Cytując analizy firmy Gartner, Ministerstwo wskazuje, że w najbliższym czasie na każde 100 miejsc pracy, które znikną z rynku za sprawą coraz powszechniejszej sztucznej inteligencji (AI), pojawi się 130 nowych. Co zrobić, by jak najwięcej miejsc pracy związanych z sektorem AI powstało w Polsce? Jak działać, by rewolucja związana z rozwojem AI przełożyła się na stały wzrost gospodarczy w naszym kraju?

- Chodzi o to, byśmy nie byli tylko konsumentami i odbiorcami tych rozwiązań, ale przede wszystkim ich producentami i kreatorami – mówi minister cyfryzacji.

Ministerstwo Cyfryzacji uruchomiło więc roboczą platformę współpracy międzysektorowej, w ramach której opracowano raport diagnozujący obszary AI mogące wzmocnić polską gospodarkę, przewagi konkurencyjne i plan działań. Przez ostatnie miesiące  4 grupy robocze zajmowały się następującymi obszarami:

• gospodarka oparta o dane;
• finansowanie badań i rozwoju;
• edukacja;
• etyka i kwestie prawne.

W grupach pracowało blisko 200 ekspertów wywodzących się z różnych sektorów - administracji, organizacji pozarządowych, ośrodków naukowo-badawczych i uczelni wyższych i biznesu.

Gospodarka oparta o dane - wnioski z prac grupy 1

W perspektywie krótkoterminowej zaleca się podjęcie następujących działań:

• opracowanie programów wsparcia projektów ICT o wysokim potencjale gospodarczym;

• dalsze rozwijanie Krajowych Inteligentnych Specjalizacji (KIS) poprzez uwzględnienie zagadnień gospodarki opartej na danych w ujęciu interdyscyplinarnym,

• uruchomienie, we współpracy z Narodowym Centrum Badań i Rozwoju, programu sektorowego ukierunkowanego na gospodarkę opartą o dane,

• pilotażowe przedsięwzięcia komercyjne i projekty badawczo-rozwojowe,

• zaangażowanie firm z sektora publicznego do udziału w projektach z zakresu gospodarki opartej na danych oraz sztucznej inteligencji, a w rezultacie rozwój powiązanych z nimi małych i średnich przedsiębiorstw.

W perspektywie średnioterminowej zaleca się przede wszystkim:

• stymulację rozwoju gospodarki opartej o dane - państwo powinno zlecać projekty wykorzystujące rozwiązania oparte o dane cyfrowe;

• stworzenie ram formalnych umożliwiających wykorzystanie zasobów centrów naukowych (High Power Computing) do prowadzenia działań komercyjnych i prac badawczo-rozwojowych;

• zasilenie magazynów danych danymi z instytucji publicznych;

• wypracowania standardów długoterminowego zarządzania danymi.

W perspektywie długoterminowej stwierdzono, że kluczowe będzie dopasowanie działań do rozwoju polskiej gospodarki - stąd ważny jest bieżący monitoring rozwoju sytuacji gospodarczej i dostosowanie działań do zmieniającej się sytuacji.

Zdaniem ekspertów, rozwój gospodarki opartej o dane powinien doprowadzić do trwałej, globalnej dominacji krajowych przedsiębiorstw.

Finansowanie badań i rozwoju - wnioski z prac grupy 2

Aby być równoprawnym graczem na rynku AI, do 2025 roku musimy urosnąć prawie 25 razy. Nie pozwala na to dotychczasowy model finansowania innowacji - do 2023 roku potrzeba inwestycji ok. 9,5 mld zł. Obecne mechanizmy finansowania zapewniają około 19% wymaganej kwoty.

Według ekspertów działających w tej grupie, potrzeba pięciu silnych liderów (naukowy, technologiczny, start-upowy, biznesowy i państwowy) integrujących własne ekosystemy i zapewniających sprawną współpracę. Każdy lider musi mieć kompetencje, autonomię decyzyjną, zasoby do realizacji celów oraz chęć zmiany stanu bieżącego.

Edukacja - wnioski z prac grupy 3

Eksperci z tej grupy wskazują, że powinniśmy jak najszybciej:

• zwiększyć liczbę specjalistów tworzących rozwiązania bazujące na AI,

• wspierać zespoły naukowe pracujące nad projektami AI oraz

• umożliwiać większej liczbie studentów IT zdobywanie doświadczenia praktycznego w zakresie AI. Efekty pracy specjalistów i naukowców tworzących rozwiązania bazujące na AI.

