UE nie nadąża za rewolucją AI. “Budżet unijny był tworzony w świecie. który już nie istnieje”
Rozwój sztucznej inteligencji w ostatnich latach przyspieszył wykładniczo. Pojawienie się modeli generatywnych, takich jak ChatGPT pod koniec 2022 r., zrewolucjonizowało podejście do automatyzacji zadań kreatywnych i poznawczych. Tempo adopcji tych technologii było wręcz niezwykłe — ChatGPT zdobył 100 mln użytkowników w zaledwie dwa miesiące od debiutu, co czyni go najszybciej rosnącą aplikacją konsumencką w historii. Tak gwałtowny postęp zaskoczył decydentów. Unia, choć od lat chce uchodzić za lidera w regulowaniu nowych technologii, reaguje wolniej, niż dokonuje się postęp.
Przykładem jest długo opracowywany Akt o Sztucznej Inteligencji (AI Act) — pierwsze kompleksowe prawo regulujące AI. Choć formalnie przyjęty w 2024 r., jego przepisy wchodzą w życie stopniowo, a pełne wymogi będą obowiązywać dopiero za kilka lat. Oznacza to, że de facto AI rozwija się w dużej mierze w próżni regulacyjnej. Zanim europejskie prawo zdąży objąć nowe zjawiska, te zdążą się już zakorzenić w gospodarce.
Brak natychmiastowych ram prawnych powoduje również niespójność działań na poziomie państw członkowskich. Nie ma jednolitej, skoordynowanej reakcji krajów UE na wyzwania AI. Każdy radzi sobie sam. Dla przykładu w marcu 2023 r. Włochy jako pierwsze w Europie zablokowały dostęp do ChatGPT z powodu naruszeń prywatności, opierając się na istniejącym ogólnym rozporządzeniu o ochronie danych (RODO). Ruch ten zaskoczył innych i zainspirował część regulatorów w krajach takich jak Francja czy Niemcy do rozważenia podobnych kroków, podczas gdy inne kraje (np. Szwecja) nie planowały żadnych restrykcji.
Ta fragmentacja pokazała, że wobec braku szybkich wspólnych regulacji na poziomie UE, państwa działają chaotycznie, co rodzi niepewność dla biznesu. Paradoksalnie, jednostronne działania mogą przynieść efekty odwrotne do zamierzonych — miesięczne zablokowanie ChatGPT we Włoszech zaszkodziło lokalnym firmom, zwłaszcza tym, które szybko wdrożyły AI w swojej działalności, obniżając ich produktywność i konkurencyjność. Brak wspólnej polityki osłabia więc pozycję Europy w dobie globalnej rewolucji AI.
Sprawdź też: Sztuczna inteligencja nową elektrycznością. Prezesi chcą wdrażać, ale nie umieją
Negatywne skutki opóźnienia. Przykłady z rynku
Opóźnienie Unii w dostosowaniu prawa do cyfrowej rewolucji pociąga za sobą konkretne konsekwencje dla gospodarki i społeczeństwa.
Jakie są te najbardziej widoczne? Zacznijmy od braku ochrony praw autorskich w erze AI. Rozwój modeli generatywnych obnażył luki w ochronie własności intelektualnej. Algorytmy sztucznej inteligencji są “karmione” ogromnymi zbiorami danych — tekstów, obrazów, muzyki — często pobieranymi i przetwarzanymi z internetu bez zgody twórców. Obecne przepisy nie gwarantują odpowiedniej ochrony utworów w procesie trenowania AI, co pozwala firmom na swobodne wykorzystywanie cudzej twórczości.
Przykładem jest głośny spór prawny między agencją zdjęciową Getty Images a start-upem Stability AI, twórcą popularnego modelu generującego obrazy. Getty twierdzi, że Stability AI bez zezwolenia wykorzystało miliony chronionych zdjęć do trenowania swojego algorytmu, i domaga się gigantycznego odszkodowania (nawet 1,7 mld dol.) za naruszenie praw autorskich. To jeden z szeregu procesów — podobne pozwy o nieuprawnione “zeskrobywanie” danych wytaczano już m.in. przeciw OpenAI, Google czy Anthropic.
