Polski informatyk głównym naukowcem OpenAI? Szkoda, że nie pracuje w kraju

Inwestycje w AI na całym świecie liczą setki miliardów dolarów, przy czym to USA i Chiny wydają najwięcej pieniędzy, zdobywają najwięcej patentów i kształcą najwięcej doktorów w zakresie nauk ścisłych. Z kolei Polska nie tylko zostaje w ogonie wyścigu AI, ale też jest jednym z nielicznych krajów w Europie, w których spada liczba absolwentów informatyki. Czy słynni polscy informatycy, którzy wygrywają międzynarodowe konkursy, a potem pracują dla gigantów IT z Doliny Krzemowej, staną się symbolem odpływu talentów z naszego kraju?

Świat zwariował na punkcie AI. Polska nie

Według danych brytyjskiego Royal Society globalny rynek AI już w 2022 r. był wyceniany na 106,99 mld funtów. W 2023 r. inwestorzy pochodzący ze Stanów Zjednoczonych zainwestowali w sztuczną inteligencję aż 67,2 mld dolarów.

Na światowej mapie startupów AI próżno szukać Polski. W 2023 r. inwestycje w polskie startupy związane z AI lub deeptech wyniosły ok. 120 mln euro. Z kolei inwestycje polskiego rządu w sztuczną inteligencję mogą okazać się niższe niż dopłaty do rowerów elektrycznych.

Wicepremier i minister cyfryzacji, Krzysztof Gawkowski, stwierdził w lipcu, że walczy o fundusz AI w wysokości 200 mln złotych rocznie. To kwota, która wystarczyłaby dla średniej wielkości startupu, ale nie może mieć większego wpływu na gospodarkę.

Nie tylko USA inwestują w AI na potęgę. To Chiny – jak podaje raport Uniwersytetu Stanforda 2024 AI Index Report – w 2022 r. zdobyły 61% patentów w obszarze sztucznej inteligencji. Prześcignęły pod tym względem USA, które mają już tylko niecałe 21% patentów.

Unia Europejska i Wielka Brytania w tym zestawieniu mają tylko 2% patentów AI i w wielu innych wskaźnikach pozostają daleko w tyle. NVIDIA, główny producent kart graficznych służących do trenowania dużych modeli językowych, nawet nie wyodrębniła Europy w podsumowaniu swoich zysków za 2023 r.

Tak wielkie pieniądze i boom na patenty wiążą się z gigantycznym postępem, jaki poczyniła AI przez kilka ostatnich lat, głównie w związku z upowszechnieniem i komercjalizacją tzw. dużych modeli językowych, z ChatGPT na czele. Niewiele osób zdaje sobie sprawę, że poza ChatGPT czy Gemini modele językowe rozwijane są na ogromną skalę, przede wszystkim w USA i w Chinach.

Tylko w zeszłym roku powstało 89 dużych modeli uczenia maszynowego, które jest jednym z obszarów sztucznej inteligencji, z czego aż 51 było dziełem przemysłu, a 21 modeli powstało w kooperacji uczelni z biznesem. Od 2015 r. liczba publikacji naukowych z zakresu machine learning wzrosła na całym świecie prawie siedmiokrotnie.

Naukowcy, biznes i inwestorzy zorientowali się, że aplikacje wykorzystujące AI mogą znaleźć zastosowanie w wielu dziedzinach życia i będą dostępne nie tylko dla wykwalifikowanych użytkowników.

Grafika z raportu 2024 AI Index Report, Stanford University

Autorzy raportu Stanforda prezentują wyniki testów porównawczych, które dowodzą, że sztuczna inteligencja już dzisiaj przewyższa możliwości człowieka w kilku kategoriach zadań. AI lepiej radzi sobie w klasyfikowaniu obrazów (identyfikacja obiektów), rozumowaniu wizualnym (odkrywanie zależności między obrazami poprzez ekstrapolacje, tworzenie analogii lub wyodrębnianie istotnych cech wspólnych) czy też rozumieniu języka angielskiego.

