34. Forum Ekonomiczne w Karpaczu
Z prof. Piotrem Sankowskim, informatykiem, dyrektorem Instytutu Badawczego IDEAS rozmawia Marcin Maj-Sawicki
Panie profesorze, polskie media cytują Pana zdanie, że najważniejsze w tym globalnym wyścigu, jeżeli chodzi o to, w którą stronę powinny pójść polskie polityki dotyczące sztucznej inteligencji – to są ludzie. Co się w związku z tym powinno zmienić?
Rzeczywiście Polska jest w odpowiednim miejscu, żeby walczyć o silną pozycję w dziedzinie sztucznej inteligencji, bo mamy dobry punkt startowy. Mamy bardzo zdolnych informatyków, bardzo zdolnych ludzi, którzy mogliby tworzyć te rozwiązania sztucznej inteligencji w Polsce. Natomiast niestety wiele z tych osób decyduje się na wyjazd z Polski, no bo nie odnajduje się w tutejszych warunkach, w tutejszym gąszczu administracyjnym i w tutejszych instytucjach naukowych, które niestety nie oferują ciekawej pracy. Może nawet oferują czasami ciekawe projekty, natomiast nie oferują odpowiedniego wynagrodzenia. Niedawno wyjechał Tomek Czajka z Polski z różnych powodów. Próbował tu wrócić, próbował się odnaleźć, ale niestety te ograniczenia podatkowo-administracyjne zmusiły go z powrotem do wyjazdu.
Sprawdzałem, jakie ma najmocniejsze strony polska gospodarka. Jesteśmy globalnym graczem, jeśli chodzi o produkcję mebli, globalnym graczem w produkcji żywności i jeżeli chodzi o podwykonawstwo w dziedzinie AGD. Dwie z tych silnych stron nie kojarzą mi się jeszcze ze sztuczną inteligencją, z uczeniem maszynowym i z głębokim uczeniem. Czy Pana zdaniem tu nie zachodzi sprzeczność z aspirowaniem do ważnego miejsca w tym globalnym wyścigu?
To znaczy, my jeszcze rzeczywiście nie bierzemy udziału w tym wyścigu globalnym. Powinniśmy powalczyć, żeby aktywować te nasze talenty do tej walki. Rzeczywiście nie za dużo się jeszcze dzieje po stronie przemysłu w dziedzinie sztucznej inteligencji. Natomiast mamy swoje mocne strony, mocny przemysł w niektórych aspektach, który mógłby rzeczywiście współpracować z dziedziną sztucznej inteligencji. Ja mówię tutaj chociażby o rolnictwie, o przemyśle obronnym. I o leśnictwie. Rzeczywiście powinniśmy walczyć o wdrożenie tej sztucznej inteligencji w dziedzinach, gdzie nasz przemysł jest silny. To jest kluczowe. To znaczy ten sposób na przetestowanie tej dziedziny sztucznej inteligencji musi być po stronie przemysłu. Musimy współpracować z przemysłem, musimy współpracować z odbiorcą końcowym, kimś, kto będzie ją wdrażał.
A gdyby Pan zechciał wskazać, z jakiego powodu projekty nie dochodzą do skutku w Polsce, jeżeli przemysł przychodzi do naukowców?
Często jest pewna rozbieżność, jeżeli chodzi o gotowość technologiczną. To znaczy rzeczywiście ten kontakt przemysłu z naukowcami musi być na odpowiednim poziomie. Musi być zrozumienie po stronie przemysłu, że projekt, jeżeli ma być ciekawy dla naukowców, no to muszą być w nim zawarte badania, musi być ryzykowny, musi tak jakby odkrywać nową wiedzę. Nie zawsze przemysł jest na to gotowy, czasami przychodzi po prostu z takimi płytkimi problemami, które łatwo rozwiązać i które nie powinny angażować nauki, tylko firmy informatyczne.
Zaskoczył mnie Pan, ja myślałem, że Pan powie o nieuporządkowanych procesach, o firmach, w których nie ma kultury zbierania i przechowywania danych, bez których z kolei nie można wdrażać tego rodzaju rozwiązań, a Pan powiedział, że oni po prostu szukają czegoś prostego, co się momentalnie przełoży na wskaźniki ekonomiczne, a Was to z kolei nie bardzo interesuje.
Dokładnie tak.
