Potrójna transformacja

W ramach podwójnej agendy transformacji Unii Europejskiej – cyfrowej i ekologicznej – ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act) odgrywa kluczową rolę. Wyznacza ona etyczne i techniczne ramy dla sztucznej inteligencji, ale jej pośredni wpływ na zrównoważony rozwój jest równie istotny. Jak zauważa Sally Radwan: Nie możemy oddzielić sztucznej inteligencji od jej kontekstu środowiskowego. Zrównoważony rozwój musi być zakodowany w naszej infrastrukturze cyfrowej, a nie dodawany jako coś drugorzędnego.

W niniejszym rozdziale przeanalizowano, w jaki sposób ustawa o sztucznej inteligencji wspiera – a czasami ogranicza – głębszą wizję zrównoważonej transformacji cyfrowej. O wiele ważniejsze od emisji i wydajności jest to, czy sztuczną inteligencję da się dostosować do modelu zmian, który jest zorientowany na człowieka, sprzyja włączeniu społecznemu, jest odpowiedzialny środowiskowo i odporny na zakłócenia.

Zielona sztuczna inteligencja a odpowiedzialność środowiskowa

Sztuczna inteligencja, zwłaszcza w postaci modeli na dużą skalę, wymaga ogromnej mocy obliczeniowej. Ślad środowiskowy – od zużycia energii w centrach danych po wydobycie metali ziem rzadkich do produkcji sprzętu – znacznie wzrósł. Jednak ustawa o sztucznej inteligencji oferuje jedynie częściowe ramy pozwalające zająć się tymi obawami.

Inma Martinez podkreśla lukę regulacyjną: W żadnym miejscu na 144 stronach ustawy o sztucznej inteligencji nie ma wymogu oceny śladu węglowego systemów sztucznej inteligencji. To niedopuszczalne przeoczenie w dobie kryzysu klimatycznego.

Dotychczasowe wysiłki zmierzające do wprowadzenia zasad ekoprojektowania lub ograniczeń emisji związanych z uczeniem się były fragmentaryczne. Niektórzy dostrzegają jednak potencjał w powiązaniu certyfikacji systemów sztucznej inteligencji z ich efektywnością środowiskową. Jak twierdzi Marc Buckley: Zrównoważony rozwój to nie tylko redukcja emisji dwutlenku węgla – chodzi o systemy regeneracyjne. Ustawa o sztucznej inteligencji powinna pomóc w dostosowaniu infrastruktur cyfrowych do granic planetarnych.

Pojawiają się innowacyjne rozwiązania, takie jak energooszczędne algorytmy, modułowe projektowanie modeli oraz recykling ciepła w centrach danych – jednak bez jasnych zachęt regulacyjnych ich wdrażanie pozostaje ograniczone. Ustawa o sztucznej inteligencji mogłaby ewoluować w kierunku wspierania takich innowacji, zwłaszcza jeśli zostanie powiązana z szerszymi ramami unijnymi, takimi jak Zielony Ład czy taksonomia działań zrównoważonych.

Amir Banifatemi dodaje perspektywę systemową: Odporność to nie tylko solidne systemy, ale także odporne społeczeństwa, społeczności i struktury gospodarcze. Projektując transformację cyfrową, musimy brać pod uwagę całe ekosystemy – nie tylko kod, ale także zużycie energii, wpływ na rynek pracy oraz zrównoważony charakter łańcucha dostaw.

Ekologiczna przyszłość sztucznej inteligencji wymaga czegoś więcej niż tylko lepszych chipów. Wymaga ona nowego porozumienia między technologią a społeczeństwem – takiego, w którym efektywność mierzy się nie tylko szybkością czy skalą, ale także długoterminową spójnością ekologiczną i społeczną.

Transformacja cyfrowa dla dobra publicznego

Poza efektywnością rynkową transformacja cyfrowa musi służyć szerszym celom społecznym. Ustawa o sztucznej inteligencji ma potencjał, by wytyczyć kierunek tej zmiany, zwłaszcza jeśli zostanie wdrożona w sposób priorytetowo traktujący interes publiczny, inkluzywność i zrównoważony rozwój.