Wciąż jednak ludzie lepiej radzą sobie w rozwiązywaniu bardzo złożonych zadań (poziom olimpiad matematycznych) oraz wizualnym rozumowaniu opartym na zdrowym rozsądku (analizie obrazu pod kątem interakcji artefaktów).

Już dziś powszechnie używane są narzędzia służące do pisania dokumentacji czy artykułów naukowych, np. QuillBot czy Grammarly. AI można też wykorzystać do tworzenia prezentacji (np. Beautiful.AI) czy grafiki (np. Midjourney), a nawet do analizy danych (np. Civitai, JanitorAI). Rozbudowa dużych zbiorów danych oraz wzrost dostępności mocy obliczeniowej w połączeniu z technologiami opartymi o sztuczną inteligencję otwierają nowe perspektywy rozwoju nauki.

W wielu dziedzinach, takich jak medycyna, AI umożliwia odkrycie wzorców, których bez tej technologii nigdy nie udałoby się znaleźć albo zajęłoby to długie lata żmudnych badań. Przykładem jest narzędzie stworzone przez badaczy Google o nazwie AlphaFold. Służy do przewidywania struktury białek. Co więcej, rozwój narzędzi AI ułatwił korzystanie z dobrodziejstw tej technologii przedstawicielom nieinformatycznych dziedzin nauki, np. psychiatrii.

Jak AI może unowocześnić badania naukowe?

Raport Royal Society dowodzi, że AI staje się nieodłączną częścią nauki, zwłaszcza w dziedzinach przyrodniczych (STEM – Science, Technology, Engineering, Mathematics). Postęp w uczeniu maszynowym umożliwił m.in. budowanie map lasów tak szczegółowych, że obejmują pojedyncze drzewa. Firmom farmaceutycznym pozwala na opracowywanie nowych terapii, a inżynierom na odkrywanie nowych materiałów.

Mimo niewątpliwych korzyści, takich jak automatyzacja zadań, przetwarzanie nieustrukturyzowanych danych, wykrywanie wzorców i cech wspólnych na podstawie surowych danych, szybsza synteza informacji czy wielkoskalowe symulacje, wielu naukowców wciąż nie ma zaufania do AI. Wynika to w głównej mierze stąd, że duża łatwość w korzystaniu z nowych narzędzi nie wymusza na użytkowniku dokładnego zrozumienia ich działania.

W efekcie trudno jest prawidłowo interpretować wyniki i objaśniać, w jaki sposób zostały osiągnięte. Rzutuje to na możliwość odtworzenia eksperymentu przez innych badaczy, co podważa wiarygodność badania. Co więcej, takie płytkie podejście do uczenia maszynowego znacznie utrudnia zidentyfikowanie błędu w wykorzystywanym modelu.

Drugi problem polega na tym, że dane wykorzystane do trenowania ogólnodostępnych modeli sztucznej inteligencji są często kalibrowane w celu uzyskania określonych zachowań, np. pod względem poprawności politycznej. Ośrodki naukowe, posiadające normy merytoryczne i etyczne, muszą mieć udział w tworzeniu i rozwijaniu tej technologii. Tylko wtedy uzyskamy dostateczny poziom zrozumienia mechanizmów wykorzystywanych przez AI, co pozwoli na rozstrzygnięcie wątpliwości środowiska naukowego oraz szerokie i bezpieczne użycie tej technologii.

Wyścig o najlepszych specjalistów

Przyspieszenie w badaniach nad sztuczną inteligencją i szerokie jej wdrażanie – od handlu przez edukację po przemysł obronny – prowadzi do ostrej rywalizacji o największe talenty w tej dziedzinie. Największy kapitał związany z AI oraz najlepsze uczelnie koncentrują się w Stanach Zjednoczonych, dlatego to prawdopodobnie one będą dominować w przyciąganiu najlepszych studentów. Rywalizują w tym z Chinami i do pewnego stopnia z Wielką Brytanią, UE i niektórymi krajami rozwijającymi się.