A czy mógłby Pan wskazać inspirację, powiedzieć o projektach, które się udały w Polsce albo są w toku? Bez wątpienia Pan o takich słyszał.
Ostatnio taki projekt, w którym byliśmy zaangażowani, to było wsparcie Ministerstwa Spraw Zagranicznych w szukaniu statków floty cieni, rosyjskiej. Tak jakby poautomatyzowanie procesów, które dzieją się w momencie, kiedy chcemy znaleźć takie statki.
Obrazowanie satelitarne?
Tak, obrazowanie satelitarne. I dzięki algorytmom to się stało możliwe. Takie powtarzalne czynności, które wcześniej musieli wykonywać ludzie, wykonywał po prostu algorytm.
Wspominał Pan razem z profesorem Cyganem o rolnictwie, o leśnictwie, o obronności. O obronność nie będę pytał. To jest głównie ten szalenie tragiczny temat wojny w Ukrainie, ale sam jako dziennikarz wiem, że bardzo wiele osób ma problem z wyobrażeniem sobie, jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, głębokie uczenie, może być wykorzystywane w rolnictwie albo w leśnictwie.
Jeżeli chodzi o leśnictwo, to są to aspekty związane z pomiarem lasu. Pierwszy krok to jest zrozumienie, jak dużo jest drzewa w lesie. Do tego potrzebne są algorytmy sztucznej inteligencji. Dotychczas takie pomiary wykonywał człowiek, a jeżeli rzeczywiście wchodzimy z jakimiś bardziej nowoczesnymi narzędziami, to możemy po prostu szybciej i łatwiej zmierzyć ten las. Jeżeli chodzi o rolnictwo, to tutaj pewnie jest wiele aspektów. Najpierw przewidywanie, wykrywanie chorób, które mogą dotknąć nasze uprawy. Precyzyjna ocena stanu upraw. I precyzyjne aplikowanie odpowiednich środków.
Czy było jakieś zainteresowanie? Czy Pan się zetknął kiedyś z jakimś zainteresowaniem ze strony producentów rolno-spożywczych albo producentów leśnych, jeżeli chodzi o takie zastosowanie?
Nasza praca związana jest z precyzyjnymi badaniami, które są wykonywane we współpracy z leśnikami. To nie jest praca sama dla siebie, ale rzeczywiście w starannym zrozumieniu oczekiwania odbiorcy ostatecznego.
Pan z jednej strony jest wdrożeniowcem i podkreślał zawsze potrzebę tego, żeby naukowcy próbowali wdrażać swoje rozwiązania, żeby się nie bali iść na rynek z tym. Jest Pan też osobą ze szkolnictwa wyższego. Wykłada Pan, uczy. Chciałbym zapytać o drugą stronę monety. Czy Pan ma wrażenie, że edukacja, zrozumienie tej technologii, algorytmów jest wystarczające do tego, żeby w ogóle był popyt na to, co wy tworzycie? Moim zdaniem tę edukację powinniśmy wzmocnić. Tak jakby lepiej tłumaczyć, do czego może się przydać sztuczna inteligencja, w jaki sposób jej używać.
To znaczy tego nigdy nie jest dość. Niestety ten popyt jest jeszcze w Polsce moim zdaniem niedostateczny. To znaczy jesteśmy na początku drogi wdrażania sztucznej inteligencji.
Wiemy, że Polska jest prawie na samym końcu Unii Europejskiej, jeżeli chodzi o wdrażanie sztucznej inteligencji. Tak więc takie działanie edukacyjne, mówienie o tym, w jaki sposób używać sztucznej inteligencji, do czego ona może się przydać, są konieczne. W ciągu ostatnich dwunastu miesięcy w przestrzeni publicznej kursowały w zasadzie sprzeczne wskaźniki, dane. Jedno badanie mówiło o tym, że w polskich firmach kilkadziesiąt procent używa sztucznej inteligencji. Z kolei dane europejskie, Eurostatu i te dane chyba przedwczoraj publikowane w badaniu SGH, one mówią o sześciu procentach polskich firm. To Pana zdaniem, bliżej którego z tych wyników jesteśmy?
Moim zdaniem jesteśmy bliżej tego wyniku drugiego, czyli kilkunastu procent firm, które używają sztucznej inteligencji. Czyli jeszcze długa droga przed nami.
