Wspieraj 
Wspieraj 
Wydawnictwo 
Obserwuj 
Na początku września podczas prezentacji nowego modelu GPT-6 Astra firma OpenAI ogłosiła powstanie tak zwanej ogólnej sztucznej inteligencji. Ma to być taki poziom rozwoju tej technologii, który zbliżałby modele językowe do możliwości umysłowych samego człowieka.
Chociaż ta deklaracja spotkała się również ze sceptycyzmem ze strony ekspertów z branży AI, dalsze wydarzenia podkręciły emocję wokół potencjalnych możliwości sztucznej inteligencji. Najpierw OpenAI ogłosiło, że ich model językowy rozwiązał jeden z „problemów milenijnych” (czyli zagadnień matematycznych o fundamentalnym znaczeniu dla nauki). Potem w mediach społecznościowych gruchnęła nowa informacja: matematycy, którzy byli blisko rozwiązania tego samego problemu, a sami również korzystali przy tym z modeli GPT, wyrazili obawę, że ogłoszony przez OpenAI przełom dokonał się dzięki ich pracy.
Dodajmy jeszcze, że od pewnego czasu coraz częściej pojawiają się w mediach oświadczenia byłych pracowników firmy, że tworzone przez OpenAI modele są niebezpieczne i w przyszłości, jako pełni autonomiczne i pozbawione kontroli człowieka systemy, mogą zagrozić ludzkości.
Na temat zagrożeń związanych z rozwojem sztucznej inteligencji napisano już naprawdę dużo. Postęp w tej dziedzinie wiąże się z poważnym śladem środowiskowym, gdyż centra danych, niezbędne do trenowania modeli językowych, wymagają olbrzymich ilości energii i wody. Bez odpowiedzi pozostają pytania o prywatność, skoro użytkownicy wrzucają do modeli językowych, cokolwiek zechcą – od zdjęć rodzinnych po wyniki badań lekarskich – a wszystko to staje się częścią potężnej magmy danych, z których korzystają Big Techy.
Padają wreszcie czasem mniej, a czasem bardziej poważne pytania o bezpieczeństwo i przyszłość – jak wdrożyć systemy kontroli, jeżeli tak potężna technologia rozwijana jest przez prywatne korporacje, które niczyjej kontroli nie podlegają?
Jako socjolog nie jestem w stanie ocenić tych zagrożeń. Nie mam pojęcia, czy za 10 lat nie obudzimy się w świecie rodem z Terminatora. Nie mam kompetencji, by ocenić, czy ostrzeżenia, że niekontrolowany rozwój AI doprowadzi do przejęcia władzy nad światem przed modele językowe, są osadzone w jakichś realnych procesach, czy są po prostu wyrazem technofobii charakterystycznej dla czasu przełomów naukowo-technicznych. Mogę jednak zapytać o charakter tych lęków, gdyż mówią nam one coś bardzo interesującego o emocjach społecznych, jakie rozwój technologiczny wywołuje.
AI i akademia
Jest to o tyle ciekawe zagadnienie, że zaledwie kilka tygodni temu mieliśmy własną, polską kontrowersję wokół AI – mianowicie sprawę (nie)sławnego raportu Polaków portret własny i prof. Barbary Mróz-Gorgoń. Zastanawiająca jest skala reakcji i temperatura emocji, jakie jej towarzyszyły. Oprócz zwyczajowego linczu internetowego (piszę „zwyczajowego”, gdyż w dobie spolaryzowanych mediów społecznościowych tak silne reakcje nie są niczym nowym), dużo głosów krytycznych pod adresem byłej pełnomocniczki rządu ds. promocji marki Polski napłynęło ze środowisk akademickich. Rzecznik Konferencji Rektorów Akademickich Szkół Polskich (organizacji zrzeszającej osoby stojące na czele polskich uczelni) domagał się od prof. Mróz-Gorgoń przeprosin i uznał za nieodpowiednie jej słowa, że „co drugi profesor na świecie wykorzystuje” sztuczną inteligencję. Na forach społecznościowych czytałem wiele głosów krytycznych ze strony przedstawicieli akademii, głosów, które mówiły nawet o kompromitacji polskiej nauki.
