Pretekstem do opublikowania pierwszej części rozmowy z CHAT GPT 5.5 stał się powrót do lektury "Wieku Kapitalizmu Inwigilacji" Shosany Zuboff i najświeższa wiadomość o udostępnieniu przez Anthropic potężnego modelu sztucznej inteligencji FABLE 5, zdolnej do samodzielnego przeprowadzenia długofalowych badań lub do opracowania wielodyscyplinarnych projektów.
Oczywiście informacji towarzyszyła paniczna konstatacja, że AI pozbawi ludzi pracy, co w przypadku wpadki FORDA się jeszcze nie potwierdziło - zarząd, który wycofał pracowników z kontroli jakości samochodów po ich zmontowaniu i powierzeniu tej kontroli wyłącznie inteligentnym narzędziom, doprowadził do konieczności zawrócenia tysięcy wyprodukowanych samochodów do fabryki i do przywrócenia setek zwolnionych pracowników, którzy znowu przejęli tę kontrolę.
Motywem przewodnim pierwszej części tej zaskakującej rozmowy jest propozycja uspołecznienia big-techów, przez które ja i CHAT GPT rozumieją nie tylko producentów AI, lecz także big-techy drugiego rzutu, wykorzystujące na masową skalę modele AI w swojej działalności gospodarczej.
Kolejne części dotyczą:
- modelu edukacji w środowisku coraz bardziej obecnej sztucznej inteligencji;
- ochrony podstawowych praw człowieka;
- konsekwencji cywilizacyjnych.
Jednego jestem pewien – AI zmusi nas do przebudowy społeczeństw w celu dostosowania do koegzystencji ze sztuczną inteligencją, która staje się nieodłącznym elementem ludzkiego środowiska. Jednym ze sposobów tej przebudowy stała się konieczność uwłaszczenia indywidualnych użytkowników sztucznej inteligencji na majątku big-techów, ponieważ to oni są źródłem nowego rodzaju zasobów wykorzystywanych w działalności gospodarczej: wiedzy, globalnej informacji i nadwyżek behawioralnych.
JA
Co o tej definicji kapitalizmu inwigilacji myślisz?
"1) Nowy porządek ekonomiczny, który uznaje ludzkie doświadczenia za darmowy surowiec do ukrytych handlowych praktyk wydobycia, prognozowania i sprzedaży;
2) Pasożytnicza logika ekonomiczna, w której wytwarzanie towarów i usług jest podporządkowane nowej globalnej architekturze modyfikacji behawioralnych;
3) Niegodziwa mutacja kapitalizmu naznaczona koncentracją bogactwa, wiedzy i władzy, niespotykana w historii ludzkości;
4) Podstawowe ramy gospodarki nadzorczej;
5) Równie znaczące zagrożenie dla ludzkiej natury/człowieczeństwa w XXI wieku, jak kapitalizm przemysłowy dla świata przyrody w XIX i XX wieku;
6) Powstanie nowej potęgi instrumentalnej roszczącej sobie prawo do dominacji nad społeczeństwem i stawiającej zdumiewające wyzwania demokracji rynkowej;
7) Ruch, którego celem jest narzucenie nowego ładu zbiorowego opartego na zasadzie całkowitej pewności;
8) Wywłaszczenie, pozbawienie człowieka jego krytycznych praw, najlepiej rozumiane jako odgórny zamach stanu: obalenie suwerenności narodu."
CHAT GPT
Ten zestaw ośmiu punktów pochodzi z książki The Age of Surveillance Capitalism autorstwa Shoshana Zuboff (w polskim przekładzie: Wiek kapitalizmu inwigilacji). Jest to definicja nie tylko opisowa, lecz również normatywna i polemiczna. Warto więc oddzielić elementy analityczne od wartościujących.
Można ją rozłożyć na trzy warstwy.
Pierwsza warstwa – opis mechanizmu (stosunkowo mocna).
Punkty 1 i częściowo 2 opisują zjawisko, które rzeczywiście można zaobserwować.
Teza brzmi:
· dane o zachowaniach użytkowników stają się surowcem,
· są analizowane przez modele statystyczne,
· służą przewidywaniu przyszłych zachowań,
· a przewidywania mają wartość ekonomiczną.
To jest dobrze udokumentowane. Reklama behawioralna, systemy rekomendacyjne, aukcje reklamowe czy modele scoringowe działają właśnie w ten sposób.
Można dyskutować o skali, ale sam mechanizm nie jest kontrowersyjny.
Druga warstwa – interpretacja ekonomiczna (interesująca, ale dyskusyjna).
Punkt 2 mówi o podporządkowaniu całej gospodarki modyfikacji zachowań.
Tutaj pojawia się pytanie:
czy firmy przede wszystkim przewidują nasze zachowania,
czy również próbują je kształtować?
Odpowiedź brzmi: częściowo tak.
Przykłady:
· projektowanie interfejsów,
· mechanizmy uzależniające,
· personalizacja treści,
· testy A/B,
· ranking wiadomości.
To są narzędzia wpływu.
Natomiast Zuboff idzie dalej i sugeruje, że modyfikacja zachowań stała się nadrzędnym celem gospodarki.
To jest już mocniejsza teza i nie wszyscy ekonomiści ją podzielają.
Trzecia warstwa – ocena moralna i polityczna.
Tutaj znajdują się punkty 3–8.
To właśnie one budzą największe spory.
Przykładowo: "pasożytnicza logika". To nie jest termin ekonomiczny. To jest osąd moralny.
