هوش مصنوعی: تحولی در قرارداد، رقابت و اسرار تجاری
چکیده
این مقاله به شما کمک می‌کند تا دریابید هوش مصنوعی (AI) چگونه در حال تغییر دادن قوانین مهمی است که هر روز با آن‌ها سروکار دارید: قوانین مربوط به قراردادها، رقابت منصفانه (ضد انحصار) و نحوه محافظت از اطلاعات محرمانه شرکت‌ها (اسرار تجاری). هوش مصنوعی امروزه دیگر یک مفهوم انتزاعی نیست بلکه ابزاری است قدرتمند که شرکت‌ها برای بررسی خودکار قراردادها، تعیین قیمت‌ها و حتی تصمیم‌گیری‌های تجاری پیچیده از آن استفاده می‌کنند. این فناوری مزایای زیادی مانند سرعت و کارایی دارد، اما چالش‌های حقوقی جدیدی را نیز ایجاد می‌کند.
اولاً، در مورد قراردادها، هوش مصنوعی می‌تواند به تنظیم، بررسی و مدیریت قراردادها کمک کند. اما سوالات مهمی پیش می‌آید: آیا قراردادی که یک هوش مصنوعی منعقد کرده، معتبر است؟ چه کسی مسئول اشتباهات احتمالی آن است؟ قوانین فعلی قراردادها که برای تعاملات انسانی طراحی شده‌اند، ممکن است برای پاسخگویی به این سوالات کافی نباشند. دوماً، در زمینه رقابت، هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند قیمت‌های رقبا را تحلیل کرده و فرآیند قیمت‌گذاری خود را بهینه کنند. اما این نگرانی وجود دارد که الگوریتم‌های هوشمند شرکت‌های مختلف، بدون هماهنگی آشکار، به طور ضمنی با یکدیگر تبانی کرده و قیمت‌ها را به ضرر مصرف‌کنندگان بالا ببرند. شناسایی و اثبات چنین تبانی‌های الگوریتمی بسیار دشوارتر از روش‌های سنتی است.
سوماً، بسیاری از شرکت‌ها الگوریتم‌های هوش مصنوعی خود را به عنوان “اسرار تجاری” محافظت می‌کنند تا از دانش فنی خود در برابر رقبا دفاع کنند. این کار منطقی است، اما مشکل زمانی پدیدار می‌شود که این الگوریتم‌ها در تصمیم‌گیری‌های حساس (مانند استخدام، اعطای وام یا حتی در سیستم قضایی) استفاده شوند و به دلیل محرمانه بودن، امکان بررسی منصفانه بودن و عدم وجود تبعیض در آن‌ها وجود نداشته باشد. این مقاله توضیح می‌دهد که حقوق‌دانان بایستی با این تحولات همگام باشند تا بتوانند به درستی مراجعین را راهنمایی کنند و خود را برای آینده‌ای که هوش مصنوعی نقش پررنگ‌تری در آن ایفا می‌کند، آماده سازند.
مقدمه: چرا هوش مصنوعی برای حقوق‌دانان اهمیت دارد؟
در دنیای امروز، هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال نفوذ به تمام جنبه‌های زندگی ماست، از مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGpt گرفته تا سیستم‌های پیچیده‌ای که در صنایع مختلف استفاده می‌شوند. حوزه حقوق و کسب‌وکار نیز از این قاعده مستثنی نیست. تعداد زیادی از شرکت‌ها در حال سرمایه‌گذاری هنگفت روی هوش مصنوعی هستند تا فرآیندها موجود را بهبود بخشند، تصمیمات بهتری بگیرند و خدمات نوینی به مشتریان ارائه دهند. این تحول عظیم، پیامدهای حقوقی قابل توجهی دارد که یک حقوق‌دان، چه در زمینه مشاوره به شرکت‌ها و چه در دعاوی احتمالی، باید از آن‌ها آگاه باشد. درک اینکه هوش مصنوعی چگونه بر قوانین تجارت، رقابت و حفظ اطلاعات محرمانه تأثیر می‌گذارد، دیگر یک دانش تخصصی برای عده‌ای محدود نیست، بلکه به یک ضرورت برای همه فعالان حقوقی تبدیل شده است.
هدف اصلی این مقاله، تبدیل مفاهیم تخصصی و گاه پیچیده مطرح شده در تحقیقات علمی پیرامون هوش مصنوعی و حقوق، به زبانی ساده و کاربردی است که برای حقوق‌دانان با سطوح مختلف دانش فنی قابل فهم باشد. ما تلاش می‌کنیم تا به شما نشان دهیم که هوش مصنوعی چگونه می‌تواند بر روزمره شما تأثیر بگذارد. سوالاتی که این مقاله به آن‌ها می‌پردازد عبارتند از: چگونه هوش مصنوعی فرآیند انعقاد و مدیریت قراردادها را تغییر می‌دهد و چه چالش‌های حقوقی جدیدی ایجاد می‌کند؟ آیا استفاده از هوش مصنوعی در قیمت‌گذاری می‌تواند منجر به نقض قوانین رقابت (ضد انحصار) شود، حتی اگر شرکت‌ها قصد تبانی نداشته باشند؟ چگونه می‌توان از الگوریتم‌های هوش مصنوعی به عنوان اسرار تجاری محافظت کرد و این حفاظت چه تأثیری بر شفافیت و حقوق افراد دیگر دارد؟
اهمیت این موضوع از آن جهت است که قوانین فعلی؛ عمدتاً بر اساس تعاملات و تصمیم‌گیری‌های انسانی شکل گرفته‌اند. اما هوش مصنوعی، به‌ویژه انواع پیشرفته آن که می‌توانند یاد بگیرند و تصمیمات مستقلی بگیرند، این پیش‌فرض‌ها را به چالش می‌کشند. برای مثال، وقتی دو سیستم هوش مصنوعی با هم قراردادی را منعقد می‌کنند، آیا مفهوم ” اراده” یا “قصد طرفین” به همان شکلی که در حقوق سنتی می‌شناسیم، وجود دارد؟ یا وقتی الگوریتم‌های قیمت‌گذاری شرکت‌های رقیب به طور خودکار و بدون دخالت انسان، قیمت‌ها را به سطحی مشابه و بالا می‌رسانند، آیا می‌توانیم این پدیده را طبق قوانین فعلی “تبانی” بدانیم؟ پاسخ به این سوالات نه تنها برای درک آینده حقوق تجارت ضروری است، بلکه برای ارائه راهنمایی و مشاوره به موکلانی که از این فناوری‌ها استفاده می‌کنند یا تحت تأثیر آن‌ها قرار می‌گیرند، حیاتی است. این مقاله سعی دارد با بررسی سه حوزه کلیدی قراردادها، رقابت و اسرار تجاری، شما را با این چشم‌انداز جدید آشنا کند.