Takie wnioski można wyciągnąć na podstawie samej liczby stopni doktorskich w S&E (Science & Engineering), przyznawanych przez poszczególne kraje. W 2020 r. Chiny przyznały 43 tys. stopni doktorskich w tym zakresie, a USA 42 tys. Kraje te wyprzedziły Wielką Brytanię (17 tys.) i Niemcy (14 tys.), czyli liderów europejskiej nauki. Na tym tle Polska wypada bardzo słabo.

Według danych pochodzących z raportu Doktoranci w szkołach doktorskich w 2022 r. w naukach ścisłych i przyrodniczych w szkołach doktorskich w naszym kraju kształciły się tylko 3872 osoby. Oznacza to, że maksymalnie ok. 1000 osób uzyska stopień doktora każdego roku.

W statystyce liczby doktorantów ze wszystkich dziedzin nauki w stosunku do populacji Polska zajęła w 2021 r. przedostatnie miejsce w Europie (8 doktorantów na 10 tys. mieszkańców), wyprzedziła jedynie Włochy. Najlepszy wynik osiągnęła Finlandia (34 doktorantów na 10 tys. mieszkańców), która wyprzedziła Grecję (32 doktorantów) i Niemcy (23 doktorantów).

Na poziomie studiów licencjackich i magisterskich z informatyki sytuacja Polski nie wygląda lepiej. Obecnie w Polsce ok. 10 tys. informatyków co roku kończy studia (w badanym 2022 r. było to 13 512 absolwentów I i II stopnia), co – jak pokazuje raport Stanforda – daje nam czwarty wynik w Europie. Ta liczba jednak od kilkunastu lat utrzymuje się na podobnym poziomie, chociaż przemysł informatyczny urósł przez ten czas co najmniej trzykrotnie.

Raport Stanforda pokazuje, że w latach 2012-2022 w Polsce liczba absolwentów studiów licencjackich z informatyki spadła o 15%, na tle wzrostów niemal w całej Europie i to niekiedy niezwykle dynamicznych (Niemcy – wzrost o 28%, Wielka Brytania – wzrost o 39%, Turcja – wzrost o 118%). W tej samej dekadzie liczba absolwentów studiów magisterskich z informatyki wzrosła u nas o 8%, co stanowi jeden z najgorszych wyników w Europie (liderem są Niemcy ze wzrostem aż o 259%).

Grafika z raportu 2024 AI Index Report, Stanford University

W rozmowie z dr. Juliuszem Straszyńskim dr hab. Piotr Sankowski w następujących słowach skomentował tę sytuację: „Żeby kształcić więcej informatyków, potrzebujemy naukowców, którzy będą odpowiadać za edukację kolejnych specjalistów. Aby wykształcić magistra, potrzeba kilku doktorów na odpowiednio wysokim poziomie”. Przy spadającej w Polsce liczbie doktorantów możemy mierzyć się w przyszłości z rosnącą luką pokoleniową i poważnymi problemami na rynku pracy.

Temat kształcenia doktorantów szczególnie w zakresie AI omawiał raport OPI PIB i IDEAS NCBR, zestawiający sytuację w Polsce z Niemcami i USA. Jak wskazują jego autorzy, w ostatnich latach możemy zauważyć dynamiczny wzrost liczby doktorantów przebywających w USA na wizach czasowych. Takie osoby w 2021 r. stanowiły prawie 70% absolwentów studiów doktoranckich z informatyki. Odsetek ten w ciągu 10 lat wzrósł o ponad 20 punktów procentowych. Warto podkreślić, że w USA doktoranci specjalizujący się w sztucznej inteligencji już w 2021 r. stanowili prawie 20% ogółu doktorantów z informatyki.

Podobnie sytuacja wygląda w Niemczech, gdzie w ostatnim badanym roku – 2022 – spośród przeszło 9 tys. doktorantów informatyki ponad jedną trzecią stanowili obcokrajowcy. Pokazuje to, że kraje te są otwarte na przyciąganie młodych naukowców z zagranicy i oferują im bardzo dobre warunki pracy.