Skąd tak mocna krytyka? Aby odpowiedzieć na to pytanie, musimy sobie uświadomić, czym z perspektywy nauki jako obszaru wytwarzania wiedzy – i z perspektywy naukowców jako ludzi wyspecjalizowanych w wytwarzaniu owej wiedzy – jest tak naprawdę sztuczna inteligencja.
Entuzjaści odpowiedzą, że jest to narzędzie ułatwiające pracę. W tym miejscu sam powinienem przyznać, że z modeli językowych korzystam – głównie do przeglądu literatury, co jest procesem żmudnym, ale koniecznym, jeżeli chce się publikować w renomowanych, anglojęzycznych czasopismach naukowych. Modele językowe znacząco przyspieszają ten proces, ich płatne wersje w zasadzie już rzadko halucynują i potrafią dobrać artykuły naukowe do interesującego mnie tematu, a ja nie muszę czytać dziesiątków tekstów, żeby znaleźć kilka tych, które akurat pasują do tego, czym się zajmuję. Sztuczna inteligencja pozwala mi również na tłumaczenie na język angielski tego, co napisałem, a to istotna korzyść dla kogoś, kto jako przedstawiciel półperyferyjnej nauki musi konkurować z anglojęzycznymi naukowcami z krajów centrum.
Są jeszcze inne niespecjalnie kontrowersyjne zastosowania AI w nauce, takie jak automatyzacja zbierania danych (np. ze stron internetowych, gdy ktoś zajmuje się analizami dyskursu) albo wstępna bądź pogłębiona ich analiza (np. przez tworzenie wstępnych kluczy kategoryzacyjnych i kodowanie danych jakościowych). Z modeli językowych korzystają też wszyscy ci, którzy składają aplikacje grantowe – AI doskonale sprawdza się jako asystent, który podpowie, jak taki wniosek napisać, aby zwiększyć szanse na sukces.
Krytycy AI podkreślają, że nadużywanie modeli językowych prowadzi do znaczącej inflacji produkcji naukowej. Według jednej z analiz naukowiec, którzy korzysta z narzędzi AI, publikuje średnio trzy razy więcej tekstów naukowych i może liczyć na prawie cztery razy więcej cytowań. Z kolei inna pokazuje znaczący wzrost liczby składanych wniosków grantowych w prestiżowym programie Marie Sklodowska-Curie Actions w latach 2022–2025. To wszystko sprawia, że chociaż naukowcom łatwiej jest napisać tekst bądź wniosek grantowy, to zwiększająca się konkurencja powoduje, że coraz trudniej ów tekst opublikować, a grant otrzymać.
Najlepsze czasopisma naukowe oraz najbardziej prestiżowe agencje grantowe są wręcz zalewane dobrze napisanymi wnioskami. Tej zwiększonej podaży wiedzy naukowej nie towarzyszy zwiększony popyt. Najlepsze czasopisma drukują tę samą liczbę artykułów, a agencje dysponują takimi samymi budżetami, przez co współczynnik sukcesu (stosunek przyjętych artykułów czy wniosków grantowych do tych odrzuconych) systematycznie maleje.
!["Odwagi! [o zaangażowaniu młodych]" Dominika Lasota](https://krytykapolityczna.pl/wp-content/uploads/2026/04/odwagi-plomienie-okladka.jpg)
![Piotr Wójcik "Trumponomika [o ekonomii Donalda Trumpa]"](https://krytykapolityczna.pl/wp-content/uploads/2022/12/plomienie_trumponomika-okladka.jpg)
Do tego dochodzi kwestia recenzji, kluczowej aktywności w dziedzinie publikowania badań. Dobre badania muszą przejść weryfikację i zostać sprawdzone przez innych specjalistów w danej dziedzinie, aby mogły zostać zaprezentowane szerszemu audytorium w artykule naukowym. Double-blind peer review, czyli anonimowe recenzje wykonywane przez innych naukowców, to standard w większości dziedzin nauki. Inflacja publikacji naukowych prowadzi jednak do tego, że coraz trudniej naukowcom znaleźć czas na uważne przeczytanie artykułu naukowego, dokonanie jego rzetelnej oceny i napisanie recenzji (krok po kroku tę ocenę uzasadniającej).
