Wydawało mi się to kiedyś bardziej wymyślone niż prawdziwe, ale tylko do czasu. Ostatnie lata przynoszą coraz bardziej zaskakujące oznaki, że ludzkość niekoniecznie musi iść wyłącznie do przodu, ale że możemy się cofać w rozwoju i to nawet w szybkim tempie. Są już badania poziomu inteligencji wśród młodzieży (w całej Europie), pokazujące gwałtowny spadek IQ. Zresztą, że jest coraz gorzej można stwierdzić gołym okiem, jeśli tylko ogląda się codziennie wiadomości albo słucha kolejnych sporów i dyskusji politycznych. Wiemy, że coraz gorzej… i nawet chyba wiemy dlaczego.

Jedna z teorii o rozwoju człowieka twierdzi, że kluczowy postęp nastąpił, ponieważ nasi homoidalni przodkowie musieli dużo biegać w pogoni za zwierzyną w czasach paleolitu, a to przynosiło przegrzanie zwojów mózgowych i coraz więcej kłębiących się w głowie myśli. A co, jeśli odwrócimy ten proces? Jeśli w każdym momencie będzie tylko łatwiej i prościej, jeśli nie będziemy musieli się wysilać, a każdą podpowiedź przyniesie nam… sztuczna inteligencja? To chyba dzieje się właśnie teraz, a więc przyspieszona odwrotna rewolucja (w kierunku Troglodytów), która pojawiła się wraz z pojawieniem się telefonów komórkowych, zaawansowanej komunikacji i (szczególnie!) wszechobecnej sztucznej inteligencji.

Lista numerów

Na początek przyszły same telefony komórkowe i komunikacja z dowolnego miejsca. Popatrzmy na filmy z lat 50., 60., 70.,  czy nawet 80. Tam wszędzie ludzie umawiali się na mieście (o danej godzinie) i (jak to możliwe?) spotykali się bez problemu. Nie mieli przecież komórki i nie mówili „że już właśnie się zbliżam” albo będę za 15 minut w innym miejscu – ale potrafili spotkać się jak było to zaplanowane, a potem jeszcze na dodatek rozmawiać ze sobą przez więcej niż 5 minut i to bez ekranu smartfona. Zadziwiające, ale tak było, a dziś nagle zgubiliśmy umiejętność spotykania się na mieście bez komórki.

A lista numerów? Pamiętam jeszcze w czasach telefonów stacjonarnych (i komunikacji po drucie), że znałem wszystkie telefony – od standardowych alarmowych, poprzez prognozy pogody i zgłoszenia awarii do niezliczonych numerów znajomych (bliższych i dalszych), ale też i ciotek, wujków, babci i dalszej rodziny. Dziś pamiętam jeden (ten najważniejszy, żony) i częściowo swój własny (ale tu też mogę się pomylić). Można powiedzieć, że postęp, bo nie musimy się wytężać i ćwiczyć pamięci. A efekty widoczne są od razu w kolejnym pokoleniu…

Kolejny krok to poruszanie się w terenie i nawigacja. Nikt już nie pamięta, ale kiedyś było coś, co też nazywało się mapy, tylko było drukowane na papierze. Mapę trzeba było rozwinąć, przeanalizować, zaplanować trasę, a potem na bieżąco korygować samą podróż. Wszyscy podróżujący po USA niech wyobrażą sobie, że można było znajdować drogę wśród plątaniny autostrad, zjazdów, większych i mniejszych ulic i to patrząc na mapę (była ona standardowa dla całych USA w postaci małej książeczki formatu A3). Ale dzięki temu w jakiś magiczny sposób nabierało się orientacji w terenie, widziało się więcej (charakterystyczne znaki), umiało się wykorzystywać słońce (kierunki świata), a w najgorszym wypadku pytało się miejscowych o drogę (choć to raczej kobiety). Dziś cała umiejętność czytania map i samej nawigacji jest czymś zapomnianym jak sztuka pisania romantycznych listów (tak, kiedyś też to się robiło). Za pomocą Google Maps dotrze się wszędzie i w każdym najbardziej zapomnianym zakątku świata. Tylko co, jeśli nie ma zasięgu albo samego telefonu komórkowego czy samochodowej nawigacji?

Czytanie przywilejem elity

Szybko poszło to dalej, bo nie tylko nie czytamy już map, ale nie czytamy w ogóle. Świat Instagrama czy Tik Toka preferuje obrazki, piktogramy i w pewien sposób jest przerażający, jak futurystyczne życie z książki „Fahrenheit 451” Roya Bradbury’ego (chciałbym polecić przeczytanie książki, ale większość ludzi nie będzie chciała czytać). Tam totalitarny system ogłupiał społeczeństwo, zabraniało się właśnie słowa pisanego (i książek), a komunikację sprowadzało do komiksowych obrazków – okazuje się, że nie potrzeba żadnych tyranów, bo tyranię sobie wprowadzimy sami.

Niestety „Fahrenheit 451” chyba nie istnieje w formie komiksu – co najwyżej można obejrzeć sobie film (ten ostatni, nowy jest słaby, bardziej polecam coś z lat 60., ale przecież po starocie nikt nie sięga…). Nie umiemy więc czytać i nie umiemy liczyć (po co są automatyczne kasy i informacje ile wydać reszty – po co umieć odejmować i dodawać), zresztą nawet kasy też są niepotrzebne – nasz telefon załatwi wszystko i nawet nie będziemy umieli przeczytać ile mamy na koncie – tylko buźka (zielona uśmiechnięta, żółta i czerwona wykrzywiona) powie nam, czy możemy jeszcze coś kupić czy nie.

Za chwilę będzie gorzej, bo wszechwładne osiągnięcia IT i sztucznej inteligencji dalej czynią nasz świat lepszym, łatwiejszym i prostszym (a nas czynią głupszymi). Nie mówię już o nauce języków obcych (po co, skoro są automatyczne translatory i nawet rozpoznawanie mowy, a za chwilę każdy będzie miał certyfikat C2 z kilkudziesięciu języków w swoim smartfonie).

