Prawo sztucznej inteligencji WP-PRZ-mon-psi

W1 – student charakteryzuje źródła i charakter norm prawa krajowego, prawa Unii Europejskiej oraz prawa międzynarodowego regulujących projektowanie i wykorzystywanie systemów sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kierunkowych: PR_W02.

W2 – student wyjaśnia rozwój regulacji dotyczących sztucznej inteligencji, od zasad etycznych i instrumentów soft law do regulacji prawnych Unii Europejskiej i regulacji krajowych.
Odniesienie do efektów kierunkowych: PR_W03.

W3 – student identyfikuje instytucje i podmioty uczestniczące w systemie nadzoru nad sztuczną inteligencją oraz określa zachodzące między nimi relacje prawne.
Odniesienie do efektów kierunkowych: PR_W04.

W4 – student klasyfikuje systemy sztucznej inteligencji według modelu ryzyka przewidzianego w AI Act oraz określa role podmiotów uczestniczących w łańcuchu wartości AI.
Odniesienie do efektów kierunkowych: PR_W06.

W5 – student charakteryzuje podstawowe rodzaje i modele systemów sztucznej inteligencji oraz wyjaśnia ich znaczenie dla stosowania przepisów prawa.
Odniesienie do efektów kierunkowych: PR_W06.

W6 – student wyjaśnia prawne metody i narzędzia zarządzania ryzykiem związanym z AI, w szczególności obowiązki dotyczące dokumentacji, przejrzystości, oceny zgodności i nadzoru.
Odniesienie do efektów kierunkowych: PR_W07.

W7 – student identyfikuje ryzyka prawne związane z wykorzystywaniem sztucznej inteligencji, w szczególności dotyczące ochrony danych, tożsamości, praw podstawowych, własności intelektualnej, odpowiedzialności oraz zakazu dyskryminacji.
Odniesienie do efektów kierunkowych: PR_W02, PR_W06.

Warunkiem uzyskania zaliczenia przedmiotu jest:

przygotowanie i przedstawienie prezentacji na uzgodniony temat;
przystąpienie do pisemnego zaliczenia końcowego;
uzyskanie co najmniej 50% punktów z pisemnego zaliczenia końcowego;
uzyskanie co najmniej 50% punktów za prezentację;
uzyskanie co najmniej 50% łącznej liczby punktów.

Ocena końcowa jest ustalana na podstawie:

pisemnego zaliczenia końcowego – 60%;
prezentacji – 40%.

Skala ocen:

poniżej 50% – 2,0;
50–59% – 3,0;
60–69% – 3,5;
70–79% – 4,0;
80–89% – 4,5;
90–100% – 5,0.

Zaliczenie w terminie poprawkowym odbywa się w formie pisemnej i obejmuje efekty uczenia się przypisane do przedmiotu.
Ocenie podlegają: poprawność posługiwania się pojęciami prawnymi, znajomość źródeł prawa dotyczących AI, prawidłowość klasyfikowania systemów AI, umiejętność identyfikowania właściwych instytucji i obowiązków prawnych oraz kompletność rozpoznania ryzyk prawnych.

Ocena 2,0: student nie rozpoznaje podstawowych pojęć i źródeł prawa dotyczących sztucznej inteligencji, nie potrafi sklasyfikować systemu AI ani wskazać podstawowych obowiązków prawnych.

Ocena 3,0: student rozpoznaje podstawowe pojęcia i źródła prawa oraz wskazuje najważniejsze elementy regulacji AI, jednak jego odpowiedzi są niepełne lub zawierają błędy.

Ocena 4,0: student poprawnie i samodzielnie wyjaśnia system regulacji AI, klasyfikuje systemy według poziomu ryzyka, określa obowiązki podmiotów oraz identyfikuje podstawowe ryzyka prawne; może popełniać nieliczne błędy.

Ocena 5,0: student w sposób kompletny, precyzyjny i uporządkowany charakteryzuje regulacje dotyczące AI, prawidłowo łączy przepisy z instytucjami, obowiązkami i kategoriami ryzyka oraz samodzielnie rozwiązuje problemy prawne przedstawione w analizowanych przypadkach.

Brak

P. Dolniak, T. Kuźma, A. Ludwiński, K. Wasik, Sztuczna inteligencja w wymiarze sprawiedliwości. Między prawem a algorytmami, Warszawa 2024.

N. Kuriata, Słownik pojęć ze świata sztucznej inteligencji, LEX/el. 2024.

M. W. Iwankiewicz, Człowiek i sztuczna inteligencja, LEX/el. 2019.

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

• Strona przedmiotu WP-PRZ-mon-psi w USOSweb