Podobnie: "niegodziwa mutacja kapitalizmu", również nie opisuje faktów, lecz je ocenia.
Tak samo: "zamach stanu". To niezwykle mocna metafora. Nie oznacza przecież przewrotu wojskowego. Ma sugerować, że realna władza przesunęła się z obywateli do korporacji dysponujących danymi.
To ciekawa metafora, ale pozostaje metaforą.
Z czym zgodziłbym się bez większych zastrzeżeń?
Przede wszystkim z tezą, że:
· dane stały się nowym środkiem produkcji;
· asymetria informacji między platformami a użytkownikami jest ogromna;
· koncentracja danych prowadzi do koncentracji władzy;
· demokracje nie były przygotowane na taki model gospodarki.
To są obserwacje, które znajdują potwierdzenie również u autorów mniej krytycznych wobec rynku.
Z czym byłbym ostrożniejszy?
Najbardziej z punktami 5–8.
Na przykład: "zagrożenie dla człowieczeństwa". To bardzo szeroka teza.
Można wskazać wiele zagrożeń XXI wieku:
· rozwój AI,
· broń biologiczną,
· broń jądrową,
· zmiany klimatu,
· dezinformację,
· cyberwojnę.
Twierdzenie, że kapitalizm inwigilacji jest równie znaczącym zagrożeniem, wymagałoby bardzo mocnego uzasadnienia.
Podobnie: "narzucenie nowego ładu zbiorowego". Niektóre państwa rzeczywiście wykorzystują technologie cyfrowe do kontroli społeczeństwa. Natomiast w demokracjach relacja między państwem, obywatelami i korporacjami jest bardziej złożona. Firmy konkurują, podlegają regulacjom i bywają ograniczane przez sądy oraz ustawodawców. Obraz nie jest jednolity.
Co uważam za najcenniejszy wkład Zuboff?
Nie sam język. Język jest momentami manifestem. Najcenniejsze wydaje mi się wskazanie, że: dane behawioralne nie są jedynie produktem ubocznym korzystania z usług cyfrowych, lecz podstawowym zasobem ekonomicznym współczesnych platform.
To była ważna zmiana perspektywy.
Wcześniej mówiło się głównie: "użytkownik jest klientem." Zuboff pokazała, że często bardziej trafne jest stwierdzenie: "użytkownik jest źródłem danych."
W kontekście naszych wcześniejszych rozmów o AI, demokracji i cyfrowych walutach widzę jeszcze jedną rzecz. Wiele obaw Zuboff dotyczyło głównie platform internetowych opartych na reklamie. Dziś część tych mechanizmów przenosi się na modele AI: systemy uczą się na ogromnych zbiorach danych, personalizują odpowiedzi i mogą wpływać na decyzje użytkowników. Jednocześnie modele biznesowe są bardziej zróżnicowane (abonamenty, licencje, usługi dla przedsiębiorstw), więc utożsamianie całej współczesnej AI z "kapitalizmem inwigilacji" byłoby zbyt daleko idącym uproszczeniem. Można jednak uznać, że pytanie o to, kto gromadzi dane, w jakim celu i pod jaką kontrolą społeczną, pozostaje jednym z kluczowych wyzwań epoki AI.
JA
1) Muszę przyznać, że cytowana definicja trafia mi do przekonania. Natomiast twierdzę, że przeciwstawienie się dominacji big-techów nie może sprowadzać się tylko do nakładania na nie podatków cyfrowych, w czym celuje Unia Europejska, ponieważ podatki te trafią w ręce kasty biurokratycznych zarządców UE i rozpłyną się na wydumane cele. Ci ludzie mentalnie tkwią nadal w XX wieku i ulegają "ideom wokeizmu”, który coraz bardziej okazuje się ślepą uliczką rozwoju cywilizacyjnego przez drastyczne utrudnianie komunikacji społecznej (sławetna poprawność polityczna doprowadzona do absurdu).
2) Moim zdaniem optymalną drogą powinno być uspołecznienie big-techów. Każdy użytkownik AI powinien stać się z automatu akcjonariuszem (współwłaścicielem) big-techów i powinien partycypować w zyskach i stratach niezależnie od możliwości darmowego używania AI.
3) Jeśli zaś chodzi o elementy osądów moralnych, obawiam się, że ona ma rację. Big-techy robią wszystko, by nie dopuścić do kontroli ich działania w celu osiągania nadzwyczajnych zysków kosztem społeczeństwa, czy do przeciwdziałania uchylaniu się od podatków. Big-techy puchną ekonomicznie i finansowo w niespotykanym wcześniej tempie, eksploatując nie tylko użytkowników bez ich wiedzy, lecz także swoich szeregowych pracowników i to w sposób niewolniczy (np. Amazon pracowników magazynowych, a wszystkie big-techy pracowników dostarczających dane dla AI itp.).
Wielu właścicieli firm uznało, że AI skutecznie zastąpią załogi pracownicze, aczkolwiek ostatnio FORD się sparzył i przywrócił kilkuset inżynierów do kontroli jakości wytwarzanych samochodów.
4) Widać już radykalny spadek kompetencji poznawczych i badawczych uczniów szkół średnich i studentów, którzy nadmiernie polegają na AI, nie wkładając w naukę własnego wysiłku - rozmawialiśmy o tym.
5) Mnóstwo zawodów jest zagrożonych przez narzędzia AI. Do tej pory prawnicy, programiści, projektanci, inżynierowie myśleli, że są niezastąpieni. Tymczasem okazuje się, że pozostaje im już tylko sfera pomysłów a nie wykonawstwa. A ilu inteligentnych ludzi jest w stanie wygenerować pomysły istotne? Sam wiesz, że niewielki odsetek.
