguliavimo rizikos, kylančios dėl vėlavimo priimti teisės aktus, pvz., E. privatumo reglamentą; kaip pavyzdį nurodo tai, kad dėl nebaigtos kurti Europos bendrosios skaitmeninės rinkos ES DI kūrėjai susiduria su problema dėl duomenų, su kuria nesusiduria nei JAV, nei Kinijoje toje pačioje srityje veikiančios įmonės; pastebi, kad jie dažnai neturi pakankamai aukštos kokybės duomenų savo algoritmams apmokyti ir testuoti ir turi spręsti problemas, susijusias su sektorių duomenų erdvės ir tarpsektorinės sąveikos trūkumu bei tarpvalstybinių duomenų srautų apribojimais;

c) Investicijos

111.

pažymi, kad Europos įmonės ir vyriausybės į dirbtinio intelekto technologijas investuoja daug mažiau nei JAV ar Kinija; atkreipia dėmesį į tai, kad nors privačios investicijos į ES dirbtinio intelekto pramonę labai auga, ES vis dar labai nepakankamai investuoja į dirbtinį intelektą, palyginti su kitais pirmaujančiais regionais, nes JAV ir Kinija tenkanti dalis sudaro daugiau kaip 80 proc. iš 25 mlrd. EUR metinių nuosavo kapitalo investicijų į dirbtinį intelektą ir blokų grandinę, o ES dalis sudaro tik 7 proc. arba apie 1,75 mlrd. EUR; pabrėžia, kad ES finansavimo rinkų technologijų įmonėms likvidumui užtikrinti vis dar trūksta palyginamų JAV rinkų masto; pažymi, kad JAV taip pat pirmauja pagal rizikos kapitalo ir privataus akcinio kapitalo finansavimą, kuris ypač svarbus pradedančiosioms DI įmonėms (2019 m. šis finansavimas siekė 12,6 mlrd. EUR, Kinijoje – 4,9 mlrd. EUR, ES – 2,8 mlrd. EUR); pažymi, kad dėl šios priežasties Europos dirbtinio intelekto srities verslininkai perkelia veiklą į kitą Atlanto vandenyno pusę, kad galėtų plėsti savo verslą JAV;

112.

teigia, kad kartu su nacionalinėmis iniciatyvomis numatomos metinės ES viešosios investicijos į dirbtinį intelektą, siekiančios 1 mlrd. EUR (35), yra daug mažesnės už 5,1 mlrd. EUR metines investicijas JAV ir iki 6,8 mlrd. EUR siekiančias investicijas Kinijoje (36); vis dėlto tvirtina, kad 2017–2020 m. ES viešasis finansavimas, skirtas dirbtinio intelekto moksliniams tyrimams ir inovacijoms, palyginti su ankstesniu laikotarpiu, padidėjo 70 proc., o 2019 m. ES į dirbtinį intelektą investavo 7,9–9 mlrd. EUR, t. y. 39 proc. daugiau nei ankstesniais metais; pripažįsta ir palankiai vertina Komisijos planus toliau didinti investicijas pasitelkiant Skaitmeninės Europos programą, programą „Europos horizontas“, „InvestEU“, Europos struktūrinius ir investicijų fondus, Europos investicijų fondą, Europos infrastruktūros tinklų priemonės telekomunikacijų programą ir įvairias sanglaudos politikos programas, kurios bus papildomai papildytos ir lėšų bus pritraukta pagal nacionaliniuose ekonomikos gaivinimo ir atsparumo didinimo planuose nustatytą 20 proc. mažiausių išlaidų skaitmeninei pertvarkai tikslą, dėl kurio susitarė Komisija ir valstybės narės pagal Ekonomikos gaivinimo ir atsparumo didinimo priemonę; tačiau atkreipia dėmesį į naujausią Europos investicijų banko ataskaitą, kurioje nurodoma, kad ES investicijų į dirbtinį intelektą ir blokų grandinės technologijas trūkumas siekia 5–10 mlrd. EUR per metus;

113.

pabrėžia, kad ES DI įmonės susiduria su stipria konkurencija ieškodamos kvalifikuotų darbuotojų ir padėtis blogėja dėl to, kad 42 proc. ES gyventojų neturi bazinių skaitmeninių įgūdžių; pabrėžia, kad reikia mokyti ir pritraukti gerokai daugiau gerai išsilavinusių absolventų, įskaitant moteris, dirbti skaitmeniniame sektoriuje;

114.

pažymi, kad nors ES turi puikią dirbtinio intelekto srities tyrėjų bendruomenę, kalbant apie ES mokslininkus, protų nutekėjimas tebėra problema; pabrėžia, kad reikia imtis priemonių, kad būtų galima pritraukti geriausius mokslininkus; pažymi, kad ES moksliniams tyrimams ir technologinei plėtrai 2020 m. skyrė tik 2,32 proc. savo BVP, o JAV – 3,08 proc.; primena, kad valstybės narės turi laikytis savo įsipareigojimo investuoti 3 proc. savo BVP į mokslinius tyrimus ir technologinę plėtrą, kad būtų užtikrintas Sąjungos strateginis savarankiškumas skaitmeninėje srityje;

115.

pažymi, kad ES skaitmeninė infrastruktūra turi būti iš esmės atnaujinta – tik 25 proc. ES gyventojų gali prisijungti prie 5G tinklo, o JAV – 76 proc. gyventojų; pastebi, kad ES trūksta pakankamos didelio našumo skaitmeninės infrastruktūros, suteikiančios galimybę naudotis sąveikiomis duomenų erdvėmis, užtikrinančiomis didelę perdavimo spartą ir apimtis, patikimumą ir nedidelę delsą; pabrėžia, kad reikia remti Europos dirbtinio intelekto ekosistemas, kuriose veikia kompetencijos grupės;

d) Išvada

116.

daro išvadą, kad JAV yra pagrindinė lyderė dirbtinio intelekto srityje, nes ji pirmauja daugelyje kategorijų, o JAV įsikūrusios įmonės pirmauja technologijų plėtros aspektu tokiose srityse kaip debesijos kompiuterija ir itin našios kompiuterinės sistemos, taip pat investicijų aspektu, pritraukiant dirbtinio intelekto srities talentus, mokslinius tyrimus ir infrastruktūrą; tačiau pabrėžia, kad Kinija, kuri prieš keletą metų pagal visus rodiklius dar smarkiai atsiliko nuo JAV, sparčiai ją vejasi; pripažįsta, kad abiejų šalių pranašumas yra vieninga bendroji rinka ir tvirtesnis politinis įsipareigojimas siekiant toliau pirmauti DI srityje;

117.

pabrėžia, kad, nepaisant tvirtos ES pozicijos dėl pramoninės programinės įrangos ir robotikos, ES subjektai vis dar atsilieka nuo JAV ir Kinijoje panašią veiklą vykdančių subjektų daugelyje kategorijų; pabrėžia, kad ES turėtų parengti plataus užmojo į žmogų orientuoto Europos dirbtinio intelekto planą; pažymi, kad vis dėlto ES pirmauja reguliavimo metodų srityje; atkreipia dėmesį į tai, kad perspektyvi ES strategija siekiant tapti konkurencingesne dirbtinio intelekto srityje apima mokslinių tyrimų ir inovacijų, įgūdžių, infrastruktūros ir investicijų akcentavimą, kartu stengiantis sukurti į ateitį orientuotą, horizontalią ir inovacijoms palankią dirbtinio intelekto kūrimo ir naudojimo reglamentavimo sistemą ir tuo pačiu užtikrinti, kad būtų apsaugotos pagrindinės ES piliečių teisės ir teisinės valstybės principas;

118.

pabrėžia, kad „Brexit’as“ turėjo neigiamą poveikį ES pastangoms stiprinti savo pasaulinį dirbtinio intelekto pėdsaką, nes Jungtinė Karalystė buvo viena iš pirmaujančių ES šalių dirbtinio intelekto srityje; vis dėlto pabrėžia, kad Jungtinė Karalystė turėtų išlikti vertinga ES partnere, stiprindama abiejų partnerių konkurencingumą ir skatindama bendras reguliavimo perspektyvas nustatant pasaulinius standartus;

119.

daro išvadą, kad šiuo metu ES dar toli gražu neįgyvendino savo siekio tapti konkurencinga dirbtinio intelekto srityje pasauliniu lygmeniu ir gali dar labiau atsilikti kai kuriose kategorijose; laikosi nuomonės, kad skubūs veiksmai, susiję su toliau nurodytomis ES veiksmų gairėmis dėl dirbtinio intelekto, suteikia galimybę pakeisti šią padėtį;

120.

nurodo, kad ES neturi teisėkūros galių spręsti visų ES veiksmų gairėse dėl dirbtinio intelekto išvardytų klausimų, todėl specialusis komitetas rekomenduoja tęsti aukštu lygmeniu vykdomas diskusijas ir politinį procesą, dalyvaujant ES institucijoms ir valstybėms narėms, siekiant susitarti dėl labiau suderinto požiūrio į dirbtinį intelektą ir norint padėti valstybėms narėms derinti savo pastangas; todėl atkreipia dėmesį į Lisabonos darbotvarkę „ES 2020“, kuri, nepaisant kritikos, atliko svarbų vaidmenį 20 metų laikotarpiu padėdama nustatyti ES politikos kryptį ir išlaikyti spaudimą valstybėms narėms vykdyti reformas;

4. „Prie skaitmeninio amžiaus prisitaikiusi Europa“ – veiksmų gairės, kaip tapti pasauline lydere

a) Palanki reglamentavimo aplinka

i. TEISĖKŪRA

121.

ragina Komisiją siekiant, kad būtų priimti nauji skaitmeninio sektoriaus teisės aktai tokiose srityse, kaip dirbtinis intelektas, siūlyti tik teisėkūros procedūra priimamus aktus reglamentų forma, nes bendrojoje skaitmeninėje rinkoje turi vykti tikras derinimo procesas; yra įsitikinęs, kad dėl sparčios technologinės plėtros skaitmeninės srities teisės aktai visada turėtų būti lankstūs, pagrįsti principais, neutralūs technologijų atžvilgiu, perspektyvūs ir proporcingi, kartu prireikus laikantis rizika grindžiamo požiūrio, grindžiamo pagarba pagrindinėms teisėms ir užkertant kelią nereikalingai papildomai administracinei naštai, tenkančiai MVĮ, startuoliams, akademinei bendruomenei ir moksliniams tyrimams; be to, pabrėžia aukšto lygio teisinio tikrumo svarbą ir dėl to būtinybę visuose teisės aktuose nustatyti tvirtus, praktiškus ir nedviprasmiškus taikymo kriterijus, apibrėžtis ir įpareigojimus, susijusius su prekyba dirbtinio intelekto technologijomis, jų naudojimu ar kūrimu;

122.

mano, kad geresnio reglamentavimo darbotvarkė yra labai svarbi siekiant, kad ES dirbtinio intelekto strategija būtų sėkminga; pabrėžia, kad prieš siūlant naujus teisėkūros procedūra priimamus aktus reikia sutelkti dėmesį į jau galiojančių teisės aktų peržiūrą, pritaikymą, įgyvendinimą ir vykdymo užtikrinimo mechanizmus;

123.

primygtinai ragina Komisiją prieš pateikiant naujus skaitmeninius pasiūlymus tokiose srityse, kaip dirbtinis intelektas, atlikti išsamius ex ante poveikio vertinimus, atliekant tinkamą prognozavimą ir rizikos analizę; pabrėžia, kad atliekant poveikio vertinimus turėtų būti sistemingai nustatomi ir vertinami atitinkami galiojantys teisės aktai, užkertant kelią bet kokiam dubliavimuisi ar nesuderinamumui;

124.

siūlo naujus teisės aktus tokiose srityse kaip dirbtinis intelektas papildyti skatinimu taikyti suinteresuotųjų subjektų parengtus Europos standartus; laikosi nuomonės, kad ES turėtų stengtis išvengti susiskaidymo ir kad tarptautiniai standartai gali būti naudingas orientyras, tačiau ES turėtų teikti pirmenybę savo standartų rengimui; pabrėžia, kad tokie standartai turėtų būti grindžiami sąžininga konkurencija dėl geriausių standartų ES, į kurią turėtų atsižvelgti ES ir standartizacijos organizacijos; pažymi, kad tuomet techniniai standartai ir projektavimo instrukcijos galėtų būti derinami su ženklinimo sistemomis kaip būdas didinti vartotojų pasitikėjimą teikiant patikimas paslaugas ir produktus; pabrėžia ES standartizacijos organizacijų vaidmenį rengiant pažangiausius techninius standartus; ragina Komisiją paspartinti standartizacijos įgaliojimų suteikimą Europos standartizacijos organizacijoms pagal 2012 m. spalio 25 d. Europos Parlamento ir Tarybos reglamentą (ES) Nr. 1025/2012 dėl Europos standartizacijos (37);

125.

paaiškina, kad atvira sertifikavimo platforma galėtų sukurti pasitikėjimo ekosistemą, kuri apimtų vyriausybes, pilietinę visuomenę, įmones ir kitus suinteresuotuosius subjektus;

126.

ragina Parlamentą, Komisiją ir Tarybą gerinti savo gebėjimus spręsti vidaus kompetencijos konfliktus, kiek tai susiję su bendromis svarbiomis temomis, pvz., dirbtiniu intelektu, nes dėl tokių konfliktų gali būti vilkinama teisėkūros procedūra, darant grandininį poveikį teisės aktų įsigaliojimui;

ii. VALDYMAS IR VYKDYMO UŽTIKRINIMAS

127.

ragina ES mastu nuosekliai koordinuoti ir įgyvendinti su dirbtiniu intelektu susijusius teisės aktus bei užtikrinti jų vykdymą;

128.

paaiškina, kad suinteresuotųjų subjektų konsultacijų forumai, pvz., Duomenų inovacijų valdyba, kuri turi būti įsteigta Duomenų valdymo aktu, arba Europos dirbtinio intelekto aljansas, kuris apima privačiojo ir viešojo sektorių partnerystes, pvz., Europos pramonės duomenų, tinklo paribio ir debesijos aljansą, yra perspektyvus valdymo metodas; pabrėžia, kad taikant šį požiūrį sudaromos sąlygos ES dirbtinio intelekto ekosistemai įgyvendinti savo principus, vertybes, tikslus ir atspindėti visuomenės interesus programinės įrangos kodo lygmeniu;

129.

pabrėžia, kad siekiant išspręsti reguliavimo tempo išlaikymo siekiant neatsilikti nuo technologijų raidos problemą ypatingą dėmesį reikia skirti veiksmingam teismų ir reguliavimo agentūrų atliekamam ex post vykdymo užtikrinimui, taip pat ex ante požiūriui siekiant spręsti teisines problemas, kylančias dėl besiformuojančių technologijų; todėl pritaria tam, kad būtų naudojama bandomoji reglamentavimo aplinka, kuri suteiktų dirbtinio intelekto kūrėjams unikalią galimybę greitai, lanksčiai ir kontroliuojamu būdu eksperimentuoti prižiūrint kompetentingoms institucijoms; pažymi, kad ši bandomoji reglamentavimo aplinka būtų eksperimentinė erdvė, kurioje būtų bandomos dirbtinio intelekto sistemos ir nauji verslo modeliai realiomis sąlygomis kontroliuojamoje aplinkoje prieš jiems patenkant į rinką;

iii. DI SKIRTA TEISINĖ SISTEMA

130.

pabrėžia, kad pagrindinis ES skaitmeninės strategijos, taip pat strategijos dėl dirbtinio intelekto tikslas – sukurti „Europos kelią“ skaitmeniniame pasaulyje; patikslina, kad šis požiūris turėtų būti orientuotas į žmogų, patikimas, orientuotas į etikos principus ir grindžiamas socialinės rinkos ekonomikos koncepcija; pabrėžia, kad žmogus ir jo pagrindinių teisių apsauga visada turėtų išlikti visų politinių ir teisėkūros svarstymų pagrindu;

131.

pritaria Komisijos 2020 m. baltojoje knygoje dėl dirbtinio intelekto padarytai išvadai, kad reikia sukurti rizika grindžiamą DI skirtą teisinę sistemą, visų pirma apimančią aukšto lygio etikos standartus, grindžiamus skaidrumu, patikrinamumu ir atskaitomybe, derinant juos su nuostatomis dėl produktų saugos, tinkamomis taisyklėmis dėl atsakomybės ir konkrečiam sektoriui skirtomis nuostatomis, kartu suteikiant įmonėms ir naudotojams pakankamai lankstumo ir teisinio tikrumo bei sudarant vienodas sąlygas, kad būtų galima skatinti dirbtinio intelekto diegimą ir inovacijas;

132.

atkreipia dėmesį į orientuojamąją pridėtinę vertę, kurią teikia EBPO parengtos sąvokos, terminija ir standartai, kaip įkvėpimo šaltinis apibrėžiant dirbtinį intelektą teisės aktuose; pabrėžia, kad tai suteiktų ES pranašumą kuriant būsimą tarptautinę dirbtinio intelekto valdymo sistemą;

