- Czytany 33 razy
- wielkość czcionki Zmniejsz czcionkę Powiększ czcionkę
KIO AI
KIO się zakorkowało. Państwo polskie nie może realizować swoich zadań. Trzeba coś z tym pilnie zrobić. Zawsze postulowałem przywrócenie protestu, a ostatnio pisałem, że pomogłoby również poważne traktowanie tajemnicy przedsiębiorstwa. Teraz trzeci filar: sztuczna inteligencje w służbie rozwiązywania sporów.
SZTUCZNA INTELIGENCJA ŚWIAT PODBIJA
Sztuczna inteligencja podbija świat. Nic już nie będzie takie samo. Trudno sobie wyobrazić co AI będzie umiała za rok-dwa, a co dopiero w dalszej przyszłości.
Jedną z pierwszych dziedzin, które przeżyją wstrząs jest prawo, stosowanie prawa. Czy to oznacza, że prawnicy stracą pracę? Duża część z pewnością. Ciągle jednak słychać, że ci, którzy nauczą się posługiwać AI pracy nie stracą. Podobnie, jak w innych zawodach.
To już się dzieje. Już dawno słyszałem, że AI potrafi lepiej przewidywać wyroki amerykańskich sądów, niż najlepsze kancelarie. Tam mają łatwiej: w świecie case law stosowanie prawa polega w dużej mierze na analizie przeszłych wyroków, a w tym AI jest niedościgniona. Podobnie, jak w analizie zdjęć rentgenowskich i wielu innych obszarach.
Dzieje się też w Polsce. Uczestniczę w projekcie, którego celem jest m. in. analiza umów pod kątem ryzyka. To niesamowite, co ten model już potrafi i co będzie umiał za kwartał. Wszystkich, którzy chcieliby to zobaczyć zapraszam na tegoroczną Letnią Akademię Zamówień Publicznych. Zamawiający zobaczą swoje umowy oczami wykonawców, a wykonawcy będą mogli szybko podejmować decyzje, czy w ogóle warto ubiegać się o takie zamówienie.
Jakiś czas temu wydawało mi się, że AI uprości i przyspieszy prace biurowe związane z zamówieniami publicznymi tworząc dokumenty, raporty na podstawie zdefiniowanych danych. Jednak już kilka lat temu na EBF Festiwalu jedna z prelegentek pokazała analizę zrobioną przez AI na temat strategii zakupowej. Dostała zadanie zakupu floty samochodowej, a nie robiła tego wcześniej. Zapytała ChataGPT o propozycję strategii, obejmującej ważne zagadnienia do zgłębienia, pytania do odpowiedzi i analizę rynku potencjalnych wykonawców. AI wykonała 80% pracy w kilka minut. A to było już 3-4 lata temu. Strach pomyśleć co umie dziś.
Podobno najnowsze modele pracują na poziomie eksperckim. Mają wiedzę doktora nauk i rozwiązują problemy, za które niedawno dawano habilitację. Dwa lata temu to byli tylko asystenci, których trzeba na każdym kroku pilnować. Wkrótce przegonią człowieka nie tylko w szachach.
Skoro sztuczna inteligencja jest taka dobra, czemu nie wykorzystać jej do rozstrzygania sporów w zamówieniach publicznych? Jest wydajna, pracowita i tania.
Dziś może nie wychwytywać pewnych niuansów, niemniej bardzo szybko będzie to umieć. Poza tym: nie chodzi o zastąpienie KIO, lecz o wstępny etap rozstrzygania sporów. Od takiego wyroku każda ze stron powinna mieć możliwość odwołania do ludzkiego składu KIO.
Model musi być zamknięty. Nie może, oczywiście, uczyć się z internetu. Podobno 70-80% ruchu w necie generują boty. Czyli AI uczy się sama na sobie. Wielu twierdzi, że szybko się zapętli i przewróci, oddalając się wielce od rzeczywistości. Być może, ale nie mówię tu o uczeniu się z neta.
JAK TRENOWAĆ MODEL?
To największe wyzwanie. W świecie anglosaskim wystarczy nakarmić go wyrokami od początku świata. Szybko dopasuje stan faktyczny do jakiegoś orzeczenia. My jednak nie możemy trenować AI na orzecznictwie KIO. Zważywszy, że na każdy temat znajdziemy sprzeczne wyroki spowodowalibyśmy schizofrenię modelu, a może nawet przepaliłyby się tranzystory w centrali.