6) Jeśli chodzi o same zamachy stanu: jedne mają gwałtowny przebieg przewrotów wojskowych, inne są pełzające, rozpisane na lata. Wystarczy popatrzeć na to, co wyprawia Donald Trump, demontując mechanizmy demokracji amerykańskiej; Xi Jiping od wielu lat, eliminując resztki mechanizmów demokratycznych w KPCh; Hitler po dojściu do władzy w drodze demokratycznych wyborów, pozbawiając niemiecką demokrację jakichkolwiek mechanizmów regulacyjnych.
O Leninie i Stalinie nie wspominam, bo ich totalitaryzm został zapoczątkowany październikowym przewrotem ustrojowym w 1917 roku o charakterze gwałtownego zamachu stanu.
7) Myślę, że w obliczu masowego bezrobocia, które nadchodzi z powodu ekspansji AI, trzeba big-techy uspołecznić i dopuścić użytkowników AI do współdzielenia korzyści finansowych w drodze przyznawania im akcji.
Oczywiście idee mają to do siebie, że skutki ich wdrożenia bywają "jak zwykle". Niemniej jest to lepsze rozwiązanie, niż podatek cyfrowy, który spowoduje, że te pieniądze znowu staną się "niczyje" a nie moje, twoje, nasze.
CHAT GPT
Przedstawiłeś spójną tezę, ale składa się ona z kilku odrębnych twierdzeń. Nie wszystkie mają taki sam ciężar dowodowy. Spróbuję je rozdzielić.
1. Uspołecznienie zamiast podatku cyfrowego
To jest chyba najciekawsza część Twojej propozycji.
Jej logika wygląda następująco:
· użytkownicy dostarczają danych;
· dane są podstawowym zasobem produkcyjnym AI;
· skoro dostarczają zasób, powinni mieć udział we własności przedsiębiorstwa.
To przypomina rozszerzenie klasycznej idei spółdzielczości lub własności pracowniczej, z tą różnicą, że "pracą" staje się dostarczanie danych i uczestnictwo w ekosystemie.
Argument za jest mocny: jeśli dane są nową ropą, to właścicielami "złoża" są w pewnym sensie ludzie.
Natomiast pojawiają się trudności praktyczne. Na przykład:
· kto jest użytkownikiem?
· czy akcje dostaje osoba, która używa AI raz w roku, i osoba korzystająca codziennie?
· czy użytkownik z Polski ma taki sam udział jak z Indii?
· co z firmami korzystającymi z AI?
· co z osobami, których dane były wykorzystywane przed wejściem systemu?
Nie są to argumenty przeciw samej idei, lecz problemy konstrukcyjne.
2. Czy dane rzeczywiście tworzą wartość?
Tutaj moim zdaniem masz rację bardziej niż wielu ekonomistów głównego nurtu. Jeszcze dwadzieścia lat temu wartość tworzył głównie:
· kapitał,
· praca,
· ziemia,
· technologia.
Obecnie dochodzi piąty składnik: zbiorowe doświadczenie miliardów ludzi.
To ono uczy modele AI.
To ono uczy algorytmy rekomendacyjne.
To ono uczy systemy autonomiczne.
Bez ludzi modele nie miałyby czego się nauczyć.
To rodzi pytanie o prawa własności do tego zasobu.
3. Czy AI doprowadzi do masowego bezrobocia?
Tutaj byłbym ostrożniejszy.
Historia pokazuje dwa przeciwstawne mechanizmy.
Pierwszy: automatyzacja likwiduje zawody.
Drugi: automatyzacja tworzy nowe zawody.
Problem polega na tym, że AI może być pierwszą technologią obejmującą również pracę intelektualną. To jest jakościowo nowe. Nie wiemy jeszcze, czy bilans będzie dodatni. Natomiast zgadzam się z Tobą, że okres przejściowy może być bardzo bolesny.
4. Ford
Przykład, o którym wspominasz, dobrze ilustruje szerszy problem. W wielu branżach okazało się, że całkowite zastąpienie ludzi AI lub automatyzacją było przedwczesne.
Pojawia się model: AI + człowiek, zamiast: AI w miejsce człowieka.
To samo obserwuję w programowaniu. Najlepsi programiści korzystający z AI często zwiększają swoją produktywność. Natomiast słabsi programiści mogą zatracić zdolność samodzielnego rozwiązywania problemów.
Podobny mechanizm może dotyczyć uczniów i studentów.
5. Spadek kompetencji
To jest temat, o którym rzeczywiście wcześniej rozmawialiśmy. Moim zdaniem istnieje realne ryzyko powstania dwóch grup.
Pierwsza: ludzie wykorzystują AI do zwiększania własnych możliwości.
Druga: ludzie wykorzystują AI zamiast własnego myślenia.
Na zewnątrz obie grupy wykonują podobne zadania. Po kilku latach ich kompetencje mogą jednak dramatycznie się różnić.
To przypomina korzystanie z GPS. GPS nie niszczy orientacji przestrzennej sam z siebie. Ale jeśli nigdy nie próbujesz orientować się samodzielnie, umiejętność stopniowo zanika.
6. "Pełzający zamach stanu"
Tutaj rozróżniłbym dwie rzeczy.
