Nowa perspektywa polityk publicznych dla demokracji i zrównoważonej AI

Wprowadzenie

W miarę jak sztuczna inteligencja znajduje się w centrum przemian technologicznych, ekonomicznych i społecznych, pojawia się pytanie, komu ma służyć ten rozwój. Dominacja kilku wielkich firm technologicznych w modelach, infrastrukturze obliczeniowej i dostępie do danych sprawia, że kluczowe decyzje dotyczące kierunku rozwoju AI podejmowane są w wąskim kręgu interesów komercyjnych, często bez silnej orientacji na interes publiczny, demokratyczną kontrolę czy szeroki dostęp społeczny.

Opublikowany na platformie OECD.AI artykuł podkreśla konieczność budowy public AI infrastructures — podejścia, które traktuje elementy infrastruktury AI nie jako prywatne zasoby strategiczne, lecz jako zasoby publiczne zaprojektowane tak, aby służyły celom społecznym, demokratycznym i zrównoważonemu rozwojowi.

Dlaczego potrzebujemy public AI?

Tradycyjne strategie rozwoju AI stawiają na rywalizację technologiczną i gospodarczą oraz maksymalizację skali i szybkości rozwoju technologii. W praktyce prowadzi to do koncentracji mocy obliczeniowej (compute), modeli i danych w rękach nielicznych gigantów technologicznych, co osłabia udział społeczeństwa, instytucji badawczych i państw w kształtowaniu kierunku rozwoju tych technologii.

Public AI proponuje zmianę tej narracji. Zamiast traktować infrastrukturę AI jako źródło przewagi konkurencyjnej korporacji, proponuje ją traktować jako infrastrukturę publiczną, analogicznie do dróg, energetyki czy systemów edukacji, które wspierają dobro wspólne. Celem nie jest konkurowanie z prywatnymi graczami, lecz raczej redukcja zależności od nich i wzmocnienie publicznego interesu w obszarze kluczowych technologii.

Cechy public AI infrastructures

Fundamentem public AI jest zerwanie z kryterium „największa i najszybsza” i zastąpienie go trzema zasadniczymi cechami: publicznymi atrybutami, funkcjami publicznymi oraz demokratyczną kontrolą.

Publiczne atrybuty oznaczają, że kluczowe komponenty infrastruktury — takie jak modele, dane czy narzędzia obliczeniowe — są otwarte, interoperacyjne, możliwe do audytu i przejrzyste. Funkcje publiczne to wsparcie inicjatyw, które generują korzyści społeczne, wspierają innowacje i chronią prawa użytkowników oraz wartości społeczne. Demokratyczna kontrola zaś oznacza, że systemy te są pod nadzorem społecznym lub publicznym, z mechanizmami odpowiedzialności i udziału obywatelskiego.

W takim modelu polityki publiczne są narzędziem nie tylko regulacyjnym, ale także kierunkowym — kształtują one środowisko, w którym rozwój sztucznej inteligencji odbywa się w sposób transparentny, odpowiedzialny i ukierunkowany na dobro wspólne.

AI stack jako klucz do polityki public AI

Aby zrozumieć, jak praktycznie realizować public AI, autorzy artykułu w OECD.AI proponują koncepcję „AI stack” — zestawu trzech warstw, które tworzą architekturę rozwoju AI: compute (moc obliczeniowa), dane oraz modele.

Warstwa compute obejmuje zasoby obliczeniowe potrzebne do trenowania i wykonywania modeli AI, których koncentracja w chmurach prywatnych firm stanowi dziś kluczową barierę wejścia dla wielu podmiotów. Dane to zasób niezbędny do trenowania i oceny modeli — ich zarządzanie, udostępnianie i ochrona praw cyfrowych stają się kluczowymi wyzwaniami polityk publicznych. Modele to gotowe komponenty algorytmiczne, których publiczna dostępność i otwartość mogą stanowić fundament dla innowacji i rozwoju lokalnych rozwiązań.

Public AI zakłada, że polityki muszą działać na wszystkich warstwach tego stacku, aby przeciwdziałać koncentracji infrastruktury i wspierać równy dostęp do zasobów. Oznacza to m.in. inwestycje w publiczną moc obliczeniową, tworzenie otwartych repozytoriów danych dostępnych jako dobro publiczne oraz wspieranie rozwoju modeli AI jako otwartego, demokratycznego zasobu technologicznego.

Zasady, które kształtują public AI

Polityki public AI opierają się na zestawie zasad, które wykraczają poza tradycyjne cele technologiczne. Po pierwsze, rozwój AI powinien mieć jasno określony cel społeczny — odpowiadać na realne potrzeby ludzi i społeczności, nie zaś jedynie na zapotrzebowanie komercyjne. Po drugie, governance danych i modeli powinny respektować zasadę commons-based governance, co oznacza współdzielone ramy zarządzania i demokratyczną odpowiedzialność. Otwartość komponentów — zarówno modeli, jak i narzędzi — jest kolejnym fundamentem, ponieważ umożliwia audyt, współpracę naukową i twórczą adaptację.

Innym elementem jest ochrona praw cyfrowych i wolności użytkowników, co obejmuje ochronę prywatności, praw autorskich, wolności słowa oraz swobodny dostęp do informacji. Zrównoważony rozwój AI oznacza także minimalizację wpływu środowiskowego technologii i projektowanie rozwiązań, które wspierają długofalowe wartości społeczne.

Ścieżki realizacji public AI

Artykuł wskazuje trzy komplementarne ścieżki, które mogą prowadzić do rozwoju public AI infrastructures:moc obliczeniowa, dane, algorytmy. Inicjatywy w obszarze compute mogą obejmować publiczne platformy obliczeniowe dostępne badaczom i twórcom, które redukują tzw. „compute divide” i dają szansę na innowacje poza gigantami technologicznymi.

W warstwie danych istotne jest tworzenie wspólnych zasobów danych wysokiej jakości, z uwzględnieniem praw użytkowników, ochrony prywatności i równowagi pomiędzy dostępem a wartościami etycznymi. W zakresie modeli – wsparcie dla otwartych modeli i rozwiązań generatywnych stwarza przestrzeń dla rozwoju AI o charakterze publicznym, służącego publicznym celom, takim jak edukacja, zdrowie, czy usługi publiczne.

Od konkurencji do współpracy międzynarodowej

W końcowej części tekstu OECD.AI autorzy podkreślają, że polityki publiczne nie powinny ograniczać się do podejścia konkurencyjnego („sovereign AI”), w którym państwa rywalizują na poziomie GPU i technologicznej mocy. Taki wyścig jest kosztowny i często nieefektywny, szczególnie dla mniejszych gospodarek. Zamiast tego proponowane są strategie współpracy międzynarodowej, które umożliwiają dzielenie się zasobami, wiedzą i infrastrukturą oraz budowanie nowego ekosystemu public AI jako globalnego dobra publicznego.

Podsumowanie

Public AI proponuje fundamentalne przesunięcie w sposobie myślenia o politykach sztucznej inteligencji. Zamiast traktować AI jako narzędzie konkurencji gospodarczej i technologicznej, postuluje ono traktowanie kluczowych komponentów AI jako infrastruktury publicznej, która wspiera demokratyczne wartości, równość dostępu, przejrzystość i zrównoważony rozwój. Jest to wizja, która może inspirować zarówno decydentów politycznych, jak i twórców strategii technologicznych w sektorze publicznym, pokazując, że sztuczna inteligencja może być budowana dla ludzi, a nie kosztem publicznych interesów.

Źródło:

https://oecd.ai/en/wonk/public-ai-policies-for-democratic-and-sustainable-ai-infrastructures