Wydaje się, że należałoby trenować model na następujących danych:
1) Traktat – najważniejsze zasady zamówień publicznych w UE wynikają z traktatów ustanawiających Unię, a TSUE często na traktaty się powołuje.
2) Dyrektywy – choć nie mają bezpośredniego zastosowania, stanowią wytyczne dla legislatur narodowych, dla czynności zamawiających i dla sądów, w szczególności TSUE. Jeśli ktoś żyje w przeświadczeniu, ze mamy ok. pięciu dyrektyw zamówieniowych – jest w głębokim błędzie. Na konferencji kończącej polską prezydencję w UE mówili, że dyrektyw wpływających na zamówienia publiczne jest ponad 50. Najprawdopodobniej nikt nie wie ile dokładnie, ani co w nich jest. Podobno zakup elektrycznych autobusów miejskich wymaga uwzględnienia 17 dyrektyw! A beneficjentom środków unijnych należy przypomnieć, że niezastosowanie prawa UE przy zamówieniach skutkuje korektami.
3) Rozporządzenia KE to sprawa prosta: mają bezpośrednie zastosowanie. Na dodatek dotyczą nie aż tak ważnych spraw.
4) Komunikaty wyjaśniające Komisji – z nimi jest taki problem, że formalnie nie stanowią źródeł prawa. Za komuny mówiło się na takie akty „prawo powielaczowe”. Odrzuciliśmy to w Polsce 30 lat temu jako zaprzeczenie państwa prawa. Wygląda jednak na to, że KE nie ma z tym problemu. Taki Komunikat komisji 2006/c 179/02, choć zawiera jedynie prywatne rozumienie Traktatu przez Komisję Europejską, stanowi np. podstawę korekt finansowych w przetargach poniżej progów unijnych. Raczej nie można się nie stosować. A gdyby czytano w Polsce komunikat 2019/C 271/02, nikogo nie zdziwiłby wyrok TSUE C-652/22 Kolin. Wszak Trybunał powtórzył tylko twierdzenia zawarte w komunikacie sprzed czterech lat. Bez wątpienia należy dołączyć tego typu dokumenty do bazy wiedzy modelu.
5) Orzeczenia TSUE, w odróżnieniu od orzeczeń KIO i polskich sądów, mają moc wiążącą od daty ogłoszenia. Są źródłem prawa. Trybunał zwykle pięknie uzasadnia swoje rozstrzygnięcia, można się na nich uczyć zasad, kontekstu, całościowego spojrzenia na sprawę. AI trenowana na tych wyrokach nie będzie orzekać głupot. Oczywiście do wyroków należy dodać opinie Rzecznika Generalnego.
6) Polskie prawo zamówień publicznych, co jest oczywiste i proste.
7) Inne przepisy, które najczęściej powinny być brane pod uwagę, jak ustawa o finansach publicznych, Kodeks cywilny, prawo budowlane, cyber-bezpieczeństwo, krajowe ramy interoperacyjności i inne. W miarę napływania spraw należałoby poszerzać bazę wiedzy o przepisy z różnych dziedzin konieczne do uwzględnienia przy rozstrzyganiu.
8) Polityka zakupowa państwa to przecież najwyższy rangą akt nie będący przepisem prawa. Dla zachowania czystości należałoby wyłączać ten dokument w przypadku zamawiających nie zobowiązanych do jego stosowania. I włączać dokumenty lokalne, np. polityki zakupowe konkretnego zamawiającego w sporze z jego udziałem.
9) Orzecznictwo polskich sądów może być problematyczne. Uchwały pełnego składu SN nie powinny budzić wątpliwości, acz w zakresie zamówień publicznych chyba nie ma takich. Orzeczenia SN, NSA, WSA mogłyby być przyjmowane hurtem? A Sądu Zamówień Publicznych? Na pewno nie. Wszyscy pamiętają, jak znany sędzia sam przyznawał, że się mylił. Dlaczego znów się przeliczyliśmy pokładając nadzieję w centralizacji rozpatrywania skarg?
10) Jeszcze gorzej z orzeczeniami KIO. Uwzględnić ich wszystkich nie można, a nie widać nikogo, kto miałby dokonywać selekcji. Najlepiej byłoby uczyć model na uchwałach kierunkowych. Problem, że ich nie ma. A jak pierwsza została podjęta, to akurat ówczesna Prezes UZP pozwoliła sobie się z nią nie zgodzić. I udowodniła w sądach, że KIO się pomyliło. Jak w takiej sytuacji zaufać KIO? KIO, jak słyszeliśmy z ust jej Prezesa, jest zbyt zapracowane, aby wypracowywać uchwały. Jasne: tak zasuwają z tymi taczkami, że nie mają czasu załadować. Niemniej, można wyobrazić sobie, że członkowie Izby wybierają ciekawe i zgodne z Polityką zakupową państwa orzeczenia, które będą stanowić pokarm dla modelu.
