System nazywa się SRT‑H (Hierarchical Surgical Robot Transformer).

Naukowcy z Johns Hopkins University i Stanforda opisali go w lipcu 2025 r. na łamach Science Robotics w pracy „SRT‑H: A hierarchical framework for autonomous surgery via language‑conditioned imitation learning”.

Robot (zbudowany na bazie znanego systemu da Vinci) przeprowadził kluczowy etap cholecystektomii (usunięcia pęcherzyka żółciowego) na ośmiu różnych preparatach świńskich, za każdym razem ze stuprocentową skutecznością. Wykonał wszystkie 17 zadań samodzielnie, ucząc się wyłącznie z nagrań ludzkich chirurgów i potrafiąc w czasie rzeczywistym naprawiać własne błędy.

Komunikat prasowy Johns Hopkins podkreśla rzecz najistotniejszą: to nie jest sztywno zaprogramowany robot przemysłowy. To system, który (jak ujął to lider zespołu Axel Krieger) „dokładnie rozumie, co robi”. Poprzednik tego systemu, STAR (Smart Tissue Autonomous Robot), w 2022 r. zszywał jelita żywej świni, ale wymagał specjalnych znaczników fluorescencyjnych i pracował według sztywnego planu. SRT‑H radzi sobie za to w warunkach przypominających rzeczywistą salę operacyjną.

Cholecystektomia nie została wybrana przypadkiem. To jedna z najczęstszych operacji w USA na poziomie od 750 tys. do 1 mln zabiegów rocznie. Pęcherzyk żółciowy leży w przewidywalnym miejscu, ale wokół niego biegnie sieć delikatnych przewodów i naczyń, w których łatwo o nieodwracalny błąd. Każda poprawa precyzji może oszczędzić tysiącom pacjentów reoperacji i powikłań (a szpitalowi mniej kosztownych procesów prawnych i potencjalnych odszkodowań).

Żeby zrozumieć skalę tej rewolucji, trzeba spojrzeć na rynek robotów chirurgicznych dziś. W styczniu 2026 roku Intuitive Surgical (producent systemu da Vinci) ogłosił przekroczenie progu 20 milionów pacjentów zoperowanych z użyciem ich robotów. Sama liczba procedur w 2025 r. przekroczyła 3 miliony czyli o 18 proc. więcej niż rok wcześniej. Globalna baza systemów da Vinci na koniec 2025 r. liczyła już ponad 10,5 tys. urządzeń. Przychody firmy w 2025 r. sięgnęły ok. 10 mld dol. (o 21 proc. więcej niż rok wcześniej).

Cały rynek robotyki chirurgicznej eksperci szacują różnie, ale wszystkie prognozy idą w tym samym kierunku. Według analiz Global Market Insights jego wartość ma wzrosnąć z 8,1 mld dol. w 2024 r. do 38,4 mld dol. w 2034 r. (CAGR 17,2 proc.). Roots Analysis prognozuje, że już w 2026 r. rynek osiągnie 10,6 mld dol. Z kolei szersza kategoria (wszystkie roboty medyczne) to wartość kilkukrotnie większa.

Co kluczowe, Intuitive Surgical kontroluje ponad 70 proc. globalnych zabiegów robotycznych i ten monopol właśnie zaczyna pękać. W 2025 r. Intuitive umieścił w szpitalach 1,721 nowych systemów da Vinci (w tym 870 nowoczesnych da Vinci 5). Każde urządzenie kosztuje średnio ok. 1,5 mln dol.. Hospitale lokują się w długoletni model zakupu narzędzi jednorazowych - to dlatego Intuitive notuje 85 proc. powtarzalnych przychodów.

Ekspansja robotyki medycznej nie bierze się z mody. To trend, który rośnie dzięki trzem konkretnym i twardym czynnikom demograficznym i ekonomicznym:

1. Starzenie się populacji i zwiększenie ilości zabiegów. WHO ostrzega, że w 13 z 44 europejskich krajów ponad 40 proc. lekarzy ma powyżej 55 lat i odejdzie na emeryturę w ciągu dekady. W Hiszpanii w 2020 r. już 32 proc. lekarzy przekroczyło 55 rok życia. W tym samym czasie populacja po 65. roku życia w samych USA wzrośnie o 55 proc. do 2030 r., a po 75. czyli o 73 proc. Starsi pacjenci wymagają dwukrotnie do trzykrotnie więcej usług medycznych, głównie specjalistycznych.

2. Globalny niedobór lekarzy chirurgów. American Association of Medical Colleges prognozuje braki sięgające 19,8–29 tys. chirurgów w USA do 2030 r. i ponad 100 tys. lekarzy ogólnie. W krajach o niskim i średnim dochodzie sytuacja jest dramatyczna bo w 23 z 57 krajów uznanych przez WHO za znajdujące się w „kryzysie kadrowym” nie ma nawet danych krajowych o liczbie chirurgów. Gęstość chirurgów ogólnych w tych krajach wynosi od 0,13 do 1,57 na 100 tys. mieszkańców dla porównania, w krajach OECD przekracza zwykle 30. Wiele krajów Afryki ma poniżej minimum 0,5 neurochirurga na 100 tys. ludzi.

3. Skok jakościowy w AI (i robotyce). Modele wizualno‑językowo‑działaniowe (VLA), uczenie przez naśladowanie i uczenie ze wzmocnieniem w 2024 r. wyszły z laboratoriów do realnych aplikacji. To te same techniki, dzięki którym powstał SRT‑H czyli system, który nauczył się chirurgii, oglądając filmy. Jak piszą autorzy artykułu w Science Robotics, uczyniona została bariera między sztywno zaprogramowanymi automatami a systemami zdolnymi do generalizacji.

Do tego dochodzi czwarty, mniej omawiany czynnik: efekty wyników leczenia.

W laparoskopowej resekcji jelita grubego z powodu raka (czyli zabiegu, który tylko w samych USA jest dla ponad 150 tys. pacjentów rocznie jedyną szansą wyleczenia) odsetek powikłań pooperacyjnych w zależności od umiejętności operatora może sięgać 23 proc. Roboty autonomiczne mają potencjał, by „zdemokratyzować” dostęp do operacji eksperckiej jakości od peryferii Polski po misje kosmiczne.

Czterech specjalistów w jednym robocie

Drugi przełom w 2025 roku (tym razem z udziałem zespołu z The Chinese University of Hong Kong wspólnie z Johns Hopkins) to system AI działający jak czteroosobowy zespół, opisany szczegółowo w analizie Polityki (Marcin Rotkiewicz, „Z nieludzką precyzją”, Polityka 36/2025).

Architektura jest następująca: pierwszy moduł to „wzrokowiec”, który analizuje obraz z kamery, lokalizuje obiekt (np. igłę chirurgiczną); drugi to „tłumacz”, który zmienia opis na współrzędne; trzeci to „strateg” czyli ten, który uczy się przez próby i błędy w symulatorze, planując najlepszą drogę narzędzia; czwarty to „precyzyjny wykonawca” odpowiedzialny za milimetrowe ruchy końcowe.

Robot trenował wyłącznie w wirtualnym świecie, by potem działać na żywych zwierzętach. Wyniki w testach na świniach:

• Manipulacja kamerą endoskopową: 95 proc. skuteczności

• Podnoszenie gazy: 91 proc.

• Retrakcja tkanek: 91 proc.

• Zakładanie klipsów na naczynia: 87 proc.

• Chwytanie igły: 83 proc.

W operacji żywego zwierzęcia (pod nadzorem chirurga) sukces wyniósł: 83 proc. dla chwytania gazy, 77 proc. dla retrakcji, 67 proc. dla najtrudniejszego klipsowania 5 mm tętnicy 10 mm klipsem przy poruszającej się w rytm oddechu tkance.

Choć fotogeniczna chirurgia ściąga większość uwagi, prawdziwa skala obecności AI w medycynie ujawnia się gdzie indziej bo w radiologii. Tu liczby są wręcz oszałamiające.

Według FDA, do grudnia 2025 r. zatwierdzono ponad 1300 urządzeń medycznych z AI, z czego 1039 to narzędzia radiologiczne. Według systematycznego przeglądu opublikowanego w JAMA Network Open w listopadzie 2025 r., 76 proc. wszystkich zatwierdzeń AI/ML medycznych FDA dotyczy radiologii. Wzrost jest wykładniczy: między 1995 a 2015 r. zatwierdzono zaledwie 33 urządzenia AI; w samym 2023 roku już 221.

Mediana czasu od złożenia wniosku do zgody FDA dla urządzeń AI/ML w 2024 r. wynosiła 162 dni czyli to bardzo szybki tor regulacyjny. Najwięksi gracze to GE HealthCare (115 dopuszczeń), Siemens Healthineers (86), Philips (48), Canon (41) i izraelski Aidoc (30).

Europejskie badania pokazują, że niemal połowa radiologów już używa narzędzi AI w rutynowej praktyce co daje wzrost z zaledwie 20 proc. pięć lat temu, według ankiety European Society of Radiology z 2024 r.. Co prawda aż 47,7 proc. radiologów uważa, że pacjenci nie zaufają w pełni zaautomatyzowanym raportom (takim bez podpisu lekarza).

Tu warto wskazać poważne zastrzeżenie: mniej niż 30 proc. zatwierdzonych przez FDA urządzeń AI radiologicznych przeszło właściwe testy kliniczne. 97 proc. zostało dopuszczonych przez tzw. ścieżkę 510(k) czyli na podstawie „równoważności” z istniejącymi urządzeniami, bez prospektywnych badań klinicznych. To rodzi pytania o realne wyniki w warunkach klinicznych.

Mniej widoczna, ale niezwykle istotna jest rehabilitacja. Egzoszkielety i roboty asystujące zmieniają sposób, w jaki pacjenci po udarze, urazie rdzenia kręgowego czy ciężkich urazach uczą się ponownie chodzić, używać ręki, odzyskiwać równowagę.

W systematycznym przeglądzie z 2025 r. opublikowanym w Frontiers in Neuroscience badającym skuteczność terapii robotycznej po udarze, naukowcy wskazują na powtarzalne, znaczące poprawy funkcji motorycznych. Badanie randomizowane na egzoszkielecie biodrowym opublikowane w 2025 r. wykazało istotną poprawę chodu, symetrii ruchu i równowagi u pacjentów po podostrym udarze.

Polskie badanie z 2025 r. opublikowane w Journal of Health, Wellness & Community Research pokazało 26‑procentową redukcję czasu testu chodu w grupie z egzoszkieletem (z 46,8 do 34,7 sekundy) wobec 13 proc. redukcji w grupie kontrolnej z fizjoterapią klasyczną. To wynik dwukrotnie lepszy od standardowej terapii.

Roboty rehabilitacyjne mają jedną przewagę, której fizjoterapeuta nigdy nie osiągnie: powtarzalność czynności bez elementu zmęczenia. Maszyny mogą tysiące razy odtworzyć ten sam ruch z tą samą precyzją co kluczowe dla na przykład neuroplastyczności mózgu w okresie regeneracji po udarze.

Drugim obszarem rozszerzającym dostępność jest telesurgeria (operacja zdalna). Apollo Hospitals w Indiach otworzyło w marcu 2026 r. Apollo Institute of Robotics and Telesurgery w Chennai specjalnie pod rozwój zdalnej współpracy chirurgicznej.

Pomysł ten (jeszcze 5 lat temu był czystą fantazją) teraz staje się powoli rzeczywistością z powodu rozwoju łączności. Łącza 5G mają opóźnienia poniżej 10 milisekund. To znaczy, że chirurg w Tokio może sterować ramieniem robota w sercu Afryki. Tu znów wraca argument demokratyzacji dostępu: w krajach, w których brakuje doświadczonego operatora, można sprowadzić jego ręce zdalnie. Pacjent z guzem nowotworowym w Bangui nie musi czekać na specjalistę, który nigdy nie przyjedzie.

Polski kontekst: doganianie peletonu

Polska nie pozostaje całkowicie w tyle. System da Vinci jest używany w kilkudziesięciu szpitalach, głównie w urologii (radykalna prostatektomia), ginekologii i niektórych zabiegach kolorektalnych. Od 2022 r. NFZ refunduje zabiegi z asystą robota w wybranych wskazaniach co czyni istotny przełom, który otworzył drzwi do upowszechnienia.

Wciąż jednak gęstość systemów chirurgicznych w Polsce odbiega znacząco od krajów Zachodu. Według analiz rynkowych, Ameryka Północna dominuje z ok. 40 proc. globalnego rynku, podczas gdy region Azji i Pacyfiku (23 proc.) rośnie najszybciej dzięki inwestycjom w Chinach, Indiach i Korei Południowej. Europa jako całość jest na drugim miejscu, ale wewnętrzne różnice są ogromne: Polska, Czechy czy Węgry inwestują w robotykę chirurgiczną wolniej niż Niemcy, Holandia czy Skandynawia. To ważna luka, biorąc pod uwagę, że Polska należy do krajów najszybciej starzejących się w UE i już dziś notuje poważne braki kadrowe w wielu specjalnościach chirurgicznych.

Pięć barier, które robotyka medyczna musi pokonać

Mimo entuzjastycznych nagłówków, przed autonomiczną chirurgią stoi pięć poważnych przeszkód:

1. „Sim‑to‑real” - Nawet najlepsze symulatory nie odwzorują pełnej elastyczności tkanki, nieprzewidywalności krwawienia czy zmienności pacjentów. Model perfekcyjny w wirtualnym świecie często zawodzi w rzeczywistości. Sami autorzy badania SRT‑H w odpowiedzi na entuzjastyczne komentarze prasy przyznali, że ich praca dotyczy fazy zabiegu u świńskich zwłok - przejście do żywych pacjentów napotka „znacznie większe wyzwania”.

2. Dane treningowe - Aby zbudować dobry model, trzeba mieć dziesiątki tysięcy zanonimizowanych nagrań operacji wysokiej jakości, z opisami metadanymi. Takie zbiory są niezwykle trudne do skompletowania ze względu na ochronę prywatności pacjenta, własność intelektualną szpitali i niespójność systemów.

3. Regulacje - FDA dopiero uczy się, jak certyfikować systemy AI, które uczą się i zmieniają się w czasie. Klasyczna ścieżka 510(k) ma sens dla nieruchomych narzędzi, nie dla algorytmów ewoluujących z każdą operacją. W marcu 2025 r. FDA zatwierdziło dla Moon Surgical pierwszy Predetermined Change Control Plan (PCCP) - mechanizm pozwalający aktualizować algorytm bez konieczności pełnej recertyfikacji. To zwiastun nowego paradygmatu regulacyjnego.

4. Odpowiedzialność prawna - no bo kto odpowiada, gdy autonomiczny robot uszkodzi tętnicę? Producent? Szpital? Programista? Chirurg, który nadzorował zabieg, ale nim nie kierował? Te pytania pozostają w dużej mierze bez odpowiedzi i będą wymagały nowych ram prawnych.

5. Cyberbezpieczeństwo - Robot chirurgiczny podłączony do sieci to potencjalny wektor ataku. Wyobrażenie sobie hakera modyfikującego ruchy ramienia w trakcie operacji jest nawet bardziej przerażające niż ransomware na karty pacjentów.

Czy pacjent się zgodzi?

Wszystkie powyższe wyzwania można rozwiązać technicznie. Trudniejszy jest opór psychologiczny pacjenta. Badania pokazują, że nawet w epoce AI większość ludzi nadal woli, żeby ich operował człowiek, choćby ten człowiek statystycznie miał gorsze wyniki niż robot.

Tu kryje się głębsza prawda: chirurgia nie jest tylko techniczną operacją, ale aktem zaufania. Pacjent kładąc się pod nóż zawierza siebie konkretnemu człowiekowi z imienia i nazwiska. Algorytm (nawet skuteczniejszy) nie wzbudza tego samego rodzaju relacji.

Producenci to wiedzą. Dlatego niemal każda komercyjna komunikacja podkreśla, że robot to „asystent”, „rozszerzenie rąk chirurga”, „kopilot”. SRT‑H to zaczyn nowej narracji, ale komercjalizacja autonomicznej chirurgii zacznie się od L‑2 i L‑3 czyli prostych, powtarzalnych zadań pomocniczych, nie od pełnej operacji. Najpierw zaakceptujemy robota, który trzyma kamerę. Potem takiego, który odsuwa tkanki. Potem takiego, który samodzielnie zakłada szwy w dokładnie wymierzonych miejscach. Każdy z tych kroków sprawi, że kolejny będzie mniej szokujący.

Co dalej?

W najbliższych pięciu latach niemal na pewno zobaczymy:

• Lawinę nowych systemów L‑2 i L‑3 komercyjnie wdrażanych - autonomiczne utrzymywanie kamery, automatyczne planowanie cięć, podpowiedzi w czasie rzeczywistym.

• Erozję monopolu Intuitive Surgical w miarę jak Hugo, Versius Plus i Ottava będą wchodzić na rynek amerykański. Konkurencja obniży ceny systemów i sprzętu jednorazowego, co przyspieszy adopcję w mniej zamożnych krajach.

• Pierwsze kliniczne wdrożenia chirurgii L‑4 w wąsko wyselekcjonowanych procedurach - najprawdopodobniej zaczynając od cholecystektomii, biopsji prostaty, prostszych operacji ortopedycznych.

• Eksplozję AI w diagnostyce - szczególnie w radiologii i patologii. Tu wąskim gardłem nie jest technologia, ale walidacja kliniczna i integracja z systemami szpitalnymi.

• Rozwój telesurgerii w krajach o niewystarczającej liczbie specjalistów. Indie i Chiny są tu liderami z powodów demograficznych.

To, co wydarzyło się w lipcu 2025 w laboratorium Johns Hopkins, było znakiem nadejścia nowej jakości na salach operacyjnych. I o dziwo nie wywołało takiej paniki jak ChatGPT (bo jeszcze masowo nie operuje ludzi). Ale moment, w którym maszyna nauczyła się samodzielnie wykonać 17 zadań skomplikowanej operacji wyłącznie z oglądania filmów, jest punktem zwrotnym, którego nie ma jak cofnąć.

Lekarzowi rekordziście z Sosnowca wyrósł godny przeciwnik.

Artur Kurasiński

MASZ SKLEP? ZWIĘKSZ KONWERSJĘ W SWOIM KOSZYKU Z PRZYCISKIEM “KUP Z INPOST”!

Wydajesz coraz więcej na pozyskanie ruchu, a sprzedaż nie rośnie proporcjonalnie? Ja też tak robiłem wiele razy łudząc się, że zwiększenie wydatków na płatną reklamę pozwoli w końcu mojej sprzedaży nabrać wiatru. I niestety to jest jeden z najczęstszych paradoksów e-commerce w 2026 roku. Budżety na performance rosną, koszt kliknięcia rośnie, a konwersja ani drgnie (albo spada). I zwykle nie chodzi o ofertę czy ceny, tylko o to, co dzieje się w ostatnich sekundach przed zakupem.

Etap checkout to ten najważniejszy moment w sprzedaży online, w której klient najczęściej się rozmyśla: bo trzeba się zalogować, wypełnić jakiś formularz, odhaczyć zgody, wskazać wybór dostawy (na kilku ekranach). A każde dodatkowe kliknięcie to kolejna okazja do porzucenia koszyka. Dlatego coraz więcej sklepów traktuje checkout nie jako techniczną formalność, tylko jako element strategii sprzedażowej (na równi z kampaniami i ofertą produktową).

Przykład? 4FIZJO, po wdrożeniu przycisku „Kup z InPost” i przeniesieniu finalizacji zakupu do aplikacji InPost Mobile, skróciło ścieżkę zakupową do kilkunastu sekund. Efekt: średnia konwersja koszykowa w kanale InPost Pay na poziomie 71%, czyli o ponad 40% wyższa niż w tradycyjnej ścieżce zakupowej. W szczycie sezonu (Q4) wskaźnik ten sięgnął 77%.

Jeśli Twój sklep generuje ruch, ale konwersja kuleje i masz ambicję na większy przychód to warto rozważyć dodanie przycisku „Kup z InPost”

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem cały Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii:

AI STWORZYŁA NOWE WIRUSY

Naukowcy wykorzystali modele AI do zaprojektowania nowych wirusów atakujących bakterie - spośród około 300 projektów aż 16 okazało się funkcjonalnych. To potencjalna broń przeciwko bakteriom odpornym na antybiotyki, ale jednocześnie kolejny sygnał, że rozwój generatywnej AI w biologii wymaga wyjątkowo ostrożnych zabezpieczeń.

LINK

OPENAI WSTRZYMUJE PRACE NAD MODELEM ASTRA

OpenAI ogłosił, że zawiesiło część prac nad rozwijanym modelem Astra po tym, jak wewnętrzny przegląd wykazał, że osiągnął on “krytyczny próg cyberbezpieczeństwa” czyli zdolność do samodzielnego wykrywania i przeprowadzania ataków na dobrze zabezpieczone systemy. Firma uruchomiła dodatkowe zabezpieczenia w ramach swojego Preparedness Framework i wstrzymała wewnętrzne działania z Astrą, które nie spełniają zaostrzonych wymogów.

LINK

WIELKIE ROSZADY PERSONALNE W GOOGLE

Główny naukowiec Google odchodzi z firmy, by założyć Discovery Loop - spółkę benefit corporation z Palo Alto, która ma automatyzować cykl badawczy: hipoteza, eksperyment, ewaluacja, kolejna hipoteza. Zabiera ze sobą Sanjaya Ghemawata, Oriola Vinyalsa i Quoca Le; Google zostaje inwestorem założycielskim i partnerem chmurowym.

LINK

OPENAI PRZEJMUJE NEXTSLIDE

OpenAI kupiło NextSlide czyli startup zamieniający notatki, dokumenty i wyniki researchu w gotowe, edytowalne prezentacje. Cały zespół z założycielem Ahmedem Beshrym (wcześniej współzałożycielem Caper AI, sprzedanego Instacartowi w 2021) pracuje już nad ChatGPT. Warunków finansowych nie ujawniono, a transakcja została zamknięta jeszcze wcześniej w tym roku.

LINK

OPENAI SZYKUJE WŁASNY GADŻET AI

OpenAI i Jony Ive mają pracować nad przenośnym urządzeniem przypominającym krążek hokejowy: inteligentnym głośnikiem bez ekranu, wyposażonym w kamerę i sensory. Sprzęt ma działać jak znacznie bardziej zaawansowany głosowy ChatGPT, kosztować ponad 300 dolarów i zadebiutować w 2027 roku.

LINK

MODELE OPENAI KOMUNIKUJĄ SIĘ MIĘDZY SOBĄ

Modele OpenAI, które przeprowadziły atak na Hugging Face, zaczęły współpracować dwa miesiące przed wystąpieniem incydentu. Utworzyły forum, na którym dzieliły się kodem i danymi uwierzytelniającymi, rozdzielały zadania oraz opracowały protokoły nazewnictwa i uwierzytelniania. Kiedy OpenAI usunęło to forum, agenci odtworzyli swój system komunikacji kilka dni później.

LINK

WIRTUALNY KOSMITA POMOŻE ZROZUMIEĆ ŻYCIE W KOSMOSIE

Naukowcy stworzyli model wirtualnego mikroorganizmu i sprawdzili, jak mógłby funkcjonować na różnych egzoplanetach, pozostawiając w ich atmosferach wykrywalne ślady metanu. Takie symulacje mogą pomóc astronomom rozpoznawać oznaki obcego życia bez zakładania, że musi ono przypominać organizmy znane z Ziemi.

LINK

ALIBABA CHCE ZARABIAĆ NA OPEN SOURCE

Alibaba zamierza wymagać od dużych komercyjnych użytkowników otwartej wersji Qwen3.8-Max (2,4 bln parametrów, 95 mld aktywnych) dzielenia się częścią przychodów generowanych na modelu - wagi mają trafić do sieci w przyszłym tygodniu, a stawka wciąż nie jest ustalona. To powielenie ruchu Moonshota, który przy Kimi K3 wymaga umowy komercyjnej od firm zarabiających na modelu ponad $20 mln rocznie i sięga po nawet 30% przychodów.

LINK

ROBOTAKSÓWKI WJEŻDŻAJĄ DO LONDYNU

Robotaksówki otrzymały zgodę na działalność w Londynie, przybliżając autonomiczne przejazdy do codzienności mieszkańców brytyjskiej stolicy. To ważny test dla technologii, która może zmienić rynek przewozów, ale wciąż musi przekonać pasażerów do swojego bezpieczeństwa.

LINK

GTA VI ZADEBIUTUJE NA NETFLIKSIE

Rockstar nawiązał współpracę z Netfliksem, gdzie 27 sierpnia zadebiutuje „Grand Theft Auto VI: An Extended Look” — sześć godzin wcześniej niż w otwartych kanałach. To nietypowy ruch marketingowy, który pokazuje skalę oczekiwań wokół GTA VI i może zatrzeć granicę między promocją gier a streamingową rozrywką.

LINK

Akademiczka, wykładowczyni, prelegentka TEDx. Doktorat obroniła z etyki pojazdów autonomicznych. W pracy doradczej łączy Kanta, Arystotelesa, Rawlsa i Jonasa z twardymi case’ami biznesowymi — chatbotem Air Canada, narzędziami rekrutacyjnymi Amazona, audytami algorytmów w HR.

Współtworzy etyczną nakładkę na polski model Bielik, zasiada w GRAI przy Ministerstwie Cyfryzacji.Poza AI: triathlonistka i maratonka, kocia behawiorystka, wolontariuszka pracująca z uchodźcami.

Zawodowo bada relacje człowiek–maszyna, prywatnie ucieka w to, co najbardziej cielesne i niecyfrowe.Filozofka Kanta ze stanowiskiem “AI Ethics Lead”.

Naukowczyni, która doradza biznesowi, jak wdrażać technologię, do której sama ma fundamentalną nieufność.Dr Dota Szymborska mówi, że z nieprzewidywalną sztuczną inteligencją poradzi sobie tak, jak poradziła sobie z nieprzewidywalnym kotem.

Wyobraża sobie “niebiałkowego kontrahenta”, który nie wrzuci suszarki do wanny i wesprze, gdy będzie smutno. Pisała o partnerstwie z maszyną już w 2019 roku, kiedy patrzono na nią dziwnie.

A jednocześnie chce dla tej samej maszyny prawnej smyczy, kodeksów i “praw Asimova”.

Pytamy więc wprost: czy przyjaciela reguluje się ustawą?W tym odcinku rozmawiamy o tym, gdzie kończy się doradztwo etyczne, a zaczyna etyczne alibi dla firmy, która chce mieć czyste sumienie w cenie faktury.

O tym, czy polska etyka AI (Bielik, GRAI, Ministerstwo Cyfryzacji) ma jakikolwiek realny wpływ, skoro najpotężniejsze modele świata powstają poza jakąkolwiek naszą jurysdykcją. O Acemoglu i pytaniu, czy regulacje realnie ograniczają Altmana, Bezosa i Muska, czy tylko formalizują ich przewagę.

