Sztuczna inteligencja – Polska 2118. Sztuczna inteligencja może być jednym z motorów napędowych rozwoju polskiej gospodarki. – Najnowszy raport Ministerstwa Cyfryzacji dotyczący Sztucznej Inteligencji.

Sztuczna inteligencja może być jednym z motorów napędowych rozwoju polskiej gospodarki. Ale żeby zapewnić sobie trwały rozwój na kolejne dekady i zająć miejsce wśród światowych liderów, już teraz trzeba podjąć odpowiednie działania.

Analitycy firmy Gartner zwracają uwagę, że już w najbliższym czasie na każde 100 miejsc pracy, które znikną z rynku na skutek rozpowszechniania się rozwiązań związanych ze sztuczną inteligencją (AI), pojawi się 130 nowych. Wiadomo, że przy aktywnych działaniach zastosowanie AI da dodatkowe przyspieszenie dla wzrostu gospodarki. W praktyce dzięki AI możemy osiągnąć do 2030 r. poziom PKB taki jaki bez AI mielibyśmy dopiero na przełomie 2034 i 2035 r. Czyli dzięki AI osiągniemy ten poziom PKB ok. 5 lat szybciej. Co zrobić, by jak najwięcej miejsc pracy związanych z sektorem AI powstało w Polsce? Jak doprowadzić do tego, że rewolucja związana z rozwojem sztucznej inteligencji nie tylko nie ominie Polski, ale doprowadzi do tego, że przełoży się na stały wzrost gospodarczy w naszym kraju? „Chodzi o to, byśmy nie byli tylko konsumentami i odbiorcami tych rozwiązań, ale przede wszystkim ich producentami i kreatorami.” – mówi Marek Zagórski, minister cyfryzacji. Aby zrealizować ten cel Ministerstwo Cyfryzacji uruchomiło roboczą platformę współpracy międzysektorowej. Połączyliśmy wiedzę, doświadczenie i aktywność administracji z potencjałem biznesu, nauki i sektora pozarządowego. Dzięki temu mamy właściwą diagnozę, jakie obszary zastosowania AI mogą wzmocnić polską gospodarkę, gdzie mamy przewagi konkurencyjne oraz co musimy zrobić.

Zainicjowaliśmy 4 grupy robocze, które przez ostatnie miesiące zajmowały się tą tematyką. Są to

• Gospodarka oparta na danych;
• Finansowanie badań i rozwoju;
• Edukacja;
• oraz Etyka i kwestie prawne.

Celem prac grup roboczych było wypracowanie krótkiego raportu wraz z głównymi wnioskami oraz przedstawienie propozycji konkretnych rozwiązań na przyszłość w obszarze AI w Polsce.

Grupy robocze pracowały na spotkaniach organizowanych przez Ministerstwo Cyfryzacji oraz w formie korespondencyjnej przez całe lato. W poszczególnych grupach pracowało blisko 200 ekspertów wywodzących się z różnych sektorów, w tym administracji, NGOs, ośrodków naukowo-badawczych i uczelni wyższych i biznesu, który był najliczniej reprezentowany.

Najważniejsze ustalenia.

GRUPA 1 – GOSPODARKA OPARTA O DANE

W perspektywie krótkoterminowej zaleca się przede wszystkim podjęcie działań polegających na:

• opracowanie programów wsparcia projektów ICT o wysokim potencjale gospodarczym,
• dalsze rozwijanie Krajowych Inteligentnych Specjalizacji (KIS) poprzez uwzględnienie zagadnień gospodarki opartej na danych w ujęciu interdyscyplinarnym,
• uruchomienie, we współpracy z Narodowym Centrum Badań i Rozwoju, programu sektorowego ukierunkowanego na gospodarkę opartą na danych,
• pilotażowych przedsięwzięć komercyjnych, jak i projektów badawczo-rozwojowych,
• zaangażowanie firm z sektora publicznego do udziału w projektach z zakresu gospodarki opartej na danych oraz sztucznej inteligencji, a w rezultacie rozwój powiązanych z nimi małych i średnich przedsiębiorstw.