کاربردهای هوش مصنوعی در فرآیند قراردادها
یکی از مهم‌ترین و ملموس‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در دنیای کسب‌وکار، در حوزه قراردادهاست. فرآیندهای مربوط به قراردادها، از تهیه پیش‌نویس گرفته تا مذاکره، امضا، اجرا و مدیریت آن‌ها، معمولاً زمان‌بر، پرهزینه و مستعد خطای انسانی هستند. هوش مصنوعی ابزارهای قدرتمندی را برای بهبود چشمگیر این فرآیندها ارائه می‌دهد. به عنوان مثال، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور خودکار حجم عظیمی از قراردادهای موجود یک شرکت را بررسی کرده و اطلاعات کلیدی مانند تاریخ‌های مهم (مثل تاریخ انقضا یا تمدید)، طرفین قرارداد، تعهدات اصلی و شروط خاص را استخراج کنند. این قابلیت به ویژه برای شرکت‌های بزرگ که با هزاران قرارداد با تامین‌کنندگان، مشتریان و شرکای تجاری سروکار دارند، بسیار ارزشمند است و به آن‌ها کمک می‌کند تا مدیریت بهتری بر تعهدات و ریسک‌های خود داشته باشند.
علاوه بر بررسی قراردادهای موجود، هوش مصنوعی می‌تواند در تهیه پیش‌نویس قراردادهای جدید نیز نقش ایفا کند. برخی سیستم‌ها می‌توانند بر اساس الگوها و داده‌های قراردادهای قبلی، پیش‌نویس‌های استانداردی را تهیه کنند یا حتی بندهای خاصی را متناسب با نیازهای خاص هر یک از معاملات پیشنهاد دهند. همچنین، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی که از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می‌کنند، قادرند متن قراردادها را تحلیل کرده و بندهای غیرمعمول، پرریسک یا مغایر با سیاست‌های شرکت را شناسایی کنند. این سیستم‌ها می‌توانند به تیم‌های حقوقی یا تدارکات کمک کنند تا قبل از امضای قرارداد، مشکلات احتمالی را تشخیص داده و برای مذاکره یا اصلاح آن‌ها اقدام کنند. این فرآیند نه تنها سرعت بررسی قراردادها را افزایش می‌دهد، بلکه دقت آن را نیز بالا می‌برد و از نادیده گرفته شدن جزئیات مهم جلوگیری می‌کند.
یکی دیگر از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در حوزه قراردادها، نظارت بر اجرای تعهدات قراردادی است. پس از امضای قرارداد، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور خودکار پیگیری کنند که آیا طرفین به تعهدات خود (مانند پرداخت‌ها، تحویل کالا یا ارائه خدمات) در زمان مقرر عمل می‌کنند یا خیر. این سیستم‌ها همچنین می‌توانند تیم‌های مربوطه را از نزدیک شدن به تاریخ‌های کلیدی مانند انقضای قرارداد یا فرصت‌های مذاکره مجدد مطلع سازند. برای مثال، یک سیستم هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های عملکردی، به تیم تدارکات اطلاع دهد که زمان مناسبی برای مذاکره مجدد با یک تامین‌کننده خاص فرا رسیده است، زیرا شرایط بازار تغییر کرده یا الگوهای همکاری نیاز به بازنگری دارد. به طور خلاصه، هوش مصنوعی پتانسیل آن را دارد که چرخه عمر کامل قراردادها را از ابتدا تا انتها، کارآمدتر، دقیق‌تر و کم‌هزینه‌تر مدیریت کند.
