Nie sposób zignorować fali popularności sztucznej inteligencji: transformacje przyspieszają we wszystkich sektorach, zwiększając produktywność i innowacyjność… ale także nierówności. Z wartością rynkową szacowaną na prawie 4,8 biliona dolarów w 2033 roku, w porównaniu ze 189 miliardami dolarów dziesięć lat wcześniej, sztuczna inteligencja wyłania się jako bijące serce kolejnej rewolucji przemysłowej. Jednak ten ekosystem nadal w dużej mierze napędzany jest przez około stu graczy (Apple, NVIDIA AI, Microsoft Azure AI, OpenAI, DeepMind, Google AI, IBM Watson, Anthropic, Meta AI, Huawei Cloud AI, Baidu AI itp.), koncentrując niemal wszystkie zasoby badawczo-rozwojowe i kadrowe. W obliczu perspektywy masowej automatyzacji – mającej wpływ na prawie 40% globalnych miejsc pracy – a także pilnej potrzeby przekwalifikowania pracowników, centralne pytanie nie brzmi już „czy powinniśmy wdrażać sztuczną inteligencję?”, ale raczej „kto na tym skorzysta i jakie będą zabezpieczenia?”. Debaty i strategie oparte na dostępie do infrastruktury, kontroli danych i rozwoju umiejętności stają się kluczowe, aby uniknąć powielenia się wykluczenia cyfrowego na dużą skalę. Wyzwania związane z inkluzywną, etyczną sztuczną inteligencją, służącą rozwojowi człowieka, będą w centrum tego przeglądu, wzbogaconego o konkretne przykłady i najlepsze rekomendacje dotyczące zrozumienia jej miejsca w przyszłości. Pełny przegląd można znaleźć również w tym szczegółowym artykule.Przegląd 2025: Koncentracja, szanse i zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją Globalny rynek sztucznej inteligencji gwałtownie rośnie, pogłębiając luki w równym stopniu, co je zamykając. Do 2025 roku giganci tego sektora będą dominować na scenie technologicznej: budżety samych Microsoft Azure AI, DeepMind i OpenAI są porównywalne z PKB kilku krajów afrykańskich. Ta nadmierna koncentracja rodzi dwojakie pytanie: który kraj lub podmiot faktycznie napędza rewolucję w dziedzinie sztucznej inteligencji? I jak możemy zapewnić, że owoce tego wyścigu technologicznego przyniosą korzyści większej liczbie użytkowników niż tylko akcjonariuszom? Aby zilustrować tę ewolucję, wyobraźmy sobie Lilę, niezależną badaczkę danych z Senegalu. W obliczu potęgi sztucznej inteligencji NVIDIA lub Google AI musi ona mnożyć alternatywy open source, zgodnie z dynamiką otwartych innowacji lub współdzielenia infrastruktury. Bez tego większość lokalnych innowatorów mogłaby pozostać na marginesie. Tegoroczne fora i konferencje, takie jak AI Summit France 2025, podkreślają pilną potrzebę zaangażowania krajów „nieobecnych przy stole negocjacyjnym”, aby sztuczna inteligencja nie stała się zamkniętym klubem zarezerwowanym dla Doliny Krzemowej lub chińskich technologii. Najbardziej uderzające przykłady to mnogość kursów MOOC z wykorzystaniem platformy IBM Watson, docierających do studentów na obszarach wiejskich, czy centra społecznościowe oparte na Meta AI, promujące powszechny dostęp do szkoleń.Automatyzacja i produktywność: jakie korzyści, jakie straty?
Nie sposób zignorować wpływu na zatrudnienie. Według najnowszych analiz, 40% miejsc pracy na świecie mogłoby radykalnie ewoluować dzięki sztucznej inteligencji, a w niektórych przypadkach wręcz zniknąć całkowicie. Przykład centrum logistycznego, które masowo przechodzi na sztuczną inteligencję Baidu, ilustruje gwałtowny wzrost produktywności… kosztem całkowitej redefinicji wymagań dotyczących umiejętności. Przeciwdziałanie negatywnym skutkom wymaga stworzenia prawdziwych programów przekwalifikowania i wsparcia. Tam, gdzie robotyzacja była problemem, sztuczna inteligencja wymaga od samego początku stawiania na kształcenie ustawiczne.
Huawei Cloud AI oferuje również rozwiązania hybrydowe: sztuczną inteligencję do optymalizacji przemysłowej, uzupełnioną o komponent szkoleniowy dla techników i operatorów. To podejście zyskuje na popularności, ponieważ każda poważna polityka w zakresie sztucznej inteligencji musi inwestować w umiejętności – w przeciwnym razie istnieje ryzyko wzrostu bezrobocia w tym samym tempie, co algorytmy. Kraje najbardziej zaawansowane w zakresie przekwalifikowania, takie jak Korea Południowa i Kanada, już dzielą się swoimi sukcesami na platformach otwartych innowacji, zachęcając do wdrażania tych praktyk w innych miejscach. https://www.youtube.com/watch?v=lrQWn6WssGA
Kwestie równości i zarządzania: Sztuczna inteligencja – dla kogo?
Chociaż potencjał sztucznej inteligencji jest ogromny, dystrybucja korzyści ekonomicznych i społecznych pozostaje poważnym wyzwaniem. Spośród 118 krajów, które często nie uczestniczą w międzynarodowych dyskusjach, wiele z nich ma trudności z przyciągnięciem talentów i inwestycji z powodu braku odpowiedniej infrastruktury. Stworzenie bardziej inkluzywnego zarządzania to nie tylko slogan, ale strategiczna konieczność. Globalne think tanki podkreślają trzy kluczowe dźwignie: wzmocnienie infrastruktury cyfrowej, demokratyzację dostępu do danych oraz zapewnienie szeroko zakrojonych szkoleń dla ery sztucznej inteligencji.
Trend w kierunku rozwiązań open source rośnie: Anthropic i Google AI zachęcają do publikowania publicznych zbiorów danych, umożliwiając małym zespołom opracowywanie rozwiązań dostosowanych do lokalnych potrzeb. Na Madagaskarze zespół startupu z branży technologii medycznych wykorzystuje interfejsy API IBM Watson w połączeniu z otwartymi kanałami danych do opracowania predykcyjnego systemu monitorowania medycznego dla odległych obszarów wiejskich. Inicjatywy współpracy Południe-Południe, inspirowane modelami Meta AI lub platformami open source, pokazują, że możliwe jest przełamanie szklanego sufitu – pod warunkiem dokonania odpowiednich inwestycji.
Rekomendacje i plan działania na rzecz inkluzywnej sztucznej inteligencji