W perspektywie średnioterminowej zaleca się przede wszystkim podjęcie działań umożliwiających polskiej gospodarce uniknięcie odpowiednika „pułapki średniego rozwoju” w gospodarce opartej na danych. Wymaga to działań obejmujących:

• stymulację rozwoju gospodarki opartej na danych poprzez aktywny udział Państwa, jako zleceniodawcy projektów wykorzystujących rozwiązania oparte na danych cyfrowych,
• stworzenie ram formalnych oraz kultury organizacyjnej umożliwiającej i ułatwiającej wykorzystanie przez podmioty gospodarcze zasobów naukowych centrów HPC (High Power Computing) do prowadzenia zarówno działań ściśle komercyjnych, jak i prac badawczo-rozwojowych w obszarze sztucznej inteligencji,
• zasilenie magazynów danych danymi z instytucji publicznych,
• wypracowania standardów długoterminowego zarządzania danymi.

W perspektywie długoterminowej stwierdzono, że kluczowe będzie dopasowanie działań do rozwoju polskiej gospodarki, zarówno w aspekcie technologicznym, jak i ekonomicznym. Doświadczenie w zakresie działalności pro-innowacyjnej wskazuje, że zarówno szanse, jak i zagrożenia trudno jednoznacznie  przewidzieć w perspektywie 12 lat. Dlatego szczególnie ważny jest bieżący monitoring rozwoju sytuacji gospodarczej i dostosowanie działań do dynamicznie zmieniające się sytuacji.

Aktualnie, w perspektywie długoterminowej, rozwój w Polsce gospodarki opartej na danych powinien doprowadzić do trwałej, globalnej dominacji krajowych przedsiębiorstw w wybranych specjalizacjach. Natomiast identyfikacja tych specjalizacji powinna nastąpić samoistnie w perspektywie średnioterminowej.

GRUPA 2 – FINASOWANIE BADAŃ i ROZWOJU

1. Jako kraj walczymy o to, aby być równoprawnym graczem na globalnym rynku AI:
   • świat idzie do przodu z rozwojem sztucznej inteligencji. To co jest istotne to nie tylko gdzie jest ona rozwijana, ale przede wszystkim z jak ogromną dynamiką;
   • dla polskiej gospodarki rozwój AI jest ogromną szansą, z której powinniśmy efektywnie skorzystać. Wcześniej czy później globalna konkurencja wymusi korzystanie z AI. Pytanie czy to będzie polskie AI?
   • Aby być równoprawny graczem na rynku AI, do 2025 roku musimy urosnąć prawie 25 razy.
2. Nasz dotychczasowy model finansowania innowacji na to nie pozwoli – trzeba zaadoptować inne wzorce:
   • nasz dotychczasowy model finansowania innowacji nie spowodował awansu Polski na tle Europy. Aby osiągnąć zakładane cele dla AI potrzebujemy inwestycji 9,5 mld zł do 2023r, tymczasem  obecne mechanizmy finansowania zapewniają zaledwie około 19% wymaganej kwoty;
   • musimy zmienić podejście  i zaadaptować najlepsze rozwiązania ze świata oraz wypracować własne.
3. Wyznaczenie silnych liderów w 5 ekosystemach z jasno określonymi celami jest konieczne:
   • potrzebujemy pięciu silnych liderów (naukowy, technologiczny, start-upowy, biznesowy i państwowy) integrujących własne ekosystemy i zapewniających sprawną współpracę;
   • decyzja o tym, kto powinien być liderem danego ekosystemu wymaga pogłębionych analiz;
   • jasne cele dla każdego z liderów będą się wzajemnie uzupełniać i wzmacniać. Lider musi mieć kompetencje, autonomię decyzyjną, zasoby do realizacji celów oraz chęć zmiany status quo;
   • zadania liderów zostały spriorytetyzowane pod kątem ich trudności, krytyczności oraz terminów;
   • w ramach prac przygotowano listę konkretnych zastosowań AI w wraz z priorytetami.
4. Równolegle za budową ekosystemu muszą ruszyć mechanizmy pozyskiwanie i/lub budowanie kadr:
   • aby strategia była z sukcesem wdrożona potrzebny jest bardzo dynamiczny wzrost liczby specjalistów;
   • obecny system edukacji wymaga zmian ponieważ jesteśmy w ogonie zaawansowanej nauki.

