Recenzent

prof. zw. dr hab. Wiesław Czyżowicz, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

Redakcja

Jadwiga Witecka

Projekt okładki

Amadeusz Targoński, targonski.pl

Koncepcja graﬁczna

Wladzimier Michnievič

Skład i łamanie: 

Studio Magenta, Nadzieja Michnievič

Opracowanie e-wydania:

Copyright © 2019 by Poltext Sp. z o.o.

All rights reserved

Partnerzy wydania

Konferencja Przedsiębiorstw Finansowych w Polsce 

Związek Banków Polskich

Wszelkie prawa zastrzeżone. Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentów niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci zabronione. Wykonywanie kopii metodą elektroniczną, fotograficzną, a także kopiowanie książki na nośniku filmowym, magnetycznym, optycznym lub innym powoduje naruszenie praw autorskich niniejszej publikacji. Niniejsza publikacja została elektronicznie zabezpieczona przed nieautoryzowanym kopiowaniem, dystrybucją i użytkowaniem. Usuwanie, omijanie lub zmiana zabezpieczeń stanowi naruszenie prawa.

Warszawa 2019

Poltext Sp. z o.o.

www.poltext.pl

handlowy@poltext.pl

ISBN 978-83-8175-074-5 (format epub) 

ISBN 978-83-8175-075-2 (format mobi) 

Wykaz i objaśnienia skrótów

AI (Artificial Intelligence) – sztuczna inteligencja. To coś więcej niż systemy eksperckie, które służą fachową wiedzą, wspomagając proces decyzyjny. To automaty uczące się na podstawie dotychczasowych doświadczeń i warunków otoczenia (machine learning).

AML (Anti-Money Laundering) – dyrektywa o przeciwdziałaniu praniu pieniędzy.

BaFin (Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht) – niemiecki urząd nadzoru nad rynkiem finansowym.

DAO (Decentralized Autonomous Organizations) – zdecentralizowana organizacja autonomiczna i inteligentna umowa lub raczej zbiór inteligentnych umów, który działa na podstawie pewnych informacji wprowadzanych zgodnie z decyzjami opartymi na algorytmach. DAO jako nazwa projektu osiągnęła pewną popularność, gdy została stworzona podobnie do funduszu przyciągającego środki. Inwestorzy mogli zgodnie z określoną strukturą zarządzania (głosowania) decydować, w których projektach i w jakim stopniu należy zainwestować środki. DAO działają na zasadzie technologii blockchain i są złożonymi formami inteligentnych kontraktów. Organizacja taka reprezentowana jest przez program komputerowy, działalność jej oparta jest na kodzie, co sprawia, że cechuje ją przejrzystość, niezależność od państwa, a udziałowcy kontrolują jej sposób funkcjonowania.

DApp (decentralized application) – zdecentralizowane aplikacje w systemie Ethereum.

DLT (Distributed Ledger Technology) – technologia rozproszonych rejestrów. Innowacyjna forma organizacji baz danych. Istnieją różne systemy rejestrów rozproszonych, np. blockchain (publiczny lub prywatny), Bitcoin używa DLT publicznego, ponieważ gdyby wykorzystywał DLT prywatny, wtedy do danych mieliby dostęp tylko wybrani użytkownicy. Różnicą między otwartym (non-permissioned) a ograniczonym (permissioned) DLT jest weryfikacja transakcji. W ograniczonym DLT transakcje może zweryfikować konkretne grono użytkowników, natomiast otwarty DLT pozwala wszystkim weryfikować transakcje.

ETH (Ethereum) – platforma blockchainowa i kryptowalutowa, która pozostała po wyodrębnieniu się z Ethereum części użytkowników. Secesji dokonano przez tzw. hard fork, który z definicji oznacza wprowadzenie w protokole blockchain takich zmian, które czynią nieprawidłowe transakcje prawidłowymi albo na odwrót – cofają transakcje, które były prawidłowe. W przypadku Ethereum i DAO hard fork oznaczał odebranie kryptowaluty ether przejętej przez znalazcę luki w systemie – mimo że błąd leżał po stronie aplikacji DAO, a nie samego Ethereum. Tym samym Ethereum Foundation złamało niepisaną zasadę nieodwracalności transakcji. Część społeczności skupionej wokół platformy nie zgodziła się na takie rozwiązanie sprawy. Uznali oni, że to właśnie wbrew zasadom dotyczącom kryptowalut i postanowili wspierać „stary łańcuch” Ethereum, bez uznania hard fork. W efekcie Ethereum podzieliło się na dwa łańcuchy:

Ethereum Classic (ETC) – stary, uznający incydent z aplikacji DAO,

Ethereum (ETH) – nowy, po hard fork, cały czas zarządzany przez Ethereum Foundation.

FCA (Financial Conduct Authority) –  brytyjski organ ochrony konsumenta na rynku finansowym.

FinTech (Financial Technology) – sektor gospodarki obejmujący przedsiębiorstwa technologiczne operujące w branży finansowej. Firmy określane mianem FinTechów świadczą cyfrowe usługi finansowe za pośrednictwem internetu.

ICO (Initial Coin Offerings) – pojęcie podobne do IPO (Initial Public Offering – Pierwsza Oferta Publiczna). W przypadku ICO jednak nie kupujemy akcji projektu, a dedykowane mu wirtualne pieniądze lub oparte na nich aktywa (tokeny).

IoT (Internet of Things) – internet rzeczy – koncepcja, zgodnie z którą możliwe do zidentyfikowania przedmioty mogą gromadzić, przetwarzać lub wymieniać dane za pośrednictwem internetu, jak również komunikować się z ich dysponentem oraz między sobą. Do tego typu przedmiotów zaliczają się m.in. urządzenia gospodarstwa domowego, artykuły oświetleniowe i grzewcze, urządzenia mobilne, pojazdy, wyposażone w różnego rodzaju sensory czy aplikacje itp.

KNF – Komisja Nadzoru Finansowego.

PoS (proof of stake) – dowód stawki – jest to forma kopania kryptowalut, która opiera się przede wszystkim na wynagradzaniu użytkownika za sam fakt posiadania przez niego pracującej waluty w portfelu, a nie na rzeczywistym kopaniu i wykorzystywaniu pełnej mocy obliczeniowej procesora oraz karty graficznej. Z tego też powodu metoda PoS znacznie mniej obciąża jednostkę komputera, co wpływa na znacznie mniejsze zapotrzebowanie na energię elektryczną, a w konsekwencji stosunkowo niewielkie opłaty za prąd.

PoW (proof of work) – dowód pracy algorytm konsensusu w sieci Blockchain, który służy do potwierdzania transakcji i tworzenia nowych bloków w łańcuchu. Dzięki PoW górnicy kopiący kryptowalutę konkurują ze sobą, aby zakończyć transakcje w sieci i uzyskać nagrodę w formie kryptowaluty. Każdy blok ma generowany specjalny hash. Dzięki temu każdy blok zostaje „podpisany” i zmiana jego treści bez zmiany treści innych bloków nie jest możliwa.

RODO – rozporządzenie UE o ochronie danych osobowych.

Wprowadzenie

Można zaryzykować twierdzenie, że technologia rozproszonego rejestru (blockchain) jest jedną z największych innowacji w gospodarce cyfrowej. Potencjał blockchain polega przede wszystkim na umożliwieniu wymiany wartości w środowisku cyfrowym oraz eliminacji z tego procesu pośredników. Blockchain – to wyzwanie dla regulacji. Technologia ta (zwłaszcza tzw. publiczne otwarte blockchains) ma potencjał dokonania głębokich zmian w modelach biznesowych oraz strukturach społecznych.

Technologia rozproszonego rejestru sprzyja przekształcaniu „internetu informacji” w „internet wartości”. Mimo wątpliwości prawnych technologia rozproszonego rejestru ma wiele zastosowań praktycznych, których liczba stale rośnie, zwłaszcza na rynku finansowym. W centrum dyskusji jest zagadnienie substytucji prawa przez oprogramowanie komputerowe. Software nie tylko wspomaga regulację, lecz także może ją w pewnej mierze zastąpić. Software wstępuje zatem w miejsce prawa, zapewniając nawet większą skuteczność niż normy prawne. Rezygnacja z pośrednictwa – największy atut blockchain – podważa pozytywne oceny istniejących regulacji. Przez odcięcie pośredników, takich jak operatorzy dużych sieci i międzynarodowe korporacje, blockchain może zakłócić zdolność władz publicznych do nadzorowania działalności w bankowości, handlu i innych ważnych obszarach. Należy jasno powiedzieć, że technologii nie można wykorzystać efektywnie bez przyjęcia nowych zasad i nowego podejścia do myślenia o prawie.

