6 Minuty
Demis Hassabis, dyrektor generalny DeepMind — firmy badawczej Google zajmującej się sztuczną inteligencją, oraz premier Grecji Kyriakos Mitsotakis, rozmawiali o przyszłości sztucznej inteligencji, etyce i demokracji podczas wydarzenia w Odeonie Heroda Attyka w Atenach, Grecja, w piątek, 12 września 2025 r. (AP Photo/Thanassis Stavrakis)
Przegląd: Przełomowa rozmowa o AI u stóp Akropolu
W prestiżowym forum zorganizowanym w starożytnym Odeonie Heroda Attyka pod Akropolem Demis Hassabis — prezes DeepMind oraz laureat Nagrody Nobla 2024 — przedstawił, jak sztuczna inteligencja przekształci rynek pracy, edukację oraz politykę publiczną. Wspólnie z premierem Grecji Kyriakosem Mitsotakisem podkreślił, że dynamiczny rozwój AI utrudnia przewidywanie długofalowych skutków i zaznaczył, iż kluczową umiejętnością przyszłych pokoleń będzie „umiejętność uczenia się, jak się uczyć”. Wydarzenie skupiło uwagę na badaniach, etyce i wpływie AI na społeczeństwo, na tle historycznej symboliki miejsca.
Znaczenie meta-umiejętności i uczenia się przez całe życie
Hassabis podkreślił, że AI i automatyzacja rozwijają się w błyskawicznym tempie — zmieniając się z tygodnia na tydzień w niektórych dziedzinach — dlatego osoby i organizacje muszą przejść od statycznej edukacji do kształcenia meta-umiejętności. Należą do nich strategie adaptacyjnego uczenia się, krytyczne myślenie oraz zdolność szybkiego przyswajania i stosowania nowej wiedzy w różnych obszarach.
Kluczowe przesłanie dla studentów i profesjonalistów
Zamiast skupiać się wyłącznie na konkretnych kompetencjach zawodowych, nauczyciele i pracodawcy powinni rozwijać programy, które uczą efektywnego uczenia się, oceny wyników generowanych przez sztuczną inteligencję oraz współpracy z inteligentnymi systemami. Hassabis przewiduje, że stałe podnoszenie kompetencji stanie się podstawową normą w większości zawodów.
Sztuczna Inteligencja Ogólna: Perspektywy i konsekwencje
Hassabis odniósł się do możliwości powstania sztucznej inteligencji ogólnej (AGI) — systemów dorównujących ludzkiej wszechstronności — już w nadchodzącej dekadzie. Opisał AGI jako potencjalny motor radykalnego wzrostu produktywności i „radykalnej obfitości”, jednocześnie wskazując na istotne ryzyka technologiczne, etyczne i regulacyjne.
Porównanie AGI z wąską AI
Obecnie dominujące wąskie systemy AI doskonalą się w konkretnych zadaniach, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego czy przewidywanie struktur białek. AGI natomiast łączy szerokie możliwości rozwiązywania problemów i elastyczne wnioskowanie. Różnica ta wpływa na strategie produktowe, plany inwestycyjne oraz podejście regulacyjne na rynku sztucznej inteligencji.
Osiągnięcia DeepMind i cechy produktów
Wypowiedzi Hassabisa oparte były na ponad dekadzie przełomowych badań DeepMind. Przykładem praktycznej mocy zaawansowanego uczenia maszynowego jest AI przewidująca struktury białek, uhonorowana w 2024 Nagrodą Nobla w dziedzinie chemii, co otwiera nowe możliwości w medycynie i odkrywaniu leków.
Główne cechy systemów AI DeepMind
- Wysokiej precyzji modele prognostyczne dla nauk ścisłych (np. struktura białek).
- Platformy uczenia przez wzmacnianie do zadań decyzyjnych.
- Zintegrowane modele multimodalne łączące obraz, język i rozumowanie.
- Narzędzia badawcze do symulacji, planowania i eksperymentowania.
Te możliwości przekładają się na praktyczne funkcje: szybsze cykle badań i rozwoju (R&D), automatyzację generowania hipotez oraz wsparcie decyzji ekspertów w złożonych dziedzinach, jak zdrowie publiczne czy prognozowanie klimatu.