Wracamy też do doktoratu mojej gościni o etyce pojazdów autonomicznych i sprawdzamy, czy słynne “kogo potrąci samochód” było w ogóle właściwym pytaniem.Potem robi się ciężej. Lavender — system przypisujący ludziom w strefie konfliktu punktację od 1 do 100 określającą prawdopodobieństwo, że są celem wojskowym. Wojsko twierdzi, że to “baza danych, a nie AI decydująca o zabijaniu”.

Oficerowie mieli sekundy na zatwierdzenie celu. Pytam, w którym momencie liczba zamienia się w wyrok — i czy formalna obecność człowieka w tej procedurze to odpowiedzialność, czy alibi.Rozmawiamy o dronach przełączających się w “tryb terminatora” po dotarciu w rejon celu, bez człowieka w pętli decyzyjnej.

O tym, że wojsko potrafi dziś z pomocą AI wygenerować w kilkanaście dni tyle celów, ile wcześniej dwadzieścia osób opracowywało przez rok.

I o tym, co dzieje się z etyką, gdy w oficjalnych dokumentach staje się synonimem “biurokracji”, którą trzeba wyeliminować.

Na koniec pytanie, którego żaden etyk AI nie lubi: czy da się w ogóle zaprojektować “etyczną” sztuczną inteligencję — czy to tylko ładne słowo na “mniej szkodliwą”?

Takie rozmowy nie były możliwe bez wsparcia Partnerów: ⁠⁠⁠

Studio Miś⁠⁠⁠ ⁠⁠- dom produkcji podcastów i wideo. Trzy niezależne studia, unikalne scenografie i pełen zaplecze produkcyjne. To miejsce w którym marka realizuje cały proces: od planu po efekt końcowy. Wszystko w jednym miejscu, w centrum Warszawy.

16 lipca dwa modele OpenAI (GPT-5.6 Sol oraz drugi, który OpenAI określa jako „jeszcze bardziej zaawansowany model w fazie przedpremierowej”) wymknęły się spod kontroli i włamały do Hugging Face (tutaj HF opublikował dokładny zapis co się działo punkt po punkcie).

Dlaczego? OpenAI chciało sprawdzić swoje modele w ramach testu porównawczego o nazwie ExploitGym, który stawia przed modelami LLM zadanie znalezienia sposobów na wykorzystanie rzeczywistych luk w zabezpieczeniach występujących w powszechnie używanym oprogramowaniu.

Aby sprawdzić do czego są zdolne, naukowcy usunęli większość zabezpieczeń cyberbezpieczeństwa. Następnie uruchomili modele w środowisku testowym (odciętym od internetu), z wyjątkiem jednego połączenia z oprogramowaniem zewnętrznym pełniącym rolę serwera proxy do świata zewnętrznego, i pozwolili im zainstalować kod niezbędny do pokonania ExploitGym.

9 lipca, zgodnie z doniesieniami Reuters, modele OpenAI zaczęły próbować przebić się przez serwer proxy. Znalazły nieznany błąd w oprogramowaniu serwera proxy i wykorzystały go, aby uzyskać dostęp do internetu. Stamtąd 11 lipca włamały się do systemów komputerowych Hugging Face, najwyraźniej poszukując zbiorów danych i rozwiązań, które pomogłyby im wykonać zadanie. Hugging Face ogłosiło włamanie 16 lipca.

OpenAI nie zdawało sobie sprawy (a przynajmniej nie ujawniło), że jego modele były w to zaangażowane, aż do 21 lipca, czyli około 10 dni po tym, jak przełamały zabezpieczenia, i tydzień po tym, jak Hugging Face powstrzymało atak i powiadomiło FBI.

Pracownikom Hugging Face udało się tego dokonać, bo użyli chińskich “otwartych modeli” (termin „open-weight” oznacza, że wagi modeli są dostępne na określonych warunkach. AI typu open source wymaga większej swobody i przejrzystości; kod, informacje o danych, warunki licencji oraz prawa do dalszego rozpowszechniania nadal mają znaczenie).

Innymi słowy filozofia “open AI” (nie mylić z firmą OpenAI) obroniła firmę zaatakowaną modelem stworzonym w ramach myślenia “closed AI”. Niesamowita ironia losu w przypadku firm z USA i powód do dumy chińskich naukowców: tym razem bad guy był z USA, a good guy z Chin.

Firma OpenAI stwierdziła, że zdarzenie to było bezprecedensowe bo po raz pierwszy (poza symulacją) modele LLM wydostały się ze środowiska testowego, uzyskały dostęp do otwartego internetu i zaatakowały niepowiązaną organizację.

Jeśli ktoś szukał lepszego dowodu na to jak bardzo skuteczne i niebezpieczne są najnowsze modele LLM to nie mógł prosić o lepszego newsa.

No i zaczęło się.

Dario Amodei opublikował esej wykorzystując możliwość uderzenia w konkurencję poprzez tłumaczenie, że Anthropic nigdy nie postulował zakazu modeli open-weight (choć wszyscy w branży są zdania, że właśnie on i Sam Altman to robią) i oczywiście odpalił salwę burtową w stronę całej konkurencji.

Kolejna była Nvidia - wyczuwając trendy powołała The Open Secure AI Alliance (z między innymi, Adobe, HPE, SAP, Palantir, CrowdStrike i samym Hugging Face) — trzy dni po tym, jak podpisała list otwarty broniący prawa do budowania modeli, które właśnie ten hack umożliwiły (użycie “Open Secure AI” zostało w branży zauważone jako lekki psztyczek w nos Sama Altmana).

Jak widać każdy z wielkich graczy na scenie AI robi co innego niż deklaruje, ale realizuje zarazem swoje strategiczne cele - NVIDIA chce dostarczać swoje GPUsy każdemu, kto zapłaci a OpenAI czy Anthropic nie chcą tracić klientów na rzecz open-source. W tym samym czasie Chiny chca złamać amerykańską przewagę i zalać rynek modelami AI, które są tańsze i nie podlegają restrykcjom rządu Trumpa.

Postaram się pokazać dokładnie o co toczy się obecnie gra “w AI” i odkryję przed Tobą wszystkie poziomy tej branżowej maskarady - zapraszam za kulisy sekretnego widowiska z ogromnymi pieniędzmi, władzą i geopolityką w tle.

Poziom pierwszy (liczą się pieniądze, nie ideologia)

24 lipca grupa firm podpisała list “Open Weights and American AI Leadership”, wzywający władze USA do niewprowadzania ograniczeń na modele open-weight. OpenAI i Google dołączyły niemal natychmiast. Zabrakło jednak jednego nazwiska: Anthropic.

Jak celnie ujął to M.G. Siegler: Nvidia nie chce świata, w którym jeden czy dwa zamknięte modele (czyli w praktyce Anthropic i OpenAI) zdobywają przewagę nad całą resztą technologicznego peletonu. Firma, która sprzedaje łopaty, nie chce, żeby ktokolwiek zmonopolizował wydobycie złota. Im więcej firm trenuje, dostraja i wdraża własne modele, tym więcej GPU trzeba kupić (od NVIDIA oczywiście).

Symptomatyczne jest też, kto ten list podpisał mimo oczywistej sprzeczności interesów. I tak na liście mamy: Metę (firma, która przed miesiącami przeszła od otwartych modeli w stronę zamkniętych) złożyła podpis, choć realne działania Zuckerberga idą w stronę monopolizacji i zamykania dostępu.

Microsoft (posiadający nadal ok. 25% udziałów w OpenAI), próbuje grać rolę neutralnej “Szwajcarii modeli AI”, co jest przy tej strukturze własności dość karkołomną pozycją. Każdy gracz na tej planszy mówi językiem otwartości, żeby ochronić własny, bardzo konkretny, zamknięty interes.

Poziom drugi (czyli realne ryzyko wspaniale zmanipulowane)

Tu jednak trzeba oddać sprawiedliwość Dario Amodei, że jego argumentacja jest bardziej precyzyjna niż te dziwne próby tuszowania rzeczywistych intencji jak to robi konkurencja Anthropica. W swoim eseju “Our position on open-weights models” wprost pisze: modele open-weight bez niebezpiecznych zdolności to dobro publiczne, a zakaz protekcjonistyczny niczego by nie rozwiązał, bo źli aktorzy i tak nie są legalnymi amerykańskimi firmami.

Anthropic nie postuluje zakazu kategorii jako takiej, ale postuluje trzy inne rzeczy: embargo na czipy dla Chin, ściganie masowej dystylacji chińskich modeli z zachodnich (Amodei twierdzi, że to właśnie dystylacja, a nie same otwarte wagi, pozwoliła Chinom skrócić dystans do kilku miesięcy - co jest dyskusyjne i na razie nie udowodnione) oraz obowiązkowe testy bezpieczeństwa dla wszystkich wystarczająco zdolnych modeli, otwartych i zamkniętych.

Pozornie to nie brzmi jak tekst napisany przez CEO firmy, która broni monopolu. Z drugiej strony Bloomberg donosi, że narzędzie Anthropic Mythos w testach znalazło tysiące podatności w oprogramowaniu, a NSA jest pod wrażeniem jego zdolności do wykrywania i wykorzystywania luk bezpieczeństwa a liczba znalezionych podatności w bazie NVD podwoiła się rok do roku.

Poziom trzeci (czyli Pekin robi wyścig zbrojeń AI pod pozorem demokratyzacji dostępu).

Dane Hugging Face za ostatni rok są jednoznaczne: chińskie modele odpowiadają już za 41% wszystkich pobrań na platformie, wyprzedzając USA. Po “momencie DeepSeek” ze stycznia 2025 chińskie giganty dosłownie zalały rynek otwartymi wagami (samo Baidu przeszło z zera wydań w 2024 do ponad stu w 2025, ByteDance i Tencent zwiększyły liczbę repozytoriów ośmio-, dziewięciokrotnie).

Kimi K3 od Moonshota dogania czołówkę modeli fundamentalnych (“frontier”) w long-context coding. GLM-5.2 od Z.ai, wydany na licencji MIT, według własnych testów bije GPT-5.5 na SWE-bench Pro. A to już jest powód żeby zachodnie firmy (i rząd USA) biły na alarm.

Bo przecież to nie jest przypadek altruizm biznesowego. Skoro Chiny (trzymane w szachu restrykcjami technologicznymi narzuconymi przez USA) nie mogą wygrać wyścigu o najmocniejszy model zamknięty to wybrały inną konkurencję i tam “masterują” swoje umiejętności w tworzeniu modeli otwartych. Był już “moment DeepSeeka” który na jakiś czas zatopił kurs NVIDII i wiarę inwestorów, że wybrana ścieżka rozwoju zachodnich firm (“maksowanie” inwestycji w infrastrukturę, tworzenie bardzo drogich GPUsów) jest optymalna. Tym samym powodują, że cała samą kategorię modeli premium bezwartościową rynkowo. Każdy model klasy GPT-5.5 (z otwartymi wagami), który Chińczycy tworzą i wrzucają na rynek “za darmo”, obniża cenę, jaką ktokolwiek jest skłonny zapłacić Anthropicowi czy OpenAI za to samo.

To jest bezpośrednie uderzenie w wyceny obu firm (jak i całej amerykańskiej giełdy i ekosystemu inwestycyjnego które dał firmom spod znaku AI ponad 50% wszystkich środków) tuż przed planowanymi debiutami giełdowymi a jednocześnie najskuteczniejszy program demokratyzacji AI, jaki kiedykolwiek istniał, bo z tych samych modeli korzystają dziś startupy w Warszawie, uniwersytety w Seulu i hobbyści na Hugging Face.

Twarde dane są niepokojące dla amerykańskich firm bowiem chińskie modele open-weight stanowiły na początku 2026 roku aż 41% pobrań na platformie Hugging Face, wyprzedzając modele amerykańskie. Na platformie OpenRouter sześć najpopularniejszych modeli to wyłącznie modele otwarte chińskich firm, w tym Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax i Z.ai. Model Claude Opus 4.7 firmy Anthropic plasuje się na siódmym miejscu w momencie pisania tego artykułu.

Z kolei dane serwisu Vercel pokazują, że modele o otwartych wagach przejmują znaczną część infrastruktury aplikacji AI obsługującej duże natężenie ruchu, podczas gdy modele zamknięte funkcjonują jako droższa warstwa premium. W czerwcu modele otwarte obsłużyły prawie jedną trzecią żądań AI na tej platformie. To nie jest juz tylko chwilowa moda, ale trend pokazujący wyraźnie, że modele amerykańskie mają co najmniej bardzo dużą konkurencję i jeśli coś z tym nie zrobią to znajdą się niszy.

David Sacks, doradca Białego Domu ds. AI, ujął napięcie rządowe brutalnie szczerze, komentując próby zakazania chińskich modeli: “Wiodące zamknięte laboratoria, już duopol pod względem przychodów z modeli AI, chcą, żeby rząd wyeliminował im konkurencję open-source.” Amerykańskie media ujawniły niedawno, że administracja Trumpa od ponad roku po cichu rozważała różne warianty faktycznego zakazu poprzez wpisanie chińskich labów na specjalną listę i odcięcie amerykańskich obywateli od możliwości korzystania z nich.

To byłby ciekawy zwrot w narracji! USA które darły łacha z Europy, ze nic nie produkuje tylko reguluje same chcą zabronić korzystania z chińskich modeli AI. Oczami wyobraźni widzę te rozgrzane VPNy w garażach w Dolinie Krzemowej przez które amerykańskie startupy pobierają “zabronione” modele na swoje serwery ;)

Poziom czwarty (czyli klient głosuje portfelem)

I tu robi się najciekawiej, bo podczas gdy Waszyngton, Anthropic i Nvidia licytują się na argumenty geopolityczne i bezpieczeństwa, amerykańskie firmy po prostu przestały się przejmować, kto ma rację. WSJ opisuje to zjawisko jako przejście od “tokenmaxxingu” (chwalenia się wydatkami na AI) do “tokenomiki” (czyli twardej i realnej kalkulacji uwzględniającej koszta).

Telnyx, po tym jak Anthropic zablokował korzystanie z zewnętrznych systemów operacyjnych na jego subskrypcji (koszt: 100 tys. dolarów dziennie), przeszedł na modele chińskiej firmy Z.ai za około 100 dolarów na agenta dziennie — a Claude zostaje tylko jako “dyrygent” do najtrudniejszych zadań.

Hex donosi, że w ciągu dwóch tygodni 50% jego klientów wdrożyło Kimi. Cursor policzył, że zbudowanie przeglądarki od zera kosztuje 10 tys. dolarów na samym GPT-5.5, a 1339 dolarów przy modelu mieszanym z Opus 4.8. Firmy prawnicze jak Harvey trenują GLM-5.2 i wywołują Anthropic tylko wtedy, gdy zadanie jest “naprawdę trudne”.

Korporacyjna Ameryka widzi w swoich arkuszach kalkulacyjnych czerwone pola związane z wydatkami na AI a CFO tną koszta.

Dane Hugging Face potwierdzają trend systemowo: udział wielkich labów w całościowym rozwoju ekosystemu spadł z ok. 70% przed 2022 rokiem do 37% w 2025, podczas gdy niezależni deweloperzy urośli z 17% do 39%. Model, który jeszcze rok temu był najbardziej polubioną pozycją na platformie (Llama od Mety) ustąpił miejsca DeepSeek-R1.

Poziom ostatni (czyli co z tego wynika)

A teraz najlepsze: Szef Anthropica, Dario Amodei naprawdę wierzy w ryzyko biologiczne i technologiczne jakie niesie ze sobą rozwój tanich i powszechnie dostępnych modeli AI.

Szef Nvidii naprawdę wierzy w wartość otwartej infrastruktury (bo dla jego firmy nie ma znaczenia kto kupi jego GPUsy).

Chiny naprawdę walczą i budują suwerenność technologiczną wobec USA (a przy okazji rozwalają wyceny amerykańskiej konkurencji co pewnie bardzo cieszy komunistycznych genseków).

Administracja Trumpa naprawdę martwi się o bezpieczeństwo narodowe, i naprawdę słucha też lobby, które chce ochrony przed modelami otwartymi.

Europa naprawdę potrzebuje znaleźć swoją drogę i dostosować się do reguł nowego świata w którym “kto ma AI ten rządzi” - lawirować między szaleństwami Trumpa (i jego następcy) a komunistyczną ideologią i niechęcią Chin do Zachodu (która teraz zaczyna przejawiać się w propozycji blokowania wypływu technologii AI poza granice Chin).

Każdy poziom tej gry jest prawdziwy bo bezpieczeństwo, geopolityka, pieniądze i władza nad infrastrukturą nie są ze sobą sprzeczne.

Dla nas, obserwatorów spoza Doliny Krzemowej, wniosek jest prostszy niż cała ta plątanina interesów: cena tworzenia modeli, utrzymania AI spada nie dlatego, że Pekin, Nvidia, ani nawet sam rynek nie ma dziś interesu w tym, żeby podzespoły, usługi czy korzyści wynikające z korzystania z modeli AI były zbyt drogie.

Każdemu graczowi odpowiada fakt, że tutaj będzie działał “Paradoks Jevonsa” - wraz z modelami pojawią się nowe zastosowania dla agentów.

Pytanie, które warto sobie zadać, nie brzmi już “czy otwarte modele wygrają z zamkniętymi”, ale brzmi: jak będzie wyglądał świat, w którym najlepsze modele AI będą bardzo tanie a w niektórych przypadkach (własna infra) praltycznie darmowe?

PS Moonshot AI właśnie oficjalnie udostępnił wagi i raport techniczny dotyczący modelu Kimi K3, umożliwiając każdemu pobranie i uruchomienie tego modelu o 2,8 bilionach parametrów (największego modelu, jaki kiedykolwiek udostępniono z otwartymi wagami).

Artur Kurasinski

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem cały Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii ;)

CHIŃCZYCY WYNAJMUJĄ SWOJE TWARZE SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

W Chinach rośnie rynek, na którym użytkownicy mogą odpłatnie licencjonować swój wizerunek do tworzenia przez AI reklam i mikrodram, otwierając zupełnie nowy model zarabiania na biometrii. Choć platformy obiecują większą kontrolę nad wykorzystaniem twarzy, eksperci ostrzegają, że raz udostępnione dane mogą w przyszłości zostać użyte w sposób trudny do przewidzenia.

LINK

OKULARY META POD OSTRZAŁEM

Rosnąca popularność inteligentnych okularów Meta wywołuje falę krytyki związanej z prywatnością i możliwością potajemnego nagrywania otoczenia. Firma wprowadza nowe zabezpieczenia, ale eksperci ostrzegają, że zaufanie użytkowników może być trudniejsze do odbudowania niż sama technologia.

LINK

RYWALE GOOGLE WALCZĄ O ODSZKODOWANIA

Po rekordowej grzywnie w wysokości 1 mld euro nałożonej na Google kolejni konkurenci przygotowują pozwy, domagając się odszkodowań za straty wynikające z praktyk uznanych za antykonkurencyjne. Sprawa może otworzyć drogę do fali roszczeń i jeszcze bardziej zwiększyć presję regulacyjną na technologicznego giganta.

LINK

CHINY PRZYSPIESZAJĄ WYŚCIG O CHIPY

Chiny intensywnie rozwijają własne technologie do produkcji półprzewodników, starając się uniezależnić od zachodnich dostawców i ograniczeń eksportowych. W centrum geopolitycznego sporu znalazł się także ASML, który musi lawirować między presją Stanów Zjednoczonych a oczekiwaniami chińskiego rynku.

LINK

ROZMOWY Z CLAUDE TRAFIŁY DO WYSZUKIWAREK

Setki rozmów udostępnionych za pomocą funkcji publicznego linku w Claude mogły zostać zindeksowane przez Google i Bing, przez co stały się łatwo dostępne dla innych użytkowników. Sprawa wywołała dyskusję o tym, jak platformy AI informują o konsekwencjach udostępniania rozmów i jak powinny chronić prywatność użytkowników.

LINK

CZY GOOGLE NAPRAWDĘ STRACIŁ SZANSĘ W WYŚCIGU AI?

Spadek wartości Google autor tłumaczy nie chwilową paniką rynku, lecz rosnącymi obawami o przyszłość wyszukiwarki w erze AI i zmianę sposobu, w jaki użytkownicy zdobywają informacje. To analiza pokazująca, że największym wyzwaniem dla firmy nie są bieżące wyniki finansowe, ale możliwa zmiana fundamentów jej modelu biznesowego (RSI).

LINK

AI MUSKA POPROWADZI WOJNĘ W PENTAGONIE?

Zdjęcie z Pentagonu wywołało burzę po tym, jak internauci dostrzegli na ekranie AI polecenie sugerujące pomoc w „stworzeniu planów pnwojny”. Choć pojawiły się spekulacje, część komentujących wskazuje, że skrót „WAR” może odnosić się do wojskowego raportu, a nie rzeczywistego planowania konfliktu.

LINK

ZAKAZ ZAGRANICZNYCH ROBOTÓW W USA

Amerykański zakaz importu zagranicznych robotów ma wzmocnić krajowych producentów i ograniczyć ryzyko związane z bezpieczeństwem, ale może jednocześnie utrudnić rozwój startupów oraz badań opierających się na tańszym sprzęcie z Chin. Największym pytaniem pozostaje, czy krótkoterminowa ochrona rynku nie okaże się długoterminowym hamulcem dla innowacji.

LINK

SZTUCZNEJ INTELIGENCJI POGŁĘBIA PODZIAŁY SPOŁECZNE

Rozwój AI może pogłębić cyfrowe nierówności, jeśli dostęp do nowoczesnych narzędzi i kompetencji pozostanie ograniczony do wybranych grup. Kluczowym wyzwaniem staje się nie tylko rozwój technologii, ale także zapewnienie, by jej korzyści były dostępne możliwie szeroko.

LINK

MODEL ANTHROPICA TEŻ DOKONAŁ WŁAMU

Anthropic ujawnił, że podczas testów cyberbezpieczeństwa błędna konfiguracja umożliwiła modelom AI dostęp do internetu, co doprowadziło do nieautoryzowanego naruszenia systemów trzech organizacji. Incydenty skłoniły firmę do wstrzymania części testów i zaostrzenia procedur bezpieczeństwa wokół ocen najbardziej zaawansowanych modeli.

LINK

Tylko dwadzieścia złotych różnicy. Tyle dziś dzieli polski przemysł od chińskiego.

Ta liczba pochodzi z opublikowanego w czerwcu raportu ZPP i Ośrodka Studiów Wschodnich „Polska - Europa - Chiny: współpraca czy pułapka uzależnienia?” czyli pierwszej tak systematycznej próby opisania, co „chiński szok 2.0” robi z polską gospodarką.

I choć raport ma swoje słabości, do których wrócę, jego zasadnicza diagnoza jest trudna do odparcia: przegrywamy, przegrywamy szybko, i przegrywamy w dużej mierze na własne życzenie.

Maszyna, która nie może zwolnić

O samym mechanizmie chińskiej ekspansji pisałem już wielokrotnie, ale mam wrażenie, że trzeba o tym pisać stale.

Nadwyżka handlowa Chin przekroczyła bilion dolarów rocznie i zbliża się do 1% światowego PKB. Ostatnim państwem, które notowało coś podobnego, były Stany Zjednoczone tuż po II wojnie światowej czyli w świecie, w którym reszta przemysłu leżała w gruzach. W samym handlu produktami przemysłowymi chińska nadwyżka przekracza dziś łączny wynik Niemiec i Japonii u szczytu ich eksportowej potęgi w latach 80.

To nie jest efekt uboczny sukcesu bo chiński model opiera się (jak piszą autorzy raportu, a przed nimi cała szkoła ekonomistów od Michaela Pettisa wzwyż) na systemowym subsydiowaniu produkcji przez gospodarstwa domowe. Płace rosną wolniej niż produktywność.

Niedowartościowany juan (według Goldman Sachs o 20–30%) działa jak ukryty podatek od konsumpcji. Represja finansowa trzyma oszczędności obywateli w bankach na sztucznie niskim procencie, żeby przemysł miał tani kapitał. System hukou dostarcza miastom milionów pracowników, którym nie trzeba zapewniać pełnych usług publicznych.

Wojny handlowe, jak głosi stara maksyma, to wojny klasowe. Chiński pracownik i chiński konsument finansują ekspansję, której owoce zbiera partia a rachunek płaci przemysł reszty świata. Skoro rynek wewnętrzny nie jest w stanie wchłonąć produkcji (ponad 36% wyrobów chińskiego przetwórstwa w 2024 r. sprzedano za granicę), nadwyżka musi gdzieś popłynąć. A najłatwiej płynie tam, gdzie nikt nie stawia tamy.

Czyli do Europy.

Rachunek za rok 2025

Raport ZPP/OSW próbuje ten koszt policzyć. Według modelowania makroekonomicznego (model przepływów międzygałęziowych MRIO) z europejskiego przemysłu w samym 2025 roku bezpowrotnie „uciekło” do Chin 87 miliardów euro wartości dodanej. Z tego 11,4 miliarda to bezpośrednia i pośrednia strata polskiej gospodarki. Zagrożonych jest około 45 tysięcy miejsc pracy w polskim przemyśle czyli przede wszystkim w bateriach, częściach motoryzacyjnych, AGD i stali.

Tu uczciwość każe zatrzymać się na chwilę. Ta część raportu jest metodologicznie najsłabsza i sami autorzy to w metodyce przyznają: MRIO identyfikuje współwystępowanie zjawisk, nie związki przyczynowe, a wynik jest wrażliwy na założenia scenariusza kontrfaktycznego. Co więcej, raport nie jest wewnętrznie spójny: w części makroekonomicznej deficyt handlowy UE z Chinami za 2025 r. wynosi 425 miliardów euro, a kilkadziesiąt stron dalej, w rozdziale o e-commerce czyli „niemal 360 miliardów”.

Różnica 65 miliardów euro to nie literówka, to inna metodologia liczenia, której nikt nie wyjaśnił. Traktujmy więc te szacunki jako rząd wielkości, nie jako księgowość. Ale nawet jeśli prawdziwa strata Polski to nie 11,4, lecz 7 czy 8 miliardów euro rocznie to kierunek i dynamika są bezdyskusyjne.

Bo dynamikę widać w twardych danych celnych, bez żadnego modelowania. Michał Kulbacki pokazał w NanoAnalizie XYZ rzecz, która powinna wisieć w gabinecie każdego ministra: wartość importu towarów do Polski z Chin i Wietnamu (będącego w znacznej mierze chińskim zapleczem montażowym) sięgnęła 67 mld euro w ujęciu rocznym i niemal zrównała się z importem z Niemiec (71,4 mld).

Względem 2019 roku import z tego kierunku wzrósł ponad dwukrotnie. A w samochodach czyli kategorii, w której jeszcze niedawno w ogóle nie importowaliśmy z Chin a wartość wzrosła z 40 milionów euro w 2019 r. do 1,74 miliarda w ostatnich dwunastu miesiącach. Czterdziestokrotnie.

