Spis treści
Realne linie podziału
Wczorajszy meetup „AI: wolność, cenzura, fejk-newsy” był kolejną debatą o obecnym stanie wdrożenia AI i świadomości społecznej tematu. Dotyczył teraźniejszości: mechanizmów, które już dziś wpływają na uwagę, decyzje i zachowania, często poza naszą świadomością.
Punktem wyjścia były dwa fundamentalne pytania: czy regulacja AI jest zagrożeniem dla wolności, czy warunkiem jej zachowania oraz jak odróżnić prawdę od kłamstwa.
Prawda, kłamstwo i granice oznaczania AI
Oznaczanie treści generowanych przez AI wydaje się intuicyjnym rozwiązaniem. W praktyce rodzi jednak serię problemów:
- kto decyduje, czy dana treść jest „szkodliwa społecznie”,
- jak realnie działa oznaczenie, skoro ludzka uwaga nie analizuje drobnego druczku na końcu materiału,
- czy oznaczenia mają sens, gdy treści są konsumowane w trybie emocjonalnym, nie analitycznym (scrollowanie, krótkie formaty wideo),
- jak egzekwować brak oznaczeń – i kto ma to zgłaszać.
Przykłady fejkowych zwiastunów filmowych pokazują, że formalne oznaczenie często nie zmienia percepcji odbiorcy, a jedynie spełnia wymóg prawny. Prawdziwym problemem nie jest więc brak informacji, lecz sposób działania ludzkiej uwagi w środowisku algorytmicznym.
AI Act: regulacja jako konieczność, nie ideał
Wbrew obiegowym narracjom, regulacje – w tym europejski AI Act – nie są próbą „zatrzymania technologii”. Są próbą przeniesienia odpowiedzialności na twórców systemów, a nie na użytkowników.
Kilka kluczowych obserwacji:
- regulacja faworyzuje duże podmioty, które stać na dostosowanie się do prawa,
- mniejsze firmy i inicjatywy mają znacznie wyższy próg wejścia,
- jednocześnie mniejsza liczba podmiotów oznacza realną możliwość egzekwowania odpowiedzialności,
- pełna decentralizacja AI oznaczałaby praktyczny brak kontroli.
Rozwiązaniem mogłyby być różne reżimy regulacyjne dla dużych i małych podmiotów – inaczej ryzykujemy technologiczną oligarchię, daleką od wolnego rynku.
Władza, pieniądz i moment cywilizacyjny
Znajdujemy się w fazie, w której kapitał daje więcej władzy niż kiedykolwiek wcześniej. To rodzi pytania o:
- opodatkowanie Big Techów,
- podatek od miliarderów,
- rozwarstwienie społeczne i zjawisko technofeudalizmu,
- realną zdolność USA i Chin do narzucania Europie swoich standardów.
Europa – mimo wolniejszego tempa innowacji – może konkurować modelem pro-ludzkim, w którym mamona nie jest jedyną wartością, a ochrona obywatela nie jest uznawana za słabość.
Algorytmy, które nas kształtują
Dzisiejsze algorytmy nie tylko pokazują treści, ale:
- kształtują preferencje, często działając na podświadomość,
- wykorzystują mechanizmy neuronalne odpowiedzialne za uzależnienia,
- zamykają użytkowników w środowiskach, z których trudno wyjść (echo chambers),
- stosują mikrotargetowanie o skali i precyzji znanej m.in. z afer politycznych.
Najskuteczniejsza agitacja nie polega na przekonywaniu, lecz na sprawieniu, by odbiorca myślał, że sam wpadł na dany pomysł.
Co może zrobić jednostka?
Regulacje to jedno. Drugim filarem jest działanie oddolne:
- ograniczenie konsumpcji wielkoskalowych platform,
- decentralizacja źródeł informacji,
- świadome odchodzenie od social mediów,
- wykorzystanie rosnącego przesytu i niechęci do doomscrollingu.
Coraz większą popularność zdobywają modele oparte na użyteczności, nie retencji – bez reklam, bez nieskończonego scrolla, z płatną subskrypcją zamiast handlu uwagą.
Problem nie polega na tym, że ludzie nie chcą się odłączyć, ale na tym, że algorytmy są w tym lepsze niż nasza samokontrola.
Stąd pomysł projektu: praktyczny manual / FAQ, krok po kroku, jak odzyskiwać autonomię poznawczą.
Płeć, algorytmy i przestrzeń społeczna
Dyskusja dotknęła też różnic płciowych:
- w sposobie korzystania z technologii,
- w projektowaniu systemów,
- w dostępie do przestrzeni (fizycznych i cyfrowych).
Kobiety często unikają przestrzeni zdominowanych przez mężczyzn nie z powodu braku kompetencji, lecz kosztu społecznego: stereotypów, presji, braku anonimowości. To analogiczne do zjawiska „zagrożenia stereotypem” znanego z badań nad edukacją STEM.
Pytanie brzmi:
czy algorytmy mają te różnice wzmacniać, czy minimalizować?
Dzieci, tożsamość i dostęp do internetu
Regulacja dostępu do treści to jeden z najtrudniejszych tematów:
- weryfikacja wieku,
- pornografia dostępna dla dzieci,
- toksyczna kontrola rodzicielska,
- brak bezpiecznych kanałów pomocy dla młodych ludzi.
Proste rozwiązania nie istnieją. Wymagane są modele hybrydowe, łączące technologię, analogowe mechanizmy i realne wsparcie instytucjonalne.
Co dalej – konkretne zadania
Po stronie systemowej kluczowe są pytania:
- na jakim etapie jest tworzenie organu nadzorującego AI w Polsce,
- kto w nim zasiądzie i według jakich kryteriów,
- czy przewidziany jest udział NGO,
- jak wygląda proces konsultacji społecznych,
- jak egzekwowana będzie odpowiedzialność twórców AI (medycyna, prawo, doradztwo).
Równolegle potrzebne są:
- analizy sfałszowanych badań psychologicznych i ich wpływu na polityki publiczne,
- analogie do wcześniejszych regulacji (telemarketing, scamy, boty),
- twarde dane o rozwarstwieniu siły nabywczej UE vs USA.
Punkt równowagi
Nie chodzi o to, by technologię zatrzymać. Kluczowe jest, by nie oddać jej bezwarunkowo władzy nad ludzką uwagą, psychiką i demokracją. Regulacja nie musi przeciwieństwem wolności, a może być jej ostatnim realnym warunkiem.