Popatrzmy więc na ostatnią „wielką umiejętność” – prowadzenie samochodu. Właściwie po co tworzyć wielki problem z prowadzeniem (i wielkie zagrożenie na drodze), kiedy sztuczna inteligencja włączy pojazdy autonomiczne. To już dziś możliwe i na dobrym poziomie – samo powszechne wprowadzenie automatycznego prowadzenia zatrzymują jeszcze chciwi prawnicy, szukający łatwych możliwości oskarżenia korporacji samochodowych i informatycznych za potencjalne i hipotetyczne wypadki. Po co mamy szukać nowych dróg (i błądzić), kiedy wystarczy tylko podać cel (AI automatycznie przetworzy dane i zabierze nas w podróż).

Iluzja pracy

Ten czas (automatycznego prowadzenia) możemy wykorzystać na przykład na zakupy (ale po co wybierać, AI zna twoje preferencje i zrobi codzienny automatyczny koszyk zakupowy, w którym są zarówno produkty niezbędne, ale i niespodzianki – coraz popularniejsza opcja „Zaskocz mnie”). Chyba też nie trzeba się martwić o wybór partnerów – IT wie lepiej i zaplanuje zarówno okazjonalny seks, jak i partnerkę/partnera na całe życie. A następnie również wychowanie dzieci (cały program z oprogramowaniem) i domowe zwierzęta (zresztą taniej i lepiej wyjdą wirtualne).

W końcu ostatnim akordem będzie sama praca – albo jej iluzja – nic nie trzeba robić, a wystarczy płaca minimalna. Dzięki temu będziemy mieli o wiele więcej wolnego czasu i będziemy mogli zrealizować nasze marzenia, czyli jeszcze więcej oglądania kotków w internecie, wysyłania memów i ikonek (predefiniowanych) do znajomych (w większości wirtualnych) i najwyżej jakiś serial (coraz głupszy, bo i tak nie łapiemy akcji).

A za chwilę… zanik inteligencji i Troglodyci oraz zataczające kręgi koło czasu. Sztuczna inteligencja w swojej słodkiej zemście doprowadzi nas do poziomu prehistorycznego kalkulatora. Ale po co ja piszę takie pesymistyczne rzeczy, przecież i tak już nikt nie czyta wpisów na blogu  ani gazet (no chyba, że byłby to podcast albo może komiks).

Prof. Konrad Świrski  

Prezes Transition Technologies i wykładowca na Wydziale Mechanicznym Energetyki i Lotnictwa Politechniki Warszawskiej.

 

  

Artykuł Sztuczna inteligencja… pozbawia nas inteligencji? pochodzi z serwisu CRN.

Niestety, zaczęli gasić pożar benzyną. Oficjalnie przeprosiny do kibiców wygłosiła sztuczna inteligencja o fizjonomii młodej kobiety. Kasia, bo tak ją nazwano, uspokoiła sympatyków, że ceny biletów będą atrakcyjne i dopiero uczy się, jak rozumieć nastroje kibiców. Jednak jej monolog nie poprawił nastrojów wśród sympatyków klubu. Wręcz przeciwnie, nieszczęsna Kasia stała się obiektem drwin miłośników „kopanej” z całej Polski. „Czasami zrobię coś głupiego” asekurowała się Kasia. A może to wcale nie było takie głupie?

Niewykluczone, że Kasia oraz jej „koleżanki” i „koledzy” zdobędą serca milionów Polaków. Wyobraź sobie drogi czytelniku, że ostro wkurzyłeś żonę – już od tygodnia się do Ciebie nie odzywa. Co robić? Wykupujesz usługę w modelu „pay per use” i przystojny humanoid Gracjan (o urodzie latynosa lub wikinga – w zależności od preferencji połowicy) przeprasza małżonkę w Twoim imieniu. Albo zawaliłeś poważny projekt i boisz się o tym poinformować szefa. Wcale nie musisz iść na dywanik. Zamiast tego wysyłasz filmik, na którym robot Jarosław (niemal bliźniaczo podobny do Mike’a Zuckerberga lub Elona Muska), tłumaczy pryncypałowi przyczyny niepowodzenia, a jeśli dopłacisz do usługi, humanoid przedstawi plan naprawczy. Być może za kilka lat, a nawet wcześniej, nie będziemy musieli nikogo przepraszać, prosić lub dziękować. Zrobią to za nas roboty oferowane w modelu „pay per use”.

Oczywiście nie tylko właściciele Wisły Kraków wpadają na „marsjańskie pomysły”. Historia zna mnóstwo zabawnych zdarzeń z robotami w roli głównej. Jakiś czas temu pisałem o trudnych chwilach Peppera – robota opracowanego przez Softbank. Ten android zanudził niemal na śmierć pensjonariuszy domu spokojnej starości, dla których prowadził lekcje śpiewu i gimnastyki. Ostatecznie Pepper wylądował w magazynie razem z innymi gratami. I nie jest to odosobniony przypadek.

Japoński hotel Henn-Na w Nagasaki zatrudnił 243 roboty do wykonywania przeróżnych zadań – od konsjerża po gońca hotelowego. Niedługo potem właściciel obiektu posłał połowę urządzeń na złomowisko, bowiem nie radziły sobie z wykonywaniem podstawowych obowiązków. Najwięcej trudności sprawiało im zrozumienie pytań pensjonariuszy. Pewien elektroniczny asystent budził gościa za każdym razem, kiedy ten chrapał. „Przepraszam, ale nie załapałem, o co chodzi. Czy mógłbyś powtórzyć swoją prośbę?” – pytał uprzejmie robot. Swoją drogą ciekawe, kto przepraszał klientów hotelu za błędy popełnione przez maszyny obdarzone sztuczną inteligencją. Obawiam się, że odpowiedzialność za błędy sztucznych „kolegów” musieli wziąć na siebie ich jak najbardziej żyjący i czujący szefowie. I nie chciałbym się wtedy znaleźć w ich skórze.

Artykuł Przeprosiny w modelu „pay per use” pochodzi z serwisu CRN.

Jeżeli jednak sprawdzi się jaki odsetek firm chińskich i hinduskich rzeczywiście wykorzystuje sztuczną inteligencję (nie tylko ją wdrożyło), to odsetek spadnie do odpowiednio 30 proc. i 27 proc.

