​Generatywna sztuczna inteligencja – co to jest i jak działa?

Jeszcze kilka lat temu sztuczna inteligencja kojarzyła się głównie z rozpoznawaniem mowy i filtrami w mediach społecznościowych. Dziś generatywna sztuczna inteligencja tworzy obrazy nieodróżnialne od fotografii, pisze artykuły, komponuje muzykę i wspiera generowania kodu.

Z tego artykułu dowiesz się m.in.:

• Czym jest generatywna sztuczna inteligencja?
• Jaka jest historia generatywnej sztucznej inteligencji?
• Czym wyróżnia się generatywna sztuczna inteligencja?
• Jak działa generatywna sztuczna inteligencja?
• Jakie są rodzaje generatywnej sztucznej inteligencji?
• Jakie są zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji?
• Jakie są przykłady generatywnej sztucznej inteligencji?
• Jakie są wyzwania związane z generatywną sztuczną inteligencją?
• Jakie są zalety generatywnej sztucznej inteligencji?
• Jaka będzie przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji?

Najważniejsze informacje:

• Generatywna sztuczna inteligencja to podzbiór sztucznej inteligencji wykorzystujący modele generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia nowych danych, oryginalnych treści – od tekstów przez obrazy po muzykę i kod programistyczny.
• Historia sięga 1906 roku (łańcuchy Markowa), ale przełom nastąpił w 2014 z wprowadzeniem dwóch sieci neuronowych GAN przez Iana Goodfellowa, a następnie architektury Transformer w 2017.
• GenAI wyróżnia się zdolnością do autonomicznego generowania nowych treści, w przeciwieństwie do tradycyjnej sztucznej inteligencji, która jedynie analizuje i klasyfikuje istniejące informacje.
• Działanie opiera się na głębokim uczeniu i sieci neuronowych, analizujących ogromnych zbiorach danych w celu rozpoznawania wzorców i generowania realistycznych obrazów oraz kontekstowo odpowiedniego tekstu.
• Rodzaje obejmują duże modele językowe (LLM), generatywne sieci przeciwstawne (GAN), transformery, modele dyfuzyjne oraz autoenkodery wariacyjne, każdy specjalizujący się w tworzeniu nowych typów treści.
• Zastosowania są szerokie – od automatycznego generowania treści i tworzenie wirtualnych asystentów po tworzenie leków, tłumaczenie języków i generowania kodu programistycznego.
• Przykłady to ChatGPT, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion, GitHub Copilot oraz systemy audio jak VocaliD, transformujące różnorodne branże na całym świecie.
• Wyzwania związane obejmują halucynacje AI (generowanie fałszywych informacji), problemy z praw autorskich, stronniczość algorytmów, dezinformację oraz potencjalne zagrożenia dla zatrudnienia i umiejętności pracowników.
• Zalety to znaczące zwiększenie produktywności , automatyzacja powtarzalnych zadań, wspieranie ludzkiej kreatywności oraz obniżenie kosztów operacyjnych.
• Przyszłość przewiduje rozwój autonomicznych agentów AI, głębszą integrację multimodalną, personalizację na podstawie indywidualnych preferencji użytkowników oraz tworzenie 170 milionów nowych miejsc pracy do 2030 roku.

Generatywna sztuczna inteligencja – definicja

Generatywna sztuczna inteligencja (generatywna AI) stanowi fascynujący podzbiór sztucznej inteligencji, zaprojektowany specjalnie do tworzenia nowych i oryginalnych treści. W przeciwieństwie do tradycyjnej sztucznej inteligencji, która skupia się na analizowaniu i przetwarzaniu istniejących informacji, generatywna AI potrafi aktywnie kreować unikalną zawartość – od realistycznych obrazów po spersonalizowany tekst, muzykę czy kod. Podstawą jej działania są zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego, w szczególności głębokie uczenie oraz sztuczne sieci neuronowe, które naśladują strukturę ludzkiej inteligencji.