133.

yra įsitikinęs, kad ne visuomet reikėtų reguliuoti dirbtinį intelektą kaip technologiją – reguliavimo intervencijos lygis turėtų būti proporcingas rizikos, kylančios individui ir (arba) visuomenei dėl dirbtinio intelekto sistemos naudojimo, rūšiai; pabrėžia, kad šiuo atžvilgiu svarbu atskirti „didelės rizikos“ ir „mažos rizikos“ DI naudojimo atvejus; daro išvadą, kad pirmai kategorijai reikia griežtų papildomų teisėkūros aktais nustatytų apsaugos priemonių, o kalbant apie „mažos rizikos“ naudojimą daugeliu atvejų galutinių naudotojų ir vartotojų interesais gali reikėti numatyti skaidrumo reikalavimus;

134.

nurodo, kad dirbtinio intelekto sistemos turėtų būti klasifikuojamos kaip „didelės rizikos“ remiantis konkrečiu jų naudojimu ir žalos, kuri, kaip numatoma, gali būti padaryta pažeidžiant pagrindines teises ir sveikatos bei saugos taisykles, nustatytas Sąjungos teisės aktais, aplinkybėmis, pobūdžiu, tikimybe, sunkumu ir galimu neatitaisomumu; pabrėžia, kad šią klasifikaciją turėtų papildyti gairės ir dirbtinio intelekto kūrėjų skatinimas keistis geriausia patirtimi; pabrėžia, kad visada turi būti gerbiama teisė į privatumą ir kad dirbtinio intelekto kūrėjai turėtų užtikrinti visapusišką atitiktį duomenų apsaugos taisyklėms;

135.

pabrėžia, kad dirbtinio intelekto sistemos, kurios gali turėti sąveiką su vaikais arba kitaip juos paveikti, turi atsižvelgti į jų teises ir pažeidžiamumą ir atitikti aukščiausius esamus pritaikytosios ir standartizuotosios saugos, saugumo ir privatumo standartus;

136.

pažymi, kad DI sistemų veiklos aplinka gali skirtis, kai veikiama verslas verslui (angl. business-to-business, B2B) aplinkoje ir verslas vartotojui (angl. business-to-consumer, B2C) aplinkoje; atkreipia dėmesį į tai, kad vartotojų teisės turi būti teisiškai saugomos vartotojų apsaugos teisės aktais; pabrėžia, kad nors įmonės gali sutartinėmis priemonėmis tiesiogiai su verslo partneriais greitai ir ekonomiškai veiksmingai išspręsti atsakomybės ir kitas teisines problemas, gali prireikti teisės aktų, kad mažesnės įmonės būtų apsaugotos nuo dominuojančių subjektų piktnaudžiavimo įtaka rinkoje dėl komercinio ar technologinio susaistymo, patekimo į rinką kliūčių arba asimetriškos informacijos problemų; pabrėžia, kad taip pat būtina atsižvelgti į MVĮ ir startuolių, kurioms taikomi sudėtingi reikalavimai, poreikius, kad jie neatsidurtų nepalankioje padėtyje, palyginti su didesnėmis įmonėmis, kurios turi išteklių, kad galėtų išlaikyti didelius teisės reikalų ir atitikties užtikrinimo skyrius;

137.

pabrėžia, kad kalbant apie dar neišspręstus etikos klausimus, kylančius dėl naujų technologinių galimybių, atsirandančių dėl dirbtinio intelekto taikomųjų programų pardavimo ir naudojimo, reikia taikyti principais grindžiamą požiūrį, be kita ko, taikant pagrindinius privalomus principus, pvz., nekenkimo principą, pagarbos žmogaus orumui ir pagrindinėms teisėms principą ir demokratinio proceso apsaugą; pažymi, kad geroji DI plėtros praktika, pvz., į žmogų orientuotas dirbtinis intelektas, atsakingas valdymas ir skaidrumo bei paaiškinamumo principai, taip pat tvaraus dirbtinio intelekto principai, kurie yra visiškai suderinti su JT Darnaus vystymosi darbotvarke iki 2030 m., yra kiti svarbūs elementai formuojant dirbtinio intelekto ekonomiką;

138.

pripažįsta, kad ne visada įmanoma visiškai panaikinti dirbtinio intelekto algoritmų šališkumą, nes idealų duomenų be klaidų tikslą pasiekti labai sunku arba beveik neįmanoma; pažymi, kad net išbandyta dirbtinio intelekto sistema neišvengiamai susidurs su realaus pasaulio scenarijais, kurie gali duoti šališkų rezultatų, kai bus diegiama aplinkoje, kuri skiriasi nuo jos mokymo ir testavimo duomenų sudėties; pabrėžia, kad ES turėtų stengtis didinti duomenų rinkinių ir algoritmų skaidrumą, labai glaudžiai bendradarbiauti su dirbtinio intelekto kūrėjais, kad būtų atsvertas ir sumažintas struktūrinis visuomenės šališkumas, ir apsvarstyti galimybę ankstyvuoju kūrimo etapu apsvarstyti privalomas išsamaus patikrinimo žmogaus teisių srityje taisykles;

139.

patikslina, kad nors daugeliu atvejų dirbtinio intelekto sistemoms taikomi prasmingi skaidrumo ar paaiškinamumo reikalavimai yra naudingi, ne visais atvejais gali būti įmanoma juos įgyvendinti; pažymi, kad intelektinės nuosavybės teisės ir komercinės paslaptys turi būti apsaugotos nuo neteisėtos praktikos, pvz., pramoninio šnipinėjimo;

140.

teigia, kad dirbtiniam intelektui skirta teisinė sistema turi ir toliau skatinti ir saugoti dirbtinio intelekto srities novatorius, suteikiant jiems patentus kaip atlygį už jų kūrinių sukūrimą ir skelbimą; daro išvadą, kad galiojantys teisės aktai iš esmės yra perspektyvūs, tačiau siūlo tam tikrus pakeitimus, įskaitant atvirojo kodo elementų integravimą, taip pat viešųjų pirkimų naudojimą, kad prireikus būtų galima pavesti įsigyti dirbtinio intelekto sprendimams skirtą atvirojo kodo programinę įrangą; siūlo naujas patentų licencijavimo formas, siekiant užtikrinti, kad priemonės būtų prieinamos regionams ir iniciatyvų vykdytojams, kurie kitaip negalėtų jų įsigyti;

141.

mano, kad privalomi ex ante rizikos įsivertinimai, grindžiami aiškiomis taisyklėmis ir standartais, taip pat poveikio duomenų apsaugai vertinimai, papildyti trečiųjų šalių atitikties vertinimais suteikiant susijusį tinkamą CE ženklą, kartu su ex post vykdymo užtikrinimu vykdant rinkos priežiūrą, galėtų būti naudingi siekiant užtikrinti, kad rinkoje esančios dirbtinio intelekto sistemos būtų saugios ir patikimos; mano, kad, siekiant užkirsti kelią MVĮ išstūmimui iš rinkos, standartai ir gairės dėl dirbtinio intelekto srities teisės aktų laikymosi turėtų būti kuriami glaudžiai bendradarbiaujant su mažosioms įmonėms, kuo labiau suderinti tarptautiniu mastu ir prieinami nemokamai;

142.

pažymi, kad siekiant padidinti produktų saugą ir pagerinti klaidų nustatymą, didelės rizikos DI kūrėjai turėtų užtikrinti, kad prieinami algoritmų veiklos žurnalai būtų saugiai saugomi; mano, kad prireikus kūrėjai turėtų kurti didelės rizikos DI sistemas su integruotais mechanizmais – „sustabdymo jungikliais“, kurie leistų žmogui įsikišti ir bet kuriuo metu saugiai ir veiksmingai sustabdyti automatizuotą veiklą, taip pat užtikrinti, kad būtų laikomasi žmogaus dalyvavimo procese principo; mano, kad dirbtinio intelekto sistemos rezultatai ir argumentai visada turėtų būti suprantami žmonėms;

143.

pripažįsta, kad esama teisinių iššūkių, kuriuos kelia DI sistemos, ir tai, kad reikia apsvarstyti galimybę peržiūrėti tam tikras galiojančių taisyklių dėl atsakomybės dalis; atsižvelgdamas į tai, laukia, kol bus pateiktas Komisijos pasiūlymas dėl teisėkūros procedūra priimamo akto dėl atsakomybės už dirbtinį intelektą; pabrėžia, kad Direktyva dėl atsakomybės už gaminius (38) ir nacionalinės kalte grindžiamos atsakomybės sistemos iš esmės gali išlikti pagrindiniais teisės aktais imantis atsakomųjų priemonių dėl didžiosios dalies DI padarytos žalos; pabrėžia, kad tik tam tikrais atvejais gali būti netinkamų rezultatų, tačiau įspėja, kad atliekant bet kokią peržiūrą turėtų būti atsižvelgiama į galiojančius produktų saugos teisės aktus ir ji turėtų būti grindžiama tik aiškiai nustatytomis spragomis, kartu orientuojantis į ateitį ir užtikrinant veiksmingą įgyvendinimą bei asmenų apsaugą ES;

144.

pabrėžia, kad kalbant apie rizikos suvokimą teisinėje sistemoje vaikams neturėtų būti taikoma tokia pati asmeninė atsakomybė kaip suaugusiesiems;

145.

pažymi, kad galima būtų apsvarstyti galimybę padaryti tam tikrus teisinių sąvokų „produktas“, įskaitant integruotas taikomąsias programas, skaitmenines paslaugas ir produktų tarpusavio priklausomybę, ir „gamintojas“, įskaitant vidinės sistemos operatorių, paslaugų teikėją ir duomenų teikėją, apibrėžčių pakeitimus siekiant užtikrinti, kad būtų atlyginama tų technologijų padaryta žala; vis dėlto pabrėžia, kad reikėtų vengti pernelyg plataus arba pernelyg siauro požiūrio į sąvokos „produktas“ apibrėžtį;

146.

atkreipia dėmesį į tai, kad dėl dirbtinio intelekto sistemų ypatybių, pvz., jų sudėtingumo, junglumo, neskaidrumo, pažeidžiamumo, gebėjimo keisti jas atnaujinant, savarankiško mokymosi pajėgumų ir galimo savarankiškumo, taip pat dėl daugybės subjektų, dalyvaujančių jas kuriant, diegiant ir naudojant, kyla didelių iššūkių, susijusių su Sąjungos ir nacionalinių nuostatų dėl atsakomybės sistemos veiksmingumu; todėl mano, kad, nors nėra poreikio išsamiai persvarstyti gerai veikiančių atsakomybės sistemų, būtina specialiai ir koordinuotai pritaikyti Europos ir nacionalines atsakomybės sistemas, kad būtų išvengta situacijų, kai žalą patyrę asmenys arba asmenys, kurių turtas buvo sugadintas, negautų jokios kompensacijos; nurodo, kad didelės rizikos DI sistemoms turėtų būti taikomi teisės aktai, nustatantys griežtą atsakomybę, ir reikalaujama privalomo draudimo, o kalbant apie žalą ar nuostolius, susijusius su bet kokia kita DI sistemomis grindžiama veikla, įrenginiais ar procesais, turėtų būti ir toliau taikoma kalte grindžiama atsakomybė; yra įsitikinęs, kad nukentėjęs asmuo vis tiek turėtų galimybę pasinaudoti operatoriaus kaltės prezumpcija, nebent jis gali įrodyti, kad laikėsi rūpestingumo pareigos;

iv. PROBLEMA DĖL DUOMENŲ ES

147.

atkreipia dėmesį į išvadas, kurias Komisija padarė savo 2020 m. komunikate „Europos duomenų strategija“, o Parlamentas – savo 2021 m. kovo 25 d. rezoliucijoje ta pačia tema, kuriose teigiama, kad bendros Europos duomenų erdvės sukūrimas kartu plėtojant sektorines duomenų erdves ir sutelkiant dėmesį į bendrus standartus yra labai svarbus siekiant užtikrinti greitą dirbtinio intelekto sprendimų plėtrą ES ir už jos ribų, taip pat užtikrinti ES atvirą strateginį savarankiškumą ir ekonominę gerovę; primena apie esminį aukštos kokybės duomenų prieinamumo ir DI taikomųjų programų plėtojimo ryšį; atsižvelgdamas į tai pabrėžia, kad ES reikia diegti patvarias, patikimas ir sąveikias debesijos paslaugas, taip pat sprendimus, kuriais būtų padedama naudotis decentralizuota duomenų analize ir tinklo paribio architektūra; ragina Komisiją patikslinti bendrai sukurtų ne asmens duomenų turėtojų teises, kiek tai susiję su prieiga prie duomenų, jų naudojimu ir dalijimusi jais; pabrėžia, kad prieiga prie duomenų turi būti techniškai įmanoma, be kita ko, naudojantis sąveikiomis standartizuotomis sąsajomis ir sąveikia programine įranga; pabrėžia, kad dėl kliūčių dalytis duomenimis mažėja inovacijų, silpnėja konkurencija ir stiprinamos oligopolinės rinkos struktūros bei kyla didelis pavojus, kad jos įsitvirtins gretimoje dirbtinio intelekto taikomųjų programų rinkoje;

148.

pabrėžia, kad itin svarbu atverti duomenų saugyklas ir skatinti plėsti dirbtinio intelekto tyrėjų ir įmonių prieigą prie duomenų, kaip nurodyta Parlamento rezoliucijoje dėl Europos duomenų strategijos; pabrėžia, kad rinkos disbalansas, atsirandantis dėl to, kad privačios įmonės taiko vis didesnius su duomenimis susijusius apribojimus, didina patekimo į rinką kliūtis ir mažina platesnės prieigos prie duomenų ir jų naudojimo galimybes, todėl startuoliams ir tyrėjams ypač sunku įsigyti duomenų, kurių jiems reikia, kad galėtų mokyti savo algoritmus, arba gauti licencijas, kad galėtų duomenis naudoti; pabrėžia, kad būtina užtikrinti reikiamą teisinį tikrumą ir sukurti sąveikią techninę infrastruktūrą, kartu skatinant duomenų turėtojus Europoje suteikti galimybę naudotis dideliais savo nenaudojamų duomenų kiekiais; mano, kad savanoriškas įmonių tarpusavio dalijimasis duomenimis, grindžiamas sąžiningomis sutartimis, padeda siekti šio tikslo; vis dėlto pripažįsta, kad įmonių tarpusavio sutartiniais susitarimais MVĮ nebūtinai užtikrinama tinkama prieiga prie duomenų, turint omenyje skirtingą derybinę galią ar ekspertines žinias; pabrėžia, kad atvirųjų duomenų prekyvietės palengvina dalijimąsi duomenimis, padėdamos dirbtinio intelekto bendrovėms ir tyrėjams įsigyti arba licencijuoti duomenis iš tų, kurie nori pateikti duomenis tokiose prekyvietėse, įskaitant duomenų katalogus, ir sudaryti sąlygas duomenų turėtojams ir naudotojams derėtis dėl dalijimosi duomenimis sandorių; atsižvelgdamas į tai, palankiai vertina Duomenų valdymo akte nustatytas duomenų tarpininkavimo paslaugų taisykles;

149.

palankiai vertina Europos debesijos federacijos iniciatyvas, pvz., Europos pramonės duomenų, tinklo paribio ir debesijos aljansą, taip pat projektą GAIA-X, kuriuo siekiama plėtoti jungtinę duomenų infrastruktūrą ir sukurti ekosistemą, kuri sudarytų sąlygas duomenų teikėjams plėsti savo veiklą, užtikrinti sąveikumą ir savarankišką apsisprendimą; pažymi, kad ES debesijos taisyklių sąvadas, apimantis esamus teisės aktus ir savireguliavimo iniciatyvas, taip pat padėtų panaudoti bendrus ES principus ir vertybes nustatant įgyvendinamus procesus ir techninių specialistų atliekamas patikras;

150.

rekomenduoja toliau stiprinti duomenų sąveikumą ir nustatyti bendrus standartus siekiant palengvinti duomenų srautą tarp įvairių mašinų ir subjektų, skatinti keitimąsi duomenimis tarp šalių ir sektorių ir sudaryti sąlygas plačiu mastu kurti aukštos kokybės duomenų rinkinius; pažymi, kad skatinimui naudoti atviruosius standartus, atvirąją programinę įrangą, kūrybinių bendrijų (angl. creative commons) licencijas ir atviras taikomųjų programų sąsajas (API) taip pat galėtų tekti svarbus vaidmuo spartinant dalijimąsi duomenimis; pabrėžia bendrų Europos duomenų erdvių vaidmenį sudarant palankesnes sąlygas laisvam duomenų judėjimui Europos duomenų ekonomikoje;

151.

