Csitei Béla

„Újra feltalálni a kereket?”

Csitei Béla

„Újra feltalálni a kereket?”

Az autonóm járművek jogi interpretációja, különös tekintettel
a magyar extrakontraktuális felelősségre

Budapest, 2023

A doktori értekezés alapját jelentő kutatást a Széchenyi István Egyetem Állam- és Jogtudományi Doktori Iskolájában zajló doktori program ösztöndíjas támogatása, valamint a GINOP-2.3.4-15-2016-00003 azonosítószámú, Felsőoktatási és Ipari Együttműködési Központ a Széchenyi István Egyetemen elnevezésű projekt „Autonóm járművek jogi kérdései” című alprojektjének finanszírozása tette lehetővé.

Szakmai lektor

Udvary Sándor

Köszönetemet fejezem ki témavezetőimnek, valamint tanszéki kollégáimnak, Papp Teklának,
Auer Ádámnak és Dúl Jánosnak az értekezés elkészítésében nyújtott segítségükért.

A kézirat lezárásának időpontja: 2023. június 15.

Kiadja a Nemzeti Közszolgálati Egyetem

Ludovika Egyetemi Kiadó

A kiadásért felel: Deli Gergely rektor

Székhely: 1083 Budapest, Ludovika tér 2.

Kapcsolat: kiadvanyok@uni-nke.hu

Felelős szerkesztő: Pordány Katalin

Olvasószerkesztő: Szabó Ilse

Korrektor: Csinta Áron

Tördelőszerkesztő: Kőrösi László

ISBN 978-963-653-028-0 (nyomtatott)

ISBN 978-963-653-029-7 (ePDF) | ISBN 978-963-653-030-3 (ePub)

© A szerző, 2023

© A kiadó, 2023

Minden jog védve.

Tartalom

Rövidítések jegyzéke

Előszó

Bevezető gondolatok

Az autonóm járművek technológiai és fogalmi háttere

A negyedik ipari forradalom

A mesterséges intelligencia fogalma és alkalmazása

A robotok jogalanyiságáról

Az autonóm jármű fogalma

Az autonóm járművek integrációja a közúti közlekedési jogba

Az autonóm jármű működése

Járművek, gépjárművek és gépkocsik

Vezető

Vezetői engedély (személyi feltételek)

A forgalomba helyezés engedélyezése (műszaki feltételek)

Opcionális technológiák

Az Európai Unió joga

Összegzés

Veszélyes üzemi felelősség

A kártérítési felelősség sajátosságai

A negyedik ipari forradalom hatása a kártérítési felelősségre

A veszélyes üzemi felelősség és annak tényállási elemei

Az Európai Unió joga

Németország

Összegzés

Termékfelelősség

Gyártó

Termék

Termékhiba

Lehetséges károsultak, termékkár

Kimentés

Bizonyítás

Az Európai Unió joga

Összegzés

De lege ferenda

Felhasznált irodalom

Felhasznált jogszabályok és egyéb jogforrások

Felhasznált döntvények

Rövidítések jegyzéke

1D egydimenziós (one-dimensional)

2D kétdimenziós (two-dimensional)

3D háromdimenziós (three-dimensional)

ADS automatizált vezetési rendszer (Automated Driving System)

AI mesterséges intelligencia (Artificial Intelligence)

ARD automatikus távolságtartó

AV autonóm jármű (Autonomous Vehicle)

BASt Szövetségi Autópálya Kutatóintézet (Bundesanstalt für Straßenwesen)

CAV összekapcsolt autonóm jármű (Connected and Autonomous Vehicle)

CPU központi feldolgozó egység (Central Processing Unit)

ECU motorvezérlő egység (Engine Control Unit)

ELI Európai Jogi Intézet (European Law Institute)

ENSZ Egyesült Nemzetek Szervezete

GPS globális helymeghatározó rendszer (Global Positioning System)

HD nagy felbontású (High Definition)

IoTS a dolgok internete (Internet of Things and Services)

Ipar 4.0 negyedik ipari forradalom

IT információs technológia (Information Technology)

ITS intelligens közlekedési rendszer (Intelligent Transport System)

LiDAR lézeralapú távérzékelés (Light Detection and Ranging)

MEMS mikro-elektromechanikai rendszer (Micro-Electro-Mechanical System)

MI mesterséges intelligencia

NPL természetes nyelvek feldolgozása (Natural Language Processing)

OBD fedélzeti diagnosztika (On Board Diagnosis)

OECD Gazdasági Együttműködési és Fejlesztési Szervezet (Organisation for Economic Co-operation and Development)

PLC programozható logikai vezérlő (Programmable Logic Controller)

SAE Autóipari Mérnökök Szövetsége (Society of Automotive Engineers)

SLAM egyidejű lokalizálás és leképezés (Simultaneous Localization and Mapping)

UNESCO Egyesült Nemzetek Nevelésügyi, Tudományos és Kulturális Szervezete (United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization)

UNIDROIT Nemzetközi Intézet a Magánjog Egységesítésére (International Institute for the Unification of Private Law)

V2I jármű és infrastruktúra közötti kommunikáció (Vehicle-to-Infrastructure technology)

V2V járművek közötti kommunikáció (Vehicle-to-Vehicle technology)

V2X jármű és más eszköz közötti kommunikáció (Vehicle-to-Everything technology)

AFGBV autonóm járművek engedélyezéséről és üzemeltetéséről szóló rendelet (Autonome Fahrzeug-Genehmigungs- und Betriebsverordnung)

AI Act az Európai Parlamentnek és a Tanácsnak a mesterséges intelligenciára vonatkozó harmonizált szabályok (a mesterséges intelligenciáról szóló jogszabály) megállapításáról és egyes uniós jogalkotási aktusok módosításáról szóló 2022. december 6-i 2021/0106(COD) rendeletjavaslata

ALDp az Európai Parlamentnek és a Tanácsnak a szerződésen kívüli polgári jogi felelősségre vonatkozó szabályoknak a mesterséges intelligenciához való hozzáigazításáról szóló 2022. szeptember 28-i 2022/0303(COD) irányelvjavaslata (AI Liability Directive proposal)

Bécsi Konvenció bécsi közúti közlekedési egyezmény (Vienna Convention on Road Traffic)

BGB német polgári törvénykönyv (Bürgerliches Gesetzbuch)

EJENY Emberi Jogok Egyetemes Nyilatkozata

EP állásfoglalás 2017 az Európai Parlament 2017. február 16-i állásfoglalása a  Bizottságnak szóló ajánlásokkal a robotikára vonatkozó polgári jogi szabályokról [2015/2103(INL)]

EP állásfoglalás 2020 az Európai Parlament 2020. október 20-i állásfoglalása a Bizottságnak szóló ajánlásokkal a mesterséges intelligenciára vonatkozó polgári jogi felelősségi rendszerrel kapcsolatban [2020/2014(INL)]

EP tájékoztató 2016 az Európai Parlament Kutatószolgálatának 2016. januári tájékoztatója az automatizált járművekről az Európai Unióban (PE 573.902)

EP tanulmány 2018 az Európai Parlament Kutatószolgálatának 2018. februári tanulmánya az összekapcsolt és autonóm járművek felelősségi szabályaira és biztosítására vonatkozó közös uniós megközelítésről (PE 615.635)

EPT irányelv 2006 az Európai Parlamentnek és a Tanácsnak a vezetői engedélyekről szóló 2006. december 20-i 2006/126/EK irányelve

EPT irányelv 2010 az Európai Parlamentnek és a Tanácsnak az intelligens közlekedési rendszereknek a közúti közlekedés területén történő kiépítésére, valamint a más közlekedési módokhoz való kapcsolódására vonatkozó keretről szóló 2010. július 7-i 2010/40/EU irányelve

EPT irányelv 2022 az Európai Parlamentnek és a Tanácsnak egyes közúti árufuvarozást vagy személyszállítást végző járművek vezetőinek alapképesítéséről és továbbképzéséről szóló 2022. december 14-i (EU) 2022/2561 irányelve