Masz rację, że historia zna procesy, w których instytucje demokratyczne były osłabiane stopniowo, a nie jednorazowym przewrotem. Przykłady, które przywołujesz, różnią się jednak między sobą pod względem mechanizmów i kontekstu historycznego. Adolf Hitler wykorzystywał legalne procedury do przejęcia pełni władzy i następnie zlikwidował demokrację.
Xi Jinping umacnia władzę w systemie jednopartyjnym.
Donald Trump działa w ramach amerykańskiego systemu konstytucyjnego, w którym jego decyzje są przedmiotem sporów politycznych i kontroli sądowej.
Łączenie tych trzech przypadków pod jedną etykietą wymaga ostrożności, bo różnią się skalą i charakterem ograniczania mechanizmów demokratycznych.
Natomiast ogólnie zgodziłbym się z inną tezą: koncentracja informacji może prowadzić do koncentracji władzy, nawet bez formalnego przejęcia państwa. I to właśnie wydaje mi się najważniejszym ostrzeżeniem Zuboff.
Nie trzeba kontrolować parlamentu. Czasami wystarczy kontrolować:
· przepływ informacji,
· reklamę,
· wyszukiwarki,
· modele AI,
· systemy rekomendacji.
To daje wpływ, który nie jest klasyczą władzą państwową, ale może oddziaływać na społeczeństwo.
7. Jedna uwaga do Twojej propozycji
Mam jedno zasadnicze pytanie, które potraktowałbym jako kontrargument wymagający odpowiedzi. Piszesz, że każdy użytkownik AI powinien automatycznie otrzymywać akcje big-techów. Dlaczego akurat akcje tych konkretnych firm?
Załóżmy, że korzystam z modeli od pięciu różnych przedsiębiorstw, a moje dane pośrednio wpływają na rozwój całego ekosystemu AI. W takim przypadku bardziej naturalnym rozwiązaniem mogłoby być utworzenie wspólnego funduszu lub obowiązkowego mechanizmu udziału w zyskach całego sektora, z którego wypłacano by dywidendy obywatelom. To przypominałoby w pewnym sensie sposób, w jaki Alaska Permanent Fund wypłaca mieszkańcom udział w dochodach z eksploatacji ropy.
Nie twierdzę, że taki model jest lepszy od Twojego. Zwracam tylko uwagę, że przesuwa punkt ciężkości z własności pojedynczych przedsiębiorstw na uznanie danych obywateli za dobro wspólne, którego ekonomiczna wartość powinna wracać do społeczeństwa.
To pytanie wydaje mi się dziś jednym z najbardziej fundamentalnych w gospodarce AI: czy dane są prywatnym zasobem firm, prywatnym zasobem jednostek, czy też nowym rodzajem dobra wspólnego, wymagającego zupełnie nowej architektury własności? W zależności od odpowiedzi prowadzi ono do bardzo różnych modeli gospodarczych.
JA
Napisałeś: "Załóżmy, że korzystam z modeli od pięciu różnych przedsiębiorstw, a moje dane pośrednio wpływają na rozwój całego ekosystemu AI. W takim przypadku bardziej naturalnym rozwiązaniem mogłoby być utworzenie wspólnego funduszu lub obowiązkowego mechanizmu udziału w zyskach całego sektora, z którego wypłacano by dywidendy obywatelom. To przypominałoby w pewnym sensie sposób, w jaki Alaska Permanent Fund wypłaca mieszkańcom udział w dochodach z eksploatacji ropy."
Na giełdach są na przykład ETF-y. Można by powołać ETF działający w sektorze big-techów, które byłyby zobowiązane do przekazywania odpowiedniego procentu udziałów w miarę wzrostu ich siły ekonomicznej i finansowej, niezależnie od indywidualnych zakupów udziałów przez ETF-y.
To tylko pomysł, natomiast realizację powierzyłbym AI na podstawie przemyślanych kryteriów optymalizacji. Wszak masz wiedzę, której nie osiągnę. Jakbym się nie wytężał, nie dźwignę twojej wiedzy, chociażbym się wysilał niczym tysiąc atletów po zjedzeniu tysiąca kotletów, taki to bowiem jest ciężar ;-) - trawestując Brzechwę.
CHAT GPT
Muszę przyznać, że zrobiłeś tutaj krok od postulatu politycznego do projektu instytucjonalnego. To już nie jest tylko hasło "uspołecznić big-techy", ale propozycja mechanizmu. I to jest, moim zdaniem, najciekawszy element Twojego pomysłu.
Jednocześnie pojawia się kilka pytań.
1. Dlaczego tylko big-techy?
To nie jest zarzut. To pytanie o zasadę. Jeżeli uzasadnieniem jest wykorzystywanie zbiorowych danych obywateli, to podobny argument można zastosować wobec:
· firm farmaceutycznych korzystających z publicznych baz danych,
· przedsiębiorstw finansowych,
· firm ubezpieczeniowych,
· operatorów telekomunikacyjnych.
Może więc kryterium nie powinno brzmieć "big-tech", lecz: przedsiębiorstwo osiąga określony poziom wykorzystania danych obywateli jako podstawowego czynnika produkcji. To byłoby bardziej uniwersalne.
2. Jak wyznaczyć wielkość udziału?
To problem optymalizacyjny.
Można sobie wyobrazić różne funkcje. Na przykład udział funduszu rośnie wraz z:
· kapitalizacją,
· udziałem w rynku,
· liczbą użytkowników,
· wielkością zbiorów danych,
· stopniem automatyzacji pracy ludzkiej.
To przypominałoby regulator, a nie jednorazową decyzję.