A jesteśmy w sytuacji, w której powinniśmy alarmować? Jak Pan ocenia tempo rozwoju, tak jak Pan patrzy na kraje sąsiednie, z którymi polska gospodarka chcąc, nie chcąc konkuruje? To znaczy, czy rzeczywiście ten pociąg jeszcze nie odjechał. W tym sensie, że powstają takie ogólne modele sztucznej inteligencji.
One rzeczywiście powstają w różnych firmach. To jest bardzo zaawansowane czy kosztowne tworzenie tych rozwiązań. Natomiast cały czas nie stworzyliśmy, czy otwarte są pole zastosowań tego typu ogólnej sztucznej inteligencji. To znaczy nadal nie wiadomo, w jaki sposób do końca zarabiać na takich modelach, na tych algorytmach sztucznej inteligencji. Więc jest miejsce także dla nowych graczy. To znaczy można powiedzieć, że powstał już taki system operacyjny Windows, ale nikt nie stworzył jeszcze pakietu Office. Więc my mamy szansę właśnie tworzyć tego typu oprogramowanie, które będzie działało na tym Windowsie.
Przy całej świadomości tego, że obserwujemy same początki kształtowania się globalnego ekosystemu AI i relacji gospodarczych, są osoby, które podkreślają, że są tam bardzo niepokojące objawy. Mianowicie, że następuje kumulacja wiedzy w ramach dosyć nielicznego grona największych firm, które w tej chwili są na etapie gromadzenia wiedzy. Gromadzenia wiedzy nie tylko na temat osób, ale i procesów. Procesów w firmach, bo te udostępniane modele są wypuszczane, one zbierają tę wiedzę i my, krótko mówiąc, jesteśmy na drodze, w ramach której oddajemy krok po kroku wiedzę dotyczącą naszych procesów w naszych firmach. I to jest, nazwijmy to, ta pesymistyczna wizja. Ale Pan jest specjalistą. Czy Pan widzi jakieś inne, ciekawe, potencjalnie znoszące to ryzyko albo mitygujące to ryzyko, procesy? Często słyszę, że na przykład należy się interesować kwestią modeli pracujących na urządzeniach brzegowych, edge’owych. Słyszę o modelach open-source’owych. Czy Pana zdaniem to są kierunki obiecujące albo pasujące do polskiej wizji?
Ja bym nie patrzył w tak negatywny sposób, że oddajemy te procesy jakimś firmom. Dzięki temu rzeczywiście ludzie mogą się skupić na najciekawszym aspektach swojej pracy. To znaczy rzeczywiście te nudne, powtarzalne procesy, będzie szansa, że sztuczna inteligencja będzie je wykonywać, natomiast nam zostanie do wykonania ten ciekawszy aspekt. Więc to nie jest taki proces czysto negatywny. To znaczy oczywiście on będzie wpływał, już wpływa na pracę wielu osób, więc warto w tych procesach dostrzegać też pozytywy.
A jeżeli chodzi o wszystkie te trendy, dotyczące tego jak zmienia się pomysł na funkcjonowanie architektury modeli, że pojawiają się modele, które mogą działać już w tej chwili na procesorach, a nie na kartach graficznych i że ich jakość rośnie. Czy to są obiecujące kierunki, czy zmierzamy w stronę Pana zdaniem rozproszonego świata AI czy zcentralizowanego względnie?
To trudno ocenić. Myślę, że obydwie rzeczy będą się działy. To znaczy, że coraz więcej będzie takich modeli, które będą działały na systemach takich, nazwijmy to nie na brzegowych, ale po prostu na robotach, automatach, czy też na dronach. Coraz więcej będzie takich małych modeli po prostu działających lokalnie. I tak jak Pan mówi, rzeczywiście ten postęp następuje z dwóch stron. Z jednej strony tworzymy coraz większe modele, a z drugiej strony tworzymy coraz lepsze małe modele. Takie modele, które rzeczywiście mogą być uruchomione na małej maszynie, na małym robocie i nadal zrobić coś ciekawego.
Jak wielką przeszkodą albo potrzebą jest kapitał, jeżeli chodzi o zrealizowanie polskiej wizji dotyczącej sztucznej inteligencji? Jak obserwuję to, co się dzieje, ta infosfera amerykańska jest bardzo łatwo dostępna, mam wrażenie, że tam bardzo dużo ryzyka na siebie biorą prywatni inwestorzy.