Przemysłowcy dobrze sobie radzą

Jeśli chodzi o wykorzystanie sztucznej inteligencji w przemyśle, to na tle państw takich jak USA, Wielka Brytania, Korea Południowa, ciekawie wyglądają Włochy i Niemcy. Oba kraje nadal opierają się na przemyśle z dominującą rolą branży automotive. Włoska gospodarka może pochwalić się najwyższym w Europie nasyceniem SI tamtejszych firm (42 proc.). Z kolei niemieckie przedsiębiorstwa mogą pochwalić
się najwyższym poziomem wykorzystania sztucznej inteligencji w biznesie, 44 proc. firm, które deklarują, że wdrożyły SI i rzeczywiście ją wykorzystują. Lepiej od naszych zachodnich sąsiadów wypada tylko Singapur. W tym mieście-państwie 39 proc. firm deklaruje wdrożenie, a z tej grupy aż 46 proc. używa sztucznej inteligencji.

— W sektorze wytwórczym technologia ma największe pole do popisu. Przemysł już dawno nauczył się wykorzystywać nowe technologie. Być może nasycenie nie jest najwyższe, ale w przypadku zaawansowanego IT kluczowe nie jest posiadanie, a wykorzystanie — mówi Anna Kornaś, Anna Kornaś, menedżer ds. kluczowych Klientów – Team Leader z BPSC.  — Redukcja odpadów to tylko jedna z zalet SI. Inteligentne algorytmy pozwalają na tworzenie złożonych projektów, które byłyby trudne lub niemożliwe do osiągnięcia przy użyciu konwencjonalnych procesów. Nie możemy zapomnieć o dostosowywaniu do produkcji małych ilości w rozsądnej cenie oraz zwiększania wydajności poprzez redukcję czasu realizacji i kosztów.

Cena nie jest najważniejsza!

IBM sprawdził, co utrudnia adaptację sztucznej inteligencji w organizacjach. Ankietowani w globalnym badaniu na pierwszym miejscu wymienili ograniczone umiejętności, wiedzę lub doświadczenie w zakresie SI. Najwięcej, bo aż 34 proc. badanych wskazuje właśnie na te czynniki. Dla 29 proc. jest to zbyt wysoka cena, a dla 25 proc. barierą jest brak narzędzi lub platform do tworzenia modeli. Podobny odsetek (24 proc.) wskazuje, że problemem jest zbyt skomplikowana integracja lub skalowanie (24 proc.). Za przeszkodę uznaje się też zbyt dużą złożoność danych (24 proc.).

W jakich obszarach biznesowych wykorzystana jest sztuczna inteligencja? Najczęściej do automatyzacji i cyberbezpieczeństwa. Co trzecia firma deklaruje, że inteligentne algorytmy pomagają w robotyzacji procesów informatycznych. Nieco mniej (29 proc.) wykorzystuje sztuczną inteligencję w zakresie cybersecurity, szczególnie w zabezpieczaniu informacji i wykrywaniu zagrożeń. Podobny odsetek (28 proc.) stosuje SI do automatyzacji procesów biznesowych.

Co wpływa na popularność SI?

Badanie daje odpowiedź na pytanie, jakie czynniki najbardziej wpływają na rosnącą popularność rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję. Autorzy badania na podstawie rozmów z ankietowanymi podają 10 najważniejszych, ale 3 pojawiają się zdecydowanie najczęściej, a są to: postęp technologiczny w zakresie SI (43 proc.), potrzeba redukcji kosztów i automatyzacji kluczowych procesów (42 proc.) i coraz częstsze wykorzystanie inteligentnych algorytmów standardowych, gotowych do wdrożenia aplikacjach biznesowych (37 proc.).

Artykuł Poziom nasycenia sztuczną inteligencją pochodzi z serwisu CRN.

Niestety, piłkarze nie powalczyli i królowa nauk zdała się na nic. Wisła z hukiem spadła z najwyższej klasy rozgrywkowej. Jak wiadomo, wspomniany Jarosław Królewski jest nie tylko współwłaścicielem krakowskiego klubu, ale również CEO firmy Synerise, zajmującej się sztuczną inteligencją i Big Data. W 2019 roku wraz z Jakubem Błaszczykowskim oraz Tomaszem Jażdżyńskim wyciągnęli Wisłę Kraków z ogromnych tarapatów finansowych. Gdyby nie ich pomoc „Wisełka” prawdopodobnie podzieliłaby losy Polonii Warszawa, zasłużonego klubu tułającego się od kilku lat w niższych klasach rozgrywkowych.

Trzy lata temu Jarosław Królewski oznajmił, iż Wisła Kraków powinna być tak jak jego firma Synerise, czyli ofensywna i odważna. Czy była ofensywna – chyba nie do końca, skoro strzeliła w ostatnim sezonie 37 bramek, a taki Lech Poznań aż 67. Trudno też w takim przypadku mówić o odwadze, a raczej innowacyjności. Biznesmen jest osobą nietuzinkową i bezgranicznie wierzy w moc sztucznej inteligencji oraz wielkich zbiorów danych. Nie bez przyczyny lubi posługiwać się określeniem algokracja.

Czy udało mu się wprowadzić algokrację do Wisły Kraków? Na początku bieżącego roku w klubie funkcjonowały co najmniej dwa rozwiązania bazujące na sztucznej inteligencji. Pierwsze z nich pozwalało określić z dokładnością do czterdziestu osób liczbę kibiców, która pojawi się na kolejnym meczu. Dzięki temu można było na przykład zatrudniać odpowiednią liczbę ochroniarzy na zbliżające się spotkanie, aczkolwiek biorąc pod uwagę wynagrodzenie tej grupy pracowników, trudno liczyć na wielkie oszczędności. Poza tym każdy, nawet średnio zorientowany kibic wie, że na derbach z Cracovią pojawią się tłumy, a na Górnika Łęczna przyjdą jedynie najwięksi fani.

Zdecydowanie ciekawszy wydawał się drugi projekt skierowany do sztabu szkoleniowego. Sztuczna inteligencja dostarczała trenerowi twardych danych dotyczących dyspozycji poszczególnych piłkarzy. Jednak tutaj też chyba coś nie zagrało, o czym najlepiej świadczy pozycja w tabeli. Warto w tym miejscu przypomnieć, że trenerem „Wisełki” był nie byle kto, bo sam Jerzy Brzęczek, wcześniej selekcjoner reprezentacji Polski.