EPT rendelet 2018 az Európai Parlamentnek és a Tanácsnak a gépjárművek és pótkocsijaik, valamint az ilyen járművek rendszereinek, alkotóelemeinek és önálló műszaki egységeinek jóváhagyásáról és piacfelügyeletéről, a 715/2007/EK és az 595/2009/EK rendelet módosításáról, valamint a 2007/46/EK irányelv hatályon kívül helyezéséről szóló 2018. május 30-i (EU) 2018/858 rendelete

EPT rendelet 2019 az Európai Parlamentnek és a Tanácsnak a gépjárműveknek és pótkocsijaiknak, valamint az ilyen járművek rendszereinek, alkotóelemeinek és önálló műszaki egységeinek az általános biztonság, továbbá az utasok és a veszélyeztetett úthasználók védelme tekintetében történő típusjóváhagyásáról, az (EU) 2018/858 európai parlamenti és tanácsi rendelet módosításáról, valamint a 78/2009/EK, a 79/2009/EK és a 661/2009/EK európai parlamenti és tanácsi rendelet és a 631/2009/EK, a 406/2010/EU, a 672/2010/EU, az 1003 / 2010 / EU, az 1005/2010/EU, az 1008/2010/EU, az 1009/2010/EU, a 19/2011/EU, a 109/2011/EU, a 458/2011/EU, a 65/2012/EU, a 130/2012/EU, a 347/2012 / EU, a 351/2012/EU, az 1230/2012/EU és az (EU) 2015/166 bizottsági rendelet hatályon kívül helyezéséről szóló 2019. november 27-i (EU) 2019/2144 rendelete

ER. a közúti járművek műszaki megvizsgálásáról szóló 5/1990. (IV. 12.) KöHÉM rendelet

FeV vezetői engedélyről szóló rendelet (Fahrerlaubnis-Verordnung)

GPSR az Európai Parlamentnek és a Tanácsnak az általános termékbiztonságról, az 1025/2012/EU európai parlamenti és tanácsi rendelet és az (EU) 2020/1828 európai parlamenti és tanácsi irányelv módosításáról, valamint a 2001/95/EK európai parlamenti és tanácsi irányelv és a 87/357/EGK tanácsi irányelv hatályon kívül helyezéséről szóló 2023. május 10-i (EU) 2023/988 rendelete (General Product Safety Regulation)

Kgfb. tv. a kötelező gépjármű-felelősségbiztosításról szóló 2009. évi LXII. törvény

Kkt. a közúti közlekedésről szóló 1988. évi I. törvény

KR. a közúti közlekedési igazgatási feladatokról, a közúti közlekedési okmányok kiadásáról és visszavonásáról szóló 326/2011. (XII. 28.) Korm. rendelet

KRESZ a közúti közlekedés szabályairól szóló 1/1975. (II. 5.) KPM-BM együttes rendelet

MR. a közúti járművek forgalomba helyezésének és forgalomban tartásának műszaki feltételeiről szóló 6/1990. (IV. 12.) KöHÉM rendelet

Pftv. a termékek piacfelügyeletéről szóló 2012. évi LXXXVIII. törvény

PLD a Tanácsnak a hibás termékekért való felelősségre vonatkozó tagállami törvényi, rendeleti és közigazgatási rendelkezések közelítéséről szóló 1985. július 25-i 85/374/EGK irányelve (Product Liability Directive)

PLDp az Európai Parlamentnek és a Tanácsnak a hibás termékekért való felelősségről szóló 2022. szeptember 28-i 2022/0302(COD) irányelvjavaslata (Product Liability Directive proposal)

PPJE Polgári és Politikai Jogok Nemzetközi Egyezségokmánya

Ptk. a Polgári Törvénykönyvről szóló 2013. évi V. törvény

régi Ptk. a Magyar Köztársaság Polgári Törvénykönyvéről szóló 1959. évi IV. törvény

StVG német közúti közlekedési törvény (Straßenverkehrsgesetz)

Szsztv. a személyszállítási szolgáltatásokról szóló 2012. évi XLI. törvény

Teftv. a termékfelelősségről szóló 1993. évi X. törvény

Előszó

A kötet témája az autonóm mobilitás jogi, felelősségi aspektusainak, az autonóm járművek működésével összefüggésben keletkezett károkért való magánjogi felelősség kérdéseinek vizsgálata. A téma vitathatatlanul aktuális, hiszen a feltörekvő digitális technológiák, a mesterséges intelligencia és a robotika által felvetett kérdések szinte valamennyi tudományágban – így a jogtudományban is – a 21. századi kutatási főirányok részét képezik.

Az európai államok, illetőleg az Európai Unió versenyképessége függ attól, hogy a digitális technológiák, a robotika, az önvezető mobilitás különböző aspektusait adekvát módon, gyorsan és hatékonyan kezeljék. Ebbe a körbe beleértendő a jogi, szabályozási reform szükségességének vizsgálata.

A kutatás több célt tűzött maga elé. Alapvető célkitűzése annak vizsgálata, hogy a polgári jog egyes – elsősorban a veszélyes üzemi felelősség, továbbá a termékfelelősség – felelősségi alakzatai mennyiben alkalmazhatóak az autonóm járművek által okozott károkra, illetőleg hogy a mesterséges intelligencián alapuló önvezető mobilitás szükségessé tesz-e paradigmaváltást a kártérítési jog területén. A kutatás alapvetésként bemutatja az autonóm járművek technológiai és fogalmi hátterét, valamint a mesterséges intelligencia alkalmazási területeit. Az alapvetés foglalkozik a robotok jogalanyiságára vonatkozó elméleti megközelítésekkel. Az uralkodó állásponttal egyező a szerző álláspontja, amely szerint a jelen fejlődési fázisban nem támasztható alá meggyőző érvekkel a robotok önálló jogalanyisággal való felruházása. A kutatás további célkitűzése annak vizsgálata, hogy a közúti közlekedési jogba hogyan, milyen lépések útján integrálhatók az autonóm járművek. E körben a kötet alapvetően az Európai Unió szabályozási eredményeit (rendeleti és irányelvi jogforrások), stratégiai és egyéb dokumentumait, továbbá a német közlekedési jog reformját dolgozza fel, és javaslatot tesz a magyar közúti szabályozás önvezetőjármű-kompatibilis reformjára.

A szerző a kutatási téma feldolgozása során alapvetően jogdogmatikai-elemző módszert alkalmaz. A hazai jogi szabályozás mellett elemzi az Európai Unió szabályozási kereteit, illetőleg az uniós intézmények soft-law-nak tekintendő stratégiai anyagait és ajánlásait. A dogmatikai elemző módszer mellett egyes fejezetekben jog-összehasonlító módszerrel veti egybe az uniós, a hazai és a német jog megoldásait.

Csitei Béla értekezése színvonalas tudományos munka. Mint a doktorjelölt tudományos vezetői meggyőződéssel jelenthetjük ki, hogy Csitei Béla a kutatási téma alapos ismerője, aki többéves intenzív, önálló kutatómunkával dolgozta fel a választott kutatási területet, eredményeit hazai jogi folyóiratokban, konferenciakiadványokban publikálta, illetőleg külföldi folyóiratban is jelent meg a kutatási témában közleménye.

A feltörekvő technológiák, a mesterséges intelligencia és az önvezető járművek magánjogi kérdéseit feldolgozó disszertáció az első magyar nyelvű, átfogó monográfia, amely egyértelműen gazdagítja a magyar nyelvű tudományos irodalmat. Kutatási megállapításai, de lege ferenda javaslatai új tudományos értékkel bírnak, és segíthetik a polgári jogi felelősség reformját.

Csitei Béla időszerű, jelentős témákat alaposan, önálló kutatómunka eredményeként feldolgozó doktori értekezése eleget tesz a PhD-fokozat odaítéléséhez szükséges követelményeknek.

Budapest/Győr, 2023. január 3.