ragina Komisiją ir valstybes nares pasirūpinti, kad būtų griežčiau užtikrinamas sąžiningų sutarčių sąlygų vykdymas, kiek tai susiję su konkurencijos taisyklėmis, siekiant panaikinti įtakos rinkoje disbalansą, tačiau išvengiant nepagrįsto kišimosi į naudojimosi sutarčių laisve erdvę, ir aprūpinti antimonopolines institucijas priemonėmis ir ištekliais, kad jos galėtų kovoti su duomenų koncentracijos tendencijomis; pabrėžia, kad Europos duomenų erdvės leistų įmonėms glaudžiau bendradarbiauti tarpusavyje, todėl mano, kad įmonėms reikia daugiau gairių ir teisinio aiškumo dėl konkurencijos teisės ir bendradarbiavimo dalijimosi duomenimis ir jų telkimo srityje; pabrėžia, kad bendradarbiavimas duomenų srityje, įskaitant dirbtinio intelekto taikomųjų programų mokymo ar daiktų interneto pramonės tikslais, jokiomis aplinkybėmis neturėtų palengvinti kartelių sudarymo ar sudaryti kliūčių naujiems rinkos dalyviams; pabrėžia, kad svarbu patikslinti dirbtinio intelekto kūrėjų ir įmonių, kurios prisideda prie duomenų kūrimo naudojant algoritmus arba daiktų interneto mašinas, sutartines teises, visų pirma teisę gauti prieigą prie duomenų, teisę į duomenų perkeliamumą, teisę reikalauti, kad kita šalis nustotų naudoti duomenis ir teisę ištaisyti arba ištrinti duomenis;

152.

ragina valstybes nares, kiek tai susiję su vyriausybių turimais duomenimis, skubiai įgyvendinti Atvirųjų duomenų direktyvą (39) ir tinkamai taikyti Duomenų valdymo aktą, užtikrinant, kad didelės vertės duomenų rinkiniai būtų prieinami geriausiu atveju nemokamai ir kad jie būtų teikiami kompiuterio skaitomu formatu ir naudojant taikomųjų programų sąsają; pabrėžia, kad ši iniciatyva sumažintų viešųjų įstaigų išlaidas savo duomenų sklaidai ir pakartotiniam naudojimui ir labai padėtų ES tyrėjams ir įmonėms tobulinti savo skaitmenines technologijas tokiose srityse kaip dirbtinis intelektas;

153.

ragina visoje ES vienodai įgyvendinti Bendrąjį duomenų apsaugos reglamentą, veiksmingai ir greitai taikant nuoseklumo užtikrinimo mechanizmą ir suderinant skirtingus nacionalinius teisės aktų aiškinimus; mano, kad taip pat reikia geriau aprūpinti duomenų apsaugos institucijas, be kita ko, užtikrinti, kad jos turėtų techninių žinių;

154.

atkreipia dėmesį į 2019 m. Komisijos praktines gaires dėl mišrių duomenų rinkinių tvarkymo; atkreipia dėmesį į tai, kad nesidalijimas duomenų rinkiniais vis dar dažnai yra geriausias variantas dirbtinio intelekto tyrėjams ir įmonėms, nes neaišku, ar duomenys pakankamai anonimizuoti;

155.

mano, kad 29 straipsnio duomenų apsaugos darbo grupės 2014 m. balandžio 10 d. nuomonėje 05/2014 dėl anoniminimo metodų pateikiama naudinga apžvalga, kurią būtų galima toliau plėtoti; ragina Europos duomenų apsaugos valdybą priimti gaires, pagrįstas konkrečiais naudojimo atvejais ir atitinkamomis situacijomis, su kuriomis susiduria įvairių rūšių duomenų valdytojai ir duomenų tvarkytojai, bei skirtingomis duomenų tvarkymo situacijomis, įskaitant kontrolinį sąrašą, kuriame būtų nurodyti visi reikalavimai, kuriuos reikia įvykdyti, kad duomenys būtų pakankamai anoniminiai; vis dėlto pažymi, kad anoniminimo metodais šiuo metu negalima užtikrinti visapusiškos ir išsamios privatumo apsaugos, nes eksperimentai parodė, kad šiuolaikinėms dirbtinio intelekto sistemoms vis dėlto pavyksta reidentifikuoti asmenis;

156.

prašo Europos duomenų apsaugos valdybos tyrėjams ir įmonėms, veikiantiems tokiose srityse kaip dirbtinis intelektas, pateikti daugiau rekomendacijų, kaip veiksmingai tvarkyti asmens duomenis už ES ribų laikantis Bendrojo duomenų apsaugos reglamento;

157.

siūlo finansuoti daugiau mokslinių tyrimų, kaip standartizuoti „pritaikytosios privatumo apsaugos“ metodus, taip pat skatinti kriptografinius sprendimus ir mašinų mokymąsi apsaugant privatumą, nes labai svarbu užtikrinti, kad aukštos kokybės duomenis būtų galima naudoti algoritmams mokyti ir dirbtinio intelekto užduotims atlikti nepažeidžiant privatumo; pažymi, kad duomenų patikos fondai, didelės rizikos dirbtinio intelekto taikomųjų programų sertifikavimas, asmeninės informacijos valdymo sistemos ir sintetinių duomenų naudojimas taip pat duoda gerų rezultatų;

158.

ragina ES ir jos valstybes nares pasinaudoti neseniai sukurtu EBPO projektu dėl patikimos vyriausybės prieigos prie privačiojo sektoriaus turimų asmens duomenų, kaip atskaitos tašku politikos formuotojams visame pasaulyje siekiant tarptautinio sprendimo ir reguliavimo konvergencijos, kiek tai susiję su geriausia praktika šioje srityje; atsižvelgdamas į tai pabrėžia, kad laisvas duomenų ir metaduomenų judėjimas per tarptautines sienas, kartu visapusiškai laikantis ES duomenų apsaugos acquis, yra itin svarbus skaitmeninių inovacijų Europoje skatinimo veiksnys; todėl ragina Komisiją nenustatyti duomenų lokalizavimo reikalavimų, išskyrus atvejus, kai to reikia norint apsaugoti pagrindines teises, įskaitant duomenų apsaugą, arba ribotais, proporcingais ir pagrįstais atvejais, kai tokia politika atitinka ES interesus arba yra būtina siekiant laikytis Europos standartų;

159.

ragina Komisiją reaguoti į Europos Sąjungos Teisingumo Teismo (ESTT) sprendimą, kad ES ir JAV privatumo skydo sistema yra negaliojanti, ir imtis visų būtinų priemonių siekiant užtikrinti, kad bet koks naujas sprendimas dėl tinkamumo su JAV visiškai atitiktų Bendrąjį duomenų apsaugos reglamentą, Europos Sąjungos pagrindinių teisių chartiją ir visus ESTT sprendimo aspektus, kartu supaprastinant transatlantinius duomenų srautus; ragina Komisiją tęsti derybas dėl duomenų adekvatumo su kitomis ES nepriklausančiomis šalimis, nes tai geriausias būdas skatinti ES duomenų apsaugos politiką ir sudaryti sąlygas tarptautiniam keitimuisi duomenimis;

b) Bendrosios skaitmeninės rinkos kūrimo užbaigimas

i. NACIONALINĖS DI STRATEGIJOS

160.

ragina valstybes nares peržiūrėti savo nacionalines strategijas dėl dirbtinio intelekto, nes kai kurios iš jų vis dar neaiškios ir jose trūksta aiškių tikslų, be kita ko, susijusių su visos visuomenės skaitmeniniu švietimu ir aukštos kvalifikacijos specialistų rengimu; rekomenduoja valstybėms narėms suformuluoti konkrečius, kiekybiškai įvertinamus ir specifinius veiksmus, kartu stengiantis sukurti jų sinergiją;

161.

ragina Komisiją padėti valstybėms narėms nustatyti prioritetus ir kuo labiau suderinti savo nacionalines strategijas dėl dirbtinio intelekto ir reglamentavimo aplinką, kad būtų užtikrinta darna ir nuoseklumas visoje ES; atkreipia dėmesį į tai, kad nors nacionalinių metodų įvairovė yra geras būdas nustatyti geriausią praktiką, dirbtinio intelekto kūrėjai ir tyrėjai susidurtų su didelėmis kliūtimis, jei kiekvienoje iš 27 valstybių narių jiems būtų taikomi skirtingi veiklos parametrai ir reguliavimo įpareigojimai;

ii. RINKOS KLIŪTYS

162.

ragina Komisiją tęsti darbą šalinant nepagrįstas kliūtis, trukdančias baigti kurti bendrąją skaitmeninę rinką, įskaitant tokias kliūtis kaip nederama diskriminacija pagal šalis, nevisiškas abipusis profesinių kvalifikacijų pripažinimas, pernelyg sudėtingos patekimo į rinką procedūros, nepagrįstai didelės atitikties reguliavimo normoms išlaidos ir skirtingos atitikties vertinimo procedūros, taip pat spręsti dažno nukrypti leidžiančių nuostatų taikymo problemą, dėl kurios skirtingų valstybių narių jurisdikcijose taikomos skirtingos taisyklės; pabrėžia, kad tarpvalstybinėje aplinkoje veikiančioms įmonėms ES masto taisyklės dėl dirbtinio intelekto (kaip priešingybė nesuvienodintam požiūriui pagal šalis) yra sveikintinas pokytis, padėsiantis skatinti Europos lyderystę dirbtinio intelekto kūrimo ir diegimo srityje;

163.

ragina Komisiją paspartinti tikros kapitalo rinkų sąjungos sukūrimą; pabrėžia, kad reikia gerinti prieigą prie finansinių išteklių, ypač MVĮ, startuoliams ir veiklą plečiančioms įmonėms;

164.

pabrėžia, kad reikia skubiai užbaigti derybas dėl dar nepriimtų teisėkūros procedūra priimamų dokumentų, kuriais siekiama užbaigti kurti bendrąją skaitmeninę rinką;

165.

ragina Komisiją užtikrinti nuoseklų bendrosios rinkos taisyklių vykdymą;

166.

pažymi, kad naujoji teisės aktų sistema turėtų būti atidžiai atnaujinta ir suderinta su skaitmeniniais produktais ir paslaugomis; siūlo daugiausia dėmesio skirti atitikties procedūrų modernizavimui ir supaprastinimui nustatant skaitmenines alternatyvas esamoms analoginėms ir popierinėms priemonėms, kurios leistų įmonėms, pvz., naudotis skaitmeniniu CE ženklu, elektroniniu ženklinimu arba skaitmeninėmis saugos instrukcijomis;

167.

ragina Komisiją remti realioje aplinkoje dirbančias įmones, norinčias pradėti vykdyti veiklą internete; ragina toliau vykdyti informavimo kampanijas, skirtas MVĮ ir startuoliams, laukiant naujų ir būsimų ES teisės aktų šioje srityje, taip pat ragina aktyviau užtikrinti rinkos priežiūros taisyklių vykdymą, nes tai yra priemonė Europos vartotojų pasitikėjimui didinti;

iii. VIENODOS SĄLYGOS

168.

yra įsitikinęs, kad dabartines nacionalines ir Europos konkurencijos ir antimonopolines sistemas reikia reformuoti, kad būtų galima geriau kovoti su piktnaudžiavimu įtaka rinkoje, slaptais algoritminiais susitarimais skaitmeninėje ekonomikoje ir problemomis, susijusiomis su duomenų kaupimu, taip pat geriau spręsti naujų besiformuojančių monopolijų keliamą riziką, nepakenkiant inovacijoms; palankiai vertina būsimą Skaitmeninių rinkų akto patvirtinimą; ragina konkrečiai apsvarstyti galimas konkurencijos problemas dirbtinio intelekto srityje;

169.

pažymi, kad tokia reforma turėtų sustiprinti įrodymais pagrįstą požiūrį ir labiau atsižvelgti į duomenų vertę ir tinklo efekto padarinius, nustatant aiškias taisykles rinkoje dominuojančioms platformoms ir didinant bendradarbiavimo skaitmeninėje ekonomikoje teisinį tikrumą;

170.

atsižvelgdamas į tai, teigia, kad Komisija turėtų pritaikyti savo rinkos apibrėžimo praktiką, kad rinkos būtų apibrėžtos tiksliau, atsižvelgiant į šiuolaikines rinkos realijas skaitmeniniame sektoriuje, atlikti dinaminę analizę ir laikytis ilgos trukmės laikotarpiu grindžiamo požiūrio, kad būtų galima įvertinti, ar esama konkurencinio spaudimo;

171.

ragina Komisiją ir nacionalines konkurencijos institucijas dėti daugiau pastangų siekiant nuolat stebėti skaitmenines rinkas ir taip nustatyti konkurencinį spaudimą ir konkurencijos trukdžius, o įmonėms, kurios piktnaudžiauja dominuojančia padėtimi arba kurioms būdingas antikonkurencinis elgesys, dažniau taikyti taisomąsias priemones;

172.

ragina valstybes nares gerokai padidinti konkurencijos institucijų finansavimą ir techninius pajėgumus, kad būtų garantuotas veiksmingas ir greitas konkurencijos taisyklių vykdymo užtikrinimas sparčiai besikeičiančioje ir sudėtingoje skaitmeninėje ekonomikoje; pabrėžia, kad konkurencijos institucijos turėtų paspartinti piktnaudžiavimo atvejų tyrimo procedūras ir prireikus taikyti laikinąsias priemones siekiant išsaugoti ir skatinti sąžiningą konkurenciją, kartu užtikrinant įmonių procesines teises į gynybą;

c) Skaitmeninė žalioji infrastruktūra

i. JUNGLUMAS IR KOMPIUTERINĖ GALIA

173.

ragina Komisiją toliau įgyvendinti savo užmojį iki 2030 m. paskatinti 75 proc. Europos įmonių pradėti naudotis debesijos kompiuterijos paslaugomis, didžiaisiais duomenimis ir dirbtiniu intelektu, kad jos išliktų konkurencingos pasaulyje ir paspartintų savo poveikio klimatui neutralumo tikslų įgyvendinimą, kad jie būtų pasiekti iki 2050 m.; mano, kad pagal Europos infrastruktūros tinklų priemonę skaitmeninei infrastruktūrai skirtų 2,07 mlrd. EUR nepakanka;

174.

pabrėžia, kad keičiantis duomenų kiekiui ir jų apdorojimui DI tikslais taip pat reikia kurti ir diegti naujas duomenų tvarkymo technologijas, apimančias tinklo paribį, taip pereinant nuo centralizuotų debesijos infrastruktūros modelių prie vis didesnės duomenų tvarkymo pajėgumų decentralizacijos; primygtinai ragina stiprinti investicijas ir mokslinius tyrimus paskirstytosios kompiuterijos klasteriuose, tinklo paribio mazguose ir įgyvendinant skaitmeninių mikrovaldiklių iniciatyvas; pažymi, kad pereinant prie plataus tinklo paribio sprendimų naudojimo gali prireikti daugiau išteklių, nes prarandama optimizavimo sutelkiant nauda, ir pabrėžia, kad Europos debesijos strategijoje turėtų būti sistemingai atsižvelgiama į tinklo paribio infrastruktūrų aplinkosaugines sąnaudas ir naudą, be kita ko, siekiant optimizuoti su dirbtiniu intelektu susijusį energijos vartojimą;

175.

pabrėžia, kad DI reikalinga galinga techninė įranga, kad būtų galima naudoti sudėtingus algoritmus, įskaitant didelio našumo ir kvantinę kompiuteriją bei daiktų internetą; ragina toliau didinti tikslinį viešąjį ir privatųjį finansavimą novatoriškiems sprendimams, kuriais mažinamas energijos suvartojimas, įskaitant programinės įrangos ekologinį projektavimą; ragina ES lygmeniu parengti skaitmeninės infrastruktūros išteklių naudojimo vertinimo standartus, grindžiamus geriausia patirtimi; yra susirūpinęs dėl pasaulinės mikroprocesorių krizės ir šiuo atžvilgiu palankiai vertina Komisijos pasiūlymą dėl Lustų akto, kuriuo siekiama sumažinti dabartinę ES priklausomybę nuo išorės tiekėjų; vis dėlto įspėja apie būsimą perteklinių pajėgumų rinkoje riziką ir įspėja atidžiai apsvarstyti investicijų ciklą;

176.

pabrėžia, kad veikianti ir sparti DI infrastruktūra turi būti grindžiama sąžiningu, ir saugiu pagrindu, išvengiant skaitmeninio sparčiojo ryšio spragų, todėl iki 2030 m. visose miesto vietovėse turi būti įdiegtas 5G ryšys, taip pat plačios prieigos itin spartūs plačiajuosčio ryšio tinklai ir dažnių spektro politika su licencijų išdavimo sąlygomis, kuriomis užtikrinamas nuspėjamumas ir kuriomis nebūtų iškraipoma konkurencija; primygtinai ragina valstybes nares toliau įgyvendinti 5G priemonių rinkinį; ragina praktiškai įgyvendinti Plačiajuosčio ryšio sąnaudų mažinimo direktyvą (40), kad būtų palengvintas tinklo diegimas; ragina Komisiją atlikti 5 G poveikio aplinkai vertinimą; pabrėžia, kad svarbu kovoti su dezinformacijos, susijusios su 5G tinklais, plitimu taikant ES komunikacijos strategiją; atsižvelgdamas į tai, pažymi, kad plačios ir įtraukios diskusijos galiausiai padės didinti piliečių pasitikėjimą veiksmais, kuriais siekiama nuolat plėtoti judriojo ryšio tinklus;