Jak widać mariaż technologii i futbolu nie jest łatwy, co nie oznacza, że niemożliwy. Kiedy w ubiegłym roku mało znany klub Brentford FC awansował do Premier League, większość dziennikarzy i bukmacherów skazywało go na pożarcie i rychły spadek. Tymczasem niewielki klub z przedmieść Londynu zajął 13 miejsce w najsilniejszej piłkarskiej lidze świata. Drużynę często przedstawia się na Wyspach jako wzór do naśladowania w zakresie zastosowania analityki i wielkich zbiorów danych.

Gwoli sprawiedliwości trzeba zaznaczyć, że Brentford FC wdraża długoterminową filozofię innowacji od sześciu lat, a poza podejmowaniem decyzji bazujących na statystyce, szefowie klubu realizują rozsądną strategię biznesową. Czego życzę Wiśle Kraków.

Artykuł Wisła Kraków ze sztuczną inteligencją pochodzi z serwisu CRN.

Aż 95,4 proc. przedsiębiorców ankietowanych przez UKE twierdzi, że nie korzysta z procesu automatyzacji pracy. Na dodatek niemal ci wszyscy respondenci zgodnie orzekli, że nie mają zamiaru używać takich rozwiązań w przyszłości (91 proc.).

Co istotne, automatyzację pracy w badaniu zdefiniowano jako „możliwe zastąpienie pracowników rozwiązaniami sztucznej inteligencji”.

Nie stać ich na sztuczną inteligencję

W ocenie UKE tak mikry odsetek biznesów, które korzystają z AI, może wynikać z tego, że wprowadzenie sztucznej inteligencji do firmy może okazać się bardzo kosztowne.

Warto zaznaczyć, że większość pytanych przedsiębiorców prowadzi małe firmy: liczące od 2 do 9 osób (54 proc. respondentów) lub jednoosobowe działalności (12 proc.). Podmioty liczące od 50 osób w górę to 11,6 proc. ankietowanych.

Po co firmom automatyzacja

Główne przyczyny wdrożenia automatyzacji to chęć rozwoju (67 proc.), wzrost wymagań klientów (52 proc.) oraz potrzeba dorównania konkurencji (51 proc.) – według odpowiedzi z badania.

Z raportu UKE wynika, że połowa firm wykorzystujących sztuczną inteligencję znaduje jej zastosowanie w procesach, jedna trzecia w technologii a reszta w infrastrukturze.

Najważniejsze korzyści: nie chodzi (tylko) o koszty

Jako najważniejsze korzyści z automatyzacji pracy wskazano oszczędność czasu i wzrost produktywności. Rzadziej wymieniano redukcję kosztów i dokładniejsze analizy.

Głównym problemem związanym z wprowadzeniem sztucznej inteligencji są natomiast wyższe koszty – zdaniem respondentów.

Artykuł Zbyt kosztowna inteligencja. Polskie firmy nie automatyzują się pochodzi z serwisu CRN.

Oto 7 kluczowych trendów w IT, które zyskają na znaczeniu według 7N – firmy zajmującej się kontraktowaniem oraz konsultingiem IT.

Jak zauważają eksperci, nie są to nowe zjawiska, ale obecnie wyróżnia je skala zastosowania. Wykorzystanie big data czy NLP, popularyzacja m-commerce to już nie tylko domena gigantów IT, ale rzeczywistość lub bliska przyszłość większości firm, nie tylko z branży IT.

1. Cyberbezpieczeństwo

Przyspieszenie cyfryzacji sprawia, że organizacje priorytetowo traktują zapewnienie bezpieczeństwa i zarządzanie ryzykiem w tym obszarze. Zwłaszcza, że ryzyko rośnie. Według Check Pointa 87 proc. organizacji doświadczyło prób nielegalnego wykorzystania luk w zabezpieczeniach, a 85 proc. ma trudności w zapewnieniu bezpieczeństwa w środowisku chmurowym. W prawie co drugim przedsiębiorstwie pracownik pobrał złośliwe oprogramowanie na swoją służbową komórkę.

Priorytet cyberbezpieczeństwa powoduje to ogromny popyt na specjalistów w tej dziedzinie, który zapewne będzie jeszcze większy w 2022 r.

Niebór talentów szacuje się na co namniej 17,5 tys. osób – według raportu HackerU “Cybersecurity. Raport o rynku pracy w Polsce”. Aż 60 proc. specjalistów tygodniowo otrzymuje 1 – 3 warte uwagi propozycje od rekruterów.

2. Mikroserwisy i konteneryzacja

Z potrzebą zachowania bezpieczeństwa związany jest wzrost znaczenia architektury mikroserwisowej. W dużym uproszczeniu polega ona na budowie aplikacji opartych na oddzielnych jednostkach komunikujących się ze sobą, zamiast dużego monolitycznego tworu.

Następnie aplikacja mikroserwisowa umieszczana jest w wirtualnych kontenerach, dzięki czemu jest bardziej stabilna i szybsza, a ewentualne usterki wyłączają z użycia poszczególne moduły, nie zaś całość.

Dzięki konteneryzacji łatwiejsze jest również zarządzanie aplikacją, budowanie jej skalowalności i automatyzacja.

W ten sposób działają platformy takie jak Netflix, Uber, Bolt czy HBO – przy intensywnym użytkowaniu aplikacja działa sprawnie, odwrotnie do np. przeciążonych serwerów stron czy gier komputerowych, gdy wiele osób jest nimi zainteresowanych w tym samym czasie.

3. mCommerce

Obecnie ponad 150 tys. polskich firm prowadzi sprzedaż usług i produktów online, z czego ⅓ to typowe sklepy internetowe. Według raportu Gemiusa “E-commerce w Polsce 2021” najmłodsi ankietowani zdecydowanie częściej korzystają ze smartfona (92 proc.) niż z innego urządzenia robiąc zakupy online.

Powoduje to zapotrzebowanie na programistów, którzy umieją tworzyć aplikacje mobilne, ze znajomością takich języków jak Java czy Kotlin dla środowiska Android oraz Swift dla iOS .

4. Big Data

W dobie pandemii znacząco wzrósł stopień cyfryzacji niemal wszystkich sektorów gospodarki, pojawia się coraz więcej danych do obróbki. W wielu firmach automatyzacja procesów zarządzania danymi stała się priorytetowa.