Potrzebujemy ekspertów AI - kadr zarządzających, specjalistów branżowych, osób tworzących i stosujących prawo.

Konieczne będzie także przekwalifikowanie pracowników, stąd konieczny jest rozwój skutecznych narzędzi polityki uczenia się przez całe życie oraz krótkich cyklów kształcenia. Brak odpowiednich umiejętności będzie hamował rozwój kraju i zwiększał ryzyko bezrobocia technologicznego, dlatego programy nauczania i kształcenie powinny uwzględniać analizy losów absolwentów oraz prognozy zapotrzebowania na zawody i kwalifikacje.

Nauczyciele i kadra zarządzająca szkołami oraz lokalni liderzy zmian potrzebują wsparcia, by wciąż doskonalić się w zakresie AI. Należy również rozszerzyć zadania instytucji już istniejącej lub - jeśli będzie taka potrzeba - stworzyć nowe centrum kompetencji w zakresie AI.

Polska powinna brać aktywny udział w międzynarodowych dyskusjach o AI, wspierając skoordynowanymi działaniami umiejscowienie w kraju oddziału europejskiego European Lab for Learning and Intelligent Systems (EllIS).

Etyka i prawo - wnioski z prac grupy 4

Skutki oddziaływania przedsięwzięć związanych z AI wymagają przeprowadzenia oceny etycznej i ustalenia standardów etycznych, a w wielu przypadkach - regulacji prawnej, co jest zadaniem dla administracji państwowej.

Kompleksowe podejście administracji rządowej do zagadnień etycznych i prawnych AI powinno charakteryzować się następującymi cechami (model PILESAS):

• proaktywność – działania na rzecz etyki i prawa już teraz, a nie dopiero w odpowiedzi na pojawiające się problemy;

• inkluzywność – wypracowywanie rozwiązań w szerokiej współpracy z polskimi i zagranicznymi ekspertami;

• lokalne nastawienie – uwzględnianie specyfiki i i zaawansowanie technologicznego Polski;

• elastyczność w stosunku do zmieniających się realiów technologicznych i społecznych;

• systematyczność – regularne wspieranie system instytucji zajmujących się AI;

• aktywność – inicjowanie dyskusji, konsultacji, wspieranie kampanii społecznych;

• stanowczość – w przypadku naruszeń standardów etycznych i prawnych.

Wypracowane stałe, przejrzyste i efektywne mechanizmy powinny pozwalać na:

• zapewnienie efektywnej ochrony praw podstawowych,

• skuteczne pozyskiwanie wiedzy o skutkach społecznych AI,

• wyznaczanie standardów etycznych AI,

• wspieranie stanowienia prawa wysokiej jakości.

3. Cele szczegółowe:

• Zapewnienie efektywnej ochrony praw podstawowych: godność, wolność (zrozumiałość, prywatność, obowiązek ujawnienia AI), równość (włączenie do głównego nurtu życia społecznego, zapobieganie dyskryminacji, ochrona osób podatnych na sugestię, wpływ na rynek pracy), sprawiedliwość (równoprawność dostępu do nowych technologii, dostęp do informacji, odpowiedzialność, przejrzystość, problem systemu wartości).

• Wypracowanie mechanizmów etycznej oceny przedsięwzięć wykorzystujących AI, które są finansowane lub współfinansowane ze środków publicznych tzn.: zapewnienie ochrony praw podstawowych, identyfikacja ryzyk etycznych, identyfikacja i ocena wpływu na społeczeństwo, zdobycie wiedzy na temat skutków społecznych w celu podjęcia działań na poziomie polityk państwa prowadzących do minimalizowania nieuniknionego negatywnego wpływu, zarządzania zmianami społecznymi lub wdrażania odpowiednich regulacji.

• Osiągnięcie zdolności do koordynowania w skali kraju działań służących identyfikacji skutków społecznych wykorzystania AI, zapobiegania negatywnym skutkom wykorzystania AI lub reagowania na nie, wypracowywania standardów etycznych mających na celu wspieranie wykorzystania AI w budowaniu społeczeństwa dobrobytu, budowania transparentności i zaufania społecznego do AI oraz wspierania administracji w zakresie stanowienia wysokiej jakości prawa dotyczącego różnych wymiarów AI.