Fazekas Judit

egyetemi tanár, témavezető

Deák Ferenc Állam- és Jogtudományi Kar

Polgári Jogi és Polgári Eljárásjogi Tanszék

Kőhidi Ákos

egyetemi docens, témavezető

Deák Ferenc Állam- és Jogtudományi Kar

Polgári Jogi és Polgári Eljárásjogi Tanszék

Bevezető gondolatok

Értekezésünkben az autonóm járművek működésével összefüggésben keletkezett károkért való extrakontraktuális felelősséget vizsgáljuk. Munkánk során tekintettel voltunk arra, hogy a polgári jogi felelősség átfogó elemzésére érdemben csak számos, az annak alapjául szolgáló előkérdés megfogalmazását és megválaszolását követően kerülhet sor, különös tekintettel arra, hogy az autonóm járművekre irányadó normatív szabályokat a jogalkotó hazánkban szinte még semmilyen mértékben nem integrálta, illesztette be a jogrendszerbe. Ez az indoka annak, hogy az értekezés első fele ezeknek az előkérdéseknek a feltérképezésére és megoldására tesz kísérletet, míg második része két felelősségi tényállásra fókuszál; az előkérdések mindegyike valamilyen módon szervesen kapcsolódik a felelősségi jogi dogmatikához.

A témaválasztás indoka kettős. Egyrészt már joghallgatóként is előszeretettel foglalkoztunk a kártérítési dogmatika neuralgikus pontjaival: három TDK-dolgozatunkat is a felelősségtanhoz kapcsolódó, illetve kártérítési jogi témában írtuk. A terület iránti érdeklődésünk a jogi diploma megszerzése után is megmaradt, így a doktori iskolába való jelentkezés benyújtásakor evidensnek hatott, hogy az értekezés témájaként valamilyen aktuális felelősségi jogi polémiát jelöljünk meg. 2017 nyarára már hazánkban is elkezdett a tudományos diskurzus tárgyává válni az autonóm járművek által okozott balesetek kártérítési jogi interpretációja, középpontba helyezve azt a kérdést, hogy ezeknek a járműveknek a megjelenése, forgalomba helyezése mennyiben kényszeríti majd aktív adaptációra a kártérítési felelősség hatályos szabályait.

Másrészt már régóta lelkesen érdeklődünk a 21. század különféle technológiai vívmányai iránt, és lehetőségeinkhez mérten igyekszünk informálódni arról, hogy a digitalizáció milyen változásokat hoz a jog által is szabályozni kívánt közegben, a társadalmi valóságban. Ez az attitűd kifejezetten hasznosnak bizonyult a kutatás során, különösen annak tükrében, hogy az értekezés sajátos tárgya már a munka kezdetétől megkövetelte az autonóm járművek mibenlétének alaposabb vizsgálatát. Meggyőződésünk, hogy csak akkor lehet megalapozottan állást foglalni jogpolitikai vagy jogdogmatikai kérdésekben, ha elvárható mértékben ismerjük a szabályozni kívánt jelenséget, matériát. Ez a gondolat visszatükröződik az értekezés felépítésében is: az autonóm jármű működésének sajátosságait, lényegi elemeit az érdemi tartalom kibontását megelőzően mutatjuk be.

Elsősorban a fent megjelölt indokok, valamint a tudományos közéletnek a területre irányuló kitüntetett figyelme vezetett tehát oda, hogy az értekezés fókuszába az autonóm járművek és a polgári jogi deliktuális felelősség kapcsolata helyeződött. Célunk mindvégig az volt, hogy megalapozottan tudjunk állást foglalni a következő kérdésben: az autonóm jármű valóban nóvumnak minősül-e a jogtudomány számára, és amennyiben igen, akkor mennyiben alkalmazhatók a hatályos – általunk vizsgált – felelősségi jogi normák az ilyen járművek által okozott károk elbírálása során. Amennyiben a hatályos normák alkalmazása nem ütközik akadályba, akkor további kérdésként fogalmazható meg, hogy a jogalkotó által biztosítani kívánt jogpolitikai célt a hatályos joganyag a jövőben is képes-e hatékonyan szolgálni.

Hipotézisünk, hogy a deliktuális felelősség területén nem mutatkozik valószínűnek a paradigmaváltás szüksége: a magyar polgári jog által alkalmazott objektív felelősségi tényállások alkalmasak lehetnek a mesterségesintelligencia-alapú technológiák által okozott károk befogadására, azonban az egyes tényállási elemek tartalma újfajta jogértelmezésre szorulhat, egyszersmind kétségessé válhat, hogy a jogintézmény által szolgálni hivatott jogpolitikai célok továbbra is biztosítottak-e, különös tekintettel a kártérítési felelősség preventív hatására.

Az értekezés tartalmi szempontból három blokkból épül fel. Az első blokk az általánostól a különös irányába haladva igyekszik elhelyezni az autonóm járműveket korunk digitális valóságában. Az értekezés tárgyának hátterét ugyanis az úgynevezett Ipar 4.0 adja; az autonóm jármű ennek a digitális forradalomnak csupán egyetlen manifesztációja. Erre tekintettel előbb a negyedik ipari forradalom alapvonásait mutatjuk be, majd ezt követően jutunk el a mesterséges intelligencia mint az Ipar 4.0 központi eleme, valamint a mesterségesintelligencia-alapú eszközök tulajdonságainak általános szemléltetéséhez. Itt mutatkozik indokoltnak, hogy foglalkozzunk a mesterségesintelligencia-alapú robotok lehetséges jogalanyiságának, jogképességének és cselekvőképességének dilemmájával. Utóbbi a felelősségi jogi diskurzus szerves része, hiszen a gépek jogalanyiságának elismerésével az emberi magatartás és a kár közötti oksági láncba beékelődik egy új szereplő, aminek következtében változás állhat be a kártérítési tényállások felelősének személyében.[1] Végül meghatározzuk, hogy mit értünk autonóm jármű alatt, valamint mi a különbség az autonóm, az automatizált és az önvezető járművek között, ugyanis világosan körülhatárolt fogalmak nélkül az azokat alkalmazó jogintézmények tartalma is bizonytalan. Az autonóm járműveket a negyedik ipari forradalom termékeként, azon belül is mesterséges intelligencia felhasználásával funkcionáló eszközökként kezeljük.

A második blokk az autonóm járművekkel kapcsolatos felelősségi jogi kutatást készíti elő azáltal, hogy ahhoz szervesen kapcsolódó előkérdéseket dolgoz fel. Először az autonóm járműnek a működési sajátosságaira koncentrálunk, miközben arra a kérdésre keressük a választ, hogy az autonóm járműnek mint a jog által szabályozni kívánt jelenségnek van-e olyan specialitása, amely nemcsak technikai értelemben különbözteti meg a hagyományos járművektől, hanem egyben a jogtudomány számára is érdemi, „minőségi” különbséget jelent, és amely indokolhatja a hatályos szabályok felülvizsgálatát. A leírtakból kitűnik majd, hogy a mesterséges intelligencia által felváltott járművezetők „kiesésével” a jármű irányítása szoftveres alapúvá válik, és ez olyan lényegi változás, amely az érdemi munka megkezdésére, azaz az autonóm járműveknek a jogrendszerbe való beillesztésével kapcsolatos kérdéseknek a megfogalmazására és megválaszolására sarkallt bennünket.

Ezt követően azzal foglalkozunk, hogy miként lehetne beilleszteni az autonóm és az automatizált jármű fogalmát a magyar közúti közlekedési jog hatályos szabályaiba, valamint megvizsgáljuk, hogy a vezető fogalma mennyiben bizonyulhat alkalmazhatónak a jövőben. A továbbiakban a felelősségi jogi dogmatika valamely eleméhez kapcsolódóan elemezzük különböző egyedi jogforrások szabályait, így a vezetői engedéllyel (veszélyes üzemi felelősség és termékfelelősség) és a járművek forgalomba helyezésének engedélyezésével (termékfelelősség) összefüggő szabályokat, valamint az autonóm jármű kialakításának még el nem fogadott, opcionális szabályait. Kitekintéssel élünk az Európai Unió jogalkotási eredményeire, majd összegezzük a gondolatainkat.

A harmadik blokk a polgári jogi felelősséget helyezi a középpontba, amelyen belül a deliktuális felelősséget – előbb a veszélyes üzemi felelősséget, majd a termékfelelősséget – vizsgáljuk.