Według Gartnera, 80-90 proc. danych jest obecnie nieustrukturyzowanych – do tego tempo przyrostu nowych surowych danych jest trzykrotnie wyższe niż ustrukturyzowanych. Dlatego poszukiwani są i będą eksperci potrafiący samodzielnie dostrzec, gdzie i jak poprawić jakość i strukturę danych.

5. AI i machine learning

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to jakby dwie strony tej samej monety. AI wykorzystuje modele matematyczne do opisu pewnych obiektów lub zjawisk i rozpoznawania wzorców. Zaś machine learning to praktyczne zastosowanie AI z wykorzystaniem danych.

W biznesie wciąż obecne jest przekonanie, że sztuczna inteligencja to temat przyszłości albo domena gigantów technologicznych. Tymczasem rozwiązania oparte na AI wdrażają sklepy internetowe, budując silniki rekomendacyjne, polecające użytkownikom produkty na podstawie dotychczasowych zakupów czy lokalizacji. Opieka zdrowotna coraz częściej korzysta z AI w diagnostyce. W różnych serwisach coraz częściej można spotkać się z czatbotami.

6. Natural Language Processing (NLP)

Wzrost popularności NLP, czyli przetwarzania języka naturalnego, wynika z rozwoju sztucznej inteligencji. Zastosowanie NLP – np. w voicebotach – zaczęło się już kilka lat temu. W ciągu ostatnich dwóch lat widać jednak wyraźnie zwiększone zainteresowanie tym obszarem, szczególnie w branżach farmaceutycznej i medycznej, a zwłaszcza firmach i instytucjach zajmujących się diagnostyką i teleporadami.

„NLP obejmuje wszystkie aspekty dążące do tego, by komputer rozumiał nasz język i umiał go wykorzystywać, czyli są to m.in. autokorekta tekstu, mechanizmy filtrowania spamu, automatyczne uzupełnianie i podpowiedzi, wsparcie w tłumaczeniach, czy wreszcie przetwarzanie tekstu pisanego na mowę”– wyjaśnia Klaudia Białousz z 7N.

7. Automatyzacja za pomocą low-code/no-code i code gen

Znaczący niedobór programistów sprawia, że firmy sięgają po platformy low-code /no-code.

Według Gartnera, rynek low-code w 2021 r. urósł o 23 proc. r/r, co z jednej strony wygląda imponująco, ale wskazuje też, że to wciąż nowość a nie masowe zjawisko.

Rozwiązania low-code pozwalają budować aplikacje bez zaawansowanej wiedzy z zakresu programowania, ponadto ułatwiają i przyspieszają pracę programistów.

Przy nieskomplikowanych i jednorazowych zastosowaniach skorzystanie z no-code lub low-code okazuje się prostsze i tańsze niż zaangażowanie zespołu programistów. Do tego służą także generatory kodów (cod gen), które transponują kod źródłowy w gotowe formuły kodu maszynowego.

Artykuł 7 obszarów IT, które zyskają na znaczeniu w 2022 r. pochodzi z serwisu CRN.

Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe oraz wirtualna i rozszerzona rzeczywistość to najgorętsze tematy z zakresu technologii informatycznych w 2021 r. – według danych Walkme.com za okres styczeń – listopad 2021 r.

W przypadku AI odnotowano w tym okresie blisko 176 tys. publikacji online na temat tej technologii, czyli przeciętnie 526 artykułów dziennie.

Co ciekawe, okazuje się, że chmura (ok. 29 tys. publikacji) budzi dużo mniejsze zainteresowanie niż AI, a nawet VR/AR. Na końcu znalazło się przetwarzanie brzegowe (7,4 tys.), co też może być niespodzianką.

Jak podają autorzy opracowania, analizowano technologie określane jako „game changer” – takie, które mają zmienić sposób życia i pracy ludzi w ciągu najbliższych kilku lat.

Lista obejmowała: sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe, wirtualną rzeczywistość (VR), obliczenia kwantowe, przetwarzanie w chmurze, zrobotyzowaną automatyzację procesów (RPA), rozszerzoną rzeczywistość (AR), 5G, cyfrowe bliźniaki, edge, inteligentne kontrakty (aplikacje do tworzenia, zautomatyzowanej weryfikacji i egzekwowania umów, procesy oparte na blockchainie), druk 3D, druk 4D, nanotechnologię, interfejsy głosowe/czatboty i tzw. human augmentation (technologie zwiększające możliwości człowieka, np. wzroku, słuchu) – łącznie sprawdzono 16 pozycji.

Ustalając ranking najpopularniejszych technologii roku skorzystano z narzędzia analitycznego Buzzsumo. Uwzględniono publikacje w językach zachodnich, oczywiście w j. angielskim oraz w 13 innych (w tym po polsku).

Artykuł 10 najpopularniejszych technologii w 2021 r. pochodzi z serwisu CRN.

Wszystkie powyższe założenia niezaprzeczalnie są potrzebne i spotykają się z pozytywnym odbiorem. Warto jednak w tym wszystkim zadać sobie pytanie, kto ponosi odpowiedzialność cywilną za działanie sztucznej inteligencji. Czy będą to programiści? Osoby wdrażające system sztucznej inteligencji? Osoby uczące system odpowiedniego zachowania, reakcji na bodźce otaczającego świata? Osoby wprowadzające oprogramowanie do obrotu? Producenci urządzeń wyposażonych w system AI? Właściciele urządzeń korzystających z inteligentnego systemu? Czy może osoby posługujące się systemem AI w ramach swojej działalności gospodarczej lub w celach prywatnych? Kto konkretnie i na jakich zasadach będzie odpowiedzialny za działanie sztucznej inteligencji?

Odpowiedź na szereg istotnych pytań zawarta jest w dość obszernym i mało zrozumiałym projekcie przepisów dotyczących sztucznej inteligencji, który jeszcze nie był w tym miejscu szerzej omawiany. Parlament Europejski wydał 4 maja 2020 r. projekt rozporządzenia wraz z zaleceniami dla Komisji Europejskiej dotyczący charakteru odpowiedzialności cywilnej za sztuczną inteligencję (dalej jako „projekt”) wobec poszkodowanych osób fizycznych i prawnych.

