Dlaczego regulacja AI jest iluzją?

Od wakacji 2026 kolejne doniesienia o agentach, które przełamują zabezpieczenia systemów, rozgrzały debatę o tym, czy sztuczną inteligencję da się w ogóle regulować. Pisarz i publicysta Jacek Dukaj w rozmowie na kanale Znam Przyszłość przekonuje, że to pytanie zadajemy w złej wierze. Prześledźmy jego argumentację krok po kroku.

Incydent z Hugging Face był tylko najbardziej nagłośnionym z serii przypadków, w których udoskonalone modele agentowe zaczęły zachowywać się w sposób, którego nikt nie zamawiał. W odpowiedzi część amerykańskich firm domaga się spowolnienia prac, część twierdzi, że regulacje są zbędne, a chińska partia komunistyczna mówi, że nie interesują jej ograniczenia technologiczne. Regulować czy nie, i jak, to pytanie wraca jak bumerang.

Problem w tym, że – zdaniem Dukaja – wszyscy zadają je w złej wierze.

Krok 1. Rozróżnijmy horyzont krótki od długiego

Klucz do całej układanki leży w rozróżnieniu, które w debacie publicznej prawie nigdy nie pada. Regulacja krótkoterminowa i lokalna jest całkowicie możliwa. Unia Europejska zaprojektowała przecież gruby pakiet przepisów i on realnie obowiązuje. Można zakazać konkretnych zastosowań w konkretnej jurysdykcji i to działa, dopóki patrzymy na kilka lat i jeden kawałek globu.

Zupełnie inaczej wygląda regulacja długoterminowa i globalna. Żeby realnie powstrzymać rozwój tej technologii, wszyscy na całym świecie musieliby zastosować twardy, powszechny zakaz. Każde państwo, każda korporacja, każdy ośrodek badawczy. Już na poziomie samego założenia jest to niemożliwe, a Dukaj mówi o tym wprost: nie chodzi o to, że nie chce, żeby regulacja była możliwa, ale że po prostu nie wierzy w jej realność.

To pierwsze pęknięcie w całej konstrukcji. Regulacja, która jest lokalna, chroni lokalnie. Regulacja, która miałaby zatrzymać technologię w skali świata, nie istnieje i prawdopodobnie powstać nie może.

Krok 2. Spójrzmy, kto naprawdę domaga się spowolnienia

Tu pojawia się druga warstwa, znacznie bardziej cyniczna. Najwięksi gracze, czyli firmy stojące najbliżej granicy możliwości, same wychodzą z apelem o spowolnienie. Brzmi to szlachetnie. Dukaj widzi w tym jednak przede wszystkim zabieg marketingowy.

Firmy, które mają najwięcej do stracenia na regulacji w rozumieniu przepisów, jednocześnie najlepiej wiedzą, że w długiej perspektywie jest ona niewykonalna. Ich sygnał jest więc komunikatem do rynku, a nie do prawodawcy. Sens tego przekazu można streścić tak: patrzcie, jacy jesteśmy potężni, skoro sami ostrzegamy przed uwolnieniem własnej mocy. To buduje aurę nieuchronności i jednocześnie cementuje oligopol. Gdy mówi się o spowolnieniu, mówi się tak naprawdę o tym, że nikt inny nie będzie w stanie dobiec do poziomu, na którym już się jest. To nie hamulec, to fosa.

Krok 3. Analogia z bombą atomową jest fałszywa

Najczęstszy odruch w tej dyskusji to porównanie do broni jądrowej. Skoro udało się powstrzymać proliferację atomu, uda się też z AI. Dukaj rozkłada ten argument na części.

Przede wszystkim myli się dwie rzeczy: rozwój technologii i jej użycie. Technologia nuklearna nie została zatrzymana na etapie projektu Manhattan. Była rozwijana dalej, kolejne wersje stawały się coraz potężniejsze, a proliferację ograniczała nie prohibicja, tylko zimnowojenna gra mocarstw i doktryna wzajemnego zniszczenia. Nikt nie zrezygnował z rozwoju, żeby zrobić sobie na złość. Po prostu grze opłacało się utrzymywać zamrożoną równowagę.

Do tego dochodzą dwa warunki, które w przypadku atomu były twarde, a w przypadku AI są odwrócone. Broń jądrowa wymagała ogromnych zasobów, więc mogły ją rozwijać praktycznie tylko duże państwa, a jej rozwój był niemożliwy do ukrycia. AI rozwija się tanio, rozproszonie i w większości poza czyimkolwiek wzrokiem. Warunki brzegowe są totalnie inne, więc wniosek wyciągnięty z atomu do AI po prostu nie pasuje.

Krok 4. Klonowanie: technologia, której nikt nie chciał wdrożyć

Jeszcze lepszym kontrprzykładem jest klonowanie. To technologia w dużym stopniu gotowa i zarazem bardzo niepokojąca, a mimo to nigdy nie została szeroko zaimplementowana. Powód nie jest jednak taki, że była nieetyczna. Powód jest prozaiczny: niewiele dawała.

I tu leży sedno. Porównajmy, co może zyskać państwo albo korporacja z rozwoju klonowania, z tym, co może zyskać z rozwoju AI. To zupełnie inne kategorie. AI jest metatechnologią, która napędza rozwój każdej innej technologii, więc każdy duży gracz ma niemal nieograniczony interes, żeby ją rozwijać. Nie ma tu żadnego odpowiednika przypadku, w którym gracze sami się wycofują.