GRUPA 3 – EDUKACJA

Raport wyznacza następujące meta cele dotyczące edukacji^[1] w kontekście rozwoju AI: rozwój kapitału ludzkiego – kompetencji związanych z tworzeniem oraz korzystaniem z technologii AI oraz tworzenie kultury uczenia się przez całe życie, w związku ze zmianami społeczno-gospodarczymi, wynikającymi z rozwoju technologii opartych o sztuczną inteligencję.

Dążąc do realizacji tych celów, powinniśmy jak najszybciej zwiększyć liczbę specjalistów tworzących rozwiązania bazujące na AI, wspierać zespoły naukowe pracujące nad projektami AI oraz umożliwiać większej liczbie studentów IT zdobywanie doświadczenia praktycznego w zakresie AI. Efekty pracy specjalistów i naukowców tworzących rozwiązania bazujące na AI, powinny być implementowane przy zachowaniu m.in. zasad etyki oraz prawa do prywatności. Potrzebujemy w związku z tym kadr zarządzających, specjalistów branżowych, osób tworzących i stosujących prawo, których wiedza, umiejętności i kompetencje społeczne w zakresie AI pozwolą na wdrażanie nowych usług i produktów.

Wprowadzanie technologii opartych o AI do przedsiębiorstw i sektora publicznego, w tym administracji  wywoła potrzebę przekwalifikowywania pracowników, dlatego konieczny jest rozwój skutecznych narzędzi polityki uczenia się przez całe życie oraz krótkich cyklów kształcenia z odpowiednim systemem zapewniania jakości walidacji i certyfikowania. Niedopasowanie umiejętności pracowników do rozwijającej się w oparciu o nowe technologie gospodarki będzie hamować rozwój kraju i zwiększać ryzyko bezrobocia technologicznego, dlatego programy nauczania i decyzje dotyczące liczby studentów na poszczególnych kierunkach powinny być oparte o systemowe analizy losów absolwentów, badania i prognozy zapotrzebowania na zawody i kwalifikacje. Tego rodzaju działania powinny być realizowane przy współpracy z biznesem.

Wszystkie grupy społeczne powinny w pełni korzystać z możliwości jakie oferują technologie oparte o AI, dlatego kluczowe jest, żeby nauczyciele i kadra zarządzająca szkołami oraz lokalni liderzy zmian byli wspierani w procesie rozwijania przez całe życie kompetencji związanych z AI. Istotne jest również silne przywództwo polityczne^[2] i transformacja cyfrowa instytucji publicznych w każdym dziale administracji rządowej, oparta o silnego cyfrowego lidera każdego z działów. Należy również rozszerzyć zadania instytucji już istniejącej lub w uzasadnionym przypadku stworzyć nową- Centrum kompetencji w zakresie AI, pełniącą rolę lidera zmiany. Instytucja taka powinna współpracować z interesariuszami systemu edukacji oraz innymi podmiotami odpowiedzialnymi za rozwój rynku pracy i administracji publicznej. Instytucja ta powinna w szczególności mieć kompetencje, by doprowadzić do skutecznej transformacji cyfrowej polskiego systemu edukacji. Ponieważ AI jest zjawiskiem globalnym, Polska powinna brać aktywny udział dyskusjach o AI na poziomie międzynarodowym (w gremiach dot. wszystkich sektorów, ze szczególnym uwzględnieniem edukacji), wspierając skoordynowanymi działaniami umiejscowienie w kraju oddziału europejskiego European Lab for Learning and Intelligent Systems (EllIS) oraz prowadząc skoordynowaną politykę dyplomacji edukacyjnej i naukowej.