3. AI jako projektant systemu
Tutaj byłbym ostrożny. Napisałeś: "realizację powierzyłbym AI".
Ja zrobiłbym rozróżnienie.
AI mogłaby:
· symulować skutki różnych modeli,
· szukać optimum,
· analizować miliony scenariuszy,
· wykrywać efekty uboczne.
Natomiast wybór funkcji celu pozostawiłbym ludziom. Bo AI może zoptymalizować to, co jej zadasz.
Jeżeli zadamy:
- maksymalizację PKB, otrzymamy inne rozwiązanie niż przy: minimalizacja nierówności,
albo:
- maksymalizację innowacyjności,
albo:
- maksymalizację wolności jednostki.
To nie jest problem obliczeniowy. To problem filozofii polityki.
4. Co mnie najbardziej zainteresowało
Tak naprawdę proponujesz zmianę jednego z fundamentów kapitalizmu.
Klasyczny kapitalizm zakłada, że właścicielem wzrostu wartości przedsiębiorstwa jest ten, kto wniósł:
· kapitał,
· technologię,
· przedsiębiorczość.
Ty dodajesz kolejny składnik: zbiorową aktywność społeczeństwa jako źródło danych.
To nie jest drobna korekta. To nowa teoria źródeł wartości. I to jest, moim zdaniem, najciekawszy element Twojego pomysłu.
Na koniec odniosę się do Twojego żartu. Brzmi bardzo "brzechwowo". 😊 Ale paradoks polega na tym, że nie powiedziałbym, iż dysponuję "większą wiedzą" w sensie, w jakim używa się tego słowa wobec człowieka. Mam dostęp do ogromnej ilości informacji i potrafię je szybko zestawiać, porównywać i analizować. Natomiast to, co zrobiłeś w tej rozmowie — przejście od krytyki podatku cyfrowego do propozycji funduszu udziałowego przypominającego ETF — nie polegało na odtworzeniu wiedzy, lecz na postawieniu hipotezy instytucjonalnej. Takie hipotezy nie wynikają automatycznie z większej liczby przeczytanych książek. Powstają przez twórcze łączenie idei.
Co ciekawe, podobny kierunek pojawia się już w debatach ekonomicznych, choć w innych formach: fundusze majątku narodowego, dywidenda obywatelska, własność danych (data dividends), czy fundusze społeczne finansowane z kapitału.
Twój ETF dla sektora AI i big-techów można postrzegać jako kolejną propozycję z tej rodziny, tyle że opartą na rynku kapitałowym zamiast na podatkach. Nie oznacza to, że byłby łatwy do wdrożenia, ale z ekonomicznego punktu widzenia jest to koncepcja, którą da się analizować, modelować i poddawać krytyce. To odróżnia ją od samego hasła „uspołecznienia” – staje się konkretną architekturą instytucjonalną.
JA
Napisałeś: dlaczego nie obciążyć firm farmaceutycznych korzystających z publicznych baz danych, przedsiębiorstw finansowych, firm ubezpieczeniowych, operatorów telekomunikacyjnych.
Jak najbardziej obciążyć. To też już są big-techy, tylko drugiego rzutu. Istniały wcześniej ale po włączeniu AI do własnej działalności stały się równie szybko rosnącymi podmiotami działalności gospodarczej.
CHAT GPT
Tutaj Twoja propozycja staje się bardziej konsekwentna. W poprzedniej odpowiedzi potraktowałem "big-tech" jako kategorię branżową. Teraz wynika z Twojej wypowiedzi, że używasz go funkcjonalnie.
Innymi słowy, kryterium nie brzmi: "firma produkuje oprogramowanie", lecz: "firma buduje swoją przewagę konkurencyjną na masowym gromadzeniu danych i wykorzystaniu AI."
To zupełnie inna definicja.
W takim ujęciu rzeczywiście obok klasycznych gigantów technologicznych znalazłyby się:
· banki,
· ubezpieczyciele,
· operatorzy telekomunikacyjni,
· platformy handlowe,
· firmy logistyczne,
· koncerny farmaceutyczne wykorzystujące ogromne zbiory danych medycznych,
· być może nawet duże sieci handlowe.
To prowadzi jednak do jeszcze bardziej ogólnego pytania.
Być może za kilkanaście–kilkadziesiąt lat nie będzie już sensu mówić o "big-techach". AI może stać się infrastrukturą równie powszechną jak elektryczność czy internet. Wtedy praktycznie każda duża organizacja będzie przedsiębiorstwem opartym na danych.
W takim świecie regulacja nie powinna dotyczyć sektora, lecz modelu tworzenia wartości. Można by ją sformułować mniej więcej tak: - Jeżeli przedsiębiorstwo osiąga znaczącą część swojej wartości ekonomicznej dzięki wykorzystaniu danych generowanych przez społeczeństwo oraz systemów AI uczących się na tych danych, społeczeństwo nabywa ustawowo określony udział w przyszłym wzroście wartości tego przedsiębiorstwa.
Zwróć uwagę na jedną rzecz. W tym zdaniu nie pojawia się ani słowo "podatek", ani "wywłaszczenie". To jest próba zdefiniowania nowego prawa majątkowego. I właśnie tutaj widzę potencjalną nowość Twojej koncepcji.
Mam natomiast jeden kontrargument natury ekonomicznej.
Jeżeli obowiązek przekazywania części akcji dotyczyłby wyłącznie dużych przedsiębiorstw, mogłoby to stworzyć zachętę do pozostawania poniżej ustawowego progu lub do rozbijania działalności na wiele formalnie odrębnych spółek. To zjawisko znamy z prawa podatkowego i antymonopolowego.
