Kto ma algorytmy, ten ma władzę

Sztuczna inteligencja to dziedzina, w której jak w soczewce ogniskują się problemy kluczowe dla zrozumienia trwającej właśnie globalnej zmiany paradygmatu politycznego, gospodarczego i technologicznego. Rywalizacja państw, oligarchów i korporacji, interes publiczny i finansowy, potrzeba szybkiej modernizacji, ryzyko trwałej zależności – we wszystkich tych kwestiach decydująca może okazać się właśnie AI. Rozwój badań i wdrożeń tej technologii wymusza określenie nowych granic suwerenności technologicznej i gospodarczej.

Polska próbuje odnaleźć się w tej rzeczywistości, inwestując w infrastrukturę, modele językowe i kapitał ludzki. To działania jednocześnie konieczne – i spóźnione, prowadzone w warunkach globalnej nierównowagi, nasilającej się niestabilności łańcuchów dostaw, rosnącej presji regulacyjnej i sprzecznych interesów.

Według najnowszych analiz Stanford AI Index i raportów Oxfordu, Polska pozostaje w grupie państw „doganiających”. Mamy silne kadry, rosnący udział w publikacjach naukowych i otwartość na adopcję nowych narzędzi. Jednocześnie zmagamy się z bardzo niskim udziałem prywatnych inwestycji w AI oraz ograniczoną zdolnością skalowania innowacji. W światowych rankingach gotowości AI (które mierzą, na ile dany kraj jest przygotowany do wdrażania i korzystania ze sztucznej inteligencji – przyp. red.) wyprzedzamy część regionu, lecz dystans do liderów pozostaje duży. Infrastruktura obliczeniowa – zwłaszcza duże klastry GPU (połączonych procesorów graficznych – przyp. red.) – skupiona jest głównie w USA i Chinach. W konsekwencji wiele polskich podmiotów opiera przetwarzanie danych na zasobach komercyjnych, co generuje koszty i wzmacnia zależności infrastrukturalne. Dodatkowym wyzwaniem są społeczne i polityczne skutki automatyzacji pracy.