Przykłady zastosowań: od odkrywania leków po usługi publiczne
Hassabis i Mitsotakis omówili konkretne przypadki, w których AI przynosi wartość publiczną. W ochronie zdrowia przewidywanie struktury białek przyspiesza identyfikację celów i skraca czas wprowadzania leków na rynek. W sektorze publicznym AI może usprawniać usługi dla obywateli, personalizować interakcje i wspierać modelowanie polityk społecznych.
Dodatkowe zastosowania w praktyce
- Edukacja: inteligentne systemy tutoringowe dostosowujące się do meta-umiejętności ucznia.
- Biznes: automatyzacja powtarzalnych procesów, zarządzanie wiedzą i wsparcie decyzyjne.
- Infrastruktura: optymalizacja sieci energetycznych i predykcyjne utrzymanie ruchu dzięki uczeniu maszynowemu.
- Nauka: symulacje na dużą skalę i odkrycia naukowe napędzane modelami generatywnymi.
Przewagi konkurencyjne i porównania
Zaawansowane systemy AI oferują istotne korzyści: zwiększenie wydajności, skalowalność oraz odkrywanie wzorców poza zasięgiem ludzi. Wyróżnikiem DeepMind na tle innych firm jest:
- Głęboki pipeline badawczy: DeepMind kładzie nacisk na naukę podstawową, budując modele o solidnych podstawach teoretycznych i empirycznych.
- Ekspertyza domenowa: sukcesy w rozwiązywaniu złożonych problemów naukowych (np. struktura białek).
- Integracja z ekosystemem Google: dostęp do infrastruktury obliczeniowej i ścieżek wdrożeniowych przyspiesza przenoszenie badań do praktyki.
Jednak także inne laboratoria, zarówno komercyjne, jak i akademickie, dynamicznie rozwijają innowacje; konkurencja i współpraca będą wspólnie kształtować rynek AI.
Znaczenie rynkowe i wyzwania polityczne
Premier Mitsotakis wskazał na wyzwania regulacyjne: chociaż AI może przynosić szerokie korzyści, koncentracja zysków w rękach kilku dużych firm technologicznych grozi pogłębieniem nierówności na świecie. Zaznaczył, że brak odczuwalnych korzyści dla obywateli może prowadzić do utraty zaufania społecznego i niepokojów.
Priorytety regulacyjne i społeczne
Aby zwiększyć znaczenie rynkowe i akceptację społeczną AI, rządy i sektor prywatny muszą wdrażać przejrzyste zasady zarządzania, programy wyrównywania dostępu oraz inicjatywy przekwalifikowania kadr. Partnerstwa publiczno-prywatne mogą przyspieszyć odpowiedzialne wdrożenie AI w sektorach takich jak zdrowie, edukacja i administracja.
Wnioski i zalecenia dla liderów technologii i decydentów
- Stawiać na edukację przez całe życie i rozwój meta-umiejętności w szkołach oraz szkoleniach firmowych.
- Inwestować w AI napędzaną badaniami, łącząc naukową rzetelność z ścieżkami wdrożeń produktowych.
- Projektować polityki gwarantujące szeroką dystrybucję korzyści z AI i ograniczające ryzyko koncentracji zysków.
- Promować otwartą współpracę laboratoriów, startupów i rządów w budowie zaufanych, interoperacyjnych systemów AI.
Podsumowanie: Przygotujmy się na dekadę zmian
Ateńskie wydarzenie podkreśliło przełomowy moment: wraz z rozwojem AI społeczeństwo musi adaptować się poprzez transformację kompetencji, etyczne zarządzanie i inkluzywne strategie ekonomiczne. Przełomowe badania DeepMind oraz praktyczne wdrożenia AI w sektorze publicznym i prywatnym wskazują na przyszłość, w której elastyczne uczenie się i odpowiedzialna innowacja zdecydują, kto najwięcej skorzysta z kolejnej fali transformacji cyfrowej.
Dla inżynierów, decydentów i liderów biznesu priorytet jest jasny: budować systemy i instytucje wspierające ciągłe uczenie, sprawiedliwie dystrybuować wartość oraz nakierować rozwój AI na korzyść społeczną.
Źródło: usnews
Komentarze