Co więcej, w latach 2018-2025 niemiecki rząd federalny zaplanował wydać 5 mld euro w ramach Strategii dla sztucznej inteligencji w celu „uczynienia z Niemiec i Europy wiodącej lokalizacji AI, a tym samym przyczynienia się do zabezpieczenia przyszłej konkurencyjności Niemiec”. W Polsce wciąż brakuje inwestycji o porównywalnej skali.

Według ostatniego Europejskiego Rankingu Innowacyjności, sporządzanego na zlecenie Komisji Europejskiej, Polska jest jednym z najmniej innowacyjnych krajów w Unii Europejskiej. W dużej mierze jest to spowodowane bardzo małymi nakładami na badania i rozwój. Nasze uczelnie odbiegają od europejskiego poziom.

Wynika to także z niewystarczającej współpracy z biznesem. W rankingu Global Innovation Index 2023 pod względem kapitału ludzkiego i poziomu badań znajdujemy się na czterdziestym miejscu na świecie, a pod względem współpracy badawczo-rozwojowej uczelni z przemysłem na miejscu dziewięćdziesiątym siódmym. Wśród najlepszych europejskich ośrodków kształcących w obszarze AI nie ma ani jednej placówki z Polski.

Co więcej, wspomniany raport Stanforda podaje, że zaledwie 43% osób w Polsce ma świadomość istnienia ChatGPT, podczas gdy np. w Niemczech odsetek ten wynosi 60% i jest bliski średniej globalnej (63%). Wskaźnik ten może świadczyć o tym, że zagadnienia związane z innowacjami technologicznymi zbyt rzadko pojawiają się w polskiej debacie publicznej, a to przekłada się na niewielkie inwestycje.

Czy wybitni informatycy z Polski wyjadą do USA?

Chociaż to w Polsce urodzili się i rozpoczęli kształcenie współtwórcy ChatGPT, coraz trudniej zatrzymać ludzi z takimi talentami na polskich uniwersytetach. Jakub Pachocki, który został niedawno głównym naukowcem OpenAI, kilkanaście lat temu był wielokrotnym finalistą i laureatem olimpiad informatycznych.

Nie zamierzał jednak lub nie był w stanie robić kariery w Polsce, a telewizyjne materiały z jego udziałem radośnie dokumentują drenaż mózgów z naszego kraju. Pamiętajmy, że polskie uczelnie rywalizują o talenty nie tylko z czołowymi uczelniami na świecie, ale również i przede wszystkim z korporacjami, które nierzadko wychwytują najzdolniejszych studentów już na etapie licencjatu.

Narzędzia sztucznej inteligencji mogłyby zwiększyć efektywność pracy polskich naukowców i w przyszłości pomóc zaradzić skutkom niżu demograficznego. Jeśli w Polsce nie będzie naukowców, którzy będą rozwijać sztuczną inteligencję, naszemu krajowi grozi pozostanie w tyle światowych przemian technologicznych.

Dane zebrane przez OPI PIB dla IDEAS NCBR świadczą o tym, że w ciągu 3,5 roku (od początku 2020 r. do połowy 2023 r.) tylko 207 osób uzyskało stopień doktora dzięki pracom o sztucznej inteligencji w dyscyplinach związanych z informatyką. Oznacza to, że w badanym okresie tylko ok. 60 osób rocznie zdobywało doktoraty z AI w Polsce.

***

Sztuczna inteligencja to modny temat. Wiele osób i firm próbuje wypromować się na fali AI i przyciągnąć inwestorów, niekoniecznie oferując naprawdę wartościowe produkty.

Niemniej sami naukowcy podkreślają, że mamy do czynienia z technologią o niebywałym potencjale, zaś prawdziwy przełom przyniesie dopiero upowszechnienie świadomego wykorzystywania uczenia maszynowego. Do tego jednak potrzebujemy specjalistów, którzy nie tylko będą pracować nad tą technologią w Polsce, ale też kształcić kolejne pokolenia informatyków zarówno na potrzeby nauki, jak i przemysłu.