Tymczasem istnieją dowody, że modele językowe są często wykorzystywane nie tylko do pisania tekstów naukowych, ale również do ich oceny. Mamy zatem do czynienia z sytuacją, w której sztuczna inteligencja pisze za naukowców artykuły, a następnie wyręcza ich w ocenie tychże materiałów.
Prestiż w nauce
Wszystkie te negatywne zjawiska z pewnością mieli na myśli ci, którzy przyłączyli się do niemal zgodnego chóru krytyków prof. Mróz-Gorgoń. Nie chcę w tym miejscu podważać ich dobrych intencji. AI rzeczywiście może być dużym zagrożeniem dla nauki, a z jej narzędzi trzeba korzystać niezwykle ostrożnie. Sama krytyka, która spadłą na współautorkę raportu jest w dużej mierze uzasadniona. Niemniej, radykalność tej reakcji jest zastanawiająca i być może skrywa pewien nieuświadomiony w pełni lęk – nie tyle przed bezpośrednimi konsekwencjami rozwoju technologicznego dla określonej działalności, co przed utratą statusu.
Moja hipoteza jest następująca: emocje związane ze sprawą raportu byłej rzeczniczki rządu do spraw promocji Polski w świecie są wyrazem strachu przed radykalną zmianą reguł gry akademickiej opartej na indywidualnym prestiżu.
Z punktu widzenia osoby postronnej naukowcy robią to, co robią, żeby wszystkim nam żyło się lepiej. Wiedza naukowa ma służyć interesom wszystkich ludzi (np. ma sprawić, że będziemy dłużej, zdrowiej i wygodniej żyć). W klasycznym ujęciu socjologa Roberta K. Mertona elementami etosu akademickiego są między innymi komunalizm i bezinteresowność, czyli przekonanie, że wiedza jest wspólnym dziedzictwem całej ludzkości a działalność naukowa powinna być napędzana dążeniem do prawdy, a nie realizowaniem partykularnych interesów. To jednak obraz w dużej mierze wyidealizowany, na co wskazywało zresztą wielu krytyków Mertona.
Nie przeczę oczywiście temu, że naukowcy prowadzą badania dla dobra ludzkości. Chodzi mi raczej o to, że niezwykle ważną motywacją pozostaje dla nich również indywidualny prestiż. Jest on być może najważniejszą walutą w świecie nauki. Jak twierdził inny, mocniej stąpający po ziemi socjolog, Pierre Bourdieu, w nauce, podobnie jak w innych obszarach aktywności społecznej, chodzi o władzę. Władza w nauce zależy zaś od ilości prestiżu, na który składają się między innymi publikacje w prestiżowych czasopismach, projekty finansowane przez renomowane agencje grantowe czy liczba cytowań.
Tak zgromadzony prestiż naukowcy mogą później wymieniać na inne zasoby (np. naukowiec o wysokim prestiżu może więcej zarabiać) albo grać swoim kapitałem, by osiągać sukces również w pozaakademickich kontekstach (np. naukowiec o wysokim prestiżu może stać się znanym autorytetem medialnym albo zaangażować się w politykę). Jednocześnie gromadzenie waluty, jaką jest prestiż, może być niezwykle trudne i wymagające wielu wyrzeczeń, również osobistych. Z drugiej strony uznani naukowcy, czyli tacy, którzy zdobyli już dużo prestiżu, mają potem łatwiej i szybciej osiągają życiowe cele.