چالش‌های حقوقی قراردادهای مبتنی بر هوش مصنوعی
با وجود تمام مزایایی که هوش مصنوعی در فرآیند قراردادها ارائه می‌دهد، استفاده از آن چالش‌های حقوقی قابل توجهی را نیز به همراه دارد که نظام‌های حقوقی باید برای آن‌ها راه حلی بیابند. یکی از اساسی‌ترین سوالات این است که آیا قراردادی که توسط یک یا چند سیستم هوش مصنوعی (که “عامل الکترونیکی” نامیده می‌شوند) منعقد می‌گردد، از نظر حقوقی معتبر است؟ در حقوق قراردادها، مفاهیم بنیادینی مانند “توافق اراده طرفین” (رضایت)، “اهلیت” و “قصد ایجاد تعهد حقوقی” نقش محوری دارند. حال سوال این است که وقتی یک نرم‌افزار، هرچند هوشمند، به نمایندگی از یک شرکت قراردادی را می‌پذیرد، این مفاهیم چگونه تفسیر می‌شوند؟ آیا می‌توان گفت که یک الگوریتم “قصد” یا “رضایت” دارد؟
مشکل دیگر، به خصوص در مورد الگوریتم‌های پیچیده و “جعبه سیاه” (Black-box algorithms) پیش می‌آید. این الگوریتم‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که می‌توانند یاد بگیرند و تصمیمات خود را بر اساس حجم عظیمی از داده‌ها بهینه کنند، اما فرآیند تصمیم‌گیری داخلی آن‌ها حتی برای سازندگانشان نیز به طور کامل قابل درک و ردیابی نیست. حال تصور کنید قراردادی بر اساس تصمیم چنین الگوریتمی منعقد شود و بعداً مشخص شود که این تصمیم بر اساس داده‌های اشتباه، تبعیض‌آمیز یا نامربوط بوده است. در این حالت، چه کسی مسئول است؟ آیا شرکت می‌تواند ادعا کند که قصد انعقاد چنین قراردادی را نداشته است؟ چگونه می‌توان اثبات کرد که اشتباهی رخ داده، وقتی خود فرآیند تصمیم‌گیری شفاف نیست؟ این عدم شفافیت، اجرای عدالت و تعیین مسئولیت را بسیار دشوار می‌کند.
علاوه بر این، قوانین موجود در بسیاری از کشورها، مانند قانون مدنی، عمدتاً با فرض تعاملات بین انسان‌ها نوشته شده‌اند. اگرچه قوانینی برای تجارت الکترونیک و امضای الکترونیکی وجود دارد که قراردادهای منعقد شده از طریق ابزارهای الکترونیکی را به رسمیت می‌شناسند (مانند قانون تجارت الکترونیکی در ایران)، اما این قوانین لزوماً برای پیچیدگی‌های ناشی از هوش مصنوعی که خودآموز و خودمختار است؛ طراحی نشده‌اند. برای مثال، در مبحث نمایندگی، نماینده باید در حدود اختیاراتی که به او داده شده عمل کند. آیا می‌توان یک هوش مصنوعی را “نماینده” شرکت تلقی کرد؟ اگر این هوش مصنوعی در اثر یادگیری خود، تصمیمی بگیرد که فراتر از دستورالعمل‌های اولیه برنامه‌ریزی شده‌اش باشد، آیا شرکت همچنان مسئول اقدامات آن است؟ این سوالات نشان می‌دهد که ممکن است نیاز به بازنگری و تطبیق قوانین فعلی یا حتی ایجاد قوانین جدیدی برای پوشش دادن واقعیت‌های ناشی از قراردادهای الگوریتمی وجود داشته باشد تا هم از نوآوری حمایت شود و هم از حقوق طرفین قرارداد محافظت گردد.
قوانین موجود و نیاز به تطبیق با شرایط جدید
در حال حاضر، نظام‌های حقوقی مختلف سعی کرده‌اند با استفاده از قوانین موجود، به برخی از چالش‌های ناشی از قراردادهای الکترونیکی و خودکار پاسخ دهند، اگرچه این قوانین لزوماً برای هوش مصنوعی پیشرفته امروزی طراحی نشده‌اند. به عنوان مثال، در ایالات متحده، قوانینی مانند “قانون یکنواخت معاملات الکترونیکی” (UETA) و “قانون امضاهای الکترونیکی در تجارت جهانی و ملی” (ESIGN Act) به طور کلی اعتبار قراردادها و امضاهای الکترونیکی را تأیید می‌کنند. این قوانین اغلب شامل تعاریفی از “عامل الکترونیکی” هستند که می‌توانند برنامه‌های رایانه‌ای یا ابزارهای خودکاری باشند که بدون دخالت مستقیم انسان عمل می‌کنند. زبان گسترده این قوانین ممکن است به گونه‌ای تفسیر شود که قراردادهای منعقد شده توسط سیستم‌های هوش مصنوعی را نیز در بر بگیرد، صرفاً به این دلیل که به صورت الکترونیکی انجام شده‌اند.
در اتحادیه اروپا نیز، “دستورالعمل تجارت الکترونیک” چارچوبی کلی برای معاملات آنلاین فراهم می‌کند و قوانینی مانند مدل آنسیترال در مورد تجارت الکترونیک و امضاهای الکترونیکی نیز راهنمایی‌هایی ارائه می‌دهند. این قوانین بر شفافیت، اعتبار پیام‌های الکترونیکی و مسئولیت محدود ارائه‌دهندگان خدمات واسط تمرکز دارند. با این حال، همانطور که اشاره شد، این چارچوب‌ها ممکن است برای رسیدگی به پیچیدگی‌های خاص هوش مصنوعی، مانند الگوریتم‌های جعبه سیاه یا تصمیم‌گیری‌های خودمختار، کافی نباشند. برای مثال، قوانینی که صرفاً بر “الکترونیکی بودن” معامله تمرکز دارند، لزوماً به سوالات عمیق‌تر در مورد رضایت واقعی، قصد و مسئولیت در قراردادهای الگوریتمی پاسخ نمی‌دهند.
