Ar dirbtinis intelektas ir šiuolaikinės technologijos gali padėti spręsti bendras vartotojų ginčų sprendimo internetu problemas ES? - Riepin, Pavlo (Teisė, 2024)
Straipsnyje nagrinėjama dabartinė internetinio ginčų sprendimo (EGS) padėtis Europos Sąjungoje, aiškiai įvertinant jo pranašumus ir trūkumus. Autorius ne tik nagrinėja ODR mechanizmų raidą, bet ir nušviečia problemas, su kuriomis susiduriama juos įgyvendinant, pavyzdžiui, susirūpinimą keliančius klausimus dėl pasitikėjimo, skaidrumo ir prieinamumo. Be to, šioje analizėje nagrinėtas galimas dirbtinio intelekto ir šiuolaikinių technologijų poveikis ES vartotojų GES sistemos transformacijai. ES AGS / ODR sistema buvo kritikuojama dėl kelių trūkumų, įskaitant nenuoseklų įgyvendinimą, nepakankamą priežiūrą ir privalomo prekybininkų dalyvavimo trūkumą. Dėl specializuoto priežiūros mechanizmo nebuvimo taip pat atsirado priežiūros proceso trūkumų. Direktyvoje nenustatyta reikalavimo prekiautojams dalyvauti GAS procedūrose, tačiau šias procedūras reglamentuojantys teisės aktai yra labai nevienodi. Galutinių sprendimų privalomo vykdymo trūkumas atsiranda dėl reikalavimo valstybėms narėms susitarti dėl pripažinimo ir įgyvendinimo mechanizmų ir juos pripažinti. ES GES platforma veikia kaip bylų perdavimo GAS institucijoms mechanizmas. Vis dėlto minėtas subjektas aktyviai nedalyvauja sprendžiant ginčus iš esmės, o jo jurisdikcija pirmiausia apsiriboja mažesniais subjektais. Dirbtinis intelektas (DI) gali padidinti skaidrumą, objektyvumą ir teisėtumą internetinėse ginčų sprendimo sistemose, taip potencialiai sukurdamas dviejų pakopų sistemą. Autorius siūlo, kad, siekiant reikšmingų teisėkūros pokyčių, būtina įtraukti tam tikras nuostatas. Šios nuostatos turėtų įpareigoti užtikrinti alternatyvaus ginčų sprendimo (AGS) procesuose priimtų sprendimų vykdymą vartotojams, taip pat palengvinti sklandų dirbtinio intelekto integravimą į šią sistemą. Priešingu atveju mažai tikėtina, kad dirbtinis intelektas turės esminės įtakos ES AGS ir (arba) AGS sistemos veiksmingumui ir efektyvumui, nes pagrindinės problemos kyla srityse, kurios nepatenka į dirbtinio intelekto taikymo sritį, pavyzdžiui, sprendimų vykdymo užtikrinimo srityje.