Generatywna sztuczna inteligencja to ogół narzędzi AI wykorzystujących modele generatywne do nauki wzorców i struktury danych wejściowych na podstawie danych treningowych, a następnie produkujących nowe dane, które naśladują ludzką kreatywność poprzez generowanie tekstu, tworzenie obrazów i innych form treści generowanych.

Definicja generatywnej sztucznej inteligencji

System analizuje ogromne zbiory danych, ucząc się na ich podstawie wzorców i struktury. Dzięki temu algorytm rozpoznaje style i konteksty, co umożliwia maszynom uczenie się i tworzenie spójnych wyników. Narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji są często generowane w odpowiedzi na proste podpowiedzi w języku naturalnym, co czyni GenAI niezwykle dostępną technologią ze szerokie zastosowanie w wielu branżach.

​Jaka jest historia generatywnej sztucznej inteligencji?

W listopadzie 2022 roku ChatGPT osiągnął milion użytkowników w zaledwie 5 dni^{[1] [2] [3]}, rozpoczynając rewolucję, która zmienia sposób, w jaki pracujemy, tworzymy i myślimy o technologii. Wartość globalnego rynku generatywna AI wzrosła z 25,86 miliardów dolarów w 2024 roku do przewidywanych 1005,07 miliardów dolarów w 2034^{[4] [5] [6]}, sygnalizując największą transformację technologiczną w dziedzinie sztucznej inteligencji od wynalezienia Internetu.

Droga do tego momentu rozpoczęła się znacznie wcześniej, niż mogłoby się wydawać. Już w 1906 roku rosyjski matematyk Andriej Markow wprowadził koncepcję łańcucha Markowa, używanego do modelowania przetwarzania języka naturalnego – można to uznać za pierwszy krok w kierunku algorytmicznego tworzenia treści. W latach 70. XX wieku Harold Cohen stworzył program AARON do tworzenia sztuki, pokazując, że maszyny mogą być narzędziem wspierającym unikalne dzieła sztuki.

Prawdziwy przełom nastąpił jednak w 2014 roku, gdy Ian Goodfellow i jego zespół wprowadzili generatywne sieci Pprzeciwstawne (GAN)^[7] – architekturę wykorzystującą dwóch sieci neuronowych, które rywalizują ze sobą, tworząc coraz bardziej realistyczne dane na podstawie rzeczywistych danych.

Trzy lata później, w 2017, pojawił się kolejny rewolucyjny moment: publikacja architektury transformerów w pracy “Attention Is All You Need”^[8], która umożliwiła efektywne przetwarzanie ogromnych ilości danych i stała się fundamentem dużych modeli językowych opartych na zaawansowanych modelach generatywnych.

Era GPT rozpoczęła się w 2018 roku od GPT-1, by w 2020 doczekać się GPT-3 z imponującymi 175 miliardami parametrów^[9], trenowanego na dużych zbiorów danych. Kulminacją był listopad 2022 roku, gdy ChatGPT osiągnął milion użytkowników w rekordowe 5 dni^[10], inicjując masową adopcję technologii GenAI i wywołując debatę o przyszłości pracy, edukacji i możliwościach generowania realistycznych obrazów oraz rozwiązywania problemów.

​Czym wyróżnia się generatywna sztuczna inteligencja?

Generatywna sztuczna inteligencja wyróżnia się przede wszystkim fundamentalną zmianą paradygmatu w tworzeniu nowych treści: zamiast jedynie rozpoznawać wzorce w danych, potrafi je tworzyć od podstaw. Tradycyjna AI działa jak precyzyjny analityk w analizie danych – klasyfikuje obrazy, wspiera dokonywania przewidywań i rozpoznawanie mowy. Generatywna AI natomiast funkcjonuje jak kreatywny artysta z unikalnymi cechami, który wykorzystuje poznane wzorce do komponowania zupełnie nowych dzieł.