A polgári jogi felelősségi tényállások tényállási elemeit az elemzés során külön-külön dolgozzuk fel; ehhez kapcsolódóan két észrevétel is lényeges. Először, a tényállási elemek közül az értekezés csak azokat érinti, amelyek egy autonóm jármű által okozott baleset kapcsán – a jogalkalmazó általi jogértelmezést követően – a korábbitól eltérő tartalmúak lehetnek, ad absurdum nem alkalmazhatóak. Így nem mutatkozik szükségesnek például a kárnak mint a kártérítési felelősség esszenciális feltételének a mélyrehatóbb vizsgálata, ugyanis a lehetséges kár fajtája és mértéke, nagyságrendje terén, úgy tűnik, nincs lényegi különbség a hagyományos és az autonóm járművek között. Másodszor, a vizsgált téma szempontjából releváns tényállási elemeket legteljeskörűbben a veszélyes üzemi felelősségen belül bontjuk ki. Az értekezés zárásaként – elsősorban a polgári jogi felelősség területéhez kapcsolódó – de lege ferenda javaslatainkat fogalmazzuk meg.

A leírtakból is következik, hogy a választott témát elsősorban jogdogmatikai módszerrel dolgozzuk fel: a törvényi tényállások alkotóelemeit vizsgáljuk, miközben arra fókuszálunk, hogy azok milyen jelentést fognak hordozni, valamint mennyiben lesznek alkalmazhatóak az autonóm járművekhez kapcsolódó történeti tényállásokra.

A kutatómunka során nem tűnt megengedhetőnek kizárólag a hazai joganyagra koncentrálnunk, ami többek között annak tudható be, hogy a közúti közlekedés erőteljesen kitett uniós és tágabb nemzetközi jogi szabályozásnak is. Mivel az autonóm járművek használatára minden bizonnyal határokon átnyúló jelleggel kerül majd sor, ezért megkerülhetetlennek látszik bizonyos mértékű jogharmonizáció. Erre is tekintettel már a kutatás elején feltételezhető volt számunkra, hogy az autonóm járművekhez kötődő jogalkotási munka az Európai Unióban előrehaladottabb állapotban van, mint a legtöbb tagállamban, különösen hazánkban. Az Európai Unió tevékenysége nemcsak mintául szolgálhat a tagállamoknak, hanem olyan kötelező erővel bíró jogforrásokban is manifesztálódhat, amelyek közvetlenül lehetnek alkalmazandóak, illetve kijelölhetik a tagállamok számára a jogalkotás kívánatos irányát. Releváns belső jogi normák hiányában tehát az Európai Unió joga jelenti a legbiztosabb támpontot arra vonatkozóan, hogy milyen tartalma lesz az autonóm járművekre irányadó joganyagnak.

Az értekezés több fejezetében is megjelenik a jogösszehasonlító módszer. A jogösszehasonlítás alapjául a német jog szolgál, ami az alábbi indokokkal támasztható alá:

–Németországnak vitán felül vezető szerepe van az európai gépjárműiparban, így valószínűnek mutatkozik, hogy Európán belül itt fog először sor kerülni az autonóm járművekhez kapcsolódó valamennyi jogilag releváns kérdés jogalkotói szintű megválaszolására;

–a német jog – szoros összefüggésben az előző szemponttal – jelenleg is élen jár az autonóm járműveket érintő jogalkotásban: ezt egyértelműen bizonyítani fogják a bemutatott – módosított és újonnan hatályba lépő – jogforrások;

–a német és a magyar jogrendszernek közismerten számos rokon vonása van, így a német szabályozás hazánkban mintául szolgálhat a jogalkotó számára.

A német szabályokat – Az autonóm járművek integrációja a közúti közlekedési jogba című fejezet kivételével – az uniós jogot követően mutatjuk be, mivel utóbbi elsőbbséget élvez a nemzeti jogokkal szemben. Más államok belső jogi szabályait csak esetleges jelleggel – így például a robotok jogalanyisága körében – vizsgáljuk.

A felhasznált szakirodalom heterogénnek mondható amiatt, hogy az autonóm járművek működési metódusának megértése, valamint a felelősségi joghoz kapcsolódó előkérdések megválaszolása – talán kijelenthető – interdiszciplináris megközelítést tett szükségessé. Megjegyezzük, hogy a felelősségi jogi fejezetek nem kísérlik meg a szélesebb értelemben vett szakirodalom egészének feltárását: a hazai irodalom átfogó bemutatására törekszünk, ugyanakkor a külföldi források közül – a terjedelmi keretekre is tekintettel – csak bizonyos tudományos munkákra hivatkozunk. Ennek indoka, hogy a veszélyes üzemi felelősség kizárólag belső jogi meghatározottságú, míg a termékfelelősséget modernizálni szándékozó friss, uniós irányelvjavaslattal – az értekezés lezárásának időpontjában – érdemben még kevesen foglalkoztak. A téma jellege mindenképpen megkövetelte az Európai Unió legfrissebb jogalkotási eredményeinek feltérképezését. A magyar bírói gyakorlatot az indokolt mértékben – az érintett tényállási elemekhez kapcsolódóan – dolgoztuk fel.

Az értekezés tárgyát képező kutatás széles kontextust ölel fel: maga az autonóm jármű a negyedik ipari forradalom talán legmeghatározóbb vívmányának, a mesterséges intelligenciának az alkalmazásán alapuló eszköz. Ezeknek a járműveknek a valódi specialitása abban rejlik, hogy az irányítás kikerül a járművezető hatásköréből, és arra egy olyan mesterséges tudat tesz szert, amelynek döntéseit kiszámítani nem lehet. Mivel ez nemcsak az autonóm jármű, hanem lényegében valamennyi mesterséges intelligencia által vezérelt eszköz sajátossága, ezért az értekezés polgári jogi felelősséggel összefüggésben tett megállapításainak, de lege ferenda javaslatainak többsége olyan további, közvetlen emberi kontroll alatt nem álló, azonban kiszámíthatatlan működésük következtében fokozott kockázatot hordozó, tipikusan mesterséges intelligencia által irányított eszközökre is irányadó, amelyek a 21. század digitális forradalmának köszönhetően váltak mindennapjaink részévé.

Az értekezésben nem pusztán arra törekszünk, hogy az autonóm járművek által okozott balesetekkel összefüggésben megvizsgáljuk a deliktuális felelősségi tényállások alkalmazhatóságát, hanem arra is, hogy jogilag alátámasztott választ tudjunk adni arra a kérdésre, hogy mennyiben, valamint milyen formában lehet indokolt a kártérítési jog 21. századi reformja.

Az autonóm járművek technológiai és fogalmi háttere

A fejezetben előbb annak bemutatására törekszünk, hogy milyen folyamatok vezettek a mesterséges intelligencia (MI) és az autonóm járművek megjelenésének és ugrásszerű fejlődésének hátteréül is szolgáló úgynevezett negyedik ipari forradalomhoz (Ipar 4.0), majd ezt követően a mesterséges intelligencia és az autonóm jármű fogalmát igyekszünk meghatározni. A mesterséges intelligenciához kapcsolódóan foglalkozunk a mesterségesintelligencia-alapú robotok jogalanyisággal való felruházásának lehetőségével.