برخی حقوق‌دانان پیشنهاد کرده‌اند که از اصول حقوق نمایندگی برای تحلیل قراردادهای منعقد شده توسط هوش مصنوعی استفاده شود. طبق این دیدگاه، می‌توان الگوریتم را به عنوان یک “نماینده سازنده” (constructive agent) در نظر گرفت که از طرف شرکت عمل می‌کند. شرکتی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کند، با رضایت به استفاده از آن، به نوعی اقدامات آن را “تنفیذ” کرده یا بعداً “تنفیذ” می‌کند. این رویکرد می‌تواند راهی برای توجیه قابلیت اجرای قراردادهای الگوریتمی، حتی قراردادهای موسوم به جعبه سیاه، و همچنین برای ایجاد مسئولیت برای شرکت فراهم کند. با این حال، انطباق کامل اصول نمایندگی سنتی با ویژگی‌های هوش مصنوعی (مانند عدم وجود اراده انسانی مستقیم در هر تصمیم هوش مصنوعی) همچنان محل بحث است. در این خصوص نیاز به شفاف‌سازی قانونی احساس می‌شود تا شرکت‌ها و افراد بدانند که در تعامل با سیستم‌های قراردادی هوشمند، چه حقوق و تعهداتی دارند و چگونه می‌توان اختلافات احتمالی را حل و فصل کرد. ممکن است لازم باشد قوانین فعلی اصلاح شوند یا تفسیرهای جدیدی از آن‌ها ارائه شود تا با واقعیت‌های تکنولوژیک همگام شوند.
چالش‌های جدید برای قوانین ضد انحصار
قوانین رقابت یا ضد انحصار (Antitrust Law) با هدف جلوگیری از اقداماتی طراحی شده‌اند که به رقابت سالم در بازار آسیب می‌زنند، مانند تبانی شرکت‌ها برای تعیین قیمت، تقسیم بازار یا ایجاد انحصارهای مضر. به طور سنتی، این قوانین عمدتاً بر اساس رفتارها و توافقات انسانی شکل گرفته‌اند. اما ظهور هوش مصنوعی، به ویژه در حوزه قیمت‌گذاری و تحلیل بازار، چالش‌های کاملاً جدیدی را برای این قوانین ایجاد کرده است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم عظیمی از داده‌های بازار، از جمله قیمت‌های رقبا، هزینه‌ها، تقاضای مشتریان و حتی اخبار و رویدادهای اقتصادی را به صورت لحظه‌ای تحلیل کرده و بر اساس آن‌ها، قیمت محصولات یا خدمات را به طور خودکار و پویا تعیین کنند. این قابلیت به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا به سرعت به تغییرات بازار واکنش نشان دهند و سود خود را بهینه کنند.
مشکل از آنجا ناشی می‌شود که این ابزارهای هوشمند می‌توانند الگوهای رفتاری‌ای را ایجاد کنند که در عمل، نتیجه‌ای مشابه تبانی داشته باشد، بدون آنکه لزوماً توافق صریح یا حتی ضمنی به معنای سنتی بین شرکت‌ها وجود داشته باشد. به عنوان مثال، الگوریتم‌های قیمت‌گذاری شرکت‌های رقیب ممکن است طوری برنامه‌ریزی شده باشند که به سرعت به تغییرات قیمت یکدیگر واکنش نشان دهند و به طور مداوم قیمت‌ها را تا سطح مشخصی بالا ببرند. این پدیده که گاهی “تبانی ضمنی الگوریتمی” (Algorithmic Tacit Collusion) نامیده می‌شود، شناسایی و اثباتش با استفاده از ابزارهای حقوقی فعلی بسیار دشوار است. قوانین ضد انحصار معمولاً نیازمند اثبات وجود نوعی “توافق” یا “هماهنگی” بین رقبا هستند، اما وقتی الگوریتم‌ها به طور مستقل و بر اساس منطق برنامه‌ریزی شده خود (که هدفش حداکثر کردن سود است) به نتایج مشابهی می‌رسند، اثبات چنین توافقی تقریباً غیرممکن می‌شود.
علاوه بر قیمت‌گذاری، هوش مصنوعی می‌تواند در زمینه‌های دیگری نیز بر رقابت تأثیر بگذارد. شرکت‌های بزرگی که به حجم عظیمی از داده‌ها (Big Data) دسترسی دارند، می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی، تحلیل‌های بسیار دقیق‌تری از بازار و مشتریان به دست آورند که به آن‌ها مزیت رقابتی قابل توجهی نسبت به شرکت‌های کوچک‌تر می‌دهد. این امر می‌تواند به عنوان یک “مانع ورود” (Barrier to Entry) برای استارتاپ‌ها و شرکت‌های جدید عمل کرده و رقابت را در برخی بازارها محدود کند. بنابراین، مقامات ناظر بر رقابت باید رویکردهای خود را بازنگری کنند و به جای تمرکز صرف بر شاخص‌های سنتی مانند سهم بازار یا اندازه شرکت، به عواملی مانند دسترسی به داده‌ها، قدرت الگوریتمی و شفافیت فرآیندهای تصمیم‌گیری هوش مصنوعی نیز توجه کنند. این امر مستلزم توسعه ابزارها و تخصص‌های جدیدی برای نظارت بر بازارهایی است که به طور فزاینده‌ای توسط الگوریتم‌ها هدایت می‌شوند.
