Polska chmura, polska sztuczna inteligencja – czy to jest szansa na rozwój na własnych zasadach? Czy też zaścianek i odgradzanie się od innych?

Myślę, że wiele państw, nie tylko Polska, stoi teraz w Europie przed takim dylematem: czy podłączać się do jakichś szerszych wysiłków, czy korzystać z rozwiązań już dobrze znanych, na przykład spółek amerykańskich, w kontekście chmury, w kontekście sztucznej inteligencji – przecież te relacje są nawiązane – czy próbować budować coś swojego. I na ten moment wydaje mi się, że decyzja bardzo wielu państw europejskich jest taka, żeby jak najwięcej starać się inwestować w projekty europejskie i krajowe czy narodowe, ze względu na istotny ostatnio temat suwerenności technologicznej.

Chodzi o jakieś uniezależnianie się od zewnętrznego świata, który staje się coraz bardziej skomplikowany, coraz bardziej niepewny. Ten transatlantycki sojusz, jakkolwiek nadal jest mocny i na pewno w kontekście technologii współpraca trwa, to jednak napływają pewne sygnały nawet od Amerykanów. Będąc tutaj w Stanach, często słyszę, że Europa, jeśli chodzi o technologię, musi mocno stawać na własnych nogach, zwłaszcza w zakresie cyberbezpieczeństwa.

I myślę, że ten głos został w Europie usłyszany, patrząc na to, co się teraz dzieje, jeśli chodzi o środki unijne, różne projekty technologiczne, gigafabryki AI, centra danych itd. Widać wyraźnie, że Europa się stara i też państwa członkowskie UE się starają zaistnieć w obszarze sztucznej inteligencji, w technologiach, bardziej samodzielnie.

Oczywiście wszyscy bardzo się przyzwyczaili do amerykańskich rozwiązań AI, do chata GPT itd. i bardzo wiele osób z tego korzysta, również dlatego, że w pracy otrzymuje się rozwiązania Microsoftu czy Google. Ale z drugiej strony na pewno są takie obszary, w których chcielibyśmy na przykład wiedzieć, co się dzieje z danymi treningowymi, jakie to są dokładnie dane, gdzie one następnie lądują. Wydaje mi się, że na przykład wdrożenia sztucznej inteligencji dla administracji publicznej, tak jak to się dzieje w Polsce, albo przynajmniej są już dosyć zaawansowane próby robienia ich na polskim AI, to jest dobry kierunek. Wolelibyśmy chyba w mObywatelu mieć polski model językowy ze względów chociażby bezpieczeństwa, a też są inne powody, które mogą być istotne, na przykład żargon stosowany niekiedy w danej grupie zawodowej. Mówię o tym w kontekście języka polskiego i dużych amerykańskich modeli językowych. Tłumaczenia nie zawsze dobrze oddają terminologię podatkową, prawniczą czy medyczną i w związku z tym trenowanie modelu (polskiego – red.) na danych polskich może dać tak naprawdę lepsze rezultaty.

Co będzie dalej?

Pewnie to będzie jakaś paralelna droga. Będziemy nadal stosować wiele biznesowych rozwiązań amerykańskich, bo w sumie czemu nie, ale będziemy wybierać sobie obszary, to może być oświata, medycyna, administracja publiczna, gdzie chcielibyśmy mieć przyzwoicie działające polskie modele językowe, polską sztuczną inteligencję. Więc to, że już mamy dwa modele, Bielika i PLLuM, to jest chyba dobry kierunek.

Jestem teraz na Harwardzie, ale sporo pracuję z różnymi uczelniami europejskimi. Koledzy ze Szwajcarii właśnie chwalili się ostatnio szwajcarskim modelem językowym. Słyszymy od kolegów z Barcelony, że model językowy działa już nawet po katalońsku. W wielu krajach skandynawskich widzimy to samo. I tak dalej. Widać, że poszczególne państwa zabierają się za to, żeby mieć u siebie sztuczną inteligencję, chociażby dlatego, że jest to również znakomity sposób na trenowanie kadr.

Sztuczna inteligencja jest tak inteligentna, jak ilość i jakość danych, którą do niej włożymy. Jeśli wkładamy do chata GPT czy rozwiązań Google albo Microsoftu dane z całego świata, to AI ma szansę uczyć się dużo lepiej niż ta polska, do tego opierająca się na przykład na danych zamkniętych.

To jest troszeczkę kwestia tego, jak widzimy zastosowanie danej technologii, bo po dwóch latach przyzwyczailiśmy się, że ChatGPT jest trochę taką gadającą encyklopedią, która przynajmniej trochę wie o wszystkim. Natomiast wyobrażam sobie, że w takich zastosowaniach, jak na przykład w urzędzie, mamy bardzo konkretne ścieżki wykorzystania tego typu technologii, i tutaj można model wyspecjalizować i odpowiednio przysposobić. On nie będzie takim repozytorium wiedzy wszelkiej, nie będzie taką naszą responsywną, kolektywną inteligencją, która będzie odpowiadać na dowolne pytania, dotyczące dowolnej części świata, w dowolnej sprawie, ale będzie przystosowany do określonych zadań.

Jeśli na przykład chcielibyśmy mieć model do sterowania dronem, to czy koniecznie chcemy, żeby to był taki wielki, rozległy model, czy taki, który będzie szybko i sprawnie interpretował zadania, jakie dostaje do wykonania. Chyba to drugie. Ewidentnie wydaje mi się, że będziemy widzieli dobre zastosowania dla modeli mniejszych, dla modeli średnich, dla lokalnych, a nie tylko dla tych kolosów amerykańskich czy też chińskich, które w tej chwili są tak popularne. I tutaj Europa właśnie, w tym również Polska, może mieć dla siebie ciekawe miejsce.

Rozmawiał: Szymon Glonek