11) Głosy doktryny bywają przywoływane i w pismach procesowych i w wyrokach. Komentarzy jest kilka, innych publikacji kilkaset, zapewne różniących się w poglądach. Ten sam dylemat co wcześniej. Chyba za wyjątkiem oficjalnego komentarza UZP – ten powinien być włączony do bazy wiedzy. Podobnie, jak inne dokumenty zamieszczane przez Urząd na swojej stronie internetowej. Może udałoby się stworzyć jakąś linię interpretacyjną.
Myślę, że wspomniany portal mógłby pełnić centralną rolę. Wszystkie dokumenty źródłowe powinny być na nim zawarte. Każdy mógłby samodzielnie poznać podstawy rozstrzygania sporów. Na takiej bazie można byłoby tworzyć modele AI do innych celów: podpowiadania rozwiązań, promowania najlepszych praktyk, tworzenia dokumentów.
PROMPT
Jak wiadomo, równie ważne jest zapytanie, które kierujemy do AI, czyli prompt. Im lepszy, bardziej precyzyjny prompt, tym lepsza odpowiedź. Nie jestem specjalistą od promptowania, więc poprosiłem ChataGPT (wersja darmowa) o napisanie takiego promptu. Trochę to pozmieniałem uwzględniając wcześniejsze dywagacje. Oto co wyszło:
„Przeanalizuj poniższy stan faktyczny pod kątem zgodności z przepisami prawa zamówień publicznych. Twoim zadaniem jest wydanie obiektywnej, wyważonej i kompleksowej oceny prawnej, opartej na:
- obowiązujących przepisach prawa (w szczególności prawie Unii Europejskiej dotyczącym zamówień publicznych oraz ustawie Prawo zamówień publicznych),
- zasadach systemowych (uczciwa konkurencja, równe traktowanie wykonawców, przejrzystość, proporcjonalność, efektywność),
- aktualnym orzecznictwie: w pierwszej kolejności Trybunału Sprawiedliwości Unii Europejskiej, następnie sądów i wreszcie Krajowej Izby Odwoławczej.
Wymagania dotyczące odpowiedzi:
1. Precyzyjnie ustal stan faktyczny
– wskaż elementy istotne prawnie,
– zidentyfikuj ewentualne niejasności lub braki danych.
2. Zidentyfikuj problem prawny
– jasno określ, jakie przepisy i zasady mogą mieć zastosowanie,
– wskaż możliwe alternatywne kwalifikacje prawne.
3. Przeprowadź analizę prawną z dwóch perspektyw:
a) argumenty przemawiające za brakiem naruszenia,
b) argumenty przemawiające za naruszeniem.
Każdy argument uzasadnij przepisami i w miarę możliwości poprzyj orzecznictwem (sygnatury, tezy).
4. Dokonaj ważenia argumentów (test proporcjonalności)
– oceń znaczenie naruszenia,
– wskaż jego wpływ na wynik postępowania,
– uwzględnij praktykę orzeczniczą.
5. Wydaj jednoznaczny wniosek („rozstrzygnięcie”)
– czy doszło do naruszenia (tak / nie / niejednoznaczne),
– określ stopień istotności naruszenia.
6. Wskaż skutki prawne
– potencjalne konsekwencje (np. unieważnienie czynności),
– możliwe działania naprawcze.
7. Zachowaj neutralność i rygor prawniczy
– nie przyjmuj założeń niepopartych stanem faktycznym,
– wyraźnie oddziel fakty od ocen,
– w przypadku niepewności wskaż ją explicite.
8. Stan faktyczny: (tu wklej opis sprawy)”
Chat GPT podał nawet uzasadnienie takiego promptu:
„Dlaczego ten prompt działa (uzasadnienie):
- Wymusza analizę dwustronną – ogranicza ryzyko automatycznego przyznania racji jednej stronie.
- Odwołuje się do źródeł prawa i orzecznictwa – zwiększa jakość merytoryczną.
- Oddziela etap analizy od rozstrzygnięcia – zgodnie z metodyką stosowaną m.in. w orzeczeniach Krajowa Izba Odwoławcza.
- Wprowadza element ważenia (proporcjonalność) – kluczowy w praktyce oraz w orzecznictwie Trybunał Sprawiedliwości Unii Europejskiej.”