Przykładem transferu wartości ekonomicznej jest zastosowanie blockchain na rynku kryptowalut czy na rynku kapitałowym (tokenizacja). Samoregulacja oraz automatyczna kontrola gwarantowana przez software (selfexecuting) umożliwia eliminację pośrednictwa, obniżkę kosztów transakcyjnych, rozwiązanie problemu agencji (principal – agent theory), a także zdepersonalizowanego zaufania, które nie musi się wiązać z badaniem standingu konkretnego podmiotu – określanego także mianem „zaufania bez zaufania”.

Wraz ze wzrostem skali i wpływu aplikacji blockchain, ich przyjęcie będzie wymagać znacznych zmian instytucjonalnych, które niektórzy przedstawiają jako drogę do prawdziwej wolności i niezależności od państwa. Wirtualna społeczność ma silny, emocjonalny ładunek wolnościowy, skierowany przeciwko establishmentowi, rządom i bankom, co pod wieloma względami jest podobne do kultury wolnego oprogramowania, z jej silnymi wartościami liberalnymi. Problematyka ta wymaga zatem – zdaniem autora – badań interdyscyplinarnych z pogranicza ekonomii, prawa i zarządzania, gdyż wąskie, techniczne podejście nie daje szans na systemowe ujęcie tej nowej, trudnej i niezwykle złożonej problematyki.

1. Technologia rozproszonego rejestru (blockchain) – kontekst instytucjonalny

1.1. Problem globalnej regulacji internetu

Powstaje pytanie, czy internet nie podlega żadnej władzy? Minimum ładu i porządku wydaje się koniecznością dla egzystencji ludzkości. Infrastruktura internetu staje się coraz bardziej złożona. Amerykańska firma OneWeb i SpaceX planują pokrycie przestrzeni kosmicznej wokół Ziemi znaczną liczbą satelitów, umożliwiających każdemu dostęp do szybkiego internetu. Podobny charakter mają projekty bigtechów: Facebooka (Connectivity Lab), który podobny efekt chce osiągnąć za pomocą dronów, a także firmy Google (Project Loon), planujący wysłać balony napełnione helem w takie miejsca na Ziemi, gdzie dotąd ludzie nie mają dostępu do internetu[1].

W tym kontekście bada się modele regulacji internetu, które wprowadzają ład i porządek, a co za tym idzie – także zaufanie, bez naruszania celów i wartości, które legły u podstaw internetu jako zdecentralizowanej, policentrycznej sieci, wyrażającej wolność wypowiedzi oraz niepodlegającej żadnej konkretnej jurysdykcji. Tutaj należy przede wszystkim przywołać koncepcję oprogramowania jako substytutu regulacji (law as a code) zamiast prawa rozumianego jako normy zawierające nakazy czy zakazy poparte przymusem (law as a rule).

Pozytywną cechą regulacji przez software jest automatyczne wymuszenie przestrzegania reguł (distributed ledger, blockchain, smart contracts). Umożliwia to uwolnienie państwa w dużej mierze od nadzoru i kontroli. Koncepcja ta ma zapobiegać pełnej komercjalizacji internetu oraz umożliwiać uzupełnienie infrastruktury internetu o elementy odzwierciedlające pewne cele czy interesy publiczne ważne dla społeczności międzynarodowej[2].

Często pojawiają się uzasadnienia dla publicznych regulacji w kategoriach „niedoskonałości rynku”. W takich przypadkach zawsze się twierdzi, że nieuregulowany rynek nie przyniósł efektów zgodnie z interesem publicznym. Teoria zawodności rynku jest klasycznym poglądem ekonomistów na pojawianie się i uzasadnianie regulacji. Skoro jednak niedoskonałości rynku są wszechobecne, nie można ich przedstawiać jako teorię wyjaśniającą pojawienie się regulacji. Można podjąć próbę spojrzenia z innej perspektywy – polityki i prawa. Regulacja faktycznie powstaje z powodu erozji sprawiedliwości, nieskuteczności lub nieadekwatność prawa zwyczajowego. Jest to także porażka prawa kontraktowego i deliktowego jako mechanizmu zabezpieczenia praw własności, który kiedyś spowodował powstanie regulacji. Istnieje pogląd, że regulacje również pojawiają się na gruncie idei uczciwości i sprawiedliwości, poczucia słuszności ochrony określonych interesów itp.[3]

Technologie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (data analytics) szybko przekształcają badania i praktykę prawniczą, podnosząc kwestię, czy prawo może przetrwać jako żywy zawód, w którym są niezbędni ludzie. Niezależnie od potęgi technik uczenia maszynowego można wątpić, aby analityka danych kategorycznie wypierała prawników z praktyki prawa. Wiele podejść do analityki danych stosowanych w prawie prawdopodobnie nadal będzie wymagać wkładu personelu do projektowania, klasyfikacji, kalibrowania i nadzorowania algorytmów. Ponadto podstawowy proces ewolucyjny, który charakteryzuje doktrynę prawną i precedens, jest nieredukowalnie dynamiczny i złożony – a zatem proces ten posiada cechy, które są słabo przystosowane do czysto algorytmicznego podejmowania decyzji. W związku z tym badacze i praktycy prawa nie powinni obawiać się utraty pracy, ale w takim przypadku zaleca się inwestowanie w zestawy umiejętności uzupełniające techniki analizy danych[4].

Powstaje pytanie, czy argumentacja prawnicza oparta na metodach empirycznych odpowiada standardom nauk społecznych? Należy pamiętać, że problemy prawne są z reguły słabo ustrukturalizowane, mają kontekst historyczny, regionalny i instytucjonalny. Konkurencja między interesariuszami pozwala zidentyfikować czynniki strategiczne w poszukiwaniu materiału empirycznego. Ponadto wartość badania empirycznego zależy od określenia celów, użytych metod, źródeł pozyskania danych itp., co stawia na porządku dnia problem, czy wynik takiego badania jest społecznie, politycznie i ekonomicznie neutralny? Pytania te pozwalają wyrazić przekonanie, że metody empiryczne w prawie są tylko narzędziem, które nie powinno wszakże przesądzać decyzji legislacyjnych czy regulacyjnych[5].

Istnieje koncepcja szerszego korzystania z soft law, które może być rozsądnym uzupełnieniem dotychczas znanego nam prawa (hard law). Do tego można dodać elementy samoregulacji społeczności internetu (netykieta), której nowym wymiarem jest tworzenie norm w ramach relacji społecznych (informal law making). O takich normach mówi się, że są one naturalnym efektem tych relacji (common-based – peer produced), co już teraz można obserwować na przykładzie ekonomii hybrydowej (ekonomii współdzielenia)[6]. Badania wymaga problem, jaka byłaby skuteczność realizacji takiego systemu regulacji (hard i soft law), samoregulacji oraz koregulacji (czyli regulacji i samoregulacji) z perspektywy compliance. Jakie ewentualnie sankcje wchodziłyby w rachubę, biorąc pod uwagę suwerenność poszczególnych państw w ramach swoich terytoriów (jurysdykcji)?[7]. Polityka publiczna powinna również uwzględniać fakt, że wymuszanie korzystania z technologii cyfrowej czy wirtualizacji relacji międzyludzkich naruszałoby godność i wolność obywateli[8].

Jest to zatem koncepcja regulacji policentrycznej (bottom-up) w opozycji do odgórnej, narzuconej. Za regulacją policentryczną przemawia przede wszystkim znany fakt, że nie ma obecnie i nie będzie w dającej się przewidzieć przyszłości globalnego rządu czy globalnego sądu. Etyka internetu ma istotny wymiar prakseologiczny: każdy chce wiedzieć, jak zachowa się jego partner czy kontrahent, gdyż w internecie nie jest w stanie kontrolować wszystkiego. Regulacja policentryczna, chociaż koncepcyjnie wygląda zachęcająco, może rodzić wiele pytań. Pierwszy problem – to problem koordynacji, aby wszędzie obowiązywały takie same reguły gry. Drugi problem – to compliance, a więc kwestia skuteczności regulacji. Trzecie pytanie – to pytanie o legitymację demokratyczną, której wszakże nie mają bigtechy czy programiści projektujący nawet najbardziej inteligentne oprogramowanie. W przypadku oprogramowania będącego substytutem prawa istnieje zagrożenie brakiem przejrzystości i manipulacją[9].