Dla tak rozumianego prestiżu niezwykle ważne jest przypisanie określonego osiągnięcia naukowego do konkretnej osoby. Prestiżem może grać w polu nauki zawsze określony naukowiec. Prestiż jest czyjś, inaczej jako waluta nie ma sensu. Dlatego naukowcy przywiązują tak dużą wagę do przypisania osiągnięcia do danego nazwiska – historia zna zresztą wiele sporów o pierwszeństwo jakieś publikacji, odkrycia czy patentu. Innym dobrym przykładem tego mechanizmu są dyskusje nad kolejnością autorów w publikacjach naukowych – osoba na pierwszym miejscu zawsze ma tego prestiżu najwięcej, druga trochę mniej i tak dalej. Sam byłem świadkiem co najmniej kilku gorących dyskusji na temat tego, czyje nazwisko powinno mieć pierwszeństwo przed innymi.
Dobrym przykładem jest również wspomniany już spór o pierwszeństwo rozwiązania problemu milenijnego. Można przecież zapytać – w zasadzie kogo obchodzi, kto dokonał tego przełomu pierwszy, skoro koniec końców liczy się przyrost wiedzy? W nauce niestety nie tylko o to jednak chodzi. Naukowców w dużej mierze napędza chęć dokonania czegoś znaczącego, co sprawi, że ich nazwisko zapisze się w annałach historii. Możemy to różnie oceniać, ale tak to często wygląda.
Zmiana gry o prestiż
A w zasadzie wyglądało, bo wdrożenie modeli językowych do nauki na szeroką skalę redefiniuje zasady gry akademickiej. AI pozwala na dużo szybsze gromadzenie prestiżu w postaci artykułów, grantów czy cytowań. Jak wskazywałem wyżej, już teraz ma miejsce skokowy wzrost liczby tekstów przysyłanych do topowych czasopism naukowych. Swoją drogą, naukowy rynek wydawniczy dobrze się przystosował do tych okoliczności – coraz większą popularnością cieszą się bowiem tak zwane czasopisma kombajnowe, które publikują kilkanaście tekstów dziennie, mają szybkie ścieżki recenzowania i gwarantują wysoką cytowalność. Tak wydawnictwa typu MDPI czy Frontiers stają się naturalnym ekosystemem dla nauki wspomaganej przez AI.
Skuteczność wspomagania się w pracy naukowej sztuczną inteligencją sprawia więc, że ścieżka dochodzenia do statusu uznanego naukowca staje się coraz łatwiejsza (abstrahuję tutaj od jakości takiej wiedzy, to jest temat na zupełnie inną dyskusję). W tradycyjnym modelu, przynajmniej w większości przypadków, gromadzenie prestiżu było raczej powolne. W erze AI wszystko jednakże przyspiesza. Naukowiec może dość szybko zdobyć relatywnie duże zasoby prestiżu i grać nimi na różnych polach, konkurując tym samym z tymi przedstawicielami akademii, którzy „dorobili się” jeszcze na starych zasadach.
Jak łatwo można się domyślić, taka sytuacja nieuchronnie wiedzie do konfliktu między tymi, którzy umieją posługiwać się modelami językowymi, a tym samym budują swoją pozycję w świecie nauki „na skróty”, a tymi, których kosztowało to wiele wyrzeczeń i czasu. Myślę, że z czymś takim mieliśmy do czynienia w przypadku reakcji polskiego środowiska akademickiego na sprawę prof. Mróz-Gorgoń.
Oczywiście, sam raport Polaków portret własny to doskonały przykład tego, jak z AI nie korzystać. Zarazem jednak jest to przedsmak tego, jak w przyszłości może wyglądać akademicka gra o prestiż i jak ci, którzy dziś stanowią akademicką elitę, mogą nie być w stanie przystosować się do nowych reguł. Prof. Mróz-Gorgoń jest z tej perspektywy wyrazem czegoś, co niechybnie nadchodzi – przyszłości, która jawi się nie tylko jako poważna zmiana, ale jak coś wywracającego na opak dotychczasowe hierarchie.