نگرانی‌ها در مورد تبانی و ادغام‌ها
همانطور که اشاره شد، یکی از بزرگترین نگرانی‌ها در مورد استفاده از هوش مصنوعی در کسب‌وکار، پتانسیل آن برای تسهیل تبانی بین رقبا است، حتی به شکلی ناخواسته یا ضمنی. سناریوهای مختلفی برای این نوع تبانی الگوریتمی متصور است. در یک سناریو، ممکن است یک الگوریتم خاص (یا یک پلتفرم نرم‌افزاری) به عنوان “مرکز” یا “هاب” (Hub) عمل کند. در این حالت، اگرچه شرکت‌ها مستقیماً با هم توافق نمی‌کنند، اما با پیروی از یک الگوریتم مشترک، عملاً به هماهنگی می‌رسند. سناریوی دیگر، “تبانی موازی” است که در آن الگوریتم‌های مستقل شرکت‌های رقیب، با یادگیری از رفتار یکدیگر و داده‌های بازار، به طور مداوم قیمت‌ها و استراتژی‌های خود را تطبیق می‌دهند و به مرور زمان به یک تعادل ضد رقابتی (مثلاً قیمت‌های بالا) می‌رسند، بدون اینکه هیچ‌گونه ارتباط مستقیمی وجود داشته باشد.
یک نگرانی دیگر که به “چشم دیجیتال” (Digital Eye) معروف است، به پیشرفت فناوری در پردازش حجم عظیم داده‌ها اشاره دارد این قابلیت که به شرکت‌ها امکان می‌دهد دید بسیار جامعی از بازار و رفتار رقبا داشته باشنداین نوع شفافیت و توانایی پیش‌بینی و واکنش به تحولات بازار می‌تواند به ایجاد توافقات غیررسمی و تبانی‌های احتمالی میان شرکت‌ها منجر شود، به خصوص اگر این تبانی‌ها تنها در نتیجه واکنش‌های الگوریتمی و بدون توافقات مستقیم انسانی شکل بگیرند. برای مثال، اگر یکی از رقبا قیمت کالای خود را کاهش دهد، الگوریتم‌های رقبا ممکن است فوراً به این کاهش قیمت واکنش نشان دهند، حتی اگر هدفشان ایجاد هماهنگی یا تبانی نباشد.
در این شرایط، نهادهای نظارتی ممکن است نتوانند تشخیص دهند که آیا رفتار مشابه شرکت‌ها در واقع نتیجه یک تبانی غیرقانونی است یا صرفاً پاسخ منطقی به تغییرات بازار. این امر می‌تواند چالش‌های جدی در مبارزه با فساد اقتصادی ایجاد کند و نیاز به قوانین و نظارت‌های دقیق‌تری در زمینه استفاده از الگوریتم‌ها و هوش مصنوعی در بازارهای مالی و تجاری دارد.
علاوه بر تبانی، استفاده از هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ، نگرانی‌هایی را در زمینه ادغام و تملک شرکت‌ها (M&A) نیز ایجاد کرده است. وقتی دو شرکت بزرگ، به خصوص در حوزه فناوری، با هم ادغام می‌شوند، ترکیب داده‌های عظیم آن‌ها می‌تواند قدرت بازار قابل توجهی ایجاد کند که ورود رقبای جدید را بسیار دشوار می‌سازد. مقامات ضد انحصار باید در بررسی چنین ادغام‌هایی، نه تنها به سهم بازار سنتی، بلکه به میزان و نوع داده‌هایی که شرکت ادغام شده در اختیار خواهد داشت و تأثیر آن بر رقابت آینده توجه کنند. اگرچه برخی معتقدند که بازارهای خرید و فروش داده و ظهور فناوری‌های جدید می‌تواند به شرکت‌های کوچک‌تر نیز امکان رقابت بدهد، اما نگرانی در مورد تمرکز بیش از حد قدرت داده‌های بزرگ در دست تعداد محدودی از غول‌های فناوری همچنان پابرجاست و نیازمند توجه دقیق نهادهای نظارتی است.
رویکردهای نظارتی و راه‌حل‌های پیشنهادی
ماهیت پیچیده و پویای هوش مصنوعی، نهادهای نظارتی در سراسر جهان را با چالش بازنگری در رویکردهای سنتی خود نسبت به قوانین رقابت مواجه کرده است. تشخیص و مقابله با رفتارهای ضد رقابتی ناشی از الگوریتم‌ها نیازمند ابزارها و استراتژی‌های جدیدی است. یکی از مسائل کلیدی، “تبانی ضمنی الگوریتمی” است که همانطور که گفته شد، اثبات آن با معیارهای حقوقی فعلی که نیازمند اثبات “توافق” هستند، دشوار است. این ترس وجود دارد که چنین رفتارهایی منجر به آسیب به مصرف‌کنندگان (مانند قیمت‌های بالاتر) شود، بدون آنکه راهکار قانونی مشخصی برای جلوگیری یا جبران آن وجود داشته باشد. بنابراین، نهادهای نظارتی باید عواملی فراتر از توافق صریح را در نظر بگیرند، معیار‌هایی مانند میزان دسترسی شرکت به داده‌ها، پیچیدگی و نحوه عملکرد الگوریتم‌ها و تأثیر واقعی آن‌ها بر بازار از جمله این معیار‌ها هستند.
یکی از رویکردهای پیشنهادی برای مقابله با چالش‌های رقابتی هوش مصنوعی، افزایش شفافیت است. این می‌تواند شامل الزام شرکت‌ها به افشای اطلاعات بیشتر در مورد نحوه عملکرد الگوریتم‌های قیمت‌گذاری‌شان (البته با در نظر گرفتن ملاحظات مربوط به اسرار تجاری) یا حتی الزام به اشتراک‌گذاری انواع خاصی از داده‌ها (با رضایت کاربران) در شرایطی باشد که تمرکز داده‌ها مانع جدی برای رقابت ایجاد کرده است. شفافیت بیشتر می‌تواند به نهادهای نظارتی کمک کند تا الگوهای رفتاری مشکوک را بهتر شناسایی کنند و همچنین به محققان و عموم مردم اجازه دهد تا عملکرد الگوریتم‌ها را مورد بررسی قرار دهند. البته، ایجاد تعادل بین نیاز به شفافیت و ضرورت حفظ اسرار تجاری و نوآوری همچنان یک چالش مهم است.