Wyłaniają się również koncepcje pośrednie, których istota polega na artykulacji i wzajemnym uzgadnianiu interesów licznych interesariuszy internetu (network communitarism, global legal pluralism approach, global experimentalist governance model, mesh regulation). Koncepcje te wychodzą z założenia, że należy uznać zmianę paradygmatu, który dawniej miał kształt piramidy, na czele której stała władza publiczna (państwo). Obecnie trzeba przyjąć model sieci jako najbardziej przybliżony do rzeczywistości. Oprócz państwa i rynku, są także inni interesariusze, np. NGO, różne i nieraz luźno powiązane społeczności sieciowe, reprezentujące różne cele i interesy. Na rzecz eksperymentowania przemawia prosty fakt, że współczesne państwo utraciło zdolność do narzucania adekwatnego zbioru norm czy standardów, a co ważniejsze – do monitorowania ich skuteczności realizacyjnej (compliance).

W rozwoju tak pojętego alternatywnego systemu regulacji może pomóc niewątpliwie standaryzacja oparta na organizacjach międzynarodowych (ISO), jak również pozasądowe instytucje rozstrzygania sporów (Alternative Dispute Resolutions – ADR). Należy jednak zaznaczyć, że jasności w niektórych kwestiach, np. odpowiedzialności operatorów ISP, nie można uzyskać bez uściślenia innych działów prawa (np. prawa autorskiego), a także harmonizacji prawa europejskiego lub co najmniej bardziej spójnej implementacji prawa europejskiego w krajach członkowskich[10]. Należy dodać, że pewność prawna w sferze regulacji i compliance jest istotnym czynnikiem efektywności, a tym samym – przewagi konkurencyjnej[11].

Należy wskazać również na „publicyzację” prawa prywatnego, zarówno krajowego, jak i europejskiego. Ciekawa jest obserwacja, że krajowe prawo prywatne stopniowo traci swoją autonomię. Staje się ono bowiem bardziej funkcjonalne względem rynku – konkurencji i regulacji, które są w dużej mierze kształtowane przez prawo publiczne UE, np. w sektorach: telekomunikacyjnym, energetycznym czy finansowym (Nation State v. Market State). Kluczową rolą prawa staje się regulowanie dostępu do rynku oraz ciągłości i niezawodności funkcjonowania infrastruktury krytycznej, np. systemu domen DNS w internecie[12].

Istnieje koncepcja regulacji prawa umów dotyczących treści cyfrowych. Pełna harmonizacja tej problematyki byłaby spójna z innymi aktami lub projektami, np. o przenoszalności usług cyfrowych w ramach jednolitego rynku europejskiego (gdy dana osoba pojedzie do innego kraju członkowskiego, powinna korzystać z treści cyfrowych na takich zasadach jak w swoim kraju zamieszkania) czy o ochronie praw autorskich lub pokrewnych przy przenoszeniu audycji radiowych i TV do internetu, o prawie autorskim na jednolitym rynku cyfrowym, a także o ochronie prywatności w komunikacji elektronicznej (ePrivacy)[13].

1.2. Artefakty technologiczne jako narzędzie regulacji

Rola artefaktów technologicznych jako narzędzia egzekwowania prawa istniała na długo przed pojawieniem się nowoczesnych technologii informacyjnych. Wbrew dość powszechnemu przekonaniu artefakty technologiczne nie są neutralne, ale z natury polityczne, nawet jeśli są często określane jako technologie ogólnego przeznaczenia. Wybory polityczne są – umyślnie lub nieumyślnie – wpisane w projekt technologii, a te różne projekty będą z kolei miały istotne społeczne czy ekonomiczne implikacje, o ile mogą wspierać niektóre struktury polityczne lub ułatwiać określone działania i zachowania jednych grup społecznych względem innych.

Można to zaobserwować w kontekście planowania urbanistycznego – np. drogi wielu miast zostały zbudowane w taki sposób, aby ukryć widok slumsów od strony centrum miasta, a konstrukcja publicznych ławek w najbiedniejszych dzielnicach często ma na celu zapobieganie spędzaniu tam noclegu przez biednych. Ale to samo dotyczy wielu innych sektorów społeczeństwa. Na przykład w kontekście produkcji i dystrybucji energii rozmieszczenie elektrowni jądrowych z natury rzeczy może prowadzić do znacznie bardziej scentralizowanego systemu niż poleganie na panelach słonecznych. Te pierwsze obejmują scentralizowaną dystrybucję energii, ponieważ wymagają silnej centralnej kontroli i środków o wysokim poziomie bezpieczeństwa. Te drugie promują znacznie bardziej zdecentralizowaną dystrybucję energii, umożliwiając osobom o większej inicjatywie i niezależności działalność w zakresie własnej produkcji i konsumpcji energii.

Według Lessiga istnieją cztery różne siły, które w mniejszym lub większym stopniu przyczyniają się do kształtowania działań jednostek w sposób, który często pozostaje poza kontrolą pojedynczej jednostki[14].

Prawo tworzy sztuczne bariery ograniczające indywidualne działania przez regulacje prawne.

Normy społeczne regulują zachowania kulturowe przez presję grup czy środowisk społecznych.

Rynek zachęca lub zniechęca do określonych zachowań przez mechanizm podaży i popytu (mechanizm cen).

Architektura systemów społecznych („cechy świata” w ujęciu Lessiga) narzuca wiele restrykcji, ograniczając rodzaj działań, które jednostka może wykonywać (np. biologia, demografia, geografia, technologia – to wszystko, co do pewnego stopnia, ogranicza czy kierunkuje działania ludzi).

Architektura w tym rozumieniu nie uwzględnia jednak w wystarczającym stopniu rozróżnienia między artefaktami przyrodniczymi i technicznymi. Obie grupy artefaktów narzucają ograniczenia, redukując rodzaj działań, które dana osoba może zrobić. Pewne bariery czy warunki ramowe są dane (z natury), podczas gdy inne mogą być wynikiem świadomego wyboru.

Powszechne wdrażanie technologii informacyjnych i globalnej sieci internetowej stworzyło nowe środowisko dla ludzkiej ekspresji, którego zasady są przenoszone głównie (jeśli nie wyłącznie) przez kod oprogramowania. Podobnie jak każdy inny artefakt technologiczny, kod ten może odzwierciedlać interesy polityczne, a jego projekt technologiczny może mieć ważne implikacje w stosunku do doświadczeń internetowych wielu osób.

Kod stanowi ostatecznie architekturę internetu i – jako taki – może ograniczać działania jednostki za pomocą środków technicznych. Realizacja architektury na platformach internetowych zależy od konkretnych wyborów projektantów platform, mających na celu promowanie lub zapobieganie niektórym rodzajom działań. Ale jak daleko można przewidzieć, a nawet zaplanować efekty, które może mieć konkretna technologia? Istotną różnicą między światem fizycznym i cyfrowym jest to, że nawet jeśli jedna osoba nie może wpływać na siły takie jak: prawo, normy społeczne czy rynki, są jednostki w coraz większym stopniu zdolne do tworzenia i manipulowania kodem (samodzielnie lub przez wykonywanie czynności zleconych przez wpływowych mocodawców, np. bigtechy czy polityków).

1.3. Artefakty technologiczne a interesy polityczne

Chociaż projekt artefaktu technologicznego może być delikatnie, lecz starannie motywowany politycznymi intencjami, korelacja między projektem technicznym a implikacjami politycznymi technologii nie zawsze jest oczywista. Chociaż infrastruktura technologiczna może być zaprojektowana w celu promowania lub zapobiegania niektórym rodzajom zachowań, nie zawsze gwarantuje to pożądane efekty.

Rzeczywiście, artefakty technologiczne są stale używane i ponownie wykorzystywane do różnych celów w zależności od okoliczności. Implikacje danej technologii nie mogą być w pełni zrozumiane bez uwzględnienia kontekstu społecznego i historycznego, w którym działa ta technologia. Istotny jest także sposób, w jaki technologia jest adoptowana przez konkretną grupę osób, która określa jej wpływ ekonomiczny, społeczny i polityczny.