177.

ragina Komisiją nustatyti tvarkaraščius valstybėms narėms, miestams, regionams ir pramonei, taip pat patobulinti 5G administracinio patvirtinimo procesus; prašo, kad regionuose, kuriuose diegimą vykdo viešasis sektorius, būtų skiriama daugiau lėšų, kad būtų užtikrintas didelės spartos ryšys atokiose bendruomenėse ir prisidedama prie skaitmeninio atotrūkio mažinimo; ragina pagal daugiametę finansinę programą remti plačiajuosčio ryšio ir junglumo projektus, kad vietos valdžios institucijos turėtų lengvesnę prieigą ir išvengtų nepakankamo viešųjų lėšų panaudojimo;

178.

ragina Komisiją įvertinti dirbtinio intelekto ir kitos skaitmeninės infrastruktūros bangos sąveiką, kad Europa galėtų pirmauti naujos kartos tinkluose, įskaitant 6G;

179.

ragina parengti aiškią šviesolaidinių tinklų diegimo ir plačiajuosčio ryšio plėtros kaimo vietovėse strategiją, kuri taip pat labai svarbi daug duomenų reikalaujančioms technologijoms, pvz., DI; atsižvelgdamas į tai, ragina Europos investicijų banką labiau remti junglumo projektus kaimo vietovėse;

180.

pabrėžia, kad didelėms investicijoms, kurių reikia tinklų diegimui ir sparčiam diegimui, kad būtų pasiekti skaitmeninės politikos kelrodyje nustatyti tikslai, reikia sudaryti dalijimosi infrastruktūra susitarimus, kurie taip pat yra labai svarbūs skatinant tvarumą ir mažinant energijos vartojimą; pabrėžia, kad šios pastangos dar tik pradedamos ir turi būti toliau plečiamos;

ii. TVARUMAS

181.

primygtinai ragina ES imtis iniciatyvos iki 2030 m. užtikrinti, kad žalioji skaitmeninė infrastruktūra neutralizuotų poveikį klimatui ir efektyviai naudotų energiją, laikantis Paryžiaus susitarimo tikslų ir integruojant ją į Europos žaliojo kurso politikos programą; be kita ko, vertinant dirbtiniu intelektu grindžiamų sistemų didelio masto diegimo poveikį aplinkai, atsižvelgiant į padidėjusius dirbtinio intelekto plėtros ir naudojimo energijos poreikius; ragina imtis koordinuotų pasaulinių daugiašalių veiksmų siekiant panaudoti dirbtinį intelektą kovojant su klimato kaita ir aplinkos bei ekologinės būklės blogėjimu, taip pat biologinės įvairovės nykimu;

182.

primygtinai ragina naudoti dirbtinį intelektą siekiant stebėti energijos suvartojimą savivaldybėse ir parengti energijos vartojimo efektyvumo priemones;

183.

pripažįsta kai kurių didelio masto DI prietaikų, kurioms reikia daug duomenų ir išteklių, pobūdį ir jų atitinkamą poveikį aplinkai; primena, jog tam, kad Europos dirbtinis intelektas būtų tvarus ir atsakingas už aplinką, dirbtinio intelekto sistemos turėtų būti kuriamos, plėtojamos ir diegiamos atsižvelgiant į žaliąją pertvarką, poveikio klimatui neutralumą ir žiedinę ekonomiką;

184.

ragina Komisiją skatinti naudoti efektyviai energiją naudojančius duomenų centrus, kurie gali padėti neutralizuoti anglies dioksido poveikį;

185.

pabrėžia, kad dėl to, jog duomenų centrai šiuo metu nepakankamai dalijasi informacija, sunku imtis tinkamų viešųjų veiksmų ir gauti lyginamąją duomenų centrų aplinkosauginio veiksmingumo apžvalgą; ragina gerokai padidinti dirbtinio intelekto plėtros poveikio aplinkai vertinimų skaičių; ragina parengti reikalavimus siekiant užtikrinti, kad būtų prieinami tinkami įrodymai, kuriais remiantis būtų galima įvertinti didelio masto dirbtinio intelekto taikomųjų programų aplinkosauginį pėdsaką; atkreipia dėmesį į tai, kad reikia nustatyti aiškias dirbtinio intelekto poveikio aplinkai vertinimo taisykles ir gaires, įskaitant daugelį kriterijų apimančius gyvavimo ciklo vertinimus; ragina užtikrinti atvirą prieigą prie duomenų centrų pagrindinių aplinkosauginio veiksmingumo rodiklių, parengti ES standartus ir sukurti ES žaliuosius debesijos kompiuterijos ženklus;

186.

ragina parengti žiedinės ekonomikos planą, skirtą skaitmeninėms technologijoms ir dirbtiniam intelektui, ir pabrėžia, kad ES turėtų užtikrinti tvirtą IRT perdirbimo grandinę;

187.

rekomenduoja skatinti dirbtiniu intelektu grindžiamų sprendimų naudojimą, atsižvelgiant į dvejopą žaliąją ir skaitmeninę pertvarką visuose sektoriuose, siekiant koordinuoti tvarius standartus įmonėms ir sudaryti sąlygas stebėti energijos vartojimo efektyvumą ir rinkti informaciją apie išmetamuosius teršalus ir produktų gyvavimo ciklus;

188.

ragina Komisiją pradėti konkursus ir misijas dirbtinio intelekto sprendimams, kuriais sprendžiamos konkrečios aplinkos problemos, ir sustiprinti šį komponentą programoje „Europos horizontas“ ir Skaitmeninės Europos programoje; primena, kad projektai, susiję su dirbtinio intelekto galimybėmis spręsti aplinkosaugos problemas, turėtų būti vykdomi remiantis atsakingais ir etiniais moksliniais tyrimais ir inovacijomis;

189.

ragina Komisiją parengti aplinkosaugos kriterijus ir susieti ES biudžeto, finansavimo ir viešųjų pirkimų procedūrų skyrimą dirbtiniam intelektui su jų aplinkosauginiu veiksmingumu;

190.

ragina Komisiją skatinti pažangiuosius miestus, apimančius pažangiuosius pastatus, pažangiuosius tinklus, prijungtuosius automobilius, judumo platformas, viešąsias paslaugas ir logistiką; pritaria tam, kad būtų sukurtas bendras geriausios praktikos pavyzdžių, susijusių su projektais ir taikomosiomis programomis, rinkinys; pabrėžia, kad pažangiesiems miestams reikalingas geras valstybės ir vietos valdžios institucijų, taip pat jų agentūrų ir privačių subjektų bendradarbiavimas;

191.

pabrėžia, kad reikia apibrėžti principus, kuriais būtų užtikrinta, kad atitinkami klimato ir tvarumo duomenys galėtų būti integruoti kuriant naujas tvarumo duomenų erdves;

192.

ragina Komisiją bendradarbiauti su valstybėmis narėmis ir privačiuoju sektoriumi kuriant ir remiant bandymų įrenginius, kuriuose būtų galima išbandyti dirbtinio intelekto taikomųjų programų tvarumo rezultatus, ir pateikti gaires, kaip pagerinti šių taikomųjų programų aplinkosauginį pėdsaką; ragina pritaikyti esamus bandymų įrenginius, kad daugiausia dėmesio būtų skiriama naudojimo žiedinėje gamyboje atvejams;

193.

ragina Komisiją skatinti tvarią transporto infrastruktūrą, kurioje dirbtinis intelektas naudojamas siekiant didinti efektyvumą, mažinti taršą ir skatinti gebėjimą prisitaikyti prie naudotojų poreikių;

d) Kompetencijos ekosistema

i. KOMPETENCIJOS

194.

ragina Komisiją sukurti asmenims skirtą dirbtinio intelekto įgūdžių sistemą, grindžiamą skaitmeninės kompetencijos sistema, kad piliečiams, darbuotojams ir įmonėms būtų suteiktos atitinkamos dirbtinio intelekto mokymo ir mokymosi galimybės ir pagerintas organizacijų ir įmonių dalijimasis žiniomis, geriausia patirtimi ir žiniasklaidos bei duomenų naudojimo raštingumu tiek ES, tiek nacionaliniu lygmenimis; prašo Komisijos skubiai imtis veiksmų kuriant tokią kompetencijos sistemą, remiantis esamomis dirbtinio intelekto švietimo sistemomis; rekomenduoja įsteigti Europos DI įgūdžių duomenų erdvės įstaigą, kuri visose valstybėse narėse remtų Europos įgūdžių mokymą sektorių ir regionų lygmeniu; pabrėžia, kad skaitmeninių ir dirbtinio intelekto įgūdžių įgijimas ir mokymas turi būti prieinamas visiems, ypač moterims ir pažeidžiamoms grupėms; ragina Komisiją ir valstybes nares remti nemokamus internetinius kursus, kuriais būtų didinamas pagrindinis DI mokymas;

195.

primygtinai ragina investuoti į mokslinius tyrimus, kad būtų galima geriau suprasti struktūrines su dirbtiniu intelektu susijusias tendencijas darbo rinkoje, įskaitant tas, kurių įgūdžių paklausa yra didesnė arba kurių įgūdžių ateityje gali pritrūkti, kad būtų galima informuoti darbuotojus apie perėjimo prie demokratijos sistemas;

196.

Su susirūpinimu pažymi, kad trūksta tikslinių ir sistemingų suaugusiųjų profesinio mokymo priemonių; ragina Komisiją ir valstybes nares parengti politiką, įskaitant tinkamas investicijas į darbo jėgos perkvalifikavimą ir kvalifikacijos kėlimą, įskaitant piliečių informavimą apie algoritmų veikimą ir jų poveikį kasdieniam gyvenimui; ragina ypatingą dėmesį skirti tiems, kurie prarado darbą arba kuriems gresia pavojus jį prarasti dėl skaitmeninės pertvarkos, siekiant parengti juos dirbti su dirbtiniu intelektu ir IRT susijusiomis technologijomis; ragina Komisiją skatinti įvairių suinteresuotųjų subjektų partnerystes įgūdžių srityje ir į jas investuoti, kad būtų galima išbandyti geriausią patirtį; rekomenduoja stebėti kokybiškų darbo vietų, susijusių su dirbtiniu intelektu, kūrimą ES;

197.

pabrėžia, kad esamas skaitmenines spragas galima panaikinti tik tikslinėmis ir įtraukiomis priemonėmis, skirtomis tiek moterims, tiek pagyvenusiems žmonėms, todėl ragina daug investuoti į tikslines perkvalifikavimo ir švietimo priemones, kad tokios skaitmeninės spragos būtų panaikintos. ragina Komisiją ir valstybes nares šiuo atžvilgiu skatinti lyčių lygybės kultūrą ir darbo sąlygas;

198.

ragina Komisiją skatinti lyčių lygybę įmonėse, vykdančiose su dirbtiniu intelektu ir IRT susijusią veiklą, be kita ko, finansuojant moterų vadovaujamus projektus skaitmeniniame sektoriuje ir skatinant minimalų moterų tyrėjų, dalyvaujančių kvietimuose teikti su dirbtiniu intelektu ir IRT susijusius mokslinius tyrimus, skaičių;

199.

pabrėžia, kad reikia spręsti talentų trūkumo problemą užtikrinant geriausių talentų augimą, pritraukimą ir išlaikymą; primygtinai ragina Komisiją toliau siekti savo tikslo ES įdarbinti 20 mln. IRT specialistų; pabrėžia, kad siekiant išlaikyti geriausius AI talentus ir užkirsti kelią protų nutekėjimui, ES turi sudaryti sąlygas konkurencingam darbo užmokesčiui, darbo sąlygoms, tarpvalstybiniam bendradarbiavimui ir konkurencingai infrastruktūrai;

200.

pabrėžia supaprastintos ir racionalizuotos Sąjungos sistemos, skirtos tarptautiniams talentams technologijų sektoriuje pritraukti, pridėtinę vertę, kad būtų sudarytos sąlygos talentų judėjimui ir judumui ES viduje ir iš užsienio, pagerėtų tarptautinės talentų galimybės patekti į Sąjungos darbo rinką ir būtų pritraukta paklausių darbuotojų ir studentų; pabrėžia, kad reikia naujų novatoriškų priemonių ir teisės aktų, kurie padėtų darbdaviams rasti tinkamų IRT darbuotojų ir atvirkščiai, spręsti darbo rinkos trūkumų problemas ir palengvinti tarptautinių kvalifikacijų ir įgūdžių pripažinimą; rekomenduoja sukurti ES talentų rezervo ir tinkamo darbo paieškos platformą, kuri veiktų kaip vieno langelio principu veikianti įstaiga tarptautiniams talentams, norintiems teikti paraiškas dėl darbo ES, taip pat darbdaviams, ieškantiems potencialių darbuotojų užsienyje; ragina Komisiją išplėsti ES mėlynosios kortelės taikymo sritį siekiant užtikrinti, kad Europa išliktų atvira pasaulio talentams;

201.

ragina Komisiją spręsti didėjančios nuotolinio darbo už valstybių narių sienų paklausos problemą, kad ES ir tarptautiniai darbuotojai galėtų dirbti nuotoliniu būdu kitoje valstybėje narėje nei ta, kurioje jie gyvena; atsižvelgdamas į tai, rekomenduoja išsamiai persvarstyti teisėkūros ir kitas kliūtis nuotoliniam darbui ir jas spręsti vėlesniuose pasiūlymuose dėl teisėkūros procedūra priimamų aktų;

202.

pabrėžia, kad reikia stiprinti ES regionų ir valstybių narių inovacijų sanglaudą, nes talentai gali būti nevienodai pasiskirstę;

203.

ragina Komisiją ir valstybes nares užtikrinti tinkamą darbuotojų teisių ir gerovės apsaugą, pvz., nediskriminavimą, privatumą, autonomiją ir žmogaus orumą naudojant dirbtinį intelektą ir algoritminį valdymą, be kita ko, kiek tai susiję su nederama sekimo praktika; pabrėžia, kad, kai dirbtinis intelektas naudojamas darbe, darbdaviai turi būti skaidrūs apie tai, kaip jis naudojamas ir koks jo poveikis darbo sąlygoms, ir pabrėžia, kad darbuotojai visada turėtų būti informuojami ir su jais turėtų būti konsultuojamasi prieš naudojant dirbtiniu intelektu grindžiamus prietaisus ir praktiką; pabrėžia, kad algoritmai visada turi būti prižiūrimi žmogaus ir kad jų sprendimai turi būti atskaitingi, juos turi būti galima užginčyti ir, atitinkamu atveju, atšaukti; mano, kad reikėtų skatinti rengti mokymus algoritmų kūrėjams etikos, skaidrumo ir nediskriminavimo klausimais;

204.

ragina parengti Europos saugaus dirbtinio intelekto naudojimo vaikams strategiją, skirtą informuoti vaikus apie sąveiką su dirbtiniu intelektu, siekiant apsaugoti juos nuo rizikos ir galimos žalos;

205.

ragina valstybes nares skaitmeninius įgūdžius ir raštingumą įtraukti į pagrindinį ugdymą ir mokymąsi visą gyvenimą; ragina sukurti aukšto lygio dirbtinio intelekto švietimo sistemą, kuri ankstyvuoju etapu, pradedant pradiniu ugdymu, skatintų skaitmeninį raštingumą, įgūdžius ir skaitmeninį atsparumą; pabrėžia, kad norint parengti veiksmingas skaitmeninio švietimo programas reikia politinės valios, pakankamų išteklių ir mokslinių tyrimų. ragina Komisiją skatinti diegti dirbtinio intelekto ir skaičiavimo kompetencijos kursus visose Europos mokyklose, universitetuose ir švietimo įstaigose; pabrėžia, kad toks įgūdžių ugdymas reikalingas ir suaugusiųjų švietimo, ir pradinio ar vidurinio švietimo srityse; ragina Komisiją ir valstybes nares parengti išsamią ir nuoseklią politikos iniciatyvą dėl dirbtinio intelekto įgūdžių ir švietimo ES lygmeniu, taip pat teisėkūros iniciatyvą dėl dirbtinio intelekto darbo vietoje;

206.

atkreipia dėmesį į tai, kad reikia įvairių sričių universitetų mokymo programų, kuriose daugiausia dėmesio būtų skiriama skaitmeniniams ir dirbtinio intelekto įgūdžiams, be kita ko, sveikatos srityje, ir tarpdisciplininiams mokslinių tyrimų centrams; mano, kad taip pat reikėtų atkreipti dėmesį į tolesnio švietimo kryptis siekiant specializuotis dirbtinio intelekto srityje (pvz., magistrantūros ir doktorantūros studijas ir neakivaizdines studijas);

207.