A negyedik ipari forradalom

Ipari forradalomról általában véve akkor beszélünk, ha olyan új technológiai megoldás jelenik meg, amelynek köszönhetően a termelő rendszerek hatékonysága számottevő mértékben megnövekedik.[2]

Az első ipari forradalom a mechanikus szövőszék feltalálásával vette kezdetét Angliában még a 18. század végén. Hasonló jelentősége volt a gőzgépeknek, amelyek nemcsak a tömeggyártás megjelenését tették lehetővé, hanem forradalmasították a személy- és áruszállítást is.[3] Már az első ipari forradalom is rámutatott arra, hogy az ipari forradalom nem pusztán iparspecifikus jelenség, hanem közvetve szignifikáns hatást gyakorol a társadalom más alrendszereire, így többek között a gazdaságra, az oktatásra, a tudományokra és a jogra is.[4] Elég, ha csak arra gondolunk, hogy a technológiai haladás és fejlődés lehetővé tette az első metróvonal megépülését Londonban, jelentős mértékben fokozva a városon belüli mobilitást.[5] Radikális változások következtek be a munkaerőpiacon is, teret engedve a ludditák által szervezett gépromboló mozgalmaknak.[6]

A második ipari forradalom a futószalag – vagyis a tömegtermelés – ipari termelésben való elterjedéséhez és Henry Ford nevéhez köthető a 19. században.[7] Ez az ipari forradalom az első közvetlen folytatása volt, amely a közlekedés további és egyre intenzívebb fejlődésével, az elektromos áram megjelenésével, a vegyipari innovációval és a sorozatgyártás elterjedésével jellemezhető. Érdemes megfigyelni, hogy milyen szerepet tölt be a közlekedés ezekben a folyamatokban: a vasútépítés a legnagyobb üzletté vált, maga a vasút pedig a belső migráció elsődleges eszköze lett, amely a leghatásosabb előmozdítója a társadalmi egyesülésnek. A vasutakat követően a közutak fejlesztése is lendületet vett, lehetővé téve a gépjármű-közlekedés minél szélesebb körű elterjedését.[8]

A harmadik ipari forradalom kiindulópontját illetően különböző álláspontokkal találkozhatunk. Egyes nézetek szerint a két világháború közé – pontosabban a digitalizáció megjelenéséhez – datálható a korszak kezdete,[9] ugyanakkor uralkodónak mutatkozik az a megközelítés, amely szerint a digitalizált felügyeleti rendszerek, vagyis a programozható logikai vezérlők (úgynevezett PLC-k) megjelenéséhez köthető.[10] Az első automatizált, vagyis előre programozható eszközök elterjedése ismét forradalmasította a termelést.[11] Itt érdemes visszautalni az ipari forradalom fogalmára: ipari forradalomról csak akkor beszélhetünk, ha a korábbitól teljesen eltérő termelési módszerre, gyártástechnológiára áll át az ipar. Ennek a definíciónak valamennyi eddig bemutatott ipari forradalom megfelelt azzal, hogy a termelésben bekövetkezett változás további változásokat indukált a társadalom más szegmenseiben. A harmadik ipari forradalom egyik legnagyobb teljesítménye a személyi számítógépek széles körű elterjedése volt.[12]

Az „Ipar 4.0” megjelölést mint a negyedik ipari forradalom egyfajta szinonimáját először 2011-ben használták Németországban a Hannover Kiállításon abból a célból, hogy megkülönböztessék a német és az európai uniós ipart más nemzetközi piacoktól, egyszersmind mérsékeljék a tengerentúlról származó versenynyomást.[13] Az Európai Parlament 2016. februári tanulmánya (PE 570.007) a negyedik ipari forradalmat a következőképpen definiálja: „Az Ipar 4.0 a termelési folyamatok olyan szervezését írja le, melynek keretében az eszközök önállóan kommunikálnak egymással az értéklánc mentén: a jövő olyan »okosgyárát« hozva létre ezzel, amelyben a számítógép-vezérelt rendszerek nyomon követik a fizikai folyamatokat, létrehozzák a fizikai valóság virtuális mását, és decentralizált döntéseket hoznak önszervező mechanizmusok alapján.”[14]

A negyedik ipari forradalom valójában nem más, mint a technológiai forradalom következő lépcsője, amely az információ digitalizációjára, az okoseszközök egymással való kommunikációjára és a mesterséges intelligencia alkalmazására épül.[15] Míg tehát a harmadik ipari forradalom középpontjában a termelés automatizációja állt, addig az Ipar 4.0 sokkal inkább a gépek közötti interakcióra koncentrál, ezáltal a teljesen autonóm – közbenső emberi beavatkozás hiányában is rendeltetésszerűen funkcionáló – rendszerek kiépítését tűzi ki céljául. Ebbe az irányba mutat az okosgyárak megjelenése, az internetes technológiák integrálása a termelésbe és a technológiák integrálódása általában, de maga a digitalizáció is.[16]

Érdemes utalni arra, hogy az Ipar 4.0 – éppen a társadalom különböző szegmenseire gyakorolt intenzív hatása miatt – még radikálisabb változásokat idézhet elő, mint a korábbi ipari forradalmak. Bojár Gábor egyenesen úgy fogalmaz, hogy a „negyedik ipari forradalom” elnevezés alábecsüli napjaink technológiai forradalmának valódi jelentőségét. Az IT-forradalom olyan hatással lesz az életünkre, a munkánkra és az emberiség jövőjére, amely csak a korábbi informatikai forradalmak – a beszéd kialakulásának és az írásbeliség megjelenésének – hatásához fogható.[17]

A továbbiakban előbb – a teljesség igénye nélkül – ismertetjük a negyedik ipari forradalom lényegének megragadását célzó definíciós kísérleteket, majd kitérünk arra, hogy az Ipar 4.0 milyen radikális változásokat indukálhat a jogban.

Birher Nándor az információs technológia és az automatizálás egyre szorosabb összefonódására, valamint a gyártási módszerek megváltozására utal. A negyedik ipari forradalom sajátossága, hogy a feladatokat egyre növekvő arányban veszik át gépek az embertől, az emberek és a gépek kommunikációja globális jelenséggé válik. A cél egy olyan modell megvalósítása, amelyben a termelés folyamatának egészét informatikai rendszerek vezérlik, aminek feltétele a kibernetikai és a fizikai valóság összekapcsolása például a dolgok internetje (Internet of Things and Services; a továbbiakban: IoTS) által.[18]

Gaszt Csaba szintén kiemeli, hogy a negyedik ipari forradalom a robotok közötti kommunikáció vizsgálatának és fejlesztésének aranykora lehet. „Ennek keretében egy olyan, akár a mai internethez hasonló hálózat jöhet létre a különböző rendszerek között, amely az emberi közrehatástól függetlenül képes parancsokat, adatokat küldeni egyik rendszerből a másikba.”[19] Így például az okoshűtőnk jelezheti számunkra az okostelefonunkon keresztül, hogy elfogyott a tej, amennyiben az autonóm jármű elhalad egy közeli bevásárlóközpont mellett.[20] Ugyanezen az elven működnek például az Apple vagy a Samsung különböző kapcsolódó eszközökből és szolgáltatásokból álló ökoszisztémái is.

Hajdú József szerint a negyedik ipari forradalom gőzgépe a digitalizáció. Az Ipar 4.0 üzletfilozófiai paradigmaváltást is jelent; lényege, hogy különböző eszközök komplex információs hálózaton – például felhőn – keresztül kapcsolódnak egymáshoz, ami megváltoztatja a gyárak működését és a gyártás folyamatát, akárcsak a termékek forgalmazását.[21]

Inzelt Annamária az úgynevezett „technotudományokra” épülő új technológiákat és termelési eljárásokat tekinti a negyedik ipari forradalom lényegének; technotudományként minősíti például a mesterséges intelligenciát, a robotizációt, a biotechnológiát, a szintetikus biológiát, a bioinformatikát, a 3D-t, a molekuláris és mikroelektronikát és a nanotechnológiát.[22]

Lóth László álláspontja, hogy a negyedik ipari forradalom több, mint diszkrét technológiai elemek egyfajta halmaza. Maga is utal Bojár Gábor megközelítésére, amely szerint a negyedik ipari forradalom egyben harmadik informatikai forradalomként is jelentkezik. Emellett megállapítja, hogy az Ipar 4.0 a fizikai és a virtuális világ konvergenciájában nyilvánul meg.[23]

Lukovics Miklós, Udvari Beáta, Zuti Bence és Kézy Béla közös munkája az infokommunikációs technológián alapuló rendszerek és hálózatok szerepét hangsúlyozza. A negyedik ipari forradalom alapját a széles körben elterjedt internet, a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a zöldenergia adja, meghatározó elemei pedig fizikai (például autonóm járművek), digitális (például az IoTS) és biológiai (például a géntechnológia) tényezők egyaránt lehetnek. Az Ipar 4.0 hatást fog gyakorolni az élet legtöbb szegmensére, átalakíthatja a globális munkamegosztást.[24]

Pázmándi Kinga a negyedik ipari forradalom lényegének a termelési folyamatok integrálását, automatizálását és optimalizálását tekinti, amely minden eddiginél nagyobb hatékonyságnövekedést eredményezhet. A piaci szereplők viszonyának megváltozásával a társadalmi alrendszerek kapcsolati struktúrái is átalakulnak.[25]