Niezależnie od tego, czy konsekwencje są zamierzone, czy nie, środowisko cyfrowe otwiera drzwi do nowej formy regulacji przez podmioty prywatne, które mogą próbować narzucić własne wartości, osadzając je w artefakcie technologicznym i przedstawiając jako wartości ogólnospołeczne. W zależności od tego, czy i w jaki sposób technologie te zostaną następnie przyjęte i używane przez ludzi, mogą potencjalnie mieć znaczący wpływ na bardzo duże kręgi społeczeństwa.

Software, a zwłaszcza kod internetowy, posiada specyficzne cechy, które sprawiają, że z natury swej różni się od innych form regulacji. Budowanie aplikacji komputerowych różni się znacznie od sprzętu budowlanego czy inżynieryjnego (lub jakiegokolwiek innego fizycznego dobra w tym zakresie). Oba procesy mają podobne logiczne wzorce i opierają się na podobnych metodach.

Jednak zasadnicza różnica między nimi polega na tym, że – w przeciwieństwie do fizycznych artefaktów, których produkcja wymaga surowców i (często drogich) urządzeń produkcyjnych – kod może być wytwarzany za pomocą komputera i może być dystrybuowany za pośrednictwem dowolnego urządzenia lub sieci pamięci masowej. Stąd bariery wejścia dla twórców oprogramowania są znacznie niższe niż w wielu innych kontekstach, o czym świadczy gwałtowny wzrost liczby aplikacji w ciągu ostatnich kilku dekad.

Kod posiada wiele innych interesujących cech. W przeciwieństwie do świata fizycznego, gdzie koszty reprodukcji są generalnie dość wysokie, w dziedzinie cyfrowej koszty reprodukcji są praktycznie zerowe („zerowy koszt krańcowy”). Oznacza to, że kod oprogramowania może być łatwo kopiowany, modyfikowany i rozpowszechniany na całym świecie ze znacznie większą prędkością. Ponadto, biorąc pod uwagę, że kod oprogramowania jest w formacie cyfrowym, każdy może replikować kod i modyfikować go dowolnie, aby stworzyć alternatywną wersję. Cyfrowa natura kodu zapewnia tym samym wyższy stopień zdolności adaptacyjnych.

Dzięki technologii cyfrowej koszt dystrybucji informacji również jest bliski zeru. Dopóki dwa lub więcej urządzeń są połączone (tworząc sieć) za pośrednictwem fizycznych sygnałów kablowych lub radiowych, mogą przesyłać informacje sobie nawzajem po zerowej cenie. W kontekście sieci transnarodowej, takiej jak internet, każdy fragment kodu może być szybko reprodukowany (i dostosowywany) w wielu obszarach świata, niezależnie od granic państwowych i innych kwestii jurysdykcyjnych. W związku z tym trudne staje się dla władzy publicznej czy firmy uniemożliwienie eksportu lub importu kodu. Istotnie, kilka prób powstrzymania rozpowszechniania kodu oprogramowania wielokrotnie zawodziło w przeszłości (np. algorytm kryptograficzny RSA lub algorytm deszyfrowania DeCSS DVD DRM).

Wreszcie, w przeciwieństwie do tradycyjnych zasad prawnych, które mogą być egzekwowane tylko ex post, regulacja za pomocą kodu może nałożyć ograniczenia dotyczące poszczególnych działań w taki sposób, że mogą być egzekwowane ex ante (czyli kod jest narzędziem zapobiegania naruszeniom norm). Osoby doświadczone i eksperci mogą znaleźć sposób na obejście problemu, ale większość osób – bez specjalistycznej wiedzy i zasobów – nie ma innego wyjścia, jak tylko przestrzegać określonych zasad. Mechanizm ten różni się od regulacji prawnych, które w gruncie rzeczy upoważniają ludzi do decydowania o tym, czy „opłaca się” naruszać zasady i polegają na wykorzystaniu sądów i policji do egzekwowania przepisów dopiero po fakcie ich złamania.

Prawo i technologia cieszą się skomplikowanymi, w dużym stopniu wzajemnie powiązanymi relacjami. Z jednej strony państwo stara się sprawować swoją suwerenność przez internet, aby (pośrednio przez software) regulować zachowania poszczególnych użytkowników. Z drugiej strony kod jako regulacja jest coraz częściej wykorzystywany w wielu różnych sektorach także przez podmioty prywatne do regulowania zachowań – łącznie z istniejącymi przepisami prawnymi lub oprócz nich, w zależności od interesów i poglądów interesariuszy. Przykładem jest tzw. forking (hard fork), opisany poniżej na przykładzie podziału na Ethereum v. Ethereum Classic.

1.4. W kierunku cyfrowych modeli biznesowych

Usługi i technologie cyfrowe rewolucjonizują całe modele biznesowe, wpływając na środowisko pracy, sposób komunikowania się, produkcji czy sprzedaży, jakość obsługi klienta. Startupy z innowacyjnymi pomysłami stają się poważnymi konkurentami dla znanych, dużych firm. Dlatego małe firmy powinny digitalizować swoje modele biznesowe.

Koncepcja wynalazku cyfrowego (ang. digital reinvention, niem. Digitale Neuerfindung) oferuje niewiarygodną liczbę możliwości, których dotychczas nie dostrzegano, co może dawać przewagę konkurencyjną. Nie znaczy to, że w każdym przypadku mamy do czynienia z przełomową innowacją, która przekształca cały rynek (jak np. iPhone i iPad firmy Apple). Cyfryzacja zmienia otoczenie, które trzeba widzieć systemowo, kontekstowo oraz kognitywnie (everyone-to-everyone), nie skupiając się tylko na statusie konsumenta[15].

Innowacje w modelach biznesowych umożliwiają uzyskanie przewagi konkurencyjnej bez ponoszenia dużych kosztów. Kluczem jest często całkiem nowy pomysł, który oznacza istotną zmianę modelu. Przykładowo urządzenia firmy Xerox były zbyt drogie dla potencjalnych klientów, co było przyczyną słabego rozwoju rynku. Pomysł leasingu tych urządzeń pomógł rozwiązać ten problem. Kolejnym pomysłem na biznes stała się oferta kompleksowego zarządzania informacjami i dokumentami na rzecz klienta. Kryzys dotychczasowej działalności jest więc silnym stymulatorem innowacji. Polega to często na eksperymentowaniu z różnymi wariantami modelu. Model biznesowy musi być elementem strategii firmy, chociaż modele skupiają się głównie na kreowaniu wartości dla interesariuszy, podczas gdy strategia – na relacjach firmy z jej konkurentami.

Ciekawe przykłady podejścia do modeli biznesowych można zaobserwować w sektorze mediów, a zwłaszcza w obszarach o dużym znaczeniu twórczości (creative industries). Przełomem było upowszechnienie się technologii cyfrowych i szerokopasmowego internetu. Sytuację tę porównuje się nawet do koncepcji twórczej destrukcji Schumpetera. Tradycyjne firmy muzyczne straciły w krótkim czasie ogromną część rynku. Pojawili się nowi konkurenci – serwisy peer-to-peer (filesharing), np. Napster. Outsiderzy, którzy wcześniej nie byli obecni na rynku muzycznym, osiągnęli sukces np. Apple (iTunes). Okazało się, że osiąganie zysków wymaga skojarzenia muzyki z inną działalnością, np. dziennikarstwem muzycznym czy brand marketingiem, a także reorganizacji powiązań z mediami (Clash Media) czy transmisją muzyki na żywo (Heist Records).

Telewizja musiała zmierzyć się z nowymi kanałami transmisji programu TV, np. za pośrednictwem komputera, laptopu czy smartfona, jak również z powstaniem konkurentów typu host-service providers (YouTube). Ważnym impulsem zmian były nowe oczekiwania użytkowników co do sposobów konsumpcji kontentu. Firmy działające na rynku gier komputerowych zaczęły oferować nie tylko gotowe gry, lecz także software, za pomocą którego można samodzielnie projektować gry (GameMaker). Zmieniła się rola pośredników – dotychczas gry, muzykę czy software sprzedawano jako produkt przez detalistów. W erze cyfrowej sprzedaż, a właściwie licencjonowanie, następuje w internecie – produkt zmienił się w usługę[16].

