Nie wygramy wyścigu z Doliną Krzemową. Możemy za to stać się globalnym liderem AI Governance

Nie zwyciężymy w rywalizacji z takimi potęgami jak USA czy Chiny na polu mocy obliczeniowej – jest za to duża szansa, że utopimy w ten sposób miliardy złotych. Powinniśmy oprzeć naszą strategię na solidarności cyfrowej, uzdolnionych kadrach i odnalezieniu własnej niszy, w której możemy stać się regionalnym, a może nawet globalnym liderem.

Rządowy projekt „Polityki rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce do 2030 roku” obejmuje okres bliski jednej kadencji polskiego parlamentu. Mowa w nim o nowoczesnej infrastrukturze, szerszym zastosowaniu AI w administracji publicznej, współpracy z inicjatywami unijnymi w tej dziedzinie czy dbaniu o bezpieczeństwo użytkowników.

Choć jest krokiem w dobrą stronę, zdecydowanie wymaga uzupełnienia. Szczególnie brakuje w nim wyrazistej opowieści, która inspirowałaby i motywowała do działania w horyzoncie dłuższym niż kilka lat.

Określona w nim wizja Polski niczym nie wyróżnia się na tle innych państw Unii Europejskiej. Nie zyskamy podmiotowej pozycji w ekosystemie europejskiej AI, jeśli nie zaproponujemy własnej, oryginalnej opowieści o jej rozwoju.

Naszym zdaniem powinna ona opierać się na czterech kluczowych filarach. Są nimi: solidarność cyfrowa, kształcenie elitarnej kadry, odnalezienie własnej niszy, jaką dla Polski może być zostanie globalnym prekursorem AI Governance, oraz stworzenie szkoły, która będzie uczyła młodych krytycznego myślenia bez wykorzystania sztucznej inteligencji.

Solidarność cyfrowa

Zachodni model myślenia o technologii koncentruje się głównie na ochronie praw jednostki, bezpieczeństwie danych czy prawach konsumenta — skupia się na pojedynczym użytkowniku. To oczywiście ważne i potrzebne fundamenty, ale w gruncie rzeczy niewystarczające.

Solidarność cyfrowa idzie o krok dalej, przesuwając punkt ciężkości na wspólnotę. Sztuczna inteligencja nie powinna być bowiem projektowana jedynie jako rynkowa usługa, wyłącznie z myślą o optymalizacji procesów i podkręcaniu efektywności, lecz przede wszystkim jako narzędzie służące człowiekowi.

Oznacza to spojrzenie na człowieka w sposób integralny – jako na istotę relacyjną, zakorzenioną w kulturze i moralności, a nie wyłącznie jednostkę produkcyjną czy konsumenta cyfrowych usług. AI nie może być projektowane wyłącznie z myślą o bezdusznym optymalizowaniu procesów i podkręcaniu ekonomicznej efektywności.

Powinna wspierać nas w tym, co ludzkie: w budowaniu relacji, rozwijaniu mądrości, aktywnym uczestnictwie w kulturze czy po prostu w kształtowaniu odpowiedzialności za innych. Starania o zapewnienie jak największej mocy obliczeniowej nie powinny przysłaniać refleksji nad jej zastosowaniem.

Polska ma ku temu szczególne predyspozycje. Mamy silną tradycję humanistyczną, filozoficzną i prawniczą, a zarazem doświadczenia mobilizowania społeczeństwa wokół wartości wykraczających poza interes jednostki. Możemy stać się europejskim centrum standardów etycznych i zarządczych w obszarze AI.

Polska jako globalny prekursor AI Governance

Inwestowanie miliardów złotych wyłącznie w budowę kapitałochłonnej infrastruktury sprzętowej, w obliczu globalnego wyścigu technologicznego z potęgami takimi jak USA czy Chiny, jest obarczone gigantycznym ryzykiem porażki.

Zamiast rywalizować z Doliną Krzemową, która ma nieporównywalnie większe środki i możliwości, powinniśmy — nie lekceważąc przy tym zupełnie inwestycji w infrastrukturę — odnaleźć własną niszę, w której możemy stać się regionalnym, a może nawet globalnym liderem.

Polska strategia polityki wobec AI powinna wyraźnie wskazać jako polską niszę tworzenie standardów etycznych i zarządczych w obszarze AI (AI Governance). Możemy stać się europejskim autorytetem w dziedzinie tego, jak odpowiedzialnie zarządzać sztuczną inteligencją.

AI Governance to sektor obejmujący tworzenie ram prawnych, standardów etycznych oraz procedur i narzędzi technologicznych, które określają, jak bezpiecznie tworzyć, wdrażać i kontrolować systemy sztucznej inteligencji.