U podstaw tej różnicy leżą modele oparte na architekturze transformerów – ogromnych sieci neuronowych trenowanych na miliardach przykładów ze złożonych modeli, które mogą być dostosowywane do różnorodnych zadań bez konieczności trenowania od zera. Generatywna AI wykorzystuje mechanizm uwagi (ang. attention), pozwalający modelowi przetwarzać całe sekwencje jednocześnie na podstawie danych wejściowych i wychwytywać zagnieżdżone zależności.

Co więcej, narzędzia generatywnej AI charakteryzują się elastycznością w tworzeniu nowych – podczas gdy tradycyjna AI wymaga ręcznej interwencji do dostosowania się do nowych sytuacji, modele generatywnych uczą się i doskonalą z czasem. Mogą tworzyć treści wielowymiarowe – generowanie tekstu, tworzenie obrazów, dźwięk, wideo i automatyczne generowanie kodu – często reagując na proste polecenia w języku naturalnym i uwzględniając preferencji użytkowników. To właśnie ta wszechstronność ma niebagatelna znaczenie i sprawia, że GenAI znajduje szerokie zastosowanie w każdej branży, od kampanii reklamowych po tworzenie wirtualnych asystentów.

​Jak działa generatywna sztuczna inteligencja?

Proces przypomina sytuację, w której utalentowany kucharz uczy się wszystkich składników, technik i smaków, by potem stworzyć zupełnie nowe, oryginalne danie. GenAI analizuje ogromne zbiory danych, rozpoznając w nich wzorce i struktury na podstawie danych treningowych – proces ten nazywamy treningiem. Fundamentem jest głębokie uczenie (ang. deep learning), w którym sieci neuronowe uczą się reprezentować dane poprzez różne warstwy abstrakcji.

Weźmy przykład dużych modeli językowych. Są one trenowane na miliardach zdań z ogromnych zbiorach danych, ucząc się probabilistycznie przewidywać kolejne tokeny (fragmenty słów lub znaków) w procesie generowania nowych treści. Mechanizm uwagi w architekturze transformerów pozwala modelowi przetwarzać całe sekwencje równolegle, wychwytując zagnieżdżone zależności i kontekst znacznie efektywniej niż starsze modele rekurencyjne.

W przypadku generatywnych sieci przeciwstawnych proces wygląda jak rywalizacja dwóch sieci neuronowych: generator tworzy fałszywe dane na podstawie losowego szumu, a dyskryminator ocenia, czy są one prawdziwe czy wygenerowane, używając realistycznych danych jako punktu odniesienia. Ta konkurencja zmusza generator do tworzenia coraz bardziej realistycznych wyników.

Z kolei zaawansowane modele dyfuzyjne uczą się odwracać proces dodawania szumu – startują od czystego szumu gaussowskiego i iteracyjnie go usuwają, przekształcając chaos w ustrukturyzowany obraz czy tekst na podstawie opisów tekstowych w języku naturalnym, często wspierając wiedzy specjalistycznej w procesie podejmowania decyzji.

​Jakie są rodzaje generatywnej sztucznej inteligencji?

Świat generatywnej sztucznej inteligencji oferuje bogaty arsenał specjalistycznych narzędzi, z których każde wyróżnia się w konkretnym typie tworzeniu nowych treści. Poniżej przedstawiono główne rodzaje modeli AI.

​Duże modele językowe (LLM)

To fundamentalny rodzaj modeli generatywnych oparty na architekturze Transformer, który wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego. Trenowane na miliardach tokenów, duże modele językowe potrafią generować tekst na poziomie zbliżonym do ludzkiej inteligencji. Przykłady to GPT, Gemini, Claude czy polskie Bielik i PLLuM. Wykorzystują uczenie nienadzorowane w pierwszej fazie, a następnie dopracowywanie pod konkretne zastosowania w tworzeniu nowych danych.