Hasonló gondolatokkal találkozhatunk a külföldi szakirodalomban is. Ezekről szintén nem célunk átfogó képet adni, így csak példálózó jelleggel ismertetünk pár megközelítést:

–a negyedik ipari forradalom központi eleme az IoTS termelési és gyártási környezetben való alkalmazása, és ezáltal olyan intelligens gyárak kialakítása, amelyekben a gépek képesek az önálló információcserére, valamint egymás irányítására;[26]

–az Ipar 4.0 a termelési rendszeren belüli „intelligens” környezet megteremtésére összpontosít, köszönhetően annak, hogy a gyártási műveletek az információs technológiák jóvoltából jelentősen megváltoznak;[27]

–a gépesítés, az elektromos energia intenzív felhasználása és a széles körű digitalizáció után a negyedik ipari forradalom alapja az internetes technológiák kombinációja, amely lehetővé teszi, hogy a termékek maguk irányítsák saját gyártási folyamatukat;[28]

–a feldolgozóiparban a hangsúly a tömegtermelésről a személyre szabott gyártásra helyeződik át, a negyedik ipari forradalom pedig szintén az egyéni vevői igényekre koncentrál, miközben magában foglalja többek között az IoTS-t, az intelligens és a felhőalapú gyártást;[29]

–az Ipar 4.0 az iparban és az üzleti életben olyan elemzési eszközöket ölel fel, amelyek célja, hogy hatékonyabb legyen a szolgáltatásnyújtás a fogyasztók számára, ami egyúttal nagyobb versenyképességet is eredményez a piacon.[30]

Az ipari forradalmak – mint ahogyan arra fentebb már utaltunk – nem pusztán a termelésben idéznek elő gyökeres változást, hanem alkalmasak arra is, hogy közvetve a mindenkori társadalmi viszonyokat is átalakítsák. Bár a jogászság számára a jogban mint társadalmi alrendszerben beálló változások tartanak számot a legnagyobb érdeklődésre, nem szabad megfeledkezni arról, hogy más alrendszerek hasonló vagy még kardinálisabb szerepet töltenek be az emberek mindennapi életében.

Gondoljunk például a munka világára: a negyedik ipari forradalom a korábbiakhoz képest jóval drasztikusabb változást idézhet elő a munkaerőpiacon, mivel a robottechnika és az automatizálás fejlődésével egyre kevesebb munkavállalóra lesz szükség. Ez a tendencia meg fog jelenni a monoton, ismétlődő, viszont magasabb végzettséghez kötött munkakörökben is, köszönhetően elsősorban a mesterséges intelligenciának.[31] Lehetséges megoldásnak mutatkozik az Ipar 4.0 alapjául szolgáló eszközök és rendszerek üzemeltetéséhez szükséges készségek kialakítása – vagyis az átképzés –, és ezáltal a kereslet és a kínálat közötti egyensúly helyreállítása a munkaerőpiacon.[32]

A jogra gyakorolt hatások közül az alábbiak prognosztizálhatók:

–az ex ante jogalkotás prioritása;

–szabványosítás, a jog technikaivá válása;

–a szupranacionális, nemzetek feletti szabályozás szerepének felértékelődése.[33]

Bár a jogi normákat sokszor utólag, a már kikristályosodott gyakorlatból kiindulva – ex post – fogadják el, a digitalizáció kapcsán minden eddiginél gyakrabban tapasztalható, hogy a jogalkotó elébe kíván menni a problémának: az elmélet (theoria) megelőzi a gyakorlatot (praxis).[34] Példaként jelölhető meg az értekezés tárgya: bár a szó szerinti értelemben vett autonóm járművekkel még az értekezés lezárásának időpontjában sem találkozhatott az utakon az olvasó, mégis széles körű tudományos diskurzus övezi az optimális jogi szabályozás kérdését, sőt, már el is kezdődött az érdemi jogalkotás. Egyre egyértelműbbnek mutatkozik, hogy az utólagos beavatkozás nem mindig elégséges eszköz a jogalkotó által kitűzött célok eléréséhez.

A paradigmaváltás szükségességére az Európai Gazdasági és Szociális Bizottság 2009. július 28-i véleményének (2009/C 175/05) 1.4. pontja is felhívja a figyelmet, amikor annak szükségességét hangsúlyozza, hogy „a jogra másképp tekintsünk: előre nézzünk, és ne visszafelé, arra összpontosítsunk, hogy a jogszabályokat hogyan használják, és hogyan működnek a mindennapi életben, illetve hogyan fogadja őket az a közösség, amelynek szabályozására törekszenek”.[35] Serák István ugyanakkor felhívja a figyelmet arra, hogy bár a társadalmi és gazdasági változások megkövetelik, hogy a jogalkotó olykor progresszív, illetve kifejezetten proaktív legyen, azonban organikus fejlődés hiányában lehetséges, hogy a kialakított struktúra képtelen lesz meggyökeresedni.[36] A magunk részéről azt valljuk, hogy az ex ante jogalkotásnak sokkal inkább lehet helye a közjog, mint a magánjog területén.

A szabványok jelentőségének megnövekedése összefügg a negyedik ipari forradalom bázisát képező piaci szegmensek jellegével. A szabványok egyik sajátossága, hogy kidolgozásukban nem a jogalkotó, hanem különböző szakemberek – például mérnökök vagy informatikusok – vesznek részt, elfogadásuknak tehát nincs mögöttes demokratikus legitimációja.[37] Mindez oda is vezethet, hogy a jog technikaivá válik, vagyis minden eddiginél jobban pozitiválódik.[38] A technológia szabályozásban betöltött szerepének felértékelődésére Ződi Zsolt az online platformokat hozza példaként, megjegyezve, hogy „mivel az online világban a magatartást hatékonyabban lehet a technológia közvetlen szabályozásával befolyásolni, mint magatartási szabályokkal, a jogszabályok egyre szélesebb körben élnek ezzel a lehetőséggel”.[39]

Ezzel részben összefügg, hogy a nemzeti szabályozás szintjét meghaladó új, komplex, nemzetek feletti – protokolláris jellegű – szabályozási rendszerek jönnek létre, amelyeket a nemzeti jogok csak utólag képesek lekövetni.[40] A szabványok szerepének felértékelődése mellett ennek az is az indoka, hogy az Ipar 4.0 globális jelenség, emiatt kétséges, hogy nemzetállami keretek között a szabályozás hatékonysága mennyiben biztosítható.[41]

A negyedik ipari forradalom természetesen a kártérítési jogot sem fogja érintetlenül hagyni. Hazánkban példaként szolgálhat a fokozott veszéllyel járó tevékenységért való felelősség: a szabványok és a különböző közjogi előírások szerepének felértékelődésével, valamint a hibakockázat minimalizálásával – köszönhetően az intelligens technológiák alkalmazásának – akár az is kérdésessé válhat, hogy a kártérítési jog képes-e betölteni eredeti funkcióját, így különösen megvalósítani a kártérítés preventív célját.[42] Az értekezésben arra törekszünk, hogy az ilyen és ehhez hasonló kérdéseket – az autonóm járműveket szemléltetésül használva – megválaszoljuk.