Branże kreatywne biją na alarm, wskazując, że bez szybkich regulacji ich prace będą nadal wykorzystywane bez rekompensaty. Koalicje twórców domagają się, by to na firmach rozwijających AI spoczął obowiązek uzyskania zgody i licencji od właścicieli praw przed użyciem ich treści do trenowania algorytmów. Niestety, unijne prawo — poza ogólnymi zasadami, takimi jak RODO — na razie nie daje twórcom skutecznych narzędzi ochrony. Brak szybkiej reakcji legislacyjnej oznacza, że europejscy artyści, wydawcy czy media pozostają niemal bezbronni wobec “darmowego” wykorzystywania ich dorobku przez modele AI, a dochodzenie swoich praw odbywa się na drodze długich i kosztownych procesów sądowych zamiast z góry narzuconych reguł gry.
Drugim poważnym skutkiem opóźnionej reakcji jest przyspieszenie automatyzacji, które wyprzedza działania osłonowe dla rynku pracy. Generatywna AI potrafi już pisać artykuły, tworzyć grafiki, komponować muzykę czy programować — czynności dotychczas zarezerwowane dla ludzi o wysokich kwalifikacjach. Brak przygotowania na taką rewolucję powoduje szok dla wielu sektorów. Zagrożone czują się zwłaszcza zawody kreatywne i intelektualne.
Podobne obawy wyrażają agencje reklamowe, gdzie narzędzia AI już generują slogany, grafiki i kampanie, co w perspektywie najbliższych lat może zlikwidować tysiące miejsc pracy wspierających kreację. Według prognoz, do 2030 r. nawet 7,5 proc. etatów w branży reklamowej może zostać zastąpionych przez automatyzację napędzaną AI. Sztuczna inteligencja wpływa też na sektor medialny, marketing, projektowanie czy tłumaczenia — wszędzie tam automat może wykonywać zadania szybciej i taniej.
Oczywiście, technologia stworzy również nowe role, ale skala potencjalnych strat pracy w krótkim terminie budzi niepokój. Szacunki ONZ mówią, że w ciągu najbliższej dekady AI może wpłynąć na 40 proc. miejsc pracy na świecie. Wiele z nich zostanie przekształconych lub zaniknie, zanim pracownicy zdążą się przekwalifikować.
Europa, opóźniając systemowe działania (np. programy masowego dokształcania, dostosowanie prawa pracy, zabezpieczenia socjalne dla automatyzowanych zawodów), naraża swoich obywateli na bolesne skutki nagłego wzrostu bezrobocia technologicznego i pogłębiające się nierówności na rynku pracy.
Czytaj też: Badania nad AI i bezpieczeństwem schodzą na drugi plan. Dla nich liczy się tylko zysk
Brak wspólnej reakcji państw członkowskich
Opóźnienia UE w legislacji skutkują nie tylko lukami prawnymi, ale i rozbiciem jedności w podejściu do AI. W przypadku braku centralnych regulacji każdy kraj próbuje reagować na własną rękę — lub nie reaguje wcale. Ta niespójność jest groźna zarówno dla innowacji, jak i dla ochrony obywateli. Wspomniany przykład Włoch, które jednostronnie zablokowały ChatGPT, ilustruje swojego rodzaju chaos. Podczas gdy jedni zamykają drzwi przed nową technologią, inne kraje otwierają się na nią szeroko, a biznes operuje w stanie niepewności prawnej.
Brak wspólnej strategii odbiera europejskim firmom efekt skali i jasność co do zasad, w ramach których mogą rozwijać AI. Utrudnia to reagowanie na transgraniczne zagrożenia — np. dezinformację generowaną przez AI czy przenoszenie się firm tam, gdzie przepisy są łagodniejsze.
W konsekwencji Unia nie wykorzystuje swojego potencjału, czyli 450-milionowego jednolitego rynku, jako atutu w globalnym wyścigu AI. Jest wręcz przeciwnie — działania państw często się wzajemnie znoszą lub tworzą patchwork regulacyjny, z którym trudno się mierzyć start-upom i inwestorom. Rozbieżności polityczne hamują ponadto wypracowanie szybkich rozwiązań na szczeblu unijnym. Kraje o różnych interesach (np. cyfrowo zaawansowane vs te dopiero nadrabiające zaległości) inaczej postrzegają priorytety, co wydłuża negocjacje nad wspólnymi regulacjami.