A na koniec zaproponował sprecyzowanie promptu pod konkretny przedmiot sporu:
„Jeżeli chcesz, mogę przygotować również wersję dostosowaną do konkretnego typu spraw (np. rażąco niska cena, warunki udziału, odrzucenie oferty) – wtedy prompt będzie jeszcze bardziej precyzyjny i użyteczny w praktyce.”
Co to może oznaczać w praktyce? Stworzenie odpowiedniego promptu może nie być aż tak trudne, jak się wydaje. Oczywiście, nie można przyjąć tego co powyżej, niemniej udoskonalenie tego na pewno nie przekracza możliwości KIO. Być może będzie pożyteczne sformułowanie kilku promptów „branżowych” w zależności od przedmiotu sporu. To też nie powinno być trudne. Oczywiście, przed udostępnieniem użytkownikom taki model należałoby przetestować.
BALANCE OF POWER
Zakładając, że UZP gromadzi dokumenty źródłowe na stronie internetowej (z których część samodzielnie opracowuje, a część pochodzi z KIO – rekomendowane wyroki), a KIO opracowuje prompty, zapewnilibyśmy równowagę władz.
Ani UZP nie mógłby narzucać linii orzeczniczej Izbie, ani Izba nie mogłaby lekceważyć bazy wiedzy publikowanej na pzp.gov.pl.
A najważniejsze, że to wszystko byłoby jawne: zarówno baza wiedzy, jak i prompty. Każdy mógłby nakarmić model swoim stanem faktycznym i zbadać poprawność działań.
AI-MEDIATOR
Najważniejszym celem modelu AI powinno być wstępne rozstrzyganie sporów. Czy nazwać ten etap protestem, czy odwołaniem to nieważne.
Osobiście uważam, że należy przywrócić protesty rozstrzygane przez zamawiających, a następnie wstępne rozpatrzenie odwołania przez AI. Należałoby chyba wprowadzić obowiązek odpowiedzi na odwołanie oraz prekluzję dowodową.
Byłoby to szybkie, bezpłatne i – oby – niesprzeczne. Być może spowodowałoby to wzrost liczby odwołań (brak wpisu), ale równocześnie spadek liczby odwołań rozstrzyganych przez KIO.
Każda ze stron mogłaby, oczywiście, skierować odwołanie do rozpatrzenia przez KIO na dzisiejszych zasadach, m.in. pod warunkiem wniesienia wpisu – również przez zamawiającego kwestionującego rozstrzygnięcie AI. To co prawda wróżenie z fusów, ale intuicja podpowiada mi, że łączne wprowadzenie ochrony tajemnicy przedsiębiorstwa, protestów oraz rozstrzygnięć AI mogłoby spowodować zmniejszenie liczby odwołań rozpatrywanych przez KIO o 60-80%. Jest o co walczyć.
Poza tym, nawet jeśli sprawa trafi do Izby, arbiter nie otrzyma już chaotycznej dokumentacji, lecz ustrukturyzowany zapis sporu:
- System przygotowuje mapę rozbieżności, wskazuje kluczowe dowody i przywołuje relewantne przepisy.
- Dzięki temu czas trwania rozprawy może ulec znacznemu skróceniu, a składy orzekające mogą skupić się na merytorycznej ocenie niuansów, zamiast na żmudnej analizie formalnej.
- Zadaniem strony kierującej spór do KIO byłoby wykazanie uchybień w wyroku generowanym przez AI, co zawęzi zakres zarzutów.
KORZYŚCI DLA RYNKU
Wdrożenie takiego rozwiązania niesie ze sobą szereg korzyści dla wszystkich uczestników procesu:
1. Dla wykonawców, zwłaszcza MŚP: Realna szansa na ocenę swoich szans bez ponoszenia kosztów wpisu i drogich analiz prawnych na etapie wstępnym.
2. Dla zamawiających: Redukcja liczby procesów i profesjonalne wsparcie w procesie decyzyjnym.
3. Dla systemu: Ujednolicenie linii orzeczniczej. AI, ucząc się na tysiącach wyroków, promuje standardy, które minimalizują ryzyko „sprzecznych werdyktów”.
Technologia AI w zamówieniach publicznych przestaje być pieśnią przyszłości, a staje się realnym narzędziem budowania uczciwego rynku. System „AI-Mediator” to nie tylko oszczędność czasu i pieniędzy, to przede wszystkim krok w stronę transparentności, której tak bardzo potrzebuje polski sektor zamówień publicznych.