رویکرد دیگر شامل تدوین “اصول اخلاقی هوش مصنوعی” مشترک برای شرکت‌ها است که آن‌ها را به طراحی و استفاده مسئولانه از الگوریتم‌ها تشویق کند، به گونه‌ای که از نتایج ضد رقابتی جلوگیری شود. برخی حتی پیشنهاد ایجاد یک سازمان غیردولتی (NGO) بی‌طرف را داده‌اند که وظیفه نظارت بر فعالیت‌های هوش مصنوعی در بازار، تحقیق در مورد تضادهای احتمالی و ارائه مشاوره به نهادهای نظارتی را بر عهده داشته باشد. همچنین، در زمینه ادغام شرکت‌ها، توجه بیشتر به “کیفیت” و “نوع” داده‌ها، و نه فقط “کمیت” آن‌ها، و همچنین نحوه استفاده از این داده‌ها توسط هوش مصنوعی، ضروری است. در نهایت، همکاری بین‌المللی بین نهادهای نظارتی نیز اهمیت دارد، زیرا بسیاری از شرکت‌های فعال در حوزه هوش مصنوعی در سطح جهانی فعالیت می‌کنند و رفتار آن‌ها می‌تواند بر بازارهای مختلفی تأثیر بگذارد.
اهمیت اسرار تجاری برای فناوری‌های هوش مصنوعی
اسرار تجاری (Trade Secrets) یکی از ابزارهای مهم حقوق مالکیت فکری برای محافظت از اطلاعات ارزشمند و محرمانه شرکت‌ها هستند. برخلاف اختراعات که از طریق ثبت پتنت محافظت می‌شوند و جزئیات آن‌ها باید به طور عمومی افشا و منتشر شود، اسرار تجاری تا زمانی که محرمانه باقی بمانند و ارزش تجاری خود را حفظ کنند، می‌توانند به طور نامحدود مورد حمایت قانونی قرار گیرند. نمونه کلاسیک اسرار تجاری، فرمول نوشابه کوکاکولا است. برای فناوری‌های هوش مصنوعی، به ویژه الگوریتم‌هایی که مبنای عملکرد آن‌ها هستند، حفاظت از طریق اسرار تجاری جذابیت زیادی دارد. دلایل متعددی برای این جذابیت وجود دارد. اولاً، الگوریتم‌ها اغلب به عنوان فرمول‌های ریاضی یا ایده‌های انتزاعی در نظر گرفته می‌شوند که ممکن است طبق قوانین بسیاری از کشورها از جمله ایران، شرایط لازم برای ثبت به عنوان پتنت را نداشته باشند.
دوماً، حتی اگر الگوریتمی قابل ثبت به عنوان پتنت باشد، فرآیند ثبت مستلزم افشای کامل جزئیات فنی آن است. این افشاگری می‌تواند به رقبا امکان دهد تا از آن ایده گرفته و نسخه‌های مشابه یا بهبود یافته‌ای را توسعه دهند. در مقابل، حفظ الگوریتم به عنوان یک راز تجاری به شرکت اجازه می‌دهد تا دانش فنی منحصر به فرد خود را از دید رقبا پنهان نگه دارد و مزیت رقابتی خود را حفظ کند. سوماً، فرآیند ثبت پتنت زمان‌بر و پرهزینه است، در حالی که حمایت از اسرار تجاری نیازی به ثبت رسمی ندارد، به شرطی که دارنده‌ی آن اقدامات معقولی برای حفظ محرمانگی اطلاعات انجام دهد. این انعطاف‌پذیری و عدم نیاز به افشاگری، اسرار تجاری را به گزینه‌ای مطلوب برای بسیاری از نوآوری‌ها در حوزه هوش مصنوعی تبدیل کرده است.
با این حال، اتکای گسترده به اسرار تجاری برای محافظت از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، پیامدهای مهمی نیز دارد. همانطور که در بخش‌های قبلی اشاره شد، عدم شفافیت در مورد نحوه عملکرد الگوریتم‌ها می‌تواند منجر به نگرانی‌هایی در مورد رقابت منصفانه، تبعیض و شفافیت و پاسخگویی شود. وقتی یک الگوریتمی که به عنوان اسرار تجاری محافظت می‌شود قدرتمند تصمیمات مهمی می‌گیرد (مثلاً در استخدام، اعتبار سنجی، یا حتی سیستم قضایی)، عملاً امکان بررسی دقیق عملکرد آن، شناسایی سوگیری‌های احتمالی و اطمینان از منصفانه بودن نتایج آن برای افراد و جامعه دشوار می‌شود. این موضوع، تنش ذاتی بین منافع تجاری شرکت‌ها در حفظ محرمانگی و نیاز جامعه به شفافیت و عدالت را برجسته می‌کند، موضوعی که در ادامه بیشتر به آن خواهیم پرداخت.