ragina valstybes nares teikti pirmenybę novatoriškų mokymo metodų ir mokymo programų kūrimui gamtos mokslų, technologijų, inžinerijos ir matematikos, taip pat programavimo srityje, visų pirma stiprinti matematikos ir statistinės analizės kokybę, kad būtų galima suprasti dirbtinio intelekto algoritmus; ragina Komisiją ir valstybes nares skatinti gamtos mokslų, technologijų, inžinerijos ir matematikos akademines disciplinas siekiant padidinti studentų skaičių šiose srityse; pabrėžia, kad kitos disciplinos, susijusios su gamtos mokslų, technologijų, inžinerijos ir matematikos disciplinomis, taip pat bus labai svarbios skatinant skaitmeninius įgūdžius;

208.

ragina valstybes nares skatinti moteris dalyvauti su gamtos mokslais, technologijomis, inžinerija ir matematika, IRT ir dirbtiniu intelektu susijusiose studijose ir karjerose, kad būtų pasiekta lyčių lygybė, be kita ko, nustatant tikslą, susijusį su moterų mokslininkių dalyvavimu gamtos mokslų, technologijų, inžinerijos ir matematikos bei dirbtinio intelekto projektuose;

209.

pabrėžia, kad skaitmeninis švietimas taip pat turėtų didinti informuotumą apie kasdienio gyvenimo aspektus, kuriuos gali paveikti mašinų mokymasis, įskaitant rekomendacijas, tikslinę reklamą, socialinės žiniasklaidos algoritmus ir giliavandenes klastotes; pabrėžia, kad skaitmeniniam atsparumui užtikrinti reikalingas papildomas švietimas žiniasklaidos srityje, kad būtų lengviau pritaikyti naujus skaitmeninius ir dirbtinio intelekto įgūdžius, todėl ragina remti ir remti naujus ir jau prieinamus dirbtinio intelekto raštingumo kursus, skirtus visiems piliečiams;

210.

ragina imtis priemonių siekiant užtikrinti, kad kiekviena švietimo įstaiga turėtų plačiajuosčio ryšio prieigą ir tvirtą skaitmeninio mokymosi infrastruktūrą. pabrėžia, kad Europos universitetams ir jų tinklams reikia suteikti tinkamus kompiuterinius išteklius, kurių reikia dirbtinio intelekto modeliams, kurie tampa vis brangesni, parengti; pabrėžia, jog reikia užtikrinti, kad mokytojai turėtų reikiamų DI įgūdžių ir priemonių; ragina daugiau dėmesio skirti mokytojų techniniam rengimui ir novatoriškų mokymo ir mokymosi priemonių kūrimui;

211.

Prašo investuoti į jaunimo programavimo įgūdžių iniciatyvas, kuriomis būtų ugdomi jaunimo įgūdžiai dirbtinio intelekto srityje ir teikiamos aukšto lygio kvalifikacijos, įskaitant programavimo akademijas, vasaros mokyklų programas ir stipendijas dirbtinio intelekto srityje; mano, kad ES skaitmeninių galimybių stažuotės turėtų būti dar labiau išplėstos ir apimti profesinį mokymą;

ii. MOKSLINIAI TYRIMAI

212.

ragina ES didinti investicijas į dirbtinio intelekto ir kitų pagrindinių technologijų, pvz., robotikos, kvantinės kompiuterijos, mikroelektronikos, daiktų interneto, nanotechnologijų ir 3D spausdinimo, mokslinius tyrimus; ragina Komisiją parengti ir palaikyti Europos strateginį DI mokslinių tyrimų planą, kuriame būtų sprendžiami pagrindiniai tarpdisciplininiai uždaviniai, kuriuos sprendžiant galėtų dalyvauti DI; pabrėžia, kad investicijos turėtų būti nukreiptos į atvejus, kuriais gali būti padidinti tvarūs sprendimai, gerovė ir įtrauktis į visuomenę;

213.

ragina visas valstybes nares didesnę savo BVP dalį išleisti skaitmeninių technologijų moksliniams tyrimams; primygtinai ragina toliau stiprinti programą „Europos horizontas“, visų pirma jos dirbtinio intelekto, duomenų ir robotikos partnerystę ir Europos inovacijų tarybą; primygtinai ragina išplėsti Skaitmeninės Europos programą ir mano, kad jai skirtas 7,6 mlrd. EUR finansavimas turėtų būti padidintas;

214.

pabrėžia, kad reikia teikti pirmenybę moksliniams tyrimams ES lygmeniu dirbtinio intelekto srityje; ragina Komisiją supaprastinti mokslinių tyrimų finansavimo struktūrą, įskaitant paraiškų dėl dotacijų teikimo reikalavimus ir procesus; pabrėžia, kad reikia gerinti pasiūlymų peržiūrų kokybę ir nuoseklumą, didinti finansavimo priemonių ir jų terminų nuspėjamumą, siekiant remti ilgalaikį planavimą, pasinaudojant Europos DI mokslinių tyrimų veiksmų planu; ragina Komisiją finansuoti daugiau taikomųjų programų dirbtinio intelekto srityje derinant įvairias priemones, pvz., Europos mokslinių tyrimų tarybą, programą „Marie Curie veiksmai“, Europos inovacijų tarybą ir Europos inovacijos ir technologijos institutą;

215.

ragina Komisiją ir valstybes nares pirmenybę teikti dirbtinio intelekto mokslinių tyrimų, kuriais daugiausia dėmesio skiriama tvariam ir socialiai atsakingam dirbtiniam intelektui, finansavimui, padedant rasti sprendimus, kuriais būtų apsaugotos ir skatinamos pagrindinės teisės, ir vengti finansavimo programų, kurios kelia nepriimtiną riziką šioms teisėms, įskaitant masinio sekimo, socialinio vertinimo ir kitas sistemas, kurios gali daryti neigiamą socialinį poveikį, taip pat technologijas, kuriomis prisidedama prie žalos aplinkai;

216.

ragina Europos universitetuose sukurti daugiau dėstytojų dirbtinio intelekto srityje, skirti tinkamą atlyginimą dirbtinio intelekto moksliniams tyrimams ir skirti daugiau viešojo finansavimo, kad būtų tinkamai apmokyta ir išlaikyta dabartinė ir nauja mokslininkų ir talentų karta ir užkirstas kelias protų nutekėjimui; pabrėžia, kad reikia mažinti biurokratinę naštą universitetų mokslininkams, kad jie galėtų nesunkiai gauti lėšų, ir ragina Komisiją numatyti priemones, kurios padėtų didinti universitetų skaitmeninį tarpusavio ryšį valstybėse narėse ir tarp jų; primygtinai ragina plėtoti kompleksinius dirbtinio intelekto tinklus Europos universitetuose, mokslinių tyrimų institucijose ir privačiajame sektoriuje, taip pat specializuotus dirbtinio intelekto daugiadalykius mokslinių tyrimų centrus;

217.

rekomenduoja universitetams didinti taikomųjų mokslinių tyrimų projektų, kuriuose atsižvelgiama į dirbtinio intelekto aspektus, finansavimą;

218.

ragina Komisiją gerinti žinių perdavimą tarp dirbtinio intelekto mokslinių tyrimų ir visuomenės, įsteigiant verslo tinklus ir ryšių centrus su teisės specialistais ir verslo konsultantais universitetuose, taip pat kuriant piliečių grupes, mokslo ir visuomenės platformas ir įtraukiant visuomenę į dirbtinio intelekto mokslinių tyrimų darbotvarkių rengimą; pabrėžia sklandaus perėjimo nuo akademinės bendruomenės prie pramonės svarbą ir jų tarpusavio ryšio pridėtinę vertę sėkmingoms ir dinamiškoms dirbtinio intelekto ekosistemoms ir pramonės centrams;

219.

pabrėžia, kad ES reikia paspartinti žinių perdavimus iš mokslinių tyrimų ir mokslo sektorių į DI prietaikas pramonėje ir viešajame sektoriuje; pritaria specialiai viešojo ir privačiojo sektorių partnerystei DI srityje; ragina Komisiją įsteigti Europos dirbtinio intelekto duomenų centrus, kurie būtų plėtojami kartu su pramone ir pilietine visuomene; pabrėžia dirbtinio intelekto bandymo vietų svarbą; konkrečiai nurodo našiosios kompiuterijos bendrąją įmonę, Pagrindinių skaitmeninių technologijų bendrąją įmonę ir Pažangiųjų tinklų ir sistemų bendrąją įmonę;

220.

ragina pagal programą „Europos horizontas“ sukurti dirbtinio intelekto pavyzdinius centrus, remiantis esamais ir būsimais regioninių dirbtinio intelekto kompetencijos centrų tinklais, siekiant sukurti stiprių Europos mokslinių tyrimų organizacijų aljansą, kuris turėtų bendrą veiksmų planą, kuriuo būtų remiama kompetencija fundamentinių ir taikomųjų mokslinių tyrimų srityje, derinamos nacionalinės pastangos dirbtinio intelekto srityje, skatinamos inovacijos ir investicijos, pritraukiami ir išlaikomi DI talentai Europoje ir kuriama sinergija bei masto ekonomija; mano, kad švyturio koncepcija gali pritraukti geriausius ir šviesiausius žmones iš užsienio, taip pat pritraukti dideles privačias investicijas į Europą;

221.

priduria, kad dirbtinio intelekto švyturiai, bendradarbiaujant su kitomis mokslinių tyrimų institucijomis ir pramonės atstovais, turėtų būti pakankamai finansuojami; atkreipia dėmesį į gerai apribotos bandomosios reglamentavimo aplinkos naudą dirbtinio intelekto produktų, paslaugų ir metodų bandymams kontroliuojamoje realioje aplinkoje prieš pateikiant juos rinkai;

222.

atkreipia dėmesį, kad Europos skaitmeninių inovacijų centrų (angl. EDIH) paskyrimas pagal Skaitmeninės Europos programą yra dar vienas svarbus žingsnis kuriant DI kompetencijos ekosistemą, grindžiamą universitetų ir pramonės klasteriais; vis dėlto kritiškai vertina tai, kad Europos skaitmeninių inovacijų centrų paskyrimo kriterijai tebėra neaiškūs ir todėl Europos skaitmeninių inovacijų centrų pajėgumai ir plėtra skiriasi, o sąveika su kitais Europos inovacijos ir technologijos instituto paskirtais skaitmeniniais centrais ir pagal programą „Europos horizontas“ tebėra neaiški; todėl mano, kad reikia daugiau koordinavimo ir pastangų išlaidų, taip pat sukurti bendradarbiaujantį bendrą decentralizuotų DI centrų klasterį, grindžiamą visos ES teisinių žinių, duomenų, finansavimo ir paskatų sistema; palankiai vertina Komisijos iniciatyvas kurti startuolių tinklus visoje ES ir už jos ribų, pvz., „Start-up Europe“ ir „Start-up Europe“ Viduržemio jūros regione, siekiant skatinti keitimąsi idėjomis, verslu ir tinklaveikos galimybėmis;

223.

siūlo išplėsti ir suderinti esamas iniciatyvas, pvz., Europos mokymosi ir pažangiųjų sistemų laboratoriją ir Europos dirbtinio intelekto mokslinių tyrimų laboratorijų konfederaciją, ir pavyzdinius projektus, pvz., humanišką DI tinklą ir AI4EU, siekiant skatinti plataus užmojo, bendradarbiavimu grindžiamus ir ES masto mokslinių tyrimų ir technologinės plėtros tikslus ir projektus;

e) Pasitikėjimo ekosistema.

i. VISUOMENĖ IR DI

224.

siūlo, kad, be siūlomo mokymo dirbtinio intelekto srityje, ES ir jos valstybės narės rengtų informuotumo didinimo kampanijas, įskaitant viešas diskusijas vietos lygmeniu, kaip papildomą priemonę pasiekti, informuoti piliečius ir suteikti jiems galių geriau suprasti dirbtinio intelekto galimybes, riziką ir socialinį, teisinį ir etinį poveikį, siekiant toliau prisidėti prie dirbtinio intelekto patikimumo ir demokratizacijos; yra įsitikinęs, kad tai kartu su aiškia ir patikima teisine sistema, skirta į žmogų orientuotam ir patikimam dirbtiniam intelektui, padėtų sumažinti piliečių susirūpinimą, kuris gali būti susijęs su plačiu dirbtinio intelekto naudojimu Europoje;

225.

ragina ES užtikrinti, kad kuriant, diegiant ir naudojant dirbtinį intelektą būtų visapusiškai laikomasi demokratijos principų, pagrindinių teisių ir teisės aktų taip, kad būtų galima kovoti su stebėjimo mechanizmais ir nebūtų nederamai kišamasi į rinkimus ir neprisidedama prie dezinformacijos sklaidos;

226.

pabrėžia, kad vyriausybės ir įmonės turėtų diegti ir pirkti tik tas patikimas dirbtinio intelekto sistemas, kurios, kai tinkama, sukurtos taip, kad būtų gerbiamos darbuotojų teisės ir skatinamas kokybiškas švietimas ir skaitmeninis raštingumas, ir kurios nedidina lyčių nelygybės ar diskriminacijos užkertant kelią lygioms galimybėms visiems;

227.

pritaria vartotojų apsaugos teisės aktų pritaikymui kaip dar vienam būdui didinti pasitikėjimą dirbtiniu intelektu, pavyzdžiui, suteikiant vartotojams teisę žinoti, ar jie sąveikauja su dirbtinio intelekto agentu tam, kad jie galėtų reikalauti, kad žmogus peržiūrėtų dirbtinio intelekto sprendimus, ir suteikiant jiems priemonių kovoti su komercine priežiūra arba individualizuota kainodara;

228.

pabrėžia, kad tam tikros dirbtinio intelekto technologijos, pvz., tokios, kuriose naudojami darbuotojų duomenys, darbo vietoje turėtų būti diegiamos konsultuojantis su darbuotojų atstovais ir socialiniais partneriais; atkreipia dėmesį į tai, kad darbuotojai ir jų atstovai turėtų turėti galimybę prašyti darbdavių pateikti informaciją apie tai, kokie duomenys renkami, kur šie duomenys saugomi, kaip šie duomenys tvarkomi ir kokios apsaugos priemonės taikomos jiems apsaugoti;

229.

ragina ES užtikrinti, kad dirbtinio intelekto sistemos atspindėtų jos kultūrų įvairovę ir daugiakalbystę, kad būtų užkirstas kelias šališkumui ir diskriminacijai; pabrėžia, kad siekiant spręsti šališkumo dirbtinio intelekto srityje problemą, reikia skatinti įvairovę grupėse, kurios kuria, įgyvendina ir vertina konkrečių dirbtinio intelekto taikomųjų programų riziką; pabrėžia, kad dirbtinio intelekto algoritmus vertinti reikia naudoti pagal lytį suskirstytus duomenis, o lyčių analizė turi būti įtraukta į visus dirbtinio intelekto rizikos vertinimus;

230.

pabrėžia, kad svarbu nuolat vykdyti mokslinius tyrimus ir stebėti dirbtinio intelekto poveikį įvairiems visuomenės aspektams tiek nacionaliniu, tiek ES lygmenimis; siūlo į šią veiklą įtraukti Eurostatą ir kitas ES agentūras;

231.

pabrėžia, kad, remiantis stebėsenos sistemos rezultatais, galėtų būti apsvarstyta galimybė įsteigti Europos pereinamojo laikotarpio fondą, kuris padėtų valdyti, pavyzdžiui, darbo vietų praradimą pažeidžiamuose sektoriuose arba įvairiuose regionuose;

ii. E. VALDŽIA

232.

ragina valstybes nares įgyvendinti Talino deklaraciją dėl e. valdžios, piliečius padaryti savo paslaugų pagrindu ir įdiegti mechanizmus, kad visiems piliečiams visais viešojo administravimo lygmenimis būtų teikiamos tarpvalstybinės, sąveikios, individualizuotos, patogios naudoti ir galutinės skaitmeninės viešosios paslaugos, grindžiamos DI; mano, kad turėtų būti siekiama per ateinančius penkerius metus užtikrinti skaitmeninių ir dirbtiniu intelektu grindžiamų e. valdžios paslaugų teikimą piliečiams, kartu užtikrinant žmonių sąveiką; primena, kad Ekonomikos gaivinimo ir atsparumo didinimo priemonės fondai ir nacionaliniai ekonomikos gaivinimo ir atsparumo didinimo planai šiuo atžvilgiu atliks pagrindinį vaidmenį; ragina viešąsias įstaigas remti ir plėtoti dirbtinį intelektą viešajame sektoriuje; palankiai vertina eIDAS reglamento (41) peržiūrą ir jo vaidmenį skatinant skaitmeninių viešųjų paslaugų teikimą; pabrėžia, kad niekas neturėtų būti paliktas nuošalyje ir kad visada turėtų būti prieinamos neinternetinės alternatyvos;

233.