AI i poczucie wyobcowania
AI sprawia ponadto, że odpowiedź na pytanie „kto jest autorem badań/patentu/odkrycia/artykułu” staje się niezwykle problematyczna, uderzając tym samym w kluczowy – jak pisałem wyżej – wymiar akademickiego prestiżu, czyli autorstwo. W tradycyjnym modelu sytuacja była dość jasna – z łatwością można bowiem było przyporządkować odkrycia do osoby. I chociaż, jak pokazywał chociażby genialny Ludwik Fleck już blisko sto lat temu, to grupy i kolektywy są rzeczywistymi wytwórcami odkryć naukowych, to zgodnie z regułami pola akademickiego powiedzenie „to ja jestem autorem tego odkrycia” jest kluczowym posunięciem w grze o prestiż.
Weźmy raz jeszcze przykład rozwiązania problemu milenijnego. Dwójka matematyków, którzy zasugerowali, że OpenAI mogło „ukraść” ich przełom, sama w swojej pracy bazowała na modelach językowych. Te należały do OpenAI, więc, być może, naukowcy sami przyczynili się do swojej porażki.
Kto jest autorem przełomu? Owi matematycy, którzy prawdopodobnie sami nie daliby rady tego zrobić, dlatego korzystali z AI? Czy właściciele OpenAI, którzy być może wykorzystali prompty przygotowane przez owych matematyków, by ulepszyć swoje modele? A może sama sztuczna inteligencja? Ale przecież AI bazuje na danych, które wcześniej stworzyli ludzie, na całym dotychczasowym dorobku nauki, a prompty też formułuje człowiek.
AI bazuje oczywiście na wiedzy, która została wgrana do modelu językowego przez człowieka, dlatego koniec końców ktoś żywy jest autorem idei, które podpowiada nam LLM. Kryje się jednakże tutaj problem związany jest z wielością odniesień, które generuje AI i tempem ich przyswojenia. W tradycyjnej pracy akademickiej przyswojenie i korzystanie z cudzych idei wymaga czasu i w pewnym sensie przekształca tego lub tę, kto z cudzych dokonań naukowych korzysta. Żeby zacytować jakiś tekst, muszę go najpierw przeczytać, zrozumieć i zainspirować się nim, a następny twórczo z niego skorzystać, przez co cały proces niejako transformuje sposób mojego myślenia. Jeżeli korzystamy ze sztucznej inteligencji ten proces mocno przyspiesza, a mechanizm absorpcji (przyswajam cudze ideę, żeby na ich bazie powiedzieć coś swojego) w zasadzie nie zachodzi. Nie ma zatem czasu, aby cudze idee stały się moimi własnymi.
To moim zdaniem rodzi poczucie wyobcowania wobec produktu własnej pracy intelektualnej. Jeżeli piszę artykuł, a AI dokonuje w nim korekt albo sugeruje rozwinięcia, na które sam bym nie wpadł, to kto w rezultacie jest autorem tego artykułu? Jeżeli AI zaczyna żonglować koncepcjami i teoriami, których nie znałem i przyswoiłem jedynie ze streszczeń, to czy korzystam z nich świadomie (to znaczy zgodnie z własnymi, autorskimi intencjami), czy raczej daje się wodzić jak po sznurku w swoim myśleniu komuś innemu? Jak zaznaczałem wcześniej, idee krążące w LLM-ach mają zapewne swoich autorów i autorki. Niemniej, doświadczenie korzystania z AI w pracy akademickiej może prowadzić niewygodnego dla naukowców poczucia braku podmiotowości.
Wspieraj nas
Płatność odnawialna. W każdym momencie możesz zrezygnować z płatności.
W czasach przed AI, to ja jako naukowiec myślałem, odkrywałem, prezentowałem i dyskontowałem uzyskany w toku kariery prestiż. W czasach AI nie jest to już takie oczywiste. To z kolei może prowadzić do zadawania sobie pytań egzystencjalnych. Skoro to już nie tylko ja myślę, nie tylko ja jestem autorem, to być może jako naukowiec przestaje być światu potrzebny? Być może rozwój AI w przyszłości – gdy możliwości modeli językowych będą dużo większe niż obecnie – spowoduje nieodpartą świadomość bycia zbędnym. Może to być nie do udźwignięcia dla intelektualistów, dla których podmiotowość, a co za tym idzie indywidualne autorstwo jako niezbędny element prestiżu, jest ważnym elementem ich zawodowej tożsamości.