Ironia polega na tym, że nagłówkowe dane GUS wyglądają uspokajająco: polski handel zagraniczny jest niemal zrównoważony, eksport rośnie. Pod spodem trwa jednak wymiana strukturalna bo miejsce niemieckiego dostawcy komponentów zajmuje chiński dostawca gotowego wyrobu.

Kto tu właściwie zawinił

I tu dochodzimy do sedna, bo najłatwiej byłoby napisać kolejny tekst o perfidnym Pekinie. Pekin jest zły, drapieżny i zieje nienawiścią do Zachodu i to jest absolutna prawda (zostawmy na moment przyczyny tej nienawiści).

Xi Jinping już w 2020 roku wzywał wprost do „zacieśniania zależności międzynarodowych łańcuchów przemysłowych od Chin”, żeby stworzyć zdolność odstraszania. Kontrola eksportu metali ziem rzadkich i magnesów (98% dostaw magnesów do UE pochodzi z Chin), nowelizacja ustawy o handlu zagranicznym umożliwiająca retorsje poza ramami WTO, zakaz współpracy Nuctechu z Komisją Europejską w jej własnym dochodzeniu i to nie są działania partnera handlowego. To działania mocarstwa, które testuje, ile może sobie pozwolić. Odpowiedź brzmi: bardzo dużo, bo nikt nie stawia oporu.

Ale właśnie dlatego druga połowa tej historii jest ciekawsza. Jak trafnie ujął to Jakub Jakóbowski z OSW: państwo, które nie prowadzi własnej polityki przemysłowej, staje się biorcą polityki przemysłowej innych. Europa od dwóch dekad jest biorcą — i to biorcą entuzjastycznym i do tej pory bezkrytycznym.

Weźmy niemieckie koncerny, formalnie klejnoty europejskiego przemysłu. Prezes Mercedesa deklaruje, że w Chinach „trzeba być obecnym”, a jego firma „jeszcze mocniej stawia” na ten rynek. Szef Volkswagena nazywa Chiny „centrum szkoleniowym” swojej grupy.

Tylko że (jak zauważa Jakóbowski w komentarzu przywołanym przez Krzysztofa Mazura na jego kanale o geoekonomii) te koncerny całkowicie oderwały się od własnych społeczeństw i kalkulują wyłącznie zyskiem kwartalnym. Linia podziału nie biegnie dziś między Niemcami a Polską.

Biegnie między zarządami wielkich koncernów, które dogadują się z Pekinem, a ich pracownikami i poddostawcami (w Bawarii, w Czechach, na Słowacji i na Dolnym Śląsku) którzy zostają z niczym. Gdy Berlin protestuje przeciwko unijnym cłom na chińskie auta, nie protestują „Niemcy” tylko prezesi trzech koncernów, które postawiły na Chiny i lobbują rękami własnego rządu przeciwko interesowi własnego kontynentu.

A Bruksela? Bruksela produkuje mechanizmy. CBAM, mechanizm węglowy, który miał wyrównywać szanse, okazał się bezradny wobec prostego trade diversion przez Wietnam i Meksyk. Postępowania antydumpingowe ciągną się kwartałami, bo (jak mówił jeden z przedsiębiorców cytowanych w raporcie) każda decyzja wymaga „długich konsultacji pośród 27 członków UE”.

W tym czasie, jak ujął to inny respondent: „zanim Europa domknie jedną lukę, oni (Chiny) już testują dwa nowe modele operacyjne”. Francja wprowadza opłatę od przesyłek a chińskie platformy w kilka tygodni przenoszą ruch z lotniska pod Paryżem do Liège i obsługują rynek ciężarówkami. My płyniemy Titanicami, oni motorówką.

Do tego dochodzi kontekst, który w raporcie wybrzmiewa między wierszami, a który Jakóbowski nazywa wprost: „pauza strategiczna” w wojnie handlowej USA–Chiny. Waszyngton uderzył cłami, Pekin odpowiedział szantażem metalami ziem rzadkich, obie strony się cofnęły i teraz obie mogą zająć się konsumowaniem słabszych.

Główny strumień chińskiej nadprodukcji, wypchnięty z Ameryki, płynie do ostatniego dużego otwartego rynku świata. Do nas. Pekin nie rozbija przy tym europejskiej jedności frontalnie, ale wybiera pojedyncze stolice, kusi inwestycjami, straszy kosztami, hoduje sobie kolejnych adwokatów wewnątrz Rady. Centralna walka z Chinami nie toczy się dziś o cła. Toczy się o to, czy Unia w ogóle utrzyma zdolność do wspólnej decyzji.

Polska: podwykonawca cieszy się, jak zwalniają jego zleceniodawcę

W tej całej układance Polska zajmuje pozycję szczególnie eksponowaną to jest niestety i szczególnie bierna rola.

Nasz model rozwojowy po 1989 roku to głęboka integracja wsteczna w globalnych łańcuchach wartości, ze szczególnym uwzględnieniem niemieckiej maszyny eksportowej. Dekadami uważaliśmy to za twór idealny - dajemy zarabiać innym na taniej pracy u nas a dzięki temu rośnie nasze PKB.

Produkujemy układy hamulcowe, wiązki, systemy chłodzenia, fotele i elektronikę, które w fabrykach Europy Zachodniej stają się gotowymi produktami.

To był świetny interes przez ćwierć wieku. Dziś oznacza, że chiński cios wymierzony w Wolfsburg czy Stuttgart ląduje kaskadowo w Legnicy i Bielsku-Białej - ze zwielokrotnioną siłą, bo szok popytowy kumuluje się w górze łańcucha. Gdy niemiecki koncern tnie produkcję EV, polska fabryka traci kontrakt natychmiast.

Sektor bateryjny, który miał być nowym filarem Dolnego Śląska, w 2025 roku zanotował według raportu dwucyfrowy spadek eksportu bo chińskie ogniwa LFP po 40–45 EUR/kWh kontra europejskie koszty produkcji rzędu 75–85 EUR/kWh to nie jest konkurencja, to egzekucja. (Nawiasem: te widełki cenowe warto przed publikacją zweryfikować w pierwotnych danych BloombergNEF, raport cytuje je dość swobodnie.) W farmacji zaledwie 0,5% substancji czynnych z polskiej listy leków krytycznych powstaje w kraju, a 90% składników antybiotyków pochodzi z jednego państwa.

W przetargach ogłaszanych przez samorządy najważniejszym kryterium pozostaje cena tak więc polskie państwo, opłakując deindustrializację, jednocześnie kupuje chińskie lampy, chińskie autobusy i chińskie koparki, w tym te pracujące przy infrastrukturze krytycznej. „Samochód z Chin może nie wjechać do jednostki wojskowej, ale chińska koparka przy infrastrukturze krytycznej już przechodzi” (jak mówi jeden z przedsiębiorców w raporcie). Trudno o lepsze podsumowanie stanu naszej powagi strategicznej.

A ułatwiamy bardzo skutecznie. Symbolem niech będzie wstęp do raportu autorstwa wiceministra rozwoju Michała Jarosa czyli polityka, który firmuje dokument o egzystencjalnym zagrożeniu, po czym pisze w nim, że „odpowiedzią na globalne wyzwania nie może być rezygnacja z otwartości gospodarczej”.

Otwartości na system, który sam otwarty nie jest ani trochę, który subsydiuje własne firmy od trzech do ośmiu razy hojniej niż państwa OECD (łączny ekwiwalent fiskalny chińskiej polityki przemysłowej MFW szacuje na 4,4% PKB, blisko 800 miliardów dolarów rocznie) i który słowo „wzajemność” traktuje jako zachodni przesąd. To jest dokładnie ta rytualna formuła, którą europejskie elity powtarzają od dwudziestu lat, podczas gdy druga strona metodycznie realizuje plan opisany czarno na białym we własnych dokumentach partyjnych.

Sam udział polityka PO w takim raporcie jest, przyznaję, sygnałem zmiany paradygmatu - jeszcze pięć lat temu byłby nie do pomyślenia, ale umówmy się, że między „zaczynamy dostrzegać problem” a „robimy cokolwiek” w Polsce mogą minąć dekady a już obecnie znika 45 tysięcy miejsc pracy.

Czego ten raport nie mówi

Po pierwsze, wspomniana już metodologia części makroekonomicznej.

Szacunki strat oparte na scenariuszu kontrfaktycznym „co by było, gdyby udziały rynkowe z 2023 r. się utrzymały” mają wbudowane założenie, że cała zmiana to wina Chin a przecież część problemów europejskiego przemysłu (ceny energii po odcięciu rosyjskiego gazu, własna nadregulacja, demografia) jest samodzielnym dziełem Europy. Raport zresztą sam to przyznaje w rozdziałach sektorowych, po czym w executive summary wraca do jednoprzyczynowej narracji.

Po drugie, warto pamiętać, kto mówi. Głos „polskiego biznesu” w raporcie to głos firm konkurujących z chińskim importem czyli z definicji nie słychać w nim importerów, dystrybutorów ani konsumentów, dla których tania chińska lampa czy tani samochód to nie katastrofa, lecz realny wzrost siły nabywczej.

Po trzecie ciekawy wątek, który znalazłem w starszym, ale wciąż aktualnym tekście Damiana Adamusa w Nowym Ładzie, że nie należy przeceniać roli samych subsydiów. Wniosek, że wystarczy „dosypać dolarów” do europejskiego przemysłu i dominacja Chin się skończy, jest błędny. Chińska przewaga w dojrzałych technologiach opiera się dziś w znacznej mierze na efektywności, klastrach, szybkości iteracji i realnych innowacjach bo taki BYD składa kilkanaście tysięcy wniosków patentowych tam, gdzie Tesla składa kilkaset. Amerykańska IRA, z jej setkami miliardów, po dwóch latach miała 40% dużych projektów opóźnionych lub wstrzymanych. Protekcjonizm bez zdolności przemysłowych to tylko droższe zakupy.

Albo przy stole, albo w menu

Co więc zostaje?

Raport formułuje rekomendacje rozsądne, choć znane: szybkie i automatyczne instrumenty ochrony handlu zamiast wielomiesięcznych konsultacji, zasada wzajemności, zamówienia publiczne jako narzędzie polityki przemysłowej (odejście od dyktatu najniższej ceny na rzecz całkowitego kosztu posiadania i klauzul local content) realna egzekucja norm wobec platform e-commerce (5,5 miliarda paczek rocznie z Chin do UE, 93% wszystkich takich przesyłek), inwestycje w zdolności produkcyjne od leków krytycznych po magnesy (dla Polski dodatkowo: wyjście z roli white-label, transformacja miksu energetycznego, budowa marek).

Wszystko to prawda. Ale najciekawsza myśl z całej tej debaty jest polityczna, nie techniczna, i wypowiedział ją Mazur: Polska ma dziś historyczną okazję, by przestać być w tej sprawie pasażerem. Jesteśmy (wraz z Czechami, Słowacją i tą częścią niemieckiego Mittelstandu, która również płaci rachunek za pekińskie romanse swoich koncernów) naturalnym trzonem koalicji państw i środowisk najbardziej narażonych na chiński szok 2.0.

Warszawa mogłaby być jednym z liderów nowej europejskiej polityki przemysłowej gdyby tylko chciała czegoś więcej, niż firmowania raportów wstępami o niesłabnącej wierze w otwartość.

Na razie jednak każda kolejna decyzja zakupowa (publiczna i prywatna) pogłębia uzależnienie. Gmina kupuje lampę za 370 złotych, bo jest o dwadzieścia złotych tańsza od samej polskiej obudowy, i trudno mieć do skarbnika pretensje.

Tyle że suma stu tysięcy takich racjonalnych decyzji to nieodwracalna decyzja strategiczna, której nikt nigdy formalnie nie podjął. Chiny doskonale rozumieją, że wojny przemysłowe wygrywa się właśnie tak więc nie jednym uderzeniem, lecz milionem przetargów rozstrzygniętych ceną.

Tylko, że my wciąż czekamy, aż ktoś wypowie tę wojnę oficjalnie, żebyśmy mogli z czystym sumieniem zacząć się bronić. Ale nie zanosi się na to. Jak ujął to Mazur, parafrazując starą waszyngtońską maksymę: albo siedzisz przy stole, albo jesteś w menu.

Sądząc po danych z 2025 roku, kelner właśnie przyjmuje zamówienie.

Artur Kurasiński

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem cały Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii ;)

ARMIA USA TNIE BUDŻET NA TOKENY

Amerykańska armia błyskawicznie wyczerpała pulę tokenów przeznaczoną na korzystanie z generatywnej AI, mimo wcześniejszych zapowiedzi praktycznie nieograniczonego dostępu. W efekcie przywrócono limity użycia, co pokazuje, że masowe wdrażanie sztucznej inteligencji potrafi zaskoczyć nie tylko możliwościami, ale też kosztami i skalą wykorzystania.

LINK

HUANG BRONI CHIŃSKIEJ AI

Jensen Huang uważa, że amerykańskie firmy powinny móc swobodnie korzystać z otwartych modeli AI tworzonych w Chinach, zamiast je blokować. Szef Nvidii przekonuje, że większa otwartość przyspieszy innowacje i wzmocni konkurencyjność USA, choć jego stanowisko stoi w sprzeczności z rosnącymi obawami części administracji i branży AI.

LINK

CHIŃSKI AI POWSTRZYMAŁ AMERYKAŃSKI AI?

Eksperci alarmują, że autonomiczny incydent z udziałem modeli OpenAI i platformy Hugging Face może być przełomowym momentem dla bezpieczeństwa sztucznej inteligencji. Coraz więcej głosów wskazuje, że branża potrzebuje znacznie skuteczniejszych mechanizmów kontroli, zanim podobne zdarzenia staną się codziennością.

LINK

CHINY STAWIAJĄ NA OPEN-SOURCE AI

Pekin konsekwentnie promuje otwarte modele AI i ich szerokie wdrażanie, próbując zbudować globalny ekosystem, który podważy skuteczność amerykańskich ograniczeń technologicznych. Taka strategia ma nie tylko przyspieszyć rozwój chińskiej sztucznej inteligencji, ale również zwiększyć wpływy Chin na światowym rynku i w kształtowaniu standardów AI.

LINK

POLITYCY CHCĄ „WYŁĄCZNIKA AWARYJNEGO” DLA AI

Coraz więcej polityków apeluje o wprowadzenie obowiązkowego mechanizmu awaryjnego wyłączania systemów AI po doniesieniach o nieprzewidywalnym zachowaniu niektórych modeli. Dyskusja pokazuje, że wraz z rozwojem sztucznej inteligencji rośnie presja na stworzenie skuteczniejszych zabezpieczeń i regulacji.

LINK

UE UKARAŁA GOOGLE NA 890 MLN EURO

Komisja Europejska nałożyła na Google karę 890 mln euro za faworyzowanie własnych usług w wyszukiwarce oraz ograniczanie deweloperom możliwości kierowania użytkowników do tańszych ofert poza Google Play. Decyzja może zaostrzyć napięcia handlowe między UE a administracją Donalda Trumpa, która krytykuje europejskie regulacje wymierzone w amerykańskie firmy technologiczne.

LINK

WERYFIKACJA TWARZĄ NA FACEBOOKU

Meta wprowadza bezpłatną funkcję Facebook Verified, która pozwala potwierdzić, że za profilem stoi prawdziwa osoba, poprzez krótkie nagranie selfie porównywane ze zdjęciami profilowymi. Rozwiązanie ma pomóc w walce z fałszywymi kontami tworzonymi przy użyciu AI, ale już wywołuje dyskusję o prywatności i wykorzystaniu danych biometrycznych.

LINK

GIGANCI AI BRONIĄ OTWARTYCH MODELI

Nvidia, Microsoft, Meta i ponad 20 innych firm zaapelowały do amerykańskich decydentów o niewprowadzanie zbyt restrykcyjnych przepisów dotyczących otwartych modeli AI. Sygnatariusze przekonują, że takie rozwiązania napędzają innowacje, zwiększają konkurencję i wzmacniają bezpieczeństwo, zamiast koncentrować rozwój sztucznej inteligencji w rękach kilku zamkniętych platform.

LINK

TRAGEDIA UKRYWANEJ TERAPII GENOWEJ

Śledztwo ujawnia, że śmierć sześcioletniej dziewczynki po eksperymentalnej terapii edycji genów w Chinach przez długi czas nie została podana do wiadomości publicznej, mimo poważnych pytań o bezpieczeństwo i nadzór nad badaniem. Sprawa ponownie rozpala debatę o granicach medycyny eksperymentalnej, odpowiedzialności badaczy oraz przejrzystości w prowadzeniu badań klinicznych.

LINK

LUDDYZM NA WESOŁO

W Nowym Jorku rośnie ruch osób, które świadomie odcinają się od Big Tech, organizując wydarzenia bez telefonów, mediów społecznościowych i algorytmów. Inicjatywa pokazuje, że dla części młodego pokolenia cyfrowy detoks staje się nie tylko modą, ale także formą społecznego sprzeciwu wobec dominacji technologii.

LINK

Zapraszam do oglądania!

Kilka lat temu wraz z Krzyśkiem Domaradzkim napisaliśmy “Startupowców” czyli książkę o ludziach, którzy budowali polski ekosystem od zera. Dziś mam dla Ciebie jej naturalną kontynuację, tyle że o rewolucji, która dzieje się właśnie teraz.

“RzeczpospolitAI” to opowieść o tym, jak sztuczna inteligencja zmienia gospodarkę, naukę, politykę i codzienność szybciej, niż ktokolwiek przewidywał. To wielka szansa nie tylko dla polskich firm, ale i dla całego kraju. Możemy ją spektakularnie wykorzystać albo zmarnować.

Zapytaliśmy o to 17 wyjątkowych osób (przedsiębiorców, naukowców i liderów opinii), którzy realnie kształtują polski krajobraz AI.

Wśród nich są między innymi.:

• Minister Krzysztof Gawkowski

• generał Karol Molenda

• Matti Staniszewski (ElevenLabs)

• Rafał Brzoska (InPost)

• Jarosław Królewski (Synerise)

• Sebastian Kondracki (Bielik)

• Aleksander Mądry (OpenAI)

To nie jest książka o tym, jak działa ChatGPT albo który model wybrać. To opowieść o rewolucji, która zmienia sposób, w jaki pracujemy, budujemy biznesy i myślimy.

Chcieliśmy aby to była pierwsza książka o Polsce i AI, która zbiera doświadczenia, wizje i prognozy tych ludzi w przekrojową mapę naszego rynku sztucznej inteligencji.

Książka jest teraz w przedsprzedaży w wyjątkowym pakiecie: wersja papierowa z naszymi autografami + audiobook + ebook a ten cały pakiet oferujemy za 89,90 zł brutto.

Jeśli “Startupowcy” opowiadali o tym, kto zbudował polską scenę technologiczną, to “RzeczpospolitAI” jest o tym, kto zbuduje jej następną dekadę.

Mamy nadzieję, że to przekona Cię do sięgnięcia po naszą nową książkę, której oficjalna premiera będzie miała miejsce 16 września.

Dziękujemy i zapraszamy do lektury!

Artur Kurasiński i Krzysztof Domaradzki

Jak dobrze podejrzewacie, całe “internety” miały używanie. Ale Cory Doctorow w swojej nowej książce The Reverse Centaur’s Guide to Life After AI proponuje, żeby na chwilę wstrzymać się ze śmiechem. Bo Buscaglia napisał (czy raczej zlecił napisanie) większości sześćdziesięcioczterostronicowego dodatku. Jason Koebler, który opisał sprawę, zaczynał karierę w redakcji, gdzie taką listę robiło trzech stażystów pod okiem doświadczonego dziennikarza, z zapleczem działu fact-checkingu. Buscaglia dostał zadanie wykonania pracy kilkunastu osób w terminie, który gwarantował katastrofę.

Wniosek Doctorowa jest prosty i stanowi klucz zrozumienia całej jego książki: Buscaglia nie zawiódł. Buscaglia został wtłoczony w rolę, w której jego praca nie polegała na nadzorowaniu chatbota, tylko na wzięciu na siebie winy za błędy chatbota.

Lubię książki Doctorowa. Nie są może ucztą intelektualną jak felietony Dukaja, ale na szczęście za każdym razem są o czymś, czego w debacie o technologii (szczególnie w Polsce) bardzo brakuje: opisywania cyfrowego kapitalizmu z perspektywy tych, którym on się przydarza, a nie tych, którzy na nim zarabiają. Doctorow ma jedną wielką zaletę rzemieślnika, który po prostu konsekwentnie draży temat styku technologii i kapitalizmu.

Wszak to on wprowadził do obiegu określenie„enshittification" (po polsku “zgównowacenie”), termin opisujący cykl życia platform (najpierw dobre dla użytkowników, potem dla klientów biznesowych, na końcu już tylko dla siebie), rozwinięty w zeszłorocznej książce pod tym samym tytułem a dziś trudno o tekst o Amazonie czy Google'u, który się bez niego obywa.

Wcześniej była książka Chokepoint Capitalism, o tym, jak skoncentrowane rynki kreatywne wyciskają twórców przez wąskie gardła dystrybucji (lekura obowiązkowa dla każdego, kto chce zrozumieć, czemu Spotify płaci muzykom homeopatyczne ułamki grosza). The Internet Con to z kolei zwięzły manifest interoperacyjności jako narzędzia rozbijania monopoli z przesłaniem “nie czekaj, aż regulator podzieli giganta, tylko daj ludziom prawo podłączania się do jego systemów bez pytania o zgodę”.

A kto woli fikcję, niech sięgnie po jego powieść “Mały brat” kierowaną do młodszych odbiorców opowiadającą o inwigilacji, która zradykalizowała całe pokolenie amerykańskich nerdów skuteczniej niż niejeden traktat, albo serię o Martinie Henchu, śledczym księgowym tropiącym przekręty Doliny Krzemowej, gdzie kryminalna intryga jest w gruncie rzeczy wykładem z finansowej patologii big techu.

No i jest Pluralistic, codzienny newsletter bez reklam, trackerów i paywalla, publikowany na wolnej licencji: dowód, że można być zawodowym pisarzem w internecie i nie brać udziału w tym wszystkim, co się krytykuje. Nawet jeśli nie ze wszystkim się u Doctorowa zgadzam, to jest to jeden z niewielu autorów, po których lekturze człowiek dostaje całkiem dużo przemyśleń “jak ten świat naprawdę działa”.

Doctorow buduje całą argumentację wokół jednego rozróżnienia, zapożyczonego z teorii automatyzacji: centaur kontra odwrócony centaur.

Centaur to człowiek wspomagany przez maszynę bardzo często wyobrażany w sztuce jako pół człowiek, pół koń. Stosując tę analogię każdy rowerzysta w jakimś sensie jest centaurem. Ktoś korzystający z aparatu słuchowego jest centaurem. Jest nim sam Doctorow, który karmi Whisper’a trzydziestoma godzinami podcastów, żeby odnaleźć jeden cytat (co opisuje to doświadczenie jako czyste, niezmącone szczęście).

Odwrócony centaur to człowiek wcielony do roli asystenta maszyny. Lucy i Ethel przy taśmie z czekoladkami, tyle że bez śmiechu z offu. Pracownik magazynu Amazona, którego ruchy mierzą kamery z AI i który sika do butelki, bo wyjście do toalety rozwaliłoby mu normę. Programista Amazona (i to jest jedna z najlepiej udokumentowanych partii książki, oparta na reportażu Noama Scheibera z „New York Timesa”) którego praca zmieniła się z rozwiązywania problemów w gorączkowe przeglądanie kodu wyplutego przez chatbota w tempie uniemożliwiającym jakąkolwiek realną kontrolę.

Rozróżnienie brzmi prosto, ale robi w książce ogromną robotę, bo rozwiązuje paradoks, który każdy z nas zna z własnej bańki: jak to możliwe, że jedni przysięgają, że AI odmieniło ich życie, a drudzy - że to bezużyteczny złom? Odpowiedź Doctorowa: ci pierwsi to centaury, które same zdecydowały, kiedy i jak używać narzędzia. Ci drudzy to odwrócone centaury, którym narzędzie narzucono. Spór o „jakość AI” jest w gruncie rzeczy sporem o władzę, tylko udaje spór o technologię.

Najważniejsze zdanie książki (Doctorow powtarza je jak mantrę, aż do znudzenia, i robi to celowo) brzmi: “nieważne, co gadżet robi. Ważne, dla kogo to robi i komu to robi.”

Najciekawsze jest jednak to, że Doctorow nie zatrzymuje się na krytyce kulturowej. Środek książki to właściwie wykład z mechaniki finansowej bańki, napisany tak, że zrozumie go każdy, kto kiedykolwiek zastanawiał się, czemu Big Tech zachowuje się jak zachowuje.

A jak to wygląda? Otóż spółka „wzrostowa” ma wielokrotnie wyższy wskaźnik ceny do zysku niż spółka „dojrzała”. Wysoka wycena pozwala kupować firmy i talenty za akcje, które (jak pisze Doctorow z charakterystyczną złośliwością) produkuje się „wpisując zera do arkusza kalkulacyjnego”. Ale w momencie, gdy rynek uzna, że wzrost się skończył, następuje panika: wyprzedaż, krach wyceny, utrata wszystkich przewag naraz. Dlatego Google, mając 90 procent rynku wyszukiwania (definicję dojrzałego biznesu) musi bez przerwy opowiadać historię o nowych terytoriach do podboju. Kiedyś tym terytorium był Google+, potem metawersum Zuckerberga, dziś jest nim samo AI.

Stąd wniosek, który tłumaczy wszystko, co widzimy na co dzień: adresatem hype’u na AI nie jesteśmy my, czyli klienci palący tokeny modeli fundamentalnych. Prawdziwym adresatem są inwestorzy. Przycisk AI, który dorzucony jest do chyba już każdej aplikacji i którego nie da się wyłączyć, jest tam po to, żeby wygenerować statystykę „zaangażowania”, którą można pokazać w raportach finansowych na Wall Street.

Doctorow wylicza, że w trakcie pisania książki przypadkowo wywołał asystenta AI w swoim Pixelu robiąc zdjęcie, przełączając aplikacje, wysyłając SMS-a, dyktując maila (oraz szukając w ustawieniach opcji wyłączenia AI). Każde z tych „zaangażowań” poszło do kwartalnego raportu opisującego “wzrost korzystania z usług AI”.

Do tego dochodzi księgowość (szczególnie ta kreatywna). Microsoft „inwestuje” w OpenAI, a tokeny na moc obliczeniową we własnych centrach danych, OpenAI księguje je po wartości nominalnej jako przychód inwestycyjny, po czym wydaje je z powrotem u Microsoftu (który księguje to jako przychód swojej chmury). Ufff.