A mesterséges intelligencia fogalma és alkalmazása

A mesterséges intelligencia a számítástechnika részterülete; célja olyan számítógépek fejlesztése, amelyek az ember által végzett – és kifejezetten az emberre jellemző – feladatok ellátására alkalmasak, ideértve különösen azokat a feladatokat, amelyek az emberi intelligencián alapulnak.[43] Másfajta megközelítésben a mesterséges intelligencia olyan számítástechnikai folyamat, amely gondolkodni és tanulni képes gépek megteremtését célozza.[44] A mesterséges intelligenciával kapcsolatban John McCarthy a következőket mondta: „Kísérletet teszünk annak felfedezésére, hogy hogyan tegyük alkalmassá a gépeket a nyelvhasználatra, absztrakciók és fogalmak alkotására, a jelenleg az emberek által kezelt problémák feloldására és önmaguk tökéletesítésére.”[45] Magát a kifejezést is McCarthy alkotta meg 1956-ban az úgynevezett dartmouthi konferencián.[46]

A mesterséges intelligencia lényegét a Gazdasági Együttműködési és Fejlesztési Szervezet (Organisation for Economic Co-operation and Development; a továbbiakban: OECD), az Európa Tanács és az Európai Unió, de már Magyarország is törekszik körülhatárolni. Az OECD-nek a mesterséges intelligenciáról szóló ajánlása az MI-rendszer fogalmát adja meg: „gépi alapú rendszer, amely az ember által megadott célok függvényében képes olyan előrejelzéseket, ajánlásokat tenni vagy döntéseket hozni, amelyek befolyásolják a valós vagy a virtuális környezetet. Az MI-rendszerek különböző szintű autonómiával bírnak.”[47]

Az Európa Tanácsnak a mesterséges intelligenciáról, az emberi jogokról, a demokráciáról és a jogállamiságról szóló 2023. január 6-i CAI(2023)01 egyezménytervezete a 2. cikk a) pontjában szintén az MI-rendszer fogalmát használja: bármely olyan algoritmikus rendszer vagy ilyen rendszerek kombinációja, amely „statisztikából vagy más matematikai technikákból származó számítási módszereket használ olyan funkciók elvégzésére, amelyek általában az emberi intelligenciához kapcsolódnak, vagy egyébként emberi intelligenciát igényelnének, és amely segíti vagy helyettesíti az emberi döntéshozók ítéletét az említett funkciók elvégzésében”;[48] ezt követően példálózó jelleggel felsorolja ezeket a funkciókat. Ilyen lehet az előrejelzés, a tervezés, az osztályozás, a mintafelismerés, a szervezés, az érzékelés, a beszéd-/hang-/képfelismerés, a szöveg-/hang-/képgenerálás, a nyelvi fordítás, a kommunikáció, a tanulás, a reprezentáció és a problémamegoldás.[49]

Másképpen fogalmaz az Európai Parlamentnek és a Tanácsnak a mesterséges intelligenciára vonatkozó harmonizált szabályok (a mesterséges intelligenciáról szóló jogszabály) megállapításáról és egyes uniós jogalkotási aktusok módosításáról szóló 2022. december 6-i 2021/0106(COD) rendeletjavaslata (a továbbiakban: AI Act), amelynek 3. cikk 1. pontja alapján az MI-rendszer „olyan rendszer, amelyet úgy terveztek, hogy autonóm elemeket is alkalmazva működjön, és amely gépi és/vagy ember által szolgáltatott adatok és bemeneti adatok alapján – gépi tanulást és/vagy logikai és tudásalapú megközelítéseket alkalmazva – kikövetkezteti, hogyan érhető el a célkitűzések egy adott csoportja, és a rendszer által generált kimeneteket hoz létre, például olyan tartalmakat (generatív MI-rendszerek), előrejelzéseket, ajánlásokat vagy döntéseket, amelyek befolyásolják azokat a környezeteket, amelyekkel az MI-rendszer kölcsönhatásba lép”.[50]

2020 májusában Magyarország részéről az Innovációs és Technológiai Minisztérium is közzétette saját MI-stratégiáját, amely nemcsak a magyar kormány által kitűzött célokat jeleníti meg, hanem az MI társadalmi és gazdasági jelentőségére, szerepére is felhívja a figyelmet. A dokumentum szerint a mesterséges intelligencia „a betáplált adatok alapján önmagukat tanítani és javítani képes algoritmikus rendszerek összessége”,[51] valamint „az emberi intelligencia valamely részének leképezésére alkalmas szoftver, amely képes támogatni vagy autonóm módon ellátni észlelési, értelmezési, döntési vagy cselekvési folyamatokat”.[52]

A mesterséges intelligencia bő fél évszázados fejlődéstörténete 1956-ban, egy Dartmouth College-ban tartott – már fentebb is hivatkozott – konferencián vette kezdetét; sokak álláspontja, hogy a mesterséges intelligencia mint tudományterület ebben az évben született meg.[53] Bár ezt követően a mesterséges intelligencia köré szerveződő tudományos diskurzus fellendült, a fokozott várakozások ellenére a fejlődés nem haladt az elvárt ütemben, emiatt a nyolcvanas évekre az érdeklődés alábbhagyott. Az ezt követő körülbelül egy évtizedes időszakot szokás AI Winternek nevezni.[54]

A mesterséges intelligencia kutatásának második szakasza a kilencvenes évekhez kötődik: a személyi számítógép elterjedésével párhuzamosan fokozódott az érdeklődés az új technológiai megoldások iránt, majd az internet megjelenésével a hálózatosodás és az összekapcsolt rendszerek gondolata is ösztönözte a munkát.[55] A mesterséges intelligencia egyre gyakrabban jelent meg szélesebb nyilvánosság előtt, ennek legismertebb példái a következők voltak:

–1997-ben az IBM Deep Blue nevű számítógépe legyőzte Garri Kaszparov sakkvilágbajnokot;

–2011-ben szintén az IBM által fejlesztett, Watson nevet viselő mesterséges intelligencia az USA-ban legyőzte a Jeopardy! vetélkedő két korábbi győztesét, ezzel bizonyítva, hogy a mesterséges intelligencia kreatív feladatok megoldására is alkalmas;

–2015-ben a Google AlphaGo számítógépes programja legyőzte az aktuális govilágbajnokot;

–2017-ben Sophia, a humanoid robot állampolgárságot kapott Szaúd-Arábiában.[56]

Az elmúlt évtized tapasztalata, hogy a fejlődés üteme hatványozottan felgyorsult; ez az időszak a mesterséges intelligencia kutatásának harmadik nagy fázisa.[57]

A mesterséges intelligencia két legfontosabb jellemzője az autonómia és az adaptivitás.[58] Az autonómia lényege, hogy a mesterséges intelligencia a felhasználó állandó útmutatása nélkül is képes összetett feladatok ellátására, míg az adaptivitás olyan tulajdonság, amelynek segítségével az MI korábbi tapasztalatainak felhasználásával képes saját teljesítményének javítására.[59] Az adaptivitás az utóbbi években lett az MI fő jellegzetessége, az MI és a determinisztikusan működő gépek elsődleges elválasztó ismérve.[60] Amennyiben egy intelligens eszköz jellemezhető ezekkel a tulajdonságokkal, akkor szinte bizonyos, hogy mesterséges intelligenciáról beszélünk, azonban szem előtt kell tartanunk, hogy az MI egzakt definiálása nem lehetséges; vannak olyan eszközök, amelyekről csak nehezen dönthető el, hogy bevonhatók-e az MI tárgyi hatálya alá. Az MI a számítástechnika részterülete, ezért helytelen a határozatlan névelő használata, illetve az MI „számbavétele” (például két mesterséges intelligencia).[61]

Bár a köznyelv nem tesz különbséget a mesterséges intelligencia és az annak részét képező egyes kategóriák között, indokoltnak mutatkozik az egyes fogalmak – nevezetesen a machine learning, a deep learning és a neural network – világos elhatárolása. Eközben nem tévesztjük szem elől a még elfogadásra váró AI Act 3. cikk 1. pontja szerinti definíciót, amely szerint az MI-rendszer „gépi és/vagy ember által szolgáltatott adatok és bemeneti adatok alapján – gépi tanulást és/vagy logikai és tudásalapú megközelítéseket alkalmazva – kikövetkezteti, hogyan érhető el a célkitűzések egy adott csoportja, és a rendszer által generált kimeneteket hoz létre”.