Konkurowanie na rynkach nowych technologii – to w dużej mierze konkurencja modeli biznesowych. Ekonomika przemysłu (Industrial Organization) tworzy pewną koncepcję analizy tych rynków IT, która pomaga zrozumieć nową sytuację także organom antymonopolowym. Są to: efekty sieciowe, korzyści pierwszeństwa i strategie monopolizacji rynków, problematyka pośrednictwa, informacji, dwu- i wielostronnych rynków, standardów de facto czy opcji domyślnych. W świecie technologii cyfrowych pojawia się pojęcie konkurencji między platformami sieciowymi (platform competition). Kluczowa jest charakterystyka dóbr cyfrowych, które składają się z określonych elementów (modularność), z czym wiążą się pewne funkcjonalności, których może być wiele[17].

Elementem modeli biznesowych w świecie cyfrowym jest także to, że konsumenci (prosumenci) biorą udział w procesie twórczym, co jest źródłem wartości dodanej, ścisły dotąd podział na podaż i popyt zaciera się, podobnie, jak podział na pracodawcę i pracownika. W ramach gospodarki współdzielenia (sharing economy), określanej także jako „uberyzacja”, każdy prowadzi indywidualną działalność gospodarczą i uzyskuje zapłatę nie od pracodawcy, tylko wprost od klienta. Pewne wiązki modułów i związanych z nimi funkcjonalności mogą tworzyć nową jakość. Zróżnicowanie lub integracja funkcji może wymagać nowego spojrzenia.

Modele biznesowe muszą ponadto uwzględniać ekonomiczne i regulacyjne aspekty zarządzania wiedzą, które obejmują często elementy o różnym statusie prawnym, np. oprogramowanie OSS, crowdsourcing, a także software komercyjny, korzystanie z baz danych i licencji na standardy de facto. Mogą być różne przesłanki zmiany standardów np. w ramach działalności innowacyjnej, jako element strategii rynkowej czy naturalna faza cyklu życia danego standardu.

Technologia blockchain może zakłócić istniejące modele biznesowe. Należy więc badać, w jaki sposób może to nastąpić. Może także wpływać na wiele wymiarów modeli biznesowych (np. uwierzytelnianie w obrocie, odpośredniczenie, obniżka kosztów transakcyjnych). Trzeba mieć na uwadze także możliwe rodzaje DLT blockchain: można je podzielić na publiczne (Bitcoin, Ethereum), konsorcjalne (Energy Web Foundation) i prywatne (IBM Hyperledger Fabric).

Znamienna dla blockchain decentralizacja umożliwia np. współpracę modeli ubezpieczeniowych i tworzenie produktów niszowych, takich jak ubezpieczenie od huraganu. W energetyce z kolei blockchain ułatwia inteligentne zarządzanie mocą w sytuacji istnienia ekologicznych (odnawialnych) źródeł nieregularnych. W usługach płatniczych pozwala pomijać wielu pośredników i działać na zasadzie peer-to-peer[18].

Nie można się kierować tylko modą na blockchain. Jeżeli relacyjne bazy danych istniejące w firmie działają dobrze, realizując zadane funkcje (np. archiwizacji, aktualizacji), być może nie potrzeba żadnej zmiany, zwłaszcza na technologię DLT blockchain będącą jeszcze w fazie eksperymentów czy prototypów. Kwestia ta musi być badana w konkretnym przypadku[19].

Istnieje niebezpieczeństwo, że wraz z ciągłym szumem wokół technologii DLT blockchain banki tracą okazje przedefiniowania swoich modeli biznesowych – przed rozpoczęciem poważnej modernizacji technologicznej. W rzeczywistości renowacja technologii przy braku redefinicji modeli biznesowych może pogarszać sytuację, ponieważ umocniłaby istniejące modele biznesowe oparte na sprzedaży dotychczasowych produktów na możliwie najwyższym poziomie skali. Era cyfrowa wymaga czegoś innego – produktów, z których wiele będzie nowych czy oferowanych w nowy sposób, ukierunkowanych na określone segmenty rynku (np. millenialsów), co stało się możliwe dzięki zmianom technologii.

1.5. Nowe technologie a koszty transakcyjne

Według Coase’a każda instytucja jest sposobem alokacji i organizacji zasobów ekonomicznych i żadna z instytucji (w tym rynek) nie zapewnia „darmowego lunchu”. Koszty transakcyjne określają granice firmy oraz rynku. Nieco zaniedbana część argumentu Coase’a, wyraźniej widoczna w gospodarce cyfrowej, polega na tym, że koszty transakcyjne zależą również – szczególnie w gospodarce cyfrowej – od technologii. Wynalazki technologiczne mogą zatem zmieniać granice między firmą a rynkiem. Coase pisał, że współczesne mu wynalazki, takie jak telefon i telegraf, mają tendencję do zmniejszania kosztów organizacji przestrzennej, a tym samym prowadzą do zwiększania rozmiaru firmy.

Należy zauważyć, że większość wynalazków zmienia zarówno koszty organizacji, jak i koszty korzystania z systemu cen. W takich przypadkach to, czy firmy będą większe czy mniejsze, będzie zależeć od względnego wpływu tych dwóch zestawów kosztów. Rewolucja cyfrowa ma znaczący wpływ na koszty transakcyjne, konfigurację instytucji i samą koncepcję prawa („law as a code v. law as a rule”). Rewolucja cyfrowa reprezentuje bezprecedensowy proces na dużą skalę, który wymusza zmiany w modelach biznesu[20].

Technologia cyfrowa wyraźnie zmniejszyła koszty informacji o transakcjach. Weźmy na przykład technologicznego giganta, takiego jak Amazon: działając jako wielostronna platforma, zbierając wielkie ilości danych o klientach i wykorzystując metodologie profilowania produktów i ich cen, Amazon wykorzystał skalę i różnorodność gospodarek, odpowiednio kształtując swój model biznesowy. Inteligentne kontrakty są kolejnym przykładem dającym oszczędności kosztów transakcyjnych w ramach gospodarki cyfrowej.

Dziś aplikacje inteligentnych umów obejmują rejestrację nieruchomości, ład korporacyjny, zarządzanie łańcuchem dostaw, systemy głosowania i ochronę praw własności intelektualnej, ale inteligentne kontrakty mogą być wykorzystywane w wielu innych dziedzinach. Na przykład blockchain może być stosowany w celu obniżenia kosztów transakcyjnych i uniknięcia barier w rozwoju działalności usługowej, co jest zgodne z celami europejskiej dyrektywy usługowej z 2006 r.

Jednakże z kosztami transakcyjnymi jest podobnie jak z pośrednictwem w internecie: jedne formy znikają, lecz mogą powstać nowe. Mimo że rewolucja cyfrowa doprowadziła do obniżenia (kilku rodzajów) kosztów transakcyjnych, inne pojawiły się, a ostateczny wpływ innowacji cyfrowych na koszty transakcyjne musi zostać przeanalizowany, aby owocnie zmienić zasady i instytucje gospodarcze. Oto częściowa lista problemów związanych z rewolucją cyfrową, które mogą oznaczać wzrost kosztów transakcyjnych.

Bigtechy w internecie czerpią władzę rynkową przede wszystkim z roli i znaczenia coraz większej puli danych (Big Data) od klientów. Może to oznaczać wyższe bariery wejścia na rynek dla małych i średnich firm – startupów. Siła rynkowa gigantów internetowych, wypływająca z posiadania ogromnych baz i hurtowni danych, może osłabiać konkurencję w wynku tworznia platform internetowych (platform competition), a produktem ubocznym będzie m.in. zwiększenie kosztów transakcyjnych.

Inteligentne kontrakty nie posiadają elastyczności, tj. kod maszynowy nie jest w stanie uchwycić wszelkich niuansów w interpretacji prawa, zwyczajów handlowych, zasad współżycia społecznego, dobrej wiary czy innych klauzul generalnych. Ponieważ elastyczność umów może być pożądana, szczególnie tam, gdzie zakres nieprzewidzianych okoliczności czy ocen wartościujących jest znaczny i nie poddaje się w pełni formalizacji w obrębie blockchain, smart contracting mógłby narzucać nowe koszty transakcyjne (np. kancelarii prawnych, sądów) wyższe niż te, które stara się zredukować.