ragina Komisiją atnaujinti e. valdžios veiksmų planą ir sukurti sinergiją su Skaitmeninės Europos programa, siekiant padėti viešojo administravimo institucijoms diegti dirbtinį intelektą pagal Europos atvirojo kodo programinės įrangos strategiją;

234.

pabrėžia, kad e. valdžia atlieka svarbų vaidmenį plėtojant duomenų ekonomiką ir skaitmenines inovacijas bendrojoje skaitmeninėje rinkoje; pažymi, kad bendradarbiavimas ir gerosios patirties mainai visose viešojo administravimo institucijose ir tarpvalstybiniu mastu yra esminės e. valdžios diegimo visoje ES dalys; ragina nustatyti standartizuotas, supaprastintas viešojo administravimo procedūras, kad ES valstybėse narėse ir visais administravimo lygmenimis būtų veiksmingiau keičiamasi informacija;

235.

pažymi, kad aukštos kokybės internetinėms paslaugoms plėtoti reikalingi kvalifikuoti ekspertai; pabrėžia, kad reikia didinti vyriausybės įdarbinimo ir mokymo politiką, skirtą skaitmeninių įgūdžių turintiems asmenims, turintiems žinių apie dirbtinį intelektą;

236.

ragina paspartinti bendrųjų skaitmeninių vartų įgyvendinimą ir skatinti kurti sąveikias platformas, kuriose teikiamos tarpvalstybinės paslaugos ES, kartu laikantis bendrų saugumo standartų visose valstybėse narėse; pabrėžia, kad reikėtų apsvarstyti galimybę išplėsti paslaugų, kurios šiuo metu yra įtrauktos į Reglamentą (ES) 2018/1724 (42), kuriuo sukuriami bendrieji skaitmeniniai vartai, rinkinį;

237.

pabrėžia, kad ES ir valstybių narių institucijų viešų konsultacijų platformos didina dalyvavimą ir prieigą prie skaitmeninės informacijos; rekomenduoja investuoti į tinkamumo naudoti ir prieinamumo gerinimą, pvz., santraukų ir informacijos teikimą įvairiomis kalbomis, taip pat į specialią rinkodarą ir tikslinę informavimo veiklą, skirtą skaitmeninėms visuomenės dalyvavimo platformoms;

238.

rekomenduoja intensyvinti interaktyvius ir asmeninius dialogus su ES piliečiais rengiant internetines konsultacijas su piliečiais, rengiant suinteresuotųjų subjektų dialogo formatus arba atliekant skaitmenines funkcijas, kad būtų galima teikti pastabas dėl ES teisės aktų ir iniciatyvų;

iii. E. SVEIKATA

239.

ragina taikyti į žmogų orientuotą dizainą ir įrodymais grindžiamą požiūrį į dirbtinį intelektą sveikatos srityje, pagal kurį daugiausia dėmesio būtų skiriama individualiems poreikiams pritaikytai, į pacientą orientuotai, ekonomiškai efektyviai ir kokybiškai sveikatos priežiūrai, parengtai glaudžiai bendradarbiaujant su sveikatos priežiūros specialistais ir pacientais, kartu išlaikant žmogaus vykdomą priežiūrą ir sprendimų priėmimą; primygtinai ragina teikti pirmenybę finansavimui, nustatyti strateginius tikslus, skatinti bendradarbiavimą ir diegti dirbtinio intelekto prietaikas sveikatos priežiūros srityje, nes tai yra itin svarbus sektorius, kuriame dirbtinio intelekto teikiamos galimybės gali duoti didžiulę naudą piliečių sveikatai ir gerovei, jei su tuo susijusi rizika yra tinkamai valdoma;

240.

pabrėžia, kad dirbtinio intelekto naudojimas sveikatos priežiūros įstaigose turėtų būti skatinamas kaip priemonė padėti sveikatos priežiūros specialistams ir sumažinti jiems tenkančią naštą, kad jie galėtų sutelkti dėmesį į klinikines užduotis, o ne kaip sveikatos priežiūros specialistų pakaitalas ar nepriklausomas subjektas sveikatos priežiūros sistemose; pabrėžia, kad reikia užtikrinti tokį patį kokybės, saugos ir saugumo lygį kaip ir vaistų, vakcinų ir medicinos priemonių reguliavimo patvirtinimo procese; prašo taikyti į klinikinius tyrimus panašų metodą, kad būtų galima patikrinti dirbtinio intelekto tinkamumą ir stebėti jo diegimą klinikinėje aplinkoje; mano, kad būtų naudinga įvertinti, kurios sveikatos priežiūros paslaugos gali būti etiškai ir atsakingai automatizuotos;

241.

mano, kad vienodos galimybės naudotis sveikatos priežiūros paslaugomis kaip principas turėtų būti taikomos ir su sveikata susijusioms dirbtinio intelekto prietaikoms, įskaitant ligų nustatymo, lėtinių ligų valdymo, sveikatos priežiūros paslaugų teikimo ir vaistų atradimo sistemas; pabrėžia, kad būtina priimti tinkamas priemones siekiant kovoti su rizika sveikatai, susijusia su skaitmenine atskirtimi, algoritmų šališkumu ir diskriminacija, taip pat su pažeidžiamų asmenų ar kultūrinių mažumų, turinčių ribotas galimybes naudotis sveikatos priežiūros paslaugomis, marginalizacija;

242.

primena Parlamento poziciją, kad draudimo įmonėms ar bet kuriam kitam paslaugų teikėjui, turinčiam teisę susipažinti su e. sveikatos taikomosiose programose saugoma informacija, neturėtų būti leidžiama naudoti šių duomenų siekiant diskriminuoti nustatant kainas;

243.

yra įsitikinęs, kad dabartiniai ES projektai ir iniciatyvos, pvz., „EU4 Health“, Europos sveikatos duomenų erdvės ir Europos retųjų ligų registracijos platforma, yra žingsniai teisinga linkme, nes jie leidžia valstybėms narėms sutelkti išteklius, didinti naudingą sveikatos sistemų bendradarbiavimą ir sudaryti sąlygas saugiai ir išlaikant konfidencialumą keistis aukštos kokybės duomenimis mokslinių tyrimų ir inovacijų tikslais;

244.

ragina Sąjungos lygmeniu tinkamai teisiškai įtvirtinti ir įtvirtinti dirbtinio intelekto sveikatos srityje sistemą; pabrėžia, kad laikui bėgant dėl dirbtinio intelekto technologijų pažangos kyla įvairaus lygmens rizika;

245.

pabrėžia, kad reikia daugiau gairių dėl sveikatos duomenų tvarkymo pagal Bendrąjį duomenų apsaugos reglamentą, kad būtų galima išnaudoti visą dirbtinio intelekto potencialą asmenų naudai, kartu gerbiant pagrindines teises; ragina Komisiją greičiau ir geriau suderinti standartus, kuriais reglamentuojamas sveikatos duomenų tvarkymas, įskaitant dalijimąsi jais, anoniminimą ir sąveikumą visose valstybėse narėse;

246.

ragina Komisiją skatinti etikos taisyklių integravimą į kiekvieną dirbtinio intelekto taikomųjų programų kūrimo, projektavimo ir naudojimo etapą; pabrėžia, kad reikia skatinti tolesnius tyrimus, susijusius su metodais ir šališkumu, įtvirtintais parengtoje dirbtinio intelekto sistemoje, kad būtų išvengta neetiškų ir diskriminacinių išvadų, kai jos taikomos žmonių sveikatos duomenims; rekomenduoja parengti ES sveikatos duomenų tvarkymo elgesio kodeksą, visapusiškai laikantis Bendrojo duomenų apsaugos reglamento;

247.

ragina Komisiją apsvarstyti neuroteisių iniciatyvą, kuria būtų siekiama apsaugoti žmogaus smegenis nuo dirbtiniu intelektu grindžiamų neurotechnologijų trukdžių, manipuliavimo ir kontrolės; ragina Komisiją remti neuroteisių darbotvarkę JT lygmeniu, siekiant įtraukti neuroteises į Visuotinę žmogaus teisių deklaraciją, konkrečiai kalbant apie teises į tapatybę, laisvą valią, psichinį privatumą, lygias galimybes naudotis smegenų papildymų pažanga ir apsaugą nuo algoritminio šališkumo;

248.

ragina Komisiją apsvarstyti galimybę sukurti internetinių medicininių konsultacijų teisinę sistemą;

249.

pabrėžia, kad reikia priemonių, kuriomis būtų skatinamos vienodos galimybės naudotis sveikatos priežiūros paslaugomis ir skatinamas sveikatos priežiūros paslaugų teikėjų įsisavinimas dirbtinio intelekto sprendimų srityje;

250.

ragina Komisiją remti bendradarbiavimo mechanizmo sukūrimą atsižvelgiant į Europos sveikatos duomenų erdvę ir jos veikimą, siekiant skatinti dalijimąsi sveikatos duomenimis ir remti elektroninių sveikatos įrašų kūrimą laikantis taikomų įstatymų ir kitų teisės aktų; primygtinai ragina gerinti kiekvienam ES piliečiui prieinamų duomenų kokybę sudarant sąlygas tinkamai veikti skaitmeninėms priemonėms (pvz., remiantis savarankiško mokymosi algoritmais arba didžiųjų duomenų analize); rekomenduoja, kad pagal Bendrąjį duomenų apsaugos reglamentą saugomi duomenys būtų prieinami tolesniems moksliniams tyrimams, taip pat naujų vaistų ir individualizuotų gydymo būdų kūrimui;

251.

pabrėžia, kad skaitmeniniai ir dirbtinio intelekto įgūdžiai turi būti įtraukti į sveikatos priežiūros specialistų švietimą, taip pat į žinias apie ES duomenų apsaugos teisės aktus ir į neskelbtinų duomenų tvarkymą, įskaitant duomenų anoniminimo skatinimą;

252.

ragina parengti gaires dėl atsakomybės sistemų ir suderintos patvirtinimo tvarkos taikymo dirbtiniu intelektu grindžiamoms medicinos prietaikoms ir vaistams, sukurtiems arba išbandytiems naudojant dirbtinį intelektą ir mašinų mokymąsi; pabrėžia, kad vykdant bet kokią būsimą reguliavimo reformą turėtų būti sprendžiamas žalos, kylančios dėl nepakankamo išteklių paskirstymo arba priežiūros paslaugų trūkumo naudojant dirbtinio intelekto rekomendavimo sistemas sveikatos priežiūros sektoriuje, klausimas; pabrėžia, kad reikia tinkamos geriausios praktikos, standartų ir kriterijų, kad būtų galima sertifikuoti ir patvirtinti sveikatos priežiūros paraiškas atsižvelgiant į atsakomybės riziką;

253.

ragina Komisiją parengti į žmogų orientuotus pandemijų prognozavimo modelius ir jais naudotis, kai įvairūs duomenų rinkiniai sujungiami tikruoju laiku, kad jais būtų galima remtis priimant sprendimus;

f) Pramonės strategija

i. STRATEGINIS PLANAVIMAS IR INVESTICIJOS

254.

yra įsitikinęs, kad ES plataus užmojo skaitmeninės pramonės strategijoje daugiausia dėmesio turėtų skirti dirbtiniam intelektui ir duomenų ekonomikai, siekiant įgalinti novatoriškas įmones ir verslininkus konkuruoti dėl geriausių technologinių ir verslo modelių inovacijų Europoje ir pasaulyje bei stiprinti ES atvirą strateginį savarankiškumą, kartu nustatant patikimus teisinius, etinius, technologinius ir saugumo standartus visoms DI sistemoms ir komponentams, kuriuos ketinama naudoti ES bendrojoje rinkoje;

255.

ragina Komisiją naudoti didžiųjų duomenų dirbtinio intelekto analizę siekiant padėti atlikti testavimą nepalankiausiomis sąlygomis, siekiant įvertinti vertės grandinių atsparumą ir nustatyti priklausomybę;

256.

primygtinai ragina Komisiją atlikti išsamią stiprumo ir silpnumo analizę siekiant nustatyti ES pažeidžiamumą, nustatyti svarbiausias sritis ir didelės rizikos priklausomybę, nustatyti realius techninius ir ekonominius lūkesčius, susijusius su dirbtiniu intelektu, ir įvertinti poveikį visuose Europos pramonės sektoriuose; pabrėžia, kad šiuo tikslu Komisija turėtų bendradarbiauti su atitinkamais suinteresuotaisiais subjektais;

257.

siūlo, kad ES, remdamasi šia analize, parengtų ir priimtų ilgalaikę dirbtinio intelekto pramonės strategiją su aiškia ateinančių 10 metų vizija, kuria būtų pratęstas skaitmeninės politikos kelrodis; paaiškina, kad šią strategiją turėtų papildyti stebėsenos sistema su pagrindiniais veiklos rodikliais ir kasmet atnaujinama informacija; vis dėlto pabrėžia, kad reikia konsoliduoti ir racionalizuoti daugybę atskirų iniciatyvų, kurias Komisija pradėjo siekdama remti ES dirbtinio intelekto pramonę prieš jas įtraukiant į šią naują dirbtinio intelekto pramonės strategiją;

258.

ragina Komisiją apsvarstyti, kaip bendra pramonės strategija galėtų būti papildyta tikslinėmis viešosiomis investicijomis; vis dėlto atkreipia dėmesį į tai, kad kai kuriais atvejais dėl pernelyg didelių neorientuotų investicijų programų, skirtų sudėtingoms technologijoms, gali būti iškraipytas veiksmingas kapitalo paskirstymas ir gali būti įstrigusios investicijos; atsižvelgdamas į tai pabrėžia, kad įmonių, verslininkų ir tyrėjų įgalėjimas kurti ir parduoti dirbtinio intelekto technologijų sprendimus, pagrįstus privačiomis įmonėmis, yra pagrindinė ES pramonės strategijos dalis, be kita ko, užtikrinant vienodas sąlygas ir užbaigiant kurti bendrąją skaitmeninę rinką ir kapitalo rinkų sąjungą; siūlo sudaryti palankesnes sąlygas gauti finansavimą, ypač rizikos finansų priemones, ypač ankstyvojo etapo finansavimui; laikosi nuomonės, kad pagal programą „InvestEU“ ir Skaitmeninės Europos programą dirbtiniam intelektui skirtų išteklių dalis turėtų būti peržiūrėta ir, kai tinkama, gerokai padidinta;

259.

pabrėžia, kad reikia skubiai įgyvendinti neseniai priimtą ES tiesioginių užsienio investicijų tikrinimo sistemą (43) ir neseniai persvarstytą reglamentą dėl ES dvejopo naudojimo prekių eksporto kontrolės režimo (44); teigia, kad dirbtinis intelektas, taip pat robotika ir kita skaitmeninė infrastruktūra turėtų būti laikomi ypatingos svarbos sektoriumi; pažymi, kad intelektinės nuosavybės teisių apsaugai ir ypatingos svarbos technologijų nutekėjimui turėtų būti taikomas griežtesnis vykdymo užtikrinimas;

260.

pabrėžia, jog labai svarbu, kad Europa pasirūpintų tinkama skaitmenine infrastruktūra; palankiai vertina tokias iniciatyvas kaip Europos duomenų tvarkytojų iniciatyva, naujai pasiūlytas Lustų aktas ir Europos našiosios kompiuterijos bendroji įmonė;

ii. MVĮ IR VEIKLĄ PRADEDANČIOS ĮMONĖS

261.

siūlo teikti ES ir vyriausybių lygmens paramą dirbtinio intelekto startuoliams suteikiant prieigą prie privataus kapitalo ir kvalifikuotų darbuotojų, suteikiant galimybę įsigyti aukštos kokybės duomenų rinkinius algoritmų mokymui ir gebėjimui plėsti veiklą už valstybių narių ribų; be to, pabrėžia, kad labai veiksminga viešosios politikos priemonė naujai įsteigtų įmonių ekonomikai remti yra veiksmingas konkurencijos teisės aktų vykdymo užtikrinimas siekiant užkirsti kelią piktnaudžiavimui dominuojančia įtaka rinkoje ir kovoti su kliūtimis patekti į rinką; atsižvelgdamas į tai pabrėžia, kad ES turėtų dėti daugiau pastangų siūlydama MVĮ ir startuoliams plėtros kelius ir paslaugas; mano, kad tai taip pat galėtų apimti „biudžeto“ sistemos, kuri susietų patyrusias į dirbtinį intelektą orientuotas įmones su mažesnėmis įmonėmis, norinčiomis diegti technologijas, įdiegimą; pabrėžia, kad nesugebėjimas įdarbinti didelių teisinių grupių dažnai trukdo naujai įsteigtoms įmonėms ir verslininkams patekti į sudėtingą reglamentavimo aplinką; pabrėžia, kad MVĮ turi turėti galimybę gauti konkrečią teisinę ir techninę paramą; taip pat pabrėžia, kad reikia skatinti partnerystes, kuriose dirbtiniu intelektu grindžiamos įmonės ir į rinką patenkančios įmonės galėtų bendradarbiauti; ragina Komisiją ir valstybes nares teikti geresnes konsultacijas ir konkretesnę paramą pasitelkiant tinklus, skaitmeninius centrus, DI mokytojus, verslo mentorius apsilankymus vietoje ir teisės klinikas; pabrėžia žmonių mainų programų, pvz., „Erasmus“ jauniems verslininkams, svarbą ir tai, kad jos turėtų būti toliau plėtojamos ir skatinamos;