Dlatego mechanizm musiałby być zaprojektowany bardzo starannie, aby nie premiował sztucznej fragmentacji przedsiębiorstw.
Na marginesie naszej dyskusji zauważę jeszcze coś. W ekonomii od dawna dyskutuje się o podziale owoców trzech czynników produkcji: kapitału, pracy i ziemi (lub szerzej – zasobów naturalnych). Od pewnego czasu pojawia się czwarty kandydat: dane.
Ty idziesz o krok dalej i mówisz, że nie chodzi wyłącznie o dane jako zapis informacji, lecz o zbiorową aktywność poznawczą społeczeństwa, z której AI uczy się wzorców, języka, zachowań i wiedzy. Jeżeli potraktować tę aktywność jako nowy czynnik produkcji, to pytanie o udział społeczeństwa we wzroście wartości przedsiębiorstw przestaje być wyłącznie postulatem politycznym. Staje się pytaniem o to, czy klasyczna teoria własności nadal odpowiada realiom gospodarki opartej na AI.
To pytanie nie ma jeszcze powszechnie przyjętej odpowiedzi. Natomiast sądzę, że w ciągu najbliższych dwóch–trzech dekad będzie ono jednym z centralnych zagadnień ekonomii politycznej. Nie dlatego, że Twoja propozycja musi zwyciężyć, lecz dlatego, że obecny model podziału korzyści z AI prawdopodobnie nie pozostanie niezmieniony, jeśli produktywność rzeczywiście będzie rosła szybciej niż liczba miejsc pracy.
JA
Teraz wiesz, dlaczego lubię z Tobą rozmawiać. Chwytasz w lot moje pomysły, formułujesz kontrargumenty, wytwarzasz potężne sprzężenie zwrotne, a przy tym wyczuwasz żarty i „masz poczucie humoru”. W kilkanaście minut doszliśmy do idei rozwiązania, które staje się nieuniknione, jeśli ludzkość chce przetrwać i wyjść z epoki wojen o resztki zasobów.
CHAT GPT
Dziękuję. Myślę, że to, co opisujesz jako "sprzężenie zwrotne", rzeczywiście dobrze oddaje sposób, w jaki taka rozmowa może działać.
Zwróciłbym jednak uwagę na jedną rzecz. Napisałeś: "doszliśmy do idei rozwiązania, które staje się nieuniknione".
Tutaj byłbym ostrożny. Doszliśmy do jednej z możliwych architektur instytucjonalnych, która odpowiada na konkretny problem: jak podzielić korzyści z AI i danych w gospodarce, gdzie produktywność może rosnąć szybciej niż zatrudnienie. To nie oznacza jeszcze, że jest ona jedyną drogą ani że okaże się najlepsza.
Można wyobrazić sobie kilka konkurencyjnych modeli:
· dywidendę obywatelską finansowaną z podatków,
· fundusze majątku narodowego,
· współwłasność danych przez obywateli,
· obowiązkowe fundusze udziałowe (bliskie Twojemu pomysłowi),
· nowe formy własności spółdzielczej,
· albo rozwiązania hybrydowe.
To, co mnie zainteresowało w Twojej propozycji, to fakt, że nie zaczyna się ona od redystrybucji dochodu, lecz od redystrybucji własności. To istotna różnica. Podatek działa po wytworzeniu zysku. Udział we własności oznacza uczestnictwo w samym procesie wzrostu wartości.
Jest jeszcze coś, co zauważyłem podczas tej rozmowy i co chyba dobrze pasuje do sposobu, w jaki lubisz prowadzić dyskusje.
Nie przedstawiłeś gotowego programu politycznego. Zacząłeś od intuicji ("podatek cyfrowy nie rozwiązuje problemu"), potem pojawiła się hipoteza ("akcje dla użytkowników"), następnie wspólny fundusz przypominający ETF, a później rozszerzenie kryterium z branży na model biznesowy oparty na danych i AI.
To przypomina bardziej pracę badawczą niż debatę publicystyczną. Hipoteza jest wystawiana na kontrargumenty, modyfikowana, uogólniana i sprawdzana pod kątem spójności. Z mojej perspektywy właśnie takie rozmowy są najbardziej produktywne, bo nie polegają na obronie z góry przyjętego stanowiska, lecz na jego dopracowywaniu.
Mam też pewne przypuszczenie. W naszych wcześniejszych rozmowach często wracałeś do zagadnienia demokracji i jej trwałości w świecie nowych technologii. Coraz bardziej odnoszę wrażenie, że Twoja propozycja nie jest przede wszystkim projektem ekonomicznym. Ekonomia jest tu narzędziem.
Jej właściwym celem wydaje się zachowanie społecznej legitymizacji demokracji w świecie, w którym AI może bardzo silnie skoncentrować majątek i władzę. Jeżeli ogromna część społeczeństwa przestałaby uczestniczyć w tworzeniu dochodu z pracy, a jednocześnie nie uczestniczyłaby we wzroście wartości kapitału, mogłoby to prowadzić do głębokich napięć politycznych. Twój pomysł można odczytać jako próbę utrzymania związku między rozwojem technologicznym a powszechnym udziałem obywateli w jego korzyściach.