Wróćmy do sprawy byłej pełnomocniczki rządu. Prof. Mróz-Gorgoń nie tylko złamała pewne reguły gry o prestiż. Chociaż sama odgrywała rolę wytrenowanego eksperta, to jej przykład pokazuje możliwość, że praca intelektualna takiego specjalisty nie potrzebuje i może być delegowana na relatywnie tanie i łatwe w użyciu urządzenie.
Przesadna reakcja na kompromitację prof. Mróz-Gorgoń wyraża być może lęk przed przyszłością, w której indywidualne autorstwo i podmiotowość naukowca staną się przeżytkami. Przyszłością, w której odkrycia będą przypisywane nie tylko naukowcom, ale też korporacjom i modelom AI. Przyszłością, w której kariery naukowe (jeżeli takie w ogóle będą) nie będą budowane na dotychczasowych zasadach. W której myślenie, wiedza, kompetencje intelektualne przestaną być ważnym wyznacznikiem statusu społecznego.
Wszyscy jesteśmy Platonami
Aby lepiej wytłumaczyć, w jakim miejscu znajdują się dziś naukowcy (w Polsce i na świecie) warto odwołać się do kluczowego dla historii kultury przejścia od oralności do piśmienności. Wynalezienie i upowszechnienie pisma było rewolucją technologiczną, zmieniającą wiele aspektów życia społecznego, od handlu, przez naukę, po politykę. Nie wszyscy jednakże byli entuzjastami tej nowinki technologicznej. Wśród jej zajadłych krytyków był między innymi Platon, który uważał, że pismo psuje pamięć i naraża filozofów na ryzyko niezrozumienia (mówiący może bowiem obronić to, co mówi; pismo raz puszczone w obieg komunikacyjny żyje już swoi życie, poza kontrolą twórcy). Postawę Platona można czytać jako coś więcej niż prostą technofobię: to postawa przedstawiciela elity, który widzi, że zasady funkcjonowania dotychczasowych hierarchii społecznych zostają brutalnie zmienione, a jego kompetencje nie będą już tak cenione jak kiedyś.
Lęk, którym podszyte były niektóre gwałtowne reakcje na sprawę prof. Mróz-Gorgoń, to emocja towarzysząca podobnej do Platona postawie. Jest oczywiście wielu entuzjastów AI w nauce, nie przeczę temu. Niemniej w świecie akademickim jest również wielu jej przeciwników, którzy oprócz słusznych zarzutów obawiają się utraty zarówno własnego prestiżu, jak i ważnych elementów swojej tożsamości.
Z jednej strony AI zapewne psuje niektóre kompetencje, rozleniwia, być może prowadzi nas do ślepego zaułka (już teraz wskazuje się, że karmą dla AI stają informacje wygenerowane przez AI przez co cały ten system zaczyna pracować na jałowym biegu?). Z drugiej gwałtowny rozwój wywołuje podszytą lękiem negację, która jest tyleż wyrazem strachu, co próbą zatrzymania nieodwracalnych (być może) zmian wwracających dotychczasowy świat na opak.
**
Michał Wróblewski – socjolog, filozof, pracuje w Instytucie Socjologii UMK w Toruniu, interesuje się socjologią medycyny oraz socjologią środowiskową. Obecnie prowadzi badania nad sceptycyzmem szczepionkowym i aktywizmem związanym z jakością powietrza. Autor m.in. Czyje lęki? Czyja nauka? Struktury wiedzy wobec kontrowersji naukowo-społecznych (razem z A. Nowakiem i K. Abriszewskim, Poznań 2016), Socjologia epidemii. Wyłaniające się choroby zakaźne w perspektywie nauk społecznych (razem z Ł. Afeltowiczem; Toruń 2021).
Komentarze
Trolle, boty, ścieki zostawiamy platformom. U nas możesz wziąć udział w sensownej dyskusji. Ale najpierw zapoznaj się z jej regulaminem!