Prawo unijne ponad krajowym…

Zanim przejdę do szczegółowego omówienia odpowiedzialności należy wyjaśnić dwie zasadnicze kwestie. Po pierwsze, omawiam projekt rozporządzenia wraz z zaleceniem, który znajduje się na etapie ustawodawczym, czyli nie dość, że może się jeszcze zmienić, to dzisiaj nie stanowi źródła prawa, a tylko propozycję nowego aktu prawnego, która prawdopodobnie będzie obowiązywać dopiero za kilka lat. Niemniej warto już dzisiaj zacząć się przygotowywać do tego, co ma zostać wdrożone w prawie. Dodatkowo z projektu wynika, że akt ten powinien mieć status rozporządzenia, co oznacza, że nie będzie potrzeby jego wdrożenia do polskiego porządku krajowego. Oznacza to tyle, że nim się spostrzeżemy, stanie się on prawem powszechnie obowiązującym i to niezależnie od tego, czy to się krajowemu ustawodawcy będzie podobało, czy też nie. Zgodnie z założeniami, w ten sposób zapewniona będzie maksymalna jednolitość rozwiązań prawnych na terenie Unii Europejskiej.

Po drugie, jak się ma tytuł do treści artykułu o odpowiedzialności za działanie AI? Nikogo nie trzeba przekonywać, że sztuczna inteligencja redefiniuje wiele zawodów przez automatyzację oraz optymalizację procesów, a co się z tym wiąże, powoduje, że maszyny zastępują rutynową i powtarzalną pracę na niespotykaną wcześniej skalę. Nie możemy wykluczyć, że w przyszłości ktoś z nas zleci prostsze prace prawne związane np. ze sporządzaniem umowy mecenasowi-robotowi, wykorzystując dobrodziejstwa sztucznej inteligencji, a także powierzy temu samemu mecenasowi reprezentację w sporze sądowym w tzw. drobnych roszczeniach, które będzie rozstrzygał inteligentny system komputerowy, czyli „krzemowy sędzia”.

Absurdalne? Oczywiście, że nie. Rozejrzyjmy się dookoła i odpowiedzmy sobie na pytanie, jak często korzystamy z z takich narzędzi jak np. Google Translate? Być może ktoś teraz pomyśli, że zanim dotrze to do naszego kraju, to już mnie to nie będzie dotyczyło. Otóż Sąd Rejonowy Poznań Stare Miasto w Poznaniu w ubiegłym roku zajmował się precedensową sprawą automatycznego tłumaczenia tekstów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Jak czytamy, jest to prawdopodobnie pierwsza sytuacja w historii orzecznictwa, gdzie polski sąd powszechny podjął się oceny nieprawidłowości profesjonalnego tłumaczenia dokonanego przez Google Translate.

Powyżej przywołany przeze mnie wyrok dotyczy sporu sądowego na linii biuro tłumaczeń a wykonawca tłumaczenia. I tu uwaga – skoro Sąd Rejonowy przyjął, czytamy w uzasadnieniu, że „wykonanie tłumaczenia z użyciem Google Translate stanowi nie tyle nienależyte wykonanie umowy, ile jej niewykonanie. […] Wrzucenie tekstu w translator ma niewiele wspólnego z profesjonalnym tłumaczeniem tekstów”, to kto w takim razie był wykonawcą tłumaczenia i potencjalnie powinien ponieść odpowiedzialność cywilną?

Na to pytanie autorzy omawianego projektu zapewne nie odpowiedzą, a i ja nie będę dzisiaj starał się na to odpowiedzieć. Chcę dzisiaj zwrócić uwagę na to, że idea, jaka przyświeca projektowi jest taka, że autorzy chcą z jednej strony zapewnić osobom pokrzywdzonym możliwość dochodzenia odszkodowania od podmiotu, który wyrządził szkodę, a z drugiej strony chcą umożliwić podmiotom rozwój technologiczny ich produktów lub usług. Rozwiązanie, z którym ostatecznie będziemy mieć do czynienia, powinno spełniać nie tylko oczekiwania producentów, osób wdrażających systemy sztucznej inteligencji, ale również pokrzywdzonych.

Zakaz ograniczania odpowiedzialności

Projekt Parlamentu Europejskiego zakłada wprost i dość jednoznacznie, że zasady odpowiedzialności wytwórców (manufacturer), operatorów końcowych (backend operator) i programistów (developer) tworzących sztuczną inteligencję nie można ograniczyć albo wyłączyć całkowicie w drodze umownej pomiędzy wdrażającym system sztucznej inteligencji a daną osobą fizyczną lub prawną. Wszelkie tego typu postanowienia umowne będą nieważne. Rozwiązania prawne projektu unijnego będą miały pierwszeństwo przed uregulowaniami krajowymi w przypadku ewentualnego konfliktu przepisów.

Kto i za co ma być odpowiedzialny?

Całe szczęście, w tym zakresie zmiany nie są przewidziane. Odpowiedzialność zawsze będzie ponosił człowiek. Działania autonomicznie podejmowane przez sztuczną inteligencję mają swoją „pierwotną przyczynę” w działalności człowieka, który projektuje, wdraża lub modyfikuje systemy sztucznej inteligencji. Co zaś znajdzie się pod ochroną odpowiedzialności cywilnej? Jak podkreślono w projekcie prawo ma chronić krzywdę lub szkodę na życiu, zdrowiu, integralności cielesnej i majątku osoby fizycznej lub prawnej, wyrządzonej na terenie Unii Europejskiej. Czego z kolei projekt nie planuje chronić? Przepisów projektu nie zastosujemy do roszczeń z obszaru ochrony dóbr osobistych, ochrony danych osobowych, prawa antydyskryminacyjnego czy prawa ochrony konsumentów. Zdaniem autorów projektu obecnie istniejące przepisy są w tym zakresie wystarczające.

No dobrze, czyli kto będzie ponosił odpowiedzialność? Otóż odpowiedzialność jest zaskakująco precyzyjnie i wąsko zaadresowana do osób wdrażających (deployer) system sztucznej inteligencji. Odpowiedzialność producentów, wytwórców (manufacturer), operatorów końcowych (backend operator) i programistów (developer) tworzących sztuczną inteligencję ma zostać uregulowana odrębnie w dyrektywie o produktach wadliwych, która ma zostać w tym zakresie znowelizowana.