Vilas Dhar podkreśla tę kwestię: Potrzebujemy sztucznej inteligencji, która służy wielu, a nie nielicznym. Oznacza to kształtowanie polityki, która osadza sprawiedliwość, godność i zrównoważony rozwój w algorytmach, które obecnie kształtują nasze życie.

Sztuczna inteligencja już wykazała swój potencjał we wspieraniu Celów Zrównoważonego Rozwoju ONZ (SDG) – od optymalizacji sieci energetycznych i modelowania zmian klimatycznych po poprawę dostępu do opieki zdrowotnej i edukacji. Jednak bez odpowiednich zabezpieczeń te same technologie niosą ze sobą ryzyko pogłębienia przepaści cyfrowej, automatyzacji wykluczenia lub przyspieszenia eksploatacyjnych modeli rozwoju.

Leo Karkkainen zastanawia się nad tym napięciem: Transformacja cyfrowa musi być transformacją dla wszystkich. Jeśli sztuczna inteligencja przynosi korzyści tylko tym, którzy mają najlepszy dostęp do sieci, to nie zdaliśmy egzaminu z zrównoważonego rozwoju.

Merve Hickok kładzie nacisk na zaangażowanie społeczności: Nie możemy po prostu wdrażać sztucznej inteligencji na obszarach o ograniczonym dostępie do usług – musimy współtworzyć rozwiązania razem z ich mieszkańcami. W przeciwnym razie ryzykujemy cyfrowy paternalizm i eksperymenty, a nie wzmocnienie pozycji społeczności.

Ustawa o sztucznej inteligencji, choć skupia się na ryzyku i bezpieczeństwie, może wspierać osiągnięcie korzyści dla dobra publicznego, jeśli uwzględni takie zasady, jak sprawiedliwość algorytmiczna, dostęp do danych szkoleniowych dla zastosowań non-profit oraz zachęty do rozwiązań opartych na otwartym oprogramowaniu. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w sektorze publicznym powinno stać się motorem inkluzywnych innowacji cyfrowych – a nie powielaczem systemowych uprzedzeń.

Ostatecznie zrównoważoną transformację cyfrową należy oceniać nie tylko na podstawie wzrostu PKB czy liczby technologicznych „jednorożców”, ale także pod kątem tego, w jakim stopniu zmniejsza ona nierówności, przywraca zaufanie i poprawia dobrostan społeczności.

Bariery we wdrażaniu zrównoważonej sztucznej inteligencji

Pomimo rosnącego konsensusu co do znaczenia zrównoważonej transformacji cyfrowej, jej realizację nadal utrudniają praktyczne przeszkody. Bariery te nie mają wyłącznie charakteru technicznego – są to przeszkody infrastrukturalne, gospodarcze, geopolityczne i kulturowe.

Ieva Martinkenaite zwraca uwagę na kluczowy dylemat: Dużo słyszymy o regulacjach, ale bardzo mało o inwestycjach. Bez partnerstw finansowych między sektorem publicznym a prywatnym zrównoważona sztuczna inteligencja pozostanie jedynie ambicją w prezentacji PowerPoint.

Jednym z najpilniejszych wyzwań jest nierównomierna dostępność infrastruktury cyfrowej w poszczególnych regionach. W niektórych państwach członkowskich UE, a tym bardziej w krajach rozwijających się, przestarzałe sieci, brak przystępnej cenowo mocy obliczeniowej oraz niewystarczający dostęp do łączy szerokopasmowych ograniczają wdrażanie odpowiedzialnych systemów sztucznej inteligencji.

Marko Grobelnik dodaje kolejny wymiar: Nie chodzi tylko o centra danych. Chodzi o półprzewodniki, łańcuchy dostaw, czystą energię i stabilność geopolityczną. Europa musi wytwarzać elementy suwerenności cyfrowej na swoim terytorium, jeśli chce odgrywać wiodącą rolę.

Małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP) również borykają się z nieproporcjonalnymi obciążeniami. Nie dysponując własnymi zespołami ds. zgodności z przepisami ani zaawansowanymi możliwościami technicznymi, często pozostają w tyle w wyścigu o innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji. Tomasz Trzciński trafnie opisuje tę rzeczywistość: Ustawa o sztucznej inteligencji to mechanizm obrony cywilnej w erze cyfrowej. Chroni ona obywateli – ale nie może stać się barierą dla tych, którzy starają się tworzyć wartość w sposób etyczny.