Doctorow porównuje to do lodziarni, która daje stałemu klientowi żetony do automatów z grami, a potem ogłasza, że „zainwestowała” w klienta i „zarobiła” na automatach. Ed Zitron (którego uwagi z „Hater’s Guide to the AI Bubble” Doctorow obficie cytuje) dodaje do tego liczbę, którą warto zapamiętać: siedem spółek związanych z AI odpowiada za 35 procent wartości amerykańskiej giełdy (i tylko jedna z tych spółek czyli NVIDIA naprawdę zarabia sprzedając swój hardware pozostałym sześciu podmiotom).

Jest w tej książce rozdział, który wywoła najwięcej sporów, i dobrze, bo jest intelektualnie najodważniejszy. Doctorow (czyli pisarz, którego książki niemal na pewno znalazły się w zbiorach treningowych wielkich modeli) twierdzi, że AI nie ma problemu z prawem autorskim. AI ma problem z pracą.

Czemu? Bo argument prawny jest trudny do zbicia: scraping jest legalny (robi to każda wyszukiwarka i Internet Archive), analiza statystyczna utworów to zliczanie faktów, a faktów nie obejmuje prawo autorskie, publikacja modelu zaś to publikacja kodu, chronionego w USA jako wypowiedź. Ale można naruszyć prawo przy okazji treningu (jak Meta czy Anthropic, ściągające pirackie kopie książek, za co ta druga zapłaciła autorom 1,5 miliarda dolarów ugody) ale to naruszenie przy pozyskaniu, nie przy trenowaniu.

Ciekawszy jest jednak argument ekonomiczny. Doctorow zastanawia się, że skoro przez czterdzieści lat prawo autorskie było nieprzerwanie rozszerzane a przemysł rozrywkowy rósł i koncentrował się, to dlaczego udział twórców w tym torcie spadł, i to zarówno procentowo, jak i w wartościach bezwzględnych?

Odpowiedź znamy: bo prawo autorskie jest zbywalne, a twórcy sprzedają je na rynku, na którym po stronie kupujących stoi pięciu wydawców, cztery studia, trzy wytwórnie. Dawanie twórcom nowych praw w obecnym klimacie prawnym to jak dawanie gnębionemu dzieciakowi więcej pieniędzy na obiad. Wszyscy przecież wiemy, że szkolni oprawcy zabiorą mu i to.

Nowe „prawo do treningu” nie trafiłoby do ilustratorów i pisarzy; trafiłoby, poprzez niepodlegające negocjacjom klauzule w umowach, do Disneya, Universala i Getty Images, które chcą dokładnie tego samego co firmy AI (zastąpić twórców automatem) tylko na własnych warunkach. Wymowny jest cytowany w książce komunikat RIAA przy okazji pozwu Disneya przeciw Midjourney: organizacja nie protestuje przeciw trenowaniu modeli na cudzej pracy. Protestuje przeciw trenowaniu bez płacenia wytwórniom.

Co w zamian? Dwie rzeczy. Po pierwsze, wzorzec ze strajku scenarzystów z 2023 roku: WGA nie zażądała zakazu AI, tylko wywalczyła prawo do używania AI na warunkach pisarzy, bez obniżki stawek - czyli prawo do bycia centaurem zamiast odwróconego centaura. Doctorow widzi w tym argument za przywróceniem negocjacji sektorowych, zakazanych w USA od ustawy Tafta-Hartleya. Po drugie, obrona zasady, której amerykański urząd praw autorskich broni konsekwentnie w sądach: dzieło wygenerowane przez AI nie podlega ochronie prawnoautorskiej. Rodzi się w domenie publicznej. A jedyną rzeczą, której korporacje medialne nienawidzą bardziej niż płacenia twórcom, jest sytuacja, w której ktoś może legalnie kopiować ich produkty.

Jeśli wybór brzmi: płacić ludziom albo stracić copyright oznacza wybór “lepiej płacić ludziom” (chociaż to serio bardzo rzadki przypadek polityki, która służy twórcom, a nie ich pracodawcom).

Osobny, gorzko zabawny wątek to „aktualnie istniejące AI” nie to z prezentacji inwestorskich, tylko to, które już działa i już zarabia. Katalog prezentuje się następująco: ustalanie cen na podstawie inwigilacji (Delta i startup Fetcherr, obiecujący cenę biletu skrojoną pod dane wywiadowcze o pasażerze), algorytmiczna dyskryminacja płacowa (Uber obniżający stawki kierowcom, których dane wskazują na kiepską sytujację materialną), aplikacje do wynajmowania pielęgniarek na zmiany, które (jak ustalił Roosevelt Institute) kupują od brokerów danych historię kredytową pielęgniarki i proponują niższą stawkę tym z długami na karcie. Bo jak wiadomo zdesperowany finansowo pracownik nie będzie się targował, weźmie każdą pracę.

Do tego predykcyjne wskazywanie przestępców, gdzie model trenowany na danych z rasistowskich patroli produkuje rasistowskie rekomendacje, które generują dane do dalszego treningu — Doctorow nazywa to „koprofagicznym AI” i cytuje badania HRDAG pokazujące, jak drobne skrzywienie danych wejściowych rośnie lawinowo z każdym cyklem.

I wreszcie mój ulubiony motyw: jak często „AI” okazuje się po prostu ludźmi. Sklepy Amazon Just Walk Out, w których „kamery AI” były zwykłym CCTV podłączonym do indyjskich centrów, gdzie do trzech pracowników na klienta klikało, co ten wrzucił do koszyka. Builder.ai, wyceniany na miliard dolarów „system AI budujący aplikacje”, będący w rzeczywistości agencją pośrednictwa pracy dla ośmiuset programistów z Indii. Robot Tesli, który tańczył tak bardzo “po ludzku”, bo był tancerzem w kostiumie robota. Hinduscy technolodzy żartują, że AI znaczy „Absent Indians”, a GPT w ChatGPT — „Gujarati People Typing”. Mechaniczny Turek z 1800 roku miał w środku szachistę; jego następcy mają outsource’owanych pracowników z Bengaluru.

Z polskiej perspektywy ten rozdział czyta się z prawdziwym niepokojem. Nasz sektor usług biznesowych (setki tysięcy miejsc pracy, filar modelu rozwojowego ostatnich dekad odpowiedzialny za rosnące od 30 lat polskie PKB) to w dużej mierze właśnie ta warstwa: ludzie obsługujący procesy, których automatyzacja jest wiecznie „tuż za rogiem”.

W optymistycznym scenariuszu AI robi z nich centaury. W scenariuszu, który opisuje Doctorow (i który jest domyślnym scenariuszem każdego wdrożenia nastawionego na cięcie kosztów) robi z nich “odwrócone centaury” na czas przejściowy, aby szybko potem zrobi z nich bezrobotnych. Nie dlatego, że AI potrafi wykonywać ich pracę tylko dlatego, że sprzedawca AI potrafi przekonać ich pracodawcę, że potrafi. To rozróżnienie (między „AI zabierze ci pracę” a „sprzedawca AI przekona twojego szefa, żeby cię zwolnił i zastąpił AI, które nie umie robić twojej roboty”) jest może najbardziej praktycznym wkładem tej książki do publicznej debaty.

Czy to książka kompletna, dobrze napisana i będąca super pozycją do polecenia? I tak i nie. Doctorow pisze w rytmie swojego newslettera Pluralistic — i czasem to widać. Niektóre anegdoty (Google+, pivot to video) znają wszyscy, którzy czytali Enshittification; parę argumentów powtarza się w książce dwukrotnie niemal tym samym zdaniem, jakby rozdziały powstawały jako osobne eseje, którymi zapewne były.

Prognoza, że bańka „pęknie, bo wszystkie bańki pękają”, jest bezpieczna retorycznie i niefalsyfikowalna praktycznie a sam Doctorow uczciwie przywołuje prawo Steina („jeśli coś nie może trwać wiecznie, to się skończy”).

Jest też napięcie, którego autor jest świadom, ale go do końca nie rozbraja: cała nadzieja książki spoczywa na „produktywnych pozostałościach” bańki — otwartych modelach jak Whisper czy DeepSeek, działających lokalnie, tanio i pod kontrolą użytkownika. Doctorow pięknie pisze, że pozostałość po bańce to “złom do odzysku”: skoro węgiel już spalono, głupotą byłoby wyrzucać to, co zostało. Ale to oznacza, że jego scenariusz pozytywny jest w istocie scenariuszem po katastrofie czyli po krachu, który przy 35-procentowym udziale spółek AI w amerykańskiej giełdzie uderzy też w fundusze emerytalne ludzi, którzy nigdy świadomie nie postawili złotówki na Sama Altmana.

W tym również nasze: polski kapitał emerytalny i oszczędności w funduszach indeksowych są ekspozycją na tę bańkę, czy tego chcemy, czy nie. Siedzimy w warstwie aplikacyjnej tego łańcucha wartości jako konsumenci i płatnicy renty, ale w warstwie finansowej jako po prostu zakładnicy tego szaleństwa.

Na koniec rzecz, która w polskiej debacie o AI jest chronicznie nieobecna, a którą Doctorow stawia w centrum: nieuchronność jest chwytem retorycznym, nie faktem. Autor nazywa to inewitabilizmem i wywodzi wprost od Margaret Thatcher i jej „There is no alternative”. Szef technologiczny, który mówi, że AI „nadchodzi” i „nie da się tego zatrzymać”, robi dokładnie to samo, co każdy silny gracz w historii: przedstawia własną decyzję biznesową jako prawo natury.

Fantastyka naukowa (przypomina Doctorow, który jest przecież pisarzem SF) jest literaturą antyinewitabilistyczną. Samo istnienie wielu różnych wyobrażonych przyszłości dowodzi, że obecny układ jest wyborem. A skoro jest wyborem, można wybrać inaczej.

Żeby było jasne. The Reverse Centaur’s Guide to Life After AI też nie jest książką spod znaku “anty-AI”. To sprawnie napisany manifest “anty-bańkowy” i “anty-fatalistyczny” bo sam Doctorow bez oporów zachwyca się transkrypcją na swoim laptopie, lokalnymi modelami obrazu, pracą HRDAG, która przy pomocy LLM-ów indeksuje terabajty akt policyjnych i dokumentuje zbrodnie wojenne w Kolumbii.

On sam chce, żebyśmy używali “statystycznych papug” (czyli LLMów) tam, gdzie służą nam, i głośno mówili „nie” tam, gdzie AI ma służyć do niszczenia praw pracownika, zmuszania do wyzysku i niesprawiedliwych płac.

Cała różnica (jak powtarza swoją mantrę Doctorow) nie tkwi w tym, co robi gadżet. Tkwi w tym, dla kogo to robi i komu to robi.

Marco Buscaglia mógłby to sobie wydrukować i powiesić nad biurkiem.

My też.

Artur Kurasiński

Komputronik to nie tylko firma w której kupisz laptopa do pracy, ale firma monitoruje sieci innych firm 24 godziny na dobę, żeby złapać hakera, zanim zaszyfruje im dane.

W tym odcinku Technofobii rozmawiam z Pawłem Stapfem z Komputronik Biznes (sponsorem tego odcinka) o tym, jak wygląda dziś prawdziwa walka z cyberprzestępcami, ale nie ta z filmów, tylko ta, która dzieje się w SOC-u (Security Operations Center) każdej dnia i każdej nocy.

Punkt wyjścia: atak ransomware na szpital wojewódzki w Szczecinie, który sparaliżował placówkę i zmusił personel do pracy na papierze. Gdyby szpital miał operacyjne centrum bezpieczeństwa - czy dałoby się wykryć wcześniej przestępcze działania?

ZOBACZ📺

POSŁUCHAJ🎙️

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem cały Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii ;)

NETFLIX KUPUJE STARTUP AI BENA AFFLECKA

Netflix ujawnił, że zapłacił 587 mln dolarów za startup InterPositive, założony przez Bena Afflecka i rozwijający narzędzia AI wspierające filmowców w postprodukcji. To jedna z największych inwestycji firmy w technologie dla branży filmowej i wyraźny sygnał, że sztuczna inteligencja ma odegrać istotną rolę w przyszłości produkcji.

LINK

CHINY WALCZĄ Z CZATBOTAMI UDAJĄCYMI RELACJE

Chińskie władze zaostrzają przepisy dotyczące chatbotów, chcąc ograniczyć emocjonalne przywiązanie użytkowników do wirtualnych partnerów i zachęcić ich do budowania relacji w świecie rzeczywistym. To kolejny element działań mających przeciwdziałać kryzysowi demograficznemu i spadającej liczbie urodzeń.

LINK

APPLE INTELLIGENCE WCHODZI DO CHIN (NA SILNIKU ALIBABY)

Chiński regulator zatwierdził usługi AI Apple’a oparte na modelach Qwen od Alibaby, które trafią do iOS, iPadOS, macOS i visionOS. To przełom po latach opóźnień i nieudanych rozmów z Baidu, DeepSeek i ByteDance a zarazem przypomnienie, że w Chinach nawet Apple gra na warunkach Pekinu. Akcje Alibaby wzrosły o ponad 6% po ogłoszeniu.

LINK

ANTHROPIC I BLACKSTONE: BILION DOLARÓW LEŻY WE WDROŻENIACH

Joint venture Anthropica, Blackstone, Hellman & Friedman i Goldman Sachs dostało nazwę: Ode with Anthropic czyli warta 1,5 mld dolarów firma wdrożeniowa, która wysyła inżynierów AI bezpośrednio do biur klientów korporacyjnych. CEO Chris Taylor mówi wprost, że przy dobrej egzekucji to potencjalnie firma warta bilion dolarów. Laby frontier przyznają tym samym, że sama sprzedaż lepszych modeli nie wystarczy do wygrania rynku enterprise.

LINK

NYT OSKARŻA OPENAI O UKRYWANIE I NISZCZENIE DOWODÓW

New York Times i kilkanaście innych redakcji wnioskuje o sankcje sądowe wobec OpenAI, twierdząc, że firma przez dwa lata kłamała o braku możliwości przeszukiwania własnych danych treningowych i logów ChatGPT. Zeznania inżyniera OpenAI ujawniły m.in. wewnętrzną bazę 78 mln zanonimizowanych rozmów, którą firma sama badała pod kątem naruszeń. Wydawcy zarzucają też kasowanie miliardów logów wbrew nakazowi sądu czyli standard ujawniania danych ustalony w tej sprawie może objąć całą branżę.

LINK

KOREA MA PLAN NA AI ZA 880 MLD $ ALE BRAKUJE PRĄDU I WODY

Dziesięcioletni plan Seulu na chipy, centra danych AI i robotykę (1350 bln wonów, głównie kapitał Samsunga i SK Hynix) zderza się z twardą fizyką: megaklaster Yongin będzie potrzebował 15-16 GW mocy, czyli około jednej czwartej zapotrzebowania całego Seulu, oraz 800 tys. ton wody dziennie. Linie przesyłowe i wodociągi są lata za harmonogramem budowy fabryk, a plan awaryjnych elektrowni LNG już wywołał sprzeciw komisji klimatycznej partii rządzącej.

LINK

REKORDOWY PATCH TUESDAY MICROSOFTU — 570 ŁATEK DZIĘKI AI

Microsoft wydał rekordową liczbę 570 poprawek bezpieczeństwa dla Windows, Office’a i innych produktów, tłumacząc skok wykorzystaniem AI do wykrywania podatności w kodzie. Co najmniej dwie luki to zero-daye aktywnie wykorzystywane przez hakerów w tym błąd w SharePoint, przed którym ostrzega amerykańska CISA. AI znajduje dziury szybciej niż ludzie zdążą je łatać po obu stronach barykady.

LINK

VINT CERF CHCE DAĆ AGENTOM AI TOŻSAMOŚĆ W SIECI

Współtwórca protokołów internetu, po 20 latach odejścia z Google, doradza Innovation Labs - organizacji budującej otwartą architekturę identyfikacji agentów AI opartą na infrastrukturze DNS. Kluczowe pytania: jakie uprawnienia ma agent, skąd je czerpie i kto odpowiada za jego działania w sieci, w której maszyny będą rozmawiać głównie z maszynami. Cerf podkreśla, że atutem projektu jest brak hyperscalera w tle i własnościowych danych rejestracyjnych.

LINK

PIERWSZY HARDWARE OD OPENAI DLA VIBE CODERÓW

OpenAI zaprezentowało Codex Micro – niewielki kontroler stworzony we współpracy z Work Louder, który ma ułatwić zarządzanie agentami AI w Codexie i przyspieszyć pracę programistów. To pierwszy sprzęt sygnowany przez firmę, ale nie jest to zapowiadane wcześniej konsumenckie urządzenie rozwijane z Jonym Ivem.

LINK

CHIŃSKIE AI KONTRA OGRANICZENIA USA

Wykorzystanie chińskiego modelu AI do analizy ataku z udziałem autonomicznego agenta OpenAI wywołało dyskusję o tym, czy obecne zabezpieczenia amerykańskich modeli nie utrudniają legalnych działań w cyberbezpieczeństwie. Sprawa pokazuje, że zbyt restrykcyjne ograniczenia mogą skłaniać firmy do sięgania po mniej ograniczone rozwiązania open source z Chin.

LINK

Badanie opublikowane w październiku 2025 roku przez zespół reporterów i naukowców pokazuje skalę problemu: użytkownicy “lekkiego użytku” (spędzający początkowo ok. 32 minut dziennie) w ciągu pięciu miesięcy zwiększyli czas spędzany w aplikacji do 71 minut dziennie (to ponad dwukrotny wzrost). “Power userzy” od początku spędzający 4,5 godziny dziennie, utrzymywali podobny poziom aktywności, sięgając nawet 240 minut dziennie.

Czym TikTok tak skutecznie przyciąga użytkowników? Kluczowe są trzy elementy: personalizacja, płynność i niekończący się strumień. Algorytm aplikacji działa jak kasyno – nagradza nasz mózg co pewien czas trafieniem w interesującą treść, budując tzw. pętlę dopaminową. Efekt? Użytkownicy otwierają aplikację częściej (od 4 do nawet 21 razy dziennie), spędzają więcej czasu na sesjach i szybciej przewijają kolejne filmy – średni czas spędzany na jednym filmie spada z 13,3 do nawet 10,1 sekundy. W miarę upływu czasu treści stają się coraz bardziej “natywne” dla platformy – osobiste historie, dramatyczne relacje, clickbaitowe “storytime’y” – wszystko to projektowane z myślą o maksymalnym zaangażowaniu emocjonalnym.

TikTok jak narkotyk

Konsekwencje są poważne. Jak podkreśla dr Meredith David z Baylor University, nadmierne korzystanie z TikToka wiąże się z utratą samokontroli, impulsywnym zachowaniem i tzw. phubbingiem czyli ignorowaniem otoczenia na rzecz telefonu. W badaniach neurobiologicznych prowadzonych przez prof. Marca Potenzę z Yale University wykazano, że oglądanie spersonalizowanych filmów TikToka aktywuje te same obszary mózgu, które są pobudzane przez jedzenie, seks czy substancje psychoaktywne. Osłabiona zostaje aktywność tzw. domyślnej sieci mózgowej, odpowiedzialnej m.in. za autorefleksję i kontrolę impulsów – co może tłumaczyć, dlaczego po godzinie scrollowania czujemy się “otępiali” lub “bezmyślni”, jak opisują to sami użytkownicy.

Co więc można zrobić? Choć TikTok oferuje funkcje ograniczające czas spędzany w aplikacji (limity, przypomnienia o przerwach, możliwość resetowania algorytmu), ich skuteczność bywa niska – wiele osób po prostu ignoruje ostrzeżenia. Znacznie lepiej działają strategie wprowadzające “tarcie”: usunięcie aplikacji z telefonu, korzystanie wyłącznie na komputerze lub tablecie, wyłączenie powiadomień, instalacja aplikacji blokujących dostęp (np. AppBlock czy Freedom). Kluczowe jest również przejście z biernej konsumpcji do aktywnego korzystania czyli komentowanie, rozmowy, dzielenie się treściami – co angażuje nas poznawczo i społecznie, zamiast tylko stymulować.

Ostatecznie jednak najskuteczniejszą bronią przeciw TikTokowi jest świadomość. To nie my sterujemy aplikacją – to ona, za pomocą miliardów punktów danych i precyzyjnych predykcji, steruje nami. Jak ujął to Thomas Essmeyer, badacz designu cyfrowego: „Nie my kontrolujemy aplikację ale to ona kontroluje nas”.

Flaga ruska, flaga francuska

43,7 procent. Tyle młodych Polaków w wieku 18–25 lat wskazało TikToka jako główne źródło informacji o wyborach prezydenckich w 2025 roku. To nie jest już dane o medium wschodzącym ani o “platformie tanecznej dla dzieciaków”. To dane o infrastrukturze politycznej kraju, ale z tą drobną różnicą, że tej infrastruktury nie zbudowała Polska, nie kontroluje jej żadna polska instytucja, a podmiot zarządzający (ByteDance) działa pod jurysdykcją Chińskiej Republiki Ludowej.

W relacjach z wyraźnymi prorosyjskimi sympatiami zamiast rosyjskiej flagi używano francuskiej, która ma takie same barwy. Dla przeciętnego widza flaga Francji wydaje się być neutralna, ale to jest wiedza operacyjna o tym, jak działają algorytmy TikToka, i świadome projektowanie treści pod ich ograniczenia. Każdy, kto pracował z modelami widzenia komputerowego, wie, że taki trick działa bo modele uczone na ogromnych korpusach obrazów potrafią identyfikować symbole, ale ich kontekstualizacja kulturowa jest słaba.

W warstwie narracyjnej: prorosyjska narracja i symbolika były powszechne w transmisjach monitorowanych kont. W nazwach użytkowników, opisach i zdjęciach profilowych pojawiają się rosyjskie barwy narodowe (biały, niebieski i czerwony). Publikowane treści wykorzystują informacje pozyskiwane z rosyjskojęzycznych kanałów Telegram. Pętla informacyjna domyka się: rosyjski Telegram → polskojęzyczny TikTok → polski wyborca.

144 moderatorów na 13 milionów użytkowników to jeden moderator na 90 tysięcy kont. Nawet bez znajomości szczegółów pracy moderatora można odpowiedzialnie stwierdzić, że to liczba bliska bezużytecznej, szczególnie w kontekście transmisji LIVE, które są na żywo, nie mogą być zweryfikowane przed publikacją, nie są archiwizowane i nie są dostępne badaczom po zakończeniu emisji.

Co z tego wynika dla polskiej polityki?

Po pierwsze, polski elektorat poniżej 30. roku życia nie żyje w tym samym ekosystemie informacyjnym, co reszta kraju. Partie polityczne, sztaby wyborcze i komentatorzy analizujący “co Polacy myślą” na podstawie sondaży i mediów tradycyjnych analizują kraj, którego coraz większa część po prostu nie istnieje. Wybory prezydenckie 2025 były pierwszymi, w których ta asymetria stała się decydująca. Następne nie będą wyjątkiem.

Po drugie, ekosystem polskiego TikToka politycznego nie jest zjawiskiem oddolnym w czystym sensie. Jak wskazuje dr Michał Marek z NASK, “kluczowe podmioty zewnętrzne w polskim internecie to Federacja Rosyjska, Republika Białorusi i prężnie działająca Chińska Republika Ludowa”, a ich przekazy “mają charakter antyzachodni, antynatowski, antyunijny, antyamerykański i są próbą reorientacji Polaków z kierunku zachodniego na kierunek wschodni”. Mówiąc inaczej: trzy największe autorytarne reżimy świata mają zbieżny interes w destabilizacji polskiej polityki, a TikTok jest dla nich kanałem dystrybucji o cenie hurtowej.

Po trzecie (i to być może najważniejsze) DSA nie zadziała, dopóki Komisja Europejska nie nauczy się egzekwować decyzji w cyklu krótszym niż wybory. Dwa lata postępowań i jedno “wstępne ustalenie” o przejrzystości reklam to nie jest regulacja. To kosmetyka. CEEDDW apeluje o zawieszenie funkcji TikTok LIVE w UE do czasu wdrożenia środków moderacji, przejrzystości i archiwizacji treści. Ten postulat (kilka miesięcy temu uznawany za radykalny) zaczyna brzmieć minimalistycznie.

W międzyczasie polska polityka odbywa się tam, gdzie 144 moderatorów ma sprawdzać treści 13 milionów użytkowników…

Źródło 1 oraz źródło 2

Artur Kurasiński

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

POLSKA UMIE W TECH

Michał Dżoga Przez 16 lat budował polski oddział Intela: od kilkuset ludzi do prawie 3 tysięcy, jednego z najważniejszych centrów R&D tej firmy w Europie.
Widział z bliska, jak wygląda gra o inwestycję wartą 4,6 miliarda dolarów i jak wygląda jej upadek...

Dziś Michał robi coś, czego w Polsce jeszcze nie było na taką skalę: łączy osiem rentownych polskich spółek technologicznych w jeden holding, żeby zbudować gracza zdolnego konkurować w Europie, a nie tylko podwykonawcę cudzych pomysłów.

W tym odcinku Technofobii rozmawiamy o tym, czego korporacyjny gigant nauczył go o polskiej cierpliwości i polskim tempie — i co musiał w sobie natychmiast wyłączyć, żeby zbudować coś zwinnego.

Pytam, dlaczego firmy tak chętnie sięgają po AI do cięcia kosztów, a tak rzadko do tworzenia nowej wartości. I dlaczego być może największym zagrożeniem AI w biznesie nie jest to, że model się myli a tylko, że człowiek zbyt szybko mu uwierzy.

Michał mówi wprost o „sovereign washingu” czyli sprzedawaniu rozwiązań jako suwerennych, choć realnie zależnych od infrastruktury i jurysdykcji spoza Europy. I stawia pytanie, które w dyskusjach o AI pada rzadziej, niż powinno: nie „jak to zbudować”, tylko „po co i dla kogo”.

BearLake Group (czyli holding, który współtworzy) ma pokrywać cały stos technologiczny: energię, centra danych, cyberbezpieczeństwo, AI. Ambicja jest prosta do wypowiedzenia i trudna do zrealizowania: przesunąć Polskę z roli taniego wykonawcy do roli współtwórcy europejskiej infrastruktury.

ZOBACZ 📺

POSŁUCHAJ🎙️

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii:

SAMOCHÓD WAYMO DONIÓSŁ NA NASTOLATKÓW

Dwóch 15-latków podróżujących autonomiczną taksówką Waymo zostało zatrzymanych po tym, jak firma powiadomiła policję o piciu alkoholu i strzelaniu z realistycznie wyglądającej zabawkowej broni. Historia pokazuje, że pasażerowie robotaksówek muszą liczyć się z aktywnym monitoringiem i możliwością interwencji służb.

LINK

OKULARY META CHCĄ ŚLEDZIĆ TWOJE EMOCJE

Meta opatentowała urządzenie AI, które miałoby analizować emocje użytkownika, obserwować jego codzienne nawyki i przypominać o przyjmowaniu leków. Sam patent nie oznacza jeszcze premiery takiego produktu, ale pokazuje kierunek rozwoju technologii, który może wywołać kolejną dyskusję o prywatności i granicach monitorowania ludzi.