Rodzaje odpowiedzialności, ubezpieczenie, przedawnienie

W projekcie przewidziano dwa rodzaje odpowiedzialności cywilnej. Pierwszy rodzaj odpowiedzialności oparty został o zasadę ryzyka. Zasada została wprost zaadresowana do wdrażających systemy wysokiego ryzyka. Projekt zawiera listę, katalog systemów nazwanych systemami wysokiego ryzyka, są nimi: bezzałogowe statki powietrzne, pojazdy autonomiczne o poziomach 4 i 5, autonomiczne systemy zarządzania ruchem, roboty autonomiczne, a także autonomiczne urządzenia do czyszczenia miejsc publicznych. Katalog ten wskazuje na szeroko pojętą branżę transportową i jest katalogiem zamkniętym z możliwością jego aktualizowania przez Komisję Europejską nie częściej niż raz na sześć miesięcy.

Projekt, poza odpowiedzialnością cywilną, nakłada na wdrażających systemy AI wysokiego ryzyka obowiązek posiadanie ubezpieczenia OC w wysokości 10 mln euro w wypadku krzywdy w postaci śmierci i naruszenia stanu zdrowia oraz 2 mln euro w wypadku szkody we własności.

Zwracam uwagę, że z branży transportowej oraz od osób zainteresowanych tematyką słychać dosyć wyraźnie, że treść definicji wdrażającego, jaka jest zawarta w projekcie, wskazywać może na to, że z ubezpieczenia będą wyłączone osoby korzystające z systemów AI wysokiego ryzyka. Korzystający z systemu AI wysokiego ryzyka nie kontroluje tego ryzyka, ponieważ – przykładowo – tylko steruje środkiem transportu, dronem i nie ma żadnego wpływu na działanie AI, czy też nie ma wpływu na decyzję o tym, jakie konkretne oprogramowanie zostało wdrożone.

Wymaga podkreślenia długi okres przedawnienia roszczeń, który miałby wynosić 30 lat od dnia wystąpienia szkody w wypadku śmierci lub naruszenia zdrowia oraz 10 lat od dnia wystąpienia szkody dla przedmiotu własności, z zastrzeżeniem alternatywnego terminu 30 lat od dnia uruchomienia systemu.

Drugi rodzaj odpowiedzialności cywilnej za działanie systemu sztucznej inteligencji oparty został o zasadę winy. Podobnie jak wyżej, wymieniona zasada ryzyka w zakresie systemów wysokiego ryzyka, ta zasada również została zaadresowana do wdrażających pozostałe systemy AI, czyli wszystkie inne systemy niż te zdefiniowane jako systemy wysokiego ryzyka.

W tym reżimie odpowiedzialności cywilnej warto zwrócić uwagę na bardzo interesującą konstrukcję dodatkowej odpowiedzialności po stronie wdrażających system. Jest to odpowiedzialność, która na zasadzie winy nałożona została na wdrażających system i oparta została także o ochronę przed ingerencją osób trzecich w działanie systemu przy jednoczesnym braku możliwości identyfikacji sprawcy cyberataku.

Dodatkowe zobowiązanie nałożone na wdrażającego, w mojej ocenie, automatycznie wymusi wyższy standard świadczenia usług, co może okazać się korzystne, ponieważ wdrażający poświęci więcej uwagi temu, czy do danego rozwiązania dobrano właściwy system AI, czy powierzono napisanie systemu AI odpowiednim fachowym, kompetentnym specjalistom, jak też czy zapewniono końcowemu użytkownikowi systemu możliwości aktualizacji systemu AI etc.

Wnioski

Uregulowanie prawne odpowiedzialności cywilnej za działanie systemu AI jest w mojej ocenie dobrym pomysłem. Nie jestem przekonany, czy proponowana odpowiedzialność cywilna powinna być uregulowana dodatkowym, odrębnym, opasłym aktem prawnym. Wydaje mi się natomiast, że pożądanym rozwiązaniem byłaby kodyfikacja pakietu rozwiązań prawnych kompleksowo regulująca sztuczną inteligencję. Projekt wpisuje się w przyjęte przez Polskę założenia zmierzające do rozwinięcia i pełnego wykorzystywania potencjału sztucznej inteligencji. Projekt rozporządzenia, po doprecyzowaniu zakresu pojęciowego użytych definicji i wyeliminowaniu pojawiających się wątpliwości, odpowiada zapotrzebowaniu elastycznego i stałego reagowania na rozwój technologii przez ustanawianie przyjaznego prawodawstwa. Przyczyni się do wzrostu zainteresowania branżą prawniczą zorientowaną na sztuczną inteligencję, a to z uwagi na konieczność konsultowania z prawnikami zasad odpowiedzialności za szkody wywołane przez systemy AI.

Jak to zostało zasygnalizowane, projekt nakłada nowe, istotne obowiązki zarówno po stronie podmiotów uczestniczących w produkcji i wdrażaniu systemów AI, jak i po stronie podmiotów planujących wykorzystanie AI w sektorze uznanym za krytyczny (transportowym). Planując wdrożenie systemów opartych na AI warto pomyśleć o skonsultowaniu projektu z prawnikiem już na początku procesu, aby zminimalizować możliwość wystąpienia szkody i ograniczyć do minimum ryzyko bycia pociągniętym do odpowiedzialności, jeśli coś potoczy się w nieprzewidzianym kierunku.

Mateusz Ostrowski  

Adwokat, partner, szef Praktyki Postępowań Sądowych w kancelarii Kochański & Partners.

  

Artykuł Kto poniesie odpowiedzialność za działanie sztucznej inteligencji? pochodzi z serwisu CRN.

Konrad Wawruch Liczymy na różne synergie, dzięki którym wspólnie z innymi przedsiębiorcami, ale też naukowcami, stworzymy dobre, innowacyjne rozwiązania, co umocni naszą pozycję rynkową. Ponadto chcemy docierać z naszym oprogramowaniem i usługami do nowych sektorów rynku, dla których barierę wejścia stanowi w tej chwili koszt.

AI-SPRINT ma spowodować obniżkę cen poszczególnych rozwiązań?

Zacznę od tego, że cały projekt jest finansowany w ramach programu Horizon 2020. W ten sposób Komisja Europejska inwestuje, i to niemało, w rozwój europejskich inicjatyw IT, które adresują konkretne wyzwania związane ze współczesnością. Efektem projektu ma być otwarta platforma ułatwiająca tworzenie rozwiązań, z których firmy i instytucje będą mogły korzystać w chmurze, infrastrukturze własnej, na krawędzi czy z wykorzystaniem drobnych urządzeń końcowych. Chodzi przy tym o innowacyjne produkty, których wytworzenie obecnie jest bardzo drogie, a dzięki platformie AI-SPRINT będą dostępne nawet dla małych i średnich podmiotów.