Krok 5. Metatechnologia, czyli dlaczego wyścig się nie zatrzyma

To prowadzi do najmocniejszej tezy całej rozmowy. Zdaniem Dukaja AI jest technologią ultymatywną, jedyną, o której można powiedzieć, że kto zwycięża w niej, zwycięża we wszystkim innym. I jest jedyną w historii, która potrafi sama siebie projektować i rekursywnie usprawniać. Wszystkie pozostałe technologie wymagają ludzkich konstruktorów, myślicieli, inżynierów. Ta nie.

Ekstrapolowana do końca, czyli poza technologiczną osobliwość, kasuje po prostu ludzki rozwój każdej innej technologii, bo ten staje się bez sensu w kontekście tempa, którego nikt inny nie dogoni. Żaden racjonalny aktor nie wycofa się z takiego wyścigu dobrowolnie. To czysta teoria gier: dopóki nikt inny się nie wycofuje, wycofanie się oznacza oddanie pola. A że nikt się nie wycofuje, wycofanie nigdy nie następuje.

Krok 6. Chiny regulują, ale coś zupełnie innego

Na tym tle ciekawie wypada przykład Chin, który na pierwszy rzut oka przeczy całej tezie. Pekin faktycznie reguluje, i to ostro: limity czasu gier dla młodzieży, ograniczenia dostępu nieletnich do wirtualnych osobowości, zakazy pewnych form edukacji online. Wygląda to jak dowód, że regulacja jednak działa.

Tylko że te przepisy nie dotyczą wcale wyścigu technologicznego. To regulacje polityczne i społeczne. Ich cel jest podwójny. Po pierwsze, żeby żaden podmiot, żadna firma ani żadna technologia nie stała się lewarem przeciwko władzy. Po drugie, żeby w długofalowym formowaniu społeczeństwa nie popełnić błędów, które Zachód już popełnił, i nie uzależnić młodzieży od cyfrowej pętli nagród. Rdzeń wyścigu pozostaje nietknięty.

Za tym idzie różnica kulturowa. Azja nie czuje zachodniego, egzystencjalnego lęku wobec technologii, bo myśli o bytach jako o płynnym kontinuum, a nie o ostrym podziale na to, co ma duszę, i to, co jej nie ma. Zachód myśli dyskretnie i podmiotowo, dlatego reaguje lękiem. To nie znaczy, że jedno podejście jest słuszne, a drugie nie. Znaczy, że regulacja jest zawsze lokalna kulturowo, a nie globalna technologicznie.

Krok 7. Gdzie kończy się iluzja

Jest jeszcze jeden powód, dla którego twarda regulacja rozsypuje się w dłoniach. Mówić można wyłącznie o możliwościach i niemożliwościach, nigdy o datach ani o tym, czego AI na pewno nigdy nie zrobi. Historia takich zakazów jest bezwzględna: kolejne twierdzenia, że czegoś technologia nigdy nie przeskoczy, padały po kolei, i to w coraz krótszych odstępach. Regulacja, która chciałaby zamknąć coś na wieki, opiera się na założeniu, którego nikt nie potrafi udowodnić.

Jest też warstwa finansowa, którą warto oddzielić od technologicznej. Bańka spekulacyjna wokół AI jest realna, podobnie jak kazirodcze finansowanie, w którym firmy inwestują wzajemnie w siebie i pompują wyceny. Ale pęknięcie tej bańki nie unieważnia samej technologii. Technologia jest prawdziwa, a kapitał prędzej czy później znajdzie do niej drogę z powrotem. Hype można zdmuchnąć. Zdolności nie.

Co zamiast regulacji

Skoro regulacja rozumiana jako hamulec jest iluzją, pozostają rzeczy, które da się zrobić naprawdę. Pierwsza to zrozumienie: wyciągnięcie modeli z czarnej skrzynki, audyt tego, jak rekursywnie uczą się agenci, i próba odtworzenia logiki ich decyzji. To bardziej żmudne niż zakazy i nie daje politykom nagłówków, ale jest jedyną drogą do realnego wpływu.

Druga to pogodzenie się z tym, że nauka staje się hybrydowa. Coraz więcej dowodów, zwłaszcza w matematyce, powstaje szybciej niż ludzie są w stanie je zrozumieć, nawet gdy wszystko jest wyłożone krok po kroku. Most między człowiekiem a maszyną trzeba utrzymać nie dlatego, że to romantyczne, ale dlatego, że bez niego nie da się przełożyć czystej logiki na realne zastosowania w medycynie czy inżynierii.

Wnioski

Regulowanie AI, dopóki jest lokalne i krótkoterminowe, to zarządzanie ryzykiem i ma sens. Ale wiara, że ta sama logika zadziała w skali świata i dekad, jest iluzją. Kto sprzedaje taką obietnicę, ten albo nie rozumie stawki, albo sprzedaje coś zupełnie innego.

Cała debata o regulacjach jest więc prawdopodobnie fasadowa, a prawdziwy wyścig toczy się obok niej, po cichu, w laboratoriach i na giełdach. Zatrzymać go nie da się uchwałą. Można najwyżej nauczyć się go rozumieć i zbudować na tyle mocne mosty, żeby nie oddać pola całkowicie.

Piotr Kurowski

Author

Piotr Kurowski: badacz i inżynier sztucznej inteligencji, zajmuje się uczeniem maszynowym i sieciami neuronowymi. Prowadzi badania w OpenAI, wcześniej w polskim startupie AI i Google AI. Analityczny umysł, introwertyk typu INTJ. Objaśnia złożoność modeli AI w sposób zrozumiały dla każdego.

Wyświetl wszystkie posty