AI wkracza do strefy zamówień publicznych
Rola sztucznej inteligencji w procesach zamówień publicznych w Polsce stale rośnie, ale czy mogłaby już zastąpić człowieka we właściwym rozpatrywaniu odwołań? Odpowiedź na to pytanie przyniósł eksperyment przeprowadzony na zlecenie Urzędu Zamówień Publicznych. W jego ramach AI wzięła udział w egzaminie na członka Krajowej Izby Odwoławczej. Choć poradziła sobie z teorią, to poległa na przygotowaniu logicznych, zgodnych z prawem uzasadnień.
Urząd Zamówień Publicznych (UZP) działa od 1995 r. jako centralny organ administracji rządowej z misją tworzenia przejrzystego systemu zamówień publicznych. Jego priorytetem jest m.in. dbanie o jawność przetargów, uczciwą konkurencję i wyrównywanie szans dla wszystkich potencjalnych wykonawców. Tylko w poprzednim roku, na podstawie Prawa Zamówień Publicznych, udzielono ponad 150 tys. zamówień na kwotę ponad 330 mld zł.
− Integralną częścią tego systemu jest procedura odwoławcza. W praktyce oznacza to pracę na kilku tysiącach odwołań rocznie i dziesiątkach tysięcy pism w tego typu sprawach, kierowanych do Krajowej Izby Odwoławczej. Zdecydowaną większość z nich otrzymujemy drogą elektroniczną − mówi Marcin Kalmus, dyrektor Biura Odwołań w UZP.
Sztuczna inteligencja a zamówienia publiczne
Podobnie jak w innych obszarach naszego życia w procesie zamówień publicznych coraz silniej zaznacza swoją obecność sztuczna inteligencja. Na rynku pojawiło się wiele aplikacji wspierających wykonawców i prawników w przygotowywaniu wniosków bądź odwołań. Wśród nich można wymienić takie, jak Gaius-Lex (narzędzie przyspieszające tzw. legal research dla profesjonalistów związanych z prawem), Platformazakupowa.pl autorstwa openNexus (kompleksowe rozwiązanie dla instytucji digitalizujące cały proces zamówień publicznych), Minerva (platforma AI wspierająca firmy w udziale w zamówieniach publicznych).
Odciążenie zespołów i specjalistów rodzi jednak istotne konsekwencje. − Obserwujemy rosnącą liczbę odwołań adresowanych do KIO ze względu na stopniowe obniżanie progu wejścia do tej procedury. Tam, gdzie do tej pory była wymagana specjalistyczna pomoc prawna, teraz wystarczy narzędzie AI wspierające analizę przepisów i orzecznictwa − komentuje Witold Wydmański, specjalista w firmie Gaius-Lex.
Choć sztuczna inteligencja niewątpliwie ułatwia przygotowanie ofert i odwołań, niesie też ryzyko popełnienia istotnych błędów, które mogą kosztować wykonawców utratę kontraktu. Może również skutkować przeciążeniem systemu i swoistym „zalaniem” KIO odwołaniami wygenerowanymi przez sztuczną inteligencję. − W praktyce AI działa jak zaawansowany asystent. Przyspiesza przygotowanie materiału, ale nie może zastąpić myślenia, doświadczenia ani odpowiedzialności prawnika czy wykonawcy. Sztuczna inteligencja może generować projekty pism prawniczych, ale nie zastępuje pracy specjalisty. AI nie zna pełnego kontekstu sprawy i nie podejmuje decyzji strategicznych. Każde pismo wygenerowane z jej udziałem wymaga sprawdzenia, korekty i zatwierdzenia przez człowieka − mówi Witold Wydmański.
Algorytm nie zna realiów
Granica między odwołaniem napisanym przez profesjonalnego pełnomocnika a przygotowanym z użyciem AI zaczyna się stopniowo zacierać. Z punktu widzenia prawidłowej ochrony interesu strony postępowania odwoławczego liczy się jednak, czy w piśmie jasno i w odniesieniu do stanu faktycznego wskazano zarzuty wraz z ich uzasadnieniem.