​Generatywne sieci przeciwstawne (GAN)

Architektura wprowadzona w 2014 roku przez Iana Goodfellowa^[11], składająca się z dwóch rywalizujących sieci neuronowych: generatora tworzącego nowe dane i dyskryminatora oceniającego ich autentyczność. Dzięki tej rywalizacji generator doskonali się, wspierając generowania realistycznych obrazów, dźwięków i wideo. Warianty obejmują DCGAN, CycleGAN i StyleGAN, które mają szerokie zastosowanie w tworzeniu sztuki.

​Transformery

Są fundamentem wielu zaawansowanych modeli generatywnych, zwłaszcza LLM. Architektura ta umożliwia przetwarzanie całych sekwencji równolegle dzięki mechanizmowi samouwagi, co znacząco poprawia kontekstowe zrozumienie i efektywność wychwytywania zagnieżdżonych zależności w danych. Opublikowana w 2017 w przełomowej pracy “Attention Is All You Need”^[12], stanowi podstawę dla większości współczesnych narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji.

​Modele Dyfuzyjne

Trenowane do generowania obrazów maksymalnie podobnych do danych treningowych poprzez odwracanie procesu dodawania szumu na podstawie danych. Zaczynają od losowego szumu gaussowskiego i iteracyjnie go usuwają, przekształcając chaos w ustrukturyzowany wynik. Wykorzystywane w Stable Diffusion i DALL-E 2 do generowania efektownych obrazów na podstawie opisów tekstowych.

​Autoenkodery wariacyjne (VAE)

Modele oparte na losowym kodowaniu danych, stosowane między innymi w generowaniu realistycznych danych wizualnych. Uczą się reprezentacji ukrytej (ang. latent space) danych wejściowych, następnie wykorzystują tę reprezentację do tworzenia nowych, podobnych przykładów wspierających tworzenie treści w różnych formatach.

​Jakie są zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji?

Generatywna sztuczna inteligencja przekształca niemal każdy sektor gospodarki, oferując rozwiązania od automatyzacji po kreatywność. W dziedzinie tworzenia nowych treści GenAI tworzy oryginalne teksty – od poezji i opowiadań po opisy produktów i kampanii reklamowych. Narzędzia takie jak Midjourney i DALL-E wspierają generowania realistycznych obrazów na podstawie opisów tekstowych, podczas gdy systemy audio jak Lyria tworzą wysokiej jakości dźwięk i muzykę, uwzględniając indywidualnych preferencji użytkowników.

W biznesie i technologii generatywna AI rewolucjonizuje rozwój oprogramowania przez automatyczne generowanie kodu. GitHub Copilot wspiera generowania kodu, debuguje błędy i tworzy dokumentację, skracając czas tworzenia prototypów. Firmy wykorzystują chatboty oparte na LLM do tworzenie wirtualnych asystentów oferujących całodobową obsługę – agent AI firmy Klarna obsługuje obciążenie pracą 700 ludzkich agentów^[13]. W marketingu GenAI analizuje preferencji użytkowników, generując spersonalizowane kampanii reklamowych i treści w mediach społecznościowych.

Sektor zdrowia korzysta z GenAI do przyspieszania tworzenia leków poprzez projektowanie nowych cząsteczek o docelowych właściwościach. W edukacji GenAI oferuje spersonalizowane nauczanie na podstawie indywidualnych preferencji, dostosowując treści do unikalnych potrzeb każdego ucznia – 64,9% studentów używa GenAI jako interaktywnego korepetytora wspierającego rozwiązywania problemów^[14]. W energetyce optymalizuje zużycie energii, podczas gdy w rozrywce wspiera tworzenie sztuki, dynamiczne środowiska gier, narracje i postacie, wykorzystując możliwości automatycznego generowania treści generowanych w czasie rzeczywistym.