Bariery mają również charakter poznawczy. Brak świadomości na temat wpływu technologii cyfrowych na zrównoważony rozwój, w połączeniu ze słabą znajomością danych i niejasnymi wskaźnikami służącymi do pomiaru cyfrowego zrównoważonego rozwoju, hamuje postęp zarówno w sektorze publicznym, jak i prywatnym.

W kontekście globalnym różnice w standardach i podejściach dodatkowo komplikują wysiłki zmierzające do budowy interoperacyjnych, transgranicznych systemów sztucznej inteligencji, które byłyby zarówno zrównoważone, jak i budzące zaufanie. Jak zauważył Vilas Dhar: Suwerenność technologiczna nie polega na izolacji. Chodzi o kształtowanie globalnych ram z pozycji opartej na wartościach.

Pokonanie tych barier będzie wymagało czegoś więcej niż tylko zgodności z przepisami – wymaga wizji, współpracy i odważnego kształtowania polityki. Ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act) stwarza szansę, ale wykorzystanie jej potencjału będzie zależało od tego, co powstanie wokół niej i poza nią.

Innowacje w polityce: dostosowanie sztucznej inteligencji do celów zrównoważonego rozwoju

Punkt styku innowacji cyfrowych i odpowiedzialności za środowisko naturalne wymaga nowego rodzaju kształtowania polityki – takiego, które postrzega zrównoważony rozwój nie jako efekt uboczny, ale jako główny cel rozwoju technologicznego. Ustawa o sztucznej inteligencji położyła podwaliny pod takie podejście, ale aby naprawdę dostosować się do celów zrównoważonego rozwoju, niezbędne są dalsze innowacje w zakresie projektowania i wdrażania polityki.

Gry Hasselbalch podkreśla tę zmianę: Musimy przestać traktować zrównoważony rozwój jako listę kontrolną i zacząć traktować go jako zasadę projektowania. Oznacza to nowe wskaźniki, nowe partnerstwa i nowe formy zaangażowania społecznego.

Jednym z obiecujących kierunków jest włączenie sztucznej inteligencji do strategicznych działań na rzecz zrównoważonego rozwoju, takich jak łagodzenie zmian klimatu, transformacja energetyczna i modele gospodarki o obiegu zamkniętym. Obejmuje to:

• Stymulowanie certyfikacji ekologicznej systemów sztucznej inteligencji, w tym w zakresie efektywności energetycznej i identyfikowalności zasobów.
  
• Wprowadzenie obowiązku przeprowadzania ocen cyklu życia dla aplikacji sztucznej inteligencji o dużym wpływie.
  
• Etyka sztucznej inteligencji musi mieć pierwszeństwo przed jej instrumentalnym wykorzystaniem w dążeniu do osiągnięcia celów zrównoważonego rozwoju (SDG).
  

Octavio Kulesz twierdzi, że zrównoważona transformacja cyfrowa musi mieć również podłoże kulturowe: Prawdziwa zrównoważoność wymaga różnorodności – podmiotów, narracji i rynków. Nie da się jej osiągnąć poprzez uniwersalne ramy zdominowane przez monopole technologiczne.

Eksperymenty w zakresie polityki już nabierają kształtu. Niektóre państwa członkowskie testują pilotażowo politykę zielonych zamówień publicznych, która nagradza rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji uwzględniające ochronę środowiska. Inne badają możliwości tworzenia publiczno-prywatnych laboratoriów innowacji, które wspierają wykorzystanie sztucznej inteligencji z korzyścią dla środowiska i społeczeństwa.

Nicolas Miailhe podkreśla pilność tej kwestii: Tempo ewolucji technologicznej musi iść w parze z tempem instytucjonalnej wyobraźni. Bez sprawnego zarządzania zawsze będziemy regulować przeszłość.

Aby odnieść sukces, innowacje w zakresie polityki muszą mieć charakter holistyczny – łącząc ze sobą regulacje dotyczące sztucznej inteligencji, prawo klimatyczne, strategie gospodarki cyfrowej oraz zamówienia publiczne. Muszą one również być inkluzywne, angażując MŚP, społeczeństwo obywatelskie, środowisko akademickie oraz społeczności niedostatecznie reprezentowane w sam środek procesu rozwoju i nadzoru nad sztuczną inteligencją.