− Bezrefleksyjne korzystanie z AI może prowadzić do masowego składania słabszych, szablonowych odwołań. Algorytm nie zna realiów konkretnego przetargu, bywa podatny na halucynacje, np. wskazuje nieistniejące orzeczenia czy przepisy, i nie ponosi żadnej odpowiedzialności. Tę zawsze ponosi osoba składająca pismo − tłumaczy Marcin Kalmus.
Dyrektor Biura Odwołań w UZP dodaje, że im lepsze dane wejściowe i im bardziej krytyczna weryfikacja wygenerowanej odpowiedzi przez człowieka, tym większa szansa, że AI faktycznie pomaga, a nie szkodzi.
AI sprawdza się w teorii, praktyka ją pokonuje
Przewagi i słabości sztucznej inteligencji w obszarze zamówień publicznych doskonale zilustrował eksperyment przeprowadzony na zlecenie Urzędu Zamówień Publicznych. 3 modele AI (GPT-4.1, Claude 4 Sonnet, Bielik-11B) podeszły do egzaminu na członka KIO. Ten obejmuje sprawdzian wiedzy teoretycznej (udzielanie odpowiedzi na szereg zamkniętych pytań dotyczących aktualnych przepisów) oraz przygotowanie orzeczenia na podstawie konkretnego opisu sprawy.
− Z pierwszym elementem egzaminu modele AI poradziły sobie bardzo dobrze, choć nie były bezbłędne, zwłaszcza, kiedy korzystały z pamięci własnej, a nie szerszej bazy. Natomiast kompletnie poległy na części praktycznej. Ich argumentacja i rozumowanie były niespójne. Zawierały nieprawdziwe informacje oraz odwołania do nieistniejących wyroków bądź przepisów − mówi dr inż. Aleksander Smywiński-Pohl z Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie.
Co ważne, na pierwszy rzut oka pisma wygenerowane przez AI wyglądały poprawnie. Dopiero po wnikliwej analizie egzaminatorzy zauważali ewidentne błędy oraz przeoczenia. Poprawne dane mieszały się z fałszywymi, albo algorytm wyciągał z nich nielogiczne wnioski. − To pokazuje, że AI może się sprawdzić jako asystent, który jest w stanie szybko znaleźć jakieś informacje czy fragmenty dokumentów, ale jeszcze daleka droga do zastąpienia nią człowieka, nawet w segmencie prostych decyzji. Egzaminatorzy przekonywali, że nie chcieliby, aby sztuczna inteligencja choćby sugerowała im jakieś decyzje. Pozór poprawności jej działania mógłby zmylić urzędnika w podejmowaniu decyzji administracyjnej − argumentuje dr Smywiński-Pohl.
Wnioski i rekomendacje UZP
W kontekście eksperymentu przedstawiciele UZP wskazują na konkretne wnioski i rekomendacje. Po pierwsze konieczne jest rozwijanie edukacji oraz standardów odpowiedzialnego korzystania z narzędzi AI. Tu należy wyraźnie podkreślić, że mają one charakter wyłącznie pomocniczy i każdorazowo wymagają weryfikacji przez człowieka. Po drugie administracja publiczna musi równolegle budować i rozwijać własne narzędzia, aby nie tonęła w masowo generowanych dokumentach i była w stanie sprawnie obsłużyć rosnący napływ korespondencji. Wreszcie potrzebne są wspólne standardy danych i komunikacji elektronicznej, aby przekazywane dokumenty były czytelne nie tylko dla ludzi, lecz także dla systemów teleinformatycznych.
− Stąd nasze zainteresowanie narzędziami, które pomagają klasyfikować korespondencję, porządkować załączniki i szybciej wyszukiwać informacje w orzecznictwie. Zawsze jako wsparcie pracy człowieka, nie jego zastępstwo. Równolegle rozwijamy inicjatywy data‑driven dla całego systemu zamówień publicznych, czego przykładem jest projekt „Data‑driven Public Procurement Reform in Poland”, realizowany z udziałem Komisji Europejskiej i OECD − mówi Przemysław Grosfeld, wiceprezes Urzędu Zamówień Publicznych.
Źródło informacji: PAP MediaRoom
Dodaj komentarz