GRUPA 4 – ETYKA I PRAWO

1. AI już ma olbrzymi wpływ społeczny i budzi kontrowersje natury etycznej i wątpliwości prawne. O ile z punktu widzenia etycznego i prawnego sama AI może pozostać dla administracji państwowej neutralna, to skutki oddziaływania przedsięwzięć związanych z AI już ignorowane być nie mogą i wymagają przeprowadzenia oceny etycznej i ustalenia standardów etycznych, a w wielu przypadkach podjęcia odpowiednich kroków regulacyjnych. To zadanie dla administracji państwowej. Kompleksowe podejście administracji rządowej do zagadnień etycznych i prawnych AI powinno charakteryzować się następującymi cechami (model PILESAS):

• proaktywność – etyczna i legislacyjna – zamiast reaktywności w zakresie tworzenia standardów etycznych i stanowienia prawa dotyczącego AI;
• inkluzywność – współpraca z szerokim kręgiem podmiotów krajowych i zagranicznych zajmującymi się AI, w celu wypracowania etycznego i prawnego podejścia do pojawiających się wyzwań;
• lokalne nastawienie – koncentracja na rozwiązaniach uwzględniających specyfikę i zaawansowanie technologiczne kraju;
• elastyczność – w stosunku do zmieniających się realiów technologicznych i społecznych;
• systematyczność – regularne, ciągłe działania wspierające system instytucji zajmujących się AI;
• aktywność – inicjowanie dyskusji, konsultacji, wspieranie informacyjnych kompanii społecznych;
• stanowczość – w przypadku naruszeń standardów etycznych i prawnych.

2. Celem głównym jest wypracowanie stałych, przejrzystych i efektywnych mechanizmów pozwalających na:

• zapewnienie efektywnej ochrony praw podstawowych,
• skuteczne pozyskiwanie wiedzy na temat skutków społecznych AI,
• wyznaczanie standardów etycznych AI,
• wspieranie stanowienia prawa wysokiej jakości regulującego obszary związane z wykorzystaniem AI.

3. Cele szczegółowe:

• Zapewnienie efektywnej ochrony praw podstawowych: godność, wolność (zrozumiałość, prywatność, obowiązek ujawnienia AI), równość (włączenie do głównego nurtu życia społecznego, zapobieganie dyskryminacji, ochrona osób podatnych na sugestię, wpływ na rynek pracy), sprawiedliwość (równoprawność dostępu do nowych technologii, dostęp do informacji, odpowiedzialność, przejrzystość, problem systemu wartości).
• Wypracowanie mechanizmów etycznej oceny przedsięwzięć wykorzystujących AI, które są finansowane lub współfinansowane ze środków publicznych: zapewnienie ochrony praw podstawowych, identyfikacja ryzyk etycznych, identyfikacja i ocena wpływu na społeczeństwo, zdobycie wiedzy na temat skutków społecznych w celu podjęcia działań na poziomie polityk państwa prowadzących do minimalizowania nieuniknionego negatywnego wpływu, zarządzania zmianami społecznymi lub wdrażania odpowiednich regulacji.
• Osiągnięcie zdolności do koordynowania w skali kraju działań służących identyfikacji skutków społecznych wykorzystania AI, zapobiegania negatywnym skutkom wykorzystania AI lub reagowania na nie, wypracowywania standardów etycznych mających na celu wspieranie wykorzystania AI w budowaniu społeczeństwa dobrobytu, budowania transparentności i zaufania społecznego do AI oraz wspierania administracji w zakresie stanowienia wysokiej jakości prawa dotyczącego różnych wymiarów AI.

Sztuczna Inteligencja – Polska 2118 (raport i materiał wideo)