Ustawa o sztucznej inteligencji może stać się kamieniem węgielnym tego ekosystemu – ale tylko wtedy, gdy zostanie uzupełniona odważnymi, elastycznymi i zorientowanymi na sprawiedliwość strukturami politycznymi.

Podsumowanie: w kierunku zrównoważonego ekosystemu sztucznej inteligencji

Ustawa o sztucznej inteligencji stanowi ważny kamień milowy w dostosowywaniu innowacji cyfrowych do wartości demokratycznych, w tym uczciwej konkurencji, ale jej pełny potencjał zostanie zrealizowany tylko wtedy, gdy zrównoważony rozwój stanie się głównym miernikiem sukcesu, a nie marginalnym dodatkiem. Jak wykazano w niniejszym rozdziale, transformacja, przed którą stoimy, nie ma charakteru wyłącznie cyfrowego, ale jest transformacją strukturalną i ekologiczną.

Od śladu środowiskowego infrastruktury sztucznej inteligencji po społeczne konsekwencje wykluczenia cyfrowego – do zrównoważonej transformacji cyfrowej należy podchodzić jako do przedsięwzięcia systemowego. Wymaga to czegoś więcej niż tylko rozwiązań technicznych; wymaga to ponownego przemyślenia sposobu, w jaki sztuczna inteligencja jest tworzona, wdrażana, regulowana i udostępniana.

Jak ujął to Marc Buckley: Nie potrzebujemy tylko bardziej ekologicznych serwerów. Potrzebujemy systemów regeneracyjnych – etycznych z założenia i przynoszących korzyści zgodnie z zamierzeniami. Zrównoważony rozwój nie jest opcjonalnym elementem transformacji cyfrowej – jest miarą jej legitymizacji i długoterminowej żywotności. Ustawa o sztucznej inteligencji może być motorem tej wizji, ale tylko wtedy, gdy będzie ewoluować w dialogu z tymi, na których technologie, które reguluje, mają największy wpływ. Sprawiedliwa, inkluzywna i zrównoważona cyfrowa przyszłość zależy od tego, co zdecydujemy się dziś uznać za priorytet.

GŁÓWNE WNIOSKI

1. Zrównoważony rozwój nie jest już opcjonalny – stanowi strukturalny wskaźnik legitymizacji sztucznej inteligencji. Ustawa o sztucznej inteligencji w sposób dorozumiany zmienia kryteria oceny systemów sztucznej inteligencji: nie chodzi już tylko o wydajność czy bezpieczeństwo, ale o długoterminową zrównoważoność środowiskową, efektywność energetyczną oraz wkład w równość cyfrową. Zrównoważony rozwój musi zostać uwzględniony jako domyślny element projektowania, zarządzania i wdrażania systemów sztucznej inteligencji.
2. Bariery systemowe utrudniają powstanie ekologicznego i inkluzywnego ekosystemu sztucznej inteligencji. Od rozdrobnionej infrastruktury i nierównomiernej gotowości rynkowej po zależności w łańcuchu dostaw i niewystarczające inwestycje – Europa boryka się z ograniczeniami geopolitycznymi i przemysłowymi wykraczającymi poza samą regulację. Wyzwaniem jest zharmonizowanie polityki w zakresie sztucznej inteligencji ze strategiami energetycznymi, przemysłowymi i zamówień publicznych w ramach podejścia obejmującego cały ekosystem.
3. Ustawa o sztucznej inteligencji może stać się platformą dla innowacji w zakresie polityki społeczno-technicznej. Zrównoważony rozwój wymaga innowacji politycznych, które są inkluzywne, międzysektorowe i oparte na wartościach. Obejmuje to ocenę cyklu życia sztucznej inteligencji, standardy ekologicznych zamówień publicznych oraz wyraźne wsparcie dla zastosowań służących dobru publicznemu. Bez tych elementów sztuczna inteligencja może pod pozorem ambicji etycznych przyczynić się do pogłębienia istniejących nierówności.