الزامات و چگونگی حفاظت از اسرار تجاری
برای اینکه اطلاعاتی به عنوان “اسرار تجاری” واجد شرایط حمایت قانونی باشند، معمولاً باید سه شرط اصلی را داشته باشند. اولاً، اطلاعات باید محرمانه باشند، یعنی به طور عمومی و برای عموم افراد شناخته شده نباشند و به راحتی توسط دیگران قابل دسترسی نباشند. دوماً، این اطلاعات باید به دلیل محرمانه بودنشان دارای ارزش تجاری باشند. به عبارت دیگر، افشای آن‌ها در برابر رقبا یا عموم مردم، به ضرر مالی یا رقابتی صاحب اطلاعات تمام شود. سوماً، صاحب اطلاعات باید اقدامات معقولی را برای حفظ محرمانگی آن اطلاعات انجام داده باشد. این اقدامات می‌تواند شامل استفاده از قراردادهای عدم افشا (NDA) با کارمندان و شرکا، محدود کردن دسترسی به اطلاعات، استفاده از رمزگذاری و سایر تدابیر امنیتی باشد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی، پایگاه‌های داده آموزشی، مدل‌های یادگیری ماشین و دانش فنی مرتبط با آن‌ها، همگی می‌توانند در صورت داشتن این شرایط، به عنوان اسرار تجاری محافظت شوند.
حمایت از اسرار تجاری عمدتاً از طریق جلوگیری از “سوءاستفاده” (Misappropriation) صورت می‌گیرد. سوءاستفاده می‌تواند شامل دستیابی به اسرار تجاری از طریق روش‌های نامناسب (مانند جاسوسی صنعتی، نقض قرارداد محرمانگی یا فریب) و همچنین استفاده یا افشای اسرار تجاری به دست آمده از این طریق باشد. اگر راز تجاری یک شرکت مورد سوءاستفاده قرار گیرد، آن شرکت می‌تواند به دادگاه مراجعه کرده و درخواست جبران خسارت یا صدور دستور موقت برای جلوگیری از استفاده یا افشای بیشتر آن اطلاعات را بنماید. در برخی موارد، دادگاه ممکن است حتی دستور پرداخت حق امتیاز (Royalty) برای استفاده در زمان گذشته یا آینده از اسرار تجاری را صادر کند. قوانین مربوط به اسرار تجاری در کشورهای مختلف متفاوت است، اما اصول کلی آن‌ها شباهت زیادی با یکدیگر دارد. در سطح بین‌المللی، موافقت‌نامه جنبه‌های تجاری حقوق مالکیت فکری (TRIPS) سازمان تجارت جهانی (WTO)، اعضا را ملزم به حمایت از “اطلاعات افشا نشدهUndisclosed Informationمی‌کند که دارای شرایط مشابه اسرار تجاری هستند. در اتحادیه اروپا نیز دستورالعمل خاصی برای هماهنگ‌سازی حمایت از اسرار تجاری وجود دارد.
به یاد داشته باشید که حمایت از اسرار تجاری مطلق نیست. اگر اطلاعاتی به طور مستقل توسط شخص دیگری کشف شود (مثلاً از طریق مهندسی معکوس مجاز)، یا اگر صاحب راز تجاری در حفظ محرمانگی آن کوتاهی کند و اطلاعات به طور عمومی فاش شود، حمایت قانونی از آن به عنوان اسرار تجاری از بین می‌رود. این بدان معناست که شرکت‌هایی که می‌خواهند از الگوریتم‌های هوش مصنوعی خود به عنوان اسرار تجاری محافظت کنند، باید به طور مداوم و فعالانه اقدامات لازم برای حفظ محرمانگی آن‌ها را انجام دهند. این شامل آموزش کارکنان، کنترل دسترسی‌ها، و به‌روزرسانی تدابیر امنیتی می‌شود. با توجه به ماهیت دیجیتال و پیچیده فناوری‌های هوش مصنوعی، این امر می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، اما برای حفظ مزیت رقابتی مبتنی بر این فناوری‌ها، ضروری است.
تعارض اسرار تجاری با شفافیت و حقوق اساسی
اتکا به نظام اسرار تجاری برای حفاظت از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، هرچند از منظر تجاری منطقی به نظر می‌رسد، اما یک تعارض بالقوه جدی با اصول شفافیت، پاسخگویی و حمایت از حقوق اساسی افراد ایجاد می‌کند. این تعارض به ویژه زمانی برجسته می‌شود که الگوریتم‌های “جعبه سیاه” و محرمانه در تصمیم‌گیری‌هایی به کار گرفته شوند که تأثیر مستقیم و مهمی بر زندگی افراد دارند. پرونده لومیس علیه ویسکانسین در ایالات متحده، نمونه‌ای گویا از این تعارض است. در این پرونده، از یک نرم‌افزار ارزیابی ریسک به نام COMPAS که الگوریتم آن به عنوان اسرار تجاری محافظت می‌شد، برای کمک به تعیین مجازات یک متهم استفاده شد. متهم استدلال کرد که چون نمی‌تواند به الگوریتم دسترسی پیدا کرده و نحوه عملکرد و دقت علمی آن را به چالش بکشد، حق دادرسی عادلانه او نقض شده است. دادگاه در نهایت این استدلال را نپذیرفت، اما این پرونده بحث‌های گسترده‌ای را در مورد لزوم ایجاد تعادل بین حقوق مالکیت فکری و حقوق متهمان و سایر افرادِ تحت تأثیر تصمیمات الگوریتمی برانگیخت.
