20 stycznia odbędzie się inauguracja prezydentury Donalda Trumpa. Czy świat, który znamy się skończy, zresztą w ostatnich latach już chyba po raz kolejny, czy tak naprawdę w dłuższej perspektywie nie stanie się nic nadzwyczajnego?
Napisałeś na portalu X: „W Polsce nikt nie odważyłby się pozwolić młodemu badaczowi, takiemu jak Kuba [Pachocki z OpenAI], zarządzać kilkudziesięciomilionowym budżetem”. Przy okazji 25-lecia Olimpiady Informatycznej zadałeś mu też osobiście pytanie „co moglibyśmy zrobić abyś wrócił do Polski?” Padła odpowiedź „nic” i jej rozwinięcie, że w zasadzie nie widzi możliwości powrotu do Polski. Co to wszystko mówi o rozwoju nowych technologii i sztucznej inteligencji (AI) w naszym kraju?
Dr hab. Piotr Sankowski, prof. Uniwersytetu Warszawskiego, CSA w MIM Solutions: Te odpowiedzi wskazują, że dużo rzeczy w Polsce nie dzieje się w odpowiedniej skali. Są podejmowane jakieś działania, ale one są niewystarczające. Istnieją mniejsze firmy rozwijające rozwiązania z obszaru sztucznej inteligencji, brakuje tak naprawdę działań w dużej skali. Brakuje też aktywacji większych funduszy, ale też takiej zwyczajnej sprawczości dla tych młodych ludzi, o których w praktyce pytałaś. A oni są w stanie samodzielnie poprowadzić projekt, odpowiadać za niego od początku do końca.
Z czego to wynika?
Mamy dostępne finansowanie badań i rozwoju sztucznej inteligencji w dużo mniejszej skali, mimo, że nie należymy już do grona biednych krajów. Tymczasem dofinansowanie badań nad AI jest setki razy mniejsze niż w przypadku Stanów Zjednoczonych. Druga sprawa, to fakt, że mamy hierarchiczność w tych wszystkich działaniach. Nadal wierzymy, że ci bardziej doświadczeni odpowiadają za projekty i są w stanie w ogóle otrzymać dofinansowanie. Natomiast nie ma przyzwolenia czy nawet chęci, by właśnie ci młodzi, zdolni i gniewni prowadzili nowe projekty. Tymczasem AI to nowa dziedzina, która nieprawdopodobnie szybko się zmienia, a wiedza sprzed 10 lat nie ma już tak dużego znaczenia. Jeżeli coś jesteśmy w stanie zrobić, to tylko dzięki tym młodym, gniewnym, a nie starszym, mimo że teoretycznie są bardziej doświadczeni.
Gdzie jest słaby punkt – system kształcenia, odwaga młodych naukowców, poziom współpracy nauki z biznesem, ogólny brak skłonności do podejmowania ryzyka, charakteryzujący polskie firmy? Poziom inwestycji firm prywatnych w badania i rozwój w Polsce leży od lat.
Głównym problemem jest oczywiście brak finansowania. Wynika on częściowo z braku chęci finansowania po stronie przemysłu, ale też chęci większego finansowania badań po stronie państwa. No i system kształcenia jest w Polsce bardzo mocno zhierarchizowany. W przemyśle jest oczywiście troszeczkę inaczej. Ludziom w nauce zajmuje bardzo dużo czasu, by osiągnąć formalną niezależność, gdy są już w stanie prowadzić projekty. Jest bardzo dużo stopni naukowych, a sama kariera naukowa jest bardzo długa. Kształcimy zbyt mało naukowców. A mówiąc to, mam na myśli zbyt mało doktorantów. To również powoduje, że współpraca nauki z biznesem jest trudniejsza.
Jak należałoby to zmienić?
Gdyby dużo szybciej osiągało się tę niezależność i samodzielność naukową, to współpraca nauki z biznesem byłaby łatwiejsza, bo łatwiej i szybciej można byłoby przeskoczyć w jedną i drugą stronę. Innowacje, pomysły czy technologie, to nie jest coś, co samo z siebie przeskakuje pomiędzy oboma światami. To przychodzi zazwyczaj z konkretnymi ludźmi. Innowacje są przenoszone z nauki do przemysłu czy w ramach zapotrzebowania adresowanego wobec nauki w ramach chęci stworzenia innowacyjnych produktów.