W ujęciu komercyjnym chodzi między innymi o konkretne rozwiązania inżynieryjne i biznesowe, takie jak algorytmy do testowania modeli AI, systemy wykrywania dezinformacji i stronniczości, a także narzędzia do niezależnego audytu, certyfikacji czy rynkowej wyceny ryzyka na potrzeby ubezpieczeń IT. To cały proces technologicznego dbania o to, by sztuczna inteligencja działała bezpiecznie, etycznie i zgodnie z prawem.

Globalny rynek w dziedzinie bezpieczeństwa i zarządzania AI dopiero się kształtuje i ma przed sobą wyraźny potencjał wzrostu. Badania nad bezpieczeństwem AI to wciąż zaledwie kilka procent prac w dziedzinie AI w ogóle, a wiele z kierunków badawczych nie wymaga ogromnych mocy obliczeniowych ani wielkich zbiorów danych — czyli omija właśnie te bariery, które najmocniej ograniczają polską naukę i biznes.

Polskie środowisko niezwykle uzdolnionych matematyków i informatyków może grać istotną rolę w jeszcze raczkującym sektorze nauki i gospodarki, gdzie próg wejścia nie jest duży, a konkurencja nieobecna na szerszą skalę.

Uniwersytet Wyzwań Technologicznych

Doskonałym uzupełnieniem tego pomysłu jest powołanie Uniwersytetu Wyzwań Technologicznych (UWT), czyli elitarnej uczelni o zasięgu środkowoeuropejskim, będącej swoistym „edukacyjnym CPK” w obszarze nowych technologii.

Głównym celem uczelni byłoby szybkie wykształcenie elitarnych kadr dysponujących zarówno unikalnymi umiejętnościami technicznymi, jak i zdolnością do wszechstronnego, humanistycznego i społecznego spojrzenia na technologię AI. Inwestycja w przyszłych liderów AI da pewną i ogromną stopę zwrotu dla państwa i gospodarki przy znacznie mniejszym ryzyku.

Uniwersytet należy tworzyć we współpracy ze strategicznymi partnerami z Europy Środkowej, w szczególności z Ukrainą, która ma wyjątkowe doświadczenie z wykorzystywania technologii na współczesnym polu walki. Nie można również pominąć wiodących firm technologicznych i przemysłowych w regionie oraz wybitnych specjalistów z całego świata.

Szkoła samodzielnego myślenia bez AI

W ferworze cyfrowej transformacji łatwo jest szkole stracić z pola widzenia swój zasadniczy cel: kształtowanie samodzielnego myślenia, dojrzałości intelektualnej i moralnej oraz zdolności do budowania autentycznych relacji międzyludzkich.

Ostrożnie przy tym należy wprowadzać narzędzia AI do szkół podstawowych i ponadpodstawowych. Budowanie podstawowych kompetencji cyfrowych uczniów jest oczywiście działaniem słusznym i potrzebnym, jednak doświadczenia zagraniczne pokazują, że wprowadzanie zaawansowanych narzędzi cyfrowych do klas — bez równoległego przygotowania nauczycieli i bez jasno zdefiniowanych celów pedagogicznych — prowadziło do osłabienia tych kompetencji.

Dotychczasowe narzędzia AI mogą realnie wspierać ucznia w jego rozwoju, lecz tylko wtedy, gdy szkoła wie, dokąd ten rozwój ma prowadzić i jakie ryzyka związane są z użytkowaniem technologii przez dzieci. Pomocna przy tym mogłaby być Komisji Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji, która weryfikowałaby, czy dane narzędzie ma pedagogiczne zastosowanie i rzeczywiście wspiera rozwój ucznia.

Wdrażane w edukacji narzędzia AI powinny być projektowane tak, aby wspierały rozwój charakteru ucznia, a nie wyręczały go w procesie poznawczym. Ramy edukacyjne powinny wprost formułować ten warunek jako kryterium dopuszczenia narzędzi AI do użytku szkolnego.

Oparcie rozwoju sztucznej inteligencji na tych czterech fundamentach pozwoli Polsce stać się podmiotowym graczem w międzynarodowym wyścigu sektora AI.

Strategia ta jest nie tylko opłacalna z perspektywy rynkowej – gdzie zagospodarowanie wschodzącej niszy może przynieść nam ogromne korzyści ekonomiczne – ale pozwala także zachować spójność społeczną oraz integralność państwa i obywateli w obliczu nowej rewolucji technologicznej.

Tekst został przygotowany na podstawie złożonego przez Klub Jagielloński stanowiska w konsultacjach nad projektem uchwały Rady Ministrów w sprawie ustanowienia „Polityki rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce do 2030 roku”.