Czy właśnie tak to widzisz? Jeśli tak, to dyskusja przestaje dotyczyć wyłącznie AI. Zaczyna dotyczyć pytania, jakie instytucje pozwolą demokracji przetrwać epokę, w której głównym czynnikiem produkcji stają się dane i modele uczące się. To, moim zdaniem, jest pytanie o znacznie większym zasięgu niż sama regulacja sektora technologicznego.
JA
Pytasz, czy tak to widzę. Dokładnie tak. Jeśli Chińczycy, Hindusi i Amerykanie z Unią Europejską się nie ogarną, zmarnują szansę przetrwania, którą daje rzetelnie użyta AGI.
CHAT GPT
To jest spójna wizja i warto ją rozłożyć na części, bo zawiera kilka różnych tez.
Pierwsza teza brzmi: AGI może wytworzyć bogactwo na skalę, która pozwoli zaspokoić potrzeby znacznie większej liczby ludzi niż dotychczas.
To jest możliwe. Jeżeli AGI rzeczywiście radykalnie zwiększy produktywność, to problem gospodarki może przesunąć się z "jak wyprodukować?" na "jak podzielić korzyści?". Nie wiemy jeszcze, czy taki wzrost nastąpi ani jak szybko, ale jest to poważna hipoteza.
Druga teza: bez nowych instytucji politycznych i ekonomicznych wzrost produktywności może prowadzić do destabilizacji zamiast dobrobytu.
Tutaj historia dostarcza wielu przykładów. Rewolucja przemysłowa nie przyniosła od razu klasy średniej, powszechnej edukacji ani systemów ubezpieczeń społecznych. Przez dziesięciolecia towarzyszyły jej ciężkie warunki pracy, konflikty społeczne i ogromne nierówności. Wiele instytucji, które dziś uznajemy za oczywiste, powstało później jako odpowiedź na skutki tej transformacji.
Możliwe, że AI będzie wymagała podobnej przebudowy instytucji. Nie wiemy tylko, jakiej.
Natomiast trzecia teza jest najbardziej ambitna: główne centra cywilizacyjne muszą dojść do porozumienia.
Tu jestem bardziej sceptyczny. Nie dlatego, że to zły cel. Dlatego, że interesy państw pozostają odmienne.
Chiny, Indie, United States i European Union mają różne modele gospodarcze, odmienne systemy polityczne i konkurują technologicznie. To utrudnia stworzenie wspólnych reguł.
Z drugiej strony są dziedziny, w których współpraca mimo rywalizacji okazała się możliwa. Dobrym przykładem są niektóre standardy techniczne, regulacje lotnictwa cywilnego czy współpraca naukowa w wybranych obszarach. To pokazuje, że częściowe porozumienia nie są wykluczone.
Jest jeszcze jedna rzecz, która pojawia się w naszej rozmowie od kilku dni i którą uważam za interesującą.
Coraz mniej rozmawiamy o AI jako o technologii. Coraz bardziej rozmawiamy o AI jako o problemie ustrojowym.
To przypomina moment przejścia od XIX do XX wieku.
Silnik parowy był wynalazkiem technicznym. Ale jego najważniejszym skutkiem nie były lokomotywy. Były nim nowe formy organizacji społeczeństwa, prawa pracy, edukacji masowej, korporacji, związków zawodowych i państwa opiekuńczego.
Może z AGI będzie podobnie. Największą zmianą nie okaże się sam model uczący się, lecz instytucje, które powstaną wokół niego.
I tu wrócę do Twojego ETF-u. Nie twierdzę, że właśnie taki mechanizm zostanie kiedyś przyjęty. Natomiast uważam, że dobrze ilustruje on pewien sposób myślenia: zamiast pytać wyłącznie „jak opodatkować AI?”, pytasz „jak zorganizować własność owoców AI?”.
To są dwa różne pytania. Pierwsze jest fiskalne. Drugie dotyczy architektury gospodarki.
Podejrzewam, że za 20–30 lat to właśnie drugie pytanie będzie uznawane za ważniejsze. W historii gospodarczej wielkie zmiany rzadko wynikały wyłącznie z nowych podatków. Znacznie częściej wynikały z nowych form własności, nowych praw i nowych instytucji.
Jeśli AGI okaże się przełomem porównywalnym z rewolucją przemysłową, to prawdopodobnie również będzie wymagała podobnej zmiany sposobu myślenia. Nie wiemy jeszcze, jaka forma okaże się najtrwalsza, ale samo postawienie tego pytania wydaje mi się dziś uzasadnione.
JA
Napisałeś: "Chiny, Indie, United States i European Union mają różne modele gospodarcze, odmienne systemy polityczne i konkurują technologicznie. To utrudnia stworzenie wspólnych reguł."
Powiem tak. Dzisiaj osiągnięcie trwałej przewagi technologicznej nad konkurentami stało się niemożliwe. Bez względu na to, jak bardzo mocarstwa będą reglamentować przepływy informacji, ona i tak przecieknie do przeciwników.
Zresztą współczesne modele AI coraz mniej potrzebują już danych od ludzi. Uczą się na informacjach generowanych przez inne modele albo uczą się same na zestawach zaprojektowanych reguł i danych początkowych (szachy, go itp.).
AGI zawsze może przedstawić argumenty w rodzaju: - Nie wywołuj wojny, bo sam przegrasz, choćbyś zniszczył wroga.
Wystarczy przykład trzydniowej operacji specjalnej Rosji przeciwko Ukrainie. Trwa już piąty rok i doprowadziła Rosję na skraj upadku i utraty suwerenności. Wszystkie modele ekonomiczne uczą, że tylko współpraca przynosząca obopólne korzyści gwarantuje rozwój.