​Jakie są przykłady generatywnej sztucznej inteligencji?

ChatGPT – najbardziej znany chatbot oparty na modelach AI GPT firmy OpenAI, który osiągnął 800 milionów użytkowników tygodniowo w 2025 roku^[15]. Potrafi prowadzić konwersację w języku naturalnym, wspierać generowania kodu, tworzyć eseje i rozwiązywania problemów, generując ponad 2 miliardy zapytań dziennie^[16]. Jego sukces zapoczątkował masową adopcję narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji w firmach, edukacji i codziennym życiu, umożliwiając tworzeniu nowych treści na niespotykaną dotąd skalę.

DALL-E i Midjourney – pionierskie narzędzia AI do generowania obrazów z tekstu na podstawie opisów tekstowych. DALL-E, stworzone przez OpenAI, osiągnęło przełom w 2021 roku, pozwalając użytkownikom tworzyć realistyczne wizualizacje wspierające tworzenie sztuki. Midjourney, uruchomione w 2022, szybko stało się ulubionym narzędziem artystów i projektantów, generując obrazy o niemal fotograficznej jakości wykorzystywane w sztuce, marketingu i mediach społecznościowych, często tworząc unikalne dzieła sztuki.

Stable Diffusion – model dyfuzyjny o otwartym kodzie źródłowym, który zdemokratyzował dostęp do generowania realistycznych obrazów. W przeciwieństwie do zamkniętych systemów, Stable Diffusion może być uruchamiane lokalnie na własnym sprzęcie, co przyciągnęło szeroką społeczność deweloperów tworzących niestandardowe wersje i aplikacje do edycji fotografii, generowania realistycznych danych wizualnych czy transfer stylów.

GitHub Copilot – asystent programistyczny napędzany przez OpenAI Codex, który rewolucjonizuje pisanie kodu poprzez automatyczne generowanie fragmentów kodu. Analizuje kontekst projektu i sugeruje całe funkcje, automatyzuje testy i tworzy dokumentację. Z ponad 1,3 milionami płatnych subskrybentów i wykorzystywany przez ponad 50 tysięcy organizacji^[17], Copilot stał się nieodzownym narzędziem dla programistów, skracającym czas rozwoju aplikacji i wspierającym tworzeniu nowych rozwiązań.

Synthesia – platforma przekształcająca tekst w profesjonalne wideo w ciągu minut, wykorzystując cyfrowe awatary mówiące w ponad 120 językach poprzez tłumaczenie języków. HeyGen oferuje podobne funkcje, pozwalając firmom tworzyć spersonalizowane prezentacje wideo bez potrzeby angażowania aktorów czy studiów nagraniowych. Te narzędzia generatywnej AI przekształcają marketing, szkolenia firmowe i komunikację wewnętrzną.

​Jakie są wyzwania związane z generatywną sztuczną inteligencją?

Jednym z najbardziej niepokojących problemów stanowiących ograniczenia generatywnej sztucznej inteligencji są halucynacje AI – przypadki, w których modele generują dane nieprawdziwe, ale brzmiące wiarygodnie. Aż 94,4% studentów regularnie napotyka błędy w odpowiedziach GenAI, zwłaszcza w zadaniach matematycznych (39,6%) oraz logicznych i analitycznych (36,8%)^[18]. W zastosowaniach o wysokiej stawce wspierających podejmowania decyzji – jak opieka zdrowotna czy finanse – halucynacje mogą prowadzić do błędnych decyzji i stanowią potencjalne zagrożenia dla zaufania do systemów AI.

Technologia deepfake stwarza realne zagrożenie dla prawdziwych informacji. Generatywna AI umożliwia tworzenie realistycznych, ale fałszywych filmów, nagrań audio i obrazów, które mogą być wykorzystywane do manipulacji kampaniami politycznymi, siania dezinformacji czy wprowadzania konsumentów w błąd. Dodatkowo modele są trenowane na danych treningowych, które mogą wzmacniać istniejące uprzedzenia zawarte w danych – generatywna AI może nieświadomie je odzwierciedlać lub wzmacniać, co stanowi jeden z największych wyzwań związanych z odpowiedzialnym wdrażaniem technologii.