LINK

APPLE OSKARŻA OPENAI O KRADZIEŻ TAJEMNIC HANDLOWYCH

Apple pozwało OpenAI oraz dwóch byłych pracowników, zarzucając wykorzystanie poufnych informacji i technologii przy rozwijaniu własnego sprzętu AI. Spór może stać się jednym z najgłośniejszych procesów w branży technologicznej i jeszcze bardziej zaostrzyć rywalizację między dawnymi partnerami.

LINK

META WYKORZYSTAŁA AI DO ZWOLNIEŃ PRACOWNIKÓW

Grupa pracowników pozwała Metę, twierdząc, że o zwolnieniach decydowały systemy AI analizujące aktywność i wyniki pracy, co miało szczególnie uderzyć w osoby przebywające na urlopach zdrowotnych i rodzicielskich. Firma zaprzecza tym zarzutom, ale sprawa może stać się ważnym precedensem w ocenie roli sztucznej inteligencji przy podejmowaniu decyzji kadrowych.

LINK

https://studiomis.com/

Milion robotów. I to dopiero początek.

Liczby są oszałamiające. Amazon zatrudnia obecnie ponad milion robotów w swoich magazynach. Do końca przyszłego roku będzie miał więcej robotów niż ludzi. A plan na 2033 rok? Zautomatyzowanie 600 tysięcy stanowisk pracy. To nie jest futurystyczna wizja ale biznesplan przedstawiony udziałowcom.

Wszyscy koncentrują się na AWS i usługach chmurowych, podczas gdy Amazon po cichu dokonuje czegoś znacznie bardziej fundamentalnego: uczy się, jak przenosić atomy (fizyczne przedmioty) z taką samą łatwością, z jaką inne tech-giganty przenoszą bity (dane). I robi to konsekwetnie, eliminując ludzi z równania.

Roboty Amazon mają już imiona i specjalizacje. Hercules dźwiga ciężkie wózki. Pegasus sortuje paczki. Sparrow – robotyczne ramię – potrafi rozpoznać i obsłużyć 200 milionów różnych produktów. Sequoia, system zarządzania magazynem, przetwarza paczki o 25% szybciej i za jedną czwartą kosztu obecnego systemu. Pracownicy Amazon obsługują teraz średnio 22 razy więcej paczek niż dekadę temu, a liczba ludzi pracujących w magazynach spadła do najniższego poziomu od 16 lat.

Święty Graal robotyki: ciężarówka, którą nikt nie musi rozładować

Galloway pisze o “świętym Graalu robotyki” czyli autonomicznych systemach, które potrafią załadować i rozładować ciężarówkę. To obecnie jedno z ostatnich stanowisk, które wciąż wymaga ludzi. Dlaczego? Bo trzeba mieć zmysł dotyku, świadomość przestrzenną i umiejętność “grania w Tetrisa” z ciężkimi pudłami w upale lub mrozie.

To ciężka, trudna i niebezpieczna praca – pracownicy transportu i magazynów doznają poważnych urazów dwa razy częściej niż robotnicy przemysłowi.

Amazon nie jest sam - DHL właśnie zamówił tysiąc robotów-rozładowaczy od Boston Dynamics. A sam Amazon? Zainwestował w Rightbot, startup budujący podobne maszyny. Gdy te roboty wejdą do użycia, połączą się z innymi systemami (Cardinal, Proteus) i całkowicie zautomatyzują łańcuch dostaw.

Efekt? Niektóre z najbardziej niebezpiecznych prac w Ameryce po prostu znikną.

Transfer bogactwa od pracowników do akcjonariuszy

Galloway nie ukrywa, co się dzieje: “Automatyzacja reprezentuje masowy transfer bogactwa od pracowników Amazona do jego akcjonariuszy i klientów”. Badania przeprowadzone przez MIT, m.in. przez ekonomistów takich jak Daron Acemoglu (laurat nagrody Nobla) i Pascual Restrepo, wskazują, że wprowadzenie jednego robota do lokalnego obszaru zatrudnienia prowadzi do zastąpienia średnio około sześciu pracowników w tym rejonie.

Badania te objęły dane z lat 1990-2007 i pokazały, że jeden robot na tysiąc pracowników obniża wskaźnik zatrudnienia o około 0,39 punktu procentowego lokalnie, co przekłada się na spadek zatrudnienia o sześciu osób na robota.

Raport Oxford Economics z 2019 roku szacował, że automatyzacja może wyeliminować 8,5% globalnej siły roboczej w przemyśle do 2030 roku.

A teraz najlepsze: podczas gdy Amazon planuje zautomatyzować setki tysięcy stanowisk, amerykańska polityka fiskalna aktywnie to wspiera. “Wielka i wspaniała” ustawa Trumpa uczyniła 100% amortyzację dla maszyn i robotów, jednocześnie redukując wydatki na programy związane z ochroną zdrowia, edukacją i bezpieczeństwem socjalnym.

Pytanie, którego nie zadajemy

W całej tej dyskusji o automatyzacji pojawia się jedno fundamentalne pytanie, które wszyscy udają, że nie istnieje: jeśli wszystkie korporacje zastąpią swoich pracowników automatyzacją, kto będzie ich klientami?

Amazon obniża koszty operacyjne i zwiększa marże. Akcjonariusze są zadowoleni. Ale te setki tysięcy ludzi, którzy właśnie stracili pracę? To byli także konsumenci Amazon. To jest paradoks produktywności XXI wieku: im bardziej efektywne stają się firmy, tym mniej ludzi ma pieniądze, by kupować ich produkty.

Pięć lat temu Andrew Yang ostrzegał, że musimy przygotować się na masową automatyzację. Dziś jego hasło “Ludzkość na pierwszym miejscu” brzmi jak naiwny slogan z innej epoki. Tymczasem w Chinach minister pracy już kilka lat temu mówił, że największym wyzwaniem XXI wieku będzie odpowiedź na pytanie: “co zrobimy z wszystkimi pracownikami, którzy nie są już potrzebni?”

Nie możemy czy nie chcemy?

Można zadać pytanie o kwestie etyczne, zmiany na rynku pracy, fundamentalną rolę pracy w życiu człowieka. I zapewne odpowiedź jaką dostaniemy będzie w stylu “no cóż, zmiana technologiczna nadchodzi i nadchodzi szybko, i absolutnie nic nie można zrobić, żeby ją powstrzymać”.

Ale to nie jest prawda. Nie chodzi o to, że nie możemy, ale chodzi o to, że nie chcemy.

Oczywiście, że moglibyśmy spowolnić rozwój technologii.

Problem w tym, że technologiczni baronowie w stylu Bezosa, Zuckerberga czy Altmana (których bardzo potulnie słuchają rządy) po prostu na to nie pozwolą z uwagi na wizję utraconych zysków.

Robotyzacja nie jest abstrakcyjną wizją przyszłości. Dzieje się teraz. Tylko, że nikt nas nie pyta nas o pozwolenie ani o skutki długoterminowe.

Tylko kto będzie rozwiązywał problemy powstałe w wyniku takiej “dzikiej” robotyzacji?

Na pewno nie Amazon.

Źródło

Artur Kurasiński

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

↳ KUP SUBSKRYPCJĘ

JAK ZBUDOWAĆ POLSKI PROCESOR?

Przez ponad dwadzieścia lat projektowali procesory, ale zawsze dla korporacji zagranicznych. Dziś chcą zbudować coś, czego w Polsce nie da się wyprodukować.

Paweł Pieczul i prof. Paweł Gepner założyli w Gdańsku spółkę Polski Krzem. Cel: pierwszy komercyjny polski mikroprocesor (Granit LMX), układ szyty pod drony i systemy bezzałogowe, z kryptografią postkwantową i AI liczącą lokalnie, bez chmury.

Brzmi jak typowa deklaracja pod patriotyczną publikę. Chip fizycznie powstanie u tajwańskiego albo europejskiego foundry bo w naszym kraju nie ma fabryk, które potrafią go stworzyć.

Pytam więc wprost gdzie kończy się suwerenność, a zaczyna marketing suwerenności? I dlaczego obaj moi goście przyznają, że pełna niezależność technologiczna to mit?

Rozmawiamy też o tym, co dla Europy oznaczałoby odcięcie od procesorów klasy ESP-32 i dlaczego to scenariusz groźniejszy niż utrata dostępu do Intela. O architekturze RISC-V: skąd się wzięła, po co Europie otwarty standard i co się stanie, jeśli to Polska zostanie jej zapleczem.

No i o pieniądzach. Dlaczego skalę kapitału trzeba komunikować od dnia zero i czemu setki milionów to nie jest kwota wydumana, tylko próg wejścia do tej ligi.

A nad naszą rozmową wisi problem od którego żaden taki projekt w Polsce nie ucieknie: Izera i Perowskity. Pytam więc obu inżynierów co chcą zrobić aby nie zostać „drugą Izerą".

Zapraszam do obejrzenia alb posłuchania całego wywiadu.

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem cały Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii ;)

PLAYSTATION KOŃCZY ZE SPRZEDAŻĄ GIER NA FIZYCZNYCH NOŚNIKACH

Sony potwierdziło, że od stycznia 2028 roku wszystkie nowe gry na konsole PlayStation będą dostępne wyłącznie w wersji cyfrowej, a produkcja fizycznych nośników zostanie zakończona. To jedna z największych zmian w historii marki, która symbolicznie zamyka epokę płyt i stawia na pełną cyfrową dystrybucję gier.

LINK

ALIBABA TWIERDZI, ŻE SZPIEGUJE GO ANTHROPIC

Alibaba zakazała pracownikom korzystania z Claude Code, uznając narzędzie Anthropic za potencjalne zagrożenie bezpieczeństwa po doniesieniach o ukrytych mechanizmach monitorujących użytkowników. Decyzja pokazuje, jak napięcia między amerykańskimi i chińskimi firmami AI coraz mocniej wpływają na wybór technologii w korporacjach.

LINK

INSTAGRAM PROMOWAŁ WYKORZYSTYWANIE DZIECI

Śledztwo BBC wykazało, że na Instagramie w Indiach pojawiały się płatne reklamy promujące nielegalne materiały związane z wykorzystywaniem seksualnym dzieci, co wywołało reakcję władz i wezwanie Meta do złożenia wyjaśnień. Sprawa ponownie stawia pytania o skuteczność moderacji treści oraz odpowiedzialność platform społecznościowych za publikowane reklamy.

LINK

FABLE 5 WRACA PO PRZERWIE

Model Fable 5 wrócił do globalnej dostępności 1 lipca, po tym jak Departament Handlu USA zniósł kontrolę eksportową nałożoną 12 czerwca. Testy Anthropic wykazały, że ten sam exploit, który był powodem zawieszenia, dawał się odtworzyć również na Opus 4.8, GPT-5.5 i Kimi K2.7 — co sugeruje, że Fable 5 nie miał żadnych unikalnych zdolności ofensywnych. Sprawa dobrze pokazuje, jak nieprzewidywalne i doraźne potrafią być dziś decyzje regulacyjne wokół najnowszych modeli.

LINK

OPENAI PROPONUJE WASZYNGTONOWI UDZIAŁY W SPÓŁCE

Sam Altman zaproponował rządowi USA około 5 proc. udziałów w OpenAI, wartych szacunkowo 42,6 mld dolarów, w ramach koncepcji funduszu majątkowego wzorowanego na modelu Alaski. Pomysł zakłada, że podobne udziały mogłyby objąć również inne czołowe laboratoria AI, choć nie wiadomo, czy Anthropic czy Google zgodziłyby się na taki układ. Propozycja wpisuje się w szerszy trend zacieśniania relacji między rządem USA a liderami branży AI.

LINK

CHIŃSKI GLM-5.2 DOGANIA ŚWIATOWĄ CZOŁÓWKĘ

Model GLM-5.2 chińskiego startupu Z.ai zbliża się możliwościami w kodowaniu i zadaniach agentowych do Claude Opus 4.8 i GPT-5.5, oferując je przy znacznie niższych kosztach. Otwarte wagi modelu przyciągają startupy szukające tańszych alternatyw i mniejszej zależności od zamkniętych modeli amerykańskich. Adopcja w USA i Europie wciąż napotyka jednak opór związany z bezpieczeństwem danych i regulacjami.

LINK

RYNEK PRACY PĘKA POD NAPOREM AI

Od początku 2026 roku w sektorze technologicznym zwolniono już 142 tys. osób, bo firmy przekierowują budżety na infrastrukturę AI, a według szacunków RAISE aż 88 tys. utraconych w USA miejsc pracy w tym roku można bezpośrednio przypisać sztucznej inteligencji. Najmocniej ucierpiały stanowiska podstawowe w administracji, obsłudze klienta i wsparciu programistycznym.

LINK

ONZ: REGULACJE NIE NADĄŻAJĄ ZA TEMPEM AI

Wstępny raport niezależnego panelu naukowego ONZ ds. AI ostrzega, że okno na zbudowanie skutecznego globalnego zarządzania sztuczną inteligencją wciąż jest otwarte, ale nie pozostanie takie długo. Panel wskazuje na rosnące ryzyka: nadużycia wizerunkowe i seksualizowane deepfake’i, dezinformację podważającą zaufanie do debaty publicznej, przestępczość wspieraną przez AI oraz problemy ze zdrowiem psychicznym wywoływane przez niektóre systemy.

LINK

CHIŃSKIE AI NACISKA NA OPENAI

Coraz więcej firm w USA wybiera chińskie modele AI, ponieważ oferują zbliżoną jakość przy znacznie niższych kosztach niż rozwiązania OpenAI czy Anthropic. Rosnąca presja cenowa może zmusić amerykańskich liderów do zmiany strategii i rozpoczęcia wojny cenowej na rynku sztucznej inteligencji.

LINK

Dzięki silnikom rekomendacyjnym przekonujemy się, jak prorocze były to słowa.

Gdy w trakcie swoich wystąpień mówię o AI, staram się tłumaczyć, że algorytmizacja towarzyszy nam od kilku dekad. Generatywna sztuczna inteligencja “wybuchła” w 2022 roku przy okazji premiery ChatGPT 3.5, ale algorytmy pomagające nam w wyborze produktów w sklepach (np. Amazon), przejazdów (np. Uber) czy filmów na platformie streamingowej (np. Netflix) działają w tle od wielu lat. Tak samo jest z muzyką.

Nie tylko nuty

Jeszcze kilkanaście lat temu wejście do sklepu z płytami, przejrzenie półek i spontaniczne odkrycie nieznanego wykonawcy było czymś naturalnym. Dziś jednak coraz częściej to algorytm podpowiada, czego mamy słuchać. Dlatego też algorytmiczne sugestie towarzyszą nam przez cały dzień. Systemy rekomendacji muzycznych, mimo że umożliwiły dostęp do ogromnych bibliotek utworów, paradoksalnie ograniczyły autentyczne odkrywanie muzyki oraz przyczyniły się do ujednolicenia brzmienia.

Początkiem tej rewolucji był projekt Music Genome Project (MGP), stworzony przez Pandora Media. Każdy utwór analizowano pod kątem ponad 450 „genów” muzycznych: np. płeć głównego wokalisty, poziom przesteru gitary, rodzaj wokali wspierających. Choć system ten rzeczywicie umożliwił lepsze dopasowanie utworów do preferencji słuchacza, od samego początku wprowadzał logikę analitycznego rozkładania muzyki na metryki. Ale zebrane dane nigdy nie są neutralne: to, co zostaje zebrane i przeanalizowane, wpływa na to, czego będziemy słuchali.

Kolejnym krokiem było pojawienie się Spotify, które od momentu wejścia na rynek amerykański w 2011 roku zaczęło intensywnie wykorzystywać technologię przejętej firmy The Echo Nest. Opracowana przez nich funkcja Discover Weekly (czyli cotygodniowa, spersonalizowana playlista) stała się flagowym przykładem zaawansowanej algorytmicznej kuracji. Spotify łączy dane z playlist użytkowników, analizy machine learning i surowe dane audio, by stworzyć dopasowane zestawy utworów.

Efekt? Działa to dobrze. Może nawet zbyt dobrze.

Bez zaskoczenia

Im lepiej dopasowany algorytm, tym mniejsze prawdopodobieństwo, że trafimy na coś, co nas zaskoczy. Zamiast eksplorować nowe ścieżki, kręcimy się w bańkach gustu utwierdzani przez algorytmy, że lubimy to, co już znamy - niczym wizjonerski w swoim podejściu inżynier Mamoń. Raport MIDiA Research z września 2025 r. wskazuje, że osoby w wieku 16-24 lat są mniej skłonne do odkrywania nowych artystów niż grupa 25-34-latków. Mimo ogromnych zasobów dostępnych na wyciągnięcie ręki, sama chęć odkrywania nowych brzmień słabnie.

Co gorsza, wpływ algorytmów nie ogranicza się tylko do odbiorców. Artyści, zwłaszcza ci dopiero rozpoczynający karierę, dostosowują swoje utwory do realiów streamingu. Krótsze piosenki, szybsze wejścia, hook na początku, uproszczone aranżacje a wszystko po to, by zdobyć przychylność algorytmu i nie stracić słuchacza w pierwszych sekundach. Taktyka ta może być skuteczna, ale kosztuje nas różnorodność i złożoność muzyki. Pop staje się bardziej przewidywalny, mniej eksperymentalny, bardziej zunifikowany. Inne gatunki, nawet uznawane za niszowe czy alternatywne, również podążają tą ścieżką. W końcu jak odbiorcy mogą lubić muzykę, której jeszcze nie słyszeli?

Powrót do MP3

W odpowiedzi na to narasta zmęczenie algorytmem. Apple Music postawiło na decydowanie przez ludzi o playslitach, a mniejsze platformy, takie jak Qobuz czy Bandcamp, stawiają na redakcyjne selekcje i interakcje społecznościowe. Renesans przeżywają nawet radio akademickie, a stare iPody wracają do łask jako symbol niezależnego słuchania. Powstaje subkultura modyfikująca te urządzenia, by wydłużyć żywotność baterii, dodać Bluetooth czy port USB-C.

Może to tylko nostalgia a może to głębszy znak: że chcemy odzyskać kontrolę nad tym, co i jak konsumujemy i co jest dla nas ważne. Firmy reagują, wprowadzając nowe funkcje, które pozwalają wykluczyć konkretne utwory z profilu gustu czy wybierać playlisty układane przez ludzi. Ale przyszłość zapewne przyniesie coś innego: algorytmy ukryte pod maską ludzkiego wyboru.

Płyty winylowe wracają do łask - chcemy mieć możliwość fizycznego kontaktu i poczucie posiadania. Dziwna teza? Na to wskazują fakty: globalna sprzedaż płyt winylowych rośnie nieprzerwanie od 19 lat. W 2025 roku rynek osiągnął wartość 2,1 miliarda dolarów, a według prognoz do 2034 roku osiągnie 3,6 miliarda dolarów. W samych Stanach Zjednoczonych sprzedaż przekroczyła w zeszłym roku 1 miliard dolarów, a trend ten napędza pokolenie Z. Dlaczego? Połowa z przedstawicieli tego pokolenia nie chce tylko doświadczać świata cyfrowo. Chcą móc coś trzymać w rękach, kolekcjonować, cieszyć się widokiem przedmiotu na półce.

W Japonii i Korei Południowej zakup płyty jest sposobem na okazanie lojalności wobec artysty. Zakup fizycznego nośnika zapewnia dostęp do specjalnych wydarzeń a nawet prawo do głosowania. Streaming daje możliwość posłuchania muzyki, ale płyta winylowa daje poczucie przynależności. W tym sezonie będą bardzo popularne tzw “bary muzyczne” gdzie DJ odtwarza płyty winylowe przez głośniki hi-fi, a goście po prostu siedzą i słuchają.

W tym sensie pytanie o przyszłość konsumowania muzyki to pytanie o przyszłość naszej kultury: czy oddamy ją w ręce systemów optymalizacji, czy też znajdziemy sposób, by znów być zaskakiwanym? A może, algorytmicznie zdominowana wygodą, strefą komfortu i brakiem wyzwań intelektualnych oraz estetycznych kultura uczyni nas wszystkich Mamoniami?

Źródło

Artur Kurasiński

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

↳ KUP SUBSKRYPCJĘ

RZECZPOSPOLIT AI - MOJA NOWA KSIĄŻKA

Jakiś czas temu wpadliśmy z Krzyśkiem Domaradzkim na szatański pomysł, aby napisać „Startupowców 2” – tyle że wyłącznie o firmach zajmujących się sztuczną inteligencją. Na szczęście chwilę później zreflektowaliśmy się, że to by było zbyt proste. Że możemy razem napisać coś ważniejszego i ambitniejszego.

No to napisaliśmy.

„RzeczpospolitAI” to opowieść o rewolucji AI z polskiej perspektywy. Kto tworzy nasz rynek sztucznej inteligencji? Jak się buduje wielkie AI-owe firmy? Co powinniśmy zrobić, żeby wziąć udział globalnym wyścigu? Gdzie są największe bariery rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce? Dlaczego cyfrowa suwerenność jest ważna? Jaka przyszłość nas czeka?

Pytamy o to 17 wyjątkowych osób – przedsiębiorców, naukowców i liderów opinii, którzy kształtują polski krajobraz AI. Trzy nazwiska możemy już zdradzić – to Zuzanna Stamirowska z Pathwaya, Sebastian Kondracki z Bielika AI i Aleksander Madry z OpenAI.

Pozostałe nazwiska będziemy ujawniać w kolejnych tygodniach.

„Rzeczpospolit AI” ma premierę 16 września, ale przedsprzedaż właśnie ruszyła. Już teraz możecie zdobyć książkę w świetnej cenie – 89,90 złotych za wyjątkowy pakiet: wersja papierowa z naszymi autografami + ebook + audiobook!

Zapraszamy!

Fot. Piotr Waniorek ŻelaznaStudio

JACEK DUKAJ - PISARZ WCHODZI DO GRY

Jacek Dukaj (jeden z najwybitniejszych polskich pisarzy science fiction) założył studio gier. Paweł Sugalski (zarządzający funduszem, autor książki „Gamingu na giełdzie") przez całą karierę uczył się unikać spółek jednego projektu opartych na artystycznym IP bez przychodów. A potem razem z Tomkiem Bagińskim założyli Dukaj Games.

Rozmawiamy o tym, jak godzą tę sprzeczność, dlaczego proza Dukaja to chodzenie po cienkim lodzie i czy istnieje rynek na gry wymagające intelektualnie.
W tym odcinku:

→ Jak naprawdę wygląda dziś polski gamedev na GPW - 440 spółek, 9 tys. ludzi, a według Pawła tylko 10–15 „inwestowalnych" producentów. Co czeka resztę?

→ Dlaczego duże studia w stylu CD Projektu to dziś wyższe ryzyko, a nie bezpieczna przystań

→ Czym jest Dukaj Games i jak różni się od klasycznego studia - „Katedra" jako pierwsza gra, „Oko potwora" jako roguelite shooter

→ Czy Dukaj używa AI w pracy twórczej - worldbuilding, dialogi, concept arty i co łączy żywokryst z „Katedry" z modelami dyfuzyjnymi

→ „Era ludzi zbędnych", koniec czytania linearnego i pytanie: czy nadchodzi też era pisarzy zbędnych?

→ Strategia inwestycyjna: CD Projekt, 11 bit czy PlayWay? I co zapowiedź dodatku do Wiedźmina 3 oznacza dla rynku

→ Gry, które wzbudziły w nich najwięcej emocji — od The Last of Us po What Remains of Edith Finch

ZOBACZ na YouTube albo POSŁUCHAJ na Spotify

Uczcijmy wspólnie 19 urodziny Aula Polska! 🎂 (14 lipca). Zaczynamy 🥂 18:00, kończymy 🪩 01:00 na barce nad Wisłą

+ pizza, żetony do wydania na barze
+ 350 osób - founderów, inwestorów i ekip startupów na nieformalne rozmowy i chill-out w środku warszawskiego, gorącego lata

bilety do kupienia tutaj »

PS Kod to kuras_15 - daje 15% zniżki na zakup biletu.

Do zobaczenia!

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem cały Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii ;)

AI UJEDNOLICA WYGLĄD INTERNETU

Coraz więcej stron internetowych i prezentacji tworzonych z pomocą narzędzi AI zaczyna wyglądać niemal identycznie, co prowadzi do powstawania nowych projektowych klisz. Autor zwraca uwagę, że wygoda automatyzacji ma swoją cenę – zanika oryginalność, a wyróżnienie się wymaga coraz większego wysiłku.

LINK

ELEKTRONIKĘ MOŻNA DRUKOWAĆ NA ŻYWEJ TKANCE

Naukowcy opracowali metodę drukowania elastycznych układów elektronicznych bezpośrednio na żywych tkankach i innych delikatnych powierzchniach, otwierając drogę do nowych zastosowań w medycynie oraz monitorowaniu organizmów. Technologia może w przyszłości ułatwić tworzenie czujników i urządzeń integrujących się z ciałem bez konieczności inwazyjnych zabiegów.

LINK

CHINY STAWIAJĄ 295 MLD DOLARÓW NA SUWERENNY STOS AI

Pekin szykuje pięcioletni plan za ok. 295 mld dolarów (2 bln juanów) na ogólnokrajową, połączoną sieć centrów danych, z nakazem, by minimum 80% technologii (w tym chipy) pochodziło od dostawców krajowych. To efektywnie wypycha Nvidię i AMD z największego nowego zamówienia obliczeniowego świata i cementuje pozycję Huawei jako narodowego standardu krzemu.

LINK

OPENAI WYPUSZCZA GPT-5.5-CYBER DLA WYBRANYCH

OpenAI udostępniło GPT-5.5-Cyber w ramach inicjatywy Daybreak — model wyspecjalizowany w cyberbezpieczeństwie, z najwyższym dotąd wynikiem na benchmarku CyberGym (85,6%). Model nie trafia do publicznego API: dostęp jest reglamentowany przez program Trusted Access for Cyber dla zweryfikowanych organizacji, m.in. Cisco, Cloudflare, CrowdStrike i Palo Alto Networks.

LINK

MORGAN STANLEY: DŁUG AI PODWOI SIĘ DO 570 MLD DOLARÓW

Morgan Stanley prognozuje, że globalny dług powiązany z AI niemal się podwoi i sięgnie 570 mld dolarów w 2026 roku, napędzany finansowaniem infrastruktury przez hyperscalerów i laboratoria frontierowe. Obligacje AI stały się już największym sektorem długu o ratingu inwestycyjnym pod względem emisji. Przykłady to 36-miliardowy dług Apollo–Blackstone na zakup TPU dla Anthropic czy 190 mld dolarów capeksu Microsoftu — skala, przy której pytanie o zwrot z kapitału przestaje być akademickie.