Efekt to błędne koło: brak unijnej reakcji rodzi narodowe półśrodki, a one z kolei utrudniają zbudowanie spójnej unijnej polityki. W tle tych opóźnień Europa patrzy, jak Stany Zjednoczone czy Chiny jednolitym frontem pchają własne innowacje AI, podczas gdy my dyskutujemy nad podstawami wspólnych zasad. I jak pokazuje historia ostatnich lat, ledwo umiemy się dogadać co do tego, jak powinny być zaprojektowane nakrętki na plastikowych butelkach.
Zobacz także: Straszyła i szantażowała pracowników. Najnowsza sztuczna inteligencja Anthropic jest niezwykle potężna
Trendy w rozwoju AI a wpływ na rynek pracy i innowacyjność
Aktualna fala rozwoju sztucznej inteligencji (zwłaszcza generatywnej) niesie ze sobą zarówno ogromne szanse, jak i wyzwania, na które Europa stara się odpowiedzieć — niestety w tempie wolniejszym niż dynamika zmian.
Trendem dominującym jest rosnąca potęga modeli generatywnych. Systemy typu GPT i Claude potrafią tworzyć przekonujące teksty, obrazy czy kod programistyczny, co firmy na całym świecie zaczęły wykorzystywać do automatyzacji procesów, analizy danych, obsługi klienta czy tworzenia treści marketingowych. Inwestycje w AI rosną w szybkim tempie — według szacunków globalna wartość rynku AI sięgnie ok. 5 bln dol. w 2030 r., a wyścig zbrojeń w tej dziedzinie napędzają głównie korporacje z USA i Chin. Niestety, Europa w tych statystykach jawi się jako gracz drugoplanowy. Aż połowa światowych wydatków na badania nad AI skupiona jest w zaledwie 100 firmach, głównie amerykańskich i chińskich.
USA i Chiny dominują też pod względem liczby patentów i publikacji naukowych z zakresu AI, co świadczy o ich prowadzeniu w wyścigu innowacji. Europejskie przedsiębiorstwa i instytuty badawcze, mimo solidnych podstaw naukowych, dysponują mniejszym kapitałem i infrastrukturą — brakuje nam odpowiednika Doliny Krzemowej czy chińskich megafunduszy wspierających AI. To powoduje, że wiele przełomowych rozwiązań trafia do Europy z zewnątrz, a rodzime start-upy często przenoszą się do Stanów lub sprzedają większym graczom, zanim osiągną dojrzałość.
Wpływ tych trendów na rynek pracy w Europie jest dwojaki. Z jednej strony automatyzacja napędzana AI może znacząco zwiększyć wydajność i obniżyć koszty — wiele firm już raportuje usprawnienie procesów dzięki uczeniu maszynowemu i algorytmom generatywnym. Z drugiej strony oznacza to redukcję popytu na niektóre umiejętności. Według raportu UNCTAD kraje rozwinięte stoją przed widmem pogłębienia nierówności. W największym skrócie: wysokowydajne przedsiębiorstwa zastąpią część pracowników AI, podczas gdy inni będą musieli przekwalifikować się do nowych ról.
Co ważne, korzyści z AI mogą skumulować się w wąskiej grupie firm technologicznych, podczas gdy mniejsze podmioty i pracownicy odczują presję konkurencyjną (trzeba będzie robić więcej za mniej). Europa doświadcza już odpływu talentów AI. Najlepsi specjaliści często wybierają pracę dla globalnych gigantów z USA, gdzie możliwości rozwoju są większe, a bariery regulacyjne mniejsze. To dodatkowo hamuje naszą innowacyjność na własnym podwórku.
Ale są też pozytywne sygnały. Powstają europejskie inicjatywy open-source (jak modele BigScience czy LEAM), konsorcja na rzecz “AI made in Europe” oraz inwestycje w infrastrukturę (np. superkomputery dla AI). Trend jasno jednak wskazuje, że jeśli UE chce utrzymać konkurencyjność, musi szybko zwiększyć tempo wdrażania zarówno innowacji, jak i regulacji, by nadawać kierunek rozwojowi AI zgodnemu z europejskimi wartościami, a jednocześnie nie hamować postępu.