مشکل اساسی این است که الگوریتم‌ها، به خصوص آن‌هایی که بر اساس یادگیری ماشین عمل می‌کنند، می‌توانند بدون نیت قبلی، سوگیری‌ها (Biases) موجود در داده‌هایی که با آن‌ها آموزش دیده‌اند را بازتولید یا حتی تقویت کنند. این سوگیری‌ها می‌تواند منجر به تبعیض علیه گروه‌های خاصی از افراد شود، مثلاً در فرآیندهای استخدام، اعطای وام، تعیین حق بیمه یا حتی در سیستم عدالت کیفری. وقتی الگوریتم مولد این تصمیمات؛ به عنوان یک راز تجاری محافظت می‌شود، امکان بررسی مستقل برای شناسایی و رفع این سوگیری‌ها بسیار محدود می‌شود. افراد آسیب‌دیده ممکن است نتوانند ثابت کنند که تصمیم علیه آن‌ها ناعادلانه یا تبعیض‌آمیز بوده است، زیرا به منطق پشت آن تصمیم دسترسی ندارند. این “پرده محرمانگی” که اسرار تجاری بر روی الگوریتم‌ها می‌کشد، می‌تواند مانعی جدی برای تحقق عدالت و پاسخگویی باشد.
بنابراین، یک چالش اساسی پیش روی نظام‌های حقوقی، یافتن راهی برای ایجاد تعادل بین منافع مشروع کسب‌وکارها در حفاظت از نوآوری‌های خود از طریق اسرار تجاری و نیاز اساسی جامعه به شفافیت، انصاف و حمایت از حقوق بنیادین افراد است. برخی پیشنهاد کرده‌اند که در موارد خاصی که الگوریتم‌ها در تصمیم‌گیری‌های حیاتی عمومی یا خصوصی به کار می‌روند، باید سطح بالاتری از شفافیت یا “قابلیت توضیح” (Explainability) الزامی شود. این بدان معناست که باید بتوان منطق کلی پشت تصمیمات الگوریتم را، حتی اگر جزئیات فنی آن محرمانه باقی بماند، درک و ارزیابی کرد. ممکن است نیاز به اصلاح قوانین اسرار تجاری یا ایجاد استثنائاتی برای مواردی باشد که منافع عمومی ایجاب می‌کند. این یک بحث حقوقی و سیاستی پیچیده است که نیازمند همکاری بین شرکت‌ها، قانون‌گذاران، حقوق‌دانان و جامعه مدنی برای یافتن راه‌حل‌هایی است که هم از نوآوری حمایت کند و هم از ارزش‌های اساسی جامعه محافظت نماید.
نگاهی به آینده حقوق در عصر هوش مصنوعی
همانطور که در این مقاله به تفصیل بررسی شد، هوش مصنوعی در حال ایجاد تحولات عمیق و گسترده‌ای در چشم‌انداز حقوقی کسب‌وکار است. از نحوه انعقاد و مدیریت قراردادها گرفته تا پویایی رقابت در بازار و رویکرد ما به حفاظت از اطلاعات محرمانه، هوش مصنوعی قواعد بازی را تغییر می‌دهد. امروزه به هیچ عنوان دیگر نمی‌توان این فناوری را نادیده گرفت یا آن را صرفاً یک موضوع فنی برای متخصصان دانست. برای حقوق‌دانانی که در حوزه‌های تجاری، رقابت، مالکیت فکری و فناوری فعالیت می‌کنند، درک پیامدهای حقوقی هوش مصنوعی به یک ضرورت حرفه‌ای تبدیل شده است. آشنایی با کاربردها، مزایا و به خصوص چالش‌های حقوقی ناشی از این فناوری، برای ارائه مشاوره مؤثر به موکلان و همچنین برای آمادگی جهت مواجهه با دعاوی و مسائل حقوقی نوظهور، حیاتی است.
در حوزه قراردادها، هوش مصنوعی نویدبخش افزایش کارایی و دقت است، اما سوالات بنیادینی را در مورد مفاهیمی مانند رضایت، قصد و مسئولیت مطرح می‌کند. قوانین فعلی که بر پایه تعاملات انسانی بنا شده‌اند، ممکن است برای پاسخگویی کامل به این سوالات کافی نباشند و نیاز به تفسیرهای جدید یا اصلاحات قانونی احساس می‌شود. در زمینه حقوق رقابت، هوش مصنوعی با ایجاد امکان قیمت‌گذاری پویا و تحلیل‌های پیچیده بازار، می‌تواند منجر به رفتارهای هماهنگ و ضد رقابتی شود که شناسایی و اثبات آن‌ها با ابزارهای سنتی دشوار است. این امر نهادهای نظارتی را ملزم می‌کند تا رویکردهای خود را بازنگری کرده و به عواملی مانند دسترسی به داده‌ها و شفافیت الگوریتم‌ها توجه بیشتری نشان دهند.
در نهایت، در حوزه اسرار تجاری، هرچند این ابزار حقوقی برای حفاظت از نوآوری‌های هوش مصنوعی بسیار جذاب است، اما اتکای بیش از حد به آن می‌تواند با اصول شفافیت، پاسخگویی و حمایت از حقوق اساسی افراد در تعارض قرار گیرد. یافتن تعادل مناسب بین حفاظت از مالکیت فکری و تضمین عدالت و عدم تبعیض در تصمیم‌گیری‌های الگوریتمی، یکی از بزرگترین چالش‌های پیش روی قانون‌گذاران و حقوق‌دانان خواهد بود. این امر مستلزم گفتگوی مداوم بین ذی‌نفعان مختلف و آمادگی برای بازنگری در چارچوب‌های حقوقی موجود است تا اطمینان حاصل شود که قوانین همگام با پیشرفت‌های تکنولوژیک حرکت می‌کنند و می‌توانند هم از نوآوری حمایت کنند و هم از ارزش‌های بنیادین جامعه محافظت نمایند. به عنوان یک حقوق‌دان، به‌روز نگه داشتن دانش خود در این زمینه و درک روندهای جهانی، به شما کمک خواهد کرد تا در این محیط در حال تحول، همچنان نقش مؤثر و سازنده‌ای ایفا کنید.