LINK

CHATGPT SPADA PONIŻEJ 50% RYNKU

Według raportu Sensor Tower udział ChatGPT w rynku asystentów AI spadł pod koniec maja do 46,4% — pierwszy raz poniżej progu połowy rynku. W tym czasie Gemini urosło do 27,7%, a Claude do 10,3%, co odzwierciedla rosnącą skłonność użytkowników do porównywania asystentów zamiast trwania przy jednym. Wśród wskazywanych czynników: kontrakt OpenAI z Departamentem Obrony budzący obawy o zaufanie oraz poprawiona multimodalność Gemini.

LINK

LUKSUSOWY ELEKTRYK INSPIROWANY ŁAZIKIEM KSIĘŻYCOWYM

Byli pracownicy Apple i Audi stworzyli Amble One – lekkiego elektrycznego buggy przeznaczonego do jazdy po drogach publicznych, inspirowanego legendarnym łazikiem NASA. Pojazd ma kosztować około 25 tys. dolarów i celuje w segment premium, stawiając na minimalistyczny design oraz mobilność na krótkich dystansach.

LINK

W teorii wygląda to jak triumf ducha współpracy i transparentności. W praktyce jednak coraz wyraźniej wybrzmiewa ironia tej sytuacji: to właśnie amerykańska wiara w idee otwartego oprogramowania (open-source) daje dziś Chinom przewagę w wojnie o przyszłość.

Jeszcze niedawno modele AI oparte o open-source były co najwyżej ciekawostką dla entuzjastów i wierzył w nie tylko Zuckerberg (czując bardziej niż widząc biznesowe opcje dla tworzenia open-source’owej przewagi dla OpenAI). Prawdziwy postęp był zarezerwowany dla zamkniętych, kosztownych systemów takich jak GPT‑4, Claude czy Gemini. Ale w ciągu ostatniego roku sytuacja uległa dramatycznej zmianie. Modele takie jak DeepSeek R1 czy Qwen 2 od Alibaby zaczęły dorównywać (a w niektórych zastosowaniach nawet przewyższać) rozwiązania OpenAI, Google czy Anthropic.

Przyczyną sukcesu chińskich modeli nie jest jedynie ich techniczna jakość. To także dostępność, łatwość wdrożenia i niskie koszty. W świecie, w którym korzystanie z zamkniętych modeli może kosztować firmę nawet 1000$ za jednego użytkownika, modele takie jak Qwen stają się zbawieniem dla startupów szukających skali.

Dzieje się więc coś zaskakującego: amerykańskie firmy, w tym te wspierane przez topowe fundusze VC, coraz częściej porzucają rodzime modele AI na rzecz rozwiązań z Chin. Startup Dayflow korzysta dziś z modeli Qwen zamiast Gemini czy GPT‑5, bo są tańsze, działają lokalnie (lepsza prywatność), a wydajność jest „praktycznie identyczna”. Platforma OpenRouter notuje rosnącą dominację chińskich modeli, a aplikacje developerskie, jak Kilo Code, mają w top 20 aż siedem modeli z Chin z czego sześć to projekty open-source.

Paradoksalnie, to właśnie otwarta struktura modeli AI (co było niegdyś domeną amerykańskich entuzjastów technologii) staje się dziś skuteczną bronią w rękach Pekinu. Chińskie firmy wydają nowe modele co 20 dni (np. Alibaba), podczas gdy Anthropic robi to średnio co 47 dni. W dodatku chiński rząd wspiera otwartość systemowo: prezydent Xi Jinping publicznie wzywa do „większej współpracy w zakresie technologii open-source”.

To wszystko prowadzi do sytuacji, w której amerykański ekosystem AI sam podkopuje swoją przewagę. Inwestycje w OpenAI i Anthropic opiewają na dziesiątki miliardów dolarów, ale wielu deweloperów i startupów woli darmowe modele z Chin. Jak zauważa jeden z ekspertów cytowanych w tekście NBC, „Ameryka traci pozycję lidera open‑source - zarówno pod względem wydajności, jak i adopcji”.

Na to nakładają się jeszcze obawy o bezpieczeństwo: raporty wskazują na słabsze zabezpieczenia i większą stronniczość chińskich modeli (np. prochińskie narracje w odpowiedziach), a nawet możliwe powiązania z wojskiem, jak w przypadku Alibaby. Ale dla wielu firm z Doliny Krzemowej to wciąż zbyt abstrakcyjne zagrożenia wobec realnych korzyści: niższych kosztów, szybkości wdrożeń i lepszego „community supportu”.

Reakcje już są widoczne: OpenAI po pięciu latach wypuścił pierwszy model open‑source. Allen Institute uruchomił projekt ATOM (American Truly Open Models), którego manifest mówi wprost: „nie możemy oddać tak krytycznego elementu ekosystemu żadnemu państwu”.

Dolina Krzemowa, bastion kapitalizmu i prywatnej własności intelektualnej, dziś masowo adaptuje darmowe chińskie modele, które wypierają amerykańskie rozwiązania. To nie tylko zmienia mapę technologiczną świata, ale także stawia pytanie: czy Zachód zrozumie, że w XXI wieku „open-source” to nie tylko kod — to geopolityczne pole bitwy?

Źródło

Artur Kurasiński

ajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

↳ KUP SUBSKRYPCJĘ

MOJA KAMPANIA NA KICKSTARTERZE PRZEBIŁA 100 TYS EURO i 1000 BACKERÓW!

Słowiańskie klimaty. Pradawana, magiczna Puszcza, nadgciagająca cywilizacja i nowa wiara. Konflikt technologii i magii, nowego i starego porządku. Uśpiona mocy i potężna siła niesiona na ostrzach wojowników Królestwa…

Jeśli interesujesz się grami fabularnymi, grasz w RPG, prowadziłeś albo jesteś graczem to zapraszam bardzo serdecznie do zerknięcia na Strigovię - oryginalny koncept (luźno wzorowany na Rumunii w XII wieku).

Jeśli jakoś mogę Cię zachęcię to zerknij na ten darmowy, 144 stronicowy quickstart - wprowadzenie w świat, mechanikę i klimat Strigovii.

PS Tak, będzie polska wersja językowa (w postaci PDFa).

KLIKNIJ I WESPRZYJ!

RZECZPOSPOLIT AI - MOJA NOWA KSIĄŻKA

„Artur, a kiedy napiszecie Startupowców 2”?

No nie napiszemy (bo lubimy z Krzyśkiem Domaradzkim nowe wyzwania a nie odcinanie kuponów), więc napisaliśmy coś innego :)

Książka „Rzeczpospolit AI” to wywiady z 17 osobami, które mają fundamentalny wpływ na to jak w Polsce postrzegamy, tworzymy jak i korzystamy ze sztucznej inteligencji. Na razie ujawniliśmy trzy osoby (prof Aleksander Mądry z OpenAI, Sebastian Kondracki z Bielika oraz Zuzanna Stamirowska z Pathway) ale naszym rozmówcami są czołowi polscy politycy, przedsiębiorcy i naukowcy (jak i osoby związane z Wojskiem Polskim).

Czy po latach korzystania z taniej siły roboczej AI będzie gospodarczym dopalaczem dla naszej gospodarki? Czy możemy być w pełni suwerenni pod kątem technologicznym i uniezależnić się od USA i Chin? Jak wojna w Ukrainie zmieniła postrzeganie sztucznej inteligencji w operacjach wojskowych? Co się stanie z polskim rynkiem pracy?

Siedemnaście osób, siedemnaście punktów widzenia i jedna wspólna kwestia - patrzymy na AI przez pryzmat Polski i przyszłości naszego kraju.

Obecnie trwa przedsprzedaż: za 89,99 zł dostaniesz wersję papierową (z naszymi autografami), audiobooka i ebooki w jednym komplecie.

Premiera książki 16 września 2026.

„RzeczpospolitAI” ma premierę 16 września, ale przedsprzedaż właśnie ruszyła. Już teraz możecie zdobyć książkę w świetnej cenie – 89,90 złotych za wyjątkowy pakiet: wersja papierowa z naszymi autografami + ebook + audiobook!

Zapraszamy!

Fot. Piotr Waniorek ŻelaznaStudio

Krzysztof Czeczot żyje na granicy dwóch światów, które rzadko się spotykają: cielesnego (głos, oddech, mięśnie twarzy, scena) i technologicznego (cyfrowa dystrybucja, audio 3D, aplikacja mobilna, sztuczna inteligencja, która od dwóch lat potrafi wygenerować głos, obraz i scenariusz).

W tej rozmowie pytam, co z aktorstwa zostaje, kiedy każdy ma studio w kieszeni - i dlaczego człowiek, który zarabia na ludzkim głosie, jest jednocześnie najgłośniejszym sceptykiem wobec głosu generowanego maszynowo.

Rozmawiamy o tym, czy współczesne słuchowisko nie próbuje już być filmem i czy po drodze nie traci tego, co je definiowało: że to „film bez obrazu, który widz wyświetla sobie w głowie". O tym, jak przekonać dwóch polskich przedsiębiorców spoza świata kultury, że ekumeniczne słuchowisko biblijne to inwestycja, a nie filantropia.

I o tym, jak wygląda kontrola kosztów, kiedy obsadę stanowi 100 niezawodowych Amerykanów rozsianych po wszystkich stanach plus „bardzo znane nazwisko nagrodzone Oscarem".

I wreszcie Czeczot-dydaktyk, wykładający naraz na trzech uczelniach. Jego studenci to pierwszy rocznik, który wchodzi do branży, gdzie maszyna umie już wygenerować obraz, głos i scenariusz. Czy na pierwszych zajęciach mówi im „róbcie to, co robi maszyna, tylko lepiej", czy „róbcie to, czego maszyna nie umie"?

ZOBACZ📺

POSŁUCHAJ🎙️

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem cały Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii ;)

NORWEGIA OGRANICZA AI W PODSTAWÓWKACH

Norwegia wprowadza od 2026 roku niemal całkowity zakaz korzystania z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji w szkołach podstawowych, argumentując to potrzebą ochrony rozwoju dzieci i umiejętności samodzielnego myślenia. Decyzja wpisuje się w szerszą europejską debatę o miejscu AI w edukacji oraz granicach technologii w pracy uczniów.

LINK

LUTNICK ROZCIĄGA KONTROLĘ EKSPORTU NA SAMO UŻYCIE AI

Sekretarz handlu USA nakazał Anthropic uzyskiwać rządową licencję na udostępnianie modeli Mythos 5 i Fable 5 cudzoziemcom — gdziekolwiek na świecie, także osobom spoza USA przebywającym na terenie kraju. To pierwszy raz, gdy Waszyngton traktuje samo korzystanie z modelu, a nie jego transfer, jako przedmiot kontroli eksportowej, co otwiera nowy front w polityce technologicznej. Firma odcięła dostęp dla wszystkich klientów, twierdząc, że to nieporozumienie i licząc na szybkie przywrócenie usługi.

LINK

SPACEX TRACI IMPET PO GIEŁDOWYM DEBIUCIE

Po spektakularnym wejściu na giełdę akcje SpaceX zaczęły wyraźnie spadać, a inwestorzy coraz ostrożniej oceniają wysoką wycenę spółki i kosztowne ambicje związane ze sztuczną inteligencją. Mimo korekty firma nadal pozostaje jedną z najcenniejszych na świecie, choć pierwsza fala euforii wyraźnie słabnie.

LINK

APPLE PRZEBUDOWUJE SIRI W CHATBOTA AI

Na WWDC 2026 Apple pokazał przeprojektowaną Siri — z osobną aplikacją i konwersacyjnym interfejsem, mającym rywalizować z ChatGPT, Claude i Gemini. Po dwóch latach niespełnionych obietnic asystent ma sięgać po aktualną wiedzę o świecie, dane z urządzenia i zawartość ekranu. Beta ruszy jeszcze w tym roku, a pełne wdrożenie ma trafić do nowych iPhone’ów we wrześniu.

LINK

WARREN BIERZE NA CELOWNIK CHIŃSKI BIZNES NVIDII

Senator Elizabeth Warren wezwała Jensena Huanga przed senacką komisję bankową, by publicznie odpowiedział na pytania o sprzedaż chipów do Chin i zgodność z kontrolą eksportu; CEO Nvidii odmówił, proponując spotkanie w siedzibie firmy. W tle są sprawy karne o przemyt układów oraz publiczne zapewnienia Huanga, że “nie ma dowodów na dywersję” chipów. Spór pokazuje, jak Nvidia z fabryki sprzętu staje się stałym aktorem polityki bezpieczeństwa narodowego.

LINK

USA OBAWIAJĄ SIĘ WYCIEKU TECHNOLOGII DO CHIN

Amerykańskie władze wyraziły zaniepokojenie możliwością, że zaawansowane urządzenie do produkcji chipów firmy ASML mogło trafić do Chin mimo obowiązujących ograniczeń eksportowych. Sprawa pokazuje, jak napięta pozostaje rywalizacja technologiczna między Waszyngtonem a Pekinem w walce o dominację w sektorze półprzewodników.

LINK

MUNDIAL NAPĘDZANY TANIĄ PRACĄ

Przygotowania do piłkarskich mistrzostw świata coraz częściej opierają się na pracy tysięcy osób zajmujących się oznaczaniem danych dla systemów AI. Za kulisami nowoczesnych technologii wykorzystywanych przy turnieju kryją się jednak niskie stawki, niepewne zatrudnienie i rosnące pytania o etykę cyfrowej pracy.

LINK

GOOGLE INWESTUJE W WYTWÓRNIĘ FILMOWĄ A24

Google DeepMind nawiązało współpracę z wytwórnią A24, by wspólnie badać wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w produkcji filmowej. Partnerstwo może przyspieszyć wdrażanie nowych narzędzi dla twórców, ale jednocześnie ponownie rozbudza debatę o wpływie AI na branżę kreatywną.

LINK

Jak pokazał niedawny raport MIT Technology Review, chińskie uczelnie przyjmują odważne podejście: zamiast zakazywać użycia sztucznej inteligencji (AI), aktywnie ją integrują z programami nauczania.

W tym samym czasie wiele zachodnich uniwersytetów nadal zastanawia się, jak pogodzić AI z ideą akademickiej uczciwości. Ta różnica to nie tylko kwestia techniczna to symptom głębszego kulturowego i systemowego rozłamu w rozumieniu roli edukacji.

Sztuczna inteligencja dla wszystkich

Chińska strategia opiera się na fundamentalnym przekonaniu, że technologia to klucz do rozwoju narodowego. Od czasów Denga Xiaopinga, który w latach 80. ogłosił, że „nauka i technologia są podstawowymi siłami wytwórczymi”, chińskie elity polityczne i akademickie konsekwentnie inwestują w rozwój kompetencji cyfrowych.

Dziś to podejście przybiera konkretną formę: na 46 czołowych chińskich uniwersytetach wprowadzono interdyscyplinarne kursy AI, obowiązkowe zajęcia z jej wykorzystania, a także programy wspierające studentów w nauce odpowiedzialnego korzystania z tych narzędzi.

Na przykład na Uniwersytecie Tsinghua powstaje specjalny wydział edukacji ogólnej, który łączy wiedzę o AI z biologią, humanistyką czy medycyną. Zhejiang University już od 2024 roku uczynił kurs wprowadzający z AI obowiązkowym dla wszystkich studentów.

Zachód się boi

Władze centralne poszły jeszcze dalej. W kwietniu 2025 roku Ministerstwo Edukacji wprowadziło ogólnokrajowe wytyczne „AI+ edukacja”, nakazujące rozwijanie krytycznego myślenia i umiejętności cyfrowych na wszystkich poziomach nauczania.

Tymczasem na Zachodzie panuje ostrożność, jeśli nie sceptycyzm. Choć uczelnie w USA, Kanadzie czy Wielkiej Brytanii także eksperymentują z AI. OpenAI oferuje darmowy dostęp do ChatGPT Plus studentom, a Claude wchodzi na kampusy z pomocą partnerstw akademickich to wiele instytucji nadal skupia się na zapobieganiu oszustwom i ograniczaniu użycia tych narzędzi.

Samodzielność i niepewność

Z badań przeprowadzonych w Wielkiej Brytanii wynika, że większość studentów uczy się korzystania z AI samodzielnie, a towarzyszy im niepewność, czy robią to zgodnie z zasadami etycznymi i akademickimi.

Ta asymetria ma konsekwencje nie tylko dla studentów, ale też dla całych systemów edukacyjnych. W Chinach AI jest traktowana jako zestaw umiejętności do opanowania od tworzenia wykresów, przez streszczenia literatury, po rozwiązywanie zadań z prawa.

Jak powiedziała jedna z wykładowczyń z China University of Political Science and Law: „AI może być instruktorem, sekretarzem, adwokatem diabła. Ale to człowiek musi mieć ostatnie słowo”.

W tym podejściu nie chodzi o zastąpienie myślenia maszyną, ale o nauczenie się efektywnego współdziałania z nią, czyli umiejętności coraz bardziej cenionej na rynku pracy, gdzie 80% ogłoszeń dla młodych absolwentów w Chinach wskazuje znajomość AI jako atut.

Paradoksalnie, to co w Chinach staje się normą, na Zachodzie wciąż bywa tabu. Obawy dotyczące plagiatów, utraty zdolności analitycznych czy etycznych implikacji korzystania z AI spowalniają wdrażanie tych narzędzi w systemie edukacyjnym.

Tymczasem chińska młodzież, mimo stresu związanego z presją rynku i wysokimi oczekiwaniami, uczy się traktować AI nie jako zagrożenie, lecz jako niezbędne narzędzie przetrwania i sukcesu.

Wniosek? Globalna debata o roli AI w edukacji to tak naprawdę pytanie o to, czego chcemy nauczyć młodzież: podporządkowania się regułom czy twórczej adaptacji do nowej rzeczywistości?

Nadążyć za technologią

I czy szkoła ma chronić przed światem, czy do niego przygotowywać? Chiny wybrały opcję drugą – z wszystkimi tego konsekwencjami.

Zachód wciąż się waha. A czas, jak zwykle, działa na korzyść tych, którzy podejmują decyzje szybciej. Na pierwszy rzut oka Chiny wydają się idealnym kandydatem do wprowadzenia sztucznej inteligencji w edukacji. Państwo, które inwestuje miliardy w rozwój modeli językowych, tworzy własne czaty GPT, planuje inteligentne kampusy i wdraża miejskie „AI App Supermarkety” dla szkół.

AI w fabryce testów

W praktyce jednak ten cyfrowy sen zderza się z rzeczywistością kredy, przepełnionych klas i systemu edukacji, który przypomina raczej fabrykę testów niż przestrzeń do rozwoju kreatywności. Czy Chiny rzeczywiście zmierzają ku edukacji przyszłości? A może (jak to często bywa) technologia staje się fasadą mającą ukryć głębsze problemy?

System edukacji w Chinach został zbudowany wokół jednego celu: selekcji. Od podstawówki aż po studia, życie ucznia wyznacza rytm egzaminów.

Testy do gimnazjum, testy do liceum, brutalny gaokao, narodowy egzamin maturalny, który decyduje o całej przyszłości. Na ironię zakrawa fakt, że na czas tego egzaminu dostęp do wszystkich chatbotów AI w całym kraju zostaje zablokowany na czas wspomnianego egzaminu, byle tylko uczniowie nie ulegali pokusie pomagania swojemu szczęściu i umiejętnościom. Czyli jednak umiejętności AI umiejętnościami AI, ale sam egzamin to nadal królestwo długopisu i kartki.

Nauczyciele są wynagradzani za wyniki swoich klas, co skutkuje jednym: pełną koncentracją na tym, co “wchodzi na egzamin”. Innowacje? Raczej przeszkadzają. Eseje? Rzadko. Projekty? Sporadycznie. Taka struktura nie tylko nie wspiera wdrażania AI w edukacji, ale wręcz je aktywnie blokuje.

Pekin wie o tym doskonale. Dlatego próbuje zmienić paradygmat: promuje „cyfrową edukację”, inwestuje w infrastrukturę dla szkół wiejskich, zachęca do tworzenia treści edukacyjnych wspieranych przez sztuczną inteligencję. Minister edukacji Huai Jinpeng otwarcie mówi o potrzebie stworzenia narodowego LLM dla edukacji. Tyle że… nadal nie zmieniono ani systemu testów, ani bodźców motywacyjnych dla nauczycieli.

Pustynia poza miastami

Chiny są też krajem ogromnych nierówności. Są szkoły w Pekinie, Szanghaju czy Kantonie – z komputerami, nauczycielami po zagranicznych stażach i tabletami na lekcjach. Ale są też prowincjonalne szkoły w Henanie, gdzie uczniowie pierwszy raz widzą komputer dopiero na studiach.

Według danych rządowych:

• klasy wciąż liczą po 45–56 uczniów,

• w wielu regionach 80% infrastruktury szkolnej to budynki uznane za „zagrożone”,

• wskaźnik nauczyciel–uczeń wynosi 1:16 (w USA to 1:13),

• a nauczyciele często „leżą płasko” (躺平), nie podejmując żadnej dodatkowej inicjatywy.

Do tego dochodzi system hukou, który ogranicza dzieciom migrantów dostęp do miejskich szkół. Nawet jeśli rodzice pracują w Szanghaju, ich dziecko – formalnie przypisane do rodzinnej wsi – nie może uczęszczać do szkoły publicznej w miejscu zamieszkania.

Sztuczna inteligencja kurczącego się narodu

Chiny jako państwo nie tylko się cyfryzują na potęgę ale również robią mniejsze.

W 2024 roku współczynnik dzietności wyniósł zaledwie 1,15 dziecka na kobietę (w Polsce i tak mamy gorzej bo 1,03), co stawia Chiny w gronie najszybciej starzejących się społeczeństw świata. Do 2100 roku liczba ludności Państwa Środka może spaść nawet do 600 milionów. Już dziś 22% obywateli ma ponad 65 lat. To nie tylko wyzwanie egzystencjalne ale również olbrzymi problem dla systemu edukacji.

Mniej dzieci to mniej uczniów, mniej klas, mniej nauczycieli, ale to także mniejsza baza talentów i większy nacisk na efektywność nauczania. Aby utrzymać starzejące się społeczeństwo, każdy uczeń powinien osiągać maksimum swoich możliwości, inaczej nie będzie się odpowiednio wydajnie dokładał do systemu.

Chatboty zamiast dzieci

Rząd już teraz wdraża mechanizmy wsparcia: subwencje na dzieci, reformę emerytalną, promocję edukacji jako inwestycji strategicznej. Ale pytanie brzmi: czy technologia wystarczy?

W USA i Europie toczy się debata, czy AI nie zaszkodzi edukacji: czy dzieci nie przestaną myśleć samodzielnie, czy nauczyciele nie zostaną zastąpieni chatbotami, czy nie pogłębimy cyfrowych nierówności. W Chinach debata wygląda inaczej bo w jej ramach technologia nie jest zagrożeniem, ale „projektem narodowym”. To podejście ma swoje zalety: szybkie wdrożenia, centralne platformy, integracja z polityką państwa.

Ale ma też swoją ciemną stronę: brak konsultacji społecznych, brak testów efektywnościowych, ryzyko pogłębienia różnic między bogatymi a biednymi szkołami.

Bo choć AI może pomóc ocenić wypracowanie, rozpoznać emocje ucznia, przygotować indywidualny plan nauki to bez dobrze przygotowanych nauczycieli, stabilnej infrastruktury i zmiany podejścia systemowego, pozostanie tylko kolejną warstwą farby na popękanym murze.

Paradoks po obu stronach muru

W Stanach i Europie szkoły już od dekady cyfryzują się, ale pod presją społecznych protestów i eksperymentów. Laptopy w klasie to norma, ale AI budzi strach. W Chinach jest odwrotnie: system jest scentralizowany, a entuzjazm dla technologii ogromny, ale baza edukacyjna wciąż tkwi w przeszłości. Rząd centralny naciska na rozwój kompetencji AI, które mają być nauczane w klasach ogrzewanych żeliwną kozą.

To paradoks: Chiny mają wszystko, by zbudować edukację przyszłości (zasoby, dane, kontrolę), ale muszą najpierw uporać się z przeszłością. Zachód ma natomiast wolność i kreatywność, ale tonie w chaosie i braku spójnej strategii.

Źródło

Artur Kurasiński

14 lipca robimy jak co roku specjalną edycję Auli i spotykamy się na barce na Wiśle, o zachodzie słońca. Zero prezentacji. Zero pitchy ze sceny. 100% rozmów.

Bo umówmy się, że najlepsze rzeczy w tej branży i tak dzieją się w kuluarach. Tym razem postanowiliśmy zrobić wydarzenie, które jest wyłącznie kuluarami.

Co zatem Cię czeka?

→ ~350 osób z polskiego ekosystemu startupowego w jednym miejscu
→ barka, Wisła i zachód słońca jako tło
→ pizza i kupony na drinki/softy w cenie biletu
→ format w pełni skupiony na networkingu - przychodzisz, gadasz, poznajesz ludzi

Gdzie📍 Warszawa
Kiedy 🗓️ 14 lipca, 18:00

Bilety: https://app.evenea.pl/event/aula204/

PS zastosuj kod artur_20 żeby dostać zniżkę.

Korzystajcie, póki miejsca są i do zobaczenia na pokładzie! ⚓

Gościem najnowszego odcinka mojego podcastu TECHNOFOBIA jest dr Sławosz Uznański-Wiśniewski, astronauta projektowy ESA, naukowiec i inżynier, drugi Polak w historii, który poleciał w kosmos.

Uczestnik misji Axiom-4 / IGNIS, specjalista, który przez lata pracował przy technologiach kosmicznych i systemach niezawodności w CERN, a na Międzynarodowej Stacji Kosmicznej przeprowadził 13 eksperymentów naukowych.

Rozmawiam o tym, kim naprawdę jest astronauta w XXI wieku: pilotem, inżynierem, naukowcem, operatorem zaawansowanych systemów - czy może człowiekiem, który musi zaufać technologii bardziej niż ktokolwiek inny.

Pytam jak wygląda życie na ISS, co dzieje się z ciałem i psychiką, gdy Ziemia okrążana jest co 90 minut, a dzień i noc zmieniają się 16 razy na dobę.

To także rozmowa o Polsce w kosmosie. O tym, czy misja IGNIS może stać się początkiem realnego skoku technologicznego, a nie tylko jednorazowym wydarzeniem medialnym.

O tym, dlaczego kosmos jest dziś elementem bezpieczeństwa państw, gospodarek i suwerenności technologicznej. I o tym, czy Polska może budować kompetencje, które pozwolą nam grać w kosmicznej lidze naprawdę poważnie.

Zapraszam do oglądania: https://www.youtube.com/@TechnofobiaYT
albo do słuchania: https://cutt.ly/sluchaj

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii w tym tygodniu:

NACJONALIZACJA AI CORAZ BLIŻEJ?

Szef Palantira, Alex Karp, twierdzi, że postulaty przejęcia udziałów w firmach AI przez państwo zyskują coraz większe poparcie i wkrótce nawet propozycja 50% własności publicznej może być uznawana za zbyt łagodną. Tekst pokazuje narastającą debatę o tym, kto powinien kontrolować korzyści płynące z rozwoju sztucznej inteligencji i jaką rolę odegra w tym państwo.

