Nástroje právní regulace využívání umělé inteligence v prostředí českých vysokých škol

Abstract

1 Abstrakt Tato disertační práce se zabývá právními nástroji regulace umělé inteligence v prostředí českých vysokých škol, konkrétně analyzuje současný právní rámec z hlediska jeho způsobilosti upravovat a kontrolovat využívání systémů umělé inteligence ve veřejném vysokém školství. Práce systematicky zkoumá právní mechanismy relevantní pro implementaci, dohled a kontrolu nad systémy AI na vysokých školách a formuluje návrhový rámec de lege ferenda, jehož ambicí je přispět k nastolení rovnováhy mezi technologickou inovací, akademickou autonomií a ochranou základních práv členů akademické obce. Výzkum vychází z premisy, že současný právní rámec je pouze fragmentární a nepostihuje veškerá specifická rizika plynoucí z užívání AI ve vzdělávání. Práce proto kombinuje doktrinální analýzu s komparativní metodou a analýzou rizik, přičemž zkoumá právní postavení vysokých škol jako samosprávných veřejnoprávních korporací a rozsah jejich autonomie při rozhodování o zavádění AI systémů. Zvláštní pozornost je věnována normotvorné autonomii vysokých škol, která se jeví jako klíčový nástroj pro praktickou implementaci regulace AI. Práce identifikuje legitimní důvody regulace AI ve vysokoškolském prostředí, mezi něž patří ochrana akademické integrity, zajištění rovného přístupu ke vzdělání, ochrana práva na vzdělání určité...

1 Abstract This dissertation explores the legal instruments governing the regulation of artificial intelligence (AI) within the context of Czech public higher education institutions. It critically analyses the current legal framework in terms of its capacity to regulate and supervise the use of AI systems at universities, and systematically examines the legal mechanisms relevant to their implementation, oversight, and control. On this basis, the dissertation proposes a de lege ferenda framework aimed at fostering a sustainable balance between technological innovation, academic autonomy, and the protection of fundamental rights within the academic community. The research is grounded in the premise that the existing legal framework is fragmented and insufficient to address the specific risks arising from the deployment of AI in education. To this end, the dissertation employs a combination of doctrinal legal analysis, comparative methodology, and risk-based assessment. It examines the legal status of higher education institutions as self-governing public law entities and analyses the scope of their autonomy in deciding on the adoption of AI technologies. Special emphasis is placed on the normative autonomy of universities, identified as a key tool for the practical implementation of AI-related governance. The...