1.6. Czynniki i bariery adaptacji prawa do świata cyfrowego

Prawo dostosowuje się do świata opartego na oprogramowaniu. Granica między firmami technologicznymi a resztą gospodarki się zaciera, a „gospodarka informacyjna” zastępuje fizyczną gospodarkę w sposób, który nie jest całkowicie oczywisty. Dominacja oprogramowania jest faktem. Dotyczy nie tylko przedsiębiorstw, lecz także administracji publicznej, sądów oraz zawodów prawniczych. Rozwój złożonych systemów oprogramowania doprowadził do nowych wyzwań prawnych. Weźmy np. systemy sztucznej inteligencji używane w samochodach bez kierowcy. Amerykański Departament Transportu napisał do firmy Google, że rząd „interpretuje” sterownik w kontekście opisanego przez nią projektu pojazdu silnikowego „w odniesieniu do sztucznej inteligencji samochodu”.

Co to oznacza dla przyszłości prawa? Oznacza to, że regulacje tradycyjnie normujące sposób interakcji między ludźmi dostosowują się do świata, który został zdominowany przez oprogramowanie. Złożone algorytmy są stosowane w decyzjach kredytowych, systemach wymiaru sprawiedliwości w sprawach karnych i imigracji oraz w sferze bezpieczeństwa narodowego. Rezultatem tej zmiany raczej nie będzie większa liczba potrzebnych prawników. Przeciwnie, nowe przepisy staną się bardziej podobne do oprogramowania – wbudowane w aplikacje jako kod komputerowy[21]. Istnieje prawdopodobieństwo, że blockchain nie ogarnie wszelkich sytuacji ocen wartościujących, błędów, konfliktów, nieoczekiwanych czy niesprawiedliwych efektów, które wymagają rozstrzygnięcia sądów[22].

Odpośredniczenie – największy atut blockchain – podważa pozytywne oceny obowiązujących regulacji. Przez odcięcie pośredników, takich jak operatorzy dużych sieci i międzynarodowe korporacje, blockchain może zakłócić zdolność władz publicznych do nadzorowania działalności w bankowości, handlu i innych ważnych obszarach. Należy jasno powiedzieć, że technologii nie można wykorzystać efektywnie bez przyjęcia nowych zasad i nowego podejścia do myślenia prawnego. Autorzy badający problematykę blockchain ponaglają więc prawodawcę do nadrobienia zaległości[23].

Można przypuszczać, że wraz z rozwojem technologii interpretacja samego prawa stanie się bardziej podobna do oprogramowania. Ale w tej zmianie jest coś więcej niż sama technologia. Faktem jest, że prawo jest często zarówno głęboko nieprzejrzyste, jak i nierównomiernie dostępne. Porada prawna, która byłaby wymagana do prawidłowego zrozumienia, co robią nasze władze publiczne i jakie są nasze prawa, jest dostępna tylko dla wybranych. Badania sugerują, że np. niezaspokojono szacunkowo 80% potrzeb prawnych ubogich w USA. Dla przeciętnego obywatela działania rządu stały się z czasem bardziej nieprzeniknione. Relacje między obywatelami i profesjonalistami nabrały sceptycyzmu i podejrzliwości. Ta nieufność wynika z poczucia, że społeczeństwo opiera się na tych, którzy są na dole – wiedza to władza, ale wiedza nie jest dostępna dla wszystkich.

Technologia rzuca wyzwanie przyszłości. Czy Facebook naprawdę może stworzyć globalną społeczność? Historyk Yuval Noah Harari nie zgadza się z taką wizją Marka Zuckerberga. Niebezpieczeństwo tego rozczarowania już teraz skłania rządy do przyjęcia opartego na oprogramowaniu podejścia do interpretacji prawa. Na przykład w 2013 r. administracja Obamy uznała znaczenie tej dynamiki, podpisując postanowienie opracowane specjalnie w celu nadania prawom federalnym charakteru maszynowego w celu zmniejszenia obciążenia związanego z dostępem do prawa. Chociaż wysiłki te nie przyniosły jeszcze wiele owoców, potrzeba ta stała się jeszcze bardziej nagląca. Zmiany technologiczne i potrzeba zwiększenia dostępności będą tworzyć nowe możliwości w dziedzinie prawa. Podejście oparte na oprogramowaniu umożliwi nowym technologiom zachowanie zgodności z prawem i umożliwi łatwiejszy dostęp do informacji prawnych.

Czy istnieją zagrożenia dla podejścia do prawa opartego na oprogramowaniu? Wydaje się, że tak jest. Realizując cel ułatwienia dostępu do prawa, sprawiamy, że praktyka prawnicza stanie się bardziej „techniczna” i niedostępna dla ludzi w inny sposób. I zawsze istnieje zagrożenie dla cyberbezpieczeństwa, ponieważ rola oprogramowania jest coraz większa. Ale taki jest nieunikniony postęp rewolucji cyfrowej, która odcisnęła swoje piętno na niemal każdej dziedzinie. Z pewnością wiele z tego, co dziś jest rutyną w kancelariach prawnych, może być zautomatyzowane.

Jednak zarówno znalezienie prawa, jak i jego stosowanie często wymaga osądu, częściowo dlatego, że jest to wymóg samych przepisów prawnych (np. różne wymogi co do sprawiedliwości i uczciwości czy zasad współżycia społecznego), ponieważ prawo nie jest (i nigdy nie będzie), z różnych powodów politycznych i praktycznych, bez logicznych niespójności. Byłoby to wielkim niezrozumieniem prawa, aby myśleć o nim jako o algorytmie, który przyniesie taki sam wynik, jakkolwiek go się zastosuje. Tak nie jest i dlatego prawo nigdy nie może zostać zredukowane do czegoś w pełni programowalnego w komputerze[24].

Również „informacja prawna” jest niejasna. Większość źródeł jest oczywiście szeroko dostępna w internecie (jeśli mówimy o prawodawstwie, jego historii i orzecznictwie). Często dostępne są także pisma prawnicze, ale jak każdy inny twórca produktów intelektualnych, także autor artykułu będzie chciał zarabiać na swoich utworach, więc zawsze będzie trochę przeszkód, aby uzyskać obiektywną opinię ekspertów. Ale najbardziej fundamentalne „informacje” potrzebne do wniesienia sprawy prawnej (pozwu) muszą być generowane przez analizę w tym procesie tego, co występuje i wymaga oceny w indywidualnych okolicznościach. Ten proces wymaga osądu i umiejętności, których nie można umieścić w oprogramowaniu, w taki sposób, aby każdy mógł z niego korzystać. W rzeczywistości prawo w tym aspekcie nie jest całkowicie odmienne od medycyny czy inżynierii.

Wszystkie fakty w danej sprawie są często niedostępne, a wyroki muszą zostać wydane z niewystarczającą ilością informacji. Może to m.in. polegać na ocenie wiarygodności powoda, oskarżonego i świadków. Większość typowych, powtarzalnych problemów prawnych, sporów sądowych i kontraktów można zredukować do schematów blokowych. Blockchain i Big Data usuwają wiele nieefektywności w obecnych systemach prawnych na całym świecie. Ale w przypadku bardziej złożonych kwestii „odpowiedź” nie wystarczy, aby prawdziwa osoba mogła oprzeć na automacie swoją decyzję. I nie można pozwać algorytmu lub systemu informatycznego używającego sztucznej inteligencji, jeśli coś źle zrobi.

Prawo często jest sposobem alokacji ryzyka. Kiedy potrzebuję odpowiedzi na pilne pytanie prawne, pytam eksperta – prawnika. Jeśli kancelaria prawna zrobi to źle, ryzyko przenosi się na mnie i mogę podjąć błędną decyzję na podstawie udzielonej odpowiedzi. Mogę również zadać im pytania uzupełniające i możemy omówić kluczowe problemy. Klienci często mają trudności z wyjaśnieniem, jakie są ich prawdziwe obawy. Najlepsi prawnicy mają empatię wobec swoich klientów i potrafią wyrazić to, co jest dla nich trudne. Czy istnieje jeszcze system sztucznej inteligencji, który może to zrobić? Sztuczna inteligencja jest relacyjną bazą danych znaczeń, a nie tylko algorytmem. A zatem IBM Watson, Amazon Alexa, Aplle Siri, Microsoft Cortana, Adobe Sensei – to sztuczna inteligencja, a samochody Google’a – już nie.