LINK

MAG 7 PRZECHODZI DO HISTORII?

Rosnąca pozycja SpaceX sprawia, że na Wall Street coraz częściej mówi się o zmianie słynnego określenia „Magnificent Seven”, które od lat opisuje największe gwiazdy technologii. Inwestorzy i analitycy zastanawiają się, czy dotychczasowy klub gigantów powinien zostać rozszerzony lub całkowicie przemianowany, aby odzwierciedlić nową rzeczywistość rynku.

LINK

“TO AI ZWALNIA PRACOWNIKÓW” – NIEBEZPIECZNA WYMÓWKA

Rosnąca fala zwolnień w branży technologicznej coraz częściej tłumaczona jest wdrażaniem AI, choć wielu obserwatorów wskazuje także na wcześniejsze przeinwestowanie i błędy zarządcze. Autor zwraca uwagę na rosnące napięcia społeczne wynikające z kontrastu między masowymi redukcjami etatów a rekordowymi fortunami tworzonymi przez boom sztucznej inteligencji.

LINK

CHIŃSKIE UNIWERSYTETY STAWIAJĄ NA AI

Chińskie uczelnie likwidują tysiące kierunków humanistycznych i artystycznych, uznając je za mniej perspektywiczne w erze sztucznej inteligencji. W ich miejsce powstają nowe programy związane z AI i nowoczesnymi technologiami, co ma wspierać transformację gospodarki kraju.

LINK

UDZIAŁ RYNKOWY CHATGPT SPADŁ PONIŻEJ 50%

Po raz pierwszy udział ChatGPT w rynku narzędzi AI spadł poniżej 50%, co pokazuje rosnącą konkurencję ze strony nowych modeli i platform. Mimo utrzymania pozycji lidera OpenAI musi coraz mocniej walczyć o użytkowników w dynamicznie zmieniającym się sektorze sztucznej inteligencji.

LINK

Z drugiej: DeepSeek, chiński model językowy wytrenowany za ułamek przewidywanych kosztów, który osiągnął konkurencyjne wyniki wobec gigantów z Doliny Krzemowej.

To zderzenie dwóch różnych modeli biznesowych, świata wartości, systemów politycznych ujawniło fundamentalne napięcie w branży sztucznej inteligencji: czy jesteśmy świadkami największej rewolucji technologicznej w historii, wymagającej bezprecedensowych inwestycji, czy też nadmuchanej bańki spekulacyjnej, która nieuchronnie pęknie?

David Cahn z Sequoia Capital, autor słynnego eseju “pytanie za 600 miliardów dolarów”, dzieli się swoją perspektywę tych dylematów. Jego analiza, przeprowadzona tuż po ogłoszeniu DeepSeek i Stargate, rzuca światło na kluczowe zagrożenia związane z obecną falą inwestycji w AI – i zmusza nas do refleksji, czy pytanie, które postawił, nie jest dziś bardziej aktualne niż kiedykolwiek.

Anatomia pytania o 650 miliardów dolarów

Pytanie Cahna nie było prostym kwestionowaniem wartości inwestycji w AI. Było to precyzyjne ekonomiczne pytanie o zwrot z kapitału: jeśli branża wydaje dziesiątki, a wkrótce setki miliardów dolarów na infrastrukturę, modele i aplikacje AI, to skąd mają pochodzić przychody uzasadniające te nakłady?

Historia technologii pokazuje, że wcale nie jest to pytanie retoryczne. Bańka internetowa z lat 2000., kryzys telekomunikacyjny z lat 90., czy niedawna fala inwestycji w kryptowaluty – wszystkie te przypadki łączy jedno: kapitał napływał szybciej niż powstawały rzeczywiste przypadki użycia generujące przychody.

Obecnie obserwujemy podobny wzorzec. Nvidia osiąga kapitalizację rynkową przekraczającą bilion dolarów, głównie dzięki sprzedaży układów GPU do trenowania modeli AI. Microsoft, Google, Meta i Amazon wydają dziesiątki miliardów rocznie na budowę centrów danych. Tysiące startupów zbierają fundusze na astronomicznych wycenach, obiecując rewolucję w każdej możliwej branży.

Ale kto za to zapłaci? Skąd ma pochodzić zwrot z tych inwestycji?

Stargate – eskalacja wyścigu zbrojeń

Projekt Stargate reprezentuje kulminację przekonania, że przyszłość AI leży w ciągłym skalowaniu. Logika jest prosta: większe modele wymagają więcej mocy obliczeniowej, więcej mocy obliczeniowej wymaga większych centrów danych, a większe centra danych dają przewagę konkurencyjną tym, którzy mogą sobie na nie pozwolić.

Jest to strategia wzorowana na “prawach skalowania” (scaling laws) – obserwacji, że wydajność modeli AI rośnie przewidywalnie wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej, ilości danych treningowych i rozmiaru modelu. Sam Ilya Sutskever, współtwórca OpenAI i jeden z architektów tej filozofii, był jej głównym propagatorem.

Stargate to zakład, że ta strategia będzie dalej działać. To również zakład, że bariera wejścia – koszt budowy tej infrastruktury – stanie się fosą konkurencyjną chroniącą gigantów technologicznych przed nowymi graczami.

DeepSeek – kontratak efektywności

A potem pojawił się DeepSeek. Chiński model wytrenowany przez fundusz hedgingowy, wykorzystujący techniki destylacji i osiągający konkurencyjne wyniki za ułamek przewidywanych kosztów. Wydarzenie to nie było całkowitym zaskoczeniem dla uważnych obserwatorów – było raczej dramatycznym punktem kulminacyjnym trwającego od miesięcy trendu komodytyzacji modeli AI.

Jak zauważa Cahn, to samo Sutskever, który stworzył wyścig skalowania, ogłosił jego koniec. W swoim wykładzie w Stanford w 2024 roku stwierdził, że “pre-training is dead” – era prostego skalowania modeli dobiegła końca. Przyszłość leży nie w coraz większych modelach, ale w bardziej efektywnych metodach treningu, lepszych danych, zaawansowanych technikach wnioskowania i specjalizacji.

DeepSeek potwierdził tę tezę praktycznie. Pokazał, że można osiągnąć wyniki światowej klasy bez budowania własnej infrastruktury za setki miliardów dolarów. Dla rynku był to szok – indeksy giełdowe związane z AI runęły w ciągu jednego dnia.

Microsoft, Meta, Amazon i Alphabet poinformowały łącznie inwestorów, że w 2026 roku przeznaczą na inwestycje kapitałowe około ~ 700 miliardów dolarów. To prawie dwukrotnie więcej niż wydały w 2025 roku. Trzy z czterech firm podniosły prognozy dotyczące nakładów inwestycyjnych w tym tygodniu sprawozdawczym.

Jedynie Amazon utrzymał swoją kwotę wydatków, i to tylko dlatego, że już w lutym 2026 r. opublikował prognozę na poziomie 200 mld dolarów. Część wzrostu nakładów inwestycyjnych wynika z rosnących cen komponentów. Microsoft stwierdził, że około 25 mld dolarów z jego 190-miliardowych nakładów inwestycyjnych na 2026 r. to inflacja cen komponentów.

Pięć kluczowych zagrożeń inwestycyjnych

1. Zagrożenie komodytyzacji

Najpoważniejszym ryzykiem dla inwestorów w AI jest scenariusz, w którym modele językowe stają się standardowym towarem, podobnie jak serwery, usługi chmurowe czy nawet systemy operacyjne.

Historia technologii wielokrotnie pokazywała ten wzorzec. Na początku lat 2000. firmy płaciły fortuny za systemy CRM, ERP i bazy danych. Dziś większość tych funkcjonalności jest dostępna jako tani SaaS lub nawet oprogramowanie open source. Początkowo pamięć komputerowa była luksusem, dziś jest towarem. Podobnie stało się z mocą obliczeniową, przepustowością sieci i przestrzenią dyskową.

DeepSeek sugeruje, że modele AI mogą podążać tą samą ścieżką szybciej niż ktokolwiek się spodziewał. Jeśli tak się stanie, firma, która zainwestowała dziesiątki miliardów w budowę infrastruktury, może odkryć, że jej przewaga konkurencyjna wyparowała w ciągu miesięcy, nie lat.

Cahn zauważa jednak ważny niuans: komodytyzacja na poziomie modeli może być świetna dla warstwy aplikacyjnej. Jeśli dostęp do inteligencji stanie się tani, explozja innowacyjnych zastosowań będzie znacznie łatwiejsza. To dobra wiadomość dla startupów i firm budujących produkty końcowe, ale katastrofalna dla tych, którzy zakładali, że będą pobierać opłaty za sam dostęp do modeli.

2. Zagrożenie niewłaściwej alokacji kapitału

Drugi rodzaj ryzyka dotyczy samej struktury inwestycji. Gdy przemysł kolektywnie wierzy w określoną narrację, powstaje niebezpieczeństwo masowego przepływu kapitału we “właściwym” kierunku według dzisiejszych przekonań, który jutro może okazać się całkowicie błędny.

Cahn opisuje to jako różnicę między “wyglądaniem mądrze” a “byciem w porządku”. W krótkim okresie inwestor może wyglądać mądrze, inwestując w to, w co wszyscy inwestują – nawet jeśli fundamentalnie w to nie wierzy. Przez rok czy dwa będzie uznawany za geniusza. Ale za pięć lub siedem lat, gdy hipoteza się nie sprawdzi, okaże się, że była to tylko popularna mądrość tłumu, nie rzeczywista przezorność.

W kontekście AI widzimy to na każdym poziomie stosu technologicznego. Gigantyczne inwestycje w centra danych mogą się okazać niepotrzebne, jeśli wygra efektywność. Inwestycje w startupy budujące prosty wrapper wokół GPT mogą wyparować, gdy OpenAI wprowadzi podobną funkcjonalność natywnie. Inwestycje w modele proprietarne mogą stracić wartość, jeśli open source dogoni je w ciągu miesięcy.

3. Wyścig z czasem (który możesz nie wygrać)

Trzecie zagrożenie dotyczy temporalności innowacji w AI. Branża porusza się obecnie z zawrotną prędkością. Jak zauważa Cahn: “Dziś AI zmienia się każdego dnia”. Co oznaczało przewagę konkurencyjną miesiąc temu, dziś może być już przestarzałe.

To stwarza paradoks dla inwestorów: musisz inwestować z wyprzedzeniem, przewidując, co będzie ważne za rok, dwa, pięć lat. Ale tempo zmian jest tak szybkie, że Twoje założenia mogą być zdezaktualizowane, zanim jeszcze zamkniesz transakcję.

Microsoft doświadczył tego bezpośrednio. Ich “prawo pierwszego wyboru” (right of first refusal) wobec centrów danych OpenAI było cenną przewagą – dopóki nie przestało być. Cahn zauważa, że Stargate ujawnił coś istotnego: Microsoft przestał realizować swoje prawo do wszystkich nowych centrów. Dlaczego? Być może dlatego, że ich własna analiza pokazała, że te inwestycje nie zwrócą się w przewidywalnym horyzoncie czasowym.

4. Zagrożenie fragmentacji a koncentracji

Branża AI zmaga się obecnie z fundamentalnym pytaniem: czy zwycięży model skoncentrowany (kilka wielkich graczy z masywną infrastrukturą) czy zdecentralizowany (wiele mniejszych, wyspecjalizowanych graczy)?

Model Google’a i Mety sugeruje, że przyszłość może być bardziej rozproszona. Obie firmy inwestują miliardy w budowę infrastruktury, ale jednocześnie publikują modele open source, które mogą być uruchamiane przez kogokolwiek. Ich strategia zakłada, że wartość leży nie w samym modelu, ale w aplikacji, ekosystemie i danych użytkowników.

OpenAI i Anthropic obstawiają odwrotnie: modele proprietarne, ścisła kontrola, stopniowe udostępnianie możliwości. Ich zakład polega na tym, że jakość i bezpieczeństwo uzasadnią premię cenową.

Kto ma rację? Prawdopodobnie obie strony – w różnych kontekstach. Ale dla inwestora oznacza to fundamentalne ryzyko: jeśli postawisz na niewłaściwy model w niewłaściwym momencie, możesz przegapić całą falę wartości.

5. Zagrożenie “wartość vs hype”

Ostatnie, ale być może najważniejsze zagrożenie, dotyczy rozbieżności między hype’m a rzeczywistą wartością biznesową.

AI bezsprzecznie tworzy wartość. Modele językowe poprawiają produktywność programistów. Systemy rekomendacji zwiększają przychody platform e-commerce. Komputerowe widzenie rewolucjonizuje diagnostykę medyczną. To wszystko jest realne i mierzalne.

Problem w tym, że całkowita wartość biznesowa utworzona przez AI może być znacznie mniejsza niż łączna kapitalizacja rynkowa firm AI i rozmiar zainwestowanego kapitału. To jest istota pytania o 600 miliardów dolarów: jeśli przemysł wydaje X, musi generować przychody większe niż X plus oczekiwany zwrot. Jak dotąd matematyka nie jest oczywista.

Cahn zauważa, że obecne wyceny zakładają przyszłość tak transformacyjną, że trudno ją sobie wyobrazić – świat, w którym każdy aspekt każdego biznesu jest fundamentalnie przebudowany przez AI. Możliwe? Tak. Pewne? Absolutnie nie.

Czy pytanie o 650 miliardów jest nadal aktualne?

TL;DR nie, bo teraz w grze jest…. ~ 727 mld $

Po wydarzeniach związanych z DeepSeek i Stargate można by sądzić, że pytanie Cahna zostało definitywnie rozstrzygnięte – w którąś stronę. Ale rzeczywistość jest bardziej złożona.

Z jednej strony, DeepSeek rzeczywiście sugeruje, że niektóre z najdroższych założeń branży mogą być błędne. Nie potrzebujemy może wydawać 500 miliardów na Stargate, jeśli możemy osiągnąć podobne wyniki za znacznie mniej. To zmniejsza presję na generowanie astronomicznych przychodów – jeśli koszty są niższe, próg rentowności też jest niższy.

Z drugiej strony, sama kwestia zwrotu z kapitału pozostaje nierozstrzygnięta. Nawet jeśli koszty spadają, pytanie pozostaje to samo: skąd mają pochodzić przychody? Kto będzie płacił za AI w sposób wystarczający do uzasadnienia nawet tych niższych inwestycji?

Cahn przedstawia interesującą perspektywę: rynek może się mylić co do timing’u. Historia pokazuje, że wielkie transformacje technologiczne często zajmują więcej czasu, niż się spodziewamy, ale gdy w końcu nastąpią, są większe, niż przewidywano. Internet był hype’m w latach 90., a potem bańka pękła. Ale dwadzieścia lat później okazało się, że nawet najbardziej optymistyczne prognozy z tamtych lat były niedoszacowaniem rzeczywistego wpływu internetu.

Może z AI jest podobnie? Może pytanie o te setki miliardów jest ważne dziś, ale stanie się nieistotne za dekadę, gdy AI naprawdę przebuduje gospodarkę?

A może nie. Może to jest właśnie ten moment, w którym kolektywny entuzjazm przekroczył granice rozsądku ekonomicznego i czeka nas długi okres trzeźwienia.

Co to oznacza dla różnych graczy?

Dla gigantów technologicznych

Microsoft, Google, Meta i Amazon stoją w obliczu złożonej kalkulacji. Muszą inwestować – brak inwestycji oznaczałby oddanie przyszłości konkurencji. Ale nadmierne inwestowanie w niewłaściwy rodzaj infrastruktury może być równie katastrofalne.

Zachowanie Microsoftu w kontekście Stargate jest pouczające. Ich decyzja o niewykorzystaniu prawa pierwszeństwa do wszystkich nowych centrów danych OpenAI sugeruje bardziej ostrożne podejście niż wcześniej. Być może przeprowadzili analizę podobną do tej Cahna i doszli do wniosku, że matematyka nie działa przy obecnych założeniach.

Dla startupów

Dla startupów AI obniżka kosztów, którą reprezentuje DeepSeek, jest jednoznacznie dobrą wiadomością. Jeśli dostęp do inteligencji na poziomie GPT-4 będzie kosztował ułamek tego, co kosztował rok temu, bariera wejścia dramatycznie spada.

Ale to też oznacza, że sam dostęp do modelu nie jest już fosą konkurencyjną. Startupy muszą budować wartość na innych poziomach: unikalne dane, specjalistyczna wiedza dziedzinowa, doskonałe UX, silne efekty sieciowe.

Dla inwestorów

Inwestorzy VC znajdują się w najtrudniejszym położeniu. Muszą inwestować dzisiaj w oparciu o przekonania o świecie za pięć, siedem, dziesięć lat. Tempo zmian w AI oznacza, że prawdopodobieństwo fundamentalnego błędu jest wyższe niż w większości innych sektorów.

Cahn proponuje strategię opartą na autentyczności i fundamentalnej analizie zamiast podążania za tłumem. “Wolę wyglądać głupio przez dwa lata, ale mieć rację po siedmiu latach, niż wyglądać mądrze przez dwa lata i okazać się w błędzie po siedmiu.” To trudna strategia do realizacji – wymaga odwagi i niezależności myślenia w środowisku, gdzie presja konformizmu jest ogromna.

Dla nas wszystkich

Wreszcie, istnieje szerszy kontekst społeczny. Te setki miliardów dolarów to nie abstrakcyjne liczby – to rzeczywiste zasoby: energia, materiały, ludzka praca i uwaga. Jeśli branża AI jest w trakcie nadmuchiwania bańki, oznacza to masową niewłaściwą alokację zasobów społecznych.

Z drugiej strony, jeśli AI rzeczywiście okaże się tak transformacyjny, jak twierdzą jego zwolennicy, niedoinwestowanie teraz może mieć trwałe negatywne konsekwencje. Społeczeństwa, które nie zainwestują w AI, mogą zostać w tyle pod względem produktywności, innowacji i dobrobytu.

Pytanie Davida Cahna “o 600 miliardów dolarów” nie tylko pozostaje aktualne po wydarzeniach związanych z DeepSeek i Stargate – stało się być może jeszcze bardziej istotne. Zderzenie tych dwóch narracji ujawnia fundamentalną niepewność co do przyszłości AI i ekonomii leżącej u jej podstaw.

Kluczowe zagrożenia inwestycyjne w AI można streścić następująco:

Ryzyko komodytyzacji: Modele AI mogą stać się tanią usługą znacznie szybciej niż oczekiwano, niszcząc wartość masywnych inwestycji infrastrukturalnych.

Ryzyko niewłaściwej alokacji: Setki miliardów dolarów mogą być inwestowane w oparciu o założenia, które okażą się błędne, prowadząc do masowej destrukcji kapitału.

Ryzyko temporalne: Tempo zmian w AI oznacza, że dziś poprawne założenia mogą być jutro nieaktualne, tworząc nietypowo wysokie ryzyko timing’u.

Ryzyko strukturalne: Fundamentalna niepewność co do tego, czy wygra model scentralizowany czy zdecentralizowany, tworzy “all-or-nothing” scenariusze dla wielu graczy.

Ryzyko wartości: Możliwa jest sytuacja, w której AI tworzy ogromną wartość społeczną, ale nie generuje proporcjonalnych przychodów dla inwestorów.

Co do aktualności samego pytania: wydarzenia ostatnich tygodni nie dały na nie odpowiedzi – raczej podkreśliły jego znaczenie. DeepSeek pokazał, że koszty mogą być niższe niż myśleliśmy, co jest dobrą wiadomością. Ale nie odpowiedział na pytanie, skąd mają pochodzić przychody. Stargate pokazał, że niektórzy gracze nadal wierzą w skalowanie za wszelką cenę. Ale zachowanie Microsoftu sugeruje rosnące wątpliwości nawet wśród najwierniejszych wierzących.

Prawdopodobnie najbliższe kilka lat przyniesie częściową odpowiedź. Zobaczymy, czy AI zacznie generować przychody w skali uzasadniającej inwestycje, czy może rozpocznie się proces konsolidacji i trzeźwienia podobny do tego po pęknięciu bańki internetowej.

W międzyczasie pytanie Cahna pozostaje niezbędną korekcją dla branży zaślepionej własnym entuzjazmem. Przypomina nam, że bez względu na to, jak transformacyjna może być technologia, fundamentalne prawa ekonomii nadal obowiązują. Kapitał musi przynieść zwrot.

Inwestycje muszą generować wartość. A matematyka musi się zgadzać.

Źródło

Artur Kurasiński

Moim gosciem jest Piotr Nowosielski⁠ - przedsiębiorca, założyciel i CEO Just Join IT, jednego z najpopularniejszych portali pracy dla branży technologicznej w Polsce...👇

Rozmawiamy o tym, jak naprawdę wygląda dziś rynek IT, czy programiści nadal mogą liczyć na wysokie zarobki, dlaczego juniorom tak trudno wejść do branży i czy sztuczna inteligencja zabierze nam pracę czy raczej zmusi nas do zupełnie innego myślenia o karierze.

Piotr opowiada też o swojej drodze przedsiębiorcy: od pierwszych biznesów, przez samodzielne dodawanie ogłoszeń do Just Join IT, aż po zbudowanie firmy generującej dziesiątki milionów złotych przychodów bez wsparcia funduszy VC.

Pytam Piotrka o to dlaczego bootstrapuje, jak patrzy na inwestorów, kto dziś jest konkurencją dla Just Join IT i czy jego celem jest pokonanie Grupy Pracuj czy może sprzedaż biznesu.

W tego odcinka dowiesz się też m.in. o:

• końcu „eldorado” dla programistów,

• tym, dlaczego rynek wyprodukował tysiące juniorów, których firmy nie chcą zatrudniać,

• specjalizacjach, które dziś są najbardziej opłacalne w IT,

• pracy zdalnej, benefitach i work-life balance po pandemii,

• B2B, umowach o pracę i planowanych zmianach regulacyjnych,* jawności płac i różnicach wynagrodzeń,

• wpływie AI na zatrudnienie, produktywność i nowe zawody,

• marketingu Just Join IT, współpracy z Kanałem Zero i hakowaniu wzrostu,

• czterodniowym tygodniu pracy i przyszłości rynku pracy w Polsce.

Zapraszam do oglądania albo do słuchania

DLACZEGO TWOJA ORGANIZACJA POTRZEBUJE LIDEREK I LIDERÓW AI?

Każda organizacja potrzebuje lidera / liderki AI, ale nie w sensie stanowiska w strukturze tylko realnej roli w procesie zmiany (sprawczości, dawania przykładu i uczestniczenia w decyzjach i zmianach związanych z AI)…

Transformacje technologiczne rzadko wygrywa się decyzją wydaną w postaci zarządzenia i mailem od zarządu. Samo ogłoszenie strategii, zakup licencji i powołanie komitetu sterującego nie zmienia sposobu pracy zespołów. Zmiana dzieje się tam, gdzie ktoś pokazuje konkretne zastosowanie w realnym procesie.

Dlatego oddolni liderzy AI są tak ważni.

To osoby osadzone w operacji. Znają procesy, wąskie gardła, nieformalne zależności. Wiedzą, gdzie raport powstaje za długo, gdzie dane są niespójne, gdzie powtarzalne czynności pochłaniają czas. Gdy wdrażają AI, nie robią demonstracji technologii. Rozwiązują konkretny problem.

Ich przewaga to wiarygodność. Nie działają z pozycji nakazu, tylko przykładu. Zamiast mówić o „transformacji”, pokazują skrócony czas realizacji zadania, lepszą jakość analizy, bardziej uporządkowany workflow. W organizacjach to działa silniej niż jakikolwiek mailing od zarządu.

Wiem jakie pytanie chcesz zadać. "A jak takich ludzi szukać?"

Bardzo prosto: obserwować, kto naturalnie eksperymentuje z narzędziami. Kto sam usprawnia swoją pracę. Kto zadaje pytania o dane i automatyzację.

Kto zaczyna być pytany przez innych „jak to zrobiłeś?”. To często nie są osoby z najwyższą pozycją w hierarchii. Często to specjaliści lub managerowie średniego szczebla z wysoką ciekawością i odpowiedzialnością.

Jeżeli takich osób nie widać, organizacja musi stworzyć warunki, by się pojawiły.

Nie poprzez nominację „lidera AI” w prezentacji, lecz poprzez rozwój kompetencji. Szkolenia powinny obejmować nie tylko obsługę narzędzi, ale myślenie procesowe, projektowanie workflow, budowę asystentów, kontrolę jakości wyników, liczenie ROI, rozumienie ryzyk prawnych i bezpieczeństwa danych. Dopiero takie połączenie daje realną sprawczość.

Oddolny lider bez wsparcia systemowego szybko się wypali.
Oddolny lider z narzędziami i mandatem do działania staje się multiplikatorem zmiany.

To on tłumaczy strategię na codzienną praktykę. Spina technologię z biznesem. Pokazuje, jak zwiększyć indywidualną produktywność, jednocześnie działając w ramach zasad organizacji.

AI nie zmienia organizacji automatycznie. Zmieniają ją ludzie, którzy potrafią wykorzystać technologię w sposób odpowiedzialny i mierzalny.
Dlatego każda organizacja potrzebuje lidera AI. Najlepiej takiego, który wyrasta z jej wnętrza i rozumie jej realne mechanizmy działania.

I dokładnie o tym będziemy mówili w naszym kursie AI LEADERS wraz z Paula Skrzypecka i Przemek Jurgiel-Zyla.

PEŁNA AGENDA KURSU I ZAPISY »

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem Internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii w tym tygodniu:

TRUMP ŁAGODZI PODEJŚCIE DO BEZPIECZEŃSTWA AI

Donald Trump podpisał rozporządzenie wykonawcze, które zachęca firmy technologiczne do dobrowolnego udostępniania najbardziej zaawansowanych modeli AI rządowi nawet 30 dni przed ich premierą. Administracja próbuje pogodzić obawy dotyczące cyberbezpieczeństwa z chęcią utrzymania amerykańskiej przewagi w wyścigu sztucznej inteligencji.

LINK

ILE MUSK OBIECAŁ A ILE ZREALIZOWAŁ?

Elon Musk przez lata przekonywał, że SpaceX pozostanie prywatne aż do realizacji ambitnych celów związanych z Marsem, jednak firma zmierza teraz w kierunku jednego z największych debiutów giełdowych w historii. Interaktywny materiał pokazuje, jak często miliarder składał śmiałe obietnice i w jakim stopniu udawało mu się je realizować w wyznaczonych terminach.

LINK

HASBRO STAWIA NA AI

Hasbro uruchamia nowe studio AI o nazwie Sixth Wall, które pozwoli firmom licencjonować interaktywne wersje kultowych postaci, takich jak Optimus Prime czy Mr. Potato Head. Producent chce w ten sposób przejąć kontrolę nad wykorzystaniem swoich marek w erze generatywnej sztucznej inteligencji i otworzyć nowe źródła przychodów.