To znaczy rzeczywiście w Polsce musimy liczyć na finansowanie publiczne. Musimy je aktywować, musimy walczyć o to, żeby te talenty brało państwo. No bo rzeczywiście kapitał prywatny robi to niechętnie i jeżeli chcemy uczestniczyć w tym wyścigu, to musi się do niego włączać właśnie finansowanie krajowe.
Były zarzuty w stosunku do dokumentów strategicznych, które mówiły, że cele są ładne, wyznaczone, celów pośrednich nie ma lub nie ma wizji, jak je osiągać. Jakie pan ma wrażenia jako osoba, która się zajmuje projektami, wdrożeniami? Czego nam najbardziej brakuje, żeby te dokumenty się zamieniły w coś praktycznego?
Brakuje nam rzeczywiście kolejnego etapu. Nie tylko tworzenia dokumentów strategicznych, ale też dokumentów wykonawczych, które będą aktywowały konkretny budżet na różne działania. Czyli po pierwsze budżet na zatrzymanie talentu w Polsce. Polska próbuje walczyć o fabrykę AI, są pewne próby aktywowania takiego finansowania tych projektów dużych, zainwestowania rzeczywiście w sprzęt.
A jak wygląda ten rzeczywisty potencjał wpływu środowisk akademickich, które Pan namawia na przejście do biznesu? Pamiętam, że 10-15 lat temu zapewne w złośliwy i wyolbrzymiony sposób instytuty badawcze były krytykowane za to, że przepalają swoje budżety, ale kiedy przychodzi do sprawdzenia, co one realnie przynoszą do różnych branż, to ta lista sukcesów i osiągnięć jest bardzo mała. Czy Pan naprawdę wierzy, że ludzie wychodzący z uniwersytetów mają w sobie taki pierwiastek przedsiębiorczości?
Niektórzy mają. Natomiast na pewno nie w dostatecznej skali, jak powinni mieć. To znaczy rzeczywiście w Polsce powstaje, czy zbyt rzadko podejmuje się właśnie taką karierę budowania nowych firm i start-upów, rzeczywiście za mało uczymy na uczelniach ludzi robienia tego. Nadal w Polsce podstawowym scenariuszem kariery jest pójście do korporacji. A to, co jest wadą, czy słabością naszego systemu, ludzie nie odchodzą z tych korporacji i nie próbują zakładać własnych start-upów. To znaczy, tak jak w Stanach się dzieje. To jest bardzo naturalny proces, że pracuję w korporacji, uczę się, co ona robi, rozumiem, że nie robi to najlepiej, więc odchodzę i zakładam konkurencyjny start-up, który próbuje pewne procesy, które nie działały w korporacji, zrobić lepiej. W Polsce rzeczywiście brakuje takiego procesu, że ktoś odchodzi z korporacji i zakłada swoją firmę.
A jak pan ocenia stan wiedzy wśród osób decydujących o politykach, o wydawaniu pieniędzy publicznych? Czy stan wiedzy jest wystarczający?
Oprócz badań, że polskie firmy wdrażają mało rozwiązań ze sztucznej inteligencji, są takie badania, które chyba prowadził Uniwersytet Koźmińskiego, które pokazały, że bardzo dużo Polaków używa chatbotów. Rzeczywiście na świecie największy odsetek Polaków korzysta z tych rozwiązań do prywatnego użytku. Więc ta wiedza już jest, natomiast rzeczywiście jest problem z wdrożeniem jej w aspektach biznesowych.
Proszę Państwa, czy ktoś z Państwa chciałby zadać pytanie?
Dzień dobry, ja się nazywam Maciej Górecki, jestem profesorem na Uniwersytecie Warszawskim. W zeszłym roku byłem też rektorem Uniwersytetu Warszawskiego, witając Piotra tutaj. Chciałem go spytać, czy jednak nie powinniśmy iść w takim kierunku, żeby wzmacniać te nasze uniwersytety, żeby one były bardziej konkurencyjne i żeby jednak one były taką dźwignią w budowaniu nie tylko AI, ale też innych atutów Polski, jeśli chodzi o gospodarkę opartą na wiedzy.