Finansowanie ze strony publicznej powinno mieć formułę dania większej swobody np. NCBiR w procesie inwestowania czy np. poprzez tworzenie jednostek wyspecjalizowanych w rozwoju innowacji?
Najskuteczniejszym działaniem jest powoływanie nowych instytucji badawczych. Podobnie jak to miało miejsce z IDEAS NCBR – zbudowanie na nowych fundamentach instytucji naukowych, które działają w nowy sposób, są bardziej skuteczne i bardziej efektywne. Administracyjnie szybciej są w stanie dostosować się do zmieniającego się otoczenia. I to rzeczywiście powinno dziać się częściej. Jednocześnie starsze instytucje, które już nie spełniają swoich celów, badające technologie, które powstały 50 lat temu, powinny być zamykane. Nie mam wątpliwości – powinien być dużo większy ferment po stronie tworzenia i zamykania instytucji naukowych. Ale do tego wszystkiego oczywiście warto dołożyć finansowanie w postaci grantów. Pamiętać jednak należy, że nie daje ono takiej szansy na kumulację wiedzy i doświadczenia, które są bardzo ważne. Nie da się bowiem tworzyć i prowadzić projektów o dłuższym horyzoncie czasowym, bardziej strategicznych, chociażby z administracją publiczną, czy innych tego typu działań – chociażby dotyczących sztucznej inteligencji. Mimo, że mówimy o nowej technologii, ta trwałość projektów powinna być wyraźnie większa, jeżeli chcemy rzeczywiście doprowadzić do jej wdrożenia i powszechnego użycia.
Pojawia się fundamentalne pytanie. Czy globalnie karty w rozwoju sztucznej inteligencji są już rozdane? Usłyszeć można dwie skrajne tezy. Z jednej strony, że Polska i polskie firmy nie mają już w zasadzie czego szukać w kluczowych obszarach na tym polu, ale z drugiej pojawia się też krzepiąca myśl – punkt startowy jest identyczny dla wszystkich i jeszcze co najmniej dogonimy obecnych liderów w rozwoju AI.
W pewnych technologiach te karty zostały już rozdane. Oczywiście nadal to jest bardzo młoda technologia i nadgonienie dystansu wobec najlepszych, co ostatnio pokazał chiński DeepSeek, może nie być aż tak kosztowne. W tym konkretnym przypadku nie mówimy bowiem o miliardach dolarów wydanych na wiodące modele, ale „raptem” o dziesiątkach milionów. Wciąż więc jest szansa, by jeszcze zaistnieć. Musimy jednak patrzeć na wszystko przez pryzmat europejski i uwarunkowania formalno-prawne. W Europie nie sposób zrobić model językowy zgodny z prawem autorskim. Mamy zupełnie odmienną sytuację niż w USA i Chinach. W Europie wykładnia prawa jest jasna i nie można trenować modeli bez odpowiednich licencji, których rzeczywiście nie ma. Natomiast wymieniony chiński przykład świadczy o tym, że tak naprawdę w innych dziedzinach sztucznej inteligencji jesteśmy w stanie nawiązać równorzędną walkę. I tutaj w jakimś sensie karty nie zostały jeszcze rozdane. Jako Polska jesteśmy w bardzo dobrej pozycji, bo mamy dostęp do talentów. Bardzo dobrze kształcimy informatyków, chociaż pewnie nie kształcimy ich dostatecznie dużo. Więc gdybyśmy aktywowali jakieś środki, mieli duże projekty tutaj w Polsce, to naprawdę mamy bardzo silne podstawy, by takie talenty mogły się dobrze rozwijać. Trzeba też pamiętać, że nawet gdy nie możemy konkurować w tych dużych modelach językowych, to na pewno będzie wiele innych dziedzin czy specjalizacji w sztucznej inteligencji, gdzie możemy to robić. I to właśnie tam powinniśmy inwestować nasze siły i środki. To jest młoda technologia i jeszcze tak naprawdę wszystko może się wydarzyć. To, co będzie użyteczne czy używane za 5-10 lat będzie czymś kompletnie innym niż teraz sobie w ogóle wyobrażamy.
Z I i II edycji raportu TOP AI Driven Companies, przygotowanego przez Art of Networking, MCI i Bain & Company, przy udziale rady ekspertów, której zresztą jesteś członkiem, wynika przede wszystkim, że polskie firmy w zasadzie zajęły pozycje bardziej wyczekujące w ramach rozwoju AI? Wolimy podążać z prądem rzeki?
(…)