Kwestie praw autorskich i własności intelektualnej stanowią jeden z najbardziej złożonych dylematów. Modele generatywnej sztucznej inteligencji generują treści na podstawie danych treningowych, które mogą zawierać materiały chronione prawem autorskim. Powstaje pytanie: kto jest faktycznym autorem dzieła stworzonego przez AI – program, jego twórcy czy użytkownik? Studenci obawiają się ryzyka plagiatu i niesamodzielności (69,8%)^[19], a obowiązujące przepisy prawa autorskich w UE pozostawiają wiele niejasności dotyczących wykorzystania treści generowanych przez AI.

Wpływ na rynek pracy budzi znaczące obawy społeczne stanowiące wyzwania związane z transformacją zatrudnienia. Według Światowego Forum Ekonomicznego do 2030 roku zostanie stworzonych 170 milionów nowych miejsc pracy, ale 92 miliony zostanie przesunięte^[20] – najczęściej wskazywanym zagrożeniem jest redukcja zatrudnienia (22,9% pracujących Polaków)^[21]. Szczególnie narażeni są pracownicy biurowi, z których 71,2% wykonuje powtarzalne zadania podatne na automatyzację^[22]. Obawy o utratę pracy częściej wyrażają kobiety (24,5%) niż mężczyźni (21,5%)^[23], co wskazuje na potencjał GenAI do pogłębiania nierówności strukturalnych w analizie danych rynku pracy.

​Jakie są zalety generatywnej sztucznej inteligencji?

Największą zaletą generatywnej AI jest dramatyczne zwiększenie produktywności i oszczędność czasu w wykonywaniu powtarzalnych zadań. Aż 91,6% studentów odczuwa przyspieszenie rozwiązywania problemów dzięki AI^[24], co wynika głównie z natychmiastowej pomocy, szybkiego wyjaśniania pojęć i automatyzacji rutynowych zadań. Modele AI wykonują pracę, która wcześniej zajmowała kilka dni, w ciągu kilku godzin. Organizacje raportują oszczędność 10-15% kosztów badań i rozwoju^[25], a wdrożenie AI w obsłudze klienta może obniżyć koszty pracy centrów kontaktowych o 80 miliardów dolarów^[26].

Generatywna sztuczna inteligencja automatyzuje zadania powtarzalne, pozwalając pracownikom skupić się na wartościowych i strategicznych działaniach wspierających podejmowania decyzji. Zespoły programistów automatyzują 20-45% zadań inżynierskich poprzez automatyczne generowanie kodu^[27], podczas gdy w obsłudze klienta wirtualni asystenci zapewniają całodobową dostępność i natychmiastową pomoc. Co ważniejsze, narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji wspierają ludzką kreatywność, generując pomysły i sugestie inspirujące twórców do nowych rozwiązań w tworzeniu nowych treści.

W zastosowaniach specjalistycznych wykorzystujących zaawansowane algorytmy GenAI wnosi znaczące usprawnienia wymagające wiedzy specjalistycznej. W programowaniu może generować fragmenty kodu na podstawie opisu w języku naturalnym, automatyzować testy jednostkowe i funkcjonalne oraz tworzyć dokumentację na podstawie danych, co może skrócić czas tworzenia prototypów^[28]. W edukacji oferuje spersonalizowane nauczanie uwzględniające indywidualnych preferencji, dostosowując treści do unikalnych potrzeb każdego ucznia – 69,5% studentów odczuwa, że dzięki LLM rozumieją i dowiadują się więcej^[29]. W analizie danych biznesowych GenAI identyfikuje wzorce i generuje hipotezy, wspierając szybsze i bardziej oparte na danych decyzje w procesie dokonywania przewidywań.