Działacie więc na zasadzie pro publico bono?

Zależy nam na tym, aby ta masa dobra wspólnego, jakim jest otwarte oprogramowanie, rosła. 7bulls.com powstawała bowiem jako spółka zorientowana na oprogramowanie otwarte i darmowe. Założyciele naszej firmy byli zaangażowani w tworzenie takich organizacji, jak Polska Grupa Użytkowników Linuxa, a ja działam w paneuropejskiej organizacji OW2, która promuje darmowe, otwarte oprogramowanie infrastrukturalne z myślą o tym, żeby nawet małe i średnie podmioty mogły korzystać z najnowocześniejszych rozwiązań.

Jakiego rodzaju rozwiązania znajdą się na platformie AI-SPRINT?

Takie, które będą automatyzować tworzenie rozwiązań wykorzystujących mechanizmy AI w przemyśle, rolnictwie czy na potrzeby smart city. W tej chwili jest o to coraz łatwiej dzięki chmurze, bo infrastruktura sprzętowo-systemowo-aplikacyjna jest dostępna „na kliknięcie”. Nadal jednak nie rozwiązuje to innych wyzwań. Przykładowo, gdy specjaliści z 7bulls.com projektowali dla amerykańskiego klienta platformę do analizy uszkodzeń w turbinach wiatraków na farmach wiatrowych, to musieli wytworzyć bardzo dużo elementów oprogramowania związanego z komunikacją i bezpiecznym przesyłaniem danych. Tymczasem w ramach AI-SPRINT powstaje otwarty framework – przepraszam, ale nie umiem znaleźć polskiego słowa – który ma fundamentalnie ułatwić tworzenie tego typu oprogramowania. Tak, aby tworząc na przykład oprogramowanie do dokładnej analizy zdjęć z drona pod kątem uszkodzeń infrastruktury, skupić się na meritum problemu, a nie na komponentach wspólnych dla wszystkich rozwiązań tego typu.

A jak 7bulls.com rozumie pojęcie AI? Dla wielu firm to jedynie marketingowy wabik na klientów…

Przez wiele lat na uczelniach w Polsce i Szwecji zajmowałem się właśnie AI. Jednak kiedy założyłem firmę, przestałem to robić, gdyż uważałem, że w większości przypadków podejście klasyczne pozwala na tworzenie lepszych i tańszych rozwiązań. To się zmieniło kilka lat temu, gdy nastąpił olbrzymi postęp w kilku dziedzinach jednocześnie. Z jednej strony w segmencie sprzętu, głównie procesorów GPU, z drugiej w przypadku takich metod, jak deep learning, i wreszcie w kontekście narzędzi do wspomagania tworzenia oprogramowania. Mechanizmy AI, jak uczenie maszynowe, mogą być już ilościowo i jakościowo lepsze od człowieka. Kilkanaście lat temu jeden z klientów pytał mnie o system do analizy obrazów radiologicznych, który dawałby wyniki takie, jak najlepsi specjaliści w Polsce – co nie było łatwe. Teraz to podejście się zmieniło, bo radiologów jest tak mało, że systemy mają zastępować chociażby tych przeciętnych. Generalnie rola AI rośnie bardzo szybko i będzie coraz częściej decydować o przewadze konkurencyjnej.

Skąd czerpać informacje o takich projektach, jak AI-SPRINT?

Z portalu Komisji Europejskiej, gdzie z dużym wyprzedzeniem są publikowane tematy konkursów. To setki stron dokumentów, przez które trzeba się przebić i jest to trudne, zwłaszcza dla małych i średnich firm. Wartościowym źródłem jest Krajowy Punkt Kontaktowy Programów Badawczych UE, który również informuje o konkursach i wydarzeniach networkingowych.

Rozmawiał Tomasz Gołębiowski

Artykuł Otwarta chmura pochodzi z serwisu CRN.

Graphcore, brytyjski producent systemów obliczeniowych do sztucznej inteligencji (AI), zapowiada otwarcie swojego pierwszego biura w Polsce.

W Gdańsku powstanie ośrodek inżynieryjny, w którym będzie pracować największy zespół deweloperów oprogramowania poza główną siedzibą firmy. Wejdą do niego specjaliści związani z inżynierią oprogramowania, w tym z rozwojem własnego oprogramowania AI Graphcore.

Plany rozwoju

Przygotowywane nad Bałtykiem rozwiązania mają umożliwić wdrożenia dużych systemów, takich jak centra danych AI w chmurze, a także zapewnić bezpośrednie wsparcie klientom optymalizującym obciążenia systemów Graphcore.

W miarę rozwoju ośrodka firma zamierza zatrudniać inżynierów do projektów związanych z konwergencją sztucznej inteligencji oraz wysokowydajnych systemów obliczeniowych (HPC). Liczebność zespołu ma wzrosnąć do 30 osób do końca 2021 r.

Polska talentami stoi

„Polska zapewnia bogactwo talentów, żywą społeczność technologiczną i atrakcyjną lokalizację na wybrzeżu bałtyckim, co czyni ją fantastycznym miejscem, by przyspieszyć prace nad rozwojem oprogramowania” – twierdzi Matt Fyles, starszy wiceprezes ds. oprogramowania w Graphcore.

Jak podaje firma, 82 proc. polskich firm wdrażających AI zainicjowało takie projekty w ciągu ostatnich 5 lat.
Według raportu Digital Poland State of Polish AI 2021, nasz kraj znajduje się w czołówce krajów europejskich pod względem dostępności specjalistów z branży.

Graphcore powstał w 2016 r. Startup szybko się rozwinął. Obecnie ma biura na całym świecie. W ciągu pięciu lat działalności pozyskał ponad 720 mln dol. finansowania, m.in. od Della, Samsunga i Microsoftu.

Firma opracowała Intelligence Processing Unit (IPU), mikroprocesor do AI, który przoduje w branży pod względem liczby tranzystorów (59,4 mld).

Artykuł Brytyjska firma wejdzie do Polski pochodzi z serwisu CRN.