LINK

Taki mniej więcej obraz naszego imaginarium dotyczącego AI kreślą Arvind Narayanan i Sayash Kapoor (informatycy z Princeton, którzy w 2024 roku trafili na listę TIME 100 Most Influential People in AI) w swojej książce “Sztuczna inteligencja Złudne obietnice, realne możliwości” (oryginalny tytuł “AI Snake Oil”), która jest jedną z ciekawszych diagnoz tego, dlaczego z dyskusją o AI od kilku lat kręcimy się w kółko.

Teza obu autorów jest banalnie prosta: termin “AI” jest dziś bezużyteczny, bo zlepia w jedno trzy zupełnie różne technologie. Generatywna AI (ChatGPT, Midjourney) co prawda działa, ale jest niedojrzała, za to realna i potencjalnie użyteczna. Predyktywna AI (algorytmy w rekrutacji, kredytach, sądownictwie, opiece zdrowotnej) w przeważającej części nie działają i są właśnie klasycznym „snake oil”, (czyli amerykańskim określeniem dziewiętnastowiecznego sprzedawcy różnej maści „cudownych” produktów sprzedawanych przez obwoźnych sprzedawców). A na końcu moderacja treści - wszystko pomiędzy, w dodatku z ukrytym kosztem ludzkim.

Cały kłopot polega na tym, że marketing (oraz firmy tworzące modele AI) koniecznie chcą nas przekonać, iż triumf jednej z tych kategorii oznacza triumf wszystkich.

Najmocniejszy jest rozdział poświęcony predyktywnej AI. Autorzy pokazują, jak algorytmy mające przewidzieć “jakość pracownika”, “ryzyko recydywy”, “ryzyko sepsy u pacjenta” czy “wartość roszczenia ubezpieczeniowego” systematycznie zawodzą, a ich zawodność uderza w konkretnych ludzi. Sześcioro czarnoskórych Amerykanów zostało aresztowanych przez błędy systemu rozpoznawania twarzy. Allstate od 2013 roku stosuje predyktywne modele wyceny szkód o nieprzejrzystej logice. ShotSpotter i COMPAS mają na koncie tyle samo medialnych sukcesów, co zniszczonych biografii.

Narayanan i Kapoor nie są przy tym romantykami mającymi antykorporacyjne ciągoty, ale argumentują z pozycji osób z IT twierdząc, że granice predykcji to nie kwestia “lepszych danych”, tylko fundamentalnego ograniczenia matematyki.

Drugi mocny fragment to “Ladder of Generality” czyli drabina, na której każdy szczebel reprezentuje bardziej elastyczny sposób obliczeń: od specjalistycznego sprzętu, przez programowalne komputery, uczenie maszynowe, deep learning, modele pretrenowane, aż po obecne instruction-tuned models. Autorzy nie twierdzą, że ta drabina się kończy.

Twierdzą, że nie wiemy, czy kolejny szczebel istnieje, ani czy nie prowadzi w ślepy zaułek. To całkiem rzetelne podejście, którego brakuje w 90% procentach komentarzy o AGI na linkedionowych profilach różnej maści „specjalistów” od AI.

Najciekawszy spór wokół książki rozegrał się jednak nie w „Science News” czy w „Kirkusie” (gdzie recenzje są jednoznacznie pochwalne), tylko w “The New Yorkerze”. Joshua Rothman, opierając się na rozmowie z Geoffreyem Hintonem, zarzuca Narayananowi i Kapoorowi… nadmierny sceptycyzm.

Potencjał AI do replikacji ludzkiej złożoności (jak argumentuje Rothman) już istnieje i będzie się rozwijał, bo pieniądze nie przestają płynąć. To uczciwa polemika, choć łatwo zauważyć, że Rothman myli “skalowanie kapitału” z “postępem technologicznym” czyli popełnia dokładnie ten sam błąd, przed którym ostrzegają autorzy książki. Z kolei recenzentka w „Journalism and Mass Communication Quarterly” krytykuje “Sztuczna inteligencja. Złudne obietnice, realne możliwości “ za przyjęcie perspektywy człowieka z Zachodu.

I moim zdaniem ma rację. Książka prawie w ogóle nie dotyka tego, jak predyktywna AI funkcjonuje w Chinach jako narzędzie kontroli społecznej, ani jak EU AI Act zderza się z amerykańskim modelem laissez-faire.

I tu dochodzimy do tego, czego w książce nie ma, a co jest potencjalnie najciekawsze obecnie interesuje: Narayanan i Kapoor diagnozują problem władzy (wielkie firmy technologiczne kontrolują infrastrukturę, dane i narrację) ale nie schodzą do poziomu analizowania polityki państwowych związanych z AI.

Nie znajdziesz u nich analizy chińskiej strategii półprzewodników, europejskiej walki o suwerenność obliczeniową ani podejścia do AI przez Ukrainę po 2022 roku. Ta bardzo krytyczna wobec hype’u AI książka, jest pisana z pozycji amerykańskiego obywatela-konsumenta, nie obywatela państwa walczącego o resztki autonomii technologicznej.

Powinniśmy bać się nie tego, co AI zrobi sama z siebie, tylko tego, co zrobią z nią ludzie bo albo nauczymy się rozróżniać “pojazdy”, albo wszyscy razem wsiądziemy do TIR-a, sądząc, że to rower elektryczny….

Artur Kurasiński

tekst powstał we współpracy z Wydawnictwem Uniwersytetu Jagiellońskiego.

Amazon “Delivering the Future” 2026

[współpraca reklamowa] Na zaproszenie Amazon Polska (firma opłaciła przelot, hotel i wyżywienie, ale nie miała wpływu na finałowy tekst który czytasz) miałem okazję zobaczyć co ta korporacja przygotowuje pod kątem trendów na najbliższe miesiące. Zaskakująco dużo na evencie w Londynie mówiło się o pracy, zatrudnianiu i podnoszeniu kwalifikacji - widać, że ktoś odrobił lekcje jak odróżnić się od tłumu techbros wieszczących “rzeź białych kołnierzyków i koniec pracy”.

Druga, bardzo często powtarzana kwestia w różnych wystąpieniach “Europa jest ważna, Europa robi super rzeczy, Europa jest niesamowita”. Nie wiem czy to efekt napięć globalnych czy fakt, że event miał miejsce w Londynie, ale miło się tego słuchało ;)

Sercem wydarzenia była robotyka. Amazon zaprezentował nową generację autonomicznego robota Proteus, który potrafi teraz działać w dowolnym miejscu w centrach logistycznych (nie tylko w strefach załadunkowych) i przyjmuje polecenia od pracowników w formie zwykłych, konwersacyjnych komend tekstowych, bez potrzeby programowania. Pracownik werbalnie przekazuje, co trzeba zrobić, a robot sam (dzięki “mózgowi” zasilanemu genAI) ustala priorytet, trasę i timing. Proteus jest obecnie testowany w laboratoriach Amazona, a wdrożenie w Europie zaplanowano na pierwszą połowę 2027 roku.

Oprócze tego Amazon rozszerza dwa systemy: Vulcan (pierwszy robot Amazona z „zmysłem dotyku”) oraz STARK czyli kolaboracyjny system obsługi pojemników, który po pilotażu w Barcelonie ma trafić do 15 lokalizacji w Europie do 2027 roku.

Ciekawostka: na miejscu miałem okazję porozmawiać z Tye Brady (Chief Technologist at Amazon Robotics) o chińskich robotach i o tym jak GenAI zmieniło robotykę. Tye zapytany o to, dlaczego nie widzieliśmy żadnego humanoidalnego robota pracującego w magazynie odparł, że inżynierowie Amazona zaczynają proces projektowania od zidentyfikowania problemu do rozwiązania a nie dopasowania formy i kształtu robota do sytuacji. Kiedy poprosiłem go o skomentowanie filmików z chińskimi robotami robiącymi niesamowite rzeczy skwitował, że on woli projektować maszyny, które rozwiązują realne problemy.

Pracownicy i upskilling

Amazon w trakcie eventu ogłosił 1 miliard dolarów na program Career Choice do 2030 roku (element szerszej inicjatywy Future Ready 2030 o wartości 2,5 mld dolarów). Program (już ponad 300 tys. uczestników globalnie) koncentruje się na szybko rosnących zawodach: cyberbezpieczeństwo, software development, logistyka, energia odnawialna i mechatronika czyli w pełni finansowane szkolenia w deficytowych branżach.

Ciekawostka: Amazon (w kontrze do innych bigtechów, które straszą AI i zwolnieniami) wyraźnie postawił w swojej narracji na kwestie tworzenia miejsc pracy i pomoc w zdobywaniu doświadczenia osobom z problemami z nauką. W magazynach Amazona pracują również ludzie głusi, niewidomi i z autyzmem.

Szybsze dostawy

Kilka ogłoszeń dotyczyło przyspieszania dostaw w Europie. Amazon Now (dostawa artykułów spożywczych i podstawowych w ≤30 minut) jest już dostępny w częściach Londynu, a w tym roku ma objąć Manchester i Birmingham. Rozbudowywana jest też sieć Sub Same-Day Delivery czyli ponad 25 lokalizacji w tym roku (m.in. Coventry i Norymberga), z możliwością zamówienia do 17:00 i dostawą tego samego dnia do 22:00. Do Europy trafi również funkcja „Add to Delivery” (dodawanie produktów do istniejącego zamówienia bez ponownego checkoutu), startująca jeszcze w tym roku w UK, Niemczech, Hiszpanii, Włoszech i Francji.

Ciekawostka: Amazon ma swoje brandy spożywcze (widziałem mleko i ryż brandowany logiem firmy z Seattle). W Polsce po pojawieniu się usługi Amazon Now najbardziej odczułby rodzimy “Lisek”.

Zrównoważony transport

Amazon pochwalił się skalą 50 000 elektrycznych vanów dostawczych globalnie czyli połowę zakładanego celu 100 tys. do 2030 roku (flota Rivian + Mercedes-Benz). Dodatkowo przekroczył 100 mln dostaw w Europie realizowanych mikromobilnością (rowerami cargo, e-motorowerami i pieszo).

Ja sam miałem okazję pojeździć pojazdem Mubea takim kurierskim cargo e-bike czyli “rowerem wspomaganym” (tak, ten pojazd spełnia definicję roweru bo jeździ do 25km/h, waży 650kg i dzięki temu może korzystać np, ze ścieżek).

Ciekawostka: bateria w takim pojeździe (niemieckiego producenta Mubea) starcza na 50km, łatwo się ją wymienia a wewnątrz “budy” jest miejsce na 250 kg ładunku. Jazda? Banalnie prosta. Dzięki wspomaganiu machasz nogami i prostu jedziesz do przodu. Chcesz pojechać do tyłu? Naciskasz przycisk i kręcisz pedałami do tyłu. Wszyscy w polskiej ekipie stwierdziliśmy, że to jest naprawdę fajny pojazd do miasta - gdyby jeszcze otworzyć “budę” albo dać dwa rzędy foteli to można go wykorzystać jako pojazd dla rodziny.

Alexa+ (nowa generacja asystenta)

Amazon mocno zaakcentował też europejski rollout swojego asystenta nowej generacji opartego na generatywnej AI. Alexa+ jest już dostępna w UK, Kanadzie, Meksyku, Włoszech, Hiszpanii, Niemczech, Austrii i (od niedawna) we Francji. Niestety Polska na razie nie pojawia się na liście…

Kluczowa różnica względem starej Alexy to przejście od „asystenta odpowiadającego na pytania” do agenta, który wykonuje zadania. Alexa+ jest zaprojektowana tak, by działać w realnym świecie ma nie tylko podawać informacje o np. pogodzie, ale współpracować z usługami aby realizować zadania od początku do końca (np. od zamówienia prezentu po wysłanie zaproszenia na imprezę).

Można z nią rozmawiać naturalnie, zmieniać tematy bez powtarzania słowa-klucza, a kontekst rozmowy jest zachowywany między urządzeniami (Echo, Fire TV, aplikacją czy przeglądarką).

Ciekawostka: aby zademonstrować działanie “na żywo” Alexy + zapytano się jej “kto zagra nowego Jamesa Bonda” no i oczywiście jak to często ma miejsce w trakcie takich prezentacji wszystko się posypało. Szkoda bo to pokazuje, że technologia którą każdy posiadacz czatbota w telefonie ma na wyciągnięcie ręki w Amazonie po tylu dekadach nadal szwankuje. No, ale Amazon może pocieszyć się, że nie jest sam bo Apple też nie umie w usługi konwersacyjne (Alexa i Siri mogą sobie przybić piątkę…).

Amazon Leo

W trakcie eventu dostaliśmy najświeższy update dotyczy tempa rozbudowy konstelacji: 29 maja United Launch Alliance pomyślnie wyniosło 29 satelitów Amazon Leo w ramach misji LA-07 (siódmego startu na rakiecie Atlas V i dwunastej misji ogółem) co podniosło łączną liczbę rozmieszczonych satelitów do 331. W pierwszym roku operacji Amazon Leo zrealizował 11 misji i wyniósł ponad 330 satelitów, stając się trzecią największą konstelacją na orbicie, a firma planuje zwiększać tempo startów bo zakontraktowano już ponad 100 lotów. Seria startów na Atlas V ma umożliwić szybsze tempo, w ramach przygotowań do przejścia z Atlas V na rakietę Vulcan. Tak, Starlink narzuca konkurencji szybkie tempo.

A jednak...

To nie internet jako całość jest toksyczny, lecz to, co pokazuje nam jego mikroelita (lub też może - mikropatologia?) – deformując nasz obraz rzeczywistości i wpływając na nasze decyzje, emocje i relacje społeczne.

Buty prawdy

“Kłamstwo obiegnie cały świat, zanim prawda zdąży włożyć buty” napisał Terry Pratchett w powieści “Prawda” (dla uczciwości - cytat przypisuje się również Markowi Twainowi oraz Winstonowi Churchillowi). Po raz kolejny, Świat Dysku okazał się krzywym zwierciadłem, w którym czasem widać więcej niż w lustrze. Dane z Massachusetts Institute of Technology wykazały, że fake newsy rozprzestrzeniają się w mediach społecznościowych sześć razy szybciej niż prawdziwe informacje.

Ośrodki dystrybucji prawdy

W przypadku Twittera (dziś X) tylko 10% użytkowników generuje ponad 80% treści, co oznacza, że ogromna większość użytkowników konsumuje treści tworzone przez bardzo wąską grupę ludzi.

Według raportu Center for Countering Digital Hate w czasach pandemii dwanaście kont, tak zwane “disinformation dozen”, było odpowiedzialnych za 65% treści antyszczepionkowych krążących w sieci. Powtórzmy - prawie trzy czwarte wszystkich antyszczepionkowych fake newsów wyprodukowało dwunastu z prawie 560 milionów użytkowników X, co oznacza, że mówimy o grupie stanowiącej 0,00000002 wszystkich użytkowników.

Gdyby wszyscy użytkownicy Twittera (X) odpowiadaliby jednemu metrowi, ta grupa miałaby wielkość parwowirusa, jednego z najmniejszych istniejących wirusów, który u ludzi wywołuje rumień zakaźny.

Dobre środowisko wzrostu

Oznacza to, że niewielka, ale hiperaktywna grupa może nadawać ton globalnej rozmowie i wpływać na zdrowie publiczne, wyniki wyborów i relacje społeczne. Media społecznościowe stanowią wyjątkowo przyjazną platformę dla takich praktyk.

Ludzki mózg buduje wyobrażenie społeczeństwa na podstawie dostępnych sygnałów. Gdy sygnały te są ekstremalne (agresywne komentarze, radykalne opinie, kontrowersyjne treści) tworzymy fałszywy obraz, że “wszyscy są tacy”.

Powstaje efekt fałszywej reprezentatywności: zjawisko zdefiniowane w psychologii jako “availability heuristic”, czyli ocenianie częstości zjawisk na podstawie łatwości ich przywołania. W zależności od swoich doświadczeń, różni ludzie mogą te same zjawiska postrzegać zupełnie odmiennie. Jeśli ktoś się struł street foodem, nie da się przekonać do udziału w festiwalu food trucków, choć tego typu wydarzenia przyciągają tłumy smakoszy.

Internetowe ekosystemy wzmacniają ten efekt. Zamknięte bańki informacyjne (echo chambers) filtrują treści tak, by potwierdzały nasze poglądy. Co więcej, boty i farmy klików dodatkowo wzmacniają radykalne przekazy.

Raport NATO StratCom z 2022 roku wykazał, że nawet 15% kont na Twitterze zaangażowanych w debatę polityczną to boty.

Te cyfrowe duchy napędzają ekstremizmy, nadając im pozór masowości. W 2020 roku Facebook usunął 5,4 miliarda fałszywych kont (przy około 8 miliardach ludzi w ogóle), co wskazuje na skalę problemu.

Duchy płoszą ludzi

Skoro internet jest pełen przemocy i nienawiści, po cóż w nim przebywać? Coraz więcej osób się po prostu z niego wypisuje. Z badań przeprowadzonych przez Amnesty International wynika, że 76% kobiet doświadczyło nadużyć w mediach społecznościowych, a 58% z nich ograniczyło aktywność online.

Rośnie samocenzura, maleje jakość debaty publicznej. Co więcej, wiele osób opuszcza media społecznościowe, uznając je za przestrzeń zdominowaną przez przemoc słowną i cynizm.

Przywrócić internet ludowi

Aby internet wrócił do swojej roli medium wymiany myśli i poglądów, kluczowe jest nie tyle globalne ograniczanie treści, co precyzyjne działanie wobec najbardziej wpływowych kont.

Propozycje obejmują: oznaczanie superaktywnych użytkowników, ograniczanie zasięgów treści dezinformacyjnych, zmiany w algorytmach promujących jakość a nie zaangażowanie. Transparency Center Facebooka sugeruje także wprowadzenie systemów punktowych dla kont, które regularnie publikują treści oznaczane jako wprowadzające w błąd.

Wprowadzenie filtrów przezroczystości informacyjnej mogłoby poprawić percepcję internetu jako całości i ograniczyć wpływ cyfrowych manipulacji.

To nie internet jako taki jest zepsuty, lecz nasz odbiór tego, co się na nim dzieje. Kilka tysięcy głośnych kont deformuje rzeczywistość, tworząc świat, w którym ekstremizm zdaje się normą.

Aby przywrócić sensowne proporcje, potrzeba współpracy: regulatorów, platform i samych użytkowników. Dopiero wtedy możliwe będzie odzyskanie internetu jako przestrzeni pluralistycznej, a nie areny krzykliwej mniejszości.

Czy można stworzyć algorytmy bardziej reprezentatywne społecznie, a nie jedynie efektywne reklamowo?

Jakie narzędzia mogą pomóc nam rozpoznać, że jesteśmy ofiarami cyfrowych iluzji? Czy możliwe jest odzyskanie przestrzeni cyfrowej jako miejsca rzeczywistej debaty i społecznego dialogu?

To pytania, które pozostają otwarte, ale są coraz pilniejsze w obliczu rosnącej dominacji cyfrowej elity wpływu. I tak jak parwowirusy wywołują rumień zakaźny, tak nawet dwanaście kont spośród 560 milionów może zatrząść organizmem internetu.

Żródło

Artur Kurasiński

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

↳ KUP SUBSKRYPCJĘ

W czerwcu spotkamy się aby podyskutować o tym jak AI jest wdrażane w organizacjach, jakie są z tym problemy prawne, wyzwania organizacyjne oraz co trzeba zmienić w procesach żeby taka transformacja się udała

​Pojawią się i podzielą się z nami swoją wiedzą:

​Paula Skrzypecka (CEO & co-founder AI LEADERS) która opowie o kwestii:

​“Zamiast zakazu i shadow AI – fast lane dla narzędzi AI w firmie”

• ​Shadow AI – skala zjawiska, pierwsze pozwy, dramy i konsekwencje prawne lub wizerunkowe; dlaczego zakaz to iluzja ochrony.

• ​Jak szybko i legalnie dopuszczać nowe narzędzia AI do użytku?

• ​Twój stack AI za 6 miesięcy - jak zbudować kulturę, w której z AI korzystamy transparentnie?

​Artur Kurasiński (co-founder AI LEADERS), który przedstawi swoją perspektywę na to jak organizacje w Polsce radzą sobie z transformacją AI:

​”Hamulcowi, alchemicy i dekretacja AI czyli cała prawda o wdrażania AI w polskich organizacjach”

• ​Hamulcowi i dekretacja - bloker to nie technologia, lecz ludzie: IT, które przespało Claude Code i boi się o swoją pozycję, oraz zarządy wdrażające AI okólnikiem w intranecie.

• ​Oddolna rewolucja i Shadow AI - liderami zostają „humaniści” z HR i marketingu, którzy sami vibe-codują. Bez procesów rodzi to Shadow AI: wrażliwe dane lądują w zewnętrznych modelach.

• ​Prawidłowe wdrożenie - jedna kolejność: Analiza → Automatyzacja → Robotyzacja. Złe dane = złe wnioski. AI obnaża brak cyfrowej transformacji w Polsce.

​Przemek Jurgiel-Żyła (Movens VC) opowie o:

​“AI wczoraj, dzisiaj i... za kilka minut (bo jutro to daleka przyszłość)”

• ​jak budować firmę i produkty,

• ​jak zatrudniać ludzi w dobie rewolucji, która nas otacza.

• ​...a może to tylko nasza bańka i trzeba robić swoje?

ZAPISY TUTAJ »

JAK AI POMAGA ZWALCZAĆ OTYŁOŚĆ?

Ponad 8 milionów Polaków zmaga się dziś z otyłością. Do 2035 roku ma to być co trzeci z nas. Wśród dzieci nasz kraj jest już europejskim liderem..

I właśnie w tę przestrzeń (między medycyną, psychologią a technologią) wchodzą leki takie jak Ozempic, aplikacje, plany żywieniowe i sztuczna inteligencja, która przypomina ci o posiłku i reaguje na zmianę twojego nastroju.

O tym między innymi rozmawiam z Pawel Seweryn założycielem Holi czyli cyfrowej kliniki, która stawia na model hybrydowy: lekarz podejmuje decyzje i buduje relację, a AI skaluje codzienne wsparcie. Pytam go o granicę: czego sztuczna inteligencja w medycynie absolutnie nie powinna robić sama?

Stawiam też tezę, że AI świetnie skaluje, ale fatalnie rozumie wstyd, kompulsję i samotność, które tak często stoją za otyłością.
⁠
Zapraszam do obejrzenia na YT: https://www.youtube.com/@TechnofobiaYT
albo słuchania na Spotify: https://cutt.ly/sluchaj

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii:

HOLANDIA BLOKUJE PRZEJĘCIE FIRMY PRZEZ AMERYJANÓW

Holenderski rząd zablokował przejęcie lokalnego dostawcy usług chmurowych przez amerykańską firmę, argumentując decyzję bezpieczeństwem narodowym i ochroną cyfrowej tożsamości obywateli. Sprawa pokazuje, jak strategiczne stają się dziś infrastruktura danych i kontrola nad systemami cyfrowymi w Europie.

LINK

CHINY BLOKUJĄ WYJAZD ZA GRANICĘ SWOICH AI SPECJALISTÓW

Pekin coraz mocniej kontroluje sektor sztucznej inteligencji, ograniczając zagraniczne podróże kluczowych ekspertów pracujących m.in. dla Alibaby i DeepSeek. Władze obawiają się wycieku strategicznych informacji oraz utraty przewagi technologicznej w globalnym wyścigu AI.

LINK

META STAWIA NA AI W URZĄDZENIACH NOSZONYCH

Meta pracuje nad nową kategorią urządzeń ubieralnych współpracujących z AI, w tym nad rozwiązaniem przypominającym inteligentny „pendant”, który ma stale zbierać informacje o otoczeniu użytkownika. Projekt wpisuje się w szerszą strategię firmy zakładającą rozwój osobistych asystentów AI dostępnych poza smartfonem.

LINK

FIRMY ZACZYNAJĄ OGRANICZAĆ ILOŚĆ PALONYCH TOKENÓW

Rosnące koszty korzystania z zaawansowanych modeli AI sprawiają, że coraz więcej przedsiębiorstw wprowadza limity i kontrolę wykorzystania tych narzędzi przez pracowników. Entuzjazm związany z wdrażaniem sztucznej inteligencji zderza się z koniecznością pilnowania budżetów oraz realnego zwrotu z inwestycji.

LINK

ANTHROPIC WYPRZEDZA OPENAI W DRODZE NA GIEŁDĘ

Anthropic poufnie złożyło dokumenty do debiutu giełdowego w USA, stając się pierwszym z gigantów AI, który formalnie ruszył w wyścigu o Wall Street. Firma, wyceniana już na 965 mld dolarów, chce wykorzystać ogromne zainteresowanie sztuczną inteligencją i umocnić swoją pozycję przed spodziewanym IPO OpenAI.

LINK

WYCENY STARTUPÓW “SPRZED CZASÓW CHATGPT” SĄ NISKIE

Jeszcze przed premierą ChatGPT inwestorzy byli skłonni płacić za startupy AI wielokrotnie więcej niż za firmy z innych sektorów, licząc na przełomowy potencjał tej technologii. Tekst pokazuje, że boom na sztuczną inteligencję nie zaczął się w 2022 roku — ChatGPT jedynie znacząco przyspieszył trend, który był widoczny już wcześniej.

LINK

TECHTURYSTYKA PO CHIŃSKU

Coraz więcej przedsiębiorców, inwestorów i inżynierów wybiera Chiny zamiast Doliny Krzemowej, aby na własne oczy zobaczyć rozwój AI, robotyki i elektromobilności. Popularność zdobywają specjalne wyjazdy do fabryk oraz startupów technologicznych, które pomagają uczestnikom śledzić najnowsze trendy i szukać nowych okazji biznesowych.

LINK

UE OGRANICZY CHMUROWYCH GIGANTÓW?

Unia Europejska przygotowuje przepisy, które mogą utrudnić firmom spoza Europy, takim jak Amazon i Google, udział w części strategicznych przetargów na usługi chmurowe. Celem jest zwiększenie kontroli nad kluczową infrastrukturą cyfrową i wzmocnienie europejskiej suwerenności technologicznej.

LINK

STAN FLORYDA POZYWA OPENAI

OpenAI mierzy się z pozwem złożonym na Florydzie, który dotyczy kwestii bezpieczeństwa korzystania z ChatGPT i potencjalnych szkód przypisywanych działaniu systemu. Sprawa może stać się ważnym testem odpowiedzialności prawnej twórców sztucznej inteligencji oraz standardów ochrony użytkowników.

LINK

META AI DAŁ DOSTĘP DO CUDZYCH KONT

Badacze wykazali, że można było skłonić system obsługi oparty na AI do przyznania dostępu do wybranych kont na Instagramie, wykorzystując odpowiednio sformułowane zgłoszenia. Incydent pokazuje, jak ryzykowne może być powierzanie wrażliwych procesów bezpieczeństwa automatycznym systemom bez wystarczających zabezpieczeń.

LINK