Dlaczego UE nie nadąża z regulacjami AI?
Przyczyny opóźnień legislacyjnych Unii w obszarze nowych technologii są złożone. Pierwszym czynnikiem jest sama natura procesu prawodawczego w UE — wymagającego uzgodnień między 27 państwami o różnych interesach oraz instytucjami (Komisją, Parlamentem, Radą). Wypracowanie konsensusu trwa latami, zwłaszcza w dziedzinach tak skomplikowanych i szybko ewoluujących jak AI.
Gdy w kwietniu 2021 r. Komisja przedstawiła projekt AI Act, opierał się on na stanie technologii sprzed boomu generatywnego. W centrum uwagi były m.in. kwestie biometrycznej identyfikacji czy scoringu społecznego. Tymczasem w trakcie negocjacji dokonał się skok jakościowy (nowe narzędzia i technologie w sektorze AI), co wymusiło dopisywanie nowych przepisów (np. o modelach ogólnego przeznaczenia) niemal w ostatniej chwili.
To pokazuje drugą przyczynę, czyli nieprzewidywalność tempa innowacji. Politycy po prostu nie spodziewali się, że AI tak szybko stanie się wszechobecna. Ursula von der Leyen sama przyznała, że prognozy sprzed zaledwie kilku lat kompletnie się zdezaktualizowały. Legislacja zawsze była reaktywna, ale przy AI ten odstęp czasowy dramatycznie się zwiększył.
Kolejnym aspektem jest dylemat między innowacją a ochroną. Unia tradycyjnie stawia na podejście ostrożne i etyczne. Chce chronić obywateli przed ryzykami technologii (stąd surowe regulacje RODO, planowane ograniczenia dla wysokiego ryzyka AI). Szczytna idea, jednak w praktyce wysokie standardy etyczne idą w parze z wolniejszym tempem wdrażania nowych rozwiązań.
Podczas gdy firmy amerykańskie czy chińskie metodą prób i błędów wprowadzają kolejne narzędzia AI na rynek, Europa dyskutuje nad ich “dopuszczalnością”. Obecnie nawet w Brukseli widać pewien rozdźwięk. Z jednej strony UE chce “human-centric, trustworthy AI”, z drugiej — świadoma pozostawania w tyle — rozważa złagodzenie części regulacji, by nie zdławić własnego sektora AI. Ten zwrot deregulacyjny (np. lżejsze podejście do open source) budzi obawy, że w imię dogonienia USA i Chin poświęcimy część wartości, nie rozwiązując jednocześnie podstawowych problemów, takich jak niedoinwestowanie.
I tu dochodzimy do istotnej kwestii. To systemowe braki Europy. Opóźnienia to nie tylko kwestia woli politycznej, ale głębszych barier:
- Niedostatecznych nakładów finansowych
- Rozdrobnionego rynku wewnętrznego
- Uzależnienia od infrastruktury spoza UE
Inaczej mówiąc, nawet najlepsze prawo niewiele da, jeśli europejskie firmy nie będą miały kapitału i skali, by konkurować, a będą polegać na chmurze Amazona czy chipach Nvidii.
UE nie nadąża legislacyjnie także dlatego, że technologia AI jest wyjątkowo interdyscyplinarna i globalna. Trudno ją zaklasyfikować w istniejące ramy prawne — stąd długie debaty nad definicją AI czy podziałem systemów na kategorie ryzyka. Ponadto AI nie respektuje granic. Model AI wytrenowany w Kalifornii może bez trudu świadczyć usługi w Europie. Klasyczne podejście regulacyjne, ograniczone jurysdykcją, okazuje się tu mało skuteczne. Wymaga to nowatorskiego podejścia i międzynarodowej współpracy, a to również spowalnia działania.
Europa spóźnia się z regulacjami AI, bo mierzy się z bardzo szybko poruszającym się celem, w warunkach wewnętrznych podziałów i strukturalnych zaległości. Świadomość problemu jest — teraz musi iść za nią przyspieszenie procesów decyzyjnych i inwestycji, inaczej UE ryzykuje utratę kontroli zarówno nad innowacyjnością, jak i nad własnymi standardami wartości.
Jeśli ktoś niespecjalnie wierzy w to, że UE poradzi sobie z tymi wyzwaniami i na czas doczekamy się odpowiednich regulacji, powinien na własną rękę zbudować ochronę przed AI.