A machine learning lényege, hogy a rendszer képes saját tapasztalatainak felhasználásával tanulni anélkül, hogy emberi közrehatásra lenne szüksége: adatokat elemez, majd következtetéseket von le.[62] A gépi tanulás teszi lehetővé, hogy alkalmazásaink szelektálják a kifejezetten számunkra ajánlott filmeket, kijelöljék a cél irányába mutató legkedvezőbb útvonalat,[63] vagy éppen feldolgozzanak óriási méretű adatbázisokat.[64] A gépi tanulás tehát nem azonos a mesterséges intelligenciával, hanem annak csupán részterülete: a lehetséges cselekvések meghatározása programozást igényel.[65]

A deep learning ezzel szemben a gépi tanulás egyik formája, amelynek valódi specialitása abban rejlik, hogy az adatok elemzésére és feldolgozására különböző „szinteken” kerül sor. A mélytanulás célja, hogy több bemeneti adatot elemezve egyetlen kimenetet határozzon meg, működésének alapja az adatok folyamatos feldolgozása és pozitív vagy negatív értékelése az aktuális feladat függvényében.[66] A mélytanulás lehetővé teszi például a képfelismerés során, hogy a kép különböző attribútumainak – színeinek és éleinek – vizsgálatára külön-külön kerüljön sor, ezzel biztosítva a pontosabb működést. Ez a módszer az élet számos területén eredményesen használható, javítva nemcsak a vizuális objektumok felismerését, hanem többek között a beszédfelismerést is.[67]

A gépi tanulás alterületeit aszerint is lehet kategorizálni, hogy azok milyen jellegű probléma feloldását célozzák. A supervised learning alkalmazása esetén megadnak egy bemeneti adatot; a rendszer feladata az adat felcímkézése vagy valamely kimenet meghatározása. Bemeneti adat lehet például egy közlekedési tábláról készült fénykép, a kimenet pedig a közlekedési tábla neve. Az unsupervised learning címkék és egzakt kimenetek megadása helyett az adatok struktúrájának feltárására törekszik, például csoportosítja a hasonló elemeket, vagy adott szempontrendszer alapján csökkenti a rendelkezésre álló elemek számát. A reinforcement learning alkalmazására jellemzően olyan eszközökkel – például autonóm járművekkel vagy játékokkal – összefüggésben kerül sor, amelyek a környezetükből származó visszacsatolásokat elemezve képesek döntéseik utólagos értékelésére;[68] valójában a supervised learning és az unsupervised learning között helyezhető el.[69]

A neural network a gépi tanulás működésének alapja; összekapcsolt elemek hálója,[70] mintája az ember idegrendszere.[71] Feladata, hogy egy bemeneti mintából kimeneti mintát hozzon létre. Ennek a folyamatnak lényeges eleme a minták osztályozása, azaz az egyes minták különböző csoportokba történő rendezése.[72] A neurális hálózat teszi lehetővé a tanulási folyamatot, ugyanakkor működéséhez nélkülözhetetlen az oktatási példák feldolgozása. Az oktatási példák elemzése során a neurális hálózat be- és kimenetpárokból álló adatbázisokat dolgoz fel, majd ezt követően képes annak megállapítására, hogy a bemeneti minta milyen kimeneti mintának feleltethető meg, például a képen szereplő állat macskának minősül-e, vagy sem. A pozitív visszacsatolások alapján a neurális hálózat folyamatosan korrigálja önmagát.[73] Mindezek alapján elmondható, hogy a neurális hálózat olyan komplex rendszer, amelynek a mindenkori megjelenését előre megjósolni nem lehet, a kiindulási állapotához képest állandó és gyors változásban van, a működése pedig vissza is hat a kiindulási állapotra, ami biztosítja a környezethez való hatékony alkalmazkodást.[74]

Kevésbé ismert fogalom a cognitive computing, a natural language processing (NPL) és a computer vision. A cognitive computing egy interdiszciplináris terület, amely az agy és a természetes intelligencia belső információfeldolgozási mechanizmusait vizsgálja abból a célból, hogy olyan kognitív számítógépeket hozzon létre, amelyek az emberhez hasonló módon képesek érzékelni, következtetni és tanulni.[75] Az emberi gondolkodás sajátosságai elsősorban az emberi nyelv és a képek jelentésének megértésén keresztül ragadhatók meg. A kognitív informatika az emberek és a gépek közötti interakció fokozását is célozza, így elengedhetetlen a mesterséges intelligencia hatékony működéséhez.[76]

A natural language processing számítástechnikai módszerek segítségével törekszik az emberi nyelvet megtanulni, megérteni és reprodukálni. Míg az NPL korai szakaszában a nyelv strukturális elemzésének automatizálására, valamint különböző technológiák – mint például a fordítás vagy a beszédfelismerés – kifejlesztésére összpontosított, addig ma már ezeknek az eszközöknek a fejlesztésére és különböző alkalmazásokon keresztül való felhasználására törekszik.[77] Az NPL elősegítheti az emberek és a gépek közötti zökkenőmentes kommunikációt, hiszen lehetővé teszi a gépek számára, hogy az emberi nyelvet annak kontextusában értelmezzék, majd annak megfelelően reagáljanak.[78]

A computer vision olyan tudományterületként határozható meg, amely digitális képekből von ki információkat; az információk felhasználhatóak objektumok azonosítására, távolság mérésére vagy éppen a kiterjesztett valósággal (augmented reality) kapcsolatos alkalmazások számára. Emellett a gépi látás olyan alkalmazásként is definiálható, amely algoritmusokon keresztül határozza meg az egyes képek tartalmát, lehetővé téve annak más eszközök – például autonóm járművek vagy arcfelismerő alkalmazások – számára történő felhasználását. A gépi látás szintén interdiszciplináris terület: az idegtudomány segítséget nyújt az emberi látás megértéséhez, míg a számítástechnika az algoritmusok fejlesztésében nélkülözhetetlen.[79]

Az eddig leírtakból kitűnik, hogy a mesterséges intelligencia működése nem jellemezhető egyetlen eljárással, hiszen olyan gyűjtőfogalomról – a számítástechnika egy részterületéről – van szó, amelynek leírására különböző elemek és módszerek szolgálnak.

A szakirodalom különbséget tesz gyenge és erős mesterséges intelligencia között. A gyenge mesterséges intelligencia csupán valamely feladat ellátását szolgálja. A rendszer képes az emberre jellemző cselekvésre – például egy sakkjátszma lejátszására –, azonban nem jellemzik az emberi gondolkodást meghatározó kognitív folyamatok. Ezzel szemben az erős mesterséges intelligencia nemcsak az emberhez hasonló – intelligens – cselekvésre, hanem az emberi gondolkodás reprodukálására is alkalmas. Ilyen rendszer megalkotására eddig még nem került sor. A gyenge és az erős mesterséges intelligencia kategóriája között egy harmadik halmaz is definiálható. Ez a halmaz olyan rendszereket foglal magába, amelyek működésük során építenek az emberi gondolkodásra, de nem az a céljuk, hogy emberként viselkedjenek.[80]

A mesterséges intelligencia potenciális alkalmazási területeinek pontos számbavételére nincs mód. A közlekedés egészének átalakításában játszott jelentőségén felül az MI szerephez juthat többek között az egészségügyben, az oktatásban és a közbiztonság fokozásában.[81] A mesterséges intelligencia alkalmazása számos előnnyel kecsegtet, hiszen felhasználható olyan feladatok ellátására, amelyek az emberi agy kapacitását meghaladják. Az MI alapjául szolgáló hardver – szemben az emberi aggyal – könnyen fejleszthető, teljesítménye fokozható. Emellett a mesterséges intelligencia – amennyiben hozzáférhet a forráskódjához – képes saját gondolkodási metódusán, azaz logikáján is változtatni, miután megértette saját működési architektúráját.[82] Az emberre ez kevésbé jellemző, vagy ha mégis, akkor időben elhúzódó folyamat. Az MI az embernél sokszorosan hatékonyabb a munkavégzésben is. A mesterséges intelligencia nem igényli, hogy felneveljék; rövid időn belül és alacsony költségráfordítással is munkára fogható, míg egy ember taníttatása és képzése több évtizedbe és rengeteg pénzbe kerül. Az MI nem individuum, saját érdekekkel nem rendelkezik, így képes a közös cél érdekében történő együttműködésre. Az eredményes kooperációt az is elősegíti, hogy a gépek közötti interakció az emberi kommunikációnál sokkal hatékonyabb, mentes az emberekre jellemző félreértésektől. Nem hagyható figyelmen kívül az sem, hogy az MI működése racionális, hiszen a mesterséges intelligencia nem elfogult, képes az embernél megbízhatóbb döntéshozatalra.