Praktyka transponowania przepisów prawnych na algorytmy kodu nie jest łatwym zadaniem. W przeciwieństwie do przepisów prawnych pisanych w języku naturalnym, które są z natury niejednoznaczne, często wymagają interpretacji (wykładni), oprogramowanie musi polegać na formalnych algorytmach i modelach matematycznych. Regulacja kodu jest zatem zawsze bardziej konkretna i mniej elastyczna niż przepisy prawne, które zamierza wdrożyć.

Transponowanie przepisów prawnych do kodu jest delikatnym procesem, który może mieć istotny wpływ na system prawny i może wpłynąć na sposób myślenia o prawie. Nieodłączna niejednoznaczność systemu prawnego – niezbędna do zapewnienia właściwego stosowania przepisów w poszczególnych przypadkach – ostatecznie daje twórcom oprogramowania i inżynierom możliwość wbudowania własnej interpretacji prawa w artefakty techniczne, które tworzą. Dlatego też, chociaż prawdą jest, że w cyfrowym świecie software coraz częściej uzupełnia (a może nawet zastępuje) niektóre tradycyjne funkcje prawa, prawdą jest również to, że w ciągu ostatnich kilku lat (zwłaszcza od czasu pojawienia się technologii blockchain i odpowiadającym mu inteligentnym kontraktom) prawo stopniowo zaczyna przyjmować cechy kodu.

Technologia blockchain wzmacnia tendencję polegania na kodzie (a nie na prawie) do regulowania poszczególnych działań i transakcji. Blockchain umożliwia zupełnie nowy rodzaj regulacji za pomocą kodu, co w połączeniu z inteligentnymi umowami promuje również nowy sposób myślenia o prawie. W istocie, ponieważ coraz więcej przepisów prawnych jest włączanych do inteligentnego kodu kontraktowego, tradycyjna koncepcja prawa (jako elastycznego i nieuchronnie niejednoznacznego zestawu reguł) może wymagać ewolucji w coś, co można lepiej przyrównać do kodu. W wyniku tej tendencji zarówno prawnicy, jak i prawodawcy mogliby w coraz większym stopniu pokusić się o rozmyślne opracowywanie przepisów prawnych lub umownych w sposób znacznie bliższy metodzie projektowania oprogramowania.

Jeżeli software miałby autonomicznie decydować, co się stanie z człowiekiem w istotnych sprawach życiowych, mogłoby to prowadzić do ujemnych skutków. W Niemczech federalny minister sprawiedliwości żąda ustawy zapewniającej przejrzystość developerów oprogramowania i nadzoru nad jego funkcjonowaniem. Na tym tle powstały wątpliwości, czy nie wystarczą dotychczasowe regulacje, np. prawo o ochronie danych.

Obecnie każdy może wymagać informacji o mechanizmach automatycznej personalizacji, od której zależą ważne decyzje. Problemem okazuje się także trafność prognoz, które są dokonywane przez software. Doświadczenia USA dotyczące przewidywań, kto z dużym prawdopodobieństwem popełni przestępstwo, jest krytykowane jako tendencyjne dyskryminowanie Afroamerykanów, którzy w ramach tej automatycznej procedury są wskazywani jako potencjalni przestępcy o wiele częściej niż biali.

W Niemczech kluczowym postulatem projektu ustawy (digitales Antidiskriminierungsgesetz) jest zapobieganie dyskryminacji części obywateli rzekomo poszkodowanych przez automatycznie generowane decyzje. W tej propozycji tkwi pewna sprzeczność, gdyż ratio legis zastosowania oprogramowania, a zatem automatyzacji procesu decyzyjnego, było uwolnienie urzędników od trudu podejmowania niezbyt skomplikowanych decyzji, które poddają się algorytmizacji. Pozostaje natomiast pytanie, czy algorytmy zawsze i wszędzie działają obiektywnie, czy nie są zaprojektowane jako wyraz interesów określonych grup czy środowisk.

Można wskazać argumenty przeciwko algorytmicznemu podejmowaniu decyzji. Odzwierciedlają one koncepcje wszechobecnej interpretacji dyskrecjonalnej, holistycznej intuicji, algorytmicznego błędu, koncepcji czarnych skrzynek, psychologii zgodności, istoty i siły sankcji, cywilizacyjnej siły pluralizmu, empatii i technokracji. Współczesne algorytmy mogą decydować, czy dana osoba może uzyskać pożyczkę, przekroczyć granicę, czy też pójść do więzienia. Techniki sztucznej inteligencji (w pierwszej kolejności przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe) umożliwiają prywatnym i publicznym decydentom analizowanie dużych danych w celu tworzenia profili, które są wykorzystywane do podejmowania decyzji w sposób zautomatyzowany. Brak przejrzystości algorytmicznego procesu decyzyjnego nie wynika jedynie z cech właściwych technik, które mogą uniemożliwić dostęp do racjonalnych przesłanek decyzyjnych. Zależy to również od nadużywania i pokrywania się praw własności intelektualnej[25].

W Stanach Zjednoczonych prawie pół miliona opatentowanych wynalazków dotyczy algorytmów; ponad 67% patentów związanych z algorytmem zostało wydanych w ciągu ostatnich dziesięciu lat i trend ten rośnie. Aby przeciwdziałać wzmożonej mobilizacji algorytmów za pomocą praw własności intelektualnej można przedstawić ścieżki prawne, które umożliwiają obywatelom „otwieranie” algorytmów Są to m.in. wyjątki dotyczące praw autorskich oraz patentów, a także tajemnicy handlowej, regulacja ochrony danych osobowych, gdyż administratorzy danych nie mogą wykorzystywać algorytmów do podejmowania decyzji, mających wpływ prawny na życie osoby, której dane dotyczą, lub w podobny sposób znacząco na nie wpływają.

Jednak gdy organy władzy publicznej są do tego upoważnione, osoba, której dane dotyczą, ma nadal prawo do interwencji, wyrażania swojego punktu widzenia, a także do kwestionowania decyzji. Ponadto administrator danych dostarcza znaczących informacji na temat logiki związanej z decyzją algorytmiczną. Tylko zintegrowane podejście – uwzględniające własność intelektualną, ochronę danych i swobodę informacji – może dostarczyć obywatelowi skuteczne środki zaradcze, zgodnie z wymogami Karty Praw Podstawowych UE i Europejskiej Konwencji Praw Człowieka[26].

Algorytmiczni decydenci zdominowali wiele aspektów naszego życia. Poza zwykłymi złożonymi zadaniami obliczeniowymi często zastępują ludzkie decyzje, a także profesjonalną ocen stanu faktycznego i prawnego. Chociaż mogą być adekwatne i precyzyjne, autonomiczne algorytmy mogą powodować błędy. Wypadek samochodowy może obejmować zarówno pojazdy kierowane przez ludzi, jak i pojazdy bez kierowcy. Pacjenci mogą otrzymać błędną diagnozę lub zalecenie leczenia od lekarza lub tylko od algorytmu medycznego. Ponieważ algorytmy były tradycyjnie uważane za „zwykłe narzędzia” w rękach ludzi, stosowane wobec nich ramy deliktowe znacznie różnią się od ram mających zastosowanie do ludzi, potencjalnie prowadząc do anormalnych wyników w przypadkach, w których ludzie i algorytmiczni decydenci mogą zamiennie powodować uszkodzenia[27].

[1] Por. R.H. Weber, Elements of Legal Framework for Cyberspace oraz Ch. Kaufmann, Multistakeholder Participation in Cyberspace, „Swiss Review of International and European Law” Vol. 26, No. 2/2016; por. też: R.H. Weber, The Role of Law in Constituting Financial Markets, „Journal of International Banking Law and Regulation” Nr 6/2017; R. Schütz, Regulierung in der digitalen Medienwelt. Fünf aktuelle Herausforderungen, „Multimedia und Recht” Nr 1/2018.

[2] „Control is then no longer based on „I am allowed”, „I am not allowed”, I should”, which are the typical requirements for the way law works, meaning that no autonomous decision is made about rule compliance. Rather, compliance is achieved directly by limiting the actual „I can”. Such rules are self-executing”. Por. W. Hoffmann-Riem, Verhaltenssteuerung durch Algorithmen – Eine Herausforderung für das Recht, „Archiv des Öffentlichen Rechts” No. 1/2007, s. 42.