Nie przegap: Nowy projekt Microsoftu może być dla internetu tak ważny, jak kod HTML
Jak firmy i pracownicy mogą zabezpieczyć się przed ryzykami AI
Kiedy politycy przy kawie dyskutują nad tym, jak regulować AI, praca wielu z nas wydaje się coraz bardziej zagrożona. Nie powinniśmy czekać z założonymi rękami. Aby chronić swoje interesy i zachować konkurencyjność, warto podjąć proaktywne działania już teraz.
Co można zrobić teraz? Po pierwsze zabezpieczanie treści i danych firmy — organizacje powinny aktywnie chronić swoje zasoby intelektualne przed nieautoryzowanym wykorzystaniem przez algorytmy AI. W praktyce oznacza to m.in. stosowanie narzędzi ograniczających botom dostęp do treści (np. poprzez pliki robots.txt czy znakowanie danych), monitorowanie, czy treści firmy nie są wykorzystywane w modelach generatywnych bez zgody, a w razie potrzeby — egzekwowanie swoich praw na drodze prawnej. Warto rozważyć współpracę branżową, np. media, wydawcy i twórcy mogą stworzyć wspólne bazy “dozwolonych treści” na licencji oraz listy treści zastrzeżonych.
Firmy mogą także korzystać z technologii znaków wodnych, fingerprintingu czy metadanych osadzanych w plikach, by później łatwiej wykryć ewentualne naruszenia. Ważne jest również świadome udostępnianie danych. Publikując materiały online, warto korzystać z licencji jasno określających zasady trenowania na nich AI (przykładowo licencje typu CC z klauzulą ND lub nowe licencje dedykowane AI). Zabezpieczenie treści dzisiaj to inwestycja w przyszłość, która może uchronić firmę przed kopiowaniem jej unikalnych rozwiązań przez algorytmy konkurencji.
Po drugie inwestycje w kompetencje cyfrowe i AI — zarówno przedsiębiorstwa, jak i pracownicy muszą podnieść swoje kwalifikacje, by odnaleźć się w erze sztucznej inteligencji. Firmy powinny szkolić kadry z obsługi narzędzi AI i rozumienia ich możliwości oraz ograniczeń. Już teraz 1 na 4 pracowników w strefie euro deklaruje korzystanie z narzędzi AI w pracy, a odsetek ten będzie rosnąć. Organizacje, które zainwestują w kompetencje AI swoich zespołów, zyskają przewagę. Zwiększą produktywność i będą umieć lepiej zarządzać ryzykiem. Takie szkolenia warto dostosować do specyfiki branży (inne ryzyka niesie AI w finansach, a inne w marketingu) i regularnie aktualizować, nadążając za tempem rozwoju technologii.
Dla pracowników indywidualnych oznacza to konieczność ciągłego uczenia się. Opanowania podstaw programowania, analizy danych, ale też tzw. kompetencji miękkich, których AI (jeszcze) nie zastąpi: krytycznego myślenia, czy inteligencji emocjonalnej.
Rządy i firmy mogą wspólnie wspierać programy upskillingu i reskillingu, by osoby zagrożone automatyzacją mogły wejść w nowe role (np. operatorów AI, analityków danych, specjalistów od etyki AI). Im szybciej zrozumiemy, że uczenie się przez całe życie staje się dziś normą, tym lepiej przygotujemy się na nadchodzące zmiany.
Idąc dalej, wewnętrzne polityki etyczne dotyczące AI — w oczekiwaniu na szczegółowe regulacje zewnętrzne, firmy mogą same wyznaczać standardy odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji. Opracowanie kodeksów etycznych AI wewnątrz organizacji pomoże zapanować nad ryzykami i zabezpieczyć reputację. Taka polityka powinna obejmować m.in. zasady dotyczące wykorzystania narzędzi AI przez pracowników (np. zakaz wprowadzania wrażliwych danych firmy do publicznych chatbotów, co grozi wyciekiem), wytyczne odnośnie do weryfikacji jakości i prawdziwości treści generowanych przez AI (np. obowiązkowy przegląd human-in-the-loop zanim materiał trafi do klienta lub publikacji), reguły poszanowania praw autorskich przy korzystaniu z generatywnych narzędzi (np. upewnianie się, że używane modele mają licencje na dane treningowe, lub że firma ma prawa do wygenerowanych obrazów).