262.

siūlo sumažinti MVĮ ir startuoliams tenkančią administracinę naštą dirbtinio intelekto srityje, pavyzdžiui, supaprastinant ataskaitų teikimo, informavimo ar dokumentavimo prievoles ir pateikiant gaires dėl bendrų procesinės civilinės teisės standartų, kurie turi būti priimti nacionaliniu lygmeniu; ragina skubiai įgyvendinti bendruosius skaitmeninius vartus siekiant sukurti bendrą ES interneto portalą įvairiomis kalbomis, kuriame būtų nurodytos visos būtinos procedūros ir formalumai, kad būtų galima vykdyti veiklą kitoje ES šalyje; pabrėžia, kad visi nacionaliniu lygmeniu įsteigti bendri informaciniai centrai turėtų būti lengvai prieinami per bendruosius skaitmeninius vartus ir turėtų teikti informaciją ir teikti administracines paslaugas valstybėse narėse, be kita ko, susijusias su PVM taisyklėmis ir informacija apie paslaugų teikimo reikalavimus, naudojant prieinamą terminiją ir užtikrinant visapusišką prieinamumą, o apmokyti pagalbos tarnybos darbuotojai turėtų teikti veiksmingą vartotojui patogią pagalbą;

263.

pažymi, kad galimi būdai, kuriais ES valstybės narės gali remti MVĮ ir startuolius, yra: mokesčių lengvatos nuodugniems moksliniams tyrimams, geresnė prieiga prie kompiuterių pajėgumų ir aukštos kokybės duomenų rinkinių ir parama technologijų žvalgymui bei dirbtinio intelekto švietimui, darbuotojų mokymui ir perkvalifikavimui;

264.

pabrėžia, kad dirbtinio intelekto srityje veikiančioms MVĮ ir startuoliams reikia geresnių galimybių dalyvauti viešuosiuose pirkimuose; primygtinai ragina Komisiją pertvarkyti viešųjų konkursų ir ES programų finansavimo paraiškų teikimo procedūras, kad startuoliams ir MVĮ būtų sudarytos tinkamos galimybės gauti viešųjų pirkimų projektus ir dotacijas moksliniams tyrimams ir technologinei plėtrai; atsižvelgdamas į tai, primena sėkmingas „GovTech“ programas, kuriomis buvo remiamas mažųjų įmonių dalyvavimas skaitmeniniuose viešuosiuose pirkimuose; pabrėžia, kad visoje Europoje taip pat turėtų būti skatinamos dirbtinio intelekto startuoliams skirtos akcijų pasirinkimo galimybės sistemos;

iii. TARPTAUTINĖ ARENA

265.

atkreipia dėmesį į tai, kad ES, bendradarbiaudama su panašiai mąstančiais partneriais, turėtų kurti ir rodyti pavyzdį stipriam tarptautiniam pagrindinių vertybėmis grindžiamų technologijų aljansui, kad nustatytų bendrus reguliavimo standartus, pasinaudotų geriausia patirtimi dirbtinio intelekto, teisių į privatumą, duomenų srautų ir konkurencijos taisyklių srityse ir pašalintų strateginį pažeidžiamumą, remdamasi viena kitos turtu ir sutelkdama išteklius tose srityse, kuriose tai naudinga; pabrėžia, kad ES taip pat turėtų aktyviai remti tvirtesnį tarptautinį bendradarbiavimą etiško, patikimo ir į žmogų orientuoto dirbtinio intelekto klausimais atitinkamuose daugiašaliuose ir dvišaliuose forumuose, pvz., JT sistemoje, EBPO, Europos Taryboje, Pasaulio prekybos organizacijoje, Pasaulio ekonomikos forume ir G 20; ypač palankiai vertina tai, kad įsteigta ES ir JAV Prekybos ir technologijų taryba (TTC), kurioje bendradarbiavimas dirbtinio intelekto standartų srityje nurodomas kaip vienas iš pagrindinių prioritetų, ir teigia, kad, atsižvelgiant į jo strateginį potencialą, TTC reikia stiprinti tarpparlamentinį aspektą, įtraukiant Europos Parlamentą ir JAV Kongresą;

266.

siūlo taip pat įsteigti specialią transatlantinę darbo grupę dirbtinio intelekto klausimais, kurią sudarytų vyriausybių, standartizacijos organizacijų, privačiojo sektoriaus ir pilietinės visuomenės atstovai, siekiant parengti bendrus dirbtinio intelekto standartus ir etikos gaires; siūlo kartu su kitais panašiai mąstančiais partneriais sukurti ilgalaikę platformą, skirtą keistis informacija apie dirbtinį intelektą ir kitus svarbius skaitmeninius bei prekybos klausimus, remiantis dabartine TTC;

267.

pabrėžia, kad ES turėtų skatinti socialiai atsakingą ir etišką dirbtinio intelekto naudojimą ir bendradarbiauti su tarptautinėmis standartizacijos institucijomis, kad būtų toliau tobulinami etikos, saugos, patikimumo, sąveikumo ir saugumo standartai; palankiai vertina neseniai tokių subjektų, kaip Tarptautinės standartizacijos organizacijos Jungtinis techninis komitetas ir Tarptautinė elektrotechnikos komisija, pradėtas standartizacijos iniciatyvas, kuriomis siekiama pasauliniu mastu suderinti skirtingus dirbtinio intelekto kodeksus; be to, pabrėžia, kad Europa turėtų skatinti ir plėtoti standartus, be kita ko, pažangiosios gamybos, daiktų interneto, robotikos ir duomenų analizės srityse; siūlo teikti didesnę paramą akademikams, pilietinei visuomenei ir MVĮ, kad jie galėtų dalyvauti standartizacijos forumuose;

268.

remia Pasaulio prekybos organizacijos e. prekybos iniciatyvą, kuria siekiama parengti įtraukią, aukštos kokybės, komerciškai prasmingą, įrodymais pagrįstą ir tikslinę politiką, kuria būtų siekiama geriau šalinti kliūtis skaitmeninei prekybai; pabrėžia, kad susitarimas taip pat turėtų atspindėti gero valdymo principus ir suteikti vyriausybėms galimybę kovoti su skaitmeniniu protekcionizmu, kartu apsaugant ir skatinant vartotojų pasitikėjimą ir kuriant tikrą vertę pasaulio ekonomikai;

269.

siūlo Komisijai toliau šalinti nepagrįstas prekybos kliūtis, visų pirma netarifines kliūtis arba patekimo į rinką apribojimus Europos dirbtinio intelekto įmonėms trečiosiose šalyse; pabrėžia, kad prekybos, kaimynystės ir vystymosi politika taip pat turėtų būti aktyviai naudojama formuojant tarptautines diskusijas dėl dirbtinio intelekto ir skatinant Europos etiško dirbtinio intelekto principus;

g) Saugumas

i. DI IR TEISĖSAUGA

270.

pabrėžia teisėsaugos institucijų gebėjimo nustatyti nusikalstamą veiklą, kuriai padeda dirbtinio intelekto technologijos, ir su ja kovoti svarbą;

271.

pabrėžia, kad teisėsaugos srityje gali būti netinkamai naudojamas dirbtinis intelektas, kad būtų padaryta žala, įskaitant automatizuotą diskriminaciją ir neteisėtą elgesį su piliečiais, tuo pat metu suteikiant nedaug atgręžtinių priemonių; primygtinai ragina valstybes nares įgyvendinti prasmingus žmogaus vykdomos priežiūros reikalavimus ir užtikrinti teisių gynimo priemones asmenims, kuriems taikomi dirbtinio intelekto sprendimai;

272.

siūlo ES dalyvauti taikant privalomos teisinės galios neturinčius metodus, kuriuos nustatė JT tarpregioninis nusikalstamumo ir teisingumo tyrimų institutas, kuris parengė operatyvinius dirbtinio intelekto priemonių rinkinius ir pradėjo partnerystę su Interpolu, kuris yra unikalus teisėsaugos institucijų, pramonės, akademinės bendruomenės ir pilietinės visuomenės dialogo bei bendradarbiavimo dirbtinio intelekto klausimais forumas, visapusiškai atitinkantis ES duomenų apsaugos ir privatumo acquis;

273.

atkreipia dėmesį į Europolo vaidmenį kuriant, rengiant ir tvirtinant dirbtinio intelekto priemones, skirtas kovai su organizuotu nusikalstamumu, terorizmu ir kibernetiniais nusikaltimais, bendradarbiaujant su Europos duomenų apsaugos priežiūros pareigūnu ir visapusiškai laikantis ES pagrindinių vertybių, visų pirma nediskriminavimo ir nekaltumo prezumpcijos;

274.

ragina Komisiją stiprinti ES vidaus saugumo inovacijų centro finansinius ir žmogiškuosius išteklius; palankiai vertina Eurojusto, ES pagrindinių teisių agentūros ir Europolo pastangas parengti visuotinių atskaitomybės principų, susijusių su teisingumo ir vidaus saugumo specialistų dirbtinio intelekto naudojimu, priemonių rinkinį (AP4AI sistema); ragina Komisiją teikti specialią finansinę paramą šiai iniciatyvai, kad būtų propaguojami ES atskaitomybės standartai ir vertybės dirbtinio intelekto srityje;

ii. KIBERNETINIS SAUGUMAS

275.

prašo valstybių narių sustiprinti bendradarbiavimą kibernetinio saugumo srityje Europos lygmeniu, kad ES ir valstybės narės galėtų geriau sutelkti išteklius, veiksmingiau koordinuoti ir racionalizuoti nacionalinę kibernetinio saugumo politiką, toliau didinti kibernetinio saugumo pajėgumus ir didinti informuotumą, operatyviai teikti kibernetinio saugumo žinias ir techninę pagalbą MVĮ bei kitiems labiau tradiciniams sektoriams;

276.

ragina ES imtis vadovaujamo vaidmens kuriant griežtus kriptografijos ir kitus saugumo standartus, kurie sudarytų sąlygas pasitikėjimui dirbtinio intelekto sistemomis ir jų sąveikumui; pabrėžia, kad, siekiant sukurti tarptautinę konvergenciją IRT rizikos priežiūros srityje, turėtų būti kuo labiau remiamasi esamais tarptautiniais standartais ir į juos turėtų būti kuo labiau atsižvelgiama;

277.

siūlo nustatyti horizontaliuosius kibernetinio saugumo reikalavimus, grindžiamus galiojančiais teisės aktais ir, kai tinkama, naujais horizontaliaisiais teisės aktais, siekiant užkirsti kelią susiskaidymui ir užtikrinti nuoseklų požiūrį į kibernetinį saugumą visose produktų grupėse; pažymi, kad dirbtinio intelekto produktai bendrojoje skaitmeninėje rinkoje, kurie yra pažymėti CE ženklu, ateityje galėtų užtikrinti tiek aukštą fizinės saugos lygį, tiek tinkamą rizikos lygį kibernetinio atsparumo ir reikšti atitiktį atitinkamiems ES teisės aktams;

278.

siūlo valstybėms narėms skatinti dirbtinio intelekto sistemų kibernetinio saugumo reikalavimus vykdant viešųjų pirkimų politiką, be kita ko, nustatant, kad tam tikri etikos, saugumo ir saugos principai būtų privalomi vykdant dirbtinio intelekto taikomųjų programų viešuosius pirkimus, visų pirma ypatingos svarbos sektoriuose;

279.

prašo, kad ES kibernetinio saugumo agentūra (ENISA) atliktų sektorinius saugumo rizikos vertinimus, pradedant sektoriais, tiek viešaisiais, tiek privačiais, kurie naudoja dirbtinį intelektą rizikingiausiai ir jautriausiai ir kurie turi didžiausią neigiamo poveikio žmonių sveikatai, saugai, saugumui ir pagrindinėms teisėms potencialą; pabrėžia, kad ENISA kartu su Europos kibernetinio saugumo kompetencijos centru ir Nacionalinių koordinavimo centrų tinklu turėtų įvertinti kibernetinio saugumo incidentus, siekdama nustatyti spragas ir naujas silpnąsias vietas, ir laiku patarti ES institucijoms dėl tinkamų taisomųjų veiksmų;

280.

ragina įmones, kurios naudoja, kuria arba diegia dirbtiniu intelektu grindžiamas sistemas, veikiančias bendrojoje skaitmeninėje rinkoje, parengti aiškią ir nepriklausomai įvertintą kibernetinio saugumo strategiją, pagrįstą individualia rizikos padėtimi; ragina dirbtinio intelekto sistemas įtraukti į grėsmių modeliavimą ir saugumo rizikos valdymą; siūlo Komisijai, ENISA ir nacionalinėms valdžios institucijoms remti šį procesą;

281.

teigia, kad dirbtinio intelekto produktams taikomi kibernetinio saugumo reikalavimai turėtų apimti visą jų gyvavimo ciklą; pabrėžia, kad taip pat turi būti aišku, jog kiekviena tiekimo grandinės įmonė turi atlikti savo vaidmenį prisidedant prie atsparių dirbtinio intelekto produktų kūrimo; atkreipia dėmesį į tai, kad nauji reikalavimai turėtų būti grindžiami susijusia rizika konkrečioje produktų grupėje ir poveikio rizikos lygiui laipsniu, kad būtų išvengta neproporcingos naštos MVĮ ir startuoliams;

282.

siūlo rengiant ES masto patikimo dirbtinio intelekto sertifikavimo sistemą atsižvelgti į esamas iniciatyvas tam tikrose valstybėse narėse, pvz., Vokietijos dirbtinio intelekto debesijos paslaugų atitikties kriterijų katalogą arba Maltos dirbtinio intelekto sertifikavimo programą;

iii. KIBERNETINĖ GYNYBA

283.

ragina valstybes nares vykdyti aktyvią Europos kibernetinės diplomatijos politiką pasmerkiant ir priskiriant užsienio remiamas kibernetines atakas, įskaitant DI valdomas, kartu panaudojant visas ES diplomatijos priemones; palankiai vertina tai, kad ES kibernetinių priemonių rinkinyje numatyta nutraukti finansinę paramą ir sankcijas toms šalims ar įgaliotiniams, kurie vykdo kibernetinę kenkimo veiklą arba hibridinius išpuolius, įskaitant dezinformacijos kampanijas, arba remia kibernetinius nusikaltimus; pripažįsta, kad DI paremta kibernetinė gynyba tam tikru mastu yra veiksmingesnė, jei ji apima ir tam tikrus puolamuosius būdus ir priemones, su sąlyga, kad jų naudojimas atitinka tarptautinę teisę;

284.

be to, siūlo stiprinti Europos gynybos agentūros kibernetinio saugumo pajėgumus, be kita ko, naudojant dirbtiniu intelektu grindžiamas sistemas, kad būtų remiamas koordinuotas ir greitas reagavimas į kibernetinius išpuolius; rekomenduoja stebėti kibernetinės gynybos politikos įgyvendinimą kiekvienoje valstybėje narėje ir įvertinti atitinkamų išteklių paskirstymą ES;

285.

pabrėžia, kad reikia išanalizuoti dirbtinio intelekto poveikį Europos saugumui ir parengti rekomendacijas, kaip spręsti naujas saugumo problemas ES lygmeniu, bendradarbiaujant su valstybėmis narėmis, privačiuoju sektoriumi, tyrėjais, mokslininkais ir pilietine visuomene;

286.

ragina valstybes nares imtis priemonių atlyginti už pažeidžiamumą ir atradimus bei remti dirbtiniu intelektu grindžiamų produktų, sistemų ir procesų auditą;

iv. DI NAUDOJIMAS KARINĖMS REIKMĖMS

287.

pažymi, kad bet kokiam karinio dirbtinio intelekto naudojimui turi būti taikomi griežti žmogaus kontrolės ir priežiūros mechanizmai, etikos principai ir visapusiška pagarba tarptautinėms žmogaus teisėms ir humanitarinei teisei; be to, pažymi, kad ES turėtų bendradarbiauti su savo panašiai mąstančiais partneriais kuriant tarptautinę sistemą, skirtą saugiems moksliniams tyrimams, technologinei plėtrai ir dirbtinio intelekto remiamos ginkluotės naudojimui, kuria būtų stiprinama tarptautinė humanitarinė teisė, be kita ko, ginkluotų konfliktų teisės kontekste; primena tarptautines normas ir principus, pvz., galiojantį proporcingumą, kurių turi būti laikomasi kuriant ir naudojant naujas karines technologijas;

288.