Generatywna sztuczna inteligencja staje się nieodzownym narzędziem w każdej branży. Firmy, które strategicznie wdrażają modele generatywnej sztucznej inteligencji, odnotowują nie tylko wzrost produktywności, ale także poprawę satysfakcji klientów i pracowników. Istotne znaczenie ma zrozumienie, że generatywna AI nie zastępuje ludzi – wzmacnia ich możliwości, pozwalając skupić się na tym, co robią najlepiej: kreatywnym myśleniu i podejmowaniu strategicznych decyzji wykorzystujących ludzką kreatywność.

Max Cyrek, CEO Cyrek Digital

​Jaka będzie przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji?

Przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji maluje się jako era głębokiej i strukturalnej transformacji wspierającej tworzeniu nowych możliwości. Najistotniejszą zmianą technologiczną będzie przejście od prostych chatbotów do autonomicznych systemów Agentic AI – agentów zdolnych do długoterminowej realizacji celów, planowania i wykonywania wieloetapowych, złożonych zadań bez ciągłego nadzoru człowieka, wykorzystujących zaawansowanych modeli generatywnych w procesie rozwiązywania problemów. Te inteligentne asystenty będą mogły samodzielnie zarezerwować podróż służbową, negocjować umowy czy zarządzać projektami na podstawie danych z różnych źródeł.

Nastąpi głębsza integracja multimodalna modeli opartych na architekturze Transformer – generatywna AI będzie płynnie łączyć generowanie tekstu, tworzenie obrazów, dźwięk i wideo, tworząc spójne doświadczenia użytkownika wykorzystujące przetwarzanie języka naturalnego. Wzrośnie istotne znaczenie automatycznej personalizacji uwzględniającej indywidualnych preferencji użytkowników, gdzie GenAI będzie aktywnie kształtować treść rozrywki w czasie rzeczywistym. Dane syntetyczne – sztucznie generowane realistyczne dane przez AI – staną się niezbędnym towarem do szkolenia nowych modeli AI, oferując skalowalne rozwiązanie dla braku dużych zbiorów danych treningowych.

Rynek pracy ulegnie transformacji: do 2030 roku nawet 80% procesów zarządzania projektami będzie realizowanych z udziałem narzędzi AI^[30], a 40% wszystkich miejsc pracy zmieni się w procesie automatyzacji powtarzalnych zadań^[31]. Światowe Forum Ekonomiczne przewiduje utworzenie 170 milionów nowych stanowisk przy przesunięciu 92 milionów^[32], co wymaga masowego przebranżowienia i podnoszenia umiejętności wspierających współpracę z zaawansowanymi algorytmami. Kompetencje przyszłości będą koncentrować się na współpracy człowiek-AI w analizie danych, krytycznej analizie wyników (ponieważ modele wciąż generują halucynacje stanowiące ograniczenia generatywnej sztucznej inteligencji) oraz inżynierii podpowiedzi wykorzystującej wiedzę specjalistyczną.

Wyzwania związane z regulacjami nabiorą na znaczeniu – wysokie wymagania określone w UE AI Act mają wejść w życie w sierpniu 2026 roku^[33], co ma kluczowe znaczenie dla ochrony własności intelektualnej i praw autorskich. Zwiększy się nacisk na odpowiedzialną sztuczną inteligencję (sprawiedliwość, przejrzystość, odpowiedzialność), transparentność wykorzystania danych treningowych zawierających rzeczywiste dane i mechanizmy zapewniające godziwe wynagrodzenie dla twórców treści generowanych przez systemy AI. Rozwój technologii deepfake stanowiący potencjalne zagrożenia wymaga nieustannej pracy nad narzędziami detekcji i zwiększania świadomości użytkowników w celu obrony przed manipulacją w mediach społecznościowych.