Wewnętrzne polityki powinny także uwzględniać aspekty niedyskryminacji i transparentności, np. zakaz używania AI do decyzji personalnych bez audytu pod kątem stronniczości, informowanie użytkowników końcowych, gdy komunikują się z maszyną itd.
Ważnym elementem jest ustanowienie w firmie procesu nadzoru nad AI. Może to być np. powołanie zespołu ds. etyki AI lub przypisanie odpowiedzialności konkretnemu managerowi. Takie proaktywne podejście do etyki i bezpieczeństwa AI nie tylko redukuje ryzyko prawne (które pojawi się, gdy wejdą w życie nowe regulacje), ale buduje zaufanie klientów i pracowników do firmy jako nowatorskiej, ale odpowiedzialnej organizacji.
Kolejna rekomendacja to dywersyfikacja i strategiczne podejście do AI — zarówno przedsiębiorcom, jak i pracownikom zaleca się też myślenie o AI nie tylko w kategoriach zagrożenia, ale i szans. Firmy powinny aktywnie eksplorować możliwości wdrożeń AI w swoich modelach biznesowych, zanim zrobi to konkurencja, jednak z rozwagą wybierając obszary automatyzacji. Warto dywersyfikować działalność tak, by automatyzacja jednego segmentu nie podważała istnienia całej firmy, np. agencja reklamowa może rozwijać usługi doradcze czy strategiczne (trudniejsze do skopiowania przez AI), równolegle korzystając z AI do optymalizacji produkcji treści reklamowych. Pracownicy z kolei powinni stawiać na współpracę z AI — uczyć się, jak dzięki narzędziom zwiększać swoją wydajność i wartość (gdzie człowiek+AI to lepszy zespół niż AI solo).
By zabezpieczyć swoją karierę, warto rozwijać kompetencje hybrydowe łączące domenową wiedzę z umiejętnością korzystania z AI. Ponadto, zarówno firmy, jak i specjaliści powinni śledzić na bieżąco rozwój regulacji i standardów. Po to, by być przygotowanym na nadchodzące wymogi prawne (np. dokumentowanie użycia AI, ocena ryzyka algorytmów) oraz angażować się w dialog branżowy.
Udział w inicjatywach samoregulacyjnych (jak kodeksy postępowania AI proponowane przez Komisję Europejską) czy konsorcjach wymieniających najlepsze praktyki pozwoli nie tylko wyprzedzić legislację, ale i wpłynąć na jej kształt.
Każdy musi myśleć o sobie
Unia Europejska stoi przed trudnym wyzwaniem. Konkretnie: dogonić galopującą rewolucję sztucznej inteligencji, nie rezygnując przy tym z wartości i ochrony, które definiują europejski ład.
Opóźnienia w reakcji na przełom technologiczny już teraz skutkują wymiernymi stratami. Dla twórców pozbawionych ochrony swoich dzieł, dla pracowników obawiających się o swoje posady, dla firm działających w regulacyjnym cieniu niepewności. Teza, że Europa nie nadąża za tempem innowacji, niestety znajduje potwierdzenie w faktach.
Świadomość problemu, wyrażona choćby w słowach Ursuli von der Leyen, to pierwszy krok ku zmianie. Kluczem będzie przyspieszenie i zharmonizowanie działań. Potrzebne jest szybsze uchwalanie i wdrażanie przepisów tak, by prawo nie goniło wczorajszych problemów, lecz było gotowe na te jutrzejsze, jak również zwiększenie inwestycji w rodzimą infrastrukturę i projekty AI. Konieczne jest też zacieśnienie współpracy państw członkowskich, by mówić jednym głosem w sprawie technologii.
Zanim jednak nowe regulacje wejdą w życie, inicjatywa leży po stronie biznesu i obywateli. Ci, którzy już dziś podejmą środki zaradcze — zabezpieczą swoje treści, rozwiną kompetencje i wdrożą etyczne standardy — jutro mogą lepiej wykorzystać potencjał AI na swoich warunkach.
Autor: Grzegorz Kubera, dziennikarz Business Insider Polska