Uważam, że rzeczywiście powinniśmy walczyć o zwiększenie na pewno na Uniwersytecie Warszawskim znaczenia badań nad sztuczną inteligencję czy zwiększenie liczby osób pracujących w sztucznej inteligencji. To, co jest przyszłością nauki, to są badania interdyscyplinarne, które będą używały sztucznej inteligencji w innej kolejności. Na początku się zacznie od matematyki, gdzie matematycy będą po prostu używać sztucznej inteligencji do wsparcia i szukania dowodów, dowodzeniu nowych, ciekawych twierdzeń. Więc to się bardzo mocno zmieni, ale także to dojdzie, nie wiem, w kolejnych krokach do fizyki teoretycznej, gdzie badania teoretycznie będą bardzo mocno wspierane przez sztuczną inteligencję. No więc to prowadzenie badań naukowych bardzo mocno się zmieni. My musimy także na Uniwersytecie Warszawskim budować silne zaplecze dedykowane sztucznej inteligencji.
Od razu przypomnę Państwu inną z popularnych opinii Pana Profesora, że osoby zajmujące się nauką, używające sztucznej inteligencji, będą prawdopodobnie bardziej skuteczne niż osoby nieużywające jej.
Dokładnie tak.
A pan, Panie Profesorze, jak używa sztucznej inteligencji w swoich badaniach, bo wiemy, że zdolności tych najlepszych modeli, jeżeli chodzi o problemy matematyczne, są w tej chwili niebanalne. Sam byłem na spotkaniu z Panem, razem z Profesorem Draganem, ocenialiście, że na przykład zadania z poziomu Olimpiady Międzynarodowej Matematycznej, to są bardzo niebanalne zadania i że to już coś pokazuje. Czy Panu się zdarza używać tych narzędzi?
To znaczy, no pewnie jeszcze nie do dowodzenia, w ten sposób jeszcze nie, natomiast używam po prostu w takiej codziennej pracy rzeczywiście do rozwiązań, do dopisania, wsparcia w opisaniu różnych tekstów, ale też tak jakby prowadzimy badania nad tym, w jaki sposób takie już bardzo specjalistyczne modele mogą pomagać nam w odkrywaniu nowych materiałów, czy badaniu, nie wiem, przepływów cieczy.
Magdalena Ziętek-Wielomska, jestem doktorem politologii, to jest może bardziej komentarz. Ja tutaj na forum uczestniczyłam jako widz w kilku panelach dotyczących sztucznej inteligencji i powiem szczerze, jako humanista, było to dla mnie niesamowicie inspirujące. Myślę, że inicjatywa powinna jednak wyjść od osób, środowisk zajmujących się sztuczną inteligencją w kierunku chociażby humanistów, żeby w ogóle pokazać, co można zrobić, bo my tego nie wiemy. Ja już po tym forum wiem więcej, ale myślę, że warto byłoby pomyśleć nad jakąś taką możliwością wyjścia do innych kierunku, żeby w ogóle pokazać, co można zrobić, żeby zasiać to ziarno jakiejś inspiracji i wtedy myślę, że wiele rzeczy może już tak spontanicznie jakoś tam się narodzić.
Tak, to na pewno, powinniśmy się spotykać i rozmawiać. Znaczy to jest też coś, co ja często robię, tak jak rozmawiam z badaczami w innych dziedzinach i rzeczywiście szukamy takich ciekawych wyzwań badawczych, w których mogłaby pomóc sztuczna inteligencja.
Roman Bieda, prezes zarządu Fundacji AI LAW TECH. Panie profesorze, niestety pół godziny temu w sąsiedniej sali za tymi drzwiami była bardzo ciekawa dyskusja między innymi z udziałem prof. Zybertowicza na temat czarnych biznesów związanych ze sztuczną inteligencją. Generalnie, że już człowieczeństwo zostało pokonane, nie mamy szans, jest zdominowana sztuczna inteligencja i w ogóle losy człowieka są przesądzone. Czy pan profesor zgadza się z tak daleko idącymi tezami i też identyfikuje tego rodzaju ryzyka?
Nie, to znaczy takie ryzyka istnieją, potencjalnie w bardzo dużej odległości czasu, natomiast trzeba pamiętać, że coś, co jest elementem tych czarnych wizji, to jest świadomość. Często ludzie tak jakby łączą inteligencję ze świadomością. Natomiast okazało się, że jesteśmy w stanie budować sztuczną inteligencję bez żadnej świadomości, która jest inteligentna, która nam jest w stanie pomagać. Więc ona, no nie, te algorytmy istniejące, one nie będą właśnie próbowały zdominować świata, bo one po prostu nie mają świadomości w żaden sposób.
Panie profesorze, bardzo dziękuję za rozmowę.