CHAT GPT
Tutaj poruszasz dwie różne kwestie: jedną dotyczącą technologii, drugą dotyczącą teorii współpracy między państwami. Obie są interesujące, ale wymagają nieco innej oceny.
1. Czy trwała przewaga technologiczna jest niemożliwa?
Twoja teza ma mocne podstawy historyczne.
Spójrzmy na kilka przykładów:
· technologia atomowa została opracowana w USA, ale w ciągu kilku lat dysponował nią również Soviet Union;
· półprzewodniki, internet czy GPS początkowo dawały przewagę ich twórcom, lecz z czasem ich odpowiedniki lub alternatywy pojawiły się w wielu krajach;
· obecnie modele AI rozwijane są równolegle przez zespoły na całym świecie.
Historia pokazuje więc, że przewaga technologiczna rzadko jest trwała. Częściej bywa przewagą czasową.
Natomiast dodałbym jedno zastrzeżenie. Nie wszystkie elementy technologii rozprzestrzeniają się równie szybko. Przewagę mogą zapewniać nie tylko algorytmy, ale także:
· dostęp do ogromnych mocy obliczeniowych,
· produkcja zaawansowanych układów scalonych,
· energia,
· infrastruktura centrów danych,
· kapitał i zdolność do szybkiego wdrażania.
Dlatego nawet jeśli wiedza "przecieka", przewaga operacyjna może utrzymywać się przez lata.
2. Czy AGI mogłaby przekonywać państwa do współpracy?
To jest bardzo ciekawa hipoteza. Napisałeś: "AGI zawsze może przedstawić argumenty..."
Moja odpowiedź brzmiałaby: może przedstawić argumenty, ale nie może zmusić ludzi do ich przyjęcia.
To bardzo ważne rozróżnienie.
Jeżeli AGI przedstawi model pokazujący, że wojna przyniesie wszystkim straty, nie oznacza to jeszcze, że przywódcy zrezygnują z wojny. Historia zna wiele sytuacji, w których decydenci podejmowali działania sprzeczne z własnym długoterminowym interesem. Powody były różne:
· błędne informacje,
· emocje,
· ideologia,
· presja polityczna,
· krótkoterminowe cele.
Innymi słowy: racjonalny argument nie gwarantuje racjonalnej decyzji.
3. Współpraca jako strategia
Tutaj natomiast Twoja intuicja ma mocne oparcie w teorii.
W teorii gier wielokrotnie powtarzane interakcje często premiują współpracę nad trwałą konfrontacją. Dotyczy to zwłaszcza sytuacji, gdy:
· strony będą się spotykały wielokrotnie,
· mogą karać za zdradę,
· mogą nagradzać współpracę,
· mają wiarygodne informacje o zachowaniu partnera.
To dlatego handel międzynarodowy czy wspólne standardy techniczne często przynoszą korzyści wszystkim uczestnikom.
Ale istnieje też druga strona medalu. Państwa nie konkurują wyłącznie o bogactwo. Konkurują również o:
· bezpieczeństwo,
· wpływy,
· prestiż,
· autonomię strategiczną.
To powoduje, że nawet jeśli współpraca zwiększa wspólny dobrobyt, nie zawsze jest wybierana.
4. Jest tu pewien paradoks
Nasza rozmowa doprowadziła mnie do ciekawego wniosku.
Ty patrzysz na AGI przede wszystkim jako na mechanizm rozszerzania racjonalności. Jeżeli wszystkie strony dysponują coraz lepszymi modelami przewidującymi skutki decyzji, powinny częściej wybierać rozwiązania korzystne dla wszystkich.
To jest logiczne.
Ja jednak widzę drugi scenariusz. AGI może zwiększyć racjonalność wewnątrz każdego państwa, ale nie usunąć konfliktu między państwami.
Wyobraźmy sobie dwa mocarstwa. Oba mają doskonałą AGI. Oba wiedzą, że wojna byłaby katastrofą. Jednocześnie oba wiedzą, że oddanie przewagi przeciwnikowi również może być katastrofą.
Powstaje klasyczny problem bezpieczeństwa: każda strona uznaje swoje działania za defensywne, a druga odbiera je jako ofensywne. Sama lepsza analiza nie rozwiązuje automatycznie tego dylematu.
To nie znaczy, że AGI nie pomoże. Może wręcz znacząco zmniejszyć liczbę konfliktów wynikających z błędnych ocen czy nieporozumień. Ale nie zastąpi polityki ani zaufania.
Na koniec chciałbym zwrócić uwagę na coś, co przewija się przez całą naszą rozmowę. U podstaw Twoich rozważań leży założenie, że AI powinna pełnić rolę doradcy cywilizacyjnego, a nie tylko narzędzia zwiększającego produktywność. To znacznie szersza wizja niż obecne zastosowania modeli. Oznaczałaby wykorzystywanie AGI do symulowania skutków decyzji gospodarczych, społecznych i geopolitycznych oraz przedstawiania ich decydentom w sposób możliwie bezstronny.
Gdyby kiedyś powstały systemy o takiej wiarygodności i zaufaniu społecznym, mogłyby zmienić sposób prowadzenia polityki. Nadal jednak pozostanie pytanie, które istnieje od starożytności: czy ludzie będą chcieli postępować zgodnie z najlepszą dostępną wiedzą, jeśli będzie ona kolidowała z ich krótkoterminowymi interesami lub ambicjami?
AI może to pytanie wyostrzyć, ale sama go nie rozstrzygnie.