[3] Por. M. Korotana, The Emergence of Regulation: Market Failure, Subversion of Justice and Inadequacy of Private Law, „European Business Law Review” Vol. 28, No. 1/2017.

[4] Por. E.L. Talley, Is the Future of Law a Driverless Car? Assessing How the Data Analytics Revolution will Transform Legal Practice, „Journal of Institutional and Theoretical Economics” Vol. 174, No. 1/2018.

[5] Por. J.J. Rachlinski, The Politics of Legal Empirics: Do Political Attitudes Predict the Results of Empirical Legal Scholarship?, „Journal of Institutional and Theoretical Economics” Vol. 174, No. 1/2018; Ch. Engel Empirical Method for the Law, „Journal of Institutional and Theoretical Economics” Vol. 174, No. 1/2018.

[6] Por. M. Mikkel Munkøe, Regulating the European Sharing Economy: State of Play and Challenges, „Intereconomics” No. 1/2017.

[7] Por. R.H. Weber, jw.

[8] Por. P. Bull, Digitale Grundrechte für Europa, „Recht und Politik” No. 1/2017; E.R. Zivier, Abschaffung des Bargeldes?, „Recht und Politik” No. 2/2017.

[9] W. Hoffmann-Riem, jw., por. też V. Bernau, Haben Maschinen eine Moral?, „Wirtschaftswoche” 30.06.2017.

[10] Por. M. Husovec, L. van Dongen, Website Blocking, Injunctions and Beyond: View on Harmonization from the Netherlands, „Gewerblicher Rechtsschutz und Urheberrecht Int.” No. 7/2017.

[11] Por. A. Poruese, O. Gough, J. Tanega, The principle of legal certainty as a principle of economic efficiency, „European Journal of Law and Economics” No. 8/2017.

[12] Por. H.W. Micklitz, D. Patterson, From the Nation State to the Market: The Evolution of EU Private Law, European Regulatory Private Law Project (ERPL-02), EUI Working Paper Law 2012/15, Florence 2012, http://cadmus.eui.eu/bitstream/handle/1814/22415/LAW_2012_15_ERPL_02.pdf?sequence=1

[13] Por. B. Gsell, Der europäische Richtlinienvorschlag zu bestimmten vertragsrechtlichen Aspekten der Bereitstellung digitaler Inhalte, „Zeitschrift für Urheber- und Medienrecht” Nr 2/2018; M. Grünberger, Verträge über digitale Inhalte – überblick und Auswirkungen auf das Urheberrecht, „Zeitschrift für Urheber- und Medienrecht” Nr 2/2018.

[14] Por. L. Lessig, Code is Law. On Liberty in Cyberspace, „Harvard Magazine” March-April 2015, http://socialmachines.media.mit.edu/wp-content/uploads/sites/27/2015/03/Code-is-Law-Harvard-Magazine-Jan-Feb-2000.pdf; L. Lessig, Code 2.0, Perseus Group, New York 2006, http://codev2.cc/download+remix/Lessig-Codev2.pdf

[15] Por. M.H. Dahm, E. Walther, Digitale Neuerfindung: Einflūsse auf Unternehmen und deren Geschäftsmodelle, „Zeitschrift fūr Corporate Governance” Nr 6/2017.

[16] Por. R. Towse, Ch. Handke (Eds.), Handbook of the Digital Creative Economy, Edward Elgar, Cheltenton 2013; G. Madden, R. Cooper (Eds.), The Economics of Digital Markets, Edward Elgar, Cheltenton 2009; M. Peitz, J. Waldfogel (Eds.), The Oxford Handbook of the Digital Economy, Oxford University Press, Oxford 2012; A. Dolgin, Manifesto of the New Economy. Institutions and Business Models of the Digital Society, Springer, Heidelberg 2012.

[17] T.M. Egyedi, K. Blind (Eds.), The Dynamics of Standards, Edward Elgar, Cheltenton 2008; Kapitel 5: Digitale Märkte. Sharing Economy und Fintechs, a także: Wettbewerbspolitik. Herausforderung: digitale Märkte, Monopolkommission, Sondergutachten 68, Baden-Baden 2015; Kapitel 2: Ökonomische Besonderheiten von, Internetmärkten. Wettbewerb 2016, Monopolkommission, Hauptgutachten, Nomos, Baden-Baden 2016.

[18] Por. W. Nowiński, M. Kozma, How Can Blockchain Technology Disrupt the Existing Business Models?, https://www.researchgate.net/profile/Witold_Nowinski/publication/319911238_How_Can_Blockchain_Technology_Disrupt_the_Existing_Business_Models/links/59c138d8aca272295a09a297/How-Can-Blockchain-Technology-Disrupt-the-Existing-Business-Models.pdf; S. Göß, Blockchain – or how a technology creates business models, https://blog.energybrainpool.com/en/blockchain-or-how-a-technology-creates-business-models/; A. Bao, Building an International Business Model on Blockchain, https://www.eastwestbank.com/ReachFurther/News/Article/Building-an-International-Business-Model-on-Blockchain; F. Holotiuk, F. Pisani, J. Moormann, The Impact of Blockchain Technology on Business Models in the Payments Industry, https://www.wi2017.ch/images/wi2017-0263.pdf; T. Steinberger, R. Schwarz, S. Maznic, Blockchain: From disruption to new business models, https://www.powerengineeringint.com/articles/2018/05/blockchain-from-disruption-to-new-business-models.html; J. Potts, Blockchain: A catalyst for new business models, https://www.theaustralian.com.au/business/technology/blockchain-a-catalyst-for-new-business-
models/news-story/877e81ef8ba2c95a9153f152c224dae3

[19] Por. M.E. Peck, Do You Need a Blockchain?, https://spectrum.ieee.org/computing/networks/do-you-need-a-blockchain; K. Wüst, A. Gervais, Do you need a Blockchain?, https://eprint.iacr.org/2017/375.pdf ; D. Gerard, Do you need a Blockchain? Probably less than Wüst and Gervais think you do, https://davidgerard.co.uk/blockchain/2018/02/10/do-you-need-a-blockchain-probably-less-than-wust-and-gervais-think-you-do/; D. Cardinal, How to Tell if You Should Use Blockchain in Your Application, https://www.extremetech.com/extreme/265480-tell-use-blockchain-application, When do you need blockchain? Decision models https://medium.com/@sbmeunier/when-do-you-need-blockchain-decision-models-a5c40e7c9ba1; G. Greenspan, Do you really need a blockchain for that?, https://coincenter.org/entry/do-you-really-need-a-blockchain-for-that; No, You Probably Don’t Need a Blockchain, http://ashtonkemerling.com/blog/2018/02/21/no-you-probably-dont-need-a-blockchain/; Firms need business model change, not blockchain, https://medium.com/@RobinsonBenP/firms-need-business-model-change-not-blockchain-bc8b0b2466bb

[20] Por. The 15th Annual STOREP Conference, Whatever Has Happened to Political Economy? Transaction costs in the digital era, Università di Genova, June 28–30, 2018.

[21] Por. A. Burt, The law is adapting to a software-driven world, https://www.ft.com/content/446df3e8-10af-11e7-a88c-50ba212dce4d

[22] Por. Code is Law and the Quest for Justice, https://ethereumclassic.github.io/blog/2016-09-09-code-is-law/

[23] Por. P. de Filippi, Blockchain and the Law. The Rule of Code, Harvard University Press, Cambridge Mass. 2018.

[24] Tamże.

[25] Por. G. Noto la Diega, Against the Dehumanisation of Decision-Making – Algorithmic Decisions at the Crossroads of Intellectual Property, Data Protection, and Freedom of Information, „Journal of Intellectual Property, Information Technology and E-Commerce Law” No. 1/2018, https://www.jipitec.eu/issues/jipitec-9-1-2018/4677/JIPITEC_9_1_2018_3-34

[26] Tamże.

[27] Por. K. Chagal-Feferkorn, The Reasonable Algorithm, „Journal of Law, Technology&Policy” No. 1/2018, http://illinoisjltp.com/journal/wp-content/uploads/2018/04/Chagal-Feferkorn.pdf