pažymi, kad dirbtiniu intelektu grindžiamos technologijos yra vis svarbesnis karinės įrangos ir strategijos komponentas; pabrėžia, kad dirbtinio intelekto naudojimas išimtinai kariniais ir nacionalinio saugumo tikslais turėtų būti laikomas griežtai atskirtu nuo civilinio naudojimo atvejų; primena, kad klausimus, susijusius su besiformuojančiomis technologijomis karinėje srityje, sprendžia vyriausybių ekspertų grupė besiformuojančių technologijų autonominių mirtinų ginklų sistemų srityje klausimais, įskaitant klausimus, susijusius su dirbtiniu intelektu, kurioje atstovaujama ES valstybėms narėms;

289.

palankiai vertina būsimą ES strateginį kelrodį, kuris turėtų suteikti pagrindą ir tam tikro lygio užmojus sprendžiant dirbtinio intelekto saugumo ir gynybos klausimus; primena, kad nuolatinis struktūrizuotas bendradarbiavimas pagal bendrą saugumo ir gynybos politiką bei Europos gynybos fondas sudarys sąlygas valstybėms narėms ir Sąjungai didinti investicijas, pajėgumus ir sąveikumą naujų technologijų, įskaitant dirbtinį intelektą, srityje;

290.

teigia, kad ES turėtų laikyti dirbtinį intelektą esmine Europos technologinio suverenumo sudedamąja dalimi;

291.

daro išvadą, kad valstybės narės turėtų toliau mokyti savo karinį personalą, kad užtikrintų, jog jis turėtų reikiamų skaitmeninių įgūdžių tam, kad galėtų naudoti dirbtinį intelektą kontrolės, operacinėse ir ryšių sistemose; palankiai vertina Europos gynybos fondo požiūrį į mirtinų autonominių ginklų sistemas ir jo 10 straipsnio 6 dalį; pabrėžia Europos gynybos fondo svarbą remiant tarpvalstybinį ES šalių bendradarbiavimą karinių dirbtinio intelekto mokslinių tyrimų srityje, plėtojant pažangiausias gynybos technologijas ir kuriant būtiną infrastruktūrą, t. y. duomenų centrus, turinčius tvirtus kibernetinius pajėgumus;

292.

ragina Tarybą priimti bendrą poziciją dėl autonominių ginklų sistemų, kuri užtikrintų prasmingą žmogaus vykdomą ginklų sistemų ypatingos svarbos funkcijų kontrolę; reikalauja pradėti tarptautines derybas dėl teisiškai privalomos priemonės, kuria būtų draudžiamos visiškai autonominių ginklų sistemos; teigia, kad tokiame tarptautiniame susitarime turėtų būti nustatyta, kad visiems mirtinam dirbtinio intelekto ginklams turi būti taikoma prasminga žmogaus vykdoma priežiūra ir kontrolė, o tai reiškia, kad žmonės lieka cikle, todėl jie galiausiai yra atsakingi už sprendimą pasirinkti taikinį ir imtis mirtinų veiksmų;

293.

ragina glaudžiau bendradarbiauti su NATO kibernetinės gynybos srityje ir ragina NATO sąjungininkus remti daugiašales pastangas reguliuoti dirbtinio intelekto naudojimą kariniais tikslais;

5. Išvada – būtina imtis skubių veiksmų!

294.

mano, kad vykstanti skaitmeninė transformacija, kurioje DI atlieka pagrindinį vaidmenį, paskatino pasaulinę konkurenciją dėl lyderystės technologijų srityje; pabrėžia, kad ES iki šiol atsilieka, todėl kyla pavojus, kad būsimi technologiniai standartai bus kuriami be pakankamo ES įnašo, dažnai nedemokratinių veikėjų, o tai kelia pavojų politiniam stabilumui ir ekonominiam konkurencingumui; daro išvadą, kad ES turi veikti kaip pasaulinio masto dirbtinio intelekto standartų nustatymo institucija;

295.

pabrėžia, kad dirbtinis intelektas, nors dažnai vaizduojamas kaip neprognozuojama grėsmė, gali būti veiksminga skaitmeninė priemonė ir esminis pokytis daugeliu svarbių aspektų, be kita ko, siūlant novatoriškus produktus ir paslaugas, didinant vartotojų pasirinkimą ir didinant gamybos procesų veiksmingumą; pažymi, kad dirbtinio intelekto technologijų diegimas teikia akivaizdžios naudos ir galimybių visai visuomenei, be kita ko, sveikatos priežiūros, tvarumo, saugumo ir konkurencingumo srityse; taip pat atkreipia dėmesį į tai, kad dirbtinio intelekto technologijos kelia riziką, kad sumažės žmogiškųjų išteklių ir bus pakeista žmogaus autonomija; pabrėžia, kad šiais privalumais ir pavojais turėtų būti vadovaujamasi reglamentuojant DI ir informuojant visuomenę apie jį;

296.

pabrėžia, kad ES turi galimybių formuoti tarptautines diskusijas dirbtinio intelekto klausimais ir parengti pasaulyje pirmaujančias bendras taisykles ir standartus, skatindama į žmogų orientuotą, patikimą ir tvarų požiūrį į dirbtinį intelektą, visapusiškai laikantis pagrindinių teisių; vis dėlto pabrėžia, kad norint tarptautiniu lygmeniu įtvirtinti tokį išskirtinį Europos požiūrį į dirbtinį intelektą reikia imtis skubių veiksmų, todėl ES turi greitai susitarti dėl bendros dirbtinio intelekto strategijos ir reguliavimo sistemos; pabrėžia, kad rengiant tarptautines technologijų normas ir standartus reikia glaudesnio koordinavimo ir bendradarbiavimo su panašiai mąstančiais demokratiniais partneriais;

297.

pabrėžia, kad šiuo metu ES dar toli gražu neįgyvendino savo siekio tapti konkurencinga dirbtinio intelekto srityje pasauliniu mastu; atsižvelgdamas į tai pabrėžia, kad svarbu nustatyti suderintas taisykles ir standartus, teisinį tikrumą ir vienodas sąlygas siekiant skatinti dirbtinio intelekto įsisavinimą ir inovacijas, be kita ko, pašalinant nereikalingas administracines kliūtis startuoliams, MVĮ ir pilietinei visuomenei; pripažįsta, kad radikalūs šio masto pokyčiai daro skirtingą poveikį įvairioms visuomenės grupėms, ir pabrėžia, kad pereinant prie skaitmeninių technologijų turi būti visapusiškai gerbiamos pagrindinės teisės; ragina Komisiją, valstybes nares ir Parlamentą, įskaitant atitinkamus jo komitetus, imtis tolesnių veiksmų dėl rekomendacijų, pateiktų ES dirbtinio intelekto veiksmų plane;

298.

ragina sukurti dirbtinio intelekto reglamentavimo aplinką, kurioje būtų užtikrintas veiksmingas valdymas ir pagrindinių teisių apsauga, kartu sudarant palankesnes sąlygas visų dydžių subjektams konkurencingai patekti į skaitmenines rinkas, kad būtų skatinamos inovacijos ir ekonomikos augimas visų labui; pabrėžia, kad konkurencinga, prieinama ir sąžininga duomenų ekonomika, grindžiama bendrais standartais, yra būtina tinkamo dirbtinio intelekto plėtojimo ir mokymo sąlyga; atsižvelgdamas į tai, atkreipia dėmesį į riziką, kad rinkos koncentracija duomenų ekonomikoje išplis į dirbtinio intelekto taikomųjų programų ekonomiką;

299.

daro išvadą, kad pažanga siekiant ES skaitmeninių užmojų tokiose srityse kaip dirbtinis intelektas reikalauja daug didesnės integracijos ir suderinimo bendrojoje skaitmeninėje rinkoje, siekiant skatinti tarpvalstybinius mainus ir užtikrinti, kad visoje ES būtų taikomos tos pačios taisyklės ir standartai; pabrėžia, kad ES institucijos turi kovoti su piktnaudžiavimu įtaka rinkoje, kad būtų suvienodintos konkurencijos sąlygos;

300.

daro išvadą, kad reikia imtis būtinų veiksmų siekiant užtikrinti, kad skaitmeninė pertvarka skatintų žaliąją pertvarką ir jai netrukdytų; daro išvadą, kad DI sistemoms reikia patikimos infrastruktūros ir junglumo sugebėjimų; pabrėžia, kad skaitmeninė infrastruktūra, atitinkanti žaliąjį kursą, bus skirta visiems sektoriams bei vertės grandinėms ir turėtų atitikti žiedinės ekonomikos principus; pabrėžia, kad vis dėlto dirbtinis intelektas nebus funkcionalus, jei nebus tinkamai įdiegta skaitmeninė infrastruktūra, įskaitant plačiajuostį ryšį, šviesolaidinius mazgus, tinklo paribio mazgus ir 5G ryšį; pabrėžia, kad svarbu mažinti didėjantį energijos suvartojimą ir išteklių naudojimą, kad iki 2030 m. būtų sukurta neutralizuoto poveikio klimatui skaitmeninė infrastruktūra;

301.

pabrėžia, kad sparti dirbtinio intelekto technologijų pažanga taip pat turės įtakos visų tų, kurie neturi įgūdžių pakankamai greitai prisitaikyti prie šių naujų technologijų, pragyvenimo šaltiniams; pažymi, kad kvalifikacijos kėlimas ir perkvalifikavimas gali padėti išspręsti daugelį su tuo susijusių socialinių ir ekonominių problemų, tačiau pabrėžia, kad šis poveikis taip pat turėtų būti sprendžiamas atsižvelgiant į socialinės gerovės sistemas, miesto ir kaimo infrastruktūrą ir demokratinius procesus; daro išvadą, kad siekiant skatinti inovacijas dirbtinio intelekto srityje, didinti dirbtiniu intelektu grindžiamų prietaikų pripažinimą ir užtikrinti, kad niekas nebūtų paliktas nuošalyje, būtina suteikti žmonėms priemonių skaitmeniniams įgūdžiams įgyti; pabrėžia, kad siekiant padidinti skaitmeninį raštingumą ir atsparumą, IRT ir gamtos mokslų, technologijų, inžinerijos ir matematikos principais grindžiamas švietimas turi prasidėti ankstyvame etape ir išlikti prieinamas visais gyvenimo etapais; mano, kad iniciatyvos, kuriomis siekiama sukurti dirbtinio intelekto kompetencijos ekosistemas, pritraukti DI talentų į ES ir kovoti su protų nutekėjimu, yra gyvybiškai svarbios;

302.

pabrėžia, kad svarbu spręsti dirbtiniu intelektu grindžiamus iššūkius, susijusius su pagrindinėmis teisėmis, taip sudarant sąlygas dirbtiniam intelektui veiksmingai tapti priemone, kuri tarnauja žmonėms ir visuomenei ir kuria siekiama bendros gerovės bei bendrojo intereso; daro išvadą, kad siekiant didinti piliečių pasitikėjimą dirbtiniu intelektu, jų pagrindinės teisės turi būti apsaugotos visais gyvenimo aspektais, įskaitant dirbtinio intelekto naudojimą viešojoje erdvėje ir darbo vietoje; ypač pabrėžia, kad vykdant skaitmeninę pertvarką reikia atsižvelgti į moterų ir mažumų bendruomenių teises, tikslus ir interesus; pabrėžia, kad viešosios tarnybos ir jų administracinės struktūros turi rodyti pavyzdį; pabrėžia, kad ES turi sparčiau diegti DI paremtas sistemas e. valdžioje, kad palengvintų saugų DI naudojimą viešojo administravimo institucijose; be to, pabrėžia, kad dirbtinis intelektas gali atverti naujų sprendimų sveikatos priežiūros sektoriuje, jei rizika bus tinkamai valdoma ir bus užtikrintos vienodos galimybės naudotis sveikatos priežiūros paslaugomis, nes iš esmės jos visapusiškai taikomos su sveikata susijusioms dirbtinio intelekto prietaikoms;

303.

daro išvadą, kad ES DI strategijoje neturėtų būti pamiršti kariniai ir saugumo aspektai ir rūpesčiai, atsirandantys dėl pasaulinio DI technologijų diegimo; pabrėžia, kad reikia stiprinti tarptautinį bendradarbiavimą su panašiai mąstančiais partneriais siekiant apsaugoti pagrindines teises ir kartu bendradarbiauti siekiant kuo labiau sumažinti naujas technologines grėsmes;

o o

304.

paveda Pirmininkei perduoti šią rezoliuciją Tarybai ir Komisijai.

(1) OL L 123, 2016 5 12, p. 1.

(2) OL C 132, 2022 3 24, p. 102.

(3) Priimti tekstai, P9_TA(2021)0504.

(4) OL L 119, 2016 5 4, p. 1.

(5) OL L 166, 2021 5 11, p. 1.

(6) OL L 170, 2021 5 12, p. 1.

(7) OL L 303, 2018 11 28, p. 59.

(8) OL L 170, 2021 5 12, p. 149.

(9) OL L 136, 2019 5 22, p. 1.

(10) OL L 256, 2021 7 19, p. 3.

(11) OL C 288, 2017 8 31, p. 1.

(12) OL C 252, 2018 7 18, p. 239.

(13) OL C 307, 2018 8 30, p. 163.

(14) OL C 132, 2022 3 24, p. 45.

(15) OL C 433, 2019 12 23, p. 86.

(16) OL C 449, 2020 12 23, p. 37.

(17) OL C 294, 2021 7 23, p. 14.

(18) OL C 404, 2021 10 6, p. 107.

(19) OL C 404, 2021 10 6, p. 129.

(20) OL C 404, 2021 10 6, p. 63.

(21) OL C 456, 2021 11 10, p. 34.

(22) OL C 15, 2022 1 12, p. 204.

(23) OL C 494, 2021 12 8, p. 37.

(24) OL C 15, 2022 1 12, p. 28.

(25) OL C 132, 2022 3 24, p. 17.

(26) Roberts, M., Driggs, D., Thorpe, M. et al., Common pitfalls and recommendations for using machine learning to detect and prognosticate for COVID-19 using chest radiographs and CT scans, Nature Machine Intelligence, 3, p. 199–217, 15 March 2021.

(27) IPOL GD tyrimas „Dirbtinio intelekto galimybės“ (angl. Opportunities of Artificial Intelligence), 2020 m. birželio mėn.

(28) AIDA darbinis dokumentas „Dirbtinis intelektas ir žaliasis kursas“ (angl. Artificial Intelligence and the Green Deal), 2021 m. kovo mėn.

(29) 2021 m. lapkričio 18 d. Komisijos komunikatas dėl naujiems iššūkiams tinkamos konkurencijos politikos (COM(2021)0713).

(30) D. Acemoglu ir kt., AI and Jobs: Evidence from Online Vacancies, National Bureau of Economic Research, 2020 m. gruodžio mėn.

(31) 2021 m. kovo 9 d. Komisijos komunikatas „2030 m. skaitmeninės politikos kelrodis: Europos skaitmeninio dešimtmečio kelias“ (COM(2021)0118).

(32) Europos Komisija, „Suderintas dirbtinio intelekto planas“ (COM(2018)0795).

(33) Pasiūlymas dėl Europos Parlamento ir Tarybos reglamento, kuriuo nustatomos suderintos dirbtinio intelekto taisyklės (Dirbtinio intelekto aktas) ir iš dalies keičiami tam tikri Sąjungos teisėkūros procedūra priimti aktai (COM(2021)0206).

(34) Komisijos komunikatas Europos Parlamentui, Europos Vadovų Tarybai, Tarybai, Europos ekonomikos ir socialinių reikalų komitetui ir Regionų komitetui „Europos požiūrio į dirbtinį intelektą formavimas“ (COM(2021)0205).

(35) 2018 m. duomenys.

(36) K. Koerner, (How) will the EU become an AI superstar?, Deutsche Bank, 2020 m. kovo mėn.

(37) OL L 316, 2012 11 14, p. 12.

(38) 1985 m. liepos 25 d. Tarybos direktyva 85/374/EEB dėl valstybių narių įstatymų ir kitų teisės aktų, reglamentuojančių atsakomybę už gaminius su trūkumais, derinimo (OL L 210, 1985 8 7, p. 29).

(39) 2019 m. birželio 20 d. Europos Parlamento ir Tarybos direktyva (ES) 2019/1024 dėl atvirųjų duomenų ir viešojo sektoriaus informacijos pakartotinio naudojimo (OL L 172, 2019 6 26, p. 56).

(40) 2014 m. gegužės 15 d. Europos Parlamento ir Tarybos direktyva 2014/61/ES dėl priemonių sparčiojo elektroninių ryšių tinklų diegimo sąnaudoms mažinti (OL L 155, 2014 5 23, p. 1).

(41) 2014 m. liepos 23 d. Europos Parlamento ir Tarybos reglamentas (ES) Nr. 910/2014 dėl elektroninės atpažinties ir elektroninių operacijų patikimumo užtikrinimo paslaugų vidaus rinkoje, kuriuo panaikinama Direktyva 1999/93/EB (OL L 257, 2014 8 28, p. 73).

(42) OL L 295, 2018 11 21, p. 1.

(43) OL L 79 I, 2019 3 21, p. 1.

(44) OL L 206, 2021 6 11, p. 1.